TTMS Blog
Świat okiem ekspertów IT
Wpisy autorstwa: Zuzanna Konopka
Partnerstwo Salesforce i OpenAI – nowa era inteligentnych przedsiębiorstw
Świat rozwiązań biznesowych opartych na sztucznej inteligencji właśnie przeszedł prawdziwą rewolucję. Podczas konferencji Dreamforce 2025 firmy Salesforce i OpenAI ogłosiły rozszerzenie swojej strategicznej współpracy, które może całkowicie odmienić sposób, w jaki przedsiębiorstwa pracują, sprzedają i obsługują klientów. Nie jest to zwykła zapowiedź kolejnej integracji, lecz wizja „inteligentnego przedsiębiorstwa” – organizacji, w której sztuczna inteligencja współpracuje z człowiekiem w naturalny, konwersacyjny sposób, bezpośrednio w narzędziach używanych na co dzień. 1. Konferencja Dreamforce 2025: Zapowiedź nowej ery sztucznej inteligencji w biznesie Partnerstwo Salesforce i OpenAI zapowiada prawdziwą zmianę w podejściu do rozwiązań dla biznesu. Zamiast zmuszać pracowników do korzystania z wielu różnych aplikacji i paneli, nowe integracje wprowadzają możliwości sztucznej inteligencji prosto do środowisk takich jak ChatGPT, Slack czy platforma Salesforce. 1.1 Głęboka integracja OpenAI i Salesforce – rewolucyjna integracja AI w systemach CRMi Nowe partnerstwo wprowadza szereg przełomowych możliwości, które łączą potencjał najbardziej zaawansowanych modeli AI z danymi przedsiębiorstw. Klienci Salesforce mogą teraz korzystać z najnowszych modeli OpenAI, w tym z zaawansowanego systemu GPT-5, aby tworzyć inteligentnych agentów i prompty bezpośrednio w platformie Salesforce. GPT-5 to zintegrowany system sztucznej inteligencji, który potrafi samodzielnie zdecydować, kiedy udzielić szybkiej odpowiedzi, a kiedy zastosować bardziej złożone rozumowanie, by dostarczyć ekspertyz na najwyższym poziomie. Prawdziwa innowacja sięga jednak dalej niż sama możliwość korzystania z modeli AI. Współpraca obejmuje również partnerstwa ze Stripe – w celu stworzenia Agentic Commerce Protocol, z Anthropic – by obsługiwać branże regulowane, oraz z Google – aby zintegrować modele Gemini z ekosystemem Agentforce 360. Dzięki temu Salesforce staje się centralnym punktem dla rozwiązań sztucznej inteligencji w przedsiębiorstwach, oferując klientom niespotykaną dotąd elastyczność i swobodę wyboru. 1.2 Agentforce 360 w środowisku ChatGPT – pełna integracja CRM i AI Jednym z najbardziej imponujących ogłoszeń jest informacja, że platforma Agentforce 360 będzie dostępna bezpośrednio w ChatGPT. Umożliwi to użytkownikom przeglądanie danych sprzedażowych, analizowanie rozmów z klientami oraz tworzenie zaawansowanych wizualizacji w Tableau – wszystko poprzez proste zapytania w naturalnym języku. Wyobraźmy sobie menedżera sprzedaży, który pyta: „Pokaż mi pięć największych szans sprzedażowych, które mają szansę zamknąć się w tym kwartale” – i natychmiast otrzymuje nie tylko dane, ale też konkretne wnioski i wizualizacje, bez potrzeby opuszczania czatu. 2. Salesforce i OpenAI zmieniają sposób pracy z systemami CRM To partnerstwo całkowicie zmienia sposób pracy, sprawiając, że dane firmowe i procesy są dostępne w bardziej naturalny, intuicyjny i zrozumiały sposób – poprzez rozmowę z systemem. 2.1 Od prompta do decyzji – jak AI usprawnia codzienną pracę Tradycyjna analityka biznesowa wymagała poruszania się po skomplikowanych panelach, generowania raportów i ręcznego zestawiania danych. Integracja Salesforce z OpenAI całkowicie to zmienia. Pracownicy mogą teraz prowadzić naturalne rozmowy ze swoimi danymi biznesowymi – zadawać pytania w zwykłym języku i natychmiast otrzymywać odpowiedzi oparte na kontekście ich CRM-u, analiz czy systemów operacyjnych. Takie podejście radykalnie skraca czas między pytaniem a działaniem. Menedżer przygotowujący się do kwartalnego podsumowania nie musi już logować się do kilku systemów, eksportować danych i tworzyć prezentacji ręcznie. Wystarczy, że poprosi o potrzebne informacje – a sztuczna inteligencja przygotuje wszystko w czasie rzeczywistym. 2.2 Agenci AI w Slacku, Tableau i CRM Salesforce i OpenAI wprowadzają integrację także do Slacka – narzędzia, które Salesforce określa jako „agentowy system operacyjny” współczesnego biznesu. ChatGPT jest teraz dostępny bezpośrednio w Slacku, co pozwala zespołom tworzyć treści, podsumowywać długie wątki rozmów, przeszukiwać firmową wiedzę i łączyć się z wewnętrznymi narzędziami – wszystko bez wychodzenia z jednego środowiska pracy. Dodatkowo, agent OpenAI Codex został zintegrowany ze Slackiem, umożliwiając programistom delegowanie zadań programistycznych za pomocą zwykłych poleceń w języku naturalnym. Inżynierowie mogą opisać, co chcą zbudować, a sztuczna inteligencja wygeneruje, przetestuje i udoskonali kod bezpośrednio w wątku Slacka. Partnerstwo to rozszerza możliwości Agentforce 360 o obsługę głosu i interakcje wielokanałowe, umożliwiając firmom budowanie bardziej naturalnych i wciągających relacji z klientami. 3. Agentic Commerce – błyskawiczne zakupy i coś więcej Jedną z najbardziej widocznych dla konsumentów innowacji jest Agentforce Commerce, które całkowicie zmienia sposób odkrywania i kupowania produktów online. 3.1 Agentforce Commerce – zakupy bezpośrednio w ChatGPT Dzięki nowej integracji sprzedawcy korzystający z Agentforce Commerce mogą prezentować swoje katalogi produktów bezpośrednio w ChatGPT, docierając do setek milionów potencjalnych klientów tam, gdzie już teraz spędzają czas. Jeśli użytkownik wyrazi zainteresowanie danym produktem podczas rozmowy z ChatGPT, może sfinalizować cały zakup bez opuszczania czatu. To nie tylko kwestia wygody – to sposób na uchwycenie popytu dokładnie w momencie, gdy się pojawia. Badania Salesforce pokazują, że 48% konsumentów korzystających już ze sztucznej inteligencji jest otwartych na to, by agent AI dokonywał zakupów w ich imieniu. Integracja Agentforce Commerce sprawia, że taka przyszłość staje się rzeczywistością już dziś. 3.2 Bezpieczne transakcje dzięki Stripe i Agentic Commerce Protocol Bezpieczeństwo i zaufanie to kluczowe elementy każdej transakcji handlowej. Dlatego Salesforce nawiązał współpracę ze Stripe i OpenAI, by opracować Agentic Commerce Protocol (ACP) -rozwiązanie open-source, które standaryzuje sposób, w jaki firmy mogą wchodzić w interakcje z konsumentami za pośrednictwem agentów AI, zachowując pełną kontrolę nad relacjami z klientami, danymi i realizacją zamówień. Protokół gwarantuje bezpieczeństwo danych płatniczych, zapewnia, że sprzedawcy zachowują bezpośrednią relację z klientem przez cały proces zakupu, oraz pozwala firmom samodzielnie decydować o akceptacji zamówień w oparciu o własną ocenę ryzyka. Stripe odpowiada za infrastrukturę finansową i obsługę płatności – w tym wsparcie dla Link i wielu metod płatności – podczas gdy sprzedawcy zachowują pełną kontrolę nad doświadczeniem klienta po dokonaniu zakupu. To trójstronne partnerstwo Salesforce, Stripe i OpenAI tworzy kompletne, kompleksowe rozwiązanie, które pozwala sprzedawcom zwiększać przychody i budować silniejsze relacje z klientami – bezpośrednio na platformach, z których ci już korzystają. 4. Jaki wpływ na biznes i klientów będzie miało połączenie sił Salesforce i chatGPT? Nowe partnerstwo przynosi wymierne korzyści zarówno pracownikom, jak i klientom, zasadniczo zmieniając sposób, w jaki organizacje funkcjonują i komunikują się ze swoimi rynkami. 4.1 Wsparcie AI dla zespołów sprzedażowych Dla pracowników ta integracja oznacza szereg ułatwień w codziennej pracy – nie muszą już przełączać się między aplikacjami ani zapamiętywać skomplikowanych komend i ścieżek w systemach. Przedstawiciele handlowi mogą uzyskiwać dane z CRM po prostu rozmawiając z systemem, konsultanci wsparcia łatwo wyszukują artykuły i historię kontaktów z klientem, a analitycy generują wizualizacje bez potrzeby zaawansowanej znajomości narzędzi analitycznych. Pierwsi użytkownicy już widzą znaczące efekty. Reddit wdrożył Agentforce do obsługi zapytań reklamodawców, uzyskując 46% redukcji liczby zgłoszeń i skracając czas rozwiązywania spraw o 84% – z 8,9 do zaledwie 1,4 minuty. Ta poprawa efektywności pozwoliła zwiększyć satysfakcję reklamodawców o 20%, jednocześnie odciążając pracowników od powtarzalnych zadań. 4.2 Nowe kanały zaangażowania klientów – ta sama jakość obsługi Dzięki tej współpracy klienci otrzymują spójne doświadczenie niezależnie od wybranego kanału kontaktu. Nieważne, czy rozmawiają z agentem AI w ChatGPT, prowadzą rozmowę głosową przez telefon, czy robią zakupy za pomocą czatu lub asystenta AI – w każdym przypadku interakcja jest płynna, spersonalizowana i oparta na pełnej historii klienta. Agentforce Voice, kluczowy element platformy Agentforce 360, umożliwia prowadzenie naturalnych rozmów głosowych w czasie rzeczywistym, z bardzo niskim opóźnieniem, co sprawia, że brzmienie tych interakcji jest naprawdę ludzkie. Agenci głosowi potrafią aktualizować rekordy CRM, uruchamiać procesy, wywoływać API i wykonywać konkretne działania – wszystko to przy zachowaniu naturalnego toku rozmowy oraz tonu i stylu właściwego dla marki. 5. AI, której możesz zaufać – bezpieczne rozwiązania dla biznesu Wdrożenie AI w organizacjach na dużą skalę wymaga przede wszystkim zaufania, bezpieczeństwa i zgodności z regulacjami – i właśnie w tych obszarach Salesforce oferuje kompleksowe rozwiązania. 5.1 GPT-5, Anthropic Claude – połączenie mocy modeli z bezpieczeństwem Salesforce Salesforce oferuje klientom niespotykaną dotąd swobodę wyboru modeli AI, integrując rozwiązania od wielu czołowych dostawców. Poza GPT-5 od OpenAI, współpraca z Anthropic sprawia, że model Claude staje się preferowanym rozwiązaniem dla branż regulowanych – takich jak finanse, opieka zdrowotna, cyberbezpieczeństwo czy life sciences. Anthropic to pierwszy dostawca dużych modeli językowych w pełni zintegrowany w obrębie warstw zaufania Salesforce, co oznacza, że cały ruch danych Claude odbywa się w obrębie prywatnej chmury Salesforce. Współpraca z Google z kolei wprowadza modele Gemini do Atlas Reasoning Engine – warstwy inteligencji napędzającej Agentforce 360. To hybrydowe podejście łączy kreatywność i elastyczność dużych modeli językowych z niezawodnością i przewidywalnością uporządkowanych procesów biznesowych. Wszystkie te modele działają w ramach Einstein Trust Layer – bezpiecznej architektury AI wbudowanej bezpośrednio w platformę Salesforce. Warstwa ta zapewnia szereg zabezpieczeń, takich jak: bezpieczne pobieranie danych z zachowaniem istniejących uprawnień użytkowników, maskowanie informacji wrażliwych zanim trafią do zewnętrznych modeli, brak przechowywania danych przez dostawców modeli (zero data retention), wykrywanie treści nieodpowiednich lub toksycznych, pełne ścieżki audytu i zgodności. 5.2 AI, która spełnia najwyższe standardy branż regulowanych W branżach objętych regulacjami przestrzeganie zasad zgodności to nie opcja, lecz konieczność. Rozszerzone partnerstwo z Anthropic odpowiada na te potrzeby, udostępniając model Claude w bezpiecznym środowisku chmurowym Salesforce. Dzięki temu organizacje mogą korzystać z najnowszych możliwości AI, jednocześnie zachowując pełną ochronę danych i procesów wrażliwych. W planach jest również wspólne opracowywanie branżowych rozwiązań AI dla sektorów regulowanych – począwszy od usług finansowych – które będą dostosowane do specyficznych wymagań dotyczących prywatności, przepisów i procesów operacyjnych. 6. Era konwersacyjnej AI: nowy rozdział dla przedsiębiorstw Ogłoszenia z Dreamforce 2025 to dopiero początek długofalowej transformacji. 6.1 Kierunki rozwoju Agentforce 360 i integracji z OpenAI Modele OpenAI są już dostępne w ramach Agentforce, co pozwala klientom natychmiast rozpocząć tworzenie własnych agentów i promptów. Funkcje ChatGPT i Codex w Slacku również są dostępne od momentu ogłoszenia współpracy. Szczegółowy harmonogram wdrożeń aplikacji Agentforce 360 i Agentforce Commerce w ChatGPT zostanie ogłoszony w najbliższych miesiącach, gdy integracje przejdą z fazy testowej do powszechnej dostępności. Takie etapowe podejście pozwala Salesforce i OpenAI udoskonalać doświadczenie użytkowników na podstawie wczesnych opinii, zanim rozwiązania zostaną wdrożone globalnie na szeroką skalę. Platforma Data 360 (wcześniej znana jako Data Cloud) pełni teraz rolę jednolitej warstwy danych, zapewniającej kontekst i wiarygodne informacje dla każdego agenta AI w całym ekosystemie. Nowe funkcje, takie jak Intelligent Context, łączą dane strukturalne z CRM z danymi niestrukturalnymi – np. e-mailami, plikami PDF czy transkrypcjami rozmów – a Tableau Semantics dba o spójność definicji biznesowych we wszystkich aplikacjach. Funkcja/Integracja Opis Platforma(y) Dostępność Agentforce 360 w ChatGPT Zapytania do CRM, wizualizacje, workflowy przez czat ChatGPT Podgląd (szczegóły wkrótce) Modele OpenAI w Salesforce Tworzenie agentów/promptów, dostęp do GPT-5, funkcje multimodalne i głosowe Platforma Salesforce Dostępne Natychmiastowe zakupy (Instant Checkout) Sprzedaż i płatności natywnie w ChatGPT ChatGPT Podgląd ChatGPT w Slack Tworzenie, podsumowywanie, wyszukiwanie, integracja z narzędziami wewnętrznymi Slack Dostępne Codex w Slack Delegowanie zadań programistycznych za pomocą języka naturalnego Slack Dostępne Sprzedaż zgodna z prywatnością Bezpieczne, wbudowane transakcje, kontrola nad danymi klienta ChatGPT, Stripe Podgląd 6.2 Przewaga konkurencyjna w erze workflow opartych na AI Jak podkreślił Marc Benioff podczas przemówienia na Dreamforce, to partnerstwo tworzy „zaufaną podstawę, która pozwala firmom stać się agentowymi przedsiębiorstwami”. Sam Altman dodał, że wspólnym celem jest sprawienie, by codzienne narzędzia „działały lepiej razem – tak, aby praca była bardziej naturalna i zintegrowana”. Przewaga konkurencyjna nie polega już wyłącznie na dostępie do potężnych modeli AI, lecz na tym, w jaki sposób są one osadzone w codziennych procesach, oparte na zaufanych danych i chronione solidnymi mechanizmami bezpieczeństwa. Organizacje, które zaczną korzystać z konwersacyjnej AI w codziennej pracy, będą działać sprawniej, podejmować lepsze decyzje i zapewniać klientom wyższy poziom obsługi, wyprzedzając firmy wciąż uwięzione w tradycyjnych systemach. 7. TTMS Insights – Przygotuj swoją organizację na erę agentów AI Partnerstwo Salesforce i OpenAI to coś więcej niż tylko innowacja technologiczna – to zapowiedź fundamentalnej zmiany w sposobie projektowania, wdrażania i wykorzystywania oprogramowania w przedsiębiorstwach. W miarę jak firmy analizują, jak najlepiej wykorzystać nowe możliwości, pojawia się kilka kluczowych kwestii strategicznych. Po pierwsze, organizacje muszą ocenić gotowość swoich danych. Potencjał konwersacyjnej AI w pełni zależy od ich jakości – ich czystości, dostępności i odpowiedniego zarządzania. Tylko wtedy agenci AI będą w stanie udzielać trafnych, kontekstowych odpowiedzi. Po drugie, warto zidentyfikować obszary o największym potencjale biznesowym, w których wdrożenie AI może przynieść natychmiastowe efekty. Obsługa klienta, wsparcie sprzedaży i marketing to naturalne punkty wyjścia – technologie te są już sprawdzone, a zwrot z inwestycji łatwy do zmierzenia. Po trzecie, organizacje powinny opracować ramy zarządzania i nadzoru nad AI, które połączą innowacyjność z odpowiedzialnością. Należy jasno określić, kiedy agenci AI mogą działać autonomicznie, a kiedy wymagana jest interwencja człowieka; jak chronione są dane wrażliwe; oraz w jaki sposób monitorowane i audytowane jest zachowanie agentów. 8. Jak TTMS pomaga firmom tworzyć inteligentne przedsiębiorstwa dzięki Salesforce i OpenAI W TTMS specjalizujemy się w pomaganiu organizacjom w przechodzeniu przez złożone procesy transformacji technologicznych. Nasze doświadczenie obejmuje wdrożenia Salesforce, outsourcing i usługi zarządzane, a także integracje rozwiązań AI w ramach platform Sales Cloud, Service Cloud, Marketing Cloud, Experience Cloud i Nonprofit Cloud. Połączenie platformy CRM Salesforce z najnowszymi modelami OpenAI otwiera firmom zupełnie nowe możliwości wykorzystania sztucznej inteligencji w codziennej pracy. Niezależnie od tego, czy chcesz wdrożyć agentów Agentforce do obsługi klienta, uruchomić Agentforce Commerce, aby docierać do nowych odbiorców poprzez ChatGPT, czy zintegrować głosowych agentów AI, TTMS poprowadzi Cię przez każdy etap tej transformacji. Przyszłość pracy to sposób, w którym systemy AI wspierają codzienną działalność zespołów, ułatwiając podejmowanie decyzji i komunikację. Pytanie nie brzmi, czy wdrożyć te technologie, lecz jak szybko można je wykorzystać, aby zdobyć przewagę konkurencyjną. Dzięki odpowiedniej strategii, wsparciu doświadczonego partnera wdrożeniowego oraz dbałości o jakość danych i procesów Twoja organizacja może stać się firmą w pełni wspieraną przez inteligentnych agentów AI – działającą szybciej, sprawniej i efektywniej niż kiedykolwiek wcześniej. Skontaktuj się z nami już teraz!
Czytaj
Przewodnik po rozwiązaniach marketingowych Salesforce w 2025 roku: platformy, edycje i nowości
W 2025 roku Salesforce wciąż na nowo definiuje sposób, w jaki organizacje budują relacje z klientami na każdym etapie ich ścieżki — od generowania leadów, przez spersonalizowaną komunikację, aż po długofalową lojalność. Ekosystem marketingowy Salesforce, oparty na potężnej platformie Marketing Cloud i fundamencie Data Cloud, oferuje zintegrowane podejście zarówno dla marketerów B2B, jak i B2C. Dzięki nowym edycjom, inteligentniejszej automatyzacji i rozwiązaniom wykorzystującym sztuczną inteligencję, Salesforce umożliwia zespołom marketingowym odejście od kampanii „jednego formatu dla wszystkich” na rzecz doświadczeń tworzonych w czasie rzeczywistym i opartych na danych. Niezależnie od tego, czy dopiero zaczynasz pracę z Marketing Cloud, czy planujesz modernizację obecnego środowiska, zrozumienie najnowszych aktualizacji jest kluczowe dla podejmowania świadomych decyzji. Ten przewodnik omawia platformy i edycje marketingowe Salesforce, wyjaśnia nowości na rok 2025 — w tym rozwój agentów AI i Marketing Cloud Next — oraz pomaga określić, które rozwiązanie najlepiej odpowiada celom i dojrzałości marketingowej Twojej organizacji. 1. Przegląd edycji Marketing Cloud — co każda z nich oznacza dla działów marketingu? Wybór odpowiedniej edycji Salesforce Marketing Cloud może być wyzwaniem. Każda wersja oferuje inne możliwości, które bezpośrednio wpływają na sposób, w jaki menedżerowie planują kampanie, angażują klientów i analizują wyniki. Poniżej przedstawiamy główne edycje oraz ich praktyczne znaczenie dla codziennej pracy zespołów marketingowych. 1.1 Marketing Cloud Growth Edition Edycja Growth została zaprojektowana z myślą o organizacjach, które chcą rozpocząć działania marketingowe oparte na danych w sposób skalowalny. Oferuje wszystkie niezbędne funkcje do zarządzania danymi klientów, prowadzenia kampanii i monitorowania wyników — bez zbędnej złożoności. Najważniejsze możliwości: Zunifikowane profile klientów umożliwiające precyzyjną segmentację odbiorców Realizacja kampanii wielokanałowych (e-mail, SMS, powiadomienia push) Narzędzia automatyzacji dla kampanii cyklicznych Gotowe pulpity raportowe Dla menedżerów marketingu Growth Edition to właściwy wybór, gdy priorytetem jest zbudowanie solidnych podstaw i szybkie osiągnięcie wymiernych rezultatów. 1.2 Marketing Cloud Advanced Edition Edycja Advanced rozwija możliwości wersji Growth, oferując głębszą personalizację oraz wnioski oparte na sztucznej inteligencji. Jest przeznaczona dla zespołów, które mają już doświadczenie w marketingu cyfrowym i chcą zwiększyć poziom zaawansowania swoich działań. Najważniejsze możliwości: Rekomendacje AI umożliwiające personalizację na dużą skalę Zaawansowana analityka i rozbudowana segmentacja odbiorców Rozszerzona automatyzacja kampanii w wielu kanałach komunikacji Integracja z CRM oraz aplikacjami zewnętrznymi zapewniająca spójne procesy Dla menedżerów ta edycja oznacza większą kontrolę nad targetowaniem, głębsze analizy oraz możliwość dostarczania w pełni spersonalizowanych doświadczeń klientom. 1.3 Marketing Cloud Engagement Marketing Cloud Engagement koncentruje się na marketingu e-mailowym w dużej skali, ale jego możliwości sięgają znacznie dalej niż proste kampanie mailingowe. To idealne rozwiązanie dla globalnych organizacji, które chcą precyzyjnie planować i prowadzić ścieżki klienta. Najważniejsze możliwości: Zaawansowane projektowanie, testowanie i personalizacja wiadomości e-mail Narzędzie Journey Builder do automatyzacji komunikacji międzykanałowej Reagowanie w czasie rzeczywistym na zachowania użytkowników (np. porzucony koszyk, przeglądane produkty itp.) Rozbudowana analityka zaangażowania i konwersji Ta edycja jest odpowiednia dla organizacji, w których e-mail pozostaje głównym kanałem generującym przychody, ale które chcą uzupełnić go o bardziej złożone, spójne doświadczenia oparte na podróży klienta. 1.4 Marketing Cloud Account Engagement (dawniej Pardot) Account Engagement to rozwiązanie Salesforce przeznaczone do automatyzacji marketingu B2B. W przeciwieństwie do Engagement, koncentruje się ono na generowaniu leadów, ich kwalifikacji i pielęgnowaniu relacji, a także na ścisłym połączeniu marketingu ze sprzedażą. Najważniejsze możliwości: Punktacja i klasyfikacja leadów w celu ustalenia priorytetów działań Zautomatyzowane kampanie nurturingowe dopasowane do etapu ścieżki zakupowej Ścisła integracja z CRM zapewniająca spójność działań marketingu i sprzedaży Analiza ROI kampanii i ich wpływu na rozwój lejka sprzedaży Dla menedżerów marketingu w organizacjach B2B Account Engagement oznacza krótsze cykle sprzedaży, lepiej wykwalifikowane leady i mierzalny wpływ działań marketingowych na przychody. 1.5 Marketing Cloud Engagement Plus (aktualizacja 2025) Edycja Engagement Plus, wprowadzona w 2025 roku, łączy w sobie najlepsze elementy rozwiązań Engagement i Advanced. Została zaprojektowana dla zespołów marketingowych, które są gotowe przejść na komunikację w czasie rzeczywistym, wspieraną przez sztuczną inteligencję. Najważniejsze możliwości: Hipersonalizacja z wykorzystaniem modeli AI we wszystkich kanałach komunikacji Aktywacja danych w czasie rzeczywistym umożliwiająca natychmiastowe dostosowanie kampanii Rozszerzone możliwości automatyzacji i segmentacji odbiorców Głębsza integracja z Commerce Cloud i Service Cloud Dla menedżerów ta aktualizacja oznacza przejście od planowania kampanii do ciągłej komunikacji z klientem — kampanie dostosowują się automatycznie do zachowań użytkowników, zwiększając efektywność działań i zwrot z inwestycji (ROI). 1.6 Jak wybrać odpowiednią edycję? Wybór właściwej edycji zależy od dopasowania do potrzeb organizacji — nie od liczby funkcji. Skorzystaj z poniższego przewodnika: Czy działasz w modelu B2B czy B2C? B2B → Account Engagement (MCAE) lub Growth Edition (dla mniejszych firm B2B). B2C → Engagement lub Engagement Plus (dla organizacji o większej skali). Na jakim poziomie zaawansowania są Twoje obecne narzędzia marketingowe i systemy danych? Słaba jakość danych o klientach → Growth Edition (szybka konfiguracja + podstawowy moduł Data Cloud). Rozwinięta platforma danych o klientach (CDP) i analityka → Advanced lub Engagement Plus dla maksymalnego wykorzystania danych. Czy potrzebujesz AI do prowadzenia kampanii, czy raczej do wspierania zespołu? Wsparcie taktyczne (pomysły na treści, personalizacja) → Growth / Advanced. Samodzielne działanie systemu (inteligentne reagowanie w wielu kanałach) → Marketing Cloud Next / Engagement Plus. Budżet i zasoby zespołu: Weź pod uwagę koszty wdrożenia, zasięgi kampanii, zasoby kreatywne i bieżące zarządzanie platformą. Growth Edition wymaga mniejszych nakładów początkowych, natomiast Advanced i Plus potrzebują bardziej doświadczonych specjalistów. Jeśli nadal nie masz pewności, która edycja będzie najlepsza dla Twojej organizacji, skontaktuj się z nami i umów na bezpłatną konsultację — wspólnie omówimy Twoje potrzeby biznesowe i pomożemy dobrać optymalne rozwiązanie. 2. Przyszłość: Marketing Cloud Next W czerwcu 2025 roku Salesforce zaprezentował Marketing Cloud Next — nową, inteligentną platformę marketingową, która ma na celu połączenie marketingu B2B i B2C w ramach jednej, natywnie opartej na sztucznej inteligencji architektury. Zbudowana na podstawie głównej platformy Salesforce i systemu Data Cloud, wersja Next redefiniuje marketing: od tradycyjnego modelu kampanii do marketingu opartego na inteligentnych agentach (Agentforce), którzy samodzielnie planują, realizują i optymalizują działania, przy zachowaniu kontroli po stronie człowieka. Celem tej zmiany jest podwójna korzyść — personalizacja w czasie rzeczywistym oraz ograniczenie złożoności operacyjnej przy prowadzeniu działań w wielu kanałach. Ścisła integracja Marketing Cloud Next z Data Cloud eliminuje wiele dotychczasowych problemów z rozproszonymi danymi. Pojedynczy profil klienta (lub konta) jest teraz dostępny zarówno w procesach B2B, jak i B2C, co pozwala na ujednolicenie tożsamości, lepszy pomiar efektów i szybsze testowanie nowych rozwiązań. W praktyce oznacza to mniejszą złożoność integracji oraz przejście od podejścia „jedna kampania na raz” do ciągłego, wielokanałowego budowania relacji z klientem. 2.1 Sztuczna inteligencja i Agentforce Agentforce to zestaw agentów AI, którzy mogą przygotowywać briefy kampanii, tworzyć szablony ścieżek klienta, rekomendować segmenty odbiorców, generować pomysły kreatywne, a w niektórych konfiguracjach — również uruchamiać i optymalizować kampanie. Dla menedżerów marketingu oznacza to znaczny wzrost produktywności: rutynowe zadania zostają zautomatyzowane, wnioski analityczne są generowane na bieżąco, a kampanie mogą dostosowywać się w czasie rzeczywistym do aktualnych danych. 3. Znaczenie strategiczne: dlaczego te zmiany mają znaczenie Dążenie Salesforce do integracji i rozwoju AI to nie tylko aktualizacja produktów — to zmiana sposobu, w jaki zespoły marketingowe organizują pracę, mierzą wyniki i skalują działania. Z naszej perspektywy strategiczne skutki tych zmian można podzielić na pięć praktycznych obszarów: 3.1 Wydajność operacyjna i koszty utrzymania systemów Ujednolicenie narzędzi ogranicza konieczność utrzymywania wielu integracji, powielonych modeli danych i prac inżynierskich potrzebnych do synchronizacji rozproszonych systemów. Dla wielu naszych klientów oznacza to niższe koszty operacyjne (TCO) oraz możliwość skierowania zasobów technicznych na rozwój nowych funkcji, zamiast na bieżące utrzymanie. 3.2 Szybsze wdrażanie kampanii i skrócony czas wejścia na rynek Gotowe ścieżki, szablony i asystenci AI znacząco skracają czas potrzebny na przygotowanie testów i kampanii. Taka szybkość ma kluczowe znaczenie w branżach takich jak handel detaliczny, turystyka czy finanse, gdzie czas trwania promocji jest krótki, a szybka reakcja przekłada się bezpośrednio na przychody. 3.3 Lepsze powiązanie działań marketingowych z przychodami Gdy systemy marketingowe mają bezpośredni dostęp do danych o kontach i szansach sprzedażowych (w B2B) lub do ujednoliconej wartości klienta w cyklu życia (w B2C), łatwiej jest powiązać działania marketingowe z wynikami finansowymi. Dzięki temu marketing przestaje być postrzegany jako koszt, a staje się źródłem mierzalnego zwrotu z inwestycji (ROI), co wzmacnia jego wpływ na budżet organizacji. 3.4 Personalizacja na dużą skalę – i związane z nią wyzwania Zdolność do personalizacji na szeroką skalę zwiększa trafność przekazów i wartość klienta (LTV), ale równocześnie wymaga większej liczby treści oraz lepszego zarządzania nimi. Sukces odnoszą te organizacje, które łączą personalizację z modularnym podejściem do treści i jasno określonymi wskaźnikami efektywności dla poszczególnych segmentów. 3.5 Zarządzanie danymi, prywatność i zgodność z regulacjami Ujednolicone możliwości Data Cloud poprawiają rozpoznawalność tożsamości klientów, ale jednocześnie centralizują ryzyko — pojedynczy profil klienta wykorzystywany w wielu kanałach musi być zgodny z przepisami GDPR, ePrivacy, CCPA oraz regulacjami branżowymi (np. w finansach, zdrowiu czy farmacji). 4. Podsumowanie Salesforce Marketing Cloud wchodzi w nową erę – opartą na integracji danych, zaawansowanej automatyzacji i personalizacji wspieranej przez sztuczną inteligencję. Wraz z rozwojem edycji platformy wyzwaniem dla organizacji nie jest już dostęp do technologii, lecz jej strategiczne wykorzystanie: wybór odpowiedniej edycji, połączenie systemów i przełożenie automatyzacji na realne wyniki biznesowe. W TTMS pomagamy firmom odnaleźć się w tej złożoności, stosując uporządkowane, efektywne podejście oparte na wartości. Niezależnie od tego, czy dopiero zaczynasz pracę z Marketing Cloud Growth Edition, czy planujesz przejście do AI-napędzanego Engagement Plus lub Next, nasi eksperci dbają, aby każdy etap — od projektu po wdrożenie — był spójny z Twoimi celami i przynosił trwały zwrot z inwestycji. 5. Jak TTMS pomaga wybrać i wdrożyć odpowiednie rozwiązanie Salesforce? Wybór właściwej edycji Salesforce to coś więcej niż decyzja licencyjna — to dopasowanie celów biznesowych do odpowiedniego zestawu technologii. W TTMS prowadzimy organizacje przez każdy etap tego procesu, zapewniając, że wybrane rozwiązanie Salesforce Marketing Cloud realnie wspiera wzrost i przynosi mierzalne korzyści. Dlaczego warto współpracować z TTMS? Udowodnione doświadczenie – od lat realizujemy projekty doradcze i wdrożeniowe Salesforce, dopasowując platformę do indywidualnych potrzeb biznesowych. Kompleksowe wsparcie – od pierwszych warsztatów po uruchomienie i utrzymanie zapewniamy wdrożenie, integracje, szkolenia i usługi zarządzane. Wiedza międzysektorowa – dostarczamy rozwiązania Salesforce dla branż takich jak handel, life sciences, finanse czy sektor non-profit, adaptując najlepsze praktyki do różnych modeli biznesowych. Certyfikowani konsultanci – nasi eksperci Salesforce posiadają certyfikaty z zakresu Marketing Cloud, Sales Cloud, Service Cloud i Experience Cloud. Skalowalne rozwiązania – niezależnie od tego, czy zaczynasz od Growth Edition, czy planujesz wdrożenie Engagement Plus, tworzymy mapy rozwoju dopasowane do tempa wzrostu Twojej organizacji. Nasze podejście Zaczynamy od szczegółowej analizy procesów marketingowych i sprzedażowych, aby zrozumieć wyzwania oraz długoterminowe cele. Na tej podstawie rekomendujemy odpowiednią edycję Salesforce i definiujemy jasną ścieżkę wdrożenia. Po uruchomieniu integrujemy Salesforce z istniejącym ekosystemem, wspieramy adaptację w zespołach i zapewniamy stałe wsparcie, by maksymalizować ROI. Współpracując z TTMS jako swoim partnerem konsultingowym Salesforce, zyskujesz nie tylko platformę — ale też strategiczne narzędzie rozwoju dopasowane do Twoich planów biznesowych. Porozmawiajmy o tym, jak możemy pomóc Twojej organizacji w pełni wykorzystać potencjał Salesforce. Skontaktuj się z nami, aby umówić konsultację z zespołem Salesforce TTMS.
Czytaj
Kluczowe funkcje i zastosowania oprogramowania produkcyjnego
Oprogramowanie produkcyjne stało się fundamentem współczesnego przemysłu wytwórczego i operacji przemysłowych, zmieniając sposób, w jaki firmy zarządzają wszystkim, od działań na hali produkcyjnej po procesy obejmujące całe przedsiębiorstwo. W miarę jak transformacja cyfrowa przyspiesza w różnych branżach, zrozumienie tego, co obejmuje oprogramowanie produkcyjne i jak napędza doskonałość operacyjną, nigdy nie było tak kluczowe dla sukcesu biznesowego. 1. Co to jest oprogramowanie produkcyjne? Oprogramowanie produkcyjne służy jako cyfrowa podstawa, która organizuje operacje produkcyjne i przemysłowe, od początkowego planowania po ostateczną dostawę. Te wszechstronne platformy integrują wiele warstw technologii w celu automatyzacji przepływów pracy, monitorowania wydajności w czasie rzeczywistym i optymalizacji alokacji zasobów w ramach całych ekosystemów produkcyjnych. Systemy te zbierają dane z czujników, maszyn i od operatorów, zapewniając widoczność w czasie rzeczywistym, co umożliwia podejmowanie decyzji opartych na danych w celu poprawy wydajności, redukcji kosztów i zwiększenia jakości produktów. Nowoczesne rozwiązania programistyczne wykorzystują sztuczną inteligencję, uczenie maszynowe i zaawansowaną analitykę do przewidywania potrzeb konserwacyjnych, optymalizacji harmonogramów i automatycznego dostosowywania procesów. 2. Rodzaje systemów oprogramowania produkcyjnego Oprogramowanie produkcyjne obejmuje kilka odrębnych kategorii, z których każda dotyczy konkretnych aspektów produkcji i zarządzania operacyjnego. Zrozumienie tych różnych typów pomaga organizacjom zidentyfikować najbardziej odpowiednie rozwiązania dla ich unikalnych wymagań i wyzwań integracyjnych. 2.1 Oprogramowanie do produkcji przemysłowej Oprogramowanie do produkcji przemysłowej stanowi najbardziej wszechstronną kategorię, obejmując systemy, które bezpośrednio zarządzają i optymalizują fizyczne procesy produkcyjne. 2.1.1 Systemy realizacji produkcji (MES) Systemy MES działają jako centrum operacyjne dla działań produkcyjnych, zapewniając widoczność i kontrolę w czasie rzeczywistym nad procesami. Śledzą zlecenia pracy, zarządzają alokacją zasobów, punktami kontroli jakości i metrykami wydajności, optymalizując przepustowość przy zachowaniu standardów jakości. 2.1.2 Planowanie zasobów przedsiębiorstwa (ERP) Systemy ERP stanowią strategiczną podstawę dla operacji produkcyjnych, integrując działania z szerszymi funkcjami biznesowymi, takimi jak finanse, zaopatrzenie i zarządzanie łańcuchem dostaw. Nowoczesne wdrożenia ERP skupiają się na architekturach opartych na chmurze, oferując skalowalność i elastyczność. 2.1.3 Planowanie zapotrzebowania materiałowego (MRP) Systemy planowania zapotrzebowania materiałowego koncentrują się w szczególności na optymalizacji poziomów zapasów i przepływu materiałów w całym procesie produkcyjnym. Te specjalistyczne narzędzia zarządzają zestawieniami materiałów, koordynują decyzje zakupowe i zapewniają, że harmonogramy produkcji są zgodne z dostępnością materiałów i prognozami popytu. Chociaż funkcjonalność MRP jest coraz częściej integrowana z szerszymi platformami ERP, samodzielne systemy MRP nadal służą organizacjom ze specyficznymi wyzwaniami w zakresie zarządzania zapasami lub unikalnymi wymaganiami dotyczącymi harmonogramowania produkcji. Ścisła integracja między MRP a systemami na hali produkcyjnej umożliwia dynamiczne dostosowywanie planów produkcji w oparciu o wzorce zużycia w czasie rzeczywistym i zakłócenia w łańcuchu dostaw. 2.2 Narzędzia środowiska produkcji oprogramowania Oprócz aplikacji specyficznych dla produkcji, oprogramowanie produkcyjne obejmuje wyspecjalizowane narzędzia, które wspierają wdrażanie, monitorowanie i zarządzanie samymi systemami oprogramowania. 2.2.1 Zarządzanie wdrożeniami i wydaniami Platformy do zarządzania wdrożeniami i wydaniami automatyzują złożony proces przenoszenia aktualizacji oprogramowania ze środowisk programistycznych do działających systemów produkcyjnych. Narzędzia te koordynują kontrolę wersji, zarządzają procedurami wycofywania i minimalizują zakłócenia w świadczeniu usług podczas aktualizacji. Współczesne systemy wdrażania kładą nacisk na procesy ciągłej integracji i ciągłego dostarczania (CI/CD), które umożliwiają częste, niezawodne aktualizacje przy jednoczesnym zachowaniu stabilności systemu. Zautomatyzowane testy, wdrażanie etapowe i wszechstronne monitorowanie zapewniają, że nowe funkcje i poprawki trafiają do środowisk produkcyjnych bezpiecznie i wydajnie. 2.2.2 Platformy monitorowania i obserwacji Rozwiązania do monitorowania i obserwacji zapewniają ciągłą widoczność wydajności systemu, doświadczenia użytkownika i stanu operacyjnego. Platformy te zbierają wskaźniki z aplikacji, infrastruktury i interakcji z użytkownikami, aby identyfikować problemy, zanim wpłyną na operacje biznesowe. Zaawansowane narzędzia obserwacji łączą możliwości rejestrowania, monitorowania i śledzenia, aby umożliwić szybką diagnozę złożonych problemów w rozproszonych systemach. Alerty w czasie rzeczywistym i zautomatyzowane możliwości reagowania pomagają organizacjom w utrzymaniu wysokiej dostępności i spójnej wydajności, nawet gdy systemy skalują się i ewoluują. 2.2.3 Systemy zarządzania infrastrukturą Platformy do zarządzania infrastrukturą nadzorują sprzęt, sieć i zasoby chmurowe, które wspierają aplikacje produkcyjne. Systemy te automatyzują alokację zasobów, monitorują wykorzystanie pojemności oraz egzekwują zasady bezpieczeństwa i zgodności w różnych środowiskach technologicznych. Zarządzanie infrastrukturą natywną dla chmury stało się szczególnie ważne, ponieważ organizacje przyjmują architektury hybrydowe i wielochmurowe. Platformy te umożliwiają spójne praktyki zarządzania w środowiskach lokalnych i chmurowych, zapewniając jednocześnie elastyczność w celu optymalizacji kosztów i wydajności w oparciu o określone wymagania dotyczące obciążenia. 2.3 Oprogramowanie produkcyjne dla poszczególnych branż Różne branże opracowały wyspecjalizowane rozwiązania w zakresie oprogramowania produkcyjnego, które odpowiadają unikalnym wymogom regulacyjnym, charakterystyce procesów i wyzwaniom operacyjnym. 2.3.1 Produkcja żywności i napojów Produkcja żywności i napojów wymaga specjalistycznego oprogramowania, które zarządza recepturami, śledzi alergeny i utrzymuje kompleksową identyfikowalność w całym łańcuchu dostaw. Systemy te muszą uwzględniać przetwarzanie partii, zarządzać materiałami wrażliwymi na temperaturę i wspierać zgodność z przepisami dotyczącymi bezpieczeństwa żywności. Zaawansowane rozwiązania integrują się z laboratoryjnymi systemami informatycznymi w celu zarządzania wynikami testów jakości, koordynowania procedur wycofywania produktów i utrzymywania szczegółowej dokumentacji na potrzeby audytów regulacyjnych. Możliwości monitorowania w czasie rzeczywistym pomagają zapewnić spójność produktu przy jednoczesnym zminimalizowaniu odpadów i optymalizacji wykorzystania zasobów. 2.3.2 Systemy produkcji samochodów Produkcja samochodów wymaga rozwiązań programowych do zarządzania złożonym montażem, koordynowania dostaw just-in-time i utrzymania rygorystycznej jakości. Systemy te muszą integrować się z sieciami dostawców, obsługiwać produkcję wariantów i wspierać produkcję „lean”. Nowoczesne oprogramowanie motoryzacyjne obejmuje zaawansowane planowanie i harmonogramowanie w celu zoptymalizowanych sekwencji produkcji i wydajnego wykorzystania sprzętu, z integracją z systemami zarządzania jakością w celu identyfikowalności i ciągłego doskonalenia. 2.3.3 Produkcja farmaceutyczna Oprogramowanie do produkcji farmaceutycznej kładzie nacisk na ścisłą zgodność z wymaganiami regulacyjnymi, kompleksową identyfikowalność partii i rygorystyczne procesy kontroli jakości. Systemy te muszą wspierać dobre praktyki produkcyjne (GMP), zarządzać substancjami kontrolowanymi i utrzymywać szczegółowe ścieżki audytu na potrzeby inspekcji regulacyjnych. W TTMS wnosimy szczególną wiedzę fachową w zakresie produkcji farmaceutycznej dzięki naszym kompleksowym usługom walidacyjnym i głębokiemu zrozumieniu wymogów regulacyjnych. 3. Kluczowe cechy i charakterystyka Zrozumienie kluczowych cech, które definiują skuteczne oprogramowanie produkcyjne, pomaga organizacjom ocenić rozwiązania i zapewnić udane wdrożenia, które dostarczają wymierną wartość biznesową. 3.1 Oprogramowanie „production-ready” vs „production-grade” Rozróżnienie między oprogramowaniem „production-ready” a „production-grade” odzwierciedla różne aspekty dojrzałości systemu i gotowości operacyjnej. Oprogramowanie „production-ready” ukończyło fazy rozwoju i testowania, włączając w to niezbędne protokoły operacyjne, takie jak procedury wdrażania, możliwości monitorowania i dokumentację wsparcia. Oprogramowanie „production-grade” kładzie nacisk na solidność techniczną, w tym sprawdzoną stabilność w zmiennych warunkach obciążenia, kompleksową obsługę błędów i odporność na nieoczekiwane scenariusze. To oznaczenie wskazuje, że oprogramowanie wykazało niezawodne działanie w wymagających środowiskach rzeczywistych i może utrzymać spójne działanie nawet podczas szczytowego wykorzystania lub w trudnych warunkach. Obie cechy są niezbędne do udanego wdrożenia oprogramowania produkcyjnego. Organizacje potrzebują rozwiązań, które łączą gotowość operacyjną z techniczną doskonałością, aby osiągnąć trwałą wydajność w dłuższej perspektywie i zadowolenie użytkowników. 3.2 Kluczowe wymagania techniczne Nowoczesne oprogramowanie produkcyjne musi spełniać coraz bardziej wyrafinowane wymagania techniczne, które zapewniają niezawodne działanie w złożonych, dynamicznych środowiskach. Jednakże, aby pomyślnie spełnić te wymagania, organizacje muszą stawić czoła poważnym wyzwaniom. 3.2.1 Stabilność i niezawodność Stabilność systemu stanowi podstawę skutecznego oprogramowania produkcyjnego, wymagając solidnej architektury, która obsługuje zarówno oczekiwane operacje, jak i nieoczekiwane przypadki skrajne. Niezawodne oprogramowanie utrzymuje stałą wydajność podczas zmiennych warunków obciążenia, płynnie odzyskuje po błędach i zapewnia przewidywalne zachowanie, na którym mogą polegać użytkownicy i administratorzy. Wymagania dotyczące wysokiej dostępności często wymagają redundantnych systemów, zautomatyzowanych możliwości przełączania awaryjnego i kompleksowych procedur tworzenia kopii zapasowych, które minimalizują zakłócenia w świadczeniu usług. Skuteczna niezawodność obejmuje również proaktywne monitorowanie, które identyfikuje potencjalne problemy, zanim wpłyną one na operacje. 3.2.2 Wydajność i skalowalność Wymagania dotyczące wydajności oprogramowania produkcyjnego stale rosną, ponieważ organizacje przetwarzają większe ilości danych, obsługują więcej równoczesnych użytkowników i integrują się z rosnącą liczbą systemów. Skalowalna architektura zapewnia, że oprogramowanie może sprostać rozwojowi firmy bez konieczności kosztownych wymian systemów lub poważnych zmian architektonicznych. Współczesne podejścia do skalowalności kładą nacisk na możliwości skalowania poziomego, które dynamicznie dodają zasoby w oparciu o wzorce popytu. Architektury natywne dla chmury szczególnie wyróżniają się w tej dziedzinie, zapewniając elastyczną alokację zasobów, która optymalizuje zarówno wydajność, jak i efektywność kosztową. Testy obciążeniowe, testy wydajnościowe i planowanie pojemności stały się podstawowymi praktykami zapewniającymi, że oprogramowanie produkcyjne spełnia zarówno obecne wymagania, jak i przewidywane przyszłe potrzeby. Regularne monitorowanie wydajności pomaga w identyfikacji możliwości optymalizacji i zapobiega pogarszaniu się stanu systemu w miarę upływu czasu. 3.2.3 Bezpieczeństwo i zgodność Wymagania bezpieczeństwa dla oprogramowania produkcyjnego znacznie się nasiliły, ponieważ cyberzagrożenia stają się coraz bardziej wyrafinowane, a wymogi regulacyjne bardziej rygorystyczne. Kompleksowe ramy bezpieczeństwa obejmują wiele warstw ochrony, w tym kontrole dostępu, szyfrowanie danych, bezpieczeństwo sieci i zabezpieczenia na poziomie aplikacji. W TTMS stosujemy kompleksowe bezpieczne procesy IT, zgodne ze standardami ISO 27001, w celu stworzenia solidnych ram bezpieczeństwa informacji. Nasze doświadczenie w środowiskach regulowanych zapewnia, że wdrożenia oprogramowania produkcyjnego spełniają zarówno techniczne wymagania bezpieczeństwa, jak i branżowe obowiązki w zakresie zgodności. 3.2.4 Łatwość utrzymania i wsparcie Długoterminowy sukces oprogramowania produkcyjnego zależy w dużej mierze od charakterystyki łatwości utrzymania, która umożliwia wydajne aktualizacje, rozwiązywanie problemów i ulepszenia w czasie. Dobrze zaprojektowane systemy obejmują kompleksową dokumentację, przejrzystą strukturę kodu i modułowe architektury, które ułatwiają bieżące utrzymanie i ulepszenia. Skuteczne struktury wsparcia łączą zautomatyzowane monitorowanie i alerty z wykwalifikowanymi zespołami technicznymi zdolnymi do szybkiego rozwiązywania problemów. Możliwości wsparcia muszą dotyczyć zarówno rutynowych działań konserwacyjnych, jak i scenariuszy reakcji kryzysowej, które wymagają natychmiastowej uwagi. Kontrola wersji, procedury zarządzania zmianami i protokoły testowania zapewniają, że działania konserwacyjne ulepszają, a nie pogarszają stabilności systemu. Regularne harmonogramy konserwacji pomagają zapobiegać gromadzeniu się długu technicznego i utrzymywać optymalną wydajność systemu. 3.3 Zaawansowane funkcje na rok 2025 Wiodące rozwiązania w zakresie oprogramowania produkcyjnego obejmują zaawansowane funkcje, które wykorzystują pojawiające się technologie w celu zapewnienia ulepszonej funkcjonalności i przewagi konkurencyjnej. 3.3.1 Integracja AI i uczenia maszynowego Integracja sztucznej inteligencji przekształca oprogramowanie produkcyjne z narzędzi reaktywnych w systemy proaktywne zdolne do przewidywania problemów, optymalizacji procesów i automatyzacji złożonego podejmowania decyzji. Algorytmy uczenia maszynowego analizują historyczne wzorce w celu identyfikacji możliwości optymalizacji, przewidywania awarii sprzętu i rekomendowania ulepszeń procesów. Aplikacje wykorzystujące sztuczną inteligencje są szczególnie obiecujące dla środowisk produkcyjnych, oferując możliwości, takie jak automatyczne generowanie kodu, inteligentne projektowanie procesów i zaawansowane wsparcie w rozwiązywaniu problemów. Technologie te umożliwiają oprogramowaniu produkcyjnemu ciągłe dostosowywanie się i poprawę wydajności w oparciu o zgromadzone doświadczenia i dane. 3.3.2 Analiza i raportowanie w czasie rzeczywistym Możliwości analityczne w czasie rzeczywistym umożliwiają natychmiastową wgląd w wydajność produkcji, wskaźniki jakości i wskaźniki wydajności operacyjnej. Zaawansowane narzędzia wizualizacyjne przedstawiają złożone dane w intuicyjnych formatach, które wspierają zarówno taktyczne podejmowanie decyzji, jak i strategiczne działania planistyczne. Nowoczesne platformy analityczne łączą analizę trendów historycznych z możliwościami predykcyjnymi, które przewidują przyszłe warunki i zalecają proaktywne interwencje. Interaktywne pulpity nawigacyjne (dashboardy) umożliwiają użytkownikom eksplorację relacji między danymi, identyfikowanie przyczyn źródłowych i walidację hipotez dotyczących ulepszeń poprzez analizę opartą na danych. Integracja z urządzeniami mobilnymi i możliwości zdalnego dostępu zapewniają, że kluczowe informacje docierają do decydentów niezależnie od ich fizycznej lokalizacji, wspierając rozproszone operacje i umożliwiając szybką reakcję na zmieniające się warunki. 3.3.3 Architektura natywna dla chmury Zasady projektowania natywnego dla chmury umożliwiają oprogramowaniu produkcyjnemu wykorzystanie wszystkich możliwości nowoczesnych platform chmurowych, w tym elastycznego skalowania, przetwarzania rozproszonego i zaawansowanych funkcji bezpieczeństwa. Architektury te wspierają zarówno hybrydowe, jak i wielochmurowe strategie wdrażania, które optymalizują wydajność, koszty i zarządzanie ryzykiem. Architektury mikroserwisów są szczególnie korzystne dla oprogramowania produkcyjnego, umożliwiając niezależne skalowanie różnych komponentów funkcjonalnych w oparciu o specyficzne wzorce użytkowania i wymagania dotyczące wydajności. Wdrażanie oparte na kontenerach ułatwia spójne zachowanie w różnych środowiskach, jednocześnie upraszczając procedury aktualizacji i konserwacji. Integracja z chmurą umożliwia również zaawansowane możliwości tworzenia kopii zapasowych i odzyskiwania po awarii, które chronią przed utratą danych i minimalizują zakłócenia w świadczeniu usług podczas nieoczekiwanych zdarzeń. 3.3.4 IoT i integracja z inteligentną fabryką Łączność Internetu Rzeczy wprowadza dane na poziomie maszyn bezpośrednio do platform oprogramowania produkcyjnego, umożliwiając bezprecedensową widoczność wydajności sprzętu, warunków środowiskowych i parametrów procesów. Wdrożenia inteligentnych fabryk wykorzystują te dane do optymalizacji harmonogramów produkcji, przewidywania wymagań konserwacyjnych i automatycznego dostosowywania parametrów procesów. Technologie cyfrowego bliźniaka (digital twin) tworzą wirtualne reprezentacje fizycznych systemów produkcyjnych, które umożliwiają symulację, optymalizację i analizę predykcyjną bez zakłócania rzeczywistych operacji. Możliwości te wspierają inicjatywy ciągłego doskonalenia i umożliwiają testowanie proponowanych zmian przed wdrożeniem. Integracja z przetwarzaniem brzegowym (edge computing) przetwarza dane IoT lokalnie, aby zmniejszyć opóźnienia, poprawić responsywność i zminimalizować wymagania dotyczące przepustowości sieci dla aplikacji o krytycznym znaczeniu czasowym. 4. Kluczowe korzyści z wdrożenia oprogramowania produkcyjnego Organizacje, które z powodzeniem wdrażają oprogramowanie produkcyjne, osiągają znaczące korzyści w zakresie wydajności operacyjnej, wyników biznesowych i pozycjonowania konkurencyjnego, chociaż osiągnięcie tych korzyści wymaga dokładnego zwrócenia uwagi na typowe czynniki niepowodzenia i wyzwania związane z wdrożeniem. 4.1 Poprawa wydajności operacyjnej Oprogramowanie produkcyjne zapewnia wymierne ulepszenia w wydajności operacyjnej poprzez automatyzację, optymalizację i ulepszoną koordynację działań produkcyjnych. 4.1.1 Usprawnienie procesów produkcyjnych Zautomatyzowane zarządzanie przepływem pracy eliminuje ręczne zadania koordynacyjne, skraca opóźnienia w przetwarzaniu i zapewnia spójne wykonywanie standardowych procedur. Cyfrowe instrukcje pracy, zautomatyzowane kontrole jakości i aktualizacje statusu w czasie rzeczywistym pomagają utrzymać płynność produkcji, jednocześnie minimalizując błędy i przeróbki. Integracja między systemami planowania i realizacji umożliwia dynamiczne dostosowywanie harmonogramu, które optymalizuje wykorzystanie zasobów i minimalizuje czas przestoju. Zautomatyzowana obsługa materiałów i zarządzanie zapasami zmniejszają ręczny przepływ materiałów i zapewniają, że wymagane komponenty są dostępne, gdy są potrzebne. Możliwości standaryzacji procesów pomagają organizacjom utrzymać stałą jakość i wydajność w wielu miejscach produkcji, na różnych zmianach i w różnych zespołach operatorów. Standardowe procedury operacyjne (SOP) wbudowane w systemy oprogramowania zapewniają zgodność z ustalonymi najlepszymi praktykami. 4.1.2 Zmniejszenie przestojów i odpadów Możliwości predykcyjnego utrzymania ruchu identyfikują potencjalne problemy ze sprzętem, zanim spowodują one zakłócenia w produkcji, umożliwiając proaktywne planowanie konserwacji, które minimalizuje nieplanowane przestoje. Monitorowanie wydajności sprzętu w czasie rzeczywistym pomaga zoptymalizować parametry pracy i wydłużyć żywotność sprzętu. Zoptymalizowane algorytmy planowania równoważą wymagania produkcyjne z ograniczeniami zasobów, aby zminimalizować czasy przezbrajania, zmniejszyć poziomy zapasów i wyeliminować niepotrzebny przepływ materiałów. Koordynacja dostaw just-in-time z dostawcami zmniejsza koszty magazynowania, zapewniając jednocześnie dostępność materiałów. Integracja zarządzania jakością identyfikuje wady na wczesnym etapie procesów produkcyjnych, zmniejszając wskaźniki wad i minimalizując koszty związane z problemami jakościowymi. Możliwości statystycznej kontroli procesów pomagają utrzymać stałą jakość, jednocześnie identyfikując możliwości poprawy procesów. 4.1.3 Usprawnienie kontroli jakości Zintegrowane systemy zarządzania jakością gromadzą kompleksowe dane w całym procesie produkcyjnym, umożliwiając szczegółową analizę trendów jakości i identyfikację przyczyn źródłowych. Zautomatyzowane możliwości inspekcji zmniejszają zależność od ręcznych kontroli jakości, jednocześnie poprawiając dokładność wykrywania. Funkcje identyfikowalności śledzą materiały, komponenty i procesy w całym cyklu życia produkcji, wspierając szybką identyfikację problemów jakościowych i umożliwiając ukierunkowane działania naprawcze. Kompleksowe ścieżki audytu ułatwiają zgodność z przepisami i wspierają inicjatywy ciągłego doskonalenia. Monitorowanie jakości w czasie rzeczywistym umożliwia natychmiastową reakcję na zmiany w procesach, zapobiegając przechodzeniu wadliwych produktów przez kolejne etapy produkcji. Możliwości analizy statystycznej pomagają zoptymalizować parametry procesów i przewidywać wyniki jakościowe. 4.2 Korzyści dla wyników biznesowych Oprócz ulepszeń operacyjnych, oprogramowanie produkcyjne zapewnia znaczące korzyści dla wyników biznesowych, które mają bezpośredni wpływ na wyniki finansowe i możliwości strategiczne. Jednak organizacje muszą mieć świadomość, że znaczne wyzwania mogą ograniczyć sukces. 4.2.1 Strategie redukcji kosztów Skuteczne wdrożenie oprogramowania produkcyjnego oferuje znaczne korzyści finansowe dzięki lepszemu wykorzystaniu zasobów, ograniczeniu odpadów i zwiększonej wydajności operacyjnej. Wdrożenia chmurowego ERP, w szczególności, wykazują wysokie zwroty w porównaniu z wdrożeniami lokalnymi, a firmy często zgłaszają znaczny zwrot z inwestycji po wdrożeniu dzięki lepszej produktywności łańcucha dostaw oraz obniżeniu początkowych i bieżących kosztów IT. Możliwości optymalizacji zapasów zmniejszają koszty magazynowania i utrzymują poziom usług dzięki lepszemu prognozowaniu popytu i koordynacji łańcucha dostaw. Zautomatyzowane procesy zmniejszają koszty pracy i eliminują kosztowne błędy. Ponadto, funkcje zarządzania energią optymalizują działanie sprzętu w celu zminimalizowania kosztów mediów, a predykcyjne utrzymanie ruchu zmniejsza koszty napraw awaryjnych, jednocześnie wydłużając żywotność sprzętu. 4.2.2 Lepsze podejmowanie decyzji Dostępność danych w czasie rzeczywistym umożliwia menedżerom podejmowanie świadomych decyzji w oparciu o bieżące warunki, a nie raporty historyczne lub intuicyjne szacunki. Zaawansowane możliwości analityczne identyfikują trendy, wzorce i korelacje, które wspierają planowanie strategiczne i optymalizację operacyjną. Narzędzia do analizy „co by było gdyby” umożliwiają ocenę różnych scenariuszy i alternatyw przed przeznaczeniem zasobów na określone podejścia. Możliwości symulacji pomagają przewidzieć wpływ proponowanych zmian na wydajność produkcji, jakość i koszty. Funkcje wspólnego podejmowania decyzji zapewniają, że odpowiedni interesariusze mają dostęp do niezbędnych informacji i mogą wnosić swoją wiedzę do złożonych decyzji. Zautomatyzowane systemy ostrzegania powiadamiają decydentów, gdy wymagana jest interwencja. 4.2.3 Lepsze wykorzystanie zasobów Dane w czasie rzeczywistym i zaawansowana analityka umożliwiają świadome podejmowanie decyzji, identyfikowanie trendów i wspieranie strategicznej optymalizacji. Analiza „co by było gdyby” i symulacja przewidują wpływ zmian. Funkcje współpracy zapewniają interesariuszom dostęp do informacji, a zautomatyzowane alerty powiadamiają decydentów, kiedy potrzebna jest interwencja. 4.3 Przewagi konkurencyjne Oprogramowanie produkcyjne oferuje trwałe przewagi konkurencyjne poprzez umożliwienie: 4.3.1 Szybszego wprowadzania produktów na rynek Sprawne zarządzanie i zintegrowane planowanie przyspieszają wprowadzanie nowych produktów. Elastyczna produkcja wydajnie obsługuje warianty, a integracja z łańcuchem dostaw i widoczność w czasie rzeczywistym poprawiają niezawodność dostaw. 4.3.2 Zwiększonej satysfakcji klienta Spójna jakość, niezawodna dostawa i responsywna obsługa sprzyjają pozytywnym doświadczeniom klienta. Możliwości dostosowywania i przejrzysta komunikacja sprawiają, że klienci są na bieżąco informowani i spełniają ich specyficzne wymagania. 4.3.3 Umożliwienia transformacji cyfrowej Oprogramowanie produkcyjne stanowi podstawę szerszej transformacji cyfrowej, wspierając przyjęcie sztucznej inteligencji, uczenia maszynowego i zaawansowanej analityki. Integracja danych tworzy ujednolicony widok operacyjny, a skalowalne architektury ułatwiają rozwój i globalną ekspansję. 5. Wyzwania wdrożeniowe i kiedy unikać oprogramowania produkcyjnego Zrozumienie ograniczeń i czynników, które przyczyniają się do niepowodzeń wdrożeń oprogramowania produkcyjnego, pomaga organizacjom podejmować świadome decyzje, kiedy rozwiązania te są odpowiednie i jak unikać typowych pułapek. 5.1 Najważniejsze czynniki niepowodzenia wdrożenia Uporczywe wyzwania mogą prowadzić do kosztownych niepowodzeń projektu lub sprawić, że oprogramowanie produkcyjne stanie się nieodpowiednie w niektórych środowiskach. Wiele projektów ERP i dużych projektów oprogramowania nie spełnia swoich celów, czy to z powodu porzucenia, odchyleń od zakresu, przekroczenia budżetu, czy opóźnień w harmonogramie. 5.1.1 Brak spójnych standardów i gotowości Organizacje mają trudności z ustanowieniem i egzekwowaniem wspólnych standardów gotowości produkcyjnej, co prowadzi do niewłaściwie dostosowanych priorytetów i nierównej jakości. Ta niespójność może skutkować pomijaniem przez zespoły kluczowych etapów lub stosowaniem nieodpowiednich kryteriów przed wdrożeniem, co prowadzi do fragmentarycznego wsparcia i zmniejszonej niezawodności systemu. 5.1.2 Słabe zarządzanie zmianą i niewystarczające szkolenia Opór pracowników wobec zmian i brak planowania adaptacji użytkowników i bieżących zmian w procesach lub niewłaściwe szkolenie personelu często pozostawiają pracowników nieprzygotowanych. Prowadzi to do braku zaangażowania i niepowodzeń operacyjnych. 5.1.3 Niejasna własność i odpowiedzialność Brak przejrzystości co do tego, kto jest właścicielem komponentów lub wyników, skutkuje ręcznym nadzorem, błędami w komunikacji i pominięciem obowiązków podczas wdrożenia i utrzymania. Często prowadzi to do fragmentarycznego wsparcia i zmniejszonej niezawodności systemu po uruchomieniu. 5.1.4 Ograniczenia czasowe i pośpieszna kontrola jakości Presja na szybkie dostarczenie często oznacza, że zespoły idą na kompromis w kwestii testowania, przeglądów bezpieczeństwa i formalnych ocen. Jest to wiodąca przyczyna problemów po wdrożeniu i niestabilności. 5.1.5 Wyzwania związane z integracją z systemami starszej generacji Wiele organizacji ma trudności z doprowadzeniem nowego oprogramowania do harmonijnej pracy ze starszymi systemami z powodu niekompatybilnych formatów danych, protokołów komunikacyjnych lub niewystarczającego oprogramowania pośredniczącego (middleware). Może to powodować nieefektywność, problemy z danymi i konflikty operacyjne. 5.2 Kiedy oprogramowanie produkcyjne nie jest zalecane W kilku sytuacjach wdrożenie oprogramowania produkcyjnego jest niewskazane lub prawdopodobnie zakończy się niepowodzeniem: Wysoce fragmentaryczne zespoły lub słabe standardy organizacyjne: Jeśli brakuje ustalonych, ogólnofirmowych standardów lub ich egzekwowanie jest niewykonalne, wdrożenia oprogramowania produkcyjnego są narażone na znacznie wyższe ryzyko niepowodzenia. Opór pracowników lub zmęczenie zmianami: W środowiskach, w których użytkownicy mogą stawiać opór nowym przepływom pracy z powodu wcześniejszych nieudanych prób lub braku zaangażowania w proces planowania, wdrożenie nowego oprogramowania produkcyjnego może przynieść odwrotny skutek. Niewystarczające zaangażowanie kierownictwa: Wdrożenia bez silnego wsparcia kierownictwa, widocznego sponsorowania lub jasności celu rzadko osiągają trwały sukces. Krytyczne uzależnienie od systemów starszej generacji: W przypadku, gdy solidna integracja ze starszymi platformami nie może zostać osiągnięta z powodu ograniczeń technicznych lub budżetowych, zastąpienie lub uzupełnienie nowym oprogramowaniem może pogorszyć fragmentację operacyjną. Niewystarczające zasoby do testowania: Organizacje niezdolne lub niechętne do przeznaczenia odpowiedniego czasu i wiedzy na dokładne testowanie, monitorowanie po wdrożeniu i bieżące dostosowywanie procesów są bardziej narażone na doświadczanie znaczących problemów, które przewyższają potencjalne korzyści. 5.3 Kontrola kosztów i realia budżetowe Wdrożenia oprogramowania często znacznie przekraczają pierwotne budżety z powodu dodatkowych wymagań technologicznych i nadmiernego dostosowywania. Organizacje muszą dokładnie planować, aby uniknąć tych przekroczeń kosztów poprzez kompleksowe planowanie, realistyczne budżetowanie i preferencje standardowej konfiguracji. Skutki finansowe nieudanych wdrożeń mogą być poważne, co sprawia, że ocena ryzyka i jego minimalizacja są kluczowe. Organizacje powinny odłożyć lub zdecydować się na stopniową modernizację, gdy nie można odpowiednio sprostać kluczowym czynnikom sukcesu. 6. Jak wybrać odpowiednie oprogramowanie produkcyjne w 2025 roku Wybór odpowiedniego oprogramowania produkcyjnego wymaga starannej oceny bieżących wymagań, przyszłych potrzeb i dostępnych rozwiązań, aby zapewnić trwały sukces w dłuższej perspektywie, jednocześnie unikając typowych pułapek wdrożeniowych. 6.1 Kluczowe kryteria wyboru Skuteczne kryteria wyboru równoważą natychmiastowe wymagania funkcjonalne z uwagami strategicznymi, które wspierają długoterminowe cele biznesowe i ewolucję technologiczną. 6.1.1 Skalowalność i przyszłościowość Skalowalna architektura zapewnia, że inwestycje w oprogramowanie pozostaną opłacalne w miarę rozwoju organizacji i wdrażania nowych technologii. Przyszłościowość obejmuje wsparcie dla pojawiających się technologii, kompatybilność z ewoluującymi standardami i zaangażowanie dostawcy w innowacje. Organizacje powinny oceniać plany rozwoju dostawców, aby zapewnić ciągłą przydatność. Modułowe architektury umożliwiają stopniowe rozszerzanie bez pełnej wymiany systemu, wspierając kontrolowane wdrożenie i możliwość adaptacji. 6.1.2 Możliwości integracji Bezproblemowa integracja z istniejącymi systemami zapobiega silosom danych, zmniejsza ręczne wprowadzanie danych i zapewnia spójność informacji w całej organizacji. Nowoczesne środowiska produkcyjne wymagają, aby wiele wyspecjalizowanych systemów działało razem skutecznie. Dostępność i jakość interfejsu API są kluczowe dla łatwego łączenia z innymi systemami biznesowymi, urządzeniami IoT i usługami stron trzecich, co zmniejsza złożoność. Transformacja i mapowanie danych zapewniają dokładny przepływ informacji i aktualizacje w czasie rzeczywistym między połączonymi systemami. 6.1.3 Wsparcie dostawcy i niezawodność Stabilność dostawcy i jakość wsparcia bezpośrednio wpływają na długoterminowy sukces. Organizacje powinny oceniać stabilność finansową dostawcy, zadowolenie klienta i historię rozwoju produktu oraz wsparcia. Podejście TTMS oparte na usługach zarządzanych demonstruje kompleksowe wsparcie dostawcy, w tym ciągłe ulepszanie i optymalizację systemu, zapewniając, że oprogramowanie nadal dostarcza wartość. Czas reakcji wsparcia, procedury eskalacji i poziom wiedzy technicznej są kluczowe dla szybkiego rozwiązywania problemów, a umowy o poziomie usług określają wymagania dotyczące wydajności. 6.2 Ramy oceny Systematyczne ramy oceny pomagają organizacjom podejmować świadome decyzje, porównując alternatywy w oparciu o spójne kryteria i obiektywne pomiary. 6.2.1 Analiza kosztów i korzyści Kompleksowa analiza kosztów i korzyści uwzględnia wszystkie koszty bezpośrednie i pośrednie, w tym licencjonowanie, wdrożenie, szkolenie i utrzymanie. Korzyści powinny obejmować poprawę wydajności, redukcję kosztów, ulepszenia jakości i możliwości strategiczne dla przyszłego rozwoju. Kalkulacje całkowitego kosztu posiadania (TCO) powinny obejmować bieżące koszty operacyjne, ulepszenia i potencjalne przyszłe zmiany w systemie, aby zidentyfikować rozwiązania zapewniające trwałą wartość w dłuższej perspektywie. 6.2.2 Testowanie weryfikujące koncepcję (Proof of Concept) Wdrożenia pilotażowe weryfikują funkcjonalność oprogramowania, wydajność i akceptację przez użytkowników w realistycznych środowiskach przed pełnym wdrożeniem. Projekty weryfikujące koncepcję powinny testować krytyczne przypadki użycia i scenariusze integracji. Ważna jest dokładna analiza wymagań i procesy oceny z praktycznymi demonstracjami i testami opartymi na scenariuszach, aby zweryfikować możliwości i wcześnie zidentyfikować wyzwania. Testowanie wydajności, bezpieczeństwa i zgodności weryfikuje, czy rozwiązania spełniają wymagania organizacyjne i regulacyjne. 6.2.3 Weryfikacja referencji i studium przypadku Klienci referencyjni zapewniają wgląd w rzeczywiste doświadczenia wdrożeniowe, bieżącą wydajność i wsparcie dostawcy. Organizacje powinny szukać referencji z podobnych branż, które osiągnęły wymierne korzyści i utrzymały udane operacje. Chęć dostawcy do dostarczenia referencji i studiów przypadku świadczy o pewności. Kompleksowa weryfikacja referencji powinna obejmować interesariuszy technicznych, operacyjnych i biznesowych. 7. Przyszłe trendy i innowacje Oprogramowanie produkcyjne ewoluuje w szybkim tempie w miarę dojrzewania nowych technologii i zmian w wymaganiach branż, tworząc możliwości w zakresie rozszerzonych możliwości i przewagi konkurencyjnej, jednocześnie odpowiadając na pojawiające się wymagania dotyczące zrównoważonego rozwoju. 7.1 Pojawiające się technologie w oprogramowaniu produkcyjnym Najnowocześniejsze technologie przekształcają możliwości oprogramowania produkcyjnego i tworzą nowe możliwości optymalizacji operacyjnej i strategicznego wyróżniania się. 7.1.1 Zastosowania sztucznej inteligencji Generatywna sztuczna inteligencja napędza wzrost poprzez inteligentną automatyzację, adaptacyjne projektowanie procesów i zaawansowane rozwiązywanie problemów. Obejmuje to generowanie kodu, automatyczne testowanie, inteligentną optymalizację procesów i interfejsy w języku naturalnym w celu ułatwienia interakcji z użytkownikiem. Sztuczna inteligencja odgrywa kluczową rolę w transformacji cyfrowej. 7.1.2 Integracja z przetwarzaniem brzegowym (Edge Computing) Przetwarzanie brzegowe umożliwia szybsze przetwarzanie danych i podejmowanie decyzji w miejscach produkcji, zmniejszając opóźnienia i wspierając kontrolę w czasie rzeczywistym. Lokalne przetwarzanie zmniejsza zapotrzebowanie na przepustowość, a inteligencja brzegowa pozwala na autonomiczną pracę podczas zakłóceń sieciowych. Architektury rozproszone równoważą centralną koordynację z lokalną autonomią w celu uzyskania wydajności i odporności. 7.1.3 Zrównoważony rozwój i ekologiczna produkcja Wymagania dotyczące zrównoważonego rozwoju napędzają nowe możliwości optymalizacji zużycia energii, minimalizowania odpadów i wspierania sprawozdawczości środowiskowej. Funkcje obejmują śledzenie emisji dwutlenku węgla, optymalizację zużycia energii, wsparcie gospodarki o obiegu zamkniętym i widoczność łańcucha dostaw w celu poprawy wpływu na środowisko. 8. Jak TTMS może pomóc w wdrożeniu oprogramowania produkcyjnego i wytwórczego TTMS to firma z dużym doświadczeniem w oprogramowaniu produkcyjnym i wytwórczym. Oferujemy kompleksowe usługi walidacyjne i dogłębne zrozumienie wymagań regulacyjnych, szczególnie w przemyśle farmaceutycznym. Nasze podejście oparte na usługach zarządzanych zapewnia wsparcie, które wykracza poza standardową pomoc techniczną, w tym ciągłe ulepszenia systemu i optymalizację. Skontaktuj się z nami, aby dowiedzieć się, jak możemy wesprzeć wdrożenie Twojego oprogramowania produkcyjnego i pomóc Ci osiągnąć maksymalną wartość z inwestycji. Jak długo trwa typowe wdrożenie oprogramowania produkcyjnego? Czas wdrożenia różni się znacząco w zależności od wielkości organizacji, złożoności systemu i gotowości firmy. Proste wdrożenia mogą trwać od 3 do 6 miesięcy, natomiast kompleksowe wdrożenia korporacyjne często wymagają 12-18 miesięcy lub więcej. Systemy ERP w chmurze zazwyczaj oferują szybsze wdrożenia niż starsze systemy, a czas uzyskania wartości jest mierzony w tygodniach lub miesiącach. Wdrożenia etapowe mogą zmniejszyć ryzyko i umożliwić szybszą realizację korzyści z ukończonych modułów. Jak organizacje mogą zapewnić pomyślne wdrożenie wśród użytkowników? Pomyślne przyjęcie oprogramowania przez użytkowników wymaga kompleksowego zarządzania zmianą, które obejmuje wczesne zaangażowanie interesariuszy, jasną komunikację na temat korzyści, praktyczne szkolenia oraz bieżące wsparcie w okresach przejściowych. Organizacje muszą proaktywnie przeciwdziałać oporowi poprzez włączające procesy planowania i elastyczne rozwiązywanie problemów. Jak oprogramowanie produkcyjne integruje się z istniejącymi systemami? Nowoczesne oprogramowanie produkcyjne kładzie nacisk na solidne możliwości integracji poprzez interfejsy API, standardowe formaty danych i gotowe łączniki dla typowych systemów korporacyjnych. Jednak wiele organizacji ma trudności z harmonijnym działaniem nowego oprogramowania ze starszymi systemami z powodu niekompatybilnych formatów danych lub niewystarczającego oprogramowania pośredniczącego (middleware). Wsparcie profesjonalnych usług może pomóc w projektowaniu i wdrażaniu złożonych scenariuszy integracji. Jakie środki bezpieczeństwa są kluczowe dla oprogramowania produkcyjnego? Kluczowe środki bezpieczeństwa obejmują kontrolę dostępu opartą na rolach, szyfrowanie danych, regularne oceny luk w zabezpieczeniach i zgodność z odpowiednimi standardami branżowymi. Organizacje muszą wdrażać kompleksowe ramy bezpieczeństwa i utrzymywać czujne praktyki monitorowania. Jakie czynniki wpływają na zwrot z inwestycji (ROI) w oprogramowanie produkcyjne? Na ROI mają wpływ takie czynniki, jak poprawa wydajności, redukcja kosztów, zwiększenie jakości i możliwości strategiczne, które wspierają rozwój firmy. Jakość wdrożenia, wskaźniki akceptacji przez użytkowników i bieżące działania optymalizacyjne mają znaczący wpływ na rzeczywiste zwroty.
Czytaj
Mobilna aplikacja Salesforce – wsparcie w terenie dla Twojego zespołu
Praca w terenie wymaga dostępu do aktualnych informacji w każdej chwili. Mobilna aplikacja Salesforce zmienia sposób, w jaki serwisanci i handlowcy zarządzają swoimi zadaniami, oferując nieograniczony dostęp do kluczowych danych biznesowych. To rozwiązanie zyskuje na popularności w erze transformacji cyfrowej i staje się standardem w nowoczesnym biznesie. 1. Czym jest aplikacja mobilna Salesforce? Aplikacja Salesforce to mobilna wersja systemu CRM (Customer Relationship Management, czyli system zarządzania relacjami z klientami) stworzone z myślą o smartfonach i tabletach. Pozwala korzystać z pełnego zakresu funkcji systemu bez względu na to, gdzie się znajdujesz. Dzięki intuicyjnemu interfejsowi użytkownicy systemu mogą zarządzać relacjami klientami, monitorować postępy projektów oraz wykonywać codzienne zadania z dowolnego miejsca. System wspiera organizacje każdej wielkości, oferując skalowalność dopasowaną do specyficznych potrzeb różnych branż. Aplikacja działa zarówno online, jak i w trybie offline, automatycznie synchronizując dane po odzyskaniu połączenia internetowego. Aplikacja Salesforce na telefon zapewnia dostęp do wszystkich kluczowych modułów CRM. Użytkownicy mogą przeglądać kontakty, zarządzać leadami (potencjalnymi klientami), śledzić szanse sprzedażowe oraz generować raporty w czasie rzeczywistym. Aplikacja pozwala tworzyć i edytować oferty, planować wizyty oraz rejestrować aktywności bezpośrednio z urządzenia mobilnego. Funkcje salesforce mobile app obejmują także zaawansowaną automatyzację procesów, powiadomienia push oraz personalizację interfejsu. System integruje się z innymi narzędziami biznesowymi, zapewniając spójny przepływ informacji między różnymi platformami. 2. Funkcje wspierające serwisantów w terenie 2.1 Zarządzanie zadaniami serwisowymi w czasie rzeczywistym Aplikacja mobilna Salesforce dla serwisantów w terenie zmienia sposób zarządzania zleceniami. Pracownicy otrzymują natychmiastowe powiadomienia o nowych zadaniach, mogą aktualizować statusy realizacji oraz rejestrować postęp prac bezpośrednio z miejsca wykonywania usługi. Aplikacja mobilna Salesforce to nie tylko dostęp do danych, ale prawdziwa wygoda w codziennej pracy w terenie. Serwisanci mogą od razu po wykonaniu przeglądu czy naprawy odhaczyć kolejne punkty kontrolne, dodać zdjęcia i notatki, a nawet zlecać kolejne działania (bez konieczności powrotu do biura). Dzięki temu oszczędzają czas i mogą skupić się na jakości obsługi. System automatycznie potrafi przypisać zadania do odpowiednich specjalistów, uwzględniając ich lokalizację, umiejętności oraz dostępność. Najnowsze dane wskazują, że 48% firm serwisowych już wdrożyło rozwiązania FSM (Field Service Management, czyli systemy zarządzania serwisem terenowym) w celu poprawy efektywności operacyjnej. 2.2 Dostęp do historii klienta i dokumentacji technicznej Funkcje salesforce mobile app zapewniają pełny wgląd w historię współpracy z klientem. Serwisanci mają dostęp do wcześniejszych zgłoszeń, notatek serwisowych, specyfikacji technicznych oraz instrukcji obsługi urządzeń. Wszystkie informacje są scentralizowane i łatwo dostępne z poziomu urządzenia mobilnego. Zaawansowana funkcja wyszukiwania pozwala szybko odnaleźć potrzebne dane podczas wizyty u klienta. Eliminuje to konieczność przeszukiwania różnych systemów czy dokumentów papierowych, znacząco skracając czas obsługi i zwiększając profesjonalizm świadczonych usług. 2.3 Integracja z urządzeniami IoT i monitorowanie sprzętu Salesforce aplikacja w teren oferuje integrację z urządzeniami IoT (Internet of Things, czyli internet rzeczy), pozwalając na zdalne monitorowanie stanu technicznego sprzętu. Dane przesyłane z czujników mogą automatycznie generować zgłoszenia serwisowe lub alarmy w przypadku wykrycia nieprawidłowości. Przykładem takiego rozwiązania jest system wykorzystywany przez dostawcę infrastruktury ładowania pojazdów elektrycznych, który zintegrował predykcyjną konserwację z mobilnym CRM. System analizuje dane z tysięcy stacji ładowania, wykrywa anomalie temperaturowe czy fluktuacje mocy, a następnie automatycznie planuje wizyty serwisowe przed wystąpieniem awarii. Serwisanci mają dostęp do aktualnych parametrów urządzeń, historii awarii oraz rekomendacji działań naprawczych. Takie podejście zwiększa proaktywność serwisu i minimalizuje przestoje, przekładając się na wyższą satysfakcję klientów. 3. Udogodnienia dla handlowców korzystających z aplikacji mobilnej Salesforce 3.1 Personalizowane oferty i automatyzacja działań sprzedażowych Aplikacja Salesforce dla przedstawicieli handlowych pozwala tworzyć spersonalizowane oferty na podstawie aktualnych danych klienta i historii współpracy. Przedstawiciele mogą natychmiastowo reagować na potrzeby klienta podczas spotkań, zwiększając skuteczność negocjacji i podnosząc wskaźniki konwersji. Handlowcy działający na targach, konferencjach czy spotkaniach w terenie mają pod ręką wszystkie niezbędne narzędzia: mogą szybko dodać kontakt, przypisać go do odpowiedniej kampanii, zrobić notatki po rozmowie, a nawet zainicjować pierwszy follow-up. Wszystko z poziomu jednego, intuicyjnego interfejsu. System automatyzuje powtarzalne czynności, takie jak wysyłka ofert czy przypomnienia o follow-upach. Analitycy odnotowują znaczące korzyści z wdrożenia mobilnych rozwiązań CRM w zespołach sprzedażowych dzięki możliwości aktualizowania informacji i zarządzania leadami w czasie rzeczywistym. 3.2 Planowanie wizyt i optymalizacja tras Aplikacja mobilna Salesforce CRM oferuje zaawansowane narzędzia do planowania wizyt i optymalizacji tras. Funkcje geolokalizacji i map pomagają znaleźć najkrótsze trasy dojazdu, minimalizując czas spędzony w podróży. Dane branżowe wskazują, że zaawansowana optymalizacja tras pozwala na realizację 1-2 dodatkowych spotkań dziennie. Zintegrowany kalendarz synchronizuje się z innymi zobowiązaniami, pozwalając na szybkie reagowanie na zmiany w planie. System automatycznie uwzględnia priorytety klientów oraz dostępność handlowca, maksymalizując efektywność dnia pracy. 3.3 Zdalny dostęp do raportów i analityki sprzedaży Aplikacja mobilna Salesforce CRM pozwala przeglądać i generować raporty z działań sprzedażowych bezpośrednio z urządzenia mobilnego. Zaawansowane moduły analityczne pozwalają monitorować realizację celów, śledzić KPI (Key Performance Indicators, czyli kluczowe wskaźniki wydajności) oraz analizować trendy sprzedażowe w czasie rzeczywistym. Badania rynkowe potwierdzają, że firmy wykorzystujące mobilne platformy CRM wykazują znacznie lepsze rezultaty sprzedażowe w porównaniu z organizacjami polegającymi wyłącznie na tradycyjnych metodach. Automatyczne raportowanie eliminuje ręczne przygotowywanie zestawień, oszczędzając czas i ograniczając ryzyko błędów. 4. Dla kogo jeszcze mobilna aplikacja Salesforce będzie wartościowym wsparciem? Choć aplikacja mobilna Salesforce najczęściej kojarzy się z zespołami sprzedaży i serwisu, jej możliwości docenią także inne działy w organizacji. Zespół marketingu może w czasie rzeczywistym monitorować efektywność kampanii, analizować dane o zaangażowaniu klientów oraz szybko reagować na zmiany w zachowaniach odbiorców. Mobilny dostęp do segmentów klientów, historii kontaktów czy wyników kampanii pozwala lepiej planować działania i dostosowywać przekaz do aktualnych potrzeb rynku. Managerowie i kadra zarządzająca zyskują możliwość podejmowania decyzji opartych na bieżących danych – z dowolnego miejsca. Aplikacja umożliwia śledzenie kluczowych wskaźników, dostęp do dashboardów oraz szybkie raportowanie wyników zespołów, co ułatwia zarządzanie w dynamicznym środowisku biznesowym. Pracownicy działów technicznych i operacyjnych mogą korzystać z aplikacji w celu sprawniejszego monitorowania stanu systemów, zarządzania zgłoszeniami i koordynacji działań między zespołami. Integracja z innymi narzędziami (np. Jira, Slack) zwiększa spójność i efektywność całej organizacji. Dzięki swojej elastyczności i skalowalności, mobilna aplikacja Salesforce staje się wsparciem dla całej firmy — od zespołów liniowych, po najwyższe szczeble zarządu. 5. Podsumowanie: Mobilność, która realnie wspiera biznes Mobilna aplikacja Salesforce to coś więcej niż przeniesienie CRM-u na telefon — to strategiczne narzędzie, które wspiera zespoły sprzedażowe i serwisowe w działaniu tu i teraz. Dzięki natychmiastowemu dostępowi do danych, automatyzacji procesów oraz możliwości działania offline, firmy mogą zwiększyć efektywność operacyjną, skrócić czas reakcji i poprawić jakość obsługi klienta. W erze pracy hybrydowej i rosnących oczekiwań klientów, mobilne wsparcie staje się nie tylko wygodą, ale koniecznością. Salesforce odpowiada na te potrzeby, oferując nowoczesne, skalowalne i w pełni zintegrowane rozwiązanie. Jeśli Twoja organizacja działa w terenie — to rozwiązanie, które warto rozważyć. 6. Jak TTMS może pomóc w profesjonalnym wdrożeniu mobilnych rozwiązań Salesforce? Kompleksowy plan wdrożenia – od analizy po rezultaty. Każde wdrożenie zaczynamy od dokładnego zrozumienia potrzeb Twojej organizacji. Wspólnie określamy cele biznesowe, planujemy etapy projektu i dopasowujemy system CRM Salesforce oraz funkcjonalności jego wersji mobilnej tak, by realnie wspierała Twój zespół w terenie i w biurze. Integracje i rozwój dostosowane do Twojej firmy. Nasz zespół certyfikowanych ekspertów Salesforce (ponad 200 certyfikatów) zadba o to, by aplikacja mobilna została zintegrowana z Twoimi systemami – ERP, IoT, platformami e-commerce czy narzędziami AI. Zapewniamy elastyczność i skalowalność rozwiązania. Szkolenia dla użytkowników i szybka adopcja. Stosujemy sprawdzony model „Train-the-Trainer”, w którym szkolimy Twoich wewnętrznych ambasadorów Salesforce. Dzięki temu wdrożenie przebiega sprawnie, a użytkownicy szybciej adaptują nowe narzędzia w codziennej pracy. Bezpieczeństwo na najwyższym poziomie. Działamy zgodnie z normą ISO 27001:2022, co oznacza pełną dbałość o bezpieczeństwo danych i zgodność z regulacjami. To dla nas standard przy wdrażaniu rozwiązań mobilnych i chmurowych. Wsparcie po wdrożeniu i rozwój w dłuższej perspektywie. Nie zostawiamy Cię po zakończeniu projektu. Zapewniamy wsparcie techniczne (8/5), monitoring, audyty, a także rozwój systemu w miarę zmieniających się potrzeb biznesowych. Jesteśmy z Tobą na każdym etapie. Sprawdzone podejście i doświadczenie projektowe. Wdrażamy Salesforce w oparciu o sprawdzone metodologie, wykorzystując gotowe komponenty i najlepsze praktyki. Dzięki temu ograniczamy ryzyko, skracamy czas wdrożenia i skupiamy się na dostarczaniu realnej wartości dla Twojego biznesu. Podsumowując: Jako certyfikowany partner Salesforce, oferujemy pełne wsparcie we wdrożeniu mobilnych rozwiązań CRM – od analizy i strategii, przez konfigurację i integracje, aż po szkolenia i rozwój systemu. Jeśłi poszukujesz mobilnych rozwiązań CRM koniecznie skontaktuj się z nami już teraz! FAQ Czy można używać Salesforce na urządzeniach mobilnych? Tak, Salesforce oferuje dedykowaną aplikację mobilną dostępną na urządzenia z systemem iOS oraz Android. Aplikacja pozwala korzystać z większości funkcji CRM, zarządzanie zadaniami, kontaktami, sprzedażą oraz dostęp do raportów w dowolnym miejscu i czasie. Rosnące znaczenie mobilności w zarządzaniu relacjami biznesowymi potwierdza coraz szersze wykorzystanie tego typu rozwiązań przez organizacje na całym świecie. Czy aplikacja mobilna Salesforce jest bezpłatna? Dostęp do aplikacji mobilnej Salesforce jest wliczony w wybrane plany subskrypcyjne systemu. Użytkownicy posiadający licencję na odpowiedni pakiet CRM mogą korzystać z aplikacji bez dodatkowych opłat. Szczegółowe warunki dostępu zależą od wybranego planu oraz zakresu funkcjonalności, dlatego warto skonsultować się z ekspertami TTMS w celu doboru optymalnego rozwiązania dla Twojej organizacji.
Czytaj
Jak połączyć ChatGPT z Salesforce – praktyczny przewodnik i korzyści dla biznesu
Wraz z rozwojem technologii zmienia się także sposób, w jaki firmy budują relacje z klientami i organizują codzienną pracę. W TTMS stale poszukujemy rozwiązań, które poprawiają efektywność i wspierają zaangażowanie klientów. Integracja ChatGPT z Salesforce to jedno z takich rozwiązań — może zupełnie odmienić sposób, w jaki organizacja komunikuje się, przetwarza dane i podejmuje decyzje. W tym artykule omawiamy zalety tego połączenia oraz przedstawiamy dobre praktyki, które ułatwią jego skuteczne wdrożenie. 1. Połącz możliwości ChatGPT i Salesforce Salesforce już teraz oferuje zaawansowane narzędzia oparte na sztucznej inteligencji, które wspierają obsługę klienta i upraszczają procesy. AgentForce — inteligentny asystent Salesforce — wspomaga konsultantów m.in. przez inteligentne kierowanie zgłoszeń, automatyczne podsumowania czy sugestie w czasie rzeczywistym, co znacząco zwiększa efektywność pracy zespołu wsparcia. Jednak integracja z ChatGPT pozwala pójść o krok dalej. Zaawansowane przetwarzanie języka naturalnego i możliwości generatywne ChatGPT sprawiają, że rozmowy z klientami stają się płynniejsze i bardziej kontekstowe, odpowiedzi mogą być tworzone automatycznie, a zespoły zyskują pomoc w redagowaniu podsumowań czy artykułów do bazy wiedzy. Połączenie strukturalnych narzędzi AI Salesforce z konwersacyjną inteligencją ChatGPT pozwala firmom oferować bardziej spójną i „ludzką” obsługę klienta, jednocześnie optymalizując pracę wewnątrz organizacji. 1.1 Rola AI w systemach CRM Sztuczna inteligencja całkowicie zmienia zasady gry na rynku CRM, wpływając na sposób, w jaki firmy budują i utrzymują relacje z klientami. Nowoczesne systemy CRM to już nie tylko bazy danych — to inteligentne platformy, które potrafią analizować dane, przewidywać zachowania i wspierać pracę zespołów w czasie rzeczywistym. Systemy CRM oparte na AI potrafią analizować ogromne ilości danych klientów, wyłapywać wzorce, prognozować zachowania i automatyzować powtarzalne zadania. Zgodnie z najnowszymi badaniami, wdrożenie AI w obszarze CRM pozwala znacząco poprawić poziom satysfakcji klientów i jednocześnie obniżyć koszty operacyjne. Możliwość analizy interakcji i wyciągania z nich konkretnych wniosków sprawia, że AI staje się nieodłącznym elementem strategii CRM. 1.2 Salesforce i ChatGPT – zarys rozwiązania ChatGPT to zaawansowany model językowy, który rozumie i generuje tekst w sposób zbliżony do ludzkiego. Z kolei Salesforce to jedna z najpopularniejszych platform CRM na świecie, wspierająca firmy w zarządzaniu relacjami i danymi. Ich połączenie tworzy synergię, dzięki której można automatyzować procesy, oferować spersonalizowaną obsługę oraz generować przydatne analizy i wnioski. 1.3 Dlaczego warto zintegrować ChatGPT z Salesforce? W cyfrowym świecie, w którym liczy się szybkość i trafność odpowiedzi, integracja ChatGPT z Salesforce pozwala wyróżnić się na tle konkurencji. Usprawnia kontakt z klientem, porządkuje procesy wewnętrzne i wspiera rozwój biznesu. Niezależnie od tego, czy chodzi o obsługę zapytań, czy zarządzanie złożonymi przepływami danych — to połączenie daje realną przewagę. 2. Korzyści z integracji ChatGPT z Salesforce 2.1 Lepsza obsługa klienta Automatyczne rozwiązywanie zgłoszeń: Dzięki integracji można szybciej analizować problemy zgłaszane przez klientów i sugerować odpowiednie rozwiązania. To skraca czas oczekiwania i odciąża zespoły wsparcia, które mogą skupić się na bardziej złożonych sprawach. Spersonalizowane interakcje: Mając dostęp do danych historycznych zapisanych w Salesforce, ChatGPT jest w stanie tworzyć odpowiedzi dopasowane do konkretnej sytuacji i indywidualnych potrzeb klienta. 2.2 Skuteczniejsze zarządzanie sprzedażą i leadami Kwalifikacja leadów i follow-up: ChatGPT może pomóc w ocenie potencjału leadów, analizując ich aktywność i automatyzując dalszy kontakt — dzięki czemu żadne szanse sprzedażowe nie umkną uwadze. Rekomendacje predykcyjne: Na podstawie historii interakcji i zgromadzonych danych, AI może proponować działania wspierające strategię sprzedażową i zwiększające skuteczność konwersji. 2.3 Sprawniejsza automatyzacja marketingu Generowanie treści: Sztuczna inteligencja może tworzyć spersonalizowane materiały marketingowe — od e-maili po posty w social media — dopasowane do konkretnych segmentów odbiorców. Precyzyjne segmentowanie klientów: Wykorzystując dane, ChatGPT pomaga identyfikować grupy odbiorców o podobnych cechach, co pozwala na lepiej ukierunkowane kampanie marketingowe. Analiza nastrojów: Monitorowanie opinii klientów w różnych kanałach umożliwia szybkie reagowanie i kształtowanie pozytywnego wizerunku marki. 2.4 Usprawnione zarządzanie danymi i automatyzacja procesów Automatyczne zbieranie i uzupełnianie danych: ChatGPT może wspierać rejestrowanie informacji z rozmów z klientami, dbając o to, by dane w Salesforce były zawsze aktualne i kompletne. Oczyszczanie danych: Integracja pomaga wykrywać i korygować błędy, duplikaty czy niespójności w bazach danych, co poprawia ich jakość. 2.5 Zaawansowane analizy i podejmowanie decyzji Prognozowanie trendów: Możliwość rozpoznawania nowych wzorców i kierunków zmian pozwala zespołom lepiej planować działania. Analiza konkurencji: Porównanie wyników firmy z danymi branżowymi umożliwia szybsze reagowanie i utrzymanie przewagi rynkowej. 2.6 Oszczędność czasu i kosztów Lepsze wykorzystanie zasobów: Dzięki automatyzacji powtarzalnych zadań pracownicy mogą zająć się bardziej wymagającymi tematami, co przekłada się na większą efektywność. Obniżenie kosztów operacyjnych: Zautomatyzowane procesy to mniejsze nakłady pracy i znaczne oszczędności w dłuższej perspektywie. Szybsza reakcja: Natychmiastowe odpowiedzi generowane przez AI zwiększają satysfakcję i lojalność klientów. 3. Salesforce i ChatGPT – dobre praktyki udanej integracji 3.1 Przemyślana strategia i jasne cele Zanim rozpoczniesz integrację, określ konkretne cele i wskaźniki sukcesu (KPI). Czy zależy Ci przede wszystkim na lepszej obsłudze klienta, czy może na usprawnieniu procesów sprzedażowych? Jasna wizja ułatwi planowanie i wdrażanie odpowiednich rozwiązań. 3.2 Bezpieczeństwo danych i zgodność z przepisami Ochrona danych to absolutna podstawa. Upewnij się, że integracja spełnia wymogi takich regulacji jak GDPR czy HIPAA. Wdrożenie odpowiednich zabezpieczeń i dostępu opartego na rolach zwiększa poziom bezpieczeństwa i buduje zaufanie klientów. 3.3 Personalizacja i skalowalność Każda firma działa inaczej – dlatego warto dostosować ChatGPT do języka branżowego i oczekiwań klientów w Twojej organizacji. Równie ważne jest przygotowanie systemu na przyszły rozwój i zmieniające się potrzeby biznesowe. 3.4 Spójna integracja we wszystkich kanałach Klienci kontaktują się z firmą na wiele sposobów – przez stronę internetową, aplikację, e-mail czy media społecznościowe. ChatGPT powinien działać płynnie w każdym z tych kanałów, aby zapewnić jednolite i spójne doświadczenie. 3.5 Ciągłe testowanie i doskonalenie Technologia i oczekiwania klientów nieustannie się zmieniają. Regularnie testuj integrację, zbieraj opinie użytkowników i wprowadzaj ulepszenia, by utrzymać system w optymalnej formie. 4. Kroki i wskazówki przy wdrażaniu ChatGPT w Salesforce 4.1 Ocena obecnego środowiska Salesforce Zacznij od dokładnej analizy istniejącej konfiguracji Salesforce. Zidentyfikuj miejsca integracji, oceń jakość danych i potencjalne przeszkody. Rzetelna diagnoza to solidna baza do dalszego wdrożenia. 4.2 Konfiguracja ChatGPT pod Salesforce Gdy określisz wymagania, przejdź do integracji technicznej – konfiguracji API, połączeń danych i dostosowania ChatGPT do środowiska Salesforce. Kluczowa w tym etapie jest współpraca działów IT, CRM i biznesu. 4.3 Szkolenie zespołu i wspieranie adaptacji Sama integracja to nie wszystko – liczy się jej wykorzystanie w praktyce. Zadbaj o solidne szkolenie zespołu, tak aby pracownicy wiedzieli, jak skutecznie korzystać z ChatGPT. Wdrożenie inicjatyw z zakresu zarządzania zmianą pomoże zwiększyć zaangażowanie i wykorzystać pełen potencjał integracji. 5. Długofalowe korzyści z połączenia ChatGPT i Salesforce Inwestycja w integrację AI to krok strategiczny, którego efekty sięgają daleko poza pierwsze wdrożenie. Dzięki połączeniu ChatGPT i Salesforce firmy mogą liczyć na realne korzyści: całodobową, spersonalizowaną obsługę klienta, szybsze odpowiedzi i komunikację w wielu językach. Interakcje wspierane przez AI zapewniają spójność, a jednocześnie tworzą angażujące doświadczenia, które wzmacniają satysfakcję i lojalność klientów. Oprócz lepszej obsługi, integracja wpływa też na usprawnienie procesów wewnętrznych – automatyzuje wprowadzanie danych, porządkuje przepływy pracy i ogranicza liczbę ręcznych zadań. Zespoły mogą działać sprawniej, a dostęp do analiz wspieranych przez AI ułatwia podejmowanie trafnych decyzji. Zaawansowane narzędzia analityczne – takie jak prognozowanie sprzedaży, bieżąca analiza trendów rynkowych czy automatyczne raporty – pomagają firmom reagować na zmiany i działać w sposób przemyślany, oparty na danych. Na dłuższą metę taka integracja oznacza też oszczędności i przewagę konkurencyjną. Niższe koszty operacyjne, mniejsze wydatki na szkolenia i lepsze wykorzystanie zasobów przekładają się na wyższą wydajność. Firmy zyskują elastyczność, by szybko reagować na zmieniające się warunki, wdrażać innowacje i rozwijać się z większą pewnością. A ponieważ technologie AI wciąż się rozwijają, synergia między ChatGPT a Salesforce sprawia, że organizacje pozostają gotowe na przyszłość. 6. Podsumowanie Integracja ChatGPT z Salesforce otwiera przed firmami szereg możliwości — od lepszej obsługi klienta i skuteczniejszego zarządzania sprzedażą, po usprawnienie przepływu danych i zaawansowaną analitykę. Dzięki odpowiedniemu planowaniu, dbałości o bezpieczeństwo, personalizacji oraz ciągłemu doskonaleniu, organizacje mogą w pełni wykorzystać potencjał tego rozwiązania i realnie przekształcić swój sposób działania. W TTMS wierzymy, że korzystanie z innowacyjnych technologii to klucz do utrzymania przewagi konkurencyjnej. Integracja ChatGPT z Salesforce to nie tylko krok technologiczny — to świadoma decyzja strategiczna, prowadząca do bardziej elastycznego, zorientowanego na klienta i opartego na danych modelu działania. Warto rozważyć to połączenie, by dać zespołom większą sprawczość, poprawić doświadczenia klientów i wspierać zrównoważony rozwój firmy. 7. Jak TTMS może pomóc Ci w integracji Salesforce z ChatGPT? TTMS oferuje kompleksowe wsparcie i specjalistyczną wiedzę w zakresie integracji ChatGPT z Salesforce. Nasz zespół certyfikowanych ekspertów, posiadający wieloletnie doświadczenie w pracy z obiema platformami, zapewnia płynny przebieg całego procesu, dopasowanego do potrzeb Twojej organizacji. 7.1 Konsultacje eksperckie i planowanie Na początku dokładnie analizujemy istniejące systemy, aby wskazać najlepsze punkty integracji. Tworzymy dopasowaną strategię obejmującą analizę ROI i plan wdrożenia, projektujemy stabilną architekturę techniczną oraz przeprowadzamy audyt bezpieczeństwa i zgodności. Ten etap stanowi solidną bazę do bezpiecznego i skutecznego wdrożenia. 7.2 Usługi wdrożeniowe W TTMS odpowiadamy za całość konfiguracji technicznej i dostosowanie systemu do Twoich potrzeb. Zapewniamy migrację danych, ich weryfikację, przeprowadzamy testy integracyjne i kontrolę jakości, a także oferujemy szkolenia użytkowników i pełną dokumentację. Takie podejście gwarantuje sprawne i bezproblemowe wdrożenie. 7.3 Wsparcie techniczne i optymalizacja Oferujemy wsparcie techniczne w trybie 8/5 oraz bieżący monitoring działania systemu. Regularnie dostarczamy aktualizacje, optymalizujemy wydajność i prowadzimy okresowe audyty bezpieczeństwa. Dzięki temu masz pewność, że system będzie działał stabilnie i rozwijał się razem z Twoją firmą. 7.4 Wartość dodana Stosujemy sprawdzone praktyki branżowe i oferujemy dopasowane modyfikacje, uwzględniające specyfikę Twojej działalności. Planujemy rozwój systemu z myślą o skalowalności, wspieramy zarządzanie zmianą oraz udostępniamy raporty i analizy, które pomagają podejmować lepsze decyzje. Te dodatkowe działania tworzą elastyczne i trwałe rozwiązanie wspierające rozwój Twojej organizacji. Aby integracja ChatGPT z Salesforce przebiegła skutecznie, TTMS stosuje sprawdzoną metodykę, która minimalizuje zakłócenia w działaniu firmy i maksymalizuje korzyści z wdrożenia. Nasze doświadczenie pozwala uniknąć typowych pułapek i przyspiesza cyfrową transformację. Skontaktuj się z TTMS, aby dowiedzieć się, jak możemy pomóc Ci rozwinąć możliwości CRM dzięki profesjonalnej integracji i kompleksowemu wsparciu. Nasze najnowsze case studies: Elgór+Hansen – Usprawnienie Obsługi Serwisowej Dzięki Salesforce Service Cloud Case study z wdrożenia Salesforce w MŚP na przykładzie firmy KEVIN Case Study z integracji platformy do zarządzania zgodami Cyfrowe Zdrowie: Case Study z wdrożenia w branży farmaceutycznej Czy można zintegrować ChatGPT z Salesforce? Tak, ChatGPT można w pełni zintegrować z Salesforce za pomocą API. Taka integracja pozwala wzbogacić możliwości systemu CRM o funkcje oparte na sztucznej inteligencji – m.in. automatyczną obsługę klienta, inteligentną analizę danych i spersonalizowaną komunikację. Aby integracja działała sprawnie i bezpiecznie, konieczna jest odpowiednia konfiguracja API, uwierzytelnienie oraz dostosowanie ustawień w środowisku Salesforce. Czy ChatGPT może zastąpić Salesforce? Nie, ChatGPT nie jest w stanie zastąpić Salesforce. ChatGPT to zaawansowany model językowy, natomiast Salesforce to kompleksowa platforma CRM, która wspiera zarządzanie relacjami z klientami, procesami sprzedaży i codziennymi operacjami biznesowymi. ChatGPT pełni raczej funkcję uzupełniającą – rozszerza możliwości Salesforce o inteligentne rozmowy, automatyczne odpowiedzi i zaawansowane przetwarzanie danych. Jak Salesforce integruje się z chatbotami? Salesforce może być integrowany z chatbotami na kilka sposobów: Połączenia API do wymiany danych Niestandardowy kod oparty na klasach Apex Komponenty Lightning Web Components dla interfejsu użytkownika Integracja z platformą Einstein Bot Łącza z chatbotami zewnętrznymi Dzięki temu możliwa jest synchronizacja danych w czasie rzeczywistym, automatyczne wyzwalanie procesów oraz płynne zarządzanie interakcjami z klientami w ramach Salesforce. Czy chatboty AI można zintegrować z istniejącymi systemami? Tak, chatboty oparte na sztucznej inteligencji można zintegrować z istniejącymi systemami na wiele sposobów: Integracje API (REST/SOAP) Wdrożenia webhooków Własne rozwiązania typu middleware Wbudowane konektory platformowe Synchronizacja z bazami danych Dzięki tej elastyczności firmy mogą wzbogacić swoje aktualne systemy o funkcje AI, nie zmieniając dotychczasowych procesów. Integrację można dostosować do indywidualnych wymagań biznesowych i standardów bezpieczeństwa.
Czytaj
Architektura Headless w AEM – Najważniejsze funkcje i korzyści biznesowe
Efektywne dostarczanie treści na wiele platform to dziś nie wybór, lecz konieczność. Wraz z rozwojem doświadczeń omnichannel, firmy coraz częściej sięgają po architekturę headless, by zyskać większą elastyczność i skalowalność w zarządzaniu treściami. Adobe Experience Manager (AEM) w wersji headless stoi na czele tej transformacji – umożliwia firmom zarządzanie ustrukturyzowaną treścią i jej płynne udostępnianie za pomocą API. Co jednak wyróżnia AEM na tle innych rozwiązań headless CMS? I w jaki sposób może zmienić Twoje podejście do publikowania treści? 1. Czym jest architektura headless w AEM? Architektura headless w AEM to zasadnicza zmiana w sposobie zarządzania treściami i ich dystrybucji w kanałach cyfrowych. W przeciwieństwie do tradycyjnych systemów CMS, podejście to oddziela tworzenie treści od jej prezentacji, tworząc tym samym bardziej elastyczne i odporne na zmiany środowisko. Kluczowa koncepcja: w AEM headless repozytorium treści (czyli “body”) jest oddzielone od warstwy prezentacji (czyli “head”), co pozwala treściom istnieć niezależnie od tego, gdzie i w jaki sposób będą wyświetlane. Takie rozdzielenie umożliwia: Autorom treści tworzenie, zarządzanie i przechowywanie ustrukturyzowanych informacji w AEM Programistom pobieranie treści przez API i wyświetlanie ich w dowolnym systemie frontendowym Organizacjom utrzymywanie jednej, spójnej bazy treści i jednoczesne jej udostępnianie na różnych kanałach Architektura ta opiera się na RESTful API oraz GraphQL, dzięki czemu treści mogą być dynamicznie dostarczane do różnych kanałów – stron internetowych, aplikacji mobilnych, urządzeń IoT, kiosków czy nowych technologii. Takie podejście API-first oznacza, że treści przechowywane w AEM mogą być wykorzystywane przez dowolną aplikację zdolną do wysyłania zapytań API – niezależnie od języka programowania czy platformy. 2. AEM jako Headless CMS – Kluczowe funkcje i możliwości Adobe Experience Manager (AEM) wykracza dziś daleko poza tradycyjne systemy zarządzania treścią, oferując zaawansowane rozwiązanie typu headless CMS, które usprawnia procesy i przyspiesza dostarczanie treści. Firmy, które wdrażają platformy headless CMS, zauważają wyraźny wzrost zwrotu z inwestycji (ROI) oraz skrócenie czasu potrzebnego na rozwój projektów. Przyjrzyjmy się najważniejszym funkcjom, które sprawiają, że AEM jest liderem wśród nowoczesnych strategii zarządzania treścią. 2.1 Ustrukturyzowane Fragmenty Treści, możliwość ponownego użycia i dostarczanie przez API Fragmenty Treści (Content Fragments) są fundamentem działania AEM jako headless CMS: Tworzone są na podstawie predefiniowanych Modeli Fragmentów Treści (szablonów określających strukturę) Umożliwiają tworzenie treści niezależnie od kanału, w którym zostaną wykorzystane Pozwalają autorom skupić się wyłącznie na treści, a nie na jej prezentacji Mechanizmy dostarczania oparte na API to jeden z elementów wyróżniających AEM: Solidne wsparcie dla GraphQL i RESTful API umożliwia precyzyjne zapytania o treści Szczegółowa kontrola nad treścią pozwala dostarczać wyłącznie to, co jest potrzebne, co zwiększa wydajność Fragmenty Doświadczeń (Experience Fragments) uzupełniają Fragmenty Treści, umożliwiając ponowne wykorzystanie nie tylko grup komponentów, ale także całych układów i metadanych. Mogą być wykorzystywane na wielu stronach, eksportowane do systemów zewnętrznych (jako HTML lub JSON) oraz integrowane z Adobe Target, by wspierać personalizację w wielu kanałach. Co więcej, Experience Fragments pozwalają tworzyć różne warianty treści, co ułatwia dopasowanie przekazu do konkretnych kampanii czy kanałów, bez konieczności ręcznego kopiowania treści. 2.2 Edycja w kontekście, zalety UX i możliwości rozbudowy Jednym z wyzwań w pracy z headless CMS jest brak bezpośredniego powiązania między tworzoną treścią a jej końcowym wyglądem. AEM rozwiązuje ten problem dzięki: Universal Editor – umożliwia wizualną edycję treści przeznaczonej do wyświetlania na oddzielnych frontendach Intuicyjny interfejs – zachowuje doświadczenie WYSIWYG, którego oczekują zespoły tworzące treści Możliwości rozbudowy – pozwalają na tworzenie własnych modeli treści, przepływów pracy i integracji Zarządzanie wieloma witrynami – ułatwia spójną kontrolę nad treściami w różnych kanałach i lokalizacjach Takie podejście przynosi realne korzyści biznesowe, upraszczając tworzenie spójnych i angażujących doświadczeń cyfrowych – co większość firm postrzega jako jedną z głównych zalet architektury headless. 3. Korzyści biznesowe i techniczne architektury headless w AEM Strategiczne wdrożenie architektury headless w AEM przynosi organizacjom realne korzyści – nie tylko techniczne, ale również biznesowe. To podejście znacząco wspiera firmy, które chcą unowocześnić sposób dostarczania treści. 3.1 Elastyczność, adaptacyjność i personalizacja omnichannel Większa elastyczność i odporność na zmiany technologiczne: Możliwość szybkiego reagowania na nowe kanały bez potrzeby przebudowy całej infrastruktury Marketing może skupić się na tworzeniu treści, a zespoły techniczne – na ich optymalnym dostarczaniu Łatwe rozszerzanie zasięgu o nowe punkty styku z użytkownikiem (np. asystenci głosowi, AR, IoT) Zaawansowana personalizacja w wielu kanałach: Tworzenie dopasowanych doświadczeń poprzez łączenie ustrukturyzowanych treści z danymi o użytkowniku Dynamiczne dopasowanie prezentacji treści do kontekstu i typu urządzenia AEM Headless płynnie integruje się z Adobe Target, co umożliwia eksport Fragmentów Treści i tworzenie spersonalizowanych doświadczeń w wielu kanałach za pomocą Adobe Experience Platform Web SDK (alloy.js). Takie połączenie wspiera zaawansowane testy A/B oraz optymalizację treści w czasie rzeczywistym, dając firmom możliwość oferowania maksymalnie trafnych doświadczeń dla odbiorców. Dodatkowo, integracja z Adobe Analytics zapewnia szczegółowy wgląd w zachowania użytkowników i efektywność treści, co pozwala podejmować decyzje w oparciu o dane i systematycznie udoskonalać strategie personalizacji. Architektura headless upraszcza dystrybucję treści w wielu kanałach, zapewniając spójność i efektywność. Dzięki temu firmy mogą budować jednolity wizerunek marki i efektywnie wykorzystywać treści w różnych kanałach – co czyni to podejście strategicznym wyborem dla organizacji, które chcą skalować i personalizować swoją obecność cyfrową. 3.2 Zwinne tworzenie rozwiązań, skalowalność i spójność treści Korzyści dla zespołów developerskich: Frontendowcy mogą korzystać z dowolnych nowoczesnych frameworków (React, Angular, Vue) Skrócone cykle deweloperskie i większa retencja talentów Możliwość niezależnego skalowania systemów dostarczania treści od systemów zarządzania Korzyści biznesowe: Zachowanie spójności treści we wszystkich kanałach Uproszczone procesy lokalizacji i tłumaczeń Mniejsze ryzyko publikowania nieaktualnych informacji w kanałach pochodnych Architektura headless zwiększa elastyczność i wspiera personalizację dzięki płynnej adaptacji treści do wielu kanałów. Pozwala zespołom marketingowym skupić się na tworzeniu wartościowych treści, a technicznym – na ich efektywnym dostarczaniu. Ułatwia też wdrażanie treści w nowych kanałach, takich jak asystenci głosowi, rzeczywistość rozszerzona czy Internet Rzeczy. Co ważne, umożliwia dynamiczną personalizację na różnych urządzeniach, zapewniając spójne doświadczenie użytkownika. Coraz więcej firm dostrzega te zalety, wskazując na uproszczoną dystrybucję treści i większą efektywność ich ponownego wykorzystania jako kluczowe przewagi architektury headless. 4. Wdrażanie architektury headless w AEM – etapy i dobre praktyki Skuteczne wdrożenie architektury headless w AEM wymaga strategicznego podejścia oraz odpowiednich kompetencji technicznych. Aby osiągnąć optymalne rezultaty, organizacje powinny znać najczęstsze wyzwania oraz sprawdzone sposoby ich rozwiązania. 4.1 Konfiguracja, integracja systemowa i plan wdrożenia Plan wdrożenia: Faza planowania (2–4 tygodnie): Opracowanie strategii treści i architektury informacji Mapowanie typów treści, ich relacji i wymagań związanych z dostarczaniem Projektowanie kompleksowych modeli Fragmentów Treści Faza rozwoju (8–12 tygodni): Konfiguracja środowiska AEM z podziałem na instancje autora i publikacji Implementacja punktów końcowych GraphQL i zaprojektowanie API Opracowanie frameworków do pobierania treści po stronie frontendu Faza integracji (4–6 tygodni): Połączenie z istniejącymi elementami ekosystemu martech Wdrożenie protokołów uwierzytelniania (np. OAuth 2.0) Konfiguracja dziedziczenia kopii językowych i procesów tłumaczeń Faza testowania i optymalizacji (2–4 tygodnie): Testy wydajności i ich optymalizacja Walidacja zabezpieczeń Testy akceptacyjne z udziałem użytkowników końcowych 4.2 Najczęstsze wyzwania i sprawdzone rozwiązania W oparciu o doświadczenia branżowe, organizacje wdrażające AEM Headless zazwyczaj napotykają poniższe wyzwania: Złożoność developmentu frontendu Wyzwanie: Oddzielenie warstwy prezentacji od backendu wymaga tworzenia niestandardowych szablonów i układów dla różnych kanałów Rozwiązanie: Projektuj ustrukturyzowane, odporne na zmiany komponenty frontendowe i modele treści; stosuj rendering po stronie serwera lub generowanie statycznych stron; wykorzystuj framework SPA Editor dostępny w AEM Zarządzanie API i wydajność Wyzwanie: Słabe zarządzanie API może prowadzić do problemów z wydajnością, szczególnie w dużej skali Rozwiązanie: Wdrażaj solidne praktyki zarządzania API, w tym wersjonowanie i mechanizmy bezpieczeństwa; korzystaj z wbudowanego CDN w AEM i zaawansowanych strategii cache’owania; optymalizuj konfigurację Dispatchera Modelowanie treści i zarządzanie Wyzwanie: Strukturyzowanie treści dla wielu kanałów może być trudne, zwłaszcza w dużych organizacjach Rozwiązanie: Starannie planuj modele treści z uwzględnieniem marek, regionów i kanałów; ustanów jasne zasady zarządzania; efektywnie wykorzystuj modele Fragmentów Treści w AEM Migracja i integracja Wyzwanie: Przenoszenie istniejącej treści do architektury headless może być czasochłonne Rozwiązanie: Przeprowadź dokładny audyt treści; korzystaj z narzędzi automatyzujących migrację; wykorzystaj API AEM do integracji z innymi platformami Zarządzanie zmianą i szkolenia Wyzwanie: Przejście na model headless wymaga nowych procesów i kompetencji Rozwiązanie: Wdrażaj programy zarządzania zmianą już na wczesnym etapie; zapewnij bieżące wsparcie i szkolenia; rozważ model hybrydowy jako etap przejściowy 4.3 Optymalizacja wydajności, bezpieczeństwa i doświadczenia użytkownika Aby uzyskać najlepsze efekty z wdrożenia: Zastosuj wielowarstwowe cache’owanie: CDN, Dispatcher oraz poziom aplikacji Projektuj wydajne zapytania GraphQL – precyzyjnie pobierające tylko niezbędne dane Wdroż poprawne mechanizmy uwierzytelniania API (OAuth 2.0, JWT) Dla frontendu stosuj SSR (server-side rendering) lub generowanie statycznych stron, aby zachować SEO Zapewnij ciągły monitoring oraz analitykę w celu optymalizacji działania systemu 5. Porównanie podejść: headful, headless i hybrydowego w AEM Podejście Główne cechy Najlepsze dla Ograniczenia Tradycyjne (Headful) • Zintegrowana treść i prezentacja • Edytowanie WYSIWYG • Oparte na szablonach • Złożone strony internetowe • Zespoły preferujące wizualną edycję • Ograniczone możliwości multichannel • Mała elastyczność frontendu • Ryzyko długu technologicznego Headless • Oddzielenie treści od warstwy prezentacji • Dostarczanie poprzez API • Ustrukturyzowana treść • Strategie omnichannel • Swoboda wyboru frameworków frontendowych • Odporność na przyszłe zmiany • Bardziej złożona konfiguracja początkowa • Krzywa uczenia się dla autorów treści • Wymaga zasobów developerskich Hybrydowe • Łączy podejście tradycyjne i headless • Selektywne udostępnianie treści przez API • Możliwość wdrażania etapami • Organizacje łączące potrzeby webowe i multichannel • Stopniowa migracja do headless • Potencjalna złożoność architektury • Wyzwania w zarządzaniu • Wymaga jasno określonej strategii Wybór właściwej architektury powinien uwzględniać: Wymagania dotyczące doświadczenia autorów treści Obecne i przyszłe kanały komunikacji Kompetencje zespołów developerskich Wydajność i skalowalność rozwiązań Długoterminową strategię cyfrową Coraz więcej firm decyduje się na architekturę headless ze względu na jej skalowalność i elastyczność. Rozwiązania headless umożliwiają skuteczniejsze zarządzanie wzrostem oraz dystrybucję treści w wielu kanałach w porównaniu z podejściem tradycyjnym. 6. Jak TTMS może pomóc Ci wdrożyć AEM jako Headless CMS Wdrożenie AEM w architekturze headless wymaga specjalistycznej wiedzy i doświadczenia, aby w pełni wykorzystać jego możliwości. Jako certyfikowany partner Adobe na poziomie Bronze, TTMS oferuje zarówno dogłębną wiedzę technologiczną, jak i praktyczne doświadczenie, które pozwala bezpiecznie przeprowadzić organizację przez wszystkie etapy wdrożenia. 6.1 Nasze unikalne podejście Strategiczna analiza i planowanie Kompleksowa ocena istniejącego ekosystemu treści Opracowanie strategii wdrożenia dopasowanej do celów biznesowych Tworzenie modeli treści z uwzględnieniem elastyczności i zasad ładu korporacyjnego Doświadczenie branżowe Budowa dedykowanych portali internetowych dla sektorów objętych regulacjami, takich jak farmacja Realizacja portali dla lekarzy, pacjentów oraz katalogów produktów Zachowanie zgodności z wymogami prawnymi przy jednoczesnym wykorzystaniu elastyczności architektury headless Doskonałość techniczna i integracje Certyfikowani specjaliści AEM z ekspercką wiedzą o platformie Doświadczenie w integracjach z Marketo, Adobe Campaign, Analytics, Salesforce i systemami CIAM Wsparcie migracji dla firm posiadających już środowiska AEM Autorskie narzędzia i akceleratory Narzędzia zaprojektowane z myślą o typowych wyzwaniach wdrożeń headless Akceleratory do modelowania treści, konfiguracji API oraz integracji frontendów Skrócenie czasu wdrożenia bez kompromisów w jakości 6.2 Nasza metodologia wdrożeniowa Odkrywanie i strategia Audyt treści i analiza potrzeb Opracowanie strategii kanałowej Rekomendacja wzorca architektury Projektowanie i rozwój Tworzenie modeli treści Implementacja i optymalizacja API Integracja i rozwój frontendów Integracja i testowanie Integracja z ekosystemem MarTech Optymalizacja wydajności Testy bezpieczeństwa i jakości Szkolenie i uruchomienie Transfer wiedzy i dokumentacja Szkolenie autorów treści Strategia wdrożenia etapowego Ciągła optymalizacja Monitorowanie wydajności Rozwój nowych funkcji Stałe wsparcie i zarządzanie „Rozumiemy, że każda firma jest inna, dlatego do każdego projektu podchodzimy indywidualnie” — mówi nasz główny architekt AEM. „Zanim zaproponujemy odpowiedni wzorzec architektury headless, dokładnie poznajemy potrzeby biznesowe i technologiczne klienta.” Niezależnie od tego, czy dopiero rozważasz pierwsze wdrożenie AEM w wersji headless, czy chcesz rozbudować istniejące rozwiązanie o nowe kanały, TTMS dostarczy Ci wiedzę, doświadczenie i narzędzia niezbędne do osiągnięcia sukcesu. Skontaktuj się z nami już dziś! Poznaj nasze Case studies z wdrożeń AEM: Case study wdrożenia Headless CMS do obsługi wielu aplikacji Case study: system szablonów stron dla firmy farmaceutycznej Studium przypadku: Migracja z Adobe LiveCycle do AEM Forms Studium przypadku migracji AEM do chmury: producent zegarków luksusowych Optymalizacja SEO Meta przez AI w AEM: Stäubli Case Study FAQ Czym jest architektura headless? Architektura headless to nowoczesne podejście do zarządzania treścią, w którym warstwa treści (tzw. „body”) jest całkowicie oddzielona od warstwy prezentacji (tzw. „head”). Zamiast generować gotowe strony HTML, system headless przechowuje treść w uporządkowany sposób i udostępnia ją za pomocą API dowolnemu frontendowi — aplikacjom mobilnym, stronom internetowym, urządzeniom IoT itp. Umożliwia to zarządzanie treścią z jednego źródła i jej publikację na wielu kanałach bez konieczności duplikowania pracy. Czym jest tradycyjny CMS? Tradycyjny CMS łączy w jednym systemie zarówno zarządzanie treścią, jak i jej prezentację. Autorzy treści tworzą ją bezpośrednio w szablonach, które definiują, jak będzie wyglądać na stronie internetowej. Takie podejście oferuje edytor WYSIWYG, możliwość podglądu oraz intuicyjne narzędzia do budowania stron, co czyni je przyjaznym dla użytkowników nietechnicznych. Mimo że doskonale sprawdza się przy zarządzaniu witrynami, tradycyjny CMS staje się mniej wydajny przy publikacji treści na wielu kanałach. Czym jest CMS hybrydowy? CMS hybrydowy łączy zalety podejścia tradycyjnego i headless, umożliwiając korzystanie z obu modeli zależnie od potrzeb. Firmy mogą nadal korzystać z wizualnej edycji i podglądu treści na stronach internetowych, a jednocześnie udostępniać tę samą treść za pomocą API na inne kanały. To rozwiązanie idealne dla organizacji, które chcą stopniowo przechodzić z tradycyjnego CMS na bardziej elastyczne podejście headless, bez zakłócania bieżących procesów. Czy Adobe AEM wspiera architekturę headless? Tak — Adobe Experience Manager oferuje rozbudowane funkcje headless, zachowując jednocześnie tradycyjne możliwości zarządzania treścią. Kluczową rolę odgrywają tu Content Fragments i Content Fragment Models, które umożliwiają tworzenie ustrukturyzowanej treści niezależnie od jej formy prezentacji. Te fragmenty można udostępniać za pomocą interfejsu GraphQL API, co pozwala programistom precyzyjnie pobierać potrzebne dane dla dowolnego frontendu. Dzięki temu AEM stanowi kompletne, hybrydowe rozwiązanie klasy enterprise, łączące oba podejścia w jednej platformie.
Czytaj