| REKLAMA |
 |
Firmy powinny odrzucić ideę długoterminowego, wieloetapowego planowania w kontekście AI. W przeciwnym razie grożą im m.in. zastój we wprowadzaniu innowacji oraz ryzyko zmarnowania posiadanych zasobów. Zalecaną strategią wdrażania AI w obrębie firmy jest zaś metodyka zwinna (agile).
Zaplanowanie firmowej strategii w kontekście generatywnej sztucznej inteligencji nie jest łatwym zadaniem. Technologia ta została zaprojektowana tak, aby ewoluować i zmieniać się w zawrotnym, nienotowanym dotąd tempie. Mechanizmy te mają zdolność do samouczenia się, dzięki czemu każdy kolejny model Gen AI jest lepszy względem poprzednich generacji. Postępy generatywnej sztucznej inteligencji mogą być mierzone w miesiącach, tygodniach, dniach, a nawet minutach. Firmy muszą być tego świadome podczas tworzenia strategii obejmujących AI, aby nie ograniczyć się do korzystania z rozwiązań, które wkrótce staną się przestarzałe.
Elastyczność – klucz do ciągłego doskonalenia
Metodyka zwinna to taktyka zarządzania projektami IT polegająca na podzieleniu procesu dostarczania oprogramowania na krótkie fazy, nazywane sprintami lub iteracjami. W okresie jednego sprintu, który przeważnie trwa około dwóch tygodni, zespół programistyczny ma do osiągnięcia kilka konkretnych celów, a jego członkowie regularnie naradzają się ze sobą w celu sprawdzenia postępów oraz omówienia ewentualnych trudności. Planowanie każdej iteracji wymaga regularnych retrospekcji pod kątem działania oprogramowania, co pozwala na identyfikowanie obszarów wymagających poprawy. Analogiczna taktyka sprawdza się także w kontekście wdrażania sztucznej inteligencji do struktur firmy.
Ślepy zaułek cyfryzacji
Przedsiębiorstwa, wdrażając jakąkolwiek nowe rozwiązania, mają w zwyczaju spodziewać się dużych korzyści. Ze względu na ten fakt planują wieloletnie i wieloetapowe procesy ich implementacji, obejmujące wielu interesariuszy. Rozwiązanie to nie sprawdzi w kontekście AI. Paradoksalnie, może ono znacznie ograniczyć korzyści, którymi mogłaby cieszyć się firma przyjmując metodykę zwinną. Innymi słowy, zbyt skomplikowane, statyczne plany wdrożeniowe mogą sprawić, że przedsiębiorstwo wpadnie w tzw. ślepy zaułek cyfryzacji. Firma znajdująca się w tej sytuacji doświadcza zastoju w procesie wprowadzania innowacji, ponieważ jej projekty stają się przestarzałe jeszcze przed ich ukończeniem. Z tego powodu, traci ona swoją konkurencyjność na korzyść innych podmiotów, które potrafią szybko adaptować się do technicznych zmian. W ostatecznym rozrachunku wszystkie tego typu inwestycje podejmowane przez znajdujące się w ślepym zaułku przedsiębiorstwo, skutkują stratami zasobów, ponieważ nie przynoszą oczekiwanych wyników. Jest to efekt braku zrozumienia sposobu działania wdrażanych rozwiązań – w tym wypadku, dynamicznej i nieprzewidywalnej generatywnej sztucznej inteligencji.
6 zasad efektywnego wdrażania AI w firmie
Planując wdrożenie generatywnej sztucznej inteligencji w przedsiębiorstwie, ekspert Progress zaleca:
Wskazówki te stanowią solidny punkt wyjścia dla procesu wdrażania generatywnej sztucznej inteligencji w firmie.
Źródło: Progress
Zaplanowanie firmowej strategii w kontekście generatywnej sztucznej inteligencji nie jest łatwym zadaniem. Technologia ta została zaprojektowana tak, aby ewoluować i zmieniać się w zawrotnym, nienotowanym dotąd tempie. Mechanizmy te mają zdolność do samouczenia się, dzięki czemu każdy kolejny model Gen AI jest lepszy względem poprzednich generacji. Postępy generatywnej sztucznej inteligencji mogą być mierzone w miesiącach, tygodniach, dniach, a nawet minutach. Firmy muszą być tego świadome podczas tworzenia strategii obejmujących AI, aby nie ograniczyć się do korzystania z rozwiązań, które wkrótce staną się przestarzałe.
Elastyczność – klucz do ciągłego doskonalenia
Metodyka zwinna to taktyka zarządzania projektami IT polegająca na podzieleniu procesu dostarczania oprogramowania na krótkie fazy, nazywane sprintami lub iteracjami. W okresie jednego sprintu, który przeważnie trwa około dwóch tygodni, zespół programistyczny ma do osiągnięcia kilka konkretnych celów, a jego członkowie regularnie naradzają się ze sobą w celu sprawdzenia postępów oraz omówienia ewentualnych trudności. Planowanie każdej iteracji wymaga regularnych retrospekcji pod kątem działania oprogramowania, co pozwala na identyfikowanie obszarów wymagających poprawy. Analogiczna taktyka sprawdza się także w kontekście wdrażania sztucznej inteligencji do struktur firmy.
Implementując AI do struktur przedsiębiorstwa, warto zacząć od stopniowych, niewielkich zmian w np. wewnętrznych procesach biznesowych. Podejście to gwarantuje większą elastyczność niż wieloetapowe plany skomplikowanych wdrożeń. Pozwala na dynamiczną ocenę otrzymywanych efektów, wprowadzanie modyfikacji oraz planowanie kolejnych kroków z uwzględnieniem najbardziej aktualnych potrzeby firmy – wyjaśnia Philip Miller, starszy menedżer ds. marketingu produktów AI w Progress, dostawcy rozwiązań do tworzenia aplikacji biznesowych, wdrażania ich i zarządzania nimi.
Co więcej, podejście to nie wyklucza otrzymania większych, długoterminowych efektów. Z czasem nawet niewielkie zmiany mogą doprowadzić do znaczących korzyści, takich jak obniżenie firmowych kosztów czy ogólna poprawa jakości produktu. Nie chodzi więc o całkowite odrzucenie idei długoterminowych korzyści, ale o zrozumienie, że ścieżka do ich osiągnięcia może być nieliniowa oraz wymaga zwinnej, adaptacyjnej strategii – dodaje ekspert Progress.
Ślepy zaułek cyfryzacji
Przedsiębiorstwa, wdrażając jakąkolwiek nowe rozwiązania, mają w zwyczaju spodziewać się dużych korzyści. Ze względu na ten fakt planują wieloletnie i wieloetapowe procesy ich implementacji, obejmujące wielu interesariuszy. Rozwiązanie to nie sprawdzi w kontekście AI. Paradoksalnie, może ono znacznie ograniczyć korzyści, którymi mogłaby cieszyć się firma przyjmując metodykę zwinną. Innymi słowy, zbyt skomplikowane, statyczne plany wdrożeniowe mogą sprawić, że przedsiębiorstwo wpadnie w tzw. ślepy zaułek cyfryzacji. Firma znajdująca się w tej sytuacji doświadcza zastoju w procesie wprowadzania innowacji, ponieważ jej projekty stają się przestarzałe jeszcze przed ich ukończeniem. Z tego powodu, traci ona swoją konkurencyjność na korzyść innych podmiotów, które potrafią szybko adaptować się do technicznych zmian. W ostatecznym rozrachunku wszystkie tego typu inwestycje podejmowane przez znajdujące się w ślepym zaułku przedsiębiorstwo, skutkują stratami zasobów, ponieważ nie przynoszą oczekiwanych wyników. Jest to efekt braku zrozumienia sposobu działania wdrażanych rozwiązań – w tym wypadku, dynamicznej i nieprzewidywalnej generatywnej sztucznej inteligencji.
6 zasad efektywnego wdrażania AI w firmie
Planując wdrożenie generatywnej sztucznej inteligencji w przedsiębiorstwie, ekspert Progress zaleca:
- Zacząć od małych projektów – Za priorytet należy uznać kwestie, których rozwiązanie, za pośrednictwem implementacji AI, możliwe będzie w ciągu kilku tygodni lub miesięcy. Nie należy koncentrować się zaś na projektach potencjalnie wieloletnich.
- Postawienie na metodykę zwinną – Elastyczność zapewniana przez to podejście jest kluczowa w kontekście wdrażania generatywnej sztucznej inteligencji. Na przykład, jeśli początkowo wybrany model GenAI nie dostarcza właściwych odpowiedzi lub halucynuje, częste retrospekcje pozwolą na szybkie wykrycie i zbadanie tego problemu.
- Używanie więcej niż jednego modelu generatywnej sztucznej inteligencji – Mechanizmy te szybko ewoluują. Warto więc mieć możliwość porównania możliwości rożnych modeli.
- Przygotowanie firmowego stosu technicznego pod Gen AI – Musi on być zdolny do ewoluowania wraz z generatywną sztuczną inteligencją. Na przykład, platforma zarządzania danymi, za pośrednictwem której firma będzie udostępniać zasoby AI, musi być skalowalna, bezpieczna i elastyczna.
- „Zapoznanie” generatywnej sztucznej inteligencji z firmowymi danymi – Publicznie dostępne modele Gen AI nie są szkolone na podstawie zastrzeżonych, prywatnych zasobów przedsiębiorstwa. W interesie firmy jest znalezienie sposobu na bezpieczne dostarczenie swoich danych mechanizmom generatywnej sztucznej inteligencji, aby mogła ona zapewniać dokładniejsze odpowiedzi na kierowane do niej zapytania. W tym celu przydatna okaże się technika RAG (generowanie przez Gen AI treści wzbogacone o źródła).
- Upewnienie się, że dostarczane Gen AI dane są wysokiej jakości – Nawet najlepszy model generatywnej sztucznej inteligencji nie będzie dostarczał zadowalających wyników, jeśli zostanie wyposażony w zaszumione, źle wyselekcjonowane zasoby. Kluczowe jest posiadanie platformy zarządzania danymi, która może modelować treści oraz dostosowywać je do konkretnych aplikacji.
Wskazówki te stanowią solidny punkt wyjścia dla procesu wdrażania generatywnej sztucznej inteligencji w firmie.
Źródło: Progress
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
