Technologie sztucznej inteligencji (AI) oraz uczenia maszynowego (ML) zmieniają biznes praktycznie każdego dnia – tak jak często pojawiają się nowe narzędzia i usługi rozszerzające zakres ich zastosowań. PwC szacuje, że wpływ tych technologii na globalną gospodarkę spowoduje do 2030 roku jej wzrost o około 15.7 biliona dolarów.
{loadpoosition Wiadomosci_Dzial}
Warto wziąć pod uwagę wykorzystanie tych nowoczesnych rozwiązań jako elementu strategii przedsiębiorstwa. Skutecznie i mądrze wdrożone przynoszą wiele korzyści. Sam obszar AI/ML jest oczywiście bardzo rozległy, rozwija się na wielu płaszczyznach i dziś chciałbym przedstawić dwa tematy, na które, w moim odczuciu, warto zwrócić uwagę w najbliższym czasie.
Algorytmy deep learning jako wsparcie dla analityki danych
Firmy toną w danych. Wolumen archiwizowanych codziennie informacji cały czas rośnie, a tradycyjne środki analizy już nie wystarczają do przetworzenia ich tak, by stanowiły solidną podstawę do podejmowania dobrych decyzji. Z pomocą przychodzą tu algorytmy tzw. uczenia głębokiego (deep learning). Można je obrazowo opisać jako formę naśladowania sieci neuronowych, czyli działania ludzkiego mózgu. Doświadczonemu pracownikowi czasem wystarczy rzut oka na jeden wykres, żeby zauważyć jakąś nieprawidłowość. Podobnie działają sieci neuronowe, lecz do niedawna ich wymagania co do mocy obliczeniowej przesądzały o ich niskiej opłacalności w wielu zastosowaniach.
Dzięki infrastrukturze chmurowej dysponujemy obecnie wystarczającym zapleczem IT, by szybko tworzyć wydajne modele (algorytmy) neuronowe, które z powodzeniem mogą przetworzyć ogromne ilości danych liczbowych, tekstowych czy binarnych (obrazy, wideo czy pliki audio).
Ochrona zdrowia wspierana AI
Przykładem branży, która z powodzeniem wdraża tego typu rozwiązania jest ochrona zdrowia. Szpitale, kliniki czy laboratoria dysponują dużą liczbą wysoce nieujednoliconych danych, takich jak zdjęcia medyczne, wywiady pacjentów, strumienie danych z urządzeń diagnostycznych – a przy tym wymagają ich szybkiej analizy i podejmowania właściwych decyzji dla dobra pacjenta. Wszystko to sprawia, że w 2021 roku już 90% szpitali w USA określiło strategię wdrożenia rozwiązań AI wspomagających codzienną pracę. Jeszcze w 2019 roku 47% tych placówek nie miało żadnej strategii z tym związanej.
Oprócz oczywistych korzyści, przyczyny takiego stanu rzeczy należy upatrywać również w demokratyzacji rozwiązań AI, co przejawia się np. w dostępności gotowych algorytmów, które pozwalają wdrażać tego typu rozwiązania jeszcze szybciej. Warto w tym miejscu wspomnieć, że firma Microsoft oferuje zestaw narzędzi i usług chmurowych, jak i rozbudowaną bazę wiedzy dedykowane dla rozwiązań wdrażanych w ochronie zdrowia.
TinyML: uczenie maszynowe w pigułce
Istnieje popularne przekonanie, że korzystanie z rozwiązań AI/ML jest drogie i wymaga silnego zaplecza obliczeniowego w chmurze. Ponadto w ostatnich latach ogromny wzrost ilości danych spowodował, że wymagania algorytmów ML dotyczące wydajności infrastruktury IT były zbyt wielkie, by można było ich używać na urządzeniach lokalnych (tzw. brzegowych).
Jednak bardzo duża część danych, które przechwytujemy pochodzi z niewielkich urządzeń IoT (internet of things), które, choć obecne już niemal wszędzie, same w sobie nie posiadają dużej mocy obliczeniowej.
Gdyby jednak można było część tych danych analizować od razu w urządzeniu i zamiast danych źródłowych wysyłać tylko wynik, to zmniejszyłoby to konieczność przechowywania dużej części tych danych i, co za tym idzie, znacznie ograniczyło zapotrzebowanie na moc obliczeniową w chmurze.
Taka idea przyświeca koncepcji tinyML: zintegrować ML z IoT, by analizować dane możliwie najbliżej miejsca ich powstania. By to zrealizować, tworzone są specjalne algorytmy ML o niskich wymogach mocy obliczeniowej i pamięci RAM, generujące jednak wyniki o wystarczająco wysokiej dokładności. Tego typu czujniki, będące w istocie mikrokomputerami, mogą służyć do wzbudzania alertu w przypadku stwierdzenia nieprawidłowości w odczytach z maszyny produkcyjnej bądź (gdy wyposażone w kamerę) zasygnalizować wadę we właśnie wyprodukowanym produkcie.
Kluczową kwestią są tu oczywiście koszty – bowiem cena urządzenia IoT, które potrafi przetwarzać dane może wynosić jedynie kilkanaście, czy czasem wręcz kilka złotych. Porównując to z kosztami przetwarzania ogromnych mas danych w chmurze, nie będzie zaskoczeniem, że według szacunków wartość rynku urządzeń brzegowych (tzw. edge computing) osiągnie, w zależności od prognozy, 40-60 miliardów dolarów jeszcze przed 2030 rokiem.
Generatywne AI – ChatGPT sensacją internetu
Trudno nie wspomnieć tu przy okazji o najnowszej usłudze AI, wzbudzającej powszechne zainteresowanie – ChatGPT - uruchomionej w listopadzie 2022. Eksploruje ona obszar sztucznej inteligencji nazywany NLP, czyli przetwarzanie języka naturalnego, obecnej od lat m.in. w wirtualnych asystentach. Tutaj mamy jednak możliwość zadawania złożonych pytań, które wykraczają poza jedną, określoną domenę tematyczną, jak to jest w przypadku “zwykłych” chatbotów.
Popularność ChatGPT wynika m.in. z możliwości przetestowania go za darmo na stronie narzędzia (5). Jednak ta usługa dostarczana przez firmę OpenAI docelowo ma być płatna. Wyzwaniem najbliższych miesięcy będzie więc jej komercjalizacja i znalezienie właściwych zastosowań biznesowych, jednak już w tej chwili jawi się jako świetna alternatywa dla wiodącej wyszukiwarki internetowej, która już dawno z dostawcy treści zmieniła się w platformę reklamową.
Sztuczna inteligencja motorem napędowym rozwoju
Żyjemy w czasach przełomowych osiągnięć technologicznych, wśród których AI wiedzie prym. Organizacje na całym świecie z obszaru ochrony zdrowia, przemysłu, handlu itd. wprowadzają już przełomowe innowacje w zakresie sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego do swoich codziennych procesów. AI nie tylko kształtuje przyszłość niemal każdej branży, ale pełni również funkcję czynnika napędzającego rozwój takich technologii jak big data czy IoT. Biorąc pod uwagę tempo wzrostu sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego, nie można lekceważyć ich wpływu, ale należy przyjrzeć się temu, jak te technologie mogą wesprzeć naszą działalność.
Autor: Krzysztof Nogieć, Architekt Azure, Anegis Sp. z o.
Źródło: www.anegis.com
Algorytmy deep learning jako wsparcie dla analityki danych
Firmy toną w danych. Wolumen archiwizowanych codziennie informacji cały czas rośnie, a tradycyjne środki analizy już nie wystarczają do przetworzenia ich tak, by stanowiły solidną podstawę do podejmowania dobrych decyzji. Z pomocą przychodzą tu algorytmy tzw. uczenia głębokiego (deep learning). Można je obrazowo opisać jako formę naśladowania sieci neuronowych, czyli działania ludzkiego mózgu. Doświadczonemu pracownikowi czasem wystarczy rzut oka na jeden wykres, żeby zauważyć jakąś nieprawidłowość. Podobnie działają sieci neuronowe, lecz do niedawna ich wymagania co do mocy obliczeniowej przesądzały o ich niskiej opłacalności w wielu zastosowaniach.
Dzięki infrastrukturze chmurowej dysponujemy obecnie wystarczającym zapleczem IT, by szybko tworzyć wydajne modele (algorytmy) neuronowe, które z powodzeniem mogą przetworzyć ogromne ilości danych liczbowych, tekstowych czy binarnych (obrazy, wideo czy pliki audio).
Ochrona zdrowia wspierana AI
Przykładem branży, która z powodzeniem wdraża tego typu rozwiązania jest ochrona zdrowia. Szpitale, kliniki czy laboratoria dysponują dużą liczbą wysoce nieujednoliconych danych, takich jak zdjęcia medyczne, wywiady pacjentów, strumienie danych z urządzeń diagnostycznych – a przy tym wymagają ich szybkiej analizy i podejmowania właściwych decyzji dla dobra pacjenta. Wszystko to sprawia, że w 2021 roku już 90% szpitali w USA określiło strategię wdrożenia rozwiązań AI wspomagających codzienną pracę. Jeszcze w 2019 roku 47% tych placówek nie miało żadnej strategii z tym związanej.
Oprócz oczywistych korzyści, przyczyny takiego stanu rzeczy należy upatrywać również w demokratyzacji rozwiązań AI, co przejawia się np. w dostępności gotowych algorytmów, które pozwalają wdrażać tego typu rozwiązania jeszcze szybciej. Warto w tym miejscu wspomnieć, że firma Microsoft oferuje zestaw narzędzi i usług chmurowych, jak i rozbudowaną bazę wiedzy dedykowane dla rozwiązań wdrażanych w ochronie zdrowia.
TinyML: uczenie maszynowe w pigułce
Istnieje popularne przekonanie, że korzystanie z rozwiązań AI/ML jest drogie i wymaga silnego zaplecza obliczeniowego w chmurze. Ponadto w ostatnich latach ogromny wzrost ilości danych spowodował, że wymagania algorytmów ML dotyczące wydajności infrastruktury IT były zbyt wielkie, by można było ich używać na urządzeniach lokalnych (tzw. brzegowych).
Jednak bardzo duża część danych, które przechwytujemy pochodzi z niewielkich urządzeń IoT (internet of things), które, choć obecne już niemal wszędzie, same w sobie nie posiadają dużej mocy obliczeniowej.
Gdyby jednak można było część tych danych analizować od razu w urządzeniu i zamiast danych źródłowych wysyłać tylko wynik, to zmniejszyłoby to konieczność przechowywania dużej części tych danych i, co za tym idzie, znacznie ograniczyło zapotrzebowanie na moc obliczeniową w chmurze.
Taka idea przyświeca koncepcji tinyML: zintegrować ML z IoT, by analizować dane możliwie najbliżej miejsca ich powstania. By to zrealizować, tworzone są specjalne algorytmy ML o niskich wymogach mocy obliczeniowej i pamięci RAM, generujące jednak wyniki o wystarczająco wysokiej dokładności. Tego typu czujniki, będące w istocie mikrokomputerami, mogą służyć do wzbudzania alertu w przypadku stwierdzenia nieprawidłowości w odczytach z maszyny produkcyjnej bądź (gdy wyposażone w kamerę) zasygnalizować wadę we właśnie wyprodukowanym produkcie.
Kluczową kwestią są tu oczywiście koszty – bowiem cena urządzenia IoT, które potrafi przetwarzać dane może wynosić jedynie kilkanaście, czy czasem wręcz kilka złotych. Porównując to z kosztami przetwarzania ogromnych mas danych w chmurze, nie będzie zaskoczeniem, że według szacunków wartość rynku urządzeń brzegowych (tzw. edge computing) osiągnie, w zależności od prognozy, 40-60 miliardów dolarów jeszcze przed 2030 rokiem.
Generatywne AI – ChatGPT sensacją internetu
Trudno nie wspomnieć tu przy okazji o najnowszej usłudze AI, wzbudzającej powszechne zainteresowanie – ChatGPT - uruchomionej w listopadzie 2022. Eksploruje ona obszar sztucznej inteligencji nazywany NLP, czyli przetwarzanie języka naturalnego, obecnej od lat m.in. w wirtualnych asystentach. Tutaj mamy jednak możliwość zadawania złożonych pytań, które wykraczają poza jedną, określoną domenę tematyczną, jak to jest w przypadku “zwykłych” chatbotów.
Popularność ChatGPT wynika m.in. z możliwości przetestowania go za darmo na stronie narzędzia (5). Jednak ta usługa dostarczana przez firmę OpenAI docelowo ma być płatna. Wyzwaniem najbliższych miesięcy będzie więc jej komercjalizacja i znalezienie właściwych zastosowań biznesowych, jednak już w tej chwili jawi się jako świetna alternatywa dla wiodącej wyszukiwarki internetowej, która już dawno z dostawcy treści zmieniła się w platformę reklamową.
Sztuczna inteligencja motorem napędowym rozwoju
Żyjemy w czasach przełomowych osiągnięć technologicznych, wśród których AI wiedzie prym. Organizacje na całym świecie z obszaru ochrony zdrowia, przemysłu, handlu itd. wprowadzają już przełomowe innowacje w zakresie sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego do swoich codziennych procesów. AI nie tylko kształtuje przyszłość niemal każdej branży, ale pełni również funkcję czynnika napędzającego rozwój takich technologii jak big data czy IoT. Biorąc pod uwagę tempo wzrostu sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego, nie można lekceważyć ich wpływu, ale należy przyjrzeć się temu, jak te technologie mogą wesprzeć naszą działalność.
Autor: Krzysztof Nogieć, Architekt Azure, Anegis Sp. z o.
Źródło: www.anegis.com
Najnowsze wiadomości
Europejski przemysł cyfryzuje się zbyt wolno – ERP, chmura i AI stają się koniecznością
Europejski przemysł średniej wielkości wie, że cyfryzacja jest koniecznością, ale wciąż nie nadąża za tempem zmian. Ponad 60% firm ocenia swoje postępy w transformacji cyfrowej jako zbyt wolne, mimo rosnącej presji konkurencyjnej, regulacyjnej i kosztowej. Raport Forterro pokazuje wyraźną lukę między świadomością potrzeby inwestycji w chmurę, ERP i AI a realną zdolnością do ich wdrożenia – ograniczaną przez braki kompetencyjne, budżety i gotowość organizacyjną.
Europejski przemysł średniej wielkości wie, że cyfryzacja jest koniecznością, ale wciąż nie nadąża za tempem zmian. Ponad 60% firm ocenia swoje postępy w transformacji cyfrowej jako zbyt wolne, mimo rosnącej presji konkurencyjnej, regulacyjnej i kosztowej. Raport Forterro pokazuje wyraźną lukę między świadomością potrzeby inwestycji w chmurę, ERP i AI a realną zdolnością do ich wdrożenia – ograniczaną przez braki kompetencyjne, budżety i gotowość organizacyjną.
Nowa era komunikacji biznesowej, KSeF stał się faktem
Od 1 lutego 2026 roku, w Polsce z sukcesem rozpoczęła się nowa era elektronicznej komunikacji w biznesie. Od tego dnia przedsiębiorcy zaczynają posługiwać się wspólnym standardem we wzajemnej wymianie dokumentów – fakturą ustrukturyzowaną, znaną jako FA(3) lub po prostu faktura KSeF.
Od 1 lutego 2026 roku, w Polsce z sukcesem rozpoczęła się nowa era elektronicznej komunikacji w biznesie. Od tego dnia przedsiębiorcy zaczynają posługiwać się wspólnym standardem we wzajemnej wymianie dokumentów – fakturą ustrukturyzowaną, znaną jako FA(3) lub po prostu faktura KSeF.
Smart Factory w skali globalnej: jak MOWI porządkuje produkcję dzięki danym w czasie rzeczywistym
Cyfryzacja produkcji w skali globalnej wymaga dziś spójnych danych, jednolitych standardów i decyzji podejmowanych w czasie rzeczywistym. W środowisku rozproszonych zakładów produkcyjnych tradycyjne raportowanie i lokalne narzędzia IT przestają wystarczać. Przykład MOWI pokazuje, jak wdrożenie rozwiązań Smart Factory i systemu MES może uporządkować zarządzanie produkcją w wielu lokalizacjach jednocześnie, zwiększając przejrzystość procesów, efektywność operacyjną oraz stabilność jakości.
Cyfryzacja produkcji w skali globalnej wymaga dziś spójnych danych, jednolitych standardów i decyzji podejmowanych w czasie rzeczywistym. W środowisku rozproszonych zakładów produkcyjnych tradycyjne raportowanie i lokalne narzędzia IT przestają wystarczać. Przykład MOWI pokazuje, jak wdrożenie rozwiązań Smart Factory i systemu MES może uporządkować zarządzanie produkcją w wielu lokalizacjach jednocześnie, zwiększając przejrzystość procesów, efektywność operacyjną oraz stabilność jakości.
Hakerzy nie kradną już tylko haseł. Oni kradną Twój czas i przyszłość. Jak chronić ERP przed paraliżem?
Hakerzy coraz rzadziej koncentrują się wyłącznie na kradzieży haseł. Ich prawdziwym celem jest dziś sparaliżowanie kluczowych systemów biznesowych, przejęcie kontroli nad danymi i wymuszenie kosztownych decyzji pod presją czasu. System ERP, jako centralny punkt zarządzania finansami, produkcją i logistyką, stał się dla cyberprzestępców najbardziej atrakcyjnym celem. Ten artykuł pokazuje, dlaczego tradycyjne zabezpieczenia przestają wystarczać i jak realnie chronić ERP przed atakami, które mogą zatrzymać firmę z dnia na dzień.
PSI automatyzuje logistykę Rossmanna: Wdrożenie WMS i MFC w Czechach
Nowoczesne centrum logistyczne Rossmann w Czechach to przykład, jak strategiczne inwestycje w automatykę i systemy IT wspierają skalowanie biznesu w handlu detalicznym. Projekt realizowany przez PSI Polska obejmuje wdrożenie zaawansowanego systemu WMS oraz sterowania przepływem materiałów, tworząc w pełni zintegrowane środowisko dla obsługi rosnących wolumenów sprzedaży i dynamicznego rozwoju e-commerce. To wdrożenie pokazuje, jak technologia staje się fundamentem efektywnej, przyszłościowej logistyki.
Nowoczesne centrum logistyczne Rossmann w Czechach to przykład, jak strategiczne inwestycje w automatykę i systemy IT wspierają skalowanie biznesu w handlu detalicznym. Projekt realizowany przez PSI Polska obejmuje wdrożenie zaawansowanego systemu WMS oraz sterowania przepływem materiałów, tworząc w pełni zintegrowane środowisko dla obsługi rosnących wolumenów sprzedaży i dynamicznego rozwoju e-commerce. To wdrożenie pokazuje, jak technologia staje się fundamentem efektywnej, przyszłościowej logistyki.
Najnowsze artykuły
Magazyn bez błędów? Sprawdź, jak system WMS zmienia codzienność logistyki
Współczesna logistyka wymaga nie tylko szybkości działania, lecz także maksymalnej precyzji – to właśnie te czynniki coraz częściej decydują o przewadze konkurencyjnej firm. Nawet drobne pomyłki w ewidencji stanów magazynowych, błędy przy przyjmowaniu dostaw czy nieprawidłowe rozmieszczenie towarów, mogą skutkować poważnymi stratami finansowymi i opóźnieniami w realizacji zamówień. W jaki sposób nowoczesne rozwiązania do zarządzania pomagają unikać takich sytuacji? Czym właściwie różni się tradycyjny system magazynowy od zaawansowanych rozwiązań klasy WMS (ang. Warehouse Management System)? I w jaki sposób inteligentne zarządzanie procesami magazynowymi realnie usprawnia codzienną pracę setek firm?
Współczesna logistyka wymaga nie tylko szybkości działania, lecz także maksymalnej precyzji – to właśnie te czynniki coraz częściej decydują o przewadze konkurencyjnej firm. Nawet drobne pomyłki w ewidencji stanów magazynowych, błędy przy przyjmowaniu dostaw czy nieprawidłowe rozmieszczenie towarów, mogą skutkować poważnymi stratami finansowymi i opóźnieniami w realizacji zamówień. W jaki sposób nowoczesne rozwiązania do zarządzania pomagają unikać takich sytuacji? Czym właściwie różni się tradycyjny system magazynowy od zaawansowanych rozwiązań klasy WMS (ang. Warehouse Management System)? I w jaki sposób inteligentne zarządzanie procesami magazynowymi realnie usprawnia codzienną pracę setek firm?
Jak maksymalizować zyski z MTO i MTS dzięki BPSC ERP?
Zysk przedsiębiorstwa produkcyjnego zależy nie tylko od wydajności maszyn, ale przede wszystkim od precyzyjnego planowania, realnych danych i umiejętnego zarządzania procesami. Dlatego firmy, które chcą skutecznie działać zarówno w modelu Make to Stock (MTS), jak i Make to Order (MTO), coraz częściej sięgają po rozwiązania klasy ERP, takie jak BPSC ERP.
Zysk przedsiębiorstwa produkcyjnego zależy nie tylko od wydajności maszyn, ale przede wszystkim od precyzyjnego planowania, realnych danych i umiejętnego zarządzania procesami. Dlatego firmy, które chcą skutecznie działać zarówno w modelu Make to Stock (MTS), jak i Make to Order (MTO), coraz częściej sięgają po rozwiązania klasy ERP, takie jak BPSC ERP.
Warsztaty analityczne i sesja discovery. Jak wygląda pierwszy etap współpracy z partnerem wdrożeniowym ERP
Wdrożenie systemu ERP to jedna z najważniejszych strategicznych decyzji, jakie może podjąć firma. To inwestycja, która ma zrewolucjonizować procesy, zwiększyć efektywność i dać przewagę konkurencyjną. Jednak droga do sukcesu jest pełna potencjalnych pułapek. Wielu menedżerów obawia się nieprzewidzianych kosztów, oporu zespołu czy niedopasowania systemu do realnych potrzeb. Jak zminimalizować to ryzyko? Kluczem jest solidne przygotowanie. Zanim padnie słowo „wdrażamy”, konieczne jest przeprowadzenie trzech fundamentalnych etapów: warsztatów analitycznych, sesji discovery oraz analizy przedwdrożeniowej ERP. To nie są zbędne formalności, ale fundament, na którym zbudujesz sukces całego projektu.
Wdrożenie systemu ERP to jedna z najważniejszych strategicznych decyzji, jakie może podjąć firma. To inwestycja, która ma zrewolucjonizować procesy, zwiększyć efektywność i dać przewagę konkurencyjną. Jednak droga do sukcesu jest pełna potencjalnych pułapek. Wielu menedżerów obawia się nieprzewidzianych kosztów, oporu zespołu czy niedopasowania systemu do realnych potrzeb. Jak zminimalizować to ryzyko? Kluczem jest solidne przygotowanie. Zanim padnie słowo „wdrażamy”, konieczne jest przeprowadzenie trzech fundamentalnych etapów: warsztatów analitycznych, sesji discovery oraz analizy przedwdrożeniowej ERP. To nie są zbędne formalności, ale fundament, na którym zbudujesz sukces całego projektu.
Strategia migracji danych do nowego systemu ERP. Metody, ryzyka i najlepsze praktyki
Wdrożenie nowego systemu ERP to dla wielu firm nie tylko krok w stronę unowocześnienia procesów biznesowych, ale także ogromne przedsięwzięcie logistyczne i technologiczne. Aby nowy system ERP zaczął efektywnie wspierać działalność organizacji, kluczowe jest odpowiednie przygotowanie danych, które muszą zostać bezpiecznie i precyzyjnie przeniesione ze starego systemu. Migracja danych ERP to skomplikowany proces, wymagający zarówno zaawansowanej wiedzy technologicznej, jak i dokładnego planowania na poziomie strategicznym. W tym artykule przybliżymy najlepsze metody, wskażemy najczęstsze ryzyka oraz podpowiemy, jak przeprowadzić migrację krok po kroku.
Wdrożenie nowego systemu ERP to dla wielu firm nie tylko krok w stronę unowocześnienia procesów biznesowych, ale także ogromne przedsięwzięcie logistyczne i technologiczne. Aby nowy system ERP zaczął efektywnie wspierać działalność organizacji, kluczowe jest odpowiednie przygotowanie danych, które muszą zostać bezpiecznie i precyzyjnie przeniesione ze starego systemu. Migracja danych ERP to skomplikowany proces, wymagający zarówno zaawansowanej wiedzy technologicznej, jak i dokładnego planowania na poziomie strategicznym. W tym artykule przybliżymy najlepsze metody, wskażemy najczęstsze ryzyka oraz podpowiemy, jak przeprowadzić migrację krok po kroku.
Strategiczna przewaga czy kosztowny mit? Kto wygrywa dzięki chmurze?
Chmura miała być odpowiedzią na wyzwania sektora finansowego: przestarzałą infrastrukturę, rozproszone dane, rosnące oczekiwania klientów i klientek. Dziś korzysta z niej już 91% instytucji, a mimo to tylko nieliczne mówią o realnych efektach. Zaledwie 12% firm maksymalizuje potencjał chmury – tworzy skalowalne platformy, wdraża GenAI, monetyzuje dane. Reszta? Często grzęźnie w kosztach, integracjach i braku kompetencji. Różnica nie tkwi w technologii, ale w strategii – i to ona może zadecydować o miejscu w sektorze, który właśnie wchodzi w kolejną fazę transformacji.
Nowa era komunikacji biznesowej, KSeF stał się faktem
Od 1 lutego 2026 roku, w Polsce z sukcesem rozpoczęła się nowa era elektronicznej komunikacji w biz… / Czytaj więcej
Hakerzy nie kradną już tylko haseł. Oni kradną Twój czas i przyszłość. Jak chronić ERP przed paraliżem?
Hakerzy coraz rzadziej koncentrują się wyłącznie na kradzieży haseł. Ich prawdziwym celem jest dziś… / Czytaj więcej
AI bez hype’u – od eksperymentów do infrastruktury decyzji
Sektory IT oraz logistyka stoją u progu fundamentalnej zmiany w podejściu do sztucznej inteligencji… / Czytaj więcej
AI na hali produkcyjnej: od „excelowej” analizy do Predictive Maintenance z Prodaso
Cyfrowa transformacja w produkcji nie musi oznaczać wymiany całego parku maszynowego ani wieloletni… / Czytaj więcej
Legislacyjny maraton 2026: Jak zamienić wymogi compliance w przewagę operacyjną?
Nadchodzi legislacyjny maraton 2025–2026. Od rewolucji w stażu pracy i jawności płac, po obowiązkow… / Czytaj więcej
Jak AI zmieni nasze miejsca i sposoby pracy w 2026 roku?
Choć w ostatnich latach zaszły istotne zmiany dotyczące miejsca i sposobu w jaki pracujemy oraz mod… / Czytaj więcej
