| REKLAMA |
 |
Usprawnienie procesów biznesowych (81%), szybszy rozwój innowacji (88%), a także wzrost przychodów (94%) – to główne korzyści korzystania z AI, na jakie wskazują polskie firmy. Zauważalna jest także poprawa jakości i wydajności pracy, przyspieszenie procesu wprowadzania produktu na rynek czy redukcja kosztów operacyjnych.
Kosztowna sztuczna inteligencja
Wykorzystanie AI przynosi korzyści, ale generuje również koszty – szczególnie na początku. Odpowiednio wyszkolone algorytmy AI wymagają ogromnej mocy obliczeniowej, co w większości przypadków może wiązać się z koniecznością modernizacji architektury IT i sprzętu w firmie. Odpowiednio trzeba też przechowywać dane „treningowe” oraz nimi zarządzać, z uwzględnieniem aspektów dotyczących bezpieczeństwa i zgodności z przepisami wewnętrznymi firmy czy regulacjami prawnymi. Dodatkowo należy uwzględnić potrzebę przeszkolenia pracowników i przekonania ich do stosowania narzędzi AI.
Szukając sprzymierzeńca, który pozwoli zoptymalizować wydatki ponoszone w procesie rozwoju sztucznej inteligencji, wiele firm stawia na rozwiązania chmurowe. Jak wynika z raportu Red Hat 2024 Global Tech Trends, przedsiębiorstwa kontynuują inwestowanie w chmurę, zwłaszcza w obszarach związanych z zarządzaniem środowiskiem chmurowym (59% wskazań), optymalizacją kosztów (43%) oraz automatyzacją usług w chmurze (36%).
Korzyści z korzystania z chmury
Chmura zapewnia potężną pulę zasobów obliczeniowych dostępnych na żądanie w modelu płatności tylko za te, które zostaną wykorzystane (pay-as-you-go). Umożliwia to firmom elastyczne dostosowanie infrastruktury do zmieniających się potrzeb i sposobu pracy AI.
Skalowalność zasobów w chmurze pozwala dowolnie zwiększać lub zmniejszać ich dostępną ilość, dostarczając zawsze gotowe i spójne środowisko programowania oraz możliwość wdrażania narzędzi AI w chmurze hybrydowej czy środowisku wielochmurowym. Dla biznesu eliminuje to konieczność instalowania, konfigurowania i utrzymywania dodatkowej infrastruktury za każdym razem, gdy zmieniają się potrzeby.
Zastosowanie chmury zapewnia zespołom przedsiębiorstwa dostęp do najnowszych informacji zgromadzonych w jednym miejscu, bez względu na ich rozproszoną lokalizację i model pracy. Ułatwia to też efektywne i bardziej precyzyjne szkolenie modeli AI.
Nie w każdym scenariuszu chmura się sprawdzi
Wykorzystanie chmury obliczeniowej demokratyzuje dostęp do AI pozwalając każdej firmie, niezależnie od wielkości, na rozpoczęcie przygody ze sztuczną inteligencją. Za pośrednictwem usług chmurowych można taniej testować nowe pomysły, prototypować narzędzia IT i szybciej wprowadzać innowacje do użytku. Jednak przedsiębiorstwom, które chcą wdrażać zaawansowane projekty AI o dużym stopniu złożoności, chmura bardzo szybko przestanie się opłacać. Wysokorozwinięte modele sztucznej inteligencji trenowane są na ogromnych zbiorach danych rosnących w wykładniczym tempie. Do szkolenia wymagają zastosowania potężnej mocy procesorów graficznych oraz ciągłej aktualizacji; w przeciwnym razie mogą dawać niemiarodajne, a nawet fałszywe wyniki (zjawisko to jest potocznie określane jako halucynacje modeli AI).
Istotną kwestią, którą należy wziąć pod uwagę przed inwestycją w rozwój sztucznej inteligencji jest także bezpieczeństwo danych, na których trenowane są modele AI. Coraz bardziej rygorystyczne przepisy unijne i regulacje prawne nakładają na firmy obowiązek świadomego zarządzania gromadzonymi danymi. Przedsiębiorstwa, które chcą mieć pewność, że ich dane przechowywane są w Polsce lub na terenie UE muszą sprawdzić, czy rozwiązania chmurowe zapewniają im odpowiedni poziom suwerenności danych.
A może jednak infrastruktura własna?
Firmy, które zamierzają sztuczną inteligencję wykorzystywać kompleksowo powinny rozważyć inwestycję w rozwój własnej infrastruktury IT. Rozbudowa lokalnego środowiska (on premise) nie zawsze musi wiązać się z dużymi początkowymi nakładami finansowymi i można je skutecznie zmniejszać, na przykład decydując się na dzierżawę maszyn czy wynajmując odpowiednią przestrzeń w serwerowni. Jednocześnie dzięki temu, że ponoszone koszty są stałe i przewidywalne, zarzadzanie budżetem IT staje się znacznie prostsze.
Własne centra danych to również pewność, że dane wykorzystywane na potrzeby trenowania modeli AI są przechowywane i przetwarzane w bezpiecznym, odpowiednio odizolowanym środowisku, spełniającym wymagania stawiane przez regulatorów. Pełna kontrola nad infrastrukturą i danymi pozwala też lepiej chronić je przed cyberatakami. W obliczu coraz częściej podnoszonych kwestii prywatności danych i rosnącej fali zagrożeń cybernetycznych to podejście zyskuje na popularności. Z raportu Red Hat wynika, że połowa aplikacji budowanych i zarządzanych przez wewnętrzne działy IT firm funkcjonuje w środowisku chmury hybrydowej (50%), podczas gdy 40% jest utrzymywanych lokalnie. Tylko w 10% przypadków wykorzystywana jest chmura publiczna.
Autor: Wojciech Furmankiewicz, dyrektor Red Hat ds. technologii i rozwiązań w regionie Europy Środkowo-Wschodniej
Kosztowna sztuczna inteligencja
Wykorzystanie AI przynosi korzyści, ale generuje również koszty – szczególnie na początku. Odpowiednio wyszkolone algorytmy AI wymagają ogromnej mocy obliczeniowej, co w większości przypadków może wiązać się z koniecznością modernizacji architektury IT i sprzętu w firmie. Odpowiednio trzeba też przechowywać dane „treningowe” oraz nimi zarządzać, z uwzględnieniem aspektów dotyczących bezpieczeństwa i zgodności z przepisami wewnętrznymi firmy czy regulacjami prawnymi. Dodatkowo należy uwzględnić potrzebę przeszkolenia pracowników i przekonania ich do stosowania narzędzi AI.
Szukając sprzymierzeńca, który pozwoli zoptymalizować wydatki ponoszone w procesie rozwoju sztucznej inteligencji, wiele firm stawia na rozwiązania chmurowe. Jak wynika z raportu Red Hat 2024 Global Tech Trends, przedsiębiorstwa kontynuują inwestowanie w chmurę, zwłaszcza w obszarach związanych z zarządzaniem środowiskiem chmurowym (59% wskazań), optymalizacją kosztów (43%) oraz automatyzacją usług w chmurze (36%).
Korzyści z korzystania z chmury
Chmura zapewnia potężną pulę zasobów obliczeniowych dostępnych na żądanie w modelu płatności tylko za te, które zostaną wykorzystane (pay-as-you-go). Umożliwia to firmom elastyczne dostosowanie infrastruktury do zmieniających się potrzeb i sposobu pracy AI.
Skalowalność zasobów w chmurze pozwala dowolnie zwiększać lub zmniejszać ich dostępną ilość, dostarczając zawsze gotowe i spójne środowisko programowania oraz możliwość wdrażania narzędzi AI w chmurze hybrydowej czy środowisku wielochmurowym. Dla biznesu eliminuje to konieczność instalowania, konfigurowania i utrzymywania dodatkowej infrastruktury za każdym razem, gdy zmieniają się potrzeby.
Zastosowanie chmury zapewnia zespołom przedsiębiorstwa dostęp do najnowszych informacji zgromadzonych w jednym miejscu, bez względu na ich rozproszoną lokalizację i model pracy. Ułatwia to też efektywne i bardziej precyzyjne szkolenie modeli AI.
Nie w każdym scenariuszu chmura się sprawdzi
Wykorzystanie chmury obliczeniowej demokratyzuje dostęp do AI pozwalając każdej firmie, niezależnie od wielkości, na rozpoczęcie przygody ze sztuczną inteligencją. Za pośrednictwem usług chmurowych można taniej testować nowe pomysły, prototypować narzędzia IT i szybciej wprowadzać innowacje do użytku. Jednak przedsiębiorstwom, które chcą wdrażać zaawansowane projekty AI o dużym stopniu złożoności, chmura bardzo szybko przestanie się opłacać. Wysokorozwinięte modele sztucznej inteligencji trenowane są na ogromnych zbiorach danych rosnących w wykładniczym tempie. Do szkolenia wymagają zastosowania potężnej mocy procesorów graficznych oraz ciągłej aktualizacji; w przeciwnym razie mogą dawać niemiarodajne, a nawet fałszywe wyniki (zjawisko to jest potocznie określane jako halucynacje modeli AI).
Istotną kwestią, którą należy wziąć pod uwagę przed inwestycją w rozwój sztucznej inteligencji jest także bezpieczeństwo danych, na których trenowane są modele AI. Coraz bardziej rygorystyczne przepisy unijne i regulacje prawne nakładają na firmy obowiązek świadomego zarządzania gromadzonymi danymi. Przedsiębiorstwa, które chcą mieć pewność, że ich dane przechowywane są w Polsce lub na terenie UE muszą sprawdzić, czy rozwiązania chmurowe zapewniają im odpowiedni poziom suwerenności danych.
A może jednak infrastruktura własna?
Firmy, które zamierzają sztuczną inteligencję wykorzystywać kompleksowo powinny rozważyć inwestycję w rozwój własnej infrastruktury IT. Rozbudowa lokalnego środowiska (on premise) nie zawsze musi wiązać się z dużymi początkowymi nakładami finansowymi i można je skutecznie zmniejszać, na przykład decydując się na dzierżawę maszyn czy wynajmując odpowiednią przestrzeń w serwerowni. Jednocześnie dzięki temu, że ponoszone koszty są stałe i przewidywalne, zarzadzanie budżetem IT staje się znacznie prostsze.
Własne centra danych to również pewność, że dane wykorzystywane na potrzeby trenowania modeli AI są przechowywane i przetwarzane w bezpiecznym, odpowiednio odizolowanym środowisku, spełniającym wymagania stawiane przez regulatorów. Pełna kontrola nad infrastrukturą i danymi pozwala też lepiej chronić je przed cyberatakami. W obliczu coraz częściej podnoszonych kwestii prywatności danych i rosnącej fali zagrożeń cybernetycznych to podejście zyskuje na popularności. Z raportu Red Hat wynika, że połowa aplikacji budowanych i zarządzanych przez wewnętrzne działy IT firm funkcjonuje w środowisku chmury hybrydowej (50%), podczas gdy 40% jest utrzymywanych lokalnie. Tylko w 10% przypadków wykorzystywana jest chmura publiczna.
Autor: Wojciech Furmankiewicz, dyrektor Red Hat ds. technologii i rozwiązań w regionie Europy Środkowo-Wschodniej
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
