| REKLAMA |
 |
Firmy powinny odrzucić ideę długoterminowego, wieloetapowego planowania w kontekście AI. W przeciwnym razie grożą im m.in. zastój we wprowadzaniu innowacji oraz ryzyko zmarnowania posiadanych zasobów. Zalecaną strategią wdrażania AI w obrębie firmy jest zaś metodyka zwinna (agile).
Zaplanowanie firmowej strategii w kontekście generatywnej sztucznej inteligencji nie jest łatwym zadaniem. Technologia ta została zaprojektowana tak, aby ewoluować i zmieniać się w zawrotnym, nienotowanym dotąd tempie. Mechanizmy te mają zdolność do samouczenia się, dzięki czemu każdy kolejny model Gen AI jest lepszy względem poprzednich generacji. Postępy generatywnej sztucznej inteligencji mogą być mierzone w miesiącach, tygodniach, dniach, a nawet minutach. Firmy muszą być tego świadome podczas tworzenia strategii obejmujących AI, aby nie ograniczyć się do korzystania z rozwiązań, które wkrótce staną się przestarzałe.
Elastyczność – klucz do ciągłego doskonalenia
Metodyka zwinna to taktyka zarządzania projektami IT polegająca na podzieleniu procesu dostarczania oprogramowania na krótkie fazy, nazywane sprintami lub iteracjami. W okresie jednego sprintu, który przeważnie trwa około dwóch tygodni, zespół programistyczny ma do osiągnięcia kilka konkretnych celów, a jego członkowie regularnie naradzają się ze sobą w celu sprawdzenia postępów oraz omówienia ewentualnych trudności. Planowanie każdej iteracji wymaga regularnych retrospekcji pod kątem działania oprogramowania, co pozwala na identyfikowanie obszarów wymagających poprawy. Analogiczna taktyka sprawdza się także w kontekście wdrażania sztucznej inteligencji do struktur firmy.
Ślepy zaułek cyfryzacji
Przedsiębiorstwa, wdrażając jakąkolwiek nowe rozwiązania, mają w zwyczaju spodziewać się dużych korzyści. Ze względu na ten fakt planują wieloletnie i wieloetapowe procesy ich implementacji, obejmujące wielu interesariuszy. Rozwiązanie to nie sprawdzi w kontekście AI. Paradoksalnie, może ono znacznie ograniczyć korzyści, którymi mogłaby cieszyć się firma przyjmując metodykę zwinną. Innymi słowy, zbyt skomplikowane, statyczne plany wdrożeniowe mogą sprawić, że przedsiębiorstwo wpadnie w tzw. ślepy zaułek cyfryzacji. Firma znajdująca się w tej sytuacji doświadcza zastoju w procesie wprowadzania innowacji, ponieważ jej projekty stają się przestarzałe jeszcze przed ich ukończeniem. Z tego powodu, traci ona swoją konkurencyjność na korzyść innych podmiotów, które potrafią szybko adaptować się do technicznych zmian. W ostatecznym rozrachunku wszystkie tego typu inwestycje podejmowane przez znajdujące się w ślepym zaułku przedsiębiorstwo, skutkują stratami zasobów, ponieważ nie przynoszą oczekiwanych wyników. Jest to efekt braku zrozumienia sposobu działania wdrażanych rozwiązań – w tym wypadku, dynamicznej i nieprzewidywalnej generatywnej sztucznej inteligencji.
6 zasad efektywnego wdrażania AI w firmie
Planując wdrożenie generatywnej sztucznej inteligencji w przedsiębiorstwie, ekspert Progress zaleca:
Wskazówki te stanowią solidny punkt wyjścia dla procesu wdrażania generatywnej sztucznej inteligencji w firmie.
Źródło: Progress
Zaplanowanie firmowej strategii w kontekście generatywnej sztucznej inteligencji nie jest łatwym zadaniem. Technologia ta została zaprojektowana tak, aby ewoluować i zmieniać się w zawrotnym, nienotowanym dotąd tempie. Mechanizmy te mają zdolność do samouczenia się, dzięki czemu każdy kolejny model Gen AI jest lepszy względem poprzednich generacji. Postępy generatywnej sztucznej inteligencji mogą być mierzone w miesiącach, tygodniach, dniach, a nawet minutach. Firmy muszą być tego świadome podczas tworzenia strategii obejmujących AI, aby nie ograniczyć się do korzystania z rozwiązań, które wkrótce staną się przestarzałe.
Elastyczność – klucz do ciągłego doskonalenia
Metodyka zwinna to taktyka zarządzania projektami IT polegająca na podzieleniu procesu dostarczania oprogramowania na krótkie fazy, nazywane sprintami lub iteracjami. W okresie jednego sprintu, który przeważnie trwa około dwóch tygodni, zespół programistyczny ma do osiągnięcia kilka konkretnych celów, a jego członkowie regularnie naradzają się ze sobą w celu sprawdzenia postępów oraz omówienia ewentualnych trudności. Planowanie każdej iteracji wymaga regularnych retrospekcji pod kątem działania oprogramowania, co pozwala na identyfikowanie obszarów wymagających poprawy. Analogiczna taktyka sprawdza się także w kontekście wdrażania sztucznej inteligencji do struktur firmy.
Implementując AI do struktur przedsiębiorstwa, warto zacząć od stopniowych, niewielkich zmian w np. wewnętrznych procesach biznesowych. Podejście to gwarantuje większą elastyczność niż wieloetapowe plany skomplikowanych wdrożeń. Pozwala na dynamiczną ocenę otrzymywanych efektów, wprowadzanie modyfikacji oraz planowanie kolejnych kroków z uwzględnieniem najbardziej aktualnych potrzeby firmy – wyjaśnia Philip Miller, starszy menedżer ds. marketingu produktów AI w Progress, dostawcy rozwiązań do tworzenia aplikacji biznesowych, wdrażania ich i zarządzania nimi.
Co więcej, podejście to nie wyklucza otrzymania większych, długoterminowych efektów. Z czasem nawet niewielkie zmiany mogą doprowadzić do znaczących korzyści, takich jak obniżenie firmowych kosztów czy ogólna poprawa jakości produktu. Nie chodzi więc o całkowite odrzucenie idei długoterminowych korzyści, ale o zrozumienie, że ścieżka do ich osiągnięcia może być nieliniowa oraz wymaga zwinnej, adaptacyjnej strategii – dodaje ekspert Progress.
Ślepy zaułek cyfryzacji
Przedsiębiorstwa, wdrażając jakąkolwiek nowe rozwiązania, mają w zwyczaju spodziewać się dużych korzyści. Ze względu na ten fakt planują wieloletnie i wieloetapowe procesy ich implementacji, obejmujące wielu interesariuszy. Rozwiązanie to nie sprawdzi w kontekście AI. Paradoksalnie, może ono znacznie ograniczyć korzyści, którymi mogłaby cieszyć się firma przyjmując metodykę zwinną. Innymi słowy, zbyt skomplikowane, statyczne plany wdrożeniowe mogą sprawić, że przedsiębiorstwo wpadnie w tzw. ślepy zaułek cyfryzacji. Firma znajdująca się w tej sytuacji doświadcza zastoju w procesie wprowadzania innowacji, ponieważ jej projekty stają się przestarzałe jeszcze przed ich ukończeniem. Z tego powodu, traci ona swoją konkurencyjność na korzyść innych podmiotów, które potrafią szybko adaptować się do technicznych zmian. W ostatecznym rozrachunku wszystkie tego typu inwestycje podejmowane przez znajdujące się w ślepym zaułku przedsiębiorstwo, skutkują stratami zasobów, ponieważ nie przynoszą oczekiwanych wyników. Jest to efekt braku zrozumienia sposobu działania wdrażanych rozwiązań – w tym wypadku, dynamicznej i nieprzewidywalnej generatywnej sztucznej inteligencji.
6 zasad efektywnego wdrażania AI w firmie
Planując wdrożenie generatywnej sztucznej inteligencji w przedsiębiorstwie, ekspert Progress zaleca:
- Zacząć od małych projektów – Za priorytet należy uznać kwestie, których rozwiązanie, za pośrednictwem implementacji AI, możliwe będzie w ciągu kilku tygodni lub miesięcy. Nie należy koncentrować się zaś na projektach potencjalnie wieloletnich.
- Postawienie na metodykę zwinną – Elastyczność zapewniana przez to podejście jest kluczowa w kontekście wdrażania generatywnej sztucznej inteligencji. Na przykład, jeśli początkowo wybrany model GenAI nie dostarcza właściwych odpowiedzi lub halucynuje, częste retrospekcje pozwolą na szybkie wykrycie i zbadanie tego problemu.
- Używanie więcej niż jednego modelu generatywnej sztucznej inteligencji – Mechanizmy te szybko ewoluują. Warto więc mieć możliwość porównania możliwości rożnych modeli.
- Przygotowanie firmowego stosu technicznego pod Gen AI – Musi on być zdolny do ewoluowania wraz z generatywną sztuczną inteligencją. Na przykład, platforma zarządzania danymi, za pośrednictwem której firma będzie udostępniać zasoby AI, musi być skalowalna, bezpieczna i elastyczna.
- „Zapoznanie” generatywnej sztucznej inteligencji z firmowymi danymi – Publicznie dostępne modele Gen AI nie są szkolone na podstawie zastrzeżonych, prywatnych zasobów przedsiębiorstwa. W interesie firmy jest znalezienie sposobu na bezpieczne dostarczenie swoich danych mechanizmom generatywnej sztucznej inteligencji, aby mogła ona zapewniać dokładniejsze odpowiedzi na kierowane do niej zapytania. W tym celu przydatna okaże się technika RAG (generowanie przez Gen AI treści wzbogacone o źródła).
- Upewnienie się, że dostarczane Gen AI dane są wysokiej jakości – Nawet najlepszy model generatywnej sztucznej inteligencji nie będzie dostarczał zadowalających wyników, jeśli zostanie wyposażony w zaszumione, źle wyselekcjonowane zasoby. Kluczowe jest posiadanie platformy zarządzania danymi, która może modelować treści oraz dostosowywać je do konkretnych aplikacji.
Wskazówki te stanowią solidny punkt wyjścia dla procesu wdrażania generatywnej sztucznej inteligencji w firmie.
Źródło: Progress
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
