TTMS Blog
Świat okiem ekspertów IT
Wpisy autorstwa: Marcin Kapuściński
AI w strategii transformacji cyfrowej 2025: 6 kluczowych trendów dla dużych firm
Na początek kilka statystyk… Transformacja cyfrowa nabiera tempa – w 2025 roku aż 94% organizacji prowadzi różnego rodzaju inicjatywy cyfrowe. W centrum tych działań coraz częściej znajduje się sztuczna inteligencja (AI). Ponad trzy czwarte firm już dziś korzysta z AI przynajmniej w jednym obszarze swojej działalności, a 83% przedsiębiorstw uznaje AI za strategiczny priorytet. AI nie jest więc futurystyczną ciekawostką, lecz kluczowym czynnikiem przewagi konkurencyjnej. Jakie trendy AI powinny znaleźć się w strategii organizacji planujących rozwój po 2025 roku? Poniżej przedstawiamy najważniejsze z nich, istotne zwłaszcza dla liderów transformacji cyfrowej w dużych firmach. Globalne przychody z oprogramowania AI rosną wykładniczo, sygnalizując ogromne inwestycje biznesu w sztuczną inteligencję. Szybki wzrost rynku AI idzie w parze z lawinowo rosnącą liczbą wdrożeń w firmach – zgodnie z badaniami McKinsey, 78% organizacji używa AI przynajmniej w jednej funkcji biznesowej. Dla kadry zarządzającej oznacza to konieczność uwzględnienia AI w długofalowej strategii, aby nie pozostać w tyle za konkurencją. Coraz więcej liderów dostrzega ten fakt – niemal połowa deklaruje, że AI jest już w pełni zintegrowana ze strategicznymi planami ich biznesu. Strategiczne podejście do AI, oparte na aktualnych trendach, staje się zatem warunkiem udanej transformacji cyfrowej po 2025 roku. 1. Automatyzacja procesów (hiperautomatyzacja) Automatyzacja procesów biznesowych z wykorzystaniem AI to jeden z filarów transformacji cyfrowej. W dobie dążenia do operacyjnej doskonałości firmy sięgają po tzw. hyperautomation – łączenie wielu technologii (AI, uczenie maszynowe, RPA) w celu automatyzacji wszystkiego, co się da. Według Gartnera hiperautomatyzacja jest priorytetem dla 90% dużych przedsiębiorstw, co pokazuje jak istotne stało się usprawnianie procesów za pomocą AI. Automatyzowane mogą być zarówno rutynowe zadania back-office (np. przetwarzanie dokumentów, raportowanie), jak i interakcje z klientami (chatboty, voiceboty). Przykładowo, algorytmy AI potrafią analizować dokumenty i wyciągać z nich dane w kilka sekund – coś, co manualnie zajmowało pracownikom wiele godzin. Systemy typu RPA w połączeniu z AI mogą samodzielnie obsługiwać procesy finansowe, kadrowe czy logistyczne, ucząc się na podstawie danych i usprawniając swoje działanie z czasem. 70% organizacji wskazuje upraszczanie workflow i eliminację manualnych czynności jako top priorytet w strategii cyfrowej, a AI doskonale wpisuje się w te cele. Co więcej, szacuje się, że do 2026 roku 30% przedsiębiorstw zautomatyzuje ponad połowę procesów sieciowych (wzrost z <10% w 2023) – to dowód, że skala automatyzacji gwałtownie rośnie. Firmy inwestujące w AI-driven automation odnotowują wymierne korzyści: redukcję kosztów operacyjnych, przyspieszenie realizacji zadań oraz odciążenie pracowników od żmudnych obowiązków (pozwalając im skupić się na zadaniach kreatywnych). W efekcie transformacja cyfrowa przyspieszona przez automatyzację staje się faktem, dając organizacjom większą zwinność i produktywność. 2. Analityka predykcyjna i data-driven decision making Analityka predykcyjna to kolejny kluczowy obszar, który powinien znaleźć się w strategii AI każdej dużej firmy. Dzięki wykorzystaniu uczenia maszynowego do analizy danych historycznych, organizacje mogą prognozować przyszłe trendy, zdarzenia i zapotrzebowanie z niespotykaną dotąd trafnością. Zamiast bazować wyłącznie na raportach opisujących przeszłość, firmy stosujące analitykę predykcyjną potrafią przewidywać np. wzrost popytu na produkt, ryzyko odejścia klienta czy awarię maszyny produkcyjnej, zanim do niej dojdzie. Tego typu AI w biznesie przekłada się na lepsze decyzje – proaktywne, oparte na danych, a nie intuicji. Rynek rozwiązań do analityki predykcyjnej dynamicznie rośnie (około 21% rocznie) i ma niemal podwoić swoją wartość z 9,5 mld USD w 2022 do ok. 17 mld USD w 2025. Nic dziwnego – przedsiębiorstwa wdrażające predykcyjne modele AI odnotowują znaczące korzyści. W jednym z badań 64% firm wskazało poprawę efektywności i produktywności jako główną zaletę wykorzystania analityki predykcyjnej. Przykładowo, sieci handlowe stosujące AI do prognozowania popytu mogą lepiej zarządzać zapasami (unikając braków towaru i nadmiarów), zaś banki przewidujące, którzy klienci mogą mieć trudności ze spłatą kredytu, potrafią wcześniej podjąć działania zaradcze. Analityka predykcyjna znajduje zastosowanie w każdej branży – od przemysłu (utrzymanie ruchu na podstawie przewidywania awarii maszyn), przez logistykę (optymalizacja łańcucha dostaw w oparciu o prognozy), po marketing (predykcja zachowań klientów i personalizacja oferty). Dla kadry zarządzającej oznacza to możliwość podejmowania lepszych decyzji szybciej. Rozwiązania AI dla biznesu w obszarze predykcji stają się zatem niezbędnym elementem strategii firm, które chcą być data-driven i wyprzedzać zmiany rynkowe zamiast jedynie na nie reagować. 3. Integracja AI z systemami CRM/ERP Kolejnym trendem kształtującym strategię AI 2025 jest wnikanie sztucznej inteligencji do kluczowych systemów biznesowych, takich jak CRM (zarządzanie relacjami z klientami) i ERP (planowanie zasobów przedsiębiorstwa). Zamiast traktować AI jako oddzielny eksperyment na uboczu, liderzy stawiają na integrację AI z istniejącymi platformami – tak, aby inteligencja maszynowa wspierała procesy sprzedaży, obsługi klienta, finansów czy operacji w ramach już używanych narzędzi. Dostawcy oprogramowania biznesowego dostrzegają tę potrzebę i coraz częściej oferują wbudowane moduły AI. Microsoft wprowadził np. Dynamics 365 Copilot oparty na GPT-4 do swojego systemu ERP/CRM, a SAP rozwija asystenta AI „Joule” w swoich aplikacjach biznesowych. Korzyści z takiej integracji są ogromne. W systemach CRM zasilanych AI handlowcy otrzymują podpowiedzi, który lead jest najbardziej obiecujący (AI scoring), jakie produkty rekomendować klientowi, a nawet gotowe szkice maili ofertowych wygenerowane przez model językowy. Wsparcie AI oznacza też automatyczne logowanie interakcji z klientem czy analizę sentymentu wypowiedzi klienta (czy jest zadowolony, zirytowany?). Z kolei w systemach ERP AI pomaga optymalizować łańcuch dostaw (lepsze prognozy popytu i poziomu zapasów), wykrywać anomalie finansowe, usprawniać planowanie produkcji czy automatycznie porównywać oferty dostawców. Według analiz, ponad połowa firm wdrożyła już systemy CRM wzbogacone o AI – co więcej, firmy te są o 83% bardziej skłonne przekroczyć swoje cele sprzedażowe dzięki lepszemu wykorzystaniu danych o klientach. To pokazuje realny wpływ AI na core biznesu. Integracja AI z systemami klasy CRM/ERP często wymaga jednak fachowego podejścia – identyfikacji właściwych punktów, gdzie AI doda najwięcej wartości, dostosowania modeli do danych firmy oraz zapewnienia płynnej współpracy nowej „inteligencji” z istniejącymi procesami. Przykładem udanego wdrożenia może być projekt, gdzie TTMS wprowadziło system AI zintegrowany z Salesforce CRM, automatycznie analizujący zapytania ofertowe (RFP) i oceniający kluczowe kryteria. Rozwiązanie to znacząco usprawniło proces ofertowania – AI przyspieszyła podejmowanie decyzji i alokację zasobów potrzebnych do przygotowania oferty. To realny dowód, że dobrze zintegrowana AI potrafi odciążyć pracowników (tu: dział sprzedaży) od czasochłonnych analiz dokumentów i pozwala skupić się na budowaniu relacji z klientem. Podobne wdrożenia AI stają się udziałem coraz większej liczby firm – integrują one np. chatboty oparte na AI z systemami obsługi klienta, moduły uczenia maszynowego z systemami zarządzania zapasami czy AI w finansach, łączącą się z ERP w celu automatycznej klasyfikacji wydatków. W rezultacie strategia AI powinna zakładać bliskie splecenie AI z podstawową infrastrukturą IT firmy, tak aby inteligencja sztuczna przenikała procesy end-to-end zamiast działać w oderwaniu od nich. 4. Generatywna AI – od ChatGPT po własne modele Generatywna sztuczna inteligencja zyskała ogromny rozgłos w latach 2023–2024 za sprawą modeli pokroju GPT-4 (ChatGPT), DALL-E czy innych systemów zdolnych do tworzenia nowych treści – tekstów, obrazów, kodu – na poziomie zbliżonym do ludzkiego. Dla dużych firm generatywna AI otwiera zupełnie nowe możliwości, dlatego powinna stać się ważnym elementem strategii na kolejne lata. Zastosowania są bardzo szerokie: automatyzacja tworzenia treści marketingowych, generowanie spersonalizowanych ofert dla klientów, tworzenie chatbotów potrafiących prowadzić naturalny dialog, wspomaganie działów R&D (np. generowanie i testowanie koncepcji nowych produktów), a nawet pomoc w programowaniu („sztuczny programista” podpowiadający kod). Już dziś 71% organizacji deklaruje regularne wykorzystanie generatywnej AI w co najmniej jednym obszarze działalności (wzrost z 65% na początku 2024 roku). Oznacza to, że generatywne modele bardzo szybko przeszły z fazy ciekawostki do praktycznych wdrożeń w biznesie. Dla liderów transformacji cyfrowej generatywna AI to podwójne wyzwanie: z jednej strony ogromna szansa na innowacje, z drugiej – potrzeba ostrożności i etyki (o czym za chwilę). Trendy wskazują, że w nadchodzących latach firmy będą budować własne modele generatywne wyspecjalizowane w ich domenie (np. model wygeneruje raport finansowy na podstawie danych firmy czy asystenta do obsługi wewnętrznej wiedzy korporacyjnej). Już teraz powstają rozwiązania GenAI-as-a-Service w chmurze, które pozwalają trenować modele na własnych danych z zapewnieniem poufności. Generatywna AI zmienia też zasady gry w obszarze obsługi klienta – chatbot nowej generacji może rozwiązać znacznie bardziej złożone problemy klientów, łącząc się przy tym z wewnętrznymi systemami firmy. Ważnym trendem jest także wykorzystanie AI generatywnej w narzędziach pracy – np. asystenci oparci na GPT pojawiają się w pakietach biurowych, ułatwiając tworzenie podsumowań, prezentacji czy analiz. Wpływa to na wydajność pracowników, niejako „podwajając” zasoby ludzkie: PwC przewiduje, że zastosowanie agentów AI może dać efekt równoważny podwojeniu liczebności zespołu dzięki automatyzacji zadań rutynowych. Przykładem zastosowania generatywnej AI w dużej firmie może być case study TTMS z branży automotive, gdzie opracowano PoC z użyciem Azure OpenAI (GPT-4) do automatycznego przetwarzania zapytań o parametry pojazdów i kalkulacji rabatów. Taka inteligentna aplikacja jest w stanie na podstawie opisu konfiguracji samochodu wygenerować optymalną ofertę cenową w kilka sekund – coś, co wcześniej wymagało ręcznej analizy cenników i tabel rabatowych. To pokazuje, że generatywna AI potrafi wspomóc sprzedaż i wycenę w czasie rzeczywistym, podnosząc tempo działania biznesu. Podsumowując, generative AI to trend, którego duże firmy nie mogą ignorować. W strategii AI na 2025+ warto uwzględnić pilotażowe wdrożenia narzędzi generatywnych tam, gdzie mogą one przynieść najszybszy zwrot (np. content marketing, obsługa klienta, wsparcie developerów). Należy jednocześnie zadbać o ramy zarządzania takimi modelami – od kontroli jakości generowanych treści po zabezpieczenia przed wygenerowaniem niepożądanych danych. Ci, którzy pierwsi nauczą się efektywnie wykorzystywać generatywną AI w swojej działalności, zyskają przewagę innowatorów i znacznie przyspieszą swoją transformację cyfrową. 5. Etyka i odpowiedzialność AI Włączenie AI do strategii biznesowej na szeroką skalę wymaga równie dużej uwagi poświęconej kwestiom etycznym i odpowiedzialnemu rozwojowi AI. Im bardziej algorytmy decydują o ważnych sprawach (np. przyznawanie kredytu, diagnoza medyczna, selekcja CV kandydatów), tym głośniej padają pytania: czy AI podejmuje sprawiedliwe i niewykluczające decyzje? Czy jest przejrzysta i wytłumaczalna? Czy dane klientów są należycie chronione?. Liderzy dużych firm muszą zadbać, by AI działała zgodnie z zasadami etyki, inaczej narażają organizację na ryzyka prawne (nadchodzące regulacje, jak EU AI Act), reputacyjne i biznesowe. Na znaczeniu zyskuje koncepcja Responsible AI – czyli zestawu praktyk i zasad, które mają zapewnić, że rozwijane modele są pozbawione niepożądanych uprzedzeń, a ich działanie jest transparentne i zgodne z regulacjami. ROI z AI zależy od przyjęcia zasad Responsible AI – zauważają eksperci PwC. Innymi słowy, inwestycje w AI przyniosą pełne korzyści tylko wtedy, gdy klienci i partnerzy obdarzą te systemy zaufaniem. Tymczasem sporo jest tu do zrobienia – choć 75% kadry kierowniczej uważa kwestie etyczne AI za bardzo ważne, to jednocześnie tylko 40% klientów i obywateli ufa firmom co do odpowiedzialnego wykorzystywania przez nie AI. Widzimy więc wyraźną lukę między intencjami a odbiorem społecznym. Organizacje muszą tę lukę zasypać poprzez konkretne działania: tworzenie kodeksów etycznych AI, powoływanie komisji nadzoru nad algorytmami, szkolenia z nieświadomych biasów danych, wdrażanie zasad AI Governance i monitorowanie modeli pod kątem ich decyzji. Na szczęście trend jest pozytywny – świadomość problemów rośnie. Aż 90% firm przyznało, że spotkało się z etycznym „potknięciem” AI w swojej działalności (np. stronnicze wskazania systemu rekrutacyjnego), co skłania do wypracowania lepszych praktyk. Wzrosła świadomość konkretnych zagadnień: np. 78% menedżerów jest już świadomych znaczenia wyjaśnialności AI (wobec 32% rok wcześniej). W strategii AI na 2025 rok i dalej należy więc uwzględnić komponent etyka AI by design – od początku planować wdrożenia tak, by były przejrzyste, sprawiedliwe i zgodne z prawem. Dotyczy to także wykorzystania danych: AI nie powinna naruszać prywatności ani zasad bezpieczeństwa informacji. Firmy, które postawią na odpowiedzialną AI, nie tylko zminimalizują ryzyko, ale zyskają przewagę – zbudują większe zaufanie klientów, a ich markę będzie wyróżniać wiarygodność. To wszystko przekłada się na długoterminową strategię AI zgodną z wartościami i zrównoważonym rozwojem biznesu. 6. Skalowalność wdrożeń AI w całej organizacji Ostatnim, lecz absolutnie kluczowym trendem (a zarazem wyzwaniem) jest skalowanie rozwiązań AI w ramach całej organizacji. Wiele dużych firm ma za sobą udane pilotażowe wdrożenia AI – prototypy modeli czy ograniczone rollouty np. w jednym dziale. Jednak aby AI naprawdę zmieniła biznes, nie może pozostać izolowanym eksperymentem. Strategia AI powinna obejmować plan przejścia od PoC (proof of concept) do produkcyjnego użycia na szeroką skalę, we wszystkich miejscach, gdzie technologia przynosi wartość. A z tym bywa problem – jak pokazują badania IDC, aż 88% projektów AI grzęźnie na etapie pilotażu i nie trafia do produkcji w skali całej firmy. Innymi słowy, statystycznie tylko 4 inicjatywy AI na 33 udaje się z powodzeniem rozwinąć globalnie. Przyczyny bywają różne: brak klarownych celów biznesowych dla projektu, niedostateczna jakość danych lub infrastruktury, trudności z integracją rozwiązania z istniejącymi systemami, a także niedobór talentów (brak ekspertów od MLOps, data science). W 2025 roku duże organizacje kładą więc nacisk na skalowalność i utrzymanie AI. Pojęcia takie jak MLOps (Machine Learning Operations) zyskują na popularności – oznaczają zestaw praktyk i narzędzi pozwalających zarządzać cyklem życia modeli (od prototypu, przez testy, po wdrożenie i monitoring) podobnie jak zarządza się oprogramowaniem. Liderzy IT zdają sobie sprawę, że potrzebne jest odpowiednie zaplecze: chmurowe platformy AI, które umożliwią szybkie zwiększenie mocy obliczeniowych na potrzeby trenowania modeli, repozytoria funkcji i modeli do ponownego wykorzystania w różnych projektach, mechanizmy automatycznego skalowania aplikacji AI gdy rośnie liczba użytkowników lub danych. Firmy, którym udało się zbudować taką “fabrykę AI”, odnotowują dużo większy zwrot z inwestycji – osiągają efekt skali: jeśli jeden model oszczędza 1 mln zł, to wdrożenie podobnych modeli w 10 obszarach da już 10 mln zł korzyści. Badania McKinsey potwierdzają, że liderzy wdrożeń AI używają AI w średnio 3 funkcjach biznesowych, podczas gdy reszta ogranicza się do pojedynczych zastosowań. W praktyce oznacza to, że firmy te potrafią powielać sukcesy – np. model AI sprawdzony w dziale sprzedaży łatwiej adaptują później w dziale obsługi posprzedażowej itd. Skalowalność to również zmiana kultury organizacyjnej – aby AI przeniknęła firmę, pracownicy muszą być przeszkoleni i przekonani do współpracy z AI, zespoły międzydziałowe powinny wspólnie realizować projekty (biznes + IT + analitycy), a zarząd powinien aktywnie patronować inicjatywom AI. Jak wskazuje McKinsey, zaangażowanie CEO w nadzór nad projektami AI silnie koreluje z uzyskaniem wyższego wpływu AI na wyniki firmy. Innymi słowy, skalowanie AI to zadanie strategiczne, a nie tylko techniczne – wymaga wizji, inwestycji i koordynacji na poziomie całej organizacji. W strategii na lata 2025+ należy więc uwzględnić: plan budowy infrastruktury i kompetencji do skalowania AI, wybór odpowiednich platform (np. narzędzia do automatyzacji wdrożeń modeli), ustanowienie mierników sukcesu (KPI) dla projektów AI oraz procesu ich ewaluacji przed ekspansją. Firmy, które tego dokonają, zamienią pojedyncze wdrożenia AI w trwałą przewagę – AI stanie się częścią ich „DNA” organizacyjnego, a nie tylko dodatkiem. W rezultacie transformacja cyfrowa będzie napędzana na wszystkich poziomach przez rozwiązania AI dla biznesu – od operacji, przez analitykę, po interakcje z klientem. Gotowi na strategię AI 2025? Przyszłość dużych organizacji bez wątpienia będzie kształtowana przez powyższe trendy AI: od powszechnej automatyzacji procesów, przez predykcyjne podejście do danych, integrację AI w systemach, generatywne innowacje, po nacisk na etykę i skalowanie rozwiązań. Każdy z tych elementów powinien znaleźć odzwierciedlenie w Twojej strategii AI na nadchodzące lata. Zastosowanie ich w praktyce pozwoli usprawnić transformację cyfrową biznesu i utrzymać przewagę konkurencyjną w świecie po 2025 roku. Skontaktuj się z nami – eksperci TTMS pomogą Ci przełożyć te trendy na konkretne działania. Wspólnie opracujemy skuteczną strategię AI dla Twojej firmy i zrealizujemy wdrożenia AI na miarę jej potrzeb. Dzięki wsparciu doświadczonego partnera maksymalnie wykorzystasz potencjał sztucznej inteligencji, zapewniając swojej organizacji wzrost i innowacyjność w erze cyfrowej. Czym jest hiperautomatyzacja i czym różni się od tradycyjnej automatyzacji? Hiperautomatyzacja to zaawansowane podejście do automatyzacji procesów, które łączy technologie takie jak AI, uczenie maszynowe, robotyczną automatyzację procesów (RPA) i inteligentne przepływy pracy w celu zautomatyzowania jak największej liczby procesów biznesowych. W przeciwieństwie do tradycyjnej automatyzacji, która zazwyczaj koncentruje się na powtarzalnych zadaniach, hiperautomatyzacja integruje wiele systemów i źródeł danych w celu optymalizacji całych procesów end-to-end, umożliwiając ciągłe doskonalenie i większą skalowalność. Czym właściwie jest sztuczna inteligencja generatywna i w jaki sposób przedsiębiorstwa mogą ją wykorzystać? Generative AI odnosi się do modeli AI zdolnych do tworzenia nowej treści — takiej jak tekst, obrazy lub kod — na podstawie danych treningowych. Przykłady obejmują ChatGPT i DALL·E. Firmy wykorzystują generative AI do automatyzacji tworzenia treści, personalizacji komunikacji z klientami, wspierania rozwoju produktów i wspomagania inżynierii oprogramowania. Umożliwia szybszą innowację i poprawia wydajność w zakresie funkcji marketingu, sprzedaży i obsługi klienta. Co oznacza MLOps i dlaczego jest ważny? MLOps, skrót od Machine Learning Operations, to zestaw praktyk, których celem jest usprawnienie rozwoju, wdrażania, monitorowania i zarządzania modelami uczenia maszynowego. Podobnie jak DevOps w inżynierii oprogramowania, MLOps zapewnia, że modele AI są stale integrowane, testowane i aktualizowane w sposób skalowalny i bezpieczny. Jest to niezbędne dla organizacji, które chcą przejść od pilotażowych projektów AI do implementacji na dużą skalę, gotowych do produkcji w różnych działach. Why is explainability in AI so important? Dlaczego wyjaśnialność jest tak ważna w sztucznej inteligencji? Jakie ryzyka wiążą się z wdrażaniem sztucznej inteligencji i jak można je ograniczyć? Wdrożenie AI wiąże się z ryzykiem, takim jak stronniczość danych, brak przejrzystości, obawy dotyczące prywatności danych i niezamierzone konsekwencje w podejmowaniu decyzji. Ryzyko to można złagodzić poprzez odpowiedzialne praktyki AI — w tym jasne ramy zarządzania, ciągły monitoring, wytyczne etyczne i edukację użytkowników. Zaangażowanie zespołów multidyscyplinarnych i zapewnienie nadzoru ludzkiego to również kluczowe strategie utrzymania kontroli nad procesami opartymi na AI.
Czytaj
Czym jest Temporary Chat w ChatGPT? Wszystko o nowym „trybie incognito”
Czym jest Czat Tymczasowy w ChatGPT? Wszystko, co musisz wiedzieć o nowym „trybie incognito” Wraz ze wzrostem popularności narzędzi AI, takich jak ChatGPT, użytkownicy coraz częściej poszukują większej kontroli nad swoimi danymi i interakcjami. Jedną z funkcji wspierających prywatność i swobodniejsze korzystanie z narzędzia jest Temporary Chat. Ale czym dokładnie jest Czat Tymczasowy w ChatGPT i jak działa? W tym artykule wyjaśniamy jego cel, zalety, ograniczenia i dostępność — aby pomóc Ci zdecydować, czy to rozwiązanie jest dla Ciebie. Czym jest Czat Tymczasowy? Czat Tymczasowy w ChatGPT to rozmowa, która nie jest zapisywana w historii czatów. W przeciwieństwie do zwykłych czatów, te sesje nie pojawiają się na pasku bocznym i nie są wykorzystywane do trenowania modeli OpenAI (chyba że wyrazisz zgodę na udostępnienie opinii). Czaty tymczasowe są idealne do krótkich, jednorazowych interakcji, podczas których nie chcesz przechowywać kontekstu ani danych osobowych. Potraktuj je jak „tryb incognito” ChatGPT. Zalety korzystania z Czatu Tymczasowego Oto kluczowe korzyści korzystania z Czatu Tymczasowego: 1. Większa prywatność Czaty tymczasowe nie są zapisywane w historii konta. Możesz zadawać pytania bez obawy, że rozmowa zostanie zapamiętana lub wykorzystana później. 2. Brak wpływu na dane treningowe OpenAI domyślnie nie wykorzystuje rozmów z czatów tymczasowych do trenowania modeli, co zwiększa poziom ochrony prywatności. 3. Nowy początek za każdym razem Każdy czat tymczasowy zaczyna się od zera. ChatGPT nie pamięta poprzednich wiadomości, co jest idealne dla osób oczekujących neutralnych i niezależnych odpowiedzi. 4. Szybko i wygodnie Nie musisz zarządzać historią ani jej usuwać — wszystko znika automatycznie po zakończeniu sesji. Dla kogo jest Czat Tymczasowy? Czaty tymczasowe przydadzą się m.in. dla: Użytkowników dbających o prywatność, którzy nie chcą pozostawiać cyfrowych śladów. Nowych użytkowników, którzy testują narzędzie bez zakładania konta lub długoterminowego korzystania. Profesjonalistów pracujących z poufnymi lub wrażliwymi tematami. Studentów i badaczy szukających szybkich odpowiedzi lub weryfikujących fakty. Deweloperów testujących prompty w odizolowany sposób. Gdzie znaleźć opcję Czatu Tymczasowego? Aby rozpocząć czat tymczasowy w ChatGPT: Wejdź na ChatGPT i zaloguj się na swoje konto. Kliknij przycisk „+ Nowy czat”. Po prawej stronie u góry znajdź opcję „Temporary Chat” Rozpocznij rozmowę — sesja nie zostanie zapisana w historii. W niektórych przypadkach możesz również korzystać z czatu tymczasowego bez logowania, poprzez specjalne linki. Ograniczenia Czatów Tymczasowych Mimo zalet, czaty tymczasowe mają także swoje ograniczenia: Brak pamięci i ciągłości: Model nie zapamiętuje poprzednich wiadomości po zakończeniu sesji. Ograniczona personalizacja: Ponieważ czat jest bezstanowy, odpowiedzi nie są dopasowywane na podstawie wcześniejszych interakcji. Niedostępne funkcje: Niektóre zaawansowane opcje powiązane z pamięcią lub instrukcjami niestandardowymi mogą być niedostępne. Brak możliwości odzyskania historii: Po zamknięciu czatu nie da się go przywrócić. W jakich planach dostępny jest Czat Tymczasowy? Czat Tymczasowy jest dostępny we wszystkich planach, w tym: ✅ Plan darmowy (GPT-3.5) – pełna dostępność. ✅ ChatGPT Plus (GPT-4) – wraz z dostępem do zaawansowanych funkcji. Uwaga: Chociaż wszyscy użytkownicy mają dostęp do czatu tymczasowego, dostęp do GPT-4 i innych funkcji premium zależy od wybranego planu. Podsumowanie Czat Tymczasowy to potężne i elastyczne narzędzie, które daje użytkownikom większą kontrolę nad danymi i prywatnością. Niezależnie od tego, czy poruszasz wrażliwe tematy, czy po prostu eksplorujesz możliwości AI bez zobowiązań — to rozwiązanie zapewnia bezpieczne i dyskretne środowisko do rozmowy. Szukasz prywatnego czatu bez zobowiązań? Czat Tymczasowy będzie idealnym rozwiązaniem. 💡 Wskazówka: Chcesz zachować prywatność i korzystać z funkcji pamięci, gdy tego potrzebujesz? Możesz włączać lub wyłączać pamięć czatu w ustawieniach. Chcesz wyjść poza Czat Tymczasowy? Czat Tymczasowy to świetny punkt wyjścia do bezpiecznych i jednorazowych rozmów, ale prawdziwy potencjał narzędzi takich jak ChatGPT ujawnia się, gdy wspierają one rozwój biznesu. Niezależnie od tego, czy interesuje Cię automatyzacja, obsługa klienta, czy podejmowanie decyzji na podstawie danych — pomożemy Ci wykorzystać możliwości AI. W Transition Technologies MS (TTMS) tworzymy szyte na miarę rozwiązania AI dla biznesu — od prototypów, przez pilotaże, aż po wdrożenia na poziomie enterprise, z wykorzystaniem narzędzi takich jak ChatGPT, Azure OpenAI i wiele więcej. Sprawdź, jak możemy pomóc Twojej firmie rozwijać się dzięki AI →
Czytaj
Zobaczyć więcej niż człowiek – AI jako analityk pola walki
Współczesne pole walki to nie tylko fizyczna przestrzeń, ale również dynamiczne środowisko cyfrowe, w którym dane i ich interpretacja odgrywają kluczową rolę. W dobie rosnącej liczby sensorów, dronów, kamer i systemów radarowych, wojsko dysponuje bezprecedensową ilością informacji. Problemem nie jest już brak danych, lecz ich efektywna analiza. Tu wkracza sztuczna inteligencja (AI), która rewolucjonizuje podejście do rozpoznania i podejmowania decyzji w czasie rzeczywistym. AI jako cyfrowy zwiadowca Tradycyjne metody analizy danych wywiadowczych są czasochłonne i podatne na błędy ludzkie. AI zmienia zasady gry, umożliwiając: automatyczne rozpoznawanie obiektów na zdjęciach satelitarnych i wideo, wykrywanie anomalii w ruchach wojsk i aktywności jednostek, identyfikację wzorców zachowań wroga na podstawie danych historycznych, analizę dźwięku, obrazu i danych z sensorów w czasie rzeczywistym, klasyfikację i priorytetyzację zagrożeń w oparciu o modele ryzyka. Dzięki zastosowaniu uczenia maszynowego (ML) i głębokiego uczenia (DL), systemy AI potrafią nie tylko identyfikować pojazdy, broń czy infrastrukturę wojskową, ale również odróżniać obiekty cywilne od militarnych z dużą dokładnością. Algorytmy analizujące obrazy mogą błyskawicznie porównywać aktualne dane z archiwalnymi w celu wykrycia zmian sugerujących aktywność militarną. Przykład: system AI może wykryć nowo pojawiające się stanowisko rakietowe, analizując różnice pomiędzy kolejnymi zdjęciami satelitarnymi tej samej lokalizacji. AI wspiera decyzje, nie zastępuje dowódców Sztuczna inteligencja nie podejmuje decyzji za dowódcę, ale dostarcza mu gotowe analizy i rekomendacje, które mogą stanowić podstawę szybkiego i trafnego działania. Tzw. „inteligentne pulpity dowodzenia” zintegrowane z systemami AI umożliwiają: analizę trajektorii pocisków i przewidywanie ich punktu uderzenia, ocenę ryzyka dla poszczególnych jednostek i rejonów działań, tworzenie dynamicznych map sytuacyjnych z uwzględnieniem ruchu przeciwnika, korelację danych z różnych źródeł, takich jak: radary (Radar): dostarczają informacji o ruchu jednostek i obiektów w czasie rzeczywistym, SIGINT (Signals Intelligence): analizuje przechwycone sygnały elektroniczne, np. komunikację radiową wroga, HUMINT (Human Intelligence): obejmuje dane pochodzące od agentów, żołnierzy i lokalnych informatorów, OSINT (Open Source Intelligence): wykorzystuje informacje dostępne publicznie, np. z mediów społecznościowych, artykułów prasowych, transmisji na żywo. Radar: provides real-time movement tracking, SIGINT (Signals Intelligence): analyzes intercepted electronic signals, e.g., enemy radio communication, HUMINT (Human Intelligence): includes data from agents, soldiers, and local informants, OSINT (Open Source Intelligence): utilizes publicly available data from social media, news, and live feeds. AI wspiera też proces planowania misji poprzez analizę scenariuszy „co jeśli”, np. co się stanie, jeśli przeciwnik przesunie swoje jednostki o 10 km na zachód – czy nasze siły zachowają przewagę? Takie narzędzia znacząco zwiększają świadomość sytuacyjną (situational awareness), co jest kluczowe w warunkach szybkiej eskalacji konfliktu. Przykłady zastosowania AI w wojsku na świecie Project Maven (USA): program Departamentu Obrony USA, który wykorzystuje AI do automatycznej analizy materiałów wideo z dronów. Celem jest wykrywanie obiektów i podejrzanych zachowań bez udziału analityka. NATO Allied Command Transformation: wykorzystanie systemów AI do wspierania procesów decyzyjnych w środowiskach wielodomenowych (ląd, powietrze, morze, cyberprzestrzeń, przestrzeń kosmiczna). Izrael: armia izraelska wykorzystuje AI do łączenia danych wywiadowczych w czasie rzeczywistym, co pozwala na przeprowadzanie precyzyjnych ataków w ciągu minut od wykrycia celu. Zastosowanie TTMS w projektach AI dla sektora obronnego Transition Technologies MS (TTMS) dostarcza rozwiązania z zakresu analityki danych, przetwarzania obrazu oraz sztucznej inteligencji, które wspierają instytucje sektora obronnego. Nasze doświadczenie obejmuje: projektowanie i wdrażanie modeli AI dopasowanych do specyfiki wojskowej (np. klasyfikacja obiektów, detekcja zmian, analityka predykcyjna), integrację z istniejącą infrastrukturą systemową i sprzętową, zapewnienie zgodności z normami bezpieczeństwa i przepisami (w tym NIS2), tworzenie aplikacji wspierających analizę danych z wielu źródeł: radarów, dronów, sensorów optycznych i akustycznych. Rozwijane przez nas systemy umożliwiają szybsze i bardziej precyzyjne przetwarzanie danych, co w warunkach pola walki może oznaczać realną przewagę operacyjną, krótszy czas reakcji i ograniczenie strat własnych. Przyszłość: przewidywanie działań wroga i autonomiczne operacje Najbardziej zaawansowane systemy AI nie tylko analizują to, co się dzieje tu i teraz, ale także potrafią przewidywać możliwe scenariusze na podstawie wzorców z przeszłości i bieżących danych. Modele predykcyjne, oparte na deep learningu i analizie wieloczynnikowej, mogą wspierać: wykrywanie przygotowań do ofensywy, przewidywanie tras przemieszczania się jednostek przeciwnika, ocenę gotowości bojowej przeciwnika, automatyzację reakcji obronnych, np. poprzez systemy C-RAM (Counter Rocket, Artillery, and Mortar) – są to zautomatyzowane systemy obrony, które wykrywają, śledzą i neutralizują nadlatujące pociski artyleryjskie, rakietowe i moździerzowe zanim osiągną cel. C-RAM wykorzystuje połączenie radarów, systemów śledzenia i szybkostrzelnej broni (np. system Phalanx), a AI może usprawniać proces wykrywania i klasyfikacji zagrożeń oraz decydować o momencie użycia broni. W perspektywie kilku lat AI będzie również stanowić podstawę dla działań autonomicznych jednostek bojowych – pojazdów lądowych, powietrznych i morskich, które będą samodzielnie analizować sytuację i wykonywać misje w warunkach dużej niepewności. Sztuczna inteligencja nie jest już futurystyczną wizją, lecz realnym narzędziem wspierającym bezpieczeństwo państw. TTMS, jako partner technologiczny, aktywnie uczestniczy w tej transformacji, oferując sprawdzone rozwiązania dopasowane do potrzeb sektora obronnego. Chcesz wiedzieć, jak AI może wesprzeć Twoje przedsięwzięcia? Skontaktuj się z nami! Czym jest system Phalanx? System Phalanx to zautomatyzowany system obrony bezpośredniej (CIWS – Close-In Weapon System), stosowany głównie na okrętach wojennych, ale także w wersji lądowej. Jego zadaniem jest neutralizacja nadlatujących zagrożeń, takich jak rakiety, pociski artyleryjskie czy moździerzowe, zanim uderzą w cel. Składa się z radaru oraz szybkostrzelnego działka kalibru 20 mm, które automatycznie śledzi i niszczy cele. W systemach C-RAM wykorzystywany jest jako jeden z elementów końcowej linii obrony. W jaki sposób armia izraelska wykorzystuje AI do łączenia danych wywiadowczych w czasie rzeczywistym? Armia izraelska integruje dane pochodzące z różnych źródeł wywiadowczych (SIGINT, HUMINT, drony, satelity, kamery) przy pomocy systemów opartych na AI. Algorytmy analizują dane w czasie rzeczywistym, identyfikując potencjalne zagrożenia i cele, co pozwala na szybkie podejmowanie decyzji i wykonanie ataków precyzyjnych. Dzięki temu możliwe jest skrócenie czasu od wykrycia celu do jego neutralizacji do kilku minut. Co to jest NIS2? NIS2 to zaktualizowana dyrektywa Unii Europejskiej w sprawie bezpieczeństwa sieci i informacji, która zastępuje wcześniejszą NIS1. Wprowadza szersze obowiązki w zakresie cyberbezpieczeństwa dla operatorów usług kluczowych (w tym z sektora obronnego) i dostawców usług cyfrowych. Nakłada m.in. obowiązki w zakresie zarządzania ryzykiem, raportowania incydentów oraz weryfikacji łańcucha dostaw. Co to są systemy C-RAM? C-RAM (Counter Rocket, Artillery, and Mortar) to systemy obrony przeciwko rakietom, pociskom artyleryjskim i moździerzowym. Wykrywają nadlatujące zagrożenia, śledzą ich trajektorię i neutralizują je w locie, zanim osiągną cel. Wykorzystują zaawansowane radary, systemy optyczne oraz uzbrojenie takie jak Phalanx CIWS. AI może wspomagać systemy C-RAM, automatyzując proces wykrywania i decydowania o uruchomieniu ognia. Co to jest SIGINT? SIGINT (Signals Intelligence) to wywiad sygnałowy, polegający na przechwytywaniu i analizie sygnałów elektromagnetycznych – zarówno komunikacyjnych (np. rozmowy radiowe), jak i niekomunikacyjnych (np. sygnały radarowe). AI może analizować ogromne ilości danych z SIGINT, wychwytując anomalie i wzorce wskazujące na aktywność wojskową. Co to jest HUMINT? HUMINT (Human Intelligence) to wywiad osobowy, oparty na informacjach uzyskiwanych od ludzi – agentów, żołnierzy, lokalnych informatorów. Choć trudniejszy do zautomatyzowania, AI może wspierać HUMINT przez analizę spójności raportów, tłumaczenie języków i korelację z innymi danymi wywiadowczymi. Co to jest OSINT? OSINT (Open Source Intelligence) to wywiad oparty na ogólnodostępnych źródłach – takich jak media społecznościowe, wiadomości, transmisje, zdjęcia satelitarne w otwartych serwisach. AI odgrywa tu istotną rolę w przeszukiwaniu i filtrowaniu ogromnych ilości danych, identyfikując istotne informacje i trendy w czasie rzeczywistym.
Czytaj
AI i Copilot w Power BI – Jak sztuczna inteligencja zmienia analizę danych
Rozwój sztucznej inteligencji (AI) znacząco wpłynął na sposób analizowania i prezentowania danych w biznesie. Microsoft Copilot w Power BI to zaawansowane narzędzie oparte na AI, które automatyzuje proces tworzenia raportów, interpretacji danych i wykrywania anomalii, sprawiając, że analiza danych staje się bardziej intuicyjna i dostępna dla każdego użytkownika – niezależnie od poziomu jego technicznych umiejętności. Czym jest Microsoft Copilot w Power BI? Microsoft Copilot to zaawansowany asystent AI, który jest częścią ekosystemu Microsoftu i znajduje zastosowanie w wielu aplikacjach, w tym w Power BI. W kontekście Power BI Copilot pełni rolę narzędzia wspierającego użytkowników w analizie danych, generowaniu raportów oraz interpretacji wyników bez konieczności manualnego tworzenia zapytań czy konfiguracji wizualizacji. Pozwala użytkownikom na komunikowanie się z danymi w sposób naturalny – poprzez wpisywanie pytań w języku angielskim – a następnie automatycznie generuje odpowiednie raporty i wnioski. Dzięki niemu można tworzyć dashboardy, analizować trendy i szybko reagować na zmiany rynkowe bez konieczności znajomości kodowania DAX czy M. Microsoft zdecydował się na integrację Copilota z Power BI w odpowiedzi na potrzeby firm, które dążą do automatyzacji i uproszczenia analizy danych. Narzędzie to zostało zaprojektowane z myślą o przyspieszeniu procesów biznesowych, eliminacji błędów ludzkich i ułatwieniu podejmowania strategicznych decyzji opartych na danych. Jak uzyskać dostęp do Copilota w Power BI? Copilot w Power BI jest dostępny dla użytkowników posiadających licencję Power BI Premium lub Power BI Pro oraz dostęp do platformy Microsoft Fabric. Aby aktywować Copilot, administrator organizacji musi włączyć go w ustawieniach Microsoft Fabric. Wersja zapoznawcza Copilota jest stopniowo wdrażana w różnych regionach, więc niektórzy użytkownicy mogą nie mieć jeszcze do niego dostępu. Jak włączyć Copilot w Power BI? Przejdź do Power BI Service. Wejdź w Ustawienia administratora. W sekcji Microsoft Fabric znajdź opcję Copilot. Włącz Copilota dla organizacji i przypisz dostęp użytkownikom. Jakie są wymagania Copilota w Power BI? Aby korzystać z Copilota, użytkownicy muszą spełnić wszystkie poniższe wymagania: Licencja Power BI Pro lub Power BI Premium Konto Microsoft Entra ID (dawniej Azure AD) Uprawnienia administratora do włączenia Copilota w Power BI Service Dostęp do Microsoft Fabric Korzystanie z najnowszej wersji Power BI Desktop Jakie są funkcje Copilota w Power BI? Microsoft Copilot w Power BI oferuje szeroki zakres funkcjonalności, które usprawniają analizę danych, raportowanie i podejmowanie decyzji biznesowych. Jego główną zaletą jest wykorzystanie sztucznej inteligencji do automatyzacji procesów analitycznych, co eliminuje potrzebę ręcznego przygotowywania raportów czy analizowania skomplikowanych zapytań. Copilot integruje się z interfejsem Power BI, umożliwiając użytkownikom interakcję za pomocą języka naturalnego. Oto kluczowe funkcje, które sprawiają, że Copilot jest potężnym narzędziem analitycznym: 1. Tworzenie raportów na podstawie zapytań w języku naturalnym Copilot umożliwia użytkownikom tworzenie raportów bez konieczności ręcznego definiowania źródeł danych, wyboru wizualizacji czy konfiguracji filtrów. Wystarczy wpisać pytanie, np. „Pokaż mi sprzedaż w podziale na regiony za ostatnie trzy miesiące”, a Copilot automatycznie wygeneruje odpowiedni raport i dostosuje formatowanie danych. Użytkownicy mogą także edytować raporty poprzez proste polecenia tekstowe, np. „Dodaj wykres liniowy do raportu” lub „Zmień oś X na daty sprzedaży”. 2. Generowanie narracji i interpretacji wyników Copilot nie tylko tworzy wizualizacje, ale również dostarcza opisowe podsumowania kluczowych wniosków z analizy. Dzięki tej funkcji użytkownicy mogą szybko zrozumieć trendy i anomalie w danych bez konieczności przeprowadzania szczegółowej analizy. Na przykład, jeśli raport pokazuje nagły wzrost sprzedaży w jednym regionie, Copilot może wygenerować komentarz w stylu: „Sprzedaż w regionie północnym wzrosła o 15% w ostatnim kwartale, co wynika głównie ze zwiększonej liczby zamówień od klientów B2B.” 3. Sugestie dotyczące wizualizacji Copilot pomaga użytkownikom wybrać najlepszą metodę wizualizacji danych, analizując strukturę raportu i charakter danych. Jeśli użytkownik nie jest pewien, jak najlepiej przedstawić dane, Copilot może zaproponować różne typy wykresów i tabel. Na przykład, jeśli dane dotyczą trendów sprzedażowych, Copilot może zasugerować wykres liniowy lub wykres kolumnowy, natomiast w przypadku danych demograficznych – mapę ciepła lub diagram kołowy. 4. Identyfikacja trendów i anomalii Copilot wykorzystuje algorytmy AI do wykrywania nietypowych wzorców i odchyleń w danych. Dzięki temu użytkownicy mogą automatycznie identyfikować obszary wymagające uwagi, np. nagłe spadki przychodów, wzrost kosztów operacyjnych czy nieregularności w wynikach sprzedaży. Copilot nie tylko wskazuje te anomalie, ale także sugeruje możliwe przyczyny i działania, jakie można podjąć w celu ich wyjaśnienia lub złagodzenia ich skutków. 5. Automatyczna analiza korelacji między danymi Dzięki AI Copilot może analizować związki między różnymi zmiennymi w zbiorze danych i wskazywać korelacje, które mogą mieć wpływ na wyniki biznesowe. Na przykład, Copilot może wykazać, że wzrost liczby odwiedzin na stronie internetowej firmy bezpośrednio przekłada się na większą liczbę zamówień w danym okresie. To pozwala firmom dostosować strategię marketingową i sprzedażową w oparciu o rzeczywiste dane. 6. Wsparcie dla analizy predykcyjnej Chociaż Copilot nie zastępuje w pełni rozwiązań opartych na zaawansowanych modelach uczenia maszynowego, oferuje pewne funkcje analizy predykcyjnej. Na podstawie historycznych danych sprzedażowych Copilot może np. przewidzieć przyszłe trendy zakupowe i wskazać potencjalne ryzyka związane z fluktuacją popytu. Działy finansowe mogą wykorzystywać tę funkcję do planowania budżetu i zarządzania zapasami. 7. Integracja z Microsoft Fabric i innymi usługami Copilot jest w pełni zintegrowany z ekosystemem Microsoft Fabric, co oznacza, że może korzystać z danych przechowywanych w różnych źródłach, takich jak Azure Data Lake, OneLake czy Microsoft Dataverse. Dzięki temu użytkownicy mają dostęp do pełniejszego obrazu sytuacji w organizacji i mogą tworzyć raporty uwzględniające dane z wielu różnych systemów. 8. Współpraca zespołowa i interaktywne sesje analityczne Copilot wspiera pracę zespołową, umożliwiając wspólne edytowanie raportów i dzielenie się analizami w czasie rzeczywistym. Użytkownicy mogą zadawać pytania w ramach interaktywnej sesji analitycznej i dynamicznie dostosowywać raporty do potrzeb zespołu. Dzięki temu praca nad raportami staje się bardziej efektywna, a podejmowanie decyzji szybsze. 9. Personalizacja wyników i preferencji użytkownika Copilot uczy się na podstawie interakcji użytkownika, co oznacza, że z czasem staje się coraz bardziej precyzyjny w dostarczaniu sugestii i analiz. Użytkownicy mogą dostosowywać sposób generowania raportów, określając preferencje dotyczące formatowania, poziomu szczegółowości analiz czy sposobu prezentacji danych. 10. Obsługa zaawansowanych zapytań i filtrowanie danych Copilot umożliwia zadawanie bardziej skomplikowanych pytań, uwzględniając zaawansowane warunki filtrowania. Na przykład, użytkownik może zapytać: „Pokaż mi sprzedaż tylko dla klientów z sektora technologicznego w USA, którzy złożyli zamówienie w ciągu ostatnich 6 miesięcy i których wartość zamówienia przekroczyła 10 000 USD.” Copilot natychmiast wygeneruje raport zawierający tylko istotne dane. Dzięki tym funkcjom Copilot w Power BI stanowi nieocenione narzędzie dla firm, które chcą maksymalnie wykorzystać swoje dane i podejmować trafne decyzje w oparciu o rzetelne analizy. Jego wszechstronność sprawia, że jest przydatny zarówno dla analityków danych, jak i dla menedżerów biznesowych, którzy potrzebują szybkiego dostępu do kluczowych informacji. Microsoft Copilot w Power BI oferuje szeroki zakres funkcjonalności, które ułatwiają pracę z danymi: Tworzenie raportów – użytkownik może wpisywać zapytania w języku naturalnym, a Copilot generuje wizualizacje i rekomendacje. Automatyczne generowanie narracji – Copilot analizuje dane i prezentuje kluczowe wnioski w formie opisowej. Identyfikacja trendów i anomalii – AI skanuje dane i wykrywa nietypowe wzorce. Sugestie dotyczące wizualizacji – podpowiada najlepsze sposoby przedstawienia danych. Interaktywne zapytania do zbiorów danych – użytkownicy mogą zadawać pytania bez konieczności pisania kodu DAX. Jakie są ograniczenia Copilota w wersji podstawowej? Obecnie Copilot w Power BI w wersji zapoznawczej (preview) ma kilka ograniczeń: Obsługuje tylko język angielski. Może generować raporty tylko na podstawie określonych typów danych. Wymaga aktywacji przez administratora. Jest dostępny tylko w wybranych regionach. Nie obsługuje wszystkich skomplikowanych modeli danych. Przykłady promptów dla Copilota w Power BI Oto przykłady zapytań, które użytkownicy mogą zadać Copilotowi: „Stwórz raport sprzedaży za ostatnie trzy miesiące z podziałem na regiony.” „Pokaż mi wykres trendów przychodów w tym roku.” „Jakie były największe zmiany w wynikach finansowych w ostatnim kwartale?” „Znajdź anomalie w danych sprzedażowych z ostatniego miesiąca.” Ile kosztuje Copilot w Power BI? Copilot w Power BI jest częścią licencji Power BI Premium oraz Power BI Pro. Obecnie jest dostępny w wersji zapoznawczej (preview), a pełne szczegóły dotyczące ceny mogą się zmieniać wraz z rozwojem funkcjonalności. W przyszłości Microsoft może wprowadzić dodatkowe opcje licencjonowania dla bardziej zaawansowanych użytkowników. Przykłady zastosowań AI i Copilota w biznesie Power BI i Copilot w marketingu Copilot w Power BI umożliwia firmom marketingowym analizowanie skuteczności kampanii reklamowych w czasie rzeczywistym. Dzięki temu można identyfikować, które kanały przynoszą najlepsze wyniki, jakie segmenty klientów generują najwyższą konwersję oraz w których obszarach budżet marketingowy jest wykorzystywany najmniej efektywnie. Na przykład, firma e-commerce może wykorzystać Copilota do śledzenia wyników reklam na różnych platformach, automatycznie generując zestawienia porównawcze, które ułatwią optymalizację budżetu. Power BI i Copilot w Finansach Działy finansowe mogą korzystać z Copilota do tworzenia prognoz budżetowych i analizowania przepływów pieniężnych. Narzędzie to jest w stanie automatycznie wykrywać anomalie w danych finansowych, takie jak nieoczekiwane wzrosty wydatków czy nieregularne wpływy gotówki. W sektorze bankowym Copilot może wspomagać analizę wskaźników kredytowych oraz generować raporty dotyczące stabilności finansowej klientów, co przyspiesza proces podejmowania decyzji kredytowych. Power BI i Copilot w Sprzedaży Zespoły sprzedażowe mogą wykorzystywać Copilota do monitorowania wyników handlowych i optymalizacji strategii sprzedaży. System pozwala na szybkie wygenerowanie raportów dotyczących najlepszych i najsłabiej sprzedających się produktów, trendów zakupowych klientów oraz sezonowości sprzedaży. Dzięki temu menedżerowie sprzedaży mogą podejmować bardziej świadome decyzje dotyczące polityki cenowej i planowania zapasów magazynowych. Rozwiązania Power BI od TTMS W Transition Technologies MS (TTMS) specjalizujemy się w dostarczaniu kompleksowych rozwiązań analitycznych opartych na Power BI. Nasza oferta obejmuje projektowanie, wdrożenie oraz optymalizację raportów i dashboardów dopasowanych do indywidualnych potrzeb Twojej organizacji. Dzięki współpracy z naszymi ekspertami możesz w pełni wykorzystać potencjał AI oraz narzędzi takich jak Microsoft Copilot, aby zwiększyć efektywność procesów biznesowych oraz podejmować szybkie i trafne decyzje. Więcej informacji znajdziesz na stronie https://ttms.com/power-bi/ Czy Copilot w Power BI może być używany do analizy danych w czasie rzeczywistym? Tak, Copilot może przetwarzać i analizować dane w czasie niemal rzeczywistym, pod warunkiem, że zbiór danych jest podłączony do źródła danych na żywo. Jednak czasy odpowiedzi mogą zależeć od złożoności zapytań i częstotliwości odświeżania źródła danych. Czy Copilot w usłudze Power BI jest dostępny na urządzeniach mobilnych? Funkcjonalności Copilot są przeznaczone głównie dla wersji desktopowych i internetowych Power BI. Podczas gdy możesz przeglądać i wchodzić w interakcje z raportami na urządzeniach mobilnych, pełne możliwości Copilot mogą nie być jeszcze w pełni obsługiwane. Czy Copilot może automatycznie generować formuły DAX? Tak, Copilot może pomóc w generowaniu formuł DAX opartych na zapytaniach języka naturalnego. Pomaga użytkownikom tworzyć złożone obliczenia bez głębokiej wiedzy o DAX, zwiększając wydajność w tworzeniu raportów. W jaki sposób Copilot zapewnia bezpieczeństwo danych podczas przetwarzania raportów? Copilot przestrzega standardów bezpieczeństwa przedsiębiorstwa Microsoft, zapewniając, że wszystkie przetworzone dane pozostają w ramach struktury bezpieczeństwa organizacji. Nie przechowuje ani nie udostępnia poufnych danych poza środowiskiem Power BI. Czy Copilot można dostosować do konkretnych potrzeb biznesowych? Chociaż Copilot działa na ogólnych zasadach AI, z czasem dostosowuje się do interakcji użytkownika, ulepszając rekomendacje. Przyszłe aktualizacje mogą obejmować więcej opcji dostosowywania, aby dostosować się do konkretnych procesów biznesowych i standardów raportowania. Czym jest Microsoft Fabric? Microsoft Fabric to kompleksowa platforma analityczna w chmurze, zaprojektowana do integracji, przetwarzania i analizy danych w jednym środowisku. Łączy różne usługi Microsoftu związane z danymi, takie jak Azure Data Factory, Power BI, Synapse Analytics i Data Lake, zapewniając firmom elastyczne i skalowalne rozwiązania do zarządzania danymi. Kluczowe funkcje Microsoft Fabric: Lakehouse Architecture – umożliwia przechowywanie i analizowanie dużych zbiorów danych w Data Lake bez konieczności ich przenoszenia. Integracja z Power BI – ułatwia tworzenie interaktywnych raportów i analiz w oparciu o dane przechowywane w Fabric. Wbudowane mechanizmy AI – wspiera analizy predykcyjne, automatyzację przetwarzania danych i detekcję anomalii. OneLake – centralne repozytorium danych, które eliminuje konieczność duplikacji i zapewnia ujednolicony dostęp do danych. Wsparcie dla ETL i ELT – umożliwia efektywne przetwarzanie i transformację danych na potrzeby zaawansowanej analityki. Bezpieczeństwo i zgodność – zaawansowane mechanizmy ochrony danych zgodne ze standardami korporacyjnymi i regulacjami prawnymi. Dzięki Microsoft Fabric firmy mogą zbierać, przetwarzać, analizować i wizualizować dane w jednym ekosystemie, co ułatwia podejmowanie decyzji opartych na danych i przyspiesza transformację cyfrową.
Czytaj
Jak działa elastyczny model Time & Material w projektach IT?
Time & Material (T&M) to model współpracy, w którym rozliczenie opiera się na faktycznie przepracowanym czasie specjalistów i zużytych zasobach. W przeciwieństwie do sztywnej umowy Fixed Price z góry określającej zakres i koszt, T&M zapewnia elastyczność – zakres prac może ewoluować wraz z potrzebami projektu, a klient płaci za realnie wykonane zadania. Taki model zyskuje na popularności wśród firm stawiających na transformację cyfrową, które potrzebują szybkiego dostępu do kompetencji i możliwości bieżącego dostosowania się do zmian. Poniżej wyjaśniamy, dlaczego liderzy transformacji cyfrowej wybierają model T&M, w jakich sytuacjach sprawdza się on najlepiej, oraz przedstawiamy przykłady z praktyki (m.in. case study współpracy TTMS z ADA). Na koniec zapraszamy do kontaktu, by omówić, jak T&M może wesprzeć również Twój projekt. 1. Czym jest model Time & Material w IT? Model Time & Material polega na tym, że klient płaci za godziny pracy i materiały wykorzystane przy projekcie IT. Nie ma sztywno ustalonego końcowego kosztu ani dokładnie zamrożonego zakresu – projekt jest realizowany iteracyjnie, a szczegóły mogą być doprecyzowywane w trakcie prac. Taka formuła jest w pełni spójna z metodykami Agile i podejściem iteracyjnym do wytwarzania oprogramowania. Zespół projektowy rejestruje czas pracy, regularnie raportuje postępy, a rozliczenia odbywają się np. w cyklu miesięcznym lub za etapy. Klient zyskuje pełną transparentność – dokładnie widzi, za co płaci, i może na bieżąco korygować kierunek prac. W praktyce umowa T&M ustala stawki (np. godzinowe czy dzienne) dla poszczególnych ról w projekcie (programista, tester, analityk itp.) oraz ogólne zasady współpracy, ale pozostawia przestrzeń na zmiany zakresu. Jeśli w trakcie projektu pojawią się nowe wymagania lub konieczne modyfikacje, nie ma potrzeby renegocjowania całej umowy – zespół po prostu kontynuuje prace w rozszerzonym zakresie, a klient płaci za dodatkowy czas według ustalonych stawek. To podejście znacząco skraca czas startu projektu (nie trzeba na początku tworzyć 100% dokładnej specyfikacji) i redukuje ryzyko niedoszacowania lub pominięcia istotnych elementów. W modelu T&M zarówno dostawca, jak i klient, współpracują jak partnerzy dzielący odpowiedzialność za sukces projektu. 2. Elastyczność przede wszystkim – dlaczego liderzy stawiają na T&M? Dzisiejsze otoczenie biznesowe cechuje się ogromną dynamiką. Firmy będące liderami transformacji cyfrowej doskonale wiedzą, że w ambitnych projektach IT zmiany to norma – pojawiają się nowe pomysły, zmieniają się oczekiwania użytkowników, a technologia ciągle ewoluuje. Klasyczne modele rozliczeń (np. stała cena za projekt) często okazują się zbyt mało elastyczne w takich warunkach. Dlatego właśnie przodujące organizacje coraz częściej wybierają Time & Material, aby zapewnić sobie możliwość szybkiego reagowania na zmiany i utrzymania tempa innowacji. Model T&M oferuje szereg korzyści istotnych z perspektywy dużych przedsiębiorstw i programów cyfrowych transformacji: Szybkie rozpoczęcie projektu i dostarczanie rezultatów etapami: Nie trzeba czekać na idealnie dopracowany zakres – prace mogą ruszyć szybko, a rozwiązania dostarczane są w krótkich iteracjach. Pozwala to osiągać pierwsze efekty biznesowe wcześniej i na bieżąco je weryfikować. Elastyczność wprowadzania zmian: Gdy pojawią się nowe wyzwania, feedback od rynku lub innowacyjne pomysły, zespół może bez zwłoki dostosować zakres prac. Nie ma potrzeby pisania aneksów do umowy przy każdej zmianie – plan działania ewoluuje w ramach ustalonej współpracy. Transparentność kosztów: Na bieżąco wiadomo, ile czasu zostało przepracowane i na co przeznaczono budżet. Klient otrzymuje regularne raporty z godzinami i zadaniami, dokładnie wie, za co płaci i może kontrolować budżet na każdym etapie. Dzięki temu nie ma ukrytych kosztów – wszystko jest jawne i rozliczane według ustalonych stawek. Pełna kontrola i zaangażowanie po stronie klienta: Klient jest aktywnym uczestnikiem projektu – może priorytetyzować zadania, decydować o kolejności realizacji funkcjonalności, a także szybko podejmować decyzje, gdy konieczna jest zmiana kierunku. Daje to poczucie kontroli nad projektem i pewność, że powstający produkt spełni rzeczywiste potrzeby biznesowe. Dostęp do potrzebnych kompetencji dokładnie wtedy, gdy są potrzebne: W modelu T&M można elastycznie skalować zespół – zwiększać jego liczebność lub włączać dodatkowych specjalistów, gdy projekt wchodzi w nową fazę. Liderzy cyfrowi często potrzebują unikalnych kompetencji (np. eksperta od AI, administratora Salesforce, itp.) na określony czas. T&M pozwala “wypożyczyć” eksperta na wymagany okres bez długotrwałych procesów rekrutacyjnych. Lepsza jakość poprzez ciągłe usprawnienia: Ponieważ projekt jest prowadzony iteracyjnie, jakość produktu końcowego może być wyższa – ciągłe testowanie, feedback i usprawnienia na bieżąco podnoszą wartość rozwiązania. Dostawca usług IT (taki jak TTMS) i klient działają wspólnie, żeby osiągnąć jak najlepszy efekt, zamiast kurczowo trzymać się przestarzałych założeń. Ryzyko niepowodzenia jest mniejsze, bo problemy wychwytywane są wcześnie i można je od razu korygować. Warto zauważyć, że model T&M zdejmuje też konieczność płacenia za “nadmiarowe” założenia. W modelu Fixed Price dostawcy często wliczają rezerwę na ryzyko – klient płaci więc na zapas, nawet za ewentualne nieprzewidziane trudności. W T&M tego nie ma – płacisz za to, co faktycznie zrobiono. Jeśli pewne prace okażą się zbędne lub uproszczone dzięki np. nowym technologiom, budżet na nie może zostać przesunięty na inne priorytety zamiast przepadać. 3. Kiedy model T&M sprawdza się najlepiej? Model Time & Material nie jest panaceum na każdy projekt – są sytuacje, gdzie sprawdzi się idealnie, a są takie, gdzie lepszy będzie model stałej ceny. Poniżej przedstawiamy typowe scenariusze, w których T&M działa najlepiej: Długoterminowe, złożone projekty – jeśli przedsięwzięcie jest rozciągnięte w czasie i składa się z wielu etapów (np. rozwój dużego systemu korporacyjnego, platformy e-commerce czy wdrożenie rozwiązania dla wielu oddziałów firmy), z góry wiadomo, że trudno przewidzieć wszystkie wymagania na starcie. T&M pozwala sukcesywnie dostosowywać zakres prac do aktualnej sytuacji, co jest kluczowe przy dużej skali projektu. Niejasno zdefiniowane wymagania na początku – gdy klient ma ogólną wizję i cele biznesowe, ale nie pełną listę wymagań funkcjonalnych. Często zdarza się to przy innowacyjnych inicjatywach, gdzie dopiero w trakcie prac krystalizuje się ostateczny kształt produktu. Model T&M umożliwia zaczęcie od MVP, a następnie iteracyjne rozwijanie systemu zgodnie z tym, czego uczymy się po drodze. Dynamiczne środowisko biznesowe lub technologiczne – w branżach takich jak fintech, e-commerce, telekomunikacja czy marketing cyfrowy zmiany zachodzą błyskawicznie. Jeśli działasz na rynku, gdzie potrzeby użytkowników szybko ewoluują, regulacje się zmieniają albo pojawia się presja konkurencji, to sztywno określony kontrakt może hamować Twoją reakcję. T&M daje swobodę wprowadzania korekt na bieżąco, dzięki czemu projekt nadąża za rynkiem. Potrzeba kontroli budżetu w trakcie projektu – paradoksalnie, choć T&M nie ma z góry ustalonej ostatecznej kwoty, daje dużym firmom narzędzia do ścisłej kontroli wydatków. Gdy chcesz monitorować ROI w trakcie przedsięwzięcia, decydować o dofinansowaniu kolejnych etapów na podstawie rezultatów poprzednich – model T&M to umożliwia. Masz wgląd w postęp i koszty i możesz w każdym momencie podjąć decyzję o skalowaniu, przyspieszeniu lub wstrzymaniu prac, minimalizując ryzyko strat. Outsourcing i projekty wymagające specjalistycznego know-how – jeżeli zamierzasz skorzystać z outsourcingu IT lub team augmentation (rozszerzenia własnego zespołu o zewnętrznych specjalistów), T&M jest naturalnym wyborem. Pozwala wynająć ekspertów na tyle godzin i miesięcy, ile faktycznie potrzeba, zamiast próbować z góry “wykuć w kamieniu” cały kontrakt. Dla klienta oznacza to dostęp do wiedzy i umiejętności dostawcy na bardzo elastycznych zasadach, co jest nieocenione np. przy utrzymaniu i rozwoju systemów w fazie po wdrożeniu. Oczywiście, model T&M wymaga zaufania i dojrzałego podejścia po obu stronach – klient musi być gotów na bieżącą współpracę i nadzór nad projektem, a dostawca zapewnić pełną transparentność i efektywność. W przypadku doświadczonych partnerów, takich jak TTMS, wprowadza się mechanizmy kontrolne (raportowanie godzin, budżetów cząstkowych, kamienie milowe), które zabezpieczają projekt przed niekontrolowanym rozrostem kosztów. Dzięki temu ryzyka T&M (np. możliwość przekroczenia wstępnych założeń budżetowych) są minimalizowane, a klient zyskuje to, co najważniejsze – produkty wysokiej jakości, dostarczone na czas, zgodnie z realnymi potrzebami. 4. Przykład: TTMS i ADA – partnerstwo w modelu T&M Realnym przykładem elastyczności modelu T&M jest najnowsza współpraca TTMS w regionie Azji. W maju 2025 roku malezyjski oddział TTMS (spółka TTMS Software Sdn Bhd z Kuala Lumpur) rozpoczął partnerstwo z firmą ADA, wiodącym dostawcą usług transformacji cyfrowej w Azji Południowo-Wschodniej. ADA specjalizuje się m.in. w analizie danych, sztucznej inteligencji i marketingu cyfrowym, obsługuje ponad 1500 klientów na 12 rynkach azjatyckich i jest wspierana przez inwestorów takich jak SoftBank czy Axiata Group. Współpraca TTMS–ADA od początku oparta jest na modelu Time & Material – TTMS deleguje do ADA doświadczonego administratora Salesforce na początkowy okres trzech miesięcy, rozliczając się za przepracowany czas. Taka forma umożliwia ADA korzystanie z ekspertyzy TTMS dokładnie wtedy, gdy jest to potrzebne, bez zbędnych przestojów, a jednocześnie stanowi fundament pod ewentualne poszerzenie zakresu prac w przyszłości. 5. Inne przypadki zastosowania modelu T&M w TTMS W TTMS od lat realizujemy projekty w modelu Time & Material lub podobnych elastycznych modelach. Większość naszych studiów przypadków to historie długoterminowej współpracy, iteracyjnego ulepszania systemów i podejścia partnerskiego – to właśnie umożliwia T&M. Na przykład: W sektorze energetycznym stworzyliśmy skalowalną i elastyczną aplikację integrującą wiele systemów – tak złożone przedsięwzięcie było możliwe do zrealizowania właśnie dzięki stopniowemu rozszerzaniu zakresu i ścisłej kooperacji z klientem. W branży farmaceutycznej wspieraliśmy międzynarodową firmę w budowie systemu CRM – tu również zakres rozwijał się w trakcie prac, a nasz zespół działał ramię w ramię z klientem, dostosowując funkcjonalności do wymogów rynku zdrowia. Nasze doświadczenia pokazują, że model T&M sprawdza się w różnych sektorach – od przemysłu, przez finansowy, po high-tech. Wielu naszych klientów, takich jak m.in. Schneider Electric (światowy lider automatyki przemysłowej i zarządzania energią), ceni sobie długoterminową współpracę z TTMS w formule outsourcingu specjalistów. Pozwala im to szybko zwiększać zasoby przy nowych inicjatywach i zachować ciągłość usług, przy równoczesnym utrzymaniu najwyższej jakości i terminowości. Innymi słowy, mogą polegać na nas jako zaufanym partnerze technologicznym, który zawsze dostarczy właściwych ludzi i kompetencji we właściwym czasie. 6. T&M w Azji – rosnący trend Warto dodać, że także na rynku azjatyckim obserwujemy rosnące zainteresowanie elastycznymi kontraktami. Przedsiębiorstwa z tego regionu, znane z dynamicznego rozwoju, często wskazują model T&M jako klucz do skutecznego prowadzenia projektów transformacyjnych. Na przykład jeden z wiodących operatorów telekomunikacyjnych w Azji Południowo-Wschodniej zdecydował się na kontrakt w modelu T&M przy wdrażaniu nowej platformy cyfrowej – dzięki temu mógł na bieżąco dostosowywać zakres i harmonogram prac do zmieniających się wymagań rynku, unikając opóźnień, które pojawiłyby się przy sztywnym podejściu. Również w sektorze e-commerce zdarzają się projekty, gdzie początkowe założenia ulegają znaczącym modyfikacjom w trakcie realizacji. W jednym z takich przypadków zastosowanie modelu T&M i bliska współpraca zespołu deweloperskiego z klientem zaowocowały stworzeniem platformy perfekcyjnie dopasowanej do ewoluujących potrzeb biznesowych – klient docenił transparentność i możliwość kształtowania produktu w toku prac. To wszystko potwierdza, że w nowoczesnych projektach IT elastyczność = skuteczność. 7. Postaw na dopasowany model współpracy Time & Material to sprawdzony sposób realizacji projektów IT tam, gdzie liczy się szybkość działania, elastyczność i dostęp do specjalistycznych kompetencji. Liderzy decydują się na ten model, ponieważ pozwala im skupić się na celach biznesowych zamiast na ciągłym renegocjowaniu warunków współpracy. Odpowiednio zastosowany model T&M zapewnia: Swobodę działania Przejrzystość kosztów Jakość i rezultaty Jeśli Twoja firma planuje wdrożenie nowego systemu lub rozwój istniejącego rozwiązania i potrzebuje elastycznego, doświadczonego partnera IT, model T&M może być właściwym wyborem. TTMS od lat wspiera klientów właśnie w tym modelu – dostarczając najwyższej klasy specjalistów i zespoły oraz budując długofalowe relacje oparte na zaufaniu i wspólnych celach. Porozmawiajmy – dopasujemy model współpracy do Twojego projektu. Skontaktuj się z nami. Czym różni się model Time & Material od staff augmentation? Choć oba podejścia zapewniają elastyczność, Time & Material odnosi się do rozliczania pracy na podstawie przepracowanego czasu i wykorzystanych zasobów, często w kontekście całego projektu. Staff augmentation to forma uzupełnienia zespołu klienta o zewnętrznych specjalistów. T&M obejmuje często również dostarczanie zespołu, harmonogramów i wspólnych celów projektowych. Czy model T&M jest droższy niż Fixed Price? Niekoniecznie. Choć nie zakłada stałej ceny z góry, często pozwala uniknąć nadpłat dzięki rozliczaniu tylko realnie wykonanej pracy. W modelu Fixed Price dostawcy często uwzględniają „bufor ryzyka”, przez co klient płaci więcej na zapas. Jak kontrolować zakres i budżet w projekcie Time & Material? Kluczowe są jasne zasady zarządzania projektem – raportowanie czasu, cykliczne przeglądy sprintów, dokumentacja i bieżąca komunikacja. Klient aktywnie uczestniczy w planowaniu, nadaje priorytety i monitoruje postęp, co pozwala na realną kontrolę budżetu. Czy model T&M nadaje się do branż regulowanych, np. farmacji czy finansów? Tak – pod warunkiem zastosowania odpowiednich standardów jakości, dokumentacji i walidacji. T&M bardzo dobrze sprawdza się tam, gdzie wymagania zmieniają się w toku realizacji, a jednocześnie trzeba spełnić konkretne normy branżowe. Czy można zacząć w modelu Time & Material, a później przejść na Fixed Price? Jak najbardziej. Wiele firm zaczyna współpracę w modelu T&M – szczególnie na etapie analizy lub budowy MVP – a po doprecyzowaniu zakresu przechodzi do modelu stałej ceny lub hybrydowego.
Czytaj
Wyzwania i bariery wejścia firm IT do sektora obronnego – przykład TTMS
Sektor obronny staje się coraz ważniejszym odbiorcą nowoczesnych rozwiązań IT, a rosnące wydatki na obronność otwierają nowe możliwości biznesowe dla branży technologicznej. Według danych Międzynarodowego Instytutu Studiów Strategicznych, wydatki na obronność w Europie wzrosły w 2024 roku o 11,7% (do poziomu 457 mld USD). Mimo atrakcyjności tego rynku, wejście firmy informatycznej w sektor zbrojeniowy napotyka na wyjątkowo wysokie bariery formalne, technologiczne i organizacyjne. Przykładem przedsiębiorstwa, które skutecznie pokonuje te przeszkody, jest Transition Technologies Managed Services (TTMS) – polski software house, który w ostatnich latach dynamicznie rozwija działalność w segmencie obronnym. TTMS w krótkim czasie podwoiło portfel zamówień w sektorze obronnym, konsekwentnie poszerzając ofertę dla wojska i instytucji rządowych. Sebastian Sokołowski, CEO TTMS Jak przyznaje prezes TTMS Sebastian Sokołowski w rozmowie z ISBtech.pl: „W ostatnim czasie szczególnie mocno skupiamy się na rozwoju działalności dla sektora obronnego, dzięki czemu podwoiliśmy portfel zleceń w tym obszarze. Rosnące zapotrzebowanie stwarza wiele możliwości, ale bycie preferowanym partnerem na tym rynku jest dużym wyzwaniem dla wielu firm IT ze względu na wysoką barierę wejścia i wymagane, niszowe kompetencje”. Poniżej omawiamy główne wyzwania wejścia do branży obronnej oraz sposoby, w jakie TTMS się do nich przygotowuje i buduje pozycję zaufanego dostawcy. Bariery formalne i regulacyjne Jedną z największych przeszkód dla firm IT chcących realizować projekty wojskowe są wymagania formalne. Dostęp do postępowań w sektorze obronnym często uwarunkowany jest posiadaniem odpowiednich koncesji, certyfikatów i zezwoleń. W Polsce działalność polegająca na wytwarzaniu lub obrocie produktami o przeznaczeniu wojskowym (w tym technologiami i oprogramowaniem dla wojska) wymaga koncesji Ministerstwa Spraw Wewnętrznych i Administracji. TTMS posiada taką koncesję – w 2024 roku spółka uzyskała odnowienie zezwolenia na przetwarzanie środków o podwójnym zastosowaniu (cywilnym i wojskowym) na maksymalny okres 50 lat. Dzięki temu firma może legalnie ubiegać się o wyspecjalizowane zlecenia w obszarze nowoczesnych technologii obronnych. Kolejnym aspektem formalnym jest dostęp do informacji niejawnych. Realizacja projektów dla wojska zazwyczaj wiąże się z koniecznością przetwarzania danych objętych klauzulami tajności. Wymaga to uzyskania przez firmę i jej pracowników odpowiednich poświadczeń bezpieczeństwa (tzw. świadectw bezpieczeństwa przemysłowego oraz osobowych). TTMS i jego konsultanci posiadają poświadczenia bezpieczeństwa na poziomie NATO/ESA/EU Secret, co oznacza spełnienie rygorystycznych wymogów dotyczących ochrony informacji poufnych. Tego typu certyfikacje są warunkiem koniecznym, by móc brać udział w projektach wojskowych zarówno na szczeblu krajowym, jak i międzynarodowym. Niewiele firm IT dysponuje takimi uprawnieniami – TTMS podkreśla, że jest jedną z nielicznych polskich spółek informatycznych mających tak szerokie kompetencje w tworzeniu systemów dla wojska, odpowiednie koncesje oraz specjalistów dopuszczonych do pracy przy projektach obronnych. Formalne przygotowanie w postaci zezwoleń i certyfikatów daje firmie przepustkę do udziału w przetargach zastrzeżonych dla podmiotów spełniających wysokie kryteria bezpieczeństwa. Wymagania technologiczne i normy bezpieczeństwa Bariery technologiczne w sektorze obronnym wynikają z wysokich wymagań stawianych systemom używanym przez wojsko. Rozwiązania IT dla armii muszą cechować się niezawodnością, skalowalnością oraz odpornością na ekstremalne warunki i cyberzagrożenia. Standardy bezpieczeństwa i jakości są tu wyśrubowane – często przewyższają te znane z projektów komercyjnych. Systemy dowodzenia, łączności i rozpoznania (klasy C2/C4ISR) muszą działać nieprzerwanie nawet w sytuacjach kryzysowych, zapewniając ciągłość operacji bojowych. Oznacza to konieczność spełnienia norm odporności systemów, np. na awarie sprzętu, utratę łączności czy ataki hakerskie. Dostawcy IT muszą wdrażać rygorystyczne protokoły cyberbezpieczeństwa, szyfrowania komunikacji oraz redundancji infrastruktury. Nieprzestrzeganie norm bezpieczeństwa, poufności i odporności eliminuje wykonawcę z rynku obronnego na wstępie. Firmy wchodzące do tego sektora muszą więc zainwestować w niszowe kompetencje techniczne i specjalistyczną wiedzę domenową. Przykładowo, tworzenie oprogramowania dla wojskowości wymaga znajomości standardów NATO (np. formatów danych, protokołów zgodnych ze STANAG – porozumieniami standaryzacyjnymi NATO) oraz procedur bezpieczeństwa (np. AQAP – Allied Quality Assurance Publications, norm jakości dla dostawców NATO). Niezbędna jest także umiejętność integracji systemów informatycznych z sprzętem wojskowym (sensorami, efektorami, platformami bojowymi). TTMS wypracował te kompetencje poprzez wieloletnie doświadczenia swoich ekspertów zdobyte przy zaawansowanych projektach obronnych. Specjaliści TTMS doskonale rozumieją funkcjonowanie systemów dowodzenia i wsparcia bojowego na poziomie taktycznym, operacyjnym i strategicznym, co pozwala firmie realizować zarówno projekty czysto programistyczne, jak i te wymagające integracji oprogramowania z urządzeniami na polu walki. Zgodność z normami bezpieczeństwa jest dla wykonawców IT absolutnym priorytetem. W praktyce oznacza to wdrażanie w projektach wojskowych surowych polityk bezpieczeństwa (zgodnych np. z ISO 27001 czy krajowymi przepisami o ochronie informacji niejawnych) oraz poddawanie systemów dodatkowym testom odporności. TTMS, działając w sektorze kosmicznym i zbrojeniowym, kładzie duży nacisk na zapewnienie jakości i bezpieczeństwa rozwijanych rozwiązań. Firma świadczy usługi Product Assurance i Quality Assurance według wymogów Europejskiej Agencji Kosmicznej – dbałość o każdy szczegół, która zwiększa prawdopodobieństwo powodzenia misji. Takie same rygorystyczne podejście jest stosowane w projektach obronnych, gdzie nie ma miejsca na błędy oprogramowania. Dodatkowo TTMS na bieżąco śledzi zmiany technologiczne na świecie i testuje nowe rozwiązania (np. w ramach NATO ACT Innovation Hub) zanim zaimplementuje je u klientów. Pozwala to oferować wojsku nowatorskie technologie (sztuczna inteligencja, big data, rozwiązania geoprzestrzenne) już sprawdzone pod kątem bezpieczeństwa i zgodności z normami. Specyfika przetargów i cyklu zakupowego Nawet dysponując wymaganymi certyfikatami i technologiami, firmy IT stają przed wyzwaniem organizacyjnym, jakim jest długi i złożony cykl zakupowy w sektorze rządowym i militarnym. Procedury przetargowe w obszarze publicznym są sformalizowane i często czasochłonne – od ogłoszenia zapotrzebowania, przez dialog techniczny, po wieloetapową ocenę ofert i wybór dostawcy może minąć wiele miesięcy, a nawet lat. W przypadku dużych programów zbrojeniowych proces ten bywa dodatkowo obciążony wymogami offsetowymi, uzgodnieniami międzyresortowymi czy zależnością od budżetu państwa. Dla firmy IT oznacza to konieczność długofalowego planowania sprzedaży i cierpliwego angażowania zasobów w przygotowanie ofert, które nie od razu przełożą się na przychód. Procedury przetargowe w segmencie obronnym często wymagają spełnienia szeregu kryteriów formalnych, co faworyzuje podmioty doświadczone. Nowi gracze muszą wykazać się referencjami z podobnych realizacji, stabilną sytuacją finansową oraz zdolnością do zabezpieczenia ciągłości dostaw (np. gwarancją serwisową przez wiele lat). Często wymagane jest też posiadanie zespołu o określonych certyfikacjach lub gotowość do prowadzenia projektu w określonym czasie i miejscu. Dla wielu mniejszych firm IT barierą bywa już samo przygotowanie kompletnej oferty zgodnej z formalnymi wymogami przetargu wojskowego. W praktyce skutecznym sposobem na wejście na ten rynek jest nawiązywanie partnerstw i udział w konsorcjach. Duże kontrakty obronne rzadko są realizowane przez pojedynczego wykonawcę – częściej przez konsorcjum łączące kompetencje wielu podmiotów (np. integratora systemów, dostawcy sprzętu i oprogramowania, firmy szkoleniowej). TTMS od początku swojej aktywności w segmencie zbrojeniowym stosuje taką strategię, łącząc siły z partnerami przy składaniu ofert. Spółka brała udział (samodzielnie lub w konsorcjach) w wielu postępowaniach przetargowych dla sektora obronnego, znajdujących się na różnych etapach rozstrzygnięć. Dzięki współpracy z siostrzanymi spółkami z Grupy Transition Technologies oraz wyspecjalizowanymi partnerami (np. BREVCO Services), TTMS może wspólnie oferować kompleksowe, złożone systemy skrojone pod wymagania wojska. Taka kooperacja zwiększa wiarygodność oferty w oczach zamawiającego i ułatwia spełnienie wygórowanych kryteriów (np. dostarczenie pełnego pakietu usług od analizy, przez implementację, po wieloletnie utrzymanie systemu). Charakterystyczną cechą rynku obronnego jest także to, że projekty mają bardzo długi cykl życia. Po wygraniu kontraktu wykonawca często świadczy usługi serwisowe i rozwojowe przez wiele lat. Sebastian Sokołowski zauważa, że kontrakty wojskowe są z definicji długoterminowe – specjaliści angażowani są na lata, a wdrożeniu nowej technologii towarzyszy jej utrzymanie w okresie eksploatacji. TTMS przekonało się o tym, realizując kolejne wdrożenia: wiele systemów dostarczonych we wcześniejszych latach firma nadal rozwija i utrzymuje na rzecz zamawiających. Z jednej strony wydłuża to czas pełnej realizacji przychodów z projektu, z drugiej zaś buduje trwałą relację z klientem i stanowi barierę dla konkurencji (skoro TTMS opiekuje się danym systemem, to logicznym wyborem jest powierzenie mu kolejnych zadań z nim związanych). Przygotowanie TTMS do wymagań sektora obronnego Transition Technologies MS, chcąc sprostać powyższym wyzwaniom, podjęło szereg działań przygotowawczych, aby uwiarygodnić się w roli dostawcy dla wojska. Po pierwsze, spółka strategicznie wybrała segment obronny i kosmiczny jako obszary rozwoju – już w 2017 roku TTMS zaczęło rozwijać biznes w tych sektorach, świadomie inwestując w wymagane kompetencje. Firma pozyskała formalne uprawnienia (wspomnianą koncesję MSWiA oraz certyfikaty bezpieczeństwa), co otworzyło jej drogę do uczestnictwa w przetargach wojskowych. Równolegle zbudowano wewnętrzne struktury zdolne obsługiwać specyficzne projekty – wyodrębniono dedykowany pion Defence & Space skupiający konsultantów z doświadczeniem w branży obronnej. TTMS zatrudniło ekspertów posiadających osobiste poświadczenia bezpieczeństwa oraz znajomość realiów pracy dla instytucji rządowych i NATO. Firma opracowała również wewnętrzne procedury zapewniające zgodność z normami ochrony informacji (m.in. bezpieczne środowiska IT do projektów niejawnych, polityki dostępu oparte na zasadzie wiedzy koniecznej itp.). Zarząd TTMS Kolejnym elementem przygotowania było rozwijanie kompetencji technologicznych dopasowanych do potrzeb wojska. TTMS, korzystając z ponad 30-letniego doświadczenia całej Grupy Transition Technologies, przeniosło najlepsze praktyki inżynierskie na grunt projektów obronnych. Firma zdobyła know-how w obszarach kluczowych dla armii, takich jak systemy dowodzenia i kontroli, rozwiązania geoprzestrzenne, sztuczna inteligencja w analizie danych wywiadowczych czy cyberbezpieczeństwo. Przykładowo, TTMS rozwinęło kompetencje w zakresie wykrywania anomalii w cyberprzestrzeni i wsparcia dowódców w podejmowaniu decyzji obronnych – technologie te zastosowano w tworzonych przez spółkę prototypach systemów dla NATO. Istotną rolę odgrywa tu własny dział R&D oraz udział w inicjatywach typu Innovation Hub przy dowództwie NATO (ACT), co pozwala TTMS testować i doskonalić nowe rozwiązania we współpracy z wojskowymi ekspertami zanim trafią one do właściwych wdrożeń. TTMS zadbało także o spełnienie formalnych wymagań proceduralnych poprzez gromadzenie niezbędnych referencji i budowanie historii projektów. Zanim firma zdobyła pierwsze samodzielne kontrakty, brała udział jako podwykonawca lub partner większych integratorów, co pozwoliło zdobyć doświadczenie referencyjne na wymagającym poligonie zamówień publicznych. Każdy zrealizowany projekt (np. wdrożenie systemu dla polskich Wojsk Lądowych lub współpraca przy rozwiązaniu dla NATO) zwiększał wiarygodność TTMS w oczach kolejnych klientów. Obecnie portfel TTMS w branży obronnej obejmuje ponad 10 kontraktów zrealizowanych dla wojska, co stawia firmę w gronie wykonawców z udokumentowanym doświadczeniem. Co ważne, TTMS konsekwentnie rozwija ofertę – nie poprzestaje na wąskiej specjalizacji, lecz oferuje szeroki wachlarz usług dostosowanych do potrzeb instytucji obronnych (od doradztwa i analiz, przez tworzenie oprogramowania bojowego, po długoterminowe wsparcie i utrzymanie systemów). Kompetencje i doświadczenia TTMS w projektach obronnych Dotychczasowe dokonania Transition Technologies MS pokazują, jak firma IT może skutecznie zaistnieć w sektorze obronnym. TTMS może pochwalić się realizacjami dla prestiżowych klientów międzynarodowych. Na szczeblu NATO spółka uczestniczy w projektach na rzecz NATO Allied Command Transformation (ACT) oraz agend takich jak NATO Standardization Office (NSO). Przykładem jest kontrakt o wartości 0,9 mln euro na stworzenie nowego systemu terminologicznego dla NSO – platformy ułatwiającej tworzenie, zarządzanie i dystrybucję ujednoliconej terminologii wojskowej w ramach Sojuszu. TTMS, działając w konsorcjum, odpowiada za całościową implementację tego rozwiązania, które ma zapewnić wszystkim jednostkom NATO dostęp do jednakowego słownika pojęć i skrótów. Projekt ten jest jedenastym z kolei kontraktem TTMS w segmencie obronnym od początku działalności spółki. We wcześniejszych latach zespół zdobywał doświadczenie m.in. wdrażając systemy klasy C4ISR dla polskich sił zbrojnych (w obszarze obrony przeciwlotniczej, wsparcia dowodzenia i rozpoznania) oraz realizując projekty badawczo-rozwojowe związane z autonomicznymi platformami wojskowymi. TTMS angażuje się również w projekty z zakresu cyberbezpieczeństwa i wywiadu elektronicznego. Dla struktur NATO firma opracowała np. innowacyjny system analizy informacji z przestrzeni publicznej – rozwiązanie oparte na sztucznej inteligencji, które skanuje otwarte źródła (Open Source Intelligence) w poszukiwaniu sygnałów mogących mieć znaczenie dla bezpieczeństwa, a następnie generuje raporty podsumowujące dla dowództwa. Jest to świetny przykład wykorzystania AI w komunikacji między systemami a człowiekiem dowódcą, zwiększający świadomość sytuacyjną dzięki automatycznej obróbce ogromnych ilości danych. Inny projekt, w którym TTMS brało udział, dotyczył stworzenia interfejsu komunikacyjnego między Siłami Zbrojnymi RP a systemami NATO – zapewniając kompatybilność i wymianę danych pomiędzy krajowymi a sojuszniczymi strukturami dowodzenia. Takie realizacje pokazują, że polska firma IT potrafi dostarczać rozwiązania na najwyższym światowym poziomie, wpisujące się w strategiczne programy obronne. W sektorze kosmicznym TTMS również zaznacza swoją obecność, co komplementarnie wzmacnia kompetencje firmy w dziedzinach o najwyższych wymaganiach technicznych. Spółka wspiera projekty Europejskiej Agencji Kosmicznej (ESA) oraz Agencji UE ds. Programu Kosmicznego, świadcząc usługi doradcze z zakresu zapewniania jakości oprogramowania i bezpieczeństwa produktu. Praca przy misjach kosmicznych (gdzie niezawodność systemów jest krytyczna) przekłada się na know-how cenne także dla projektów militarnych. TTMS podkreśla synergię między sektorem obronnym a kosmicznym – w obu przypadkach wymagana jest najwyższa jakość, precyzja i bezpieczeństwo rozwiązań IT. Dzięki takiemu doświadczeniu firma potrafi sprostać nawet najbardziej wyśrubowanym wymaganiom stawianym przez instytucje rządowe. Budowanie zaufania wobec instytucji z sektora obronnego Ostatecznym czynnikiem decydującym o sukcesie firmy IT na rynku obronnym jest zaufanie, jakim obdarzą ją klienci – wojsko oraz agencje rządowe. Budowa zaufania w tej branży wymaga czasu i konsekwencji. TTMS od lat pracuje na reputację solidnego i bezpiecznego partnera. Każdy kolejny ukończony projekt wzmacnia pozycję spółki, pokazując, że potrafi ona dostarczyć wymagane rozwiązania zgodnie z założeniami i dochować tajemnicy. Dzięki posiadanym certyfikatom bezpieczeństwa oraz przestrzeganiu najwyższych standardów poufności, TTMS gwarantuje klientom, że powierzone dane i zadania pozostają pod właściwą ochroną. Ważnym elementem jest też ciągłość współpracy – fakt, że firma utrzymuje i rozwija systemy dla wojska przez lata, buduje relacje oparte na niezawodności i lojalności. Instytucje publiczne chętniej powierzą nowe zadania podmiotowi, który już się sprawdził i zna specyfikę ich działania. Zaufanie wzmacnia również transparentność i wiarygodność biznesowa dostawcy. TTMS, jako część dużej grupy kapitałowej Transition Technologies, odznacza się stabilnością finansową i organizacyjną. Spółka przygotowuje się do debiutu giełdowego, co dodatkowo zwiększa jej wiarygodność – bycie notowanym na GPW oznacza poddanie się nadzorowi i raportowaniu, co dla wielu klientów (w tym sektora publicznego) jest oznaką dojrzałości firmy. Dodatkowo, obecność TTMS na międzynarodowych rynkach (Europa, Azja, Ameryka Płd.) oraz zdobyte kontrakty z NATO i ESA świadczą o uznaniu firmy na arenie międzynarodowej. Prezes TTMS wskazuje, że najnowsze technologie – od AI po cyberbezpieczeństwo – będą odgrywać kluczową rolę w obronności, a dalszy rozwój spółki w tym sektorze opierać się będzie na ścisłej współpracy z kluczowymi instytucjami międzynarodowymi, takimi jak NATO, ACT czy ESA. Tego typu partnerstwa są możliwe tylko wtedy, gdy instytucje te obdarzą firmę pełnym zaufaniem co do jej kompetencji i rzetelności. Wnioski Podsumowując, sektor obronny stanowi wymagający, lecz niezwykle perspektywiczny rynek dla firm IT. Wymaga on od dostawców spełnienia surowych kryteriów formalnych, wykazania się unikatowymi kompetencjami technologicznymi oraz odnalezienia się w złożonych realiach proceduralnych. Przykład Transition Technologies Managed Services pokazuje, że konsekwentna strategia inwestowania w specjalistyczne uprawnienia, wiedzę i relacje może przynieść sukces – firma ta z powodzeniem pokonuje bariery wejścia, podwajając portfel zamówień w obszarze obronności i zdobywając zlecenia niedostępne dla wielu konkurentów. Kluczem jest cierpliwość, najwyższa jakość usług oraz budowanie zaufania krok po kroku. Dzięki temu partnerstwo na linii przemysł-obronność może przynieść obustronne korzyści: armia zyskuje innowacyjne technologie zwiększające bezpieczeństwo kraju, a firma IT – stabilny rozwój w niszy o wysokiej wartości dodanej. Dlaczego firmom informatycznym tak trudno jest wejść do sektora obronnego? Sektor obronny narzuca surowe wymogi formalne (licencje, certyfikaty bezpieczeństwa), zaawansowane standardy technologiczne (odporność systemu, normy NATO) i złożone procedury zamówień publicznych. Zaufanie i długoterminowe referencje są również niezbędne do osiągnięcia sukcesu. Czym jest poświadczenie bezpieczeństwa TAJNE NATO/ESA/UE? Poświadczenie bezpieczeństwa TAJNE NATO/ESA/UE to oficjalne upoważnienie, które pozwala firmie i jej personelowi na dostęp i obsługę informacji niejawnych na poziomie „TAJNE” w międzynarodowych projektach dla organizacji takich jak NATO, Europejska Agencja Kosmiczna (ESA) lub UE. Odzwierciedla wysoki poziom zgodności z przepisami bezpieczeństwa i poufności. Co oznacza C4ISR? C4ISR oznacza Command, Control, Communications, Computers, Intelligence, Surveillance, and Reconnaissance. Odnosi się do zintegrowanych systemów, które pomagają siłom zbrojnym podejmować decyzje, komunikować się, analizować informacje wywiadowcze i monitorować pole bitwy. Jest to cyfrowy kręgosłup współczesnych operacji obronnych. Jakie technologie TTMS oferuje sektorowi obronnemu? TTMS zapewnia: systemy wspomagania decyzji dla dowództwa wojskowego, rozwiązania programowe zgodne ze standardami NATO, narzędzia do analizy danych oparte na sztucznej inteligencji, narzędzia interoperacyjności między siłami narodowymi a systemami NATO, wsparcie dla inicjatyw obronnych opartych na przestrzeni kosmicznej i satelitach. Czym różni się proces zamówień publicznych na potrzeby wojska od procesu zamówień cywilnych? Przetargi wojskowe są bardziej złożone i sformalizowane. Często wymagają specjalnych licencji, poświadczeń bezpieczeństwa, zatwierdzeń międzyresortowych i gwarancji długoterminowej konserwacji systemu. Proces ten zazwyczaj trwa dłużej i obejmuje bardziej rygorystyczne kryteria oceny.
Czytaj