| REKLAMA |
 |
Wiele osób ma tendencję do traktowania odpowiedzi podsuwanych przez modele językowe jako prawdy objawione. Sporym problemem są halucynacje, czyli podawanie zmyślonych faktów. Informacje te powinny być więc zweryfikowane w drugim źródle, zwłaszcza gdy dotyczą naszego biznesu. To oczywiście wymaga dodatkowej pracy, ale oszczędzony czas i tak jest znaczny.
Strategia wdrażania AI w organizacji – po co i dlaczego
Ten przykład pokazuje, że warto jednak stworzyć strategię wdrażania AI w firmie, nawet, a zwłaszcza jeśli pracownicy używają jej spontanicznie. Chodzi nie tylko o model wdrażania poszczególnych narzędzi w czasie i szkolenia pracowników, ale również o wyznaczenie ram i zasad używania narzędzi opartych na sztucznej inteligencji. Ma to na celu uniknięcie typowych kłopotów nieautoryzowanego używania: nadużycie praw autorskich, wprowadzenie w błąd odbiorców, narażenie na ryzyko wrażliwych danych. Pamiętajmy, że wprowadzanie do modeli językowych informacji dotyczących naszej firmy, w jakiś sposób kształtuje jej wizerunek, bo te same informacje mogą następnie wypłynąć, gdy inny użytkownik zada podobne pytanie.
Inny problem to błędne lub „kulawe” automatyczne tłumaczenia z innych języków czy treść maili, które brzmią sztucznie, nieautentycznie, są napisane w tonie nieprzystającym do ogólnego wizerunku firmy. Zachwyceni możliwościami, jakie daje AI, nie zauważamy, że w nadmiarze prowadzi to do tworzenia coraz bardziej powtarzalnych treści, podobnych do już istniejących, tracąc możliwość wyróżnienia się na tle konkurencji. Szkolenie pracowników w zakresie AI powinno więc dotyczyć nie tylko samej sprawności obsługi, ale przede wszystkim odpowiedzialnego korzystania z dostępnych narzędzi.
AI w firmie? Tak, ale określ zasady
Zasady pracy z AI wyznaczone przez pracodawcę powinny regulować takie kwestie jak lista dostępnych dopuszczonych programów i narzędzi – optymalnie z firmowym abonamentem. W płatnych wersjach dla firm wprowadzone do modelu językowego dane nie są wykorzystywane do dalszego trenowania modelu, a administrator ma dostęp do historii działań poszczególnych użytkowników, co daje większą kontrolę nad wprowadzonymi danymi. Zawsze jednak bezwzględną zasadą powinien być zakaz wprowadzania danych osobowych czy finansowych, fragmentów umów czy innych dokumentów strategicznych i poufnych.
Inną zasadą może być obowiązek nadzorowania treści produkowanych przez AI i finalne autoryzowanie ich przez człowieka. To szczególnie ważne, jeśli na podstawie analiz przeprowadzonych z użyciem sztucznej inteligencji podejmowane są istotne decyzje biznesowe – by uniknąć potem tłumaczenia „zrobiliśmy tak, bo tak zaleciła sztuczna inteligencja” w sytuacji, gdy te decyzje okazały się błędne.
Wprowadzenie takich zasad należy już nie tylko do kanonu dobrych praktyk, ale jest też obowiązkiem prawnym. Dlaczego? Europejski AI Act mówi o obowiązku zapewnienia pracownikom kompetencji związanych ze sztuczną inteligencją, poprzez uświadomienie im ryzyk, jakie mogą wiązać się z korzystaniem z AI. Wyciek wrażliwych informacji lub popełnienie błędów o poważnych konsekwencjach właśnie do takich ryzyk należy. Stworzenie procedur pracy z AI jest wiec wymogiem, który może dotyczyć każdej firmy, bo w każdej organizacji mogą się znaleźć osoby korzystające z narzędzi sztucznej inteligencji.
Nieuprawnione stosowanie AI grozi karą finansową
AI jest coraz dokładniej regulowana prawnie – w Europie głównym dokumentem jest w tej kwestii EU AI Act. Organizacja powinna mieć więc pewność, że jej model pracy ze sztuczną inteligencją nie łamie prawa. Drastycznym przykładem mogą być programy służące do rekrutacji pracowników lub kandydatów na uczelnie, które stosują mechanizmy dyskryminacyjne. W określonych przypadkach można je zaliczyć do zakazanych praktyk sztucznej inteligencji, o których mówi AI Act. Zakazane praktyki obejmują m.in. oddziaływania na emocje poprzez stosowanie manipulacji i praktyk podprogowych, służących wprowadzeniu w błąd lub wymuszeniu określonych zachowań. Wykluczone jest także prowadzenie dyskryminującego scoringu.
Za zakazane praktyki AI Act przewiduje karę finansową do 7 proc. obrotu firmy lub do 35 milionów euro (w zależności od tego, która kwota jest wyższa). To dobitnie pokazuje, że odpowiedzialne podejście do AI to nie wybór, lecz obowiązek. Jej wdrażanie po omacku, bez strategii ryzykuje nie tylko finanse firmy, ale przede wszystkim utratę wiarygodności i zaufania klientów.
Źródło: ADP
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
