| REKLAMA |
 |
Dane syntetyczne, czyli jakie?
Dane syntetyczne to stosunkowo nowe rozwiązanie, polegające na generowaniu przez sztuczną inteligencję nowych informacji na podstawie posiadanego już zestawu danych rzeczywistych. Aby udowodnić ich wartość, firmy Syntho i SAS, we współpracy z Holenderską Koalicją Sztucznej Inteligencji (NL AIC) przeprowadziły eksperyment, w wyniku którego okazało się, że techniki anonimizacji danych rzeczywistych niszczą podstawowe wzorce, logikę biznesową i relacje. Wykorzystanie ich do analityki mogłoby skutkować niewiarygodnymi wynikami. Z kolei generowane za pomocą AI dane syntetyczne zachowują podstawowe wzorce, logikę biznesową, relacje i statystyki. To właśnie ta „moc” sprawia, że przeprowadzone na ich podstawie prognozy są bardziej wiarygodne i przejrzyste.
Istotną zaletą danych syntetycznych jest to, że pozwalają one organizacjom zbudować dużą bazę analityczną na zaledwie ułamku tego, co jest potrzebne do osiągnięcia zbliżonej wiedzy na bazie tradycyjnej pracy z konsumentem. Ponadto, są o wiele prostsze w obsłudze niż informacje pozyskiwane w tradycyjny sposób – chociażby ze względu na przepisy dotyczące prywatności (np. RODO). Do ich głównych korzyści należy również niski koszt tworzenia, co jest często bardziej opłacalne niż gromadzenie rzeczywistych informacji demograficznych, psychograficznych lub behawioralnych. Jak wskazuje Gartner Peer Community, organizacje, które już wykorzystują dane syntetyczne zauważyły 60 proc. poprawę dokładności szkolonych na nich modeli AI, 56 proc. wzrost wydajności i 30 proc. zmniejszenie stronniczości. Nic dziwnego, że z badań firmy Forrester wynika, że do 2030 roku spodziewany jest 36 proc. wzrost wydatków przedsiębiorstw na ich generowanie.
Kto na tym zyska?
Dane syntetyczne mają szansę odmienić praktycznie każdy biznes. Nie stwarzają one zagrożenia dla prywatności konsumentów, co daje analitykom wolną rękę w działaniu. Tworzą one zatem organizacjom z wielu branż możliwości eksperymentowania i wprowadzania innowacji.
Jak wskazuje SAS, lider w dziedzinie analityki i AI, korzyści z zastosowania danych syntetycznych będą szczególnie widoczne w opiece zdrowotnej, bankowości i ubezpieczeniach. Większa ilość danych zwiększy dokładność planów leczenia, a także ulepszy analizę obrazów medycznych czy edukację lekarzy. Ponadto dane syntetyczne przyspieszą odkrywanie kolejnych leków i terapii.
W świecie finansów natomiast, zdolność do generowania danych syntetycznych może okazać się przydatna w zakresie wykrywania oszustw, oceny zdolności kredytowej czy dostosowanych rekomendacji finansowych.
Ubezpieczyciele natomiast mogą wykorzystywać dane syntetyczne do tworzenia scenariuszy, a następnie proaktywnego identyfikowania ryzyka i przewidywania wyników. AI zasilona takimi danymi może informować o decyzjach dotyczących cen i zakresu ochrony, a także automatyzować przetwarzanie roszczeń, aby pomóc obniżyć koszty i zwiększyć zadowolenie klientów.
Potencjał danych syntetycznych w tej branży jest szczególnie obiecujący. Badania IDC przewidują, iż do 2027 roku 40 proc. algorytmów sztucznej inteligencji wykorzystywanych przez ubezpieczycieli w całym łańcuchu wartości ubezpieczającego będzie wykorzystywać dane syntetyczne, aby zagwarantować uczciwość w systemie i zgodność z przepisami.
Etyczność i zaufanie przede wszystkim
Kluczowym czynnikiem przemawiającym za koniecznością gromadzenia większej ilości danych syntetycznych jest dokładniejsza analiza prognostyczna. Musimy być jednak ostrożni. Model wyszkolony na tendencyjnych danych również będzie wykazywał stronniczość, np. zalecając różne opcje leczenia dla pacjentów w oparciu o rasę, płeć lub status społeczno-ekonomiczny. Ważne jest, abyśmy upewnili się, że modele danych syntetycznych są uczciwe i bezstronne.
Eksperci SAS twierdzą, że wykorzystując dane syntetyczne należy zachować szczególną ostrożność. Informacje te powinny być generowanie w oparciu o kluczowe wartości – etyczność, przejrzystość i odtwarzalność. Modele wyszkolone na złych wartościach mogą zaowocować nieprzewidywanymi konsekwencjami. Np. w przypadku danych medycznych może dojść do wykluczenia części pacjentów.
Źródło: SAS
Dane syntetyczne to stosunkowo nowe rozwiązanie, polegające na generowaniu przez sztuczną inteligencję nowych informacji na podstawie posiadanego już zestawu danych rzeczywistych. Aby udowodnić ich wartość, firmy Syntho i SAS, we współpracy z Holenderską Koalicją Sztucznej Inteligencji (NL AIC) przeprowadziły eksperyment, w wyniku którego okazało się, że techniki anonimizacji danych rzeczywistych niszczą podstawowe wzorce, logikę biznesową i relacje. Wykorzystanie ich do analityki mogłoby skutkować niewiarygodnymi wynikami. Z kolei generowane za pomocą AI dane syntetyczne zachowują podstawowe wzorce, logikę biznesową, relacje i statystyki. To właśnie ta „moc” sprawia, że przeprowadzone na ich podstawie prognozy są bardziej wiarygodne i przejrzyste.
Istotną zaletą danych syntetycznych jest to, że pozwalają one organizacjom zbudować dużą bazę analityczną na zaledwie ułamku tego, co jest potrzebne do osiągnięcia zbliżonej wiedzy na bazie tradycyjnej pracy z konsumentem. Ponadto, są o wiele prostsze w obsłudze niż informacje pozyskiwane w tradycyjny sposób – chociażby ze względu na przepisy dotyczące prywatności (np. RODO). Do ich głównych korzyści należy również niski koszt tworzenia, co jest często bardziej opłacalne niż gromadzenie rzeczywistych informacji demograficznych, psychograficznych lub behawioralnych. Jak wskazuje Gartner Peer Community, organizacje, które już wykorzystują dane syntetyczne zauważyły 60 proc. poprawę dokładności szkolonych na nich modeli AI, 56 proc. wzrost wydajności i 30 proc. zmniejszenie stronniczości. Nic dziwnego, że z badań firmy Forrester wynika, że do 2030 roku spodziewany jest 36 proc. wzrost wydatków przedsiębiorstw na ich generowanie.
Kto na tym zyska?
Dane syntetyczne mają szansę odmienić praktycznie każdy biznes. Nie stwarzają one zagrożenia dla prywatności konsumentów, co daje analitykom wolną rękę w działaniu. Tworzą one zatem organizacjom z wielu branż możliwości eksperymentowania i wprowadzania innowacji.
Jak wskazuje SAS, lider w dziedzinie analityki i AI, korzyści z zastosowania danych syntetycznych będą szczególnie widoczne w opiece zdrowotnej, bankowości i ubezpieczeniach. Większa ilość danych zwiększy dokładność planów leczenia, a także ulepszy analizę obrazów medycznych czy edukację lekarzy. Ponadto dane syntetyczne przyspieszą odkrywanie kolejnych leków i terapii.
W świecie finansów natomiast, zdolność do generowania danych syntetycznych może okazać się przydatna w zakresie wykrywania oszustw, oceny zdolności kredytowej czy dostosowanych rekomendacji finansowych.
Ubezpieczyciele natomiast mogą wykorzystywać dane syntetyczne do tworzenia scenariuszy, a następnie proaktywnego identyfikowania ryzyka i przewidywania wyników. AI zasilona takimi danymi może informować o decyzjach dotyczących cen i zakresu ochrony, a także automatyzować przetwarzanie roszczeń, aby pomóc obniżyć koszty i zwiększyć zadowolenie klientów.
Potencjał danych syntetycznych w tej branży jest szczególnie obiecujący. Badania IDC przewidują, iż do 2027 roku 40 proc. algorytmów sztucznej inteligencji wykorzystywanych przez ubezpieczycieli w całym łańcuchu wartości ubezpieczającego będzie wykorzystywać dane syntetyczne, aby zagwarantować uczciwość w systemie i zgodność z przepisami.
Etyczność i zaufanie przede wszystkim
Kluczowym czynnikiem przemawiającym za koniecznością gromadzenia większej ilości danych syntetycznych jest dokładniejsza analiza prognostyczna. Musimy być jednak ostrożni. Model wyszkolony na tendencyjnych danych również będzie wykazywał stronniczość, np. zalecając różne opcje leczenia dla pacjentów w oparciu o rasę, płeć lub status społeczno-ekonomiczny. Ważne jest, abyśmy upewnili się, że modele danych syntetycznych są uczciwe i bezstronne.
Eksperci SAS twierdzą, że wykorzystując dane syntetyczne należy zachować szczególną ostrożność. Informacje te powinny być generowanie w oparciu o kluczowe wartości – etyczność, przejrzystość i odtwarzalność. Modele wyszkolone na złych wartościach mogą zaowocować nieprzewidywanymi konsekwencjami. Np. w przypadku danych medycznych może dojść do wykluczenia części pacjentów.
Wraz z ciągłym postępem w generowaniu danych syntetycznych, organizacje muszą jednocześnie angażować się w kwestie etyczne. Droga naprzód będzie wymagać czujności w zapewnianiu uczciwości, a także zachowaniu bezstronności i prywatności, by dane syntetyczne mogły dokonać transformacji branż i zrobić to w sposób odpowiedzialny. Przy prawidłowym wykorzystaniu, technologia ta doprowadzi do pozytywnych zmian społecznych w 2024 roku – podsumowuje Vrushali Sawant, specjalistka ds. danych, praktyki w zakresie etyki danych w SAS.
Źródło: SAS
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
