TTMS Blog
Świat okiem ekspertów IT
Wpisy autorstwa: Marcin Kapuściński
Ranking firm IT od oprogramowania dla służby zdrowia
Branża opieki zdrowotnej coraz silniej opiera się na zaawansowanych rozwiązaniach IT – od systemów elektronicznej dokumentacji medycznej (EHR) i diagnostyki wspomaganej sztuczną inteligencją, po bezpieczne portale pacjentów i narzędzia zapewniające zgodność z regulacjami (RODO, HIPAA). W efekcie firmy IT specjalizujące się w tworzeniu oprogramowania dla służby zdrowia odgrywają kluczową rolę w usprawnianiu opieki nad pacjentem i efektywności placówek medycznych. Polski sektor technologiczny skupia wielu dostawców z bogatym doświadczeniem we wdrażaniu takich rozwiązań dla szpitali, klinik oraz firm farmaceutycznych. Poniżej przedstawiamy ranking 7 najlepszych firm IT dla służby zdrowia w 2025 roku. Firmy te łączą najwyższą jakość technologiczną z dogłębną znajomością branży medycznej, pomagając organizacjom z sektora zdrowia innowacyjnie się rozwijać przy jednoczesnym spełnianiu rygorystycznych wymagań bezpieczeństwa i zgodności. To liderzy rynku IT w opiece zdrowotnej, cenieni za profesjonalizm, skalę działania oraz kompleksowość usług. Top 7 firm IT dla służby zdrowia w 2025 roku 1. Transition Technologies MS (TTMS) TTMS otwiera ranking jako polski partner IT z siedzibą w Warszawie, posiadający bogate doświadczenie w realizacji projektów dla sektora ochrony zdrowia i farmacji. Działając od 2015 roku, firma dynamicznie się rozwija, dostarczając skalowalne i wysokiej jakości oprogramowanie oraz zarządzane usługi IT dla branż regulowanych (medycznej, life sciences). Ponad 800 specjalistów TTMS wspiera globalne organizacje medyczne i farmaceutyczne w takich obszarach, jak systemy do zarządzania badaniami klinicznymi, walidowane platformy chmurowe czy aplikacje angażujące pacjentów. Na tle konkurencji TTMS wyróżnia się wykorzystaniem sztucznej inteligencji w swoich rozwiązaniach – m.in. automatyzacją analizy dokumentacji i wsparciem procesów badawczo-rozwojowych nad lekami. Jako certyfikowany partner Microsoft, Adobe, Salesforce i innych globalnych liderów, firma oferuje kompleksowe wsparcie – od quality management i walidacji systemów skomputeryzowanych (zgodnie z GMP/GxP) po budowę dedykowanych aplikacji i portali. Silne portfolio TTMS w obszarze opieki zdrowotnej (w tym projekty AI wspierające R&D oraz cyfrowe zaangażowanie pacjentów) potwierdza zdolność tej firmy do łączenia innowacyjności z pełną zgodnością regulacyjną. TTMS: profil firmy Przychody w 2024: 233,7 mln PLN Liczba pracowników: 800+ Strona internetowa: https://ttms.com/pl/pharma-tworzenie-oprogramowania/ Siedziba główna: Warszawa, Polska Główne usługi / specjalizacja: Rozwój oprogramowania dla sektora opieki zdrowotnej, analityka oparta na sztucznej inteligencji, systemy zarządzania jakością, walidacja i zgodność (GxP, GMP), rozwiązania CRM i portale dla branży farmaceutycznej, integracja danych, aplikacje w chmurze, platformy angażujące pacjentów 2. Sii Poland Sii Poland to największa firma usług IT w Polsce, od lat aktywna również w sektorze zdrowia i life sciences. Założona w 2006 roku, zatrudnia ponad 7 700 specjalistów i oferuje usługi od tworzenia oprogramowania po outsourcing procesów biznesowych. Wspierała firmy medyczne i farmaceutyczne m.in. przy wdrażaniu systemów laboratoryjnych i aplikacji zgodnych z FDA. Dzięki 16 oddziałom i silnej pozycji na rynku realizuje złożone projekty IT zgodne z regulacjami GxP i wymogami bezpieczeństwa danych. Sii Poland: profil firmy 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 oprogramowania, rozwój i testowanie aplikacji, BPO, usługi infrastrukturalne 3. Asseco Poland Asseco Poland to największa polska firma IT i globalny dostawca technologii dla sektorów regulowanych, w tym ochrony zdrowia. Działa w ponad 60 krajach, zatrudniając ponad 33 000 osób, a jej przychody w 2024 roku wyniosły 17,1 mld PLN. W sektorze zdrowia oferuje zwalidowane systemy IT, integrację danych i outsourcing usług dla szpitali i firm farmaceutycznych. Portfolio obejmuje m.in. systemy szpitalne, EHR i telemedycynę, a lokalna obecność i silne zaplecze R&D czynią Asseco zaufanym partnerem w cyfrowej transformacji zgodnej z regulacjami UE i FDA. Asseco Poland: profil firmy 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: Własne produkty IT, dedykowane systemy dla sektora publicznego i zdrowotnego, outsourcing IT, rozwiązania dla administracji, IT dla life sciences 4. Comarch Comarch, założony w 1993 roku, to czołowy polski dostawca IT aktywny w ochronie zdrowia. Zatrudnia ponad 6 500 osób i działa w 20+ lokalizacjach na świecie. Poprzez dział Healthcare oferuje m.in. EHR, monitoring pacjentów, platformy telemedyczne i narzędzia diagnostyczne dla szpitali i firm farmaceutycznych. Realizuje także projekty integracyjne i custom development, dostosowując rozwiązania ERP, CRM, BI i IoT do potrzeb sektora. Silne zaplecze R&D i własne centra danych czynią Comarch zaufanym partnerem cyfrowej transformacji w zdrowiu. Comarch: profil firmy 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, dedykowane oprogramowanie, usługi chmurowe, IoT 5. Euvic Euvic to rosnąca polska grupa technologiczna skupiająca kilkadziesiąt wyspecjalizowanych spółek IT. Z około 5000 specjalistów i szacunkowymi przychodami ~2 mld PLN rocznie, oferuje szerokie spektrum usług – od rozwoju aplikacji i integracji systemów po analitykę danych i zarządzanie chmurą. W sektorze zdrowia realizowała projekty dla R&D, CRM czy mobilnych aplikacji pacjenckich. Dzięki elastycznej strukturze i bogatym kompetencjom Euvic zapewnia kompleksowe wsparcie cyfrowej transformacji firm medycznych i farmaceutycznych w Europie Środkowej. Euvic: profil firmy Przychody w 2024: ~2 mld PLN (szacunek) Liczba pracowników: 5000+ Strona internetowa: www.euvic.com Siedziba główna: Gliwice, Polska Główne usługi / specjalizacja: Dedykowane oprogramowanie i integracje, usługi chmurowe, AI i analityka danych, outsourcing IT, konsulting technologiczny 6. Billennium Billennium to polska firma IT współpracująca z globalnymi klientami z branży farmaceutycznej i biotechnologicznej. Założona w 2003 roku, działa międzynarodowo, zatrudniając ok. 1800 osób i osiągając ~400 mln PLN przychodu w 2024 roku. Dostarcza zespoły specjalistów oraz tworzy rozwiązania IT wspierające migracje do chmury, wdrożenia AI i rozwój systemów zgodnych z GMP/GAMP5. Dzięki silnym kompetencjom w Azure, AWS i analityce danych, Billennium wspiera organizacje zdrowotne w nowoczesnej transformacji cyfrowej, oferując elastyczne modele współpracy. Billennium: profil firmy 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, migracje i rozwiązania chmurowe (Azure, AWS), rozwój oprogramowania, AI i analityka danych, rozwiązania Salesforce dla farmacji 7. Netguru Netguru to rozpoznawalna polska firma software’owa, ceniona za nowoczesne produkty cyfrowe. Działa globalnie, zatrudnia ok. 600 specjalistów i realizuje projekty m.in. z zakresu web & mobile development, UX/UI i strategii cyfrowej. W sektorze zdrowia tworzy aplikacje dla pacjentów, platformy telemedyczne i narzędzia dla sprzedaży farmaceutycznej. Dzięki metodyce Agile i user-centric design dostarcza bezpieczne, zgodne z regulacjami rozwiązania. Z przychodami ~300 mln PLN (2024) łączy innowacyjność startupu z niezawodnością wymaganą przez duże organizacje. Netguru: profil firmy Przychody w 2024: ~300 mln PLN (szacunek) Liczba pracowników: 600+ Strona internetowa: www.netguru.com Siedziba główna: Poznań, Polska Główne usługi / specjalizacja: Rozwój oprogramowania (web & mobile), projektowanie UX/UI, strategia produktu cyfrowego, konsulting innowacji, transformacje cyfrowe Zaufaj TTMS – Twój partner IT w służbie zdrowia Wybór odpowiedniego partnera technologicznego jest kluczowy, aby organizacje z sektora zdrowia mogły bezpiecznie i skutecznie wprowadzać innowacje. Transition Technologies MS (TTMS) oferuje pełne spectrum usług IT dopasowanych do potrzeb służby zdrowia, poparte bogatym portfolio udanych realizacji. Zachęcamy do zapoznania się z wybranymi case studies – każde pokazuje, jak rozwiązujemy złożone wyzwania technologiczne w ochronie zdrowia. Poniżej przedstawiamy 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. Platforma ułatwia pacjentom codzienne zarządzanie cukrzycą i poprawia przestrzeganie zaleceń lekarza. Udoskonalenie platformy do zarządzania dostawcami w służbie zdrowia – TTMS usprawniło system współpracy z wykonawcami i dostawcami usług medycznych poprzez automatyzację kluczowych procesów. Rozwiązanie poprawiło zgodność z lokalnymi regulacjami oraz zwiększyło efektywność operacyjną w globalnej organizacji zdrowotnej. Automatyzacja systemu zarządzania pracownikami – Wdrożenie zintegrowanego systemu HR zastępującego ręczne arkusze kalkulacyjne planowania zasobów. Rozwiązanie usprawniło planowanie kadrowe w firmie farmaceutycznej, zwiększając przejrzystość alokacji personelu i przynosząc znaczące oszczędności kosztowe. Poprawa wydajności raportowania i analizy danych – TTMS przeprowadziło optymalizację raportowania i analizy danych w środowisku Salesforce Marketing Cloud dla globalnej firmy farmaceutycznej. Wdrożenie zaawansowanych narzędzi BI i AI przyspieszyło generowanie raportów oraz podniosło jakość danych, co przełożyło się na lepsze decyzje biznesowe. Integracja platformy do zarządzania zgodami w branży farmaceutycznej – TTMS zintegrowało wielokanałową platformę do zbierania i zarządzania zgodami od pracowników medycznych w regionie APAC. Rozwiązanie ujednoliciło procesy pozyskiwania zgód w różnych krajach oraz zsynchronizowało dane z systemem CRM, zapewniając pełną zgodność z lokalnymi regulacjami o ochronie danych. Wdrożenie SAP CIAM u dostawcy usług medycznych – Implementacja platformy SAP Customer Data Cloud (CIAM) dla globalnego dostawcy usług medycznych, usprawniająca zarządzanie tożsamościami użytkowników i dostępem do portali. Rozwiązanie uprościło proces rejestracji personelu medycznego oraz scentralizowało zarządzanie preferencjami i zgodami, podnosząc poziom bezpieczeństwa i wygody użytkowników. Cyfrowe zdrowie – wdrożenie platformy w branży farmaceutycznej – TTMS stworzyło bezpieczny portal pacjenta dla globalnej firmy farmaceutycznej, budując nowoczesną platformę cyfrowego zdrowia opartą na Adobe Experience Manager. Rozwiązanie zapewnia pacjentom wygodny dostęp do danych o leczeniu i materiałów edukacyjnych, jednocześnie spełniając najwyższe standardy bezpieczeństwa dzięki integracji z zaawansowanym systemem uwierzytelniania. Każdy z powyższych przykładów potwierdza nasze zaangażowanie w jakość, innowacyjność oraz głębokie zrozumienie wymagań sektora zdrowia. Niezależnie od tego, czy chcesz usprawnić działanie szpitala, wdrożyć AI w diagnostyce, czy zwiększyć bezpieczeństwo danych medycznych – zespół TTMS jest gotowy, by pomóc Twojej organizacji osiągnąć sukces. Skontaktuj się z nami, aby omówić rozwiązania IT skrojone na miarę Twoich potrzeb w służbie zdrowia. Jakie nowe technologie przekształcają sektor IT w ochronie zdrowia w 2025 roku? W 2025 roku sektor IT w ochronie zdrowia przechodzi głęboką transformację dzięki sztucznej inteligencji, analizie predykcyjnej i interoperacyjnym platformom chmurowym. Szpitale coraz częściej wdrażają narzędzia diagnostyczne oparte na AI, aplikacje do zdalnej opieki oraz systemy blockchain zapewniające bezpieczeństwo danych medycznych. Integracja urządzeń IoT i platform monitorowania pacjentów w czasie rzeczywistym sprzyja przejściu na proaktywny, oparty na danych model opieki zdrowotnej. Dlaczego organizacje ochrony zdrowia zlecają rozwój IT firmom zewnętrznym? Placówki ochrony zdrowia zlecają rozwój IT firmom zewnętrznym, aby zyskać dostęp do specjalistycznej wiedzy, szybszej realizacji projektów i rozwiązań zgodnych z regulacjami. Partnerzy outsourcingowi potrafią skutecznie poruszać się w złożonych ramach prawnych, takich jak RODO czy HIPAA, jednocześnie zapewniając efektywność kosztową i innowacyjność. Dzięki temu modelowi instytucje medyczne mogą skupić się na opiece nad pacjentem, mając pewność, że ich infrastruktura technologiczna pozostaje nowoczesna i bezpieczna. W jaki sposób sztuczna inteligencja poprawia wyniki leczenia pacjentów w systemach IT dla ochrony zdrowia? Sztuczna inteligencja poprawia wyniki leczenia pacjentów, umożliwiając wczesne wykrywanie chorób, personalizację terapii i efektywną analizę danych. Modele uczenia maszynowego potrafią analizować ogromne zbiory informacji, identyfikując wzorce niewidoczne dla lekarzy. Od radiologii i patologii po automatyzację administracyjną – narzędzia AI pomagają ograniczać błędy, przyspieszać diagnozę i dostarczać bardziej precyzyjną, opartą na danych opiekę medyczną. Jakie są największe wyzwania w zakresie cyberbezpieczeństwa dla firm IT działających w ochronie zdrowia? Sektor ochrony zdrowia stoi w obliczu rosnących zagrożeń cyberbezpieczeństwa, takich jak ataki ransomware, phishing czy wycieki danych obejmujące wrażliwe informacje medyczne. Wraz z przenoszeniem danych pacjentów do chmury, firmy IT muszą wdrażać zaawansowane mechanizmy szyfrowania, ciągły monitoring i modele bezpieczeństwa oparte na zasadzie „zero trust”. Odporność cybernetyczna stała się kluczowym priorytetem w miarę postępującej transformacji cyfrowej szpitali, laboratoriów i sieci farmaceutycznych. W jaki sposób regulacje, takie jak unijne MDR czy wytyczne FDA, wpływają na rozwój oprogramowania dla sektora ochrony zdrowia? Regulacje, takie jak unijne rozporządzenie MDR czy wytyczne FDA w Stanach Zjednoczonych, określają sposób projektowania, walidacji i utrzymania oprogramowania dla sektora zdrowia. Zapewniają, że narzędzia cyfrowe spełniają rygorystyczne standardy bezpieczeństwa, niezawodności i identyfikowalności przed ich wdrożeniem. Dla dostawców IT zgodność z tymi wymogami oznacza konieczność prowadzenia stałego zarządzania jakością, dokumentacji i audytów – ale jednocześnie buduje zaufanie wśród instytucji medycznych i pacjentów.
Czytaj
TOP 10 partnerów AEM w Polsce – ranking 2025
10 najlepszych partnerów wdrożeniowych Adobe Experience Manager (AEM) w Polsce w 2025 roku Adobe Experience Manager (AEM) to jedna z czołowych platform do zarządzania treścią i doświadczeniami cyfrowymi, dlatego wybór odpowiedniego partnera do jej wdrożenia ma kluczowe znaczenie. Ten materiał odpowiada m.in. na pytania: która firma AEM najlepsza i jaki partner AEM będzie właściwy dla Twojego projektu. Polska wyróżnia się coraz większą liczbą firm wyspecjalizowanych w AEM – od globalnych korporacji konsultingowych po lokalne wyspecjalizowane software house’y. Poniżej prezentujemy ranking 10 najlepszych partnerów AEM w Polsce w 2025 roku, które mogą poszczycić się bogatym doświadczeniem, certyfikacjami Adobe oraz sukcesami we wdrażaniu Adobe Experience Manager. Poznaj ich mocne strony i dowiedz się, dlaczego to właśnie tym firmom warto powierzyć realizację Twojego projektu AEM. 1. Transition Technologies MS (TTMS) Transition Technologies MS (TTMS) to najszybciej rosnący polski partner Adobe, który dostarcza kompleksowe usługi wdrożeniowe i konsultingowe w obszarze Adobe Experience Manager. Firma działa na rynku od 2015 roku, zatrudniając obecnie ponad 800 specjalistów IT i posiadając 8 biur w Polsce (m.in. Warszawa, Lublin, Wrocław, Kraków). TTMS jest Brązowym Partnerem Adobe, co potwierdza wysokie kompetencje w zakresie AEM i innych rozwiązań Adobe. W portfolio TTMS znajdują się unikalne rozwiązania przyspieszające wdrożenia AEM – m.in. moduł AEM Product Catalog usprawniający integrację z systemami PIM oraz gotowe komponenty do budowy portali klientów na AEM. Firma specjalizuje się także w migracjach AEM do chmury (AEM as a Cloud Service) oraz we wdrażaniu elementów sztucznej inteligencji w AEM (np. AI do tagowania treści czy chatboty). TTMS wyróżnia się doświadczeniem we współpracy z wymagającymi branżami – realizowała projekty AEM dla klientów z sektora farmaceutycznego, przemysłowego i obronnego, integrując AEM z narzędziami Adobe Marketing Cloud (Marketo, Analytics, Campaign) oraz z systemami CRM (Salesforce) i CIAM. Dzięki temu TTMS dostarcza skalowalne i bezpieczne implementacje Adobe Experience Manager, zapewniając klientom szybkość wdrożenia, wysoką jakość oraz pełne dopasowanie rozwiązań do indywidualnych potrzeb. TTMS: profil firmy Przychody w 2024 r.: 233,7 mln PLN Liczba pracowników: 800+ Strona internetowa: https://ttms.com/pl/aem/ Siedziba główna: Warszawa Główne usługi / specjalizacja: AEM, Azure, Power Apps, Salesforce, BI, AI, Webcon, e-learning, Quality Management 2. Sii Polska Sii Polska działa od 2006 roku i zatrudnia kilka tysięcy specjalistów w kilkunastu miastach. Projekty Adobe Experience Manager obejmują wdrożenia portali, systemów zarządzania treścią i integracje z innymi narzędziami cyfrowymi. Firma oferuje także outsourcing ekspertów AEM oraz wsparcie utrzymaniowe. Dodatkowo świadczy usługi w obszarze testów, rozwoju aplikacji i infrastruktury IT. Sii Polska: profil firmy Przychody w 2024 r.: 2,13 mld PLN Liczba pracowników: 7700+ Strona internetowa: www.sii.pl Siedziba główna: Warszawa Główne usługi / specjalizacja: Outsourcing IT, inżynieria, rozwój oprogramowania, BPO, testy, infrastruktura (w tym Adobe Experience Manager) 3. Wunderman Thompson Technology (dawniej Cognifide) Wunderman Thompson Technology powstało w 2005 roku w Poznaniu i specjalizuje się w rozwiązaniach opartych o Adobe Experience Manager. Zespół realizuje projekty obejmujące budowę komponentów, personalizację treści i integracje z systemami e-commerce oraz CRM. Firma jest częścią globalnej grupy WPP i współpracuje z dużymi markami na wielu rynkach. Jej działania obejmują także wsparcie w utrzymaniu i rozwoju istniejących platform AEM. Wunderman Thompson Technology: profil firmy Przychody w 2024 r.: brak danych (część WPP Group) Liczba pracowników: 300+ (Polska) Strona internetowa: www.wundermanthompson.com Siedziba główna: Poznań Główne usługi / specjalizacja: Rozwój Adobe Experience Manager, integracje AEM, platformy cyfrowe, strategia CX 4. Deloitte Digital (Polska) Deloitte Digital jest częścią Deloitte, działającą na styku doradztwa biznesowego i technologii cyfrowych. W Polsce firma prowadzi projekty wdrożeniowe AEM w bankowości, telekomunikacji oraz handlu detalicznym. Zajmuje się zarówno strategią cyfrową, jak i implementacją Adobe Experience Manager oraz integracją z innymi narzędziami Adobe Experience Cloud. Jej zespoły realizują pełny zakres prac – od koncepcji i projektowania, po utrzymanie systemów. Deloitte Digital: profil firmy Przychody w 2024 r.: ~268 mld PLN (globalnie) Liczba pracowników: 3000+ (Polska) Strona internetowa: www.deloitte.com/pl Siedziba główna: Warszawa Główne usługi / specjalizacja: Transformacja cyfrowa, wdrożenia AEM, Adobe Experience Cloud, strategia CX, integracje enterprise 5. Accenture Song (Accenture Poland) Accenture Song, dawniej Accenture Interactive, jest działem Accenture skupionym na marketingu i doświadczeniach cyfrowych. Projekty AEM realizowane w Polsce są częścią większych transformacji obejmujących e-commerce, marketing automation i zarządzanie treścią. Firma wykorzystuje globalne centra kompetencyjne i własne metodologie do przyspieszania wdrożeń Adobe. W Polsce zatrudnia tysiące specjalistów, którzy wspierają klientów w różnych branżach. Accenture Song: profil firmy Przychody w 2024 r.: ~260 mld PLN (globalnie) Liczba pracowników: 10 000+ (Polska) Strona internetowa: www.accenture.com Siedziba główna: Warszawa Główne usługi / specjalizacja: Wdrożenia AEM, marketing cyfrowy, e-commerce, customer experience, rozwiązania chmurowe 6. EPAM Systems (Poland) EPAM Systems działa w Polsce od 2011 roku i zatrudnia kilka tysięcy inżynierów w wielu miastach. Zespół wdraża Adobe Experience Manager w zakresie AEM Sites i Assets, a także realizuje integracje z systemami e-commerce i mobilnymi aplikacjami. EPAM prowadzi również migracje starszych instalacji do AEM as a Cloud Service. Firma jest częścią globalnej organizacji świadczącej usługi inżynierii oprogramowania na wielu rynkach. EPAM Systems: profil firmy Przychody w 2024 r.: ~19 mld PLN (globalnie) Liczba pracowników: 7000+ (Polska) Strona internetowa: www.epam.com Siedziba główna: Kraków (oddział) Główne usługi / specjalizacja: Inżynieria oprogramowania, rozwój AEM, CMS enterprise, migracje do chmury, integracje platform 7. Capgemini Polska Capgemini jest obecne w Polsce od lat 90. i zatrudnia kilkanaście tysięcy osób. Projekty w obszarze Adobe Experience Manager obejmują wdrożenia w sektorze finansowym, przemysłowym i administracji publicznej. Firma łączy doświadczenie w konsultingu IT z usługami integracyjnymi i utrzymaniowymi. Zespoły realizują zarówno wdrożenia AEM on-premise, jak i migracje do rozwiązań chmurowych. Capgemini Polska: profil firmy Przychody w 2024 r.: ~100 mld PLN (globalnie) Liczba pracowników: 11 000+ (Polska) Strona internetowa: www.capgemini.com Siedziba główna: Kraków Główne usługi / specjalizacja: Konsulting IT, rozwój oprogramowania, doświadczenia cyfrowe (Adobe AEM), usługi chmurowe, cyberbezpieczeństwo 8. PwC Polska (Experience Center) PwC Polska prowadzi Experience Center, które koncentruje się na projektach cyfrowych, w tym wdrożeniach Adobe Experience Manager. Projekty obejmują integrację AEM z innymi narzędziami Adobe oraz systemami wspierającymi marketing i sprzedaż. Firma realizowała w Polsce wdrożenia m.in. w sektorze finansowym i dóbr konsumenckich. Połączenie doradztwa strategicznego i technologii pozwala PwC łączyć cele biznesowe z praktycznym wykorzystaniem AEM. PwC Polska: profil firmy Przychody w 2024 r.: ~222 mld PLN (globalnie) Liczba pracowników: 3000+ (Polska) Strona internetowa: www.pwc.pl Siedziba główna: Warszawa Główne usługi / specjalizacja: Strategia cyfrowa, wdrożenia AEM, Adobe Experience Cloud, analityka danych, transformacja marketingu 9. Sygnity Sygnity to polska firma IT, która działa od początku lat 90. i obsługuje głównie sektor finansowy, przemysłowy i publiczny. W obszarze Adobe Experience Manager zajmuje się implementacją platformy, projektowaniem struktur treści oraz integracją z systemami zewnętrznymi. Firma posiada akredytację Adobe na polskim rynku. Oferuje też doradztwo w zakresie migracji AEM do środowisk chmurowych. Sygnity: profil firmy Przychody w 2024 r.: 293 mln PLN Liczba pracowników: 700+ Strona internetowa: www.sygnity.pl Siedziba główna: Warszawa Główne usługi / specjalizacja: Oprogramowanie dedykowane, integracja systemów, Adobe AEM, transformacja cyfrowa, rozwiązania dla sektora finansowego i publicznego 10. Crafton Crafton to poznańska agencja UX i software house, działająca od 2010 roku. W projektach wykorzystuje Adobe Experience Manager jako podstawową platformę do zarządzania treścią. Zespół łączy projektowanie UX/UI z implementacją techniczną AEM, realizując projekty m.in. dla branży bankowej, hotelarskiej i retail. Firma specjalizuje się w tworzeniu serwisów internetowych i aplikacji w podejściu agile. Crafton: profil firmy Przychody w 2024 r.: brak danych (firma prywatna) Liczba pracowników: 50+ (Polska) Strona internetowa: www.crafton.pl Siedziba główna: Poznań Główne usługi / specjalizacja: Rozwój Adobe AEM, UX/UI, aplikacje webowe, frontend development Zrealizuj swój projekt z TTMS – poczytaj o naszych wdrożeniach AEM At TTMS, we believe that real results speak louder than promises. Below you will find selected case studies that illustrate how our team successfully delivers AEM consulting, migrations, integrations, and AI-driven optimizations for global clients across various industries Migracja do Adobe EDS – TTMS przeniosło tradycyjny portal internetowy klienta na platformę Adobe Edge Delivery Services (AEM Franklin). Pozwoliło to znacząco przyspieszyć działanie serwisu i uprościć jego infrastrukturę. Integracja Adobe Analytics z AEM – TTMS zrealizowało bezpieczne połączenie jednokrotnego logowania (SSO) PingOne z portalem pacjenta opartym o AEM. Rozwiązanie zwiększyło poziom bezpieczeństwa danych medycznych i ułatwiło pacjentom dostęp do informacji, integrując płynnie system CIAM z Adobe Experience Manager. Integracja PingOne z Adobe AEM (portal pacjenta) – TTMS zrealizowało bezpieczne połączenie jednokrotnego logowania (SSO) PingOne z portalem pacjenta opartym o AEM. Rozwiązanie zwiększyło poziom bezpieczeństwa danych medycznych i ułatwiło pacjentom dostęp do informacji, integrując płynnie system CIAM z Adobe Experience Manager. Optymalizacja SEO meta tagów przez AI w AEM – Wykorzystaliśmy sztuczną inteligencję do automatycznego uzupełniania i optymalizacji meta danych SEO na tysiącach stron AEM. W efekcie strona klienta odnotowała wyższą widoczność w wynikach wyszukiwania oraz oszczędność czasu pracy redaktorów treści. Migracja AEM do chmury dla producenta luksusowych zegarków – TTMS przeprowadziło pełne przeniesienie instancji Adobe Experience Manager klienta z infrastruktury on-premise do chmury Adobe (AEM as a Cloud Service). Transformacja skróciła czas wdrażania nowych treści i obniżyła koszty utrzymania platformy przy jednoczesnym zwiększeniu niezawodności. Migracja z Adobe LiveCycle do AEM Forms – Nasz zespół unowocześnił system obsługi formularzy elektronicznych, migrując klienta z przestarzałego rozwiązania Adobe LiveCycle do nowoczesnej platformy Adobe AEM Forms. Pozwoliło to usprawnić procesy obsługi dokumentów, poprawić doświadczenie użytkowników oraz zapewnić długoterminowe wsparcie techniczne. Wdrożenie headless CMS na AEM dla wielu aplikacji – TTMS zaprojektowało architekturę headless Adobe Experience Manager, która dostarcza treści jednocześnie do szeregu serwisów webowych i aplikacji mobilnych klienta. Rozwiązanie zapewniło spójność treści w różnych kanałach i umożliwiło łatwą skalowalność, skracając czas wprowadzania zmian w wielu aplikacjach jednocześnie. System szablonów stron dla firmy farmaceutycznej – Stworzyliśmy zestaw konfigurowalnych szablonów i komponentów AEM dla globalnej firmy farmaceutycznej. Umożliwiło to działom marketingu w różnych krajach samodzielne i szybkie tworzenie nowych stron produktowych zgodnych z wytycznymi brandowymi, co przyspieszyło kampanie digital i zachowało jednolity wizerunek marki. Przywrócenie tempa wdrożeń Adobe – eksperckie wsparcie – Gdy projekt wdrożenia Adobe Experience Manager u klienta utknął, nasi eksperci zostali zaangażowani, by zdiagnozować problemy i usprawnić proces. Dzięki wsparciu TTMS udało się odzyskać utracone tempo prac i zakończyć wdrożenie zgodnie z harmonogramem, zapewniając oczekiwaną jakość rozwiązania. Jak ekspercki audyt nadał kierunek rozproszonej strategii cyfrowej – Przeprowadziliśmy wszechstronny audyt ekosystemu digital (w tym platformy AEM) u klienta, identyfikując luki i nieefektywne obszary. Na tej podstawie zaproponowaliśmy usprawnienia i nową mapę drogową rozwoju cyfrowego, co pozwoliło firmie na nowo zdefiniować strategię i priorytety działań w kanałach online. Uratowanie migracji portalu korporacyjnego – W krytycznym momencie trwającej migracji korporacyjnego portalu internetowego do AEM, TTMS przejęło odpowiedzialność za projekt i ustabilizowało jego przebieg. Nasz zespół naprawił błędy, zoptymalizował konfigurację i doprowadził migrację do pomyślnego końca, dostarczając projekt na czas mimo wcześniejszych opóźnień. Udoskonalenie portalu pacjenta (branża medyczna) – We współpracy z firmą z sektora medycznego dokonaliśmy szeregu usprawnień istniejącego portalu pacjenta opartego o Adobe Experience Manager. Poprawiliśmy wydajność i bezpieczeństwo portalu oraz wdrożyliśmy nowe funkcjonalności przyjazne użytkownikom, co przełożyło się na wyższe zaangażowanie pacjentów i zadowolenie klienta z platformy. Każdy z powyższych projektów pokazuje, że TTMS nie tylko posiada ekspercką wiedzę w obszarze Adobe Experience Manager, ale także potrafi ją skutecznie wykorzystać, dostarczając rozwiązania dopasowane do indywidualnych potrzeb. Jeżeli Twoja firma planuje wdrożenie AEM lub potrzebuje wsparcia w rozwoju istniejącej platformy – skontaktuj się z nami. Z przyjemnością podzielimy się naszym doświadczeniem i pomożemy Ci zrealizować ambitne cele cyfrowe z wykorzystaniem Adobe Experience Manager. Co sprawia, że ktoś jest dobrym partnerem wdrażającym AEM w roku 2025? Dobry partner wdrożeniowy AEM w 2025 roku to nie tylko firma z certyfikowanym doświadczeniem w zakresie Adobe Experience Manager. Najlepsze firmy AEM potrafią łączyć doradztwo, migrację do chmury, integrację i rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji. Najlepsi partnerzy zapewniają zarówno precyzję techniczną, jak i spójność biznesową, gwarantując, że wdrożenie wspiera cele transformacji cyfrowej. Tym, co naprawdę wyróżnia najlepsze firmy, jest ich zdolność do integracji AEM z narzędziami analitycznymi, zarządzania tożsamością i mechanizmami personalizacji. To tworzy skalowalną, bezpieczną i zorientowaną na klienta platformę cyfrową, która generuje wymierną wartość biznesową. Jak porównać różne firmy zajmujące się rozwojem AEM? Jak porównać najlepsze firmy wdrażające Adobe AEM? Porównując firmy oferujące usługi AEM, należy nie kierować się ceną, ale wziąć pod uwagę takie czynniki, jak udokumentowane osiągnięcia, liczba certyfikowanych programistów AEM oraz branże, w których działają. Wiarygodny partner zapewni transparentność w zakresie poprzednich projektów, studiów przypadku i długoterminowych modeli wsparcia. Warto również sprawdzić, czy firma ma doświadczenie w usługach AEM w chmurze, ponieważ wiele przedsiębiorstw migruje z rozwiązań lokalnych. Wreszcie, dopasowanie kulturowe i styl komunikacji odgrywają ogromną rolę w udanej współpracy, szczególnie w organizacjach globalnych. W oparciu o te kryteria powstał powyższy ranking firm AEM. Czy warto wybrać lokalnego partnera konsultingowego AEM zamiast globalnego dostawcy? Decyzja między lokalnym a globalnym partnerem konsultingowym AEM zależy od priorytetów Twojej organizacji. Lokalny partner może zaoferować lepsze dopasowanie kulturowe, dogodność stref czasowych i szybsze wsparcie na miejscu. Z drugiej strony, globalni dostawcy często oferują szerszą wiedzę specjalistyczną, większe zespoły i doświadczenie w złożonych wdrożeniach międzynarodowych. Wiele firm w 2025 roku stosuje podejście hybrydowe, wybierając średniej wielkości międzynarodową firmę AEM, która łączy elastyczność lokalnych usług ze skalowalnością globalnego gracza. Ile kosztuje wdrożenie AEM we współpracy z profesjonalnym partnerem? Koszt wdrożenia Adobe Experience Manager z profesjonalnym partnerem różni się znacząco w zależności od skali, złożoności i wymaganych integracji projektu. W przypadku mniejszych projektów koszty mogą zaczynać się od dziesiątek tysięcy euro, podczas gdy wdrożenia na dużą skalę w przedsiębiorstwach mogą z łatwością przekroczyć kilkaset tysięcy euro. Najważniejszy jest zwrot z inwestycji – doświadczony partner AEM zoptymalizuje przepływy pracy nad treścią, personalizację i marketing oparty na danych, generując długoterminową wartość biznesową przewyższającą początkowe wydatki. Wybór odpowiedniego partnera zapewnia przewidywalne harmonogramy i zmniejsza ryzyko kosztownych opóźnień. Jakie są najnowsze trendy w zakresie wdrażania AEM w roku 2025? W 2025 roku najgorętsze trendy we wdrożeniach AEM koncentrują się wokół integracji sztucznej inteligencji (AI), architektury headless CMS oraz wdrożeń chmurowych. Firmy coraz częściej oczekują, że ich platformy AEM będą w pełni kompatybilne z personalizacją opartą na sztucznej inteligencji, analityką predykcyjną i zautomatyzowaną optymalizacją SEO. Konfiguracje headless CMS zyskują na popularności, ponieważ umożliwiają płynne dostarczanie treści w aplikacjach internetowych, mobilnych i IoT. Jednocześnie coraz więcej organizacji korzysta z usług AEM Cloud Services, redukując koszty infrastruktury przy jednoczesnym zapewnieniu ciągłych aktualizacji i skalowalności. Trendy te podkreślają potrzebę współpracy z partnerami wdrażającymi AEM, którzy potrafią wprowadzać innowacje, zachowując jednocześnie stabilność klasy korporacyjnej. Jaki partner AEM do wdrożenia headless i AEM w chmurze? Warto zweryfikować doświadczenie w AEM as a Cloud Service, liczby wdrożeń i integracji. Krótka lista najlepszych firm AEM w tym artykule pomoże zawęzić wybór.
Czytaj
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 2025 roku
TOP 7 polskich firm dostarczających rozwiązania AI w 2025 roku – ranking W 2025 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 dostarczających rozwiązania AI w 2025 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 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) Dlaczego warto wybrać TTMS jako partnera 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: 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. 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. 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. 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. 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 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
Tryby ChatGPT 5: Auto, Fast (Instant), Thinking, Pro – który wybrać i dlaczego?
Odkrywając tryby ChatGPT 5: jak naprawdę działają Auto, Fast, Thinking i Pro Większość z nas korzysta z ChatGPT na autopilocie – wpisujemy pytanie i czekamy, aż AI odpowie, nie zastanawiając się, czy istnieją różne tryby do wyboru. A jednak takie tryby istnieją, choć są nieco ukryte w interfejsie i mniej widoczne niż kiedyś. Można je znaleźć w menu wyboru modelu, zwykle pod nazwami Auto, Fast, Thinking lub Pro – i każdy z nich zmienia sposób działania AI. Ale czy naprawdę warto je poznawać? Jak wpływają na szybkość, dokładność i koszty? Właśnie to wyjaśniamy w tym artykule. ChatGPT 5 wprowadza kilka trybów działania – Auto, Fast (czasem nazywany Instant), Thinking oraz Pro – a także daje dostęp do starszych wersji modeli. Jeśli zastanawiasz się, do czego służy każdy z trybów, kiedy warto się przełączać (o ile w ogóle) i czym się różnią pod względem szybkości, jakości oraz kosztów, ten przewodnik rozwieje wszystkie wątpliwości. Omówimy też, które tryby najlepiej sprawdzą się u zwykłych użytkowników, a które u biznesowych czy profesjonalnych. Każdy tryb w GPT-5 został zaprojektowany tak, by oferować inne proporcje między szybkością a głębokością rozumowania. Poniżej odpowiadamy na kluczowe pytania o te tryby w formacie SEO-friendly Q&A, abyś mógł szybko znaleźć potrzebne informacje. 1. Jakie są nowe tryby w ChatGPT 5 i dlaczego powstały? ChatGPT 5 (GPT-5) zastąpił dawny wybór modeli zunifikowanym systemem czterech trybów: Auto, Fast, Thinking i Pro. Tryby te pozwalają AI dopasować, ile „myślenia” (wysiłku obliczeniowego i czasu rozumowania) powinno poświęcić na dane zapytanie: Auto Mode: To domyślny tryb zunifikowany. GPT-5 automatycznie decyduje, czy odpowiedzieć szybko, czy uruchomić głębsze rozumowanie – w zależności od złożoności pytania. Fast Mode: Tryb błyskawicznych odpowiedzi – GPT-5 reaguje bardzo szybko, przy minimalnym dodatkowym rozumowaniu. (To w praktyce standardowy tryb GPT-5 do codziennych zapytań). Thinking Mode: Tryb głębokiego rozumowania – GPT-5 potrzebuje więcej czasu na sformułowanie odpowiedzi, przeprowadzając dodatkowe analizy krok po kroku w przypadku złożonych zadań. Pro Mode: Tryb „research-grade” – najbardziej zaawansowana i szczegółowa opcja. GPT-5 wykorzystuje maksymalną moc obliczeniową (nawet prowadząc równoległe procesy), aby dostarczyć możliwie najdokładniejszą i najpełniejszą odpowiedź. Tryby te wprowadzono, ponieważ GPT-5 potrafi dynamicznie dostosowywać głębokość rozumowania. W poprzednich wersjach, jak GPT-4, użytkownicy musieli ręcznie wybierać między różnymi modelami (np. standardowym a zaawansowanym). Teraz GPT-5 konsoliduje to w jeden system trybów, co ułatwia uzyskanie odpowiedniej równowagi między szybkością a dokładnością bez konieczności ciągłego przełączania modeli. Tryb Auto oznacza w praktyce, że większość użytkowników może po prostu zadawać pytania wprost, a ChatGPT sam zdecyduje, czy wystarczy szybka odpowiedź, czy lepiej „pomyśleć dłużej”, by uzyskać lepszy wynik. 2. Jak działa Auto mode w ChatGPT 5? Auto mode to inteligentny tryb domyślny, dzięki któremu GPT-5 na bieżąco decyduje, ile rozumowania potrzeba. Ustawiając GPT-5 na Auto, zazwyczaj otrzymasz szybkie odpowiedzi w stylu Fast przy prostych pytaniach. Gdy jednak zapytanie jest bardziej złożone lub wieloetapowe, system może w tle uruchomić Thinking mode, aby udzielić dokładniejszej, lepiej przemyślanej odpowiedzi. W praktyce Auto mode oznacza, że nie musisz ręcznie wybierać modelu w większości sytuacji. Wewnętrzny „router” GPT-5 analizuje Twoją prośbę i dobiera właściwą strategię: W przypadku prostego polecenia (np. „Podsumuj ten akapit” albo „Jaka jest stolica Francji?”) GPT-5 najprawdopodobniej odpowie niemal natychmiast (korzystając z trybu Fast). W przypadku złożonego polecenia (np. „Przeanalizuj ten raport finansowy i podaj wnioski” albo trudnego pytania z zakresu kodowania/debugowania) GPT-5 może „pomyśleć” nieco dłużej przed odpowiedzią. Możesz zauważyć krótką informację, że model prowadzi głębsze rozumowanie. To automatyczne przełączenie GPT-5 w tryb Thinking, aby rzetelnie przepracować problem. Tryb Auto jest idealny dla większości użytkowników, bo łączy dwa światy: szybkie odpowiedzi, gdy to wystarcza, i bardziej wnikliwe wtedy, gdy są potrzebne. Zawsze możesz go nadpisać, ręcznie wybierając Fast lub Thinking, ale Auto oznacza mniej zgadywania – to AI samo decyduje, jak długo „myśleć”. Jeśli chcesz, by poświęcił więcej czasu, możesz wprost poprosić w poleceniu: „pomyśl nad tym uważnie”, co skłania system do głębszego rozumowania. Wskazówka: Gdy Auto w GPT-5 zdecyduje się myśleć dłużej, interfejs to zasygnalizuje. Zwykle masz też opcję „Get a quick answer”, jeśli nie chcesz czekać na pełne rozumowanie. Pozwala to przerwać głębokie „myślenie” i wymusić szybszą (choć potencjalnie mniej szczegółową) odpowiedź, zachowując kontrolę nawet w trybie Auto. 3. Do czego służy tryb Fast (Instant) w GPT-5? Tryb Fast (w selektorze modeli ChatGPT opisany jako „Fast – instant answers”) został zaprojektowany z myślą o błyskawicznych odpowiedziach. W tym trybie GPT-5 generuje wynik tak szybko, jak to możliwe, bez poświęcania dodatkowego czasu na rozbudowane rozumowanie. W praktyce to standardowy tryb do codziennych zadań, które nie wymagają ciężkiej analizy. Kiedy korzystać z trybu Fast: Proste lub rutynowe pytania: Jeśli pytasz o coś nieskomplikowanego (pytania faktograficzne, krótkie wyjaśnienia, luźna rozmowa), tryb Fast odpowie w kilka sekund. Burza mózgów i kreatywne polecenia: Potrzebujesz szybkiej listy pomysłów lub pierwszej wersji posta/tweeta? Fast zwykle wystarcza i oszczędza czas. Ogólna pomoc w kodowaniu: Przy drobnych pytaniach programistycznych lub debugowaniu mniejszych błędów Fast dostarczy odpowiedź szybko. Bazowa sprawność GPT-5 jest wysoka, więc w wielu zadaniach dodatkowe rozumowanie nie będzie potrzebne. Codzienne zadania biznesowe: Napisanie e-maila, streszczenie dokumentu, odpowiedź na typowe zapytanie klienta – Fast poradzi sobie z tym szybko i precyzyjniej (notuje mniej przypadkowych pomyłek niż GPT-4, nawet w szybkich odpowiedziach). W trybie Fast GPT-5 pozostaje bardzo wydajny i bardziej niezawodny niż starsze modele GPT-4 przy typowych zadaniach. Jest też ekonomiczny kosztowo (niższe zużycie mocy obliczeniowej oznacza mniej tokenów, co ma znaczenie, jeśli masz limity lub płacisz za token w API). Kompromis polega na tym, że Fast może nie wychwycić bardzo subtelnych niuansów ani nie poradzić sobie tak dobrze z wieloetapowym rozumowaniem jak Thinking. Jednak w zdecydowanej większości nie bardzo złożonych przypadków odpowiedzi Fast są i szybkie, i trafne. Dlatego tryb Fast (czyli „Standard”) stanowi podstawę codziennych interakcji z ChatGPT 5. 4. Kiedy warto używać trybu GPT-5 Thinking? Tryb Thinking w GPT-5 jest przeznaczony do sytuacji, w których potrzebujesz większej dokładności, głębi lub rozwiązania złożonego problemu. Po ręcznym przełączeniu na Thinking ChatGPT celowo poświęci więcej czasu (i tokenów), by przepracować Twoje zapytanie krok po kroku, niczym ekspert „myślący na głos” wewnętrznie przed podaniem wyniku. Warto używać Thinking wtedy, gdy szybka, spontaniczna odpowiedź może nie wystarczyć. Kiedy używać trybu GPT-5 Thinking: Gdy problem jest złożony lub wieloetapowy: Jeśli prosisz o rozwiązanie trudnego zadania tekstowego z matematyki, złożonego wyzwania programistycznego albo pytasz o analizę (np. „Jakie są implikacje wyników tego badania naukowego?”), tryb Thinking zapewni bardziej uporządkowane i poprawne rozwiązanie. Został zaprojektowany do zaawansowanych zadań wymagających rozumowania z wyższą dokładnością. Gdy liczy się precyzja: Na przykład przy redagowaniu klauzuli prawnej, analizie danych finansowych pod kątem trendów czy pisaniu podsumowania raportu medycznego. W takich sytuacjach błędy bywają kosztowne, więc zależy Ci, by AI była maksymalnie uważna. Thinking ogranicza ryzyko błędów i „halucynacji”, przeznaczając więcej obliczeń na weryfikację faktów i logiki. Gdy tworzysz tekst techniczny lub bardzo szczegółowy: Jeśli potrzebujesz dłuższej, przemyślanej treści – np. dogłębnego wyjaśnienia pojęcia, rzetelnej dokumentacji czy instrukcji krok po kroku – tryb Thinking potrafi dostarczyć pełniejszą odpowiedź. To jak danie modelowi dodatkowego czasu, by „ułożył myśli” i sprawdził się przed udzieleniem odpowiedzi. Gdy kodujesz złożone projekty: Do debugowania dużej bazy kodu, rozwiązywania trudnych algorytmów lub generowania nietrywialnych fragmentów (np. całego modułu czy złożonej funkcji) Thinking wypada wyraźnie lepiej. Zaobserwowano, że istotnie podnosi trafność kodowania i radzi sobie z bardziej złożonymi zadaniami, jak koordynacja wielojęzycznego kodu czy zawiła logika, z którą Fast może mieć problem. Kompromisy: W trybie Thinking odpowiedzi są wolniejsze. Zamiast zwyczajowych 2-5 sekund w trybie Fast, możesz poczekać około 10-30 sekund (w zależności od złożoności prośby). Tryb ten zużywa też więcej tokenów i zasobów obliczeniowych, więc jest droższy w użyciu. W ChatGPT Plus obowiązują nawet limity liczby wiadomości w trybie Thinking na tydzień (bo każda odpowiedź mocno obciąża system). Mimo to, przy ważnych pytaniach te minusy często się opłacają. Ten tryb potrafi znacząco poprawić dokładność – wewnętrzne benchmarki OpenAI pokazały duże skoki jakości (kilkukrotne poprawy w niektórych eksperckich zadaniach), gdy GPT-5 może „myśleć” dłużej. Podsumowując, przełączaj się na Thinking przy pytaniach o wysokiej wadze lub bardzo złożonych, gdy chcesz uzyskać możliwie najlepszą odpowiedź i akceptujesz dłuższy czas oczekiwania. Do codziennych, szybkich zapytań nie jest to konieczne – wystarczy domyślna szybka odpowiedź. Wielu użytkowników Plus korzysta z Thinking oszczędnie przy trudnych problemach, a na co dzień polega na Auto/Fast. 5. Co oferuje tryb Pro w GPT-5 i komu jest naprawdę potrzebny? Tryb Pro w GPT-5 to najbardziej zaawansowany i zasobożerny tryb dostępny w ChatGPT 5. Często opisuje się go jako „inteligencję na poziomie researchowym”. Ten tryb jest dostępny tylko dla użytkowników najwyższych planów (ChatGPT Pro lub ChatGPT Business) i jest przeznaczony do zadań krytycznych i korporacyjnych, wymagających maksymalnej dokładności i skrupulatności. Oto co oferuje Pro i kto na nim najbardziej skorzysta: Maksymalna dokładność dzięki równoległemu rozumowaniu: GPT-5 Pro nie tylko „myśli” dłużej; potrafi też „myśleć” szerzej. Pod maską może uruchamiać wiele wątków rozumowania równolegle (jak konsultacja całego panelu ekspertów AI jednocześnie), a następnie syntetyzować najlepszą odpowiedź. Dzięki temu odpowiedzi są jeszcze bardziej dopracowane i mają mniej błędów. W testach GPT-5 Pro ustanawiał nowe rekordy na trudnych akademickich i profesjonalnych benchmarkach, nierzadko przewyższając standardowy tryb Thinking. Przykładowe zastosowania Pro: Tryb błyszczy w scenariuszach wysokiego ryzyka: Badania naukowe i zdrowie: np. analiza złożonych danych biomedycznych, poszukiwanie kandydatów na leki czy interpretacja obrazowania medycznego (gdzie kluczowa jest absolutna precyzja). Finanse i prawo: np. modelowanie ryzyka, audyt skomplikowanych portfeli, generowanie lub przegląd kontraktów prawnych z najwyższą dokładnością – zadania, w których błąd może kosztować bardzo dużo lub mieć konsekwencje prawne. Analiza korporacyjna na dużą skalę: np. przetwarzanie długich poufnych raportów, głęboka analiza rynku czy obsługa asystenta, który musi wiarygodnie odpowiadać na bardzo złożone zapytania użytkowników. Tworzenie rozwiązań AI: jeśli budujesz aplikacje oparte na AI (np. agentów planujących i działających autonomicznie), GPT-5 Pro daje najstabilniejszą głębokość rozumowania i niezawodność dla tak zaawansowanych zastosowań. Kto potrzebuje Pro: Z reguły firmy i profesjonaliści o intensywnych potrzebach. Dla zwykłego użytkownika, a nawet wielu power userów, standardowy GPT-5 (plus okazjonalnie Thinking) zazwyczaj wystarczy. Pro jest skierowany do użytkowników korporacyjnych, instytucji badawczych lub entuzjastów AI, którzy potrzebują dodatkowego marginesu jakości – i są gotowi zapłacić za to premię. Wady trybu Pro: Sama nazwa „Pro” sugeruje, że nie jest dla wszystkich. Po pierwsze, jest drogi – zarówno jako abonament, jak i pod kątem mocy obliczeniowej. W 2025 r. subskrypcja ChatGPT Pro kosztuje znacznie więcej (około 200 USD miesięcznie) niż plan Plus i daje możliwość korzystania z tego trybu bez standardowych limitów. Po drugie, każda odpowiedź w Pro zużywa dużo obliczeń (i tokenów), więc z perspektywy API to najdroższa opcja (mniej więcej dwukrotność kosztu tokena w Thinking i ok. 10 razy więcej niż szybka odpowiedź). Po trzecie, szybkość: Pro odpowiada najwolniej. Ponieważ „pod spodem” dzieje się bardzo dużo, na pojedynczą odpowiedź możesz czekać 20-40 sekund lub dłużej. W interaktywnym czacie może to być odczuwalne. Wreszcie, Pro ma obecnie pewne ograniczenia funkcji (np. niektóre narzędzia ChatGPT, jak generowanie obrazów czy funkcja canvas, mogą nie być włączone z GPT-5 Pro z uwagi na jego specjalizację). Sedno: GPT-5 Pro to potężne narzędzie jeśli naprawdę potrzebujesz najwyższego poziomu rozumowania i działasz w środowisku, gdzie dokładność jest ważniejsza niż wszystko inne (a koszt uzasadnia wartość wyników). Na co dzień to często „overkill”. Większość użytkowników, nawet wielu programistów, nie będzie potrzebować Pro regularnie. Bardziej przydaje się organizacjom lub osobom rozwiązującym problemy, w których te dodatkowe 5-10% jakości warte są dodatkowego czasu i pieniędzy. 6. Czym różnią się tryby pod względem szybkości i jakości odpowiedzi? Każdy tryb w ChatGPT 5 szuka innego balansu między szybkością a głębią/jakością odpowiedzi: Fast jest najszybszy: Zwykle odpowiada w ciągu kilku sekund. Odpowiedzi są wysokiej jakości przy typowych pytaniach (często lepsze niż w starszych GPT-3.5 czy nawet GPT-4), ale Fast nie zawsze wyłapie bardzo subtelne niuanse ani nie przeprowadzi głębokiego rozumowania przy złożonych instrukcjach. Traktuj odpowiedzi Fast jako „wystarczająco dobre i bardzo szybkie” do ogólnych zastosowań. Thinking jest wolniejszy, ale bardziej wnikliwy: Gdy GPT-5 przechodzi w Thinking, czas odpowiedzi się wydłuża (często 10-30 sekund, zależnie od złożoności). Jakość jest za to bardziej solidna i szczegółowa. Thinking znacznie lepiej radzi sobie z wieloetapowym rozumowaniem. Jeśli Fast potrafi czasem coś przeliczyć błędnie lub nadmiernie uprościć, Thinking częściej trafi w sedno i dołączy uzasadnienie czy kroki. W praktyce w Thinking wyraźnie mniej jest błędów faktograficznych czy „halucynacji”, bo model poświęca czas na wewnętrzną weryfikację. Pro jest najskrupulatniejszy (i najwolniejszy): GPT-5 Pro potrzebuje jeszcze więcej czasu niż Thinking, bo używa maksymalnych zasobów. Może rozważać kilka rozwiązań wewnętrznie, zanim sfinalizuje odpowiedź, co maksymalizuje jakość i poprawność. Odpowiedzi Pro są zwykle najbardziej szczegółowe, dobrze ustrukturyzowane i precyzyjne, często obejmują głębsze wglądy i przypadki brzegowe, które inne tryby mogą pominąć. Kompromisem jest to, że odpowiedzi Pro potrafią trwać pół minuty lub dłużej, więc używaj go tylko wtedy, gdy faktycznie potrzebujesz takiej głębi. Podsumowanie: Szybkość: Fast > Thinking > Pro (Fast najszybszy, Pro najwolniejszy). Głębia/jakość odpowiedzi: Pro > Thinking > Fast (Pro najbardziej zaawansowane odpowiedzi, Fast zwięzłe). Skuteczność na co dzień: Przy prostych pytaniach wszystkie tryby sobie poradzą; różnic możesz nie zauważyć. Różnice widać przy trudnych zadaniach. Fast da odpowiedź dobrą, choć nie zawsze idealną; Thinking zwykle poprawną i dobrze wyjaśnioną; Pro zazwyczaj wyjątkowo szczegółową i z minimalnym ryzykiem błędu. Warto też pamiętać, że bazowa jakość GPT-5 (nawet w Fast) to duży skok względem poprzednich generacji. Wielu użytkowników ocenia, że szybkie odpowiedzi GPT-5 są dokładniejsze i bardziej wyważone niż w GPT-4. Szybkość nie obniża więc jakości tak bardzo, jak można by sądzić w typowych zadaniach – ma największe znaczenie przy szczególnie trudnych pytaniach. 7. Czy różne tryby GPT-5 zużywają więcej tokenów albo kosztują więcej? Tak, tryby różnią się pod względem zużycia tokenów i kosztów, choć na pierwszy rzut oka może to nie być oczywiste. Ogólna zasada jest taka: im więcej „myślenia” wykonuje tryb, tym więcej tokenów zużywa i tym wyższy jest koszt. Oto, jak to wygląda w praktyce: Fast mode (Standard GPT-5): Ten tryb jest najbardziej oszczędny pod względem tokenów. Generuje odpowiedzi szybko, bez dużej ilości obliczeń wewnętrznych, więc zwykle zużywa tylko tokeny potrzebne do samej odpowiedzi. Jeśli korzystasz z subskrypcji ChatGPT, nie ma dodatkowego „kosztu” za wiadomość poza abonamentem, a Fast zużywa też wolniej Twój limit wiadomości (bo odpowiedzi są zwięzłe i nie zawierają ukrytych, dodatkowych tokenów). W API model stojący za Fast ma najniższą cenę za 1000 tokenów (OpenAI wskazywało rząd wielkości ok. 0,002 USD za 1K tokenów dla GPT-5 Standard, czyli nieco taniej niż GPT-4). Thinking mode: Ten tryb jest zasobożerny, tzn. zużywa więcej tokenów wewnętrznie, żeby przeprowadzić rozumowanie. Gdy GPT-5 „myśli”, faktycznie wykonuje wieloetapowe wnioskowanie, co pochłania dodatkowe tokeny w tle (nie wszystkie widać w odpowiedzi, ale liczą się do obliczeń). Koszt za token jest tu wyższy (około 5x kosztu trybu standardowego w API). W ChatGPT Plus częste użycie Thinking jest limitowane – na przykład liczba wiadomości w tym trybie w tygodniu jest ograniczona, bo każda odpowiedź jest kosztowna dla systemu. W praktyce każda odpowiedź w Thinking „kosztuje” dużo więcej z Twojego pakietu niż szybka odpowiedź. Pro mode: To najdroższy w użyciu tryb. Ma nie tylko wyższy koszt tokena (mniej więcej dwukrotność Thinking, czyli ok. 10x względem Fast), ale też często generuje dłuższe odpowiedzi i wykonuje dużo pracy wewnętrznej. Dlatego Pro jest zarezerwowany dla najwyższych planów – nie dałoby się oferować nielimitowanego Pro w niskiej cenie. Przy subskrypcji Pro lub dostępie firmowym masz de facto brak twardych limitów użycia GPT-5, ale płacisz wysoką miesięczną opłatę. W API odpowiednik Pro byłby kosztowny za 1000 tokenów. Zaletą jest to, że dzięki bardzo wysokiej dokładności możesz w teorii oszczędzić na poprawkach czy powtórnych zapytaniach – ma to sens przy zadaniach o wysokiej wartości. Jeśli chodzi o zużycie tokenów w odpowiedziach, głębsze tryby częściej tworzą dłuższe, bardziej szczegółowe treści (zwłaszcza gdy zadanie tego wymaga). To oznacza więcej tokenów wyjściowych. Zmniejszają też prawdopodobieństwo, że będziesz musiał dopytywać lub prosić o doprecyzowanie (a to również zużywa tokeny), więc mimo wyższego kosztu pojedynczej wiadomości mogą być „ekonomiczne” w szerszym ujęciu. Jeśli jednak korzystasz z planu darmowego lub Plus, najważniejsze jest, że „cięższe” tryby szybciej zjadają limity: Użytkownicy darmowi mają bardzo ograniczoną liczbę wiadomości GPT-5 i tylko 1 użycie trybu Thinking dziennie w darmowym planie. Wynika to z dużego zużycia zasobów przez Thinking. Użytkownicy Plus mają więcej (obecnie ok. 160 wiadomości na 3 godziny dla GPT-5 i do 3000 wiadomości w trybie Thinking tygodniowo). Jeśli Plus opiera się głównie na Fast/Auto, mieszczą się w limitach; jeśli używasz Thinking do każdego pytania, szybciej wyczerpiesz tygodniową pulę. Użytkownicy Pro/Business nie mają żadnych limitów. Podsumowując, każdy tryb „kosztuje” inaczej: Fast jest najtańszy i najbardziej oszczędny, Thinking kosztuje wielokrotnie więcej na pytanie, a Pro ma cenę premium. Jeśli zależy Ci na tokenach (np. przy rozliczaniu API lub ograniczeniach liczby wiadomości), korzystaj z cięższych trybów tylko wtedy, gdy to potrzebne. W przeciwnym razie Auto zrobi to za Ciebie, używając dodatkowych tokenów tylko wtedy, gdy uzna, że warto zapłacić za lepszy wynik. 8. Czy ręcznie przełączać tryby, czy pozwolić ChatGPT decydować automatycznie? Dla większości użytkowników pozwolenie, by GPT-5 w trybie Auto sam dobierał podejście, jest najprostsze i często najlepsze. System automatycznego przełączania powstał po to, abyś nie musiał zarządzać zachowaniem modelu. Domyślnie GPT-5 nie będzie „przemysłewał” prostego pytania, a jednocześnie nie udzieli płytkiej odpowiedzi na bardzo złożone – dostosuje się w razie potrzeby. Są jednak sytuacje, w których ręczny wybór trybu ma sens: Gdy wiesz, że potrzebujesz głębokiej analizy: Jeśli zamierzasz zadać bardzo złożone pytanie i zależy Ci na najwyższej dokładności (i masz dostęp do Thinking), możesz przed wysłaniem przełączyć na Thinking. To gwarantuje maksymalny wysiłek zamiast czekania, czy system sam tak zdecyduje. Przykład: data scientist przygotowujący szczegółowy raport może konsekwentnie używać Thinking. Gdy zależy Ci na czasie i prostej odpowiedzi: Jeśli GPT-5 (Auto) zaczyna „Thinking…”, a Tobie chodzi tylko o szybki wynik lub brainstorm, kliknij „Get a quick answer” albo przełącz to jedno pytanie na Fast. Czasem model bywa zbyt ostrożny i uruchamia głębokie rozumowanie, gdy nie jest to potrzebne – wtedy wymuszenie Fast oszczędza czas. Gdy chcesz oszczędzać limity: Jeśli masz ograniczony plan i zbliżasz się do limitu, trzymaj się Fast, by zmaksymalizować liczbę pytań. Odwrotnie, gdy masz duży zapas i potrzebujesz topowej jakości, korzystaj częściej z Thinking. Celowe użycie Pro: Jeśli masz dostęp do Pro, włączaj go tylko przy najbardziej krytycznych pytaniach. Nie ma sensu używać Pro do każdej wiadomości z uwagi na wolniejsze odpowiedzi – zachowaj go na sytuacje, w których naprawdę uzasadniona jest najwyższa jakość. Krótko mówiąc, Auto zwykle wystarcza i jest zalecanym domyślnym wyborem zarówno w zastosowaniach codziennych, jak i w wielu profesjonalnych. Ręcznie przełączaj tryby tylko w szczególnych przypadkach: by wymusić dodatkową skrupulatność albo dodatkową szybkość. Traktuj ręczną zmianę jako nadpisanie decyzji AI. System zwykle trafnie dobiera tryb, ale kontrola pozostaje po Twojej stronie, jeśli nie zgadzasz się z jego wyborem. 9. Czy starsze modele, takie jak GPT-4, są nadal dostępne w ChatGPT 5? Tak, starsze modele są nadal dostępne w interfejsie ChatGPT w sekcji „Legacy models” – ale najpewniej rzadko będziesz musiał z nich korzystać. Wraz z wdrożeniem GPT-5: GPT-4 (często oznaczany jako GPT-4o lub innymi wariantami) jest dostępny dla użytkowników planów płatnych jako opcja legacy. Jeśli masz konto Plus, Business lub Pro, znajdziesz GPT-4 w selektorze modeli w sekcji legacy. Rozwiązanie to służy głównie kompatybilności lub specyficznym przypadkom użycia, gdy ktoś chce porównać odpowiedzi albo wykorzystać starszy model w poprzednich rozmowach. Dodatkowo OpenAI udostępniło dostęp do niektórych modeli pośrednich (np. GPT-4.1, GPT-4.5 czy starszych 3.5, często oznaczanych jako o3, o4-mini itd.) dla wybranych poziomów subskrypcji, ale pozostają one ukryte, dopóki w ustawieniach nie włączysz opcji „Show additional models”. Użytkownicy Plus zobaczą kilka z nich, a użytkownicy Pro nieco więcej (np. GPT-4.5). Domyślnie, jeśli nie przełączysz się ręcznie na starszy model, wszystkie czaty będą korzystać z GPT-5 (tryb Auto). A gdy otworzysz starą rozmowę prowadzoną pierwotnie z GPT-4, system może automatycznie wczytać jej odpowiednik w GPT-5, aby kontynuować. OpenAI dąży do płynnego przejścia, tak aby GPT-5 obsługiwał większość przypadków. Czy potrzebujesz starszych modeli? W większości przypadków nie. Standardowy tryb GPT-5/Fast ma zastąpić GPT-4 w codziennym użyciu i jest lepszy niemal we wszystkim. Zdarza się, że starszy model miał szczególny styl lub specyficzną umiejętność, którą chcesz odtworzyć – wtedy możesz się na niego przełączyć. Generalnie jednak inteligencja GPT-5 i elastyczność trybu Auto sprawiają, że rzadko trzeba ręcznie używać GPT-4 czy innych. Niektóre starsze warianty GPT-4 mogą być też wolniejsze lub mieć mniejszą pojemność kontekstu niż GPT-5, więc o ile nie masz ważnego powodu kompatybilności, najlepiej pozwolić GPT-5 przejąć stery. Jedna uwaga: jeśli przekroczysz określone limity użycia GPT-5 (zwłaszcza w planie darmowym), ChatGPT automatycznie przełączy się tymczasowo na „GPT-5 mini” lub nawet GPT-3.5, dopóki limit się nie odświeży. Dzieje się to w tle, aby darmowi użytkownicy zawsze mieli dostęp do usługi. W interfejsie nie zawsze będzie to wyraźnie zaznaczone, ale jakość odpowiedzi może się różnić. Użytkownicy planów płatnych nie doświadczą tego fallbacku, chyba że celowo wybiorą modele legacy. Podsumowując, starsze modele są dostępne, jeśli ich potrzebujesz, ale tryby GPT-5 są teraz w centrum uwagi i pokrywają niemal wszystkie przypadki użycia, zwykle z lepszym rezultatem. 10. Który tryb GPT-5 jest najlepszy dla użytkowników biznesowych, a który dla użytkowników ogólnych? Wybór trybu zależy od tego, kim jesteś i co chcesz osiągnąć. Podzielmy to na użytkowników indywidualnych (ogólnych) oraz użytkowników biznesowych i profesjonalistów: Użytkownicy indywidualni / ogólni: Jeśli korzystasz na co dzień (projekty osobiste, nauka, luźne użycie), najpewniej w pełni wystarczy Ci domyślny tryb Auto w GPT-5, czyli najczęściej szybkie odpowiedzi Fast oraz okazjonalne przejście w Thinking przy trudniejszych pytaniach. Subskrypcja ChatGPT Plus może być opłacalna, jeśli używasz narzędzia bardzo często, bo daje więcej użycia GPT-5 i dostęp do ręcznego Thinking wtedy, gdy jest potrzebny. Prawdopodobnie jednak nie potrzebujesz trybu Pro. Plan Pro jest drogi i zaprojektowany pod nielimitowane, ciężkie użycie, którego przeciętny użytkownik zwykle nie potrzebuje. W skrócie: trzymaj się standardowego GPT-5 (Auto/Fast) dla szybkości i wygody, a Thinking uruchamiaj przy nielicznych pytaniach wymagających głębszego zanurzenia. To utrzyma koszty w ryzach (lub w ramach Plus) i da świetne efekty. Użytkownicy biznesowi / profesjonaliści: W zastosowaniach biznesowych stawka i skala są zwykle większe. Jeśli wdrażasz ChatGPT w firmie lub używasz go zawodowo (np. w finansach, prawie, inżynierii, obsłudze klienta itd.), musisz szczególnie dbać o dokładność i niezawodność: Małe firmy lub Plus dla profesjonalistów: Wielu specjalistów uzna, że konto Plus z dostępem do Thinking wystarczy. Możesz ręcznie włączać Thinking do zadań złożonych (analiza danych, raporty), a codzienne interakcje zostawić w standardzie. To opłacalna strategia i najczęściej wystarczająca, o ile Twoja domena nie jest wyjątkowo wrażliwa. Enterprise lub zastosowania wysokiego ryzyka: Jeśli podejmujesz decyzje krytyczne (np. narzędzie medyczne, firma finansowa prowadząca duże analizy), GPT-5 Pro może być wart inwestycji. Firmy korzystają z dodatkowej dokładności Pro oraz nielimitowanego użycia. Brak obaw o limity jest ważny, gdy wielu pracowników lub klientów korzysta z systemu. Co więcej, większe okno kontekstu w planie Pro (GPT-5 Pro obsługuje znacząco większe wejścia, do 128K tokenów dla Fast i ok. 196K dla Thinking, według OpenAI) pozwala analizować bardzo obszerne dokumenty lub zbiory danych jednorazowo – duży plus przy zastosowaniach korporacyjnych. Koszt vs korzyść: Warto zestawić koszt subskrypcji Pro (lub Business) z wartością lepszych wyników. Jeśli uniknięcie jednego błędu dzięki Pro może oszczędzić firmie tysiące, użycie Pro się broni. Jeśli jednak Twoje zastosowania są rutynowe (np. odpowiedzi na typowe pytania klientów czy tworzenie treści marketingowych), standardowy GPT-5 prawdopodobnie w zupełności wystarczy, a plan Plus zrobi to taniej. Podsumowując, dla użytkowników ogólnych: zostań przy Auto/Fast, z Thinking korzystaj oszczędnie i raczej nie potrzebujesz Pro. Dla biznesu: zacznij od standardowego GPT-5 i Thinking; jeśli napotkasz ograniczenia (dokładność lub limity), rozważ przejście na Pro. GPT-5 Pro jest głównie dla firm, laboratoriów badawczych i power userów, którzy realnie wykorzystają jego przewagę i potrafią uzasadnić wyższy koszt. Pozostali znajdą w domyślnych trybach GPT-5 wyraźny postęp, wystarczający do zastosowań codziennych i średnio złożonych. 11. Wnioski końcowe: jak wycisnąć maksimum z trybów ChatGPT 5 Nowe tryby ChatGPT 5 – Auto, Fast, Thinking i Pro – dają elastyczny zestaw narzędzi, by uzyskać dokładnie taki typ odpowiedzi, jakiego potrzebujesz, kiedy go potrzebujesz. Dla większości osób najłatwiej jest zostawić decyzję trybowi Auto, co zapewnia szybkie odpowiedzi na proste pytania i głębszą analizę na trudne, bez dodatkowych manipulacji. System został zaprojektowany tak, by automatycznie optymalizować szybkość i „inteligencję”. Jednocześnie masz swobodę wyboru: jeśli uznasz, że odpowiedź powinna być bardziej natychmiastowa lub bardziej wnikliwa, możesz przełączyć się na odpowiedni tryb. Obserwuj, jak każdy tryb sprawdza się w Twoim przypadku: Korzystaj z Fast do szybkiego Q&A w locie i oszczędzaj czas. Uruchamiaj Thinking przy problemach, gdzie wolisz poczekać kilka sekund dłużej i mieć większą pewność co do dokładności i szczegółowości. Zachowaj Pro na rzadkie sytuacje, gdy liczy się absolutnie najwyższa jakość (i masz na to zasoby). Pamiętaj, że wszystkie tryby GPT-5 korzystają z tych samych ulepszeń, które czynią ten model wyraźnie bardziej zaawansowanym od poprzedników: lepsza dokładność faktów, lepsze wykonywanie instrukcji i większa pojemność kontekstu. Niezależnie od tego, czy jesteś ciekawym użytkownikiem indywidualnym, czy firmą wdrażającą AI na większą skalę, zrozumienie trybów pomoże Ci skutecznie wykorzystywać GPT-5, równoważąc szybkość, jakość i koszt. Miłego korzystania z GPT-5! 12. Chcesz czegoś więcej niż tryby czatu? Poznaj szyte na miarę usługi AI od TTMS ChatGPT jest potężny, ale czasem potrzebujesz czegoś więcej niż przełącznik trybu – potrzebujesz rozwiązań AI zbudowanych pod Twoją firmę. Tu wkracza TTMS. Oferujemy dopasowane usługi, które wykraczają poza możliwości gotowych trybów: AI Solutions for Business – kompleksowa integracja AI end-to-end, automatyzacja procesów i odblokowanie efektywności operacyjnej. Anti-Money Laundering Software Solutions – systemy AML oparte na AI, które pomagają spełniać wymogi regulacyjne szybko i precyzyjnie. AI4Legal – narzędzia legal-tech z AI do wspierania redakcji, przeglądu i analizy ryzyka w umowach. AI Document Analysis Tool – automatyczne wydobywanie, weryfikacja i podsumowywanie informacji z dokumentów. AI-E-Learning Authoring Tool – budowa inteligentnych, skalowalnych modułów szkoleniowych. AI-Based Knowledge Management System – lepsze porządkowanie i wyszukiwanie wiedzy organizacyjnej. AI Content Localization Services – lokalizacja treści w wielu językach z zachowaniem niuansów i spójności dzięki AI. Czy przełączanie trybów ChatGPT wpływa na kreatywność odpowiedzi? Tak, wybór trybu może mieć wpływ na to, jak kreatywne lub uporządkowane będą odpowiedzi. W trybie Fast odpowiedzi są bardziej bezpośrednie i zwięzłe, co świetnie sprawdza się przy szybkim generowaniu pomysłów czy pierwszych szkiców treści. Tryb Thinking daje modelowi więcej czasu na eksplorowanie możliwości i dopracowanie rozumowania, dzięki czemu efekty bywają bardziej oryginalne i zniuansowane, np. w storytellingu, marketingu czy pisaniu kreatywnym. Z kolei Pro idzie o krok dalej – generuje treści najbardziej dopracowane, pełne detali i w najwyższym stopniu „przemyślane”, choć kosztem czasu i większych zasobów. Który tryb ChatGPT jest najbardziej niezawodny przy programowaniu? Do prostych zadań programistycznych – takich jak napisanie krótkiej funkcji, poprawienie błędu składniowego czy wygenerowanie fragmentu kodu – w zupełności wystarczy tryb Fast. Odpowiedzi pojawiają się błyskawicznie, a GPT-5 radzi sobie dobrze z rutynowymi problemami. Gdy jednak pracujesz nad bardziej złożonym projektem – np. debugujesz dużą bazę kodu, rozwiązujesz trudny algorytm albo potrzebujesz spójnego modułu – lepiej przełączyć się na tryb Thinking. Pozwala on modelowi dokładniej przeanalizować logikę i znacząco zmniejsza ryzyko błędów. Z kolei tryb Pro jest przeznaczony dla sytuacji, w których absolutna poprawność i niezawodność mają kluczowe znaczenie, np. w aplikacjach krytycznych dla biznesu. Czy tryby ChatGPT wpływają na pamięć lub długość kontekstu? Same tryby nie zmieniają ani pamięci rozmowy, ani maksymalnej długości kontekstu. Wszystkie działają w oparciu o tę samą architekturę GPT-5, a różnice dotyczą głębokości rozumowania i sposobu generowania odpowiedzi. To, ile tekstu możesz wprowadzić i z jak długim kontekstem model sobie poradzi, zależy od planu subskrypcji, a nie od wybranego trybu. Na przykład w planie Pro dostępne są znacznie większe limity kontekstu, co pozwala analizować setki stron w ramach jednej rozmowy. Fast, Thinking i Pro różnią się więc intensywnością przetwarzania i kosztami, ale nie zmieniają samych możliwości pamięciowych. Czy użytkownicy darmowi mają dostęp do wszystkich trybów ChatGPT? Nie, darmowi użytkownicy mają bardzo ograniczony dostęp. Zazwyczaj mogą korzystać jedynie z trybu Fast (Auto), a jedynie sporadycznie mają możliwość przetestowania Thinking – i to pod ścisłymi, dziennymi limitami. Tryb Pro jest całkowicie zarezerwowany dla najwyższych planów subskrypcyjnych i nie jest dostępny w darmowej wersji. Użytkownicy planu Plus mają dostęp do Auto i Thinking na stałe, natomiast tylko posiadacze planów Business lub Pro mogą korzystać z pełnej gamy trybów bez ograniczeń. Ograniczenia wynikają z wysokich kosztów obliczeniowych trybów Thinking i Pro. Czy istnieje ryzyko ciągłego korzystania z trybu Pro? Główne „ryzyko” związane z używaniem Pro nie dotyczy jakości, ale praktyczności. Pro daje najbardziej precyzyjne i rozbudowane odpowiedzi, jednak jest też najwolniejszy i najdroższy w użyciu. Jeśli będziesz korzystać z niego przy każdym pytaniu, szybko zauważysz, że zużywasz znacznie więcej zasobów i czasu niż to konieczne – w wielu prostych zadaniach tryby Fast lub Thinking poradzą sobie równie dobrze. Dlatego Pro najlepiej zostawić na sytuacje naprawdę krytyczne lub wymagające najwyższej dokładności. Na co dzień bardziej opłaca się korzystać z Auto, Fast lub okazjonalnie Thinking. Czy ChatGPT przełącza tryby automatycznie, czy muszę robić to ręcznie? ChatGPT 5 oferuje oba rozwiązania. W trybie Auto system sam decyduje, czy wystarczy szybka odpowiedź, czy lepiej uruchomić głębsze rozumowanie. Dzięki temu nie musisz ręcznie przełączać trybów – AI dopasowuje się automatycznie do złożoności Twojego pytania. Jeśli jednak chcesz mieć pełną kontrolę, zawsze możesz samodzielnie wybrać Fast, Thinking lub Pro w selektorze modeli. W praktyce Auto poleca się do codziennego użytku, a ręczne przełączanie ma sens wtedy, gdy zależy Ci na maksymalnej szybkości albo najwyższej możliwej dokładności.
Czytaj