| REKLAMA |
 |
Raport wskazuje trzy czynniki, które nie pozwalają obecnie w pełni wykorzystać możliwości technologii AI. To niedostateczny rozwój technologiczny, ograniczenia organizacyjne i niewystarczające umiejętności. Pomimo tych trudności, połowa ankietowanych uważa, że przy odpowiedniej strategii, sztuczna inteligencja pozwoli firmom osiągać wymierne korzyści już w ciągu najbliższych dwóch lat, a jedna czwarta jest przekonana, że wystarczy rok.
Oczekiwania a rzeczywistość
84% respondentów spodziewa się ogromnych korzyści płynących z zastosowania technologii AI, zwłaszcza w obszarze innowacyjnych rozwiązań produktowych i usługowych, poprawie dostępności danych wewnętrznych i zewnętrznych oraz redukcji kosztów operacyjnych i zwiększenia zysków. 82% spośród ankietowanych szefów firm przyznaje, że odczuwa dużą presję, zmuszającą ich do szybkiego wdrożenia rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji. Istnieje obawa, że z powodu niewłaściwego przygotowania i nieskutecznej komunikacji projekty te mogą utknąć na etapie pilotażu, a zbyt duże oczekiwania mogą skończą się równie dużym rozczarowaniem.
Wiele firm nie kładzie wystarczająco dużego nacisku na rozwój. Nie ma również ani odpowiedniej infrastruktury ani umiejętności, które pozwoliłyby czerpać korzyści z wdrożenia rozwiązań AI. Badanie wykazało, że ponad jedna trzecia (34%) firm nie przeniosła się do chmury. Chociaż nie jest to krok niezbędny, to jednak świadczy on o nieprzygotowaniu organizacji do budowania wartości w oparciu o sztuczna inteligencję we wszystkich obszarach działalności. Eksperci IFS podkreślają, że skuteczna strategia dla sztucznej inteligencji w kontekście przemysłowym musi się opierać się na solidnym połączeniu usług chmurowych, danych, procesów biznesowych i umiejętności. 80% ankietowanych przyznaje, że barierą utrudniającą przyjęcie strategii dla technologii AI jest brak odpowiedniego przygotowania wewnątrz organizacji. 43% uważa, że poziom zasobów związanych ze sztuczną inteligencją w ich firmach, zwłaszcza pod względem umiejętności ludzkich, jest zaledwie zadowalający, znacznie poniżej oczekiwanego poziomu.
Aby zatem skutecznie wdrożyć technologię AI na szeroką skalę, trzeba przede wszystkim opracować jasną, uwzględniającą realistyczne cele i plan działania strategię, a także właściwie zdefiniowane przypadki zastosowania sztucznej inteligencji dostosowane do potrzeb i charakterystyki danej branży. Ważna jest również odpowiednia infrastruktura oparta na chmurze z wbudowanymi funkcjami sztucznej inteligencji przemysłowej oraz odpowiednio wczesne inwestowanie w szkolenie pracowników. Takie kompleksowe podejście pozwoli powstrzymać ryzyko rozczarowania związanego z technologią AI i przywrócić nadzieję w możliwość osiągnięcie korzyści, na jakie szefowie firm liczą - dodaje Pederson.
Perspektywy są optymistyczne, ale potrzebne jest planowanie
Niestety, z uwagi na niewystarczające umiejętności wiele przedsiębiorstw nie jest wystarczająco przygotowanych do wykorzystania potencjału sztucznej inteligencji. Prawie połowa respondentów (48%) jest na etapie zbierania pomysłów i propozycji, a tylko 27% ma jasną strategię i zauważalne wyniki. 20% respondentów jest w fazie badawczej, podczas której przeprowadzane są testy niekontrolowane, a kolejne 5% nie ma przemyślanej strategii i jeszcze nie podejmuje żadnych działań. Jednak pomimo trudności na początkowym etapie wdrażania sztucznej inteligencji w biznesie, przedsiębiorcy nie tracą optymizmu i wierzą w znaczące korzyści, jakie już w perspektywie 1-2 lat (47%) a nawet jednego roku (24%) może ona przynieść ich firmom.
Największy optymizm i nadzieje wśród respondentów budzi wykorzystanie technologii AI do poprawy efektywności w zarządzaniu operacjami biznesowymi w kontekście inteligentnej produkcji i/lub dostarczania usług (22%). Jedna piąta wskazała innowacje produktowe i usługowe (20%), następnie podejmowanie decyzji dotyczących rozwoju i modelu biznesowego (20%), tworzenie warunków sprzyjających rozwojowi pracowników i zatrzymaniu w firmie utalentowanych osób (19%), oraz doświadczenie klienta i jego obsługę (19%).
Konieczne jest podjęcie działań w zakresie gotowości danych
Najważniejszym strategicznym aktywem każdego przedsiębiorstwa są dane. Ich odpowiednia wielkość i jakość mają kluczowe znaczenie dla osiągnięcia korzyści z technologii AI. Aż 86% respondentów przyznało, że jej skuteczność w znacznej mierze zależy od danych pozyskiwanych w czasie rzeczywistym. A mimo to, mniej niż jedna czwarta (23%) zakończyła proces przygotowywania wszystkich niezbędnych elementów infrastruktury danych, która umożliwia zarówno podejmowanie decyzji biznesowych, jak i reagowanie na zmiany w czasie rzeczywistym. Wiele przedsiębiorstw czeka jeszcze ogrom pracy, aby przygotować się do wdrożenia technologii AI. Ponadto, u mniej niż połowy (43%) respondentów dane są w większości zorganizowane i przetworzone, a pozostałe wymagają jeszcze odpowiedniego ustrukturyzowania.
Metodologia:
Badanie przeprowadziła sondażownia Censuswide od 6 do 27 marca 2024 r. wśród 1709 dyrektorów, prezesów, wiceprezesów i dyrektorów wykonawczych pracujących w branży produkcyjnej, telekomunikacyjnej, lotniczej i obronnej, usługowej, budowlanej i inżynieryjnej, energetycznej i surowcowej w przedsiębiorstwach z rocznym przychodem przekraczającym 50 mln dolarów.
Źródło: IFS
84% respondentów spodziewa się ogromnych korzyści płynących z zastosowania technologii AI, zwłaszcza w obszarze innowacyjnych rozwiązań produktowych i usługowych, poprawie dostępności danych wewnętrznych i zewnętrznych oraz redukcji kosztów operacyjnych i zwiększenia zysków. 82% spośród ankietowanych szefów firm przyznaje, że odczuwa dużą presję, zmuszającą ich do szybkiego wdrożenia rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji. Istnieje obawa, że z powodu niewłaściwego przygotowania i nieskutecznej komunikacji projekty te mogą utknąć na etapie pilotażu, a zbyt duże oczekiwania mogą skończą się równie dużym rozczarowaniem.
Wiele firm nie kładzie wystarczająco dużego nacisku na rozwój. Nie ma również ani odpowiedniej infrastruktury ani umiejętności, które pozwoliłyby czerpać korzyści z wdrożenia rozwiązań AI. Badanie wykazało, że ponad jedna trzecia (34%) firm nie przeniosła się do chmury. Chociaż nie jest to krok niezbędny, to jednak świadczy on o nieprzygotowaniu organizacji do budowania wartości w oparciu o sztuczna inteligencję we wszystkich obszarach działalności. Eksperci IFS podkreślają, że skuteczna strategia dla sztucznej inteligencji w kontekście przemysłowym musi się opierać się na solidnym połączeniu usług chmurowych, danych, procesów biznesowych i umiejętności. 80% ankietowanych przyznaje, że barierą utrudniającą przyjęcie strategii dla technologii AI jest brak odpowiedniego przygotowania wewnątrz organizacji. 43% uważa, że poziom zasobów związanych ze sztuczną inteligencją w ich firmach, zwłaszcza pod względem umiejętności ludzkich, jest zaledwie zadowalający, znacznie poniżej oczekiwanego poziomu.
Sztuczna inteligencja ma szansę stać się dla przedsiębiorstw narzędziem o potencjale transformacyjnym, jakiego świat jeszcze nie widział. Nasze badanie pokazało jednak, że to, w jaki sposób tak potężne narzędzie wykorzystać, budzi zasadnicze nieporozumienia. Panuje przekonanie, że sztuczna inteligencja przyczyni się do znacznego obniżenia kosztów i zwiększenia zysków. Jednakże te ambitne cele nie zostaną osiągnięte bez spójnej strategii, solidnego przygotowania i odpowiednich umiejętności, których w większości firm brakuje. Z myślą o tych właśnie wyzwaniach opracowaliśmy platformę IFS.ai. Naszym założeniem było umożliwienie przedsiębiorcom budowania wartości w oparciu o wszechstronne wykorzystanie sztucznej inteligencji we wszystkich produktach i procesach biznesowych, a nie ograniczanie jej do pojedynczych funkcji. To pozwoli wesprzeć procesy decyzyjne po stronie klientów, a także umożliwi dostęp do danych i usług AI, które przełożą się na wymierne i szybsze korzyści - powiedział Christian Pedersen, dyrektor produktu w IFS.
Aby zatem skutecznie wdrożyć technologię AI na szeroką skalę, trzeba przede wszystkim opracować jasną, uwzględniającą realistyczne cele i plan działania strategię, a także właściwie zdefiniowane przypadki zastosowania sztucznej inteligencji dostosowane do potrzeb i charakterystyki danej branży. Ważna jest również odpowiednia infrastruktura oparta na chmurze z wbudowanymi funkcjami sztucznej inteligencji przemysłowej oraz odpowiednio wczesne inwestowanie w szkolenie pracowników. Takie kompleksowe podejście pozwoli powstrzymać ryzyko rozczarowania związanego z technologią AI i przywrócić nadzieję w możliwość osiągnięcie korzyści, na jakie szefowie firm liczą - dodaje Pederson.
Perspektywy są optymistyczne, ale potrzebne jest planowanie
Niestety, z uwagi na niewystarczające umiejętności wiele przedsiębiorstw nie jest wystarczająco przygotowanych do wykorzystania potencjału sztucznej inteligencji. Prawie połowa respondentów (48%) jest na etapie zbierania pomysłów i propozycji, a tylko 27% ma jasną strategię i zauważalne wyniki. 20% respondentów jest w fazie badawczej, podczas której przeprowadzane są testy niekontrolowane, a kolejne 5% nie ma przemyślanej strategii i jeszcze nie podejmuje żadnych działań. Jednak pomimo trudności na początkowym etapie wdrażania sztucznej inteligencji w biznesie, przedsiębiorcy nie tracą optymizmu i wierzą w znaczące korzyści, jakie już w perspektywie 1-2 lat (47%) a nawet jednego roku (24%) może ona przynieść ich firmom.
Największy optymizm i nadzieje wśród respondentów budzi wykorzystanie technologii AI do poprawy efektywności w zarządzaniu operacjami biznesowymi w kontekście inteligentnej produkcji i/lub dostarczania usług (22%). Jedna piąta wskazała innowacje produktowe i usługowe (20%), następnie podejmowanie decyzji dotyczących rozwoju i modelu biznesowego (20%), tworzenie warunków sprzyjających rozwojowi pracowników i zatrzymaniu w firmie utalentowanych osób (19%), oraz doświadczenie klienta i jego obsługę (19%).
Konieczne jest podjęcie działań w zakresie gotowości danych
Najważniejszym strategicznym aktywem każdego przedsiębiorstwa są dane. Ich odpowiednia wielkość i jakość mają kluczowe znaczenie dla osiągnięcia korzyści z technologii AI. Aż 86% respondentów przyznało, że jej skuteczność w znacznej mierze zależy od danych pozyskiwanych w czasie rzeczywistym. A mimo to, mniej niż jedna czwarta (23%) zakończyła proces przygotowywania wszystkich niezbędnych elementów infrastruktury danych, która umożliwia zarówno podejmowanie decyzji biznesowych, jak i reagowanie na zmiany w czasie rzeczywistym. Wiele przedsiębiorstw czeka jeszcze ogrom pracy, aby przygotować się do wdrożenia technologii AI. Ponadto, u mniej niż połowy (43%) respondentów dane są w większości zorganizowane i przetworzone, a pozostałe wymagają jeszcze odpowiedniego ustrukturyzowania.
Jednym z kluczowych elementów strategii wdrożenia technologii AI jest solidna infrastruktura danych. Nawet najlepsza sztuczna inteligencja będzie bezradna przy braku zaawansowania w zarządzaniu podstawowymi danymi, pozostawiając marzenia o ogromnych korzyściach w sferze pobożnych życzeń. Nie ulega wątpliwości, że przedsiębiorstwa potrzebują wsparcia w zarządzaniu danymi i migracji. Sztuczna inteligencja jest postrzegana jako magiczna różdżka, która zrewolucjonizuje biznes. Jednak, jak w przypadku każdej nowej technologii, nie jest to takie proste. Siłą przemysłowej sztucznej inteligencji jest jej wszechstronność i wpływ, jaki może wywrzeć na różne obszary działalności firmy, począwszy od innowacji produktowych i doświadczenia klienta, a skończywszy na produktywności i zrównoważonym rozwoju (ESG). Jej potencjał jest ogromny, o ile firmy będą potrafiły połączyć wizję, strategię, technologię i umiejętności. Teraz jest odpowiedni moment, aby się zatrzymać, ocenić sytuację i opracować realny plan wykorzystania przemysłowej sztucznej inteligencji, a tym samym zamienić huczne obietnice na rzeczywistość - powiedział Marek Głazowski, prezes IFS Poland & EE.
Metodologia:
Badanie przeprowadziła sondażownia Censuswide od 6 do 27 marca 2024 r. wśród 1709 dyrektorów, prezesów, wiceprezesów i dyrektorów wykonawczych pracujących w branży produkcyjnej, telekomunikacyjnej, lotniczej i obronnej, usługowej, budowlanej i inżynieryjnej, energetycznej i surowcowej w przedsiębiorstwach z rocznym przychodem przekraczającym 50 mln dolarów.
Źródło: IFS
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
