| REKLAMA |
 |
W badaniu przeprowadzonym przez Deloitte wyraźnie widać, że biznes dostrzega korzyści płynące z zastosowania generatywnej Sztucznej Inteligencji (Gen AI). Aż 67 proc. badanych firm, które podjęły pierwsze próby wdrożenia tej technologii, odnotowało namacalne korzyści. Te sukcesy, które poprawiły jakość produktów i usług oraz zwiększyły efektywność operacyjną, były zachętą do dalszych inwestycji. Mikołaj Garbarek z PSI Polska uważa, że w tym podejściu nie ma nic dziwnego.
Jesteś tym, co jesz
„Jesteś tym, co jesz” – to powiedzenie doskonale oddaje rzeczywistość w świecie technologii. Nawet najnowocześniejsze rozwiązania technologiczne nie mogą osiągnąć pełni swojego potencjału bez odpowiedniego „odżywienia”. Tak jak zdrowa dieta wpływa na nasze samopoczucie, tak dane wpływają na efektywność sztucznej inteligencji. Firmy coraz lepiej to rozumieją. W efekcie 75 proc. przedsiębiorstw intensyfikuje działania związane z zarządzaniem cyklem życia danych, a prawie połowa w poprawę ich jakości, aby zbudować solidne podstawy pod strategię wykorzystania generatywnej sztucznej inteligencji.
Zarządzanie danymi to jednak nie tylko wyzwanie techniczne, ale również strategiczne. Aż 55 proc. firm unika wdrażania pewnych rozwiązań Gen AI z powodu problemów z danymi, co pokazuje, jak kluczowe jest właściwe zarządzanie informacjami. Firmy muszą zmierzyć się z wyzwaniami związanymi z jakością danych, dostępnością odpowiednich zbiorów oraz zagadnieniami prywatności i bezpieczeństwa. Zrozumienie i skuteczne zarządzanie tymi wyzwaniami jest niezbędne do pomyślnego wdrożenia Gen AI.
Skalowanie to wyzwanie
Mimo intensywnych wysiłków wiele firm nadal napotyka trudności w przekształcaniu eksperymentów z Gen AI w działające rozwiązania. Aż 68 proc. firm przyznaje, że udało im się przenieść do produkcji jedynie 30 proc. lub mniej projektów z Gen AI, co wskazuje na wyzwania związane z przejściem od fazy testowej do realnego zastosowania tej technologii w codziennych operacjach. Kluczowym problemem jest skalowanie tych projektów, które wymaga nie tylko dobrze zdefiniowanej strategii, ale także solidnych fundamentów technologicznych i danych.
Co więcej, trudności te często wynikają z obaw firm związanych z przygotowaniem do zarządzania ryzykiem i wyzwaniami regulacyjnymi, które towarzyszą wdrażaniu Gen AI. Tylko 23 proc. firm czuje się dobrze przygotowanych w tym zakresie, co sugeruje, że obawy te mogą dodatkowo utrudniać wdrażanie projektów na szerszą skalę. W odpowiedzi na te wyzwania, 51 proc. firm wprowadza nowe ramy zarządzania ryzykiem, a 49 proc. monitoruje wymagania regulacyjne. Przykładem takiej regulacji jest unijne rozporządzenie AI Act, obejmujące m.in wymogi dotyczące transparentności algorytmów.
Źródło: PSI Polska
Generatywna AI szybko ewoluuje z nowinki technologicznej do kluczowego aktywa, które wspiera strategiczny rozwój firm. Wyniki pokazują, że wdrożenie tej technologii nie tylko poprawia operacje, ale także otwiera nowe ścieżki wzrostu. To wyraźny sygnał, że AI staje się ważnym elementem w budowaniu długoterminowej wartości i przewagi na rynku — pokreśla ekspert z poznańskiej spółki IT, która dostarcza systemy bazujące na AI, z których korzysta m.in. LPP.
Jesteś tym, co jesz
„Jesteś tym, co jesz” – to powiedzenie doskonale oddaje rzeczywistość w świecie technologii. Nawet najnowocześniejsze rozwiązania technologiczne nie mogą osiągnąć pełni swojego potencjału bez odpowiedniego „odżywienia”. Tak jak zdrowa dieta wpływa na nasze samopoczucie, tak dane wpływają na efektywność sztucznej inteligencji. Firmy coraz lepiej to rozumieją. W efekcie 75 proc. przedsiębiorstw intensyfikuje działania związane z zarządzaniem cyklem życia danych, a prawie połowa w poprawę ich jakości, aby zbudować solidne podstawy pod strategię wykorzystania generatywnej sztucznej inteligencji.
Świadomość, że technologia to jedno, a jakość danych to drugie, staje się coraz bardziej powszechna. Poprawa dokładności i bezpieczeństwa danych nie tylko ułatwia pracę, ale także znacząco zwiększa efektywność sztucznej inteligencji – wyjaśnia Mikołaj Garbarek, Dyrektor Działu Systemy dla Logistyki, PSI Polska.
Zarządzanie danymi to jednak nie tylko wyzwanie techniczne, ale również strategiczne. Aż 55 proc. firm unika wdrażania pewnych rozwiązań Gen AI z powodu problemów z danymi, co pokazuje, jak kluczowe jest właściwe zarządzanie informacjami. Firmy muszą zmierzyć się z wyzwaniami związanymi z jakością danych, dostępnością odpowiednich zbiorów oraz zagadnieniami prywatności i bezpieczeństwa. Zrozumienie i skuteczne zarządzanie tymi wyzwaniami jest niezbędne do pomyślnego wdrożenia Gen AI.
Skalowanie to wyzwanie
Mimo intensywnych wysiłków wiele firm nadal napotyka trudności w przekształcaniu eksperymentów z Gen AI w działające rozwiązania. Aż 68 proc. firm przyznaje, że udało im się przenieść do produkcji jedynie 30 proc. lub mniej projektów z Gen AI, co wskazuje na wyzwania związane z przejściem od fazy testowej do realnego zastosowania tej technologii w codziennych operacjach. Kluczowym problemem jest skalowanie tych projektów, które wymaga nie tylko dobrze zdefiniowanej strategii, ale także solidnych fundamentów technologicznych i danych.
Wiele firm napotyka trudności w przenoszeniu projektów AI z fazy testów do realnego zastosowania, co pokazuje, jak skomplikowane może być włączenie tej technologii do codziennych operacji. Aby przełamać te bariery, należy postawić na stopniowe wdrażanie, przy jednoczesnym podnoszeniu kompetencji pracowników oraz ściśle współpracować z ekspertami. Taka strategia znacznie zwiększa szanse na efektywne wykorzystanie AI w praktyce, przekształcając innowacje w rzeczywiste korzyści biznesowe – tłumaczy Mikołaj Garbarek z PSI Polska.
Co więcej, trudności te często wynikają z obaw firm związanych z przygotowaniem do zarządzania ryzykiem i wyzwaniami regulacyjnymi, które towarzyszą wdrażaniu Gen AI. Tylko 23 proc. firm czuje się dobrze przygotowanych w tym zakresie, co sugeruje, że obawy te mogą dodatkowo utrudniać wdrażanie projektów na szerszą skalę. W odpowiedzi na te wyzwania, 51 proc. firm wprowadza nowe ramy zarządzania ryzykiem, a 49 proc. monitoruje wymagania regulacyjne. Przykładem takiej regulacji jest unijne rozporządzenie AI Act, obejmujące m.in wymogi dotyczące transparentności algorytmów.
Źródło: PSI Polska
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
