| REKLAMA |
 |
Rozwiązania takie jak Copilot bezsprzecznie wpływają na kształt i model wykonywania pracy. Coraz więcej firm, z branż takich jak finanse i sprzedaż, oferuje swoim pracownikom dodatkowe narzędzie w formie inteligentnego asystenta, który zdejmie z nich żmudne i powtarzalne czynności, do których zalicza się wertowanie maili albo zapoznanie się z tzw. minutkami i zadaniami do konkretnej osoby, po spotkaniu, które odbyło się podczas jej nieobecności.
Postępująca digitalizacja w firmach w Polsce uwidacznia także rynkowy głód specjalistów i kompetencji, które z rozwiązań chmurowych oraz umiejętności czytania danych i AI pozwolą umiejętnie skorzystać. Raport Microsoft Cyber Signals wykazał, że sztuczna inteligencja może zwiększyć szybkość i dokładność analityków bezpieczeństwa, niezależnie od poziomu ich wiedzy, w typowych zadaniach, takich jak identyfikacja skryptów używanych przez atakujących, tworzenie raportów o incydentach i podejmowanie odpowiednich kroków naprawczych. Z kolei użytkownicy usługi Copilot for Security przyznali, że dzięki AI są w 44 proc. bardziej dokładni i w 26 proc.
szybsi w swoich działaniach. W Polsce liderzy innowacyjnych organizacji reprezentujących różne branże mają świadomość korzyści i wyzwań związanych z AI i technologią w ogóle. Poniżej prezentujemy ich punkt widzenia na sztuczną inteligencję a także odzew pracowników na takie usługi, jak Copilot.
dr Karolina Mitraszewska, wiceprezeska zarządu Nest Banku
W Nest! stosujemy Gen AI w naszej codziennej pracy. Wdrożyliśmy podejście Inside Out. W pierwszej kolejności zapoznajemy pracowników z tą technologią wewnętrznie, aby klienci ostatecznie otrzymywali ulepszoną wersję każdego rozwiązania. W połowie 2023 roku wprowadziliśmy “Puchacza” – wewnętrzną platformę AI, łączącą funkcjonalność klasycznego czatu opartego na GPT z dodatkowymi informacjami z naszej bazy wiedzy. Jest ona dostępna dla wszystkich pracowników. Umożliwia tłumaczenie tekstów i plików, a także tworzenie specjalistycznych czatów. Zależało nam, żeby wszyscy nasi pracownicy oswoili się z Gen AI i stosowali ją w codziennej pracy. W 2024 roku wdrożyliśmy dla naszych klientów N!Asystenta – chatbota wykorzystującego generatywną AI. Jest to pionierskie rozwiązanie w polskim sektorze bankowym. Obecnie N!Asystent pomaga naszym klientom w zakresie oferty produktowej banku, jest w stanie prowadzić rozmowy na temat historii transakcji czy przenieść klienta do odpowiedniej sekcji aplikacji.
N!Asystent jest ciągle rozwijany i jeszcze w tym roku, planujemy rozszerzyć jego funkcje o składanie dyspozycji w języku naturalnym oraz komunikację głosową. Innym zastosowaniem GenAI w Nest! jest wsparcie w procesie obsługi reklamacji. Nasz system CRM jest zintegrowany z kilkoma modelami AI, które pomagają zrozumieć problem, kwotę roszczenia, odnaleźć podobne sprawy z przeszłości. Finalnie GenAI w oparciu o zebrane informacje, przygotowuje propozycję rozwiązania i odpowiedzi, które trafiają do pracownika. Nasza strategia rozwoju AI obejmuje wiele innych innowacyjnych projektów. Biorąc pod uwagę, że powyższe projekty zostały zrealizowane i przekształcone w działające rozwiązania w nieco ponad rok, uważam, że poziom adaptacji GenAI w naszym banku będzie w kolejnych latach zadowalający i przełoży się na wzrost satysfakcji klienta i rozwój Banku.
Łukasz Samborski, Lider Programu Centrum Kompetencji AI, Alior Bank
W Alior Banku narzędzia sztucznej inteligencji (AI) są wykorzystywane od lat w różnych obszarach. Jednym z najbardziej znanych jest InfoNina, wirtualna asystentka obsługująca połączenia przychodzące od klientów, których wspiera już od 3 lat. Zaczęła jako voicebot na infolinii, a z czasem trafiła na webchat, do bankowości internetowej i teraz również do Alior Mobile. Na początku jej zadaniem było łączenie rozmówców z właściwym pracownikiem, a obecnie odbiera już 100 proc. przychodzących połączeń i samodzielnie odpowiada na większość z nich. Dziennie prowadzi ponad 10 tys. rozmów. Sztuczna inteligencja wykorzystywana jest również w wewnętrznych modelach machine-learning, np. w obszarze zarządzania ryzykiem, gdzie wspiera ważne decyzje i prognozy biznesowe (m.in. szacowanie kosztów ryzyka), ale także np. do oferowania klientom bardzo spersonalizowanych ofert (hiperpersonalizacja).
Prowadzimy również pilotażowe wdrożenie generatywnej sztucznej inteligencji, np. w formie czatbota dla pracowników, który umiałby odpowiadać na pytania dotyczące wewnętrznych regulacji banku, zadane naturalnym językiem. Rozważamy i analizujemy mnóstwo bardziej złożonych przypadków zastosowania dla genAI i zapewne w najbliższych miesiącach rozpoczniemy więcej implementacji rozwiązań. Co istotne, mamy duże doświadczenie w robotyzacji procesów (RPA). Wzbogacenie tych rozwiązań o elementy sztucznej inteligencji i połączenie ich z modelami AI pozwala nam zakładać znacznie większe synergie oraz skuteczniejsze wykorzystanie tzw. Inteligentnej Automatyzacji (Intelligent Automation). W mojej ocenie sztuczna inteligencja wpłynie na zwiększenie efektywności pracy biurowej, co pozwoli na osiąganie lepszych rezultatów. Przewagę będą mieć ci, którzy szybciej zaadaptują się do nowej rzeczywistości – będą w stanie kreować wartość dodaną dla klientów w krótszym czasie i niższym kosztem. Dlatego poważnie rozważamy pilotażowe wdrożenia narzędzi, takich jak M365 Copilot jeszcze w tym roku. Aktualnie analizujemy w jakich jednostkach i na jakich stanowiskach przetestować ich funkcjonalność w pierwszej kolejności. Pracownicy oczywiście okazują duże zainteresowanie takimi asystentami. Jednocześnie planujemy program szkoleń AI, zarówno technicznych – pokazujących jak tworzyć i zarządzać takimi narzędziami, jak i biznesowych – budujących świadomość jak narzędzia AI można wykorzystywać w codziennej pracy.
Piotr Skopiński, dyrektor Departamentu Rozwoju Aplikacji w Banku Millennium
Mamy ambicję być czołowym bankiem w obszarze cyfrowym. Dla banku świat cyfrowy to nie tylko możliwości świadczenia usług tym kanałem, ale także możliwość transformacji wewnątrz organizacji. Dołączenie do programu Copilot pozwala sprawdzić możliwości wykorzystania generatywnej sztucznej inteligencji w poprawie efektywności operacyjne naszej organizacji. Priorytetem przy poznawaniu nowych technologii w banku jest zakres bezpieczeństwa. Uczestnictwo w programie i dostęp do wiedzy specjalistów Microsoftu umożliwia dogłębne zrozumienie zasad jej działania i potwierdzenie, że wszystkie dane klientów są bezpieczne. Wykorzystujemy również GitHub Copilot, który wspiera w codziennej pracy naszych programistów, podpowiadając całe fragmenty kodu lub automatycznie generując testy. Widzimy pozytywny wpływ copilotów na efektywność naszej pracy, ale na dokładne wyniki testów musimy jeszcze poczekać.
Marcin Dziedziela, koordynator IT odpowiedzialny za wdrożenie i administrację MS365 w Banku Millennium
Rozwiązania dostarczane przez Microsoft umożliwiają nam pobudzenie kreatywności naszych pracowników. Copilot pozwala uwolnić ich czas, poprzez przejęcie niektórych codziennych rutyn. Ilość informacji, które aktualnie przetwarzają pracownicy, ciągle rośnie. Dzięki możliwości odpytania wirtualnego asystenta językiem naturalnym i przeszukania wszystkich dostępnych źródeł informacji w jednym miejscu możemy podejmować działania i decyzje szybciej, a zarazem trafniej.
Jeśli chodzi o usługę M365, widzimy ogromny potencjał tego rozwiązania w poprawie efektywności spotkań. Poczynając od przygotowania agendy po celne podsumowanie oraz wskazanie zadań do realizacji dla poszczególnych uczestników. Copilot poprzez kontekstowe podpowiedzi ułatwia i przyspiesza tworzenie dokumentów osadzonych w danych organizacji. Przygotowany przez asystenta AI szablon dokumentu pozwala pracownikowi skupić się na doprecyzowaniu szczegółów. Automatyczna analiza danych w Excel w szybki sposób ułatwia zapoznanie się z danymi oraz przygotowanie wkładu do prezentacji, którą Designer i Copilot stworzą czytelniej, a dołączenie odpowiedniego clipartu nie zajmuje już tak wiele czasu. Aktualnie bank poszerza liczbę scenariuszy korzystania z rozwiązania Copilot w M365, które będą wymagały sprawdzenia, na ile podnoszą codzienną efektywność pracowników. Ciągły rozwój narzędzi odblokowuje również nowe możliwości ich wykorzystania, co oznacza ciekawą wspólną podróż banku i Microsoftu z Copilotem.
Armin Reinert, Head of Data Science z Grupy Empik
AI rozumiane szeroko jako aktywne wdrożenie rozwiązań z elementami Machine Learningu jest wykorzystywane w wielu obszarach działalności Grupy Empik, zarówno w ramach rozwiązań tworzonych in-house, jak i aplikacji budowanych przez zewnętrznych dostawców. Spośród kluczowych obszarów, nad którymi pracujemy przy użyciu narzędzi AI należy wymienić optymalizację łańcucha dostaw i asortymentu, personalizację komunikacji klienckiej, strony i aplikacji, optymalizację wydatków marketingowych, wsparcie w procesie doboru lokalizacji czy poprawę procesów omnichannelowych. Przytaczając kilka przykładów: realizujemy projekty, mające na celu odpowiednie przewidywanie sprzedaży produktów z całego naszego katalogu oraz odpowiednie optymalizowanie zamówień i zapasów magazynowych tak, aby jak najszybciej dostarczyć klientom poszukiwane produkty. Z wykorzystaniem szeregu charakterystyk dobieramy asortyment książkowy dla każdego z naszych salonów, aby jak najlepiej trafić w oczekiwania klientów odwiedzających daną lokalizację. Robimy to zarówno na poziomie kategorii, jak i pojedynczych tytułów. Jednocześnie bierzemy pod uwagę wyzwania i koszty operacyjne związane z zarządzaniem tak szerokim katalogiem książek dla tak różnorodnej sieci salonów.
W ramach komunikacji mailowej wykorzystujemy również silniki rekomendacyjne, poprzez które możemy zaoferować klientom dopasowane dla nich produkty. Wykorzystujemy również modele i rozwiązania machine learningowe do doboru grup klienckich, do których kierujemy odpowiednią komunikację. Dbamy również o personalizację doświadczenia klienta zarówno na Empik.com, jak i w aplikacji Empik oraz Empik Go, na różnych etapach jego ścieżki. Koncentrujemy się na pracach nad wyszukiwarką, rekomendacjami oraz szeroko pojętym doborem spersonalizowanych treści i produktów dla klienta. Obok tych funkcyjnych i stale rozbudowywanych rozwiązań, rozważamy również wiele innych. W szczególności można wskazać przetestowane wstępnie rozwiązania wykorzystujące generatywne AI, takie jak budowa i walidacja list prezentowych pod konkretne okazje czy generowanie opisów produktów. Generatywna sztuczna inteligencja pozwala na zautomatyzowanie wielu procesów biznesowych, które dotychczas wymagały interakcji z człowiekiem i były trudne do skalowania. Tego tematu dotyczył właśnie Hackathon z OpenAI, organizowany we współpracy z doświadczonym zespołem Microsoft.
Była to doskonała okazja na zbudowanie pilotażowych rozwiązań. Każdy z zespołów był samowystarczalny i składał się z osób o zróżnicowanych specjalizacjach – Product Ownerów, specjalistów Data Science, programistów (frontend/backend) oraz inżynierów chmurowych. Zaledwie w ciągu jednego dnia udało się zbudować cztery działające aplikacje. Dwie oparte na modelu GPT-4 i dwie na DALL-E 2.
Źródło: Microsoft
Postępująca digitalizacja w firmach w Polsce uwidacznia także rynkowy głód specjalistów i kompetencji, które z rozwiązań chmurowych oraz umiejętności czytania danych i AI pozwolą umiejętnie skorzystać. Raport Microsoft Cyber Signals wykazał, że sztuczna inteligencja może zwiększyć szybkość i dokładność analityków bezpieczeństwa, niezależnie od poziomu ich wiedzy, w typowych zadaniach, takich jak identyfikacja skryptów używanych przez atakujących, tworzenie raportów o incydentach i podejmowanie odpowiednich kroków naprawczych. Z kolei użytkownicy usługi Copilot for Security przyznali, że dzięki AI są w 44 proc. bardziej dokładni i w 26 proc.
szybsi w swoich działaniach. W Polsce liderzy innowacyjnych organizacji reprezentujących różne branże mają świadomość korzyści i wyzwań związanych z AI i technologią w ogóle. Poniżej prezentujemy ich punkt widzenia na sztuczną inteligencję a także odzew pracowników na takie usługi, jak Copilot.
dr Karolina Mitraszewska, wiceprezeska zarządu Nest Banku
W Nest! stosujemy Gen AI w naszej codziennej pracy. Wdrożyliśmy podejście Inside Out. W pierwszej kolejności zapoznajemy pracowników z tą technologią wewnętrznie, aby klienci ostatecznie otrzymywali ulepszoną wersję każdego rozwiązania. W połowie 2023 roku wprowadziliśmy “Puchacza” – wewnętrzną platformę AI, łączącą funkcjonalność klasycznego czatu opartego na GPT z dodatkowymi informacjami z naszej bazy wiedzy. Jest ona dostępna dla wszystkich pracowników. Umożliwia tłumaczenie tekstów i plików, a także tworzenie specjalistycznych czatów. Zależało nam, żeby wszyscy nasi pracownicy oswoili się z Gen AI i stosowali ją w codziennej pracy. W 2024 roku wdrożyliśmy dla naszych klientów N!Asystenta – chatbota wykorzystującego generatywną AI. Jest to pionierskie rozwiązanie w polskim sektorze bankowym. Obecnie N!Asystent pomaga naszym klientom w zakresie oferty produktowej banku, jest w stanie prowadzić rozmowy na temat historii transakcji czy przenieść klienta do odpowiedniej sekcji aplikacji.
N!Asystent jest ciągle rozwijany i jeszcze w tym roku, planujemy rozszerzyć jego funkcje o składanie dyspozycji w języku naturalnym oraz komunikację głosową. Innym zastosowaniem GenAI w Nest! jest wsparcie w procesie obsługi reklamacji. Nasz system CRM jest zintegrowany z kilkoma modelami AI, które pomagają zrozumieć problem, kwotę roszczenia, odnaleźć podobne sprawy z przeszłości. Finalnie GenAI w oparciu o zebrane informacje, przygotowuje propozycję rozwiązania i odpowiedzi, które trafiają do pracownika. Nasza strategia rozwoju AI obejmuje wiele innych innowacyjnych projektów. Biorąc pod uwagę, że powyższe projekty zostały zrealizowane i przekształcone w działające rozwiązania w nieco ponad rok, uważam, że poziom adaptacji GenAI w naszym banku będzie w kolejnych latach zadowalający i przełoży się na wzrost satysfakcji klienta i rozwój Banku.
Łukasz Samborski, Lider Programu Centrum Kompetencji AI, Alior Bank
W Alior Banku narzędzia sztucznej inteligencji (AI) są wykorzystywane od lat w różnych obszarach. Jednym z najbardziej znanych jest InfoNina, wirtualna asystentka obsługująca połączenia przychodzące od klientów, których wspiera już od 3 lat. Zaczęła jako voicebot na infolinii, a z czasem trafiła na webchat, do bankowości internetowej i teraz również do Alior Mobile. Na początku jej zadaniem było łączenie rozmówców z właściwym pracownikiem, a obecnie odbiera już 100 proc. przychodzących połączeń i samodzielnie odpowiada na większość z nich. Dziennie prowadzi ponad 10 tys. rozmów. Sztuczna inteligencja wykorzystywana jest również w wewnętrznych modelach machine-learning, np. w obszarze zarządzania ryzykiem, gdzie wspiera ważne decyzje i prognozy biznesowe (m.in. szacowanie kosztów ryzyka), ale także np. do oferowania klientom bardzo spersonalizowanych ofert (hiperpersonalizacja).
Prowadzimy również pilotażowe wdrożenie generatywnej sztucznej inteligencji, np. w formie czatbota dla pracowników, który umiałby odpowiadać na pytania dotyczące wewnętrznych regulacji banku, zadane naturalnym językiem. Rozważamy i analizujemy mnóstwo bardziej złożonych przypadków zastosowania dla genAI i zapewne w najbliższych miesiącach rozpoczniemy więcej implementacji rozwiązań. Co istotne, mamy duże doświadczenie w robotyzacji procesów (RPA). Wzbogacenie tych rozwiązań o elementy sztucznej inteligencji i połączenie ich z modelami AI pozwala nam zakładać znacznie większe synergie oraz skuteczniejsze wykorzystanie tzw. Inteligentnej Automatyzacji (Intelligent Automation). W mojej ocenie sztuczna inteligencja wpłynie na zwiększenie efektywności pracy biurowej, co pozwoli na osiąganie lepszych rezultatów. Przewagę będą mieć ci, którzy szybciej zaadaptują się do nowej rzeczywistości – będą w stanie kreować wartość dodaną dla klientów w krótszym czasie i niższym kosztem. Dlatego poważnie rozważamy pilotażowe wdrożenia narzędzi, takich jak M365 Copilot jeszcze w tym roku. Aktualnie analizujemy w jakich jednostkach i na jakich stanowiskach przetestować ich funkcjonalność w pierwszej kolejności. Pracownicy oczywiście okazują duże zainteresowanie takimi asystentami. Jednocześnie planujemy program szkoleń AI, zarówno technicznych – pokazujących jak tworzyć i zarządzać takimi narzędziami, jak i biznesowych – budujących świadomość jak narzędzia AI można wykorzystywać w codziennej pracy.
Piotr Skopiński, dyrektor Departamentu Rozwoju Aplikacji w Banku Millennium
Mamy ambicję być czołowym bankiem w obszarze cyfrowym. Dla banku świat cyfrowy to nie tylko możliwości świadczenia usług tym kanałem, ale także możliwość transformacji wewnątrz organizacji. Dołączenie do programu Copilot pozwala sprawdzić możliwości wykorzystania generatywnej sztucznej inteligencji w poprawie efektywności operacyjne naszej organizacji. Priorytetem przy poznawaniu nowych technologii w banku jest zakres bezpieczeństwa. Uczestnictwo w programie i dostęp do wiedzy specjalistów Microsoftu umożliwia dogłębne zrozumienie zasad jej działania i potwierdzenie, że wszystkie dane klientów są bezpieczne. Wykorzystujemy również GitHub Copilot, który wspiera w codziennej pracy naszych programistów, podpowiadając całe fragmenty kodu lub automatycznie generując testy. Widzimy pozytywny wpływ copilotów na efektywność naszej pracy, ale na dokładne wyniki testów musimy jeszcze poczekać.
Marcin Dziedziela, koordynator IT odpowiedzialny za wdrożenie i administrację MS365 w Banku Millennium
Rozwiązania dostarczane przez Microsoft umożliwiają nam pobudzenie kreatywności naszych pracowników. Copilot pozwala uwolnić ich czas, poprzez przejęcie niektórych codziennych rutyn. Ilość informacji, które aktualnie przetwarzają pracownicy, ciągle rośnie. Dzięki możliwości odpytania wirtualnego asystenta językiem naturalnym i przeszukania wszystkich dostępnych źródeł informacji w jednym miejscu możemy podejmować działania i decyzje szybciej, a zarazem trafniej.
Jeśli chodzi o usługę M365, widzimy ogromny potencjał tego rozwiązania w poprawie efektywności spotkań. Poczynając od przygotowania agendy po celne podsumowanie oraz wskazanie zadań do realizacji dla poszczególnych uczestników. Copilot poprzez kontekstowe podpowiedzi ułatwia i przyspiesza tworzenie dokumentów osadzonych w danych organizacji. Przygotowany przez asystenta AI szablon dokumentu pozwala pracownikowi skupić się na doprecyzowaniu szczegółów. Automatyczna analiza danych w Excel w szybki sposób ułatwia zapoznanie się z danymi oraz przygotowanie wkładu do prezentacji, którą Designer i Copilot stworzą czytelniej, a dołączenie odpowiedniego clipartu nie zajmuje już tak wiele czasu. Aktualnie bank poszerza liczbę scenariuszy korzystania z rozwiązania Copilot w M365, które będą wymagały sprawdzenia, na ile podnoszą codzienną efektywność pracowników. Ciągły rozwój narzędzi odblokowuje również nowe możliwości ich wykorzystania, co oznacza ciekawą wspólną podróż banku i Microsoftu z Copilotem.
Armin Reinert, Head of Data Science z Grupy Empik
AI rozumiane szeroko jako aktywne wdrożenie rozwiązań z elementami Machine Learningu jest wykorzystywane w wielu obszarach działalności Grupy Empik, zarówno w ramach rozwiązań tworzonych in-house, jak i aplikacji budowanych przez zewnętrznych dostawców. Spośród kluczowych obszarów, nad którymi pracujemy przy użyciu narzędzi AI należy wymienić optymalizację łańcucha dostaw i asortymentu, personalizację komunikacji klienckiej, strony i aplikacji, optymalizację wydatków marketingowych, wsparcie w procesie doboru lokalizacji czy poprawę procesów omnichannelowych. Przytaczając kilka przykładów: realizujemy projekty, mające na celu odpowiednie przewidywanie sprzedaży produktów z całego naszego katalogu oraz odpowiednie optymalizowanie zamówień i zapasów magazynowych tak, aby jak najszybciej dostarczyć klientom poszukiwane produkty. Z wykorzystaniem szeregu charakterystyk dobieramy asortyment książkowy dla każdego z naszych salonów, aby jak najlepiej trafić w oczekiwania klientów odwiedzających daną lokalizację. Robimy to zarówno na poziomie kategorii, jak i pojedynczych tytułów. Jednocześnie bierzemy pod uwagę wyzwania i koszty operacyjne związane z zarządzaniem tak szerokim katalogiem książek dla tak różnorodnej sieci salonów.
W ramach komunikacji mailowej wykorzystujemy również silniki rekomendacyjne, poprzez które możemy zaoferować klientom dopasowane dla nich produkty. Wykorzystujemy również modele i rozwiązania machine learningowe do doboru grup klienckich, do których kierujemy odpowiednią komunikację. Dbamy również o personalizację doświadczenia klienta zarówno na Empik.com, jak i w aplikacji Empik oraz Empik Go, na różnych etapach jego ścieżki. Koncentrujemy się na pracach nad wyszukiwarką, rekomendacjami oraz szeroko pojętym doborem spersonalizowanych treści i produktów dla klienta. Obok tych funkcyjnych i stale rozbudowywanych rozwiązań, rozważamy również wiele innych. W szczególności można wskazać przetestowane wstępnie rozwiązania wykorzystujące generatywne AI, takie jak budowa i walidacja list prezentowych pod konkretne okazje czy generowanie opisów produktów. Generatywna sztuczna inteligencja pozwala na zautomatyzowanie wielu procesów biznesowych, które dotychczas wymagały interakcji z człowiekiem i były trudne do skalowania. Tego tematu dotyczył właśnie Hackathon z OpenAI, organizowany we współpracy z doświadczonym zespołem Microsoft.
Była to doskonała okazja na zbudowanie pilotażowych rozwiązań. Każdy z zespołów był samowystarczalny i składał się z osób o zróżnicowanych specjalizacjach – Product Ownerów, specjalistów Data Science, programistów (frontend/backend) oraz inżynierów chmurowych. Zaledwie w ciągu jednego dnia udało się zbudować cztery działające aplikacje. Dwie oparte na modelu GPT-4 i dwie na DALL-E 2.
Źródło: Microsoft
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
