| REKLAMA |
 |
Stephen Hawking powiedział, że każdy aspekt ludzkiego życia zostanie przemieniony przez AI, co może być największym wydarzeniem w historii naszej cywilizacji. Moment ten wydaje się być tylko kwestią czasu. Jednak jeśli ktoś ma obawy, że maszyny przejmą kontrolę nad światem, może na razie spać spokojnie.
Iluzja inteligencji
Aby dokładnie zrozumieć to, że w obecnej formie sztuczna inteligencja jest inteligentna tylko z nazwy, należy odnieść się do powszechnie funkcjonującej definicji. Według niej AI jest systemem informatycznym, który może rozumować podobnie jak człowiek. Definiowane w ten sposób rozwiązanie określa się mianem „silnego AI”. Systemy sztucznej inteligencji nie dotarły jeszcze do tego punktu rozwoju. Większość maszyn swoją pracę opiera na tzw. „słabym AI”, czyli systemach inteligentnie realizujących wąsko określone zadania. System grający w pokera nie postawi pasjansa ani nie zagra w szachy. System wykrywający oszustwa nie poprowadzi samochodu ani nie udzieli porady prawnej. A nawet system sztucznej inteligencji wykrywający nadużycia w ochronie zdrowia nie będzie w stanie wykryć oszustwa podatkowego czy nadużycia w bankowości. Maszyny posiadają zdolności nadludzkie, ponieważ wykonują swoją pracę niezawodnie, dokładnie i przez całą dobę. Inteligencja wymaga jednak kreatywności, innowacyjności, intuicji, niezależnego rozwiązywania problemów i wyrozumiałości, a tego maszynom brakuje.
Dynamiczny rozwój AI
Sztuczna inteligencja to koncepcja znana od dziesięcioleci. Jednak dopiero teraz znajduje ona szerokie, praktyczne zastosowanie wraz ze wzrostem ilości i różnorodności dostępnych danych, a także dostępnością wysoce wydajnych mocy obliczeniowych. Sztuczna inteligencja jest szerokim pojęciem, obejmującym wiele dyscyplin, takich jak uczenie maszynowe, które automatyzuje proces budowy modeli analitycznych w celu wydobywania wiedzy ukrytej w danych bez potrzeby programowania maszyny przez człowieka, sieci neuronowe wzorowane na pracy ludzkiego mózgu, które przetwarzają napływające dane i przekazują wyniki przetwarzania do kolejnych jednostek w celu odnalezienia powiązań i interpretacji danych, uczenie głębokie, które umożliwia rozpoznawanie złożonych wzorców w danych i znajduje zastosowanie w takich obszarach jak rozpoznawanie obrazów i przetwarzanie języka naturalnego. Warto też pamiętać, że sztuczna inteligencja swoją mądrość czerpie z danych. Oznacza to, że każda nieścisłość w danych odzwierciedlona będzie w wynikach. Dlatego dostępność i jakość danych będą miały kluczowe znaczenie dla jej dalszego rozwoju.
Jednak wykorzystanie rozwiązań opartych o tzw. „słabe AI” przynosi już dziś imponujące efekty w dziedzinach takich jak motoryzacja – kierowanie autonomicznym samochodem, marketing i sprzedaż – bardziej pogłębiona analiza potrzeb i zachowań klientów w celu zapewnienia im inteligentnej i spersonalizowanej obsługi czy medycyna, gdzie maszyna jest w stanie wykrywać na zdjęciach diagnostycznych różne formy raka ze skutecznością dorównującą doświadczonym radiologom. Sztuczna inteligencja posiada potencjał, dzięki któremu ma szansę przekształcić wiele branż, być może nawet wszystkie. Według przewidywań branżami, na które w najbliższym czasie może znacząco wpłynąć ze względu na duży zasób i wartość danych, będą finanse, transport i rolnictwo.
Iluzja inteligencji
Aby dokładnie zrozumieć to, że w obecnej formie sztuczna inteligencja jest inteligentna tylko z nazwy, należy odnieść się do powszechnie funkcjonującej definicji. Według niej AI jest systemem informatycznym, który może rozumować podobnie jak człowiek. Definiowane w ten sposób rozwiązanie określa się mianem „silnego AI”. Systemy sztucznej inteligencji nie dotarły jeszcze do tego punktu rozwoju. Większość maszyn swoją pracę opiera na tzw. „słabym AI”, czyli systemach inteligentnie realizujących wąsko określone zadania. System grający w pokera nie postawi pasjansa ani nie zagra w szachy. System wykrywający oszustwa nie poprowadzi samochodu ani nie udzieli porady prawnej. A nawet system sztucznej inteligencji wykrywający nadużycia w ochronie zdrowia nie będzie w stanie wykryć oszustwa podatkowego czy nadużycia w bankowości. Maszyny posiadają zdolności nadludzkie, ponieważ wykonują swoją pracę niezawodnie, dokładnie i przez całą dobę. Inteligencja wymaga jednak kreatywności, innowacyjności, intuicji, niezależnego rozwiązywania problemów i wyrozumiałości, a tego maszynom brakuje.
Dynamiczny rozwój AI
Sztuczna inteligencja to koncepcja znana od dziesięcioleci. Jednak dopiero teraz znajduje ona szerokie, praktyczne zastosowanie wraz ze wzrostem ilości i różnorodności dostępnych danych, a także dostępnością wysoce wydajnych mocy obliczeniowych. Sztuczna inteligencja jest szerokim pojęciem, obejmującym wiele dyscyplin, takich jak uczenie maszynowe, które automatyzuje proces budowy modeli analitycznych w celu wydobywania wiedzy ukrytej w danych bez potrzeby programowania maszyny przez człowieka, sieci neuronowe wzorowane na pracy ludzkiego mózgu, które przetwarzają napływające dane i przekazują wyniki przetwarzania do kolejnych jednostek w celu odnalezienia powiązań i interpretacji danych, uczenie głębokie, które umożliwia rozpoznawanie złożonych wzorców w danych i znajduje zastosowanie w takich obszarach jak rozpoznawanie obrazów i przetwarzanie języka naturalnego. Warto też pamiętać, że sztuczna inteligencja swoją mądrość czerpie z danych. Oznacza to, że każda nieścisłość w danych odzwierciedlona będzie w wynikach. Dlatego dostępność i jakość danych będą miały kluczowe znaczenie dla jej dalszego rozwoju.
Obecnie jednym z najgorętszych i jednocześnie najciekawszych kierunków badań w obszarze AI jest zwiększenie elastyczności i wszechstronności dostępnych metod. Powstają pierwsze systemy, które potrafią zrozumieć powiązania między obiektami czy zdarzeniami (tzw. rozumowanie relacyjne, z ang. relational reasoning), a także uczyć się nowych umiejętności bez zapominania dotychczasowych. Jest to kolejny krok do uczynienia sztucznej inteligencji bardziej „ludzką” – mówi Michał Kudelski, Senior Business Solution Manager w SAS Polska.AI w każdej branży
Jednak wykorzystanie rozwiązań opartych o tzw. „słabe AI” przynosi już dziś imponujące efekty w dziedzinach takich jak motoryzacja – kierowanie autonomicznym samochodem, marketing i sprzedaż – bardziej pogłębiona analiza potrzeb i zachowań klientów w celu zapewnienia im inteligentnej i spersonalizowanej obsługi czy medycyna, gdzie maszyna jest w stanie wykrywać na zdjęciach diagnostycznych różne formy raka ze skutecznością dorównującą doświadczonym radiologom. Sztuczna inteligencja posiada potencjał, dzięki któremu ma szansę przekształcić wiele branż, być może nawet wszystkie. Według przewidywań branżami, na które w najbliższym czasie może znacząco wpłynąć ze względu na duży zasób i wartość danych, będą finanse, transport i rolnictwo.
W biznesie już od wielu lat wdrażamy rozwiązania oparte o metody uczenia maszynowego – modele analityczne przynoszą konkretne korzyści biznesowe naszym klientom. Spodziewamy się, że w niedalekiej przyszłości wykorzystanie AI będzie lawinowo wzrastać. Spowoduje to dalszy wzrost nakładów kierowanych na rozwój tej dziedziny, co przesunie nas w kierunku „silnego AI”. Systemy AI będą działały w sposób zbliżony do sposobu działania doradcy biznesowego, a więc wygodniejszy i bardziej przystępny dla odbiorcy. Interakcja człowiek-maszyna zmieni się nie do poznania, nie tylko w biznesie – mówi Michał Kudelski, Senior Business Solution Manager w SAS Polska.Źródło: SAS Institute
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
