| REKLAMA |
 |
AI w IT: zjawisko, które dojrzewa
W zespołach programistycznych narzędzia oparte na AI znajdują zastosowanie nie wtedy, gdy są dostępne, lecz wtedy, gdy przynoszą mierzalną wartość. Kryteria wdrożenia są jednoznaczne: poprawa jakości kodu, redukcja nakładu pracy przy zadaniach powtarzalnych lub wsparcie w procesach, które w klasycznym modelu są kosztowne czasowo i zasobowo.
AI sprawdza się tam, gdzie środowisko pracy wymaga powtarzalności, zgodności z wewnętrznymi standardami i elastyczności – bez ingerencji w architekturę. Nie chodzi o to, żeby automatyzować wszystko, co się da. Kluczowe jest określenie miejsc, w których AI rzeczywiście przynosi wartość: zmniejsza nakład pracy, podnosi jakość i pozwala szybciej przechodzić przez etapy, które normalnie są czasochłonne lub obarczone dużym ryzykiem błędów – mówi Marcin Maciejczyk, Head of GDC Packaged Based Solutions Practice w Capgemini Polska.
Trzy obszary zastosowania AI w praktyce
AI w środowiskach IT funkcjonuje dziś jako zestaw wyspecjalizowanych narzędzi przypisanych do konkretnych ról – wspierających osoby w roli deweloperów, optymalizujących procesy projektowe lub wspomagających użytkownika końcowego. Taki podział eliminuje chaos wdrożeniowy i pozwala precyzyjnie dobrać rozwiązania do realnych potrzeb organizacji. Poniżej – trzy typowe scenariusze wykorzystania:
1. Wsparcie codziennej pracy programistów i programistek
Zastosowania AI, które w pierwszej kolejności trafiają na biurka osób kodujących, to narzędzia skoncentrowane na jakości kodu, zgodności z konwencjami oraz poprawie wydajności. Przykładem jest ABAP Gen-AI QUALITY TOOL - rozwiązane Capgemini dedykowane dla systemów SAP on-premise, które korzysta z promptów przygotowanych przez programistę, by modyfikować kod zgodnie z firmowymi i biznesowymi wytycznymi. Narzędzie działa niezależnie od konkretnego modelu LLM, zachowując pełną kontrolę. Co ważne, umożliwia również użytkownikowi definiowanie własnych zapytań bez ingerencji w kod. Efekty? Lepsza struktura kodu, zgodność ze standardami i nauka nowoczesnych technik ABAP w trakcie pracy.
2. Automatyzacja projektów i modernizacji
AI wspiera również zespoły projektowe – zwłaszcza tam, gdzie skala operacji przekracza możliwości manualnego działania. Przykładowo, GENAI Enhanced Mass Maintenance Tool automatyzuje procesy czyszczenia i aktualizacji danych podstawowych w SAP, bez konieczności pisania sztywnych reguł walidacyjnych. Z pomocą predefiniowanych promptów wykrywa nieścisłości, usuwa duplikaty i analizuje treść rekordów, umożliwiając real-time walidację nawet przy dużym obciążeniu. Efektem jest większa dokładność danych i odciążenie konsultantów migracyjnych.
Z kolei projekt SAP Code Migration powered by GenRevive koncentruje się na automatyzacji modernizacji środowisk – przepisuje starszy kod do nowych standardów SAP ABAP. Wsparcie agentów GenAI sprawia, że migracja staje się procesem zautomatyzowanym, a nie ręcznie zarządzanym przedsięwzięciem.
3. Wsparcie użytkownika końcowego i serwisu
AI może również działać po stronie użytkownika – wspomagając obsługę zgłoszeń i automatyzując zadania utrzymaniowe. Przykładem jest narzędzie opracowane z myślą o miejskich spółkach infrastrukturalnych: City Issues Reporting and Resolution System Empowered by GenAI. Dzięki lokalnie wdrożonej AI, system automatycznie klasyfikuje i priorytetyzuje zgłoszenia mieszkańców, informuje w czasie rzeczywistym o ich statusie i wspiera alokację zasobów serwisowych. Efekt: krótszy czas reakcji i większe zaufanie między instytucją a użytkownikiem końcowym.
Infrastruktura i bezpieczeństwo: architektura, która nie przeszkadza
Jednym z wyzwań przy wdrażaniu narzędzi opartych na AI w środowiskach enterprise jest zapewnienie zgodności z politykami bezpieczeństwa i architekturą systemową. Rozwiązania wbudowane w chmurowe platformy usługowe nie zawsze odpowiadają wymaganiom firm działających w modelu on-premise – szczególnie tam, gdzie kontrola nad danymi i dostępem do modeli językowych jest kluczowa.
Odpowiedzią na te potrzeby jest m.in. SAP BTP on-prem LLMs Bridge – rozwiązanie umożliwiające integrację lokalnie hostowanych modeli językowych z platformą SAP BTP. Narzędzie pozwala eksponować modele jako dynamiczne i bezpieczne API, co umożliwia ich wykorzystanie w innych projektach CAPM bez potrzeby ręcznej integracji. Obsługa dostępu, automatyczne zarządzanie instancjami i możliwość tuningu modeli zapewniają nie tylko bezpieczeństwo, ale też pełną kontrolę po stronie organizacji. Kluczową zaletą jest też możliwość równoległego użycia wielu modeli LLM, z dopasowaniem do potrzeb konkretnych zespołów lub projektów.
To rozwiązanie nie tylko zabezpiecza przed ryzykiem związanym z nieautoryzowanym wykorzystaniem danych, ale też usprawnia komunikację między działami, które mogą korzystać z AI w sposób spójny i skalowalny.
Granice automatyzacji: odpowiedzialność i praktyka
Wraz z upowszechnianiem się narzędzi opartych na dużych modelach językowych rośnie znaczenie zgodności z wewnętrznymi politykami organizacji oraz bezpieczeństwa operacyjnego. Publicznie dostępne rozwiązania mogą być szybkie i wygodne, ale bez kontroli nad przepływem danych stanowią potencjalne zagrożenie.
Technologia nie zastąpi dobrych praktyk. Automatyzacja przynosi korzyści tylko wtedy, gdy towarzyszy jej higiena pracy – od ograniczania pracy na danych produkcyjnych, przez świadome generowanie danych testowych, aż po zarządzanie dostępem do modeli językowych – zaznacza Marcin Kwiatkowski, SaaS Platform Architect w Capgemini Polska.
To właśnie te elementy – nie same narzędzia – przesądzają o tym, czy wdrożenie AI poprawia jakość i bezpieczeństwo, czy otwiera nowe ryzyka. W dojrzałych organizacjach automatyzacja to proces techniczny i kulturowy zarazem.
Skuteczne wdrażanie AI w środowiskach IT nie polega na maksymalizacji automatyzacji, lecz na precyzyjnym dopasowaniu narzędzi do konkretnych zadań i wymagań infrastrukturalnych. Rozwiązania osadzone w architekturze SAP pokazują, że możliwe jest połączenie elastyczności z kontrolą, automatyzacji z bezpieczeństwem, innowacyjności z operacyjną przewidywalnością. W dojrzałych zespołach technologia nie wyprzedza procesu – wspiera go tam, gdzie jest to uzasadnione i wdrażane z pełną świadomością ryzyk oraz celów.
Źródło: Capgemini
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
