| REKLAMA |
 |
Odpowiedzialne zarządzanie AI obejmuje m.in. ustanowienie standardów gromadzenia danych oraz zapobieganie dyskryminacji. Przedsiębiorstwa planujące zwiększenie roli sztucznej inteligencji w swoich procesach decyzyjnych powinny zwrócić uwagę na te aspekty. W przeciwnym razie narażą się na konsekwencje wizerunkowe oraz finansowe.
Trzy filary etyczności AI
Etyczne korzystanie ze sztucznej inteligencji bazuje na trzech głównych filarach – sprawiedliwości, odpowiedzialności oraz przejrzystości. Każdy z nich ma na celu eliminowanie innego typu nadużyć. Pierwszy z nich – sprawiedliwość – odnosi się przede wszystkim do ryzyka tendencyjności danych, z którym powiązane jest użytkowanie sztucznej inteligencji w obrębie firmy.
Odpowiedzialność – drugi filar etycznego użytkowania sztucznej inteligencji – koncentruje się na ścisłym udziale specjalistów w procesach podejmowania decyzji przez AI. Firmy powinny wyznaczyć w tym celu odpowiednie osoby lub podmioty. Mogą one np. prowadzić dzienniki poświęcone otrzymywanym od sztucznej inteligencji odpowiedziom. Dzięki temu, kiedy AI podejmie niewłaściwą decyzję, możliwe będzie prześledzenie procesów, które doprowadziły ją do takich wniosków oraz dokonanie korekty.
Przejrzystość, czyli trzeci filar etycznego wykorzystywania możliwości sztucznej inteligencji, koncentruje się przede wszystkim na dbałości o to, aby sposób działania systemów AI był czytelny i zrozumiały dla wszystkich użytkowników. Muszą oni rozumieć w jaki sposób podejmowane są decyzje, aby móc je ocenić lub zakwestionować. Dzięki zastosowaniu się do tych zasad, oferowane przez sztuczną inteligencję możliwości będą dostępne oraz funkcjonalne dla wszystkich.
Odpowiedzialne użytkowanie AI w praktyce
Sztuczna inteligencja powiązana jest z wieloma kluczowymi aspektami funkcjonowania przedsiębiorstwa. Jednym z nich jest prywatność. Systemy AI gromadzą oraz poddają analizie znaczne ilości danych użytkowników, takich jak lokalizacja czy wzorce zachowań. Etycznym oraz prawnym obowiązkiem firmy korzystającej z oferowanych przez sztuczną inteligencję możliwości, jest upewnienie się, że nie popełnia ona w ten sposób żadnych nadużyć. Skutecznym tego wskaźnikiem są istniejące regulacje prawne, takie jak Rozporządzenie o Ochronie Danych Osobowych (RODO).
Sztuczna inteligencja powiązywana jest również z aspektem bezpieczeństwa. Bazujące na niej systemy mogą monitorować aktywność sieciową w czasie rzeczywistym, analizując aktywności użytkowników w poszukiwaniu nietypowych lub podejrzanych działań. Tendencyjność danych stwarza ryzyko generowania fałszywych alertów, bazujących na uprzedzeniach względem konkretnych grup. Tego typu sytuacja jest szkodliwa nie tylko w kontekście etycznym, ale również pragmatycznym. Przez powstałe w wyniku tendencyjności danych fałszywe ostrzeżenia o nadużyciach powstaje ryzyko, że firmowi specjaliści ds. cyberbezpieczeństwa lub zgodności z regulacjami będą marnować swój czas oraz zasoby, które mogliby poświęcić na walkę z rzeczywistymi zagrożeniami.
Etyczne zarządzanie sztuczną inteligencją jest kluczowe, aby AI mogła przynosić korzyści społeczeństwu, jednocześnie minimalizując powiązane z nią potencjalne ryzyko. Dzięki odniesieniom do filarów sprawiedliwości, odpowiedzialności oraz przejrzystości firmy zyskują możliwość pełniejszego i skuteczniejszego wykorzystania potencjału AI.
Źródło: Progress
Trzy filary etyczności AI
Etyczne korzystanie ze sztucznej inteligencji bazuje na trzech głównych filarach – sprawiedliwości, odpowiedzialności oraz przejrzystości. Każdy z nich ma na celu eliminowanie innego typu nadużyć. Pierwszy z nich – sprawiedliwość – odnosi się przede wszystkim do ryzyka tendencyjności danych, z którym powiązane jest użytkowanie sztucznej inteligencji w obrębie firmy.
Zdarza się, że sztuczna inteligencja, jeżeli trenowano ją w hermetycznym środowisku, na niewystarczająco różnorodnych danych, zaczyna przejawiać uprzedzenia do grup, do których nie należą pracujący nad nią specjaliści – wyjaśnia Jakub Andrzejewski, Business Development Manager na Polskę w firmie Progress, która jest dostawcą rozwiązań do tworzenia aplikacji biznesowych, wdrażania ich i zarządzania nimi. – W praktyce oznacza to, że jeżeli personel projektujący model AI składa się np. głównie z mężczyzn, możliwym jest, że powstałe rozwiązanie będzie wykazywać stronniczość względem kobiet. To istotny problem. Zaburza on skuteczność sztucznej inteligencji, m.in. jako narzędzia wykorzystywanego przez działy kard. Może ona bowiem automatycznie odrzucać kandydatury wykwalikowanych specjalistów jedynie z uwagi na ich płeć, rasę lub inne, nieuwzględnione w procesie jej projektowania czynniki. Stronniczość danych jest również dużym zagrożeniem w przypadku instytucji finansowych. Tam AI może być wykorzystywana jako wsparcie w procesie wykrywania oszustw. Powstaje więc ryzyko, że model sztucznej inteligencji, charakteryzujący się konkretnymi uprzedzeniami, zacznie generować alerty o podejrzanych aktywnościach, sugerując się wyłącznie przynależnością użytkowników do mniejszościowych grup.
Odpowiedzialność – drugi filar etycznego użytkowania sztucznej inteligencji – koncentruje się na ścisłym udziale specjalistów w procesach podejmowania decyzji przez AI. Firmy powinny wyznaczyć w tym celu odpowiednie osoby lub podmioty. Mogą one np. prowadzić dzienniki poświęcone otrzymywanym od sztucznej inteligencji odpowiedziom. Dzięki temu, kiedy AI podejmie niewłaściwą decyzję, możliwe będzie prześledzenie procesów, które doprowadziły ją do takich wniosków oraz dokonanie korekty.
Przejrzystość, czyli trzeci filar etycznego wykorzystywania możliwości sztucznej inteligencji, koncentruje się przede wszystkim na dbałości o to, aby sposób działania systemów AI był czytelny i zrozumiały dla wszystkich użytkowników. Muszą oni rozumieć w jaki sposób podejmowane są decyzje, aby móc je ocenić lub zakwestionować. Dzięki zastosowaniu się do tych zasad, oferowane przez sztuczną inteligencję możliwości będą dostępne oraz funkcjonalne dla wszystkich.
Odpowiedzialne użytkowanie AI w praktyce
Sztuczna inteligencja powiązana jest z wieloma kluczowymi aspektami funkcjonowania przedsiębiorstwa. Jednym z nich jest prywatność. Systemy AI gromadzą oraz poddają analizie znaczne ilości danych użytkowników, takich jak lokalizacja czy wzorce zachowań. Etycznym oraz prawnym obowiązkiem firmy korzystającej z oferowanych przez sztuczną inteligencję możliwości, jest upewnienie się, że nie popełnia ona w ten sposób żadnych nadużyć. Skutecznym tego wskaźnikiem są istniejące regulacje prawne, takie jak Rozporządzenie o Ochronie Danych Osobowych (RODO).
Znajomość regulacji związanych z AI jest kluczowa dla firm chcących korzystać z tego rozwiązania aktywnie i odpowiedzialnie. Przedsiębiorstwa muszą trzymać rękę na pulsie i zachować duży poziom elastyczności w swoich planach oraz praktykach użytkowania AI, aby być przygotowanymi na ewentualne zmiany w przepisach – zaznacza Jakub Andrzejewski.
Sztuczna inteligencja powiązywana jest również z aspektem bezpieczeństwa. Bazujące na niej systemy mogą monitorować aktywność sieciową w czasie rzeczywistym, analizując aktywności użytkowników w poszukiwaniu nietypowych lub podejrzanych działań. Tendencyjność danych stwarza ryzyko generowania fałszywych alertów, bazujących na uprzedzeniach względem konkretnych grup. Tego typu sytuacja jest szkodliwa nie tylko w kontekście etycznym, ale również pragmatycznym. Przez powstałe w wyniku tendencyjności danych fałszywe ostrzeżenia o nadużyciach powstaje ryzyko, że firmowi specjaliści ds. cyberbezpieczeństwa lub zgodności z regulacjami będą marnować swój czas oraz zasoby, które mogliby poświęcić na walkę z rzeczywistymi zagrożeniami.
Etyczne zarządzanie sztuczną inteligencją jest kluczowe, aby AI mogła przynosić korzyści społeczeństwu, jednocześnie minimalizując powiązane z nią potencjalne ryzyko. Dzięki odniesieniom do filarów sprawiedliwości, odpowiedzialności oraz przejrzystości firmy zyskują możliwość pełniejszego i skuteczniejszego wykorzystania potencjału AI.
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
