| REKLAMA |
 |
Do tej pory wiele rozmów o AI skupiało się na egzystencjalnych tematach, takich jak moment, w którym AI może przewyższyć inteligencją ludzi lub obawach, czy AI nas zastąpi. Ale ten etap mamy już za sobą. Agenci AI zaczną przejmować wiele ról – od pisania wiadomości czy kodu oprogramowania, po podejmowanie decyzji praktycznie w każdej dziedzinie naszego życia, niezależnie od tego, czy jesteśmy tego świadomi, czy nie.
Na szczęście, teraz, gdy przyszłość jest teraźniejszością, dyskusja stała się mniej dramatyczna, a bardziej praktyczna pod względem proponowanych rozwiązań. W większości przypadków nie chodzi o zakazywanie sztucznej inteligencji, a o tworzenie polityk zmniejszających ryzyko i wdrażanie mechanizmów edukacyjnych oraz egzekwujących odpowiednie zasady. Posługując się analogią do prowadzenia samochodu, mówimy o ograniczeniach prędkości, pasach bezpieczeństwa, a także o edukacji kierowców. Zwolennicy odpowiedzialnego rozwoju AI przyjmują podobne podejście: nie zakazujmy technologii AI. Stwórzmy ramy i zasady, które zapewnią odpowiedzialne korzystanie i minimalizację ryzyka.
Odpowiednie zasady na swoim miejscu
Mimo szumu medialnego i licznych niepokojących informacji, nie wszystko jest tak ponure, jak się wydaje. Modele sztucznej inteligencji znacząco usprawniły procesy i zwiększyły produktywność w różnych dziedzinach – od wykrywania raka piersi po redukcję odpadów i wiele innych obszarów. Aby przeciwdziałać bardziej szkodliwym skutkom, organizacje na całym świecie publikują wytyczne, a rządy wprowadzają nowe regulacje, takie jak unijne rozporządzenie regulujące sztuczną inteligencję (AI Act). Dostawcy technologii rozwijają narzędzia zwiększające przejrzystość i możliwość wyjaśniania działania AI. To pierwszy krok nie tylko w kierunku identyfikacji i potencjalnego zniwelowania ryzyk, ale także edukacji użytkowników, by byli bardziej świadomi oraz programistów, aby zwracali większą uwagę na potencjalne skutki tych technologii.
Kolejnym pozytywnym aspektem jest międzynarodowa współpraca. Podejścia do AI różnią się w zależności od regionu: w Chinach wprowadza się bardziej rygorystyczną kontrolę, w USA stosuje się podejście oparte na samoregulacji, a wytyczne UE w ramach AI Act opierają się na ocenie ryzyka, stanowiąc kompromis. Poza tym, podpisana w Wielkiej Brytanii rok temu Deklaracja z Bletchley stanowi dowód wspólnego uznania ryzyka oraz zainteresowania i zaangażowania we współpracę na rzecz zwiększenia świadomości i bezpieczeństwa w zakresie AI.
Oprócz regulacji rządowych i branżowych, kluczowe znaczenie ma zarządzanie sztuczną inteligencją i danymi w ramach organizacji. Aby lepiej zrozumieć i ograniczyć ryzyka związane z AI, każdy – od najniższego do najwyższego szczebla – powinien posiadać wiedzę na temat danych i AI. Powinni wiedzieć, w jaki sposób dane są wykorzystywane, jaką wartość przynoszą, jakie potencjalne zagrożenia mogą się pojawić oraz jaka jest ich rola w tym procesie. W bardziej technicznych lub praktycznych obszarach firmy potrzebują szczegółowych polityk dotyczących dostępu i użytkowania danych, aby zapewnić ich odpowiednią ochronę i właściwe wykorzystanie. Każdy w organizacji odgrywa rolę w łańcuchu wartości – od dokładnego zbierania danych, przez ich ochronę, po tworzenie algorytmów i aplikacji analizujących oraz podejmowanie decyzji na podstawie uzyskanych wniosków.
Solidna baza danych dla osiągnięcia celów związanych z AI
Jak wiadomo, nie da się zrealizować strategii AI bez strategii danych, a przede wszystkim – bez odpowiednich danych. Większa ilość i różnorodność zasobów, nie tylko zasilają modele AI, ale również zmniejszają ryzyko tzw. halucynacji, czyli sytuacji, gdy systemy sztucznej inteligencji dostarczają nieprawdziwe odpowiedzi, lub uprzedzeń, gdzie wyniki nie są obiektywne czy neutralne. Modele AI zazwyczaj nie „zmyślają” odpowiedzi, ale mogą korzystać z niezaufanych źródeł. W szczególnie wymagającym środowisku biznesowym zróżnicowane, odpowiednie i wysokiej jakości dane są kluczowym elementem.
Na szczęście AI sama zaczyna rozwiązywać problemy związane z jakością danych. Automatyzacje oparte na AI mogą wykrywać anomalie, naprawiać dane na etapie ich wprowadzania, eliminować niespójności i generować dane syntetyczne. AI pomaga również w zapewnieniu bezpieczeństwa, identyfikując potencjalne luki w zabezpieczeniach. Jednak odpowiedzialne podejście do danych i AI wymaga czegoś więcej. Kluczową rolę odgrywa tu solidne zarządzanie danymi oraz wykorzystanie rozwiązań chroniących prywatność.
Dane powinny być dostosowane do konkretnego przypadku. To właśnie pod tym względem AI dla firm różni się od standardowych narzędzi sztucznej inteligencji. Model AI do użytku w organizacji jest wybierany, aby sprostać konkretnym wyzwaniom, takim jak przewidywanie sprzedaży, rekomendowanie produktów lub usług, wykrywanie wad w produkcji, czy opóźnień w łańcuchu dostaw. Decyzja o wyborze modelu AI, czy to poprzez jego stworzenie, zakup, czy dostosowanie, pomaga ograniczyć ryzyko błędnych wyników lub uprzedzeń. AI dla biznesu jest zaprojektowana w celu realizacji określonych zadań, dzięki czemu jest bardziej wydajna pod względem wykorzystania zasobów.
W kierunku bardziej zrównoważonej sztucznej inteligencji
AI ma potencjał, aby znacząco wpłynąć na obszary związane z klimatem, optymalizując wykorzystanie paliw kopalnych i przyspieszając transformację w kierunku odnawialnych źródeł. Jednak sama sztuczna inteligencja zużywa ogromne ilości energii. Badania wskazują, że ChatGPT obecnie wykorzystuje ponad pół miliona kilowatogodzin energii elektrycznej dziennie, co odpowiada zużyciu w niemal 180 000 amerykańskich gospodarstw domowych. Nadszedł czas, by wykorzystać sztuczną inteligencję do opracowania rozwiązań, które zmniejszą jej własne zapotrzebowanie na energię.
Z punktu widzenia najlepszych praktyk, firmy muszą znaleźć równowagę między eksplorowaniem nowych zastosowań AI a ich odpowiedzialnym i celowym wykorzystaniem, które przynosi rzeczywisty zwrot z inwestycji. Wdrożenie AI w przedsiębiorstwach za pomocą wyspecjalizowanych, efektywnie wytrenowanych agentów to pierwszy krok, a przejrzystość w całym łańcuchu wartości – od wejściowych zasobów, poprzez procesy, aż po rezultaty – pozwala lepiej zrozumieć wpływ na środowisko i kompromisy podejmowane w dążeniu do wartości biznesowej.
Bezpieczniejsza przyszłość AI zaczyna się teraz
Promowanie otwartego dialogu i postępów w zakresie transparentności sztucznej inteligencji, a w przyszłości dokładnego jej zrozumienia, to kluczowe kroki w ograniczaniu związanego z nią ryzyka. Obiecujące są już inicjatywy, takie jak globalny szczyt poświęcony AI, którego efektem jest Deklaracja z Bletchley. Zwiększanie świadomości w firmach na wszystkich szczeblach oraz wśród konsumentów poszerza grupę potencjalnych „strażników” i wyposaża ich w narzędzia do rozpoznawania zagrożeń oraz zadawania właściwych pytań. Jak to mówią, najlepszym nauczycielem jest doświadczenie.
Te doświadczenia można wykorzystać do lepszego zrozumienia i określenia wymagań wobec platform danych i AI przyszłości. Wymagania te obejmą kwestie, takie jak różnorodność danych, bezpieczeństwo, zarządzanie i zrównoważony rozwój. Jednak prawdziwym kluczem do bardziej bezpiecznej sztucznej inteligencji będzie głębsze zrozumienie – zarówno jej pozytywnego, jak i negatywnego potencjału, wynikające z większej świadomości społecznej na temat danych i AI.
Jennifer Belissent, główna strateg ds. danych w Snowflake
Na szczęście, teraz, gdy przyszłość jest teraźniejszością, dyskusja stała się mniej dramatyczna, a bardziej praktyczna pod względem proponowanych rozwiązań. W większości przypadków nie chodzi o zakazywanie sztucznej inteligencji, a o tworzenie polityk zmniejszających ryzyko i wdrażanie mechanizmów edukacyjnych oraz egzekwujących odpowiednie zasady. Posługując się analogią do prowadzenia samochodu, mówimy o ograniczeniach prędkości, pasach bezpieczeństwa, a także o edukacji kierowców. Zwolennicy odpowiedzialnego rozwoju AI przyjmują podobne podejście: nie zakazujmy technologii AI. Stwórzmy ramy i zasady, które zapewnią odpowiedzialne korzystanie i minimalizację ryzyka.
Odpowiednie zasady na swoim miejscu
Mimo szumu medialnego i licznych niepokojących informacji, nie wszystko jest tak ponure, jak się wydaje. Modele sztucznej inteligencji znacząco usprawniły procesy i zwiększyły produktywność w różnych dziedzinach – od wykrywania raka piersi po redukcję odpadów i wiele innych obszarów. Aby przeciwdziałać bardziej szkodliwym skutkom, organizacje na całym świecie publikują wytyczne, a rządy wprowadzają nowe regulacje, takie jak unijne rozporządzenie regulujące sztuczną inteligencję (AI Act). Dostawcy technologii rozwijają narzędzia zwiększające przejrzystość i możliwość wyjaśniania działania AI. To pierwszy krok nie tylko w kierunku identyfikacji i potencjalnego zniwelowania ryzyk, ale także edukacji użytkowników, by byli bardziej świadomi oraz programistów, aby zwracali większą uwagę na potencjalne skutki tych technologii.
Kolejnym pozytywnym aspektem jest międzynarodowa współpraca. Podejścia do AI różnią się w zależności od regionu: w Chinach wprowadza się bardziej rygorystyczną kontrolę, w USA stosuje się podejście oparte na samoregulacji, a wytyczne UE w ramach AI Act opierają się na ocenie ryzyka, stanowiąc kompromis. Poza tym, podpisana w Wielkiej Brytanii rok temu Deklaracja z Bletchley stanowi dowód wspólnego uznania ryzyka oraz zainteresowania i zaangażowania we współpracę na rzecz zwiększenia świadomości i bezpieczeństwa w zakresie AI.
Oprócz regulacji rządowych i branżowych, kluczowe znaczenie ma zarządzanie sztuczną inteligencją i danymi w ramach organizacji. Aby lepiej zrozumieć i ograniczyć ryzyka związane z AI, każdy – od najniższego do najwyższego szczebla – powinien posiadać wiedzę na temat danych i AI. Powinni wiedzieć, w jaki sposób dane są wykorzystywane, jaką wartość przynoszą, jakie potencjalne zagrożenia mogą się pojawić oraz jaka jest ich rola w tym procesie. W bardziej technicznych lub praktycznych obszarach firmy potrzebują szczegółowych polityk dotyczących dostępu i użytkowania danych, aby zapewnić ich odpowiednią ochronę i właściwe wykorzystanie. Każdy w organizacji odgrywa rolę w łańcuchu wartości – od dokładnego zbierania danych, przez ich ochronę, po tworzenie algorytmów i aplikacji analizujących oraz podejmowanie decyzji na podstawie uzyskanych wniosków.
Solidna baza danych dla osiągnięcia celów związanych z AI
Jak wiadomo, nie da się zrealizować strategii AI bez strategii danych, a przede wszystkim – bez odpowiednich danych. Większa ilość i różnorodność zasobów, nie tylko zasilają modele AI, ale również zmniejszają ryzyko tzw. halucynacji, czyli sytuacji, gdy systemy sztucznej inteligencji dostarczają nieprawdziwe odpowiedzi, lub uprzedzeń, gdzie wyniki nie są obiektywne czy neutralne. Modele AI zazwyczaj nie „zmyślają” odpowiedzi, ale mogą korzystać z niezaufanych źródeł. W szczególnie wymagającym środowisku biznesowym zróżnicowane, odpowiednie i wysokiej jakości dane są kluczowym elementem.
Na szczęście AI sama zaczyna rozwiązywać problemy związane z jakością danych. Automatyzacje oparte na AI mogą wykrywać anomalie, naprawiać dane na etapie ich wprowadzania, eliminować niespójności i generować dane syntetyczne. AI pomaga również w zapewnieniu bezpieczeństwa, identyfikując potencjalne luki w zabezpieczeniach. Jednak odpowiedzialne podejście do danych i AI wymaga czegoś więcej. Kluczową rolę odgrywa tu solidne zarządzanie danymi oraz wykorzystanie rozwiązań chroniących prywatność.
Dane powinny być dostosowane do konkretnego przypadku. To właśnie pod tym względem AI dla firm różni się od standardowych narzędzi sztucznej inteligencji. Model AI do użytku w organizacji jest wybierany, aby sprostać konkretnym wyzwaniom, takim jak przewidywanie sprzedaży, rekomendowanie produktów lub usług, wykrywanie wad w produkcji, czy opóźnień w łańcuchu dostaw. Decyzja o wyborze modelu AI, czy to poprzez jego stworzenie, zakup, czy dostosowanie, pomaga ograniczyć ryzyko błędnych wyników lub uprzedzeń. AI dla biznesu jest zaprojektowana w celu realizacji określonych zadań, dzięki czemu jest bardziej wydajna pod względem wykorzystania zasobów.
W kierunku bardziej zrównoważonej sztucznej inteligencji
AI ma potencjał, aby znacząco wpłynąć na obszary związane z klimatem, optymalizując wykorzystanie paliw kopalnych i przyspieszając transformację w kierunku odnawialnych źródeł. Jednak sama sztuczna inteligencja zużywa ogromne ilości energii. Badania wskazują, że ChatGPT obecnie wykorzystuje ponad pół miliona kilowatogodzin energii elektrycznej dziennie, co odpowiada zużyciu w niemal 180 000 amerykańskich gospodarstw domowych. Nadszedł czas, by wykorzystać sztuczną inteligencję do opracowania rozwiązań, które zmniejszą jej własne zapotrzebowanie na energię.
Z punktu widzenia najlepszych praktyk, firmy muszą znaleźć równowagę między eksplorowaniem nowych zastosowań AI a ich odpowiedzialnym i celowym wykorzystaniem, które przynosi rzeczywisty zwrot z inwestycji. Wdrożenie AI w przedsiębiorstwach za pomocą wyspecjalizowanych, efektywnie wytrenowanych agentów to pierwszy krok, a przejrzystość w całym łańcuchu wartości – od wejściowych zasobów, poprzez procesy, aż po rezultaty – pozwala lepiej zrozumieć wpływ na środowisko i kompromisy podejmowane w dążeniu do wartości biznesowej.
Bezpieczniejsza przyszłość AI zaczyna się teraz
Promowanie otwartego dialogu i postępów w zakresie transparentności sztucznej inteligencji, a w przyszłości dokładnego jej zrozumienia, to kluczowe kroki w ograniczaniu związanego z nią ryzyka. Obiecujące są już inicjatywy, takie jak globalny szczyt poświęcony AI, którego efektem jest Deklaracja z Bletchley. Zwiększanie świadomości w firmach na wszystkich szczeblach oraz wśród konsumentów poszerza grupę potencjalnych „strażników” i wyposaża ich w narzędzia do rozpoznawania zagrożeń oraz zadawania właściwych pytań. Jak to mówią, najlepszym nauczycielem jest doświadczenie.
Te doświadczenia można wykorzystać do lepszego zrozumienia i określenia wymagań wobec platform danych i AI przyszłości. Wymagania te obejmą kwestie, takie jak różnorodność danych, bezpieczeństwo, zarządzanie i zrównoważony rozwój. Jednak prawdziwym kluczem do bardziej bezpiecznej sztucznej inteligencji będzie głębsze zrozumienie – zarówno jej pozytywnego, jak i negatywnego potencjału, wynikające z większej świadomości społecznej na temat danych i AI.
Jennifer Belissent, główna strateg ds. danych w Snowflake
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
