| REKLAMA |
 |
W Europie Środkowo-Wschodniej jest to odpowiednio 3% i 8%. O tym, jak wiele różni obie części Starego Kontynentu pod kątem stopnia zaawansowania technologicznego, świadczy również pozycja poszczególnych krajów w Indeksie Gospodarki Cyfrowej i Społeczeństwa Cyfrowego 2020, opublikowanym przez Komisję Europejską. Pierwsze trzy miejsca zajęły: Finlandia, Szwecja i Dania, a trzy ostatnie: Rumunia, Grecja oraz Bułgaria. Pozytywny wyjątek stanowi Estonia, która jest jednym z liderów cyfryzacji w Europie.
Ogromny potencjał danych w sektorze publicznym
Biznes powszechnie wykorzystuje AI do automatyzacji manualnych zadań, podejmowania lepszych decyzji i poprawy jakości obsługi klienta. AI staje się powoli częścią życia. Użytkownicy przyzwyczaili się, że serwis streamingowy podpowiada im, jaki film obejrzeć, a aplikacja do współpracy zasugeruje, kiedy wyruszyć na zaplanowane spotkanie, aby uniknąć korków. Oczekują, że usługi publiczne również będą przyjazne i wspierane przez inteligentne maszyny. Sektor publiczny dysponuje ogromną ilością danych na temat wszystkich obywateli, co sprawia, że potencjał wykorzystania sztucznej inteligencji w tym obszarze może być o wiele większy niż w biznesie.
Zastosowania sztucznej inteligencji w sektorze publicznym mogą być bardzo szerokie. Respondenci badania IDC w Europie wskazywali, że najczęściej wykorzystują AI do wykrywania i zwalczania nadużyć (28% odpowiedzi) oraz poprawy efektywności zbierania danin publicznych (27% odpowiedzi). Na kolejnych miejscach znalazły się:
Sztuczna inteligencja wymaga inwestycji
Nie ma wątpliwości, że wykorzystanie potencjału sztucznej inteligencji znacznie przyspieszyłoby proces cyfryzacji administracji publicznej w krajach Europy Środkowo-Wschodniej. Zanim to jednak nastąpi, muszą one zapanować nad rosnącą ilością danych, które są wykorzystywane przez algorytmy AI. Przetwarzanie tych informacji wymaga inwestycji w infrastrukturę IT zapewniającą odpowiednią moc obliczeniową. Komisja Europejska szacuje, że stworzenie solidnej bazy dla rozwoju sztucznej inteligencji po 2020 roku wymaga wzrostu inwestycji na poziomie 20 mld EUR rocznie. Niezbędne jest umiejętne określenie kosztów budowy i utrzymania narzędzi wykorzystujących AI. Zdaniem ekspertów SAS poszczególne organizacje sektora publicznego mogą podzielić się kosztami w sytuacji, gdy różne systemy wykorzystują te same dane. Podobnie jak ma to miejsce w biznesie, jednostki administracji publicznej powinny określić, jakie są oczekiwane wyniki danego wdrożenia oraz umiejętnie połączyć wartość, jaką daje AI z procesami w organizacji.
Brakuje kadr i zrozumienia, czym jest AI
Pokonanie bariery finansowej nie jest jedynym wyzwaniem, przed którym stoi sektor publiczny w krajach Europy Środkowo-Wschodniej. Wiele instytucji nie zaczyna projektów AI ze względu na brak odpowiednich kompetencji. Wykształcenie kadr, które będą odpowiadały za inicjatywy AI, wymaga współpracy sektora publicznego i biznesu zarówno w zakresie wymiany wiedzy, jak i tworzenia regulacji prawnych gwarantujących, że sztuczna inteligencja będzie wykorzystywana w sposób etyczny, z poszanowaniem prawa do zachowania prywatności.
Raport „Jak AI zmienia sektor publiczny”
Opracowany przez IDC i SAS raport „Jak AI zmienia sektor publiczny” prezentuje korzyści wypływające z zastosowania sztucznej inteligencji oraz kluczowe wyzwania towarzyszące jej implementacji. Pokazuje też przykłady wdrożeń AI zrealizowanych przez instytucje publiczne w Europie i na świecie w obszarze finansów, opieki społecznej, ochrony zdrowia, rolnictwa i wymiaru sprawiedliwości.
Źródło: SAS Institute
Ogromny potencjał danych w sektorze publicznym
Biznes powszechnie wykorzystuje AI do automatyzacji manualnych zadań, podejmowania lepszych decyzji i poprawy jakości obsługi klienta. AI staje się powoli częścią życia. Użytkownicy przyzwyczaili się, że serwis streamingowy podpowiada im, jaki film obejrzeć, a aplikacja do współpracy zasugeruje, kiedy wyruszyć na zaplanowane spotkanie, aby uniknąć korków. Oczekują, że usługi publiczne również będą przyjazne i wspierane przez inteligentne maszyny. Sektor publiczny dysponuje ogromną ilością danych na temat wszystkich obywateli, co sprawia, że potencjał wykorzystania sztucznej inteligencji w tym obszarze może być o wiele większy niż w biznesie.
Zastosowania sztucznej inteligencji w sektorze publicznym mogą być bardzo szerokie. Respondenci badania IDC w Europie wskazywali, że najczęściej wykorzystują AI do wykrywania i zwalczania nadużyć (28% odpowiedzi) oraz poprawy efektywności zbierania danin publicznych (27% odpowiedzi). Na kolejnych miejscach znalazły się:
- personalizacja usług dla obywateli (26% odpowiedzi), • śledzenie i raportowanie zdarzeń i wypadków w czasie rzeczywistym (26% odpowiedzi),
- ustalanie optymalnego poziomu wydatków socjalnych (25% odpowiedzi),
- ustalanie optymalnego poziomu podatków / opłat (25% odpowiedzi).
Organizacje sektora publicznego w Europie w końcu zaczęły dostrzegać potencjał drzemiący w technologiach AI. Chociaż ich zastosowania są z reguły ograniczone do pojedynczych obszarów. W przyszłości spodziewamy się szerszego wykorzystania sztucznej inteligencji do wspierania analizy kompleksowych procesów społeczno-gospodarczych w poszukiwaniu nowych podejść i rozwiązań. Coraz częściej technologie AI będą także bazą do tworzenia nowych usług dla obywateli i przedsiębiorców, przewidywania kluczowych potrzeb społecznych i podejmowania działań mających na celu zapobieganie kryzysom – podsumowuje Edyta Kosowska, Program Manager, IDC Poland.
Sztuczna inteligencja wymaga inwestycji
Nie ma wątpliwości, że wykorzystanie potencjału sztucznej inteligencji znacznie przyspieszyłoby proces cyfryzacji administracji publicznej w krajach Europy Środkowo-Wschodniej. Zanim to jednak nastąpi, muszą one zapanować nad rosnącą ilością danych, które są wykorzystywane przez algorytmy AI. Przetwarzanie tych informacji wymaga inwestycji w infrastrukturę IT zapewniającą odpowiednią moc obliczeniową. Komisja Europejska szacuje, że stworzenie solidnej bazy dla rozwoju sztucznej inteligencji po 2020 roku wymaga wzrostu inwestycji na poziomie 20 mld EUR rocznie. Niezbędne jest umiejętne określenie kosztów budowy i utrzymania narzędzi wykorzystujących AI. Zdaniem ekspertów SAS poszczególne organizacje sektora publicznego mogą podzielić się kosztami w sytuacji, gdy różne systemy wykorzystują te same dane. Podobnie jak ma to miejsce w biznesie, jednostki administracji publicznej powinny określić, jakie są oczekiwane wyniki danego wdrożenia oraz umiejętnie połączyć wartość, jaką daje AI z procesami w organizacji.
Brakuje kadr i zrozumienia, czym jest AI
Pokonanie bariery finansowej nie jest jedynym wyzwaniem, przed którym stoi sektor publiczny w krajach Europy Środkowo-Wschodniej. Wiele instytucji nie zaczyna projektów AI ze względu na brak odpowiednich kompetencji. Wykształcenie kadr, które będą odpowiadały za inicjatywy AI, wymaga współpracy sektora publicznego i biznesu zarówno w zakresie wymiany wiedzy, jak i tworzenia regulacji prawnych gwarantujących, że sztuczna inteligencja będzie wykorzystywana w sposób etyczny, z poszanowaniem prawa do zachowania prywatności.
Nie można zapominać, że dla części obywateli AI jawi się jako tajemnicza technologia, której niewytłumaczalne decyzje mogą mieć istotny wpływ na wiele aspektów ich życia. Ważne jest zbudowanie zaufania do rozwiązań wykorzystujących sztuczną inteligencję zarówno wśród osób podejmujących decyzje, urzędników i innych pracowników sektora publicznego, jak i całego społeczeństwa. Bez poparcia społecznego inicjatywy z zakresu AI w sektorze publicznym mają nikłe szanse powodzenia – podkreśla Patryk Choroś, Business Development Director w SAS Polska.
Raport „Jak AI zmienia sektor publiczny”
Opracowany przez IDC i SAS raport „Jak AI zmienia sektor publiczny” prezentuje korzyści wypływające z zastosowania sztucznej inteligencji oraz kluczowe wyzwania towarzyszące jej implementacji. Pokazuje też przykłady wdrożeń AI zrealizowanych przez instytucje publiczne w Europie i na świecie w obszarze finansów, opieki społecznej, ochrony zdrowia, rolnictwa i wymiaru sprawiedliwości.
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".
Customer-specific AI: dlaczego w 2026 roku to ona przesądza o realnym wpływie AI na biznes
W 2026 roku o wartości sztucznej inteligencji decyduje nie jej „nowość”, ale zdolność do dostarczan… / Czytaj więcej
Europejski przemysł cyfryzuje się zbyt wolno – ERP, chmura i AI stają się koniecznością
Ponad 60% średnich przedsiębiorstw przemysłowych w Europie uważa, że tempo ich transformacji cyfrow… / Czytaj więcej
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
Co dziś decyduje o sukcesie projektów IT?
Według danych z analizy rynku IT w 2025 roku, 59% projektów jest ukończonych w ramach budżetu, 47%… / Czytaj więcej
Przemysł w 2026 roku: od eksperymentów do zdyscyplinowanego wdrażania AI
Rok 2026 będzie momentem przejścia firm produkcyjnych od pilotaży technologicznych do konsekwentnyc… / 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
