| REKLAMA |
 |
Cyberprzestępcy wciąż sceptyczni wobec GenAI
Podczas badania forów hakerskich analitycy z zespołu Sophos X-Ops zaobserwowali, że wielu cyberprzestępców pozostaje sceptycznie nastawionych do GenAI. Liczba dyskusji na ten temat – w porównaniu z „tradycyjnymi” wątkami, takimi jak złośliwe oprogramowanie czy Access-as-a-Service – jest ograniczona. Badacze zaobserwowali jednak niewielką, ale znaczącą zmianę w sposobie wykorzystania AI przez cyberprzestępców. Mimo utrzymującego się sceptycyzmu, niektórzy hakerzy wykorzystują AI do automatyzacji prostych zadań, takich jak projektowanie fałszywych witryn i redagowanie wiadomości do masowej wysyłki czy analiza danych. W cyberprzestępczym podziemiu może więc istnieć rynek na niektóre zastosowania GenAI, ale prawdopodobnie będą to przede wszystkim narzędzia oszczędzające hakerom czas, a nie ułatwiające tworzenie nowych zagrożeń.
Działy IT obawiają się luk i redukcji zatrudnienia
Modele deep learning mogą w ułamku sekundy identyfikować złośliwe pliki, zaś GenAI – tworzyć podsumowanie incydentów czy zalecać analitykowi kolejne kroki do podjęcia. Jednak niskiej jakości lub niewłaściwie wdrożone modele sztucznej inteligencji mogą wprowadzić też znaczne ryzyko dla cyberbezpieczeństwa firm. Dostrzegają to kierownicy działów IT: jak wskazuje badanie Sophos, aż 89% z nich wyraża obawy, że potencjalne luki w narzędziach GenAI stosowanych w cyberbezpieczeństwie mogą zaszkodzić ich firmie. Przedsiębiorstwa zdają sobie również sprawę z konsekwencji nadmiernego polegania na AI. 84% badanych jest zaniepokojonych wynikającą z tego presją na redukcję zatrudnienia specjalistów ds. cyberbezpieczeństwa (42% jest bardzo zaniepokojonych). 87% wyraża obawy związane z wynikającym z tego rozmyciem odpowiedzialności za cyberbezpieczeństwo.
Firmy „nie wiedzą, czego nie wiedzą”
Eksperci Sophos wskazują, że wiele firm może nie posiadać wystarczającej wiedzy do rzetelnej oceny dopuszczalnego poziomu ryzyka. Niemal wszystkie badane przedsiębiorstwa deklarują, że dokonują oceny procesów i kontroli zabezpieczeń wykorzystywanych w rozwoju narzędzi GenAI. Wymaga to jednak zaawansowanego poziomu wiedzy na temat sztucznej inteligencji oraz przejrzystości ze strony dostawców, ci zaś rzadko udostępniają pełne procesy wdrażania rozwoju GenAI, a zespoły IT mają ograniczony wgląd w najlepsze praktyki w zakresie tworzenia AI.
GenAI receptą na wypalenie zawodowe, ale w mniejszych firmach
Korzyści, jakie firmy chcą osiągnąć poprzez wdrożenie AI w obszarach dotyczących cyberbezpieczeństwa, różnią się w zależności od ich wielkości, a więc i odmiennych wyzwań, z którymi się one mierzą. Największe przedsiębiorstwa (zatrudniające ponad 1000 osób) skupiają się głównie na zwiększaniu poziomu ochrony. Podmioty zatrudniające od 100 do 249 pracowników – na poprawie wyników biznesowych. Natomiast mniejsze firmy (50-99 pracowników) liczą przede wszystkim na ograniczenie zjawiska wypalenia zawodowego. W ujęciu ogólnym aspekt ten uplasował się najniżej na liście priorytetów. Tak duża różnica może wynikać z faktu, że braki kadrowe oraz nieobecność pracowników są bardziej dotkliwe dla mniejszych przedsiębiorstw.
Jak podkreślają eksperci Sophos, firmy powinny też patrzeć na sztuczną inteligencję przez pryzmat człowieka – skoncentrować się na tym, jak AI może wspierać pracowników, zajmując się niskopoziomowymi, powtarzalnymi zadaniami i dostarczając im szczegółowych informacji. W sytuacji, gdy na całym świecie brakuje specjalistów ds. cyberbezpieczeństwa, sztuczna inteligencja może być pomocna zwłaszcza w ograniczaniu ich rotacji.
Źródło: Sophos
Podczas badania forów hakerskich analitycy z zespołu Sophos X-Ops zaobserwowali, że wielu cyberprzestępców pozostaje sceptycznie nastawionych do GenAI. Liczba dyskusji na ten temat – w porównaniu z „tradycyjnymi” wątkami, takimi jak złośliwe oprogramowanie czy Access-as-a-Service – jest ograniczona. Badacze zaobserwowali jednak niewielką, ale znaczącą zmianę w sposobie wykorzystania AI przez cyberprzestępców. Mimo utrzymującego się sceptycyzmu, niektórzy hakerzy wykorzystują AI do automatyzacji prostych zadań, takich jak projektowanie fałszywych witryn i redagowanie wiadomości do masowej wysyłki czy analiza danych. W cyberprzestępczym podziemiu może więc istnieć rynek na niektóre zastosowania GenAI, ale prawdopodobnie będą to przede wszystkim narzędzia oszczędzające hakerom czas, a nie ułatwiające tworzenie nowych zagrożeń.
Działy IT obawiają się luk i redukcji zatrudnienia
Modele deep learning mogą w ułamku sekundy identyfikować złośliwe pliki, zaś GenAI – tworzyć podsumowanie incydentów czy zalecać analitykowi kolejne kroki do podjęcia. Jednak niskiej jakości lub niewłaściwie wdrożone modele sztucznej inteligencji mogą wprowadzić też znaczne ryzyko dla cyberbezpieczeństwa firm. Dostrzegają to kierownicy działów IT: jak wskazuje badanie Sophos, aż 89% z nich wyraża obawy, że potencjalne luki w narzędziach GenAI stosowanych w cyberbezpieczeństwie mogą zaszkodzić ich firmie. Przedsiębiorstwa zdają sobie również sprawę z konsekwencji nadmiernego polegania na AI. 84% badanych jest zaniepokojonych wynikającą z tego presją na redukcję zatrudnienia specjalistów ds. cyberbezpieczeństwa (42% jest bardzo zaniepokojonych). 87% wyraża obawy związane z wynikającym z tego rozmyciem odpowiedzialności za cyberbezpieczeństwo.
W przypadku narzędzi bazujących na generatywnej sztucznej inteligencji powinniśmy kierować się zasadą „ufaj, ale sprawdzaj”. Warto pamiętać, że nie nauczyliśmy maszyn myśleć – daliśmy im jedynie kontekst, aby sprawniej przetwarzały duże ilości danych. Potencjał tych narzędzi w usprawnianiu zadań związanych z cyberbezpieczeństwem jest ogromny, jednak by w pełni go wykorzystać, niezbędny jest właściwy nadzór oraz zrozumienie sposobu ich działania – wyjaśnia Chester Wisniewski, dyrektor ds. technologii w firmie Sophos.
Firmy „nie wiedzą, czego nie wiedzą”
Eksperci Sophos wskazują, że wiele firm może nie posiadać wystarczającej wiedzy do rzetelnej oceny dopuszczalnego poziomu ryzyka. Niemal wszystkie badane przedsiębiorstwa deklarują, że dokonują oceny procesów i kontroli zabezpieczeń wykorzystywanych w rozwoju narzędzi GenAI. Wymaga to jednak zaawansowanego poziomu wiedzy na temat sztucznej inteligencji oraz przejrzystości ze strony dostawców, ci zaś rzadko udostępniają pełne procesy wdrażania rozwoju GenAI, a zespoły IT mają ograniczony wgląd w najlepsze praktyki w zakresie tworzenia AI.
GenAI receptą na wypalenie zawodowe, ale w mniejszych firmach
Korzyści, jakie firmy chcą osiągnąć poprzez wdrożenie AI w obszarach dotyczących cyberbezpieczeństwa, różnią się w zależności od ich wielkości, a więc i odmiennych wyzwań, z którymi się one mierzą. Największe przedsiębiorstwa (zatrudniające ponad 1000 osób) skupiają się głównie na zwiększaniu poziomu ochrony. Podmioty zatrudniające od 100 do 249 pracowników – na poprawie wyników biznesowych. Natomiast mniejsze firmy (50-99 pracowników) liczą przede wszystkim na ograniczenie zjawiska wypalenia zawodowego. W ujęciu ogólnym aspekt ten uplasował się najniżej na liście priorytetów. Tak duża różnica może wynikać z faktu, że braki kadrowe oraz nieobecność pracowników są bardziej dotkliwe dla mniejszych przedsiębiorstw.
Wiele firm dostrzega korzyści z wdrażania AI, wykorzystując sztuczną inteligencję jako „pomocnika” dla swoich specjalistów ds. bezpieczeństwa. Umożliwia to m.in. zwiększenie zdolności do selekcji alertów bezpieczeństwa czy ustalania priorytetów działań. Jednocześnie należy jednak pamiętać także o prywatności i zgodności z przepisami. Większość przedsiębiorstw będzie korzystać z AI za pośrednictwem usług hostowanych w chmurze od takich firm jak OpenAI, Anthropic, Perplexity, a teraz DeepSeek. Bardzo ważne jest, aby zapoznać się z warunkami umowy dotyczącymi sposobu i miejsca przetwarzania danych. Ostatecznie dotrzymanie obowiązków wynikających z RODO spoczywa zarówno na firmie zamawiającej usługi, jak i na tych, którzy je świadczą – podkreśla Chester Wisniewski.
Jak podkreślają eksperci Sophos, firmy powinny też patrzeć na sztuczną inteligencję przez pryzmat człowieka – skoncentrować się na tym, jak AI może wspierać pracowników, zajmując się niskopoziomowymi, powtarzalnymi zadaniami i dostarczając im szczegółowych informacji. W sytuacji, gdy na całym świecie brakuje specjalistów ds. cyberbezpieczeństwa, sztuczna inteligencja może być pomocna zwłaszcza w ograniczaniu ich rotacji.
Źródło: Sophos
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
