Termin AI - Sztuczna Inteligencja już na stałe zagościł w języku biznesowym i zdecydowana większość firm jest albo w trakcie analizy jej zastosowań w swoich branżach lub z powodzeniem wdraża takie projekty obecnie. Warto jednak uporządkować terminologię związaną z AI i jej zastosowaniem w biznesie. W tym artykule przedstawimy opisy głównych zastosowań poszczególnych elementów sztucznej inteligencji na przykładzie systemów ERP firmy Comarch.
| REKLAMA |
 |
Systemy Comarch ERP już teraz z sukcesami wykorzystują mechanizmy AI w zakresie:
W dobie cyfryzacji i rosnącej konkurencji, firmy szukają nowych sposobów na zwiększenie efektywności i redukcję kosztów. Jednym z rozwiązań, które zyskują na popularności, jest automatyzacja powtarzalnych zadań za pomocą robotów software’owych. Roboty software’owe są programowalne i działają na podstawie zgromadzonej wiedzy i praktyki biznesowej. Dzięki temu mogą one wykonywać różnorodne zadania, od prostych do skomplikowanych, zgodnie z ustalonymi procedurami i standardami.
Jednym z największych atutów robotów software’owych jest ich zdolność do eliminacji “błędu ludzkiego”. Roboty działają z precyzją i konsekwencją, które są trudne do osiągnięcia dla człowieka, zwłaszcza przy wykonywaniu monotonnych i powtarzalnych zadań. To przekłada się na większą jakość wykonywanych zadań i mniejszą liczbę błędów.
W systemach Comarch ERP, roboty są wykorzystywane do automatyzacji wielu, różnych procesów biznesowych. Pomagają one przygotowywać zamówienia zakupu, wysyłać dokumenty do księgowości, czy przesyłać pliki JPK i deklaracje do urzędów. Dzięki temu, pracownicy mogą skupić się na bardziej strategicznych zadaniach, podczas gdy rutynowe procesy są automatyzowane.
Optymalizacja Procesów biznesowych z AI
Roboty mogą wykonywać powtarzalne operacje właściwie 24/7, przyspieszając procesy i zmniejszając czas oczekiwania na efekt. W systemach Comarch ERP XL, robotyzacja jest realizowana za pomocą silnika modelowania procesów biznesowych (BPM). To pozwala na symulowanie pracy użytkownika przez oprogramowanie ERP i kontrolowanie procesów nawet przy wystąpieniu nieoczekiwanych zdarzeń zewnętrznych.
Roboty w systemach Comarch ERP oferują inteligentne podpowiedzi podczas wystawiania dokumentów, wysyłki dokumentów do księgowości i innych operacji. Automatyzacja procesów przyczynia się do optymalizacji dostosowania interfejsu użytkownika i poprawy ergonomii pracy. Dzięki robotom możliwe jest automatyczne generowanie i wysyłanie wezwań do zapłaty do kontrahentów, którzy spóźniają się z płatnościami. Automatyzacja dotyczy także kontroli i wysyłki automatycznej not odsetkowych.
Automatyzacja powtarzalnych zadań za pomocą uczących się robotów software’owych to przyszłość zarządzania przedsiębiorstwem. Dzięki nim, firmy mogą zwiększyć swoją efektywność, redukować koszty i skupić się na tym, co naprawdę ważne - tworzeniu wartości dla klientów.
Wykorzystanie elementów uczenia maszynowego w systemach Comarch ERP
W systemach Comarch ERP , sztuczna inteligencja , a dokładnie mechanizmy uczenia maszynowego są wykorzystywane w coraz większym zakresie np. w branży e commerce gdzie to właśnie AI odgrywa kluczową rolę w tworzeniu spersonalizowanych rekomendacji dla klientów.
Na podstawie zebranych danych, takich jak historie zakupów, preferencje czy zachowania użytkowników, algorytmy AI przyporządkowują klientów do odpowiednich segmentów. Dzięki temu można dostosować ofertę do indywidualnych potrzeb zainteresowań. Algorytmy rekomendacyjne analizują historię zakupów, przeglądane produkty i preferencje klientów. Na tej podstawie generują spersonalizowane rekomendacje, np. “Klienci, którzy kupili ten produkt, zainteresowali się również produktem x, y ,z …”
Co więcej AI analizuje zachowanie klientów, identyfikując produkty powiązane lub uzupełniające. Na tej podstawie można automatycznie proponować klientom dodatkowe produkty (cross-selling) lub wyższej jakości wersje produktów (up-selling). AI może także dostosowywać ceny produktów w czasie rzeczywistym na podstawie popytu, dostępności czy preferencji klientów. Jednym z bardziej zaawansowanych narzędzi jest też automatyczne generowanie promocji lub rabatów dla konkretnych grup klientów w zależności od stopnia lojalności klientów wielkości zamówienia i innych zdefiniowanych parametrów.
Mechanizm deep learning
W systemach ERP mechanizm deep learning, czyli głębokie uczenie, jest szczególnie przydatny do analizy dużych zbiorów danych i wykrywania ukrytych wzorców, które mogą nie być widoczne dla tradycyjnych metod analizy. Deep learning może być wykorzystywane do analizy historycznych danych sprzedaży i identyfikacji trendów, co pozwala na dokładniejsze prognozowanie przyszłych wyników sprzedaży Algorytmy głębokiego uczenia mogą pomóc również w optymalizacji łańcucha dostaw poprzez prognozowanie popytu, zarządzanie zapasami i planowanie produkcji Deep learning może pomóc w wykrywaniu nieprawidłowości lub problemów operacyjnych w czasie rzeczywistym, co pozwala na szybką reakcję i minimalizację ryzyka.
Automatyzacja procesów: Deep learning może być wykorzystywane do automatyzacji różnych procesów biznesowych, takich jak obsługa faktur zakupu, co przyczynia się do poprawy wydajności i redukcji błędów.
Procesy Deep Learning i uczenia maszynowego to dwa główne mechanizmy wykorzystywane np.:
1. W inteligentnej analizie obrazów
Comarch OCR wykorzystuje sztuczną inteligencję do rozpoznawania tekstu na fakturach, co przyspiesza procesy księgowości. Dzięki temu użytkownicy mogą uniknąć ręcznego wprowadzania danych z dokumentów.
2. Urealnianie Cash-Flow:
W Comarch ERP XL system automatycznie wyznacza “spodziewany termin płatności” dla dokumentów poza terminem. Jest to data, którą mechanizmy AI określiły jako najbardziej prawdopodobną pod kątem rzeczywistej spłaty należności.
3. Inteligentne rekomendacje finansowe:
W obszarze zarządzania płynnością finansową, AI może rekomendować odpowiednią wysokość limitu kredytowego dla kontrahenta. Mechanizmy sztucznej inteligencji analizują dane i wyznaczają rating dla każdego z kontrahentów
Generatywna Sztuczna Inteligencja oparta o komunikację w języku naturalnym
Generatywna Sztuczna Inteligencja (GAI) oparta o komunikację w języku naturalnym to zaawansowana technologia, która umożliwia maszynom komunikację z ludźmi w sposób naturalny i intuicyjny. Oto jak to działa w kontekście systemu Comarch ChatERP:
Comarch ChatERP umożliwia użytkownikom komunikację z programem tak, jakby rozmawiali z innym człowiekiem. Można zadawać pytania, wydawać polecenia i otrzymywać odpowiedzi w naturalnym języku.
Interakcja z Comarch ChatERP przypomina zwykłą rozmowę. Asystent nie tylko odpowiada na pytania, ale także pamięta historię konwersacji i dostosowuje swoje odpowiedzi do kontekstu. Dzięki zdolności do komunikacji w naturalnym języku, nowi użytkownicy mogą łatwo nauczyć się korzystać z systemu. Nie muszą znać skomplikowanych poleceń czy procedur. Użytkownicy mogą szybko uzyskać dostęp do danych przechowywanych w systemie. Wystarczy zadać pytanie, a asystent natychmiast dostarczy odpowiedzi. Inteligentny asystent nie tylko dostarcza informacji, ale także pomaga w podejmowaniu decyzji. Dzięki temu użytkownicy mogą oszczędzić czas i przyspieszyć swoje procesy biznesowe.
Wykorzystaj narzędzia AI w swoim biznesie!
Wykorzystanie Sztucznej Inteligencji w Systemach ERP otwiera przed firmami nowe możliwości optymalizacji procesów, poprawy efektywności i zwiększenia konkurencyjności. Systemy ERP, takie jak Comarch, stanowią doskonały przykład na to, jak AI może być skutecznie wykorzystana do wspierania działań biznesowych na różnych poziomach organizacji. W dobie ciągłych zmian i rosnącej konkurencji, inwestycja w AI w systemach ERP staje się nie tylko koniecznością, ale również kluczem do sukcesu na rynku.
Jeśli chcesz dowiedzieć się więcej jak Twoja firma może maksymalnie wykorzystać mechanizmy sztucznej inteligencji w celu zwiększenia efektywności w każdym kluczowym obszarze biznesowym skontaktuj się z autorem: wiceprezesem firmy GECOS.
Autor: Łukasz Zięba, Dyrektor Operacyjny
Źródło: www.gecos.pl
- automatyzacji i robotyzacji procesów
- uczenia maszynowego Machine Learning
- tzw. deep learning
- generatywnej sztucznej inteligencji opartej o język naturalny
W dobie cyfryzacji i rosnącej konkurencji, firmy szukają nowych sposobów na zwiększenie efektywności i redukcję kosztów. Jednym z rozwiązań, które zyskują na popularności, jest automatyzacja powtarzalnych zadań za pomocą robotów software’owych. Roboty software’owe są programowalne i działają na podstawie zgromadzonej wiedzy i praktyki biznesowej. Dzięki temu mogą one wykonywać różnorodne zadania, od prostych do skomplikowanych, zgodnie z ustalonymi procedurami i standardami.
Jednym z największych atutów robotów software’owych jest ich zdolność do eliminacji “błędu ludzkiego”. Roboty działają z precyzją i konsekwencją, które są trudne do osiągnięcia dla człowieka, zwłaszcza przy wykonywaniu monotonnych i powtarzalnych zadań. To przekłada się na większą jakość wykonywanych zadań i mniejszą liczbę błędów.
W systemach Comarch ERP, roboty są wykorzystywane do automatyzacji wielu, różnych procesów biznesowych. Pomagają one przygotowywać zamówienia zakupu, wysyłać dokumenty do księgowości, czy przesyłać pliki JPK i deklaracje do urzędów. Dzięki temu, pracownicy mogą skupić się na bardziej strategicznych zadaniach, podczas gdy rutynowe procesy są automatyzowane.
Optymalizacja Procesów biznesowych z AI
Roboty mogą wykonywać powtarzalne operacje właściwie 24/7, przyspieszając procesy i zmniejszając czas oczekiwania na efekt. W systemach Comarch ERP XL, robotyzacja jest realizowana za pomocą silnika modelowania procesów biznesowych (BPM). To pozwala na symulowanie pracy użytkownika przez oprogramowanie ERP i kontrolowanie procesów nawet przy wystąpieniu nieoczekiwanych zdarzeń zewnętrznych.
Roboty w systemach Comarch ERP oferują inteligentne podpowiedzi podczas wystawiania dokumentów, wysyłki dokumentów do księgowości i innych operacji. Automatyzacja procesów przyczynia się do optymalizacji dostosowania interfejsu użytkownika i poprawy ergonomii pracy. Dzięki robotom możliwe jest automatyczne generowanie i wysyłanie wezwań do zapłaty do kontrahentów, którzy spóźniają się z płatnościami. Automatyzacja dotyczy także kontroli i wysyłki automatycznej not odsetkowych.
Automatyzacja powtarzalnych zadań za pomocą uczących się robotów software’owych to przyszłość zarządzania przedsiębiorstwem. Dzięki nim, firmy mogą zwiększyć swoją efektywność, redukować koszty i skupić się na tym, co naprawdę ważne - tworzeniu wartości dla klientów.
Wykorzystanie elementów uczenia maszynowego w systemach Comarch ERP
W systemach Comarch ERP , sztuczna inteligencja , a dokładnie mechanizmy uczenia maszynowego są wykorzystywane w coraz większym zakresie np. w branży e commerce gdzie to właśnie AI odgrywa kluczową rolę w tworzeniu spersonalizowanych rekomendacji dla klientów.
Na podstawie zebranych danych, takich jak historie zakupów, preferencje czy zachowania użytkowników, algorytmy AI przyporządkowują klientów do odpowiednich segmentów. Dzięki temu można dostosować ofertę do indywidualnych potrzeb zainteresowań. Algorytmy rekomendacyjne analizują historię zakupów, przeglądane produkty i preferencje klientów. Na tej podstawie generują spersonalizowane rekomendacje, np. “Klienci, którzy kupili ten produkt, zainteresowali się również produktem x, y ,z …”
Co więcej AI analizuje zachowanie klientów, identyfikując produkty powiązane lub uzupełniające. Na tej podstawie można automatycznie proponować klientom dodatkowe produkty (cross-selling) lub wyższej jakości wersje produktów (up-selling). AI może także dostosowywać ceny produktów w czasie rzeczywistym na podstawie popytu, dostępności czy preferencji klientów. Jednym z bardziej zaawansowanych narzędzi jest też automatyczne generowanie promocji lub rabatów dla konkretnych grup klientów w zależności od stopnia lojalności klientów wielkości zamówienia i innych zdefiniowanych parametrów.
Mechanizm deep learning
W systemach ERP mechanizm deep learning, czyli głębokie uczenie, jest szczególnie przydatny do analizy dużych zbiorów danych i wykrywania ukrytych wzorców, które mogą nie być widoczne dla tradycyjnych metod analizy. Deep learning może być wykorzystywane do analizy historycznych danych sprzedaży i identyfikacji trendów, co pozwala na dokładniejsze prognozowanie przyszłych wyników sprzedaży Algorytmy głębokiego uczenia mogą pomóc również w optymalizacji łańcucha dostaw poprzez prognozowanie popytu, zarządzanie zapasami i planowanie produkcji Deep learning może pomóc w wykrywaniu nieprawidłowości lub problemów operacyjnych w czasie rzeczywistym, co pozwala na szybką reakcję i minimalizację ryzyka.
Automatyzacja procesów: Deep learning może być wykorzystywane do automatyzacji różnych procesów biznesowych, takich jak obsługa faktur zakupu, co przyczynia się do poprawy wydajności i redukcji błędów.
Procesy Deep Learning i uczenia maszynowego to dwa główne mechanizmy wykorzystywane np.:
1. W inteligentnej analizie obrazów
Comarch OCR wykorzystuje sztuczną inteligencję do rozpoznawania tekstu na fakturach, co przyspiesza procesy księgowości. Dzięki temu użytkownicy mogą uniknąć ręcznego wprowadzania danych z dokumentów.
2. Urealnianie Cash-Flow:
W Comarch ERP XL system automatycznie wyznacza “spodziewany termin płatności” dla dokumentów poza terminem. Jest to data, którą mechanizmy AI określiły jako najbardziej prawdopodobną pod kątem rzeczywistej spłaty należności.
3. Inteligentne rekomendacje finansowe:
W obszarze zarządzania płynnością finansową, AI może rekomendować odpowiednią wysokość limitu kredytowego dla kontrahenta. Mechanizmy sztucznej inteligencji analizują dane i wyznaczają rating dla każdego z kontrahentów
Generatywna Sztuczna Inteligencja oparta o komunikację w języku naturalnym
Generatywna Sztuczna Inteligencja (GAI) oparta o komunikację w języku naturalnym to zaawansowana technologia, która umożliwia maszynom komunikację z ludźmi w sposób naturalny i intuicyjny. Oto jak to działa w kontekście systemu Comarch ChatERP:
Comarch ChatERP umożliwia użytkownikom komunikację z programem tak, jakby rozmawiali z innym człowiekiem. Można zadawać pytania, wydawać polecenia i otrzymywać odpowiedzi w naturalnym języku.
Interakcja z Comarch ChatERP przypomina zwykłą rozmowę. Asystent nie tylko odpowiada na pytania, ale także pamięta historię konwersacji i dostosowuje swoje odpowiedzi do kontekstu. Dzięki zdolności do komunikacji w naturalnym języku, nowi użytkownicy mogą łatwo nauczyć się korzystać z systemu. Nie muszą znać skomplikowanych poleceń czy procedur. Użytkownicy mogą szybko uzyskać dostęp do danych przechowywanych w systemie. Wystarczy zadać pytanie, a asystent natychmiast dostarczy odpowiedzi. Inteligentny asystent nie tylko dostarcza informacji, ale także pomaga w podejmowaniu decyzji. Dzięki temu użytkownicy mogą oszczędzić czas i przyspieszyć swoje procesy biznesowe.
Wykorzystaj narzędzia AI w swoim biznesie!
Wykorzystanie Sztucznej Inteligencji w Systemach ERP otwiera przed firmami nowe możliwości optymalizacji procesów, poprawy efektywności i zwiększenia konkurencyjności. Systemy ERP, takie jak Comarch, stanowią doskonały przykład na to, jak AI może być skutecznie wykorzystana do wspierania działań biznesowych na różnych poziomach organizacji. W dobie ciągłych zmian i rosnącej konkurencji, inwestycja w AI w systemach ERP staje się nie tylko koniecznością, ale również kluczem do sukcesu na rynku.
Jeśli chcesz dowiedzieć się więcej jak Twoja firma może maksymalnie wykorzystać mechanizmy sztucznej inteligencji w celu zwiększenia efektywności w każdym kluczowym obszarze biznesowym skontaktuj się z autorem: wiceprezesem firmy GECOS.
Autor: Łukasz Zięba, Dyrektor Operacyjny
Źródło: www.gecos.pl
Najnowsze wiadomości
Customer-specific AI: dlaczego w 2026 roku to ona przesądza o realnym wpływie AI na biznes
W 2026 roku sztuczna inteligencja przestaje być ciekawostką technologiczną, a zaczyna być rozliczana z realnego wpływu na biznes. Organizacje oczekują dziś decyzji, którym można zaufać, procesów działających przewidywalnie oraz doświadczeń klientów, które są spójne w skali. W tym kontekście coraz większe znaczenie zyskuje customer-specific AI - podejście, w którym inteligencja jest osadzona w danych, procesach i regułach konkretnej firmy, a nie oparta na generycznych, uśrednionych modelach.
PROMAG S.A. rozpoczyna wdrożenie systemu ERP IFS Cloud we współpracy z L-Systems
PROMAG S.A., lider w obszarze intralogistyki, rozpoczął wdrożenie systemu ERP IFS Cloud, który ma wesprzeć dalszy rozwój firmy oraz integrację kluczowych procesów biznesowych. Projekt realizowany jest we współpracy z firmą L-Systems i obejmuje m.in. obszary finansów, produkcji, logistyki, projektów oraz serwisu, odpowiadając na rosnącą skalę i złożoność realizowanych przedsięwzięć.
SkyAlyne stawia na IFS dla utrzymania floty RCAF
SkyAlyne, główny wykonawca programu Future Aircrew Training (FAcT), wybrał IFS Cloud for Aviation Maintenance jako cyfrową platformę do obsługi technicznej lotnictwa i zarządzania majątkiem. Wdrożenie ma zapewnić wgląd w czasie rzeczywistym w utrzymanie floty, zasoby i zgodność, ograniczyć przestoje oraz zwiększyć dostępność samolotów szkoleniowych RCAF w skali całego kraju. To ważny krok w modernizacji kanadyjskiego systemu szkolenia załóg lotniczych.
Wykorzystanie AI w firmach rośnie, ale wolniej, niż oczekiwano. Towarzyszy temu sporo rozczarowań
Wykorzystanie sztucznej inteligencji w firmach rośnie, ale tempo realnych wdrożeń pozostaje znacznie wolniejsze od wcześniejszych oczekiwań rynku. Dane pokazują, że z rozwiązań AI korzysta dziś wciąż niewiele przedsiębiorstw, a menedżerowie coraz częściej wskazują na bariery regulacyjne, koszty oraz brak powtarzalnych efektów biznesowych. W praktyce technologia jest testowana głównie w wybranych obszarach, a kluczowe decyzje nadal pozostają po stronie człowieka. Również w firmach, które wdrożyły AI, nierzadko towarzyszą temu rozczarowania.
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.
Najnowsze artykuły
5 pułapek zarządzania zmianą, które mogą wykoleić transformację cyfrową i wdrożenie ERP
Dlaczego jedne wdrożenia ERP dowożą korzyści, a inne kończą się frustracją, obejściami w Excelu i spadkiem zaufania do systemu? Najczęściej decyduje nie technologia, lecz to, jak organizacja prowadzi zmianę: czy liderzy biorą odpowiedzialność za decyzje czy tempo jest dopasowane do zdolności absorpcji oraz czy ludzie dostają klarowność ról i realne kompetencje. Do tego dochodzi pytanie: co po go-live - stabilizacja czy chaos w firmie? Poniżej znajdziesz 5 pułapek, które najczęściej wykolejają transformację i praktyczne sposoby, jak im zapobiec.
SAP vs Oracle vs Microsoft: jak naprawdę wygląda chmura i sztuczna inteligencja w ERP
Wybór systemu ERP w erze chmury i sztucznej inteligencji to decyzja, która determinuje sposób działania organizacji na lata — a często także jej zdolność do skalowania, adaptacji i realnej transformacji cyfrowej. SAP, Oracle i Microsoft oferują dziś rozwiązania, które na pierwszy rzut oka wyglądają podobnie, lecz w praktyce reprezentują zupełnie odmienne podejścia do chmury, AI i zarządzania zmianą. Ten artykuł pokazuje, gdzie kończą się deklaracje, a zaczynają realne konsekwencje biznesowe wyboru ERP.
Transformacja cyfrowa z perspektywy CFO: 5 rzeczy, które przesądzają o sukcesie (albo o kosztownej porażce)
Transformacja cyfrowa w finansach często zaczyna się od pytania o ERP, ale w praktyce rzadko sprowadza się wyłącznie do wyboru systemu. Dla CFO kluczowe jest nie tylko „czy robimy pełną wymianę ERP”, lecz także jak policzyć ryzyko operacyjne po uruchomieniu, ocenić wpływ modelu chmurowego na koszty OPEX oraz utrzymać audytowalność i kontrolę wewnętrzną w nowym modelu działania firmy.
Agentic AI rewolucjonizuje HR i doświadczenia pracowników
Agentic AI zmienia HR: zamiast odpowiadać na pytania, samodzielnie realizuje zadania, koordynuje procesy i podejmuje decyzje zgodnie z polityką firmy. To przełom porównywalny z transformacją CRM – teraz dotyczy doświadczenia pracownika. Zyskują HR managerowie, CIO i CEO: mniej operacji, więcej strategii. W artykule wyjaśniamy, jak ta technologia redefiniuje rolę HR i daje organizacjom przewagę, której nie da się łatwo nadrobić.
Composable ERP: Przewodnik po nowoczesnej architekturze biznesowej
Czy Twój system ERP nadąża za tempem zmian rynkowych, czy stał się cyfrową kotwicą hamującą rozwój? W dobie nieciągłości biznesowej tradycyjne monolity ustępują miejsca elastycznej architekturze Composable ERP. To rewolucyjne podejście pozwala budować środowisko IT z niezależnych modułów (PBC) niczym z klocków, zapewniając zwinność nieosiągalną dla systemów z przeszłości. W tym raporcie odkryjesz, jak uniknąć pułapki długu technologicznego, poznasz strategie liderów rynku (od SAP po MACH Alliance) i wyciągniesz lekcje z kosztownych błędów gigantów takich jak Ulta Beauty. To Twój strategiczny przewodnik po transformacji z cyfrowego "betonu" w adaptacyjną "plastelinę".
5 pułapek zarządzania zmianą, które mogą wykoleić transformację cyfrową i wdrożenie ERP
Dlaczego jedne wdrożenia ERP dowożą korzyści, a inne kończą się frustracją, obejściami w Excelu i s… / Czytaj więcej
SAP vs Oracle vs Microsoft: jak naprawdę wygląda chmura i sztuczna inteligencja w ERP
Wybór systemu ERP w erze chmury i sztucznej inteligencji to decyzja, która determinuje sposób dział… / Czytaj więcej
Transformacja cyfrowa z perspektywy CFO: 5 rzeczy, które przesądzają o sukcesie (albo o kosztownej porażce)
Transformacja cyfrowa w finansach często zaczyna się od pytania o ERP, ale w praktyce rzadko sprowa… / Czytaj więcej
Composable ERP: Przewodnik po nowoczesnej architekturze biznesowej
Czy Twój system ERP nadąża za tempem zmian rynkowych, czy stał się cyfrową kotwicą hamującą rozwój… / Czytaj więcej
Menedżer cyfrowej transformacji 2026: lider, który łączy AI, ERP i ludzi
Zbliżając się do końca 2025 roku widać wyraźnie, że w 2026 menedżer cyfrowej transformacji nie będz… / Czytaj więcej
Jaki system ERP wybrać dla firmy handlowo-dystrybucyjnej?
Dla firmy handlowo-dystrybucyjnej najlepszy system ERP to taki, który wiernie odzwierciedla jej spo… / Czytaj więcej
