| REKLAMA |
 |
Byliśmy świadkami połączenia kilku firm dokonujących wielu inwestycji w IoT, podczas gdy inne organizacje wycofywały się lub reorganizowały swoje zespoły IoT. To oznacza, że jesteśmy w punkcie wyjścia. W przypadku Internetu Rzeczy znajdujemy się obecnie w miejscu, w którym projekty muszą zacząć przynosić oczekiwane rezultaty. Część podmiotów inwestowała w IoT ponad marżę, dużo przy tym obiecując. W związku z tym, że w branży podaż przewyższyła już popyt, spodziewam się, że część z dostawców rozwiązań zniknie z rynku lub zmieni obszar zainteresowania.
Prognozy na 2018 rok w zakresie technologii Internetu Rzeczy:
1. Oczekiwanie mierzalnych wyników. W 2018 roku organizacje, które wdrożyły rozwiązania IoT (tzw. pionierzy) opowiedzą o aktualnych projektach oraz wskaźnikach zwrotu z inwestycji ROI. Rynek dowie się o pomyślnych rezultatach biznesowych oraz wprowadzonych ulepszeniach. Do tej pory większość wyrażanych zysków uzyskiwanych dzięki Internetowi Rzeczy miało charakter teoretyczny i opierało się raczej na pożądanych wynikach niż na wymiernych sukcesach.
Prognozy na 2018 rok w zakresie technologii Internetu Rzeczy:
1. Oczekiwanie mierzalnych wyników. W 2018 roku organizacje, które wdrożyły rozwiązania IoT (tzw. pionierzy) opowiedzą o aktualnych projektach oraz wskaźnikach zwrotu z inwestycji ROI. Rynek dowie się o pomyślnych rezultatach biznesowych oraz wprowadzonych ulepszeniach. Do tej pory większość wyrażanych zysków uzyskiwanych dzięki Internetowi Rzeczy miało charakter teoretyczny i opierało się raczej na pożądanych wynikach niż na wymiernych sukcesach.
2. Wymóg istnienia ekosystemów. Użytkownicy uczą się, że IoT nie jest tylko technologią, ale złożonym, wieloczęściowym rozwiązaniem, które nie może być dostarczone tylko przez jednego dostawcę. Spodziewamy się, że użytkownicy z wdrożonymi projektami IoT opartymi o rozwiązania od jednego dostawcy będą odczuwać negatywne skutki wykorzystywania takiego modelu.
3. Dostępne są dane – teraz potrzeba wiedzy. Obecnie, gdy organizacje rozpoczęły realizację projektów związanych z IoT, wiele z nich stwierdza, że nie jest pewna, w jaki sposób może uzyskać wartość dodaną na podstawie gromadzonych danych. Poza stworzeniem bazy oraz zgromadzeniem danych, niezbędne do ukończenia całego cyklu przepływu informacji są również: odpowiednie technologie, umiejętności (np. analitycy danych), a także wiedza.
4. Śledzenie potrzeb biznesowych. Widoczny jest wzrost zainteresowania IoT, w szczególności w branżach, w których niezbędna jest optymalizacja kosztów. Przykładowo, niższe ceny energii napędzają zwiększony popyt w rozwiązania IoT w przemyśle naftowo-gazowym. Spodziewamy się, że będą kontynuowane działania na rzecz zwiększenia wydajności oraz poprawy doświadczenia klientów w celu zwiększenia popytu, w szczególności w mało dochodowych przedsiębiorstwach, takich jak placówki handlu detalicznego. Firmy o dużych zasobach kapitałowych (takie jak przedsiębiorstwa produkcyjne) chcą usprawniać procesów w wyniku zastosowania technologii IoT w obszarze predykcyjnego utrzymania ruchu oraz rozwiązań z obszaru uczenia maszynowego.
5. Wykorzystanie ludzkiej wiedzy w uczeniu maszynowym. Można zaobserwować coraz więcej przypadków wykorzystywania ludzkiej wiedzy przy tworzeniu modeli predykcyjnych. Jako przykład może posłużyć maszynista, który przez wiele lat był odpowiedzialny za sprzęt i jest w stanie bezbłędnie identyfikować specyficzne dźwięki generowane przez różne części maszyny. Takie identyfikatory audio mogą być dodawane do modeli predykcyjnych i być wykorzystywane do wyzwalania alarmów w razie wystąpienia awarii sprzętowych.
6. Nowe modele rozliczeń. Usługi Internetu Rzeczy nabiorą nowego wymiaru, wprost proporcjonalnie do zmiany oczekiwań w zakresie śledzenia, rozliczania, płatności i księgowania transakcji wraz ze wzrostem liczby podłączonych urządzeń IoT.
7. Bezpieczeństwo i prywatność. Z każdym nowym urządzeniem IoT rośnie liczba potencjalnych wektorów ataku. Należy przestać szukać uniwersalnej magicznej broni, która zapewni bezpieczeństwo – żaden z dostawców nie oferuje pojedynczego rozwiązania – oraz przyzwyczaić się do dogłębnej, kompleksowej, wielopoziomowej strategii bezpieczeństwa. Rosnąć będzie liczba problemów w obszarze prywatności – można tutaj przytoczyć rozwiązania w branży handlu detalicznego, które oparte są na technologii rozpoznawania twarzy, używane do identyfikowania i interakcji z kupującymi.
Autor: James Kirkland, główny architekt, IoT, Red Hat
Autor: James Kirkland, główny architekt, IoT, Red Hat
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".
Wykorzystanie AI w firmach rośnie, ale wolniej, niż oczekiwano. Towarzyszy temu sporo rozczarowań
Wykorzystanie sztucznej inteligencji w firmach rośnie, ale tempo realnych wdrożeń pozostaje znaczni… / Czytaj więcej
Vertiv Frontiers: 5 trendów, które przeprojektują centra danych pod „fabryki AI”
Centra danych wchodzą w erę „fabryk AI”, gdzie o przewadze nie decyduje już sama skala, lecz zdolno… / Czytaj więcej
Cyberbezpieczeństwo 2026. 6 trendów, które wymuszą nowe podejście do AI, danych i tożsamości
Rok 2026 zapowiada się jako moment przełomu w świecie cyfrowego bezpieczeństwa. W obliczu dynamiczn… / Czytaj więcej
Jurysdykcja danych w chmurze: dlaczego polskie firmy coraz częściej wybierają „gdzie leżą” ich system
Jurysdykcja danych przestała być detalem w umowach chmurowych – dziś decyduje o zgodności, bezpiecz… / Czytaj więcej
Tylko 7% firm w Europie wykorzystuje w pełni potencjał AI
72% firm w regionie EMEA uznaje rozwój narzędzi bazujących na sztucznej inteligencji za priorytet s… / Czytaj więcej
Chmura publiczna w Unii Europejskiej – między innowacją a odpowiedzialnością za dane
Transformacja cyfrowa w Europie coraz mocniej opiera się na chmurze publicznej, która stała się fun… / Czytaj więcej
