Formularz został pomyślnie przesłany.
Więcej informacji można znaleźć w skrzynce pocztowej.
Zatrudnij nas
O nasUsługiTechnologiePortfolio
Sztuczna inteligencja to jedna z niewielu dziedzin, w których dominujące trendy mogą ulec tak radykalnej zmianie z roku na rok, że stają się niemal nie do rozpoznania. Rozwój GenAI nabiera tempa, liderzy rynku nieustannie rozbudowują swoje ekosystemy AI, a obecnie niemal każdy może zostać “twórcą rozwiązań AI”.
Wśród aktualnych trendów nie znajdziesz już dyskusji na temat tego, dlaczego warto wdrażać sztuczną inteligencję na poziomie przedsiębiorstwa, ale dowiesz się, jak skalować rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji, aby uzyskać wyższy zwrot z inwestycji, oraz co należy skalować w pierwszej kolejności. Dzisiejsze trendy odzwierciedlają wnioski wyciągnięte z pierwszej fali wdrażania sztucznej inteligencji na dużą skalę.
Od prawie dziesięciu lat śledzę trendy w dziedzinie sztucznej inteligencji w sektorze korporacyjnym, pomagając klientom korporacyjnym w maksymalnym wykorzystaniu potencjału tej technologii. Co jest dla Ciebie opłacalne? Dowiedz się tego z tego artykułu.
Włączenie chatbota do intranetu nie oznacza jeszcze wdrożenia sztucznej inteligencji na skalę przedsiębiorstwa. Sztuczna inteligencja osiąga poziom korporacyjny poprzez celowe i systemowe wplatanie technologii AI – takich jak uczenie maszynowe, przetwarzanie języka naturalnego, wizja komputerowa czy modele generatywne – w procesy biznesowe. Zazwyczaj sztuczna inteligencja zmienia sposób organizacji przepływów pracy, funkcjonowanie cykli decyzyjnych oraz sposób, w jaki klienci wchodzą w interakcję z produktem.
Aby zasłużyć na miano “wdrożonej w przedsiębiorstwie”, sztuczna inteligencja musi być głęboko zintegrowana z procesami roboczymi, tak aby pracownicy nie zwracali uwagi na samą technologię, ale zdecydowanie dostrzegali jej wpływ. Algorytmy są wbudowywane w systemy CRM, ERP, starsze lub niestandardowe systemy wykorzystywane przez organizację i zaprojektowane tak, aby skalowanie w różnych jednostkach biznesowych przebiegało bez zakłóceń. Przykłady: gdy prognoza dotycząca łańcucha dostaw dostosowuje się z dnia na dzień, proces rozpatrywania roszczeń sygnalizuje potencjalne oszustwo, zanim człowiek zdąży mrugnąć, a przedstawiciel handlowy odpowiada na szczegółowe pytania dotyczące produktów zadane przez sztuczną inteligencję pełniącą rolę „drugiego pilota” — to wszystko świadczy o prawidłowym wdrożeniu sztucznej inteligencji w przedsiębiorstwie.
Tradycyjnie wdrażanie sztucznej inteligencji w przedsiębiorstwach opierało się na czterech głównych korzyściach.
Wielkość globalnego rynku sztucznej inteligencji dla przedsiębiorstw oszacowano w 2024 r. na $23,95 mld, a przewiduje się, że osiągnie $155,21 mld w 2030 r., rosnąc w tempie 37,6% rocznie. Według stanu na rok 2025, około 88% organizacji wykorzystać sztuczną inteligencję przynajmniej w jednym obszarze działalności.
Najważniejsze jest to, że ta zmiana paradygmatu kulturowego w dużej mierze już nastąpiła. Przedsiębiorstwa zaczęły ufać tym modelom — choć początkowo nie do końca je rozumiały — po tym, jak zobaczyły wyniki i nauczyły się nimi zarządzać.
Obecnie przedsiębiorstwa, które aktywnie inwestują w sztuczną inteligencję, kierują się następującymi kluczowymi czynnikami:
Dawno już minęły czasy chatbotów, które tylko odpowiadają na pytania. Dzisiejsi agenci oparci na sztucznej inteligencji działają w imieniu użytkownika: logują się do systemów, wypełniają formularze, weryfikują dane i automatycznie realizują wieloetapowe zadania. Gdy napotkają przeszkodę, wzywają pomoc człowieka, przedstawiają mu dotychczasowe działania i kontynuują pracę od miejsca, w którym się zatrzymali. Obecnie przedsiębiorstwa nie muszą wdrażać idealnego modelu; potrzebują takiego, który dysponuje wystarczającą autonomią i regułami, by wezwać wsparcie.
Dzięki postępom w dziedzinie adaptacyjnej sztucznej inteligencji agenci korporacyjni uczą się na bieżąco. Weźmy na przykład zaopatrzenie. Agent monitoruje stan magazynowy, przygotowuje zlecenie zakupu, porównuje je z budżetem i przedkłada do zatwierdzenia. W przypadku IT agenci mogą dostrzec wygasający certyfikat, zamówić nowy, ponownie uruchomić usługę i poinformować użytkownika, że “sprawa załatwiona”, zanim stanie się to problemem. Najtrudniejszą decyzją jest to, któremu procesowi można dać “swobodę działania”, a który będzie podlegał “bardzo ścisłej kontroli”.”
Większe nie zawsze znaczy lepsze. Firmy, które w pośpiechu próbowały podłączyć każdy proces biznesowy do dużego modelu językowego (GPT-4, Claude, Gemini itp.), ostatecznie przekroczyły swoje budżety na operacje wnioskowania. Małe modele językowe (do 14 mld parametrów) mogą działać na jednym procesorze graficznym (GPU) i wykonywać zadania przy znacznie niższych kosztach.
Takich modeli jest już mnóstwo. Firma Microsoft udostępniła modele Phi-3 (o liczbie parametrów 3,8 mld i 7 mld), które w wielu testach porównawczych mogą konkurować z GPT-3.5, zużywając przy tym bardzo mało mocy obliczeniowej. Google wprowadził model Gemma (o liczbie parametrów 2B i 7B), dostosowany do zastosowań korporacyjnych, takich jak tworzenie streszczeń i rozpoznawanie encji. Otwarte modele, takie jak Mistral 7B i Zephyr, pozwoliły inżynierom na dopracowanie własnych, wyspecjalizowanych modeli SLM w ciągu zaledwie jednego weekendu.
W przypadku wdrożeń korporacyjnych modele SLM są wykorzystywane w konkretnych procesach biznesowych, takich jak wyszukiwanie wiedzy wewnętrznej, klasyfikacja dokumentów czy chatboty obsługi klienta. Przedsiębiorstwa coraz częściej tworzą „roje” modeli SLM: przekazują sobie zadania za pośrednictwem lekkich warstw koordynujących, takich jak LangGraph czy DSPy. Gdy model SLM napotyka zadanie, z którym nie jest w stanie sobie poradzić, przełącza się na większy model LLM, ale zdarza się to może w 5% przypadków. W ten sposób koszt wnioskowania spada do ułamków centa, co ma kluczowe znaczenie dla firm zatrudniających ponad 1000 pracowników.
Już rzadko słyszę pytanie: “Co potrafi GenAI?”. Zamiast tego pada pytanie: “Które funkcje GenAI powinniśmy wdrożyć do środowiska produkcyjnego już teraz?”. Odpowiedzi zazwyczaj sprowadzają się do praktycznych rozwiązań, takich jak automatyczne tworzenie podsumowań spotkań z uwzględnieniem terminologii firmowej czy autouzupełnianie kodu, które pozwala zaoszczędzić kilka minut przy każdej zmianie kontekstu pracy programisty.
Zmiana ta stała się w dużej mierze możliwa dzięki postępom w dziedzinie generowania wspomaganego wyszukiwaniem (RAG), które w ciągu milisekund wyszukuje odpowiedni kontekst wśród milionów rekordów korporacyjnych (copilots). Powstały platformy do zarządzania promptami (LangSmith, HoneyHive, PromptLayer), które służą do śledzenia, wersjonowania i przeprowadzania testów A/B promptów. Tymczasem między modelem LLM a użytkownikiem znajdują się obecnie warstwy wykrywające halucynacje, takie jak Guardrails AI, NeMo Guardrails oraz niestandardowe modele weryfikacyjne dostrojone pod kątem konkretnych dziedzin. Generowanie ustrukturyzowanych wyników również pomogło przekształcić GenAI z gadatliwego obciążenia w niezawodny element systemu.
Sztuczna inteligencja jest subtelnie wpleciona w codzienną pracę działów biznesowych jako infrastruktura, której nikt nie zauważa. Oto jak to wygląda w języku biznesowym:
We wszystkich tych przypadkach sztuczna inteligencja jest wbudowana w aplikacje, takie jak Salesforce, Workday i SAP, z których pracownicy już korzystają, więc zmiana jest niezauważalna, a widoczne są jedynie jej pozytywne skutki.
Modele multimodalne potrafią przetwarzać i analizować tekst, obrazy, pliki audio, wideo, a obecnie także ustrukturyzowane dane przedsiębiorstwa w ramach jednego procesu, interpretując jednocześnie sygnały z wielu źródeł. Jak to wygląda w praktyce: likwidator szkód ubezpieczeniowych może przetwarzać formularze roszczeń, zdjęcia z miejsc wypadków oraz oświadczenia klientów, aby przyspieszyć rozpatrywanie spraw, zamiast być zmuszonym do przełączania się między wieloma odizolowanymi systemami.
W praktyce przedsiębiorstwa wykorzystują obecnie systemy multimodalne m.in. do kontroli wizualnej na hali produkcyjnej, do oceny ryzyka ubezpieczeniowego i rozpatrywania roszczeń w firmach tonących w dokumentach, do inwentaryzacji towarów na półkach sklepowych, do analizy interakcji z klientami oraz do wykorzystania asystentów opartych na sztucznej inteligencji, którzy rozumieją zarówno raporty, jak i mowę lub obrazy. Sztuczna inteligencja potrafi obecnie “rozumieć” kontekst biznesowy w sposób podobny do tego, w jaki robią to pracownicy.
W miarę jak sztuczna inteligencja znajduje zastosowanie w obszarach o znaczeniu krytycznym, przejrzystość i odpowiedzialność stają się kwestiami niepodlegającymi negocjacjom. Ramy regulacyjne, takie jak unijna ustawa o sztucznej inteligencji, przepisy dotyczące ochrony danych osobowych, np. RODO, oraz branżowe wymagania dotyczące zarządzania ryzykiem związanym z modelami podnoszą poprzeczkę. Jednocześnie normy takie jak ISO/IEC 42001, ISO/IEC 23894 oraz ramy zarządzania ryzykiem związanym ze sztuczną inteligencją opracowane przez NIST zapewniają organizacjom podstawy do odpowiedzialnego wdrażania sztucznej inteligencji.
Właśnie tu wkraczamy. Rozwiązanie Innowise integruje zasady zarządzania bezpośrednio z platformami przedsiębiorstwa, dzięki czemu firma jest od samego początku przygotowana do audytów, świadoma istnienia stronniczości i zorientowana na zgodność z przepisami.
Według Badanie Omdia Spośród ponad 600 przedsiębiorstw w 10 krajach 82% organizacji już korzysta z funkcji przetwarzania danych w czasie rzeczywistym lub planuje je wdrożyć, a ponad 75% rozszerza swoje wdrożenia IoT o sztuczną inteligencję i uczenie maszynowe, aby niemal natychmiast reagować na dane strumieniowe. Umożliwiło to połączenie trzech technologii: strumieniowych danych w czasie rzeczywistym, wnioskowania AI o niskim opóźnieniu oraz przetwarzania brzegowego.
Najbardziej udane obecnie przykłady zastosowań w czasie rzeczywistym:
Postępy w dziedzinie dużych modeli językowych, przyjaznych dla użytkownika narzędzi typu „low-code” i „no-code”, bezserwerowych interfejsów API sztucznej inteligencji oraz wbudowanych mechanizmów zarządzania sprawiają, że sztuczna inteligencja staje się dostępna bezpośrednio dla specjalistów ds. marketingu, dyrektorów finansowych, menedżerów ds. sukcesu klienta — w zasadzie dla każdego, kto potrafi z niej korzystać. Krótko mówiąc, doświadczenie techniczne nie jest już wymagane.
Oprócz samego korzystania z rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji oczekuje się, że coraz więcej pracowników będzie tworzyć i wdrażać własne rozwiązania tego typu. Narzędzia do tworzenia niestandardowych rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji oraz wstępnie skonfigurowane agenty umożliwiają użytkownikom biznesowym szybkie tworzenie asystentów, którzy wykonują rutynowe zadania. Dla organizacji takie podejście zapewnia większą kontrolę i bezpieczeństwo w zakresie wykorzystania sztucznej inteligencji poprzez polityki, zasady zarządzania oraz kontrolę kosztów, nie ograniczając przy tym nowych inicjatyw.
Koniec fazy eksperymentalnej, a początek pełnego zwrotu z inwestycji. W 38% organizacji, wdrożenie sztucznej inteligencji na szeroką skalę już miało miejsce. Wraz z wdrożeniem pojawiają się oczekiwania co do zwrotu z inwestycji, a asystenci AI w obsłudze klienta są oceniani na podstawie takich czynników, jak skrócenie czasu rozwiązania zgłoszenia, zmniejszenie średniego czasu obsługi zgłoszenia i tym podobne. Z kolei narzędzia oparte na sztucznej inteligencji przeznaczone dla programistów uzasadniają swoje zastosowanie skróceniem czasu wprowadzenia produktu na rynek lub zmniejszeniem nakładu pracy inżynierów.
“ROI-at-work” w 2026 będzie największy: nie dzięki zakrojonym na szeroką skalę inicjatywom transformacyjnym, ale dzięki sztucznej inteligencji zintegrowanej z procesem pracy.
Nie ma jednego uniwersalnego modelu wdrażania sztucznej inteligencji w przedsiębiorstwie. Strategia hybrydowa wypełnia lukę między aspiracjami a realizacją. Ulepszona koordynacja modeli, konteneryzacja i zarządzanie wieloma chmurami mogą pomóc organizacjom we wdrażaniu różnych obciążeń związanych ze sztuczną inteligencją tam, gdzie przynoszą one największą wartość. Na przykład mogą one trenować rozbudowane modele w chmurze publicznej, a poufne dane klientów i dane operacyjne przetwarzać w chmurze prywatnej.
Powszechnie stosowanym podejściem jest wykorzystywanie, tam gdzie to możliwe, dużych modeli bazowych opartych na chmurze publicznej, przy jednoczesnym wdrażaniu mniejszych modeli dostosowanych do indywidualnych potrzeb na obrzeżach sieci, w pobliżu systemów o kluczowym znaczeniu dla działalności oraz danych zastrzeżonych.
Obecnie przewaga nie wynika już tak bardzo z algorytmów, ile z danych. Zarówno rozwiązania dostosowane do indywidualnych potrzeb, jak i platformy nie opierają się już wyłącznie na mocy obliczeniowej; oferują one obecnie gotowe procesy dostosowane do konkretnych branż. Oto, co wyróżnia liderów:
Sytuacja w zakresie wdrażania sztucznej inteligencji pozostaje zróżnicowana – na czele tej tendencji znajdują się branże dysponujące bogatymi zasobami danych lub już zdigitalizowane, sektory charakteryzujące się wysoce ręcznymi procesami oraz branże tradycyjnie przodujące w dziedzinie technologii.
Poniższy wykres przedstawia rzeczywiste wykorzystanie w działalności operacyjnej, wykraczające poza eksperymenty i projekty pilotażowe, w co najmniej jednym obszarze biznesowym.
W okolicy 90% operatorów telekomunikacyjnych już korzystają z AI w takiej czy innej formie, ale większość wdrożeń pozostaje na etapie pilotażowym lub wczesnej fazie rozszerzania.
Większość przypadków zastosowań koncentrują się raczej na optymalizacji kosztów niż na generowaniu przychodów.
Prawie połowa wdrożeń sztucznej inteligencji w sektorze telekomunikacyjnym koncentrują się na automatyzacji obsługi klienta oraz systemach sztucznej inteligencji opartych na dialogach.
Znaczna większość studentów, w przedziale 86–921 TP180T, przyznają się do korzystania z narzędzi opartych na sztucznej inteligencji w celu tworzenia streszczeń lub generowania pomysłów na treści do artykułów, a także jako pomocy przy pisaniu.
Chociaż nauczyciele mogą odkryj zastosowania sztucznej inteligencji W ich klasie głównym celem jest odciążenie nauczycieli w zakresie przygotowań do zajęć.
Tylko 19% uczelni wyższych posiadają już politykę dotyczącą sztucznej inteligencji, a kolejne 42% pracują nad jej opracowaniem.
Tylko 41% organizacji wykorzystują sztuczną inteligencję w sektorze finansowym w umiarkowanym lub znacznym stopniu, podczas gdy pozostałe znajdują się na początkowym lub ograniczonym etapie wdrażania tej technologii.
Ryzyko, kwestie prawne i zgodność z przepisami to właśnie w tych obszarach większość instytucji finansowych wykorzystuje sztuczną inteligencję, wyprzedzając takie dziedziny jak kadry i strategia.
Poziom wdrożenia generatywnej sztucznej inteligencji w sektorze usług finansowych osiągnął około 61% na całym świecie w 2025 r., co wskazuje na stosunkowo szybkie wdrażanie narzędzi opartych na modelach LLM w tej branży.
W okolicy 82% agentów nieruchomości wdrożyli narzędzia oparte na sztucznej inteligencji do swojej pracy.
Najbardziej typowe zastosowania sztucznej inteligencji są: tworzenie opisów ofert (68%), tworzenie treści w mediach społecznościowych (59%) oraz redagowanie wiadomości e-mail (53%).
Zaawansowane przykłady zastosowań takie jak ocena ryzyka ubezpieczeniowego, wycena i podejmowanie decyzji inwestycyjnych są nadal stosowane w mniejszym stopniu i wciąż znajdują się w fazie rozwoju.
~66% lekarzy korzystają z narzędzi opartych na sztucznej inteligencji w swojej pracy.
Sztuczna inteligencja jest najbardziej zaawansowana w dziedzinie obrazowania medycznego, ale tylko mniej niż 10% takich roztworów mają zasięg ogólnokrajowy; sztuczna inteligencja na poziomie diagnostycznym nadal podlega znacznym ograniczeniom i ścisłej regulacji.
Chociaż eksperymenty są na porządku dziennym, wdrażanie sztucznej inteligencji w służbie zdrowia wciąż jest dość rozproszone i nierównomierne; obecnie większość wdrożeń sztucznej inteligencji odbywa się jedynie na poziomie lokalnym lub w ramach projektów pilotażowych, a nie w ramach całych systemów opieki zdrowotnej.
W 2024 r. jedynie niewielki odsetek przedsiębiorstw z sektora produkcyjnego opracowywał rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji we własnym zakresie: większość stosowanych rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji pochodziła z przyjęte w postaci gotowej lub opracowane przez zewnętrznych dostawców.
Konserwacja predykcyjna, kontrola jakości oraz optymalizacja łańcucha dostaw to najczęściej spotykane przypadki zastosowań wykorzystania sztucznej inteligencji w przemyśle wytwórczym.
Główne przeszkody Czynniki utrudniające wdrażanie sztucznej inteligencji w przemyśle to niedobór wykwalifikowanej kadry, ograniczenia związane z jakością danych oraz brak kompatybilności z istniejącą infrastrukturą.
W przypadku sztucznej inteligencji obowiązuje zasada “garbage in, garbage out”. Dziesięciolecia fragmentarycznych systemów, odizolowanych działów, niespójnych formatów, brakujących wartości i przestarzałych etykiet sprawiają, że większość organizacji po prostu nie dysponuje danymi “gotowymi do wykorzystania przez sztuczną inteligencję”. Bez solidnej strategii zarządzania danymi projekty oparte na sztucznej inteligencji utknęły w martwym punkcie, a analitycy danych poświęcają 80% swojego czasu na czyszczenie i integrację danych, co pozostawia im jedynie 20% na faktyczne modelowanie.
Skoro szkolenie najbardziej zaawansowanych, najnowocześniejszych modeli wymaga klastrów kosztujących miliony i zużywających ogromne ilości energii, całe to przedsięwzięcie jest po prostu poza zasięgiem wszystkich organizacji z wyjątkiem tych najbogatszych. Nawet wykorzystanie tych modeli w środowisku produkcyjnym generuje ogromne koszty związane z chmurą obliczeniową, sięgające dziesiątek tysięcy dolarów miesięcznie. Ich zużycie energii i związane z tym emisje dwutlenku węgla również przyciągają coraz większą uwagę organizacji dążących do zrównoważenia innowacji z celami zrównoważonego rozwoju.
Nowoczesna sztuczna inteligencja wymaga nowoczesnej infrastruktury: strumieniowania danych w czasie rzeczywistym, mikrousług w kontenerach, elastycznych magazynów danych typu „data lakehouse” oraz niezawodnych potoków MLOps. Jednak większość przedsiębiorstw jest przywiązana do starszych systemów, takich jak komputery mainframe, COBOL, DB2 oraz lokalne systemy ERP, które powstały jeszcze przed pojawieniem się chmury. Może to sprawić, że integracja stanie się wieloletnim projektem polegającym na przepisywaniu kodu.
Z założenia modele sztucznej inteligencji są „czarnymi skrzynkami”, które zapamiętują to, czego się nauczyły. Jeśli zostaną wytrenowane na danych wrażliwych, takich jak dane osobowe klientów, dokumentacja medyczna czy transakcje finansowe, istnieje ryzyko wycieku tych informacji w wyniku sprytnie sformułowanych zapytań lub ataków przeciwników. Jednocześnie organy regulacyjne wymagają wyjaśnialności, ponieważ nie można odmówić udzielenia kredytu, odrzucić roszczenia ani podjąć decyzji o zatrudnieniu w oparciu o model, którego nie da się wyjaśnić audytorowi lub sądowi.
Specjaliści w dziedzinie sztucznej inteligencji są bardzo poszukiwani i rzadko spotykani, zwłaszcza wśród ekspertów w konkretnych branżach. Kluczem do właściwego wdrożenia sztucznej inteligencji jest odpowiedni skład zespołu — inżynierowie danych, eksperci ds. infrastruktury, eksperci branżowi rozumiejący logikę biznesową firmy oraz osoby potrafiące zarządzać zmianami i wspierać wdrażanie nowych rozwiązań. Wiele firm tego nie posiada. Projekt zatrzymuje się na etapie zatrudnienia jednego analityka danych, a następnie brakuje im pozostałych umiejętności niezbędnych do jego realizacji.
Sztuczna inteligencja dostarcza prawdopodobieństwa, prognozy oraz coś, co wydaje się być “inteligentnymi” wskazówkami, które trudno oddzielić od innych czynników biznesowych w tym kontekście. Jeden z waszych modeli poprawił prognozowanie w łańcuchu dostaw o 5%. Ale jaka część tej poprawy przekłada się na sprzedaż w dolarach? Jaki procent wynikał z sezonowości? A jaki z działań marketingowych? Ponadto znaczna część wartości sztucznej inteligencji wynika z zapobiegania (oszustwom, przestojom sprzętu), a nie jest to wartość, którą można dokładnie obliczyć.
Zazwyczaj największą przeszkodą nie są kwestie techniczne, lecz ludzkie: sztuczna inteligencja burzy utrwalone hierarchie władzy, podważa autorytet ekspertów i zagraża miejscom pracy. Kierownictwo może obawiać się, że ich decyzje będą kwestionowane przez program; pracownicy szeregowi mogą obawiać się, że automatyzacja pozbawi ich środków do życia. W rezultacie narzędzia oparte na sztucznej inteligencji często pozostają niewykorzystane, wyłączone lub pomijane. Na tyle, jeśli chodzi o sukces techniczny i powolne przyjmowanie nowej technologii, skoro nikt nie jest skłonny jej wdrożyć.
Zidentyfikuj 2–3 konkretne, istotne problemy biznesowe, które mogą przynieść wyraźny zwrot z inwestycji, zamiast próbować od razu "zastosować sztuczną inteligencję do wszystkiego".
Przed wdrożeniem należy ustanowić zasady dotyczące bezpieczeństwa, zgodności z przepisami, etyki oraz monitorowania modeli, aby uniknąć późniejszych kryzysów związanych z przestrzeganiem przepisów i utratą reputacji.
Oczyść, ujednolicaj i uporządkuj wyłącznie te dane, które są potrzebne do realizacji pierwszych przypadków użycia, zamiast podejmować się ogromnego, trwającego wiele lat projektu transformacji danych.
Należy przeszkolić zarówno zespoły techniczne, jak i użytkowników biznesowych w zakresie wiedzy o sztucznej inteligencji, zarządzania zmianą oraz inżynierii promptów, aby zapewnić właściwe wdrożenie narzędzi.
Zacznij od jednej jednostki biznesowej lub funkcji, udowodnij korzyści, udokumentuj zdobyte doświadczenia, a następnie stopniowo rozszerzaj zakres działania, zanim przejdziesz do wdrożenia w całej organizacji.
Zidentyfikuj 2–3 konkretne, istotne problemy biznesowe, które mogą przynieść wyraźny zwrot z inwestycji, zamiast próbować od razu "zastosować sztuczną inteligencję do wszystkiego".
Przed wdrożeniem należy ustanowić zasady dotyczące bezpieczeństwa, zgodności z przepisami, etyki oraz monitorowania modeli, aby uniknąć późniejszych kryzysów związanych z przestrzeganiem przepisów i utratą reputacji.
Oczyść, ujednolicaj i uporządkuj wyłącznie te dane, które są potrzebne do realizacji pierwszych przypadków użycia, zamiast podejmować się ogromnego, trwającego wiele lat projektu transformacji danych.
Należy przeszkolić zarówno zespoły techniczne, jak i użytkowników biznesowych w zakresie wiedzy o sztucznej inteligencji, zarządzania zmianą oraz inżynierii promptów, aby zapewnić właściwe wdrożenie narzędzi.
Zacznij od jednej jednostki biznesowej lub funkcji, udowodnij korzyści, udokumentuj zdobyte doświadczenia, a następnie stopniowo rozszerzaj zakres działania, zanim przejdziesz do wdrożenia w całej organizacji.
W firmie Innowise zajmujemy się tworzenie rozwiązań AI dla przedsiębiorstw od lat, od opracowania strategii po kompleksowe wsparcie. Nasze Centrum AI łączy w sobie dogłębną wiedzę techniczną, znajomość branży oraz sprawdzone rozwiązania, aby pomóc Ci przekształcić Twoje inicjatywy w zakresie sztucznej inteligencji z pomysłu w realne efekty.
Pomagamy wyjaśnić, co dla Państwa oznacza “sukces w dziedzinie sztucznej inteligencji”, opracowując plany działania, ustalając priorytety dla najbardziej wartościowych zastosowań oraz łącząc inicjatywy związane ze sztuczną inteligencją z celami biznesowymi. Otrzymują Państwo uzasadniony plan, który zyskuje poparcie zarówno dyrektorów finansowych, jak i inżynierów.
Chcesz zbudować sztuczną inteligencję, ale czy Twoja organizacja jest na to gotowa? Najpierw oceniamy dojrzałość danych, infrastrukturę, bezpieczeństwo, zarządzanie i potrzeby integracyjne, aby zaprojektować skalowalne systemy sztucznej inteligencji dla przedsiębiorstw, które mogą płynnie wejść do produkcji.
Zespoły Innowise opracowują systemy AI klasy korporacyjnej, które radzą sobie z codziennymi przepływami pracy, w tym złożonymi procesami, współpracą międzyfunkcyjną i potrzebą wspierania ciągłej ewolucji biznesowej. Nasze modele płynnie integrują się z Twoją firmą.
Integrujemy sztuczną inteligencję z oprogramowaniem, starszymi systemami, środowiskami chmurowymi i platformami danych, a także aktualizujemy nieefektywne lub zbyt drogie rozwiązania AI. Twoje systemy pozostają takie same na zewnątrz, ale budzą się wewnątrz.
Pomagamy wdrożyć zasady zarządzania sztuczną inteligencją – od opracowania polityki po dostosowanie do wymogów regulacyjnych. Nasze podejście obejmuje wykrywanie stronniczości, wyjaśnialność, ścieżki audytu, nadzór ludzki oraz zgodność z unijną ustawą o sztucznej inteligencji, RODO, HIPAA i SOX.
Korzystając z naszego bogatego doświadczenia, projektujemy, wdrażamy i skalujemy rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji w różnych przedsiębiorstwach
Trendy AI w 2026 wskazują na jedno: sztuczna inteligencja przechodzi od eksperymentalnej nowinki do operacyjnej konieczności. Era efektownych prezentacji i pojedynczych projektów pilotażowych dobiega końca. Odnotowano już pierwsze sukcesy, a teraz nadszedł czas na fazę “wdrożenia, zarządzania i skalowania”.
Jeśli w tym roku zamierzacie wykorzystywać sztuczną inteligencję w swoich projektach, sukces nie będzie należał do zespołów, które śledzą każdą nową wersję modelu. Odniosą go ci, którzy osadzą sztuczną inteligencję w kontekście rzeczywistych problemów biznesowych oraz przypadków użycia o dużej skali i wysokiej wartości, połączą ją z czystymi, zintegrowanymi danymi i istniejącymi systemami korporacyjnymi oraz stworzą solidne zabezpieczenia w zakresie bezpieczeństwa, zgodności z przepisami i ryzyka etycznego.
I rzeczywiście, ciągłe doskonalenie się pozostaje kluczowe: tempo rozwoju sztucznej inteligencji sprawia, że dzisiejsza przewaga konkurencyjna staje się jutrzejszym standardem.
Jest to proces wdrażania sztucznej inteligencji do podstawowych procesów organizacyjnych, procesu podejmowania decyzji oraz obsługi klientów. Sztuczna inteligencja przeszła od pojedynczych projektów pilotażowych do roli niewidocznej, niezawodnej części codziennej działalności firmy.
Sektor informacji, edukacji i usług finansowych zajmuje czołową pozycję z wynikiem 30–40%, a za nim plasują się sektor nieruchomości i opieki zdrowotnej z wynikiem 20–25%; na dalszych miejscach znajdują się przemysł wytwórczy i energetyka ze względu na przestarzałą infrastrukturę i złożoność fizyczną.
Niska jakość i fragmentacja danych, przestarzałe systemy, które nie obsługują sztucznej inteligencji działającej w czasie rzeczywistym, nadmierne koszty obliczeniowe, niedobór wykwalifikowanych pracowników, presja związana z przestrzeganiem przepisów, trudności z pomiarem zwrotu z inwestycji oraz opór kulturowy ze strony pracowników, którzy nie ufają tej technologii lub się jej obawiają.
Sztuczna inteligencja sprawia, że decyzje opierają się nie na intuicji, lecz na prognozach opartych na danych, automatyzuje rutynowe zadania (obsługa klienta, przetwarzanie dokumentów, sporządzanie raportów) oraz umożliwia reagowanie w czasie rzeczywistym – od dynamicznego ustalania cen po konserwację predykcyjną – we wszystkich obszarach działalności firmy.
Demokratyzacja narzędzi (low-code/no-code, AutoML), przejście w kierunku branżowych, wertykalnych rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji, pojawienie się mniejszych i tańszych modeli open source, które ograniczają uzależnienie od jednego dostawcy, oraz coraz powszechniejsze stosowanie sztucznej inteligencji typu agentowego, która działa autonomicznie, a nie tylko generuje rekomendacje.
Prognozuje się, że światowy rynek sztucznej inteligencji dla przedsiębiorstw osiągnie w 2030 r. wartość $155,21 mld, rosnąc w tempie 37,6% CAGR, napędzany rosnącą popularnością chmury obliczeniowej, spadającymi kosztami mocy obliczeniowej w stosunku do wydajności oraz sprawdzonym zwrotem z inwestycji (ROI) od pionierów w różnych branżach.
Kierownik Działu Big Data
Philip tworzy infrastruktury danych, które zapewniają przejrzystość. Koncentruje się na tym, “dlaczego” stoją za danymi, projektując systemy, które przetwarzają ogromne ilości danych w użyteczne informacje, jednocześnie zapewniając, że wizja techniczna pozostaje ostra i celowa.
