| REKLAMA |
 |
Dotychczasowe technologie nie potrafiły uchwycić ludzkiej strony biznesu – kreatywności, rozumienia złożonych danych i naturalnej komunikacji. Generatywna sztuczna inteligencja zmienia to, przekształcając całe procesy i działy w organizacjach. Zamiast automatyzować małe części procesów, pozwala na ich całkowitą przebudowę, opartą na doświadczeniach użytkowników i tworzeniu realnej wartości. Do połowy 2024 roku ten nowy sposób myślenia wzbudził duże zainteresowanie liderów transformacji, pytających: gdzie można zastosować Gen AI?
Coroczne badanie Capgemini Research Institute, w którym udział wzięło ponad 800 globalnych przedsiębiorstw, przyniosło zaskakujące wyniki. W 2024 roku najczęściej wykorzystywano Gen AI w obszarach takich jak IT (27% firm), zarządzanie ryzykiem (26%), logistyka i łańcuch dostaw (26%), sprzedaż i centra obsługi (25%), finanse i księgowość (25%) oraz zasoby ludzkie (24%). To pokazuje, że GenAI nie jest technologią zarezerwowaną dla jednej dziedziny, lecz strategicznym narzędziem wspierającym różne aspekty działalności firmy.
Warto zwrócić uwagę na różnorodne formy wdrożenia GenAI, szczególnie w kontekście transformacji opartej na ludzkich umiejętnościach. W finansach i księgowości GenAI automatyzuje rutynowe zadania, takie jak analiza danych, tworzenie raportów i rekomendacji. Dzięki połączeniu z uczeniem maszynowym i modelami biznesowymi, oferuje zaawansowane analizy predykcyjne, wspierające lepsze decyzje finansowe. Kluczową zaletą GenAI jest nie tylko generowanie, ale i zrozumienie danych, zwłaszcza nieustrukturyzowanych, oraz integracja z systemami ERP.
Przykładem zastosowania GenAI w międzynarodowej organizacji usługowej jest system, który przetwarza dziesiątki tysięcy dokumentów i zapytań dziennie. Automatycznie klasyfikuje, tłumaczy, weryfikuje dane nadawców oraz strukturyzuje informacje, realizując zapytania lub prowadząc dialog w celu uzupełnienia brakujących danych. Wcześniej te procesy były realizowane manualnie, a teraz, dzięki Gen AI, ponad 80% zapytań jest zautomatyzowanych, co znacznie upraszcza proces, architekturę technologiczną i obniża koszty operacyjne.
W HR Gen AI jest wykorzystywany do tworzenia opisów stanowisk, wsparcia nowozatrudnionych osób w pierwszych 30/60/90 dniach pracy oraz poprawy całego doświadczenia pracownika. Technologia zwiększa zaangażowanie, eliminuje rutynowe działania i umożliwia bardziej spersonalizowane podejście.
W obszarze Learning & Development (L&D) GenAI automatycznie tworzy szkice szkoleń wraz z materiałami, komentarzami i quizami w wielu językach, skracając czas przygotowania szkoleń z ponad 10 dni do kilku godzin.
W Łańcuchu Dostaw Gen AI wspiera planowanie popytu i zarządzanie zapasami, analizując dane z różnych źródeł i optymalizując je w określonym kontekście. Automatyzuje również obsługę zapytań dostawców, co przekłada się na redukcję kosztów operacyjnych i większą efektywność.
W jednym z projektów Gen AI połączono metody modelowania statystycznego z uczeniem maszynowym, tworząc hiper-spersonalizowane środowisko analityczne. System generuje propozycje strategii, identyfikuje kluczowe punkty i automatycznie dostosowuje analizy, odpowiadając na konkretne pytania użytkowników, od dyrektorów finansowych po analityków.
To tylko kilka z ponad 150 zidentyfikowanych przypadków użycia GenAI w procesach organizacji GBS, które mogą przynieść znaczące korzyści biznesowe w krótkim czasie, w zależności od gotowości organizacji do transformacji.
Jak przygotować operacje, aby GenAI odniosła sukces?
Największą różnicą między GenAI a innymi rewolucyjnymi technologiami ostatnich lat jest to, że jej efekty są namacalne i łatwe do zweryfikowania w rzeczywistych warunkach biznesowych. Aby jednak w pełni wykorzystać potencjał GenAI, konieczne są zmiany w strategii, infrastrukturze, procesach oraz skuteczne zarządzanie zmianą. Miarą sukcesu technologii nie są pojedyncze projekty, lecz skala wdrożeń. Jak wynika z badania Capgemini, 96% liderów biznesu uważa GenAI za kluczowy temat na poziomie zarządu, a 24% firm już wdrożyło zintegrowane narzędzia GenAI w skali, w porównaniu do zaledwie 6% w 2023 roku.
Co więc odróżnia firmy eksperymentujące z GenAI od tych, które wdrażają ją na szeroką skalę?
Strategia: Kluczowe jest stworzenie klarownych mechanizmów zarządzania projektami GenAI w organizacji, obejmujących precyzyjną strategię, zespół ekspercki, zasady bezpiecznego i etycznego korzystania oraz nadzór i finansowanie. Wiele pierwszych inicjatyw kończy się niepowodzeniem z powodu braku solidnych fundamentów biznesowych i technologicznych, przez co traktowane są jako demo, a nie długofalowa inwestycja strategiczna.
Koszt: Często pomijanym elementem jest brak odpowiednich podstaw biznesowych i technicznych do kontrolowania kosztów związanych z użytkowaniem rozwiązań opartych na GenAI. Źle zaprojektowane systemy, zwłaszcza oparte na dużych modelach językowych, mogą generować wysokie koszty, głównie ze względu na wymagania technologiczne i model rozliczeń, np. opłaty za token (około 3 znaki tekstu) rozliczane zarówno za tekst wysyłany, jak i otrzymany. Znane są przypadki, gdzie niekontrolowany sposób obsługi zapytań przekraczał zakładany roczny budżet w ciągu miesiąca. Istnieją jednak techniczne mechanizmy, które mogą obniżyć koszty nawet o 80%.
Zaufanie: Nawet najlepsza technologia nie przyniesie zwrotu z inwestycji, jeśli istnieje niekontrolowane ryzyko techniczne, dotyczące bezpieczeństwa danych czy regulacji (np. Europejski AI Act). Użytkownicy biznesowi nie zaufają jej. Eksperci wskazali 12 kluczowych aspektów biznesowych, technicznych i związanych ze zmianą, które każda aplikacja GenAI musi spełniać. W skrócie, każde rozwiązanie powinno: działać skutecznie, działać niezawodnie, spełniać oczekiwania użytkownika i działać w jego najlepszym interesie. Realizacja tych celów wymaga odpowiedniej kontroli technologii, dbałości o doświadczenie użytkownika i zarządzania zmianą, z czego to ostatnie często jest mylnie utożsamiane jedynie z operacjami back office.
Skala: Spośród ponad 1000 międzynarodowych organizacji zapytanych o udostępnienie narzędzi GenAI zatrudnionym osobom, aż 97% zezwala na ich użycie. Z tego 54% daje dostęp wszystkim zespołom pod warunkiem przestrzegania firmowej polityki, a 36% udostępnia je wybranym grupom, w zależności od roli i umiejętności. Skalowanie GenAI dotyczy nie tylko liczby użytkowników, ale także wspieranych interakcji, integracji i automatyzacji. Aby osiągnąć pełną skalę, konieczne jest stworzenie platformy biznesowej, która łączy infrastrukturę z reużywalnymi, skalowalnymi komponentami opartymi na ekosystemie danych, systemach i automatyzacji.
GenAI dzisiaj, a co czeka nas jutro?
Dla wielu firm generatywna sztuczna inteligencja może wydawać się technologią przyszłości lub narzędziem dla ekspertów. Tymczasem organizacje, które już teraz budują fundamenty i odnoszą pierwsze sukcesy, zyskują nie tylko skuteczne narzędzie transformacji, ale także przewagę rynkową.
Innowacje nie kończą się na dużych modelach językowych - nadchodzą technologie oparte na małych, specjalistycznych modelach multimodalnych (obsługujących tekst, głos i obraz) oraz systemy niezależnych agentów (Agentic AI), które potrafią planować, negocjować, pisać kod i się rozwijać. Wdrożenia tych technologii pokazują, że może to być prawdziwa automatyzacja, która rozumie dane, planuje działania i dostosowuje się do wymagań biznesu. Dzięki temu ludzie mogą skupić się na tym, co naprawdę ważne – wykorzystując swoją wiedzę, kreatywność i intuicję, wspierani przez inteligentne technologie.
Autor: Marek A. Sowa, Starszy Dyrektor ds. GenAI, Capgemini Polska.
Coroczne badanie Capgemini Research Institute, w którym udział wzięło ponad 800 globalnych przedsiębiorstw, przyniosło zaskakujące wyniki. W 2024 roku najczęściej wykorzystywano Gen AI w obszarach takich jak IT (27% firm), zarządzanie ryzykiem (26%), logistyka i łańcuch dostaw (26%), sprzedaż i centra obsługi (25%), finanse i księgowość (25%) oraz zasoby ludzkie (24%). To pokazuje, że GenAI nie jest technologią zarezerwowaną dla jednej dziedziny, lecz strategicznym narzędziem wspierającym różne aspekty działalności firmy.
Warto zwrócić uwagę na różnorodne formy wdrożenia GenAI, szczególnie w kontekście transformacji opartej na ludzkich umiejętnościach. W finansach i księgowości GenAI automatyzuje rutynowe zadania, takie jak analiza danych, tworzenie raportów i rekomendacji. Dzięki połączeniu z uczeniem maszynowym i modelami biznesowymi, oferuje zaawansowane analizy predykcyjne, wspierające lepsze decyzje finansowe. Kluczową zaletą GenAI jest nie tylko generowanie, ale i zrozumienie danych, zwłaszcza nieustrukturyzowanych, oraz integracja z systemami ERP.
Przykładem zastosowania GenAI w międzynarodowej organizacji usługowej jest system, który przetwarza dziesiątki tysięcy dokumentów i zapytań dziennie. Automatycznie klasyfikuje, tłumaczy, weryfikuje dane nadawców oraz strukturyzuje informacje, realizując zapytania lub prowadząc dialog w celu uzupełnienia brakujących danych. Wcześniej te procesy były realizowane manualnie, a teraz, dzięki Gen AI, ponad 80% zapytań jest zautomatyzowanych, co znacznie upraszcza proces, architekturę technologiczną i obniża koszty operacyjne.
W HR Gen AI jest wykorzystywany do tworzenia opisów stanowisk, wsparcia nowozatrudnionych osób w pierwszych 30/60/90 dniach pracy oraz poprawy całego doświadczenia pracownika. Technologia zwiększa zaangażowanie, eliminuje rutynowe działania i umożliwia bardziej spersonalizowane podejście.
W obszarze Learning & Development (L&D) GenAI automatycznie tworzy szkice szkoleń wraz z materiałami, komentarzami i quizami w wielu językach, skracając czas przygotowania szkoleń z ponad 10 dni do kilku godzin.
W Łańcuchu Dostaw Gen AI wspiera planowanie popytu i zarządzanie zapasami, analizując dane z różnych źródeł i optymalizując je w określonym kontekście. Automatyzuje również obsługę zapytań dostawców, co przekłada się na redukcję kosztów operacyjnych i większą efektywność.
W jednym z projektów Gen AI połączono metody modelowania statystycznego z uczeniem maszynowym, tworząc hiper-spersonalizowane środowisko analityczne. System generuje propozycje strategii, identyfikuje kluczowe punkty i automatycznie dostosowuje analizy, odpowiadając na konkretne pytania użytkowników, od dyrektorów finansowych po analityków.
To tylko kilka z ponad 150 zidentyfikowanych przypadków użycia GenAI w procesach organizacji GBS, które mogą przynieść znaczące korzyści biznesowe w krótkim czasie, w zależności od gotowości organizacji do transformacji.
Jak przygotować operacje, aby GenAI odniosła sukces?
Największą różnicą między GenAI a innymi rewolucyjnymi technologiami ostatnich lat jest to, że jej efekty są namacalne i łatwe do zweryfikowania w rzeczywistych warunkach biznesowych. Aby jednak w pełni wykorzystać potencjał GenAI, konieczne są zmiany w strategii, infrastrukturze, procesach oraz skuteczne zarządzanie zmianą. Miarą sukcesu technologii nie są pojedyncze projekty, lecz skala wdrożeń. Jak wynika z badania Capgemini, 96% liderów biznesu uważa GenAI za kluczowy temat na poziomie zarządu, a 24% firm już wdrożyło zintegrowane narzędzia GenAI w skali, w porównaniu do zaledwie 6% w 2023 roku.
Co więc odróżnia firmy eksperymentujące z GenAI od tych, które wdrażają ją na szeroką skalę?
Strategia: Kluczowe jest stworzenie klarownych mechanizmów zarządzania projektami GenAI w organizacji, obejmujących precyzyjną strategię, zespół ekspercki, zasady bezpiecznego i etycznego korzystania oraz nadzór i finansowanie. Wiele pierwszych inicjatyw kończy się niepowodzeniem z powodu braku solidnych fundamentów biznesowych i technologicznych, przez co traktowane są jako demo, a nie długofalowa inwestycja strategiczna.
Koszt: Często pomijanym elementem jest brak odpowiednich podstaw biznesowych i technicznych do kontrolowania kosztów związanych z użytkowaniem rozwiązań opartych na GenAI. Źle zaprojektowane systemy, zwłaszcza oparte na dużych modelach językowych, mogą generować wysokie koszty, głównie ze względu na wymagania technologiczne i model rozliczeń, np. opłaty za token (około 3 znaki tekstu) rozliczane zarówno za tekst wysyłany, jak i otrzymany. Znane są przypadki, gdzie niekontrolowany sposób obsługi zapytań przekraczał zakładany roczny budżet w ciągu miesiąca. Istnieją jednak techniczne mechanizmy, które mogą obniżyć koszty nawet o 80%.
Zaufanie: Nawet najlepsza technologia nie przyniesie zwrotu z inwestycji, jeśli istnieje niekontrolowane ryzyko techniczne, dotyczące bezpieczeństwa danych czy regulacji (np. Europejski AI Act). Użytkownicy biznesowi nie zaufają jej. Eksperci wskazali 12 kluczowych aspektów biznesowych, technicznych i związanych ze zmianą, które każda aplikacja GenAI musi spełniać. W skrócie, każde rozwiązanie powinno: działać skutecznie, działać niezawodnie, spełniać oczekiwania użytkownika i działać w jego najlepszym interesie. Realizacja tych celów wymaga odpowiedniej kontroli technologii, dbałości o doświadczenie użytkownika i zarządzania zmianą, z czego to ostatnie często jest mylnie utożsamiane jedynie z operacjami back office.
Skala: Spośród ponad 1000 międzynarodowych organizacji zapytanych o udostępnienie narzędzi GenAI zatrudnionym osobom, aż 97% zezwala na ich użycie. Z tego 54% daje dostęp wszystkim zespołom pod warunkiem przestrzegania firmowej polityki, a 36% udostępnia je wybranym grupom, w zależności od roli i umiejętności. Skalowanie GenAI dotyczy nie tylko liczby użytkowników, ale także wspieranych interakcji, integracji i automatyzacji. Aby osiągnąć pełną skalę, konieczne jest stworzenie platformy biznesowej, która łączy infrastrukturę z reużywalnymi, skalowalnymi komponentami opartymi na ekosystemie danych, systemach i automatyzacji.
GenAI dzisiaj, a co czeka nas jutro?
Dla wielu firm generatywna sztuczna inteligencja może wydawać się technologią przyszłości lub narzędziem dla ekspertów. Tymczasem organizacje, które już teraz budują fundamenty i odnoszą pierwsze sukcesy, zyskują nie tylko skuteczne narzędzie transformacji, ale także przewagę rynkową.
Innowacje nie kończą się na dużych modelach językowych - nadchodzą technologie oparte na małych, specjalistycznych modelach multimodalnych (obsługujących tekst, głos i obraz) oraz systemy niezależnych agentów (Agentic AI), które potrafią planować, negocjować, pisać kod i się rozwijać. Wdrożenia tych technologii pokazują, że może to być prawdziwa automatyzacja, która rozumie dane, planuje działania i dostosowuje się do wymagań biznesu. Dzięki temu ludzie mogą skupić się na tym, co naprawdę ważne – wykorzystując swoją wiedzę, kreatywność i intuicję, wspierani przez inteligentne technologie.
Autor: Marek A. Sowa, Starszy Dyrektor ds. GenAI, Capgemini 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
