| REKLAMA |
 |
Według raportu „Data Strategies for AI Leaders” przygotowanego przez MIT Technology Review Insights w partnerstwie z firmą Snowflake, 72 proc. respondentów wskazuje wśród korzyści podniesienie efektywności i produktywności, 55 proc. liczy na zwiększenie pozycji konkurencyjnej, 47 proc. dostrzega możliwość zwiększenia innowacyjności produktów i usług. W każdym ze wskazanych przypadków powodzenie strategii AI wynika z poprawy strategii zarządzania danymi w firmie.
Firmy potrzebują nowoczesnych platform w chmurze, aby móc wykorzystywać ogromne ilości wcześniej niedostępnych danych, w dużej mierze tych nieustrukturyzowanych, takich jak filmy i obrazy. Według raportu, tylko 22 proc. liderów biznesu przyznało, że są oni „w pełni gotowi” do zaangażowania się w projekty AI, podczas gdy 53 proc. wskazuje, że są jedynie „w pewnym stopniu gotowi”. Wyższa gotowość menedżerów koreluje z mniejszą liczbą wyzwań związanych z dostępem do skalowalnej mocy obliczeniowej, silosami danych i kwestiami integracji oraz zarządzaniem danymi. Niezależnie od zaufania menedżerów do rezultatów generowanych przez AI, zdają sobie oni sprawę, że dane stanowią klucz do szybkiego i efektywnego uwolnienia wartości wynikającej z AI.
Kolejnym wyzwaniem, przed którym stoją organizacje, jest wdrażanie AI na dużą skalę. 95 proc. ankietowanych zgłosiło napotkanie przeszkód podczas implementacji AI. 59 proc. respondentów wskazało zarządzanie danymi, bezpieczeństwo lub prywatność jako najczęstsze wyzwania, następnie jakość i aktualność danych (53 proc.), a także koszty zasobów lub inwestycji (48 proc.). Decyzje dotyczące wydatków i zasobów, w tym te potrzebne do ulepszenia fundamentów danych, są wyzwaniem w przypadku każdej inwestycji technologicznej. Jednak koszt samej sztucznej inteligencji generatywnej maleje, ponieważ przedsiębiorstwa zaczęły tworzyć mniejsze modele językowe (LLM), które pozostają równie wydajne i tańsze.
Korzyści wynikające z zastosowania generatywnej AI są dostrzegane przez firmy wraz z postępem rozwoju ich strategii danych. Inwestując wcześniej w środowisko danych, dzisiaj zyskują szereg korzyści z zastosowania AI. Dla każdego biznesu, który chce czerpać z możliwości AI, muszą najpierw stworzyć solidny fundament danych obejmujący szeroki zbiór procesów i zasobów zaangażowanych w gromadzenie, agregację, przechowywanie i udostępnianie danych organizacyjnych. Inwestycje w dane na poziomie całej organizacji umożliwi potężniejsze wykorzystanie mocy generatywnej AI, eliminując obawy związane z zarządzaniem i bezpieczeństwem.
Źródło: Snowflake
Firmy potrzebują nowoczesnych platform w chmurze, aby móc wykorzystywać ogromne ilości wcześniej niedostępnych danych, w dużej mierze tych nieustrukturyzowanych, takich jak filmy i obrazy. Według raportu, tylko 22 proc. liderów biznesu przyznało, że są oni „w pełni gotowi” do zaangażowania się w projekty AI, podczas gdy 53 proc. wskazuje, że są jedynie „w pewnym stopniu gotowi”. Wyższa gotowość menedżerów koreluje z mniejszą liczbą wyzwań związanych z dostępem do skalowalnej mocy obliczeniowej, silosami danych i kwestiami integracji oraz zarządzaniem danymi. Niezależnie od zaufania menedżerów do rezultatów generowanych przez AI, zdają sobie oni sprawę, że dane stanowią klucz do szybkiego i efektywnego uwolnienia wartości wynikającej z AI.
Kolejnym wyzwaniem, przed którym stoją organizacje, jest wdrażanie AI na dużą skalę. 95 proc. ankietowanych zgłosiło napotkanie przeszkód podczas implementacji AI. 59 proc. respondentów wskazało zarządzanie danymi, bezpieczeństwo lub prywatność jako najczęstsze wyzwania, następnie jakość i aktualność danych (53 proc.), a także koszty zasobów lub inwestycji (48 proc.). Decyzje dotyczące wydatków i zasobów, w tym te potrzebne do ulepszenia fundamentów danych, są wyzwaniem w przypadku każdej inwestycji technologicznej. Jednak koszt samej sztucznej inteligencji generatywnej maleje, ponieważ przedsiębiorstwa zaczęły tworzyć mniejsze modele językowe (LLM), które pozostają równie wydajne i tańsze.
Wiele dzisiejszych organizacji ma wielkie ambicje związane z generatywną sztuczną inteligencją: chcą przekształcić sposób, w jaki działają i co sprzedają,” podkreśla Baris Gultekin, szef obszaru AI w Snowflake. „Nasze wspólne badanie pokazuje, że w miarę jak organizacje odczuwają rosnącą presję na wdrażanie aplikacji AI, zdają sobie sprawę, że ich dane mogą pomóc w dostarczaniu wniosków z wcześniej niewykorzystanych źródeł informacji. Silna architektura danych stanowi trzon możliwości generatywnej AI. Liderzy biznesu muszą sprawnie adresować obawy, takie jak bezpieczeństwo danych, czy koszty i stworzyć takie środowisko danych, które sprosta obietnicom wynikającym z zastosowania AI.
Korzyści wynikające z zastosowania generatywnej AI są dostrzegane przez firmy wraz z postępem rozwoju ich strategii danych. Inwestując wcześniej w środowisko danych, dzisiaj zyskują szereg korzyści z zastosowania AI. Dla każdego biznesu, który chce czerpać z możliwości AI, muszą najpierw stworzyć solidny fundament danych obejmujący szeroki zbiór procesów i zasobów zaangażowanych w gromadzenie, agregację, przechowywanie i udostępnianie danych organizacyjnych. Inwestycje w dane na poziomie całej organizacji umożliwi potężniejsze wykorzystanie mocy generatywnej AI, eliminując obawy związane z zarządzaniem i bezpieczeństwem.
Źródło: Snowflake
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
