Home » Blog » TOP 10 partnerów AEM w Polsce – ranking 2025

TOP 10 partnerów AEM w Polsce – ranking 2025

15 października 2025

Spis treści

10 najlepszych partnerów wdrożeniowych Adobe Experience Manager (AEM) w Polsce w 2025 roku

Adobe Experience Manager (AEM) to jedna z czołowych platform do zarządzania treścią i doświadczeniami cyfrowymi, dlatego wybór odpowiedniego partnera do jej wdrożenia ma kluczowe znaczenie. Ten materiał odpowiada m.in. na pytania: która firma AEM najlepsza i jaki partner AEM będzie właściwy dla Twojego projektu. Polska wyróżnia się coraz większą liczbą firm wyspecjalizowanych w AEM – od globalnych korporacji konsultingowych po lokalne wyspecjalizowane software house’y. Poniżej prezentujemy ranking 10 najlepszych partnerów AEM w Polsce w 2025 roku, które mogą poszczycić się bogatym doświadczeniem, certyfikacjami Adobe oraz sukcesami we wdrażaniu Adobe Experience Manager. Poznaj ich mocne strony i dowiedz się, dlaczego to właśnie tym firmom warto powierzyć realizację Twojego projektu AEM.

Kluczowe czynniki przy wyborze partnera AEM

1. Transition Technologies MS (TTMS)

Transition Technologies MS (TTMS) to najszybciej rosnący polski partner Adobe, który dostarcza kompleksowe usługi wdrożeniowe i konsultingowe w obszarze Adobe Experience Manager. Firma działa na rynku od 2015 roku, zatrudniając obecnie ponad 800 specjalistów IT i posiadając 8 biur w Polsce (m.in. Warszawa, Lublin, Wrocław, Kraków). TTMS jest Brązowym Partnerem Adobe, co potwierdza wysokie kompetencje w zakresie AEM i innych rozwiązań Adobe. W portfolio TTMS znajdują się unikalne rozwiązania przyspieszające wdrożenia AEM – m.in. moduł AEM Product Catalog usprawniający integrację z systemami PIM oraz gotowe komponenty do budowy portali klientów na AEM. Firma specjalizuje się także w migracjach AEM do chmury (AEM as a Cloud Service) oraz we wdrażaniu elementów sztucznej inteligencji w AEM (np. AI do tagowania treści czy chatboty). TTMS wyróżnia się doświadczeniem we współpracy z wymagającymi branżami – realizowała projekty AEM dla klientów z sektora farmaceutycznego, przemysłowego i obronnego, integrując AEM z narzędziami Adobe Marketing Cloud (Marketo, Analytics, Campaign) oraz z systemami CRM (Salesforce) i CIAM. Dzięki temu TTMS dostarcza skalowalne i bezpieczne implementacje Adobe Experience Manager, zapewniając klientom szybkość wdrożenia, wysoką jakość oraz pełne dopasowanie rozwiązań do indywidualnych potrzeb.

TTMS: profil firmy
Przychody w 2024 r.:	233,7 mln PLN
Liczba pracowników:	800+
Strona internetowa:	https://ttms.com/pl/aem/
Siedziba główna:	Warszawa
Główne usługi / specjalizacja:	AEM, Azure, Power Apps, Salesforce, BI, AI, Webcon, e-learning, Quality Management

2. Sii Polska

Sii Polska działa od 2006 roku i zatrudnia kilka tysięcy specjalistów w kilkunastu miastach. Projekty Adobe Experience Manager obejmują wdrożenia portali, systemów zarządzania treścią i integracje z innymi narzędziami cyfrowymi. Firma oferuje także outsourcing ekspertów AEM oraz wsparcie utrzymaniowe. Dodatkowo świadczy usługi w obszarze testów, rozwoju aplikacji i infrastruktury IT.

Sii Polska: profil firmy
Przychody w 2024 r.:	2,13 mld PLN
Liczba pracowników:	7700+
Strona internetowa:	www.sii.pl
Siedziba główna:	Warszawa
Główne usługi / specjalizacja:	Outsourcing IT, inżynieria, rozwój oprogramowania, BPO, testy, infrastruktura (w tym Adobe Experience Manager)

3. Wunderman Thompson Technology (dawniej Cognifide)

Wunderman Thompson Technology powstało w 2005 roku w Poznaniu i specjalizuje się w rozwiązaniach opartych o Adobe Experience Manager. Zespół realizuje projekty obejmujące budowę komponentów, personalizację treści i integracje z systemami e-commerce oraz CRM. Firma jest częścią globalnej grupy WPP i współpracuje z dużymi markami na wielu rynkach. Jej działania obejmują także wsparcie w utrzymaniu i rozwoju istniejących platform AEM.

Wunderman Thompson Technology: profil firmy
Przychody w 2024 r.:	brak danych (część WPP Group)
Liczba pracowników:	300+ (Polska)
Strona internetowa:	www.wundermanthompson.com
Siedziba główna:	Poznań
Główne usługi / specjalizacja:	Rozwój Adobe Experience Manager, integracje AEM, platformy cyfrowe, strategia CX

4. Deloitte Digital (Polska)

Deloitte Digital jest częścią Deloitte, działającą na styku doradztwa biznesowego i technologii cyfrowych. W Polsce firma prowadzi projekty wdrożeniowe AEM w bankowości, telekomunikacji oraz handlu detalicznym. Zajmuje się zarówno strategią cyfrową, jak i implementacją Adobe Experience Manager oraz integracją z innymi narzędziami Adobe Experience Cloud. Jej zespoły realizują pełny zakres prac – od koncepcji i projektowania, po utrzymanie systemów.

Deloitte Digital: profil firmy
Przychody w 2024 r.:	~268 mld PLN (globalnie)
Liczba pracowników:	3000+ (Polska)
Strona internetowa:	www.deloitte.com/pl
Siedziba główna:	Warszawa
Główne usługi / specjalizacja:	Transformacja cyfrowa, wdrożenia AEM, Adobe Experience Cloud, strategia CX, integracje enterprise

5. Accenture Song (Accenture Poland)

Accenture Song, dawniej Accenture Interactive, jest działem Accenture skupionym na marketingu i doświadczeniach cyfrowych. Projekty AEM realizowane w Polsce są częścią większych transformacji obejmujących e-commerce, marketing automation i zarządzanie treścią. Firma wykorzystuje globalne centra kompetencyjne i własne metodologie do przyspieszania wdrożeń Adobe. W Polsce zatrudnia tysiące specjalistów, którzy wspierają klientów w różnych branżach.

Accenture Song: profil firmy
Przychody w 2024 r.:	~260 mld PLN (globalnie)
Liczba pracowników:	10 000+ (Polska)
Strona internetowa:	www.accenture.com
Siedziba główna:	Warszawa
Główne usługi / specjalizacja:	Wdrożenia AEM, marketing cyfrowy, e-commerce, customer experience, rozwiązania chmurowe

6. EPAM Systems (Poland)

EPAM Systems działa w Polsce od 2011 roku i zatrudnia kilka tysięcy inżynierów w wielu miastach. Zespół wdraża Adobe Experience Manager w zakresie AEM Sites i Assets, a także realizuje integracje z systemami e-commerce i mobilnymi aplikacjami. EPAM prowadzi również migracje starszych instalacji do AEM as a Cloud Service. Firma jest częścią globalnej organizacji świadczącej usługi inżynierii oprogramowania na wielu rynkach.

EPAM Systems: profil firmy
Przychody w 2024 r.:	~19 mld PLN (globalnie)
Liczba pracowników:	7000+ (Polska)
Strona internetowa:	www.epam.com
Siedziba główna:	Kraków (oddział)
Główne usługi / specjalizacja:	Inżynieria oprogramowania, rozwój AEM, CMS enterprise, migracje do chmury, integracje platform

7. Capgemini Polska

Capgemini jest obecne w Polsce od lat 90. i zatrudnia kilkanaście tysięcy osób. Projekty w obszarze Adobe Experience Manager obejmują wdrożenia w sektorze finansowym, przemysłowym i administracji publicznej. Firma łączy doświadczenie w konsultingu IT z usługami integracyjnymi i utrzymaniowymi. Zespoły realizują zarówno wdrożenia AEM on-premise, jak i migracje do rozwiązań chmurowych.

Capgemini Polska: profil firmy
Przychody w 2024 r.:	~100 mld PLN (globalnie)
Liczba pracowników:	11 000+ (Polska)
Strona internetowa:	www.capgemini.com
Siedziba główna:	Kraków
Główne usługi / specjalizacja:	Konsulting IT, rozwój oprogramowania, doświadczenia cyfrowe (Adobe AEM), usługi chmurowe, cyberbezpieczeństwo

8. PwC Polska (Experience Center)

PwC Polska prowadzi Experience Center, które koncentruje się na projektach cyfrowych, w tym wdrożeniach Adobe Experience Manager. Projekty obejmują integrację AEM z innymi narzędziami Adobe oraz systemami wspierającymi marketing i sprzedaż. Firma realizowała w Polsce wdrożenia m.in. w sektorze finansowym i dóbr konsumenckich. Połączenie doradztwa strategicznego i technologii pozwala PwC łączyć cele biznesowe z praktycznym wykorzystaniem AEM.

PwC Polska: profil firmy
Przychody w 2024 r.:	~222 mld PLN (globalnie)
Liczba pracowników:	3000+ (Polska)
Strona internetowa:	www.pwc.pl
Siedziba główna:	Warszawa
Główne usługi / specjalizacja:	Strategia cyfrowa, wdrożenia AEM, Adobe Experience Cloud, analityka danych, transformacja marketingu

9. Sygnity

Sygnity to polska firma IT, która działa od początku lat 90. i obsługuje głównie sektor finansowy, przemysłowy i publiczny. W obszarze Adobe Experience Manager zajmuje się implementacją platformy, projektowaniem struktur treści oraz integracją z systemami zewnętrznymi. Firma posiada akredytację Adobe na polskim rynku. Oferuje też doradztwo w zakresie migracji AEM do środowisk chmurowych.

Sygnity: profil firmy
Przychody w 2024 r.:	293 mln PLN
Liczba pracowników:	700+
Strona internetowa:	www.sygnity.pl
Siedziba główna:	Warszawa
Główne usługi / specjalizacja:	Oprogramowanie dedykowane, integracja systemów, Adobe AEM, transformacja cyfrowa, rozwiązania dla sektora finansowego i publicznego

10. Crafton

Crafton to poznańska agencja UX i software house, działająca od 2010 roku. W projektach wykorzystuje Adobe Experience Manager jako podstawową platformę do zarządzania treścią. Zespół łączy projektowanie UX/UI z implementacją techniczną AEM, realizując projekty m.in. dla branży bankowej, hotelarskiej i retail. Firma specjalizuje się w tworzeniu serwisów internetowych i aplikacji w podejściu agile.

Crafton: profil firmy
Przychody w 2024 r.:	brak danych (firma prywatna)
Liczba pracowników:	50+ (Polska)
Strona internetowa:	www.crafton.pl
Siedziba główna:	Poznań
Główne usługi / specjalizacja:	Rozwój Adobe AEM, UX/UI, aplikacje webowe, frontend development

Zrealizuj swój projekt z TTMS – poczytaj o naszych wdrożeniach AEM

At TTMS, we believe that real results speak louder than promises. Below you will find selected case studies that illustrate how our team successfully delivers AEM consulting, migrations, integrations, and AI-driven optimizations for global clients across various industries

Migracja do Adobe EDS – TTMS przeniosło tradycyjny portal internetowy klienta na platformę Adobe Edge Delivery Services (AEM Franklin). Pozwoliło to znacząco przyspieszyć działanie serwisu i uprościć jego infrastrukturę.

Integracja Adobe Analytics z AEM – TTMS zrealizowało bezpieczne połączenie jednokrotnego logowania (SSO) PingOne z portalem pacjenta opartym o AEM. Rozwiązanie zwiększyło poziom bezpieczeństwa danych medycznych i ułatwiło pacjentom dostęp do informacji, integrując płynnie system CIAM z Adobe Experience Manager.

Integracja PingOne z Adobe AEM (portal pacjenta) – TTMS zrealizowało bezpieczne połączenie jednokrotnego logowania (SSO) PingOne z portalem pacjenta opartym o AEM. Rozwiązanie zwiększyło poziom bezpieczeństwa danych medycznych i ułatwiło pacjentom dostęp do informacji, integrując płynnie system CIAM z Adobe Experience Manager.

Optymalizacja SEO meta tagów przez AI w AEM – Wykorzystaliśmy sztuczną inteligencję do automatycznego uzupełniania i optymalizacji meta danych SEO na tysiącach stron AEM. W efekcie strona klienta odnotowała wyższą widoczność w wynikach wyszukiwania oraz oszczędność czasu pracy redaktorów treści.

Migracja AEM do chmury dla producenta luksusowych zegarków – TTMS przeprowadziło pełne przeniesienie instancji Adobe Experience Manager klienta z infrastruktury on-premise do chmury Adobe (AEM as a Cloud Service). Transformacja skróciła czas wdrażania nowych treści i obniżyła koszty utrzymania platformy przy jednoczesnym zwiększeniu niezawodności.

Migracja z Adobe LiveCycle do AEM Forms – Nasz zespół unowocześnił system obsługi formularzy elektronicznych, migrując klienta z przestarzałego rozwiązania Adobe LiveCycle do nowoczesnej platformy Adobe AEM Forms. Pozwoliło to usprawnić procesy obsługi dokumentów, poprawić doświadczenie użytkowników oraz zapewnić długoterminowe wsparcie techniczne.

Wdrożenie headless CMS na AEM dla wielu aplikacji – TTMS zaprojektowało architekturę headless Adobe Experience Manager, która dostarcza treści jednocześnie do szeregu serwisów webowych i aplikacji mobilnych klienta. Rozwiązanie zapewniło spójność treści w różnych kanałach i umożliwiło łatwą skalowalność, skracając czas wprowadzania zmian w wielu aplikacjach jednocześnie.

System szablonów stron dla firmy farmaceutycznej – Stworzyliśmy zestaw konfigurowalnych szablonów i komponentów AEM dla globalnej firmy farmaceutycznej. Umożliwiło to działom marketingu w różnych krajach samodzielne i szybkie tworzenie nowych stron produktowych zgodnych z wytycznymi brandowymi, co przyspieszyło kampanie digital i zachowało jednolity wizerunek marki.

Przywrócenie tempa wdrożeń Adobe – eksperckie wsparcie – Gdy projekt wdrożenia Adobe Experience Manager u klienta utknął, nasi eksperci zostali zaangażowani, by zdiagnozować problemy i usprawnić proces. Dzięki wsparciu TTMS udało się odzyskać utracone tempo prac i zakończyć wdrożenie zgodnie z harmonogramem, zapewniając oczekiwaną jakość rozwiązania.

Jak ekspercki audyt nadał kierunek rozproszonej strategii cyfrowej – Przeprowadziliśmy wszechstronny audyt ekosystemu digital (w tym platformy AEM) u klienta, identyfikując luki i nieefektywne obszary. Na tej podstawie zaproponowaliśmy usprawnienia i nową mapę drogową rozwoju cyfrowego, co pozwoliło firmie na nowo zdefiniować strategię i priorytety działań w kanałach online.

Uratowanie migracji portalu korporacyjnego – W krytycznym momencie trwającej migracji korporacyjnego portalu internetowego do AEM, TTMS przejęło odpowiedzialność za projekt i ustabilizowało jego przebieg. Nasz zespół naprawił błędy, zoptymalizował konfigurację i doprowadził migrację do pomyślnego końca, dostarczając projekt na czas mimo wcześniejszych opóźnień.

Udoskonalenie portalu pacjenta (branża medyczna) – We współpracy z firmą z sektora medycznego dokonaliśmy szeregu usprawnień istniejącego portalu pacjenta opartego o Adobe Experience Manager. Poprawiliśmy wydajność i bezpieczeństwo portalu oraz wdrożyliśmy nowe funkcjonalności przyjazne użytkownikom, co przełożyło się na wyższe zaangażowanie pacjentów i zadowolenie klienta z platformy.

Każdy z powyższych projektów pokazuje, że TTMS nie tylko posiada ekspercką wiedzę w obszarze Adobe Experience Manager, ale także potrafi ją skutecznie wykorzystać, dostarczając rozwiązania dopasowane do indywidualnych potrzeb. Jeżeli Twoja firma planuje wdrożenie AEM lub potrzebuje wsparcia w rozwoju istniejącej platformy – skontaktuj się z nami. Z przyjemnością podzielimy się naszym doświadczeniem i pomożemy Ci zrealizować ambitne cele cyfrowe z wykorzystaniem Adobe Experience Manager.

Co sprawia, że ktoś jest dobrym partnerem wdrażającym AEM w roku 2025?

Dobry partner wdrożeniowy AEM w 2025 roku to nie tylko firma z certyfikowanym doświadczeniem w zakresie Adobe Experience Manager. Najlepsze firmy AEM potrafią łączyć doradztwo, migrację do chmury, integrację i rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji. Najlepsi partnerzy zapewniają zarówno precyzję techniczną, jak i spójność biznesową, gwarantując, że wdrożenie wspiera cele transformacji cyfrowej. Tym, co naprawdę wyróżnia najlepsze firmy, jest ich zdolność do integracji AEM z narzędziami analitycznymi, zarządzania tożsamością i mechanizmami personalizacji. To tworzy skalowalną, bezpieczną i zorientowaną na klienta platformę cyfrową, która generuje wymierną wartość biznesową.

Jak porównać różne firmy zajmujące się rozwojem AEM?

Jak porównać najlepsze firmy wdrażające Adobe AEM? Porównując firmy oferujące usługi AEM, należy nie kierować się ceną, ale wziąć pod uwagę takie czynniki, jak udokumentowane osiągnięcia, liczba certyfikowanych programistów AEM oraz branże, w których działają. Wiarygodny partner zapewni transparentność w zakresie poprzednich projektów, studiów przypadku i długoterminowych modeli wsparcia. Warto również sprawdzić, czy firma ma doświadczenie w usługach AEM w chmurze, ponieważ wiele przedsiębiorstw migruje z rozwiązań lokalnych. Wreszcie, dopasowanie kulturowe i styl komunikacji odgrywają ogromną rolę w udanej współpracy, szczególnie w organizacjach globalnych. W oparciu o te kryteria powstał powyższy ranking firm AEM.

Czy warto wybrać lokalnego partnera konsultingowego AEM zamiast globalnego dostawcy?

Decyzja między lokalnym a globalnym partnerem konsultingowym AEM zależy od priorytetów Twojej organizacji. Lokalny partner może zaoferować lepsze dopasowanie kulturowe, dogodność stref czasowych i szybsze wsparcie na miejscu. Z drugiej strony, globalni dostawcy często oferują szerszą wiedzę specjalistyczną, większe zespoły i doświadczenie w złożonych wdrożeniach międzynarodowych. Wiele firm w 2025 roku stosuje podejście hybrydowe, wybierając średniej wielkości międzynarodową firmę AEM, która łączy elastyczność lokalnych usług ze skalowalnością globalnego gracza.

Ile kosztuje wdrożenie AEM we współpracy z profesjonalnym partnerem?

Koszt wdrożenia Adobe Experience Manager z profesjonalnym partnerem różni się znacząco w zależności od skali, złożoności i wymaganych integracji projektu. W przypadku mniejszych projektów koszty mogą zaczynać się od dziesiątek tysięcy euro, podczas gdy wdrożenia na dużą skalę w przedsiębiorstwach mogą z łatwością przekroczyć kilkaset tysięcy euro. Najważniejszy jest zwrot z inwestycji – doświadczony partner AEM zoptymalizuje przepływy pracy nad treścią, personalizację i marketing oparty na danych, generując długoterminową wartość biznesową przewyższającą początkowe wydatki. Wybór odpowiedniego partnera zapewnia przewidywalne harmonogramy i zmniejsza ryzyko kosztownych opóźnień.

Jakie są najnowsze trendy w zakresie wdrażania AEM w roku 2025?

W 2025 roku najgorętsze trendy we wdrożeniach AEM koncentrują się wokół integracji sztucznej inteligencji (AI), architektury headless CMS oraz wdrożeń chmurowych. Firmy coraz częściej oczekują, że ich platformy AEM będą w pełni kompatybilne z personalizacją opartą na sztucznej inteligencji, analityką predykcyjną i zautomatyzowaną optymalizacją SEO. Konfiguracje headless CMS zyskują na popularności, ponieważ umożliwiają płynne dostarczanie treści w aplikacjach internetowych, mobilnych i IoT. Jednocześnie coraz więcej organizacji korzysta z usług AEM Cloud Services, redukując koszty infrastruktury przy jednoczesnym zapewnieniu ciągłych aktualizacji i skalowalności. Trendy te podkreślają potrzebę współpracy z partnerami wdrażającymi AEM, którzy potrafią wprowadzać innowacje, zachowując jednocześnie stabilność klasy korporacyjnej.

Jaki partner AEM do wdrożenia headless i AEM w chmurze?

Warto zweryfikować doświadczenie w AEM as a Cloud Service, liczby wdrożeń i integracji. Krótka lista najlepszych firm AEM w tym artykule pomoże zawęzić wybór.

TTMS blog – świat IT oczami ekspertów

ChatGPT Pulse: Jak proaktywne briefingi AI przyspieszają cyfrową transformację przedsiębiorstw

ChatGPT Pulse: Jak proaktywne briefingi AI przyspieszają cyfrową transformację przedsiębiorstw Nowa funkcja OpenAI, ChatGPT Pulse, dostarcza codzienne, spersonalizowane briefingi AI – to przełomowa innowacja, która przenosi sztuczną inteligencję z roli reaktywnego narzędzia do roli proaktywnego asystenta cyfrowego. Zamiast czekać na pytania użytkownika, Pulse działa autonomicznie w tle: analizuje dane, prowadzi badania i przygotowuje poranny zestaw kluczowych informacji dopasowanych do potrzeb każdego użytkownika. OpenAI określa Pulse jako swoją pierwszą „w pełni proaktywną, autonomiczną usługę AI”, zapowiadając „początek nowego paradygmatu sztucznej inteligencji”, w którym wirtualni agenci nie tylko reagują na polecenia – ale wyprzedzają użytkownika, syntetyzując dane i dostarczając aktualizacje, zanim ten rozpocznie dzień. Dla menedżerów innowacji i kadry zarządzającej to znacznie więcej niż wygodny strumień informacji – to strategiczna ewolucja w sposobie, w jaki organizacje przetwarzają dane i podejmują decyzje. Przejście z modelu reaktywnego Q&A na ciągłe, kontekstowe dostarczanie wiedzy umożliwia wcześniejsze wykrywanie trendów i podejmowanie trafniejszych decyzji w odpowiednim momencie. Jak zauważa jedno z badań, dzięki praktykom opartym na AI „cykl decyzyjny skraca się z tygodni do godzin”, a „informacje stają się proaktywne, a nie reaktywne”, co pozwala na bardziej zwinne i oparte na danych zarządzanie. Krótko mówiąc – sztuczna inteligencja przestaje jedynie odpowiadać na pytania; staje się aktywnym partnerem liderów, pomagając im wyprzedzać zmiany i reagować na nie szybciej niż konkurencja. 1. Jak działa ChatGPT Pulse: codzienne, spersonalizowane badania i briefingi AI Codzienne, spersonalizowane badania: ChatGPT Pulse każdej nocy prowadzi asynchroniczne analizy w imieniu użytkownika. Na podstawie wcześniejszych rozmów, zapisanych notatek (Memory) i udzielonych opinii identyfikuje kluczowe tematy, a następnie rano prezentuje zestaw dopasowanych aktualizacji. Te pojawiają się w aplikacji mobilnej ChatGPT w formie *tematycznych kart wizualnych*, które można szybko przejrzeć lub otworzyć, by zagłębić się w szczegóły. Każda karta zawiera kluczową obserwację lub sugestię – na przykład kontynuację wcześniej omawianego projektu, najważniejszą wiadomość z branży lub inspirujący pomysł związany z celami użytkownika. Integracje i kontekst: Aby tworzyć trafniejsze rekomendacje, Pulse może (za zgodą użytkownika) integrować się z aplikacjami takimi jak Google Calendar czy Gmail. Dzięki dostępowi do kalendarza może przypomnieć o nadchodzącym spotkaniu, a nawet zaproponować jego agendę lub punkty dyskusji. Z kolei przy połączeniu z pocztą e-mail może wskazać ważny wątek wymagający reakcji lub streścić długi raport otrzymany w nocy. Wszystkie integracje są domyślnie wyłączone i w pełni kontrolowane przez użytkownika, zgodnie z zasadą „privacy-first”. OpenAI dodatkowo filtruje treści Pulse, aby unikać materiałów niezgodnych z politykami bezpieczeństwa – dzięki temu codzienny briefing pozostaje profesjonalny, rzetelny i bezpieczny. Personalizacja treści przez użytkownika: Pulse nie jest jednolitym kanałem informacyjnym – to Ty decydujesz, jakie treści chcesz otrzymywać. Możesz bezpośrednio wskazać ChatGPT, czego ma być więcej (lub mniej) w Twoich briefingach. Po kliknięciu przycisku „Curate” możesz poprosić o konkretne zakresy tematów, np. „Skup się jutro na wiadomościach z sektora fintech” albo „Przygotuj w piątek podsumowanie projektów wewnętrznych”. Dodatkowo możesz oceniać każdą kartę za pomocą kciuka w górę lub w dół, dzięki czemu AI uczy się, które informacje są dla Ciebie wartościowe. Z czasem ten system sprzężenia zwrotnego sprawia, że Twoje briefingi stają się coraz bardziej dopasowane. Nie interesuje Cię dany temat? Pulse nauczy się go pomijać. Chcesz więcej podobnych treści? Wystarczy pozytywna ocena – a algorytm dostarczy Ci więcej takich informacji. W praktyce to użytkownik kieruje agendą badawczą Pulse, a AI dynamicznie się dostosowuje, aby codziennie dostarczać bardziej trafną wiedzę. Zwięzły, praktyczny format: Poranny briefing Pulse składa się zazwyczaj z kilku krótkich kart (OpenAI sugeruje od 5 do 10) zamiast niekończącego się feedu. To celowe rozwiązanie – chodzi o to, by szybko przekazać najistotniejsze informacje dnia, zamiast wciągać użytkownika w niekończące się przewijanie. Po prezentacji kart ChatGPT wyraźnie kończy briefing, np. komunikatem „To wszystko na dziś”. Następnie możesz pogłębić temat, zadając pytania dotyczące konkretnej karty lub zapisując ją do dalszej rozmowy w historii czatu. Niewykorzystane karty wygasają następnego dnia, co sprawia, że Pulse zawsze pozostaje aktualny i świeży. Efekt? Krótkie, celne podsumowanie dnia, które w kilka minut dostarcza realnej wartości i pozwala Ci przejść do działania. 2. ChatGPT Pulse w służbie transformacji cyfrowej: od danych do decyzji Z perspektywy cyfrowej transformacji ChatGPT Pulse stanowi potężne narzędzie wspierające inteligentniejsze i szybsze podejmowanie decyzji w całej organizacji. Automatyzując proces gromadzenia i dystrybucji informacji, Pulse skraca dystans między danymi a decyzją. Zadania, które wcześniej zajmowały analitykom dni lub tygodnie – analizowanie trendów rynkowych, monitorowanie KPI czy przegląd newsów – można dziś zamknąć w jednym porannym briefingu. Firmy, które wdrażają tego typu rozwiązania, zauważają znaczące skrócenie cyklu decyzyjnego, co przekłada się na większą zwinność i efektywność działania. Jak pokazują analizy, dzięki zastosowaniu AI „cykle decyzyjne skracają się z tygodni do godzin”, a zespoły mogą skupić się na strategii, zamiast na żmudnym przygotowywaniu danych. W praktyce oznacza to, że liderzy reagują na szanse i zagrożenia szybciej niż konkurencja, która nadal działa w rytmie tradycyjnych procesów informacyjnych. Badania rynkowe potwierdzają już wpływ AI na procesy transformacyjne. Według raportu McKinsey niemal dwie trzecie organizacji rozpoczęło inicjatywy oparte na sztucznej inteligencji – to prawie dwukrotnie więcej niż rok wcześniej. Firmy wykorzystujące generatywną AI deklarują wymierne korzyści: redukcję kosztów, wzrost efektywności i nowe źródła przychodu w jednostkach, które wdrożyły tę technologię. Dowodzi to, że proaktywne systemy AI to nie moda, lecz realna przewaga konkurencyjna. Dzięki Pulse przedsiębiorstwa mogą kształtować kulturę opartą na danych – każdy pracownik rozpoczyna dzień z wiedzą dopasowaną do swojej roli i kontekstu. W dłuższej perspektywie taka powszechna dostępność informacji wzmacnia zarówno efektywność operacyjną, jak i jakość obsługi klienta, czyniąc procesy decyzyjne szybszymi i bardziej precyzyjnymi. Kolejną kluczową zaletą Pulse jest ciągłe uczenie i innowacja. W dynamicznym środowisku cyfrowym pracownicy muszą stale aktualizować swoją wiedzę. Pulse wprowadza element mikroedukacji do codziennej pracy – jeśli ktoś interesował się nową technologią lub trendem rynkowym, system następnego dnia dostarczy mu najnowsze informacje na ten temat. W ten sposób spontaniczne zapytania przekształcają się w ciągły proces uczenia, a kompetencje rosną naturalnie. Zamiast biernego przeglądania newsletterów, pracownicy otrzymują dopasowane, codzienne aktualizacje. Taka forma „AI-assisted learning” wspiera transformację cyfrową poprzez bieżące podnoszenie kwalifikacji zespołów i przełamywanie silosów informacyjnych – wiedza nie zostaje zamknięta w raportach, lecz trafia do wszystkich, którzy jej potrzebują. Wreszcie, dzięki przejściu AI w rolę proaktywnego doradcy, przedsiębiorstwa zyskują strategiczną przewagę. Zamiast reagować na dane po fakcie, liderzy mogą przewidywać trendy i działać z wyprzedzeniem. Przykładem może być przypadek Procter & Gamble, gdzie platforma analityczna AI zidentyfikowała rosnący popyt na środki dezynfekujące osiem dni przed faktycznym wzrostem sprzedaży, co pozwoliło firmie zwiększyć produkcję i wygenerować ponad 200 mln dolarów dodatkowego przychodu. Taka predykcja to wartość nie do przecenienia. Dzięki ChatGPT Pulse nawet mniejsze firmy mogą uzyskać własny „system wczesnego ostrzegania”, który pozwala wychwytywać zmiany rynkowe i reagować na nie wcześniej niż konkurencja. Proaktywne briefingi AI pomagają organizacjom przejść od bycia wyłącznie „data-driven” do „insight-driven” – gdzie dane nie tylko opisują rzeczywistość, ale aktywnie kształtują przyszłe decyzje. 3. Jak wypróbować ChatGPT Pulse ChatGPT Pulse jest obecnie dostępny w wersji testowej (preview) dla użytkowników ChatGPT Plus i Pro, korzystających z aplikacji mobilnej (iOS lub Android). Aby sprawdzić, czy masz dostęp, otwórz aplikację ChatGPT i poszukaj sekcji Pulse lub opcji „Enable daily briefings”. Po aktywacji Pulse automatycznie przygotuje Twój spersonalizowany poranny briefing, analizując wcześniejsze rozmowy, zapisane notatki i opinie. Aby rozpocząć, upewnij się, że masz najbardziej aktualną wersję aplikacji oraz że funkcja Memory (Pamięć) jest włączona w ustawieniach. Możesz także spersonalizować Pulse, wybierając interesujące Cię tematy (np. AI, finanse, marketing) lub zezwalając na integracje z Google Calendar czy Gmailem – dzięki czemu briefing uwzględni np. plan spotkań lub ważne wiadomości. Użytkownicy planów Team i Enterprise otrzymają dostęp do Pulse w późniejszej fazie 2025 roku, zgodnie z harmonogramem wdrożeń OpenAI. Aby rozpocząć pracę z Pulse, upewnij się, że masz najnowszą wersję aplikacji ChatGPT oraz że funkcja Memory (Pamięć) jest włączona w ustawieniach. Możesz dodatkowo spersonalizować Pulse, wybierając interesujące Cię tematy (np. sztuczna inteligencja, finanse, marketing) oraz umożliwiając opcjonalne integracje z Google Calendar lub Gmailem – wtedy system będzie mógł przygotowywać podsumowania spotkań czy przypomnienia o ważnych wydarzeniach. Jeśli korzystasz z planu Team lub Enterprise, funkcja Pulse zostanie tam udostępniona jeszcze w tym roku, zgodnie z harmonogramem wdrożeń OpenAI dla klientów biznesowych. 4. ChatGPT Pulse w sektorach regulowanych: wsparcie zgodności z AML i GDPR Sektory silnie regulowane mogą szczególnie skorzystać na możliwości Pulse do bieżącego śledzenia zmian. Zespoły ds. zgodności w finansach, ochronie zdrowia, sektorze prawnym czy ubezpieczeniach codziennie mierzą się z rosnącą liczbą przepisów i ryzyk. ChatGPT Pulse może działać jak czujny asystent compliance, który proaktywnie monitoruje kluczowe źródła i codziennie dostarcza ekspertom skrócone podsumowania tego, co naprawdę istotne. Przykładowo, w sektorze finansowym specjalista ds. przeciwdziałania praniu pieniędzy (AML) może skonfigurować Pulse tak, aby śledził komunikaty regulatorów i wiadomości dotyczące przestępczości finansowej. Każdego ranka otrzymuje on syntetyczne zestawienie najnowszych list sankcyjnych, dyrektyw AML czy decyzji organów nadzoru – bez konieczności samodzielnego przeszukiwania biuletynów i raportów. Dzięki temu ryzyko przeoczenia istotnych zmian jest znacznie mniejsze. Poza zewnętrznymi źródłami, Pulse może także integrować się z wewnętrznymi systemami compliance, by wskazywać potencjalne nieprawidłowości. Przykładowo – w firmie inwestycyjnej Pulse połączony z systemem monitorowania transakcji może rano przekazać zespołowi skrót informacji o nietypowych operacjach wykrytych w nocy lub o stanie trwających przeglądów zgodności. Takie „wczesne ostrzeganie” umożliwia szybszą reakcję i ograniczenie ryzyka. Firmy takie jak TTMS już wdrażają rozwiązania automatyzujące zgodność dzięki AI. Platforma AML Track wykorzystuje sztuczną inteligencję do obsługi kluczowych procesów AML – od weryfikacji klienta (KYC) i bieżącego monitoringu transakcji po generowanie gotowych do audytu raportów – dzięki czemu przedsiębiorstwa pozostają „compliant by default” z aktualnymi regulacjami. Podobny poziom automatyzacji Pulse może wnieść do codziennych działań compliance: porządkując informacje, wskazując priorytety i redukując obciążenie zespołów manualną analizą danych. Rezultat? Lepsza zgodność regulacyjna, mniejsze ryzyko błędów ludzkich i znaczna oszczędność czasu. Ochrona danych i zgodność z GDPR to kolejny kluczowy aspekt. Pulse, dostarczając spersonalizowane briefingi, bazuje na danych użytkownika – w środowisku biznesowym może to oznaczać e-maile, wpisy w kalendarzu czy historię rozmów, a więc informacje potencjalnie wrażliwe. OpenAI zaprojektowało Pulse z myślą o bezpieczeństwie – wszystkie integracje są domyślnie wyłączone, a ich aktywacja wymaga zgody użytkownika. Dodatkowo, treści przechodzą przez filtry bezpieczeństwa, by uniknąć przypadkowego ujawnienia poufnych danych. Firmy wdrażające Pulse powinny jednak upewnić się, że jego użycie pozostaje zgodne z przepisami o ochronie danych, takimi jak GDPR. W praktyce oznacza to m.in. analizę tego, jakie dane są przekazywane do modelu, oraz włączenie funkcji anonimizacji i kontroli retencji danych dostępnych w ChatGPT. Jak zauważają eksperci, ChatGPT zapewnia podstawowe środki ochrony prywatności, jednak „pełna zgodność z GDPR wymaga również świadomych działań po stronie użytkowników i organizacji”. Dlatego najlepszą praktyką jest unikanie przekazywania AI danych osobowych lub poufnych – lub zapewnienie odpowiednich zabezpieczeń, takich jak szyfrowanie i kontrola dostępu. Przy właściwym zarządzaniu ChatGPT Pulse może stać się prawdziwym sprzymierzeńcem działów compliance także w innych branżach – np. farmaceutycznej, gdzie może codziennie podsumowywać zmiany w wytycznych FDA lub EMA, albo w działach ochrony danych, które potrzebują szybkich alertów o nowych decyzjach organów nadzorczych. Pulse przekształca compliance z procesu reaktywnego i czasochłonnego w system ciągłego, proaktywnego monitoringu – pozwalając ekspertom skoncentrować się na analizie i ocenie ryzyka, a nie na przeszukiwaniu źródeł. Wartość tych zastosowań nie polega wyłącznie na automatyzacji zadań, lecz na wzmocnieniu ludzkiego wymiaru pracy w HR. Dzięki śledzeniu szczegółów i istotnych kontekstów Pulse pozwala menedżerom i specjalistom HR skupić się na jakości interakcji z ludźmi, a nie na logistyce. Jak zauważa jeden z ekspertów, gdy to AI pamięta o detalach, liderzy mogą w pełni poświęcić uwagę rozmowie i mentoringowi. Z perspektywy compliance Pulse wspiera też przestrzeganie przepisów prawa pracy – przypomina o nadchodzących terminach szkoleń czy obowiązkach, np. o konieczności odświeżenia certyfikatów GDPR, dostarczając bezpośrednie linki do odpowiednich modułów. W efekcie Pulse przyspiesza realizację administracyjnych obowiązków HR, a jednocześnie wspiera budowę bardziej spersonalizowanego doświadczenia pracownika. 4.1 ChatGPT Pulse dla IT i operacji: monitoring 24/7 i predykcyjna efektywność Działy IT mogą wykorzystać ChatGPT Pulse do utrzymania pełnej świadomości sytuacyjnej dotyczącej systemów i projektów – bez potrzeby ręcznego sprawdzania wielu paneli o poranku. Kierownik operacji IT może otrzymać poranny briefing Pulse podsumowujący stan systemów, np.: „Wszystkie serwery działają poprawnie, z wyjątkiem serwera X, który został dwukrotnie zrestartowany o 3:00 – automatycznie odzyskany” lub „Brak krytycznych alertów w nocnym skanie bezpieczeństwa; wykryto 5 niskiego priorytetu podatności”. Zamiast przeglądać logi, zespół od razu wie, gdzie skupić uwagę. Inna karta Pulse może ostrzegać o pojawiających się zagrożeniach cyberbezpieczeństwa – np. o nowej luce w popularnym oprogramowaniu, wykrytej na forach technologicznych, zanim jeszcze ukaże się oficjalny komunikat. To daje zespołowi IT przewagę czasową w zakresie łatania i zabezpieczeń. Pulse może też wspierać zarządzanie projektami IT – przypominać o zbliżających się wdrożeniach, podsumowywać statusy czy proponować rozwiązania problemów wykrytych wczoraj. Jeśli programista zgłosił blokadę w czacie, Pulse następnego dnia może dostarczyć propozycje obejścia lub przypomnienie dla kierownika projektu o konieczności reakcji. W zespołach wsparcia technicznego briefing Pulse może zawierać listę zgłoszeń otrzymanych po godzinach wraz z priorytetami, dzięki czemu dyżurny może od razu rozdzielić zadania. W praktyce Pulse wprowadza do pracy biurowej koncepcję tzw. lights-out operations – czyli operacji, które odbywają się automatycznie nocą, bez udziału człowieka. OpenAI rozwija tę ideę również technologicznie (pracując nad centrami danych AI działającymi w trybie „lights-out”), co sugeruje, że duża część rutynowych zadań IT może zostać powierzona sztucznej inteligencji. Dzięki temu pracownicy techniczni mogą skupić się na planowaniu, innowacjach i rozwiązywaniu złożonych problemów zamiast ciągłego gaszenia pożarów. Z czasem taki proaktywny model pracy może znacząco poprawić niezawodność systemów i szybkość reakcji na incydenty – bo AI, w przeciwieństwie do człowieka, nigdy nie śpi. 4.2 ChatGPT Pulse dla liderów i strategów: inteligencja zarządcza w pigułce Dla kadry zarządzającej i zespołów strategicznych ChatGPT Pulse pełni rolę wirtualnego analityka, który nieustannie monitoruje zarówno sytuację wewnętrzną firmy, jak i otoczenie zewnętrzne. Każdego ranka liderzy mogą otrzymywać spersonalizowane podsumowanie, obejmujące zarówno makrotrendy (np. wskaźniki gospodarcze, nagłówki o konkurencji, zmiany regulacyjne), jak i dane mikro – jak wczorajsze wyniki sprzedaży czy skrót raportu operacyjnego. Pulse został zaprojektowany z myślą o zapracowanych profesjonalistach. Przykładowy briefing CEO może zawierać: „1) Reakcja rynków na wydarzenie X – potencjalny wpływ na nasz sektor, 2) Konkurent A ogłosił nowy produkt, 3) Przypomnienie: dziś o 10:00 spotkanie strategiczne – w załączeniu agenda.” Dzięki połączeniu informacji zewnętrznych i wewnętrznych Pulse umożliwia liderom rozpoczęcie dnia z pełnym obrazem sytuacji – bez potrzeby przeszukiwania dziesiątek e-maili i serwisów. Na poziomie strategicznym to ogromna zmiana w przepływie informacji. Zamiast czekać, aż dane przedrą się przez kolejne warstwy raportowania, decydenci otrzymują codzienny „snapshot” bezpośrednio do siebie – i mogą natychmiast reagować. Taki model skraca czas decyzji, poprawia ich trafność i wspiera współdzielenie wiedzy w czasie rzeczywistym. Pulse może też działać jak cyfrowy „chief of staff” – cichy doradca, który monitoruje mikro- i makrokontekst działania firmy, pomagając liderom nie przeoczyć żadnych istotnych sygnałów. Kierownicy działów mogą również ustawić Pulse tak, by codziennie otrzymywać aktualizacje ze swojej specjalizacji – np. Chief Data Scientist briefing o nowych trendach w AI. W efekcie organizacje stają się bardziej elastyczne strategicznie: potrafią dostrzec punkty zwrotne i reagować na nie szybciej niż konkurencja, która wciąż analizuje wczorajsze dane. 5. ChatGPT Pulse i przyszłość przepływu wiedzy oraz automatyzacji Wprowadzenie proaktywnych agentów AI, takich jak ChatGPT Pulse, ma ogromne znaczenie dla sposobu, w jaki wiedza krąży w organizacjach i jak bardzo można ten proces zautomatyzować. Dotychczas pozyskiwanie informacji potrzebnych do decyzji było procesem ręcznym, czasochłonnym i rozproszonym – raporty, spotkania, e-maile. Pulse odwraca ten schemat, automatyzując dystrybucję wiedzy. Samodzielnie wyszukuje informacje i dostarcza je właściwym osobom, zanim te zdążą o nie poprosić – działa więc jak autonomiczny kurator wiedzy. Dzięki temu istotne informacje nie utkną w silosach, tylko codziennie trafiają do decydentów. Firmy, które wdrożą taki model, mogą liczyć na szybsze wyrównanie wiedzy między zespołami, a w dłuższej perspektywie – na przewagę konkurencyjną wynikającą z większej przejrzystości i responsywności. Jak pokazują analizy, to przejście od reaktywnej konsumpcji danych do „proaktywnych, dopasowanych insightów” może zautomatyzować dużą część codziennego planowania i aktualizacji, „uwalniając zespoły od rutynowej pracy przygotowawczej i pozwalając im skoncentrować się na strategii”. W praktyce oznacza to, że spotkania mogą stać się bardziej przyszłościowe – uczestnicy przychodzą już świadomi wyników i trendów z poprzedniego dnia. Menedżerowie średniego szczebla nie muszą już tworzyć zestawień dla kadry wyższej, bo Pulse na bieżąco dostarcza im kluczowe wskaźniki. Warto, by organizacje rozważyły wdrożenie takich rozwiązań do swoich kanałów komunikacji wewnętrznej – ponieważ „asystent AI typu push” może znacząco przyspieszyć decyzje i uprościć zarządzanie wiedzą. Zamiast czekać na cotygodniowy raport, dyrektor może po prostu zapytać: „Co dziś pokazał Pulse?” – i podjąć decyzję o 9 rano. Kolejną konsekwencją jest rosnąca automatyzacja pracy opartej na wiedzy. Po automatyzacji zadań fizycznych i procesów transakcyjnych przyszedł czas na automatyzację analiz, streszczeń i rekomendacji – czyli zadań realizowanych przez pracowników umysłowych. Pulse to wczesny przykład tzw. „ambient intelligence” – inteligencji, która działa w tle, nieustannie wspierając realizację celów organizacji. Taki kierunek rozwoju sprawi, że rola człowieka skupi się coraz bardziej na ocenie, kreatywności i podejmowaniu decyzji, podczas gdy AI przejmie żmudne czynności informacyjne. To wymaga zaufania do AI i nowych kompetencji – takich jak umiejętność nadzorowania i korygowania pracy modeli, które stają się częścią codziennego ekosystemu biznesowego. OpenAI określa Pulse jako „pierwszy krok w kierunku nowego paradygmatu interakcji z AI”. Łącząc konwersację, pamięć i integracje z aplikacjami, ChatGPT przekształca się z narzędzia reagującego w asystenta działającego w imieniu użytkownika. To zapowiedź szerszego trendu – AI, które potrafi nie tylko analizować, ale też planować i wykonywać rutynowe działania „tak, by postęp następował nawet wtedy, gdy nie wydajesz poleceń”. W praktyce, w środowisku korporacyjnym może to oznaczać, że AI nie tylko poinformuje o problemie w nocy, ale też automatycznie utworzy zgłoszenie w systemie, przypisze zadanie zespołowi i zaplanuje krótkie spotkanie naprawcze. To nie jest daleka przyszłość – to realny kierunek rozwoju. Pulse jest jednym z pierwszych kroków ku temu, by AI stała się aktywnym systemem obsługującym potrzeby biznesu, nie tylko narzędziem do analizy. Dla firm oznacza to, że wiedza zacznie „znajdować” właściwych ludzi w odpowiednim czasie, zamiast być przez nich poszukiwana. Automatyzacja procesów informacyjnych sprawi, że coraz więcej zadań biurowych będzie obsługiwanych od początku do końca przez inteligentne agenty, a rola człowieka ograniczy się do wyznaczania kierunku i ostatecznej akceptacji decyzji. 6. Przyszłość ChatGPT Pulse w podejmowaniu decyzji wspieranym przez AI Patrząc w przyszłość, ChatGPT Pulse wskazuje kierunek, w którym sztuczna inteligencja stanie się integralnym elementem procesów decyzyjnych na wszystkich poziomach organizacji. Obecna wersja Pulse to dopiero początek – ogranicza się do codziennych analiz i sugestii – jednak plan rozwoju OpenAI sugeruje, że system będzie coraz bardziej zaawansowany i zintegrowany. Można się spodziewać, że Pulse połączy się z szerszym ekosystemem narzędzi biznesowych: nie tylko z kalendarzem i pocztą, ale także z systemami CRM, ERP, narzędziami do zarządzania projektami czy hurtowniami danych. Wyobraźmy sobie przyszłość, w której Pulse, zanim rozpoczniesz dzień pracy, analizuje dane sprzedażowe, kolejkę zgłoszeń w dziale obsługi klienta oraz bieżące raporty rynkowe, a następnie przedstawia Ci zintegrowany briefing: „Sprzedaż w tym tygodniu jest o 5% wyższa od planu (dzięki produktowi X w regionie Y), dwóch kluczowych klientów zgłosiło problemy wymagające reakcji, a nowy konkurent wszedł na nasz rynek według najnowszych informacji prasowych”. Taka wieloźródłowa synteza zamienia Pulse w prawdziwego „kopilota biznesu”, który nie tylko dostarcza informacji, ale także wspiera decyzje strategiczne. Już dziś widać początki tego kierunku. Firmy eksperymentują z agentami AI zdolnymi do realizacji złożonych, wieloetapowych zadań w sposób autonomiczny. Coraz częściej organizacje testują systemy, które nie tylko informują, ale również działają – np. AI, które może proaktywnie inicjować przepływy pracy w imieniu użytkowników. ChatGPT Pulse może ewoluować właśnie w tym kierunku. Liderzy OpenAI mówią o prawdziwym przełomie następującym wtedy, gdy AI rozumie cele użytkownika i pomaga je osiągać bez potrzeby wydawania poleceń. W praktyce może to oznaczać, że Pulse nie tylko poinformuje o nowym trendzie, ale również opracuje wstępny dokument strategiczny z rekomendacją reakcji lub zaplanuje spotkanie burzujące z odpowiednim zespołem – jeśli tylko wyrazisz zgodę. Już obecna wersja Pulse tworzy fundament pod takie scenariusze, łącząc integracje z kalendarzem i pocztą e-mail oraz dostarczając „trafne treści we właściwym momencie dnia” – np. propozycję materiału dokładnie wtedy, gdy jest potrzebny. Od dostarczania informacji do realizacji działań dzieli już tylko jeden krok – wystarczy zaufanie i stabilność działania AI. Z perspektywy podejmowania decyzji opartych na AI, długoterminowy potencjał Pulse polega na tym, że przestanie on być osobnym dodatkiem, a stanie się w pełni zintegrowanym systemem wspomagania decyzji, wplecionym w codzienne procesy organizacji. Może przekształcić się w korporacyjne „centrum nerwowe wiedzy”, które nie tylko informuje poszczególnych użytkowników, ale również wykrywa wzorce w skali całej firmy i przekazuje sygnały tym, którzy powinni na nie zareagować. Przykładowo – jeśli Pulse zauważy, że wiele oddziałów regionalnych zadaje to samo pytanie, może powiadomić centralę o luki w wiedzy lub potrzebie szkolenia. Jeśli kluczowy wskaźnik KPI spada w kilku działach, Pulse może zarekomendować spotkanie międzydziałowe i dostarczyć odpowiednie dane tła. Wraz z rozwojem integracji i dostępem do danych w czasie rzeczywistym, Pulse może pełnić rolę systemu wczesnego ostrzegania i detekcji szans obejmującego całą organizację. Wizja OpenAI potwierdza ten kierunek. Firma dąży do stworzenia AI, które potrafi planować i działać zgodnie z Twoimi celami – także wtedy, gdy jesteś offline. Obecna wersja Pulse jest wstępem do tej przyszłości: dostarcza „spersonalizowane badania i terminowe aktualizacje”, które utrzymują użytkownika na bieżąco. Wkrótce jednak można się spodziewać, że Pulse zintegruje się z większą liczbą narzędzi biurowych, zyskując szerszy kontekst działania. Możliwe też, że zamiast jednego porannego briefingu, Pulse będzie wysyłać inteligentne przypomnienia w ciągu dnia – np. szybkie podsumowanie przed ważnym spotkaniem z klientem albo kartę o 16:00 przypominającą menedżerowi produktu, że minęło 90 dni od premiery funkcji A, wraz z sugestią sprawdzenia statystyk użycia. Z czasem, gdy zaufanie do AI wzrośnie, Pulse może zyskać uprawnienia do podejmowania prostych decyzji w ustalonych granicach. Zaawansowana wersja Pulse mogłaby automatycznie korygować wydatki marketingowe na podstawie wczesnych wyników kampanii albo zamawiać zapasy, gdy poziom stanów magazynowych spadnie poniżej progu. Oznaczałoby to wejście w obszar autonomicznego podejmowania decyzji. Podsumowując, przyszłość Pulse prowadzi ku erze, w której AI stanie się wszechobecnym partnerem w biznesie. Nie zastąpi ludzi, lecz przyspieszy i wzmocni proces decyzyjny, stając się inteligentnym współpracownikiem. Jak zauważyła Fidji Simo, CEO działu aplikacji OpenAI: przejście od klasycznego czatu do proaktywnego, sterowalnego asystenta AI to sposób, w jaki „sztuczna inteligencja otworzy więcej możliwości dla większej liczby osób”. Być może już wkrótce posiadanie asystenta takiego jak Pulse stanie się tak oczywiste jak posiadanie konta e-mail. Będzie on pełnić rolę codziennego briefingu, analityka, asystenta projektowego i kontrolera zgodności w jednym – cichego, ale niezwykle skutecznego partnera w podejmowaniu decyzji. Organizacje, które wdrożą ten model wcześniej, zyskają przewagę w produktywności, innowacyjności i szybkości reakcji. Ci, którzy zwlekają, mogą wkrótce znaleźć się krok za resztą. Dziś Pulse to codzienny briefing – jutro może być centralnym układem nerwowym inteligentnego przedsiębiorstwa. FAQ Jak wdrożyć ChatGPT Pulse w firmie, nie zakłócając istniejących procesów pracy? Rozpocznij od 6–8-tygodniowego pilotażu w niewielkiej, międzydziałowej grupie – np. kadra kierownicza, sprzedaż, operacje i compliance. Zdefiniuj 3–5 mierzalnych przypadków użycia dla każdej roli, np.: poranny brief dla menedżerów, alerty sprzedażowe, przegląd ryzyk regulacyjnych. Ustal bazowe KPI przed startem (np. czas do pierwszej decyzji rano, liczba spotkań przygotowanych z briefem, liczba zredukowanych manualnych raportów). Stwórz prostą strukturę nadzoru – kto może łączyć jakie źródła danych, jakie obowiązują zasady retencji i jak co tydzień zbiera się feedback o jakości briefów. Po zakończeniu pilotażu ujednolić szablony, opublikuj listę dobrych praktyk i dopiero wtedy skaluj rozwiązanie na kolejne zespoły. Czy cała moja firma może korzystać z ChatGPT Pulse, czy jest to funkcja przeznaczona wyłącznie dla użytkowników indywidualnych? Obecnie ChatGPT Pulse jest dostępny w wersji podglądowej dla indywidualnych subskrybentów ChatGPT Pro (w aplikacji mobilnej). Nie jest jeszcze wdrożony jako rozwiązanie korporacyjne, które firmy mogłyby centralnie zarządzać dla wszystkich pracowników. W praktyce oznacza to, że pojedynczy użytkownik – np. dyrektor lub menedżer – może korzystać z Pulse za pośrednictwem własnego konta ChatGPT. OpenAI zapowiada, że planuje stopniowo udostępniać tę funkcję większej liczbie użytkowników (subskrybentom ChatGPT Plus, a następnie szerszej publiczności), ale na tym etapie nie jest ona jeszcze standardowym elementem pakietu ChatGPT Enterprise. Firmy, które chcą poeksperymentować, mogą więc umożliwić wybranym członkom zespołu testy Pulse w ramach kont Pro, aby ocenić jego przydatność. W przyszłości można spodziewać się, że OpenAI lub partnerzy zewnętrzni zaoferują bardziej zintegrowane z przedsiębiorstwem wersje Pulse – po rozwiązaniu kwestii takich jak prywatność danych, kontrola administracyjna i skalowalność. Na ten moment warto traktować ChatGPT Pulse jako narzędzie osobistej produktywności o ogromnym potencjale biznesowym, ale jeszcze nie jako „firmowy serwer Pulse”, który można wdrożyć dla całej organizacji. Jak ChatGPT Pulse przetwarza dane wrażliwe i dba o prywatność? Czy jest zgodny z RODO? ChatGPT Pulse stosuje te same zasady przetwarzania danych, co ChatGPT. Wykorzystuje treści z historii czatu oraz z połączonych aplikacji wyłącznie do generowania spersonalizowanych briefingów. Integracje (takie jak e-mail czy kalendarz) są całkowicie opcjonalne – domyślnie wyłączone – a ich użycie wymaga Twojej zgody. Jeśli zdecydujesz się je włączyć, dane są wykorzystywane jedynie do personalizacji wyników, a jednocześnie przetwarzane zgodnie ze środkami ochrony prywatności stosowanymi przez OpenAI. OpenAI anonimizuje i szyfruje dane w celu ochrony informacji osobistych oraz posiada szczegółową politykę prywatności opisującą sposób zarządzania danymi użytkowników (co ma kluczowe znaczenie dla zgodności z RODO). Jednak „pełna zgodność z RODO” nie zależy wyłącznie od OpenAI – w dużej mierze zależy także od tego, w jaki sposób użytkownicy i organizacje korzystają z narzędzia. Przykładowo, firma używająca Pulse powinna unikać wprowadzania danych osobowych, które nie mogą opuszczać bezpiecznego środowiska. W praktyce oznacza to, że nie należy pozwalać Pulse analizować poufnych dokumentów ani danych klientów, chyba że jest to prawnie dozwolone. Użytkownicy mogą również usunąć historię czatu lub wyłączyć funkcję pamięci w ChatGPT, jeśli chcą, by wcześniejsze dane zostały usunięte. Podsumowując – ChatGPT Pulse można używać w sposób bezpieczny dla prywatności (OpenAI zapewnia do tego odpowiednie mechanizmy), jednak organizacje powinny zachować należytą staranność i traktować Pulse jak każde inne rozwiązanie chmurowe w kontekście zgodności z przepisami. Przy właściwym użyciu – a w przyszłości być może także dzięki dodatkowym funkcjom korporacyjnym – Pulse może stanowić element przepływu pracy zgodnego z RODO. Warto jednak skonsultować konkretne przypadki z działem IT i prawnym, zwłaszcza w sytuacjach obejmujących dane wrażliwe. Czy codzienne briefingi AI, takie jak Pulse, zastąpią ludzkich analityków lub nasze obecne raporty i newslettery? ChatGPT Pulse to potężne narzędzie automatyzacji, ale nie jest pełnym zamiennikiem ludzkiej wiedzy i doświadczenia. To, co może zastąpić (lub znacząco ograniczyć), to żmudną, powtarzalną pracę polegającą na zbieraniu i syntetyzowaniu informacji. Na przykład – jeśli Twój zespół przygotowuje codzienny raport z monitoringu mediów lub wewnętrzny newsletter, Pulse może zautomatyzować dużą część tego procesu, pozyskując najnowsze dane i wiadomości. Jednak to analitycy wnoszą prawdziwą wartość: kontekst, interpretację i osąd. Pulse dostarcza fakty i wstępne wnioski, ale nie zna strategii Twojej firmy ani subtelnych konsekwencji konkretnych wydarzeń. W praktyce najlepszym zastosowaniem Pulse jest wspieranie pracy ludzi, a nie jej zastępowanie – uwalnia analityków od godzin żmudnego researchu, pozwalając im skupić się na głębszej analizie i doradzaniu kadrze zarządzającej. Niektóre firmy rzeczywiście mogą uprościć procesy raportowania i pozwolić Pulse przygotowywać pierwsze wersje raportów, ale nadal potrzebna jest weryfikacja i uzupełnienie przez człowieka. Warto też pamiętać, że Pulse działa indywidualnie – każdy użytkownik otrzymuje spersonalizowany brief. Nie będzie więc automatycznie wiedział, czego potrzebuje cały zespół, jeśli nie zostanie odpowiednio skonfigurowany. Dlatego firmowe newslettery i wspólne raporty nadal mogą pozostać potrzebne, aby zapewnić spójny obraz sytuacji w organizacji. Podsumowując: Pulse może zautomatyzować około 60–70% rutynowego zbierania informacji, ale najważniejsze elementy – krytyczne myślenie i podejmowanie decyzji – wciąż należą do ludzi, którzy teraz po prostu mają lepsze narzędzia. To raczej „wzmocnienie”, a nie „zastąpienie” człowieka. Jakie są obecne ograniczenia ChatGPT Pulse? Ponieważ ChatGPT Pulse jest nową i stale rozwijaną funkcją, warto pamiętać o kilku jego ograniczeniach. Po pierwsze, działa obecnie według stałego harmonogramu – raz dziennie, rano. Nie jest to system powiadomień w czasie rzeczywistym, więc jeśli coś istotnego wydarzy się po południu, Pulse poinformuje o tym dopiero w kolejnym porannym briefingu. Po drugie, jakość jego sugestii zależy od danych, którymi dysponuje, oraz od wskazówek, jakie mu przekazujesz. Wczesni użytkownicy zauważyli, że czasem Pulse może podsunąć nieistotną poradę lub informację, którą już znasz – na przykład propozycję dotyczącą zakończonego projektu albo przestarzałą wiadomość. Wymaga więc pewnego „treningu” poprzez informację zwrotną, by precyzyjniej dopasowywać treści. Po trzecie, Pulse nie ma jeszcze głębokiej integracji ze wszystkimi systemami korporacyjnymi. Świetnie współpracuje z danymi z internetu oraz aplikacjami takimi jak Kalendarz Google czy Gmail, ale nie jest natywnie połączony z wewnętrznymi bazami danych czy komunikatorami (np. Slackiem), chyba że takie połączenie zostanie zbudowane. Oznacza to, że może pomijać wydarzenia wewnętrzne, które nie znajdują się w historii ChatGPT ani w połączonych źródłach. Dodatkowo, jak każde AI, Pulse może czasem się pomylić – na przykład nie do końca trafnie podsumować temat lub przeoczyć niuans, który człowiek by wychwycił. Dlatego należy traktować go jako asystenta – bardzo pomocnego na starcie – ale nadal weryfikować kluczowe fakty. Na koniec, dostęp do Pulse jest obecnie ograniczony (wersja Pro w aplikacji mobilnej), co stanowi praktyczne utrudnienie, jeśli preferujesz pracę na komputerze lub jeśli nie wszyscy w twoim zespole mają możliwość z niego korzystać. Prawdopodobnie te ograniczenia zostaną stopniowo wyeliminowane w miarę rozwoju funkcji. Na razie warto po prostu być ich świadomym – korzystać z Pulse dla wygody i szybkości, ale pozostawić ludzi w procesie podejmowania decyzji i weryfikacji informacji.

Czytaj więcej

Ranking najlepszych firm Power Apps (low‑code) w 2025

Warto sobie uzmysłowić, że aż 70% nowych rozwiązań IT do 2025 roku będzie tworzonych za pomocą narzędzi low-code. Microsoft Power Apps wyrasta przy tym na najlepszą platformę low-code do aplikacji dla małych firm, choć sięgają po nią także duże przedsiębiorstwa – chcąc szybko budować własne aplikacje biznesowe bez klasycznego programowania. Aby w pełni wykorzystać potencjał tej technologii, firmy coraz częściej korzystają z pomocy wyspecjalizowanych partnerów. Poniższy ranking na 2025 rok przedstawia polskie firmy świadczące usługi Power Apps – zarówno niszowe wyspecjalizowane zespoły, jak i duże organizacje – oferujące najlepsze usługi doradcze Microsoft PowerApps i kompleksowe wsparcie w tworzeniu aplikacji low-code. Ich zespoły tworzą czołowi konsultanci Microsoft PowerApps, którzy dzięki doświadczeniu pomagają przenieść procesy biznesowe na platformę Power Apps szybko i efektywnie. Przeczytaj dalej, aby poznać 7 czołowych firm (liderów) w tej dziedzinie i dowiedzieć się, jak współpraca z nimi może przyspieszyć cyfrowy rozwój Twojego biznesu. 1. Transition Technologies MS (TTMS) Transition Technologies MS (TTMS) to czołowa firma doradcza IT z siedzibą w Polsce i lider w zakresie tworzenia rozwiązań Microsoft Power Apps. TTMS oferuje kompleksowe usługi doradcze i deweloperskie Power Apps – od projektowania aplikacji i automatyzacji procesów, po integracje z ekosystemem Microsoft (np. SharePoint, Azure) oraz wdrożenia elementów AI – zawsze dostosowane do potrzeb klienta. Dynamiczny rozwój TTMS potwierdzają wyniki: w 2024 roku firma osiągnęła 233,7 mln zł przychodu (wzrost o 7,7% r/r), umacniając pozycję rynkowego lidera. Jako część Grupy Transition Technologies (jednej z największych grup IT w Polsce), TTMS rozwinęło globalną działalność – posiada oddziały m.in. w Wielkiej Brytanii, Malezji, Indiach, Danii i Szwajcarii, zachowując główne centrum operacyjne w Warszawie. To połączenie międzynarodowego zasięgu z lokalną wiedzą ekspercką pozwala TTMS obsługiwać kluczowych klientów, oferując skalowalne rozwiązania Power Apps. Każde wdrożenie na tej platformie wymaga indywidualnego podejścia oraz dogłębnej analizy procesów biznesowych. TTMS wyróżnia się bogatym doświadczeniem branżowym, popartym licznymi studiami przypadków udanych wdrożeń. Dzięki szerokim kompetencjom Microsoft (obejmującym m.in. Azure, Power Platform) oraz potwierdzonym sukcesom, TTMS jest powszechnie uznawane za jednego z czołowych partnerów doradczych Power Apps w Polsce. TTMS (Transition Technologies MS) – profil firmy Rok założenia: 2015 Przychody 2024: 233,7 mln zł Liczba pracowników: 800+ Siedziba: Warszawa Główne usługi: konsulting i rozwój Power Apps, Microsoft Power Platform (Azure, Office 365), AI, AEM, Salesforce, BI, outsourcing IT Strona internetowa: ttms.com/pl/microsoft-power-apps/ 2. Predica (SoftwareOne) Predica (obecnie część grupy SoftwareOne) to wywodząca się z Polski firma specjalizująca się w technologiach Microsoft. W obszarze Power Apps oferuje kompleksowe wdrożenia zintegrowane z usługami Azure i Microsoft 365, pomagając klientom tworzyć nowoczesne aplikacje biznesowe dopasowane do ich potrzeb. Predica kładzie nacisk na wydajność i bezpieczeństwo rozwiązań oraz ścisłe dopasowanie do specyfiki procesów – dzięki czemu zbudowane aplikacje sprawnie wspierają działalność biznesową. Jako dawny polski startup, który stał się częścią globalnej organizacji, Predica zachowała zwinność działania przy jednoczesnym dostępie do międzynarodowych zasobów SoftwareOne. Predica (SoftwareOne) – profil firmy Przychody 2024: ok. 120 mln zł (szacunkowo) Liczba pracowników: 300+ Siedziba: Warszawa (spółka matka: Stans, Szwajcaria) Główne usługi: Power Apps, Power BI, Azure, Microsoft 365, bezpieczeństwo IT, usługi zarządzane Strona internetowa: predicagroup.com 3. Sii Polska Sii Polska to największa polska firma technologiczna oferująca usługi IT, inżynierii oprogramowania i doradztwa biznesowego. Założona w 2006 roku, dziś zatrudnia ponad 7 700 ekspertów, a jej przychody w 2024 r. przekroczyły 2,13 mld zł – co obrazuje skalę działalności. Sii posiada 16 oddziałów w Polsce i bardzo szerokie portfolio usług: od outsourcingu specjalistów IT, przez tworzenie oprogramowania na zamówienie, testy QA i utrzymanie infrastruktury, po usługi BPO. Firma aktywnie wspiera też projekty z zakresu automatyzacji i aplikacji biznesowych. Jako strategiczny partner Microsoft, Sii dysponuje dedykowanym zespołem ds. Power Platform i ma na koncie dziesiątki udanych wdrożeń z wykorzystaniem Power Apps i Power Automate. Dzięki temu może pomóc klientom szybko stworzyć potrzebne aplikacje i usprawnić procesy w modelu low-code, integrując nowe rozwiązania z istniejącym środowiskiem IT. Sii Polska – profil firmy Rok założenia: 2006 Przychody 2024: 2,13 mld zł Liczba pracowników: 7 700+ Siedziba: Warszawa Główne usługi: outsourcing IT, tworzenie oprogramowania, testowanie, infrastruktura IT, BPO, Power Platform Strona internetowa: sii.pl 4. Lingaro Group Lingaro Group to polska firma technologiczna znana z projektów data & analytics, która swoje kompetencje rozszerza także na rozwiązania Power Platform. Lingaro łączy wiedzę z zakresu BI i inżynierii danych ze znajomością Power Apps, dostarczając klientom (m.in. z sektorów handlu detalicznego, produkcji i logistyki) rozwiązania usprawniające procesy biznesowe i analizy danych. Globalny zespół Lingaro (ponad 1300 pracowników) wspiera wdrożenia klasy enterprise – od hurtowni danych i AI po tworzenie aplikacji biznesowych na miarę. Firma jest Microsoft Gold Partnerem w obszarze Data Analytics, co potwierdza jej kompetencje. Doświadczenie w analityce Lingaro wykorzystuje przy projektach Power Apps, zapewniając integrację tworzonych aplikacji z istniejącymi źródłami danych oraz ich skalowalność w chmurze. Lingaro Group – profil firmy Przychody 2024: ok. 500 mln zł (szacunkowo) Liczba pracowników: 1 300+ Siedziba: Warszawa Główne usługi: analityka danych, hurtownie danych, Power BI, Power Apps, Azure, AI/ML Strona internetowa: lingarogroup.com 5. ITMAGINATION ITMAGINATION dostarcza dopasowane rozwiązania cyfrowe – od zaawansowanego raportowania i hurtowni danych po dedykowane aplikacje biznesowe. Firma wspiera średnie i duże przedsiębiorstwa z sektora finansowego, produkcyjnego oraz dóbr konsumenckich, oferując skalowalne architektury i oprogramowanie szyte na miarę. W ramach ekosystemu Microsoft realizuje projekty m.in. na platformie Azure i Power Platform, łącząc kompetencje data science z doświadczeniem w tworzeniu aplikacji. ITMAGINATION ceniona jest za elastyczność i ekspercką wiedzę – potrafi sprawnie zrealizować zarówno wdrożenie Power BI, jak i bardziej złożony projekt aplikacji biznesowej opartej na Power Apps, zapewniając integrację z istniejącymi systemami w firmie. ITMAGINATION – profil firmy Przychody 2024: ok. 150 mln zł (szacunkowo) Liczba pracowników: 400+ Siedziba: Warszawa Główne usługi: BI, Big Data, Power Platform, aplikacje dedykowane, outsourcing IT Strona internetowa: itmagination.com 6. Multishoring Multishoring oferuje specjalistyczne usługi w zakresie rozwoju i wdrażania rozwiązań Power Platform, koncentrując się na dostosowywaniu aplikacji do unikalnych potrzeb biznesowych klienta. Ich kompleksowa oferta obejmuje integrację danych, migrację systemów, tworzenie dedykowanych aplikacji oraz bieżące wsparcie – co pozwala organizacjom w pełni wykorzystać potencjał niskokodowej platformy Microsoft. Firma działa w modelu nearshoringu, dostarczając polskich specjalistów do projektów na całym świecie. Dzięki temu klienci zyskują dostęp do doświadczonych inżynierów Power Apps, którzy sprawnie budują rozwiązania usprawniające procesy (od aplikacji do zgłaszania wniosków po rozbudowane systemy obiegu informacji), przy zachowaniu atrakcyjnych kosztów i wysokiej jakości. Multishoring – profil firmy Przychody 2024: ok. 150 mln zł (szacunkowo) Liczba pracowników: 500+ Siedziba: Warszawa Główne usługi: Power Apps, integracja systemów, migracje, aplikacje biznesowe, nearshoring IT Strona internetowa: multishoring.com 7. Developico Developico to agencja PowerApps, skupiająca się wyłącznie na platformie Microsoft Power Platform. Firma koncentruje się na optymalizacji procesów biznesowych z wykorzystaniem podejścia low-code – analizuje potrzeby, buduje i wdraża rozwiązania dostosowane do wymagań organizacji. Zespół Developico składa się z pasjonatów nowych technologii, którzy poprzez szkolenia i bliską współpracę z użytkownikami końcowymi umożliwiają szybkie tworzenie aplikacji bez konieczności tradycyjnego programowania. Mimo że jest to stosunkowo młoda firma (działa od 2020 r.), ma na koncie już setki zrealizowanych projektów i ponad 100 obsłużonych klientów. Developico zatrudnia kilkudziesięciu certyfikowanych specjalistów (ok. 30 osób) i zdobyła renomę zwinnego partnera, który potrafi szybko dostarczać rozwiązania Power Apps dla biznesu – od prostych aplikacji usprawniających pojedyncze procesy po kompleksowe systemy zarządzania informacją w organizacji. Developico – profil firmy Rok założenia: 2020 Przychody 2024: ~5 mln zł (szacunkowo) Liczba pracowników: 30+ Siedziba: Warszawa Główne usługi: Power Apps, Power Automate, Microsoft 365, szkolenia, projekty low-code Strona internetowa: developico.com Jak wybrać odpowiedniego partnera konsultingowego Power Apps? Wybór najlepszego partnera do realizacji projektu Power Apps ma kluczowe znaczenie dla jego sukcesu. Poniżej znajdziesz kilka kryteriów i wskazówek, które warto wziąć pod uwagę, oceniając firmy świadczące usługi Power Apps: Doświadczenie i certyfikacje Power Apps: Szukaj firm będących oficjalnymi partnerami Microsoft, specjalizujących się w Power Platform. Certyfikaty (np. Microsoft Certified: Power Platform Developer czy tytuł Solution Partner) świadczą o wysokich kwalifikacjach konsultantów. Firma oferująca najlepsze doradztwo w zakresie Microsoft PowerApps potrafi sprostać nawet złożonym wymaganiom i działać zgodnie z najlepszymi praktykami Microsoftu. Doświadczenie branżowe i studia przypadków: Sprawdź dotychczasowe realizacje partnera – najlepiej w Twojej branży lub przy podobnych projektach. Najlepsza agencja PowerApps powinna mieć potwierdzone sukcesy – np. poprzez wdrożenia aplikacji wewnętrznych dla firm produkcyjnych czy rozwiązań klientowskich dla banków. Znajomość realiów danego sektora przyspiesza wdrożenie i zwiększa jego efektywność. Kompleksowość usług: Rzetelna firma konsultingowa Power Apps oferuje więcej niż samo programowanie aplikacji. Warto sprawdzić, czy partner wspiera również analizę potrzeb, projektowanie UX/UI, integrację danych oraz wsparcie po wdrożeniu i szkolenia. Czołowi dostawcy oferują pełne usługi doradcze Microsoft PowerApps – obejmujące m.in. zarządzanie platformą, szkolenia dla użytkowników oraz opiekę powdrożeniową. Skalowalność i siła zespołu: W zależności od skali projektu znaczenie może mieć wielkość i zasięg partnera. Duże firmy (takie jak te w tym rankingu) mogą szybko zwiększyć zaangażowanie zespołu i zapewnić wsparcie 24/7. Natomiast mniejsze, wyspecjalizowane zespoły często zapewniają większą elastyczność oraz bezpośrednią współpracę. Upewnij się, że wybrany partner dysponuje wystarczającą liczbą wykwalifikowanych deweloperów i konsultantów Power Apps, którzy sprostają wymaganiom projektu. Innowacyjność i integracja: Dobry partner Power Apps potrafi zintegrować nowe aplikacje z istniejącymi systemami (ERP, CRM, bazy danych) i chętnie korzysta z nowoczesnych technologii. Najlepsze firmy tworzące rozwiązania PowerApps wykorzystują całą platformę Power Platform – łącząc Power Apps z Power Automate, Power BI czy Power Virtual Agents – a nawet z narzędziami AI. Taki partner zaprojektuje rozwiązania, które nie tylko odpowiadają na obecne potrzeby, ale są też gotowe na rozwój w przyszłości. Uwzględniając powyższe czynniki, możesz świadomie wybrać firmę konsultingową i deweloperską Power Apps, która najlepiej odpowie na Twoje cele biznesowe i wymagania technologiczne. Odpowiedni partner nie tylko stworzy aplikację, ale także umożliwi Twojemu zespołowi pełne wykorzystanie potencjału Power Platform. Rozwijaj swój biznes z TTMS – Twoim partnerem Power Apps Wszystkie firmy w tym rankingu oferują czołowych konsultantów Microsoft PowerApps i usługi wdrożeniowe, ale to Transition Technologies MS (TTMS) szczególnie wyróżnia się jako partner, który skutecznie poprowadzi Twoje inicjatywy Power Apps. TTMS łączy atuty dużej firmy – głębokie kompetencje techniczne, sprawdzony model dostarczania projektów i doświadczenie w różnych branżach – z elastycznością i zaangażowaniem wyspecjalizowanego zespołu. Naszym priorytetem jest sukces klienta, dlatego każdorazowo dostosowujemy rozwiązania do specyfiki procesów i potrzeb organizacji. Przykładem skuteczności TTMS jest projekt zrealizowany dla firmy Oerlikon – światowego lidera branży przemysłowej. TTMS stworzyło dla Oerlikon zestaw aplikacji Power Apps, które zautomatyzowały ewidencję czasu pracy, raportowanie finansowe i zarządzanie incydentami – znacznie usprawniając procesy i poprawiając efektywność operacyjną. Projekt ten pokazuje, że TTMS nie tylko szybko dostarcza aplikacje, ale też dba o ich realną wartość biznesową. Wybierając TTMS, zyskujesz partnera, który poprowadzi Cię przez cały proces budowy aplikacji – od pomysłu, przez projektowanie i development, po integrację i wsparcie. Stawiamy na transfer wiedzy i adopcję rozwiązań, dzięki czemu Twój zespół będzie mógł nie tylko korzystać z aplikacji, ale też je rozwijać. Jeśli chcesz osiągnąć nowy poziom produktywności i innowacji z Power Apps, TTMS zapewni Ci najlepsze usługi doradcze Microsoft PowerApps, dostosowane do Twoich potrzeb. Wspólnie przekształcimy Twoje pomysły w nowoczesne aplikacje biznesowe – i pomożemy Twojej firmie wyprzedzić konkurencję. Skontaktuj się z TTMS i rozpocznij swoją historię sukcesu z Power Apps. FAQ Co sprawia, że firma konsultingowa Power Apps jest najlepszym wyborem dla transformacji biznesowej? Najlepsza firma konsultingowa Power Apps łączy dogłębną znajomość ekosystemu Microsoft z solidnym zrozumieniem procesów biznesowych. Taka firma nie tylko tworzy aplikacje – pomaga organizacjom mapować procesy, automatyzować zadania i integrować Power Apps z narzędziami takimi jak Power BI, Power Automate czy Azure. Wiodący konsultanci Power Apps dbają też o skalowalność, bezpieczeństwo i zgodność wdrożeń z najlepszymi praktykami Microsoftu. Jak usługi doradcze Power Apps wspierają małe i średnie firmy? Dla małych i średnich firm Power Apps to niedrogie narzędzie do cyfryzacji procesów bez kosztów związanych z klasycznym programowaniem. Najlepsze usługi doradcze Microsoft PowerApps pomagają takim firmom budować własne aplikacje – na przykład do zarządzania zasobami, HR czy obsługi klienta – często w ciągu zaledwie kilku tygodni. Dzięki współpracy z najlepszymi firmami tworzącymi rozwiązania PowerApps, mniejsze przedsiębiorstwa zyskują dostęp do wiedzy ekspertów i gotowych szablonów, co przyspiesza transformację cyfrową. Jak ocenić, która agencja Power Apps jest odpowiednia dla mojej firmy? Wybierając partnera, zwróć uwagę na jego doświadczenie, certyfikacje Microsoft oraz zrealizowane projekty. Najlepsza agencja PowerApps będzie miała udokumentowane sukcesy – na przykład wdrożenia aplikacji wewnętrznych dla firm produkcyjnych czy rozwiązań klientowskich dla sektora finansowego. Doświadczenie w podobnych projektach oznacza, że zespół partnera dobrze rozumie Twoje wyzwania i szybciej dostarczy dopasowane rozwiązanie. Czym różni się współpraca z konsultantem Power Apps od działań wewnętrznych programistów? Wewnętrzni programiści znają strukturę Twojej firmy, ale konsultant Power Apps wnosi specjalistyczną wiedzę, gotowe modele działania i sprawdzone praktyki. Tacy eksperci są na bieżąco z nowościami Microsoft i potrafią uniknąć typowych błędów projektowych. Współpraca z najlepszymi deweloperami Microsoft Power Apps często oznacza szybszą realizację projektu i niższe koszty całkowite niż przy samodzielnym podejściu. Które branże najbardziej korzystają z usług Power Apps? Z platformy Power Apps korzystają firmy z niemal każdego sektora, ale najczęściej są to branże takie jak finanse, produkcja, opieka zdrowotna, handel czy logistyka. W tych obszarach firmy świadczące usługi Power Apps tworzą aplikacje do zbierania danych, obsługi zgłoszeń, zarządzania jakością czy pracy w terenie. Elastyczność Power Apps czyni z niej narzędzie idealne do transformacji procesów i poprawy efektywności operacyjnej w wielu dziedzinach.

Czytaj więcej

Sztuczna inteligencja w zakupach w energetyce – prognozy na 2026 rok

Sztuczna inteligencja wkracza do działów zakupów w firmach energetycznych, zmieniając ich codzienną pracę od podstaw. To ona dziś pomaga przewidywać potrzeby, negocjować lepsze warunki, wybierać najbardziej wiarygodnych dostawców i utrzymywać koszty pod kontrolą. W czasach, gdy ceny surowców potrafią zmieniać się z dnia na dzień, a konkurencja walczy o każdy kontrakt, liczy się każda złotówka, którą uda się zaoszczędzić. Dla firm energetycznych oznacza to jedno – kto chce przetrwać i rosnąć, musi sięgnąć po AI jako sprzymierzeńca w budowaniu przewagi rynkowej i zabezpieczaniu przyszłości biznesu. 1. Czym jest AI w zakupach – definicje i technologie Sztuczna inteligencja w zakupach obejmuje inteligentne systemy, które automatyzują, analizują i usprawniają różnorodne zadania zakupowe z wykorzystaniem zaawansowanych algorytmów oraz technologii przetwarzania danych. Podstawą działania tych systemów jest uczenie maszynowe – algorytmy, które samodzielnie się doskonalą, ucząc się na podstawie danych historycznych. Przetwarzanie języka naturalnego (NLP) automatyzuje analizę dokumentów, przegląd umów czy komunikację z dostawcami. Zaawansowana analityka danych, łącząca metody statystyczne z AI, przekształca surowe dane w konkretne, użyteczne wnioski dla zespołów zakupowych. Te systemy uczą się nieustannie na podstawie zrealizowanych transakcji i dostosowują się do zmieniających się warunków biznesowych. Generatywna sztuczna inteligencja (GenAI) – technologia, która potrafi tworzyć nowe treści, takie jak zapytania ofertowe (RFP), podsumowania umów czy wiadomości do dostawców – stanowi najnowszy krok w rozwoju AI w zakupach. Według raportu Global CPO Survey 2025 opracowanego przez EY, aż 80% dyrektorów zakupów planuje wdrożenie generatywnej AI w procesach zakupowych (Źródło: raport „EY Global CPO Survey 2025” opracowany przez Ernst & Young). 2. Ewolucja AI w energetyce Wdrażanie AI w zakupach dla branży energetycznej przeszło długą drogę – od prostych automatyzacji zadań po zaawansowaną analizę predykcyjną i podejmowanie decyzji w czasie rzeczywistym. Na początku celem było zdigitalizowanie ręcznych procesów. Dziś rozwiązania oparte na AI łączą deep learning z wiedzą z zakresu nauk o zachowaniu, aby usprawnić sourcing, negocjacje oraz relacje z dostawcami. Transformacja energetyki – m.in. przejście na OZE, deregulacja rynków czy gwałtowny wzrost dostępności danych – znacząco przyspieszyły tempo wdrażania AI. Sztuczna inteligencja nie jest już tylko wsparciem – stała się strategicznym motorem zmian. Z najnowszych analiz wynika, że zastosowanie AI w firmach z sektora odnawialnych źródeł energii może poprawić efektywność operacyjną nawet o 15–25%. Kluczowe obszary to m.in. zarządzanie łańcuchem dostaw i optymalizacja transakcji na rynkach energii. (Źródło: analiza McKinsey & Company dotycząca wykorzystania AI w sektorze OZE i energetyce – raport „The future of AI in energy”, 2024) 3. Kluczowe korzyści z wdrożenia AI w zakupach Wzrost efektywności operacyjnej – dzięki automatyzacji powtarzalnych zadań (np. dopasowywanie faktur, analiza umów), zespoły zakupowe mogą skupić się na działaniach strategicznych. Lepsze prognozowanie i zarządzanie popytem – predykcja oparta na danych umożliwia dokładniejsze planowanie zakupów i stanów magazynowych. Oszczędności energetyczne – AI pozwala zoptymalizować zużycie energii w procesach operacyjnych. Zrównoważony rozwój i ESG – automatyczne raportowanie zgodności z celami środowiskowymi i etycznymi. Zastosowania AI w zakupach – przykłady Inteligentne zarządzanie umowami AI automatyzuje cykl zarządzania umowami, wydobywa kluczowe zapisy, sygnalizuje niezgodności i sugeruje poprawki zgodne z wewnętrznymi politykami firmy. Narzędzia NLP porównują nowe dokumenty z zatwierdzonymi szablonami, co zwiększa zgodność i zmniejsza ryzyko błędów. Ocena i wybór dostawców Systemy AI analizują dane w czasie rzeczywistym i oceniają dostawców pod kątem efektywności, ryzyka i zgodności z wymaganiami. Pomagają też generować zapytania ofertowe i przewidują, którzy partnerzy najlepiej spełnią określone kryteria. Dane w czasie rzeczywistym i szybkie decyzje Analityka AI umożliwia bieżące monitorowanie zmian rynkowych, wykrywanie anomalii i szybkie reagowanie na pojawiające się okazje. Automatyzacja komunikacji i tworzenia dokumentów Generatywna AI tworzy wiadomości, RFP, streszczenia umów i inne treści, odciążając zespoły zakupowe z czasochłonnych zadań administracyjnych. 4. Kluczowe ryzyka we wdrażaniu AI i sposoby ich minimalizacji Największe zagrożenia i jak im przeciwdziałać Jakość i integralność danych Największym zagrożeniem dla skutecznego wdrożenia AI jest brak wiarygodnych, spójnych danych. Problemy takie jak różne formaty danych, niekompletne informacje historyczne czy brak standaryzacji mogą całkowicie zaburzyć działanie systemów AI. Dlatego konieczne jest zainwestowanie w solidne mechanizmy zarządzania danymi (data governance), stałe monitorowanie jakości danych i szkolenie zespołów w zakresie ich oceny i poprawy. Integracja systemów i przestarzałe technologie Wiele firm korzysta z rozproszonych, zamkniętych systemów, które trudno ze sobą połączyć. Brak integracji to jedna z głównych barier. Rozwiązaniem jest stworzenie planu stopniowego konsolidowania narzędzi zakupowych, wykorzystanie technologii pośredniczących (middleware) lub hurtowni danych (data lake), a także redukcja długu technologicznego. Ograniczenia infrastrukturalne i zużycie energii Systemy AI wymagają dużych i stabilnych zasobów energetycznych. Wdrażając te rozwiązania, firmy powinny rozważyć m.in. lokalizację centrów danych w pobliżu istniejących źródeł energii, dywersyfikację kontraktów energetycznych z uwzględnieniem OZE oraz współpracę z operatorami infrastruktury w celu zapewnienia odpowiedniego zasilania. Złożoność przepisów i regulacji W miarę jak AI odgrywa coraz większą rolę w zakupach strategicznych, wzrasta też nadzór regulacyjny. Aby skutecznie sobie z tym radzić, warto: aktywnie współpracować z regulatorami, tworzyć interdyscyplinarne zespoły ds. zgodności i brać udział w grupach roboczych, które pomagają wypracować realne standardy branżowe. Zagrożenia cyberbezpieczeństwa Systemy AI poszerzają potencjalną powierzchnię ataku. Dlatego niezbędne jest wdrożenie strategii „zero-trust”, wykorzystanie zaawansowanych narzędzi wykrywania zagrożeń oraz traktowanie oceny ryzyka cybernetycznego jako obowiązkowego elementu każdego projektu związanego z AI. Wyzwania kadrowe i brak kompetencji Sektor energetyczny zmaga się z poważnym brakiem specjalistów, którzy łączą wiedzę z zakresu AI i energetyki. Według raportu Światowego Forum Ekonomicznego z 2025 roku, niedobór odpowiednich kompetencji ogranicza tempo innowacji i wdrażania nowych rozwiązań. Problemem jest też niewystarczająca infrastruktura lokalna i brak partnerów technologicznych, którzy mogliby wspierać globalne wdrożenia na poziomie lokalnym. Dodatkową barierą jest niechęć do ryzyka i wolne tempo zmian kulturowych. Wiele organizacji nadal preferuje stopniowe zmiany zamiast odważnych transformacji, co może opóźniać pełne wykorzystanie potencjału sztucznej inteligencji. 5. Jak TTMS widzi przyszłość AI w działach zakupów firm energetycznych? „Firmy energetyczne, które chcą skutecznie wdrożyć AI w obszarze zakupów, powinny zacząć od uporządkowania danych – ich struktury, jakości i dostępności. Kluczowe jest stworzenie spójnego ekosystemu informacyjnego, który umożliwi algorytmom uczenie się na podstawie rzeczywistych procesów. W TTMS wspieramy klientów w budowie takich fundamentów – od integracji systemów ERP po wdrażanie rozwiązań chmurowych, które zapewniają skalowalność i bezpieczeństwo operacji zakupowych. – Marek Stefaniak, dyrektor sprzedaży ds. technologii w sektorze energetycznym TTMS Automatyzacja procesów zakupowych z wykorzystaniem generatywnej AI Prognozujemy, że generatywna sztuczna inteligencja stanie się standardem w automatyzacji tworzenia dokumentów zakupowych: zapytań ofertowych, umów, analiz porównawczych i komunikacji z dostawcami. To radykalnie zmniejszy obciążenie administracyjne działów zakupów, a jednocześnie skróci czas cyklu zakupowego. W TTMS już teraz wdrażamy rozwiązania oparte na dużych modelach językowych, które ułatwiają pracę zespołom operacyjnym i umożliwiają naturalną interakcję z danymi – także osobom bez wiedzy technicznej. Zaawansowana analityka predykcyjna Modele AI będą coraz precyzyjniej wspierać prognozowanie popytu, ocenę ryzyka i planowanie zakupów w oparciu o dane rynkowe, pogodowe, regulacyjne czy geopolityczne. Firmy, które zainwestują w integrację tych danych z procesami zakupowymi, zyskają przewagę konkurencyjną. TTMS już dziś wspiera klientów w tworzeniu takich zintegrowanych środowisk danych, łącząc systemy OT i IT, rozwijając platformy analityczne i modele predykcyjne dopasowane do specyfiki rynku energii. Rozwój Edge AI i decyzje w czasie rzeczywistym Coraz większą rolę odegra przetwarzanie danych na brzegu sieci (Edge AI), szczególnie w dynamicznych obszarach takich jak trading energią, bilansowanie czy zarządzanie łańcuchem dostaw. Decyzje zakupowe podejmowane w czasie rzeczywistym staną się koniecznością – a nie przewagą. AI jako wsparcie strategii ESG i transparentności zakupów W odpowiedzi na wymagania regulacyjne i presję rynku, firmy będą potrzebować narzędzi, które nie tylko automatyzują, ale też raportują zgodność z celami ESG, śladem węglowym czy etyką dostawców. Przykładem takiego oprogramowania dla elektrowni jest system SILO od Transition Technologies, który optymalizuje proces spalania, ogranicza emisje i generuje dane niezbędne do raportowania środowiskowego. Jego potencjalna integracja z narzędziami AI wspierającymi zakupy w energetyce pozwala elektrowniom nie tylko spełniać wymogi ESG, ale także precyzyjnie planować zakupy paliwa i reagentów, co bezpośrednio przekłada się na wymierne oszczędności. Nowy krajobraz kosztowy: inwestycja, która się zwraca W TTMS z pełnym przekonaniem patrzymy na rozwój sztucznej inteligencji jako kluczowego narzędzia w transformacji procesów zakupowych – zwłaszcza w sektorach silnie uzależnionych od zmienności cen rynkowych, sytuacji geopolitycznej i dostępności surowców. AI nie tylko automatyzuje procesy i obniża koszty operacyjne – przede wszystkim wzmacnia zdolność organizacji do szybkiego reagowania na dynamicznie zmieniające się warunki. Dzięki zaawansowanej analityce i modelom predykcyjnym, firmy mogą prognozować trendy cenowe, oceniać ryzyka i podejmować trafne decyzje zakupowe, zanim rynek zdąży zareagować. W naszej ocenie, to właśnie zdolność do inteligentnej predykcji – oparta na danych historycznych, bieżących i kontekstowych – stanie się w najbliższych latach jednym z kluczowych czynników przetrwania i rozwoju na konkurencyjnych rynkach energii, surowców czy produkcji przemysłowej. Wdrażanie AI w zakupach w energetyce przynosi wymierne korzyści: wzrost wydajności działów zakupowych, redukcję błędów i nieefektywnych procesów, lepsze zarządzanie ryzykiem w łańcuchu dostaw, zwiększona przejrzystość i zgodność z regulacjami. 6. Jak TTMS wspiera sektor energetyczny w inteligentnych zakupach dzięki AI – i nie tylko 6.1 Wnioski: Dokąd zmierzają zakupy energetyczne wspierane przez sztuczną inteligencję? Zakupy w branży energetycznej przechodzą właśnie transformację, której motorem napędowym staje się sztuczna inteligencja. AI nie pełni już jedynie funkcji wspomagającej — dziś staje się kluczowym elementem strategii biznesowej, pozwalającym osiągać realne oszczędności, zwiększać efektywność operacyjną i budować odporność na zmiany rynkowe. W Transition Technologies MS od lat wspieramy firmy energetyczne w transformacji cyfrowej. Dostarczamy kompleksowe rozwiązania IT, które integrują dane z wielu źródeł, automatyzują procesy i wspierają podejmowanie decyzji. W obszarze zakupów umożliwiamy wdrożenie narzędzi opartych na AI, które pozwalają prognozować zapotrzebowanie, przewidywać ceny energii, optymalizować strategie zakupowe i ograniczać ryzyko. 6.2 Energetyka przyszłości z TTMS Współczesny sektor energetyczny mierzy się z wieloma wyzwaniami: niestabilnością rynków, rosnącymi wymaganiami regulacyjnymi, transformacją klimatyczną i cyfrową. Odpowiedzią na te wyzwania są inteligentne, skalowalne i zintegrowane systemy oparte na sztucznej inteligencji i danych. TTMS wspiera firmy energetyczne w budowie strategii zakupowych opartych na danych, automatyzacji procesów, a także wdrażaniu narzędzi AI, które realnie zwiększają efektywność i przewagę konkurencyjną. Dodatkowo oferujemy: zaawansowane rozwiązania integrujące dane z różnych źródeł (OT i IT), rozwój systemów predykcyjnych i platform monitoringu energii, tworzenie bezpiecznych i odpornych środowisk IT, wsparcie w zgodności z regulacjami branżowymi i cyberbezpieczeństwo. Nasze doświadczenie obejmuje współpracę z największymi firmami sektora energetycznego w Polsce i Europie. Wiemy, że kluczem do sukcesu jest połączenie technologii z wiedzą ekspercką i zrozumieniem kontekstu biznesowego. Chcesz dowiedzieć się, jak możemy pomóc Twojej firmie? Zapoznaj się z naszymi usługami dla sektora energetycznego. Sprawdź nasze rozwiązania AI dla biznesu. Skontaktuj się z nami przez formularz kontaktu FAQ enieJakie są główne korzyści wdrożenia sztucznej inteligencji w zakupach w sektorze energetycznym? Sztuczna inteligencja w zakupach energetycznych zwiększa efektywność operacyjną, redukuje koszty i minimalizuje ryzyko w łańcuchu dostaw. AI umożliwia lepsze prognozowanie popytu, automatyzację procesów administracyjnych, szybsze podejmowanie decyzji oraz pełną zgodność z regulacjami branżowymi i celami ESG. Jakie technologie AI są najczęściej stosowane w zakupach firm energetycznych? Najczęściej wykorzystuje się uczenie maszynowe do analizy i predykcji, przetwarzanie języka naturalnego (NLP) do analizy umów i komunikacji z dostawcami oraz generatywną AI (GenAI) do automatycznego tworzenia zapytań ofertowych, podsumowań kontraktów i raportów. Coraz większe znaczenie ma też Edge AI, wspierająca decyzje w czasie rzeczywistym. Jakie są największe wyzwania przy wdrażaniu AI w zakupach energetycznych? Kluczowe bariery to niska jakość i brak standaryzacji danych, trudności w integracji systemów, wysokie wymagania energetyczne infrastruktury, złożone regulacje prawne oraz niedobór specjalistów łączących wiedzę o AI i energetyce. Ważne jest stopniowe usuwanie tych przeszkód poprzez strategię data governance, modernizację technologii i rozwój kompetencji. W jaki sposób AI wspiera realizację strategii ESG w sektorze energetycznym? AI automatyzuje gromadzenie i analizę danych dotyczących emisji CO₂, efektywności energetycznej i etyki dostawców. Pozwala to na szybkie raportowanie zgodności z regulacjami, monitorowanie postępów w realizacji celów zrównoważonego rozwoju oraz transparentne zarządzanie łańcuchem dostaw.

Czytaj więcej

Od asystentów do współpracowników: jak autonomiczne AI rewolucjonizuje strategie firm w 2025 roku

1. From Assistive Copilots to Autonomous Coworkers – A Paradigm Shift AI in the enterprise is undergoing a profound shift. In the past, “AI copilots” acted as assistive tools – smart chatbots or recommendation engines that helped humans with suggestions or single-step tasks. Today, a new breed of AI coworkers is emerging: autonomous agents that can take on complex, multi-step processes with minimal human intervention. Unlike a copilot that waits for your prompt and provides one-off help, an AI coworker can independently plan, act, and complete tasks end-to-end, reporting back when done. For example, an AI copilot in customer service might draft an email reply for an agent, whereas an AI coworker could handle the entire support request autonomously – looking up information, composing a response, and executing the solution without needing a human to micromanage each step. This jump in capability is enabled by advances in generative AI and “agentic AI” technologies. Large language models (LLMs) augmented with tools, APIs, and memory now allow AI agents to not just recommend actions but to take actions on behalf of users. They can operate continuously, accessing databases, calling APIs, and using reasoning loops until they achieve a goal or reach a stop condition. In short, AI coworkers add agency to AI – moving from back-seat assistant to trusted digital colleague. This matters because it unlocks a new level of efficiency and scale in business operations that goes beyond what assistive copilots could offer. 2. Why AI Coworkers Matter for Enterprise Strategy For enterprise leaders, the rise of autonomous AI coworkers is not just a tech trend – it’s a strategic opportunity. Early evidence shows that AI agents can accelerate business processes by 30-50% in many domains. They work 24/7, never take breaks, and can handle surges in workload without additional headcount. By taking over routine tasks, AI coworkers free up human employees for higher-value work, enabling leaner, more agile teams. Replit’s CEO, for instance, noted that with AI agents handling repetitive coding and support queries, their startup scaled to a $150M revenue run-rate with only 70 people – a workforce one-tenth the size that such a business might have needed a decade ago. Small teams augmented by AI can now outperform much larger organizations that rely solely on human labor. Executives should also recognize the competitive implications. The companies investing in AI coworkers today are seeing gains in speed, cost efficiency, and innovation. According to a September 2025 industry survey, 90% of enterprises are actively adopting AI agents, and 79% expect to reach full-scale deployment of autonomous agents within three years. Gartner similarly predicts that by 2026, almost half of enterprise applications will have embedded AI agents. In other words, autonomous AI will soon be standard in business software. Organizations that embrace this shift can gain an edge in productivity and customer responsiveness; those that ignore it risk falling behind more AI-driven rivals. The strategic mandate for leaders is clear: understanding where AI coworkers can create value in your business, and developing a roadmap to integrate them, is quickly becoming essential to digital strategy. 3. Real-World Examples of AI Coworkers in Action Enterprise AI coworkers are no longer theoretical – they are already delivering results across industries in 2025. Here are a few examples illustrating how autonomous agents are working side by side with humans: Finance (Expense Auditing & Compliance): In July 2025, fintech firm Ramp launched an AI finance agent integrated into its spend management platform. This agent reads company expense policies and autonomously audits employee spending, flagging violations and even approving routine reimbursements without human review. Within weeks, thousands of businesses adopted the tool, drastically reducing manual auditing hours for finance teams. The agent improved compliance and sped up reimbursement cycles, and Ramp’s success in deploying it helped the company secure a $500M funding round. Other financial services firms are using AI agents for contract review and risk analysis – JPMorgan’s COiN AI, for example, can analyze legal documents in seconds, saving lawyers thousands of hours and catching risks humans might miss. Healthcare (Diagnostics & Administration): Hospitals are tapping AI coworkers to enhance care delivery and efficiency. Autonomous diagnostic agents can scan medical images or lab results with superhuman accuracy – one AI system now reads chest X-rays for tuberculosis with 98% accuracy, outperforming expert radiologists (and doing it in seconds vs. minutes). Meanwhile, administrative AI agents schedule appointments, manage billing, and handle insurance authorizations, cutting paperwork burdens. Studies show AI-driven automation could save the U.S. healthcare system up to $150 billion annually through operational efficiency and error reduction. Crucially, these agents are also programmed to follow privacy rules like HIPAA, automatically checking that data use or sharing is compliant and flagging any issues for review. Logistics & Retail (Supply Chain Optimization): Global retailers are deploying AI coworkers to streamline inventory and supply chains. Walmart, for instance, began scaling an internal “AI Super Agent” to manage inventory across its 4,700+ stores. The system ingests real-time sales data, web trends, even weather updates, and autonomously forecasts demand for each product by location, initiating restocking and reallocation of stock as needed. Unlike a traditional system that just suggests actions for planners, this agent actually executes the workflow – it detects a likely stockout, triggers a transfer or order, and adjusts stocking plans on the fly. In pilot regions, Walmart saw online sales jump 22% thanks to better product availability, along with significant reductions in out-of-stock incidents and excess inventory costs. Across manufacturing and logistics, AI agents are similarly optimizing operations – from predictive maintenance bots that schedule repairs before breakdowns (cutting unplanned downtime ~30%), to supply chain agents that dynamically reroute shipments when disruptions occur. These examples show AI coworkers tackling complex, dynamic problems that go well beyond the capabilities of static software. Customer Service & Sales: One of the most widespread uses of AI coworkers right now is in customer-facing roles. AI support agents can converse with customers, resolve common issues, and escalate only the trickiest cases to humans. Companies using AI “digital agents” in their contact centers report faster response times and higher first-call resolution. Replit’s support team, for example, noted that thanks to AI agents handling routine tickets, they would have needed 10x more human agents to support their customer base in earlier eras. Similarly, sales teams are employing AI SDR (sales development representative) agents that autonomously send outreach emails, qualify leads, and even schedule meetings. These agents work in the background to expand the sales pipeline while human reps focus on closing deals. The common theme: AI coworkers are taking over high-volume, repetitive tasks, allowing human workers to concentrate on complex, relationship-driven, or creative work. 4. Impact on Operations and the Workforce For operations leaders, AI coworkers promise dramatic efficiency gains – but also require rethinking job design and workflows. On the upside, handing off “grunt work” to tireless AI agents can streamline operations and reduce costs. Routine processes that used to bog down staff (data entry, monitoring dashboards, generating reports) can be executed automatically. PwC reports that in finance departments adopting AI agents, teams have achieved up to 90% time savings in key processes, with 60% of staff time reallocated from manual tasks to higher-value analysis. For instance, in procure-to-pay operations, AI agents now handle invoice data extraction and cross-matching to POs, slashing cycle times by 80% and tightening audit trails at the same time. The result is a finance team that spends far less time on transaction processing and more on strategic activities like budgeting and decision support. However, these efficiencies also mean workforce transformation. As AI coworkers handle more basic work, the human role shifts toward managing, refining, and collaborating with these agents. There is rising demand for “AI-savvy” professionals who can supervise AI outputs and provide the strategic judgment machines lack. Replit’s CEO observes that it’s now often more effective to hire a generalist with strong problem-solving and communication skills who can direct multiple AI agents, rather than a narrow specialist. In his words, “I’d rather hire one senior engineer that can spin up 10 agents at a time than four junior engineers”. This suggests entry-level roles (like junior coders, basic support reps, or data clerks) may diminish, while roles for experienced staff who can orchestrate AI and handle exceptions will grow. Indeed, some companies are already restructuring teams to pair human managers with a set of AI coworkers under their supervision – essentially hybrid teams where people handle the oversight, creative thinking, and complex exceptions, and agents handle the repetitive execution. The workforce implications extend to training and culture as well. Employees will need to develop new skills in AI literacy – knowing how to work with AI outputs, validate them, and refine prompts or objectives for better results. The importance of soft skills is actually increasing: critical thinking, adaptability, communication, and ethical judgment become crucial when workers are responsible for guiding AI behavior. Forward-looking organizations are already investing in upskilling programs to ensure their talent can thrive in tandem with AI. There’s also a cultural shift in accepting AI “colleagues.” Change management is key to address employee concerns about job displacement and to create trust in AI systems. Many firms are emphasizing that AI coworkers augment rather than replace humans – for example, letting employees name their AI agents and “train” them as they would a new team member, to foster a sense of collaboration. In summary, operations will become hyper-efficient with AI agents, but success requires proactive workforce planning, new training, and thoughtful role redesign so that humans and AIs can work in concert. 5. Accelerating Digital Transformation with Autonomous Agents The emergence of AI coworkers represents the next phase of digital transformation. For years, enterprises have digitized data and automated steps of their workflows through traditional software or RPA (robotic process automation). But those systems were limited to rule-based tasks. Autonomous AI agents take digital transformation to a new level – they can handle unstructured tasks, adapt to changes, and continuously improve through learning. Businesses that incorporate AI coworkers are effectively injecting intelligence into their processes, turning static procedures into dynamic, self-optimizing workflows. For example, instead of a fixed monthly process for reordering stock based on historical thresholds, a company can have an AI agent monitor all stores in real time and adjust restock orders hourly based on live sales trends, weather, even social media buzz about a product. This kind of responsiveness and granularity was impractical before; now it’s within reach and can dramatically improve performance metrics like inventory turns and service levels. Digital transformation with AI agents is not a one-off project but a journey. Many enterprises are starting small – pilots or proofs-of-concept in a contained area – and then scaling up as they demonstrate value. Deloitte predicts that by the end of 2025, 25% of companies using generative AI will have launched pilot projects with autonomous agents, growing to 50% by 2027. This staged adoption is prudent because it allows organizations to build competency and governance around AI agents before they are pervasive. We see early wins in back-office functions (like finance, IT operations, customer support) where tasks are repetitive and data-rich. Over time, as confidence and capabilities grow, agent deployments expand into front-office and decision-support roles. Notably, tech giants and cloud providers are now offering “agentic AI” capabilities as part of their platforms, making it easier to plug advanced AI into business workflows. This means even companies that aren’t AI specialists can leverage ready-made AI coworkers within their CRM, ERP, or other enterprise systems. The implication for digital strategy is that autonomous agents can be a force-multiplier for existing digital investments. If you’ve migrated to cloud, implemented data lakes, or deployed analytics tools, AI agents sit on top of these, taking action on insights in real time. They effectively close the loop between insight and execution. For example, an analytics dashboard might highlight a supply chain delay – but an AI agent could automatically reroute shipments or adjust orders in response, without waiting on a meeting of managers. Enterprises aiming to be truly “real-time” and data-driven will find AI coworkers indispensable. They enable a shift from automation being a collection of siloed tools to automation as an orchestrated, cognitive workforce. In essence, AI coworkers are the digital transformation payoff: the point where technology doesn’t just support the business, but becomes an autonomous actor within the business, driving continuous improvement. 6. Governance, Compliance and Trust: Managing AI Coworkers Safely Deploying autonomous AI in an enterprise raises important compliance, ethics, and governance considerations. These AI coworkers may be machines, but ultimately the organization is accountable for their actions. Leaders must therefore establish robust guardrails to ensure AI agents operate transparently, safely, and in line with corporate values and regulations. This starts with clear ownership and oversight. Every AI agent or automation should have an accountable human “owner” – a person or team responsible for monitoring its behavior and outcomes. Much like you’d assign a manager to supervise a new employee, companies are creating “AI control towers” to track all deployed agents and assign each a steward. If an AI coworker handles customer refunds, for example, a manager should review any unusual large refunds it processes. Establishing this chain of accountability is crucial so that when an issue arises, it’s immediately clear who can intervene. Auditability is another essential requirement. AI decisions should not happen in a black box with no record of how or why they were made. Companies are embedding logging and explanation features so that every action an agent takes is recorded and can be reviewed. For instance, if an AI sales agent autonomously adjusts prices or discounts, the system should log the rationale (the data inputs and rules that led to that decision). These logs create an audit trail that both internal auditors and regulators can examine. In highly regulated sectors like finance or healthcare, such auditability isn’t optional – it’s mandatory. Regulations are already evolving to address AI. In Europe, the upcoming EU AI Act will likely classify many autonomous business agents as “high-risk” systems, requiring transparency and human oversight. And under GDPR, if AI agents are processing personal data or making decisions that significantly affect individuals, companies must ensure compliance with data protection principles. GDPR demands a valid legal basis for data processing and says individuals have the right not to be subject to decisions based solely on automated processing if those decisions have significant effects. This means if you use an AI coworker, for example, to screen job candidates or approve loans, you may need to build in a human review step or get explicit consent, among other measures, to stay compliant. Additionally, GDPR’s data minimization and purpose limitation rules are tricky when AI agents learn and repurpose data in unexpected ways – firms must actively restrict AI from hoovering up more data than necessary and continuously monitor how data is used. Security and ethical use also fall under AI governance. Autonomous agents increase the potential attack surface – if an attacker hijacks an AI agent, they could misuse its access to systems or data. Robust security controls (authentication, least-privilege access, input validation) need to be in place so that an AI coworker only does what it’s intended to do and nothing more. Businesses are even treating AI agents like employees in terms of IT security, giving them role-based access credentials and sandboxed environments to operate in. On the ethics side, companies must encode their values and policies into AI behavior. This can be as simple as setting hard rules (e.g., an AI content generator at a media company is permanently blocked from producing political endorsements to avoid bias) or as complex as conducting bias audits on AI decisions. In fact, several jurisdictions now require bias testing – New York City, for example, mandates audits of AI used in hiring for discriminatory impacts. Case law is developing, too: when a Workday recruiting AI was accused of disproportionately rejecting older and disabled candidates, a U.S. court allowed the discrimination lawsuit to proceed, underscoring that companies will be held responsible for AI fairness. In practice, leading organizations are establishing Responsible AI frameworks to govern deployment of AI coworkers. Nearly 89% of enterprises report they have or are developing AI governance solutions as they scale up agent adoption. These frameworks typically include cross-functional AI councils or committees, risk assessment checklists, and continuous monitoring protocols. They also emphasize training employees on AI ethics and updating internal policies (for example, codes of conduct now explicitly address misuse of AI or data). It’s wise to start with a clear policy on where autonomous agents can or cannot be used, and a process for exception handling – if an AI agent encounters a scenario it’s not confident about, it should automatically hand off to a human. By designing systems with human-in-the-loop mechanisms, fail-safes, and clear escalation paths, enterprises can reap the benefits of AI coworkers while minimizing risks. The bottom line: trust is the currency of AI adoption. With strong governance and transparency, you can build trust among customers, regulators, and your own employees that these AI coworkers are performing reliably and ethically. This trust, in turn, will determine how far you can strategically push the envelope with autonomous AI in your organization. 7. Conclusion: Preparing Your Organization for AI Coworkers The transition from AI copilots to AI coworkers is underway, and it carries profound implications for how enterprises operate and compete. Autonomous AI agents promise leaps in efficiency, scalability, and insight – from finance teams closing their books in a day instead of a week, to supply chains that adapt in real time, to customer service that feels personalized at scale. But realizing these gains requires more than just plugging in a new tool. It calls for reengineering processes, reskilling your workforce, and reinforcing governance. Enterprise leaders should approach AI coworkers as a strategic capability: identify high-impact use cases where autonomy can add value, invest in pilot projects to learn and iterate, and create a roadmap for broader rollout aligned with your business goals. Crucially, balance ambition with accountability. Yes, empower AI to take on bigger roles, but also update your policies, controls, and oversight so that humans remain firmly in charge of the outcome. The most successful companies will be those that figure out this balance – leveraging AI autonomy for speed and innovation, while maintaining the guardrails that ensure responsibility and trust. Done right, introducing AI coworkers can become a flywheel for digital transformation: as AIs handle the busywork, humans can focus on creative strategies and relationships, which drives growth and further investment in AI capabilities. For executives planning the next 3-5 years, the message is clear. The era of simply having AI assistants is giving way to an era of AI colleagues and “digital workers.” This evolution will shape competitive advantage in industry after industry. Now is the time to develop your enterprise playbook for autonomous agents – both to seize new opportunities and to navigate new risks. Those who act decisively will find that AI coworkers can elevate not only productivity, but also the strategic thinking of their organization. By freeing teams from drudgery and augmenting decision-making with AI insights, businesses can become more adaptive, innovative, and resilient. In a very real sense, the companies that succeed with AI coworkers will be those that learn to treat them not as just software, but as a new kind of workforce – one that works tirelessly alongside your human talent to drive enterprise performance to new heights. Ready to explore how AI coworkers can transform your business? Discover how to implement autonomous AI solutions and get expert guidance on AI strategy at TTMS’s AI Solutions for Business. Equip your enterprise for the future of work with AI-enhanced operations and robust governance to match. Contact us! FAQ What is the difference between an AI copilot and an AI coworker? An AI copilot is essentially an assistive AI tool – for example, a chatbot or AI assistant that helps a human accomplish a task (like suggesting code or drafting an email) but typically requires human prompting and oversight for each action. An AI coworker, on the other hand, is an autonomous AI agent that can handle entire tasks or workflows with minimal supervision. AI coworkers possess greater agency: they can make independent decisions, call on multiple tools or data sources, and determine when a job is complete before reporting back. In short, a copilot advises or assists you, whereas a coworker can take initiative and perform as a digital team member. This means AI coworkers can take on more complex, multi-step processes – acting more like a junior employee – rather than just offering one-off suggestions. How are companies using AI coworkers in real life? Enterprises across industries have started deploying AI coworkers in various roles. In finance, companies use autonomous AI agents for expense auditing, invoice processing, and even financial analysis. For instance, one fintech’s AI agent reads expense policies and flags or approves employee expenses automatically, saving thousands of hours of manual review. In customer service, AI agents handle routine inquiries on their own – answering customer questions or troubleshooting issues – which speeds up response times. Healthcare providers use AI agents to triage patients, schedule appointments, or analyze medical images (one AI agent can detect disease in X-rays with 98% accuracy, faster than human doctors). Logistics and manufacturing firms deploy AI coworkers to manage inventory and supply chains; for example, Walmart’s internal AI forecasts store-level product demand and initiates restocking autonomously, reducing stockouts and improving efficiency. These examples barely scratch the surface – AI coworkers are also appearing in sales (lead generation bots), IT operations (auto-resolving incidents), marketing (content generators), and more, wherever tasks can be automated and improved with AI’s pattern recognition and speed. What benefits do autonomous AI agents bring to business operations? AI coworkers can dramatically improve efficiency and productivity. They work 24/7 and can scale on-demand. This means processes handled by AI can often be done faster and at lower cost – for example, AI agents in finance can close the books or process invoices in a fraction of the time, with up to 90% time savings reported in some cases. They also reduce error rates by diligently following rules (no fatigue or oversight lapses). Another benefit is capacity expansion: an AI agent can handle a volume of routine work that might otherwise require many additional staff. This frees human employees to focus on higher-value activities like strategy, creativity, and relationship management. Additionally, AI agents can uncover data-driven insights in real time. Because they can integrate and analyze data from many sources faster, they may flag trends or anomalies (like a fraud risk or a supply chain delay) much sooner than traditional methods. Overall, businesses gain agility – AI coworkers enable more responsive operations that adjust instantly to new information. When properly deployed, they can also enhance service quality (e.g. providing quicker customer support) and even improve compliance (by consistently applying rules and keeping detailed logs). Of course, all these benefits depend on implementing AI agents thoughtfully with the right oversight. What challenges or risks come with using AI coworkers? Introducing autonomous AI agents isn’t without challenges. A primary concern is oversight and control: if an AI coworker operates independently, how do you ensure it’s making the right decisions and not “going rogue”? Without proper governance, there’s risk of errors or unintended actions – for instance, an agent might issue an incorrect refund or biased recommendation if not correctly configured and monitored. This ties into the need for auditability and transparency. AI decisions can be complex, so businesses must log agent actions and be able to explain or justify those decisions later. Compliance with regulations like GDPR is another challenge – autonomous agents that process personal data must adhere to privacy laws (e.g., ensuring there’s a lawful basis for data use and that individuals aren’t negatively affected by purely automated decisions without recourse). Security is a risk area too: AI agents may have access to sensitive systems, so if they are compromised or given malicious instructions, it could be damaging. There’s also the human factor – employees might resist or mistrust AI coworkers, especially if they fear job displacement or if the AI makes decisions that people don’t understand. Lastly, errors can scale quickly. A bug in an autonomous agent could potentially propagate across thousands of transactions before a human notices, whereas a human worker might catch a mistake in the moment. All these risks mean that companies must implement robust governance: limited scopes of authority for agents, thorough testing (including “red team” simulations to probe for weaknesses), human override capabilities, and ongoing monitoring to manage the AI coworker safely. How do AI coworkers affect jobs and the workforce? AI coworkers will certainly change the nature of many jobs, but it doesn’t have to be a zero-sum, humans-versus-machines outcome. In many cases, AI agents will take over the most repetitive, mundane parts of people’s work. This can be positive for employees, who can then spend more time on interesting, higher-level tasks that AI can’t do – like strategic planning, creative thinking, mentoring, or complex problem-solving. For example, instead of junior accountants spending late hours reconciling data, they might use an AI agent to do that and focus on analyzing the financial insights. That said, some roles that are essentially routine may be phased out. There may be fewer entry-level positions in areas like data processing, basic customer support, or simple coding, because AI can handle those at scale. At the same time, new roles are emerging – such as AI system trainers, AI ethicists, and managers who specialize in overseeing AI-driven operations. Skills in prompting, validating AI outputs, and maintaining AI systems will be in demand. The workforce as a whole may shift towards needing more multidisciplinary “generalists” who are comfortable working with AI tools. Companies have reported that proficiency with AI is becoming a differentiator in hiring; even new graduates who know how to leverage AI can stand out. In summary, AI coworkers will automate tasks, not entire jobs. Most jobs will be augmented – the human plus an AI teammate can accomplish far more together. But there will be a transition period. Enterprises should invest in retraining programs to help existing staff upskill for this AI-enhanced workplace. With the right approach, human workers can move up the value chain, supported by their AI counterparts, rather than being replaced outright.

Czytaj więcej

Jak nie wpaść w tarapaty przez AI – poradnik dla firm 2025

Generatywna sztuczna inteligencja to dla biznesu miecz obusieczny. Najnowsze nagłówki ostrzegają, że firmy coraz częściej „wpadają w tarapaty przez AI”. Głośne przypadki pokazują, jak łatwo o błędy: polski wykonawca stracił kontrakt na utrzymanie dróg po złożeniu dokumentów wygenerowanych przez AI, zawierających fikcyjne dane. W Australii renomowana firma musiała zwrócić część wynagrodzenia rządowego, gdy w raporcie wspieranym przez AI wykryto zmyślony cytat z orzeczenia sądu i odwołania do nieistniejących badań. Prawnicy zostali ukarani za złożenie pisma procesowego zawierającego fikcyjne cytaty z rzekomych orzeczeń wygenerowane przez ChatGPT. Z kolei fintech, który zastąpił setki pracowników chatbotami, odnotował gwałtowny spadek satysfakcji klientów i był zmuszony ponownie zatrudnić ludzi. Te przestrogi pokazują realne ryzyka – od „halucynacji” AI i błędów po odpowiedzialność prawną, straty finansowe i utratę reputacji. Dobra wiadomość jest taka, że takich pułapek można uniknąć. Niniejszy ekspercki przewodnik przedstawia praktyczne kroki prawne, technologiczne i operacyjne, które pomogą Twojej firmie korzystać z AI odpowiedzialnie i bezpiecznie – tak, by wprowadzać innowacje bez ryzyka wpadki. 1. Zrozumienie ryzyk związanych z generatywną sztuczną inteligencją w biznesie Zanim przejdziemy do rozwiązań, warto zidentyfikować główne ryzyka związane z AI, które już doprowadziły wiele firm do problemów. Świadomość potencjalnych zagrożeń pozwala zawczasu wprowadzić skuteczne zabezpieczenia. „Halucynacje” AI (fałszywe wyniki): Generatywna sztuczna inteligencja potrafi tworzyć informacje brzmiące wiarygodnie, ale całkowicie nieprawdziwe. Przykładowo, jedno z narzędzi AI wymyśliło fikcyjne interpretacje prawne i dane w dokumentacji przetargowej – te „halucynacje” wprowadziły komisję w błąd i doprowadziły do odrzucenia oferty. Podobny przypadek miał miejsce w Deloitte, gdzie raport wygenerowany przez AI zawierał nieistniejący cytat z orzeczenia sądu oraz odwołania do badań, które nigdy nie powstały. Opieranie się na niezweryfikowanych wynikach AI może prowadzić do błędnych decyzji i utraty kontraktów. Nieprawidłowe raporty i analizy: Gdy pracownicy traktują wyniki AI jako bezbłędne, błędy mogą przedostać się do raportów biznesowych, analiz finansowych czy treści komunikacyjnych. W przypadku Deloitte brak należytej kontroli nad raportem stworzonym przez AI zakończył się publicznym zawstydzeniem i koniecznością zwrotu części wynagrodzenia. AI to potężne narzędzie, ale – jak zauważył jeden z ekspertów – „AI nie mówi prawdy, tylko tworzy odpowiedzi”. Bez odpowiednich zabezpieczeń może więc generować nieścisłości. Odpowiedzialność prawna i pozwy: Korzystanie z AI bez poszanowania prawa i zasad etyki może skończyć się pozwami. Głośny przykład to nowojorscy prawnicy, którzy zostali ukarani grzywną za złożenie pisma procesowego pełnego fikcyjnych cytatów wygenerowanych przez ChatGPT. Firmy mogą też narazić się na pozwy o naruszenie praw autorskich lub ochrony danych osobowych, jeśli AI wykorzysta dane w niewłaściwy sposób. W Polsce organy nadzoru jasno wskazują, że przedsiębiorstwo ponosi odpowiedzialność za wszelkie wprowadzające w błąd informacje – nawet jeśli pochodzą one z AI. Innymi słowy, nie można obarczyć winą algorytmu – odpowiedzialność prawna zawsze spoczywa na człowieku. Straty finansowe: Błędy wynikające z niekontrolowanego działania AI mogą bezpośrednio uderzyć w wyniki finansowe. Nieprawidłowa analiza wygenerowana przez AI może prowadzić do nietrafionej inwestycji lub błędu strategicznego. Zdarzało się, że firmy traciły intratne kontrakty lub musiały zwracać wynagrodzenia z powodu błędów wprowadzonych przez sztuczną inteligencję. Prawie 60% pracowników przyznaje, że popełniło błędy związane z użyciem AI w pracy – ryzyko kosztownych pomyłek jest więc bardzo realne, jeśli nie istnieją odpowiednie mechanizmy kontroli. Utrata reputacji: Gdy błędy popełnione przez AI wychodzą na jaw, podważają zaufanie klientów i partnerów biznesowych. Globalna firma doradcza nadwerężyła swój wizerunek po ujawnieniu, że w przekazanym raporcie znalazły się błędy wygenerowane przez sztuczną inteligencję. Po stronie konsumenckiej podobne wyzwania napotkał Starbucks – klienci sceptycznie zareagowali na pomysł „robotycznych baristów”, co zmusiło markę do zapewnień, że AI ma wspierać ludzi, a nie ich zastępować. Z kolei fintech Klarna, który chwalił się w pełni zautomatyzowaną obsługą klienta, musiał się z tego wycofać, przyznając, że jakość usług ucierpiała, a wizerunek firmy został wyraźnie nadszarpnięty. Wystarczy jedna wpadka z udziałem AI, by reputacja budowana latami znalazła się na krawędzi. Ryzyka te są realne, ale można nimi skutecznie zarządzać. W kolejnych częściach przedstawiamy praktyczny plan działania, który pozwala w pełni wykorzystać potencjał sztucznej inteligencji, jednocześnie unikając pułapek, w jakie wpadły inne firmy. 2. Prawne i kontraktowe zabezpieczenia odpowiedzialnego wykorzystania AI 2.1. Działaj w granicach prawa i etyki Zanim wdrożysz AI w procesach operacyjnych, upewnij się, że rozwiązanie jest zgodne ze wszystkimi obowiązującymi regulacjami. Przepisy o ochronie danych osobowych, takie jak RODO, obowiązują także w przypadku wykorzystania AI – wprowadzanie danych klientów do systemów sztucznej inteligencji musi respektować ich prawo do prywatności. W niektórych branżach (np. finansowej czy medycznej) obowiązują też dodatkowe ograniczenia dotyczące użycia AI. Warto śledzić nowe regulacje, takie jak unijny AI Act, który wprowadzi obowiązek zapewnienia przejrzystości, bezpieczeństwa i ludzkiego nadzoru nad systemami AI. Brak zgodności może skutkować dotkliwymi karami finansowymi lub zakazem używania danego systemu. Dlatego przy wdrażaniu AI należy jak najwcześniej zaangażować dział prawny lub dział compliance, by zidentyfikować i zminimalizować potencjalne ryzyka. 2.2. Wykorzystuj umowy do określenia odpowiedzialności za AI Zawierając umowy na dostawę rozwiązań AI lub współpracę z dostawcami technologii, uwzględnij w nich zapisy ograniczające ryzyko. Określ standardy jakości i procedury postępowania w przypadku błędnych wyników generowanych przez AI. Jeśli system dostarcza treści lub podejmuje decyzje, wprowadź obowiązek weryfikacji przez człowieka oraz gwarancję ochrony przed rażąco błędnymi wynikami. Wyraźnie wskaż, kto ponosi odpowiedzialność w przypadku szkód lub naruszeń prawa spowodowanych przez AI. Zadbaj też, by dostawca był zobowiązany do ochrony Twoich danych – np. zakazu wykorzystywania ich do trenowania własnych modeli – oraz przestrzegania przepisów prawa. Tego rodzaju zapisy nie wyeliminują błędów, ale zapewnią jasne zasady i podstawę prawną do działania, jeśli coś pójdzie nie tak. 2.3. Uwzględnij zasady korzystania z AI w politykach pracowniczych Kodeks etyki lub polityka IT firmy powinny wprost odnosić się do zasad korzystania z AI. Określ, co pracownicy mogą, a czego nie powinni robić z użyciem narzędzi AI. Na przykład, zabroń wprowadzania poufnych lub wrażliwych danych biznesowych do publicznie dostępnych modeli, aby uniknąć wycieku informacji – chyba że korzystają z zatwierdzonych, bezpiecznych kanałów. Wymagaj, aby każda treść wygenerowana przez AI była weryfikowana pod względem poprawności i adekwatności. Podkreśl, że wyniki generowane automatycznie to sugestie, a nie ostateczne decyzje – odpowiedzialność za efekt pracy zawsze spoczywa na człowieku. Egzekwowanie takich zasad ogranicza ryzyko sytuacji, w której pracownik nieświadomie doprowadza do kryzysu prawnego lub wizerunkowego. To szczególnie istotne, ponieważ badania pokazują, że wielu pracowników korzysta z AI bez wyraźnych wytycznych – niemal połowa ankietowanych nie ma pewności, czy ich działania z wykorzystaniem AI są w ogóle dozwolone. Jasna polityka wewnętrzna chroni zarówno pracowników, jak i samą organizację. 2.4. Chroń własność intelektualną i zapewnij przejrzystość Z prawnego i etycznego punktu widzenia firmy muszą zwracać uwagę na pochodzenie materiałów generowanych przez AI. Jeśli Twoje narzędzie tworzy teksty lub obrazy, upewnij się, że nie dochodzi do plagiatu ani naruszenia praw autorskich. Korzystaj z modeli AI licencjonowanych do użytku komercyjnego lub takich, które jasno wskazują, na jakich danych były trenowane. Gdzie to zasadne, ujawniaj, że treść powstała z pomocą AI – np. gdy raport lub wpis w mediach społecznościowych został współtworzony przez AI, warto to zaznaczyć dla przejrzystości i zaufania. W umowach z klientami lub użytkownikami rozważ stosowne zastrzeżenia, że niektóre wyniki wygenerowała AI i mogą nie mieć gwarancji – jeśli ma to zastosowanie. Celem jest uniknięcie zarzutów wprowadzania w błąd lub naruszeń praw własności intelektualnej. Zawsze pamiętaj: jeśli narzędzie AI dostarcza treść, traktuj ją jak materiał od nieznanego autora – przed publikacją przeprowadź należytą staranność. Tak samo postępuj z wynikami AI. 3. Dobre praktyki ograniczania błędów AI 3.1. Sprawdzaj wyniki AI – najlepiej z udziałem człowieka lub niezależnego systemu kontroli Najprostszym zabezpieczeniem przed błędami AI jest ludzki nadzór. Nie dopuszczaj, by krytyczne decyzje ani komunikacja zewnętrzna opierały się wyłącznie na AI. Jak stwierdzono po incydencie z Deloitte: „Odpowiedzialność nadal spoczywa na profesjonaliście, który z niej korzysta… sprawdź wynik i zastosuj własny osąd, zamiast kopiować to, co wypluwa system”. W praktyce wprowadź etap kontroli: jeśli AI przygotuje analizę lub e-mail, niech kompetentna osoba to zweryfikuje. Jeśli AI dostarcza dane lub kod, przetestuj je lub porównaj z innym źródłem. Niektóre firmy stosują podwójną warstwę AI – jedna generuje, druga ocenia – ale ostatecznie akceptację musi dać człowiek. Ten nadzór to ostatnia linia obrony przed halucynacjami, uprzedzeniami lub błędami kontekstu. 3.2. Testuj i dostrajaj swoje systemy AI przed pełnym wdrożeniem Nie powierzaj modelowi AI od razu zadań krytycznych bez testów w środowisku sandbox. Sprawdź działanie na realnych scenariuszach lub danych historycznych. Czy narzędzie generatywne pozostaje przy faktach w Twojej domenie, czy zaczyna „fantazjować”, gdy ma wątpliwości? Czy system decyzyjny przejawia stronniczość lub nietypowe błędy dla pewnych wejść? Pilotaż na małą skalę ujawni tryby awarii. Następnie dostrój system – może to oznaczać fine-tuning na danych własnych dla poprawy trafności lub ostrzejsze parametry. Jeśli wdrażasz chatbota do obsługi klienta, przetestuj go na szerokim zakresie pytań (także narożnych) i poddaj ocenie zespołu. Skaluj dopiero, gdy spełnia standardy dokładności i tonu. A nawet wtedy – stale monitoruj (patrz niżej). 3.3. Dostarczaj AI wyselekcjonowane dane i kontekst Jednym z powodów „rozjeżdżania się” wyników AI jest brak kontekstu lub trening na mało wiarygodnych danych. Możesz to ograniczyć. Jeśli AI ma odpowiadać na pytania lub tworzyć raporty w Twojej domenie, rozważ podejście typu retrieval augmented: zapewnij bazę zweryfikowanych informacji (dokumentację produktu, bazę wiedzy, zbiory polityk), by model czerpał z prawidłowych źródeł zamiast zgadywać. To znacząco redukuje halucynacje. Analogicznie, filtruj dane treningowe modeli in-house, usuwając oczywiste nieścisłości lub uprzedzenia. Celem jest możliwie „nauczyć” AI prawdy. Pamiętaj: gdy pozwoli się AI wypełniać luki, zrobi to z pełnym przekonaniem. Zawężając zakres do źródeł wysokiej jakości, ograniczasz pole błędu. 3.4. Wprowadź dodatkowe kontrole dla wrażliwych lub wysokostawkowych wyników Nie wszystkie potknięcia AI są równe – literówka w notatce wewnętrznej to co innego niż fałszywe twierdzenie w raporcie finansowym. Zidentyfikuj, które wyniki AI w Twojej firmie są „wysokiego ryzyka” (np. treści publiczne, dokumenty prawne, analizy finansowe). Tam dodaj dodatkowy nadzór. Może to być wielostopniowa akceptacja (kilku ekspertów zatwierdza) lub użycie narzędzi wykrywających anomalie. Przykładowo: automatyczne fact-checkery i moderacja treści mogą wstępnie oznaczać wątpliwe twierdzenia lub niestosowny język. Skonfiguruj też progi: jeśli system AI sygnalizuje niską pewność lub wychodzi poza zakres, powinien automatycznie przekazać sprawę człowiekowi. Wielu dostawców oferuje ustawienia progów pewności i reguły eskalacji – wykorzystaj je, aby powstrzymać niezweryfikowane, podejrzane wyniki. 3.5. Monitoruj i aktualizuj swoje systemy AI Traktuj model AI jak żywy organizm, który wymaga regularnej konserwacji. Obserwuj jego wydajność w czasie – czy liczba błędów nie rośnie? Czy pojawiają się nowe typy zapytań, z którymi sobie nie radzi? Regularnie przeprowadzaj audyty jakości – np. comiesięczne przeglądy wyników lub losową weryfikację części interakcji. Aktualizuj także sam model: jeśli system powtarza ten sam błąd, przeucz go na poprawnych danych lub ulepsz prompt. Gdy zmieniają się przepisy lub polityka firmy, zadbaj, by AI uwzględniała nowe zasady (np. poprzez aktualizację baz wiedzy lub reguł). Ciągłe audyty pomagają wykryć problemy, zanim przerodzą się w poważny incydent. W przypadku zastosowań wrażliwych warto zaprosić zewnętrznych audytorów lub korzystać z narzędzi testujących uprzedzenia, by mieć pewność, że AI pozostaje rzetelna i bezstronna. Celem jest, by nigdy nie traktować AI jako systemu „ustaw i zapomnij” – tak jak serwisuje się kluczowe maszyny, tak samo należy regularnie serwisować modele AI. 4. Strategie operacyjne i nadzór człowieka 4.1. Buduj kulturę ludzkiego nadzoru Bez względu na stopień zaawansowania Twojej AI, nadzór człowieka powinien być standardem. To podejście zaczyna się od góry – kierownictwo powinno podkreślać, że AI ma wspierać, a nie zastępować ludzki osąd. Zachęcaj pracowników, by traktowali AI jak młodszego analityka lub „współpilota” – pomocnego, ale wymagającego kontroli. Przykładowo, Starbucks wprowadził asystenta AI dla baristów, ale wyraźnie zaznaczył, że to narzędzie wspierające obsługę, a nie „robot-barista”. Takie komunikaty kształtują oczekiwanie, że ostateczna jakość pozostaje w rękach człowieka. W codziennej pracy wprowadź obowiązek akceptacji: np. menedżer powinien zatwierdzać każde opracowanie wygenerowane przez AI dla klienta. Dzięki wbudowaniu nadzoru w procesy znacząco zmniejszasz ryzyko niekontrolowanych błędów AI. 4.2. Szkol pracowników z zasad korzystania z AI Nawet osoby technicznie biegłe nie zawsze rozumieją ograniczenia sztucznej inteligencji. Organizuj szkolenia wyjaśniające, co AI potrafi, a czego nie. Objaśnij zjawisko „halucynacji” AI, używając konkretnych przykładów – np. sprawy prawników, którzy przedstawili fikcyjne sprawy sądowe stworzone przez ChatGPT. Naucz zespoły rozpoznawać błędy AI – np. weryfikować źródła danych, identyfikować zbyt ogólne lub „dziwne” odpowiedzi. Szkolenia powinny też obejmować politykę firmy dotyczącą korzystania z AI: jak postępować z danymi, z jakich narzędzi można korzystać, jak wygląda procedura weryfikacji wyników. Im bardziej AI przenika do codziennej pracy, tym ważniejsze, by każdy rozumiał wspólną odpowiedzialność za jej właściwe użycie. Zachęcaj pracowników, by zgłaszali niepokojące zachowania AI i bez obaw prosili o dodatkową weryfikację przez człowieka. Świadomość na pierwszej linii to Twój najskuteczniejszy system wczesnego ostrzegania przed problemami. 4.3. Powołaj zespół lub osobę odpowiedzialną za zarządzanie AI Tak jak firmy mają oficerów ds. bezpieczeństwa czy zespoły compliance, warto wyznaczyć osoby odpowiedzialne za nadzór nad AI. Może to być formalny Komitet Etyki lub Zarządzania AI spotykający się cyklicznie, albo tzw. „AI champion” – menedżer projektu monitorujący działanie konkretnego systemu. Zespół taki powinien ustalać standardy korzystania z AI, oceniać projekty wysokiego ryzyka przed wdrożeniem i informować kierownictwo o bieżących inicjatywach. Powinien też śledzić zmiany w regulacjach i najlepszych praktykach branżowych, aktualizując firmowe procedury. Kluczowe jest skupienie odpowiedzialności i wiedzy w jednym miejscu, zamiast pozwalać, by AI rozwijała się w firmie chaotycznie. Taki zespół pełni funkcję bezpiecznika, który dba o przestrzeganie zasad i rekomendacji zawartych w tym przewodniku. 4.4. Planuj scenariusze awarii i reagowania na błędy AI Uwzględnij ryzyka związane z AI w planach ciągłości działania i reagowania na incydenty. Zadawaj pytania „co jeśli”: co jeśli chatbot w obsłudze klienta udzieli obraźliwej lub błędnej odpowiedzi, a sprawa trafi do mediów? Co jeśli pracownik przypadkowo ujawni dane za pomocą narzędzia AI? Planowanie z wyprzedzeniem pozwala stworzyć procedury – np. gotowe oświadczenie PR na wypadek błędów AI, by móc zareagować szybko i transparentnie. Określ też plan wycofania systemu – kto ma prawo zatrzymać działanie AI lub przywrócić procesy manualne, jeśli system zachowuje się nieprzewidywalnie. W ramach przygotowań przeprowadzaj symulacje takich scenariuszy, jak ćwiczenia ewakuacyjne. Lepiej być gotowym, niż zaskoczonym. Firmy, które skutecznie przeszły przez kryzysy technologiczne, łączy jedno: szybka i odpowiedzialna reakcja. W przypadku AI szczere, szybkie działania naprawcze mogą zamienić potencjalny kryzys w dowód wiarygodności i dojrzałości organizacyjnej. 4.5. Ucz się na cudzych i własnych doświadczeniach Śledź studia przypadków i doniesienia o zastosowaniach AI w biznesie – zarówno tych udanych, jak i tych zakończonych porażką. Przypadki opisane wcześniej (od utraty kontraktu przez Exdrog po zwrot w strategii Klarna) niosą cenne lekcje. Regularnie analizuj, co poszło nie tak w innych firmach, i pytaj: „Czy to mogłoby zdarzyć się u nas? Jak byśmy zareagowali?”. Równie ważne są analizy wewnętrzne – jeśli w Twojej organizacji wystąpił błąd lub „bliski incydent” związany z AI, omów go, zrozum przyczynę i ulepsz proces. Wprowadź kulturę otwartości – bez obwiniania. Pracownicy powinni czuć się bezpiecznie, zgłaszając problemy wynikające z nadmiernego zaufania do AI, bo tylko wtedy organizacja może się uczyć. Stałe uczenie się na błędach własnych i cudzych buduje odporność i pozwala skutecznie poruszać się po zmieniającym się świecie sztucznej inteligencji. 5. Podsumowanie: bezpieczna i mądra adaptacja AI Technologia sztucznej inteligencji w 2025 roku jest bardziej dostępna niż kiedykolwiek wcześniej – a wraz z tym rośnie odpowiedzialność za jej właściwe wykorzystanie. Firmy, które popadają w tarapaty przez AI, robią to zwykle nie dlatego, że technologia jest zła, lecz dlatego, że używają jej bezrefleksyjnie lub bez nadzoru. Jak pokazują przykłady, ślepe zaufanie do wyników AI lub całkowite zastąpienie ludzkiego osądu prowadzi prosto do problemów. Z kolei organizacje, które łączą innowacje AI z solidnymi mechanizmami kontroli, czerpią korzyści bez ryzyka negatywnego rozgłosu. Zasadniczą wartością jest odpowiedzialność – niezależnie od tego, jaki system wdrażasz, to firma ponosi odpowiedzialność za jego skutki. Stosując opisane tu zabezpieczenia prawne, techniczne i organizacyjne, możesz bezpiecznie integrować AI z działalnością operacyjną. Sztuczna inteligencja może zwiększać efektywność, odkrywać nowe możliwości i wspierać rozwój – pod warunkiem, że pozostaje pod odpowiedzialnym nadzorem. Dzięki przemyślanej strategii Twoja firma może uczynić z AI potężnego sojusznika, a nie źródło ryzyka. W gruncie rzeczy, recepta na to, „jak nie wpaść w tarapaty przez AI”, sprowadza się do jednej zasady: wprowadzaj innowacje odważnie, ale zarządzaj nimi rozważnie. Przyszłość należy do tych, którzy potrafią robić jedno i drugie. Chcesz bezpiecznie i strategicznie wdrożyć AI? Sprawdź, jak TTMS pomaga firmom w odpowiedzialnym i skutecznym wykorzystaniu sztucznej inteligencji: ttms.com/ai-solutions-for-business. FAQ Czym są „halucynacje” AI i jak można im zapobiec w firmie? „Halucynacje” AI to sytuacje, w których generatywna sztuczna inteligencja tworzy treści, które brzmią wiarygodnie, ale są całkowicie nieprawdziwe. AI nie kłamie celowo – po prostu uzupełnia luki w wiedzy na podstawie wzorców, co może prowadzić do wymyślonych danych, cytatów czy faktów. Przykładem może być sytuacja, gdy AI wygenerowała fikcyjne interpretacje podatkowe lub zmyślone orzeczenia sądowe, które trafiły do dokumentów przetargowych. Aby uniknąć takich błędów, należy zawsze weryfikować treści stworzone przez AI – traktować je jak wstępny szkic, a nie ostateczną wersję. Warto też korzystać z modeli, które pozwalają podłączyć zaufane źródła wiedzy (Retrieval Augmented Generation), dzięki czemu AI opiera się na prawdziwych danych, a nie „zgaduje”. Zasada jest prosta: żadna treść wygenerowana przez AI nie powinna być publikowana bez ludzkiej kontroli. Jakie przepisy regulują wykorzystanie AI w 2025 roku? W 2025 roku kluczowym aktem prawnym w Europie jest AI Act, czyli unijne rozporządzenie dotyczące sztucznej inteligencji. Nakłada ono obowiązki w zakresie przejrzystości, bezpieczeństwa i nadzoru człowieka nad systemami AI, a także wprowadza kategorie ryzyka dla różnych zastosowań. Równocześnie obowiązują przepisy o ochronie danych osobowych (RODO), które zabraniają przetwarzania danych bez odpowiednich podstaw prawnych – dotyczy to również danych wprowadzanych do narzędzi AI. Poza UE warto zwrócić uwagę na lokalne regulacje dotyczące ochrony konsumentów i własności intelektualnej. W Polsce, podobnie jak w innych krajach Unii, firma ponosi pełną odpowiedzialność za skutki działania AI, nawet jeśli błąd wynikał z decyzji algorytmu. Dlatego nie można „zrzucić winy na maszynę” – odpowiedzialność zawsze pozostaje po stronie człowieka i organizacji. Czy AI zastąpi ludzi w firmie? Jak znaleźć właściwą równowagę? AI nie powinna być traktowana jako zastępstwo człowieka, lecz jako jego wsparcie. Największe sukcesy odnoszą organizacje, które łączą automatyzację z ludzką kontrolą. Przykładowo fintech Klarna po eksperymencie z chatbotami obsługującymi klientów w pełni automatycznie musiał ponownie zatrudnić część pracowników, gdy spadła jakość obsługi. Wniosek jest prosty: AI świetnie radzi sobie z rutyną, ale to człowiek gwarantuje empatię, kontekst i odpowiedzialność. Najlepszym rozwiązaniem jest model „AI + człowiek”, w którym sztuczna inteligencja wspiera ludzi w powtarzalnych zadaniach, a oni zajmują się tym, co wymaga osądu i doświadczenia. Co powinno znaleźć się w wewnętrznej polityce korzystania z AI? Każda firma korzystająca z AI powinna opracować jasne wytyczne regulujące sposób używania tej technologii przez pracowników. W polityce należy określić: które narzędzia AI są zatwierdzone do użytku służbowego, jakie dane można, a jakich nie wolno wprowadzać do systemów AI (np. danych osobowych, tajemnic handlowych), obowiązek weryfikacji wyników generowanych przez AI, zasady etycznego wykorzystania treści, w tym unikanie naruszeń praw autorskich, odpowiedzialność użytkownika za wykorzystanie wyników AI. Taka polityka chroni zarówno firmę, jak i pracowników przed nieświadomym naruszeniem przepisów lub zasad etyki. Warto też zapewnić pracownikom szkolenia z zakresu „AI literacy” – umiejętnego, świadomego korzystania ze sztucznej inteligencji. Jak chronić dane firmowe i bezpieczeństwo informacji przy korzystaniu z AI? Bezpieczeństwo danych to jeden z największych obszarów ryzyka przy wdrażaniu AI. Aby uniknąć wycieków lub nadużyć: używaj biznesowych wersji narzędzi AI (np. ChatGPT Enterprise), które gwarantują poufność danych, nie wprowadzaj do publicznych modeli danych wrażliwych, osobowych ani firmowych, ogranicz dostęp AI tylko do niezbędnych zasobów (zasada „least privilege”), regularnie audytuj sposób wykorzystania AI w organizacji, weryfikuj dostawców pod kątem bezpieczeństwa (certyfikaty, procedury, zgodność z RODO). Pamiętaj, że dane wprowadzone do otwartych modeli mogą zostać wykorzystane do dalszego treningu – czyli w praktyce przestać być poufne. Dlatego każda interakcja z AI powinna być traktowana jak potencjalne udostępnienie informacji na zewnątrz.

Czytaj więcej

Filozofia skutecznych raportów Power BI: dlaczego biznes potrzebuje raportów, które naprawdę działają?

Wielu klientów TTMS trafia do nas z podobnym problemem: „mamy dane, ale nic z nich nie wynika”. Brak spójności między raportami, błędy ludzkie oraz nieintuicyjne wizualizacje, które wymagają dodatkowych instrukcji, to codzienność w wielu organizacjach. Często raporty tworzone są w pośpiechu, bez zrozumienia celu biznesowego, przez co ich odbiorcy spędzają więcej czasu na interpretacji niż na podejmowaniu decyzji. Zamiast wspierać zarządzanie, stają się biurokratycznym obowiązkiem generującym więcej frustracji niż wartości. Ten problem nie dotyczy jednej branży. Z podobnymi wyzwaniami mierzą się korporacje finansowe, firmy technologiczne i instytucje publiczne. Tam, gdzie przepływ danych jest intensywny, brak spójnej filozofii raportowania prowadzi do paraliżu decyzyjnego. Wiele organizacji dysponuje rozbudowaną infrastrukturą danych, ale bez właściwej interpretacji i kontekstu nawet najlepsze Power BI raporty nie przynoszą oczekiwanej wartości. Dane stają się wówczas jak mapa bez legendy – dostępne, lecz bezużyteczne. 1. Jakie problemy w organizacji pozwalają rozwiązać raporty w Power BI? Tak właśnie było w przypadku jednej z największych organizacji charytatywnych w Europie, dla której TTMS stworzyło kompletny ekosystem raportowy. Każdego roku instytucja organizuje tysiące wydarzeń, które muszą zostać zarejestrowane, zatwierdzone i przekazane do audytu. Pracownicy działali pod presją czasu, a różne oddziały posługiwały się rozbieżnymi zestawami danych. Wcześniejszy system oparty na listach SharePoint wymagał ręcznego wpisywania informacji i żmudnego kopiowania danych między plikami. To prowadziło do błędów, braków i opóźnień, a zespół audytowy musiał spędzać dziesiątki godzin na ich korygowaniu. W efekcie pojawiały się konkretne problemy: przygotowanie danych do audytu trwało tygodniami i angażowało wiele działów, kluczowe KPI były znane z opóźnieniem, przez co trudno było reagować na odchylenia, brak automatyzacji powodował, że użytkownicy unikali korzystania z systemu, który zamiast pomagać – przeszkadzał, a raporty, które powinny wspierać misję organizacji, stawały się kolejnym administracyjnym obciążeniem. Sytuacja wymagała czegoś więcej niż zmiany narzędzia – potrzebna była zmiana podejścia do danych. TTMS zaproponowało rozwiązanie, które łączy technologię z filozofią: raport ma być nie tylko źródłem informacji, ale przewodnikiem po decyzjach i katalizatorem raportów, które naprawdę działają. 2. Interaktywne raporty Power Bi: od danych do decyzji Współczesny biznes tonie w danych, lecz prawdziwa wartość pojawia się dopiero wtedy, gdy potrafimy te dane zrozumieć i przełożyć na konkretne działania. Interaktywne raporty Power BI pozwalają na znacznie więcej niż tylko wizualizację informacji – pomagają firmom dostrzec zależności, identyfikować trendy i podejmować trafniejsze decyzje biznesowe. Wiele organizacji wciąż zmaga się z raportami, które zamiast wspierać proces decyzyjny, są jedynie zbiorem kolorowych wykresów bez kontekstu. Mimo inwestycji w dane, decydenci nadal borykają się z brakiem przejrzystości, niską jakością informacji i długim czasem reakcji. Dlaczego tak się dzieje? Bo raporty często nie są projektowane z myślą o użytkowniku i jego potrzebach biznesowych. Odpowiadają na pytania techniczne, zamiast rozwiązywać realne problemy. W TTMS wierzymy, że interaktywny raport Power BI to nie dokument, lecz cyfrowy produkt – narzędzie, które prowadzi użytkownika przez dane, podpowiada wnioski i inspiruje do działania. Tę filozofię realizujemy w praktyce, tworząc raporty, które łączą estetykę, intuicyjność i realną wartość analityczną. 3. Dlaczego firmy potrzebują dobrych i skutecznych raportów Każda organizacja, niezależnie od branży, prędzej czy później staje przed tym samym wyzwaniem – zbyt dużo danych, zbyt mało czasu. Zespoły finansowe, operacyjne, sprzedażowe czy HR codziennie generują dziesiątki arkuszy i raportów. Jednak bez odpowiedniego projektu wizualnego i koncepcyjnego dane tracą sens. Zamiast wspierać decyzje, powodują chaos i wprowadzają szum informacyjny. Decydenci często spędzają godziny na poszukiwaniu właściwego wskaźnika, nie wiedząc, który raport jest aktualny i który przedstawia dane w poprawnym kontekście. 3.1 Co oznacza, że raport jest dobry i skuteczny? Dobre raporty to takie, które upraszczają rzeczywistość, nie upraszczając danych. Odpowiadają na pytania typu: co się dzieje? dlaczego? co dalej? Pomagają zrozumieć trendy, uchwycić zależności i podejmować decyzje szybciej. Tylko wtedy dane przestają być suchymi liczbami, a stają się narzędziem zmiany. To właśnie ta filozofia przyświeca TTMS. W naszej praktyce często widzimy, jak firmy próbują „upiększać” raporty zamiast je upraszczać. W efekcie powstają atrakcyjne wizualnie pulpity, które jednak nie wspierają decyzji. Tymczasem prawdziwa wartość raportu tkwi w logice – w tym, jak prowadzi użytkownika, jakie emocje wywołuje, jak szybko pozwala zrozumieć sytuację i podjąć decyzję. W TTMS projektujemy skuteczne raporty power bi tak, by każdy element – kolor, układ, filtr, interakcja – miał znaczenie i kierował uwagę tam, gdzie powinna być skupiona. 3.2 Pięć zasad skutecznych raportów Nasze podejście do raportowania oparte jest na pięciu filarach: Celowość (Purpose) – raport musi jasno odpowiadać na potrzeby odbiorcy i prowadzić do działania. Każdy ekran i wskaźnik ma swój cel – jeśli nie wnosi wartości, nie powinien się tam znaleźć. Krótki czas do akcji (Short time to action) – najważniejsze dane muszą być widoczne od razu. Użytkownik nie powinien szukać informacji – raport ma mu ją podać w odpowiednim momencie. Odpowiednia gęstość informacji (Information density) – raport zachęca do eksploracji, nie przytłacza. Informacje są podane warstwowo – od ogółu do szczegółu, tak by każdy mógł znaleźć to, czego potrzebuje. Dbałość o detale (Attention to detail) – każdy element ma cel, wspiera UX i wzmacnia przekaz. Nawet układ tła, typografia czy legenda wizualizacji mają znaczenie dla klarowności przekazu. Dopasowanie do odbiorcy (Adjusted to audience) – raport jest intuicyjny, zrozumiały i odpowiada na sposób myślenia użytkownika. Uwzględniamy branżę, sposób pracy zespołów, kontekst biznesowy i poziom zaawansowania odbiorców. Te zasady pozwalają tworzyć raporty Power BI, które są żywymi narzędziami biznesu – wspierają planowanie, kontroling, analizę i strategię. Każdy dobrze zaprojektowany raport to jak wspólny język, którym firma zaczyna mówić o danych. Zamiast interpretować wykresy w różny sposób, wszyscy widzą te same fakty i wyciągają z nich spójne wnioski. Coraz więcej organizacji przekonuje się, że dobry raport to przewaga konkurencyjna. Pomaga szybciej reagować na zmiany rynkowe, zauważać szansę wcześniej niż konkurencja i budować kulturę opartą na faktach. Raporty Power BI stworzone według filozofii TTMS stają się nie tylko źródłem informacji, ale platformą do dialogu, współpracy i wspólnego rozumienia celów organizacji. Nasz klient potrzebował zmiany filozofii raportowania, nie tylko nowego narzędzia. 4. Raporty w Power BI jako cyfrowy asystent decyzji W TTMS dogłębna analiza doprowadziła do stworzenia rozwiązania opartego na Microsoft Power Platform – Power Apps, Power Automate i Power BI. Celem było stworzenie nie tylko raportu, ale systemu, który myśli razem z użytkownikiem, przewiduje jego potrzeby i eliminuje momenty niepewności. Zamiast dostarczać użytkownikowi surowe dane, postanowiliśmy zbudować środowisko, w którym informacje są uporządkowane, kontekstowe i gotowe do działania. 4.1 Rola Power Apps w tworzeniu raportów Power Apps uprościł proces wprowadzania danych, eliminując błędy związane z ręcznym przepisywaniem informacji. Formularze zostały zaprojektowane z myślą o prostocie i automatycznym walidowaniu danych. Power Automate przejął wysyłanie przypomnień i kontrolę terminowości, pozwalając ustawiać niestandardowe reguły. Dla użytkownika oznaczało to koniec śledzenia wiadomości e-mail i arkuszy Excel – cały proces stał się automatyczny. 4.2 Microsoft Power BI — kluczem jest przejrzystość i czytelność Natomiast Power BI stał się sercem całego ekosystemu – miejscem, gdzie dane nabrały sensu i przejrzystości. Raport TTMS nie tylko wizualizuje informacje, ale prowadzi użytkownika przez decyzje, budując narrację: od identyfikacji problemu, przez analizę przyczyn, aż po konkretne działania. Każda interakcja w raporcie została zaprojektowana z myślą o intuicyjnym odbiorze – użytkownik nie musi się zastanawiać, co kliknąć dalej. 4.2.1 Znaczenie kolorów w interaktywnych raportach Pomarańczowy kolor natychmiast sygnalizuje brakujące dane, zachęcając do działania. Gdy wszystkie informacje są kompletne, uwaga automatycznie przenosi się na wskaźniki KPI i trendy. TTMS zadbało o spójność kolorów w całym projekcie – każda barwa niesie znaczenie, tworząc spójny język wizualny. Użytkownik szybko uczy się interpretować sygnały bez konieczności dodatkowych opisów. 4.2.2 Rozmiar czcionki i marginesy Każdy element raportu ma swoje uzasadnienie – od kolorystyki, przez rozmieszczenie filtrów, po narzędzia kontekstowe (tooltips). Dzięki przemyślanej strukturze raport nie tylko prezentuje dane, ale podpowiada kolejne kroki i pozwala eksplorować szczegóły bez chaosu informacyjnego. Nawet rozmiar czcionki i układ marginesów zostały zoptymalizowane pod kątem ergonomii pracy. 4.2.3 Jakie szczegóły są najważniejsze dla czytelności skutecznego raportu? To właśnie szczegóły budują zaufanie do raportu. Zespół TTMS zadbał o: logiczny układ elementów i spójność wizualną, optymalną gęstość informacji, która balansuje pomiędzy przejrzystością a głębią danych, skalowalne grafiki SVG tworzone w DAX, pozwalające ominąć ograniczenia Power BI i zachować czytelność niezależnie od rozdzielczości, panel filtrów synchronizujący się z całością, zwiększający wydajność raportu, automatyczne nakładki informujące o aktywnych filtrach, które zwiększają świadomość kontekstu, oraz mikrointerakcje ułatwiające poruszanie się po danych, dzięki czemu raport reaguje naturalnie na działania użytkownika. Co ważne, TTMS położyło nacisk na edukację użytkowników – raport sam uczy, jak z niego korzystać. Wbudowane podpowiedzi, ikonografia i opisowe nagłówki czynią z niego cyfrowego asystenta decyzji. W efekcie każdy pracownik, niezależnie od poziomu zaawansowania analitycznego, potrafi z niego korzystać i rozumieć dane. Rezultat? Raport, który nie wymaga instrukcji obsługi. Jest intuicyjny, reaguje na użytkownika i sam „mówi”, co należy zrobić dalej. 5. Raporty Power BI — centrum informacyjne organizacji Po wdrożeniu nowego systemu proces audytu skrócił się kilkukrotnie, a zespół zyskał narzędzie, które realnie wspiera codzienną pracę. Użytkownicy zaczęli korzystać z raportów bez przymusu, bo po prostu ułatwiały im podejmowanie decyzji. Kierownicy widzieli w czasie rzeczywistym, kto dostarczył dane, kto się spóźnia, a kto zrealizował wszystkie wymagania. Wskaźniki KPI były dostępne na bieżąco, a nie po tygodniach – co pozwalało na natychmiastowe działania naprawcze. W praktyce raporty Power BI stały się nowym centrum informacyjnym organizacji. Spotkania zarządu i zespołów operacyjnych przestały opierać się na przestarzałych arkuszach Excel – zamiast tego korzystano z aktualnych danych prezentowanych w dynamiczny sposób. To, co kiedyś było uciążliwym obowiązkiem, stało się źródłem wiedzy i przewagi organizacyjnej. TTMS pokazało, że dobry raport to nie koniec projektu – to początek zmiany kultury organizacyjnej. 5.1 Efekty skutecznych raportów: Od bariery po wzrost zaangażowania Dane przestały być barierą, a stały się językiem komunikacji między działami. W miejsce wymiany maili i nieporozumień pojawiła się wspólna przestrzeń do analiz, w której wszyscy operują tymi samymi wskaźnikami. Zespoły marketingowe, finansowe i operacyjne mogą teraz działać w oparciu o wspólny zestaw faktów, nie interpretacji. Efektem jest szybsze reagowanie na zmiany i lepsze zarządzanie zasobami. TTMS zauważyło również efekt uboczny tej zmiany – wzrost zaangażowania użytkowników. Raporty stały się częścią rytmu pracy, a nie „narzuconym obowiązkiem”. Użytkownicy chętnie dzielą się spostrzeżeniami, proponują ulepszenia i uczestniczą w dalszym rozwoju systemu. Zaufanie do danych wzrosło, a decyzje podejmowane są na podstawie faktów, nie intuicji. 5.2 Skalowalność i rozwój Dzięki architekturze Power Platform rozwiązanie jest w pełni skalowalne – można je łatwo rozszerzać o nowe moduły raportowe, procesowe czy integracje z innymi systemami. Organizacja planuje wykorzystać ten ekosystem także w obszarach HR i finansów, tworząc kompleksowe środowisko raportowe oparte na jednej logice danych. To inwestycja, która rośnie razem z organizacją, napędzając jej rozwój i wspierając kolejne etapy cyfrowej transformacji. 6.Podsumowanie: filozofia skutecznych interaktywnych raportów Raporty Power BI tworzone przez zespół TTMS to coś więcej niż estetyczne wizualizacje. To produkty cyfrowe, które łączą dane, procesy i ludzi w jednym, spójnym doświadczeniu. Ich siła tkwi w filozofii projektowania: użytkownik w centrum, dane w służbie decyzji, a technologia w roli katalizatora zmiany. W TTMS traktujemy raporty jako narzędzie transformacji organizacyjnej – nie tylko rozwiązanie technologiczne, ale również impuls do zmiany sposobu myślenia o danych. Każdy projekt to proces współtworzenia z klientem, w którym kluczowe jest zrozumienie jego celów, wyzwań i kultury pracy. Dzięki temu raport staje się dopasowany do realnych potrzeb, a nie jedynie kolejnym narzędziem analitycznym. W świecie, w którym informacja jest najcenniejszym zasobem, tylko dobrze zaprojektowane raporty potrafią przekształcić dane w działanie. To raporty, które nie tylko pokazują wyniki, ale również pomagają zrozumieć kontekst, przyczyny i kierunki dalszego rozwoju. Takie raporty wzmacniają zaufanie w organizacji, usprawniają komunikację i budują kulturę decyzji opartych na faktach. To właśnie dlatego TTMS tworzy raporty, które nie tylko odpowiadają na pytania, ale pomagają je zadawać. Każdy projekt to krok w stronę dojrzałości analitycznej, w której dane stają się językiem biznesu, a Power BI narzędziem prowadzącym firmę ku inteligentnemu, świadomemu zarządzaniu. Jeśli twoja organizacja mierzy się z chaosem danych, skontaktuj się z nami już teraz. Uwolnij potencjał swoich ludzi dając im narzędzie do skutecznej analizy danych. Przestań zgadywać i działaj na wiedzy którą Twoja organizacja już ma, tylko jeszcze tego nie widzi. Dlaczego tradycyjne raporty zawodzą w biznesie? Bo skupiają się na danych, nie na decyzjach. Często są przeładowane informacjami, przez co użytkownik gubi sens. Dobry raport to taki, który upraszcza złożoność, pokazuje kierunek i podpowiada, co dalej. Jak Power BI zmienia sposób myślenia o danych? Power BI umożliwia tworzenie interaktywnych, dynamicznych raportów, które reagują na działania użytkownika. Dzięki temu analiza staje się procesem eksploracji, a nie przeglądania statycznych tabelek. Czym wyróżnia się podejście TTMS do raportów Power BI? TTMS traktuje raporty jako produkty cyfrowe. To połączenie myślenia analitycznego, UX i zrozumienia biznesu. Każdy raport ma jasno zdefiniowany cel, strukturę i sposób interakcji z użytkownikiem. Jakie są efekty wdrożenia filozofii TTMS? Wyższy poziom adopcji, krótszy czas reakcji, większa jakość danych i realna zmiana w kulturze pracy. Raporty przestają być obowiązkiem, a stają się codziennym narzędziem podejmowania decyzji. Dlaczego warto inwestować w skuteczne raporty Power BI? Bo to inwestycja w zrozumienie własnego biznesu. Dobry raport pozwala zobaczyć to, czego wcześniej nie było widać – i działać szybciej niż konkurencja.

Czytaj więcej

Wiktor Janicki

Transition Technologies MS świadczy usługi informatyczne terminowo, o wysokiej jakości i zgodnie z podpisaną umową. Polecamy firmę TTMS jako godnego zaufania i rzetelnego dostawcę usług IT oraz partnera wdrożeniowego Salesforce.

Czytaj więcej

Julien Guillot Schneider Electric

TTMS od lat pomaga nam w zakresie konfiguracji i zarządzania urządzeniami zabezpieczającymi z wykorzystaniem różnych technologii. Ueługi świadczone przez TTMS są realizowane terminowo, i zgodnie z umową.

Czytaj więcej

Już dziś możemy pomóc Ci rosnąć

Porozmawiajmy, jak możemy wesprzeć Twój biznes

Monika Radomska

Sales Manager

TOP 10 partnerów AEM w Polsce – ranking 2025

10 najlepszych partnerów wdrożeniowych Adobe Experience Manager (AEM) w Polsce w 2025 roku

1. Transition Technologies MS (TTMS)

2. Sii Polska

3. Wunderman Thompson Technology (dawniej Cognifide)

4. Deloitte Digital (Polska)

5. Accenture Song (Accenture Poland)

6. EPAM Systems (Poland)

7. Capgemini Polska

8. PwC Polska (Experience Center)

9. Sygnity

10. Crafton

Zrealizuj swój projekt z TTMS – poczytaj o naszych wdrożeniach AEM

Co sprawia, że ​​ktoś jest dobrym partnerem wdrażającym AEM w roku 2025?

Jak porównać różne firmy zajmujące się rozwojem AEM?

Czy warto wybrać lokalnego partnera konsultingowego AEM zamiast globalnego dostawcy?

Ile kosztuje wdrożenie AEM we współpracy z profesjonalnym partnerem?

Jakie są najnowsze trendy w zakresie wdrażania AEM w roku 2025?

Jaki partner AEM do wdrożenia headless i AEM w chmurze?

Polecane wpisy

TTMS blog – świat IT oczami ekspertów

ChatGPT Pulse: Jak proaktywne briefingi AI przyspieszają cyfrową transformację przedsiębiorstw

Ranking najlepszych firm Power Apps (low‑code) w 2025

Sztuczna inteligencja w zakupach w energetyce – prognozy na 2026 rok

Od asystentów do współpracowników: jak autonomiczne AI rewolucjonizuje strategie firm w 2025 roku

Jak nie wpaść w tarapaty przez AI – poradnik dla firm 2025

Filozofia skutecznych raportów Power BI: dlaczego biznes potrzebuje raportów, które naprawdę działają?

Już dziś możemy pomóc Ci rosnąć

Porozmawiajmy, jak możemy wesprzeć Twój biznes

Monika Radomska

Co sprawia, że ktoś jest dobrym partnerem wdrażającym AEM w roku 2025?