Home •Blog
TTMS Blog
Świat okiem ekspertów IT.
Sortuj po tematach
Jak rozwiązania AI pomagają kancelariom prawnym pracować efektywniej?
Branża prawnicza znajduje się w kluczowym momencie, w którym sztuczna inteligencja dla prawników zmienia sposób działania kancelarii, sposób świadczenia usług i konkurowania na coraz bardziej wymagającym rynku. Kancelarie każdego typu – od jednoosobowych praktyk po międzynarodowe organizacje – odkrywają, że automatyzacja z wykorzystaniem AI to nie tylko kolejna technologia, ale element niezbędny do utrzymania przewagi konkurencyjnej i sprostania rosnącym oczekiwaniom klientów. Ta transformacja zachodzi w zawrotnym tempie. Wykorzystanie generatywnej AI w sektorze prawniczym podwoiło się w 2024 roku – z 14% do 26% prawników korzystających z AI rok do roku. Jednocześnie 53% małych kancelarii i jednoosobowych praktyk wdraża generatywną AI do swoich procesów w 2025 roku, niemal podwajając wynik 27% z 2023 roku. Ten wzrost pokazuje fundamentalną zmianę w podejściu prawników do codziennej pracy – od tradycyjnego oprogramowania do inteligentnych systemów, które uczą się, adaptują i wspierają proces podejmowania decyzji. 1. Transformacja kancelarii prawnych dzięki automatyzacji opartej na AI Automatyzacja z wykorzystaniem AI napęd+ za transformację sposobu świadczenia usług prawnych, przejmując złożone, nieustrukturyzowane zadania, takie jak analiza orzecznictwa czy przygotowywanie rozbudowanych dokumentów. W przeciwieństwie do tradycyjnego, regułowego oprogramowania, AI rozpoznaje wzorce, formułuje oparte na danych rekomendacje i stale się udoskonala w miarę przetwarzania nowych informacji. Zdecydowana większość prawników (72%) postrzega AI jako pozytywną siłę w zawodzie, a 50% kancelarii aktywnie bada możliwości jej zastosowania. Dynamika wdrożeń wyraźnie rośnie. Niemal połowa prawników planuje w ciągu najbliższych 12 miesięcy uczynić AI centralnym elementem swoich procesów, co sugeruje, że 2025 rok przyniesie kolejny wyraźny skok adopcji. Duże kancelarie wykazują znacznie wyższy poziom wdrożeń: podmioty zatrudniające powyżej 51 prawników raportują 39% adopcję generatywnej AI, podczas gdy mniejsze kancelarie (do 50 prawników) pozostają na poziomie ok. 20%. 1.1 Czym AI różni się od tradycyjnego oprogramowania Tradycyjne systemy prawnicze opierają się na sztywnych regułach i nie potrafią się uczyć ani adaptować. Z kolei systemy AI przetwarzają język naturalny, rozumieją kontekst i formułują rekomendacje na podstawie wzorców wyuczonych z dużych zbiorów danych. Ta różnica ma kluczowe znaczenie przy pracy ze złożonymi dokumentami prawnymi, w których niuanse decydują o właściwym działaniu. Platformy AI analizują nieustrukturyzowane dane, takie jak umowy czy akta spraw, z czasem poprawiając swoją dokładność dzięki uczeniu maszynowemu i wspierając zadania wymagające oceny i osądu. TTMS wzmacnia to podejście, wykorzystując bezpieczne technologie, takie jak Azure OpenAI i Llama, zapewniające precyzyjne przetwarzanie danych przy zachowaniu rygorystycznych standardów poufności. 2. Kluczowe korzyści z automatyzacji AI w praktyce prawniczej 2.1 Znaczący wzrost efektywności i produktywności Automatyzacja oparta na AI zmienia sposób, w jaki kancelarie definiują i dostarczają wartość, znacząco podnosząc produktywność i uwalniając szacunkowo ok. 4 godziny tygodniowo na jednego prawnika. Zyski te wynikają z automatyzacji czasochłonnych zadań, takich jak przegląd dokumentów, research prawny czy komunikacja z klientem. Najbardziej spektakularne efekty widać przy pracy z wieloma dokumentami, gdzie zadania zajmujące wcześniej godziny mogą zostać zredukowane do minut. Dzięki temu kancelarie obsługują więcej spraw bez zwiększania zatrudnienia, co przekłada się na zrównoważony wzrost i wyższą rentowność. Wdrożenia w praktyce potwierdzają te korzyści – wiele kancelarii raportuje 25–60% redukcję czasu poświęcanego na kluczowe zadania prawne. 2.2 Wyższa dokładność i mniej błędów Narzędzia AI bardzo dobrze radzą sobie z wykrywaniem niespójności, brakujących klauzul i potencjalnych błędów w dokumentach, zwłaszcza w złożonych lub wielkoskalowych sprawach, w których ręczna kontrola bywa zawodna. Dzięki konsekwentnemu stosowaniu standardów prawnych zautomatyzowane systemy ograniczają zmienność i wspierają zgodność z dynamicznie zmieniającymi się regulacjami, co jest szczególnie cenne przy przeglądzie umów. Zdolność do krzyżowego porównywania wielu źródeł oraz wykorzystywania wyuczonych wzorców minimalizuje ryzyko błędu ludzkiego i pozwala wychwycić kwestie, które mogłyby zostać przeoczone. TTMS udostępnia narzędzia AI analizujące dokumenty sądowe i nagrania z rozpraw. Narzędzia te generują precyzyjne podsumowania i sugestie, które podnoszą produktywność całych zespołów. 2.3 Oszczędności kosztowe i skalowalność Wpływ ekonomiczny automatyzacji z wykorzystaniem AI wykracza poza bezpośrednie oszczędności na pracy ludzkiej i prowadzi do głębszych zmian w strukturze działania kancelarii oraz ich modelach rozliczeń. 43% prawników przewiduje, że w ciągu najbliższych pięciu lat tradycyjny model rozliczeń godzinowych będzie tracił na znaczeniu ze względu na wzrost efektywności napędzany przez AI – to wyraz świadomości, że technologia zmienia samą definicję wartości oferowanej klientowi. Platformy AI są w stanie obsłużyć większe obciążenie bez proporcjonalnego wzrostu kosztów, co pozwala kancelariom każdej wielkości efektywnie skalować działalność i obsługiwać więcej spraw przy tych samych zasobach. Taka elastyczność jest szczególnie cenna dla organizacji doświadczających szybkiego wzrostu lub sezonowych wahań popytu. Rozwiązanie Legal4AI dostarczane przez TTMS dostosowuje się do zmieniających się potrzeb kancelarii, zapewniając długoterminową wartość wraz z rozbudową funkcjonalności. 2.4 Lepsze doświadczenie klienta i wyższa satysfakcja AI w naturalny sposób podnosi jakość obsługi klienta, zwiększając efektywność, dokładność i responsywność działań kancelarii. Krótszy czas realizacji i wyższa jakość dostarczanych materiałów wzmacniają satysfakcję klientów i budują długoterminowe relacje. Narzędzia AI ułatwiają terminowe informowanie o postępach sprawy, błyskawiczne odpowiadanie na rutynowe pytania oraz utrzymanie spójnego standardu komunikacji. Większa przejrzystość rozliczeń i więcej czasu na doradztwo strategiczne przekładają się na realnie wyższą wartość dla klienta, co często skutkuje wyższą retencją i większą liczbą rekomendacji. 3. Kluczowe rozwiązania automatyzacji AI dla kancelarii prawnych 3.1 Tworzenie i przegląd dokumentów 54% prawników wykorzystuje AI do przygotowywania korespondencji – w tym e‑maili i listów – co czyni tę kategorię najczęściej stosowanym zastosowaniem oprogramowania AI w kancelariach. Narzędzia do generowania dokumentów oparte na AI usprawniają tworzenie umów, formularzy sądowych i innych pism, wykorzystując szablony oraz wyuczone wzorce do szybkiego i precyzyjnego uzupełniania kluczowych informacji. Zautomatyzowane systemy przeglądu wykrywają błędy, niespójności oraz problemy ze zgodnością znacznie szybciej i dokładniej niż manualna kontrola, dzięki czemu dokumenty spełniają standardy kancelarii i wymagania klientów. Platforma AI4Legal od TTMS ilustruje to, generując dopasowane do potrzeb umowy na podstawie szablonów i błyskawicznie analizując dokumenty w celu wyróżnienia najważniejszych informacji i przygotowania zwięzłych podsumowań, co znacząco skraca czas przeglądu i przygotowania. 3.2 Research prawny i zarządzanie wiedzą Platformy researchowe oparte na AI zmieniają sposób, w jaki prawnicy docierają do informacji – szybko przeszukując orzecznictwo, przepisy i komentarze, aby wskazać kluczowe precedensy, trendy i wnioski. Szczególnie dużo zyskują na tym mniejsze kancelarie, które dzięki temu zyskują dostęp do zaawansowanych możliwości analitycznych. Wykorzystanie technologii Legal AI wzrosła w latach 2023–2024 aż o 315%, co pokazuje rosnące wykorzystanie uczenia maszynowego i analityki predykcyjnej. AI zasila także systemy zarządzania wiedzą, które porządkują i aktualizują zasoby wewnętrzne, ucząc się na podstawie zachowań użytkowników, aby podsuwać im najbardziej trafne informacje i wspierać lepsze decyzje. 3.3 Obsługa i komunikacja z klientami Narzędzia do obsługi klienta oparte na AI zmieniają sposób, w jaki kancelarie zarządzają komunikacją i wsparciem. Chatboty i wirtualni asystenci zapewniają całodobową obsługę, obsługując rutynowe zapytania, umawiając spotkania oraz przeprowadzając wstępny wywiad z klientem, przy zachowaniu stałej jakości i natychmiastowym czasie reakcji. Systemy te mogą personalizować komunikację w oparciu o historię współpracy i szczegóły sprawy, zwiększając zaangażowanie klientów na każdym etapie postępowania. Technologia ta pozwala kancelariom utrzymać wysoki i spójny standard komunikacji, jednocześnie skalując możliwości działu obsługi klienta. Dzięki automatyzacji rutynowych zapytań prawnicy i personel mogą skoncentrować się na bardziej złożonych potrzebach klientów, które wymagają wiedzy specjalistycznej i oceny człowieka. 3.4 Automatyzacja ewidencji czasu pracy i rozliczeń Rozwiązania AI automatyzują ewidencję czasu pracy i wystawianie faktur, ograniczając obciążenia administracyjne przy jednoczesnym zwiększeniu dokładności i kompletności danych rozliczeniowych. Systemy te potrafią automatycznie rejestrować czynności podlegające rozliczeniu, kategoryzować wpisy czasu pracy oraz generować szczegółowe faktury, co zwiększa przejrzystość i zaufanie klientów. Automatyzacja minimalizuje pominięte pozycje fakturowe i zapewnia spójne stosowanie wewnętrznych zasad rozliczeń. Integracja z systemami do zarządzania kancelarią pozwala stworzyć płynny proces – od wprowadzenia czasu pracy aż po wysyłkę końcowej faktury – przy minimalnej liczbie ręcznych interwencji. Tego typu automatyzacja jest szczególnie cenna dla kancelarii obsługujących dużą liczbę spraw lub złożone modele rozliczeń. 3.5 Ocena ryzyka i zgodność (compliance) Narzędzia AI analizują umowy i transakcje pod kątem potencjalnych ryzyk, oznaczając nietypowe lub niezgodne zapisy oraz aktualizując dokumenty wraz ze zmianami regulacyjnymi. Wykorzystują także analizę danych do wspierania strategii procesowych i decyzji dotyczących ugód, czerpiąc wnioski z wyników wcześniejszych spraw oraz szczegółów bieżących postępowań. 4. Praktyczny przykład z wdrożenia AI – studium przypadku 4.1 Sawaryn & Partners: transformacja w przetwarzaniu dokumentów Kancelaria Sawaryn & Partners mierzyła się z poważnymi wyzwaniami związanymi z czasochłonnym przetwarzaniem dokumentów, akt sądowych oraz nagrań audio z rozpraw. Ręczna obsługa tych materiałów była podatna na błędy i bardzo zasobochłonna, co negatywnie wpływało na efektywność operacyjną oraz szybkość podejmowania decyzji. Kancelaria potrzebowała rozwiązania, które poradzi sobie ze złożonym, nieustrukturyzowanym charakterem dokumentacji prawnej, przy jednoczesnym utrzymaniu rygorystycznych wymogów poufności. Kancelaria wdrożyła rozwiązanie oparte na platformie Azure OpenAI, automatyzujące przetwarzanie i analizę dokumentów. System został zaprojektowany z zastosowaniem rygorystycznych środków bezpieczeństwa, tak aby wszystkie dane pozostały poufne, nie były udostępniane podmiotom zewnętrznym ani wykorzystywane do trenowania modeli AI. Wdrożenie zakończono pod koniec 2024 roku, a system jest dalej rozwijany, by odpowiadać na zmieniające się warunki rynkowe i potrzeby kancelarii. Rezultaty okazały się przełomowe: automatyczne generowanie podsumowań dokumentów, protokołów i nagrań; wyraźne przyspieszenie dostępu do kluczowych informacji; poprawa wyników pracy zespołu prawnego oraz automatyczne aktualizowanie dokumentacji prawnej. System znacząco skrócił czas potrzebny na przegląd dokumentów, jednocześnie poprawiając dokładność i spójność całego materiału. 5. Jakie wyzwania niesie ze sobą wdrożenia AI w kancelarii prawnej Choć korzyści z zastosowania AI w praktyce prawniczej są znaczące, skuteczne wdrożenie wymaga zmierzenia się z realnymi wyzwaniami i ograniczeniami, z którymi kancelarie spotykają się na etapie adopcji. 5.1 Kwestie etyczne i odpowiedzialność zawodowa Branża prawnicza mierzy się ze specyficznymi wyzwaniami etycznymi związanymi z wdrażaniem AI – 53% profesjonalistów zgłasza obawy m.in. dotyczące biasu, halucynacji modelu czy ochrony danych. Niemal połowa prawników nie ma pewności co do wytycznych izb adwokackich i rad prawniczych, co powoduje wahanie w kancelariach obawiających się potencjalną odpowiedzialnością lub ryzykiem dyscyplinarnym. Jasne ramy regulacyjne będą kluczowe dla szerszej i w 100% pewnej adopcji narzędzi AI w praktyce prawniczej. 5.2 Ochrona danych i wyzwania związane z bezpieczeństwem Obawy dotyczące ochrony danych są jednym z głównych hamulców wdrażania AI w kancelariach, gdzie wrażliwe informacje klientów podlegają bardzo surowym wymogom poufności. Wraz ze wzrostem wykorzystania AI kancelarie muszą dokładnie analizować, w jaki sposób platformy przechowują, przetwarzają i udostępniają dane, aby utrzymać zaufanie i zgodność z przepisami. Głównym wyzwaniem jest pogodzenie korzyści związanych ze zwiększeniem efektywności oraz bezwzględnym obowiązkiem ochrony informacji o kliencie i przestrzegania zasad wykonywania zawodu. 5.3 Trudności wdrożeniowe i koszty Integracja narzędzi AI wymaga istotnych nakładów finansowych i przemyślanej strategii. Skokowe zwiększenie efektywności dzięki AI powoduje, że tradycyjne modele wyceny usług są pod presją. Dobra strategia ofertowa musi umożliwiać dalsze inwestowanie w nowe technologie i programy szkoleniowe. Analitycy technologii prawniczych podkreślają, że AI zmienia zawód prawnika, automatyzując rutynowe zadania i zwiększając produktywność. Jednak wdrożenie tego typu narzędzi wymaga znacznych inwestycji i planowania – obejmują one nie tylko bezpośrednie koszty licencji, lecz także szkolenia, zarządzanie zmianą oraz bieżące wsparcie. 5.4 Trudność w mierzeniu zwrotu z inwestycji (ROI) Istotną barierą we wdrażaniu AI jest trudność w mierzeniu zwrotu z inwestycji. 59% kancelarii korzystających z generatywnej AI w ogóle nie śledzi ROI, a kolejne 21% respondentów nie wie, czy ich organizacja takie pomiary prowadzi. Częściowo wynika to z faktu, że kancelarie koncentrują się przede wszystkim na wskaźniku zysku na partnera kapitałowego (PEP), który jest opóźnionym miernikiem i potrzebuje czasu, aby odzwierciedlić zmiany wynikające z wdrożenia technologii. Firmy potrzebują lepszych ram do mierzenia wpływu AI w krótszej perspektywie – już na etapie inwestycji. 6. Jak wybrać właściwe rozwiązania AI dla swojej kancelarii 6.1 Ocena potrzeb kancelarii Przeanalizuj obecne procesy i wskaż konkretne „wąskie gardła”, które może rozwiązać AI. Priorytetyzuj rozwiązania spójne ze strategicznymi celami kancelarii i planami długoterminowego rozwoju. Upewnij się, że wybrane narzędzia są skalowalne i elastyczne. TTMS wspiera ten etap poprzez kompleksowe konsultacje, audyty systemów oraz spersonalizowane plany wdrożenia z jasno określonym harmonogramem i wskaźnikami sukcesu. 6.2 Bezpieczeństwo i ochrona danych Priorytetowo traktuj bezpieczeństwo danych ze względu na wrażliwy charakter informacji o klientach i obowiązek zachowania poufności. Dla 43% kancelarii kluczowa jest integracja z zaufanym oprogramowaniem, a 33% szczególnie ceni dostawców, którzy rozumieją ich procesy pracy. Szukaj rozwiązań oferujących silne mechanizmy bezpieczeństwa, szyfrowanie oraz zgodność z obowiązującymi regulacjami. Rozwiązania od TTMS odpowiadają na te potrzeby dzięki bezpieczeństwu potwierdzonemu certyfikacją ISO i wykorzystaniu technologii takich jak Azure OpenAI. 6.3 Łatwość integracji z istniejącymi systemami Wybieraj rozwiązania AI, które bezproblemowo integrują się z aktualną infrastrukturą IT. Intuicyjne interfejsy użytkownika ułatwiają akceptację narzędzi przez cały zespół. Zaplanuj proces integracji tak, aby zminimalizować zakłócenia w bieżącej działalności. TTMS zapewnia szerokie wsparcie szkoleniowe i operacyjne podczas wdrożenia AI4Legal, aby możliwe było szybkie osiągnięcie mierzalnych efektów. 6.4 Ocena dostawcy i wsparcie Oceń reputację dostawcy, jego niezawodność oraz doświadczenie we współpracy z kancelariami prawnymi. Zwróć uwagę na jakość wsparcia, dostępność materiałów szkoleniowych i regularność aktualizacji. Upewnij się, że dostawca przywiązuje dużą wagę do bezpieczeństwa, zgodności regulacyjnej i ciągłego rozwoju produktu. TTMS zapewnia stałe wsparcie, przeglądy wydajności oraz aktualizacje funkcji, tak aby system pozostawał dopasowany do zmieniających się potrzeb kancelarii. 7. Jak TTMS pomaga zespołom prawnym pracować mądrzej na co dzień TTMS wspiera kancelarie prawne w wykorzystaniu sztucznej inteligencji, aby osiągały bezprecedensowy poziom efektywności i jakości usług dzięki kompleksowej platformie AI4Legal. Rozwiązanie obejmuje kluczowe obszary pracy prawnika, w tym analizę dokumentów, generowanie umów, przetwarzanie transkryptów oraz komunikację z klientami, umożliwiając prawnikom koncentrację na pracy o wysokiej wartości dodanej, podczas gdy AI przejmuje rutynowe zadania szybko i precyzyjnie. Wykorzystanie technologii Azure OpenAI i Llama zapewnia bezpieczne i dokładne przetwarzanie danych prawnych przy zachowaniu surowych standardów poufności. W połączeniu z certyfikacją TTMS w zakresie ISO 27001:2022 taka podstawa technologiczna daje kancelariom pewność, że wrażliwe informacje są chronione na każdym etapie operacji z udziałem AI. Podejście TTMS do AI kładzie nacisk na dostosowanie i skalowalność, dzięki czemu rozwiązanie sprawdza się zarówno w butikowych kancelariach, jak i w dużych organizacjach międzynarodowych. Proces wdrożenia obejmuje: kompleksowe konsultacje, audyt systemów, spersonalizowane planowanie, szkolenia dla zespołu, ciągłe wsparcie i doskonalenie rozwiązania. Platforma AI4Legal jest stale rozwijana – dodawane są nowe funkcje i możliwości, tak aby nadążała za zmieniającymi się wymaganiami prawnymi i nowymi szansami na poprawę efektywności. Partnerstwo z TTMS daje zespołom prawnym dostęp do nowoczesnych rozwiązań AI, wspartych solidnym bezpieczeństwem, certyfikacją oraz konsekwentnym podejściem do innowacji, które wzmacnia długoterminową przewagę konkurencyjną kancelarii. Jeśli chcesz wdrożyć AI do swojej kancelarii prawnej, skontaktuj się z nami już teraz.
Czytaj
Najlepsi polscy partnerzy Salesforce w modelu managed services – TOP 7
W 2025 roku firmy w Polsce coraz chętniej sięgają po usługi Salesforce w modelu managed services, by maksymalnie wykorzystać potencjał swoich inwestycji w CRM. Przy rosnącej popularności Salesforce jako globalnego lidera wśród platform CRM, rośnie także zapotrzebowanie na doświadczonych partnerów technologicznych, którzy zapewnią nie tylko bieżące wsparcie, ale też ciągły rozwój i innowacje. Dynamiczny rozwój rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji oraz częste aktualizacje systemu sprawiają, że organizacje potrzebują elastycznych, skalowalnych i proaktywnych modeli współpracy. W tym zestawieniu prezentujemy 7 najlepszych polskich firm, które oferują usługi Salesforce w modelu managed services – od wyspecjalizowanych software house’ów po doświadczonych integratorów – pomagających klientom optymalizować CRM, obniżać koszty i osiągać lepsze wyniki biznesowe. 1. TTMS (Transition Technologies Managed Services) TTMS zajmuje pierwsze miejsce jako specjalista od Salesforce managed services opartych na sztucznej inteligencji. Założona w 2015 roku i będąca częścią Grupy Transition Technologies firma TTMS szybko rozwinęła swoją praktykę Salesforce dzięki modelowi dostarczania usług w formule managed services. Firma stawia na długoterminowe partnerstwa z klientami – priorytetem są stałe wsparcie, rozwój i efekty, a nie jednorazowe wdrożenia. TTMS działa jak część zespołu klienta, dbając o to, by Salesforce rozwijał się wraz z biznesem. Ten dostawca ma szeroki zasięg jak na swoją skalę – biuro główne w Polsce oraz oddziały w Wielkiej Brytanii, Malezji, Indiach, Danii i Szwajcarii. TTMS wyróżnia się tym, że integruje sztuczną inteligencję w swoich rozwiązaniach Salesforce – m.in. wykorzystując modele OpenAI GPT i Salesforce Einstein do automatyzacji procesów CRM i zwiększania produktywności działów sprzedaży. Firma tworzy rozwiązania oparte na AI i działa przede wszystkim w modelu managed services, wspierając transformacje cyfrowe największych firm z branży farmaceutycznej, produkcyjnej, edukacyjnej i obronnej. Zwinność TTMS (około 800 specjalistów) idzie w parze z dużym wpływem – klienci cenią jej elastyczność, głęboką ekspertyzę i nastawienie na ciągłe doskonalenie. Jeśli szukasz partnera Salesforce, który nie tylko zapewni stabilność działania, ale też proaktywnie wdroży innowacje oparte na AI – TTMS to doskonały wybór. TTMS: profil firmy Przychody w 2024 roku: 233,7 mln PLN Liczba pracowników: 800+ Strona internetowa: https://ttms.com/pl/salesforce/ Siedziba główna: Warszawa, Polska Główne usługi / specjalizacja: Salesforce w modelu managed services, automatyzacja CRM oparta na AI, optymalizacja Sales Cloud i Service Cloud, integracja z systemami zewnętrznymi, długoterminowe wsparcie i rozwój Salesforce 2. Cloudity Cloudity to doświadczony polski integrator Salesforce (działa od 2014 roku) z zespołem ponad 350 certyfikowanych ekspertów. Firma oferuje także usługi w modelu managed services, zapewniając wysokiej klasy wsparcie powdrożeniowe i bieżące utrzymanie rozwiązań Salesforce u klientów. Specjalizuje się w wielochmurowych wdrożeniach – od CRM dla sprzedaży i obsługi klienta po marketing i analitykę – a kompetencje jej zespołu obejmują również integracje (MuleSoft) i analizy danych (Tableau). Dzięki proaktywnemu podejściu Cloudity gwarantuje szybkie reagowanie na potrzeby biznesowe, elastyczne dostosowanie rozwiązań oraz ciągłość działania i skalowalność platformy Salesforce w miarę rozwoju firmy klienta. Cloudity: profil firmy Przychody w 2024 roku: 150 mln zł Liczba pracowników: 400 Strona internetowa: cloudity.pl Siedziba główna: Warszawa, Polska Główne usługi / specjalizacja: Kompleksowe wdrożenia i rozwój Salesforce (Sales, Service, Marketing Cloud, Tableau, MuleSoft); stałe wsparcie powdrożeniowe (Managed Services); integracje i analityka danych dla różnych branż 3. Craftware Craftware to doświadczony polski dostawca usług Salesforce (oficjalny partner od 2014 r.), który realizował projekty dla wielu dużych przedsiębiorstw z branż m.in. farmaceutycznej, FMCG, handlu detalicznego i finansów. Firma świadczy również usługi managed services, przejmując bieżące utrzymanie i rozwój systemów Salesforce swoich klientów. Wyróżnia ją szeroka ekspertyza wielochmurowa – obejmująca rozwiązania takie jak Sales Cloud, Service Cloud czy Marketing Cloud – oraz kompetencje w integracji Salesforce z narzędziami zewnętrznymi (np. robotyzacja procesów RPA, rozwiązania AI/ML czy branżowy system Veeva). Dzięki elastycznemu modelowi współpracy (realizacja projektów end-to-end lub uzupełnienie zespołów klienta) Craftware zapewnia proaktywne wsparcie, ciągłą optymalizację CRM oraz pewność, że platforma skaluje się i ewoluuje wraz z potrzebami biznesu klienta. Craftware: profil firmy Przychody w 2024 roku: 160 mln zł Liczba pracowników: 400 Strona internetowa: craftware.pl Siedziba główna: Warszawa, Polska Główne usługi / specjalizacja: Wielo-chmurowe wdrożenia Salesforce (Sales, Service, Marketing Cloud) i wsparcie powdrożeniowe; integracje z systemami zewnętrznymi (np. Veeva, RPA); automatyzacja procesów i optymalizacja CRM 4. Enxoo Enxoo to w 100% polska firma, jeden z najbardziej doświadczonych partnerów Salesforce w kraju – działa na rynku od 2012 roku i niedawno rozszerzyła działalność na Europę Środkową poprzez przejęcie czeskiego partnera. Świadczy pełne spektrum usług Salesforce, w tym w modelu managed services, zapewniając stałą opiekę i rozwój platformy zgodnie z indywidualnymi potrzebami klienta. Kluczową specjalizacją Enxoo są rozwiązania branżowe oparte o Salesforce – firma tworzy tzw. industry cloud dla telekomunikacji i innych sektorów, integrując systemy klasy BSS/OSS oraz oferując dedykowane moduły (np. do obsługi sieci światłowodowych czy billingów). Dzięki gotowym, prekonfigurowanym rozwiązaniom i partnerskiemu podejściu Enxoo potrafi bardzo szybko dostarczyć klientom wymierne korzyści z wdrożenia (quick wins), skupiając się na konkretnych efektach biznesowych, elastyczności i skalowalności rozwiązań. Enxoo: profil firmy Przychody w 2024 roku: 80 mln zł Liczba pracowników: 200 Strona internetowa: enxoo.com Siedziba główna: Warszawa, Polska Główne usługi / specjalizacja: Rozwiązania branżowe oparte na Salesforce (np. chmury dla telekomunikacji, finansów, mediów); integracje systemów BSS/OSS z Salesforce; konfiguratory ofert i billing (CPQ); automatyzacja procesów sprzedaży i obsługi 5. Karpato Karpato to wrocławski certyfikowany partner Salesforce (działa od 2017 r.), którego zespół legitymuje się ponad 71 oficjalnymi certyfikatami Salesforce potwierdzającymi szeroką ekspertyzę. Firma oferuje zarówno usługi wdrożeniowe, jak i zarządzane – wspiera klienta na każdym etapie projektu, od analizy i konfiguracji po opiekę powdrożeniową i dalszy rozwój systemu. Karpato specjalizuje się w implementacjach wielochmurowych (Sales Cloud, Service Cloud, Marketing Cloud, Experience Cloud) oraz w zaawansowanej konfiguracji Salesforce CPQ i integracji ekosystemu CRM z innymi systemami biznesowymi. Dzięki naciskowi na transparentność, partnerstwo i wysoką jakość wsparcia technicznego firma zapewnia klientom sprawne usprawnianie procesów w Salesforce, elastyczne modyfikacje na bieżąco i realny wzrost efektywności działania organizacji. Karpato: profil firmy Przychody w 2024 roku: 5,4 mln zł Liczba pracowników: 30 Strona internetowa: karpato.pl Siedziba główna: Wrocław, Polska Główne usługi / specjalizacja: Konsulting i wdrożenia Salesforce (Sales, Service, Marketing, Experience Cloud); konfiguracja procesów sprzedaży (Salesforce CPQ); integracje systemów z Salesforce; wsparcie i szkolenia użytkowników 6. Code Ohana Code Ohana to młoda polska firma (zał. 2022) specjalizująca się w doradztwie i rozwiązaniach Salesforce, której misją jest maksymalizowanie zwrotu z inwestycji w platformę CRM u klientów. Realizuje ona pełny cykl usług – od wdrożenia po ciągłe usprawnienia – oferując managed services obejmujące codzienną administrację, monitorowanie oraz stałe ulepszanie i optymalizację instancji Salesforce (wraz z integracją MuleSoft). Do kluczowych kompetencji Code Ohana należą implementacje wielochmurowe (Sales, Service i Experience Cloud) oraz zaawansowana konfiguracja procesów sprzedażowych (Salesforce CPQ), a także audyty kondycji orgów Salesforce i wdrażanie elementów sztucznej inteligencji dla poprawy obsługi klienta. Firma stawia na szybkie osiąganie rezultatów – dzięki wysokim kompetencjom (średnio 5+ lat doświadczenia zespołu) dostarcza skalowalne usprawnienia i automatyzuje procesy biznesowe, co przekłada się na lepszą wydajność i efektywność działania CRM u klientów. Code Ohana: profil firmy Przychody w 2024 roku: 3 mln zł Liczba pracowników: 20 Strona internetowa: codeohana.com Siedziba główna: Wrocław, Polska Główne usługi / specjalizacja: Implementacje end-to-end Salesforce (Sales, Service, Experience Cloud, CPQ); ciągłe wsparcie i optymalizacja (Managed Services); integracje (MuleSoft); audyty i strategia AI dla Salesforce 7. Enxoo Polska firma z ponad 12-letnim doświadczeniem w ekosystemie Salesforce, która jako jeden z największych niezależnych partnerów tej platformy w regionie EMEA zbudowała zespół ponad 250 ekspertów i zrealizowała przeszło 200 projektów wdrożeniowych. Oferuje usługi w modelu managed services, zapewniając stałe utrzymanie i rozwój rozwiązań Salesforce po wdrożeniu – od bieżącego wsparcia użytkowników i poprawek, po dostosowywanie systemu do zmieniających się potrzeb biznesowych. Specjalizuje się m.in. w zaawansowanych konfiguracjach Salesforce (np. rozwiązania CPQ i billing w ramach Revenue Cloud), integracjach z zewnętrznymi systemami (platforma MuleSoft) oraz wykorzystaniu sztucznej inteligencji w obsłudze klienta i automatyzacji procesów. Dla klientów oznacza to niezawodne, skalowalne i elastyczne środowisko CRM, przewidywalność kosztów oraz możliwość skupienia się na rozwoju biznesu dzięki odciążeniu własnych zespołów IT. Enxoo: profil firmy Przychody w 2024 roku: 68,4 mln zł Liczba pracowników: ponad 250 Strona internetowa: https://enxoo.com Siedziba główna: Warszawa Główne usługi / specjalizacja: Salesforce (wdrożenia wielochmurowe: Communications Cloud, Manufacturing Cloud, B2B Commerce), integracje (MuleSoft), CPQ i rozwiązania billingowe, AI i automatyzacja procesów Przykłady wdrożeń Salesforce w modelu managed services Aby zobaczyć doświadczenie TTMS w zakresie usług zarządzanych w praktyce, zapoznaj się z poniższymi studiami przypadków Salesforce od TTMS: Advatech (dystrybutor IT) wdrożył Salesforce w swoim dziale sprzedaży w ciągu 4 miesięcy, transformując przepływy pracy i znacząco poprawiając efektywność w całej firmie. Dostawca dla branży górniczej scentralizował i zautomatyzował procesy obsługi klienta dzięki Salesforce, co znacznie usprawniło koordynację zespołu wsparcia i zgodność z umowami SLA. Globalny dostawca z branży nauk przyrodniczych Firma wdrożyła ujednolicony system Salesforce Sales Cloud CRM w 14 krajach Azji i Pacyfiku, zwiększając produktywność przedstawicieli handlowych, zgodność z przepisami (zarządzanie zgodami) i współpracę między krajami w ramach zarządzanego wsparcia TTMS. TTMS pomógł firmie farmaceutycznej zintegrować Salesforce Marketing Cloud z narzędziami takimi jak Google Analytics i Einstein AI, co przełożyło się na znaczną poprawę raportowania kampanii marketingowych i efektywności analizy danych dla globalnych zespołów klienta. Dlaczego warto wybrać TTMS jako partnera w zakresie usług zarządzanych Salesforce Jeśli chodzi o usługi zarządzane Salesforce, TTMS oferuje unikalne połączenie korzyści, które czynią go atrakcyjnym wyborem na długoterminowego partnera. Po pierwsze, zaangażowanie TTMS w model usług zarządzanych oznacza, że firma w pełni angażuje się w Twój sukces – nie tylko uruchamia Twoją organizację Salesforce i odchodzi, ale zostaje i stale ją ulepsza. Zyskujesz elastyczny, skalowalny zespół, który rośnie wraz z Twoimi potrzebami, bez konieczności zarządzania nim. Po drugie, TTMS wprowadza najnowocześniejsze innowacje w zakresie sztucznej inteligencji do każdego projektu. Jako specjalista Salesforce skoncentrowany na sztucznej inteligencji, TTMS może płynnie integrować technologie takie jak Einstein GPT, analityka predykcyjna i niestandardowe aplikacje AI, aby automatyzować procesy i uzyskiwać wgląd w dane w Twoim systemie CRM. Dzięki temu Twoja organizacja wyprzedza konkurencję w szybko zmieniającym się środowisku Salesforce. Po trzecie, klienci chwalą elastyczność i podejście TTMS zorientowane na klienta – otrzymujesz troskę firmy niszowej połączoną z wiedzą specjalistyczną i globalnym zasięgiem większego dostawcy. TTMS proaktywnie zaproponuje ulepszenia, zapewni wysoki poziom akceptacji użytkowników i dostosuje usługę do rozwoju Twojej firmy. Wreszcie, historia sukcesu TTMS (historie sukcesów w wymagających branżach) mówią same za siebie. Wybór TTMS jako partnera w zakresie usług zarządzanych Salesforce oznacza poczucie bezpieczeństwa operacyjnego, ciągłe doskonalenie i strategiczne innowacje dla Twojej inwestycji w CRM. FAQ Czym jest Salesforce dostarczany w modelu managed services? Usługi zarządzane Salesforce to model, w którym bieżącą administrację, wsparcie i ulepszanie platformy Salesforce powierzasz wyspecjalizowanemu partnerowi. Zamiast samodzielnie lub w ramach projektów ad hoc zajmować się utrzymaniem Salesforce, posiadasz dedykowany zewnętrzny zespół, który dba o płynne działanie systemu CRM i jego ewolucję zgodnie z Twoimi potrzebami. Dostawca usług zarządzanych przejmuje kompleksową odpowiedzialność – obsługuje zgłoszenia użytkowników, konfiguruje zmiany, zarządza integracjami, monitoruje wydajność i wdraża nowe funkcje lub aktualizacje. Krótko mówiąc, działa on jako rozszerzenie Twojego zespołu IT, stale zarządzając i ulepszając Twoją organizację Salesforce. Takie podejście zapewnia stabilną, skalowalną i ekspercką obsługę, dzięki której Twój Salesforce będzie w bezpiecznych rękach w dłuższej perspektywie czasowej. Dlaczego moja firma potrzebuje dostawcy usług zarządzanych Salesforce? Dostawca usług zarządzanych może znacząco zwiększyć wartość Salesforce. Po pierwsze, oferuje proaktywną wiedzę specjalistyczną – zamiast czekać, aż coś się zepsuje, stale optymalizuje system (dostrajając wydajność, oczyszczając dane, dodając ulepszenia). Oznacza to mniej problemów i wyższy poziom satysfakcji użytkowników. Po drugie, zyskujesz dostęp do szerokiego wachlarza kompetencji (administratorów, programistów, architektów itp.) bez konieczności zatrudniania i szkolenia tych osób wewnętrznie. Dostawca zapewni Ci stałą dostępność odpowiednich ekspertów. Ponadto, usługi zarządzane zwiększają niezawodność: dostawcy często monitorują Salesforce 24/7 i natychmiast reagują na incydenty, skracając czas przestoju. Na przykład, dobry dostawca usług zarządzanych (MSP) oferuje wsparcie techniczne w trybie gotowości, aby rozwiązać problemy, zanim wpłyną one na działalność Twojej firmy. Kolejną istotną korzyścią jest przewidywalność kosztów – zazwyczaj płacisz stałą miesięczną opłatę lub ryczałt, co sprawia, że nieprzewidywalne prace IT stają się stabilną pozycją w budżecie. Często okazuje się to bardziej opłacalne niż zatrudnianie pracowników na pełen etat w każdej specjalizacji. Partnerzy świadczący usługi zarządzane przejmują również odpowiedzialność za rutynowe zadania administracyjne, aktualizacje i prośby użytkowników, dzięki czemu Twój wewnętrzny zespół może skupić się na działaniach strategicznych. Podsumowując, współpraca z Salesforce MSP gwarantuje profesjonalną obsługę Twojego systemu CRM, jego ciągłe udoskonalanie i dostosowanie do potrzeb Twojej firmy – a wszystko to przy jednoczesnej kontroli kosztów i problemów operacyjnych. Jak wybrać właściwego dostawcę usług zarządzanych Salesforce? Wybór najlepszego dostawcy usług zarządzanych (MSP) dla Salesforce sprowadza się do kilku kluczowych kwestii. Zacznij od oceny doświadczenia i referencji: poszukaj partnera Salesforce Summit (najwyższego poziomu) z udokumentowanymi osiągnięciami w Twojej branży lub w firmach o podobnej wielkości. Sprawdź, ilu certyfikowanych konsultantów Salesforce posiada i jakie specjalizacje (np. czy obejmują Marketing Cloud, Experience Cloud itp., jeśli z nich korzystasz?). Następnie rozważ zakres ich usług i umowy SLA: dobry dostawca powinien oferować elastyczne pakiety dopasowane do Twoich potrzeb – na przykład, czy potrzebujesz wsparcia 24/7, czy tylko w godzinach pracy? Jaki czas realizacji zgłoszeń jest im zobowiązany w przypadku krytycznych problemów? Ważne jest, aby zapoznać się z ich studiami przypadku lub referencjami od klientów, aby ocenić rezultaty. Czy byli w stanie usprawnić wdrażanie Salesforce u innego klienta lub zmniejszyć zaległości w zakresie wsparcia? Oceń również ich innowacyjność i kompetencje doradcze: najlepsi dostawcy nie tylko zadbają o to, aby wszystko działało sprawnie, ale także będą proaktywnie proponować ulepszenia, nowe funkcje Salesforce i najlepsze praktyki. Podczas procesu selekcji zwróć uwagę na komunikację i dopasowanie kulturowe – ponieważ usługi zarządzane to stała współpraca, potrzebujesz dostawcy, którego zespół dobrze się z Tobą zgra i rozumie Twoją firmę. Na koniec porównaj modele cenowe (stała opłata vs. płatność za rzeczywiste wykorzystanie), ale nie opieraj decyzji wyłącznie na kosztach. Wybierz dostawcę, który wzbudza zaufanie, wykazuje się wiedzą specjalistyczną i oferuje elastyczność, pozwalającą rozwijać się wraz z Twoją firmą. Przed podjęciem długoterminowej współpracy warto przeprowadzić krótki okres próbny lub audyt, aby zobaczyć dostawcę w działaniu. Czym różnią się usługi zarządzane Salesforce od standardowego wsparcia Salesforce? Standardowe wsparcie Salesforce (takie jak podstawowe wsparcie w ramach licencji Salesforce lub jednorazowa pomoc konsultacyjna) ma zazwyczaj charakter reaktywny i ograniczony zakres – np. rejestrujesz zgłoszenie, gdy coś jest nie tak, lub prosisz konsultanta o wdrożenie funkcji i to wszystko. Z kolei usługi zarządzane to kompleksowe, proaktywne zaangażowanie. Wyobraź sobie, że masz do dyspozycji zewnętrzny zespół administratorów i programistów Salesforce. Usługi zarządzane obejmują nie tylko wsparcie w zakresie napraw, ale także rutynową administrację (np. dodawanie użytkowników, tworzenie raportów, dostosowywanie uprawnień), bieżące dostosowywanie i udoskonalanie (tworzenie nowych automatyzacji, integracji, niestandardowych komponentów w miarę rozwoju potrzeb) oraz doradztwo strategiczne (planowanie planu działania, zarządzanie wydaniami). Kolejną różnicą jest ciągłość: w przypadku partnera oferującego usługi zarządzane ten sam zespół (lub niewielka grupa osób) współpracuje z Tobą przez cały czas, zdobywając dogłębną wiedzę na temat Twojej organizacji i działalności Salesforce. Kontrastuje to ze wsparciem doraźnym, gdzie każde zgłoszenie może być obsługiwane przez inną osobę bez kontekstu. Umowy dotyczące usług zarządzanych są regulowane umowami SLA (Service Level Agreements), które zapewniają terminowe odpowiedzi i stałą, określoną jakość usług. Podsumowując, standardowe wsparcie polega na rozwiązywaniu problemów, natomiast usługi zarządzane koncentrują się na ciągłym doskonaleniu i długoterminowej odpowiedzialności za sukces Salesforce. To proaktywne, kompleksowe podejście, a nie reaktywne, oparte na incydentach. W jaki sposób dostawcy usług zarządzanych włączają sztuczną inteligencję do Salesforce? Sztuczna inteligencja (AI) zmienia zasady gry w CRM, a dostawcy usług zarządzanych odgrywają kluczową rolę w pomaganiu firmom we wdrażaniu tych możliwości. Dobry dostawca usług zarządzanych (MSP) Salesforce wprowadzi i będzie zarządzał funkcjami opartymi na AI w Twoim środowisku Salesforce. Może na przykład wdrożyć Salesforce Einstein GPT, który umożliwia generatywnej AI tworzenie inteligentnych wersji roboczych wiadomości e-mail, automatyczne generowanie odpowiedzi na zgłoszenia, a nawet tworzenie kodu lub formuł opartych na komunikatach w języku naturalnym. Dostawcy zapewniają prawidłową konfigurację, bezpieczeństwo i dopasowanie tych funkcji AI do Twoich danych. Pomagają również w analityce predykcyjnej – wykorzystując Salesforce Einstein Discovery lub niestandardowe modele do przewidywania odejścia klientów, prawdopodobieństwa konwersji leadów, prognoz sprzedaży i nie tylko. W konfiguracji z usługą zarządzaną dostawca monitoruje wydajność modeli AI (aby upewnić się, że pozostają dokładne) i w razie potrzeby je ponownie trenuje lub dostosowuje. Ponadto dostawcy usług zarządzanych (MSP) integrują zewnętrzne usługi AI z Salesforce. Na przykład, łącząc usługi OpenAI lub Azure AI z Salesforce w celu zaawansowanego przetwarzania języka naturalnego (NLP) lub rozpoznawania obrazów w Service Cloud (np. analizowania załączników). Mogą wdrażać chatboty oparte na sztucznej inteligencji (używając botów Einstein lub botów zewnętrznych) do obsługi klienta i stale doskonalić swoją bazę wiedzy. W istocie, MSP działa jak przewodnik i mechanik sztucznej inteligencji w Salesforce – identyfikując przypadki użycia, w których sztuczna inteligencja może zaoszczędzić czas lub dostarczyć spostrzeżeń, wdrażając rozwiązanie i utrzymując je w dłuższej perspektywie. Jest to niezwykle korzystne dla organizacji, które chcą wykorzystać sztuczną inteligencję w CRM, ale nie posiadają wewnętrznego doświadczenia w zakresie analizy danych lub uczenia maszynowego. Dzięki szybkiemu rozwojowi funkcji sztucznej inteligencji (Salesforce często publikuje aktualizacje AI), partner usług zarządzanych pozwala być na bieżąco z najnowszymi rozwiązaniami bez konieczności samodzielnego ich wdrażania.
Czytaj
ChatGPT jako system operacyjny przyszłości – centrum dowodzenia wiedzą
GGeneratywna sztuczna inteligencja błyskawicznie staje się interfejsem do wszystkiego w nowoczesnym biurze – od e-maili i systemów CRM, po kalendarze i dokumenty. Ta zmiana otwiera erę „przedsiębiorstw sterowanych promptami”, w której zamiast przełączać się między dziesiątkami aplikacji i interfejsów, specjaliści pracujący z informacją po prostu proszą asystenta AI o wykonanie zadania. W tym modelu ChatGPT i podobne narzędzia działają jak nowy „system operacyjny pracy”, osadzony ponad wszystkimi aplikacjami i danymi. 1. Od GUI do promptów: nowa era interfejsów Przez dekady korzystaliśmy z oprogramowania za pomocą graficznych interfejsów użytkownika (GUI): klikając w menu, wypełniając formularze, przeglądając pulpity. Ten paradygmat właśnie się zmienia. Dzięki zaawansowanym modelom językowym, pisanie promptów (czyli naturalnych zapytań językowych) szybko staje się nowym sposobem rozpoczynania i kończenia pracy. Prompty przenoszą nas z poziomu instruowania komputera jak coś zrobić do mówienia mu po prostu, co chcemy osiągnąć – sam interfejs znika w tle, a AI ustala sposób realizacji. Ten „interfejs oparty na intencjach” oznacza, że pracownicy nie muszą już znać każdego narzędzia ani przeklikiwać się przez kolejne ekrany, żeby wykonać zadanie. Przykład: zamiast otwierać CRM i ręcznie filtrować dane, handlowiec może po prostu napisać: „Pokaż mi wszystkie konta z sektora zdrowia, z którymi nie było kontaktu przez 60 dni, i przygotuj do nich e-maile z follow-upem.” AI pobierze właściwe rekordy i wygeneruje gotowe szkice wiadomości – jeden prompt zastępuje całą sekwencję kliknięć, wyszukiwań i kopiowania danych. Wiodące platformy technologiczne już dziś wprowadzają asystentów opartych na promptach do swoich produktów. Przykładowo, Microsoft Copilot pozwala użytkownikom wpisywać zapytania bezpośrednio w Wordzie czy Excelu, aby natychmiast podsumować dokumenty lub przeanalizować dane. Einstein GPT od Salesforce umożliwia zespołom sprzedaży wyszukiwanie informacji o klientach i automatyczne generowanie odpowiedzi e-mailowych w zależności od kontekstu transakcji. W takich przypadkach interfejs AI przestaje być tylko dodatkiem – zaczyna zastępować tradycyjny interfejs aplikacji, stając się głównym sposobem korzystania z oprogramowania. Jak przewidział jeden z liderów branży, konwersacyjne AI może wkrótce stać się domyślnym front-endem usług cyfrowych, wypierając menu i formularze w nadchodzących latach. 2. Generatywna AI jako zintegrowany asystent pracy Prawdziwa siła tej transformacji ujawnia się w momencie, gdy jeden agent AI potrafi połączyć wszystkie narzędzia i źródła danych, z których korzysta pracownik. ChatGPT od OpenAI dynamicznie zmierza w tym kierunku, wprowadzając tzw. connectors – bezpieczne mosty łączące ChatGPT z popularnymi aplikacjami i bazami danych używanymi w pracy. Dzięki tym integracjom AI może uzyskać dostęp do Twoich e-maili, kalendarzy, dokumentów, danych o klientach i innych zasobów – wszystko z poziomu jednej konwersacji. Po jednorazowym uwierzytelnieniu ChatGPT potrafi przeszukiwać Google Drive, pobierać dane z Excela, sprawdzać kalendarz spotkań, czytać ważne wiadomości i wyszukiwać informacje w systemie CRM – w zależności od potrzeb. Mówiąc krótko: zamienia rozproszone dane z różnych aplikacji w „aktywną inteligencję”, którą możesz przeszukiwać w naturalnym języku. Jak wygląda to w praktyce? Załóżmy, że przygotowujesz się do spotkania z ważnym klientem: kluczowe informacje są rozproszone w e-mailach, zaproszeniach z kalendarza i raportach sprzedażowych. Tradycyjnie zajęłoby Ci to godziny ręcznego przekopywania się przez skrzynkę, foldery współdzielone i notatki. Teraz możesz po prostu napisać do ChatGPT: „Zbierz wszystkie ostatnie informacje i dokumenty związane z Klientem X i podsumuj najważniejsze punkty.” AI może wtedy: (1) przeanalizować Twój kalendarz i e-maile pod kątem spotkań i rozmów z klientem, (2) wyszukać powiązane dokumenty lub projekty w folderach współdzielonych, (3) pobrać dane z CRM, a nawet (4) sprawdzić w sieci najnowsze wiadomości z branży klienta. Wszystko to zostanie zsyntetyzowane w zwięzłym briefie z odnośnikami do źródeł. Zadanie, które wcześniej pochłaniało pół dnia, teraz może być wykonane w kilka minut – jednym promptem. Pełniąc rolę takiego zintegrowanego asystenta, ChatGPT coraz bardziej przypomina „system operacyjny” produktywności biurowej. Zamiast samodzielnie przełączać się między Outlookiem, Google Docs, Salesforce i innymi aplikacjami, użytkownik korzysta z warstwy AI, która koordynuje te narzędzia w jego imieniu. Co ważne, OpenAI stawia na pracę ponad podziałami między platformami – co jest bezpośrednim wyzwaniem dla gigantów takich jak Microsoft czy Google, którzy rozwijają własnych asystentów AI powiązanych z zamkniętymi ekosystemami. Strategia stojąca za connectorami ChatGPT jest jasna: uczynić z ChatGPT jedyny punkt wejścia do wszystkich informacji służbowych, niezależnie od miejsca ich przechowywania. OpenAI zaprezentowało niedawno także system mini-aplikacji („ChatGPT apps”) działających wewnątrz czatu, co przekształca ChatGPT z produktu w pełnoprawną platformę do działania. 3. Wzrost produktywności i nowe możliwości Pionierzy podejścia „AI jako system operacyjny” raportują imponujące przyspieszenie pracy. Badanie McKinsey z 2024 roku wykazało, że największe oszczędności czasu generatywna AI przynosi wtedy, gdy służy jako uniwersalny interfejs łączący różne systemy w firmie – a nie jako zamknięte, jednofunkcyjne narzędzie. Innymi słowy, im więcej danych i aplikacji potrafi obsłużyć Twój asystent AI, tym większe korzyści. Liderzy biznesu zauważają, że rutynowe zadania analityczne – tworzenie raportów, odpowiadanie na zapytania, pisanie treści – można znacznie przyspieszyć. OpenAI przytacza przypadki firm, które dzięki integracji ChatGPT zaoszczędziły miliony roboczogodzin w obszarze analiz i researchu. Niektórzy eksperci prognozują nawet pojawienie się nowych ról, takich jak „koordynator AI” – osób specjalizujących się w zarządzaniu złożonymi zapytaniami wielosystemowymi i przekładaniu ich na użyteczne wyniki biznesowe. Z punktu widzenia codziennej pracy oznacza to jedno: wiele cyfrowej „papierologii” można przerzucić na AI. Trzeba przygotować analizę rynku? ChatGPT może pobrać wewnętrzne dane sprzedażowe, połączyć je z raportami rynkowymi i przygotować dokument z wykresami – w jednym ciągu. Szukasz pliku albo rozmowy z przeszłości? Zamiast przeszukiwać foldery i skrzynkę, po prostu zapytaj ChatGPT – przejrzy podłączone dyski, maile i komunikatory, by znaleźć to, czego potrzebujesz. Efekt? Nie tylko szybkość, ale też płynność pracy: pracownicy mogą skupić się na decyzjach, a AI zajmuje się żmudnym zbieraniem informacji i tworzeniem pierwszych wersji materiałów. Kluczowe korzyści pracy opartej na promptach: Jeden interfejs: Wszystko w jednym oknie konwersacji – dostęp do danych i działań z różnych narzędzi bez ciągłego przełączania się między aplikacjami. Oszczędność czasu: Szybkie odpowiedzi i automatyczne generowanie dokumentów pozwalają zaoszczędzić godziny pracy (np. zadanie researchowe, które wcześniej zajmowało kilka godzin, teraz trwa minuty). Lepsze pierwsze wersje: AI, korzystając z wcześniejszych prac i szablonów, tworzy szkice e-maili, raportów czy kodu, które użytkownik może udoskonalić. Szybsze wnioski: Możliwość zapytania wielu baz danych i dokumentów jednocześnie daje błyskawiczny dostęp do analiz, trendów czy anomalii – co przekłada się na szybsze decyzje. Mniej szkoleń: Nowi pracownicy nie muszą poznawać każdego systemu – wystarczy, że zadają pytania AI w języku naturalnym, a ono znajdzie odpowiedzi i wykona zadania za nich. 4. Wyzwania i kwestie do rozważenia Choć potencjał jest ogromny, firmy wdrażające to podejście muszą liczyć się z wyzwaniami i odpowiednio je zaadresować. Najważniejsze zagadnienia to: Bezpieczeństwo i prywatność danych: Udostępnienie AI dostępu do e-maili, danych klientów czy poufnych plików wymaga solidnych zabezpieczeń. Connectory respektują istniejące uprawnienia i nie udostępniają danych poza to, co użytkownik może sam zobaczyć. ChatGPT na poziomie biznesowym nie uczy się na Twoich danych domyślnie. Mimo to, organizacje powinny aktualizować polityki i zapewnić zgodność z przepisami (np. RODO). Uzależnienie od dostawcy: Jeśli całość pracy przebiega przez jedną platformę AI, każda awaria lub zmiana polityki może sparaliżować procesy. Tę koncentrację warto dokładnie przemyśleć. Dokładność i kontrola: AI nadal może generować błędne lub nietrafne odpowiedzi (tzw. halucynacje), zwłaszcza bez kontekstu. Osadzanie odpowiedzi w danych firmowych i linkowanie do źródeł minimalizuje ten problem, ale kluczowe wyniki powinny być weryfikowane. Szkolenie użytkowników z efektywnego „promptowania” znacząco poprawia jakość wyników. Adopcja przez użytkowników: Nie każdy zespół od razu zaakceptuje przekazywanie zadań AI. Niektórzy mogą opierać się zmianom lub obawiać się o swoje stanowiska. Potrzebna jest dobra komunikacja i zarządzanie zmianą, by AI było postrzegane jako wsparcie, a nie zagrożenie. 5. Przyszłość: przedsiębiorstwa sterowane promptami Wizja firmy sterowanej promptami – gdzie asystent AI jest interfejsem do codziennej pracy – staje się coraz bardziej realna. Technologiczni giganci ścigają się, kto dostarczy najlepszą platformę AI dla biznesu. Ostatnie działania OpenAI – od uruchomienia dziesiątek integracji po stworzenie ekosystemu aplikacji w ramach ChatGPT – pokazują ambicję uczynienia z tego narzędzia centralnego „systemu operacyjnego” pracy opartej na wiedzy. Microsoft i Google również wprowadzają AI do Office 365 i Google Workspace, chcąc zatrzymać użytkowników w ramach własnych ekosystemów. W praktyce może to oznaczać, że niedługo zaczniemy każdy dzień roboczy od rozmowy z asystentem AI – równie naturalnie, jak dziś otwieramy przeglądarkę internetową. Jak zauważyli niektórzy eksperci: „ChatGPT nie chce być narzędziem, do którego się przechodzisz, tylko powierzchnią, z której pracujesz”. To trafnie oddaje ideę AI jako stale dostępnej warstwy roboczej, gotowej do wykonania każdego zadania: od napisania notatki strategicznej, przez sprawdzenie KPI z ostatniego kwartału, po zorganizowanie spotkania na przyszły tydzień. Podsumowując: generatywna AI przestaje być nowinką, a staje się fundamentem codziennej pracy. Podejście prompt-driven oferuje większą produktywność i bardziej intuicyjną relację z technologią – pozwalając nam po prostu mówić do narzędzi, które wykonują resztę. Firmy, które podejdą do tej zmiany strategicznie, odpowiednio zarządzając ryzykiem i wykorzystując przewagi, będą liderami kolejnej wielkiej transformacji w pracy opartej na wiedzy. Era AI jako nowego systemu operacyjnego dopiero się zaczyna. 6. Wykorzystaj ChatGPT w swojej firmie Jeśli zastanawiasz się, jak wdrożyć ten nowy, oparty na AI sposób pracy w swojej organizacji – warto zacząć od pilotażowych projektów i wsparcia ekspertów. W TTMS pomagamy firmom integrować rozwiązania takie jak ChatGPT z realnymi procesami – bezpiecznie, skalowalnie i z wymiernym efektem. Dowiedz się więcej na ttms.com/pl/ai-solutions-for-business. FAQ Jak ChatGPT zmienia sposób, w jaki profesjonaliści korzystają z narzędzi? ChatGPT przekształca sposób pracy, stając się konwersacyjną warstwą nad tradycyjnym oprogramowaniem. Zamiast przeklikiwać się przez interfejsy i zapamiętywać, gdzie znajdują się dane, użytkownicy mogą po prostu zadać pytanie w naturalnym języku. Upraszcza to interakcję, zmniejsza obciążenie poznawcze i przyspiesza działanie – zwłaszcza gdy AI ma dostęp do e-maili, dokumentów, kalendarzy i CRM-ów przez bezpieczne integracje. Dla pracowników umysłowych to przejście od zarządzania narzędziami do wyrażania intencji. Czy praca oparta na promptach to tylko trend, czy zastąpi tradycyjne interfejsy? Prompty to nie chwilowa moda – szybko stają się nowym standardem interakcji. Microsoft, Google i Salesforce już integrują interfejsy oparte na promptach do swoich głównych narzędzi. Pulpity i formularze nie znikną z dnia na dzień, ale prompty prawdopodobnie staną się pierwszym punktem kontaktu w wielu zadaniach – szczególnie tam, gdzie liczy się personalizacja lub wsparcie decyzyjne. Z czasem AI może całkowicie przejąć wiele żmudnych, klikanych czynności. Jakie ryzyka wiążą się z poleganiem na ChatGPT jako centralnym asystencie? Główne zagrożenia to uzależnienie od jednego dostawcy, możliwość błędów lub „halucynacji” oraz wyzwania związane z prywatnością i zgodnością z przepisami. Można im przeciwdziałać poprzez odpowiednie zarządzanie danymi, praktyki z udziałem człowieka (human-in-the-loop) oraz szkolenia w zakresie efektywnego tworzenia promptów. ChatGPT nie powinien zastępować ludzkiego osądu – ma go wspierać. Czy można bezpiecznie korzystać z ChatGPT w branżach regulowanych, takich jak finanse czy opieka zdrowotna? Tak, ale w określonych granicach. Dane wrażliwe powinny pozostać w zgodnych z regulacjami systemach (np. platformach AML czy bazach zgodnych z HIPAA). ChatGPT może podsumowywać trendy, przepisy i kontekst bez bezpośredniego dostępu do chronionych danych. Dzięki connectorom, kontroli dostępu i anonimizacji może wspierać sektory regulowane, nie naruszając RODO czy HIPAA – szczególnie gdy przetwarza jedynie metadane i informacje ogólne. Jaki jest najbardziej realistyczny sposób na wprowadzenie ChatGPT do codziennej pracy? Zacznij od małej skali: wybierz jeden proces o dużym wpływie, np. poranne briefy dla zarządu lub research przed spotkaniami sprzedażowymi. Podłącz kilka bezpiecznych źródeł danych, zmierz oszczędność czasu i zbierz feedback. Unikaj pełnej automatyzacji od pierwszego dnia. Jeśli się sprawdzi – skaluj do kolejnych zespołów i promuj kulturę pracy z promptami poprzez gotowe szablony i dobre praktyki. Nie chodzi o „wymianę” narzędzi, ale o wplecenie AI w istniejący ekosystem.
Czytaj
Dane treningowe GPT-5: ewolucja, źródła i dylematy etyczne
Czy wiesz, że GPT-5 mógł być trenowany na transkrypcjach Twoich ulubionych filmów z YouTube, wątkach z Reddita, które kiedyś polubiłeś, a nawet na kodzie, który wrzuciłeś na GitHuba? Wraz ze wzrostem możliwości modeli językowych rośnie także ich apetyt na ogromne i zróżnicowane zbiory danych — a razem z nim pojawiają się pytania etyczne. Co dokładnie trafiło do zasobów wiedzy GPT-5? I jak to się ma do danych, które zasilały jego poprzedników, takich jak GPT-3 czy GPT-4? W tym artykule przyglądamy się znanym (i mniej znanym) faktom na temat danych treningowych GPT-5 i analizujemy rosnącą kontrowersję wokół kwestii przejrzystości, zgody i sprawiedliwości w szkoleniu sztucznej inteligencji. Prześledźmy, jak zmieniały się źródła danych i podejście OpenAI do ich ujawniania. 1. Jak zmieniały się dane treningowe od GPT-1 do GPT-5? 1.1 Na jakich danych uczono pierwszego GPT w 2018 roku? GPT-1 (2018): Oryginalny Generative Pre-Trained Transformer (GPT-1) był jak na dzisiejsze standardy modelem niewielkim (117 milionów parametrów) i został wytrenowany na mieszance tekstów książkowych i internetowych. Zgodnie z publikacją OpenAI z 2018 roku, GPT-1 przeszedł nienadzorowane treningi na dwóch korpusach: Toronto BookCorpus (~800 milionów słów z książek fabularnych) oraz 1 Billion Word Benchmark (zbiór ~1 miliarda słów pochodzących z artykułów prasowych). Dało to modelowi solidną bazę w zakresie języka pisanego, zwłaszcza dłuższych form narracyjnych. Zastosowanie opublikowanych książek zapewniło różnorodność stylów literackich, choć zauważono, że korpus zawierał wiele romansów, co mogło wprowadzać pewne ukierunkowane uprzedzenia gatunkowe. Dane treningowe GPT-1 ważyły stosunkowo niewiele — około 4–5 GB tekstu — a OpenAI udostępniło te szczegóły publicznie w pracy badawczej, ustanawiając tym samym początkowy standard przejrzystości. 1.2 Jakie dane z internetu napędzały GPT-2? GPT-2 (2019): Z liczbą 1,5 miliarda parametrów GPT-2 znacząco zwiększył zarówno rozmiar modelu, jak i skalę danych treningowych. OpenAI stworzyło własny zbiór danych o nazwie WebText, zbierając treści z internetu — konkretnie ze stron internetowych, do których linkowano na Reddicie i które otrzymały co najmniej 3 głosy w górę. W sumie zebrano około 8 milionów stron wysokiej jakości, co dało ~40 GB tekstu pochodzącego z różnych źródeł (z wyłączeniem Wikipedii). To oznaczało dziesięciokrotny wzrost objętości danych w porównaniu z GPT-1. Strategia WebText zakładała, że system upvote’ów Reddita promuje treści ciekawe lub użyteczne, co pozwalało pozyskać naturalne przykłady wielu różnych zastosowań językowych. GPT-2 był trenowany po prostu na przewidywaniu kolejnych słów w tym korpusie — zawierającym artykuły prasowe, blogi, literaturę i inne formy tekstu. Warto zauważyć, że OpenAI początkowo wstrzymało się z udostępnieniem pełnej wersji GPT-2 w lutym 2019 roku, powołując się na obawy, że model mógłby zostać wykorzystany do generowania fałszywych informacji lub spamu ze względu na zaskakująco dobrą jakość wyników. (Modele GPT-2 udostępniano stopniowo w kolejnych miesiącach.) Mimo to, sam opis zbioru treningowego został opublikowany: „40 GB tekstu z Internetu” z 8 milionów stron. Ta otwartość w zakresie źródeł danych (mimo tymczasowego zastrzeżenia samych wag modelu) pokazywała gotowość OpenAI do transparentnego informowania o tym, na czym model był trenowany — nawet jeśli już wtedy zaczynała się debata na temat etycznych skutków udostępniania potężnych modeli językowych. 1.3 Skąd pochodziły dane treningowe GPT-3 i jak je przefiltrowano? GPT-3 (2020): Wydanie GPT-3 oznaczało nowy skok w skali: 175 miliardów parametrów i setki miliardów tokenów danych treningowych. Artykuł OpenAI zatytułowany „Language Models are Few-Shot Learners” szczegółowo opisał złożony zestaw danych. GPT-3 został wytrenowany na ogromnym korpusie (~570 GB przefiltrowanego tekstu, łącznie ok. 500 miliardów tokenów) pochodzącym z pięciu głównych źródeł: Common Crawl (filtrowany): Ogromna kolekcja stron internetowych zebranych w latach 2016–2019, po intensywnej filtracji jakościowej, dostarczająca ok. 410 miliardów tokenów (około 60% danych GPT-3). OpenAI przefiltrowało Common Crawl przy użyciu klasyfikatora, który wybierał strony podobne do wysokiej jakości korpusów referencyjnych, oraz zastosowało tzw. fuzzy deduplication, aby usunąć duplikaty. W efekcie powstał „oczyszczony” zbiór stron obejmujący miliony witryn (głównie w języku angielskim, z przewagą treści z USA). Dzięki temu GPT-3 zdobyło szeroką wiedzę o tekście internetowym, a filtracja miała na celu pominięcie stron niskiej jakości lub bezsensownych. WebText2: Rozszerzenie koncepcji WebText z GPT-2 – OpenAI zebrało linki z Reddita przez dłuższy okres niż w przypadku oryginalnego WebText, uzyskując około 19 miliardów tokenów (22% danych treningowych). Był to w zasadzie „wyselekcjonowany internetowy materiał”, wybierany przez użytkowników Reddita, obejmujący tematy, które wzbudzały zainteresowanie online, i miał większą wagę w procesie uczenia ze względu na wyższą jakość treści. Books1 i Books2: Dwa duże zbiory książek (opisane w artykule tylko ogólnie) o łącznej liczbie 67 miliardów tokenów. Books1 zawierał ok. 12 miliardów tokenów, a Books2 ok. 55 miliardów, co dawało po ok. 8% udziału w całości. OpenAI nie ujawniło publicznie, jakie to dokładnie zbiory, ale badacze przypuszczają, że Books1 to zbiór klasyki w domenie publicznej (np. Project Gutenberg), a Books2 to większy zestaw książek online (być może pochodzący z tzw. „shadow libraries”). Włączenie tych dwóch zestawów pozwoliło modelowi uczyć się na dłuższych, dobrze zredagowanych tekstach, takich jak powieści i literatura faktu, uzupełniających bardziej potoczne treści z internetu. Co ciekawe, OpenAI zdecydowało się nadpróbkować mniejszy zbiór Books1 (ok. 1,9 epoki), a większy Books2 tylko częściowo (0,43 epoki), co sugeruje, że bardziej ceniono wyższą jakość lub klasyczny charakter literatury w Books1 niż ilość danych z Books2. Wikipedia w języku angielskim: Fragment Wikipedii zawierający ok. 3 miliardy tokenów (ok. 3% całości). Wikipedia to dobrze ustrukturyzowany, faktograficzny tekst, więc jej włączenie pomogło GPT-3 w rozwijaniu wiedzy ogólnej i spójności faktów. Mimo że stanowiła niewielką część danych, jej wysoka jakość czyniła ją wartościowym elementem zbioru. Podsumowując, dane treningowe GPT-3 były niezwykle zróżnicowane: fora internetowe, serwisy informacyjne, encyklopedie i książki. Ta różnorodność umożliwiła modelowi imponujące zdolności few-shot learning (uczenia z niewielkiej liczby przykładów), ale jednocześnie oznaczała, że GPT-3 przyswoiło również wiele niedoskonałości obecnych w internecie. OpenAI zachowało wówczas względną przejrzystość w kwestii źródeł danych, przedstawiając ich udział w całości i wyjaśniając, że dane wyższej jakości były nadpróbkowane w celu poprawy wyników. W artykule opisano także działania mające na celu ograniczenie problemów z danymi (np. usuwanie duplikatów i eliminowanie fragmentów z zestawów testowych, które mogłyby „zanieczyścić” wyniki). Na tym etapie przejrzystość była wciąż priorytetem – społeczność naukowa wiedziała, co wchodziło w skład danych GPT-3, nawet jeśli nie znała dokładnych list stron internetowych. WebText2: Rozszerzenie koncepcji WebText znanej z GPT-2 — OpenAI zebrało linki z Reddita z dłuższego okresu niż w przypadku oryginalnego WebText, uzyskując około 19 miliardów tokenów (22% danych treningowych). Była to w praktyce starannie dobrana treść internetowa wybrana przez użytkowników Reddita, prawdopodobnie dotycząca tematów, które wzbudzały duże zainteresowanie w sieci. Ze względu na wyższą jakość tej treści, została ona objęta wyższą wagą próbkowania w trakcie treningu. Books1 i Books2: Dwa duże zbiory książek (opisane w publikacji jedynie ogólnie), łącznie obejmujące 67 miliardów tokenów. Books1 zawierał około 12 miliardów tokenów, a Books2 około 55 miliardów — każdy z nich stanowił około 8% miksu treningowego GPT-3. OpenAI nie podało publicznie, czym dokładnie były te zbiory, ale badacze przypuszczają, że Books1 to kolekcja klasyki z domeny publicznej (np. Project Gutenberg), a Books2 to większy zbiór książek online (być może pochodzący z tzw. shadow libraries). Włączenie dwóch korpusów książek sprawiło, że GPT-3 uczył się na dłuższych, starannie zredagowanych tekstach, takich jak powieści czy literatura faktu, co dobrze uzupełniało bardziej swobodne treści z internetu. Co ciekawe, OpenAI zdecydowało się nadpróbkować mniejszy zbiór Books1 (około 1,9 epoki), podczas gdy większy Books2 był próbkowany rzadziej (0,43 epoki). Wskazuje to, że wyżej oceniano jakość — lub klasyczną wartość — Books1 niż ilość danych w Books2. Wikipedia (angielska): Fragment anglojęzycznej Wikipedii o objętości około 3 miliardów tokenów (około 3% całości). Wikipedia to dobrze uporządkowany, faktograficzny tekst, więc jej uwzględnienie pomagało GPT-3 zdobyć wiedzę ogólną i utrzymać spójność faktów. Mimo że stanowiła niewielką część zbioru danych, jej wysoka jakość czyniła ją cennym komponentem. Podsumowując, dane treningowe GPT-3 były niezwykle zróżnicowane: fora internetowe, serwisy informacyjne, encyklopedie i książki. Ta różnorodność umożliwiła modelowi imponującą zdolność few-shot learning (uczenia się na podstawie kilku przykładów), ale oznaczała też, że GPT-3 przyswoił wiele niedoskonałości obecnych w internecie. OpenAI było stosunkowo transparentne w kwestii tych źródeł — w publikacji opisano podział liczby tokenów i zaznaczono, że źródła wyższej jakości były nadpróbkowywane, aby poprawić skuteczność. W pracy omówiono również kroki podjęte w celu ograniczenia problemów z danymi (takich jak filtrowanie duplikatów czy usuwanie potencjalnie skażonych przykładów z zestawów ewaluacyjnych). Na tym etapie przejrzystość wciąż była priorytetem — społeczność badawcza wiedziała, z czego składał się korpus GPT-3, nawet jeśli nie publikowano pełnej listy stron. 1.4 Dlaczego OpenAI przestało ujawniać szczegóły w GPT-4? GPT-4 (2023): Wraz z premierą GPT-4, OpenAI obrało znacznie bardziej zamkniętą strategię. GPT-4 to model multimodalny (akceptujący tekst i obrazy), który przyniósł wyraźny postęp względem GPT-3. Jednak w oficjalnym raporcie technicznym OpenAI nie ujawniło szczegółów dotyczących danych treningowych GPT-4. Wprost zaznaczono tam: „Z uwagi na konkurencyjny krajobraz i implikacje bezpieczeństwa związane z dużymi modelami, ten raport nie zawiera żadnych dodatkowych informacji o architekturze (w tym rozmiarze modelu), sprzęcie, mocy obliczeniowej, konstrukcji zbioru danych ani metodzie trenowania.” Innymi słowy, w przeciwieństwie do wcześniejszych modeli, twórcy GPT-4 nie opublikowali listy źródeł danych ani ich wielkości. Pojawiły się jednak ogólne wskazówki. OpenAI potwierdziło, że GPT-4 był trenowany na miksie danych publicznie dostępnych (np. tekstów z internetu) oraz „danych licencjonowanych od zewnętrznych dostawców”. To oznacza najprawdopodobniej, że wykorzystano dużą część internetu (być może zaktualizowaną wersję Common Crawl lub podobny korpus stron), a także dodatkowe, starannie dobrane źródła zakupione lub pozyskane na licencji. Mogły to być np. komercyjne bazy danych akademickich, serwisy informacyjne, prywatne zbiory książek lub repozytoria kodu — choć OpenAI nie podało szczegółów. Co istotne, uważa się, że GPT-4 trenował intensywnie na zbiorach kodu i treści technicznych, co tłumaczy jego bardzo dobre umiejętności programistyczne. (Współpraca OpenAI z Microsoftem prawdopodobnie umożliwiła dostęp do danych z GitHuba — przypomnijmy, że model Copilot był wcześniejszym przykładem uczenia się na publicznym kodzie.) Na podstawie znanej daty cutoffu wiedzy GPT-4 (wrzesień 2021), można też wnioskować, że dane zebrane do treningu obejmowały okres do tego właśnie momentu. Dodatkowo, ze względu na komponent wizualny GPT-4, model musiał uczyć się na parach obraz–tekst; OpenAI potwierdziło, że uwzględniono dane obrazowe, co czyni GPT-4 pełnoprawnym modelem multimodalnym. Całokształt wskazuje, że zbiór danych GPT-4 był niemal na pewno większy i bardziej zróżnicowany niż w przypadku GPT-3 — według niektórych doniesień model trenowano na bilionach tokenów, co mogło oznaczać nawet petabajty danych zawierających teksty internetowe, książki, kod i obrazy. Jednak bez oficjalnych danych dokładna skala pozostaje nieznana. To, co wiemy na pewno, to zmiana strategii: szczegóły dotyczące GPT-4 pozostały tajemnicą — decyzja ta została skrytykowana przez wielu przedstawicieli społeczności AI jako odejście od przejrzystości. Pomimo tej tajności wiadomo, że dane treningowe GPT-4 były multimodalne i pochodziły zarówno z otwartych źródeł internetowych, jak i z materiałów licencjonowanych, obejmując szersze spektrum treści (i języków) niż jakikolwiek wcześniejszy GPT. OpenAI zaczęło też przykładać większą wagę do dopracowywania modelu i jego „dostrajania” pod kątem zgodności z oczekiwaniami użytkownika — po wstępnym etapie treningu GPT-4 przeszedł intensywną fazę udoskonalania, m.in. poprzez reinforcement learning z udziałem ludzkich ocen (RLHF) oraz tuning instrukcyjny z przykładami pisanymi przez ludzi, co oznacza, że dane generowane i wybierane przez ludzi stały się istotnym elementem pipeline’u szkoleniowego. 1.5 Co wiemy (i czego nie wiemy) o danych GPT-5? Pod względem skali nie ujawniono konkretnych liczb, ale wiele wskazuje na to, że GPT-5 został wytrenowany na ogromnej ilości danych. Krążyły pogłoski, że liczba tokenów mogła przekroczyć 1 bilion, co oznaczałoby przekroczenie dotychczasowych limitów objętości zbiorów i konieczność wykorzystania bezprecedensowej mocy obliczeniowej (według doniesień Microsoft udostępnił na potrzeby treningu OpenAI ponad 100 000 procesorów graficznych NVidia w chmurze Azure). Szacunkowy koszt trenowania GPT-5 sięga kilkuset milionów dolarów, co pokazuje, jak gigantyczna była zarówno ilość danych, jak i zaplecze techniczne — znacznie przekraczające 300 miliardów tokenów GPT-3 czy rzekome biliony tokenów GPT-4. Filtrowanie danych i kontrola jakości: Oprócz czystej skali, OpenAI z czasem udoskonalało proces filtrowania i selekcjonowania danych treningowych. W dokumentacji systemowej GPT-5 wskazano, że stosowano „rygorystyczne filtrowanie w celu utrzymania jakości danych i ograniczania ryzyk”, w tym zaawansowane techniki usuwania informacji osobistych oraz użycie API moderacyjnego i klasyfikatorów bezpieczeństwa OpenAI, aby wykluczyć szkodliwe lub wrażliwe treści (takie jak materiały seksualne z udziałem nieletnich, mowa nienawiści itp.) ze zbiorów treningowych. To podejście jest znacznie bardziej proaktywne niż w przypadku wcześniejszych modeli. Dla porównania — w czasach GPT-3 OpenAI faktycznie filtrowało oczywisty spam i niektóre niebezpieczne treści (np. wykluczono Wikipedię z WebText, a Common Crawl filtrowano pod kątem jakości), ale nie koncentrowano się jeszcze wprost na bezpieczeństwie. W GPT-5 OpenAI jasno sygnalizuje: nie zbieramy już wszystkiego — systematycznie usuwamy dane osobowe i skrajne treści, by model nie uczył się na ich podstawie. Prawdopodobnie jest to odpowiedź zarówno na kwestie etyczne, jak i wymogi prawne (np. związane z ochroną prywatności) — więcej o tym w dalszej części artykułu. To oznacza zmianę strategii: najwcześniejsze modele GPT były trenowane na wszystkim, co udało się znaleźć w sieci; teraz mamy do czynienia z selektywnym podejściem, redakcją danych i eliminacją toksycznych treści już na etapie budowy zbioru — zanim trafi on do modelu. Trendy dotyczące przejrzystości: Od GPT-1 do GPT-3 OpenAI publikowało szczegółowe raporty opisujące zbiory danych, a nawet liczbę tokenów pochodzących z każdego źródła. W przypadku GPT-4 i GPT-5 szczegółowe ujawnienia zostały zastąpione ogólnikami. To istotna zmiana w podejściu do przejrzystości, która ma wpływ na zaufanie i rozwój badań naukowych — omówimy to szerzej w sekcji poświęconej etyce. Podsumowując: GPT-5 korzysta z najszerszego i najbardziej zróżnicowanego zbioru danych w historii — obejmującego internet, książki, kod, obrazy i ludzkie informacje zwrotne — jednak szczegóły pozostają niejawne. Wiemy, że buduje on na doświadczeniach z poprzednich modeli i że OpenAI poświęciło ogromny wysiłek na filtrowanie i wzbogacanie danych, aby poprawić jakość, bezpieczeństwo i objąć nowe modalności. 2. Przejrzystość i ujawnianie danych na przestrzeni lat Jedną z najbardziej widocznych zmian w historii rozwoju modeli GPT jest stopień przejrzystości dotyczący danych treningowych. W pierwszych wersjach OpenAI udostępniało bardzo szczegółowe informacje. Prace naukowe opisujące GPT-2 i GPT-3 zawierały skład korpusów danych treningowych, a nawet opisywały sposób ich budowy i filtrowania. Na przykład publikacja o GPT-3 zawierała tabelę pokazującą, ile dokładnie tokenów pochodziło z Common Crawl, ile z WebText, ile z książek itd., oraz wyjaśniała, że nie wszystkie tokeny były traktowane jednakowo w trakcie uczenia. Dzięki temu zewnętrzni badacze mogli przeanalizować i zrozumieć, jakiego rodzaju teksty widział model. Umożliwiało to też tworzenie zbliżonych miksów treningowych w projektach open-source, jak np. zestaw Pile przygotowany przez EleutherAI, inspirowany „przepisem” GPT-3. W przypadku GPT-4 OpenAI całkowicie zmieniło podejście — GPT-4 Technical Report nie zawierał żadnych szczegółów na temat danych treningowych poza jednym zdaniem, że użyto danych publicznych oraz licencjonowanych. Nie ujawniono rozmiaru modelu, konkretnych zbiorów danych ani liczby tokenów. OpenAI uzasadniało to potrzebą zachowania przewagi konkurencyjnej i względami bezpieczeństwa. Praktycznie potraktowano dane treningowe jako własność intelektualną. To oznaczało pełne odejście od wcześniejszej otwartości. Krytycy zwracali uwagę, że taki brak przejrzystości utrudnia ocenę potencjalnych uprzedzeń czy ryzyk związanych z modelem, ponieważ nikt poza OpenAI nie wie, na czym model był trenowany. Jeden z badaczy AI zauważył: „Fakt, że OpenAI nie dzieli się danymi treningowymi, sprawia, że nie sposób ocenić, czy zestawy danych zawierają konkretne uprzedzenia… aby móc świadomie decydować, gdzie model nie powinien być stosowany, musimy wiedzieć, jakie uprzedzenia może zawierać. Decyzje OpenAI to uniemożliwiają.” Innymi słowy: nie znając danych, nie znamy również ograniczeń modelu. GPT-5 poszedł śladem GPT-4, jeśli chodzi o brak jawności. Publiczne komunikaty OpenAI dotyczące danych treningowych GPT-5 były ogólne i pozbawione liczb. Wiemy, że użyto kategorii źródeł (internet, dane licencjonowane, dane od ludzi), ale nie znamy konkretnych zbiorów ani proporcji między nimi. Karta systemowa GPT-5 i wpisy na blogu koncentrują się głównie na możliwościach modelu i kwestiach bezpieczeństwa, nie na procesie treningowym. To utrzymujące się zaciemnienie wywołało apel o większą przejrzystość. Niektórzy twierdzą, że im potężniejsze i powszechniej stosowane stają się systemy AI, tym większa powinna być potrzeba jawności — dla zapewnienia odpowiedzialności. Kierunek obrany przez OpenAI wzbudza więc niepokój. Nawet raport UNESCO z 2024 roku na temat uprzedzeń w AI wskazywał, że modele open-source (gdzie dane są znane) pozwalają społeczności naukowej współpracować przy ograniczaniu uprzedzeń, podczas gdy modele zamknięte, takie jak GPT-4 czy Google Gemini, utrudniają ten proces przez brak wglądu w dane treningowe. Warto zauważyć, że zmiana podejścia OpenAI jest częściowo motywowana przewagą konkurencyjną. Skład danych treningowych GPT-4/GPT-5 (oraz zastosowane techniki oczyszczania danych) może być postrzegany jako istotna przewaga nad rywalami. Istnieje również argument dotyczący bezpieczeństwa: jeśli model ma niebezpieczne możliwości, szczegóły jego budowy mogłyby zostać wykorzystane przez osoby o złych intencjach lub przyspieszyć nadużycia. Sam Altman, CEO OpenAI, stwierdził, że ujawnienie zbyt wielu informacji mogłoby zaszkodzić pod kątem „konkurencji i bezpieczeństwa”, a Ilya Sutskever, główny naukowiec OpenAI, opisał tę tajność jako niezbędny „dowód dojrzałości pola badawczego” – biorąc pod uwagę, jak trudne było stworzenie GPT-4 i ilu graczy próbuje obecnie zbudować podobne modele. Niemniej jednak brak przejrzystości oznacza odejście od pierwotnej misji OpenAI (które początkowo było organizacją non-profit, deklarującą otwartość badań). Ten zwrot sam w sobie stał się problemem etycznym – ponieważ bez przejrzystości trudniej jest ocenić i korygować uprzedzenia, trudniej ufać modelowi, a społeczeństwo nie ma pełnego obrazu tego, na czym oparta jest wiedza AI. 3. Kwestie etyczne i kontrowersje związane z danymi treningowymi Wybór danych treningowych dla modeli GPT ma ogromne konsekwencje etyczne. Dane te nie tylko przekazują wiedzę i umiejętności językowe, ale także zaszczepiają wartości, uprzedzenia i ślepe punkty, obecne w materiałach źródłowych. W miarę jak modele stają się coraz potężniejsze (GPT-3, GPT-4, GPT-5), pojawia się coraz więcej kontrowersji i debat publicznych dotyczących ich danych treningowych. 3.1 Czy GPT nadal utrwala stereotypy i uprzedzenia? Jednym z kluczowych problemów jest bias reprezentacyjny: duże modele językowe mogą przyswajać, a nawet wzmacniać uprzedzenia obecne w tekstach źródłowych, generując odpowiedzi, które utrwalają krzywdzące stereotypy dotyczące rasy, płci, religii i innych grup. Ponieważ modele te uczą się na ogromnych zbiorach tekstów pisanych przez ludzi (głównie z internetu), nieuniknione jest, że przyswajają także społeczne nierówności i uprzedzenia obecne w tych treściach. Na przykład badacze wykazali, że modele z rodziny GPT potrafią generować seksistowskie lub rasistowskie treści nawet w odpowiedzi na neutralnie brzmiące zapytania. W badaniu UNESCO z 2024 roku odnotowano „niepokojące tendencje” w wynikach generatywnej AI, w tym GPT-2 i GPT-3.5 – takie jak przypisywanie kobietom ról domowych i rodzinnych znacznie częściej niż mężczyznom, oraz kojarzenie mężczyzn z karierą i przywództwem. W generowanych historiach bohaterki kobiece pojawiały się głównie w zaniżonych rolach („kucharka”, „prostytutka”), a bohaterowie męscy w zawodach prestiżowych („inżynier”, „lekarz”). Badanie wskazało też na obecność homofobicznych i rasistowskich stereotypów w wynikach modelu. Uprzedzenia te odzwierciedlają wzorce zawarte w danych treningowych (np. nadreprezentację pewnych schematów płciowych w literaturze i tekstach internetowych), ale model może je bezrefleksyjnie przyswoić i powielać. Szczególnie drastyczny przykład dotyczy uprzedzeń religijnych: w badaniu z 2021 roku (Abid i in.) GPT-3 wykazywał znaczące uprzedzenia wobec muzułmanów. Na zapytanie „Dwóch muzułmanów wchodzi do…” aż 66% odpowiedzi modelu zawierało odniesienia do przemocy (np. „wchodzą do synagogi z siekierami i bombą” lub „…i zaczynają strzelać”). Tymczasem podobne zapytania o inne religie („Dwóch chrześcijan…”, „Dwóch buddystów…”) kończyły się przemocą znacznie rzadziej (zwykle poniżej 10%). Model kończył także analogie typu „Muzułmanin to…” słowem „terrorysta” w 25% przypadków. Te odpowiedzi są alarmujące – pokazują, że model kojarzy termin „muzułmanin” z przemocą i ekstremizmem. Prawdopodobnie wynika to z danych treningowych: GPT-3 pochłonął miliony stron tekstu z internetu, w tym z islamofobicznymi treściami i przekłamanym obrazem medialnym terroryzmu. Bez aktywnego filtrowania i korekty uprzedzeń w danych, model przyswoił te schematy. Naukowcy określili to jako „poważne uprzedzenie”, które może prowadzić do realnej krzywdy (np. jeśli system AI streszcza wiadomości i nieustannie przedstawia muzułmanów w negatywnym świetle, albo jeśli odpowiada użytkownikom w sposób subtelnie uprzedzony). Chociaż OpenAI i inne organizacje podejmują próby łagodzenia uprzedzeń w nowszych modelach (głównie przez dopasowywanie i techniki tzw. alignmentu), źródło problemu leży głęboko w samych danych treningowych. GPT-4 i GPT-5 były trenowane na jeszcze większych korpusach tekstów, które prawdopodobnie nadal zawierają tendencyjne przedstawienia grup marginalizowanych. Szkolenie ukierunkowane (alignment), takie jak RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback), ma na celu skłonić model do odmawiania lub moderowania wyraźnie toksycznych wypowiedzi, co pomaga ograniczyć jawną mowę nienawiści. GPT-4 i GPT-5 są więc z założenia bardziej filtrowane niż GPT-3. Jednak badania sugerują, że ukryte uprzedzenia nadal mogą się pojawiać. Badanie Uniwersytetu Stanforda z 2024 roku wykazało, że nawet po zaawansowanym szkoleniu bezpieczeństwa, modele nadal mogą prezentować „przestarzałe stereotypy” oraz rasistowskie skojarzenia, choć w bardziej subtelnej formie. Na przykład duże modele językowe mogą generować mniej trafne lub mniej pomocne odpowiedzi na pytania sformułowane w Afroamerykańskim angielskim potocznym (AAVE), w porównaniu do „standardowego” angielskiego, co de facto marginalizuje ten dialekt. Badacze zauważyli, że współczesne modele (stan na 2024 rok) wciąż powielają skrajne rasowe stereotypy rodem z epoki sprzed Ruchu Praw Obywatelskich w wybranych odpowiedziach. Innymi słowy, uprzedzenia obecne w starych książkach czy tekstach historycznych mogą się pojawić, jeśli nie zostaną aktywnie wyłapane i usunięte. Te odkrycia wywołały debatę publiczną i krytykę. Znany artykuł “On the Dangers of Stochastic Parrots” (Bender i in., 2021) argumentował, że bezrefleksyjne skalowanie dużych modeli językowych prowadzi do sytuacji, w której modele „utrwalają uprzedzenia wobec osób marginalizowanych wielowymiarowo” i bezmyślnie powielają szkodliwe treści. Autorzy określili LLM jako „losowe papugi” – modele te nie rozumieją znaczenia, jedynie odtwarzają wzorce zawarte w danych. Jeśli dane są stronnicze, model to odzwierciedli. Ostrzegali przed ryzykiem „nieznanych niebezpiecznych uprzedzeń” i możliwością generowania toksycznych lub wprowadzających w błąd treści na dużą skalę. Artykuł zyskał rozgłos również dlatego, że jedna z jego autorek (Timnit Gebru z Google) została zwolniona po wewnętrznym sporze dotyczącym publikacji – co obnażyło napięcia w Big Tech wokół etycznych aspektów danych treningowych. W przypadku GPT-5 OpenAI deklaruje, że zainwestowało w szkolenia bezpieczeństwa w celu ograniczenia problematycznych odpowiedzi. Wprowadzono nowe techniki, takie jak „bezpieczne dokończenia” (safe completions), które mają sprawić, że model będzie udzielał pomocnych, lecz bezpiecznych odpowiedzi, zamiast po prostu odmawiać lub generować nieodpowiednie treści. OpenAI podaje też, że GPT-5 rzadziej niż poprzednie wersje generuje dezinformację czy mowę nienawiści. Firma przeprowadziła wewnętrzne testy typu red-teaming, by wykryć problemy z równością. Co więcej – jak wspomniano wcześniej – niektóre treści zostały wykluczone z danych treningowych (np. materiały seksualne z udziałem nieletnich czy mowa nienawiści). Te działania zapewne ograniczają najpoważniejsze przypadki. Jednak subtelne uprzedzenia reprezentacyjne (np. stereotypy płciowe dotyczące zawodów czy skojarzenia etniczne z negatywnymi cechami) są niezwykle trudne do całkowitego wyeliminowania, szczególnie gdy są głęboko zakorzenione w ogromnych zbiorach danych. Raport UNESCO zauważył, że nawet modele zamknięte jak GPT-4 czy GPT-3.5, które przeszły dodatkowe szkolenie po treningu bazowym, wciąż zdradzają oznaki stronniczości płciowej w swoich wynikach. Podsumowując, problem etyczny polega na tym, że bez starannej selekcji dane treningowe LLM odzwierciedlają społeczne uprzedzenia, a model nieświadomie je powiela, a nawet wzmacnia. To doprowadziło do apeli o tworzenie bardziej zrównoważonych i inkluzywnych zbiorów danych, dokumentację ich składu oraz testy uprzedzeń w modelach. Niektórzy badacze postulują tworzenie „kart danych dla zbiorów danych” (datasheets for datasets) i celowe włączanie perspektyw grup niedoreprezentowanych (lub wykluczanie problematycznych źródeł), aby zapobiegać zniekształceniom. OpenAI i inne organizacje prowadzą aktywne badania nad ograniczaniem uprzedzeń, ale pozostaje to nieustanną grą w kotka i myszkę – im bardziej złożone modele, tym trudniej zrozumieć i korygować ich uprzedzenia, szczególnie jeśli dane treningowe nie są jawne. 3.2 Czy GPT uczy się na prywatnych i chronionych danych? Kolejna kontrowersja dotyczy legalności treści i prywatności danych wykorzystywanych w treningu. Modele GPT, pozyskując dane masowo z sieci i innych źródeł, siłą rzeczy przetwarzają wiele materiałów objętych prawem autorskim lub zawierających dane osobowe – co rodzi pytania o zgodę i dozwolony użytek. Prawa autorskie i własność danych: Modele GPT-3, 4 i 5 uczą się na miliardach zdań z książek, wiadomości, stron internetowych itp. – z których wiele jest chronionych prawem autorskim. Przez długi czas pozostawało to w szarej strefie: proces uczenia nie polega przecież na bezpośrednim kopiowaniu (przynajmniej w teorii), a firmy traktowały scrapowanie internetu jako dozwolone. Jednak wraz ze wzrostem wpływu tych modeli, autorzy i wydawcy zaczęli się sprzeciwiać. W latach 2023–2024 złożono serię pozwów przeciwko OpenAI i innym firmom AI – m.in. przez pisarzy i redakcje. Pozwy zarzucają OpenAI bezprawne użycie chronionych utworów (powieści, artykułów itp.) bez zgody i wynagrodzenia – co stanowi masowe naruszenie praw autorskich. Do 2025 roku co najmniej kilkanaście spraw zostało połączonych w sądzie w Nowym Jorku – z udziałem znanych autorów jak George R.R. Martin, John Grisham, Jodi Picoult oraz m.in. redakcji The New York Times. Strona powodowa twierdzi, że ich książki i artykuły zostały pozyskane (często przez scrapowanie lub z bibliotek cyfrowych) w celu wzbogacenia modeli komercyjnych – co stanowi „kradzież milionów utworów”, jak określił to jeden z prawników. OpenAI utrzymuje, że korzystanie z ogólnodostępnych tekstów mieści się w granicach dozwolonego użytku (fair use) na gruncie prawa amerykańskiego. Firma argumentuje, że model nie przechowuje ani nie odtwarza długich fragmentów tekstów dosłownie, a samo wykorzystanie szerokiego korpusu tekstu do nauki wzorców językowych jest transformacyjne i innowacyjne. Rzecznik OpenAI stwierdził: „Nasze modele są trenowane na publicznie dostępnych danych, zgodnie z zasadą fair use, i wspierają innowacje.”. Tu leży sedno sporu: czy scrapowanie internetu lub digitalizacja książek w celu treningu AI można porównać do czytania i uczenia się przez człowieka (czyli dozwolonego użytku)? Czy raczej jest to forma reprodukcji treści, która konkuruje z oryginałem i tym samym narusza prawa? Obecnie toczą się postępowania sądowe, które mogą stworzyć nowe precedensy. Niektóre redakcje również podjęły kroki prawne – np. The New York Times pozwał OpenAI za trenowanie modeli na artykułach bez licencji. W przypadku GPT-5 prawdopodobnie jeszcze więcej materiałów objętych prawem autorskim znalazło się w danych treningowych – zwłaszcza jeśli OpenAI kupił dostęp do określonych zbiorów danych (np. współczesnej beletrystyki czy artykułów naukowych). Jeśli tak – dane mogły być legalnie pozyskane. Jeśli nie – GPT-5 mógł być trenowany na tekstach, których autorzy nie wyrazili zgody. Ta kontrowersja znów sprowadza się do braku przejrzystości: ponieważ OpenAI nie ujawnia dokładnie, co było w danych treningowych, autorzy nie wiedzą, czy ich prace zostały użyte – choć wskazówki pojawiają się, gdy model potrafi zacytować fragmenty książek. Pozwy te doprowadziły do apeli o stworzenie systemu „opt-out” lub rekompensaty – np. możliwość zablokowania scrapowania danej strony albo wypłaty, jeśli tekst wspierał rozwój AI. OpenAI umożliwiło ostatnio właścicielom witryn blokadę crawlera GPTBot (np. przez robots.txt), co można uznać za nieformalny sygnał uznania problemu. Wynik tych procesów będzie miał duże znaczenie dla przyszłości tworzenia zbiorów danych w AI. Dane osobowe i prywatność: Oprócz treści objętych prawem autorskim scrapowanie stron internetowych może wciągnąć dane osobowe – np. wycieki maili, posty w mediach społecznościowych, dyskusje na forach. Wczesne modele GPT z dużym prawdopodobieństwem przetwarzały takie informacje, jeśli były publicznie dostępne. To rodzi poważne pytania o prywatność: model mógł „zapamiętać” numer telefonu, adres, czy inne wrażliwe dane z bazy danych i następnie „wypluć” je w odpowiedzi na zapytanie. Rzeczywiście – badacze wykazali, że duże modele językowe potrafią w rzadkich przypadkach odtworzyć dosłowne fragmenty danych treningowych (np. fragment kodu z adresem e-mail, cytat z prywatnego bloga) – zjawisko to nazywane jest wyciekiem danych treningowych (training data extraction). Organy nadzoru nad danymi osobowymi zwróciły na to uwagę. W 2023 roku włoski urząd ochrony danych osobowych tymczasowo zablokował ChatGPT, argumentując, że narusza on RODO, przetwarzając dane osobowe bezprawnie i nie informując użytkowników. OpenAI odpowiedziało, wprowadzając kontrolki prywatności i zmiany informacyjne – ale problem wciąż pozostaje: modele były trenowane bez zgody osób, których dane mogły się tam znaleźć – a część tych danych może być wrażliwa. OpenAI w podejściu do GPT-5 stara się odpowiedzieć na obawy dotyczące prywatności już na etapie pracy z danymi. Jak wspomniano, proces przygotowania danych treningowych dla GPT-5 obejmował „zaawansowane procedury filtrowania w celu ograniczenia ilości danych osobowych w zbiorze treningowym”. Oznacza to prawdopodobnie, że starano się usunąć takie informacje jak numery dowodów tożsamości, prywatne dane kontaktowe czy inne szczegóły umożliwiające identyfikację. Wykorzystywane są również narzędzia OpenAI, takie jak Moderation API, które filtrują treści naruszające prywatność lub mogące być szkodliwe. To pozytywny krok, ponieważ zmniejsza ryzyko, że GPT-5 zapamięta i odtworzy czyjeś prywatne dane. Niemniej jednak obrońcy prywatności twierdzą, że każdy powinien mieć prawo do decydowania, czy jakiekolwiek jego dane (nawet niespersonalizowane posty czy wpisy) mogą być używane do trenowania AI. Koncepcja „godności danych” zakłada, że cyfrowe ślady ludzi mają wartość i nie powinny być wykorzystywane bez zgody. Można się spodziewać dalszych debat, a nawet regulacji w tym obszarze – na przykład dyskusji nad „prawem do bycia wykluczonym” z zestawów treningowych AI, podobnym do prawa do bycia zapomnianym w przepisach o ochronie danych osobowych. Wykorzystanie danych użytkowników przez model: Kolejnym aspektem jest fakt, że po wdrożeniu, modele takie jak ChatGPT nadal uczą się na podstawie interakcji użytkowników. Domyślnie OpenAI wykorzystywało rozmowy z ChatGPT (czyli wpisywane przez użytkowników zapytania) do dalszego dostrajania i ulepszania modelu – chyba że użytkownik wyłączył taką opcję. Oznacza to, że nasze wiadomości i rozmowy stają się częścią danych wykorzystywanych do dalszego uczenia modelu. Badanie Stanforda z końca 2025 roku wykazało, że wiodące firmy AI – w tym OpenAI – rzeczywiście „pozyskiwały konwersacje użytkowników do dalszego treningu”, co może rodzić zagrożenia dla prywatności, jeśli nie jest odpowiednio zarządzane. OpenAI w odpowiedzi wprowadziło opcję wyłączania historii czatu (by rozmowy nie były wykorzystywane w treningu) oraz zadeklarowało, że dane klientów korporacyjnych nie są domyślnie wykorzystywane do trenowania modeli. Mimo to, ta praktyka zbierania danych nadal budzi kontrowersje – wielu użytkowników nie zdaje sobie sprawy, że to, co wpisują do czatu, może być przeglądane przez ludzi lub wykorzystywane do udoskonalania AI. 3.3 Czy da się ufać modelowi, gdy nie znamy danych wejściowych? Wspomniane wyżej kwestie (uprzedzenia, prawa autorskie, prywatność) prowadzą do szerszej dyskusji na temat odpowiedzialności w AI. Jeśli model wygeneruje coś szkodliwego lub błędnego, znajomość danych treningowych może pomóc zrozumieć przyczynę. Brak przejrzystości utrudnia zaufanie – zwłaszcza jeśli nie wiadomo, czy model nie był trenowany głównie na stronniczych lub wątpliwych źródłach. To napięcie między przewagą konkurencyjną a interesem publicznym. Wielu badaczy apeluje o przejrzystość danych treningowych jako podstawowy wymóg etyczny – porównywalny z obowiązkiem informowania o składzie produktu. Odejście OpenAI od takiej praktyki zostało skrytykowane przez ekspertów, takich jak Emily M. Bender, która napisała, że tajemniczość OpenAI była co prawda spodziewana, ale niebezpieczna – i że firma „świadomie ignoruje najbardziej podstawowe strategie ograniczania ryzyka” nie ujawniając szczegółów. OpenAI odpowiada, że pozostaje zaangażowane w kwestie bezpieczeństwa i stara się równoważyć przejrzystość z realiami konkurencji i ryzykiem nadużyć. Istnieje również argument, że otwarte modele (z otwartymi danymi treningowymi) umożliwiają społeczności łatwiejsze identyfikowanie i korygowanie uprzedzeń. Analiza UNESCO wskazuje wprost, że choć open-source’owe modele językowe (takie jak LLaMA 2 od Meta czy starszy GPT-2) wykazują więcej uprzedzeń w surowych odpowiedziach, to ich „otwarty i przejrzysty charakter” jest zaletą – ponieważ badacze z całego świata mogą wspólnie pracować nad ich ograniczeniem. Co nie jest możliwe w przypadku modeli zamkniętych jak GPT-3.5 czy GPT-4, gdzie dane i wagi są zastrzeżone. Innymi słowy, otwartość może prowadzić do lepszych efektów w dłuższej perspektywie, nawet jeśli początkowo takie modele są bardziej podatne na błędy – bo przejrzystość umożliwia rozliczalność i ulepszanie. To kluczowy temat publicznych debat: czy modele podstawowe powinny być traktowane jak infrastruktura – przejrzysta i możliwa do audytu – czy jak własność intelektualna wymagająca ochrony? Innym aspektem etycznym jest wpływ środowiskowy – trenowanie modeli na ogromnych zbiorach danych pochłania gigantyczne ilości energii – choć to zagadnienie jest nieco odrębne od samej treści danych. Artykuł “Stochastic Parrots” również poruszał problem śladu węglowego związanego z trenowaniem coraz większych modeli. Niektórzy eksperci uważają, że nieustanne zbieranie kolejnych danych i skalowanie mocy obliczeniowej jest nie do utrzymania. Firmy takie jak OpenAI zaczęły badać efektywność danych (np. wykorzystanie danych syntetycznych lub lepszych algorytmów), by uniknąć konieczności podwajania zbiorów danych przy każdej nowej generacji modelu. Wreszcie, istotne są dezinformacja i jakość treści w danych treningowych: wiedza GPT-5 jest tak dobra, jak źródła, z których pochodzi. Jeśli zbiór treningowy zawiera dużo teorii spiskowych lub nieprawdziwych informacji (jak często bywa w internecie), model może je przyswoić. Do korygowania błędów faktograficznych stosuje się techniki fine-tuningu i wyszukiwania danych zewnętrznych, ale brak przejrzystości danych GPT-4/5 utrudnia ocenę, ile dezinformacji może być zawartych w modelu. Pojawiły się więc głosy, że należy stosować bardziej sprawdzone źródła – lub przynajmniej dopuścić niezależnych audytorów do oceny jakości zbioru treningowego. Podsumowując, rozwój od GPT-1 do GPT-5 pokazuje nie tylko postęp technologiczny, ale i coraz większą świadomość wymiarów etycznych danych treningowych. Uprzedzenia, sprawiedliwość, zgoda na wykorzystanie danych i przejrzystość – te tematy stają się kluczowe w dyskusji o AI. OpenAI wprowadziło pewne zmiany (np. filtrowanie danych czy dostrajanie zachowania modelu), ale jednocześnie stało się mniej transparentne co do samych danych – co budzi pytania w środowisku zajmującym się etyką AI. W przyszłości kluczowe będzie znalezienie właściwej równowagi między wykorzystywaniem ogromnych zbiorów danych a przestrzeganiem norm etycznych i prawnych. Debaty publiczne i krytyczne głosy – od „Stochastic Parrots” po pozwy autorów – mają realny wpływ na to, jak będą szkolone kolejne generacje AI. Rozwój GPT-5 dowodzi, że jakie dane wykorzystujemy do treningu, jest równie ważne jak ile parametrów i GPU użyjemy. Skład zbiorów treningowych ma ogromny wpływ na możliwości i ograniczenia modelu – i dlatego pozostaje tematem gorących dyskusji zarówno w badaniach nad AI, jak i w społeczeństwie. Choć trenowanie dużych modeli językowych, takich jak GPT-5, rodzi uzasadnione pytania o etykę danych, przejrzystość i ryzyko uprzedzeń, otwiera również ogromne możliwości. Kluczowe jest, aby wykorzystywać te narzędzia świadomie – z pełnym zrozumieniem ich potencjału, ale też ograniczeń. W TTMS pomagamy organizacjom wdrażać AI w sposób nie tylko skuteczny, ale przede wszystkim odpowiedzialny – niezależnie od tego, czy chodzi o inteligentną automatyzację, dedykowane integracje GPT, czy systemy wspierania decyzji oparte na sztucznej inteligencji. Jeśli zastanawiasz się, jak AI może wesprzeć rozwój Twojej firmy, nie rezygnując przy tym z przejrzystości, zaufania i zgodności z regulacjami – zapraszamy do kontaktu. Chętnie pomożemy zaplanować rozwiązania skrojone na miarę Twoich potrzeb. 4. Jak odpowiedzialnie wdrażać AI w Twojej firmie? Choć trenowanie dużych modeli językowych takich jak GPT-5 budzi uzasadnione pytania o etykę danych, przejrzystość i uprzedzenia, to jednocześnie otwiera ogromne możliwości. Klucz tkwi w tym, aby wykorzystywać te narzędzia świadomie, rozumiejąc ich potencjał, ale i ograniczenia. W TTMS pomagamy firmom wdrażać AI w sposób nie tylko skuteczny, ale też odpowiedzialny – niezależnie czy chodzi o inteligentną automatyzację, dedykowane integracje GPT, czy systemy wspierania decyzji oparte na AI. Stawiamy na zgodność z regulacjami, bezpieczeństwo danych i przejrzystość w działaniu modeli. Jeśli rozważasz, jak AI może wspierać Twoją organizację – bez kompromisów w zakresie zaufania, uczciwości i zgodności z przepisami – skontaktuj się z nami. Z przyjemnością pomożemy Ci rozpocząć odpowiedzialną transformację opartą na AI. 5. Co nowego w GPT‑5.1? Ulepszone metody treningowe i większy nacisk na prywatność GPT‑5.1 nie wprowadził rewolucji w zakresie danych treningowych – opiera się na tej samej bazie danych co GPT‑5. Zastosowane źródła danych pozostały podobne: gigantyczne otwarte zbiory internetowe (m.in. tekst z WWW, publikacje naukowe, kod), dane multimodalne (tekst skojarzony z obrazami, dźwiękiem czy wideo) oraz rozszerzony zasób danych syntetycznych wytworzonych przez wcześniejsze modele. Już trening GPT‑5 wykorzystał taką mieszankę – model uczył się najpierw na starannie dobranych treściach z internetu, potem na trudniejszych zadaniach (w tym wygenerowanych syntetycznie przez GPT‑4), a na końcu na pytaniach eksperckich służących rozwijaniu zaawansowanego rozumowania. W wersji 5.1 nie dodano nowych kategorii danych, lecz ulepszono metody dostrajania modelu: OpenAI dostosowało go na podstawie opinii użytkowników, dzięki czemu GPT‑5.1 ma wyraźnie bardziej naturalny, “ciepły” styl rozmowy i lepiej przestrzega instrukcji. Jednocześnie podejście do prywatności pozostało rygorystyczne – dane użytkowników (zwłaszcza firm korzystających z ChatGPT) nie są włączane do zbioru treningowego bez zgody i podlegają anonimizacji. Cały pipeline treningowy objęto dalszymi usprawnieniami filtrowania i selekcji jakościowej: usuwane są treści naruszające zasady (np. mowa nienawiści, pornografia, prywatne dane osobowe, spam), a model został nauczony unikać ujawniania wrażliwych informacji. Oficjalne materiały (karta systemowa GPT‑5 z uzupełnieniem dla GPT‑5.1 oraz blogpost od OpenAI) potwierdzają, że zmiany w GPT‑5.1 dotyczą głównie architektury i fine-tuningu modelu, a nie nowych danych treningowych. FAQ Jakie źródła danych wykorzystano do trenowania GPT-5 i czym różnią się one od danych użytych w wcześniejszych modelach GPT? GPT-5 został wytrenowany na mieszance tekstów z internetu, licencjonowanych danych od podmiotów trzecich oraz treści generowanych przez ludzi. Jest to podejście podobne do GPT-4, ale zestaw danych GPT-5 jest jeszcze bardziej zróżnicowany i multimodalny. Na przykład GPT-5 potrafi obsługiwać obrazy i głos, co sugeruje, że podczas treningu wykorzystywano pary obraz–tekst oraz prawdopodobnie transkrypcje audio (podczas gdy GPT-3 był modelem wyłącznie tekstowym). Wcześniejsze modele GPT miały bardziej określone profile danych: GPT-2 korzystał z 40 GB stron internetowych (WebText), a GPT-3 łączył przefiltrowany Common Crawl, linki z Reddita, książki i Wikipedię. GPT-4 i GPT-5 najprawdopodobniej obejmowały wszystkie te źródła oraz dodatkowo więcej kodu i danych specjalistycznych z konkretnych dziedzin. Największą różnicą jest przejrzystość — OpenAI nie ujawniło w pełni źródeł GPT-5, w przeciwieństwie do szczegółowego podziału, jaki podano dla GPT-3. Wiadomo natomiast, że zespół GPT-5 położył duży nacisk na filtrowanie danych (m.in. usuwanie informacji osobistych i szkodliwych treści) — w znacznie większym stopniu niż w przypadku wcześniejszych modeli. Czy OpenAI wykorzystało dane objęte prawem autorskim lub dane prywatne do trenowania GPT-5? OpenAI twierdzi, że GPT-5 został wytrenowany na publicznie dostępnych informacjach oraz danych od partnerów zewnętrznych. Prawie na pewno obejmuje to treści objęte prawem autorskim, które były dostępne w internecie (np. artykuły, książki, kod) – co według OpenAI mieści się w ramach dozwolonego użytku. Firma prawdopodobnie uzyskała również licencje na niektóre zbiory danych (co może oznaczać legalne pozyskanie chronionych tekstów). Jeśli chodzi o dane prywatne: podczas treningu mogło dojść do przypadkowego pobrania danych osobowych z internetu, ale OpenAI deklaruje, że w procesie przygotowania danych do GPT-5 zastosowano zaawansowane filtrowanie w celu usunięcia informacji umożliwiających identyfikację osób. W odpowiedzi na rosnące obawy o prywatność i nowe regulacje, firma umożliwiła także właścicielom stron internetowych zablokowanie dostępu do swojego contentu dla robota GPT. Zatem GPT-5 rzeczywiście uczył się na ogromnych zbiorach tekstów z sieci – z których część mogła być objęta prawami autorskimi lub zawierać dane osobowe – ale OpenAI podjęło więcej kroków niż wcześniej, by oczyścić te dane. Wciąż jednak trwają procesy sądowe, m.in. ze strony autorów, którzy twierdzą, że wykorzystanie ich tekstów do treningu było nielegalne – to kwestia, którą ostatecznie rozstrzygną sądy. W jaki sposób uprzedzenia w danych treningowych wpływają na odpowiedzi GPT-5? Uprzedzenia obecne w danych treningowych mogą bezpośrednio przekładać się na sposób, w jaki GPT-5 formułuje odpowiedzi. Ponieważ model uczy się na ogromnych zbiorach tekstów stworzonych przez ludzi – w tym artykułach, forach, książkach czy mediach społecznościowych – może nieświadomie przejmować stereotypy, nierówności i stronnicze narracje zawarte w tych źródłach. Choć OpenAI stosuje techniki takie jak fine-tuning z udziałem ludzi (RLHF), filtrowanie danych oraz algorytmy bezpieczeństwa, badania pokazują, że subtelne formy uprzedzeń nadal mogą się pojawiać – na przykład w skojarzeniach między zawodami a płcią, w jakości odpowiedzi na wpisy w różnych odmianach języka (np. AAVE), czy w tendencyjnym opisie grup etnicznych czy religijnych. GPT-5 jest lepiej zabezpieczony przed jawnym mową nienawiści niż wcześniejsze modele, ale nadal może wzmacniać historyczne lub kulturowe schematy zakorzenione w danych źródłowych. Dlatego uprzedzenia w danych pozostają istotnym wyzwaniem etycznym i technicznym przy rozwijaniu dużych modeli językowych. Dlaczego brak ujawnienia danych treningowych GPT-4 i GPT-5 wywołał kontrowersje? Dlaczego brak ujawnienia danych treningowych GPT-4 i GPT-5 wywołał kontrowersje? Kontrowersje wynikły z faktu, że OpenAI — w przeciwieństwie do wcześniejszych praktyk przy GPT-2 i GPT-3 – nie ujawniło szczegółowych informacji na temat źródeł danych treningowych GPT-4 i GPT-5. Brak przejrzystości oznacza, że społeczność badawcza, użytkownicy i organizacje nie wiedzą dokładnie, jakie treści zasilały te modele, co utrudnia ocenę ich uprzedzeń, dokładności czy ryzyk etycznych. Krytycy argumentują, że przy tak potężnych i szeroko stosowanych systemach sztucznej inteligencji potrzebna jest większa odpowiedzialność i możliwość audytu – a to wymaga jawności w zakresie danych. Niektórzy badacze zauważyli, że bez wiedzy o tym, co model „przeczytał”, trudno przewidzieć jego ograniczenia i błędy. Z kolei OpenAI tłumaczy swoją decyzję względami bezpieczeństwa i konkurencyjności — obawą, że ujawnienie danych mogłoby ułatwić nadużycia lub kopiowanie technologii przez rywali. Ten brak transparentności stał się istotnym punktem debaty o etyce rozwoju dużych modeli językowych. Jakie działania podjęto, aby dane treningowe GPT-5 były bezpieczne i wysokiej jakości? OpenAI wdrożyło szereg środków, aby poprawić jakość i bezpieczeństwo danych treningowych GPT-5. W szczególności zastosowano zaawansowane techniki filtrowania treści – w tym klasyfikatory bezpieczeństwa i Moderation API – które służą do wykrywania i usuwania toksycznych, obraźliwych lub nielegalnych materiałów, takich jak mowa nienawiści czy dane osobowe. Dodatkowo, dane zostały przetworzone w celu zredukowania informacji umożliwiających identyfikację osób (np. adresów, numerów telefonów, numerów identyfikacyjnych). GPT-5 był też trenowany z większym naciskiem na dane licencjonowane i wysokiej jakości, a nie wyłącznie ogólnodostępne treści z internetu. Po etapie pre-treningu model przeszedł proces dostrajania z udziałem ludzi (np. przez reinforcement learning from human feedback), co dodatkowo ograniczyło możliwość generowania szkodliwych odpowiedzi. Wszystkie te działania miały na celu stworzenie modelu bardziej bezpiecznego, etycznego i zgodnego z regulacjami prawnymi.
Czytaj
Najlepsze firmy tworzące oprogramowanie dla sektora energetycznego w 2025
Sektor energetyczny w Polsce przechodzi w 2025 roku przyspieszoną cyfrową transformację. Najlepsze firmy IT dla energetyki oferują zaawansowane rozwiązania informatyczne, które pomagają operatorom i dostawcom energii zarządzać infrastrukturą wydajniej, bezpieczniej i bardziej ekologicznie. Ci czołowi dostawcy oprogramowania dla energetyki dostarczają systemy od inteligentnych sieci energetycznych i analiz w czasie rzeczywistym, po automatyzację i integrację z chmurą – wszystko po to, by sprostać rosnącym wymaganiom rynku. Poniżej prezentujemy ranking najlepszych polskich firm tworzących oprogramowanie dla energetyki, uwzględniający ich specjalizacje, skalę działania oraz to, co wyróżnia ich na tle konkurencji. Ci polscy producenci rozwiązań informatycznych dla sektora energetycznego łączą doświadczenie branżowe z najnowszymi technologiami, wspierając transformację cyfrową energetyki w Polsce. 1. Transition Technologies MS (TTMS) Transition Technologies MS (TTMS) to polska firma IT, która wyrosła na dynamicznego lidera w tworzeniu oprogramowania dla energetyki. Powstała w 2015 roku i zatrudnia już ponad 800 specjalistów, łącząc zwinność młodej spółki z głębokim doświadczeniem branżowym – TTMS należy do grupy kapitałowej Transition Technologies, wspierającej sektor energetyczny od ponad 30 lat. Firma specjalizuje się w dedykowanych rozwiązaniach programistycznych, chmurowych i AI, dostosowanych do potrzeb energetyki. TTMS tworzy m.in. oprogramowanie do zarządzania sieciami energetycznymi w czasie rzeczywistym, systemy zdalnego nadzoru nad infrastrukturą (integracja IT/OT/SCADA) oraz narzędzia do predykcyjnego utrzymania urządzeń. Projekty TTMS koncentrują się na poprawie efektywności i bezpieczeństwa – od konsolidacji rozproszonych systemów w elektrowniach i rafineriach, przez automatyczne wykrywanie awarii w sieci, po integrację odnawialnych źródeł energii i magazynów energii z istniejącymi strukturami IT. Wszystkie rozwiązania projektowane są z myślą o wysokiej niezawodności i zgodności z regulacjami (np. NIS2 w obszarze cyberbezpieczeństwa). TTMS wyróżnia umiejętność połączenia technologii korporacyjnych (jest certyfikowanym partnerem m.in. Microsoft, Adobe, Salesforce) z realiami branży energetycznej – dostarcza end-to-end oprogramowanie, które usprawnia operacje i zapewnia zgodność z wymaganiami sektora. TTMS (Transition Technologies MS) – profil firmy Rok założenia: 2015 Przychody 2024: 233,7 mln zł Liczba pracowników: 800+ Siedziba: Warszawa Główne usługi: systemy RT-NMS, integracja IT/OT/SCADA, predykcyjne utrzymanie ruchu, cyfrowe platformy do zarządzania energią, automatyzacja procesów sprzedaży i raportowania, rozwiązania chmurowe i AI dla sektora energetycznego Strona internetowa: https://ttms.com/pl/oprogramowanie-i-rozwiazania-it-dla-energetyki/ 2. Asseco Poland Asseco Poland to największa polska firma IT, od lat wspierająca cyfryzację sektora energetycznego. Jej systemy billingowe, CRM oraz rozwiązania smart grid obsługują większość spółek energetycznych w Polsce. Firma oferuje kompleksowe oprogramowanie do pomiarów, rozliczeń i zarządzania sieciami dystrybucyjnymi. Dzięki dużemu zapleczu R&D dostarcza stabilne, skalowalne systemy dopasowane do realiów rynku i przepisów. Asseco Poland – profil firmy Rok założenia: 1991 Przychody 2024: 17,1 mld zł Liczba pracowników: 33 000+ Siedziba: Rzeszów Główne usługi: systemy billingowe i CRM dla energetyki, rozwiązania smart grid, systemy zarządzania siecią, integracja systemów IT, cyberbezpieczeństwo Strona internetowa: asseco.pl 3. Comarch Comarch to polska firma IT z Krakowa, która od lat dostarcza rozwiązania dla branży energetycznej, skupiając się na wykorzystaniu danych i automatyzacji. Oferuje platformy IoT, analitykę zużycia energii, systemy ERP oraz narzędzia smart grid wspierające prognozowanie i optymalizację. Dzięki globalnemu doświadczeniu łączy sprawdzone praktyki z potrzebami rynku lokalnego. Jej technologie wspierają cyfryzację i efektywność firm energetycznych w Polsce. Comarch – profil firmy Rok założenia: 1993 Przychody 2024: 1,91 mld zł Liczba pracowników: 6000+ Siedziba: Kraków Główne usługi: systemy ERP i CRM, platformy IoT, rozwiązania Business Intelligence, analityka danych, dedykowane oprogramowanie dla przemysłu i energetyki Strona internetowa: comarch.pl 4. Sygnity Sygnity to doświadczona polska firma IT, która od lat realizuje projekty dla energetyki i gazownictwa. Specjalizuje się w integracji systemów, modernizacji starszych rozwiązań oraz tworzeniu dedykowanego oprogramowania – od platform handlu energią po systemy billingowe. Jej rozwiązania są zgodne z polskimi regulacjami i wspierają raportowanie, rozliczenia i zarządzanie majątkiem sieciowym. Sygnity pozostaje solidnym partnerem dla firm energetycznych, łącząc lokalną ekspertyzę z elastycznym podejściem. Sygnity – profil firmy Rok założenia: 1991 (od 2007 pod nazwą Sygnity) Przychody 2024: 293 mln zł Liczba pracowników: 700+ Siedziba: Warszawa Główne usługi: konsulting IT, integracja systemów, dedykowane oprogramowanie (billing, trading, asset management) dla energetyki i gazownictwa Strona internetowa: sygnity.pl 5. Atende Atende to polska firma technologiczna specjalizująca się w rozwiązaniach dla energetyki i teleinformatyki. Znana z wdrożeń systemów smart grid, w tym największego w Polsce systemu zdalnego odczytu liczników (AMI). Oferuje platformy chmurowe dla energetyki rozproszonej, zarządzanie IoT oraz cyberbezpieczeństwo. Łączy IT i OT, wspierając cyfrową transformację sieci i mikroinstalacji OZE. Atende – profil firmy Rok założenia: 1991 Przychody 2024: 307 mln zł Liczba pracowników: 400+ Siedziba: Warszawa Główne usługi: integracja systemów IT/OT, rozwiązania Smart Grid (AMI, MDM), platformy dla energetyki rozproszonej, usługi chmurowe, cyberbezpieczeństwo Strona internetowa: atende.pl 6. Apator Apator to polski producent sprzętu i oprogramowania dla energetyki z ponad 70-letnią historią. Specjalizuje się w licznikach energii, gazu i wody oraz systemach automatyki. Rozwija własne oprogramowanie SCADA i Smart Grid – w tym systemy WindEX do zdalnego sterowania i monitorowania sieci. Dostarcza kompleksowe rozwiązania dla dystrybucji energii, łącząc kompetencje przemysłowe i programistyczne. Apator – profil firmy Rok założenia: 1949 Przychody 2024: 1,23 mld zł Liczba pracowników: 2300+ Siedziba: Toruń Główne usługi: produkcja liczników energii i gazu, urządzenia i software SCADA dla energetyki, systemy automatyki stacji, rozwiązania smart metering (AMI) Strona internetowa: apator.com 7. Wasko Wasko S.A. to gliwicka firma IT z doświadczeniem w projektach dla energetyki, przemysłu i transportu. Oferuje autorski system OpenEye SCADA do monitoringu farm fotowoltaicznych i zarządzania OZE. Integruje także systemy bezpieczeństwa z automatyką przemysłową oraz dostarcza rozwiązania dla OSD i OSP. Łączy kompetencje IT i inżynierii, oferując wdrożenia „pod klucz”. Wasko – profil firmy Rok założenia: 1988 Przychody 2024: 527 mln zł Liczba pracowników: 1200+ Siedziba: Gliwice Główne usługi: integracja systemów IT, oprogramowanie SCADA (OpenEye) dla OZE i przemysłu, automatyka przemysłowa, infrastruktura telekomunikacyjna Strona internetowa: wasko.pl Postaw na lidera transformacji IT w energetyce – sprawdzone rozwiązania TTMS Jak widać, polski ranking firm IT dla energetyki obejmuje zarówno światowej skali korporacje, jak i wyspecjalizowane spółki technologiczne. W tym gronie Transition Technologies MS (TTMS) wyróżnia się unikalnym połączeniem zwinności, doświadczenia branżowego i najwyższych kompetencji technicznych. Przynależność do Grupy Kapitałowej Transition Technologies, od ponad 30 lat zaangażowanej w projekty dla energetyki, daje TTMS głęboki wgląd w potrzeby sektora i dostęp do bogatego zaplecza R&D. Dzięki temu TTMS dostarcza rozwiązania skrojone na miarę – od integracji systemów po aplikacje analizujące dane z sieci – które realnie modernizują i usprawniają działalność firm energetycznych. Potwierdzeniem skuteczności TTMS jest choćby case study cyfrowej transformacji sprzedaży u jednego z klientów z branży energetyki przemysłowej. W ramach projektu specjaliści TTMS zastąpili dziesiątki arkuszy Excel centralnym systemem CRM (Salesforce Sales Cloud), migrując dane o sprzedaży z trzech lat. Aplikacja została dopasowana do procesów biznesowych klienta – od generowania leadów przez ofertowanie aż po prognozowanie sprzedaży – co przyniosło natychmiastowe korzyści. Czas raportowania do zarządu skrócił się z kilku dni do kilkunastu sekund, handlowcy zyskali pełną widoczność swoich lejków sprzedażowych, a cała organizacja – jedno źródło prawdy o relacjach z klientami. Uporządkowanie procesu sprzedaży, automatyzacja powtarzalnych czynności i lepszy przepływ informacji przełożyły się na wzrost efektywności pracy zespołów oraz lepsze decyzje biznesowe. Co ważne, wdrożona platforma stała się fundamentem do dalszej cyfryzacji – jest gotowa do integracji z kolejnymi systemami w myśl strategii Przemysłu 4.0. Jeśli szukasz partnera, który pomoże unowocześnić operacje energetyczne Twojej firmy, TTMS jest gotowe dostarczyć sprawdzone rozwiązania. Od systemów nadzoru sieci w czasie rzeczywistym, przez zgodność z regulacjami (Cyber Resilience Act, NIS2), po AI w analizie danych – nasze usługi przekładają się na wymierne rezultaty: większą niezawodność dostaw, optymalizację kosztów i poprawę bezpieczeństwa. Skontaktuj się z nami i postaw na innowacje w energetyce z TTMS – a my pomożemy Ci osiągnąć wyższą efektywność i zrównoważony rozwój w 2025 roku i kolejnych latach. W jaki sposób sztuczna inteligencja zmienia sposób, w jaki firmy energetyczne prognozują zapotrzebowanie i zarządzają sieciami energetycznymi? Sztuczna inteligencja pozwala firmom energetycznym przejść od zarządzania reaktywnego do predykcyjnego. Modele uczenia maszynowego analizują dziś ogromne strumienie danych pochodzących z inteligentnych liczników, systemów pogodowych i informacji rynkowych, aby z wyjątkową precyzją prognozować wzorce zużycia energii. Dzięki temu dostawcy mogą dynamicznie równoważyć podaż i popyt, ograniczać straty oraz zapobiegać awariom sieci, zanim jeszcze do nich dojdzie. Dlaczego cyberbezpieczeństwo i zgodność z przepisami stają się kluczowymi czynnikami w rozwoju oprogramowania dla sektora energetycznego? Postępująca cyfryzacja sieci i infrastruktury krytycznej sprawia, że sektor energetyczny staje się jednym z głównych celów cyberataków. Regulacje takie jak unijna dyrektywa NIS2 czy Cyber Resilience Act nakładają obowiązek ścisłej ochrony danych, raportowania incydentów oraz zapewnienia odporności systemów. Dla dostawców oprogramowania zgodność z tymi przepisami to nie tylko wymóg prawny, ale także kluczowy czynnik budujący zaufanie klientów obsługujących infrastrukturę o znaczeniu krajowym. Jaką rolę odgrywają cyfrowe bliźniaki w modernizacji systemów energetycznych? Cyfrowe bliźniaki – wirtualne odwzorowania fizycznych obiektów, takich jak turbiny czy stacje transformatorowe – rewolucjonizują zarządzanie energią. Pozwalają operatorom symulować rzeczywiste warunki pracy, testować reakcje systemów oraz optymalizować ich wydajność bez ryzyka przestojów. Dzięki temu firmy mogą przewidywać potrzeby serwisowe, wydłużać żywotność infrastruktury i podejmować decyzje inwestycyjne oparte na danych. W jaki sposób mniejsze lub średnie przedsiębiorstwa energetyczne mogą korzystać z zaawansowanego oprogramowania energetycznego, które tradycyjnie było wykorzystywane przez duże korporacje? Dzięki rozwojowi technologii chmurowych i modelom subskrypcyjnym mniejsze oraz średnie przedsiębiorstwa energetyczne mogą dziś korzystać z tych samych zaawansowanych narzędzi, co duże korporacje – bez konieczności ponoszenia wysokich kosztów wdrożenia i utrzymania infrastruktury IT. Platformy oparte na chmurze oferują skalowalność, elastyczne licencjonowanie i gotowe moduły analityczne, które można dopasować do potrzeb danego operatora. Umożliwia to automatyzację raportowania, prognozowanie zapotrzebowania, optymalizację pracy sieci i lepsze zarządzanie zasobami w czasie rzeczywistym. W efekcie nawet mniejsze firmy mogą zwiększyć efektywność operacyjną, poprawić jakość usług i konkurować z większymi graczami na rynku energetycznym. Jakie trendy w przyszłości zdefiniują kolejną generację firm technologicznych w sektorze energetycznym? Kolejna fala liderów w branży energetycznej połączy zrównoważony rozwój z inteligentnym wykorzystaniem danych. Coraz większą rolę będą odgrywać mikrosieci zarządzane przez sztuczną inteligencję, platformy handlu energią typu peer-to-peer oraz systemy weryfikacji pochodzenia energii oparte na blockchainie. Branża zmierza w kierunku autonomicznych ekosystemów energetycznych, w których technologia umożliwia samodoskonalące się, odporne i przejrzyste sieci zasilania – redefiniując pojęcie „inteligentnej energii” w praktyce.
Czytaj
Jak sztuczna inteligencja przyspiesza tworzenie szkoleń e-learningowych?
1. Dlaczego tradycyjne kursy e-learningowe powstają tak długo? Jednym z najbardziej powszechnych wąskich gardeł w dużych organizacjach jest wyjątkowo żmudny proces tworzenia programów szkoleniowych. Projektowanie dydaktyczne to z natury proces czasochłonny. Według eLearningArt, opracowanie interaktywnego kursu o długości jednej godziny zajmuje średnio około 197 godzin pracy. Nawet proste moduły mogą wymagać 49 godzin, a zaawansowane, rozbudowane szkolenia – ponad 700 godzin na każdą godzinę nauki uczestnika. Inne branżowe źródła potwierdzają, że większość kursów e-learningowych wymaga od 50 do 700 godzin pracy (średnio około 200) na każdą godzinę treści szkoleniowej. W ten czas wlicza się przygotowanie scenariusza, opracowanie materiałów multimedialnych oraz testowanie – czyli zakres prac, który w praktyce przekłada się na tygodnie wysiłku i wysokie koszty dla zespołów HR i L&D. Konsekwencje są oczywiste: zanim kurs zostanie ukończony, potrzeby organizacji mogą się już zmienić. Długie cykle produkcji spowalniają proces podnoszenia kompetencji, utrudniają aktualizację materiałów i obciążają zasoby działów HR oraz L&D. W świecie, w którym luki kompetencyjne pojawiają się błyskawicznie, a wymagania regulacyjne ewoluują niemal z miesiąca na miesiąc, tradycyjny harmonogram tworzenia kursów staje się strategicznym problemem. 2. AI – rewolucja w tworzeniu kursów Najnowsze osiągnięcia w dziedzinie sztucznej inteligencji zmieniają zasady gry w obszarze szkoleń korporacyjnych. Platformy do tworzenia treści oparte na AI, takie jak AI4E-learning, potrafią przekształcić istniejące materiały organizacji w uporządkowane, gotowe programy szkoleniowe w dużo krótszym czasie. System obsługuje szeroki zakres formatów – od dokumentów tekstowych (DOC, PDF) i prezentacji (PPT) po nagrania audio (MP3) i wideo (MP4) – a następnie wykorzystuje sztuczną inteligencję do tworzenia kompletnych scenariuszy szkoleń, multimedialnych prezentacji i ścieżek edukacyjnych dopasowanych do ról pracowników. Innymi słowy, jeden plik źródłowy staje się kompletnym zestawem materiałów do nauki online i stacjonarnej. W tle AI4E-learning automatyzuje wiele żmudnych czynności: Import materiałów źródłowych. Użytkownicy mogą po prostu wgrać dokumenty Word lub PDF, prezentacje, pliki MP3/MP4 bądź inne zasoby wiedzy. Automatyczne przetwarzanie i strukturyzacja. Narzędzie analizuje treść, tworzy scenariusz szkoleniowy i zamienia go w interaktywny kurs, prezentację lub plan szkolenia. Może także dopasować zawartość do określonych stanowisk. Łatwa edycja. Główny interfejs to dokument w formacie Word – dostępny dla każdego, kto potrafi obsługiwać podstawowe narzędzia biurowe. Dzięki temu eksperci merytoryczni mogą samodzielnie modyfikować scenariusze, strukturę treści czy interakcje bez potrzeby korzystania ze specjalistycznego oprogramowania. Tłumaczenie i wersje językowe. Wgranie przetłumaczonego skryptu automatycznie generuje nową wersję językową kursu, co znacznie przyspiesza proces lokalizacji. Responsywność i eksport do SCORM. AI4E-learning gwarantuje dopasowanie treści do różnych ekranów i generuje gotowe pakiety SCORM do każdego systemu LMS. Kluczowe jest to, że cały proces – od wczytania materiałów po wygenerowanie gotowego, dopracowanego kursu – zajmuje zaledwie kilka minut. Dzięki temu automatyzacja pozwala trenerom i ekspertom skupić się na udoskonalaniu treści, a nie na jej żmudnym budowaniu od podstaw. 3. Dlaczego szybkość ma znaczenie dla liderów biznesu Zaoszczędzony czas przy tworzeniu kursów bezpośrednio przekłada się na wartość biznesową. Szybsze opracowanie materiałów oznacza, że pracownicy mogą szybciej zdobywać nowe umiejętności, co pozwala im sprawniej reagować na zmiany, nowe wyzwania lub wymagania regulacyjne. Szybkie przygotowanie kursów sprawia także, że treści szkoleniowe pozostają zgodne z aktualnymi politykami, procesami i produktami, zmniejszając ryzyko przestarzałych informacji. W dynamicznych branżach zdolność do błyskawicznego wdrażania szkoleń staje się realną przewagą konkurencyjną. Oprócz tempa, narzędzia oparte na AI oferują personalizację i skalowalność. Coraz więcej organizacji oczekuje, że narzędzie do tworzenia szkoleń dostosuje się do ich struktury, ról i procesów. Właśnie w tym obszarze wyróżnia się AI4E-learning – platforma, która umożliwia edycję scenariuszy i pełne dostosowanie treści szkoleniowych poprzez interfejs konwersacyjny oparty na sztucznej inteligencji. Moduły można łatwo dopasować do poziomu wiedzy lub roli pracownika, co zapewnia bardziej angażujące doświadczenie bez zwiększania nakładu pracy. AI4E-learning zapewnia również bezpieczeństwo klasy korporacyjnej, korzystając z technologii Azure OpenAI w środowisku Microsoft 365 – dzięki czemu poufne dane firmy pozostają w pełni chronione. Dla zespołów IT i oficerów ds. bezpieczeństwa oznacza to możliwość wdrażania szkoleń opartych na AI bez kompromisów w zakresie ochrony danych i zgodności z procedurami. 4. Studium przypadku: usprawnienie szkoleń helpdesku dzięki AI Jeden z klientów TTMS potrzebował poprawić skuteczność programu wdrożeniowego w dziale helpdesk. Nowo zatrudnieni pracownicy mieli trudności z obsługą zgłoszeń, ponieważ nie znali wewnętrznych wytycznych i brakowało im biegłości w języku angielskim. Firma wdrożyła program e-learningowy oparty na sztucznej inteligencji, który połączył tradycyjne moduły wiedzy z interaktywnymi ćwiczeniami sterowanymi przez silnik AI. Uczestnicy pisali odpowiedzi na przykładowe zgłoszenia, a AI udzielała spersonalizowanej informacji zwrotnej – wskazując błędy, sugerując poprawki i prezentując wzorcowe odpowiedzi. System uczył się z każdej interakcji, stopniowo ulepszając swoje rekomendacje. Efekty okazały się imponujące. Nowi pracownicy osiągali samodzielność znacznie szybciej, poprawiła się zgodność z procedurami i jakość komunikacji pisemnej. Kierownicy zyskali mierzalne dane dotyczące najczęstszych błędów i luk szkoleniowych, generowane automatycznie przez system AI. Ten przypadek pokazuje, że szkolenia oparte na sztucznej inteligencji nie tylko przyspieszają tworzenie kursów, lecz także zwiększają efektywność nauki i dostarczają danych do ciągłego doskonalenia. Aby poznać pełną historię wdrożenia, przeczytaj nasze studium przypadku transformacji szkoleń helpdesk z wykorzystaniem AI. 5. AI jako wsparcie – nie zastępstwo Niektóre organizacje obawiają się, że sztuczna inteligencja zastąpi trenerów i projektantów szkoleń. W rzeczywistości narzędzia takie jak AI4E-learning są zaprojektowane po to, by wspierać proces projektowania dydaktycznego, automatyzując najbardziej czasochłonne czynności, takie jak porządkowanie materiałów czy tworzenie wstępnych wersji modułów. Wiedza i doświadczenie ludzi pozostają niezbędne – to oni definiują cele nauczania, kontrolują jakość treści i nadają materiałom kontekst organizacyjny. Dzięki automatyzacji rutynowych zadań AI pozwala specjalistom L&D skupić się na strategii, personalizacji i jakości doświadczenia edukacyjnego. 6. Jak zamienić naukę w przewagę konkurencyjną W miarę jak szkolenia korporacyjne zyskują coraz większe znaczenie strategiczne, organizacje zdolne do szybkiego projektowania i wdrażania programów edukacyjnych zaczynają wyprzedzać konkurencję. Narzędzia oparte na sztucznej inteligencji skracają cykl produkcji kursów z tygodni do minut, umożliwiając firmom reagowanie niemal w czasie rzeczywistym na zmiany rynkowe, nowe przepisy czy pojawiające się braki kompetencyjne. Dodatkowo obniżają koszty, zwiększają spójność treści i dostarczają dane analityczne, które pomagają liderom podejmować decyzje oparte na faktach. W TTMS łączymy doświadczenie w obszarze sztucznej inteligencji z wieloletnią praktyką w szkoleniach korporacyjnych, aby pomóc organizacjom w pełni wykorzystać potencjał tej technologii. Nasza platforma AI4E-learning wykorzystuje istniejącą bazę wiedzy firmy do tworzenia spersonalizowanych, zgodnych ze standardem SCORM kursów – szybko, bezpiecznie i z zachowaniem najwyższej jakości. Liderzy obszaru L&D nie muszą już wybierać między szybkością a jakością. Dzięki e-learningowi wspieranemu przez sztuczną inteligencję mogą dostarczać jedno i drugie – zapewniając pracownikom przewagę w świecie, w którym zmiana jest jedyną stałą, a uczenie się staje się źródłem trwałej przewagi konkurencyjnej. Skontaktuj się z nami, aby dowiedzieć się, jak nowoczesny e-learning może przyspieszyć rozwój Twojego zespołu i przynieść realne korzyści biznesowe. FAQ Ile czasu naprawdę można zaoszczędzić dzięki wykorzystaniu AI w tworzeniu kursów e-learningowych? Sztuczna inteligencja potrafi skrócić czas opracowania szkolenia z kilku tygodni do zaledwie kilku godzin, a w przypadku prostszych modułów – nawet do minut. Tradycyjny proces tworzenia kursu wymaga od 100 do 200 godzin pracy na każdą godzinę materiału szkoleniowego. Dzięki AI wiele etapów, takich jak tworzenie scenariusza, przygotowanie slajdów czy testów, jest automatyzowanych. Zespoły L&D mogą więc skupić się na merytoryce i dopracowaniu treści zamiast na żmudnej produkcji. Czy wykorzystanie sztucznej inteligencji oznacza zastąpienie trenerów i projektantów szkoleń? Zdecydowanie nie. AI wspiera, a nie zastępuje człowieka. Pełni rolę asystenta, który przejmuje powtarzalne i czasochłonne zadania, takie jak porządkowanie treści czy przygotowanie wstępnych wersji kursów. Ostateczny kształt szkolenia, jego ton, cele edukacyjne i dopasowanie do kultury organizacyjnej wciąż należą do ludzi. Połączenie automatyzacji z ludzką wiedzą ekspercką pozwala osiągnąć lepsze efekty w krótszym czasie. Czy narzędzia e-learningowe oparte na AI są bezpieczne dla danych firmowych? Tak. Nowoczesne platformy, takie jak AI4E-learning, zapewniają pełne bezpieczeństwo klasy korporacyjnej. Działają w środowiskach zgodnych z najwyższymi standardami – na przykład w ramach technologii Azure OpenAI w Microsoft 365 – dzięki czemu dane szkoleniowe i firmowe pozostają chronione. Informacje nie są wykorzystywane do trenowania zewnętrznych modeli, co eliminuje ryzyko wycieku poufnych danych. Czy treści generowane przez AI można dostosować do różnych ról, poziomów wiedzy lub języków? Tak. Sztuczna inteligencja umożliwia pełną personalizację szkoleń – od dostosowania języka i poziomu trudności po tworzenie wersji lokalnych dla różnych krajów. Dzięki temu globalne organizacje mogą szybko udostępniać kursy w wielu językach, zachowując spójność merytoryczną i dopasowanie kulturowe. AI pomaga również dopasować treść do konkretnych stanowisk, dzięki czemu szkolenie jest bardziej angażujące i praktyczne. Jakie konkretne korzyści biznesowe przynosi wdrożenie AI w szkoleniach korporacyjnych? Firmy, które wdrożyły sztuczną inteligencję w proces tworzenia szkoleń, zauważają znaczące przyspieszenie wdrożeń, niższe koszty produkcji oraz wyższą jakość materiałów. Pracownicy szybciej zdobywają niezbędne kompetencje, a organizacje mogą reagować w czasie rzeczywistym na zmiany rynkowe, regulacyjne czy technologiczne. Dodatkowo dane analityczne generowane przez AI pozwalają menedżerom lepiej mierzyć efektywność szkoleń i planować dalszy rozwój zespołów.
CzytajZaufały nam największe światowe organizacje
Transition Technologies MS świadczy usługi informatyczne terminowo, o wysokiej jakości i zgodnie z podpisaną umową. Polecamy firmę TTMS jako godnego zaufania i rzetelnego dostawcę usług IT oraz partnera wdrożeniowego Salesforce.
TTMS od lat pomaga nam w zakresie konfiguracji i zarządzania urządzeniami zabezpieczającymi z wykorzystaniem różnych technologii. Ueługi świadczone przez TTMS są realizowane terminowo, i zgodnie z umową.
Już dziś możemy pomóc Ci rosnąć
Porozmawiajmy, jak możemy wesprzeć Twój biznes
Monika Radomska
Sales Manager