AI

W e-commerce B2B wzrost sprzedaży to nie tylko lepsza oferta i ceny. W 2026 roku równie ważne staje się to, czy platforma potrafi domknąć proces od zapytania do zamówienia, zapewnić mobilność handlowcom, dostarczać analitykę wspierającą decyzje oraz spiąć sprzedaż z systemami back office, logistyką i obsługą posprzedażową. To właśnie te elementy decydują o tym, czy sprzedaż online w B2B da się skalować bez wzrostu kosztów operacyjnych i bez utraty kontroli nad procesami. W drugiej części skupiamy się na 7 funkcjonalnościach, które budują przewagę operacyjną i przygotowują organizację na dalszą automatyzację, od procesu quote to order, przez PWA i mobilność, analitykę predykcyjną i MCP, integracje z ERP, WMS i CRM, aż po self service portal, zaawansowane scenariusze fulfilmentu oraz stabilność technologii i długoterminowy rozwój systemu. Wszystko omawiamy na przykładzie platformy Hummerce. Proces „quote-to-order” – od zapytania ofertowego do zamówienia W B2B ponad połowa transakcji rozpoczyna się od zapytania ofertowego (RFQ – Request for Quotation). Dlatego platforma B2B musi wspierać pełny proces „quote-to-order”, czyli przekształcanie zapytań w finalne zamówienia w sposób szybki, bezbłędny i zgodny z polityką firmy. Hummerce umożliwia: Tworzenie zapytań ofertowych z koszyka – klient lub handlowiec może w kilka kliknięć zamienić wybrane produkty w formalne zapytanie ofertowe. Negocjacje online i wieloetapowe akceptacje – system wspiera wymianę propozycji, korekt i zatwierdzeń w ramach złożonych procesów decyzyjnych. Szybką konwersję oferty w zamówienie – po akceptacji dokumentu można go natychmiast przekształcić w zamówienie, z automatycznym generowaniem dokumentów PDF. Moduł generowania ofert Moduł ofertowy Hummerce pozwala handlowcom, partnerom i dystrybutorom tworzyć profesjonalne oferty bezpośrednio w panelu e-commerce. Kluczowe korzyści obejmują: Szybsze przygotowanie ofert – szybkie wyszukiwanie produktów, filtrowanie i dodawanie do koszyka w kilka kliknięć. Standaryzacja i spójność wizualna – wszystkie oferty mają jednolity wygląd i pełny zakres wymaganych danych. Elastyczność warunków handlowych – możliwość indywidualnej edycji rabatów, warunków sprzedaży czy dodawania produktów spoza bazy. Automatyczne przekształcenie w zamówienie – jedno kliknięcie pozwala konwertować ofertę w zamówienie, eliminując błędy. Dostępność 24/7 i historia ofert – zapisane dokumenty można w dowolnym momencie edytować, wysyłać ponownie lub zamieniać w zamówienia. Elastyczna konfiguracja kont i uprawnień – wsparcie dla różnych typów użytkowników (handlowcy, dystrybutorzy, dealerzy) z indywidualnymi uprawnieniami. Dzięki tym funkcjonalnościom platforma Hummerce w pełni wspiera zarządzanie procesami zakupowymi, w tym workflow, wieloetapowe zatwierdzanie zamówień, obsługę faktur, historii zakupów oraz zwrotów i reklamacji. Jest to absolutny fundament dla klientów korporacyjnych, gdzie procesy zakupowe są skomplikowane i rozłożone na wielu użytkowników. Mobilność i Progressive Web App (PWA) W nowoczesnym e-commerce B2B handlowcy pełnią rolę doradców sprzedażowych, a nie tylko osób przyjmujących zamówienia. Kluczowym elementem zwiększającym ich efektywność jest mobilność, pozwalająca zarządzać relacjami z klientami i finalizować transakcje w terenie. Hummerce oferuje pełen dostęp mobilny do systemu: Dostęp do katalogu produktów, cen, dostępności i historii zamówień w dowolnym miejscu i czasie. Tryb offline – nawet bez internetu handlowcy mogą przeglądać dane o klientach, przygotowywać zamówienia i notować szczegóły spotkań; po powrocie do online wszystkie informacje synchronizują się automatycznie. Szybkie składanie zamówień i konfiguracje produktów – możliwość tworzenia złożonych zamówień, korzystania z konfiguratorów oraz dobierania zestawów i dodatków. Wsparcie decyzji sprzedażowych – rekomendacje produktowe, predykcja potrzeb klientów oraz podpowiedzi dotyczące rabatów i ofert zwiększających wartość koszyka. Zarządzanie relacjami z klientem – dostęp do notatek, historii kontaktów, limitów budżetowych i statusów zamówień, co pozwala utrzymać spójność komunikacji. Progressive Web App (PWA) w Hummerce PWA to rozwiązanie, które łączy zalety natywnej aplikacji mobilnej i klasycznej strony internetowej: Błyskawiczne działanie nawet przy słabym internecie. Instalacja jednym kliknięciem, z ikoną sklepu na ekranie telefonu. Tryb offline i pełnoekranowy interfejs, działający jak aplikacja. Dostęp do funkcji urządzenia, np. geolokalizacji, aparatu, powiadomień. Brak konieczności publikacji w App Store czy Google Play. Korzyści biznesowe z PWA: Wyższa lojalność klientów dzięki łatwemu dostępowi do sklepu. Niższy współczynnik odrzuceń i szybsze ładowanie stron. Możliwość zakupów offline, kluczowa dla handlowców w terenie. Poprawa mobilnej konwersji dzięki wydajności i lepszej czytelności. Obniżenie kosztów – jedna wersja na wszystkie systemy i aktualizacje w czasie rzeczywistym. Analityka predykcyjna, dane biznesowe i MCP (Model Context Protocol) W nowoczesnym e-commerce B2B samo zbieranie danych nie wystarcza – kluczowa jest ich analiza w czasie rzeczywistym oraz zdolność do przekształcania informacji w konkretne rekomendacje biznesowe. Dzięki temu firmy mogą szybciej podejmować decyzje, minimalizować ryzyko i maksymalizować przychody, zarówno na poziomie operacyjnym, jak i strategicznym. Hummerce oferuje rozbudowane funkcje analityczne, które wspierają cały proces sprzedaży B2B, m.in.: Rekomendacje produktowe i wsparcie decyzji handlowych – Hummerce generuje propozycje produktów i zestawów w oparciu o historię zakupów, preferencje klientów oraz trendy rynkowe, co zwiększa wartość koszyka i skraca czas finalizacji zamówień. Integracja z Looker Studio i innymi źródłami danych – platforma umożliwia łączenie danych z ERP, CRM, WMS oraz systemów marketingowych w celu budowy zaawansowanych raportów, dashboardów KPI i analiz strategicznych. Dodatkowo platforma wspiera: segmentację klientów i analizę wartości zamówień, wykrywanie trendów zakupowych i sezonowości, synchronizację danych z ERP, WMS i CRM, zapewniając spójność operacyjną i finansową w całym ekosystemie IT. MCP – analityka gotowa na AI i automatyzację procesów Istotnym elementem rozwoju analityki w Hummerce jest wsparcie dla MCP (Model Context Protocol) – warstwy komunikacyjnej typu API pod AI, która umożliwia bezpieczne i kontekstowe udostępnianie danych systemowych modelom językowym oraz narzędziom automatyzacji. Dzięki MCP platforma może: udostępniać dane sprzedażowe, produktowe i klienckie modelom AI w kontrolowany i kontekstowy sposób, komunikować się z narzędziami typu n8n, umożliwiając budowę zaawansowanych workflow opartych na danych z e-commerce, ERP i CRM, zasilać modele językowe aktualnymi danymi biznesowymi, co pozwala tworzyć inteligentnych asystentów sprzedaży, analityków AI czy systemy wspierające decyzje handlowe i operacyjne. W praktyce MCP umożliwia wykorzystanie analityki nie tylko do raportowania, ale także do automatyzacji rekomendacji, generowania insightów w czasie rzeczywistym oraz integracji e-commerce z ekosystemem AI organizacji. Dzięki połączeniu zaawansowanej analityki, integracji danych oraz MCP, analityka w Hummerce staje się aktywnym elementem ekosystemu decyzyjnego — realnie wspierając sprzedaż B2B, zwiększając efektywność operacyjną i przygotowując organizację na dalszą automatyzację oraz wykorzystanie sztucznej inteligencji. Integracje z systemami backend (ERP, WMS/OMS, CRM) i innymi narzędziami Nowoczesna platforma B2B nie funkcjonuje w izolacji – musi być zintegrowana z systemami backendowymi i zewnętrznymi, aby zapewnić spójność danych, automatyzację procesów i pełną kontrolę nad sprzedażą. Hummerce oferuje szeroki wachlarz integracji obejmujących: ERP i CRM – synchronizacja danych o produktach, stanach magazynowych, klientach, cennikach, warunkach handlowych oraz dokumentach handlowych (zamówienia, faktury, statusy realizacji). Systemy księgowe i magazynowe – automatyczna aktualizacja stanów magazynowych, zarządzanie zapasami i dokumentacją. Logistyka i kurierzy – obsługa wysyłek bezpośrednio z platformy, automatyzacja wyboru przewoźnika i przesyłanie danych o paczkach. Kanały sprzedaży i marketplace’y – integracja z platformami zewnętrznymi umożliwia prowadzenie sprzedaży wielokanałowej z jednego panelu. Systemy płatności – integracja z popularnymi metodami płatności zapewnia bezpieczne przetwarzanie transakcji. Narzędzia marketingowe i automatyzacja – połączenie z systemami marketingowymi, PIM-ami, porównywarkami cen i kanałami sprzedaży. Zalety integracji w Hummerce Spójność i aktualność danych – jedno źródło prawdy eliminuje rozbieżności między systemami. Automatyzacja procesów – zamówienia przekazywane są automatycznie do ERP/WMS, synchronizowane są stany magazynowe i ceny, generowane dokumenty handlowe i logistyczne. Skalowalność i elastyczność – możliwość integracji z wieloma systemami pozwala rozbudowywać e-commerce wraz z rozwojem firmy. Wielokanałowość – integracje umożliwiają obsługę marketplace’ów, kanałów sprzedaży, logistyki i płatności z jednego centralnego systemu. Self‑service portal klienta Nowoczesny e-commerce B2B powinien umożliwiać klientom samodzielny dostęp do kluczowych informacji i zarządzanie swoimi zakupami bez konieczności kontaktu z handlowcem. Panel klienta (self‑service portal) pozwala na: Podgląd historii zamówień i statusów realizacji – klient może sprawdzić, które zamówienia są w trakcie realizacji, zakończone lub opóźnione. Dostęp do faktur i dokumentów handlowych – pobieranie faktur, dokumentacji technicznej czy certyfikatów bez udziału działu sprzedaży. Zarządzanie wieloma opcjami dostawy i magazynami – możliwość wyboru magazynu, adresu dostawy czy oddziału firmy, co odzwierciedla strukturę organizacyjną klienta B2B. Obsługa warunków płatności i limitów kredytowych – samodzielne sprawdzanie dostępnych limitów, zarządzanie terminami płatności i kredytami, co usprawnia negocjacje finansowe. Dzięki temu portal znacząco poprawia doświadczenie zakupowe, przyspiesza procesy i ogranicza konieczność bezpośredniego angażowania handlowców w rutynowe operacje. Bogate opcje logistyczne i fulfilmentowe W B2B logistyka i fulfilment są często bardziej skomplikowane niż sama sprzedaż. Platforma e-commerce musi umożliwiać efektywne zarządzanie magazynami, dostawami i harmonogramami realizacji, aby skalowanie biznesu było możliwe bez błędów. Hummerce zapewnia: Obsługę wielu magazynów i oddziałów – możliwość rezerwacji, wyboru magazynu oraz wysyłki z różnych lokalizacji w zależności od struktury klienta i rodzaju zamówienia. Zarządzanie stanami magazynowymi i back‑orders – kontrola rozbieżności stanów, częściowe realizacje zamówień oraz harmonogramowanie dostaw zgodnie z wymaganiami klienta. Różnorodne opcje dostawy i umowy logistyczne – elastyczne zarządzanie transportem, w tym opcje ekspresowe, standardowe i kontraktowe, z uwzględnieniem specyfiki zamówień B2B. Integrację z systemami logistycznymi i kurierskimi oraz WMS/OMS – automatyzacja fulfilmentu, minimalizacja błędów i szybka realizacja zamówień. Dzięki tym funkcjom firmy B2B mogą skutecznie zarządzać złożonymi procesami logistycznymi, zapewniając terminowość dostaw i wysoki poziom satysfakcji klientów. Stabilność technologii i długoterminowy rozwój systemu W B2B niezawodność platformy e-commerce to fundament biznesu. System musi działać szybko i stabilnie, nawet przy dużych katalogach produktów i wzmożonym ruchu użytkowników. Kluczowe aspekty to: Wysoka dostępność i wydajność – platforma powinna zapewniać płynne działanie przy setkach tysięcy produktów i wielu jednoczesnych użytkownikach. Wielopoziomowy system cache i odporność na obciążenia – cache’owanie danych i fragmentów stron minimalizuje ryzyko spowolnień, nawet przy szczytowym ruchu. Bezpieczeństwo i zgodność z regulacjami – ochrona danych, zgodność z RODO oraz mechanizmy obrony przed atakami DDoS. Hummerce spełnia wszystkie te standardy, zapewniając firmom B2B bezpieczeństwo, stabilność i spokój operacyjny, co pozwala rozwijać sprzedaż i ekspansję na nowe rynki. Długoterminowa współpraca i ewolucyjny rozwój Hummerce zakłada, że wdrożenie platformy to dopiero początek współpracy. Firma oferuje ciągłe wsparcie serwisowe i rozwój systemu: Monitoring 24/7 i SLA Enterprise – szybkie reagowanie na awarie, pełna odpowiedzialność za działanie sklepu i minimalizacja ryzyk operacyjnych. Ewolucyjny model rozwoju – kolejne wersje platformy są kompatybilne z poprzednimi, co pozwala dodawać nowe funkcje i moduły stopniowo, bez konieczności migracji lub przestojów technicznych. Program Deweloperski – regularne aktualizacje, rozwój front‑endu i back‑endu oraz możliwość współfinansowania nowych modułów w odpowiedzi na potrzeby rynku. Dzięki temu sklep rośnie razem z firmą i adaptuje się do zmiennych warunków rynkowych i technologicznych. Technologiczne fundamenty i skalowalna architektura Hummerce bazuje na sprawdzonych technologiach i wysokiej jakości kodzie, co przekłada się na stabilność, bezpieczeństwo i przewidywalność rozbudowy systemu. Architektura platformy umożliwia: Integrację nowych modułów i funkcji bez zakłócania działania istniejącego systemu. Skalowanie wydajności – obsługę dużych katalogów, wielu użytkowników i wysokiego ruchu dzięki efektywnym mechanizmom cache i odporności na obciążenia. Bezpieczeństwo i kontrolę dostępu – role i uprawnienia, ochrona danych kontrahentów, faktur i transakcji. Łączenie z systemami zewnętrznymi – integracja z ERP, WMS, CRM, middleware, API czy EDI, umożliwiająca rozbudowę platformy wraz z biznesem. Dzięki tym rozwiązaniom Hummerce minimalizuje ryzyko awarii, problemów z danymi i komplikacji przy rozbudowie, gwarantując długoterminową stabilność i skalowalność systemu dla firm B2B. Podsumujmy to wszystko E-commerce B2B w 2026 roku to znacznie więcej niż klasyczny sklep internetowy. To cyfrowe centrum operacyjne, które łączy sprzedaż, automatyzację procesów, personalizację, analitykę i integracje w jednym miejscu. Firmy, które wdrożą kluczowe funkcjonalności opisane w artykule – od AI-driven commerce, poprzez konfiguratory produktów, zaawansowane konta firmowe, integracje z ERP, WMS, CRM i marketplace’ami, aż po bezpieczeństwo, stabilność systemu i narzędzia mobilne – zyskują realną przewagę konkurencyjną. Korzyści z takiego podejścia są wymierne i wielowymiarowe: krótszy proces zakupowy, wyższa średnia wartość koszyka, niższe koszty obsługi klienta, lepsze dane analityczne i większa lojalność kluczowych klientów. Dzięki zautomatyzowanym procesom, inteligentnym rekomendacjom, personalizacji cen i ofert oraz integracjom w czasie rzeczywistym, handlowcy mogą skupić się na budowaniu relacji biznesowych, zamiast tracić czas na ręczne wprowadzanie danych czy obsługę zamówień. Hummerce, dzięki modułowej architekturze, rozbudowanym integracjom i narzędziom AI, pozwala w pełni wykorzystać potencjał nowoczesnego e-commerce B2B. System zapewnia stabilność, skalowalność i bezpieczeństwo dzięki SLA Enterprise, a jednocześnie umożliwia rozwój funkcjonalności w długiej perspektywie – od rozbudowy katalogu produktów, poprzez obsługę wielu magazynów i dostawców, aż po wprowadzanie nowych modułów i integracji zgodnie z potrzebami firmy. W praktyce oznacza to możliwość zwiększania sprzedaży, budowania długofalowych relacji z klientami i partnerami, poszerzania rynków zbytu oraz wprowadzania innowacji produktowych bez ryzyka przestojów czy problemów technicznych. Dlaczego te funkcjonalności stanowią fundament silnej platformy B2B? Elastyczność procesów zakupowych – konta firmowe, role, zatwierdzenia i spersonalizowane ceny są niezbędne, aby platforma była akceptowana przez klientów korporacyjnych. Obsługa sprzedaży hurtowej i powtarzalnej – funkcje bulk-order, ponownego zamawiania, rozbudowany katalog czy wielomagazynowość są kluczowe dla efektywnej obsługi klientów B2B. Integracje z ERP, WMS i CRM – zapewniają spójność danych i płynność procesów, eliminując błędy operacyjne i problemy logistyczne. Self-service i automatyzacja – portale klienta, automatyczne workflow i powiadomienia redukują koszty operacyjne, przyspieszają realizacje i zwiększają satysfakcję klienta. Analityka predykcyjna i raportowanie – umożliwia podejmowanie decyzji opartych na danych, co przekłada się na przewagę strategiczną i przewidywalność działań biznesowych. Wydajność, skalowalność i bezpieczeństwo – fundamenty dla przetrwania przy dużym obciążeniu, obsługi kluczowych klientów i dynamicznego rozwoju firmy. Wdrożenie nowoczesnej platformy B2B, takiej jak Hummerce, to nie koszt, lecz inwestycja w przewagę konkurencyjną i rozwój biznesu w erze cyfrowej transformacji. Firmy, które odpowiednio przygotują swoją infrastrukturę, procesy i strategie sprzedaży online, uzyskają w 2026 roku elastyczność, skalowalność i możliwość szybkiego reagowania na potrzeby rynku, a tym samym zwiększą swoją konkurencyjność, efektywność operacyjną i satysfakcję klientów.

Rok 2026 przynosi nowe wyzwania i oczekiwania dla platform e-commerce B2B. Firmy nie szukają już jedynie sklepów internetowych – potrzebują rozwiązań, które łączą zaawansowane funkcje sprzedażowe z integracją systemów ERP, pełną automatyzacją procesów i inteligentną analizą danych. W tym kontekście kluczowe staje się wdrażanie technologii, które zwiększają efektywność handlowców, skracają czas realizacji zamówień i pozwalają oferować spersonalizowane doświadczenie zakupowe dla klientów B2B.  W tej części przedstawiamy 8 niezbędnych funkcjonalności, które powinna oferować nowoczesna platforma B2B, na przykładzie platformy Hummerce, która od lat wspiera firmy w rozwoju sprzedaży e-commerce B2B. AI-driven commerce – inteligentna personalizacja w e-commerce B2B Sztuczna inteligencja w e-commerce B2B przestaje być dodatkiem technologicznym, a staje się realnym wsparciem sprzedaży i obsługi klientów. W 2026 roku platformy B2B wykorzystujące AI nie tylko prezentują ofertę, ale aktywnie ją dopasowują do konkretnego kontrahenta, analizując jego historię zakupową, częstotliwość zamówień, zachowania w sklepie oraz dane transakcyjne. W praktyce oznacza to przejście od statycznych katalogów i cenników do dynamicznej, kontekstowej oferty, która zmienia się w zależności od klienta, momentu zakupowego i sytuacji biznesowej. AI wspiera zarówno klientów końcowych, jak i handlowców, skracając proces decyzyjny i zwiększając skuteczność sprzedaży. Najważniejsze obszary zastosowania AI w sprzedaży B2B obejmują: personalizację cen i rabatów, gdzie system przewiduje poziom rabatu zwiększający prawdopodobieństwo zamówienia, jednocześnie dbając o marżę, rekomendacje produktowe, obejmujące zestawy, warianty oraz produkty komplementarne, dopasowane do profilu klienta i wcześniejszych zakupów, automatyczne uzupełnianie zapasów, czyli sugestie produktów, które klient powinien zamówić, zanim wystąpią braki magazynowe, prognozowanie popytu i alerty zakupowe, oparte na analizie cykli zakupowych i sezonowości. Dzięki takiemu podejściu platforma Hummerce pozwala firmom B2B nie tylko zwiększać średnią wartość koszyka, ale także znacząco skracać czas potrzebny do finalizacji zamówienia. Klient szybciej znajduje właściwe produkty i warunki handlowe, a handlowiec otrzymuje realne wsparcie decyzyjne zamiast statycznych danych. Zaawansowane konta firmowe i portale klienta B2B Jednym z absolutnych fundamentów nowoczesnego e-commerce B2B są zaawansowane konta firmowe, które odwzorowują rzeczywistą strukturę organizacyjną klienta. W przeciwieństwie do e-commerce B2C, zakupy B2B bardzo rzadko są decyzją jednej osoby – zazwyczaj uczestniczy w nich kilka działów, a odpowiedzialność za proces zakupowy jest rozłożona pomiędzy różnych pracowników. Dlatego platforma B2B musi umożliwiać tworzenie jednego konta firmowego, w ramach którego działa wielu użytkowników, np. pracownicy działu zakupów, osoby zatwierdzające zamówienia czy księgowość. Każdy z nich powinien mieć jasno określoną rolę i zakres uprawnień. Zaawansowane konta firmowe w Hummerce obejmują m.in.: definiowanie ról i uprawnień (kto może składać zamówienia, kto je akceptuje, kto ma dostęp do cen, faktur i historii zakupów), limity budżetowe oraz mechanizmy kontroli wydatków, wieloetapowe workflow zakupowe, czyli procesy zatwierdzania zamówień dostosowane do struktury organizacyjnej klienta, dedykowane cenniki i rabaty przypisane do firmy lub konkretnych użytkowników, możliwość przypisania dedykowanego handlowca odpowiedzialnego za obsługę danego kontrahenta. Uzupełnieniem kont firmowych są portale klienta B2B, które zapewniają samoobsługowy dostęp do kluczowych informacji i dokumentów. Klienci mogą w jednym miejscu: pobierać faktury, certyfikaty i dokumentację techniczną (np. DTR), śledzić statusy realizacji zamówień, produkcji i wysyłki, zarządzać reklamacjami oraz pełną historią zamówień. Tak zaprojektowane konta firmowe i portale klienta realnie odciążają działy obsługi klienta, porządkują proces zakupowy po stronie kontrahenta i zwiększają jego lojalność. W e-commerce B2B jest to nie tylko funkcjonalność „nice to have”, ale warunek konieczny skalowania sprzedaży i obsługi większych organizacji. Profesjonalne konfiguratory produktów – sprzedaż złożonych ofert bez błędów W e-commerce B2B standardowe produkty „z półki” stanowią raczej wyjątek niż regułę. W wielu branżach produkcyjnych, technicznych czy projektowych oferta opiera się na produktach konfigurowalnych, zestawach komponentów, wariantach technicznych i indywidualnych parametrach ustalanych pod konkretnego klienta. W 2026 roku profesjonalny konfigurator produktów przestaje być przewagą konkurencyjną, a staje się niezbędnym elementem platformy B2B. Konfiguratory produktów w Hummerce pozwalają zarówno handlowcom, jak i klientom końcowym samodzielnie budować złożone rozwiązania w uporządkowany i bezpieczny sposób. System prowadzi użytkownika przez proces konfiguracji, uwzględniając zależności między komponentami, dostępność wariantów oraz zasady wyceny, co znacząco ogranicza ryzyko błędów. Najważniejsze korzyści wynikające z zastosowania konfiguratorów produktowych w B2B to: skrócenie czasu przygotowania ofert oraz eliminacja błędów w wycenach i specyfikacjach, możliwość sprzedaży złożonych zestawów, wariantów i komponentów, bez konieczności ręcznego budowania ofert, automatyczne generowanie dokumentów ofertowych, spójnych z konfiguracją produktu i warunkami handlowymi. Dzięki konfiguratorom produkty przestają być barierą sprzedażową, a stają się narzędziem przyspieszającym proces zakupowy. Firmy zyskują lepszą kontrolę nad strukturą oferty i komponentami, a klienci – jasność, przejrzystość i większą pewność podejmowanych decyzji zakupowych. Rozbudowany katalog produktów – warianty, atrybuty i parametry techniczne Nowoczesna platforma e-commerce B2B musi być przygotowana na obsługę bardzo rozbudowanych katalogów produktowych. W praktyce oznacza to setki tysięcy jednostek magazynowych (SKU), wielowariantowość, liczne atrybuty techniczne oraz różne jednostki miary i formy pakowania. W 2026 roku ograniczenia katalogowe platformy stają się realnym hamulcem skalowania sprzedaży, szczególnie w modelu hurtowym, dystrybucyjnym i cross-border. Hummerce umożliwia zarządzanie złożonym asortymentem w sposób elastyczny i skalowalny. Platforma obsługuje produkty o wielu wariantach i parametrach, pozwalając precyzyjnie opisywać ich cechy techniczne, konfiguracje oraz zależności pomiędzy poszczególnymi elementami oferty. Kluczowe elementy rozbudowanego katalogu B2B obejmują: obsługę dużej liczby SKU, wariantów i atrybutów produktowych, możliwość sprzedaży w różnych jednostkach miary, takich jak sztuki, kilogramy, metry kwadratowe czy opakowania, zgodnie z charakterem asortymentu, zaawansowane zarządzanie multimediami, w tym zdjęciami, plikami, dokumentacją techniczną i opisami produktowymi. Dostęp do szczegółowych danych produktowych ma w B2B kluczowe znaczenie, gdyż klienci oczekują kompletnej, precyzyjnej informacji technicznej jeszcze przed kontaktem z handlowcem. Dzięki rozbudowanemu katalogowi platforma e-commerce może obsługiwać skomplikowaną ofertę produktową w sposób spójny, czytelny i gotowy do dalszej automatyzacji procesów sprzedażowych. Inteligentne wyszukiwanie i filtrowanie produktów w dużych katalogach B2B W e-commerce B2B wyszukiwarka nie jest jedynie dodatkiem do katalogu, bardzo często to najważniejsze narzędzie zakupowe. Klienci biznesowi rzadko „przeglądają” ofertę – zamiast tego przychodzą z konkretnym zapotrzebowaniem, numerem katalogowym, parametrem technicznym lub specyfikacją. Przy katalogach liczących setki tysięcy pozycji brak zaawansowanego wyszukiwania prowadzi bezpośrednio do frustracji, błędów i porzuconych koszyków. W 2026 roku standardem staje się wyszukiwanie oparte na AI i semantyce, które rozumie intencję użytkownika, a nie tylko dokładne frazy. Hummerce oferuje inteligentne mechanizmy wyszukiwania i filtrowania, które pozwalają klientom szybciej dotrzeć do właściwych produktów, nawet w bardzo złożonych katalogach technicznych. Kluczowe funkcje wyszukiwania i filtrów w e-commerce B2B obejmują: wyszukiwanie semantyczne i AI search, które interpretuje zapytania użytkowników i prezentuje najbardziej trafne wyniki, zaawansowane filtry techniczne, umożliwiające zawężanie oferty po parametrach, cechach i specyfikacjach, wyszukiwanie po numerach katalogowych, indeksach i kodach producenta, zarządzanie synonimami i nazwami alternatywnymi, co jest kluczowe przy różnym nazewnictwie tych samych produktów, podpowiedzi produktów podobnych lub zamienników, wspierające ciągłość procesu zakupowego. Dzięki precyzyjnemu wyszukiwaniu klienci B2B szybciej znajdują odpowiednie produkty, rzadziej popełniają błędy i sprawniej finalizują zamówienia. Dla firmy oznacza to krótszą ścieżkę zakupową, mniejsze obciążenie handlowców i wyższą satysfakcję kontrahentów. Automatyzacja procesów sprzedażowych i zamówień powtarzalnych Jednym z największych wyzwań w sprzedaży B2B są procesy powtarzalne: cykliczne zamówienia, uzupełnianie zapasów, ręczne wprowadzanie tych samych koszyków czy reagowanie na braki magazynowe. Bez automatyzacji działania te generują wysokie koszty operacyjne i pochłaniają czas, który handlowcy mogliby poświęcić na rozwój relacji z klientami. Nowoczesna platforma e-commerce B2B w 2026 roku powinna przejmować te zadania automatycznie. Hummerce oferuje rozbudowane mechanizmy automatyzacji, które upraszczają i przyspieszają codzienną obsługę zamówień, zarówno po stronie klienta, jak i zespołów sprzedażowych. Automatyzacja procesów sprzedażowych w Hummerce obejmuje m.in.: zamówienia cykliczne i powtarzalne koszyki, umożliwiające szybkie ponawianie regularnych zakupów, automatyczne uzupełnianie braków magazynowych wraz z rekomendacjami produktów zamiennych, alerty i przypomnienia o wyczerpujących się zapasach, powiadomienia o zmianach cen, istotne przy długoterminowej współpracy i kontraktach. Uzupełnieniem automatyzacji są mechanizmy bulk szybkiego zamawiania, które pozwalają klientom B2B składać zamówienia hurtowe w najbardziej efektywny sposób. Zamiast dodawania produktów pojedynczo do koszyka, użytkownicy mogą: wprowadzać wiele SKU i ilości jednocześnie w formularzach hurtowych (bulk order, quick order), ponawiać wcześniejsze zamówienia jednym kliknięciem, tworzyć i zapisywać listy zakupowe (requisition lists) dla zamówień powtarzalnych, korzystać z zamówień cyklicznych lub subskrypcyjnych, szczególnie przy asortymencie regularnie zamawianym. Takie podejście znacząco skraca ścieżkę zakupową i zwiększa wygodę klientów, co w relacjach B2B, opartych na powtarzalności i długofalowej współpracy, ma kluczowe znaczenie. Jednocześnie automatyzacja pozwala handlowcom skupić się na doradztwie i rozwoju sprzedaży, zamiast na ręcznej obsłudze operacyjnej. Zaawansowane modele cenowe i elastyczna polityka cenowa w B2B W e-commerce B2B cena rzadko bywa stała i uniwersalna. W 2026 roku platforma sprzedażowa musi odzwierciedlać rzeczywiste warunki handlowe, które wynikają z indywidualnych negocjacji, kontraktów długoterminowych, wolumenów zakupowych oraz relacji z klientem. Brak elastycznych mechanizmów cenowych skutkuje ręcznymi korektami, błędami i wydłużeniem procesu sprzedaży. Hummerce oferuje rozbudowaną politykę cenową, która pozwala firmom B2B precyzyjnie zarządzać cenami i automatycznie egzekwować ustalone zasady – bez konieczności angażowania handlowców na każdym etapie transakcji. Platforma wspiera m.in.: ceny per klient, grupę lub segment, uwzględniające historię współpracy, poziom obrotów czy status kontrahenta, rabaty wolumenowe i progowe, naliczane automatycznie w zależności od ilości zamówionego towaru lub wartości koszyka, wiele cenników równolegle, dedykowanych klientom, kontraktom lub rynkom zagranicznym, cenniki walutowe i jednostkowe, z obsługą różnych jednostek sprzedaży (sztuki, kilogramy, metry kwadratowe) oraz automatyczną aktualizacją kursów walut, ceny dynamiczne i ukryte, widoczne wyłącznie po zalogowaniu lub zależne od konfiguracji produktu, integrację z ERP oraz kalkulatory cen, które uwzględniają hurtowe cenniki, promocje, kontrakty i warunki długoterminowe. Uzupełnieniem tych mechanizmów jest możliwość personalizacji oferty i katalogu. Platforma pozwala ukrywać wybrane produkty, ceny lub całe sekcje oferty przed określonymi klientami, tak aby każdy użytkownik widział wyłącznie asortyment i warunki, które go dotyczą. Dzięki temu Hummerce wiernie odwzorowuje realia sprzedaży B2B, zwiększa konkurencyjność oferty, skraca proces negocjacji i minimalizuje ryzyko błędów przy złożonych wycenach. Marketplace-ready i obsługa wielu dostawców w e-commerce B2B Model marketplace coraz częściej pojawia się także w sprzedaży B2B. Firmy rozszerzają swoje platformy o oferty partnerów, producentów i dostawców, tworząc ekosystem sprzedażowy zamiast pojedynczego sklepu. W 2026 roku nowoczesna platforma B2B powinna być gotowa na taki scenariusz — zarówno technologicznie, jak i procesowo. Hummerce umożliwia budowę i rozwój sprzedaży w modelu marketplace, zapewniając obsługę wielu dostawców w ramach jednej platformy. System pozwala zarządzać ofertą pochodzącą z różnych źródeł, synchronizować dane produktowe oraz integrować procesy logistyczne i sprzedażowe. Kluczowe możliwości w tym obszarze obejmują: obsługę wielu sprzedawców i dostawców w jednym środowisku e-commerce, agregację ofert i zarządzanie asortymentem z różnych źródeł, kontrolę warunków współpracy, prowizji i kontraktów z partnerami, integrację procesów zamówień, stanów magazynowych i logistyki. Istotnym rozszerzeniem modelu marketplace jest także bezpośrednia integracja z zewnętrznymi platformami sprzedażowymi, takimi jak Allegro. Dzięki niej firmy mogą synchronizować ceny, stany magazynowe i zamówienia pomiędzy własnym e-commerce B2B a marketplace’em, bez konieczności korzystania z dodatkowych pośredników. Pozwala to znacząco poszerzyć kanały sprzedaży, zwiększyć dostępność produktów i skalować biznes bez nadmiernych kosztów technologicznych. Dzięki gotowym rozwiązaniom integracyjnym Hummerce umożliwia firmom B2B rozwój sprzedaży w modelu marketplace w sposób kontrolowany, skalowalny i zgodny z długoterminową strategią biznesową – zarówno na rynku krajowym, jak i cross-border. Chcesz dowiedzieć się jeszcze więcej na ten temat? Obejrzyj odcinek podcastu Cyfryzacja w Biznesie.  Podsumowanie W tej części pokazaliśmy funkcjonalności, które w 2026 roku najbardziej wpływają na sprzedaż w e-commerce B2B: AI-driven commerce, zaawansowane konta firmowe i portale klienta, konfiguratory produktów, rozbudowany katalog, inteligentne wyszukiwanie, automatyzację zamówień, elastyczną politykę cenową oraz gotowość marketplace. To rozwiązania, które skracają czas od potrzeby do zamówienia, ograniczają błędy i odciążają handlowców w operacyjnej obsłudze klientów. W drugiej części przechodzimy do elementów, które domykają proces zakupowy i pozwalają skalować sprzedaż bez wzrostu kosztów: quote-to-order, mobilność i PWA, analityka predykcyjna i MCP, integracje z ERP, WMS i CRM, self-service, logistyka i stabilność technologii.

Dla właścicieli firm handlowych i dyrektorów logistyki ostatnie lata to ciągła walka o elastyczność. Rynek e-commerce wymusza zmiany z dnia na dzień, podczas gdy tradycyjne systemy IT wymagają tygodni na wdrożenie nowych funkcji. Ewolucja oprogramowania osiągnęła jednak punkt zwrotny. Generatywna Sztuczna Inteligencja (GenAI) w systemach takich jak Teneum WMS sprawia, że technologia wreszcie nadąża za tempem biznesu, zamiast go hamować. Tradycyjny model rozwoju oprogramowania opierał się na sztywnych regułach: każda nowa potrzeba biznesowa wymagała interwencji programisty, napisania kodu i testów. Dziś to „wąskie gardło” znika. Dzięki modelom generatywnym systemy potrafią interpretować intencje użytkownika i adaptować się do nowych zadań bez konieczności głębokiej ingerencji w kod źródłowy. Marcin Smereka, CTO w Sente S.A., wyjaśnia, dlaczego ta zmiana jest kluczowa z perspektywy decydenta: Block Quote Wyzwanie 1: Rotacja pracowników i koszty wdrożenia Jednym z największych kosztów ukrytych w logistyce jest czas potrzebny na wdrożenie nowego pracownika (onboarding). Teneum WMS adresuje ten problem, wykorzystując możliwości Generatywnej AI do stworzenia wirtualnego „mentora”. System został wzbogacony o asystenta świadomego kontekstu, który rozumie, co pracownik w danej chwili robi. To nie jest zwykły chatbot. To inteligentny doradca, który widzi ekran użytkownika i proaktywnie pomaga w realizacji procesu. Block Quote Wyzwanie 2: Integracje w łańcuchu dostaw W świecie firm handlowych i e-Commerce, gdzie o przewadze konkurencyjnej decydują często godziny, a nie dni, zdolność do błyskawicznego „wpięcia” nowego klienta, marketplace’u czy kuriera staje się kartą przetargową decydującą o wygraniu kontraktu czy zdobyciu klienta. Do niedawna jednak rzeczywistość działów IT wyglądała zgoła inaczej: proces integracji przypominał tor przeszkód, zbudowany z setek wymienianych maili, nieporozumień komunikacyjnych i długich godzin spędzonych na żmudnym studiowaniu skomplikowanej dokumentacji technicznej. Teneum WMS rozwiązuje ten problem, wprowadzając do gry czat AI: „Doradcę Programisty”. W tym modelu sztuczna inteligencja przestaje być tylko biernym katalogiem wiedzy, a wchodzi w rolę aktywnego, wirtualnego konsultanta. Dysponując pełnym dostępem do dokumentacji API, AI potrafi prowadzić merytoryczny dialog z zespołami IT partnerów biznesowych – zamiast kazać im szukać igły w stogu siana, podaje gotowe odpowiedzi i fragmenty kodu, drastycznie upraszczając techniczny aspekt współpracy. Block Quote Wyzwanie 3: Bezpieczeństwo danych w erze AI Wdrożenie sztucznej inteligencji w przedsiębiorstwie budzi uzasadnione obawy o poufność danych handlowych. Czy bot nie ujawni wrażliwych informacji niepowołanej osobie? W Teneum WMS zastosowane zostało przemyślane podejście do bezpieczeństwa. System korzysta z płatnych wersji API publicznych modeli, co zgodnie z polityką dostawców technologii gwarantuje, że przesyłane dane nie są wykorzystywane do trenowania ogólnodostępnej sztucznej inteligencji. Co jednak najważniejsze w kontekście ochrony informacji wewnątrz firmy – agent dziedziczy uprawnienia użytkownika. Block Quote Podsumowanie  W obliczu rynkowej niepewności sztuczna inteligencja w systemie WMS staje się dźwignią wzrostu, która pozwala firmom skalować biznes bez gwałtownego podnoszenia kosztów stałych. Umożliwia to obsługę rosnącej liczby zamówień i ekspansję na nowe rynki bez konieczności proporcjonalnej rozbudowy zespołów administracyjnych czy IT. Kluczową walutą staje się tu czas – odzyskiwany zarówno dzięki błyskawicznemu wdrożeniu pracowników przy wsparciu Asystentów AI, jak i poprzez sprawne integracje z partnerami w łańcuchu dostaw. W tym ujęciu Teneum WMS wzbogacony o potencjał AI staje się realnym wsparciem biznesu. Nie tylko przyspiesza operacje i ułatwia wykorzystanie pełni możliwości systemu, ale również buduje operacyjną niezależność i zwinność w integracji rozwiązania z kanałami sprzedaży i innymi systemami.

13 listopada w nowojorskiej dzielnicy Tribeca, w przestrzeniach Spring Studios, IFS zorganizował IFS Industrial X Unleashed, jednodniowe wydarzenie, które miało ambicję wyznaczyć nowy standard dla tzw. Industrial AI, czyli sztucznej inteligencji projektowanej nie dla biur, lecz dla fabryk, sieci energetycznych i infrastruktury krytycznej.  Dla mnie był to wyjazd wyjątkowy z jeszcze jednego powodu. To pierwszy raz, kiedy myERP.global pojawiło się na tak dużym wydarzeniu za granicą, a ja reprezentowałem nas w Nowym Jorku samodzielnie. Już sam widok Spring Studios wypełnionego partnerami, klientami i zespołami IFS robił ogromne wrażenie. Skala wydarzenia, dopracowana oprawa graficzno wizualna oraz bardzo dobrze przemyślana agenda od początku dawały poczucie, że nie jest to kolejna konferencja o AI, ale pokaz realnych wdrożeń i kierunku, w którym idzie przemysł.  Na scenie pojawili się przedstawiciele Anthropic, Boston Dynamics, Microsoftu, PwC, Siemens, a także wielu klientów z branż takich jak energetyka, produkcja, lotnictwo czy telekomunikacja. Organizator, czyli IFS, dostawca oprogramowania klasy Industrial AI, obiecał nie kolejny „show o AI”, lecz konkretne, działające wdrożenia. Z perspektywy kogoś, kto na co dzień rozmawia z firmami wdrażającymi systemy ERP i rozwiązania AI, dokładnie tego chciałem tam zobaczyć.  Od hype’u do przemysłowej rzeczywistości  Otwarcie konferencji należało do Marka Moffata, CEO IFS. Zarysował on wizję, w której prawdziwy zwrot z inwestycji w AI nie powstaje w prezentacjach, ale na liniach produkcyjnych, w sieciach przesyłowych i w terenie. To tam pracuje około 70% globalnej siły roboczej, a nie w biurowych open space’ach. Słuchając tego z widowni w Nowym Jorku miałem wrażenie, że bardzo mocno rezonuje to z tym, co słyszymy od naszych partnerów i klientów w Polsce: AI ma sens dopiero wtedy, gdy dotyka prawdziwych procesów, a nie tylko slajdów i prototypów.  Źródło: IFS / IFS Industrial X Unleashed 2025 W centrum tej wizji stoi IFS.ai, platforma mająca pełnić rolę „systemu operacyjnego” dla przemysłu, łączącego ludzi, cyfrowych agentów i roboty w jednym obiegu danych i decyzji. W firmowym języku IFS to droga od sygnału do działania: dane z czujników lub kamer, analiza przez agentów AI, a potem natychmiastowa decyzja i zlecenie pracy technikom, robotom lub obu jednocześnie. Patrząc na to z perspektywy rynku, który opisujemy na myERP.global, widać wyraźnie, że to właśnie taka spójność między warstwą IT, OT i fizycznym światem będzie w najbliższych latach wyróżnikiem najbardziej zaawansowanych firm.  Anthropic i Resolve: multimodalna AI dla ludzi w terenie  Jednym z najgłośniejszych ogłoszeń była strategiczna współpraca IFS Nexus Black z Anthropic, twórcą modeli Claude. Efektem partnerstwa jest Resolve, nowa klasa narzędzia Industrial AI, które trafia bezpośrednio w ręce techników i pracowników utrzymania ruchu.  Źródło: IFS / IFS Industrial X Unleashed 2025 Z mojego punktu widzenia to bardzo ważny kierunek. W rozmowach z firmami produkcyjnymi i usługowymi często słyszymy, że największym wyzwaniem nie jest już sama analityka, ale dostarczenie właściwej podpowiedzi we właściwym momencie osobie, która jest fizycznie przy maszynie czy instalacji. I właśnie tu Resolve robi różnicę.  Narzędzie potrafi analizować wiele typów danych naraz: wideo z telefonu technika, nagrania dźwiękowe, odczyty temperatury i ciśnienia czy złożone schematy instalacji. Na tej podstawie przewiduje awarie, sugeruje części zamienne, optymalizuje harmonogram prac i automatycznie dokumentuje wykonane czynności, w tym poprzez rozpoznawanie mowy i transkrypcję raportów głosowych.  Na scenie pokazano m.in. przykład szkockiej destylarni William Grant & Sons, producenta whisky Grant’s i ginu Hendrick’s. Zanim wdrożono Resolve, aż około 38% napraw miało charakter awaryjny. Dziś, dzięki przewidywaniu usterek i lepszemu planowaniu, zakład znacząco ograniczył nieplanowane przestoje, a roczne korzyści finansowe szacowane są na około 8,4 mln funtów. Słuchając tej historii pomyślałem, że podobne case studies będziemy wkrótce oglądać także na polskim rynku, szczególnie w firmach, które już dziś inwestują w predykcyjne utrzymanie ruchu.  Kriti Sharma, szefowa Nexus Black, podkreślała ze sceny, że w branżach, gdzie „czasem stawką jest ludzkie życie”, priorytetem musi być nie tylko moc modelu, lecz także bezpieczeństwo i odpowiedzialność AI. To właśnie Anthropic ma wnosić do ekosystemu IFS obok czysto technologicznych kompetencji. Ten wątek odpowiedzialnego wdrażania AI przewijał się zresztą przez całe wydarzenie i był dla mnie jednym z ważniejszych sygnałów dla rynku.  Boston Dynamics: robot Spot jako autonomiczny inspektor  Kolejnym filarem IFS Industrial X Unleashed była fizyczna AI, czyli połączenie agentów AI z robotami. IFS ogłosił współpracę z Boston Dynamics, globalnym liderem w mobilnej robotyce.  Źródło: IFS / IFS Industrial X Unleashed 2025 To był moment, który osobiście zrobił na mnie największe wrażenie. Prezentacja z udziałem robota Spot pokazała bardzo namacalnie, jak daleko zaszliśmy od świata, w którym o robotyce przemysłowej mówimy tylko na slajdach. Spot, czteronożna platforma zdolna samodzielnie poruszać się po zakładach, został pokazany jako przedłużenie systemu IFS.ai.  Robot potrafi wykonywać autonomiczne inspekcje: dzięki kamerom termicznym wykrywa przegrzewające się urządzenia, nasłuchuje nieszczelności, odczytuje analogowe manometry, sprawdza kontrolki, identyfikuje rozlane substancje czy anomalie napięcia. Zebrane dane trafiają natychmiast do IFS.ai, gdzie agentic AI analizuje je, ocenia ryzyko i, jeśli trzeba, automatycznie generuje zlecenie serwisowe lub inicjuje działania prewencyjne.  Siedząc na widowni i obserwując robota poruszającego się swobodnie po scenie, miałem bardzo mocne poczucie, że to nie jest już wizja przyszłości, ale realne narzędzie, które za chwilę zobaczymy w zakładach energetycznych, rafineriach czy fabrykach także w naszej części świata.  Źródło: IFS / IFS Industrial X Unleashed 2025 Wspólne rozwiązanie IFS i Boston Dynamics ma przede wszystkim poprawić bezpieczeństwo, ograniczając udział ludzi w strefach niebezpiecznych, podnieść efektywność dzięki szybszym decyzjom oraz zwiększyć dostępność kluczowych aktywów poprzez predykcyjne podejście do awarii. Docelowymi odbiorcami są m.in. energetyka, górnictwo, zakłady produkcyjne i operatorzy infrastruktury krytycznej.  Humanoidy 1X Technologies: nowy „etatowy” pracownik w fabryce  O ile Spot pokazywał, jak dalece mobilna robotyka już dziś potrafi odciążyć ludzi, o tyle partnerstwo z 1X Technologies zahaczyło o wizję przyszłości humanoidalnych pracowników ramię w ramię z człowiekiem.  IFS i 1X ogłosiły strategiczną współpracę, w ramach której humanoid NEO ma zostać wprowadzony do środowisk przemysłowych jako robotyczny pracownik zarządzany z poziomu IFS.ai.  Wspólna koncepcja zakłada, że w najbliższych latach liczebność przemysłowej załogi będzie mierzona nie tylko w etatach ludzkich, ale także w liczbie agentów AI i robotów. Dzisiejsze zakłady, które z trudem obsługuje 300 pracowników, mają docelowo korzystać z ekosystemu nawet 3 tys. „pracowników”: ekspertów ludzi, cyfrowych agentów i humanoidów wykonujących fizyczne zadania, również w środowiskach niebezpiecznych lub trudno dostępnych.  Patrząc na to z perspektywy rozmów, które prowadzimy w Polsce, widać wyraźnie, że ten kierunek będzie budził zarówno ogromne zainteresowanie, jak i pytania o kompetencje, bezpieczeństwo i odpowiedzialność. IFS Industrial X Unleashed pokazało jednak, że dyskusja nie toczy się już wyłącznie w laboratoriach, ale coraz częściej w realnych halach produkcyjnych.  Partnerski program pilotażowy ma objąć wybrane firmy z sektorów takich jak produkcja, energetyka czy lotnictwo. Komercyjna dostępność rozwiązań opartych na humanoidach jest planowana na 2026 r.  Siemens i IFS: AI dla autonomicznej sieci energetycznej  Szczególną uwagę uczestników przyciągnęła także współpraca z Siemens, skoncentrowana na transformacji sieci energetycznych.  IFS i Siemens połączą swoje kompetencje: z jednej strony Gridscale X i doświadczenie w planowaniu sieci oraz infrastrukturze, z drugiej IFS.ai oraz rozwiązania do zarządzania aktywami, planowania inwestycji i obsługi serwisu w terenie.  Celem jest stworzenie ścieżki do autonomicznej sieci, zdolnej do samodzielnego bilansowania rosnącego udziału źródeł odnawialnych, zarządzania starzejącą się infrastrukturą i reagowania na coraz częstsze ekstrema pogodowe. Zintegrowana platforma ma łączyć perspektywę inżynierską z biznesową i finansową oraz przekładać długoterminowe decyzje inwestycyjne na konkretne zlecenia dla ekip w terenie.  Partnerzy podkreślali, że rozwiązanie ma być modułowe i gotowe do wdrożeń w chmurze, bez konieczności wyrywania z korzeniami istniejących systemów. Z mojego punktu widzenia to ważny sygnał także dla firm w Polsce, które chciałyby korzystać z nowoczesnych rozwiązań, ale nie są gotowe na pełną wymianę krajobrazu systemowego. Na współpracy mają skorzystać nie tylko operatorzy sieci, ale też producenci energii, duże zakłady przemysłowe i inne organizacje uzależnione od niezawodnej infrastruktury.  Ekosystem Industrial AI: od laboratoriów do zakładów  Poza samymi ogłoszeniami partnerskimi IFS Industrial X Unleashed pełniło też rolę sceny dla szerokiego ekosystemu doradców i integratorów. Na liście prelegentów znaleźli się przedstawiciele m.in. PwC, Accenture, Deloitte, Microsoftu, MIT CISR czy Siemens Grid Software.  Z perspektywy uczestnika było bardzo dobrze widać, że bez współpracy pomiędzy dostawcami technologii, doradcami i integratorami trudno będzie mówić o prawdziwej transformacji przemysłowej. W wystąpieniach często pojawiały się tematy związane z infrastrukturą, zarządzaniem danymi, regulacjami oraz, co szczególnie podkreślano, ogromną potrzebą reskillingu pracowników.  Na stronie IndustrialX.ai organizator podsumowuje formułę wydarzenia jako połączenie premier produktów, pokazów „AI w akcji” oraz dyskusji strategicznych na temat przyszłości pracy w przemyśle. W programie dominowały wątki agentic AI, robotyki i fizycznej AI, ale stale przewijał się też temat odporności łańcuchów dostaw, modernizacji infrastruktury oraz odpowiedzialnego wdrażania nowych technologii.  Jako uczestnik miałem wrażenie, że te trzy elementy – produkt, pokaz i strategia – zostały faktycznie dobrze zbalansowane. Z jednej strony można było zobaczyć konkretne rozwiązania w akcji, z drugiej wciąż było miejsce na szerszą refleksję o tym, jak zmieni się rynek pracy i modele biznesowe.  Co dalej po IFS Industrial X Unleashed?  Patrząc na skalę zaprezentowanych partnerstw i scenariuszy, Industrial X Unleashed było czymś więcej niż zwykłą konferencją produktową. IFS próbuje zająć pozycję kategorii zaufania dla Industrial AI, platformy, przez którą w najbliższych latach będą przepływać zarówno dane z czujników i robotów, jak i decyzje dotyczące serwisu, planowania inwestycji czy bezpieczeństwa pracy.  Źródło: IFS / IFS Industrial X Unleashed 2025 Wspólne projekty z Anthropic, Boston Dynamics, 1X Technologies i Siemensem pokazują, że ambicją firmy nie jest jedynie dostarczenie kolejnego systemu ERP czy modułu AI, ale realne spięcie warstwy fizycznej z cyfrową od humanoida na hali po plan inwestycji w sieć energetyczną.  Dla mnie osobiście wyjazd do Nowego Jorku był potwierdzeniem, że kierunek, w którym idziemy jako myERP.global, jest właściwy. Coraz więcej rozmów o systemach ERP, utrzymaniu ruchu czy zarządzaniu aktywami będzie toczyło się w kontekście agentów AI, robotyki i fizycznej AI. IFS Industrial X Unleashed było przede wszystkim demonstracją jednego, dość odważnego założenia: że przyszłość przemysłu będzie budowana nie przez pojedyncze narzędzia, lecz przez ściśle zintegrowane ekosystemy ludzi, agentów AI i robotów. A my chcemy być blisko tych zmian i opisywać je dla naszych społeczności – zarówno w Polsce, jak i za granicą. 

Sztuczna inteligencja przestaje być futurystycznym hasłem, a staje się realnym narzędziem transformacji biznesowej. Z najnowszego badania IFS Polska wynika, że wszystkie ankietowane firmy planują wdrożenie rozwiązań AI w ciągu najbliższych dwóch lat, a już dziś blisko 65% dużych przedsiębiorstw aktywnie korzysta z tej technologii. Raport „Sztuczna inteligencja w firmach – między innowacją a rzeczywistością” został przygotowany przez IFS Polska na podstawie badania przeprowadzonego wśród 150 polskich firm o przychodach przekraczających 400 mln zł rocznie, reprezentujących m.in. sektor produkcyjny i energetyczny. Wyniki pokazują, że AI z roli testowe weszła w etap masowej adopcji, ale wciąż towarzyszy temu strategiczny chaos – tylko 17% firm ma spójną strategię wdrażania AI. Block Quote I w praktyce – firmy stawiają na efektywność i szybki zwrot z inwestycji Najczęściej wdrażane rozwiązania koncentrują się wokół obsługi klienta (14,7%), automatyzacji procesów biznesowych (13,5%) oraz obszaru finansów (12,6%), co pokazuje, że organizacje wybierają technologie o wysokim i szybkim ROI. Jednocześnie coraz większą rolę odgrywa AI w obszarze ESG – m.in. w redukcji emisji CO₂, optymalizacji zużycia energii i etycznym zarządzaniu danymi. Aż 23% firm wykorzystuje AI do analiz ryzyka i poprawy bezpieczeństwa pracy, co pokazuje rosnącą świadomość odpowiedzialności technologicznej. Block Quote Największe bariery? Koszty i brak strategii Pomimo ogromnego potencjału, firmy wciąż napotykają na bariery – przede wszystkim wysokie koszty wdrożenia i utrzymania systemów AI (36,7%), a także brak odpowiednich kompetencji cyfrowych i trudności z integracją technologii z istniejącymi systemami. Firmy jasno wskazują, co może przyspieszyć adaptację AI: obniżenie kosztów (27%), rozwój infrastruktury technologicznej (18,7%) i dostęp do gotowych rozwiązań chmurowych (12%). Block Quote Perspektywa rynku: AI stanie się standardem w ciągu 3–5 lat Zaledwie 8% firm uważa, że AI jest już standardem w ich branży, ale aż 84% przewiduje, że stanie się nim w ciągu najbliższych pięciu lat, z czego największa grupa (52%) wskazuje horyzont 3–5 lat. Block Quote

Przygotowywanie ofert powinno być proste, jednak dla większości przedstawicieli handlowych tak nie jest. Muszą oni szukać odpowiednich kombinacji numerów katalogowych (SKU), interpretować złożone zasady cenowe, sprawdzać warunki prawne i czekać na zatwierdzenia – wszystko pod presją szybkiego działania. Jeden błąd może spowodować opóźnienia, konieczność poprawek, a nawet – wysłanie błędnej oferty. Taka nieefektywność bezpośrednio spowalnia tempo finalizacji transakcji i generowanie przychodów. W odpowiedzi na te wyzwania Salesforce wprowadza Agentforce for Revenue – cyfrową siłę roboczą, która przejmuje rutynowe zadania, takie jak przygotowywanie ofert, śledzenie follow-upów i wprowadzanie danych, umożliwiając każdemu przedstawicielowi skoncentrowanie się na budowaniu relacji i zwiększaniu sprzedaży. Osadzone w Revenue Cloud rozwiązanie łączy potencjał ludzi i agentów AI, usprawniając cały proces „od oferty do zapłaty” – od ofertowania i zawierania umów, po zamówienia i fakturowanie – z większą szybkością, dokładnością i pewnością. Błyskawiczne oferty dzięki Agentforce for Revenue Agentforce umożliwia przedstawicielom handlowym tworzenie dokładnych, spersonalizowanych ofert w kilka sekund. Wystarczy, że opiszą, czego potrzebują – np. „Przygotuj ofertę na nowy generator z pakietem rozliczanym według zużycia energii” – a Agentforce natychmiast generuje ofertę, automatycznie dobierając odpowiednie produkty, ceny i warunki. Salesforce już korzysta z Agentforce wewnętrznie i odnotował 75% skrócenie czasu przygotowywania ofert oraz 87% redukcję liczby kliknięć w swoim zespole sprzedaży. Szybsza, inteligentniejsza konfiguracja produktów Stworzenie oferty to dopiero pierwszy krok. Aby rzeczywiście zwiększyć tempo i precyzję w całym procesie ofertowania, sprzedawcy potrzebują również inteligentniejszego sposobu konfiguracji produktów. Po wygenerowaniu wstępnej oferty przez Agentforce, przedstawiciele korzystają z udoskonalonego konfiguratora produktów Revenue Cloud, by szybko dostosować złożone propozycje – także te zawierające ponad tysiąc pozycji. W odróżnieniu od tradycyjnych narzędzi CPQ (Configure, Price, Quote), które opierają się wyłącznie na sztywnych systemach reguł, nowe rozwiązanie Salesforce wprowadza silnik logiki oparty na ograniczeniach, który uzupełnia dotychczasowe podejścia, oferując klientom elastyczność wymaganą przez złożone realia biznesowe. Dzięki dwukierunkowym regułom i szablonom „wskaż i kliknij”, znacznie zmniejsza się czas tworzenia i utrzymywania reguł. To jak GPS dla ofertowania – prowadzi przedstawicieli do poprawnych konfiguracji w czasie rzeczywistym, skracając czas przygotowania oferty. Dlaczego to ważne Dzisiejsze operacje przychodowe są bardziej złożone niż kiedykolwiek. Według Deloitte, 71% decydentów B2B zmaga się z ręcznymi, fragmentarycznymi procesami sprzedaży – a 13% transakcji przepada przez brak integracji narzędzi. W świecie, gdzie hybrydowe modele monetyzacji stają się normą, przedstawiciele handlowi nie mają czasu na ręczne zestawianie subskrypcji, rozliczeń za zużycie i usług dodatkowych. Revenue Cloud zasilany przez Agentforce eliminuje tę złożoność, łącząc wszystkie typy transakcji w jednej ofercie i przenosząc dane transakcyjne aż do zamówienia i faktury. Jak to działa Aby to umożliwić, Salesforce przebudował swoje rozwiązanie CPQ, tworząc całkowicie nową wersję Revenue Cloud – pierwszą w branży kompozytową platformę przychodową wspieraną przez agentów AI. Architektura oparta na API umożliwia osadzenie każdego procesu przychodowego w dostępnych interfejsach, co pozwala agentom AI efektywnie nimi zarządzać. „Salesforce CPQ zapoczątkował drugą falę zarządzania przychodami, umożliwiając skalowanie przychodów cyklicznych” – powiedziała Meredith Schmidt, EVP i dyrektor generalna Revenue Cloud w Salesforce. – „Teraz, dzięki Revenue Cloud, dostarczamy trzecią falę: zarządzanie przychodami oparte na platformie zorientowanej na API, gotowej na agentów AI i umożliwiającej swobodny przepływ przychodów we wszystkich kanałach – od przedstawicieli handlowych i portali partnerskich po samoobsługę i serwis terenowy.” Agentforce i Revenue Cloud integrują dane ustrukturyzowane i nieustrukturyzowane (historia zakupów, katalogi produktów, informacje o podłączonych zasobach), by podejmować dokładne działania we właściwym czasie. Te dane, harmonizowane w Data Cloud, zasilają agentowe AI w Agentforce, umożliwiając wdrażanie autonomicznych, zorientowanych na cel agentów, którzy potrafią rozumować i działać. W przeciwieństwie do tradycyjnych asystentów AI, którzy jedynie sugerują kolejne kroki, Agentforce wykonuje zadania od początku do końca, uwalniając sprzedawców do bardziej wartościowej pracy. W całym procesie dane są chronione przez warstwę zaufania Salesforce Trust Layer. Agenci działają bezpiecznie w ramach uprawnień przypisanych do konkretnego pracownika, co zapewnia dostęp tylko do autoryzowanych danych i działań — zarówno dla pracownika, jak i agenta. Dzięki temu każda oferta jest zgodna z polityką firmy, zasadami cenowymi i danymi klientów, znacząco skracając czas jej przygotowania. Zajrzyj głębiej Dodatkowe funkcje: Płynne przepływy pracy z Slack i CRM: Agentforce jest dostępny w Slacku przez API, a także z poziomu rekordów szans sprzedażowych, ofert i kont w Salesforce. Dzięki temu sprzedawcy mogą rozpoczynać, edytować i finalizować oferty z dowolnego miejsca — w tym samym przepływie pracy. Oferty podążają za transakcją, bez konieczności ponownego wpisywania danych czy ich duplikowania. Fakturowanie Revenue Cloud: Jako kompletna platforma przychodowa, architektura API-first Revenue Cloud umożliwia tworzenie własnych agentów wspierających dowolny proces w cyklu „od oferty do zapłaty”, w tym fakturowanie. Dzięki temu, że wszystkie dane od oferty po fakturę są przechowywane na jednej platformie, fakturowanie staje się dokładne i przejrzyste. Inteligencja zarządzania przychodami: Zespoły sprzedaży, finansów i operacji mogą przyspieszyć podejmowanie decyzji dzięki wglądowi w czasie rzeczywistym w cały cykl życia przychodów. Tableau Next, zintegrowane z Revenue Cloud, zapewnia przejrzysty widok kluczowych wskaźników, takich jak trendy cenowe, przepływ zamówień czy wyniki przychodowe, umożliwiając natychmiastowe działanie w oparciu o dane.

Sztuczna inteligencja (AI) staje się integralną częścią współczesnego biznesu – wspiera sprzedaż, analizę danych, marketing, a od niedawna również zarządzanie informacją produktową. W świecie PIM (Product Information Management) AI nie jest już ciekawostką technologiczną, ale realnym narzędziem, które przynosi firmom wymierne korzyści. W tym artykule pokażemy, jak dokładnie AI działa w systemach PIM, w jakich obszarach przynosi największe usprawnienia, oraz dlaczego warto wdrożyć ją w swojej organizacji. Jeżeli chcesz dowiedzieć się więcej na temat systemów PIM, zajrzyj do naszego kompendium. Generowanie tłumaczeń bezpośrednio w PIM-ie Jednym z najbardziej popularnych zastosowań AI w systemach PIM jest automatyczne tłumaczenie treści produktowych. Rozwiązanie to dostępne jest już w wielu systemach – np. w Akeneo w wersjach Growth, Advanced i Premium, a także we wszystkich wariantach systemu Ergonode. Dzięki wbudowanemu przyciskowi „Generuj tłumaczenie” użytkownik może wskazać bazowy język oraz wybrać język docelowy, a następnie zaledwie po kilku sekundach uzyskać gotowe tłumaczenie widoczne bezpośrednio na karcie produktu. To ogromne ułatwienie w firmach, które prowadzą sprzedaż międzynarodową i muszą regularnie przygotowywać opisy w wielu językach. Automatyzacja tego procesu eliminuje potrzebę korzystania z zewnętrznych narzędzi, przyspiesza pracę zespołu i ogranicza ryzyko pomyłek, które mogą pojawić się przy ręcznym kopiowaniu tekstu. Co ważne, systemy PIM zapamiętują wcześniejsze działania użytkownika, dzięki czemu można łatwiej utrzymać spójność tłumaczeń w całym katalogu produktowym. Promptowanie – klucz do jakości tłumaczeń Choć gotowe tłumaczenia generowane automatycznie są coraz lepsze, wciąż zdarza się, że AI nieprawidłowo interpretuje specjalistyczne terminy lub branżowy kontekst. Dlatego systemy PIM umożliwiają użytkownikom pisanie własnych promptów, czyli wskazówek, które precyzyjnie określają sposób generowania treści. Dzięki nim można np. narzucić preferowany styl wypowiedzi, ton komunikacji czy sposób formatowania. Dobrze przygotowany prompt powinien zawierać informacje o celu tłumaczenia (np. sprzedażowy, marketingowy, techniczny), docelowej grupie odbiorców (np. profesjonaliści, konsumenci), a także – jeśli to konieczne – przykłady wcześniejszych tłumaczeń lub glosariusz z kluczowymi terminami branżowymi. Można również wskazać limity długości tekstu, sposób formatowania (np. listy punktowane) czy oczekiwany poziom naturalności językowej. Im bardziej precyzyjny prompt, tym lepszy efekt końcowy. Co istotne – AI może również parafrazować treści, aby uniknąć kalek językowych, które często pojawiają się w dosłownych tłumaczeniach. AI w tworzeniu opisów produktowych Drugim filarem zastosowania AI w PIM-ach jest automatyczne generowanie opisów produktowych. Zamiast tworzyć każdy opis ręcznie, użytkownik może zlecić sztucznej inteligencji wygenerowanie treści na podstawie istniejących danych produktowych – takich jak nazwa produktu, jego cechy techniczne, zastosowanie, korzyści marketingowe czy nawet informacje logistyczne. W nowoczesnych systemach PIM, takich jak Ergonode czy Akeneo, użytkownik może wskazać, które atrybuty mają być uwzględnione w opisie, a następnie stworzyć prompt, który precyzyjnie określi styl i strukturę tekstu. Można zdefiniować, czy treść ma być podzielona na sekcje, zawierać listę cech, a może być jednorodnym opisem zoptymalizowanym pod kątem SEO. Istnieje też możliwość określenia maksymalnej liczby znaków, dopasowania opisu do specyfiki kanału sprzedaży (np. Amazon, Allegro, sklep własny), a także nadania mu tonu – formalnego, eksperckiego, prostego lub emocjonalnego. Taka personalizacja sprawia, że opisy są dopasowane do odbiorcy i zwiększają szanse na skuteczną sprzedaż. AI także w wersji Open Source Użytkownicy systemów PIM w wersji Open Source, takich jak Akeneo Community, również mogą korzystać z dobrodziejstw sztucznej inteligencji. Choć darmowa wersja Akeneo nie zawiera natywnie wbudowanych funkcji AI, istnieją dodatki i wtyczki – takie jak autorskie rozwiązania Macopedii – które pozwalają integrować PIM z narzędziami typu ChatGPT. Umożliwiają one automatyczne tłumaczenie opisów oraz generowanie treści bezpośrednio w systemie, bez potrzeby korzystania z zewnętrznych edytorów. To rozwiązanie otwiera drogę do wdrożenia zaawansowanych funkcji także w mniejszych firmach lub projektach o ograniczonym budżecie. Wtyczki tego typu są często rozwijane i dopasowywane do konkretnych potrzeb, co oznacza, że można je dostosować do unikalnych procesów danej organizacji. W ten sposób nawet wersja community może zyskać funkcjonalności znane z płatnych wersji Enterprise. Jakość danych wciąż kluczowa Mimo ogromnych możliwości, jakie daje AI, podstawą skutecznego działania systemu PIM pozostaje jakość danych. Niezależnie od tego, jak zaawansowane mechanizmy wykorzystujemy, dane źródłowe muszą być spójne, aktualne i dobrze ustrukturyzowane. AI nie zastąpi procesu walidacji treści – dlatego warto zadbać o odpowiednie workflow, które wymuszają weryfikację wygenerowanych treści przed ich publikacją. Systemy PIM pozwalają ustawić etapy akceptacji, przypisać odpowiedzialności konkretnym osobom i zadbać o kontrolę jakości – zarówno dla opisów tworzonych ręcznie, jak i tych generowanych automatycznie. W ten sposób można zbudować efektywny, zautomatyzowany proces, który nie rezygnuje z nadzoru merytorycznego. Co przyniesie przyszłość? AI w PIM-ach dopiero się rozkręca. Poza tłumaczeniami i opisami, coraz częściej mówi się o wykorzystaniu sztucznej inteligencji do porządkowania nieustrukturyzowanych danych produktowych. Przykładowo: plik Excel zawierający chaotyczne opisy, parametry w różnych formatach i nazwy produktów w różnych językach, może zostać „przeczytany” przez AI, a następnie automatycznie przypisany do odpowiednich atrybutów w systemie PIM. To ogromny krok naprzód, zwłaszcza dla firm, które chcą migrować dane z różnych źródeł lub budują strukturę PIM od zera. Dzięki AI cały ten proces może przebiegać szybciej, z mniejszą liczbą błędów i przy mniejszym zaangażowaniu zespołu. Podsumowanie: dlaczego warto korzystać z AI w PIM? Wdrożenie AI w systemie PIM niesie za sobą szereg korzyści: Szybkość działania: generowanie opisów i tłumaczeń trwa zaledwie kilka sekund, co znacząco skraca czas wprowadzania produktu na rynek.  Oszczędność: automatyzacja pozwala ograniczyć koszty związane z usługami tłumaczeń i copywritingu.  Elastyczność: możliwość tworzenia własnych promptów daje pełną kontrolę nad stylem, długością i strukturą treści.  Skalowalność: AI świetnie sprawdza się w organizacjach zarządzających dużą liczbą produktów i kanałów sprzedaży.  Zgodność z SEO: opisy można generować z myślą o optymalizacji pod wyszukiwarki i konkretne platformy e-commerce.  Technologia sztucznej inteligencji nie zastępuje człowieka – ale staje się jego wydajnym asystentem. Umożliwia zespołom marketingowym, produktowym i e-commerce pracę szybciej, taniej i skuteczniej, bez kompromisów w zakresie jakości. Chcesz zobaczyć, jak AI działa w praktyce? Umów się z nami na bezpłatną konsultację i przekonaj się, jak technologia może usprawnić Twoje zarządzanie danymi produktowymi. Jeżeli chcesz dowiedzieć się więcej na temat systemów PIM, zajrzyj do naszego kompendium.

Systemy ERP odgrywają kluczową rolę w zarządzaniu procesami biznesowymi w firmach. Współczesne rozwiązania muszą jednak nie tylko oferować zaawansowaną funkcjonalność, ale również być przyjazne dla użytkownika, estetyczne i maksymalnie użyteczne. Asseco Business Solutions, wychodząc naprzeciw tym oczekiwaniom, dostarcza użytkownikom systemów nowoczesne narzędzia, które usprawniają codzienną pracę i dostosowują aplikacje do ich indywidualnych wymagań. Kluczowym elementem tych udoskonaleń jest adaptacyjny interfejs użytkownika, wzbogacony o możliwości sztucznej inteligencji (AI). W dzisiejszym artykule opowiemy, jak nowe funkcje wpływają na user experience (UX), oraz w jaki sposób personalizacja i AI wspierają zarówno początkujących, jak i zaawansowanych użytkowników. Adaptacyjny interfejs dla początkujących użytkowników Wyobraźmy sobie sytuację, w której nowy pracownik dołącza do zespołu, np. w dziale sprzedaży. Jego pierwsze dni pracy to nie tylko poznawanie specyfiki firmy, ale także oswajanie się z nowymi narzędziami, w tym systemem ERP. Dzięki funkcji adaptacyjnego interfejsu, system automatycznie dostosowuje wygląd i układ aplikacji do potrzeb osoby dopiero rozpoczynającej pracę. Jak to działa? Analiza zespołowa: system analizuje sposób pracy innych członków zespołu, aby przygotować interfejs uwzględniający najczęściej używane funkcje i ustawienia. Optymalizacja interfejsu: nowy użytkownik widzi: Kluczowe akcje dostępne jednym kliknięciem. Dedykowany układ kolumn w tabelach – ograniczający zbędne informacje. Zakładki szczegółów ograniczone do tych najczęściej używanych. Personalizacja menu: główne menu aplikacji upraszcza się, oferując szybki dostęp do słowników i funkcji najczęściej używanych przez zespół. Efekt? Nowy pracownik szybciej wdraża się w swoje obowiązki i od pierwszego dnia pracuje efektywnie, dzięki interfejsowi dostosowanemu do jego potrzeb. AI dla doświadczonych użytkowników Nie tylko nowi pracownicy mogą korzystać z możliwości personalizacji. System ERP by Asseco analizuje również pracę użytkowników z dłuższym stażem, proponując zmiany, które poprawiają ich efektywność. Przykład działania Pracownik z wieloletnim doświadczeniem często nie dostrzega możliwości usprawnienia swojego sposobu pracy. System, wykorzystując AI, analizuje statystyki użycia aplikacji i proponuje spersonalizowane zmiany: Propozycja zmiany ustawień: System wyświetla propozycje modyfikacji interfejsu, np. zmiany układu zakładek czy kolumn, dostosowane do stylu pracy konkretnego użytkownika. Podejrzenie zmian: Użytkownik może w czasie rzeczywistym zobaczyć, jak zaproponowane zmiany wpłyną na wygląd i funkcjonalność aplikacji. Decyzja użytkownika: Zmiany są wprowadzane tylko wtedy, gdy użytkownik je zaakceptuje. Co istotne, sugestie pojawiają się cyklicznie i wyłącznie wtedy, gdy system wykryje, że można zwiększyć efektywność pracy użytkownika. Dlaczego użytkownicy unikają samodzielnych zmian w interfejsie? Wiele osób unika manualnej konfiguracji systemu, nie dlatego, że nie potrafią tego zrobić, ale ze względu na czasochłonność i konieczność głębszej analizy własnego sposobu pracy. Rolę takiego „konsultanta” przejmuje sztuczna inteligencja, która: Automatycznie analizuje potrzeby użytkownika. Przeprowadza zmiany kompleksowo, biorąc pod uwagę różne obszary aplikacji. Oszczędza czas, który użytkownik musiałby poświęcić na ręczne ustawienia. Korzyści płynące z zastosowania AI w systemach ERP by Asseco Wprowadzenie sztucznej inteligencji do systemów ERP by Asseco znacząco wpływa na jakość pracy z aplikacją. Oto najważniejsze zalety: Szybsze wdrożenie nowych pracowników dzięki adaptacyjnym interfejsom. Zwiększenie efektywności doświadczonych użytkowników poprzez personalizację ich interfejsów. Wsparcie AI jako wirtualnego konsultanta, który ułatwia dostosowanie systemu do indywidualnych potrzeb. Lepsze wykorzystanie funkcjonalności aplikacji, dzięki cyklicznym sugestiom optymalizacyjnym. Intuicyjna obsługa – nawet zaawansowane zmiany mogą być wprowadzone w prosty sposób, bez konieczności angażowania działu IT. Podsumowanie Systemy ERP by Asseco, dzięki personalizacji i wykorzystaniu sztucznej inteligencji, wkraczają w nową erę user experience. Adaptacyjne interfejsy, wsparcie AI i spersonalizowane sugestie zmieniają sposób, w jaki użytkownicy korzystają z aplikacji, dostosowując je do specyficznych potrzeb i kontekstu pracy. To podejście sprawia, że systemy ERP by Asseco stają się nie tylko bardziej funkcjonalne, ale przede wszystkim przyjazne użytkownikowi – bez względu na jego poziom doświadczenia. Sztuczna inteligencja w ERP to nie tylko przyszłość, ale teraźniejszość, która znacząco poprawia komfort i efektywność pracy. Jeśli chcesz dowiedzieć się więcej o możliwościach systemów ERP by Asseco, zapraszamy do kontaktu! 

Odkryj najlepsze AI do programowania w 2025 roku! Których narzędzi używać, a których unikać, by uzyskać najlepsze efekty w programowaniu. W dzisiejszym artykule przyjrzymy się tematowi, który jest obecnie bardzo na czasie, a mianowicie AI w programowaniu. Sztuczna inteligencja jest coraz bardziej powszechna wśród programistów na różnych etapach tworzenia oraz rozwoju oprogramowania. Kiedy pierwszy raz widziałem AI w akcji, byłem zaskoczony jej możliwościami. Nie było to narzędzie doskonałe, ale mimo wszystko zrobiło na mnie wrażenie.  Na chwilę obecną posiadamy wiele narzędzi, modeli AI oraz bardzo dużo integracji z oprogramowaniem, z którego korzystamy na co dzień, więc każdy znajdzie coś dla siebie. Nieważne, czy programujesz, zajmujesz się marketingiem, czy grafiką – AI jest obecne wszędzie… Zapraszam was do dalszej części artykułu, gdzie porozmawiamy o tym, jak AI w codziennej pracy pozwala programistom przyspieszyć wydajność oraz poprawić jakość i czytelność naszego kodu.  AI for coding: najlepsze narzędzia AI do programowania w 2025 r. Czy wiesz, że już nawet 76% osób zajmujących się programowaniem korzysta lub planuje używać narzędzi związanych z AI w swojej codziennej pracy? Albo że użytkownicy Copilota wykonywali zadania o około 55% szybciej niż bez AI? Tak wynika z przeprowadzonej przez Stack Overflow w 2024 roku ankiety.   Na chwilę obecną narzędzia AI są już tak zaawansowane, że nie tylko kod generują, ale również wspierają cały cykl tworzenia oprogramowania.  Jakie są najlepsze AI do generowania kodu? Część z was pewnie ma już swoje ulubione narzędzia, z których korzysta na co dzień. Obecnie najbardziej popularne narzędzia, o których pewnie słyszała większość osób w branży, to GitHub Copilot, ChatGPT (OpenAI) i Amazon CodeWhisperer.  Ta wymieniona trójka to pionierzy wśród asystentów i chatbotów AI, ale na rynku są też inne narzędzia, o których opowiem za chwilę.  GitHub Copilot  Zacznijmy od GitHub Copilota – pioniera wśród asystentów AI, który korzysta z modeli OpenAI. Możemy go zintegrować z popularnym VS Code, dzięki czemu podczas pisania kodu będziemy mieli podpowiedzi bezpośrednio w edytorze.  ChatGPT  Kolejnym ciekawym narzędziem, o którym pewnie słyszała większość z was, jest ChatGPT. Chat ten korzysta z modeli OpenAI, czyli tak samo jak Copilot, ale z tą różnicą, że nie jest on zintegrowany z edytorami. Pomoże ci napisać fragmenty kodu albo rozwiązać jakiś problem związany z kodem.  CodeWhisperer  Z topowej trójki zostaje nam jeszcze CodeWhisperer od Amazon. Jest to swojego rodzaju asystent do programowania z użyciem usług takich jak AWS i nie tylko, więc jeśli zajmujesz się tematyką chmurową, to myślę, że warto go sprawdzić!  Tabnine  Poza tymi, które wymieniłem, są jeszcze inne narzędzia. Zacznijmy od Tabnine. Narzędzie to jest oparte na autouzupełnianiu i, co najważniejsze, może działać jako self-hosted, gwarantując, że nasz kod nigdzie nie wypłynie.  Codeium  Możliwe, że część użytkowników słyszała o darmowej alternatywie dla Copilota, a mianowicie Codeium. Użytkownicy bardzo chwalą narzędzie, że działa całkiem przyzwoicie jako alternatywa, zapewnia automatyczne uzupełnianie i sugestie kodu, które wcale nie ustępują komercyjnym rozwiązaniom.  Gemini Code Assist  Ostatnim z popularnych AI, tym razem od Google, jest Gemini Code Assist. Narzędzie to potrafi zrobić nawet code review, więc jeśli szukasz AI, które wstępnie sprawdzi twój kod, to może warto spróbować?  Jak widzisz, mamy tutaj całkiem sporo narzędzi i ciężko jest jednoznacznie stwierdzić, które narzędzie będzie dla ciebie odpowiednie, a jeszcze trudniej wskazać, które będzie najlepsze z nich wszystkich. Każdy z nas oczekuje czegoś innego. Jedni będą pracować z technologiami AWS i wybiorą CodeWhisperer, a ktoś inny postawi na privacy-first i wybierze Tabnine. Znajdą się też osoby, dla których wystarczy chatbot, i wybiorą ChatGPT. W mojej ocenie każde z tych narzędzi na pewno pomoże ci w codziennej pracy.  Które narzędzia AI są darmowe? Z narzędzi wymienionych do generowania kodu mamy dostępnych kilka opcji, ale zawsze trzeba zwracać uwagę na to, czy będziemy z nich korzystać hobbystycznie, czy realizując projekt komercyjny.  Większość narzędzi jest darmowa dla użytkowników indywidualnych, a za lepsze wersje lub dodatki trzeba po prostu zapłacić.  Google Gemini Code Assist – udostępnia darmowy plan z bardzo wysokimi limitami zapytań i, według mnie, jest to najlepsza alternatywa spośród wszystkich wymienionych.  Amazon CodeWhisperer – ma plan darmowy, ale tylko dla użytkowników indywidualnych, więc jeśli tworzysz projekt dla siebie w technologiach np. AWS, warto go sprawdzić.  Codeium – dla użytkowników indywidualnych jest całkowicie darmowy, oferuje nielimitowane podpowiedzi kodu i wspiera wiele języków programowania. Według mnie to bardzo ciekawy wybór.  ChatGPT – tak jak wspominałem na początku i pewnie nie skłamię, pisząc, że większość osób w branży IT słyszała o tym chatbocie. W wersji bezpłatnej pomoże ci wygenerować np. komponent w React albo zrobić refaktoryzację kodu, jeśli oczywiście wpiszesz odpowiedni prompt. Jednak za wersję premium trzeba już zapłacić.  Są też inne narzędzia wymienione wcześniej takie jak GitHub Copilot, Tabnine, które są co prawda bezpłatne w podstawowej wersji i będą nam generowały kod, ale jeśli oczekujemy od nich czegoś więcej, to trzeba wykupić pełny plan lub specjalną subskrypcję, więc nie są w pełni darmowe.  Tak naprawdę, jeśli tworzymy coś hobbistycznie i w mniejszej skali, to większość tych narzędzi będzie dla nas dostępna za darmo (z większymi lub mniejszymi limitami). Wszystko zależy więc od licencji, i od tego, do czego użyjemy danego narzędzia. Pamiętajmy też o tym, że to, co w momencie pisania artykułu jest darmowe, za miesiąc może już nie być, bo licencja się zmieni, więc warto sprawdzić to na własną rękę przed instalacją.  Jakie są dostępne funkcje AI w edytorach kodu, takich jak VS Code? Większość narzędzi, które wcześniej wymieniałem, posiada integracje z popularnymi edytorami np. (VS Code) lub IDE. Github Copilot może zostać włączony bezpośrednio w VS Code, dzięki czemu możemy się cieszyć podpowiedziami w kodzie właściwie od razu.  Copilot Chat pozwala za to zadawać pytania o kod, a Copilot w trybie „agent” wykonuje już złożone polecenia, np. uruchamia unit testy.  Tak jak widzimy, mamy cały wachlarz możliwości – od chatu w VS Code, poprzez autouzupełnianie kodu,  na uruchamianiu unit testów czy modyfikowaniu całych plików kończąc. Dodatkowo pamiętajmy, że z powyżej wymienionych mamy narzędzia, które nie wysyłają kodu na zewnętrzne serwery, więc nawet przy projektach o wysokich wymaganiach bezpieczeństwa nasze zespoły security będą zadowolone, a dzięki temu będziemy mogli korzystać z AI.  Jak AI wpływa na jakość kodu AI to nie tylko generowanie kodu komponentów i rozwiązywanie codziennych problemów w kodzie. Na chwilę obecną AI potrafi przeanalizować istniejący kod w poszukiwaniu błędów lub celem sugerowania innych usprawnień. Powiem więcej, zrobi refaktoryzację i code review! Możemy ustawić takie narzędzie AI jako dodatkowego „recenzenta” naszego kodu, który wykrywa np. podejrzany kod marnej jakości, czyli tzw. „code smells”, a nawet luki w bezpieczeństwie.  Jak AI może pomóc w code review Dla przykładu, Gemini Code Review wykona analizę pull requesta i podkreśli fragmenty, na które warto zwrócić uwagę i ewentualnie je poprawić.  Jeśli korzystasz z GitHuba i jego rozwiązań, to Gemini Code Assist wyłapie nawet niespójności w konwencji kodowania i sprawdzi, czy ich przestrzegasz.  Tak jak widzisz, temat jest bardzo rozległy, i jeśli dobrze dobierzemy narzędzia AI, to możemy uniknąć wielu roboczogodzin przy sprawdzaniu tego typu rzeczy podczas rozwoju oprogramowania. AI wyłapie te niuanse za nas, a my będziemy mogli skupić się na innej pracy.  Najlepsze praktyki używania AI do poprawy jakości kodu 1. Sprawdzaj  Zasada numer jeden, której według mnie należy przestrzegać, to ta, że AI ma ci pomóc w „nakierowaniu” na rozwiązanie twojego problemu. Pamiętaj, aby zweryfikować wszystko, co podpowie ci AI, bo nie zawsze odpowiedzi, które otrzymasz, będą prawidłowe. Jeśli już zastosujesz się do powyższej zasady, to możemy przejść dalej.  Słyszałem już od wielu osób, że AI bardzo pomaga w pisaniu testów jednostkowych, przynajmniej we frontendzie. Pisanie testów jednostkowych do najprzyjemniejszych nie należy, a w wielu przypadkach trzeba napisać bardzo dużo powtarzającego się kodu typu boilerplate. AI wygeneruje ci unit testy bardzo szybko i zaoszczędzisz przy tym sporo czasu na development, ale pamiętaj – zawsze weryfikuj to, co dostarcza ci AI.  2. Postaw na iteracyjną refaktoryzację  Kolejną rzeczą, do której według mnie AI sprawdzi się na co dzień, jest iteracyjna refaktoryzacja i ulepszanie twojego kodu. Wiesz, jak wygląda kod, w którym ktoś dopisał kawałek kodu w pośpiechu, bez większego zastanowienia, aby tylko działało? Czasami taki kod jest zupełnie nieczytelny, albo dochodzi do wielu zagnieżdżeń i tzw. ifologii. W takim przypadku AI poprawi to za ciebie i zasugeruje ci optymalne rozwiązanie. Pozbędziesz się w ten sposób mało czytelnego kodu, a twoje funkcje będą bardziej przejrzyste, kod ładnie sformatowany, a pull request dla osób robiących ci review – przyjemniejszy do czytania.  3. Bądź elastyczny   Pamiętaj, że AI nie zwalnia z samodzielnego myślenia, a najlepsze efekty osiągniesz, gdy będziesz weryfikować, ale i stosować pomysły, które według ciebie sprawdzą się w danym projekcie.  Tutaj trzeba wybrać, co jest odpowiednie w danej chwili.   Korzyści użycia AI w programowaniu Oszczędność czasu  Ja osobiście dostrzegam tutaj dwie główne korzyści – oszczędność czasu na prostych i powtarzalnych zadaniach oraz zwiększenie produktywności. AI świetnie sprawdza się przy generowaniu powtarzalnego i żmudnego kodu typu boilerplate, więc możemy ten czas poświęcić na coś bardziej kreatywnego.  Większa produktywność   Druga rzecz to produktywność – taki asystent może sprawić, że zajmiemy się trudniejszymi zadaniami, a te proste oddamy AI, więc będziemy też bardziej produktywni.  Łatwiejsze wyszukiwanie   Ważną i niedocenianą rzeczą jest też fakt, że AI dobrze radzi sobie z dokumentacjami. Nie musimy już walczyć z przeszukiwaniem internetu czy dokumentacji, aby znaleźć jakieś informacje – AI zrobi to dużo szybciej. Dzięki temu możemy poświęcić się pracy bardziej kreatywnej, czyli skupić się np. na architekturze aplikacji, a nie na powtarzalnej i nudnej „drobnicy”.  Potencjalne pułapki z AI w programowaniu Halucynacje AI  Jednym z największych problemów związanych z AI jest to, że doświadczają tzw. halucynacji. To, co czasami wydaje się na pierwszy rzut oka poprawne, po głębszej analizie może (ale nie musi) zawierać błędy logiczne, albo może robić coś zupełnie innego, niż oczekujemy.  Jeśli porcja kodu, którą dostaliśmy od AI, jest duża, to może zdarzyć się, że będzie to trudne do wykrycia. Jeśli nie masz dobrych unit testów, to możesz nawet nie zdawać sobie sprawy, że AI właśnie dodało ci błąd w kodzie, albo, co gorsza, wprowadzić podatność bezpieczeństwa, z której nawet nie zdajesz sobie sprawy.  Brak rozwoju kompetencji programistycznych  Kolejną pułapką jest spadek umiejętności osób, które korzystają z AI na co dzień. Jeśli będziemy zdawali się wyłącznie na AI i jesteśmy na początkującej drodze, to nasze kompetencje mogą ulec zanikowi albo nie zrobimy takiego progresu, jaki byśmy chcieli. Nie oszukujmy się, ale jeśli ktoś dostaje gotowe rozwiązanie, to jest duża szansa, że nie nauczy się tego na własną rękę i nie będzie potrafił wyjaśnić logiki działania wygenerowanego kodu. Nie mówię tutaj tylko o AI, ale generalnie o tzw. gotowcach. Krótkoterminowo raczej nikt na tym nie ucierpi, ale zastanowiłbym się, czy przy długofalowym korzystaniu z tego narzędzia nasze umiejętności rozwiązywania problemów nie spadną drastycznie.  Zalecałbym szczególnie juniorom, aby analizowali kod i pisali go samodzielnie, a to, co wygeneruje AI, traktowali bardziej jak odpowiedź na Stack Overflow, czyli bardziej jako sugestię i materiał do dalszego researchu.  Kwestie prawne  Na koniec pamiętajmy też o kwestiach prawnych. Nie od dzisiaj wiadomo, że chatboty i inne generatory kodu uczą się na „cudzym” kodzie, który jest np. publicznie dostępny. Zawsze sprawdzajmy i czytajmy polityki prywatności i licencje, aby wiedzieć, co udostępniamy AI, ale jednocześnie też uważajmy na to, co samo AI nam dostarcza, aby nie otrzymać kodu łudząco podobnego do jakiegoś fragmentu z np. open source. Pamiętajmy też o aspektach security i polityce firmy, bo chyba nie chcemy, aby nasze poufne hasła czy klucze API krążyły w sieci, bo były przez nas używane w promptach, a co za tym idzie, mogły zostać użyte do trenowania modeli, prawda?  Różnice między różnymi asystentami AI Ilość narzędzi AI oraz różnego rodzaju asystentów potrafi przytłoczyć, a podejrzewam, że to dopiero początek. Spróbujemy zaraz porównać kilka modeli AI oraz narzędzi, które posłużą nam do programowania i codziennej pracy z kodem.  Porównanie różnych modeli AI do programowania Obecnie na rynku mamy sporo popularnych modeli AI oraz asystentów programowania, ale generalnie ich cel jest zbliżony – mają ułatwić i przyspieszyć pisanie kodu. Jeśli chodzi o główne różnice, to za wszystkim stoją różne modele językowe i firmy, które nad nimi pracują.  Przykładowo, GitHub Copilot korzysta z OpenAI, CodeWhisperer od Amazon jest trenowany na kodzie źródłowym open-source, a inne narzędzia korzystają z własnych modeli, które możemy uruchomić lokalnie (Tabnine), więc mamy tutaj alternatywę dla usług chmurowych.  I teraz pewnie część z was się domyśli, że OpenAI będzie nam płynnie odpowiadał w wielu językach, a CodeWhisperer będzie z kolei lepszy w kontekście AWS, bo na takich danych był trenowany. Tak właśnie jest z tymi narzędziami – takie są subtelne różnice między nimi.  Różnice, które dostrzegamy gołym okiem, będą dla nas widoczne w integracjach i ekosystemie. Mamy z jednej strony chatboty bez możliwości wejścia w kontekst projektu (chociaż są pluginy pod ChatGPT, które integrują go z edytorem), a z drugiej strony mamy Tabnine, CodeWhisperer i Gemini jako wtyczki bezpośrednio pod IDE, które dają podpowiedzi na żywo w kodzie.  Warto też zwrócić uwagę na licencję i koszty, i tutaj, jak się pewnie domyślacie, mamy dużą rozpiętość – od darmowych po bardzo drogie. Jeśli chodzi o mnie, to chyba poleciłbym któreś z tych darmowych i najbardziej dostępnych AI – Gemini lub Codeium. Dają praktycznie nieograniczone możliwości korzystania z AI bez opłat, co może być decydującym czynnikiem w niektórych przypadkach.   Z drugiej strony firma może chcieć wykorzystać narzędzie, które będzie zgodne z politykami wewnętrznymi i wtedy trzeba będzie zapłacić więcej (np. Tabnine on-premise ze względów bezpieczeństwa).  Jak widzicie, mamy tutaj spore różnice, jeśli chodzi o modele, narzędzia, pluginy oraz modele subskrypcji i licencji. Generalnie, jeśli chodzi o samą funkcjonalność, to jest ona bardzo podobna – dostajemy wygenerowany kod na podstawie prompta, ale czasami mamy możliwość skorzystania z dodatkowych funkcjonalności, takich jak np. agent mode w Copilot.  W trybie agent mode AI nie tylko podpowiada nam kod, który chcemy dodać, ale też może modyfikować całe pliki projektu i wykonywać dodatkowe czynności, np. uruchamiać komendę do unit testów. Ciekawe, prawda?  Co wyróżnia Gemini Code Assist spośród innych narzędzi? Wyobraź sobie, że masz pod ręką wirtualnego asystenta, który robi również np. code review. Właśnie tak w skrócie działa Gemini Code Assist. Jeśli tworzysz projekt hobbistyczny, jest on dostępny od Google całkowicie za darmo, a do tego oferuje bardzo wysokie limity miesięczne, których raczej w standardowej sytuacji nie będziesz w stanie wykorzystać.  Google zadbało również o to, aby dostroić asystenta do zadań stricte programistycznych, ponieważ był trenowany na rzeczywistych przypadkach kodowania. Wyróżniającą cechą jest także fakt, że Gemini potrafi czytać bardzo duży kontekst naraz. Oznacza to, że można mu przekazać cały kod źródłowy do analizy, co stanowi bardzo duży krok naprzód w porównaniu do innych narzędzi.  Jeśli szukasz wsparcia w pisaniu kodu w edytorze za pomocą AI, chcesz, aby asystent zrobił code review i podał sugestie, co poprawić (nawet pod względem code guide w obecnym projekcie), warto zainteresować się Gemini.  Najnowsze trendy w obszarze AI for coding w 2025 roku Na chwilę obecną widać gwałtowne przyspieszenie rozwoju narzędzi typu AI for coding. Duże firmy technologiczne, takie jak Microsoft, Amazon czy Google, prześcigają się we wprowadzaniu AI do swoich produktów.    Ostatnio widziałem, że AI nie tylko generuje kod, ale potrafi stworzyć taska w Jira nawet na podstawie treści nieczytelnej dla człowieka (np. z logów błędu na AWS). Mało tego – rozpisuje odpowiednie subtaski w bardzo ciekawy sposób, więc nie tracimy już cennego czasu na takie prace. Wystarczy, że wkleimy kawałek kodu i zweryfikujemy to, co nam podpowiada AI. Wydaje mi się, że AI będzie coraz bardziej wspierać tworzenie dokumentacji, testów, konfiguracji np. CI/CD czy analizę wymagań w oparciu o przyjętą architekturę projektu.  Najlepsze praktyki korzystania z AI w programowaniu AI, tak jak każde inne narzędzie, potrafi pomóc, ale też trzeba uważać na pewne pułapki. Przedstawię kilka propozycji w kolejności od tych najważniejszych według mnie, które są warte przeczytania i zastosowania, kiedy będziesz korzystać z AI na co dzień w swojej pracy z kodem.  Zasada numer jeden – dbaj o prywatność swojego kodu i zasady panujące w danym projekcie (lub, jeśli pracujesz dla kogoś – w danej firmie lub organizacji). Warto upewnić się, czy korzystanie z AI w tym przypadku jest zgodne z umową lub polityką firmy/organizacji. Sprawdź też dodatkowo, czy można wyłączyć trenowanie modeli na twoim kodzie i nigdy nie wrzucaj danych, które są tajemnicą przedsiębiorstwa, do prompta. Jeśli już musisz, to zanonimizuj kod tak, aby nie zawierał danych wrażliwych, unikalnych projektowo nazw funkcji czy zmiennych, a kodu nigdy nie dało się powiązać z danym klientem/projektem/firmą czy czymkolwiek. Mam nadzieję, że wiesz, o co mi chodzi.  AI ma ci pomagać, a nie wyręczać cię w codziennej pracy. Ma być bardziej pomocnikiem przy generowaniu powtarzalnego kodu, np. unit testów, lub nakierować cię na jakieś rozwiązanie. Sprawdź zawsze kod, który dostarcza ci AI. Przeanalizuj i zrozum, w jaki sposób AI dodało np. funkcję w kodzie. Taka refleksja nad kodem będzie ćwiczyła twój umysł, a dzięki temu umiejętności pozostaną na wysokim poziomie.  Przy pisaniu testów jednostkowych stosujemy zasadę nr 2, ale dodatkowo uruchamiamy testy. Zobaczmy, czy rzeczywiście sprawdzają to, co trzeba, sprawdźmy, czy testowane są np. przypadki brzegowe. Zmuś się do analizowania tego kodu, tak jak by to był zwykły pull request na repozytorium do sprawdzenia. Błędy się zdarzają, więc zawsze sprawdzaj dwa razy.   Warto wykorzystać technologię AI do robienia rzeczy, które wychodzą jej lepiej od innych, a te bardziej złożone – lepiej robić na własną rękę. Jeśli masz do wyboru wygenerowanie np. unit testów, zrobienie konwersji jednego formatu na drugi lub optymalizację już istniejącej funkcji, to AI sprawdzi się tutaj dużo lepiej, niż miałaby stworzyć to od podstaw. Skomplikowaną architekturę oraz funkcje zostaw sobie na start, a jeśli poziom skomplikowania się zwiększy lub potrzebujesz refaktoryzacji – wtedy udaj się z pytaniem do AI po sugestie. Nie zaniedbuj szkolenia się w danej dziedzinie. Wiem, że AI potrafi nas odciążyć i trochę zwolnić z myślenia, ale to nie powód, aby nie doszkalać się z danej dziedziny. Unikaj szczególnie “metody Copy’ego Paste’a”, czyli kopiowania i wklejania treści kodu bez przeczytania i zrozumienia, co się tam dzieje.  Podsumowanie  Tak naprawdę, jeśli zastosujemy te zasady w naszej codziennej pracy, to będzie się nam pracowało dużo lepiej, a jednocześnie zapewnimy większe bezpieczeństwo naszego kodu. Nasze umiejętności pozostaną na wysokim poziomie, a efektywność będzie rosła dzięki wsparciu AI.  Temat, który dzisiaj omówiliśmy, jest bardzo rozległy i dynamiczny, ale mam nadzieję, że zaciekawiłem was nim i odpowiedziałem na parę nurtujących pytań. Na koniec powiem jeszcze chyba najważniejszą rzecz odnośnie AI. Ostatecznie to my dostarczamy kod i się pod nim podpisujemy, nie AI. Trzeba o tym pamiętać i zachować po prostu zdrowy rozsądek – tak jak we wszystkim. 

92% programistów przewiduje, że agenci AI pomogą w rozwoju ich kariery Ostatnie badanie Salesforce „State of IT” pokazuje, że liderzy branży oprogramowania z optymizmem patrzą na rozwój agentów AI oraz ich wpływ na sektor. Ponad 90% programistów z entuzjazmem podchodzi do wpływu sztucznej inteligencji na ich kariery, a aż 96% spodziewa się, że poprawi ona doświadczenie deweloperskie. Najnowszy raport Salesforce State of IT pokazuje, że dla obszaru EMEA (Europe, the Middle East and Africa) aż 79% liderów branży uważa, iż agenci AI staną się równie nieodzownym narzędziem w tworzeniu aplikacji, co tradycyjne technologie programistyczne. Badanie obejmujące ponad 2000 liderów branży oprogramowania (w tym 1000 z EMEA) oraz dodatkowa ankieta wśród 250 programistów z USA pokazują niemal jednomyślny entuzjazm wobec agentów AI. Deweloperzy widzą w nich nie tylko sposób na zwiększenie efektywności i produktywności – aż 92% twierdzi, że „agentowa AI” pomoże im w rozwoju kariery. Niektórzy zwracają jednak uwagę, że zarówno oni sami, jak i ich firmy, potrzebują dodatkowych szkoleń oraz zasobów, aby skutecznie budować i wdrażać cyfrowych agentów. Dlaczego jest to istotne? Często mówi się, że programiści podchodzą do AI z rezerwą, jednak nowe badania pokazują coś zupełnie innego – deweloperzy z entuzjazmem przyjmują zmiany związane z agentami AI. Ich rozwój otwiera przed nimi nowe możliwości: mogą poświęcać mniej czasu na pisanie kodu i debugowanie, a skupić się na bardziej strategicznych zadaniach. Co więcej, dzięki coraz powszechniejszemu wykorzystaniu agentów opartych na narzędziach low-code/no-code, proces tworzenia oprogramowania staje się szybszy, prostszy i bardziej efektywny – niezależnie od poziomu umiejętności programistycznych. – Agenci AI zmieniają sposób pracy programistów, sprawiając, że tworzenie oprogramowania staje się szybsze, bardziej efektywne i po prostu przyjemniejsze. Dzięki nim cały proces przebiega sprawniej – AI wspiera programistów w pisaniu, przeglądaniu i optymalizacji kodu, co przekłada się na nowy poziom produktywności. Automatyzując żmudne zadania, takie jak czyszczenie danych, integracja czy podstawowe testy, agenci AI pozwalają deweloperom skupić się na tym, co najważniejsze: rozwiązywaniu złożonych problemów, projektowaniu architektury i podejmowaniu strategicznych decyzji – komentuje Alice Steinglass, EVP & GM, Platform, Integration and Automation w Salesforce. Wpływ agentów AI w liczbach Programiści z entuzjazmem podchodzą do agentów AI oraz wpływu sztucznej inteligencji na ich karierę Ankietowani deweloperzy cieszą się na myśl o tym, że agenci AI przejmą proste, powtarzalne zadania, pozwalając im skupić się na projektach o większym znaczeniu biznesowym: 96% programistów pozytywnie ocenia wpływ agentów AI na ich codzienną pracę. Największe zainteresowanie budzi wykorzystanie agentów AI do debugowania i rozwiązywania błędów, a następnie do generowania przypadków testowych oraz tworzenia powtarzalnego kodu. Ten trend pojawił się w momencie, gdy już 92% programistów chce mierzyć swoją produktywność nie liczbą linii kodu, ale rzeczywistym wpływem ich pracy na rozwój organizacji. Dzięki agentom AI deweloperzy spodziewają się większego zaangażowania w strategiczne projekty, takie jak nadzór nad AI czy projektowanie złożonych systemów. Dzięki agentom AI opartym na narzędziach low-code/no-code, programiści na każdym poziomie zaawansowania mogą teraz tworzyć i wdrażać inteligentnych asystentów. Badani wskazują, że takie rozwiązania mogą przyczynić się do demokratyzacji i skalowania rozwoju AI: 82% programistów z EMEA korzystających z agentów AI używa obecnie narzędzi low-code/no-code. 77% uważa, że low-code/no-code może pomóc w upowszechnieniu rozwoju AI. 76% twierdzi, że te narzędzia mogą przyspieszyć skalowanie rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji. Secret Escapes, platforma oferująca luksusowe hotele i podróże w promocyjnych cenach na całym świecie, wykorzystuje Agentforce, aby usprawnić obsługę klientów i szybciej odpowiadać na nietypowe zapytania podróżnych. Dzięki narzędziom Salesforce Agent Builder opartym na low-code, zespół deweloperów Secret Escapes zbudował, przetestował i wdrożył swojego agenta AI w zaledwie dwa tygodnie – zamiast sześciu miesięcy, które wcześniej zajmowało stworzenie i szkolenie bota. Deweloperzy oczekują większych zasobów do budowy agentów AI Deweloperzy twierdzą, że zaktualizowana infrastruktura, więcej możliwości testowania oraz szkoleń są kluczowe, gdy przechodzą na tworzenie i wdrażanie agentów AI. Potrzeby infrastrukturalne: Wielu deweloperów (78%) uważa, że ich organizacje muszą zaktualizować infrastrukturę, aby tworzyć i wdrażać agentów AI.Niemal połowa (48%) deweloperów uważa, że jakość i dokładność ich danych nie jest wystarczająca do skutecznego rozwoju i wdrożenia agentów. Możliwości testowania: Połowa (48%) deweloperów twierdzi, że ich procesy testowe nie są w pełni przygotowane do budowy i wdrażania agentów AI. Umiejętności i wiedza: 77% deweloperów uważa, że znajomość AI wkrótce stanie się podstawową umiejętnością w ich zawodzie, ale ponad połowa (54%) nie czuje, że są w pełni gotowi na erę agentów pod względem ich umiejętności. Respondenci ankiety wskazali szkolenie z zakresu technicznych umiejętności AI oraz redefinicję obecnych ról jako najważniejsze obszary, w których pracodawcy powinni udzielić im wsparcia. Dane pochodzą z segmentu liderów rozwoju oprogramowania, uzyskanych w ramach podwójnie anonimowej ankiety wśród decydentów IT, przeprowadzonej w okresie od 24 grudnia 2024 roku do 3 lutego 2025 roku. Respondenci pochodzą z Australii, Belgii, Brazylii, Kanady, Danii, Finlandii, Francji, Niemiec, Indii, Indonezji, Irlandii, Izraela, Włoch, Japonii, Meksyku, Holandii, Nowej Zelandii, Norwegii, Portugalii, Singapuru, Korei Południowej, Hiszpanii, Szwecji, Szwajcarii, Tajlandii, Zjednoczonych Emiratów Arabskich, Wielkiej Brytanii i Stanów Zjednoczonych. Dodatkowe dane zostały zebrane wśród niemal 250 deweloperów na pierwszej linii, we współpracy z YouGov, w Stanach Zjednoczonych w dniach od 14 do 21 lutego 2025 roku