| REKLAMA |
 |
Czym jest customer-specific AI i czym różni się od generycznej AI
Customer-specific AI to podejście, w którym sztuczna inteligencja jest kształtowana przez realia konkretnej organizacji: jej dane, procesy, reguły, polityki, a przede wszystkim — przez rzeczywiste interakcje z klientami. Nie chodzi o „kolejne narzędzie AI”, tylko o inteligencję, która rozumie, jak firma działa w praktyce, gdzie ma wyjątki, jakie ma ograniczenia operacyjne i jak podejmuje decyzje w różnych scenariuszach.
W odróżnieniu od modeli generycznych, które operują na uśrednionych wzorcach i często nie potrafią wiarygodnie interpretować niuansów, customer-specific AI:
- rozpoznaje powtarzalne typy sporów, reklamacji czy wyjątków w obsłudze,
- uwzględnia lokalne różnice (region, kanał, polityki),
- uczy się na historycznych rozstrzygnięciach i konsekwencjach decyzji,
- działa „w procesie”, a nie obok procesu - klasyfikuje zdarzenia, podsuwa kontekst i rekomenduje kolejne kroki.
To ważne także z perspektywy odpowiedzialności: w tym ujęciu AI nie zastępuje człowieka, tylko wzmacnia jego osąd. Jej zadaniem jest przejąć ciężar złożoności i powtarzalności, a ludziom zostawić decyzje tam, gdzie liczy się interpretacja i odpowiedzialność.
Dlaczego trafność wygrywa z „surową inteligencją” w decyzjach customer-facing
Im mocniej AI wpływa na decyzje dotyczące klientów, tym mniej liczy się ogólna „mądrość” modelu, a bardziej trafność w konkretnym kontekście. W środowiskach pełnych wyjątków generyczne modele często nie mają wystarczającej wiedzy o tym, jak wygląda praktyka operacyjna danej firmy.
Customer-specific AI jest projektowana właśnie po to, aby te konteksty rozumieć: widzi typowe punkty sporne, rozpoznaje bottlenecks w rozwiązywaniu spraw i potrafi podpowiedzieć ścieżkę, która jest zgodna z zasadami organizacji. W przywołanym materiale pojawia się też obserwacja, że AI pomaga firmom adresować wyzwania związane z klientami, w tym poprawę zaangażowania (w tekście wskazano 36% badanych firm w raporcie „Value of AI”).
Skalowanie złożoności bez utraty kontroli
Największą przewagą customer-specific AI jest to, że działa tam, gdzie procesy rosną szybciej niż możliwości ręcznej obsługi. Zwroty, reklamacje, spory, roszczenia czy wyjątki serwisowe przechodzą przez wiele systemów, reguł i decyzji, a jednocześnie muszą pozostać spójne, audytowalne i przewidywalne.
Customer-specific AI skaluje takie środowiska w sposób kontrolowany: wspiera spójność rozstrzygnięć, porządkuje dokumenty i kontekst, a także usprawnia routing spraw - bez „rozmywania” odpowiedzialności i bez utraty kontroli nad tym, dlaczego dana decyzja została zaproponowana.
Od teorii do praktyki: gdzie customer-specific AI pokazuje efekt
W materiale źródłowym opisano przykład dużej europejskiej organizacji produkcyjno-konsumenckiej, która usprawniła zarządzanie sporami, zwrotami i wymianami. Wdrożenie AI trenowanej na własnych danych (historyczne spory, dane zamówień, reguły cenowe i workflow rozstrzygnięć) pozwoliło automatycznie klasyfikować zgłoszenia, podsuwać dokumentację i generować rekomendacje zgodne z wcześniejszymi wynikami oraz politykami. Jednocześnie podkreślono, że system rozwija się wraz ze zmianami polityk i zachowań klientów, wzmacniając pracę ludzi zamiast ją zastępować.
To ważny sygnał: customer-specific AI ma największy sens tam, gdzie skala jest duża, a wyjątki są normą - bo właśnie wtedy „same narzędzia” przestają wystarczać.
Transformacja w supply chain: bez jasności celu i zaufania nie ma efektu
Drugi materiał podkreśla, że transformacja łańcucha dostaw działa tylko wtedy, gdy jest oparta na klarowności: trzeba umieć nazwać problem, określić wartość i zdefiniować oczekiwane rezultaty. Kupowanie technologii „bo jest modna” nie dowozi efektu.
Pojawia się też kluczowa teza: AI jest tak dobra, jak sieć danych, na której pracuje - a duża część danych potrzebnych do inteligentnych łańcuchów dostaw znajduje się poza organizacją. Z tego wynika prosty wniosek: jeśli AI ma być osadzona w procesach (a customer-specific AI właśnie to robi), organizacja musi myśleć nie tylko o modelu, ale o danych, standardach współpracy i zaufaniu.
W tym samym duchu pojawia się wątek standaryzacji: przesadna customizacja spowalnia, ale „one-size-fits-all” też nie działa. Dojrzałe podejście polega na standaryzowaniu tego, co daje skalę i spójność, oraz zachowaniu elastyczności tam, gdzie tworzy ona realną wartość.
Dlaczego „następna faza AI” to embedded intelligence, a nie stand-alone narzędzia
Oba materiały spotykają się w jednym punkcie: AI rośnie tam, gdzie jest wbudowana w proces i rozliczana z efektu, a nie uruchamiana jako osobne narzędzie. W obsłudze klienta oznacza to decyzje trafne i spójne. W supply chain - odporność, widoczność i wpływ na doświadczenie klienta, rozumiane jako terminowość, przewidywalność i przejrzystość.
W 2026 roku przewagę budują organizacje, które inwestują w inteligencję rozumiejącą ich własny biznes - i traktują AI jako element architektury procesu, a nie „warstwę czatu” doczepioną do operacji.
FAQ
Czy customer-specific AI to po prostu „AI wytrenowana na danych firmy”?
To część definicji, ale sedno jest szersze: customer-specific AI jest osadzona w procesach, regułach i politykach organizacji, tak aby rekomendacje były trafne w realnych scenariuszach (zwłaszcza tych wyjątkowych), a nie tylko „statystycznie poprawne”.
Dlaczego generyczna AI nie wystarcza w procesach typu reklamacje, zwroty i spory?
Bo takie procesy są pełne wyjątków i niuansów zależnych od polityk firmy, regionu, historii klienta czy reguł rozstrzygnięć. Customer-specific AI działa lepiej, bo uczy się na tym, jak dana organizacja faktycznie podejmuje decyzje i jakie wzorce powtarzają się w jej danych.
Jak połączyć customer-specific AI z transformacją supply chain, żeby to nie był „projekt technologiczny dla technologii”?
Zaczyna się od jasnego zdefiniowania problemu i mierzalnych rezultatów, a dopiero potem dobiera się technologię. Drugi warunek to zaufane dane i współpraca w sieci - bez tego AI (nawet osadzona procesowo) nie ma pełnego kontekstu, którego potrzebuje, by dowozić spójne decyzje.
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
