| REKLAMA |
 |
A blueprint for creating value through AI-driven transformation”. Największym wyzwaniem w trakcie wdrażania AI w przemyśle pozostaje jakość i integracja danych, luka kompetencyjna oraz obawy pracowników wobec zmian.
Od automatyzacji do transformacji
Globalny przemysł produkcyjny w dużej mierze przekroczył etap pilotażowych wdrożeń rozwiązań opartych na AI. Obecnie liderzy rynku przechodzą do fazy, w której sztuczna inteligencja jest trwale osadzona w strukturach operacyjnych. AI staje się częścią codziennej pracy zespołów integrując się z systemami zarządzania produkcją (ang. Manufacturing Execution Systems, MES), robotyką przemysłową czy cyfrowymi bliźniakami (ang. digital twins).
W efekcie przedsiębiorstwa o wyższym poziomie dojrzałości technologicznej rozwijają zaawansowane zastosowania AI, inwestując w inteligentne ekosystemy produkcyjne, przekształcając modele biznesowe i rozszerzając ofertę o usługi oparte na danych – takich jak Product-as-a-Service.
W polskim przemyśle dostrzegamy dużą różnorodność podejść – są firmy rodzinne, które dopiero zaczynają swoją przygodę z automatyzacją, jak i globalni gracze, którzy testują zaawansowane rozwiązania AI w swoich centrach kompetencyjnych. Wyzwania są jednak często podobne: brak interoperacyjności systemów, ograniczona dostępność danych produkcyjnych w czasie rzeczywistym i niedobór kompetencji cyfrowych na poziomie operacyjnym. Z drugiej strony rosnące oczekiwania związane z dekarbonizacją, zwiększającymi się kosztami energii i niepewnością łańcuchów dostaw sprawiają, że inwestycje w AI mogą być nie tylko szansą na wzrost, ale też koniecznym warunkiem przetrwania i konkurencyjności na rynku – mówi Anna Sińczuk, Partner w Dziale Doradztwa Podatkowego, Lider doradców dla branży produkcyjnej w KPMG w Polsce.
Szybsze podejmowanie decyzji, mniejsze ryzyko biznesowe i redukcja kosztów
Wyniki badania pokazują, że sztuczna inteligencja w przemyśle produkcyjnym przynosi przede wszystkim korzyści operacyjne. Respondenci najczęściej wskazywali na szybsze podejmowanie decyzji opartych na danych (42%), lepszą zgodność regulacyjną i redukcję ryzyk (37%) oraz wzrost efektywności i obniżenie kosztów (36%). Znacznie rzadziej ankietowani wskazywali na rozwój nowych produktów czy zdobycie przewagi konkurencyjnej (po 23%), co sugeruje, że w produkcji przemysłowej AI jest dziś wykorzystywana głównie jako narzędzie usprawniające procesy, a nie jako katalizator innowacji. To pokazuje, że wiele firm wciąż stoi przed szansą przekształcenia AI z rozwiązania operacyjnego w element przewagi strategicznej.
Wdrażaniu AI nadal towarzyszą istotne wyzwania. 56% globalnych światowych producentów zmaga się z jakością i integracją danych, a 40% wskazuje na lukę kompetencyjną i opór wobec zmian. W odpowiedzi na te wyzwania, 80% organizacji z sektora produkcyjnego inwestuje w rozwój kompetencji pracowników, m.in. poprzez szkolenia z zakresu AI.
Wdrażanie sztucznej inteligencji w przemyśle przestało być innowacją – to dziś strategiczna konieczność. AI nie tylko automatyzuje zadania, ale umożliwia podejmowanie decyzji w czasie rzeczywistym, co przekłada się na realne korzyści: większą elastyczność, lepsze prognozowanie i optymalizację produkcji. Kluczowe znaczenie ma jednak jakość danych – bez spójnej, zintegrowanej infrastruktury nawet najbardziej zaawansowane modele AI nie zrealizują swojego potencjału. Dlatego tak ważne jest, by firmy budowały kompetencje nie tylko w obszarze technologii, ale też zarządzania danymi i zmianą organizacyjną. W Polsce obserwujemy duże zainteresowanie AI wśród producentów działających w sektorze motoryzacyjnym, FMCG czy przemyśle ciężkim. Jednak często towarzyszy temu podejście punktowe, ograniczone do pojedynczych wdrożeń, np. predykcyjnego utrzymania ruchu. Przed nami jeszcze sporo pracy w obszarze budowania zaufania do algorytmów, przełamywania silosów organizacyjnych oraz inwestycji w nowoczesne platformy danych – mówi Leszek Ortyński, Dyrektor, Lider ds. AI i Data Science w KPMG w Polsce.
Źródło: KPMG
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
