TTMS Blog
Świat okiem ekspertów IT
Wpisy autorstwa: Marcin Kapuściński
MAI-1 i MAI-Voice-1: nowe modele AI Microsoftu sygnalizują odejście od OpenAI
MAI-1 i MAI-Voice-1: nowe modele AI Microsoftu sygnalizują odejście od OpenAI Sierpień 2025 – Microsoft zaprezentował dwa wewnętrznie opracowane modele sztucznej inteligencji – MAI-1 (nowy LLM – duży model językowy) i MAI-Voice-1 (model generowania mowy) – co oznacza strategiczny zwrot w kierunku technologicznej niezależności od OpenAI. Po latach opierania się na modelach OpenAI (i zainwestowaniu około 13 miliardów dolarów w to partnerstwo od 2019 roku), dział AI Microsoftu zaczyna działać na własną rękę. Krok ten sygnalizuje, że pomimo głębokich powiązań z OpenAI, Microsoft ma szansę mieć większą kontrolę nad technologią sztucznej inteligencji, która napędza jego produkty. Z poniższego artykułu dowiesz się m.in., jaki będzie to miało wpływ na branżę. Strategiczne odejście od OpenAI Ogłoszenie przez Microsoft MAI-1 i MAI-Voice-1 – a miało to miejsce pod koniec sierpnia 2025 roku – jest powszechnie postrzegane jako próba zwiększenia niezależności w zakresie sztucznej inteligencji. Przez lata modele serii GPT OpenAI (takie jak GPT-4) były „mózgami” wielu produktów Microsoftu (od usług Azure OpenAI po GitHub Copilot czy czat Binga). W całej współpracy pojawiły się jednak zgrzyty. OpenAI skupiło się na własnym rozwoju, zaś sam Microsoft otwarcie krytykował GPT-4 jako „zbyt drogi i powolny” dla konsumentów i niektórych ich potrzeb. Doszło nawet do tego, Microsoft zaczął „po cichu” testować inne modele sztucznej inteligencji, które miały zasilać Copilota. Na początku 2024 roku Microsoft zatrudnił Mustafę Suleymana (współzałożyciela DeepMind i byłego prezesa Inflection AI), aby poprowadził nowy wewnętrzny zespół ds. sztucznej inteligencji – co było wyraźnym sygnałem, że firma zamierza rozwijać własne modele. Suleyman od tego czasu podkreślał „opcjonalność” w strategii Microsoftu w dziedzinie sztucznej inteligencji: firma będzie używać najlepszych dostępnych modeli – czy to z OpenAI, oprogramowania typu open source, czy własnego laboratorium – kierując zadania do modelu, który jest najbardziej wydajny. Wprowadzenie MAI-1 i MAI-Voice-1 nadaje tej strategii konkretny kształt. Daje Microsoftowi realną, wewnętrzną alternatywę dla technologii OpenAI, nawet jeśli obaj pozostają partnerami. W rzeczywistości decydenci Microsoftu w dziedzinie sztucznej inteligencji opisują te modele jako „rozszerzające” (a nie natychmiast zastępujące) OpenAI, przynajmniej na razie. Jednak cel długoterminowy jest oczywisty: Microsoft przygotowuje się na przyszłość po OpenAI, w której nie będzie zobowiązany wobec zewnętrznego dostawcy. Jak ujęła to jedna z analiz Computerworld, Microsoft nie zatrudnił wizjonerskiego zespołu AI „po prostu po to, by rozszerzyć czyjś produkt” – przygotowuje grunt pod budowę własnego fundamentu AI. Poznaj MAI-1 i MAI-Voice-1: Nowe modele AI Microsoftu MAI-Voice-1 to pierwszy wydajny model Microsoftu do generowania mowy. Firma twierdzi, że może on wytworzyć pełną minutę naturalnie brzmiącego dźwięku w mniej niż sekundę na jednym procesorze GPU, co czyni go jednym z najwydajniejszych systemów mowy dostępnych na rynku. MAI-Voice-1 już teraz obsługuje zaawansowane funkcje: na przykład nowa usługa Copilot Daily odczytuje najważniejsze „newsy” (oczywiście naturalnie brzmiącym głosem), a funkcja Copilot Podcasts może tworzyć dialogi podcastów prosto z komunikatów tekstowych. Microsoft chwali się wysoką wiernością i ekspresją modelu w scenariuszach z jednym i wieloma mówcami. W erze błyskawicznego postępu interfejsów głosowych Microsoft wyraźnie postrzega to jako strategiczną technologię (firma nawet ogłosiła, że „głos jest interfejsem przyszłości”). Co godne uwagi, produktem OpenAI w dziedzinie „audio” był Whisper, model transkrypcji mowy na tekst – ale OpenAI nie stworzył porównywalnego modelu zamiany tekstu na mowę. Dzięki MAI-Voice-1 firma Microsoft wypełnia tę lukę, oferując model, która może mówić do użytkowników z intonacją i szybkością zbliżoną do ludzkiej, bez konieczności korzystania z silnika innej firmy. MAI-1 (wersja zapoznawcza) to nowy LLM Microsoftu – pierwszy wewnętrznie wyszkolony model podstawowy firmy. „Pod maską” MAI-1 kryje się architektura mixture-of-experts, wytrenowana na około 15 000 procesorach graficznych NVIDIA H100. Model został zaprojektowany tak, aby radzić sobie w udzielaniu pomocnych odpowiedzi na codzienne zapytania. Microsoft rozpoczął publiczne testy MAI-1 w praktyce: został on wydany jako MAI-1-preview na LMArena, platformie społecznościowej do testów porównawczych, na której użytkownicy mogą bezpośrednio porównywać modele AI. Pozwala to Microsoftowi na transparentne ocenianie wydajności MAI-1 w stosunku do innych modeli AI (zarówno konkurencji, jak i modeli otwartych) i szybkie iterowanie. Microsoft rozpoczął publiczne testy MAI-1 w praktyce: został on wydany jako MAI-1-preview na LMArena, platformie społecznościowej do testów porównawczych, na której użytkownicy mogą bezpośrednio porównywać modele AI. Pozwala to Microsoftowi na transparentne ocenianie wydajności MAI-1 w stosunku do innych modeli AI (zarówno konkurencji, jak i modeli otwartych) i szybkie iterowanie. Według Microsoftu, MAI-1 pokazuje już „przebłysk przyszłych ofert w Copilot” – a firma wdraża go selektywnie w Copilot (zestawie asystentów AI firmy Microsoft w systemach Windows, Office i innych) do zadań takich jak generowanie tekstu. W nadchodzących tygodniach niektóre funkcje Copilot zaczną używać MAI-1 do obsługi zapytań użytkowników, a Microsoft będzie zbierał opinie w celu ulepszenia modelu. Krótko mówiąc, MAI-1 jeszcze nie zastępuje GPT-4 OpenAI w produktach Microsoftu, ale jest na dobrej drodze, by ostatecznie odegrać ważną rolę. Daje Microsoftowi możliwość dostosowania i optymalizacji LLM specjalnie dla swojego ekosystemu asystentów „Copilot”. Jak MAI-1 wypada na tle modeli OpenAI? Pod względem możliwości GPT-4, a także niedawno wprowadzony GPT-5, wciąż wyznaczają branżowe standardy – od zaawansowanego rozumowania po generowanie kodu. MAI-1 to dopiero pierwsza generacja, a Microsoft otwarcie przyznaje, że przyjmuje strategię bycia „tuż za liderem”. Różnice widoczne są też w architekturze. GPT-4 pozostaje niejawny, lecz powszechnie uznaje się go za ogromny model wymagający potężnych zasobów. MAI-1 oparto na architekturze mixture-of-experts, która może być znacznie bardziej wydajna. W połączeniu z mniejszą skalą treningu możemy sądzić, że Microsoft celuje w model tańszy i bardziej efektywny, nawet jeśli nie jest jeszcze najmocniejszy na rynku. W rzeczywistości jednym z głównych motywów była kwestia kosztów i kontroli – używanie GPT-4 na masową skalę okazało się drogie i czasochłonne. Dzięki własnemu modelowi Microsoft może optymalizować opóźnienia i wydajność w ramach własnej infrastruktury. W obszarze głosu różnice są wyraźne: OpenAI rozwija model Whisper do rozpoznawania mowy (transkrypcja audio na tekst), podczas gdy Microsoft z MAI-Voice-1 skupia się na jej generowaniu (tworzenie mowy z tekstu). Dzięki temu firma zyskuje własne rozwiązanie, które pozwala jej sztucznej inteligencji przemawiać naturalnym głosem – w domenie, gdzie wcześniej korzystała z zewnętrznych usług TTS lub mniej elastycznych technologii. Największym atutem MAI-Voice-1 jest szybkość i wydajność – generuje mowę praktycznie w czasie rzeczywistym, co ma kluczowe znaczenie dla interaktywnych asystentów głosowych i czytania dłuższych treści. Jakość określana jest jako wysoka wierność i ekspresja, przewyższająca monotonne brzmienie starszych systemów TTS. W efekcie Microsoft buduje pełny zestaw narzędzi AI: MAI-1 odpowiada za inteligencję tekstową, a MAI-Voice-1 za interakcję głosową. Modele te nieuchronnie będą porównywane z GPT-4 w obszarze tekstu i innymi rozwiązaniami voice-AI, ale przewagą Microsoftu jest możliwość głębokiej integracji z własnym ekosystemem i pełnej kontroli nad rozwojem. Dlaczego własne modele to większa kontrola i bezpieczeństwo? Poza samymi aspektami technicznymi, wewnętrzne prace Microsoftu nad sztuczną inteligencją koncentrują się na kontroli – nad rozwojem technologii, przepływem danych i zgodnością z celami firmy. Dzięki własnym modelom Microsoft zyskuje poziom niezależności, którego nie miał, opierając się wyłącznie na API OpenAI. Jak podkreślono w jednym z branżowych briefingów: „Posiadanie modelu oznacza posiadanie całego łańcucha danych, podejścia do zgodności i planu rozwoju produktu”. Innymi słowy, Microsoft może sam decydować, jak i gdzie dane są przetwarzane w systemie AI, ustalać własne zasady zarządzania i regulacji oraz rozwijać funkcjonalność zgodnie z własnym harmonogramem, a nie narzuconym z zewnątrz. Ma to kilka bardzo konkretnych konsekwencji: Zarządzanie danymi i prywatność: Dzięki własnym modelom poufne dane użytkowników mogą być przetwarzane w obrębie chmury Microsoftu, zamiast trafiać do zewnętrznych dostawców. Przedsiębiorstwa korzystające z usług AI tej firmy mogą mieć pewność, że ich informacje podlegają rygorystycznym umowom korporacyjnym i nie są narażone na ryzyko po stronie osób trzecich. Microsoft może też łatwiej weryfikować i dokumentować sposób wykorzystywania danych w procesach trenowania i obsługi modeli, co ułatwia spełnianie wymogów regulacyjnych. Ma to szczególne znaczenie w kontekście nowych przepisów – np. unijnej ustawy o AI – które wymagają przejrzystości i kontroli ryzyka. Posiadanie rozwiązań AI wewnątrz organizacji upraszcza raportowanie i zapewnia pełny wgląd w działanie modeli. Dostosowywanie i różnicowanie produktów: Modele opracowane wewnętrznie pozwalają Microsoftowi rozwijać funkcje, których standardowe rozwiązania OpenAI nie oferują. Firma może zaszczepiać w modelu wiedzę własną, np. trenować go na danych pomocy technicznej Windows, aby lepiej wspierał użytkowników, albo optymalizować go pod kątem scenariuszy specyficznych dla klientów. Copilot może ewoluować w kierunku funkcji opartych na unikalnych zdolnościach modeli Microsoftu, np. głębszej integracji z danymi Microsoft 365 czy specjalnych wersji branżowych dla dużych firm. Taka elastyczność w kształtowaniu rozwoju to przewaga na rynku – Microsoft nie jest ograniczony harmonogramem ani zakresem funkcji narzuconych przez zewnętrznych dostawców. Jak podkreśla Launch Consulting, korzystanie wyłącznie z gotowych modeli sprawia, że możliwości firm są zbliżone do konkurencji; posiadanie własnych otwiera drogę do unikalnych funkcji i szybszych innowacji. Zgodność i zarządzanie ryzykiem: Mając pełną kontrolę nad modelami, Microsoft może bardziej bezpośrednio egzekwować zgodność z regulacjami i własnymi zasadami etycznymi. Może wbudowywać potrzebne filtry treści czy zabezpieczenia i szybko je modyfikować w razie zmiany przepisów. Dla sektorów regulowanych – finansów, ochrony zdrowia czy administracji publicznej – ta kontrola jest kluczowa. W przyszłości Microsoft będzie mógł oferować wersje swoich modeli certyfikowane pod kątem zgodności. Co więcej, kwestie takie jak przejrzystość działania czy redukcja stronniczości mogą być rozwiązywane przez wewnętrzne zespoły ds. bezpieczeństwa AI – w sposób lepiej dopasowany do potrzeb klientów niż w przypadku uniwersalnych reguł OpenAI. W praktyce własne modele AI zwiększają zaufanie i niezawodność rozwiązań Microsoftu w oczach klientów korporacyjnych i regulatorów. Na razie MAI-1 i MAI-Voice-1 wykorzystywane są głównie w produktach konsumenckich (Windows, Office 365 Copilot). Mustafa Suleyman podkreślił, że pierwszym celem było stworzenie technologii działającej doskonale w tym obszarze – z użyciem szerokiej telemetrii i danych użytkowników indywidualnych do trenowania i udoskonalania modeli. Jednak korporacyjne zastosowania są już na horyzoncie. Można oczekiwać, że w miarę dojrzewania technologii trafi ona także do Azure AI i Copilotów dla biznesu, dając klientom wybór między modelami OpenAI a rozwiązaniami Microsoftu. Dla decydentów to jasny sygnał: AI staje się strategiczną własnością intelektualną, a jej posiadanie lub częściowa kontrola może przynieść przewagi w obszarze zarządzania danymi, zgodności i personalizacji, których trudno byłoby oczekiwać przy wyłącznym korzystaniu z cudzych rozwiązań. Budować czy kupować AI? Kluczowe wnioski dla biznesu Decyzja Microsoftu prowokuje pytanie, przed którym staje dziś wiele firm: czy inwestować we własne modele AI, czy opierać się na gotowych rozwiązaniach dostawców, takich jak OpenAI czy Anthropic? Odpowiedź zależy od specyfiki organizacji, ale doświadczenie Microsoftu daje kilka cennych wskazówek dla tych, którzy tworzą swoją strategię w obszarze sztucznej inteligencji Kontrola strategiczna a zależność: Przykład Microsoftu pokazuje ryzyko nadmiernej zależności od jednego dostawcy AI. Mimo bliskiej współpracy z OpenAI, interesy obu firm nie zawsze były zbieżne. Jeśli sztuczna inteligencja jest kluczowa dla Twojego biznesu, opieranie się wyłącznie na zewnętrznych modelach oznacza uzależnienie od cudzych decyzji, cen i harmonogramów. Własny model – lub zespół, który potrafi go rozwijać – daje strategiczną niezależność i pozwala priorytetyzować to, co najważniejsze dla firmy. Trzeba jednak pamiętać, że oznacza to także pełną odpowiedzialność za jego jakość i utrzymanie. Wymagane zasoby i wiedza specjalistyczna: Z drugiej strony, niewiele firm ma zasoby porównywalne z Microsoftem. Trenowanie modeli tej skali jest niezwykle kosztowne – już wstępna wersja MAI-1 wymagała 15 tys. procesorów GPU, a liderzy rynku inwestują jeszcze więcej. Poza sprzętem potrzebne są ogromne zbiory danych i rzadkie kompetencje badawcze. Dla większości przedsiębiorstw dorównanie OpenAI, Google czy Microsoftowi na najwyższym poziomie jest po prostu nierealne. Jeśli nie masz skali, by inwestować dziesiątki czy setki milionów dolarów w AI, lepszym rozwiązaniem będzie wykorzystanie gotowych modeli. Zasadniczo: jeśli AI jest Twoim kluczowym wyróżnikiem – buduj; jeśli tylko narzędziem do osiągnięcia celu – kupuj. Potrzeby w zakresie prywatności, bezpieczeństwa i zgodności: Jednym z głównych powodów, dla których firmy rozważają własne modele AI, jest kwestia danych i zgodności z przepisami. W branżach silnie regulowanych – jak ochrona zdrowia czy finanse – przesyłanie poufnych informacji do zewnętrznego API, nawet przy obietnicy pełnej prywatności, może być ryzykowne i kosztowne. W takich sytuacjach lepiej sprawdza się model wdrożony wewnętrznie w bezpiecznym środowisku lub u dostawcy, który gwarantuje pełną izolację danych. Microsoft daje tu przykład – prowadząc przetwarzanie AI we własnych strukturach, zachowuje pełną kontrolę nad całym procesem. Podobnie inne firmy mogą uznać, że lokalny model – własny lub open source – to najpewniejsza droga do zgodności. Warto jednak pamiętać, że wielu dostawców oferuje już dedykowane instancje lub rozwiązania on-premise, które mogą stanowić kompromis między wygodą a bezpieczeństwem. Potrzeba personalizacji i zróżnicowania: Jeśli gotowe modele AI nie odpowiadają na specyficzne potrzeby firmy lub korzystanie z tych samych rozwiązań, co konkurencja, odbiera przewagę rynkową – warto rozważyć własny model. Microsoft chciał, aby AI była ściśle dopasowana do ekosystemu Copilot, co łatwiej osiągnąć przy modelach rozwijanych wewnętrznie. Podobnie inne firmy mogą mieć unikalne dane lub przypadki użycia – np. prawo czy przemysł – gdzie modele ogólne nie sprawdzają się w pełni. W takich sytuacjach inwestycja w model dedykowany lub dopracowaną wersję open source może dać realną przewagę. Przykład Bloomberg GPT, specjalistycznego modelu finansowego, pokazuje, że dobrze wyszkolony system w niszy potrafi wyraźnie przewyższyć modele ogólne. Wniosek jest prosty: jeśli Twoje dane lub zastosowania są wyjątkowe, własny model może stać się źródłem wyróżnienia na rynku. Podejścia hybrydowe – łączą to, co najlepsze z obu: Warto podkreślić, że wybór między budowaniem a kupowaniem AI nie jest zero-jedynkowy. Microsoft nie rezygnuje z OpenAI – deklaruje, że będzie korzystał z najlepszych modeli własnych, partnerskich i open-source, w zależności od potrzeb. W praktyce oznacza to podejście hybrydowe: własne modele tam, gdzie dają unikalną wartość, i sprawdzone rozwiązania innych dostawców tam, gdzie są najbardziej efektywne. Firmy mogą postąpić podobnie – np. używać ogólnego modelu do większości zadań, a sięgać po dedykowany lub dopracowany model w przypadku wrażliwych danych czy specjalistycznych zastosowań. Coraz częściej pojawiają się też narzędzia, które automatycznie kierują zapytania do różnych modeli – tak jak robi to „orkiestrator” Microsoftu. Taki model działania pozwala korzystać z ogromnych inwestycji wielkich dostawców AI, a jednocześnie zachować elastyczność i możliwość wpięcia własnych rozwiązań tam, gdzie to strategicznie uzasadnione. Podsumowując: decyzja Microsoftu o budowie modeli MAI-1 i MAI-Voice-1 pokazuje, że AI stała się strategicznym zasobem wartym inwestycji – ale też przypomina, jak ważne jest równoważenie innowacji z realnymi potrzebami biznesu. Firmy powinny na nowo ocenić swoją strategię budować czy kupować – zwłaszcza tam, gdzie kluczowe są kontrola, prywatność i możliwość wyróżnienia się. Nie każda organizacja musi tworzyć własny, gigantyczny model – często wystarczy mniejsza, dedykowana wersja albo lepsze warunki współpracy z dostawcą. Microsoft dowodzi jednak, że przy odpowiedniej skali i potrzebach strategicznych rozwój własnych modeli może być nie tylko możliwy, ale też transformacyjny. Ostatecznie ogłoszenie to wyznacza punkt zwrotny: ekosystem AI staje się coraz bardziej zróżnicowany. Dla liderów biznesu to sygnał, by traktować AI nie tylko jako usługę, ale jako kompetencję do rozwijania – czy to poprzez trenowanie własnych modeli, dopracowywanie open source, czy inteligentne korzystanie z rozwiązań dostawców. Cel pozostaje ten sam: dostosować strategię AI do unikalnych potrzeb firmy w zakresie zwinności, zaufania i przewagi konkurencyjnej. Od pomysłu do wdrożenia – pełne wsparcie TTMS w zakresie AI Wraz z dojrzewaniem ekosystemu AI, TTMS wspiera organizacje w realizacji pełnej strategii sztucznej inteligencji – od integracji gotowych modeli po budowę własnych. Pomagamy firmom wdrażać AI w istniejące procesy, automatyzować pracę z dużą liczbą dokumentów, a także rozwijać dedykowane modele językowe i głosowe. W sektorze prawnym nasze rozwiązanie AI4Legal ułatwia m.in. przygotowywanie umów, analizę transkrypcji czy podsumowania dokumentów – przy zachowaniu najwyższych standardów bezpieczeństwa i zgodności. Z kolei dla firm korzystających z Salesforce oferujemy integracje, które łączą generatywną AI z analityką predykcyjną i automatyzacją procesów w CRM, zwiększając efektywność i jakość obsługi klienta. Przykład Microsoftu pokazuje, że przyszłość należy do organizacji potrafiących łączyć gotowe rozwiązania z własnymi. TTMS to partner, który pomoże Twojej firmie znaleźć właściwą równowagę na tej drodze. Dlaczego Microsoft tworzy własne modele sztucznej inteligencji, skoro już współpracuje z OpenAI? Microsoft ceni sobie dostęp do najnowocześniejszych modeli OpenAI, ale wewnętrzne tworzenie MAI-1 i MAI-Voice-1 daje firmie większą kontrolę nad kosztami, integracją produktów i zgodnością z przepisami. Posiadając tę technologię, Microsoft może optymalizować ją pod kątem szybkości i wydajności, chronić poufne dane w ramach własnej infrastruktury oraz rozwijać funkcje dostosowane do swojego ekosystemu. Zmniejsza to zależność od jednego dostawcy i wzmacnia długoterminową pozycję strategiczną Microsoftu. Jak MAI-1 i MAI-Voice-1 firmy Microsoft wypadają w porównaniu z modelami OpenAI? MAI-1 to rozbudowany model językowy zaprojektowany z myślą o rywalizacji z GPT-4 w zadaniach tekstowych, ale Microsoft kładzie nacisk na wydajność i integrację, a nie na absolutną przepustowość. MAI-Voice-1 koncentruje się na ultraszybkim, naturalnie brzmiącym generowaniu mowy, co uzupełnia technologię Whisper (mowa na tekst) OpenAI, a nie ją powiela. Chociaż OpenAI nadal przoduje w niektórych testach porównawczych, modele Microsoftu dają mu elastyczność w zakresie innowacji i ścisłego dostosowania rozwoju do własnych produktów. Jakie ryzyko wiążą się dla firm z poleganiem wyłącznie na zewnętrznych dostawcach rozwiązań AI? Całkowite uzależnienie od zewnętrznych dostawców sztucznej inteligencji (AI) stwarza ryzyko zmian cen, zmian planów działania lub problemów z dostępnością, na które firma nie ma wpływu. Może to również komplikować przestrzeganie przepisów, gdy wrażliwe dane muszą przepływać przez systemy zewnętrzne. Firmy ryzykują utratę pozycji, jeśli polegają na tym samym modelu, co konkurencja. Decyzja Microsoftu uwypukla te zagrożenia i pokazuje, dlaczego strategiczna niezależność w dziedzinie AI może być cenna. Jakie wnioski mogą wyciągnąć inne przedsiębiorstwa ze zmiany wprowadzonej przez Microsoft? Nie każda firma może sobie pozwolić na trenowanie modelu na tysiącach procesorów GPU, ale zasada ta jest skalowalna. Organizacje powinny ocenić, które możliwości sztucznej inteligencji (AI) są kluczowe dla ich przewagi konkurencyjnej i rozważyć zbudowanie lub dopracowanie modeli w tych obszarach. Dla większości firm podejście hybrydowe – łączące modele bazowe od dostawców z modelami dostosowanymi do specyfiki danej dziedziny – zapewnia odpowiednią równowagę między szybkością, kosztami i kontrolą. Microsoft udowadnia, że posiadanie przynajmniej części zasobów AI może przynieść korzyści w postaci zaufania, zgodności z przepisami i wyróżnienia. Czy Microsoft będzie nadal korzystał z technologii OpenAI po wprowadzeniu na rynek własnych modeli? Tak. Microsoft jasno dał do zrozumienia, że wykorzysta najlepszy model do tego zadania, niezależnie od tego, czy pochodzi on z OpenAI, społeczności open source, czy z własnej rodziny MAI. Wprowadzenie na rynek MAI-1 i MAI-Voice-1 nie zastąpi OpenAI z dnia na dzień; otwiera nowe możliwości. Ta strategia „wielomodelowa” pozwala Microsoft dynamicznie kierować obciążeniami, zapewniając równowagę między wydajnością, kosztami i zgodnością. Dla liderów biznesu jest to przypomnienie, że strategie AI nie muszą opierać się na zasadzie „wszystko albo nic” – elastyczność jest zaletą.
Czytaj
TOP 7 polskich firm dostarczających rozwiązania AI w 2026 roku
TOP 7 polskich firm dostarczających rozwiązania AI w 2026 roku – ranking W 2026 roku sztuczna inteligencja to już nie modne hasło, ale realna siła napędowa innowacji biznesowych w Polsce. Coraz więcej przedsiębiorstw inwestuje w narzędzia oparte na AI, które automatyzują procesy, wspierają analizę danych i umożliwiają tworzenie nowych modeli obsługi klienta. Na krajowym rynku wyrasta grono wyspecjalizowanych dostawców, którzy z powodzeniem konkurują z globalnymi graczami, oferując rozwiązania dopasowane do lokalnych potrzeb i regulacji. Poniżej przedstawiamy ranking TOP 7 polskich firm AI w 2026 roku – zestawienie uwzględniające ich skalę działania, kluczowe obszary specjalizacji oraz przykłady tego, jak kształtują rozwój sztucznej inteligencji w Polsce. 1. Transition Technologies MS (TTMS) Transition Technologies MS (TTMS) to polski dostawca usług IT z siedzibą w Warszawie, który w ostatnich latach wyrósł na lidera w obszarze wdrożeń rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji. Działając od 2015 roku, firma rozwinęła zespół liczący ponad 800 specjalistów z doświadczeniem w zakresie oprogramowania szytego na miarę, chmury oraz integracji systemów z komponentami AI. TTMS wyróżnia się praktycznymi wdrożeniami AI – przykładem jest automatyzacja złożonej analizy dokumentacji przetargowej dla klienta z branży farmaceutycznej, co istotnie przyspieszyło procesy rozwoju leków. Jako certyfikowany partner Microsoft, Adobe i Salesforce, TTMS łączy platformy klasy enterprise z własnymi rozwiązaniami AI, dostarczając kompleksowe i dopasowane do potrzeb klientów systemy. W portfolio znajdują się zarówno AI narzędzia do analizy dokumentów prawnych, e-learningu czy zarządzania wiedzą, jak i projekty realizowane w branżach regulowanych. W ostatnich latach TTMS wdrożyło m.in. integrację AI z Salesforce CRM w Takeda, co usprawniło analizę ofert przetargowych, oraz narzędzie do automatycznego podsumowywania akt sądowych w kancelarii prawnej – przykłady te potwierdzają innowacyjne podejście i praktyczne zastosowanie sztucznej inteligencji w codziennym biznesie. TTMS: profil firmy Przychody w 2024 roku: PLN 233.7 million Liczba pracowników: 800+ Strona internetowa: https://ttms.com/pl/ai-solutions-for-business/ Siedziba główna: Warszawa Główne obszary: AEM, Azure, Power Apps, Salesforce, BI, AI, Webcon, e-learning, Quality Management 2. Comarch Comarch to jeden z największych polskich dostawców oprogramowania i usług IT, od lat rozwijający także projekty w obszarze sztucznej inteligencji. Firma wdraża rozwiązania AI m.in. w systemach ERP, CRM i BI, a także w sektorach takich jak finanse, telekomunikacja czy medycyna. Dzięki dużemu zapleczu R&D i międzynarodowej obecności, Comarch potrafi skalować projekty AI od małych wdrożeń po globalne systemy wspierające setki tysięcy użytkowników. Comarch: profil firmy Przychody w 2024 roku: ~2,1 mld PLN Liczba pracowników: 7 000+ Strona internetowa: comarch.pl Siedziba główna: Kraków Główne usługi / specjalizacje: ERP, CRM, BI, AI i machine learning, telekomunikacja, fintech, medtech 3. Synerise Synerise to polska spółka technologiczna specjalizująca się w wykorzystaniu sztucznej inteligencji w analizie danych i automatyzacji marketingu. Platforma Synerise oparta na AI obsługuje miliardy interakcji klientów miesięcznie, dostarczając narzędzi do personalizacji w czasie rzeczywistym. Firma inwestuje w badania nad large language models i wdraża autorskie rozwiązania AI dla handlu, e-commerce i usług finansowych. Synerise: profil firmy Przychody w 2024 roku: ~250 mln PLN Liczba pracowników: 400+ Strona internetowa: synerise.com Siedziba główna: Kraków Główne usługi / specjalizacje: AI i big data, automatyzacja marketingu, personalizacja, predictive analytics 4. Neurosoft Neurosoft to polska firma specjalizująca się w systemach bezpieczeństwa i analityce finansowej opartej na AI. Rozwija autorskie rozwiązania do wykrywania oszustw finansowych, scoringu kredytowego i automatycznej analizy dokumentów. Neurosoft łączy doświadczenie w data science z praktyką wdrożeń dla banków, firm ubezpieczeniowych i instytucji publicznych. Neurosoft: profil firmy Przychody w 2024 roku: ~150 mln PLN Liczba pracowników: 300+ Strona internetowa: neurosoft.pl Siedziba główna: Wrocław Główne usługi / specjalizacje: AI w finansach, detekcja fraudów, analiza dokumentów, bezpieczeństwo danych 5. VoiceLab Voicelab to gdańska spółka specjalizująca się w technologiach rozpoznawania i syntezy mowy, a także w budowie chatbotów i asystentów głosowych. Rozwiązania VoiceLab oparte na AI obsługują klientów w bankowości, energetyce, e-commerce czy administracji publicznej. Firma rozwija własne modele językowe dostosowane do języka polskiego, co czyni ją jednym z liderów lokalnego rynku voice AI. VoiceLab: profil firmy Przychody w 2024 roku: ~80 mln PLN Liczba pracowników: 120+ Strona internetowa: voicelab.ai Siedziba główna: Gdańsk Główne usługi / specjalizacje: Rozpoznawanie i synteza mowy, voiceboty, chatboty, NLP dla języka polskiego 6. Infermedica Infermedica to wrocławski scale-up działający na styku medycyny i sztucznej inteligencji. Firma rozwija rozwiązania do wstępnej diagnozy i triage pacjentów, wykorzystujące algorytmy AI oraz wiedzę medyczną. Jej narzędzia wspierają lekarzy i instytucje medyczne w obsłudze pacjentów, redukując koszty i zwiększając dostępność do usług zdrowotnych. Infermedica: profil firmy Przychody w 2024 roku: ~120 mln PLN Liczba pracowników: 200+ Strona internetowa: infermedica.com Siedziba główna: Wrocław Główne usługi / specjalizacje: AI w medycynie, triage pacjentów, diagnostyka wspierana przez AI, healthtech 7. SentiOne SentiOne to polska firma rozwijająca technologie do monitoringu internetu, analizy opinii i obsługi klienta opartej na AI. Jej platforma analizuje miliony wypowiedzi w sieci, a moduły conversational AI wspierają firmy w budowie chatbotów i voicebotów. SentiOne koncentruje się na przetwarzaniu języka naturalnego (NLP), w tym w języku polskim i innych językach europejskich. SentiOne: profil firmy Przychody w 2024 roku: ~100 mln PLN Liczba pracowników: 150+ Strona internetowa: sentione.com Siedziba główna: Gdańsk Główne usługi / specjalizacje: AI w obsłudze klienta, chatboty i voiceboty, monitoring internetu, analiza opinii (NLP) To była nasza lista firm, zajmujące się sztuczną inteligencją w Polsce, ale nie mniej ważnym tematam jest, na co zwrócić uwage i jak wybrać odpowiednego partnera do wdrazania AI. Przygotowałyśmy infografikę na ten temat: TTMS jako partner AI W przypadku wdrażania inicjatyw związanych ze sztuczną inteligencją, TTMS (Transition Technologies MS) oferuje zwinność i innowacyjność wyspecjalizowanego partnera, poparte wieloma udanymi realizacjami. TTMS łączy głęboką ekspertyzę technologiczną z indywidualnym podejściem do klienta, co czyni firmę idealnym wyborem dla organizacji pragnących skutecznie wykorzystać AI. W przeciwieństwie do globalnych gigantów, którzy często stosują podejście „one-size-fits-all”, TTMS dostarcza szyte na miarę rozwiązania AI, dopasowane do unikalnych potrzeb każdego klienta – gwarantując szybsze wdrożenia i lepsze dopasowanie do celów biznesowych. Doświadczenie firmy w różnych sektorach (od prawa po farmację) oraz zespół wysoko wykwalifikowanych inżynierów AI sprawiają, że TTMS podejmuje się projektów o dowolnej skali i złożoności. Potwierdzeniem tych kompetencji są przykłady wdrożeń AI, które jasno pokazują, jak TTMS dostarcza wymierne rezultaty: Implementacja AI do analizy dokumentów sądowych w kancelarii prawnej: TTMS stworzyło rozwiązanie AI dla klienta z branży prawniczej (Sawaryn & Partners), które automatyzuje analizę akt sądowych i transkryptów, znacząco redukując ręczną pracę. Wykorzystując usługi Azure OpenAI, system generuje podsumowania akt spraw i nagrań z rozpraw, pozwalając prawnikom znaleźć kluczowe informacje w kilka sekund. Projekt poprawił efektywność pracy kancelarii i zwiększył bezpieczeństwo danych, ponieważ duże wolumeny poufnych dokumentów są przetwarzane wewnętrznie z pomocą AI – przyspieszając przygotowania do spraw przy zachowaniu poufności. AI w optymalizacji SEO: Dla globalnego producenta przemysłowego Stäubli TTMS wdrożyło rozwiązanie AI do optymalizacji metadanych SEO w tysiącach stron produktowych. Zintegrowane z Adobe Experience Manager, narzędzie wykorzystuje ChatGPT do automatycznego generowania tytułów stron i opisów meta na podstawie treści. Autorzy treści mogą następnie przeglądać i udoskonalać sugestie AI. To podejście zaoszczędziło znaczną ilość czasu zespołowi Stäubli i zwiększyło widoczność strony w wyszukiwarkach dzięki spójności i optymalizacji słów kluczowych. Ulepszanie szkoleń helpdesk dzięki AI: TTMS opracowało platformę e-learningową wspieraną przez AI do szkolenia nowych pracowników helpdesku w zakresie obsługi zgłoszeń. Rozwiązanie prezentuje stażystom symulowane zapytania klientów i wykorzystuje AI do udzielania natychmiastowej informacji zwrotnej na temat przygotowanych odpowiedzi. Dzięki interakcji z wirtualnym trenerem nowi pracownicy szybko uczą się pisać odpowiedzi zgodne z wytycznymi firmy i poprawiają swoje umiejętności językowe. To przełożyło się na szybsze wdrożenie do pracy, spójniejszą obsługę klienta i większą pewność siebie w zespole. Integracja Salesforce z narzędziem AI: TTMS zbudowało dedykowaną integrację AI dla Takeda Pharmaceuticals, wprowadzając sztuczną inteligencję do systemu CRM Salesforce w celu usprawnienia procesu obsługi ofert przetargowych na leki. Rozwiązanie automatycznie analizuje zapytania ofertowe (RFP) – wyodrębnia kluczowe wymagania, terminy i kryteria – oraz przygotowuje wstępne oceny ofert, wspierając decydentów. Łącząc dane z Salesforce z analizą opartą na AI, zespół Takeda może odpowiadać na zapytania szybciej i precyzyjniej. To innowacyjne podejście pozwoliło oszczędzić firmie dużo czasu i poprawiło jakość składanych ofert w silnie konkurencyjnej branży regulowanej. Poza tymi projektami TTMS rozwinęło zestaw własnych narzędzi AI, które pokazują podejście firmy do innowacji. Oto przykłady rozwiązań: AI E-Learning: Narzędzie do tworzenia modułów szkoleniowych wspieranych przez AI, które dostosowują się do potrzeb użytkowników, umożliwiając organizacjom budowanie interaktywnych kursów e-learningowych na dużą skalę. AI Test Manadgment Tool „Qatana” – Narzędzie do zarządzania testami oprogramowania wspierane przez AI AML Track: System AML wspierany przez AI, zaprojektowany do wykrywania podejrzanych aktywności i wspierania zgodności finansowej, pomagający instytucjom w wykrywaniu nadużyć i spełnianiu wymogów regulacyjnych z dużą precyzją. AI4Hire – narzędzie AI do analizy CV i efektywnej alokacji zasobów AI4Legal: Zestaw narzędzi legal-tech, który wykorzystuje AI do tworzenia, analizy i oceny ryzyka w umowach, wspierając kancelarie i działy prawne w automatyzacji analizy dokumentów oraz zapewnianiu zgodności z przepisami. AI4Localisation: Inteligentne usługi lokalizacji treści, które wykorzystują AI do tłumaczenia i adaptacji materiałów na różne języki przy zachowaniu kontekstu kulturowego i spójności tonu, co usprawnia globalną komunikację. System Zarządzania Wiedzą oparty na AI: Inteligentna platforma do organizowania informacji firmowych i FAQ, która dzięki AI umożliwia szybsze wyszukiwanie i sprawniejsze zarządzanie wiedzą w organizacji. AI4Content: Rozwiązanie AI do pracy z dokumentami, które automatycznie wyodrębnia, weryfikuje i podsumowuje informacje z dużych zbiorów tekstów (takich jak formularze, raporty czy umowy), radykalnie redukując czas ręcznego przetwarzania. Wybór TTMS oznacza współpracę z partnerem, który łączy znajomość najnowszych trendów AI z podejściem skupionym na kliencie. Niezależnie od tego, czy potrzebujesz wdrożyć model machine learning, zintegrować AI z istniejącym oprogramowaniem, czy opracować dedykowane inteligentne narzędzie, TTMS dysponuje doświadczeniem, własnymi AI produktami i zaangażowaniem, aby zapewnić sukces Twojego projektu AI. Wykorzystaj potencjał sztucznej inteligencji w swoim biznesie z TTMS – Twoim zaufanym partnerem w dostarczaniu rozwiązań AI. Skontaktuj się z nami! FAQ
Czytaj
Przełom w wykrywaniu deepfake’ów: uniwersalny detektor osiąga 98% skuteczności
Przełom w wykrywaniu deepfake’ów: uniwersalny detektor osiąga 98% skuteczności Wyobraź sobie, że budzisz się i widzisz wiralowe nagranie, na którym prezes Twojej firmy wygłasza szokujące oświadczenia – tyle że nigdy tego nie zrobił. Ten koszmar staje się coraz bardziej realny wraz z tym, jak deepfake’i (fałszywe nagrania wideo lub audio generowane przez sztuczną inteligencję) stają się coraz bardziej przekonujące. W odpowiedzi na to zagrożenie naukowcy zaprezentowali nowy, uniwersalny detektor deepfake’ów, który potrafi wychwycić materiały syntetyczne z bezprecedensową skutecznością 98%. To przełom, który pojawił się w idealnym momencie – w czasie, gdy firmy intensywnie poszukują sposobów na ochronę reputacji i zaufania w epoce, w której „zobaczyć” nie zawsze znaczy „uwierzyć”. Nowe, potężne narzędzie oparte na sztucznej inteligencji analizuje nagrania i wykrywa subtelne oznaki manipulacji, pomagając firmom odróżniać autentyczne materiały od deepfake’ów. Najnowszy „uniwersalny” detektor działa wieloplatformowo – z niezwykłą precyzją identyfikuje zarówno fałszywe nagrania wideo, jak i syntetyczne pliki audio. To znaczący krok naprzód w walce z dezinformacją napędzaną przez AI. Czym jest uniwersalny detektor deepfake’ów o skuteczności 98% i jak działa? Nowo ogłoszony detektor deepfake’ów to system oparty na sztucznej inteligencji, zaprojektowany do rozpoznawania fałszywych treści wideo i audio praktycznie na każdej platformie. Opracowany przez zespół badaczy (m.in. z UC San Diego w sierpniu 2025 roku), stanowi ogromny krok naprzód w technologii wykrywania deepfake’ów. W przeciwieństwie do wcześniejszych narzędzi ograniczonych do określonych formatów, ten „uniwersalny” detektor radzi sobie zarówno z mową generowaną przez AI, jak i z manipulowanym materiałem wideo. Innymi słowy, potrafi wychwycić zarówno zsynchronizowane nagranie z podmienioną twarzą dyrektora, jak i podszywający się głos – w ramach jednego rozwiązania. Pod maską detektor wykorzystuje zaawansowane techniki uczenia maszynowego do wykrywania subtelnych „odcisków palców”, które generatywna sztuczna inteligencja pozostawia na fałszywych treściach. Gdy obraz lub film powstaje dzięki AI, a nie prawdziwej kamerze, pojawiają się drobne nieregularności na poziomie pikseli i we wzorcach ruchu – niewidoczne dla ludzkiego oka. Sieć neuronowa detektora została wytrenowana, by rozpoznawać te anomalie w skali subpikselowej. Na przykład prawdziwe nagrania charakteryzują się naturalnymi korelacjami kolorów i szumem typowym dla sensorów kamer, podczas gdy klatki wygenerowane przez AI mogą zawierać charakterystyczne niespójności w fakturze czy oświetleniu. Skupiając się na tych ukrytych markerach, system potrafi odróżnić fałszywkę od autentyku bez konieczności opierania się na oczywistych błędach. Co istotne, nowy detektor nie koncentruje się jedynie na twarzach czy wybranym fragmencie kadru – skanuje całe nagranie (tło, ruchy, przebieg fal dźwiękowych itd.), szukając elementów, które „nie pasują”. Wcześniejsze detektory często skupiały się na anomaliach twarzy (np. nienaturalnym mruganiu czy dziwnej strukturze skóry) i mogły zawieść, jeśli w kadrze nie było widocznej twarzy. Tymczasem model uniwersalny analizuje wiele obszarów każdej klatki i ich ciągłość w kolejnych ujęciach, wychwytując subtelne niespójności przestrzenne i czasowe, które wcześniejsze metody pomijały. To model oparty na transformatorach, który uczy się ogólnych wzorców odróżniających treści rzeczywiste od fałszywych, zamiast stosować wąskie triki. Ta szerokość podejścia sprawia, że jest „uniwersalny” – jak ujął to jeden z badaczy: „To jeden model, który radzi sobie ze wszystkimi scenariuszami… i właśnie to czyni go uniwersalnym”. Dane treningowe i testy: jak zbudowano lepszego „łowcę fałszywek” Osiągnięcie skuteczności 98% wymagało dostarczenia detektorowi ogromnego zestawu zarówno prawdziwych, jak i fałszywych materiałów. Badacze trenowali system na szerokiej gamie nagrań generowanych przez różne programy – od podmian twarzy po całkowicie stworzone przez AI klipy. Wykorzystali m.in. przykłady z takich narzędzi jak generator wideo Stable Diffusion, Video-Crafter czy CogVideo, aby nauczyć sztuczną inteligencję rozpoznawania różnych „odcisków” fałszywek. Dzięki temu model nie daje się zwieść tylko jednemu typowi deepfake’a. Co imponujące, zespół badawczy poinformował, że detektor potrafi dostosować się nawet do nowych metod deepfake po zobaczeniu zaledwie kilku przykładów. Oznacza to, że jeśli jutro pojawi się nowy generator wideo, narzędzie będzie w stanie szybko poznać jego charakterystyczne ślady bez konieczności pełnego przeuczenia. Rezultaty testów były rekordowe. W badaniach detektor poprawnie oznaczał treści generowane przez AI w ok. 98,3% przypadków. To istotny skok skuteczności w porównaniu z wcześniejszymi narzędziami, które często miały problem z przekroczeniem 90%. Co więcej, badacze porównali swój model z ośmioma istniejącymi systemami wykrywania deepfake’ów i nowy detektor przewyższył wszystkie (inne osiągały wyniki na poziomie ok. 93% lub niżej). Tak wysoki współczynnik trafnych detekcji to przełom w wyścigu zbrojeń przeciwko deepfake’om. Pokazuje, że sztuczna inteligencja jest w stanie rozpoznać niemal każdą fałszywkę, niezależnie od jej źródła. Oczywiście „98% skuteczności” to nie 100%, a pozostałe 2% ma znaczenie. Przy milionach filmów publikowanych codziennie nawet niewielki odsetek fałszywych negatywów oznacza, że część deepfake’ów umknie, a fałszywe pozytywy mogą prowadzić do błędnego oznaczenia autentycznych materiałów. Niemniej jednak, skuteczność tego detektora jest obecnie najlepsza w swojej klasie. Daje on organizacjom realną szansę na wychwycenie złośliwych fałszywek, które jeszcze rok czy dwa temu mogłyby przejść niezauważone. Wraz z rozwojem technologii generowania deepfake’ów narzędzia wykrywające musiały nadążyć – i ten system pokazuje, że możliwe jest znaczące zmniejszenie dystansu. Czym ten detektor różni się od wcześniejszych metod wykrywania deepfake’ów? Poprzednie metody wykrywania deepfake’ów były często wyspecjalizowane i łatwe do obejścia. Kluczowa różnica polega na szerokim zakresie działania nowego narzędzia. Starsze detektory skupiały się na pojedynczych artefaktach – np. nienaturalnych ruchach twarzy czy niezgodnościach oświetlenia. To działało przy pewnych typach deepfake’ów, ale zawodziło przy innych. Wiele klasycznych systemów traktowało nagranie jak zbiór pojedynczych obrazów i szukało śladów edycji w każdej klatce z osobna. Takie podejście nie sprawdza się w przypadku w pełni generowanego przez AI wideo, które nie nosi typowych śladów „cięć”. Tymczasem detektor o skuteczności 98% patrzy szerzej: analizuje wzorce w czasie i w całym kadrze, a nie tylko w pojedynczych obrazach. Kolejnym przełomem jest zdolność obsługi różnych formatów i modalności. Starsze rozwiązania zazwyczaj wykrywały jeden typ treści – np. deepfake wideo z podmianą twarzy – ale były bezużyteczne wobec sklonowanego głosu w nagraniu audio. Nowy uniwersalny detektor radzi sobie zarówno z wideo, jak i audio w jednym systemie, co stanowi prawdziwą zmianę jakościową. Jeśli więc deepfake łączy fałszywy głos z prawdziwym obrazem albo odwrotnie, starsze detektory mogłyby tego nie wykryć – ten system natomiast rozpozna oszustwo w obu przypadkach. Dodatkowo architektura tego detektora jest bardziej zaawansowana. Wykorzystuje on specjalnie skonstruowaną sieć neuronową, która wychwytuje anomalie w rozkładach danych, zamiast szukać z góry określonej listy błędów. Można porównać wcześniejsze metody do listy kontrolnej („Czy oczy mrugają normalnie? Czy widoczny jest puls na szyi?”) – skutecznej tylko do momentu, gdy twórcy deepfake’ów naprawią te niedoskonałości. Nowe podejście przypomina uniwersalny wykrywacz kłamstw dla mediów – uczy się podstawowych różnic między prawdziwą a fałszywą treścią, których fałszerzom trudniej się pozbyć. W przeciwieństwie do wielu wcześniejszych systemów mocno uzależnionych od obecności twarzy, ten model nie potrzebuje w kadrze człowieka. Jeśli ktoś sfabrykuje wideo pustego biura z fałszywymi szczegółami w tle, wcześniejsze detektory mogłyby niczego nie zauważyć. Uniwersalny system natomiast przeanalizuje faktury, cienie i ruch w scenie, by znaleźć nienaturalne elementy. Dzięki temu jest odporny na znacznie szersze spektrum stylów deepfake’ów. Podsumowując, tym, co wyróżnia nowy detektor, jest jego uniwersalność i odporność. To w zasadzie jedno narzędzie, które obejmuje wiele zastosowań: podmianę twarzy, całkowicie syntetyczne nagrania wideo, fałszywe głosy i wiele innych. Poprzednie generacje detektorów były znacznie węższe – rozwiązywały tylko część problemu. Ten system łączy w sobie doświadczenia z wcześniejszych podejść, tworząc kompleksowe narzędzie. Ta szerokość ma kluczowe znaczenie, ponieważ techniki deepfake stale się rozwijają. Rozwiązując problemy z kompatybilnością międzyplatformową, które nękały wcześniejsze systemy, nowy detektor utrzymuje wysoką skuteczność nawet w obliczu coraz bardziej zróżnicowanych metod fałszowania. To różnica między zbiorem lokalnych czujników dymu a systemem przeciwpożarowym obejmującym cały budynek. Dlaczego ma to znaczenie dla bezpieczeństwa marki i ryzyka reputacyjnego? Dla biznesu deepfake’i to nie tylko problem działu IT – to poważne zagrożenie dla bezpieczeństwa marki i reputacji. Żyjemy w czasach, w których jedno zmanipulowane nagranie może błyskawicznie rozprzestrzenić się w sieci i zniszczyć wiarygodność firmy. Wyobraź sobie fałszywe wideo, na którym Twój prezes wygłasza nieetyczne uwagi, albo sfałszowane ogłoszenie o wycofaniu produktu z rynku – taka fałszywka mogłaby spowodować spadek kursu akcji i utratę klientów, zanim prawda wyszłaby na jaw. Niestety, to nie są już scenariusze hipotetyczne. Firmy stały się realnym celem przestępców wykorzystujących deepfake. W 2019 roku oszuści użyli klonowanego przez AI głosu prezesa, by nakłonić pracownika do przelania 243 tys. dolarów na fałszywe konto. W 2024 roku międzynarodowa korporacja w Hongkongu została oszukana jeszcze bardziej wyrafinowanym deepfake’iem – wideokonferencją z „prezesem” i „kolegami z zespołu”, co skończyło się stratą 25 mln dolarów. Liczba ataków z wykorzystaniem deepfake’ów gwałtownie rośnie, a firmy z sektora finansowego i inne tracą miliony, co stawia zespoły ds. bezpieczeństwa w stanie najwyższej gotowości. Poza bezpośrednimi stratami finansowymi, deepfake’i stanowią też ogromne zagrożenie reputacyjne. Marki budują zaufanie przez lata, a jeden wiralowy fałszywy film może zburzyć je w kilka minut. W sieci pojawiały się już zmanipulowane nagrania polityków czy prezesów – nawet jeśli później zostają obalone, szkody w międzyczasie bywają poważne. Konsumenci mogą zacząć się zastanawiać: „Czy to było prawdziwe?” przy każdym szokującym materiale z udziałem Twojej firmy. Taka niepewność podkopuje fundament zaufania, na którym opiera się biznes. Dlatego właśnie tak ważne jest narzędzie detekcji o bardzo wysokiej skuteczności – daje firmom realną szansę na szybkie wykrycie i reakcję na fałszywe treści, zanim plotki i dezinformacja zaczną żyć własnym życiem. Z perspektywy bezpieczeństwa marki posiadanie niemal niezawodnego detektora deepfake’ów działa jak radar wczesnego ostrzegania dla reputacji. Umożliwia weryfikację autentyczności podejrzanych nagrań audio lub wideo, w których pojawiają się Twoi menedżerowie, produkty czy partnerzy. Na przykład, gdyby na mediach społecznościowych pojawiło się zmanipulowane nagranie prezesa, detektor mógłby je oznaczyć w ciągu kilku chwil, dając zespołowi czas na poinformowanie platformy i opinii publicznej, że to fałszywka. To może być różnica między kontrolowanym incydentem a pełnowymiarowym kryzysem PR. W branżach takich jak finanse, media czy dobra konsumenckie, gdzie zaufanie jest kluczowe, taka szybka reakcja jest ratunkiem. Jak stwierdził jeden z raportów branżowych, tego typu narzędzie to „linia ratunkowa dla firm obawiających się o reputację, dezinformację i zaufanie cyfrowe”. Coraz częściej staje się ono niezbędne dla każdej organizacji, która może paść ofiarą nadużyć z użyciem syntetycznych treści. Deepfake’i otworzyły także nowe kanały dla oszustw i dezinformacji, na które tradycyjne zabezpieczenia nie były przygotowane. Fałszywe wiadomości głosowe rzekomego prezesa z poleceniem przelewu pieniędzy albo zmanipulowane nagranie rzecznika firmy ogłaszającego fikcyjną fuzję mogą obejść intuicję wielu ludzi – ponieważ jesteśmy przyzwyczajeni ufać temu, co widzimy i słyszymy. Podszywanie się pod markę poprzez deepfake’i może wprowadzać klientów w błąd – np. fałszywe nagranie „ogłoszenia” mogłoby zwabić ludzi do fałszywej inwestycji czy schematu phishingowego, wykorzystując renomę firmy. Detektor o skuteczności 98%, wdrożony właściwie, działa jako tarcza przeciwko takim nadużyciom. Nie powstrzyma powstawania deepfake’ów (tak jak kamery nie powstrzymują przestępstw same w sobie), ale znacząco zwiększa szanse na ich wychwycenie na czas, aby ograniczyć szkody. Włączanie wykrywania deepfake’ów do strategii biznesowych AI i cyberbezpieczeństwa Mając na uwadze stawkę, firmy powinny proaktywnie włączać narzędzia do wykrywania deepfake’ów w swoje ramy bezpieczeństwa i zarządzania ryzykiem. Detektor nie jest już ciekawostką dla działu IT – szybko staje się równie ważny jak filtry antyspamowe czy oprogramowanie antywirusowe w świecie korporacyjnym. Oto kilka kluczowych kroków i zaleceń dla organizacji chcących chronić się przed zagrożeniami: Edukacja pracowników i polityki: Szkol pracowników na wszystkich poziomach, aby byli świadomi zagrożeń związanych z deepfake’ami i potrafili weryfikować wrażliwe komunikaty. Powinni podchodzić sceptycznie do wszelkich pilnych wiadomości głosowych czy nagrań wideo, które wydają się choć trochę podejrzane. Należy wprowadzić zasadę, że żadne istotne działania nie są podejmowane wyłącznie na podstawie komunikacji elektronicznej bez dodatkowej weryfikacji. Wzmocnienie procesów weryfikacyjnych: Stwórz solidne procedury zatwierdzania transakcji finansowych i komunikacji na szczeblu kierowniczym. Może to obejmować wieloskładnikowe uwierzytelnianie, hasła weryfikacyjne czy obowiązkowe „pauzy i sprawdzenie” przy nietypowych żądaniach. Już incydent z 2019 roku pokazał, że rozpoznanie głosu nie wystarcza do potwierdzenia tożsamości – tak samo należy traktować wideo i audio jak podejrzany e-mail. Wdrożenie narzędzi AI do wykrywania: Włącz technologię wykrywania deepfake’ów do swojego arsenału cyberbezpieczeństwa. Specjalistyczne oprogramowanie może analizować przychodzące treści (maile z załącznikami wideo, nagrania głosowe, filmy w mediach społecznościowych) i oznaczać potencjalne fałszywki. Zaawansowane systemy AI potrafią wychwycić subtelne niespójności, których człowiek nie zauważy. Wiele firm technologicznych oferuje już takie rozwiązania jako usługę. Regularne ćwiczenia i gotowość: Uaktualnij plan reagowania kryzysowego o scenariusze związane z deepfake’ami. Organizuj symulacje (np. nagłe „wystąpienie prezesa” jako deepfake), aby sprawdzić, jak zespół zareaguje. Tak jak firmy organizują ćwiczenia phishingowe, tak samo powinny trenować reakcje na deepfake’i. Monitorowanie i szybka reakcja: Przydziel pracowników lub skorzystaj z usług monitoringu, aby stale obserwować wzmianki o marce i kluczowych menedżerach w sieci. Jeśli pojawi się deepfake wymierzony w Twoją firmę, kluczowa jest błyskawiczna reakcja. Im szybciej potwierdzisz fałszywość materiału (przy pomocy AI) i zareagujesz publicznie, tym skuteczniej ograniczysz fałszywą narrację. Wdrożenie tych działań sprawia, że ochrona przed deepfake’ami staje się zarówno techniczna, jak i ludzka. Żadne pojedyncze narzędzie nie jest cudownym rozwiązaniem – nawet detektor o skuteczności 98% działa najlepiej w połączeniu z dobrymi praktykami. Firmy, które przyjmują takie podejście, traktują ryzyko deepfake jako kwestię „kiedy”, a nie „czy”. Integrują wykrywanie deepfake’ów w swoje praktyki bezpieczeństwa i zgodności. Dzięki temu nie tylko chronią się przed oszustwami i stratami wizerunkowymi, ale też wzmacniają zaufanie interesariuszy. W świecie, w którym AI może podszyć się pod każdego, solidna strategia weryfikacji i detekcji staje się fundamentem zaufania cyfrowego. Patrząc w przyszłość, można się spodziewać, że detektory deepfake’ów staną się standardowym elementem korporacyjnych systemów bezpieczeństwa. Tak jak filtry antyspamowe czy oprogramowanie antymalware stały się normą, tak samo uwierzytelnianie treści i skanowanie pod kątem deepfake’ów będzie rutyną. Najbardziej dalekowzroczne firmy już teraz badają możliwości integracji detektorów poprzez API z systemami wideokonferencji i pocztą e-mail. Inwestycja w te narzędzia jest nieporównanie tańsza niż koszt poważnego kryzysu wywołanego deepfake’iem. W obliczu rosnących zagrożeń przedsiębiorstwa muszą wyprzedzać cyberprzestępców – a detektor o skuteczności 98% to obiecane narzędzie, które im to umożliwia. Chroń swoją firmę z rozwiązaniami AI od TTMS W Transition Technologies MS (TTMS) pomagamy organizacjom wzmacniać ochronę przed zagrożeniami cyfrowymi, integrując najnowocześniejsze narzędzia AI ze strategiami cyberbezpieczeństwa. Od zaawansowanej analizy dokumentów, przez systemy zarządzania wiedzą, po platformy e-learningowe – nasze rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji wspierają zaufanie, zgodność z regulacjami i odporność biznesu w erze cyfrowej. Współpracuj z TTMS, aby chronić reputację swojej marki i przygotować się na kolejne wyzwania związane z wykrywaniem deepfake’ów i nie tylko. FAQ Jak rozpoznać, czy film jest deepfake’iem, bez użycia specjalistycznych narzędzi? Nawet bez użycia detektora opartego na sztucznej inteligencji można zauważyć pewne sygnały ostrzegawcze sugerujące, że nagranie jest deepfake’iem. Warto uważnie przyjrzeć się twarzy i ruchom postaci – we wcześniejszych deepfake’ach często występowało nienaturalne mruganie oczami lub grymasy twarzy, które „nie pasowały”. Należy zwrócić uwagę na spójność oświetlenia i cieni; zdarza się, że światło na twarzy nie zgadza się z resztą sceny. Również dźwięk może zdradzać fałszerstwo: niedokładna synchronizacja ruchu ust z mową lub głosy brzmiące sztucznie mogą wskazywać na manipulację. Pomocne bywa także zatrzymanie obrazu – zniekształcone lub rozmazane detale wokół krawędzi twarzy, zwłaszcza w momentach przejść, mogą sugerować, że coś jest nie tak. Trzeba jednak pamiętać, że współczesne deepfake’i są coraz trudniejsze do wykrycia gołym okiem, dlatego coraz większego znaczenia nabierają wyspecjalizowane narzędzia i systemy detekcji. Czy istnieją przepisy prawne lub regulacje dotyczące deepfake’ów, o których firmy powinny wiedzieć? Regulacje dotyczące deepfake’ów zaczynają stopniowo nadążać za rosnącym wpływem tej technologii. Różne jurysdykcje zaczęły wprowadzać przepisy mające na celu zniechęcenie do złośliwego wykorzystania deepfake’ów. Na przykład Chiny wprowadziły regulacje wymagające wyraźnego oznaczania treści generowanych przez AI (deepfake’ów) oraz zakazujące tworzenia takich materiałów, jeśli mogłyby one wprowadzać opinię publiczną w błąd lub szkodzić reputacji danej osoby. W Unii Europejskiej nadchodzący AI Act traktuje manipulacyjne treści generowane przez sztuczną inteligencję jako obszar wysokiego ryzyka i prawdopodobnie wprowadzi obowiązki transparentności – co oznacza, że firmy mogą być zobowiązane do ujawniania treści stworzonych przez AI i narażać się na kary za szkodliwe wykorzystanie deepfake’ów. W Stanach Zjednoczonych nie istnieje jeszcze ogólnokrajowe prawo federalne dotyczące deepfake’ów, ale część stanów już podjęła działania: Wirginia jako jedna z pierwszych uznała określone formy pornografii deepfake i podszywania się za przestępstwo, a Kalifornia i Teksas uchwaliły przepisy zakazujące używania deepfake’ów w wyborach. Dodatkowo obowiązujące już przepisy dotyczące oszustw, zniesławienia czy kradzieży tożsamości mogą znaleźć zastosowanie w kontekście deepfake’ów (na przykład wykorzystanie deepfake’a do popełnienia oszustwa nadal pozostaje oszustwem). Dla firm ten krajobraz regulacyjny oznacza dwie rzeczy: po pierwsze, należy powstrzymywać się od nieetycznego wykorzystywania deepfake’ów w działalności i marketingu (aby uniknąć problemów prawnych i krytyki), a po drugie, trzeba być na bieżąco z rozwijającym się prawem chroniącym ofiary deepfake’ów – takie regulacje mogą pomóc Twojej firmie, jeśli kiedykolwiek zajdzie potrzeba podjęcia kroków prawnych przeciwko podmiotom tworzącym złośliwe fałszywki. Rozsądnie jest skonsultować się z ekspertami prawnymi, aby zrozumieć, jak przepisy dotyczące deepfake’ów w Twoim regionie mogą wpływać na zgodność działań i strategie reagowania. Czy twórcy deepfake’ów wciąż mogą oszukać detektor o skuteczności 98%? To trudne, ale nie niemożliwe. Detektor o skuteczności 98% to wynik znakomity, jednak zdeterminowani przeciwnicy zawsze będą szukać sposobów na obejście systemu. Badacze wykazali, że dodając specjalnie przygotowany „szum” lub artefakty (tzw. przykłady adwersarialne) do deepfake’a, można czasami oszukać modele detekcji. To klasyczna gra w kotka i myszkę: gdy detektory się udoskonalają, techniki tworzenia deepfake’ów stają się coraz bardziej podstępne. Trzeba jednak podkreślić, że oszukanie detektora z najwyższej półki wymaga ogromnej wiedzy i nakładu pracy – przeciętny deepfake krążący dziś w internecie raczej nie jest aż tak perfekcyjnie zamaskowany. Nowy, uniwersalny detektor znacząco podnosi poprzeczkę, co oznacza, że większość fałszywek zostanie wykryta. Można się jednak spodziewać, że twórcy deepfake’ów będą próbowali opracować metody przeciwdziałania, dlatego konieczne są dalsze badania i regularnie aktualizowane modele. Krótko mówiąc, 98% skuteczności nie oznacza całkowitej niezawodności, ale sprawia, że udane ataki deepfake stają się znacznie rzadsze. Co powinna zrobić firma, jeśli deepfake przedstawiający jej prezesa lub markę trafi do opinii publicznej? Zmierzając się z atakiem deepfake na firmę, należy działać szybko i ostrożnie. Najpierw wewnętrznie zweryfikuj materiał – użyj narzędzi detekcji (np. detektora o skuteczności 98%), aby potwierdzić, że to fałszywka, i jeśli to możliwe, zgromadź dowody dotyczące sposobu jej stworzenia. Natychmiast uruchom zespół reagowania kryzysowego, który zwykle obejmuje dział komunikacji, bezpieczeństwa IT, doradców prawnych oraz kadrę zarządzającą. Skontaktuj się z platformą, na której rozpowszechniane jest nagranie, i zgłoś je jako treść fałszywą – wiele serwisów społecznościowych i stron internetowych posiada regulacje przeciwko deepfake’om, szczególnie tym szkodliwym, i usuwa je po zgłoszeniu. Równolegle przygotuj publiczne oświadczenie lub komunikat prasowy dla interesariuszy. Bądź przejrzysty i stanowczy: poinformuj, że nagranie jest fałszywe i że ktoś próbuje wprowadzić opinię publiczną w błąd. Jeżeli deepfake może rodzić konsekwencje prawne (np. manipulację giełdową lub zniesławienie), zaangażuj odpowiednie organy ścigania lub regulatorów. W dalszej perspektywie przeprowadź analizę powłamaniową, aby ulepszyć plan reagowania na przyszłość. Dzięki szybkiej reakcji i klarownej komunikacji firma może często odwrócić sytuację i zapobiec trwałym szkodom wynikającym z incydentu z deepfake. Czy narzędzia do wykrywania deepfake’ów są dostępne dla firm? Tak – choć część najbardziej zaawansowanych detektorów wciąż znajduje się w fazie badań, już teraz istnieją narzędzia dostępne na rynku, z których firmy mogą korzystać. Wiele przedsiębiorstw z branży cyberbezpieczeństwa oraz startupów AI oferuje usługi wykrywania deepfake’ów, często zintegrowane z szerszymi platformami analizy zagrożeń. Niektóre udostępniają API lub oprogramowanie, które potrafi skanować nagrania wideo i audio w poszukiwaniu śladów manipulacji. Duże firmy technologiczne również inwestują w ten obszar – na przykład Facebook i YouTube opracowały wewnętrzne systemy wykrywania deepfake’ów do moderowania treści, a Microsoft kilka lat temu udostępnił narzędzie Video Authenticator. Ponadto istnieją projekty open source i modele opracowane przez laboratoria akademickie, które mogą być testowane przez bardziej zaawansowane technologicznie organizacje. Sam nowy „uniwersalny” detektor o skuteczności 98% może w przyszłości trafić na rynek komercyjny lub publiczny – wtedy firmy mogłyby go wdrażać podobnie jak oprogramowanie antywirusowe. Warto jednak pamiętać, że skuteczne korzystanie z tych narzędzi wymaga także nadzoru człowieka. Organizacje powinny wyznaczyć odpowiednio przeszkolonych pracowników lub współpracować z dostawcami, aby właściwie wdrożyć detektory i interpretować wyniki. Podsumowując: choć nie ma jeszcze rozwiązania idealnego „z półki”, dostępnych jest coraz więcej opcji wykrywania deepfake’ów, a ich rozwój postępuje bardzo szybko.
Czytaj
Najlepsze polskie firmy IT wspierające sektor farmaceutyczny – ranking 2026
Top 10 polskich firm IT dla sektora farmaceutycznego w 2026 roku Branża farmaceutyczna opiera się na zaawansowanych rozwiązaniach IT – od systemów zarządzania danymi klinicznymi i odkrywania leków wspieranego przez sztuczną inteligencję, po bezpieczne portale pacjentów i narzędzia zapewniające zgodność z regulacjami. Polski sektor technologiczny skupia wielu dostawców z doświadczeniem w dostarczaniu takich rozwiązań dla firm farmaceutycznych. Poniżej przedstawiamy ranking Top 10 polskich dostawców usług IT dla sektora farmaceutycznego w 2026 roku. Firmy te łączą wysoką jakość technologiczną z wiedzą branżową w obszarze life sciences, pomagając organizacjom farmaceutycznym innowacyjnie się rozwijać i jednocześnie spełniać rygorystyczne wymagania. Każde zestawienie zawiera kluczowe dane – przychody za 2024 rok, wielkość zespołu oraz główne obszary działalności. 1. Transition Technologies MS (TTMS) TTMS otwiera ranking jako polski partner IT z siedzibą w Warszawie, posiadający bogate doświadczenie w realizacji projektów dla sektora farmaceutycznego. Działając od 2015 roku, firma dynamicznie się rozwija, dostarczając skalowalne, wysokiej jakości oprogramowanie oraz zarządzane usługi IT dla branż regulowanych. Ponad 800 specjalistów TTMS wspiera globalne firmy farmaceutyczne w takich obszarach jak systemy zarządzania badaniami klinicznymi czy walidowane platformy chmurowe. Na tle konkurencji TTMS wyróżniają rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji – m.in. automatyzacja analiz dokumentów przetargowych oraz wsparcie procesów rozwoju leków. Jako certyfikowany partner Microsoft, Adobe, Salesforce i innych globalnych liderów, firma oferuje kompleksowe wsparcie – od quality management i walidacji systemów komputerowych po budowę dedykowanych aplikacji. Silne portfolio w obszarze farmacji (w tym projekty AI wspierające badania i rozwój oraz cyfrowe zaangażowanie pacjentów) potwierdza zdolność TTMS do łączenia innowacyjności z pełną zgodnością regulacyjną. TTMS: company snapshot Przychody w 2024: 233,7 mln PLN Liczba pracowników: 800+ Strona internetowa: https://ttms.com/pharma-software-development-services/ Siedziba główna: Warszawa, Polska Główne usługi / specjalizacja: AEM, Azure, Power Apps, Salesforce, BI, AI, Webcon, e-learning, Quality Management 2. Sii Poland Sii Poland to największa w kraju firma outsourcingowa IT i inżynieryjna, posiadająca bogate doświadczenie w obszarze farmacji. Założona w 2006 roku, zatrudnia ponad 7 700 specjalistów i oferuje szeroki zakres usług – od tworzenia i testowania oprogramowania, przez zarządzanie infrastrukturą, po outsourcing procesów biznesowych. Zespoły Sii wspierały firmy farmaceutyczne w budowie systemów laboratoryjnych, walidacji aplikacji zgodnych z FDA oraz zapewniały ekspertów IT (np. analityków danych, inżynierów QA) w elastycznych modelach outsourcingowych. Dzięki 16 oddziałom w całej Polsce i ugruntowanej reputacji firma może realizować szeroko zakrojone projekty IT dla farmacji, gwarantując zgodność z GxP oraz bezpieczeństwo danych. Sii Poland: company snapshot Przychody w 2024: 2,13 mld PLN Liczba pracowników: 7700+ Strona internetowa: www.sii.pl Siedziba główna: Warszawa, Polska Główne usługi / specjalizacja: Outsourcing IT, inżynieria, rozwój oprogramowania, BPO, testowanie, usługi infrastrukturalne 3. Asseco Poland Asseco Poland to największa polska grupa IT i lider w dostarczaniu technologii dla sektorów regulowanych. Firma, której początki sięgają 1991 roku, działa dziś w ponad 60 krajach, zatrudniając globalnie ponad 33 000 osób. W 2024 roku grupa osiągnęła przychód na poziomie 17,1 mld PLN. W obszarze farmacji Asseco wykorzystuje swoje doświadczenie w systemach korporacyjnych, oferując walidowane systemy IT, integrację danych oraz usługi outsourcingowe. W portfolio firmy znajdują się rozwiązania dla opieki zdrowotnej i life sciences – od systemów szpitalnych i laboratoryjnych po platformy dystrybucji leków – wszystkie zaprojektowane z myślą o interoperacyjności i zgodności z regulacjami UE i FDA. Dzięki silnemu zapleczu badawczo-rozwojowemu oraz lokalnej obecności (siedziba w Rzeszowie i oddziały w całej Polsce), Asseco jest wiarygodnym partnerem dla firm farmaceutycznych szukających długofalowego wsparcia IT. Asseco Poland: company snapshot Przychody w 2024: 17,1 mld PLN (grupa) Liczba pracowników: 33 000+ (globalnie) Strona internetowa: pl.asseco.com Siedziba główna: Rzeszów, Polska Główne usługi / specjalizacja: Produkty własne, tworzenie systemów dedykowanych, outsourcing IT, rozwiązania dla administracji publicznej, IT dla life sciences 4. Comarch Comarch, założony w 1993 roku, to jeden z czołowych polskich dostawców IT, mocno obecny w sektorze ochrony zdrowia i przemysłu. Firma zatrudnia ponad 6 500 osób i prowadzi działalność w ponad 20 lokalizacjach w Polsce, łącząc rozwój własnych produktów z usługami IT. W obszarze farmacji i medtech Comarch poprzez swój dział Healthcare oferuje rozwiązania takie jak elektroniczne rekordy pacjentów, systemy zdalnego monitoringu oraz telemedycynę – kluczowe dla firm farmaceutycznych prowadzących badania kliniczne i programy wsparcia pacjentów. Comarch realizuje również projekty custom development, integracji i outsourcingu IT, dostosowując szerokie portfolio (ERP, CRM, BI, IoT) do potrzeb klientów z sektora farmacji. Silne zaplecze R&D oraz własne centra danych czynią Comarch zaufanym partnerem wspierającym efektywność operacyjną i podejmowanie decyzji opartych na danych. Comarch: company snapshot Przychody w 2024: 1,916 mld PLN Liczba pracowników: 6500+ Strona internetowa: www.comarch.com Siedziba główna: Kraków, Polska Główne usługi / specjalizacja: IT dla ochrony zdrowia (EHR, telemedycyna), systemy ERP i CRM, rozwój dedykowanego oprogramowania, usługi chmurowe, IoT 5. Euvic Euvic to dynamicznie rosnąca polska grupa IT, która zbudowała silną pozycję dzięki federacji kilkudziesięciu spółek technologicznych. Dysponując ok. 5000 specjalistami IT i szacunkowymi przychodami na poziomie ~2 mld PLN rocznie, Euvic dostarcza szerokie spektrum usług. Dla klientów farmaceutycznych zespół Euvic realizuje projekty od rozwoju aplikacji i integracji (np. platformy danych B+R, CRM dla sprzedaży w farmacji) po analitykę i zarządzanie infrastrukturą chmurową. Zdecentralizowana struktura grupy pozwala sięgać po wyspecjalizowane kompetencje (AI, data science, mobile itd.) w spółkach zależnych. Dzięki temu firmy farmaceutyczne otrzymują partnera one-stop do transformacji cyfrowej – od wdrożenia bezpiecznej aplikacji mobilnej dla pacjentów, przez automatyzację łańcucha dostaw, po migracje systemów legacy do chmury. Skala Euvic i elastyczne modele współpracy sprawiają, że jest to preferowany dostawca IT dla wielu przedsiębiorstw life sciences w Europie Środkowej. Euvic: company snapshot Przychody w 2024: ~2 mld PLN (szacunek) Liczba pracowników: 5000+ Strona internetowa: www.euvic.com Siedziba główna: Gliwice, Polska Główne usługi / specjalizacja: Oprogramowanie customowe i integracje, usługi chmurowe, AI i analityka danych, outsourcing IT, konsulting 6. Billennium Billennium to polska firma usług IT znana z silnych partnerstw z globalnymi klientami z branży farmaceutycznej i biotechnologicznej. Założona w 2003 roku, rozwinęła działalność na rynkach międzynarodowych (blisko 1800 pracowników w Europie, Azji i Ameryce Północnej) i osiągnęła rekordowe przychody 351 mln PLN w 2022 roku (z dalszym wzrostem do 2024). W farmacji Billennium dostarcza zespoły i rozwiązania do rozwoju aplikacji korporacyjnych, transformacji chmurowej oraz wdrożeń AI. Firma pomaga modernizować systemy krytyczne (np. wdrożenia platform opartych na Salesforce do zarządzania relacjami z klientami) oraz oferuje walidowany rozwój oprogramowania zgodny ze standardami GMP/GAMP5. Dzięki kompetencjom w chmurze (Microsoft Azure, AWS) i analityce danych Billennium umożliwia wykorzystanie nowych technologii przy zachowaniu zgodności. Połączenie eksperckiego body leasingu i usług zarządzanych czyni Billennium elastycznym partnerem zarówno do krótkoterminowych zadań, jak i długofalowych inicjatyw cyfrowych w life sciences. Billennium: company snapshot Przychody w 2024: ~400 mln PLN (szacunek) Liczba pracowników: 1800+ Strona internetowa: www.billennium.com Siedziba główna: Warszawa, Polska Główne usługi / specjalizacja: Outsourcing IT i team leasing, rozwiązania chmurowe (Microsoft, AWS), rozwój oprogramowania, AI i dane, rozwiązania Salesforce 7. Netguru Netguru to rozpoznawalna polska firma programistyczno-doradcza, ceniona za tworzenie nowoczesnych produktów cyfrowych. Z siedzibą w Poznaniu i globalną działalnością, Netguru zatrudnia ok. 600 specjalistów w obszarach web i mobile, UX/UI oraz strategii. Choć portfolio firmy obejmuje wiele branż, Netguru dostarcza również innowacje dla ochrony zdrowia i farmacji – takie jak aplikacje mobilne dla pacjentów, platformy telemedyczne i narzędzia dla zespołów sprzedażowych w farmacji. Zwinne podejście i nacisk na user-centric design (projektowanie zorientowane na użytkownika) pomagają tworzyć angażujące, bezpieczne i zgodne rozwiązania. Przy przychodach rzędu ~300 mln PLN (2022) i licznych wyróżnieniach w Europie, Netguru łączy innowacyjność startupową z niezawodnością na poziomie enterprise. Firmy farmaceutyczne sięgają po Netguru, by przyspieszyć inicjatywy transformacji cyfrowej – od prototypowania aplikacji zdrowotnych z AI po skalowanie platform na rynki globalne. Netguru: company snapshot Przychody w 2024: ~300 mln PLN (szacunek) Liczba pracowników: 600+ Strona internetowa: www.netguru.com Siedziba główna: Poznań, Polska Główne usługi / specjalizacja: Rozwój oprogramowania i aplikacji, UX/UI, strategia produktu cyfrowego, rozwiązania web i mobile, konsulting innowacji 8. Lingaro Lingaro to polski „powerhouse” analityki danych, który zasłynął dostarczaniem rozwiązań BI i inżynierii danych. Założony w Warszawie, rozrósł się do ponad 1300 pracowników i ~500 mln PLN przychodu w 2024 roku, obsługując klientów z listy Fortune 500. W farmacji – gdzie decyzje oparte na danych są kluczowe (od analityki B+R po optymalizację łańcucha dostaw) – Lingaro realizuje projekty end-to-end: hurtownie danych, integracje platform big data, zaawansowaną analitykę i rozwiązania AI/ML. Firma buduje dashboardy dla sprzedaży i marketingu, wdraża data lakes do konsolidacji danych badawczych oraz dba o zgodność z GDPR i HIPAA. Siłą Lingaro jest połączenie kompetencji technologicznych (Azure, AWS, Google Cloud) z głębokim rozumieniem ładu danych. Dla firm, które chcą stać się prawdziwie data-driven, to sprawdzony partner przekuwający surowe dane w użyteczne wnioski. Lingaro: company snapshot Przychody w 2024: ~500 mln PLN (szacunek) Liczba pracowników: 1300+ Strona internetowa: www.lingarogroup.com Siedziba główna: Warszawa, Polska Główne usługi / specjalizacja: Analityka i wizualizacja danych, inżynieria i hurtownie danych, AI/ML, chmurowe platformy danych, konsulting analityczny 9. ITMAGINATION ITMAGINATION to warszawska firma doradcza i software’owa znana z przyspieszania innowacji w przedsiębiorstwach. Z zespołem ok. 400+ specjalistów firma pracowała m.in. dla bankowości, telekomunikacji, a także realizowała inicjatywy cyfrowe dla korporacji farmaceutycznych. Oferuje rozwój oprogramowania, analitykę danych i usługi chmurowe – od budowy platform łączących dane kliniczne i operacyjne po automatyzację specyficznych procesów w farmacji. Ekspertyza w technologiach Microsoft (Azure, Power BI, .NET) i zwinne dostarczanie sprawiają, że ITMAGINATION dobrze odnajduje się w projektach wymagających krótkiego time-to-value i ścisłej kontroli jakości. W ostatnich latach firma rozwija także rozwiązania AI/ML dla przypadków użycia w farmacji, takich jak predykcja adherencji pacjentów czy optymalizacja dostaw leków. Po włączeniu do globalnej grupy (przejęcie przez Virtusa w 2023) łączy polski talent z międzynarodowym zasięgiem, co wspiera skalowalność i domain know-how. ITMAGINATION: company snapshot Przychody w 2024: ~150 mln PLN (szacunek) Liczba pracowników: 400+ Strona internetowa: www.itmagination.com Siedziba główna: Warszawa, Polska Główne usługi / specjalizacja: Rozwój oprogramowania, rozwiązania Data i BI, usługi Azure, konsulting IT, staff augmentation 10. Ardigen Ardigen to wyspecjalizowana firma IT na styku biotechnologii i oprogramowania, co czyni ją wyjątkowym graczem w tym zestawieniu. Z siedzibą w Krakowie Ardigen koncentruje się na AI-driven drug discovery i rozwiązaniach bioinformatycznych dla klientów farmaceutycznych i biotech na całym świecie. Zespół ok. 150 bioinformatyków, data scientistów i programistów tworzy platformy przyspieszające B+R – od modeli AI do identyfikacji kandydatów na leki, przez narzędzia ML dla medycyny personalizowanej, po zaawansowane oprogramowanie do analizy danych genomowych. Głęboka wiedza domenowa w immunologii i biologii molekularnej wyróżnia Ardigen – firma rozumie naukę stojącą za farmą, nie tylko kod. Dla organizacji chcących wykorzystać AI w badaniach lub wdrożyć złożone algorytmy (przy jednoczesnym spełnieniu wymogów nowych regulacji UE dot. AI i standardów GMP) Ardigen jest partnerem pierwszego wyboru. Szybki wzrost i projekty na światowym poziomie podkreślają wkład Polski w innowacje IT dla life sciences. Ardigen: company snapshot Przychody w 2024: ~50 mln PLN (szacunek) Liczba pracowników: 150+ Strona internetowa: www.ardigen.com Siedziba główna: Kraków, Polska Główne usługi / specjalizacja: AI/ML w odkrywaniu leków, bioinformatyka, data science, oprogramowanie dla medycyny precyzyjnej, digital biotech Dlaczego warto wybierać polskie firmy IT dla sektora farmaceutycznego? Polskie firmy IT zbudowały silną pozycję dzięki połączeniu wysokich kompetencji technicznych i rozsądnych kosztów, co czyni je atrakcyjnymi partnerami dla globalnych organizacji farmaceutycznych. Kraj oferuje duży zasób świetnie wykształconych specjalistów z doświadczeniem w pracy pod rygorystycznymi regulacjami UE i FDA. Wielu polskich dostawców inwestuje w R&D i AI, zapewniając dostęp do najnowszych innowacji w analityce danych, platformach klinicznych i digital health. Bliskość do kluczowych rynków europejskich ułatwia komunikację i dopasowanie do wymogów regulacyjnych. To unikalne połączenie umiejętności, zgodności i innowacyjności sprawia, że Polska jest wiarygodnym hubem usług technologicznych dla farmacji. Kluczowe czynniki przy wyborze partnera IT dla branży farmaceutycznej Wybór właściwego dostawcy IT dla farmacji wymaga oceny zarówno kompetencji technicznych, jak i regulacyjnych. Oprócz standardowych umiejętności w tworzeniu oprogramowania, partner powinien wykazać doświadczenie w zgodności z GxP, GMP i GDPR. Krytyczne jest również sprawdzenie dorobku w dostarczaniu systemów walidowanych oraz w bezpiecznym przetwarzaniu danych klinicznych i pacjenckich. Decydenci powinni ocenić, czy dostawca oferuje skalowalne rozwiązania – chmurowe i AI – które nadążą za przyszłymi potrzebami. Na koniec liczą się silna komunikacja, przejrzyste zarządzanie projektem i referencje branżowe, które zwiększają szanse na długoterminowy sukces. Leverage TTMS for Pharma IT Success – Our Experience in Action Wybór odpowiedniego partnera technologicznego jest kluczowy, aby firmy farmaceutyczne mogły bezpiecznie i skutecznie wprowadzać innowacje. Transition Technologies MS (TTMS) oferuje pełne spektrum usług IT dopasowanych do sektora farmaceutycznego, poparte bogatym portfolio udanych realizacji. Zapraszamy do zapoznania się z wybranymi case studies – każde pokazuje, jak rozwiązujemy złożone wyzwania technologiczne w farmacji. Poniżej prezentujemy najnowsze przykłady naszej pracy dla klientów na całym świecie: Integracja systemu do zarządzania chorobami przewlekłymi – Cyfrowe rozwiązanie terapeutyczne dla diabetologii, integrujące pompy insulinowe i sensory glukozy w celu poprawy adherencji. Usprawnienie analityki biznesowej i optymalizacji w globalnej firmie – Analityka danych wspierająca optymalizację wyników i lepsze decyzje w organizacjach farmaceutycznych. Udoskonalenie systemu do zarządzania wykonawcami i dostawcami w służbie zdrowia – Usprawnienie procesów wykonawców i dostawców w farmacji z naciskiem na zgodność i efektywność. Bezpieczeństwo danych pacjenta – przykład integracji PingOne i portalu pacjenta Adobe AEM – Bezpieczny, wydajny portal pacjenta z SSO, zapewniający wygodny i zgodny dostęp do informacji. Zarządzanie pracownikami: automatyzacja procesów w celu uzyskania przewagi strategicznej – Zastąpienie arkuszy kalkulacyjnych zintegrowanym systemem, który poprawia planowanie i obniża koszty. Poprawa zarządzania kosztami w łańcuchu dostaw dzięki zautomatyzowanemu raportowaniu – Większa przejrzystość i kontrola kosztów w łańcuchu dostaw w branży farmaceutycznej. Poprawa spersonalizowanego systemu zarządzania finansami w globalnej organizacji – Szyte na miarę rozwiązanie finansowe dopasowane do potrzeb globalnego przedsiębiorstwa. Optymalizacja raportowania i analizy danych w Salesforce Marketing Cloud w celu poprawy wydajności operacyjnej – Przyspieszenie i podniesienie jakości raportowania dzięki zaawansowanym narzędziom analitycznym. Przykład wdrożenia SAP CDC do Zarządzania Tożsamością i Dostępem Klientów (CIAM) w firmie z branży farmaceutycznej – Bezpieczne zarządzanie tożsamością i dostępem dla podmiotu ochrony zdrowia. Każdy z powyższych przykładów potwierdza nasze zaangażowanie w jakość, innowacyjność i głębokie zrozumienie regulacji farmaceutycznych. Niezależnie od tego, czy chcesz zmodernizować systemy legacy, wykorzystać AI w badaniach, czy wzmocnić zgodność w całym krajobrazie IT – nasz zespół jest gotowy pomóc Twojej organizacji odnieść sukces. Skontaktuj się z nami, aby porozmawiać o wsparciu dopasowanym do Twoich celów. W jaki sposób dostawcy IT wspierają inspekcje regulacyjne w farmacji? Doświadczeni w farmacji dostawcy projektują rozwiązania z pełnym śladem audytowym, automatycznymi raportami i ścisłą kontrolą dostępu, co znacząco ułatwia przebieg inspekcji. Dostarczają też dokumentację zgodną z wymogami GMP i wytycznymi GAMP5, których zwykle oczekują inspektorzy. Część firm oferuje gotowe pakiety walidacyjne, dzięki czemu zgodność jest potwierdzona już na starcie. W efekcie zmniejsza się ryzyko niezgodności i skraca czas potrzebny na audyt. Taki partner staje się elementem ekosystemu compliance, a nie tylko dostawcą technologii. Czy polscy dostawcy IT mogą skrócić time-to-market nowych leków? Tak. Polskie firmy IT często wdrażają AI i automatyzację, które przyspieszają procesy zarządzania badaniami klinicznymi, analizy danych czy rekrutacji pacjentów. Szybsze i bardziej wiarygodne przetwarzanie informacji pozwala decydować wcześniej i pewniej. To z kolei skraca harmonogramy rozwojowe i może przyspieszyć przygotowanie dokumentacji do złożenia wniosku rejestracyjnego. W wielu przypadkach innowacyjne platformy budowane w Polsce skróciły cykl B+R nawet o kilka miesięcy. Jaką rolę odgrywa bezpieczeństwo danych przy wyborze partnera IT dla farmacji? Kluczową, ponieważ przetwarzane są wrażliwe dane pacjentów i informacje kliniczne. Rzetelny dostawca stosuje silne mechanizmy bezpieczeństwa, szyfrowanie oraz spełnia wymagania GDPR i często także HIPAA. Wielu polskich dostawców korzysta z certyfikowanych centrów danych i chmur klasy enterprise. Wdrażają też monitoring oraz systemy wykrywania anomalii, by zapobiegać incydentom. Dbanie o bezpieczeństwo chroni nie tylko dane i pacjentów, ale również reputację organizacji. Czy czynniki kulturowe i geograficzne mają znaczenie przy współpracy z polskimi firmami IT? Tak, i to często większe niż się zakłada. Położenie w Europie zapewnia dogodne okna czasowe dla zespołów z UE i obu Ameryk, co poprawia komunikację. Bliskość kulturowa i wysoka znajomość angielskiego ułatwiają codzienną współpracę. Polskie zespoły pracują zwykle w metodykach zwinnych, które premiują transparentność i regularny feedback. To wszystko sprawia, że współpraca jest przewidywalna i efektywna w projektach globalnych. Czy polscy dostawcy aktywnie działają w obszarach digital therapeutics i AI w odkrywaniu leków? Zdecydowanie tak. Wiele firm w Polsce tworzy rozwiązania z zakresu digital therapeutics, aplikacje zdrowotne oraz systemy AI wspierające odkrywanie i rozwój leków. Często współpracują z ośrodkami badawczymi i startupami biotech, przenosząc innowacje bezpośrednio do pipeline’ów farmacji. Algorytmy AI pomagają identyfikować obiecujące cząsteczki, przewidywać odpowiedź pacjentów i optymalizować protokoły. Rozwiązania te zwiększają skuteczność badań i przygotowują organizacje na przyszłość medycyny opartej na danych.
Czytaj
TOP 10 firm wdrażających Salesforce w Polsce – ranking najlepszych dostawców
Platforma CRM Salesforce jest używana przez tysiące firm na całym świecie. Polska nie jest tu wyjątkiem. Coraz więcej polskich przedsiębiorstw wdraża Salesforce, aby usprawnić sprzedaż, obsługę i marketing, korzystając z usług wyspecjalizowanych partnerów wdrożeniowych. Poniżej przedstawiamy dziesięć wiodących firm w Polsce, które specjalizują się w implementacjach Salesforce. Znalazły się tu zarówno polscy dostawcy, jak i globalne firmy konsultingowe aktywne na polskim rynku. Każda z nich oferuje unikalne doświadczenie w uruchamianiu i dostosowywaniu Salesforce do potrzeb biznesowych. 1. Transition Technologies MS (TTMS) Transition Technologies MS (TTMS) to polska firma, będąca partnerem konsultingowym Salesforce, znana z kompleksowych usług wdrożeniowych. Działa od 2015 roku i dynamicznie się rozwija – obecnie zatrudnia ponad 800 specjalistów IT i posiada biura w największych polskich miastach (Warszawa, Lublin, Wrocław, Białystok, Łódź, Kraków, Poznań i Koszalin), a także za granicą (Malezja, Dania, Wielka Brytania, Szwajcaria, Indie). Zespół Salesforce w TTMS realizuje pełny cykl implementacji CRM – od analizy potrzeb, przez rozwój dedykowanych rozwiązań i integracje, aż po bieżące wsparcie. Firma jest certyfikowanym partnerem Salesforce, co zapewnia dostęp do najnowszych funkcji platformy i szkoleń. TTMS ma na koncie udane projekty m.in. dla branży farmaceutycznej, produkcyjnej i finansowej. Wyróżnia się elastycznym, zorientowanym na klienta podejściem: rozwiązania są dopasowane do procesów danej organizacji, a priorytetem jest zrozumienie potrzeb biznesowych przed rozpoczęciem implementacji. Oprócz podstawowej konfiguracji CRM, TTMS oferuje integracje Salesforce (w tym połączenia z innymi systemami korporacyjnymi) oraz innowacyjne możliwości, takie jak integracje Salesforce z AI, które pozwalają firmom wykorzystywać sztuczną inteligencję w zarządzaniu relacjami z klientami. Dzięki połączeniu kompetencji technicznych i długofalowego wsparcia TTMS pozostaje kompleksowym partnerem wdrożeniowym Salesforce w Polsce. TTMS: profil firmy Przychody w 2024 r.: 233,7 mln PLN Liczba pracowników: 800+ Strona internetowa: www.ttms.com/pl/salesforce Siedziba główna: Warszawa, Polska Główne usługi / specjalizacja: Salesforce, AI, AEM, Azure, Power Apps, BI, Webcon, e-learning, Quality Management 2. Deloitte Digital (Polska) Deloitte Digital Polska to technologiczne ramię Deloitte, globalnie uznawane za jednego z czołowych partnerów wdrożeniowych Salesforce. W Polsce duży zespół certyfikowanych konsultantów realizuje złożone projekty CRM obejmujące wiele chmur Salesforce, łącząc doradztwo biznesowe z wiedzą techniczną. Dzięki globalnym metodykom i silnej lokalnej obecności, Deloitte Digital wspiera przedsiębiorstwa z branż takich jak finanse, handel detaliczny i produkcja, będąc zaufanym partnerem przy dużych, korporacyjnych wdrożeniach. Deloitte Digital Polska: profil firmy Przychody w 2024 r.: N/D (brak danych publicznych, część Deloitte global) Liczba pracowników: Ponad 3 000 w Polsce (dziesiątki tysięcy globalnie) Strona internetowa: www.deloitte.com Siedziba główna: Warszawa, Polska (global HQ: Londyn, UK) Główne usługi / specjalizacja: Wdrożenia Salesforce, transformacja cyfrowa, doradztwo chmurowe, strategia biznesowa 3. Accenture (Polska) Accenture Polska to partner Salesforce na poziomie Platinum, z silną lokalną obecnością i tysiącami certyfikowanych ekspertów na całym świecie. Zespoły specjalizują się w dużych wdrożeniach, złożonych dostosowaniach i integracjach, często wykorzystując metodyki Agile, aby przyspieszyć realizację projektów. Dzięki skali działania i innowacyjności, Accenture łączy zasoby lokalne z globalnym wsparciem, co czyni ją idealnym wyborem dla przedsiębiorstw potrzebujących zaawansowanych, wielochmurowych rozwiązań Salesforce. Accenture Polska: profil firmy Przychody w 2024 r.: N/D (część Accenture global) Liczba pracowników: Ponad 7 000 w Polsce (700 000+ globalnie) Strona internetowa: www.accenture.com Siedziba główna: Warszawa, Polska (global HQ: Dublin, Irlandia) Główne usługi / specjalizacja: Wdrożenia Salesforce, outsourcing IT, strategia cyfrowa, integracja AI 4. Capgemini Polska Capgemini Polska to wieloletni globalny partner strategiczny Salesforce z setkami specjalistów w oddziałach w Warszawie, Krakowie i Wrocławiu. Firma wspiera klientów w kompleksowych projektach Salesforce – od strategii CRM i personalizacji, przez migrację danych, aż po długoterminowe wsparcie. Wykorzystując branżowe akceleratory i szeroką wiedzę IT, Capgemini jest solidnym wyborem dla przedsiębiorstw poszukujących skalowalnych i kompleksowych wdrożeń. Capgemini Polska: profil firmy Przychody w 2024 r.: N/D (część Capgemini global) Liczba pracowników: 11 000+ w Polsce (340 000+ globalnie) Strona internetowa: www.capgemini.com Siedziba główna: Warszawa, Polska (global HQ: Paryż, Francja) Główne usługi / specjalizacja: Doradztwo Salesforce, outsourcing IT, migracja do chmury, transformacja cyfrowa 5. PwC (Polska) PwC Polska stało się silnym partnerem Salesforce po przejęciu Outbox Group, zyskując dedykowany lokalny zespół wdrożeniowy. Firma łączy kompetencje doradztwa biznesowego z techniczną implementacją CRM, koncentrując się na poprawie doświadczeń klientów oraz mierzalnych wynikach biznesowych. Dzięki certyfikowanym konsultantom i solidnym procesom zarządzania projektami, PwC to zaufany wybór dla organizacji z branż regulowanych, które oczekują zarówno strategii, jak i sprawnej realizacji. PwC Polska: profil firmy Przychody w 2024 r.: N/D (część PwC global) Liczba pracowników: 6 000+ w Polsce (364 000+ globalnie) Strona internetowa: www.pwc.com Siedziba główna: Warszawa, Polska (global HQ: Londyn, UK) Główne usługi / specjalizacja: Wdrożenia Salesforce, strategia CRM, rozwiązania chmurowe, transformacja cyfrowa 6. Sii Polska Sii Polska to największa w kraju firma konsultingowa i outsourcingowa IT, zatrudniająca ponad 7 700 osób i posiadająca certyfikowaną praktykę Salesforce. Zespół wspiera klientów we wdrożeniach Sales Cloud i Service Cloud, tworzeniu dedykowanych aplikacji oraz bieżącej administracji. Dzięki silnej lokalnej obecności, elastycznym modelom współpracy i znajomości specyfiki branż, Sii to sprawdzony partner dla firm poszukujących skalowalnych i opłacalnych rozwiązań Salesforce. Sii Polska: profil firmy Przychody w 2024 r.: Ok. 2,1 mld PLN Liczba pracowników: 7 700+ Strona internetowa: www.sii.pl Siedziba główna: Warszawa, Polska Główne usługi / specjalizacja: Wdrożenia Salesforce, outsourcing IT, rozwój oprogramowania, doradztwo chmurowe 7. Britenet Britenet to polska firma usług IT zatrudniająca około 800 osób, ze silną praktyką Salesforce obejmującą 100+ certyfikowanych ekspertów. Realizuje dopasowane wdrożenia w obszarach Sales Cloud, Service Cloud, Marketing Cloud i innych, często wspierając klientów w modelach outsourcingowych. Znana z elastyczności i wysokiej jakości technicznej, Britenet jest zaufanym partnerem polskich przedsiębiorstw z sektorów takich jak finanse, edukacja i energetyka. Britenet: profil firmy Przychody w 2024 r.: N/D Liczba pracowników: 800+ Strona internetowa: www.britenet.com.pl Siedziba główna: Warszawa, Polska Główne usługi / specjalizacja: Wdrożenia Salesforce, konsulting CRM, tworzenie oprogramowania na zamówienie 8. Cloudity Cloudity to założona w Polsce firma konsultingowa Salesforce, która uzyskała status Partnera Platinum i rozszerzyła działalność w Europie. Dysponując kilkuset certyfikowanymi ekspertami, realizuje kompleksowe projekty obejmujące Sales Cloud, Service Cloud i Experience Cloud. Znana z innowacyjności i zwinności, Cloudity wspiera klientów z branż e-commerce, ubezpieczeniowej i technologicznej, oferując dopasowane wdrożenia wielochmurowe. Cloudity: profil firmy Przychody w 2024 r.: N/D Liczba pracowników: 200+ Strona internetowa: www.cloudity.com Siedziba główna: Warszawa, Polska Główne usługi / specjalizacja: Wdrożenia Salesforce, strategia CRM, integracja systemów, rozwiązania wielochmurowe 9. EPAM Systems (PolSource) EPAM Systems (dawniej PolSource) to globalna firma IT z jednym z najbardziej doświadczonych w Polsce zespołów Salesforce, zbudowanym na bazie dorobku PolSource i 350+ certyfikowanych specjalistów. Dostarcza złożone wdrożenia CRM, rozwój dedykowany i globalne rollouty dla klientów od startupów po firmy z listy Fortune 500. Łącząc lokalne kompetencje z globalnymi zasobami EPAM, jest mocnym wyborem dla organizacji potrzebujących zaawansowanych, wielkoskalowych rozwiązań Salesforce. EPAM Systems (PolSource): profil firmy Przychody w 2024 r.: N/D (część EPAM global) Liczba pracowników: 350+ specjalistów Salesforce w Polsce (EPAM globalnie: 60 000+) Strona internetowa: www.epam.com Siedziba główna: Kraków, Polska (global HQ: Newtown, USA) Główne usługi / specjalizacja: Wdrożenia Salesforce, rozwój dedykowany, globalne rollouty 10. Craftware (BlueSoft / Orange Group) Craftware to polski specjalista Salesforce z ponad dekadą doświadczenia i statusem Partnera Platinum od 2014 r. Obecnie w strukturach BlueSoft/Orange Group dostarcza doradztwo, wdrożenia i wsparcie w branżach takich jak opieka zdrowotna, life sciences i e-commerce. Znane z głębokiej ekspertyzy Salesforce i zwinnej realizacji, Craftware pomaga dostosować CRM do złożonych procesów, zapewniając skuteczny transfer wiedzy. Craftware (BlueSoft / Orange Group): profil firmy Przychody w 2024 r.: N/D (część BlueSoft/Orange Group) Liczba pracowników: 200+ Strona internetowa: www.craftware.pl Siedziba główna: Warszawa, Polska Główne usługi / specjalizacja: Wdrożenia Salesforce, konsulting CRM, rozwiązania dedykowane, integracje Kiedy warto rozważyć wdrożenie Salesforce? Te studia przypadków pokazują, jak firmy z różnych sektorów wykorzystały Salesforce do rozwiązania konkretnych wyzwań biznesowych. Niezależnie od tego, czy celem było uporządkowanie przepływu danych, przyspieszenie procesu sprzedaży, poprawa wsparcia posprzedażowego czy zapewnienie zgodności, poniższe przykłady ilustrują praktyczne transformacje. Kiedy wdrażać wdrażać Salesforce? Gdy projekty budowlano-instalacyjne cierpią na rozproszone dane i słabą kontrolę kosztów, Salesforce centralizuje informacje, automatyzuje procesy i wyposaża zespoły terenowe w narzędzia mobilne w czasie rzeczywistym. Gdy proces sprzedaży jest nieuporządkowany i brakuje mu kontroli, Salesforce CRM porządkuje lejki, standaryzuje zarządzanie leadami i poprawia trafność prognozowania. Gdy dział sprzedaży opiera się na arkuszach i ręcznych raportach, Salesforce zapewnia pulpity nawigacyjne, automatyzację i szybsze podejmowanie decyzji. Gdy wsparcie serwisowe boryka się z opóźnieniami i rozproszeniem informacji, Salesforce Service Cloud usprawnia obsługę zgłoszeń i zwiększa satysfakcję klientów. Gdy organizacja musi śledzić zgody klientów dla zgodności regulacyjnej, Salesforce zapewnia jedno miejsce do zbierania, zarządzania i zabezpieczania danych o zgodach. Gdy raportowanie jest zbyt pracochłonne, a kadrze brakuje wglądu, analityka Salesforce dostarcza bieżącej widoczności kluczowych wskaźników. Gdy firma farmaceutyczna musi spełnić rygorystyczne wymogi regulacyjne, Salesforce pomaga egzekwować kontrolę bezpieczeństwa i utrzymać zgodność. Gdy projekty w ochronie zdrowia lub farmacji wymagają większej czytelności oraz sprawnej współpracy między interesariuszami, Salesforce wspiera zarządzanie danymi pacjentów i świadczenie usług zdalnych. Gdy zarządzanie zgodami jest rozproszone w branżach silnie regulowanych, Salesforce integruje platformy, aby kompleksowo rejestrować i obsługiwać zgody. Gdy NGO potrzebuje unowocześnić obsługę darczyńców i wolontariuszy, Salesforce NPSP transformuje zaangażowanie, ewidencję i działania programowe. Gdy biotechnologiczne firmy farmaceutyczne chcą wykorzystać AI do mądrzejszej obsługi klientów, integracje Salesforce odblokowują predykcyjne wnioski i zaawansowaną analitykę. Dlaczego wybrać firmę z grona najlepszych partnerów wdrożeniowych Salesforce w Polsce? Wybór partnera z tego zestawienia wiodących firm wdrażających Salesforce w Polsce gwarantuje, że Twój projekt CRM trafi w kompetentne ręce. Te firmy to sprawdzeni eksperci z bogatym doświadczeniem w dostosowywaniu Salesforce do różnych branż, co minimalizuje ryzyko i przyspiesza rezultaty. Najlepsi dostawcy zatrudniają certyfikowanych konsultantów i deweloperów na bieżąco z najnowszymi funkcjami i dobrymi praktykami Salesforce, zapewniając wysoką jakość techniczną oraz zgodność z wymaganiami biznesowymi. Współpraca z ugruntowanym partnerem daje dostęp do multidyscyplinarnych zespołów zdolnych do dostosowania, integracji i skalowania Salesforce zgodnie z Twoimi celami. To nie tylko skraca czas osiągnięcia wartości, ale też pomaga optymalizować koszty i maksymalizować zwrot z inwestycji – pozwalając skupić się na relacjach z klientami, gdy technologią zajmują się specjaliści. Gotowi, aby wznieść swoje wdrożenie Salesforce z TTMS? Wybór właściwego partnera jest kluczowy dla sukcesu projektu Salesforce. Wszystkie firmy z powyższej listy mają mocne kompetencje, ale Transition Technologies MS (TTMS) w wyjątkowy sposób łączy lokalne zrozumienie z globalną ekspertyzą. TTMS poprowadzi Cię przez każdy etap podróży Salesforce – od strategii i personalizacji, przez szkolenia użytkowników, po długoterminowe wsparcie. Nasz zespół certyfikowanych specjalistów dostarczy rozwiązanie naprawdę dopasowane do Twojego biznesu. Jeśli zależy Ci na wdrożeniu, które napędza wzrost i na partnerze, który pozostaje z Tobą długo po starcie, TTMS jest gotowe pomóc. Skontaktuj się z TTMS już dziś, aby porozmawiać o tym, jak z sukcesem zrealizować projekt Salesforce i wyposażyć Twoją organizację w światowej klasy CRM skrojony na miarę. Jakie są główne korzyści ze współpracy z partnerem wdrożeniowym Salesforce w Polsce zamiast budowania zespołu wewnętrznego? Współpraca z firmą wdrożeniową Salesforce w Polsce daje dostęp do certyfikowanych ekspertów, którzy na co dzień realizują projekty w różnych branżach. Dzięki temu unikają typowych błędów i potrafią znacząco skrócić czas wdrożenia, czego często nie da się osiągnąć w zespole wewnętrznym bez wcześniejszego doświadczenia. Outsourcing ogranicza także koszty rekrutacji, szkoleń i utrzymania specjalistów, a jednocześnie zapewnia zgodność z najlepszymi praktykami rynkowymi. Co więcej, lokalni partnerzy oferują znajomość realiów polskiego rynku i specyfiki branż, co zwiększa skuteczność wdrożenia. Ile trwa typowe wdrożenie Salesforce? Czas realizacji zależy od zakresu projektu, stopnia złożoności i liczby wdrażanych chmur Salesforce. Proste wdrożenie Sales Cloud dla średniej firmy może zająć od dwóch do trzech miesięcy, natomiast duże projekty korporacyjne obejmujące wiele modułów – nawet od sześciu do dwunastu miesięcy. Kluczowa jest dobra faza przygotowawcza: precyzyjnie zdefiniowane wymagania, zaangażowani interesariusze oraz skuteczne zarządzanie zmianą. Współpraca z doświadczonym partnerem pozwala zminimalizować opóźnienia i utrzymać projekt w ramach harmonogramu. Ile kosztuje wdrożenie Salesforce w Polsce? Koszt wdrożenia zależy od wielkości projektu, zakresu personalizacji oraz tego, czy wymagane są dodatkowe funkcje, takie jak integracje, analityka czy moduły AI. Małe projekty mogą kosztować kilkadziesiąt tysięcy złotych, podczas gdy kompleksowe wdrożenia korporacyjne osiągają wartość sięgającą milionów złotych. Polscy dostawcy często oferują przewagę cenową w stosunku do firm z Europy Zachodniej czy USA, przy zachowaniu wysokiej jakości usług. Wiele firm wdrożeniowych zapewnia także elastyczne modele rozliczeń, np. projekty o stałej cenie albo dedykowane zespoły w outsourcingu. Które branże w Polsce najbardziej korzystają z Salesforce? Salesforce jest uniwersalnym narzędziem, ale niektóre sektory w Polsce szczególnie zyskują na jego wdrożeniu. Usługi finansowe i bankowość wykorzystują Salesforce do obsługi regulacyjnej i analizy danych o klientach. Firmy produkcyjne i budowlane wdrażają je w celu usprawnienia zarządzania projektami i prognozowania sprzedaży. Branża farmaceutyczna i opieki zdrowotnej ceni Salesforce za bezpieczeństwo, zgodność z przepisami i możliwości budowania relacji z pacjentami. Coraz więcej NGO korzysta z Salesforce NPSP, aby unowocześnić zarządzanie darczyńcami i wolontariuszami. W praktyce każda organizacja, która potrzebuje lepszego zarządzania danymi klientów, efektywniejszej sprzedaży lub wsparcia regulacyjnego, może odnieść wymierne korzyści. Jak polscy partnerzy Salesforce dbają o bezpieczeństwo danych i zgodność regulacyjną? Firmy wdrożeniowe w Polsce działają zgodnie z przepisami unijnymi, takimi jak RODO, a także ze standardami branżowymi, np. dotyczącymi farmacji czy finansów. Certyfikowani konsultanci projektują architektury oparte na natywnych mechanizmach bezpieczeństwa Salesforce, takich jak role użytkowników, szyfrowanie danych czy audyt logów. Partnerzy wspierają również integrację narzędzi do zarządzania zgodami i wdrażają ramy governance dopasowane do specyfiki branży. Regularne testy bezpieczeństwa, szkolenia i dokumentacja dodatkowo chronią dane klientów i zapewniają pełną zgodność z wymogami prawnymi.
Czytaj
EU AI Act: aktualizacje 2025 – kodeks postępowania, egzekwowanie i reakcje branży
Unijny Akt o Sztucznej Inteligencji (EU AI Act) wchodzi w krytyczną fazę wdrażania w 2025 roku. Niniejszy artykuł to kontynuacja naszego opracowania z lutego 2025, które przedstawiało podstawy tej przełomowej regulacji. Teraz przyglądamy się najnowszym zmianom: dopracowanemu kodeksowi postępowania dla modeli sztucznej inteligencji ogólnego przeznaczenia (GPAI), uprawnieniom egzekucyjnym nowego European AI Office, harmonogramowi wdrożenia od sierpnia 2025 do 2027 roku, pierwszym reakcjom liderów rynku takich jak xAI, Meta czy Google oraz praktycznym wskazówkom dla biznesu w zakresie zgodności i ochrony reputacji. Kodeks postępowania dla AI ogólnego przeznaczenia: dobrowolne ramy zgodności Jednym z najważniejszych kamieni milowych ostatnich miesięcy jest publikacja Kodeksu postępowania dla AI ogólnego przeznaczenia (GPAI) – obszernego zestawu dobrowolnych wytycznych, które mają pomóc dostawcom AI w spełnieniu wymogów EU AI Act wobec modeli bazowych. Ogłoszony 10 lipca 2025 r., kodeks został opracowany przez niezależnych ekspertów w ramach procesu wielostronnych konsultacji i zatwierdzony przez nowo utworzone European AI Office. Stanowi on niewiążące ramy regulacyjne, które obejmują trzy kluczowe obszary: przejrzystość, poszanowanie praw autorskich oraz bezpieczeństwo i niezawodność zaawansowanych modeli AI. W praktyce oznacza to, że dostawcy GPAI (np. twórcy dużych modeli językowych czy systemów generatywnych) otrzymują konkretne narzędzia i wzory dokumentacji, aby ujawniać wymagane informacje, przestrzegać prawa autorskiego i ograniczać ryzyka systemowe związane z najbardziej zaawansowanymi modelami. Choć przystąpienie do kodeksu jest dobrowolne, daje ono istotną przewagę: „domniemanie zgodności” z AI Act. Innymi słowy, firmy, które podpiszą kodeks, uznawane są za spełniające obowiązki wynikające z regulacji dotyczących GPAI, co zapewnia im większą pewność prawną i mniejsze obciążenia administracyjne podczas audytów czy kontroli. To podejście typu „marchewka i kij” silnie zachęca kluczowych dostawców AI do udziału. Już w ciągu kilku tygodni od publikacji kodeksu dziesiątki firm technologicznych – w tym Amazon, Google, Microsoft, OpenAI, Anthropic i inne – zgłosiły się jako sygnatariusze, sygnalizując gotowość do stosowania najlepszych praktyk. Zatwierdzenie kodeksu przez Komisję Europejską oraz nową Radę ds. AI (skupiającą regulatorów z państw członkowskich) w sierpniu 2025 dodatkowo ugruntowało jego pozycję jako autorytatywnego narzędzia zgodności. Ci, którzy zdecydują się nie przystępować do kodeksu, muszą liczyć się z ostrzejszą kontrolą – będą musieli samodzielnie udowodnić regulatorom, w jaki sposób ich własne rozwiązania wypełniają wszystkie wymogi EU AI Act. European AI Office: centralny organ nadzoru i egzekwowania Aby nadzorować i egzekwować przepisy EU AI Act, Komisja Europejska powołała w 2024 roku dedykowany organ regulacyjny – European AI Office. Funkcjonujący w ramach DG CONNECT urząd pełni rolę ogólnoeuropejskiego centrum kompetencji i koordynacji nadzoru nad AI. Jego głównym zadaniem jest monitorowanie, kontrolowanie i egzekwowanie zgodności z przepisami – szczególnie w odniesieniu do modeli ogólnego przeznaczenia – we wszystkich 27 państwach członkowskich. AI Office został wyposażony w szerokie uprawnienia: może prowadzić oceny modeli AI, żądać dokumentacji technicznej i informacji od dostawców, nakazywać środki naprawcze w przypadku niezgodności, a w poważnych sytuacjach rekomendować sankcje finansowe. Co istotne, AI Office odpowiada także za opracowywanie i aktualizację kodeksów postępowania (takich jak GPAI Code) oraz pełni funkcję sekretariatu nowej Europejskiej Rady ds. AI, która koordynuje działania regulatorów krajowych. W praktyce European AI Office działa ramię w ramię z władzami krajowymi, aby zapewnić spójne egzekwowanie prawa. Jeśli model AI ogólnego przeznaczenia budzi podejrzenie niezgodności lub stwarza nieprzewidziane ryzyka systemowe, urząd może wszcząć dochodzenie we współpracy z organami nadzoru rynku w państwach członkowskich. Może również inicjować wspólne kontrole transgraniczne, gdy ten sam system jest wdrażany w wielu krajach, aby zagwarantować, że problemy takie jak algorytmiczne uprzedzenia czy zagrożenia bezpieczeństwa są rozwiązywane jednolicie. Poprzez wymianę informacji i wytyczne dla regulatorów krajowych (podobnie jak w przypadku Europejskiej Rady Ochrony Danych przy RODO), AI Office ma przeciwdziałać fragmentacji regulacyjnej. Jako centralny ośrodek pełni też rolę reprezentanta UE w międzynarodowych dyskusjach o regulacjach AI oraz nadzoruje inicjatywy sprzyjające innowacjom, takie jak piaskownice regulacyjne czy programy wsparcia dla MŚP. Dla liderów biznesu oznacza to pojawienie się europejskiego „jednego okienka” w zakresie zgodności z AI – firmy mogą oczekiwać, że AI Office będzie wydawać wytyczne, obsługiwać część rejestracji czy zatwierdzeń oraz prowadzić kluczowe działania egzekucyjne wobec systemów AI, które wykraczają poza granice jednego państwa. Harmonogram wdrażania AI Act: sierpień 2025 – 2027 EU AI Act wprowadzany jest etapami, a kluczowe obowiązki pojawiają się w latach 2025-2027. Regulacja formalnie weszła w życie 1 sierpnia 2024 r., ale nie wszystkie przepisy zaczęły obowiązywać od razu. Zamiast tego przyjęto harmonogram stopniowego wdrażania, aby dać organizacjom czas na dostosowanie. Pierwszy ważny kamień milowy pojawił się już po sześciu miesiącach: od lutego 2025 r. zakazane praktyki AI uznane za „nieakceptowalne ryzyko” (np. systemy punktacji społecznej, manipulacja osobami szczególnie podatnymi, czy zdalna identyfikacja biometryczna w czasie rzeczywistym w przestrzeni publicznej na potrzeby organów ścigania) stały się nielegalne. Każdy system AI mieszczący się w tych kategoriach musiał zostać wstrzymany lub wycofany z rynku UE, co stanowiło pierwsze realne sprawdzian regulacji. Kolejny ważny etap przypada na 2 sierpnia 2025 r., kiedy zaczynają obowiązywać przepisy dotyczące modeli AI ogólnego przeznaczenia. Od tego dnia każdy nowy model bazowy lub duży system AI (spełniający definicję GPAI) wprowadzany na rynek unijny musi być zgodny z wymogami AI Act w zakresie przejrzystości, bezpieczeństwa i ochrony praw autorskich. Oznacza to m.in. obowiązek dostarczania szczegółowej dokumentacji technicznej regulatorom i użytkownikom, ujawnianie danych użytych do trenowania (przynajmniej w formie podsumowania) oraz wdrożenie działań ograniczających ryzyka związane z zaawansowanymi modelami. Warto zauważyć, że dla modeli już obecnych na rynku przed sierpniem 2025 r. przewidziano okres przejściowy – dostawcy mają czas do 2 sierpnia 2027 r., aby w pełni dostosować te rozwiązania i ich dokumentację do wymogów prawa. Dwuletnie okno ma ułatwić aktualizację systemów już wdrożonych i wdrożenie dodatkowych zabezpieczeń czy dokumentacji. W tym okresie narzędzia dobrowolne, takie jak Kodeks postępowania GPAI, pełnią rolę pomostu, pomagając firmom wyrównać kurs z regulacjami, zanim w 2027 r. zostaną opublikowane ostateczne zharmonizowane standardy techniczne. Pozostałe obowiązki AI Act będą wchodzić w życie w latach 2026-2027. Do sierpnia 2026 r. (dwa lata od wejścia w życie regulacji) większość przepisów stanie się w pełni stosowana, w tym wymagania wobec systemów wysokiego ryzyka wykorzystywanych w takich obszarach jak opieka zdrowotna, finanse, zatrudnienie czy infrastruktura krytyczna. Te systemy muszą przechodzić oceny zgodności, prowadzić rejestry działania, zapewniać nadzór człowieka i spełniać inne rygorystyczne kryteria. Mają one jednak nieco więcej czasu – ostateczny termin zgodności przewidziano na koniec 2027 r., czyli trzy lata od wejścia w życie ustawy. W praktyce oznacza to, że w latach 2025-2027 firmy najbardziej odczują skutki regulacji: najpierw w obszarze generatywnej i ogólnej AI, a następnie w branżowych zastosowaniach wysokiego ryzyka. Przedsiębiorstwa powinny wpisać sierpień 2025 i sierpień 2026 do kalendarzy jako momenty przełomowe, a sierpień 2027 traktować jako ostateczną granicę, do której wszystkie systemy AI objęte zakresem regulacji muszą spełniać nowe standardy unijne. Regulatorzy zapowiadają też, że do 2027 r. pojawią się formalne „zharmonizowane normy” dla AI – opracowywane przez europejskie organizacje normalizacyjne – które dodatkowo usprawnią proces zgodności. Reakcje branży: co pokazują xAI, Google i Meta Jak firmy technologiczne zareagowały dotychczas na zmieniający się krajobraz regulacyjny? Pierwsze sygnały od liderów rynku dają wyraźny obraz mieszanki wsparcia i obaw. Z jednej strony wielu dużych graczy publicznie przyjęło podejście Unii Europejskiej. Przykładowo, Google zadeklarowało podpisanie nowego kodeksu postępowania, a prezes Microsoftu Brad Smith zasugerował, że Microsoft najprawdopodobniej zrobi to samo. Wielu deweloperów AI dostrzega wartość w spójności i stabilności, jakie obiecuje AI Act – harmonizacja przepisów w całej Europie zmniejsza niepewność prawną i może zwiększyć zaufanie użytkowników do produktów AI. To pro-regulacyjne podejście potwierdza długa lista wczesnych sygnatariuszy kodeksu, wśród których znajdują się nie tylko globalne koncerny technologiczne, ale także start-upy i firmy badawcze z Europy i spoza niej. Z drugiej strony część znanych firm wyraziła zastrzeżenia lub przyjęła bardziej ostrożne stanowisko. Szczególnie głośno było o przedsięwzięciu Elona Muska, xAI, które w lipcu 2025 r. ogłosiło, że podpisze jedynie rozdział kodeksu dotyczący „Bezpieczeństwa i niezawodności” – rezygnując z części poświęconych przejrzystości i prawom autorskim. W oficjalnym oświadczeniu xAI podkreśliło, że „popiera bezpieczeństwo AI” i będzie przestrzegać wymogów bezpieczeństwa, ale uważa, że pozostałe fragmenty ustawy są „poważnie szkodliwe dla innowacji” i że regulacje dotyczące praw autorskich idą zbyt daleko. To częściowe podejście do zgodności sugeruje obawy, że zbyt rygorystyczne wymogi dotyczące przejrzystości i ujawniania danych mogą naruszyć tajemnice handlowe i osłabić przewagę konkurencyjną. Podobnie Meta (właściciel Facebooka) przyjęła stanowisko jeszcze bardziej opozycyjne: firma całkowicie odmówiła podpisania kodeksu, argumentując, że dokument wprowadza „niejasności prawne dla deweloperów modeli” i nakłada wymogi „wykraczające daleko poza zakres AI Act”. Innymi słowy, Meta uznała, że zobowiązania wynikające z kodeksu mogą być zbyt obciążające lub przedwczesne, zwłaszcza że wykraczają poza to, co wprost zapisano w ustawie (szczególnie w obszarze open-source i filtrów praw autorskich, wobec których firma jest krytyczna). Tak różne reakcje pokazują, że branża z jednej strony jest świadoma ryzyk społecznych związanych ze sztuczną inteligencją, a z drugiej – ostrożna wobec ograniczeń regulacyjnych. Firmy takie jak Google i OpenAI, szybko popierając kodeks postępowania, dają sygnał, że są gotowe spełniać wyższe standardy przejrzystości i bezpieczeństwa – być może po to, by uprzedzić bardziej rygorystyczne działania egzekucyjne i pozycjonować się jako odpowiedzialni liderzy rynku. Z kolei sprzeciw Mety oraz częściowa, selektywna zgoda xAI pokazują obawy, że przepisy UE mogą osłabić konkurencyjność albo wymuszać niechciane ujawnienia danych treningowych i metod budowy modeli. Warto dodać, że podobne wątpliwości wyrażają też niektórzy eksperci i rządy – podczas zatwierdzania kodeksu Belgia zgłosiła zastrzeżenia do rozdziału dotyczącego praw autorskich, co odzwierciedla trwającą debatę o tym, jak najlepiej równoważyć innowacje z regulacją. W miarę jak AI Act przechodzi z poziomu zapisów prawnych do praktyki, można spodziewać się dalszego dialogu regulatorów z branżą. Komisja Europejska zapowiedziała już aktualizacje kodeksu wraz z rozwojem technologii – a nawet sceptycy prawdopodobnie wezmą udział w tym procesie, by mieć realny wpływ na jego kształt. Strategiczne wskazówki dla liderów biznesu Wraz z wejściem w życie kolejnych wymogów AI Act liderzy biznesu powinni podjąć proaktywne kroki, aby zapewnić zgodność i zminimalizować zarówno ryzyka prawne, jak i reputacyjne. Oto kluczowe obszary, na które warto zwrócić uwagę: Przeprowadź audyt portfela AI i klasyfikację ryzyka: Zacznij od stworzenia mapy wszystkich systemów, narzędzi i modeli AI używanych lub dostarczanych w firmie. Sprawdź, które z nich mogą mieścić się w definicji systemów wysokiego ryzyka (np. AI w ochronie zdrowia, finansach, HR) lub modeli ogólnego przeznaczenia. Ta klasyfikacja jest kluczowa – systemy wysokiego ryzyka muszą spełnić bardziej rygorystyczne wymogi (oceny zgodności, dokumentacja, nadzór człowieka), a dostawcy GPAI mają konkretne obowiązki w zakresie przejrzystości i bezpieczeństwa. Dzięki temu można odpowiednio ustalić priorytety działań zgodności. Stwórz ramy zarządzania i zgodności AI: Traktuj zgodność z AI Act jako odpowiedzialność międzydziałową – angażującą zespoły prawne, IT, data science i zarządzania ryzykiem. Opracuj wewnętrzne wytyczne i ramy zarządzania AI. Dla systemów wysokiego ryzyka oznacza to wdrożenie procesów do oceny ryzyka, kontroli jakości danych, dokumentowania i nadzoru człowieka przed wdrożeniem. W przypadku rozwoju GPAI warto wprowadzić procedury dokumentowania źródeł danych treningowych, redukcji uprzedzeń i testowania bezpieczeństwa modeli. Wykorzystaj kodeks postępowania GPAI i standardy: Jeśli Twoja organizacja rozwija duże modele AI, rozważ podpisanie unijnego kodeksu lub potraktowanie go jako praktycznego przewodnika. Przestrzeganie kodeksu może służyć jako dowód rzetelnych działań i ułatwić kontakt z regulatorami w okresie przejściowym, zanim pojawią się formalne standardy. Nawet bez formalnego podpisania warto wdrożyć jego rekomendacje – od dokumentacji modeli, przez polityki dot. praw autorskich, po testy odporności i red-teaming – co realnie poprawia profil ryzyka. Monitoruj regulacje i angażuj się w dialog: Środowisko regulacyjne AI będzie się rozwijać do 2026 r. i dalej. Śledź komunikaty European AI Office i Rady ds. AI – publikują one wytyczne, Q&A i interpretacje niejasnych punktów. Warto zabezpieczyć budżet na konsultacje prawne oraz uczestniczyć w konsultacjach branżowych czy forach. Zaangażowanie może pomóc w kształtowaniu nadchodzących standardów i pokazuje regulatorom, że firma działa odpowiedzialnie. Przygotuj się na przejrzystość i komunikację z klientami: Często niedocenianym elementem AI Act są wymogi wobec użytkowników końcowych. Systemy wysokiego ryzyka muszą informować użytkowników o interakcji z AI, a treści generowane automatycznie mogą wymagać oznaczeń. Warto już teraz przygotować jasne komunikaty o możliwościach i ograniczeniach AI. Równie ważne jest posiadanie gotowej dokumentacji i dowodów kontroli ryzyka – przyspieszy to reakcję na ewentualne zapytania regulatora. Przejrzystość wobec klientów i organów nadzoru może stać się przewagą konkurencyjną, a nie tylko obowiązkiem. Ostatecznie liderzy biznesu powinni traktować zgodność nie jako formalny „checkbox”, lecz jako element budowania kultury zaufanej AI. AI Act stawia etykę i prawa człowieka w centrum regulacji. Firmy, które postawią na bezpieczeństwo użytkowników, sprawiedliwość i odpowiedzialność, wzmocnią swoją reputację. Z kolei brak zgodności lub głośny incydent (np. stronniczość algorytmu czy poważna awaria bezpieczeństwa) mogą skutkować nie tylko karami finansowymi (do 35 mln euro lub 7% globalnego obrotu), ale i kryzysem wizerunkowym. W nadchodzących latach inwestorzy, klienci i partnerzy biznesowi będą preferować organizacje, które potrafią udowodnić, że ich AI jest dobrze zarządzane i zgodne z regulacjami. Wczesne przygotowanie pozwoli uniknąć nerwowych działań na ostatnią chwilę i pozycjonuje firmę jako lidera w erze regulowanej sztucznej inteligencji. TTMS AI Solutions – Automatyzuj z pewnością Wraz z przechodzeniem EU AI Act z fazy zapisów prawnych do praktyki, organizacje potrzebują narzędzi, które łączą zgodność z regulacjami, wysoką wydajność i szybkość działania. Transition Technologies MS (TTMS) dostarcza rozwiązania AI klasy enterprise, które są bezpieczne, skalowalne i dopasowane do realnych procesów biznesowych. AI4Legal – Automatyzacja dla zespołów prawniczych: przyspiesz przegląd dokumentów, tworzenie projektów i podsumowań spraw, zachowując pełną kontrolę i możliwość śledzenia zmian. AI4Content – Analiza dokumentów na dużą skalę: przekształcaj raporty, formularze i transkrypcje w ustrukturyzowane dane gotowe do podejmowania decyzji. AI4E-Learning – Szybsze tworzenie treści szkoleniowych: zamieniaj materiały wewnętrzne w modułowe kursy z quizami, notatkami dla prowadzących i łatwą edycją. AI4Knowledge – Odpowiedzi zamiast plików: centralne repozytorium wiedzy z wyszukiwaniem w języku naturalnym, które skraca czas potrzebny na znalezienie procedur i know-how. AI4Localisation – Wielojęzyczność w tempie enterprise: tłumaczenia kontekstowe dopasowane do tonu, terminologii i spójności marki na różnych rynkach. AML Track – Zautomatyzowana zgodność AML: kompleksowa obsługa KYC, PEP i screeningów sankcyjnych, bieżący monitoring oraz raportowanie gotowe na audyt – wszystko w jednej platformie. Nasi eksperci współpracują z Twoim zespołem na każdym etapie – od analizy potrzeb i zarządzania zgodnością, przez integrację, aż po wsparcie przy wdrożeniu zmian – tak, aby dostarczyć mierzalne rezultaty, a nie tylko kolejne narzędzie. Kiedy EU AI Act będzie w pełni egzekwowany i jakie są kluczowe daty? EU AI Act jest wdrażany stopniowo na przestrzeni kilku lat. Regulacja formalnie weszła w życie w sierpniu 2024 r., ale jej wymagania zaczynają obowiązywać w różnych terminach. Zakaz stosowania niektórych praktyk uznanych za niedopuszczalne (takich jak systemy punktacji społecznej czy manipulacyjne wykorzystanie AI) wszedł w życie w lutym 2025 r. Od 2 sierpnia 2025 r. zaczynają obowiązywać przepisy dotyczące modeli AI ogólnego przeznaczenia (tzw. foundation models) – każdy nowy model wprowadzony po tej dacie musi być zgodny z regulacją. Większość pozostałych wymogów, w tym obowiązki związane z wieloma systemami wysokiego ryzyka, wejdzie w życie w sierpniu 2026 r. (dwa lata po wejściu regulacji w życie). Ostateczny termin przypada na sierpień 2027 r. – do tego czasu dostawcy modeli już obecnych na rynku muszą dostosować je do przepisów. Podsumowując: okres od połowy 2025 do 2027 r. to moment, w którym wymagania AI Act stopniowo przechodzą z teorii w praktykę. Czym jest kodeks postępowania dla modeli AI ogólnego przeznaczenia i czy firmy muszą go podpisać? Kodeks postępowania dla GPAI to dobrowolny zestaw wytycznych zaprojektowanych tak, aby pomóc dostawcom modeli AI spełniać wymogi EU AI Act dotyczące systemów ogólnego przeznaczenia (takich jak duże modele językowe czy systemy generatywne). Obejmuje on dobre praktyki w zakresie przejrzystości (dokumentowanie procesu tworzenia AI i jego ograniczeń), praw autorskich (zapewnienie poszanowania własności intelektualnej w danych treningowych) oraz bezpieczeństwa (testowanie i ograniczanie ryzyk związanych z zaawansowanymi modelami). Firmy nie muszą podpisywać kodeksu – jest on opcjonalny – ale istnieje silna zachęta, aby to zrobić. Podmioty, które go przestrzegają, korzystają z tzw. „domniemania zgodności”, co oznacza, że regulatorzy uznają spełnienie wymogów AI Act, zapewniając większą pewność prawną. Wiele największych firm technologicznych już podpisało kodeks. Jeżeli jednak firma zdecyduje się tego nie robić, musi samodzielnie wykazać zgodność w inny sposób. Podsumowując: kodeks nie jest obowiązkowy, ale stanowi wysoce rekomendowaną i praktyczną drogę do spełnienia wymogów w przypadku modeli AI ogólnego przeznaczenia. W jaki sposób European AI Office będzie egzekwować AI Act i jakie ma uprawnienia? European AI Office to nowy organ regulacyjny UE, powołany w celu zapewnienia spójnego stosowania AI Act we wszystkich państwach członkowskich. Można go traktować jako europejskiego „strażnika” sztucznej inteligencji. Urząd posiada szereg istotnych uprawnień egzekucyjnych: może żądać od firm szczegółowych informacji i dokumentacji technicznej dotyczącej ich systemów AI, przeprowadzać oceny i testy modeli (zwłaszcza dużych modeli ogólnego przeznaczenia), aby sprawdzić ich zgodność, a także koordynować dochodzenia, jeśli istnieje podejrzenie naruszenia przepisów. Codzienne działania kontrolne – takie jak inspekcje rynkowe czy rozpatrywanie skarg – pozostają w gestii krajowych organów nadzoru, ale AI Office nadaje kierunek i zapewnia jednolite podejście, podobnie jak Europejska Rada Ochrony Danych w obszarze prawa o ochronie prywatności. Urząd może również inicjować kary – w przypadku poważnych naruszeń AI Act mogą one sięgać nawet 35 mln euro lub 7% globalnych rocznych przychodów firmy. W praktyce AI Office stanie się głównym punktem odniesienia na poziomie UE: będzie opracowywać wytyczne, zarządzać kodeksem postępowania i dbać o to, aby żadna firma nie umknęła uwadze w różnorodnym krajobrazie krajowych regulacji. Czy EU AI Act obejmuje także firmy spoza UE, np. amerykańskie czy azjatyckie? Tak. AI Act ma charakter eksterytorialny, bardzo podobny do unijnego RODO. Jeśli firma spoza Europy dostarcza system AI lub usługę, która jest używana w UE lub wpływa na osoby znajdujące się w UE, to musi ona przestrzegać przepisów AI Act w odniesieniu do tych działań. Nie ma znaczenia, gdzie firma ma siedzibę ani gdzie powstał model – liczy się wpływ na rynek europejski i użytkowników. Przykładowo, amerykańska firma technologiczna oferująca narzędzie generatywne klientom w UE czy azjatycki producent sprzedający do Europy robota z funkcjami AI będą podlegać tym regulacjom. Firmy spoza UE mogą być zobowiązane do wyznaczenia przedstawiciela w Unii (lokalnego punktu kontaktowego), a w razie naruszeń podlegają tym samym obowiązkom i karom (sięgającym nawet 35 mln euro lub 7% globalnych przychodów) co przedsiębiorstwa europejskie. Krótko mówiąc: jeśli Twoje rozwiązania AI oddziałują na Europę, zakładaj, że stosuje się do nich EU AI Act. Jak firmy powinny zacząć przygotowania do zgodności z EU AI Act już teraz? Aby się przygotować, firmy powinny przyjąć wielotorowe podejście. Po pierwsze, należy uświadomić kadrze zarządzającej i zespołom produktowym wymagania wynikające z AI Act i zidentyfikować, które systemy AI są nimi objęte. Następnie warto przeprowadzić analizę luk lub audyt – sprawdzić, czy istnieje potrzebna dokumentacja, mechanizmy kontroli ryzyka i środki przejrzystości. Jeśli ich brakuje, trzeba rozpocząć wdrażanie. Dobrym krokiem jest stworzenie wewnętrznego programu zarządzania AI, który łączy ekspertów prawnych, technicznych i operacyjnych w celu nadzorowania zgodności. Firmy budujące modele AI powinny rozważyć wykorzystanie unijnego kodeksu postępowania dla GPAI jako ramy odniesienia. Równolegle należy zaktualizować umowy i procedury w łańcuchu dostaw – upewniając się, że technologie AI nabywane od dostawców spełniają unijne standardy (w razie potrzeby wprowadzając odpowiednie klauzule zgodności). Kluczowa jest także elastyczność: warto na bieżąco śledzić nowe wytyczne European AI Office oraz prace nad standardami technicznymi, które będą precyzować oczekiwania regulatorów. Działając z wyprzedzeniem – przed głównymi terminami w 2025 i 2026 roku – firmy unikną nerwowych działań w ostatniej chwili i mogą potraktować zgodność nie jako obowiązek, lecz jako szansę na wzmocnienie zaufania do swoich rozwiązań AI.
Czytaj