AI

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

Sztuczna inteligencja (AI) i automatyzacja odgrywają kluczową rolę w transformacji współczesnego biznesu. Integracja tych technologii z systemami ERP, takimi jak Microsoft Dynamics 365, umożliwia firmom optymalizację procesów, zwiększenie wydajności oraz lepsze dostosowanie się do dynamicznie zmieniających się rynków. 7F Technology Partners, jako zespół specjalistów i certyfikowany partner Microsoft, oferuje kompleksowe usługi w zakresie projektowania, wdrażania i utrzymania systemów MS Dynamics. Dzięki doświadczeniu w realizacji ponad 200 projektów IT w różnych sektorach biznesu, skutecznie wspieramy klientów w implementacji najnowocześniejszych rozwiązań technologicznych. Automatyzacja procesów biznesowych za pomocą AI przynosi liczne korzyści, takie jak: Usprawnienie codziennych operacji: Automatyzacja rutynowych zadań pozwala pracownikom skupić się na inicjatywach strategicznych, zwiększając produktywność i wspierając innowacje w organizacji. Zwiększenie wydajności zespołu: Wdrożenie AI i automatyzacji umożliwia lepsze zarządzanie zasobami ludzkimi, przydzielanie zadań i śledzenie postępów, co prowadzi do bardziej efektywnej współpracy i osiągania celów. Podejmowanie decyzji w oparciu o dane: Systemy AI mogą analizować ogromne ilości danych w czasie rzeczywistym, dostarczając cennych informacji wspierających podejmowanie decyzji i umożliwiających szybkie reagowanie na zmiany rynkowe. Lepsza obsługa klienta: Chatboty oparte na AI i zautomatyzowane systemy wsparcia mogą obsługiwać zapytania klientów 24/7, skracając czas odpowiedzi i zwiększając satysfakcję klientów. Redukcja kosztów: Automatyzacja powtarzalnych zadań pozwala firmom znacznie obniżyć koszty operacyjne, zmniejszyć liczbę błędów ludzkich i zoptymalizować alokację zasobów. Zwiększona skalowalność: Automatyzacja umożliwia firmom efektywne skalowanie operacji, dostosowując się do wzrostu bez proporcjonalnego wzrostu kosztów ogólnych. W 7F Technology Partners priorytetowo traktujemy dostosowywanie rozwiązań do unikalnych potrzeb naszych klientów. Nasze usługi obejmują: Doradztwo: Przeprowadzamy dogłębne analizy wymagań biznesowych oraz istniejących systemów, aby zarekomendować optymalne rozwiązania technologiczne. Bezproblemowe wdrożenie: Wykonujemy kompleksowe wdrożenia systemu, w tym instalację, konfigurację i migrację danych, zapewniając płynne przejście na nowe narzędzia. Bieżące wsparcie i szkolenia: Oferujemy szkolenia dla pracowników oraz ciągłe wsparcie powdrożeniowe, aby w pełni wykorzystać potencjał nowych technologii. Automatyzacja procesów usprawnia zarządzanie ryzykiem, umożliwiając szybkie wykrywanie i reagowanie na potencjalne zagrożenia. Firmy wykorzystujące AI są lepiej przygotowane do stawienia czoła przyszłym wyzwaniom, zyskując przewagę technologiczną. Wykorzystanie AI i automatyzacji nie jest już trendem, ale koniecznością dla firm, które chcą zachować konkurencyjność. Dzięki naszej wiedzy specjalistycznej przedsiębiorstwa mogą skutecznie wdrażać nowoczesne technologie, osiągać doskonałe wyniki i przygotowywać się na przyszłe wyzwania rynkowe.

Sztuczna inteligencja przeszła długą drogę – od narzędzia optymalizującego procesy po technologię, która realnie wpływa na jakość pracy i obsługi klienta. W erze Industry 5.0 liczy się już nie tylko efektywność, ale także indywidualne podejście i synergia między człowiekiem a technologią. AI przestaje być wyłącznie mechanizmem automatyzacji – dziś pomaga firmom budować lepsze doświadczenia pracowników i klientów, dostosowując procesy do ich rzeczywistych potrzeb. Jakie zmiany wprowadza i dlaczego personalizacja staje się istotna? Od automatyzacji do personalizacji – jak AI zmienia doświadczenia pracowników i klientów Sztuczna inteligencja rewolucjonizuje sposób, w jaki organizacje podchodzą do pracy i interakcji z klientami. Przez lata głównym celem wdrażania AI była automatyzacja procesów – eliminowanie powtarzalnych zadań, zwiększanie efektywności i redukcja kosztów. Dziś jednak AI to znacznie więcej niż narzędzie optymalizacyjne. W erze Industry 5.0 sztuczna inteligencja staje się katalizatorem personalizacji, umożliwiając tworzenie bardziej intuicyjnych środowisk pracy i dostosowanych do indywidualnych potrzeb doświadczeń klientów. W przestrzeni zawodowej AI wspiera pracowników, odciążając ich z monotonnych zadań i dostarczając wartościowych danych do podejmowania decyzji. Systemy ERP wyposażone w algorytmy uczenia maszynowego analizują historyczne trendy, przewidują zapotrzebowanie na zasoby i sugerują najlepsze strategie produkcji. Tym samym ludzie mogą skupić się na działaniach wymagających kreatywności, innowacyjnego myślenia i strategicznego podejścia. Dla klientów zmiana jest równie istotna. Inteligentne algorytmy umożliwiają personalizację interakcji na niespotykaną dotąd skalę – od dynamicznych rekomendacji produktowych po obsługę w czasie rzeczywistym za pomocą chatbotów i asystentów AI. Firmy mogą lepiej rozumieć potrzeby odbiorców i oferować rozwiązania dopasowane do ich oczekiwań, co bezpośrednio wpływa na lojalność i satysfakcję. Transformacja od automatyzacji do personalizacji to dowód na to, że AI nie zastępuje człowieka – staje się jego sprzymierzeńcem. W nowoczesnym środowisku pracy i biznesie liczy się nie tylko wydajność, ale także doświadczenie i relacje. To właśnie tam sztuczna inteligencja odgrywa kluczową rolę, kształtując przyszłość, w której technologia i człowiek współpracują na nowych zasadach. AI i Industry 5.0 – synergia technologii i człowieka Wraz z nadejściem Industry 5.0 zmienia się rola technologii w środowisku pracy. Przez lata sztuczna inteligencja była wykorzystywana głównie do automatyzacji, mającej na celu zwiększenie efektywności i redukcję kosztów. Dziś AI staje się kluczowym elementem nowego podejścia, w którym technologia nie zastępuje ludzi, lecz ich wspiera – zwiększając komfort pracy, pomagając podejmować lepsze decyzje i dostosowując procesy do indywidualnych potrzeb. Industry 5.0 to era, w której AI przestaje być wyłącznie narzędziem, a staje się partnerem człowieka w codziennej pracy. To przejście od technologii skupionej na automatyzacji do takiej, która wzmacnia kompetencje ludzkie i wspiera rozwój biznesu na nowych zasadach. W inteligentnych fabrykach AI analizuje ogromne ilości danych w czasie rzeczywistym, pomagając w optymalizacji produkcji, prognozowaniu popytu i redukcji marnotrawstwa. Ale to nie wszystko – nowoczesne systemy uczą się preferencji i zachowań użytkowników, dostosowując interfejsy i sposoby współpracy tak, aby były jak najbardziej intuicyjne. Dzięki temu pracownicy mogą skupić się na kreatywnych i strategicznych aspektach swojej pracy, a nie na powtarzalnych zadaniach. Podobnie wygląda rola AI w relacjach z klientami. Personalizowane interakcje, inteligentne rekomendacje i dynamiczne systemy obsługi pozwalają firmom lepiej odpowiadać na potrzeby odbiorców. W efekcie budowana jest nie tylko efektywność operacyjna, ale także głębsze, bardziej wartościowe relacje z użytkownikami i partnerami biznesowymi. Industry 5.0 to era, w której AI przestaje być wyłącznie narzędziem, a staje się partnerem człowieka w codziennej pracy. To przejście od technologii skupionej na automatyzacji do takiej, która wzmacnia kompetencje ludzkie i wspiera rozwój biznesu na nowych zasadach. Nowoczesne systemy ERP – jak AI wspiera zarządzanie produkcją? Współczesne systemy ERP ewoluują wraz z rosnącymi wymaganiami rynku. W erze Industry 5.0 tradycyjne zarządzanie zasobami przedsiębiorstwa ustępuje miejsca inteligentnym, adaptacyjnym rozwiązaniom, w których sztuczna inteligencja nie tylko automatyzuje procesy, ale także wspiera podejmowanie decyzji. AI analizuje dane w czasie rzeczywistym, przewiduje zmiany w popycie i optymalizuje łańcuch dostaw, pozwalając firmom działać szybciej i bardziej precyzyjnie. Jednym z kluczowych obszarów, w których AI zmienia sposób zarządzania produkcją, jest predykcyjne planowanie zasobów. Dzięki algorytmom uczenia maszynowego systemy ERP mogą prognozować zapotrzebowanie na surowce i komponenty, minimalizując ryzyko przestojów i marnotrawstwa. Dodatkowo AI pomaga w automatycznym wykrywaniu anomalii w procesach produkcyjnych, co umożliwia wcześniejszą reakcję na potencjalne problemy. AI zmienia również sposób, w jaki menedżerowie podejmują decyzje. Dzięki analizie danych w czasie rzeczywistym systemy ERP dostarczają nie tylko raporty, ale także konkretne rekomendacje dotyczące optymalizacji produkcji, redukcji kosztów czy poprawy wydajności. Zintegrowane mechanizmy sztucznej inteligencji pomagają w dynamicznym dostosowywaniu strategii operacyjnej, zwiększając elastyczność i odporność organizacji na zmiany rynkowe. AI w ERP to nie tylko automatyzacja, ale również inteligentne zarządzanie, które pozwala firmom skuteczniej planować, reagować i rozwijać się w dynamicznym świecie przemysłu. To przyszłość, w której dane przestają być jedynie statystyką – stają się kluczowym narzędziem podejmowania strategicznych decyzji. Przyszłość AI w przemyśle – jakie zmiany czekają organizacje? Sztuczna inteligencja nie jest już technologią przyszłości – to rzeczywistość, która kształtuje sposób działania nowoczesnych organizacji. W przemyśle jej wpływ wykracza daleko poza automatyzację – AI staje się kluczowym narzędziem wspierającym strategiczne zarządzanie, optymalizację procesów i rozwój nowych modeli biznesowych. Jakie zmiany czekają firmy w najbliższych latach? Jednym z głównych kierunków rozwoju AI w przemyśle jest inteligentna analiza danych w czasie rzeczywistym. Systemy wyposażone w algorytmy uczenia maszynowego potrafią identyfikować anomalie w procesach produkcyjnych, przewidywać awarie maszyn i optymalizować zużycie zasobów. Firmy coraz częściej korzystają z AI do predykcyjnego utrzymania ruchu, które pozwala ograniczyć przestoje i zredukować koszty związane z niespodziewanymi awariami. Kolejną istotną zmianą jest rozwój interakcji między człowiekiem a technologią. W modelu Industry 5.0 AI pełni rolę asystenta, który wspiera pracowników, dostarczając im wartościowych informacji i automatyzując powtarzalne zadania. Zamiast zastępować ludzi, inteligentne systemy stają się ich partnerami, pomagając w podejmowaniu lepszych decyzji i zwiększając komfort pracy. Nie można także zapominać o etycznych i regulacyjnych wyzwaniach związanych z rozwojem AI. Odpowiedzialne wykorzystanie sztucznej inteligencji będzie istotne dla budowania zaufania zarówno wśród pracowników, jak i klientów. Przejrzystość algorytmów, ochrona prywatności oraz unikanie uprzedzeń w analizie danych to kwestie, które będą miały coraz większe znaczenie w strategiach organizacji wdrażających AI. Przyszłość AI w przemyśle to nie tylko większa efektywność, ale przede wszystkim nowa jakość zarządzania – oparta na danych, inteligentnej automatyzacji i synergii człowieka z technologią. Organizacje, które już dziś dostosują się do tej zmiany, zyskają realną przewagę konkurencyjną i lepiej przygotują się na wyzwania jutra Sztuczna inteligencja redefiniuje sposób funkcjonowania nowoczesnych organizacji – od automatyzacji procesów po inteligentne wspieranie decyzji i personalizację doświadczeń. Industry 5.0 stawia na współpracę człowieka z technologią, gdzie AI nie zastępuje ludzi, lecz wzmacnia ich kompetencje, pozwalając działać szybciej, precyzyjniej i bardziej świadomie. Firmy, które już teraz wdrażają inteligentne systemy analizy danych, optymalizacji produkcji czy predykcyjnego zarządzania, budują nie tylko bardziej efektywne, ale i elastyczne organizacje, zdolne do dynamicznego reagowania na zmieniające się warunki rynkowe. Przyszłość należy do tych, którzy potrafią wykorzystać AI nie jako cel sam w sobie, ale jako narzędzie do tworzenia wartości – zarówno dla biznesu, jak i dla ludzi.

Systemy ERP by Asseco od lat wspierają organizacje, dostarczając rozwiązania umożliwiające pracę w dowolnym miejscu i czasie – zgodnie z ideą Anywhere. Teraz idziemy o krok dalej, wprowadzając Asystentów AI, którzy nie tylko wpisują się w tę filozofię, ale także automatyzują procesy i usprawniają codzienne zadania. Jednym z takich narzędzi jest Osobisty Asystent Użytkownika – innowacyjne rozwiązanie łączące mechanizmy sztucznej inteligencji z pełną dostępnością i wygodą. Dzięki niemu użytkownicy mogą szybko przeszukiwać dane, realizować swoje obowiązki z dowolnego urządzenia oraz automatyzować powtarzalne zadania. Jak działa Osobisty Asystent Użytkownika? Osobisty Asystent Użytkownika to inteligentne narzędzie, które umożliwia swobodną interakcję z systemem ERP. Pracownicy mogą zadawać mu pytania w języku naturalnym, wpisywać polecenia za pomocą klawiatury lub korzystać z funkcji dyktowania. Asystent natychmiast wyszukuje potrzebne dane, dostarcza precyzyjne odpowiedzi i umożliwia przejście do odpowiednich sekcji systemu za pomocą przycisków nawigacyjnych. Co więcej – asystent może realizować również zlecone przez użytkowników czynności, dzięki czemu zostaje więcej czasu na kluczowe zadania. Block Quote Automatyzacja zadań – przykłady zastosowań Osobisty Asystent Użytkownika usprawnia codzienne obowiązki pracowników i automatyzuje powtarzalne procesy. Oto, jak znajduje zastosowanie w różnych obszarach: Wsparcie HR w identyfikacji kwalifikacji pracowników: Dział HR często musi szybko zidentyfikować pracowników o określonych kwalifikacjach lub specjalistycznych uprawnieniach np. spawanie plazmowe. Osobisty Asystent Użytkownika upraszcza ten proces. Po zadaniu pytania asystent przeszukuje kartotekę osobową, odnajduje odpowiednie informacje i przedstawia listę pracowników spełniających kryteria. Umieszcza również przycisk nawigacyjny pozwalający na otwarcie obszaru systemu, w którym dane o uprawnieniach pracowników są przetwarzane. Obsługa wniosków urlopowych w portalu HR: Pracownicy mogą zlecać asystentowi wprowadzenie wniosku urlopowego, a ten generuje wnioski urlopowe zgodnie z podanymi wytycznymi, automatycznie uzupełniając szczegóły, takie jak np. dane zastępcy. Wsparcie działu sprzedaży – sprawna obsługa klientów nawet poza siedzibą firmy: Dzięki funkcji Softlab Anywhere pracownicy mogą korzystać z asystenta za pomocą telefonu. Na przykład pracownik działu sprzedaży, może szybko sprawdzić dostępność towaru w magazynach w pobliżu lokalizacji klienta. Asystent prezentuje dane w formie tabeli lub wykresu, co przyspiesza podejmowanie decyzji i sprawną obsługę zamówienia. Zarządzanie badaniami lekarskimi: W firmach o większej liczbie pracowników zarządzanie badaniami okresowymi to zadanie czasochłonne i podatne na błędy. Osobisty Asystent Użytkownika monitoruje terminy badań, wysyła powiadomienia o zbliżających się terminach, przygotowuje listy pracowników wymagających skierowań i automatycznie generuje dokumenty. Skierowania są następnie przesyłane do osoby odpowiedzialnej w celu ich podpisania za pomocą podpisu elektronicznego Simply Sign. Po zatwierdzeniu dokumentów przez osobę odpowiedzialną, skierowania zostają udostępnione pracownikom za pośrednictwem portalu HR. Cały proces odbywa się automatycznie, co minimalizuje ryzyko błędów i oszczędza czas działu HR. Wsparcie dla menedżerów – analiza rozrachunków: Menedżerowie mogą zapytać o zaległości finansowe konkretnych kontrahentów, np. „Jakie są rozrachunki dla Green Energy?”. Asystent przeszukuje kartotekę i przedstawia dane, umożliwiając przejście do szczegółowych informacji jednym kliknięciem. Bezpieczeństwo danych Osobisty Asystent Użytkownika został zaprojektowany z myślą o najwyższych standardach bezpieczeństwa, co jest kluczowe w pracy z wrażliwymi danymi, takimi jak dane osobowe czy kartoteki HR. Dane przetwarzane przez asystenta nie są wykorzystywane do trenowania modeli AI ani do nich przekazywane, co gwarantuje ich poufność i ochronę. Korzyści z użytkowania Osobistego Asystenta Użytkownika Oszczędność czasu: Automatyzacja procesów i szybkie wyszukiwanie danych przyspieszają realizację zadań. Większa efektywność pracy: Asystent odciąża pracowników od rutynowych obowiązków, pozwalając im skupić się na kluczowych zadaniach. Intuicyjna obsługa: Użytkownicy mogą korzystać z asystenta za pomocą klawiatury lub głosu, wybierając najbardziej komfortowy sposób interakcji. Mobilność i dostępność: Funkcja Softlab Anywhere umożliwia korzystanie z asystenta z dowolnego miejsca i urządzenia, co wspiera pracę zdalną. Automatyzacja procesów: Funkcje, takie jak zarządzanie badaniami lekarskimi czy wnioskami urlopowymi, pokazują, jak wiele codziennych zadań można wykonać bez zbędnego wysiłku. Podsumowanie Osobisty Asystent Użytkownika w Systemach ERP by Asseco to przykład zaawansowanej technologii, która rewolucjonizuje sposób korzystania z systemów ERP. Dzięki automatyzacji, intuicyjnej obsłudze i pełnemu bezpieczeństwu danych asystent wspiera codzienną pracę w organizacjach, zwiększając ich efektywność i oszczędzając czas. To wsparcie, które pozwala skoncentrować się na strategicznych celach i budowaniu przewagi konkurencyjnej.

Salesforce i Google ogłosiły dziś znaczne rozszerzenie swojego strategicznego partnerstwa. Dzięki niemu klienci zyskają wybór modeli i możliwości wykorzystywanych do tworzenia i wdrażania agentów opartych na sztucznej inteligencji. Partnerstwo zapewnia ogromną elastyczność, umożliwiając klientom tworzenie dostosowanych rozwiązań AI, które spełniają ich specyficzne potrzeby, zamiast być ograniczonymi do jednego modelu dostawcy. Google Cloud jest liderem innowacji w zakresie sztucznej inteligencji dla przedsiębiorstw, a miliony programistów wykorzystują modele Google Gemini i infrastrukturę Google Cloud zoptymalizowaną pod kątem sztucznej inteligencji. To rozszerzone partnerstwo umożliwi klientom Salesforce tworzenie agentów Agentforce przy użyciu Gemini i wdrażanie Salesforce w Google Cloud. Jest to rozszerzenie istniejącego partnerstwa, które umożliwia klientom płynną wymianę danych między Google BigQuery i Salesforce za pośrednictwem technologii zerowego kopiowania – dodatkowo wyposażając klientów w dane, sztuczną inteligencję, zaufanie oraz aktywności, których potrzebują, aby wprowadzić autonomicznych agentów do swoich firm. „Dzięki naszej rozszerzonej współpracy z Google Cloud i głębokiej integracji w warstwie platformy, aplikacji i infrastruktury, dajemy klientom wybór aplikacji i modeli, z których chcą korzystać” – powiedział Srini Tallapragada, Salesforce President & Chief Engineering and Customer Success Officer. „Salesforce oferuje kompletną platformę agentowej sztucznej inteligencji klasy korporacyjnej, która ułatwia wdrażanie nowych możliwości i szybkie osiąganie wartości biznesowej. Google Cloud jest pionierem w dziedzinie agentowej sztucznej inteligencji dla przedsiębiorstw, oferując jedne z najpotężniejszych, najbardziej wydajnych modeli, agentów i narzędzi programistycznych AI na świecie. Razem tworzymy najlepsze miejsce dedykowane firmom do skalowania dzięki cyfrowej pracy”. „Wybór Google Cloud przez Salesforce jako głównego dostawcy infrastruktury oznacza, że klienci korporacyjni mogą teraz wdrażać niektóre ze swoich najbardziej krytycznych aplikacji w naszej wysoce bezpiecznej, zoptymalizowanej pod kątem sztucznej inteligencji infrastrukturze – przy minimalnym tarciu” – powiedział Thomas Kurian, dyrektor generalny Google Cloud. „Wspólni klienci poprosili nas o możliwość bardziej płynnej pracy w Salesforce i Google Cloud, a to rozszerzone partnerstwo pomoże im przyspieszyć transformacje AI dzięki agentowej sztucznej inteligencji, najnowocześniejszym modelom AI, analizie danych i nie tylko”. Dlaczego jest to istotne Według badania przeprowadzonego przez Salesforce, sztuczna inteligencja nadal się rozwija, jednak jest już obecna w organizacjach i stwarza szansę rynkową o wartości 2 bilionów dolarów. W rzeczywistości 84% dyrektorów ds. informatyki uważa, że sztuczna inteligencja będzie równie istotna dla firm, jak Internet. Aby w pełni wykorzystać ten potencjał, organizacje potrzebują strategii agentowej opartej na otwartości, pełnym zaufaniu i możliwości wyboru. Obejmuje to: Dane: Bezpieczny i zunifikowany dostęp do wszystkich danych, bez względu na to, gdzie się znajdują, z architekturą „zero kopii” i wzbogaconymi metadanymi dla głębszego wglądu. Dzięki temu klienci nie muszą rezygnować z możliwości wyboru na rzecz zintegrowanego doświadczenia, w przeciwieństwie do rozwiązań, które gromadzą dostęp do danych lub wymagają od użytkowników łączenia różnych rozwiązań. AI: Niezrównany wybór i elastyczność dzięki najnowocześniejszym modelom AI, w tym predykcyjnym, generatywnym i multimodalnym. Pozwala to firmom dostosować rozwiązania do ich konkretnych potrzeb i uniknąć uzależnienia od możliwości AI jednego dostawcy. Zaufanie: Wielowarstwowe podejście do ochrony danych i infrastruktury zaawansowane metody szyfrowania, wybór lokalizacji przechowywania danych oraz audyty AI pod kątem stronniczości i toksyczności. Działania: Integracja automatyzacji, analizy danych i aplikacji na różnych platformach, co poprawia efektywność pracy i pozwala agentom AI lepiej współdziałać z istniejącymi systemami. Odpowiedzi w czasie rzeczywistym w Agentforce z Google Search Agentforce będzie mógł wykorzystać Grounding z Google Search za pośrednictwem Vertex AI, opierając się na bezpiecznym fundamencie danych ustanowionym w ramach partnerstwa „zero copy” między Salesforce Data Cloud i Google BigQuery. Integracja ta daje rozwiązaniu Agentforce możliwość odwoływania się do aktualnych danych, wiadomości, bieżących wydarzeń i wiarygodnych cytatów, znacznie zwiększając świadomość kontekstową i zdolność do dostarczania dokładnych, popartych dowodami odpowiedzi. Przykładowo, w zarządzaniu łańcuchem dostaw i logistyce, agent Agentforce może śledzić przesyłki i monitorować poziomy zapasów w Salesforce Commerce Cloud oraz proaktywnie identyfikować potencjalne zakłócenia przy użyciu danych z wyszukiwarki Google, w czasie rzeczywistym, w tym warunków pogodowych, zatorów w portach i wydarzeń geopolitycznych. Odblokowanie możliwości wyboru i elastyczności dzięki Gemini i Agentforce W 2025 r. modele Gemini Google będą również dostępne do szybkiego tworzenia i wnioskowania bezpośrednio w Agentforce. Dzięki Gemini i Agentforce firmy skorzystają z: Agentów z możliwościami multimodalnymi: Natywna multimodalność Gemini pozwala agentom „widzieć” i interpretować świat, umożliwiając sztucznej inteligencji rozpoznawanie obrazów (takich jak kody błędów) i wykrywanie emocji w głosie. Zintegrowanie tego z Agentforce tworzy inteligentniejszych agentów, którzy reagują na dźwięk, wideo i tekst. Rozszerzone kontekstowe rozumienie i wnioskowanie: Okno kontekstowe Gemini z 2 milionami tokenów pozwala agentom przechowywać i odwoływać się do ogromnych ilości informacji, takich jak całe bazy kodu, lata interakcji z klientami lub dokumentacja produktu. Wzrost szybkości i wydajności: Jednostki przetwarzania tensorowego Google (TPU), w połączeniu z zaawansowanymi technikami, takimi jak te stosowane w Google NotebookLM, umożliwiają Gemini przetwarzanie i rozumienie informacji z wyjątkową szybkością i wydajnością, zapewniając odpowiedzi w czasie rzeczywistym nawet w przypadku złożonych zapytań. Przekłada się to na krótszy czas reakcji i niższe koszty operacyjne. Przykładowo, klient ubezpieczeniowy może przesłać roszczenie wraz ze zdjęciami uszkodzeń inotatką głosową od świadka. Agentforce, korzystając z Gemini, może następnie pomóc ubezpieczycielowi w zapewnieniu lepszej obsługi klienta poprzez przetwarzanie wszystkich tych danych wejściowych, ocenę zasadności roszczenia, a nawet wykorzystanie zamiany tekstu na mowę w celu skontaktowania się z klientem w sprawie rozwiązania, usprawniając tradycyjnie długi proces roszczeń. Platforma Salesforce wdrożona w Google Cloud Klienci będą mogli wykorzystać ujednoliconą platformę Salesforce (Agentforce, Data Cloud, Customer 360) w wysoce bezpiecznej, zoptymalizowanej pod kątem sztucznej inteligencji infrastrukturze Google Cloud, korzystając z funkcji takich jak dynamiczne dopasowanie, zerowa retencja danych i wykrywanie toksyczności zapewniane przez Einstein Trust Layer. Gdy produkty Salesforce będą dostępne w Google Cloud, klienci będą mieli również możliwość zamawiania ofert Salesforce za pośrednictwem Google Cloud Marketplace, otwierając przed globalnymi firmami nowe możliwości optymalizacji inwestycji w Salesforce i Google Cloud oraz przynosząc korzyści tysiącom wspólnych klientów. Zwiększona produktywność pracowników i obsługa klienta dzięki integracjom opartym na sztucznej inteligencji Miliony osób codziennie korzystają z Salesforce i Google Cloud. Partnerstwo to stawia na wybór i elastyczność, umożliwiając płynną pracę między platformami. Nowe połączenia między platformami, takimi jak Salesforce Service Cloud i Google Cloud’s Customer Engagement Suite, a także Slack i Google Workspace, umożliwią agentom AI i przedstawicielom serwisu ujednolicony dostęp do danych, usprawnione przepływy pracy i zaawansowane możliwości sztucznej inteligencji, niezależnie od platformy. Salesforce i Google Cloud głęboko integrują swoje platformy obsługi klienta – Salesforce Service Cloud i Google Cloud’s Customer Engagement Suite – aby stworzyć płynne i inteligentne środowisko wsparcia. Oczekuje się, że jeszcze w tym roku to ujednolicone podejście umożliwi agentom AI w Service Cloud: Tłumaczenie głosowe w czasie rzeczywistym i analiza nastrojów: Google Cloud AI w Service Cloud umożliwi tłumaczenie głosowe w czasie rzeczywistym, przełamując bariery językowe. Nowe funkcje pomocy agenta w pulpicie Service Cloud będą analizować ton głosu i wskazówki dźwiękowe w celu głębszego zrozumienia nastrojów klientów. Inteligentne przełączanie między agentami: We wszystkich kanałach wirtualni agenci zbudowani na Google Conversational Agents będą mogli płynnie łączyć się z Agentforce w Service Cloud w celu bardziej efektywnego zarządzania wieloetapowymi interakcjami z klientami. Salesforce i Google Cloud badają również głębszą integrację między Slack i Google Workspace, zwiększając produktywność oraz tworząc bardziej spójną cyfrową przestrzeń roboczą dla zespołów i organizacji. Firmy badają obecnie przypadki użycia, takie jak: Możliwość wykorzystania przez użytkowników wyszukiwania korporacyjnego w Slack w celu uzyskania dostępu i działania na plikach w Google Drive. Możliwość łatwiejszego udostępniania informacji między Gmailem a Slackiem, która pozwoli na usprawnienie komunikacji i dzielenie się wiedzą. Rezultatem jest bardziej połączone i produktywne środowisko pracy, w którym firmy mogą wybrać najlepsze narzędzia dla swoich potrzeb, od produktywności pracowników po obsługę klienta, jednocześnie korzystając z płynnego i inteligentnego przepływu pracy na różnych platformach. Rozszerzenie możliwości i integracji w ramach partnerstwa To partnerstwo wykracza poza podstawowe integracje produktów. To dopiero początek. Salesforce i Google Cloud są zaangażowane w  głębszą współpracę w ramach wdrażania innowacji, aby zapewnić firmom jeszcze potężniejsze rozwiązania. Spodziewana dostępność w 2025 r.: Głębsza integracja Data Cloud, BigQuery i Cortex Framework sprawi, że klienci będą mogli łatwiej niż kiedykolwiek bezpiecznie ugruntować swoich agentów AI we wszystkich danych przedsiębiorstwa. Nowa natywna integracja Tableau, Looker i BigQuery pozwoli klientom zarządzać i wizualizować dane biznesowe na wszystkich platformach w jednym interfejsie użytkownika ze znormalizowaną logiką biznesową i definicjami danych.

Najnowszy raport MuleSoft Connectivity Benchmark pokazuje, że w odpowiedzi na rosnące zapotrzebowanie na zasoby działów IT aż 96% liderów IT w europejskich przedsiębiorstwach już wdrożyło lub planuje wdrożenie agentów AI w ciągu najbliższych dwóch lat. Jednak wyzwania związane z integracją systemów sprawiają, że firmy nie mogą w pełni wykorzystać potencjału tej technologii. Tymczasem agenci AI mogą znacząco odciążyć zespoły IT, automatyzując wiele czasochłonnych procesów. Badania wskazują, że 94% respondentów w Europie ma trudności z integracją danych w różnych systemach. Dodatkowo, średnio tylko 32% aplikacji w europejskich organizacjach jest ze sobą kompatybilnych, co negatywnie wpływa na precyzję i skuteczność agentów AI. Kluczowe wnioski z 10. edycji raportu Connectivity Benchmark firmy MuleSoft Dzięki agentom AI otwiera się droga do większej efektywności Zespoły IT, które już teraz odpowiadają za utrzymanie istniejących systemów, mają trudności z nadążaniem za rosnącym zapotrzebowaniem na rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji. Odsetek projektów, które nie zostały zrealizowane na czas, wzrósł do 29% w 2024 roku – w porównaniu do 28% w 2023 roku. 81% europejskich liderów IT spodziewa się dalszego wzrostu obciążenia pracą. Średnio ankietowani przewidują, że liczba projektów wzrośnie o 18% między 2024 a 2025 rokiem. Aby sprostać rosnącemu zapotrzebowaniu, przedsiębiorstwa w Europie przeznaczyły w 2024 roku średnio 19,3 mln dolarów na zatrudnienie specjalistów IT – to wzrost o 69% w porównaniu do 2023 roku, gdy wydatki te wynosiły około 11,4 mln dolarów. Agenci AI i rozwiązania integracyjne – szansa na zwiększenie produktywności, efektywności i redukcję kosztów Agenci AI i narzędzia do integracji systemów mogą znacząco odciążyć zespoły IT, automatyzując powtarzalne zadania i umożliwiając firmom bardziej efektywne zarządzanie zasobami. Większość europejskich liderów IT (92%) uważa, że sztuczna inteligencja zwiększy produktywność ich zespołów deweloperskich w ciągu najbliższych trzech lat. Wśród firm, które już korzystają z agentów AI, odsetek ten jest jeszcze wyższy – 98% wyraża taką pewność. Średnio 39% czasu zespołów IT jest obecnie poświęcane na projektowanie, budowanie i testowanie niestandardowych integracji między systemami i danymi, aby umożliwić firmom wdrażanie nowych rozwiązań cyfrowych. Proces ten może zostać zautomatyzowany dzięki odpowiednim narzędziom integracyjnym. Coraz bardziej złożona infrastruktura ogranicza skuteczność agentów AI Rosnąca liczba aplikacji i modeli AI wykorzystywanych przez przedsiębiorstwa prowadzi do powstawania silosów danych, które mogą utrudniać efektywne działanie agentów. Średnio 85% europejskich liderów IT uważa, że silosy danych stanowią wyzwanie dla ich organizacji. Problem ten jest jeszcze bardziej widoczny w firmach korzystających z agentów AI (91%) w porównaniu do tych, które ich nie używają (81%). Obecnie europejskie organizacje korzystają średnio z 789 aplikacji. Firmy wykorzystujące agentów AI mają ich jeszcze więcej – średnio 1 075, czyli o 68% więcej niż organizacje, które nie wdrożyły agentów (639). Liczba modeli AI wykorzystywanych przez europejskie przedsiębiorstwa wzrosła – z 10 w 2024 roku do 15 w 2025 roku. Organizacje korzystające z agentów AI używają średnio 17 modeli, podczas gdy te bez agentów – 15.   API i skuteczne łączenie danych mogą zwiększyć wydajność IT oraz agentów AI Integracja strategii AI i połączeń pomiędzy danymi pozwala firmom uprościć i ujednolicić ich infrastrukturę, maksymalnie wykorzystując ich potencjał do efektywnego zasilania agentów AI. Dzięki temu agenci mogą uzyskiwać dostęp do kluczowych, specyficznych dla biznesu danych, działając w sposób optymalny i wchodząc w interakcje z istniejącymi systemami oraz automatyzacjami. Wśród europejskich firm korzystających z agentów AI, te wykorzystujące API czerpią z nich korzyści w zakresie: Usprawnienia infrastruktury IT (66%) Integracji różnych systemów (49%) Umożliwienia zespołom swobodnego udostępniania danych (48%) Średnio 51% wewnętrznych zasobów oprogramowania i komponentów w europejskich firmach może być ponownie użyta. To szansa dla organizacji, aby zamiast budować rozwiązania od podstaw, wykorzystać sprawdzone dane i istniejące inwestycje w API do tworzenia wiarygodnych agentów AI. API generują wartość biznesową Oprócz umożliwienia agentom AI dostępu do usług, baz danych i funkcjonalności aplikacji, liderzy IT podkreślają również szeroką wartość biznesową API – od zwiększenia efektywności po bezpośredni wpływ na przychody. Europejskie firmy korzystające z API wskazują na kluczowe korzyści: Wyższą produktywność (52%) Większą innowacyjność (47%) Szybsze reagowanie na potrzeby biznesowe (46%), większe zaangażowanie i lepszą współpracę pracowników (46%), a także możliwość samodzielnego zarządzania potrzebami IT przez zespoły (46%) Prawie 2 na 5 (39%) zespołów IT wykorzystuje API do zwiększenia efektywności procesu tworzenia aplikacji. Liderzy IT w Europie szacują, że średnio 39% przychodów ich firm pochodzi z API i powiązanych wdrożeń. W organizacjach korzystających z agentów AI odsetek ten jest jeszcze wyższy – 43%. Dlaczego jest to istotne? Efektywność agentów AI zależy od dostępu do połączonych danych, które pozwalają im lepiej rozumieć kontekst i niuanse zapytań użytkowników. Agenci AI gromadzą zarówno ustrukturyzowane, jak i nieustrukturyzowane dane z różnych źródeł, takich jak systemy CRM, ERP i HCM, a także e-maile, pliki PDF, Slack i inne narzędzia. Wykorzystują te informacje do podejmowania decyzji i realizacji zadań przy niemal dowolnych procesach biznesowych. Integracja danych, systemów i aplikacji umożliwia organizacjom korzystanie z cyfrowej siły roboczej wspieranej przez AI, która może autonomicznie wykonywać zarówno proste, jak i złożone zadania w całej firmie. Block Quote Więcej informacji Pobierz Connectivity Benchmark Report Zyskaj lepszy wgląd w raport, odwiedzając MuleSoft Blog Skorzystaj ze wskazówek i prowadź efektywnie przedsiębiorstwo oparte na agentach Metodologia 10. edycja raportu Connectivity Benchmark Report firmy MuleSoft, opracowana we współpracy z Vanson Bourne i Deloitte Digital, opiera się na danych z ankiety przeprowadzonej wśród 1 050 liderów IT na całym świecie. Podwójnie anonimowe badanie online zostało zrealizowane między październikiem a listopadem 2024 roku w Stanach Zjednoczonych, Wielkiej Brytanii, Francji, Niemczech, Niderlandach, Australii, Singapurze, Hongkongu i Japonii. Aby zapewnić wiarygodność wyników, zastosowano wieloetapowy proces weryfikacji uczestników. Wszyscy respondenci zajmują stanowiska kierownicze lub wyższe w działach IT i pracują w przedsiębiorstwach zatrudniających co najmniej 1 000 osób, zarówno w sektorze publicznym, jak i prywatnym. Szczegółowe informacje o strukturze prawnej Deloitte można znaleźć na stronie www.deloitte.com/us/about.

Systemy ERP od Asseco Business Solutions zostały wzbogacone o innowacyjne wsparcie w postaci Asystentów AI – inteligentnych mechanizmów wspierających codzienną pracę użytkowników. Wśród tych wszechstronnych narzędzi znajduje się Asystent Obsługi Aplikacji, który pełni rolę interaktywnego przewodnika po systemie, pomagając w realizacji nawet najbardziej złożonych zadań. Działa jak doświadczony kolega z pracy – wystarczy zapytać go o dowolne zagadnienie, a przeszuka dokumentację systemu i poda dokładne wskazówki krok po kroku. To nowoczesne wsparcie, oparte na sztucznej inteligencji, sprawia, że systemy ERP by Asseco stają się jeszcze bardziej intuicyjne i elastyczne, oraz dostosowują się do dynamicznych potrzeb współczesnych organizacji. Jak działa Asystent Obsługi Aplikacji? Dla przykładu, jeśli pracownik zapyta, jak wystawić korektę historyczną sprzedaży, asystent natychmiast: Przeszuka dokumentację systemu ERP, znajdując najbardziej aktualne informacje na ten temat. Przedstawi szczegółowe instrukcje, krok po kroku opisujące proces. Umieści linki do dokumentacji, które umożliwiają zgłębienie tematu (linki znajdują się na końcu każdej odpowiedzi) Doda bezpośrednie przyciski nawigacyjne pozwalające natychmiast przejść do właściwego obszaru systemu, co znacznie przyspiesza realizację zadań. Do kogo jest skierowany Asystent Obsługi Aplikacji? Asystent Obsługi Aplikacji jest narzędziem dla każdego użytkownika systemów ERP by Asseco. Najbardziej docenią go osoby: Użytkownicy, którzy cenią szybki dostęp do informacji bez potrzeby zagłębiania się w obszerne dokumentacje lub angażowania innych członków zespołu. Pracownicy realizujący zadania, z którymi dawno nie mieli do czynienia lub wykonują je sporadycznie (np. raportowanie, tworzenie korekt, obsługa niestandardowych operacji). Nowo zatrudnione lub rzadko korzystające z systemu, które potrzebują wsparcia w poznawaniu procedur i obsłudze systemu. Korzyści z użytkowania Asystenta Obsługi Aplikacji Oszczędność czasu – zamiast tracić czas na przeszukiwanie dokumentacji lub angażowanie współpracowników, pracownik może uzyskać szybką i kompletną odpowiedź od asystenta. Intuicyjność obsługi – system staje się bardziej przyjazny, a złożone zadania łatwiejsze do realizacji dzięki szczegółowym instrukcjom. Minimalizacja błędów – dokładne instrukcje zmniejszają ryzyko pomyłek, co ma szczególne znaczenie przy realizacji nietypowych operacji, jak np. rejestracja korekty sprzedaży. Elastyczność – asystent jest zawsze dostępny, więc można go wykorzystać w dowolnym momencie, co sprawia, że nawet nowe lub złożone zadania stają się przystępne dla każdego. Podsumowanie Asystent Obsługi Aplikacji to kluczowe narzędzie dla organizacji, które chcą, aby ich pracownicy mogli sprawnie i samodzielnie realizować swoje zadania, bez potrzeby przeszukiwania dokumentacji czy długiego wdrażania. Automatyczne nawigowanie, szybkie odpowiedzi i przystępność asystenta sprawiają, że systemy ERP by Asseco doskonale odpowiadają na potrzeby współczesnych użytkowników.