Home •Blog
TTMS Blog
Świat okiem ekspertów IT.
Sortuj po tematach
Jak stworzyć aplikacje dla biznesu bez kodowania — Przewodnik 2025
Tworzenie aplikacji mobilnej dla biznesu to już nie tylko miły dodatek. To stało się niezbędne. W miarę jak transformacja cyfrowa nabiera tempa we wszystkich branżach, firmy, które wdrażają technologie mobilne, wyprzedzają konkurencję. Niezależnie od tego, czy chcesz usprawnić pracę swojego zespołu, czy lepiej łączyć się z klientami, nauka tworzenia aplikacji biznesowej wymaga strategicznego myślenia, wiedzy technicznej i starannego wdrożenia. 1. Dlaczego Twój biznes potrzebuje aplikacji mobilnej? Aktualne trendy na rynku aplikacji mobilnych. Świat aplikacji mobilnych wciąż eksploduje wzrostem. Globalny rynek aplikacji mobilnych osiągnął wartość 252,9 miliarda dolarów w 2023 roku, a do 2030 ma sięgnąć aż 626,4 miliarda dolarów. Ten ogromny rozwój całkowicie zmienia sposób, w jaki firmy łączą się z klientami i prowadzą swoje działania. Korzystanie z urządzeń mobilnych dominuje dziś w interakcjach cyfrowych. Firmy wykorzystujące aplikacje mobilne zyskują większą widoczność marki, silniejsze relacje z klientami oraz realną przewagę konkurencyjną. Co ciekawe, platformy typu no-code i low-code sprawiły, że tworzenie aplikacji stało się dostępne dla firm każdej wielkości. Eksperci branżowi przewidują, że do 2025 roku aż 70% nowych projektów będzie powstawać właśnie w oparciu o te rozwiązania. Liderzy rozwoju aplikacji podkreślają również, że analityka predykcyjna oparta na sztucznej inteligencji staje się standardem w aplikacjach biznesowych. To już nie jest domena wyłącznie gigantów technologicznych. Dzięki temu firmy mogą dostarczać wysoce spersonalizowane doświadczenia użytkownikom, oferując rekomendacje i interfejsy, które znacząco zwiększają zaangażowanie i sprawiają, że użytkownicy chętniej wracają. Kolejnym ważnym trendem są Progressive Web Apps. Łączą one dostępność stron internetowych z funkcjonalnością aplikacji natywnych, co jest wyjątkowo sprytnym rozwiązaniem. Dzięki temu hybrydowemu podejściu firmy mogą docierać do szerszych grup odbiorców, jednocześnie zapewniając użytkownikom wygodę korzystania typową dla aplikacji. Aplikacje on-demand to również niezwykle silna kategoria wzrostowa – użytkownicy wydają w tym sektorze niemal 58 miliardów dolarów rocznie. 2. Rodzaje aplikacji biznesowych, które możesz stworzyć Zrozumienie, jak stworzyć aplikację dla biznesu, zaczyna się od poznania dostępnych typów. Aplikacje skierowane do klientów obejmują platformy e-commerce, systemy rezerwacji wizyt, śledzenie dostaw oraz narzędzia do zbierania opinii. Mają one bezpośredni wpływ na przychody i satysfakcję klientów. Aplikacje wewnętrzne koncentrują się na usprawnianiu procesów. To np. platformy do zarządzania zespołem, narzędzia do automatyzacji przepływów pracy czy systemy komunikacji. Istnieją także rozwiązania branżowe, które odpowiadają na specyficzne potrzeby, takie jak systemy zamówień w restauracjach, platformy ogłoszeń nieruchomości, formularze medyczne czy narzędzia do rejestracji uczestników wydarzeń. Nowoczesny rozwój aplikacji jest na tyle elastyczny, że pozwala tworzyć rozwiązania dopasowane do Twoich procesów lub niszowych rynków. Prosta aplikacja informacyjna może rozwinąć się w złożoną platformę z obsługą płatności, zarządzaniem zapasami i rozbudowanym raportowaniem. 3. Planowanie strategii aplikacji biznesowej 3.1 Określenie celu i założeń aplikacji Nauka tworzenia pomysłu na aplikację zaczyna się od pełnej jasności co do jej celu. Twoja aplikacja powinna rozwiązywać konkretne problemy lub dostarczać realną wartość użytkownikom. Ustalenie mierzalnych celów daje Ci mapę drogową do rozwoju funkcjonalności oraz punkty odniesienia do śledzenia sukcesów. Dobrym przykładem jest Opar. Firma ta z powodzeniem uruchomiła aplikację społecznościową, stawiając na projekt zorientowany na użytkownika i zaawansowane algorytmy dopasowywania, które łączą ludzi na podstawie lokalizacji i zainteresowań. Upewnij się, że cele aplikacji są spójne z szerszą strategią biznesową. Dzięki temu aplikacja wspiera rozwój firmy, zamiast działać w oderwaniu. Zadaj sobie pytanie: czy Twoim głównym priorytetem jest zaangażowanie klientów, generowanie przychodów, usprawnienie procesów, czy wzmocnienie marki? Jasna odpowiedź będzie kształtować każdą decyzję podejmowaną w trakcie procesu tworzenia. 3.2 Identyfikacja grupy docelowej Musisz dobrze poznać demografię, zachowania i problemy swojej grupy odbiorców. To fundament skutecznego tworzenia aplikacji. Badania pokazują, kto najbardziej skorzysta z Twojego rozwiązania i pomagają ustalić priorytety funkcjonalności. Dobrym przykładem jest aplikacja fitness dużej marki odzieży sportowej. Dzięki analizie danych i badaniom użytkowników odkryto, że kluczowe są łatwa nawigacja i spersonalizowane treści. Efekt? 40% wzrost retencji użytkowników i 60% zwiększenie aktywnego zaangażowania. Tworzenie szczegółowych profili użytkowników wspiera działania marketingowe i strategie komunikacyjne. Ten etap badań chroni przed kosztownymi błędami i sprawia, że aplikacja trafia w potrzeby właściwych odbiorców. Pamiętaj, by uwzględnić zarówno głównych, jak i dodatkowych użytkowników, ponieważ różne typy osób mogą korzystać z aplikacji w odmienny sposób. 4. Przeprowadzanie badań rynkowych i analizy konkurencji Dogłębne badania rynku potwierdzają zasadność Twojego pomysłu na aplikację i pokazują, że istnieje realne zapotrzebowanie. Analiza konkurencji ujawnia standardy branżowe, popularne funkcjonalności oraz możliwości wyróżnienia się. Zrozumienie istniejących rozwiązań pozwala czerpać z najlepszych praktyk i lepiej poznać oczekiwania użytkowników w Twoim segmencie rynku. Analizowanie nieudanych aplikacji dostarcza cennych wskazówek dotyczących najczęstszych błędów i nietrafionych decyzji. Taka wiedza pomaga podejmować mądrzejsze wybory na etapie rozwoju i unikać powielania cudzych pomyłek. Badania rynkowe pokazują również skuteczne strategie ustalania cen, modele monetyzacji oraz sposoby pozyskiwania użytkowników w Twojej branży. 5. Tworzenie person użytkowników i scenariuszy użycia Opracowanie szczegółowych person użytkowników pomaga przewidywać potrzeby i projektować funkcje, które faktycznie im służą. Te rozbudowane profile przedstawiają Twoich idealnych odbiorców, uwzględniając ich cele, frustracje oraz wzorce zachowań. Mapowanie scenariuszy użycia wyjaśnia, w jaki sposób różne typy użytkowników będą korzystać z aplikacji w rzeczywistych sytuacjach. Ten proces sprawia, że aplikacja pozostaje intuicyjna i odpowiada na problemy, z jakimi użytkownicy faktycznie się spotykają. Scenariusze użycia dostarczają wskazówek przy tworzeniu wymagań funkcjonalnych i projektowaniu ścieżki użytkownika, tworząc mapę prowadzącą do płynnych doświadczeń. Dobrze zdefiniowane persony i scenariusze stanowią punkt odniesienia na każdym etapie rozwoju, utrzymując zespół w koncentracji na realnych potrzebach użytkowników. 6. Wybór odpowiedniego podejścia do tworzenia aplikacji 6.1 Natywne tworzenie aplikacji 6.1.1 Natywne tworzenie aplikacji iOS Natywne aplikacje iOS powstają z wykorzystaniem narzędzi deweloperskich Apple oraz języków programowania takich jak Swift czy Objective-C. To podejście zapewnia najwyższą wydajność i płynną integrację z funkcjami ekosystemu iOS. Należy jednak pamiętać, że aplikacje muszą spełniać rygorystyczne wytyczne Apple i przechodzić proces weryfikacji w App Store. Natywne programowanie iOS daje dostęp do najnowszych funkcji Apple i zachowuje spójność ze standardami projektowania platformy. Wymaga jednak specjalistycznej wiedzy związanej z tym systemem i pozwala tworzyć aplikacje wyłącznie na urządzenia Apple. 6.1.2 Natywne tworzenie aplikacji Android Natywne aplikacje Android powstają w językach Java lub Kotlin w środowisku Android Studio. Takie podejście wykorzystuje różnorodność urządzeń z Androidem oraz ich możliwości personalizacji. Bardziej elastyczny model dystrybucji pozwala udostępniać aplikacje nie tylko w Google Play Store, lecz także w innych kanałach. Natywne programowanie na Androida dobrze współpracuje z różnorodnym sprzętem tej platformy i zapewnia głęboką integrację z usługami Google. Podobnie jak w przypadku iOS, wymaga ono wiedzy specyficznej dla tej platformy i pozwala tworzyć rozwiązania przeznaczone na jeden system. 6.3 Zalety i wady aplikacji natywnych Tworzenie natywne zapewnia najwyższą wydajność, pełny dostęp do funkcji urządzenia i dopracowane doświadczenia użytkownika, które naturalnie wpisują się w daną platformę. Takie aplikacje zazwyczaj ładują się szybciej, działają płynniej i bezproblemowo integrują się z funkcjami urządzenia, takimi jak aparat, GPS czy czujniki. Główne wady to dłuższy czas i wyższe koszty rozwoju, ponieważ dla każdej platformy trzeba stworzyć oddzielną aplikację. Programowanie natywne wymaga także specjalistycznej wiedzy o każdym systemie operacyjnym, co może oznaczać podwojenie zasobów i wydłużenie harmonogramu projektu. 7. Progresywne aplikacje webowe (PWA) 7.1 Kiedy wybrać PWA dla biznesu PWA świetnie sprawdzają się w sytuacjach, gdy firmy stawiają na szeroką dostępność bez konieczności publikacji w sklepach z aplikacjami. To podejście jest idealne dla przedsiębiorstw, które potrzebują szybkich aktualizacji, korzyści SEO i kompatybilności z różnymi urządzeniami. PWA doskonale pasują do aplikacji bogatych w treści lub usług wymagających częstych aktualizacji. Warto wybrać PWA, gdy Twoi użytkownicy cenią wygodę bardziej niż zaawansowaną funkcjonalność. To świetne rozwiązanie dla firm, które chcą przetestować popyt rynkowy przed inwestycją w pełny rozwój natywny, lub dla tych, które obsługują użytkowników korzystających z różnych urządzeń i platform. 7.2 Korzyści z rozwoju PWA PWA zapewniają doświadczenie podobne do aplikacji natywnych za pośrednictwem przeglądarki internetowej, zachowując jednocześnie dostępność sieciową. Działają offline, aktualizują się automatycznie i eliminują opłaty oraz procesy zatwierdzania w sklepach z aplikacjami. Użytkownicy mogą korzystać z PWA natychmiast, bez konieczności pobierania, co zmniejsza bariery wejścia. Takie rozwiązania powstają na bazie jednego kodu, co ogranicza złożoność utrzymania. PWA pozostają widoczne w wyszukiwarkach, oferując przewagę SEO, której tradycyjne aplikacje nie zapewniają. To szczególnie opłacalne rozwiązanie dla firm stawiających na zasięg zamiast zaawansowanej integracji ze sprzętem. 8. Tworzenie aplikacji wieloplatformowych 8.1 Opcje React Native i Flutter Frameworki wieloplatformowe, takie jak React Native i Flutter, umożliwiają tworzenie aplikacji iOS oraz Android z jednego kodu źródłowego. Dyrektorzy techniczni i liderzy strategii cyfrowych regularnie rekomendują te rozwiązania ze względu na możliwość ponownego wykorzystania kodu, szybkie i opłacalne cykle rozwoju oraz spójne doświadczenia użytkowników na różnych platformach. Takie podejście skraca czas tworzenia aplikacji i obniża koszty w porównaniu do oddzielnego programowania natywnego. React Native wykorzystuje język JavaScript, który zna wielu programistów, natomiast Flutter korzysta z języka Dart, umożliwiając tworzenie bardzo elastycznych interfejsów. Oba frameworki mają silne wsparcie społeczności oraz regularne aktualizacje dostarczane przez największe firmy technologiczne. 8.2 Rozwiązania hybrydowe Tworzenie aplikacji hybrydowych łączy technologie webowe z natywnymi kontenerami, co pozwala na szybkie wdrażanie aplikacji na różnych platformach. To podejście sprawdza się w przypadku aplikacji o umiarkowanej złożoności, które nie wymagają pełnej wydajności natywnej. Rozwiązania hybrydowe często umożliwiają szybsze wprowadzenie produktu na rynek, co jest istotne dla firm stawiających na czas realizacji zamiast maksymalnej wydajności. Nowoczesne frameworki hybrydowe znacznie zmniejszyły różnice w wydajności w porównaniu do aplikacji natywnych. Są szczególnie odpowiednie dla aplikacji opartych na treściach lub narzędzi biznesowych, gdzie spójność interfejsu użytkownika ma większe znaczenie niż intensywne możliwości obliczeniowe. 9. Platformy No-Code i Low-Code 9.1 Najlepsze kreatory aplikacji No-Code dla biznesu Platformy no-code udostępniają tworzenie aplikacji za pomocą interfejsów typu „przeciągnij i upuść” oraz gotowych szablonów. Eksperci branżowi podkreślają, że rozwiązania low-code/no-code umożliwiają nawet osobom bez doświadczenia programistycznego tworzenie aplikacji do szybkiego prototypowania i zwiększania zwinności biznesowej. Dzięki tym narzędziom firmy mogą budować funkcjonalne aplikacje bez znajomości programowania, co czyni je idealnymi do prototypów, MVP czy prostych aplikacji biznesowych. Popularne rozwiązania no-code oferują szablony branżowe, zintegrowane bazy danych oraz funkcje publikacji. Są szczególnie cenne dla małych firm lub działów, które chcą przetestować koncepcje przed podjęciem decyzji o stworzeniu dedykowanego rozwiązania. Wiele platform zapewnia również analitykę, zarządzanie użytkownikami i podstawowe funkcje e-commerce. 9.2 Ograniczenia i kwestie do rozważenia Platformy no-code i low-code mają ograniczenia w zakresie personalizacji, skalowalności oraz dostępu do zaawansowanych funkcji. Najlepiej sprawdzają się w przypadku prostych aplikacji lub jako punkt wyjścia przed przejściem do rozwoju dedykowanego. Złożona logika biznesowa czy unikalne wymagania projektowe mogą wykraczać poza możliwości tych narzędzi. Wybierając rozwiązania no-code, weź pod uwagę długoterminowe plany rozwoju. Choć umożliwiają szybki start i niższe koszty początkowe, z czasem możesz potrzebować rozwoju dedykowanego wraz z rosnącymi wymaganiami. Sprawdź stabilność dostawcy platformy oraz opcje eksportu danych, aby uniknąć problemów z migracją w przyszłości. 10. Aplikacje Power Apps w praktyce Power Apps to nie tylko platforma do szybkiego tworzenia aplikacji, ale sposób na realną zmianę w funkcjonowaniu organizacji. Poniższe przykłady pokazują, jak firmy wykorzystują rozwiązania TTMS oparte na Power Apps do automatyzacji procesów, oszczędzania czasu i poprawy efektywności zespołów. 10.1 Leave Manager – szybkie zgłaszanie i akceptacja urlopów W wielu organizacjach proces wnioskowania o urlop jest nieefektywny i nieprzejrzysty. Leave Manager automatyzuje cały proces – od złożenia wniosku po jego akceptację. Pracownicy mogą w kilku kliknięciach wysłać prośbę urlopową, a menedżerowie zyskują wgląd w dostępność zespołu w czasie rzeczywistym. Aplikacja zapewnia pełną transparentność, skraca czas reakcji i eliminuje błędy wynikające z ręcznej obsługi. 10.2 Smart Office Supply – aplikacja zakupowa Codzienna praca biura często cierpi z powodu chaotycznego zgłaszania usterek czy braków materiałowych. Smart Office Supply centralizuje ten proces, umożliwiając szybkie zgłaszanie potrzeb – od brakującej kawy po awarie sprzętu. Aplikacja integruje się z Microsoft 365, przesyła powiadomienia e-mail i Teams do odpowiednich osób, a wszystkie zgłoszenia są archiwizowane w jednym miejscu. Efekt? Oszczędność czasu, większa przejrzystość i nowoczesny wizerunek biura. 10.3 Benefit Manager – cyfrowa obsługa świadczeń ZFŚS Papierowe wnioski, e-maile i ręczna archiwizacja to przeszłość. Benefit Manager całkowicie digitalizuje obsługę Zakładowego Funduszu Świadczeń Socjalnych (ZFŚS). Pracownicy składają wnioski online, a system automatycznie przekierowuje je do odpowiednich osób. Dzięki integracji z Microsoft 365 proces jest w pełni zgodny z RODO, przejrzysty i mierzalny. Kadry zyskują czas, a pracownicy – wygodne doświadczenie cyfrowe. 10.4 Device Manager – zarządzanie sprzętem firmowym Device Manager porządkuje zarządzanie zasobami IT – komputerami, telefonami i urządzeniami firmowymi. Administratorzy mogą przypisywać sprzęt do użytkowników, śledzić jego stan i historię serwisową oraz rejestrować naprawy i przeglądy. Aplikacja automatyzuje procesy wymiany sprzętu i zgłaszania awarii, minimalizując ryzyko utraty urządzeń i zwiększając kontrolę nad zasobami IT. 10.5 Safety Check – bezpieczeństwo w miejscu pracy W fabrykach i zakładach produkcyjnych szybka reakcja na zagrożenia jest kluczowa. Safety Check to aplikacja Power Apps dla inspektorów BHP, która umożliwia natychmiastowe zgłaszanie ryzyk z użyciem zdjęć i lokalizacji. Użytkownicy mogą śledzić postęp działań naprawczych, generować raporty i potwierdzać usunięcie zagrożenia. Rozwiązanie zwiększa bezpieczeństwo, wspiera zgodność z przepisami i poprawia komunikację w zespołach produkcyjnych. Każda z powyższych aplikacji pokazuje, że Power Apps to narzędzie, które pozwala szybko przełożyć potrzeby biznesowe na działające rozwiązania. Łącząc prostotę interfejsu z integracją Power Automate i Power BI, platforma wspiera cyfrową transformację w praktyce – od biura po halę produkcyjną. 11. Proces tworzenia aplikacji krok po kroku 11.1 Krok 1: Tworzenie wireframe’ów i prototypowanie Wireframe’y ustalają strukturalne fundamenty aplikacji, określając kluczową nawigację i przepływ użytkownika, zanim rozpoczniesz projektowanie wizualne. Można je porównać do planów architektonicznych, które definiują układ pomieszczeń, zanim zajmiesz się wystrojem wnętrza. Ten etap koncentruje się na funkcjonalności i optymalizacji ścieżki użytkownika, a nie na estetyce. Prototypowanie ożywia wireframe’y, tworząc interaktywne modele prezentujące doświadczenia użytkowników. Wczesne prototypy ujawniają problemy z użytecznością i pozwalają zebrać opinie interesariuszy, zanim dokonasz większych inwestycji w rozwój. Iteracyjne udoskonalanie na etapie prototypowania oszczędza znaczną ilość czasu i zasobów w późniejszych fazach tworzenia. 11.2 Krok 2: Projektowanie UI/UX dla aplikacji biznesowych Projektowanie interfejsu i doświadczenia użytkownika przekształca funkcjonalne wireframe’y w atrakcyjne, intuicyjne aplikacje. Skuteczny design aplikacji biznesowej równoważy prostotę z funkcjonalnością przy zachowaniu spójności marki. Wybory projektowe powinny zapewniać łatwą nawigację, szybkie ładowanie i przyjemne interakcje, które zachęcają do regularnego korzystania. Specjaliści ds. transformacji cyfrowej podkreślają, że integracja AR przynosi wysoki zwrot z inwestycji w sektorach takich jak handel detaliczny, edukacja i opieka zdrowotna, umożliwiając interaktywne doświadczenia w świecie rzeczywistym. Przykładem jest IKEA, która dzięki wizualizacji mebli zmniejsza liczbę zwrotów i zwiększa konwersję. Projektując aplikacje biznesowe, weź pod uwagę kontekst użytkowników. Narzędzia wewnętrzne mogą stawiać na efektywność i gęstość danych, natomiast aplikacje skierowane do klientów – na atrakcyjność wizualną i łatwość obsługi. Uwzględnienie wymagań dostępności zapewnia, że aplikacja będzie użyteczna dla osób o różnych potrzebach i możliwościach. 11.3 Krok 3: Wybór technologii Stos technologiczny decyduje o możliwościach aplikacji, jej wydajności oraz potencjale skalowalności w przyszłości. Strategowie IT w przedsiębiorstwach konsekwentnie rekomendują infrastrukturę chmurową, ponieważ wspiera skalowalność i innowacyjność, umożliwia łatwe wdrażanie globalne, elastyczne skalowanie oraz model kosztów oparty na faktycznym użyciu. Wybór technologii wpływa na szybkość rozwoju, wymagania dotyczące utrzymania i dostępność specjalistów. Należy uwzględnić takie czynniki jak wiedza zespołu, harmonogram projektu, ograniczenia budżetowe i potrzeby w zakresie skalowalności. Popularne stosy technologiczne oferują bogatą dokumentację i integracje z rozwiązaniami zewnętrznymi, natomiast nowsze technologie mogą dawać przewagę wydajnościową, choć często mają mniejsze społeczności wsparcia. 11.4 Krok 4: Backend i konfiguracja bazy danych Systemy backendowe odpowiadają za przechowywanie danych, uwierzytelnianie użytkowników, logikę biznesową i połączenia API, które napędzają funkcjonalność aplikacji. Podobnie jak kuchnia w restauracji, backend pozostaje niewidoczny dla użytkowników, ale decyduje o jakości i niezawodności obsługi. Solidna architektura backendu zapewnia bezpieczną i skalowalną wydajność w zmiennych warunkach obciążenia. Wybór bazy danych wpływa na szybkość pobierania danych, koszty przechowywania i możliwości skalowania. Należy wziąć pod uwagę typy danych, wzorce zapytań i prognozy wzrostu, decydując między bazami relacyjnymi a NoSQL. Rozwiązania chmurowe często oferują lepszą skalowalność i mniejsze koszty utrzymania niż opcje hostowane samodzielnie. 11.5 Krok 5: Frontend i interfejs użytkownika Frontend przekształca makiety projektowe w interaktywne interfejsy użytkownika, które łączą się z systemami backendowymi. Ten etap wymaga szczególnej dbałości o projekt responsywny, aby zapewnić spójne doświadczenia na różnych ekranach i urządzeniach. Optymalizacja wydajności jest kluczowa, ponieważ kod frontendowy bezpośrednio wpływa na to, jak użytkownicy postrzegają szybkość i niezawodność aplikacji. Integracja między frontendem a backendem musi być bezproblemowa, aby zagwarantować płynne doświadczenia użytkowników. Połączenia API, synchronizacja danych i obsługa błędów wymagają dokładnych testów, by uniknąć frustracji użytkowników i niespójności danych. 11.6 Krok 6: Integracja API i usług zewnętrznych Integracje API poszerzają możliwości aplikacji, łącząc ją z usługami zewnętrznymi, takimi jak systemy płatności, mapy, platformy społecznościowe czy narzędzia biznesowe. Takie rozwiązania przyspieszają rozwój i dostarczają profesjonalnej funkcjonalności, której stworzenie wewnętrznie byłoby kosztowne. Przy wyborze usług zewnętrznych należy upewnić się, że API są niezawodne i bezpieczne. Warto przygotować plany awaryjne dla krytycznych integracji oraz monitorować dostępność usług, aby utrzymać stabilność aplikacji. Dokumentowanie zależności API ułatwia przyszłe utrzymanie i aktualizacje. 11.7 Krok 7: Testowanie i kontrola jakości Kompleksowe testy pozwalają wykryć błędy, problemy z użytecznością i wąskie gardła wydajności, zanim napotkają je użytkownicy. Testowanie powinno obejmować funkcjonalność na różnych urządzeniach, wersjach systemów operacyjnych i w różnych warunkach sieciowych. Testy bezpieczeństwa są szczególnie istotne w aplikacjach biznesowych obsługujących dane wrażliwe lub transakcje finansowe. Automatyczne narzędzia testujące mogą usprawnić powtarzalne testy, natomiast testy manualne pozwalają wychwycić subtelne problemy z użytecznością, które mogą umknąć automatyzacji. Testy beta z udziałem realnych użytkowników dostarczają cennych opinii na temat faktycznych wzorców korzystania z aplikacji i preferencji odbiorców. 12. Kluczowe funkcje aplikacji biznesowych 12.1 Podstawowe wymagania funkcjonalne Najważniejsze funkcje muszą być bezpośrednio powiązane z głównym celem aplikacji i potrzebami użytkowników. Priorytetyzacja podstawowej funkcjonalności gwarantuje natychmiastową wartość, jednocześnie unikając zbędnej złożoności, która mogłaby zniechęcać użytkowników lub podnosić koszty rozwoju. Podstawowe funkcje to fundament, na którym można budować kolejne elementy aplikacji. Jasne określenie priorytetów pomaga zarządzać zakresem projektu i ograniczeniami budżetowymi. Warto zastanowić się, które funkcje są absolutnie niezbędne do uruchomienia aplikacji, a które mogą być dodane w późniejszych aktualizacjach. Takie podejście pozwala szybciej wprowadzić aplikację na rynek, zachowując jednocześnie koncentrację na wartości dla użytkowników. 12.2 Uwierzytelnianie użytkowników i bezpieczeństwo Bezpieczne logowanie chroni dane użytkowników i buduje zaufanie do aplikacji biznesowej. Implementacja powinna łączyć wymagania bezpieczeństwa z wygodą obsługi, unikając nadmiernie skomplikowanych procesów, które mogłyby zniechęcać do korzystania. Fundamentem bezpieczeństwa są uwierzytelnianie wieloskładnikowe, silne wymagania dotyczące haseł i zarządzanie sesjami. Regularne audyty bezpieczeństwa i aktualizacje chronią przed nowymi zagrożeniami i wspierają zgodność z regulacjami branżowymi. Aplikacje biznesowe często przetwarzają wrażliwe dane, dlatego bezpieczeństwo powinno być priorytetem, który wpływa zarówno na adopcję przez użytkowników, jak i na zgodność prawną. 12.3 Powiadomienia push i systemy wiadomości Przemyślane powiadomienia push angażują użytkowników, dostarczając im aktualnych, istotnych informacji o nowościach, ofertach czy ważnych przypomnieniach. Skuteczna strategia powiadomień powinna dostarczać wartość, nie będąc przy tym nachalną ani przytłaczającą. Użytkownicy powinni mieć możliwość samodzielnego zarządzania preferencjami, aby zachować pozytywne doświadczenia. Funkcje wiadomości w aplikacji mogą wspierać obsługę klienta, interakcje użytkowników lub komunikację wewnętrzną zespołów biznesowych. Takie rozwiązania zwiększają wartość aplikacji, ograniczając potrzebę korzystania z zewnętrznych narzędzi i utrzymując wszystkie interakcje w jednej platformie. 12.3 Analityka i narzędzia raportowe Wbudowana analityka dostarcza wglądu w zachowania użytkowników, korzystanie z funkcji oraz kluczowe wskaźniki wydajności aplikacji. Dane te wspierają decyzje biznesowe, ukierunkowują rozwój funkcji i pozwalają mierzyć zwrot z inwestycji. Analityka pomaga wskazać te funkcje, które odnoszą największy sukces, oraz obszary wymagające poprawy. Narzędzia raportowe powinny prezentować dane w formatach umożliwiających szybkie podejmowanie decyzji. Warto określić, które wskaźniki są najistotniejsze dla Twoich celów biznesowych, i zaprojektować raporty tak, aby w przejrzysty sposób podkreślały kluczowe KPI. 12.4 Integracja płatności Bezpieczna obsługa płatności jest niezbędna w aplikacjach biznesowych realizujących transakcje. Integracja ze sprawdzonymi operatorami płatności buduje zaufanie użytkowników i wspiera zgodność z regulacjami finansowymi. Udostępnienie różnych metod płatności odpowiada na zróżnicowane preferencje użytkowników i może zwiększyć współczynnik konwersji. Niezawodność systemu płatności ma bezpośredni wpływ na przychody i zaufanie klientów. Wybieraj dostawców z udokumentowanym doświadczeniem w zakresie bezpieczeństwa, dobrą obsługą klienta i przejrzystymi kosztami. Dokładnie testuj procesy płatności w różnych scenariuszach i na wielu urządzeniach. 12.5 Funkcjonalność offline Możliwość korzystania z aplikacji offline zwiększa jej niezawodność i satysfakcję użytkowników, szczególnie w środowiskach o ograniczonym dostępie do sieci. Kluczowe funkcje powinny pozostawać dostępne bez połączenia z internetem, a synchronizacja danych powinna następować automatycznie po jego przywróceniu. Taka funkcjonalność może wyróżniać Twoją aplikację na tle konkurencji. Określ, które funkcje są najważniejsze w trybie offline, i zaprojektuj odpowiednie strategie buforowania danych. Użytkownicy powinni otrzymywać jasne informacje, kiedy działają offline i jaki ma to wpływ na działanie aplikacji. 12.6 Funkcje wsparcia klienta Zintegrowane opcje wsparcia, takie jak czat, sekcje FAQ czy formularze kontaktowe, poprawiają satysfakcję użytkowników i obniżają koszty obsługi. Łatwy dostęp do pomocy buduje zaufanie i pozwala szybko rozwiązywać problemy, zanim przerodzą się w negatywne opinie lub porzucenie aplikacji. Opcje samoobsługowe często pozwalają użytkownikom szybko rozwiązać podstawowe problemy, jednocześnie zmniejszając obciążenie zespołów wsparcia. Funkcje pomocy powinny być łatwo dostępne i oferować jasne ścieżki rozwiązywania problemów dla różnych typów użytkowników. 13. Budżet i harmonogram tworzenia aplikacji 13.1 Podział kosztów w zależności od metody rozwoju Koszty tworzenia aplikacji różnią się znacząco w zależności od wybranego podejścia, poziomu złożoności i wymaganych funkcji. Najnowsze dane branżowe pokazują, że koszty rozwoju biznesowych aplikacji mobilnych mieszczą się w przedziale od 40 000 do ponad 400 000 USD, w zależności od stopnia skomplikowania. Proste aplikacje zazwyczaj kosztują od 40 000 do 100 000 USD, aplikacje średniej złożoności od 100 000 do 200 000 USD, a zaawansowane mogą sięgać 200 000–400 000 USD i więcej. Tworzenie wieloplatformowe z wykorzystaniem frameworków takich jak Flutter czy React Native może obniżyć koszty w porównaniu do budowy osobnych aplikacji natywnych. Stawki za rozwój wynoszą średnio od 25 do 49 USD za godzinę, różniąc się w zależności od regionu, doświadczenia dewelopera i złożoności platformy. Platformy no-code oferują najniższe koszty początkowe, ale mogą generować wyższe wydatki długoterminowe w związku z miesięcznymi subskrypcjami i ograniczonymi możliwościami personalizacji. Przykładowo, kompleksowa aplikacja marketplace z funkcjami rezerwacji, płatności i recenzji wymagała około 300 000 USD i więcej na pełen rozwój platformy, podczas gdy aplikacje z integracją IoT zazwyczaj zaczynają się od 60 000 USD, w zależności od stopnia złożoności obsługiwanych urządzeń. 13.2 Ukryte koszty, które należy uwzględnić Poza początkowymi wydatkami na rozwój należy wziąć pod uwagę bieżące koszty, które znacząco wpływają na budżet. Roczne koszty utrzymania wynoszą średnio około 20% pierwotnego kosztu budowy aplikacji i obejmują aktualizacje, poprawki błędów oraz usprawnienia. Marketing stanowi istotną inwestycję – jego roczne koszty mogą sięgać od 50% do nawet 100% wartości początkowego budżetu rozwojowego. Dodatkowe wydatki obejmują integracje z usługami zewnętrznymi (5 000–20 000 USD rocznie), infrastrukturę backendową (20 000–100 000 USD), opłaty sklepów z aplikacjami, hosting serwerów oraz zasoby związane z bieżącym wsparciem technicznym. Warto zaplanować te cykliczne koszty z wyprzedzeniem, aby uniknąć niespodzianek budżetowych, które mogłyby wpłynąć na jakość aplikacji lub stabilność biznesu. 13.3 Przewidywany harmonogram dla różnych typów aplikacji Czas tworzenia aplikacji różni się w zależności od stopnia złożoności i przyjętego podejścia. Proste aplikacje wymagają od 3 do 6 miesięcy pracy, aplikacje o średniej złożoności 6–9 miesięcy, natomiast rozbudowane rozwiązania klasy enterprise mogą zajmować od 9 do nawet 18 miesięcy lub dłużej. Przykłady z praktyki pokazują, jak te ramy czasowe sprawdzają się w rzeczywistości: aplikacja społecznościowa Opar została opracowana w ciągu około 4–6 miesięcy, natomiast kompleksowa platforma marketplace wymagała ponad 9 miesięcy. Warto również uwzględnić czas potrzebny na zatwierdzenie aplikacji w sklepach, który może trwać kilka tygodni i wiązać się z koniecznością wprowadzenia poprawek. 13.4 Opcje finansowania rozwoju aplikacji Finansowanie projektu aplikacji może pochodzić z różnych źródeł, takich jak samofinansowanie, crowdfunding, inwestorzy aniołowie lub fundusze venture capital. Każda z tych opcji wiąże się z odmiennymi wymaganiami, terminami oraz konsekwencjami dla kontroli nad biznesem i przyszłych decyzji strategicznych. Przygotowanie przekonującej prezentacji inwestycyjnej z jasno określoną propozycją wartości, analizą rynku i prognozami finansowymi zwiększa szanse na pozyskanie finansowania. Warto również rozważyć, jak poszczególne źródła finansowania wpisują się w cele biznesowe i plany rozwoju firmy, zanim podejmiesz zobowiązania. 14. Testowanie aplikacji biznesowej 14.1 Testy akceptacyjne użytkowników (UAT) Testy akceptacyjne użytkowników potwierdzają, że aplikacja spełnia wymagania biznesowe oraz oczekiwania użytkowników przed jej publicznym udostępnieniem. To kluczowy etap, w którym realni użytkownicy wykonują typowe zadania, aby wykryć problemy z użytecznością lub brakujące funkcje. Opinie z UAT często ujawniają różnice między założeniami deweloperów a rzeczywistymi potrzebami użytkowników. Sukces aplikacji fitness dużej marki odzieży sportowej pokazuje znaczenie kompleksowych badań użytkowników – ankiet i grup fokusowych, które wskazały, że kluczowe są łatwa nawigacja i spersonalizowane treści. Etap UAT powinien być dobrze zaplanowany, z jasno określonymi scenariuszami testowymi, kryteriami sukcesu i metodami zbierania opinii. 14.2 Testy wydajności i obciążeniowe Testy wydajności sprawdzają stabilność, szybkość i responsywność aplikacji w różnych warunkach użytkowania. Testy obciążeniowe symulują okresy maksymalnego ruchu, aby wykryć potencjalne wąskie gardła lub awarie systemu. Dzięki nim aplikacja działa płynnie nawet przy dużym natężeniu ruchu, co zapobiega awariom podważającym zaufanie użytkowników. Testy powinny obejmować różne urządzenia, warunki sieciowe i wersje systemów operacyjnych, aby zagwarantować spójną wydajność. W przytoczonym przykładzie aplikacji fitness optymalizacja wydajności przyczyniła się do 25% spadku wskaźnika odrzuceń, co pokazuje realny wpływ dokładnych testów na wyniki biznesowe. 14.3 Testy bezpieczeństwa i zgodność z regulacjami Testy bezpieczeństwa identyfikują podatności, które mogłyby zagrozić danym użytkowników lub działaniu biznesu. Proces ten ma kluczowe znaczenie w przypadku aplikacji przetwarzających dane wrażliwe, transakcje finansowe lub informacje objęte regulacjami prawnymi. Regularne audyty bezpieczeństwa pomagają utrzymać ochronę przed nowymi zagrożeniami. Wymogi dotyczące zgodności różnią się w zależności od branży i lokalizacji, wpływając na aspekty takie jak przechowywanie danych czy procesy uzyskiwania zgód użytkowników. Warto poznać obowiązujące przepisy już na etapie planowania, aby uniknąć kosztownych przeróbek lub problemów prawnych po premierze aplikacji. 14.4 Testy beta z udziałem realnych użytkowników Programy testów beta umożliwiają wybranym użytkownikom korzystanie z aplikacji przed oficjalnym wydaniem, co pozwala zebrać cenne opinie na temat funkcjonalności, użyteczności i atrakcyjności. Testerzy beta często odkrywają przypadki brzegowe i nietypowe wzorce użytkowania, które mogły zostać pominięte podczas testów wewnętrznych, dzięki czemu końcowy produkt jest bardziej dopracowany. Rekrutuj testerów beta reprezentujących Twoją grupę docelową i zapewnij im jasne kanały przekazywania opinii. Warto zrównoważyć długość testów beta z harmonogramem premiery, aby mieć wystarczająco dużo czasu na poprawienie kluczowych błędów, nie tracąc przy tym tempa rozwoju. 15. Utrzymanie i aktualizacja aplikacji 15.1 Regularne aktualizacje i ulepszanie funkcji Ciągłe aktualizacje pozwalają usuwać błędy, poprawiać wydajność i wprowadzać nowe funkcje, które utrzymują zaangażowanie użytkowników. Aplikacja fitness znanej marki odzieży sportowej osiągnęła imponujące wyniki dzięki strategicznym aktualizacjom – liczba pobrań wzrosła o 50%, a ruch z poleceń o 70% po optymalizacji wydajności i dodaniu nowych funkcji. Warto planować harmonogram aktualizacji tak, aby równoważyć rozwój nowych funkcji z poprawą stabilności działania. Należy jasno komunikować zmiany użytkownikom, podkreślając korzyści i ulepszenia, jakie odczują po aktualizacji. Częstotliwość wprowadzania nowości powinna odpowiadać oczekiwaniom użytkowników i presji konkurencyjnej na rynku. 15.2 Integracja opinii użytkowników Aktywne zbieranie i analizowanie opinii użytkowników pomaga wyznaczać priorytety rozwoju i pokazuje zaangażowanie w budowanie satysfakcji klientów. Kanały do przekazywania opinii powinny być łatwo dostępne i zachęcać do szczerego dzielenia się doświadczeniami oraz sugestiami ulepszeń. Warto opracować systemowy proces przeglądu, kategoryzacji i priorytetyzacji opinii. Nie wszystkie sugestie można wdrożyć, jednak samo ich uznanie i wyjaśnienie podjętych decyzji buduje lojalność i zaufanie użytkowników wobec marki. 15.3 Monitorowanie wydajności i analiza danych Stałe monitorowanie wydajności pozwala śledzić wzorce użytkowania, identyfikować problemy techniczne i mierzyć kluczowe wskaźniki sukcesu biznesowego. Dane analityczne wspierają podejmowanie decyzji opartych na faktach dotyczących rozwoju funkcji, optymalizacji doświadczenia użytkownika oraz modyfikacji strategii biznesowej. Należy monitorować zarówno techniczne wskaźniki wydajności, jak i biznesowe KPI, aby zrozumieć, jak jakość działania aplikacji wpływa na wyniki firmy. Warto też skonfigurować alerty dla krytycznych problemów wymagających natychmiastowej reakcji, aby utrzymać wysoką satysfakcję użytkowników. 15.4 Strategia długoterminowego rozwoju aplikacji Planowanie przyszłego rozwoju zapewnia, że aplikacja będzie mogła dostosowywać się do zmieniających się potrzeb biznesowych, postępu technologicznego i warunków rynkowych. Strategia ewolucji powinna uwzględniać wymagania dotyczące skalowalności, nowe możliwości platformowe oraz zmiany w otoczeniu konkurencyjnym. Twórz mapy rozwoju, które zachowują równowagę między innowacją a stabilnością – tak, aby nowe funkcje ulepszały doświadczenie użytkownika, zamiast je komplikować. Regularne przeglądy strategii pozwalają dostosowywać plany na podstawie opinii z rynku i danych o wynikach biznesowych. 16. Najczęstsze pułapki i jak ich unikać 16.1 Wyzwania techniczne i sposoby ich rozwiązania Problemy techniczne, takie jak fragmentacja platform, złożone integracje czy ograniczona skalowalność, mogą zakłócić rozwój aplikacji lub powodować długotrwałe trudności operacyjne. Proaktywne planowanie, właściwy dobór stosu technologicznego i kompleksowe testowanie znacząco ograniczają te ryzyka. Złożone, bogate w funkcje lub wysoce zabezpieczone aplikacje klasy enterprise generują najwyższe koszty i najdłuższe harmonogramy ze względu na wymagania dotyczące dedykowanego backendu, zgodności z przepisami (np. HIPAA, GDPR) oraz zaawansowanych integracji. Współpraca z doświadczonymi deweloperami lub partnerami specjalizującymi się w takich rozwiązaniach – jak TTMS – pomaga pokonać te wyzwania dzięki wiedzy z zakresu wdrażania AI, integracji systemów i automatyzacji procesów. 16.2 Błędy w doświadczeniu użytkownika (UX) Zły projekt, nieintuicyjna nawigacja lub wolne działanie aplikacji mogą zniechęcić użytkowników, niezależnie od jej funkcjonalności. Priorytetowe traktowanie intuicyjnych interfejsów, responsywnego projektu i szybkiego ładowania znacząco poprawia retencję i satysfakcję użytkowników. Studium przypadku aplikacji fitness pokazuje, że poprawa UX może znacząco zwiększyć poziom zaangażowania. Regularne testy użyteczności w trakcie rozwoju pozwalają wykrywać problemy z doświadczeniem użytkownika, zanim dotkną one realnych odbiorców. Proste, przejrzyste rozwiązania projektowe często okazują się skuteczniejsze niż skomplikowane interfejsy próbujące robić zbyt wiele naraz. 16.3 Problemy z bezpieczeństwem i zgodnością Niewystarczające zabezpieczenia mogą prowadzić do wycieków danych, konsekwencji prawnych oraz trwałego uszczerbku na reputacji firmy. Wdrażanie najlepszych praktyk bezpieczeństwa, regularne audyty i śledzenie zmian w przepisach to kluczowe inwestycje w ochronę biznesu. Kwestie bezpieczeństwa powinny być uwzględniane na każdym etapie rozwoju aplikacji, a nie traktowane jako dodatek po fakcie. Koszt prawidłowego wdrożenia zabezpieczeń jest niewielki w porównaniu z potencjalnymi stratami wynikającymi z ich braku. 16.4 Przekroczenia budżetu i opóźnienia w harmonogramie Niedoszacowanie złożoności projektu, rozszerzanie jego zakresu (scope creep) i ukryte koszty to częste przyczyny problemów z realizacją aplikacji. Realistyczne planowanie budżetu z rezerwą finansową, jasno zdefiniowany zakres projektu i monitorowanie postępów na podstawie kamieni milowych pomagają utrzymać kontrolę nad realizacją. Warto też pamiętać, że utrzymanie aplikacji może kosztować od 20% do nawet 100% pierwotnej wartości projektu rocznie – uwzględnienie tego w budżecie zapobiega finansowym niespodziankom. Regularne przeglądy projektu umożliwiają wczesne wykrycie potencjalnych problemów i korekty kursu zanim staną się one poważne. Dobra komunikacja między wszystkimi interesariuszami pomaga zarządzać oczekiwaniami i zapobiegać nieporozumieniom, które mogłyby prowadzić do kosztownych zmian. 17. Podsumowanie Tworzenie skutecznych aplikacji biznesowych w 2025 roku wymaga strategicznego planowania, trafnych wyborów technologicznych i stałego zaangażowania w satysfakcję użytkowników. Niezależnie od tego, czy wybierzesz rozwój natywny, wieloplatformowy czy no-code, skuteczne tworzenie aplikacji dla biznesu polega na znalezieniu równowagi między potrzebami użytkowników, możliwościami technologicznymi a celami biznesowymi. Kluczem do sukcesu w rozwoju aplikacji jest dokładne przygotowanie, przemyślana realizacja i ciągłe doskonalenie w oparciu o opinie użytkowników oraz dane analityczne. Przy dynamicznym wzroście globalnego rynku aplikacji mobilnych potencjał ROI dla dobrze zaprojektowanych aplikacji biznesowych pozostaje wysoki. Firmy takie jak TTMS dostarczają wiedzę ekspercką w zakresie rozwiązań AI, automatyzacji procesów i integracji systemów, co pozwala zwiększyć funkcjonalność aplikacji, zapewniając jednocześnie niezawodne i skalowalne wdrożenia dopasowane do potrzeb biznesu. Warto pamiętać, że uruchomienie aplikacji to dopiero początek dłuższej podróży obejmującej utrzymanie, aktualizacje i rozwój w odpowiedzi na zmieniające się potrzeby rynku. Sukces wymaga traktowania tworzenia aplikacji jako ciągłej inwestycji w cyfrową transformację, a nie jednorazowego projektu – tak, by Twoja strategia mobilna dostarczała wartość przez wiele lat. Chcesz tworzyć w swojej firmie aplikacje bez kodowania? Skontaktuj się z naszymi specjalistami od Power Apps już teraz.
Czytaj
TOP 10 partnerów AEM w Polsce – ranking 2025
10 najlepszych partnerów wdrożeniowych Adobe Experience Manager (AEM) w Polsce w 2025 roku Adobe Experience Manager (AEM) to jedna z czołowych platform do zarządzania treścią i doświadczeniami cyfrowymi, dlatego wybór odpowiedniego partnera do jej wdrożenia ma kluczowe znaczenie. Ten materiał odpowiada m.in. na pytania: która firma AEM najlepsza i jaki partner AEM będzie właściwy dla Twojego projektu. Polska wyróżnia się coraz większą liczbą firm wyspecjalizowanych w AEM – od globalnych korporacji konsultingowych po lokalne wyspecjalizowane software house’y. Poniżej prezentujemy ranking 10 najlepszych partnerów AEM w Polsce w 2025 roku, które mogą poszczycić się bogatym doświadczeniem, certyfikacjami Adobe oraz sukcesami we wdrażaniu Adobe Experience Manager. Poznaj ich mocne strony i dowiedz się, dlaczego to właśnie tym firmom warto powierzyć realizację Twojego projektu AEM. 1. Transition Technologies MS (TTMS) Transition Technologies MS (TTMS) to najszybciej rosnący polski partner Adobe, który dostarcza kompleksowe usługi wdrożeniowe i konsultingowe w obszarze Adobe Experience Manager. Firma działa na rynku od 2015 roku, zatrudniając obecnie ponad 800 specjalistów IT i posiadając 8 biur w Polsce (m.in. Warszawa, Lublin, Wrocław, Kraków). TTMS jest Brązowym Partnerem Adobe, co potwierdza wysokie kompetencje w zakresie AEM i innych rozwiązań Adobe. W portfolio TTMS znajdują się unikalne rozwiązania przyspieszające wdrożenia AEM – m.in. moduł AEM Product Catalog usprawniający integrację z systemami PIM oraz gotowe komponenty do budowy portali klientów na AEM. Firma specjalizuje się także w migracjach AEM do chmury (AEM as a Cloud Service) oraz we wdrażaniu elementów sztucznej inteligencji w AEM (np. AI do tagowania treści czy chatboty). TTMS wyróżnia się doświadczeniem we współpracy z wymagającymi branżami – realizowała projekty AEM dla klientów z sektora farmaceutycznego, przemysłowego i obronnego, integrując AEM z narzędziami Adobe Marketing Cloud (Marketo, Analytics, Campaign) oraz z systemami CRM (Salesforce) i CIAM. Dzięki temu TTMS dostarcza skalowalne i bezpieczne implementacje Adobe Experience Manager, zapewniając klientom szybkość wdrożenia, wysoką jakość oraz pełne dopasowanie rozwiązań do indywidualnych potrzeb. TTMS: profil firmy Przychody w 2024 r.: 233,7 mln PLN Liczba pracowników: 800+ Strona internetowa: https://ttms.com/pl/aem/ Siedziba główna: Warszawa Główne usługi / specjalizacja: AEM, Azure, Power Apps, Salesforce, BI, AI, Webcon, e-learning, Quality Management 2. Sii Polska Sii Polska działa od 2006 roku i zatrudnia kilka tysięcy specjalistów w kilkunastu miastach. Projekty Adobe Experience Manager obejmują wdrożenia portali, systemów zarządzania treścią i integracje z innymi narzędziami cyfrowymi. Firma oferuje także outsourcing ekspertów AEM oraz wsparcie utrzymaniowe. Dodatkowo świadczy usługi w obszarze testów, rozwoju aplikacji i infrastruktury IT. Sii Polska: profil firmy Przychody w 2024 r.: 2,13 mld PLN Liczba pracowników: 7700+ Strona internetowa: www.sii.pl Siedziba główna: Warszawa Główne usługi / specjalizacja: Outsourcing IT, inżynieria, rozwój oprogramowania, BPO, testy, infrastruktura (w tym Adobe Experience Manager) 3. Wunderman Thompson Technology (dawniej Cognifide) Wunderman Thompson Technology powstało w 2005 roku w Poznaniu i specjalizuje się w rozwiązaniach opartych o Adobe Experience Manager. Zespół realizuje projekty obejmujące budowę komponentów, personalizację treści i integracje z systemami e-commerce oraz CRM. Firma jest częścią globalnej grupy WPP i współpracuje z dużymi markami na wielu rynkach. Jej działania obejmują także wsparcie w utrzymaniu i rozwoju istniejących platform AEM. Wunderman Thompson Technology: profil firmy Przychody w 2024 r.: brak danych (część WPP Group) Liczba pracowników: 300+ (Polska) Strona internetowa: www.wundermanthompson.com Siedziba główna: Poznań Główne usługi / specjalizacja: Rozwój Adobe Experience Manager, integracje AEM, platformy cyfrowe, strategia CX 4. Deloitte Digital (Polska) Deloitte Digital jest częścią Deloitte, działającą na styku doradztwa biznesowego i technologii cyfrowych. W Polsce firma prowadzi projekty wdrożeniowe AEM w bankowości, telekomunikacji oraz handlu detalicznym. Zajmuje się zarówno strategią cyfrową, jak i implementacją Adobe Experience Manager oraz integracją z innymi narzędziami Adobe Experience Cloud. Jej zespoły realizują pełny zakres prac – od koncepcji i projektowania, po utrzymanie systemów. Deloitte Digital: profil firmy Przychody w 2024 r.: ~268 mld PLN (globalnie) Liczba pracowników: 3000+ (Polska) Strona internetowa: www.deloitte.com/pl Siedziba główna: Warszawa Główne usługi / specjalizacja: Transformacja cyfrowa, wdrożenia AEM, Adobe Experience Cloud, strategia CX, integracje enterprise 5. Accenture Song (Accenture Poland) Accenture Song, dawniej Accenture Interactive, jest działem Accenture skupionym na marketingu i doświadczeniach cyfrowych. Projekty AEM realizowane w Polsce są częścią większych transformacji obejmujących e-commerce, marketing automation i zarządzanie treścią. Firma wykorzystuje globalne centra kompetencyjne i własne metodologie do przyspieszania wdrożeń Adobe. W Polsce zatrudnia tysiące specjalistów, którzy wspierają klientów w różnych branżach. Accenture Song: profil firmy Przychody w 2024 r.: ~260 mld PLN (globalnie) Liczba pracowników: 10 000+ (Polska) Strona internetowa: www.accenture.com Siedziba główna: Warszawa Główne usługi / specjalizacja: Wdrożenia AEM, marketing cyfrowy, e-commerce, customer experience, rozwiązania chmurowe 6. EPAM Systems (Poland) EPAM Systems działa w Polsce od 2011 roku i zatrudnia kilka tysięcy inżynierów w wielu miastach. Zespół wdraża Adobe Experience Manager w zakresie AEM Sites i Assets, a także realizuje integracje z systemami e-commerce i mobilnymi aplikacjami. EPAM prowadzi również migracje starszych instalacji do AEM as a Cloud Service. Firma jest częścią globalnej organizacji świadczącej usługi inżynierii oprogramowania na wielu rynkach. EPAM Systems: profil firmy Przychody w 2024 r.: ~19 mld PLN (globalnie) Liczba pracowników: 7000+ (Polska) Strona internetowa: www.epam.com Siedziba główna: Kraków (oddział) Główne usługi / specjalizacja: Inżynieria oprogramowania, rozwój AEM, CMS enterprise, migracje do chmury, integracje platform 7. Capgemini Polska Capgemini jest obecne w Polsce od lat 90. i zatrudnia kilkanaście tysięcy osób. Projekty w obszarze Adobe Experience Manager obejmują wdrożenia w sektorze finansowym, przemysłowym i administracji publicznej. Firma łączy doświadczenie w konsultingu IT z usługami integracyjnymi i utrzymaniowymi. Zespoły realizują zarówno wdrożenia AEM on-premise, jak i migracje do rozwiązań chmurowych. Capgemini Polska: profil firmy Przychody w 2024 r.: ~100 mld PLN (globalnie) Liczba pracowników: 11 000+ (Polska) Strona internetowa: www.capgemini.com Siedziba główna: Kraków Główne usługi / specjalizacja: Konsulting IT, rozwój oprogramowania, doświadczenia cyfrowe (Adobe AEM), usługi chmurowe, cyberbezpieczeństwo 8. PwC Polska (Experience Center) PwC Polska prowadzi Experience Center, które koncentruje się na projektach cyfrowych, w tym wdrożeniach Adobe Experience Manager. Projekty obejmują integrację AEM z innymi narzędziami Adobe oraz systemami wspierającymi marketing i sprzedaż. Firma realizowała w Polsce wdrożenia m.in. w sektorze finansowym i dóbr konsumenckich. Połączenie doradztwa strategicznego i technologii pozwala PwC łączyć cele biznesowe z praktycznym wykorzystaniem AEM. PwC Polska: profil firmy Przychody w 2024 r.: ~222 mld PLN (globalnie) Liczba pracowników: 3000+ (Polska) Strona internetowa: www.pwc.pl Siedziba główna: Warszawa Główne usługi / specjalizacja: Strategia cyfrowa, wdrożenia AEM, Adobe Experience Cloud, analityka danych, transformacja marketingu 9. Sygnity Sygnity to polska firma IT, która działa od początku lat 90. i obsługuje głównie sektor finansowy, przemysłowy i publiczny. W obszarze Adobe Experience Manager zajmuje się implementacją platformy, projektowaniem struktur treści oraz integracją z systemami zewnętrznymi. Firma posiada akredytację Adobe na polskim rynku. Oferuje też doradztwo w zakresie migracji AEM do środowisk chmurowych. Sygnity: profil firmy Przychody w 2024 r.: 293 mln PLN Liczba pracowników: 700+ Strona internetowa: www.sygnity.pl Siedziba główna: Warszawa Główne usługi / specjalizacja: Oprogramowanie dedykowane, integracja systemów, Adobe AEM, transformacja cyfrowa, rozwiązania dla sektora finansowego i publicznego 10. Crafton Crafton to poznańska agencja UX i software house, działająca od 2010 roku. W projektach wykorzystuje Adobe Experience Manager jako podstawową platformę do zarządzania treścią. Zespół łączy projektowanie UX/UI z implementacją techniczną AEM, realizując projekty m.in. dla branży bankowej, hotelarskiej i retail. Firma specjalizuje się w tworzeniu serwisów internetowych i aplikacji w podejściu agile. Crafton: profil firmy Przychody w 2024 r.: brak danych (firma prywatna) Liczba pracowników: 50+ (Polska) Strona internetowa: www.crafton.pl Siedziba główna: Poznań Główne usługi / specjalizacja: Rozwój Adobe AEM, UX/UI, aplikacje webowe, frontend development Zrealizuj swój projekt z TTMS – poczytaj o naszych wdrożeniach AEM At TTMS, we believe that real results speak louder than promises. Below you will find selected case studies that illustrate how our team successfully delivers AEM consulting, migrations, integrations, and AI-driven optimizations for global clients across various industries Migracja do Adobe EDS – TTMS przeniosło tradycyjny portal internetowy klienta na platformę Adobe Edge Delivery Services (AEM Franklin). Pozwoliło to znacząco przyspieszyć działanie serwisu i uprościć jego infrastrukturę. Integracja Adobe Analytics z AEM – TTMS zrealizowało bezpieczne połączenie jednokrotnego logowania (SSO) PingOne z portalem pacjenta opartym o AEM. Rozwiązanie zwiększyło poziom bezpieczeństwa danych medycznych i ułatwiło pacjentom dostęp do informacji, integrując płynnie system CIAM z Adobe Experience Manager. Integracja PingOne z Adobe AEM (portal pacjenta) – TTMS zrealizowało bezpieczne połączenie jednokrotnego logowania (SSO) PingOne z portalem pacjenta opartym o AEM. Rozwiązanie zwiększyło poziom bezpieczeństwa danych medycznych i ułatwiło pacjentom dostęp do informacji, integrując płynnie system CIAM z Adobe Experience Manager. Optymalizacja SEO meta tagów przez AI w AEM – Wykorzystaliśmy sztuczną inteligencję do automatycznego uzupełniania i optymalizacji meta danych SEO na tysiącach stron AEM. W efekcie strona klienta odnotowała wyższą widoczność w wynikach wyszukiwania oraz oszczędność czasu pracy redaktorów treści. Migracja AEM do chmury dla producenta luksusowych zegarków – TTMS przeprowadziło pełne przeniesienie instancji Adobe Experience Manager klienta z infrastruktury on-premise do chmury Adobe (AEM as a Cloud Service). Transformacja skróciła czas wdrażania nowych treści i obniżyła koszty utrzymania platformy przy jednoczesnym zwiększeniu niezawodności. Migracja z Adobe LiveCycle do AEM Forms – Nasz zespół unowocześnił system obsługi formularzy elektronicznych, migrując klienta z przestarzałego rozwiązania Adobe LiveCycle do nowoczesnej platformy Adobe AEM Forms. Pozwoliło to usprawnić procesy obsługi dokumentów, poprawić doświadczenie użytkowników oraz zapewnić długoterminowe wsparcie techniczne. Wdrożenie headless CMS na AEM dla wielu aplikacji – TTMS zaprojektowało architekturę headless Adobe Experience Manager, która dostarcza treści jednocześnie do szeregu serwisów webowych i aplikacji mobilnych klienta. Rozwiązanie zapewniło spójność treści w różnych kanałach i umożliwiło łatwą skalowalność, skracając czas wprowadzania zmian w wielu aplikacjach jednocześnie. System szablonów stron dla firmy farmaceutycznej – Stworzyliśmy zestaw konfigurowalnych szablonów i komponentów AEM dla globalnej firmy farmaceutycznej. Umożliwiło to działom marketingu w różnych krajach samodzielne i szybkie tworzenie nowych stron produktowych zgodnych z wytycznymi brandowymi, co przyspieszyło kampanie digital i zachowało jednolity wizerunek marki. Przywrócenie tempa wdrożeń Adobe – eksperckie wsparcie – Gdy projekt wdrożenia Adobe Experience Manager u klienta utknął, nasi eksperci zostali zaangażowani, by zdiagnozować problemy i usprawnić proces. Dzięki wsparciu TTMS udało się odzyskać utracone tempo prac i zakończyć wdrożenie zgodnie z harmonogramem, zapewniając oczekiwaną jakość rozwiązania. Jak ekspercki audyt nadał kierunek rozproszonej strategii cyfrowej – Przeprowadziliśmy wszechstronny audyt ekosystemu digital (w tym platformy AEM) u klienta, identyfikując luki i nieefektywne obszary. Na tej podstawie zaproponowaliśmy usprawnienia i nową mapę drogową rozwoju cyfrowego, co pozwoliło firmie na nowo zdefiniować strategię i priorytety działań w kanałach online. Uratowanie migracji portalu korporacyjnego – W krytycznym momencie trwającej migracji korporacyjnego portalu internetowego do AEM, TTMS przejęło odpowiedzialność za projekt i ustabilizowało jego przebieg. Nasz zespół naprawił błędy, zoptymalizował konfigurację i doprowadził migrację do pomyślnego końca, dostarczając projekt na czas mimo wcześniejszych opóźnień. Udoskonalenie portalu pacjenta (branża medyczna) – We współpracy z firmą z sektora medycznego dokonaliśmy szeregu usprawnień istniejącego portalu pacjenta opartego o Adobe Experience Manager. Poprawiliśmy wydajność i bezpieczeństwo portalu oraz wdrożyliśmy nowe funkcjonalności przyjazne użytkownikom, co przełożyło się na wyższe zaangażowanie pacjentów i zadowolenie klienta z platformy. Każdy z powyższych projektów pokazuje, że TTMS nie tylko posiada ekspercką wiedzę w obszarze Adobe Experience Manager, ale także potrafi ją skutecznie wykorzystać, dostarczając rozwiązania dopasowane do indywidualnych potrzeb. Jeżeli Twoja firma planuje wdrożenie AEM lub potrzebuje wsparcia w rozwoju istniejącej platformy – skontaktuj się z nami. Z przyjemnością podzielimy się naszym doświadczeniem i pomożemy Ci zrealizować ambitne cele cyfrowe z wykorzystaniem Adobe Experience Manager. Co sprawia, że ktoś jest dobrym partnerem wdrażającym AEM w roku 2025? Dobry partner wdrożeniowy AEM w 2025 roku to nie tylko firma z certyfikowanym doświadczeniem w zakresie Adobe Experience Manager. Najlepsze firmy AEM potrafią łączyć doradztwo, migrację do chmury, integrację i rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji. Najlepsi partnerzy zapewniają zarówno precyzję techniczną, jak i spójność biznesową, gwarantując, że wdrożenie wspiera cele transformacji cyfrowej. Tym, co naprawdę wyróżnia najlepsze firmy, jest ich zdolność do integracji AEM z narzędziami analitycznymi, zarządzania tożsamością i mechanizmami personalizacji. To tworzy skalowalną, bezpieczną i zorientowaną na klienta platformę cyfrową, która generuje wymierną wartość biznesową. Jak porównać różne firmy zajmujące się rozwojem AEM? Jak porównać najlepsze firmy wdrażające Adobe AEM? Porównując firmy oferujące usługi AEM, należy nie kierować się ceną, ale wziąć pod uwagę takie czynniki, jak udokumentowane osiągnięcia, liczba certyfikowanych programistów AEM oraz branże, w których działają. Wiarygodny partner zapewni transparentność w zakresie poprzednich projektów, studiów przypadku i długoterminowych modeli wsparcia. Warto również sprawdzić, czy firma ma doświadczenie w usługach AEM w chmurze, ponieważ wiele przedsiębiorstw migruje z rozwiązań lokalnych. Wreszcie, dopasowanie kulturowe i styl komunikacji odgrywają ogromną rolę w udanej współpracy, szczególnie w organizacjach globalnych. W oparciu o te kryteria powstał powyższy ranking firm AEM. Czy warto wybrać lokalnego partnera konsultingowego AEM zamiast globalnego dostawcy? Decyzja między lokalnym a globalnym partnerem konsultingowym AEM zależy od priorytetów Twojej organizacji. Lokalny partner może zaoferować lepsze dopasowanie kulturowe, dogodność stref czasowych i szybsze wsparcie na miejscu. Z drugiej strony, globalni dostawcy często oferują szerszą wiedzę specjalistyczną, większe zespoły i doświadczenie w złożonych wdrożeniach międzynarodowych. Wiele firm w 2025 roku stosuje podejście hybrydowe, wybierając średniej wielkości międzynarodową firmę AEM, która łączy elastyczność lokalnych usług ze skalowalnością globalnego gracza. Ile kosztuje wdrożenie AEM we współpracy z profesjonalnym partnerem? Koszt wdrożenia Adobe Experience Manager z profesjonalnym partnerem różni się znacząco w zależności od skali, złożoności i wymaganych integracji projektu. W przypadku mniejszych projektów koszty mogą zaczynać się od dziesiątek tysięcy euro, podczas gdy wdrożenia na dużą skalę w przedsiębiorstwach mogą z łatwością przekroczyć kilkaset tysięcy euro. Najważniejszy jest zwrot z inwestycji – doświadczony partner AEM zoptymalizuje przepływy pracy nad treścią, personalizację i marketing oparty na danych, generując długoterminową wartość biznesową przewyższającą początkowe wydatki. Wybór odpowiedniego partnera zapewnia przewidywalne harmonogramy i zmniejsza ryzyko kosztownych opóźnień. Jakie są najnowsze trendy w zakresie wdrażania AEM w roku 2025? W 2025 roku najgorętsze trendy we wdrożeniach AEM koncentrują się wokół integracji sztucznej inteligencji (AI), architektury headless CMS oraz wdrożeń chmurowych. Firmy coraz częściej oczekują, że ich platformy AEM będą w pełni kompatybilne z personalizacją opartą na sztucznej inteligencji, analityką predykcyjną i zautomatyzowaną optymalizacją SEO. Konfiguracje headless CMS zyskują na popularności, ponieważ umożliwiają płynne dostarczanie treści w aplikacjach internetowych, mobilnych i IoT. Jednocześnie coraz więcej organizacji korzysta z usług AEM Cloud Services, redukując koszty infrastruktury przy jednoczesnym zapewnieniu ciągłych aktualizacji i skalowalności. Trendy te podkreślają potrzebę współpracy z partnerami wdrażającymi AEM, którzy potrafią wprowadzać innowacje, zachowując jednocześnie stabilność klasy korporacyjnej. Jaki partner AEM do wdrożenia headless i AEM w chmurze? Warto zweryfikować doświadczenie w AEM as a Cloud Service, liczby wdrożeń i integracji. Krótka lista najlepszych firm AEM w tym artykule pomoże zawęzić wybór.
Czytaj
MAI-1 i MAI-Voice-1: nowe modele AI Microsoftu sygnalizują odejście od OpenAI
MAI-1 i MAI-Voice-1: nowe modele AI Microsoftu sygnalizują odejście od OpenAI Sierpień 2025 – Microsoft zaprezentował dwa wewnętrznie opracowane modele sztucznej inteligencji – MAI-1 (nowy LLM – duży model językowy) i MAI-Voice-1 (model generowania mowy) – co oznacza strategiczny zwrot w kierunku technologicznej niezależności od OpenAI. Po latach opierania się na modelach OpenAI (i zainwestowaniu około 13 miliardów dolarów w to partnerstwo od 2019 roku), dział AI Microsoftu zaczyna działać na własną rękę. Krok ten sygnalizuje, że pomimo głębokich powiązań z OpenAI, Microsoft ma szansę mieć większą kontrolę nad technologią sztucznej inteligencji, która napędza jego produkty. Z poniższego artykułu dowiesz się m.in., jaki będzie to miało wpływ na branżę. Strategiczne odejście od OpenAI Ogłoszenie przez Microsoft MAI-1 i MAI-Voice-1 – a miało to miejsce pod koniec sierpnia 2025 roku – jest powszechnie postrzegane jako próba zwiększenia niezależności w zakresie sztucznej inteligencji. Przez lata modele serii GPT OpenAI (takie jak GPT-4) były „mózgami” wielu produktów Microsoftu (od usług Azure OpenAI po GitHub Copilot czy czat Binga). W całej współpracy pojawiły się jednak zgrzyty. OpenAI skupiło się na własnym rozwoju, zaś sam Microsoft otwarcie krytykował GPT-4 jako „zbyt drogi i powolny” dla konsumentów i niektórych ich potrzeb. Doszło nawet do tego, Microsoft zaczął „po cichu” testować inne modele sztucznej inteligencji, które miały zasilać Copilota. Na początku 2024 roku Microsoft zatrudnił Mustafę Suleymana (współzałożyciela DeepMind i byłego prezesa Inflection AI), aby poprowadził nowy wewnętrzny zespół ds. sztucznej inteligencji – co było wyraźnym sygnałem, że firma zamierza rozwijać własne modele. Suleyman od tego czasu podkreślał „opcjonalność” w strategii Microsoftu w dziedzinie sztucznej inteligencji: firma będzie używać najlepszych dostępnych modeli – czy to z OpenAI, oprogramowania typu open source, czy własnego laboratorium – kierując zadania do modelu, który jest najbardziej wydajny. Wprowadzenie MAI-1 i MAI-Voice-1 nadaje tej strategii konkretny kształt. Daje Microsoftowi realną, wewnętrzną alternatywę dla technologii OpenAI, nawet jeśli obaj pozostają partnerami. W rzeczywistości decydenci Microsoftu w dziedzinie sztucznej inteligencji opisują te modele jako „rozszerzające” (a nie natychmiast zastępujące) OpenAI, przynajmniej na razie. Jednak cel długoterminowy jest oczywisty: Microsoft przygotowuje się na przyszłość po OpenAI, w której nie będzie zobowiązany wobec zewnętrznego dostawcy. Jak ujęła to jedna z analiz Computerworld, Microsoft nie zatrudnił wizjonerskiego zespołu AI „po prostu po to, by rozszerzyć czyjś produkt” – przygotowuje grunt pod budowę własnego fundamentu AI. Poznaj MAI-1 i MAI-Voice-1: Nowe modele AI Microsoftu MAI-Voice-1 to pierwszy wydajny model Microsoftu do generowania mowy. Firma twierdzi, że może on wytworzyć pełną minutę naturalnie brzmiącego dźwięku w mniej niż sekundę na jednym procesorze GPU, co czyni go jednym z najwydajniejszych systemów mowy dostępnych na rynku. MAI-Voice-1 już teraz obsługuje zaawansowane funkcje: na przykład nowa usługa Copilot Daily odczytuje najważniejsze „newsy” (oczywiście naturalnie brzmiącym głosem), a funkcja Copilot Podcasts może tworzyć dialogi podcastów prosto z komunikatów tekstowych. Microsoft chwali się wysoką wiernością i ekspresją modelu w scenariuszach z jednym i wieloma mówcami. W erze błyskawicznego postępu interfejsów głosowych Microsoft wyraźnie postrzega to jako strategiczną technologię (firma nawet ogłosiła, że „głos jest interfejsem przyszłości”). Co godne uwagi, produktem OpenAI w dziedzinie „audio” był Whisper, model transkrypcji mowy na tekst – ale OpenAI nie stworzył porównywalnego modelu zamiany tekstu na mowę. Dzięki MAI-Voice-1 firma Microsoft wypełnia tę lukę, oferując model, która może mówić do użytkowników z intonacją i szybkością zbliżoną do ludzkiej, bez konieczności korzystania z silnika innej firmy. MAI-1 (wersja zapoznawcza) to nowy LLM Microsoftu – pierwszy wewnętrznie wyszkolony model podstawowy firmy. „Pod maską” MAI-1 kryje się architektura mixture-of-experts, wytrenowana na około 15 000 procesorach graficznych NVIDIA H100. Model został zaprojektowany tak, aby radzić sobie w udzielaniu pomocnych odpowiedzi na codzienne zapytania. Microsoft rozpoczął publiczne testy MAI-1 w praktyce: został on wydany jako MAI-1-preview na LMArena, platformie społecznościowej do testów porównawczych, na której użytkownicy mogą bezpośrednio porównywać modele AI. Pozwala to Microsoftowi na transparentne ocenianie wydajności MAI-1 w stosunku do innych modeli AI (zarówno konkurencji, jak i modeli otwartych) i szybkie iterowanie. Microsoft rozpoczął publiczne testy MAI-1 w praktyce: został on wydany jako MAI-1-preview na LMArena, platformie społecznościowej do testów porównawczych, na której użytkownicy mogą bezpośrednio porównywać modele AI. Pozwala to Microsoftowi na transparentne ocenianie wydajności MAI-1 w stosunku do innych modeli AI (zarówno konkurencji, jak i modeli otwartych) i szybkie iterowanie. Według Microsoftu, MAI-1 pokazuje już „przebłysk przyszłych ofert w Copilot” – a firma wdraża go selektywnie w Copilot (zestawie asystentów AI firmy Microsoft w systemach Windows, Office i innych) do zadań takich jak generowanie tekstu. W nadchodzących tygodniach niektóre funkcje Copilot zaczną używać MAI-1 do obsługi zapytań użytkowników, a Microsoft będzie zbierał opinie w celu ulepszenia modelu. Krótko mówiąc, MAI-1 jeszcze nie zastępuje GPT-4 OpenAI w produktach Microsoftu, ale jest na dobrej drodze, by ostatecznie odegrać ważną rolę. Daje Microsoftowi możliwość dostosowania i optymalizacji LLM specjalnie dla swojego ekosystemu asystentów „Copilot”. Jak MAI-1 wypada na tle modeli OpenAI? Pod względem możliwości GPT-4, a także niedawno wprowadzony GPT-5, wciąż wyznaczają branżowe standardy – od zaawansowanego rozumowania po generowanie kodu. MAI-1 to dopiero pierwsza generacja, a Microsoft otwarcie przyznaje, że przyjmuje strategię bycia „tuż za liderem”. Różnice widoczne są też w architekturze. GPT-4 pozostaje niejawny, lecz powszechnie uznaje się go za ogromny model wymagający potężnych zasobów. MAI-1 oparto na architekturze mixture-of-experts, która może być znacznie bardziej wydajna. W połączeniu z mniejszą skalą treningu możemy sądzić, że Microsoft celuje w model tańszy i bardziej efektywny, nawet jeśli nie jest jeszcze najmocniejszy na rynku. W rzeczywistości jednym z głównych motywów była kwestia kosztów i kontroli – używanie GPT-4 na masową skalę okazało się drogie i czasochłonne. Dzięki własnemu modelowi Microsoft może optymalizować opóźnienia i wydajność w ramach własnej infrastruktury. W obszarze głosu różnice są wyraźne: OpenAI rozwija model Whisper do rozpoznawania mowy (transkrypcja audio na tekst), podczas gdy Microsoft z MAI-Voice-1 skupia się na jej generowaniu (tworzenie mowy z tekstu). Dzięki temu firma zyskuje własne rozwiązanie, które pozwala jej sztucznej inteligencji przemawiać naturalnym głosem – w domenie, gdzie wcześniej korzystała z zewnętrznych usług TTS lub mniej elastycznych technologii. Największym atutem MAI-Voice-1 jest szybkość i wydajność – generuje mowę praktycznie w czasie rzeczywistym, co ma kluczowe znaczenie dla interaktywnych asystentów głosowych i czytania dłuższych treści. Jakość określana jest jako wysoka wierność i ekspresja, przewyższająca monotonne brzmienie starszych systemów TTS. W efekcie Microsoft buduje pełny zestaw narzędzi AI: MAI-1 odpowiada za inteligencję tekstową, a MAI-Voice-1 za interakcję głosową. Modele te nieuchronnie będą porównywane z GPT-4 w obszarze tekstu i innymi rozwiązaniami voice-AI, ale przewagą Microsoftu jest możliwość głębokiej integracji z własnym ekosystemem i pełnej kontroli nad rozwojem. Dlaczego własne modele to większa kontrola i bezpieczeństwo? Poza samymi aspektami technicznymi, wewnętrzne prace Microsoftu nad sztuczną inteligencją koncentrują się na kontroli – nad rozwojem technologii, przepływem danych i zgodnością z celami firmy. Dzięki własnym modelom Microsoft zyskuje poziom niezależności, którego nie miał, opierając się wyłącznie na API OpenAI. Jak podkreślono w jednym z branżowych briefingów: „Posiadanie modelu oznacza posiadanie całego łańcucha danych, podejścia do zgodności i planu rozwoju produktu”. Innymi słowy, Microsoft może sam decydować, jak i gdzie dane są przetwarzane w systemie AI, ustalać własne zasady zarządzania i regulacji oraz rozwijać funkcjonalność zgodnie z własnym harmonogramem, a nie narzuconym z zewnątrz. Ma to kilka bardzo konkretnych konsekwencji: Zarządzanie danymi i prywatność: Dzięki własnym modelom poufne dane użytkowników mogą być przetwarzane w obrębie chmury Microsoftu, zamiast trafiać do zewnętrznych dostawców. Przedsiębiorstwa korzystające z usług AI tej firmy mogą mieć pewność, że ich informacje podlegają rygorystycznym umowom korporacyjnym i nie są narażone na ryzyko po stronie osób trzecich. Microsoft może też łatwiej weryfikować i dokumentować sposób wykorzystywania danych w procesach trenowania i obsługi modeli, co ułatwia spełnianie wymogów regulacyjnych. Ma to szczególne znaczenie w kontekście nowych przepisów – np. unijnej ustawy o AI – które wymagają przejrzystości i kontroli ryzyka. Posiadanie rozwiązań AI wewnątrz organizacji upraszcza raportowanie i zapewnia pełny wgląd w działanie modeli. Dostosowywanie i różnicowanie produktów: Modele opracowane wewnętrznie pozwalają Microsoftowi rozwijać funkcje, których standardowe rozwiązania OpenAI nie oferują. Firma może zaszczepiać w modelu wiedzę własną, np. trenować go na danych pomocy technicznej Windows, aby lepiej wspierał użytkowników, albo optymalizować go pod kątem scenariuszy specyficznych dla klientów. Copilot może ewoluować w kierunku funkcji opartych na unikalnych zdolnościach modeli Microsoftu, np. głębszej integracji z danymi Microsoft 365 czy specjalnych wersji branżowych dla dużych firm. Taka elastyczność w kształtowaniu rozwoju to przewaga na rynku – Microsoft nie jest ograniczony harmonogramem ani zakresem funkcji narzuconych przez zewnętrznych dostawców. Jak podkreśla Launch Consulting, korzystanie wyłącznie z gotowych modeli sprawia, że możliwości firm są zbliżone do konkurencji; posiadanie własnych otwiera drogę do unikalnych funkcji i szybszych innowacji. Zgodność i zarządzanie ryzykiem: Mając pełną kontrolę nad modelami, Microsoft może bardziej bezpośrednio egzekwować zgodność z regulacjami i własnymi zasadami etycznymi. Może wbudowywać potrzebne filtry treści czy zabezpieczenia i szybko je modyfikować w razie zmiany przepisów. Dla sektorów regulowanych – finansów, ochrony zdrowia czy administracji publicznej – ta kontrola jest kluczowa. W przyszłości Microsoft będzie mógł oferować wersje swoich modeli certyfikowane pod kątem zgodności. Co więcej, kwestie takie jak przejrzystość działania czy redukcja stronniczości mogą być rozwiązywane przez wewnętrzne zespoły ds. bezpieczeństwa AI – w sposób lepiej dopasowany do potrzeb klientów niż w przypadku uniwersalnych reguł OpenAI. W praktyce własne modele AI zwiększają zaufanie i niezawodność rozwiązań Microsoftu w oczach klientów korporacyjnych i regulatorów. Na razie MAI-1 i MAI-Voice-1 wykorzystywane są głównie w produktach konsumenckich (Windows, Office 365 Copilot). Mustafa Suleyman podkreślił, że pierwszym celem było stworzenie technologii działającej doskonale w tym obszarze – z użyciem szerokiej telemetrii i danych użytkowników indywidualnych do trenowania i udoskonalania modeli. Jednak korporacyjne zastosowania są już na horyzoncie. Można oczekiwać, że w miarę dojrzewania technologii trafi ona także do Azure AI i Copilotów dla biznesu, dając klientom wybór między modelami OpenAI a rozwiązaniami Microsoftu. Dla decydentów to jasny sygnał: AI staje się strategiczną własnością intelektualną, a jej posiadanie lub częściowa kontrola może przynieść przewagi w obszarze zarządzania danymi, zgodności i personalizacji, których trudno byłoby oczekiwać przy wyłącznym korzystaniu z cudzych rozwiązań. Budować czy kupować AI? Kluczowe wnioski dla biznesu Decyzja Microsoftu prowokuje pytanie, przed którym staje dziś wiele firm: czy inwestować we własne modele AI, czy opierać się na gotowych rozwiązaniach dostawców, takich jak OpenAI czy Anthropic? Odpowiedź zależy od specyfiki organizacji, ale doświadczenie Microsoftu daje kilka cennych wskazówek dla tych, którzy tworzą swoją strategię w obszarze sztucznej inteligencji Kontrola strategiczna a zależność: Przykład Microsoftu pokazuje ryzyko nadmiernej zależności od jednego dostawcy AI. Mimo bliskiej współpracy z OpenAI, interesy obu firm nie zawsze były zbieżne. Jeśli sztuczna inteligencja jest kluczowa dla Twojego biznesu, opieranie się wyłącznie na zewnętrznych modelach oznacza uzależnienie od cudzych decyzji, cen i harmonogramów. Własny model – lub zespół, który potrafi go rozwijać – daje strategiczną niezależność i pozwala priorytetyzować to, co najważniejsze dla firmy. Trzeba jednak pamiętać, że oznacza to także pełną odpowiedzialność za jego jakość i utrzymanie. Wymagane zasoby i wiedza specjalistyczna: Z drugiej strony, niewiele firm ma zasoby porównywalne z Microsoftem. Trenowanie modeli tej skali jest niezwykle kosztowne – już wstępna wersja MAI-1 wymagała 15 tys. procesorów GPU, a liderzy rynku inwestują jeszcze więcej. Poza sprzętem potrzebne są ogromne zbiory danych i rzadkie kompetencje badawcze. Dla większości przedsiębiorstw dorównanie OpenAI, Google czy Microsoftowi na najwyższym poziomie jest po prostu nierealne. Jeśli nie masz skali, by inwestować dziesiątki czy setki milionów dolarów w AI, lepszym rozwiązaniem będzie wykorzystanie gotowych modeli. Zasadniczo: jeśli AI jest Twoim kluczowym wyróżnikiem – buduj; jeśli tylko narzędziem do osiągnięcia celu – kupuj. Potrzeby w zakresie prywatności, bezpieczeństwa i zgodności: Jednym z głównych powodów, dla których firmy rozważają własne modele AI, jest kwestia danych i zgodności z przepisami. W branżach silnie regulowanych – jak ochrona zdrowia czy finanse – przesyłanie poufnych informacji do zewnętrznego API, nawet przy obietnicy pełnej prywatności, może być ryzykowne i kosztowne. W takich sytuacjach lepiej sprawdza się model wdrożony wewnętrznie w bezpiecznym środowisku lub u dostawcy, który gwarantuje pełną izolację danych. Microsoft daje tu przykład – prowadząc przetwarzanie AI we własnych strukturach, zachowuje pełną kontrolę nad całym procesem. Podobnie inne firmy mogą uznać, że lokalny model – własny lub open source – to najpewniejsza droga do zgodności. Warto jednak pamiętać, że wielu dostawców oferuje już dedykowane instancje lub rozwiązania on-premise, które mogą stanowić kompromis między wygodą a bezpieczeństwem. Potrzeba personalizacji i zróżnicowania: Jeśli gotowe modele AI nie odpowiadają na specyficzne potrzeby firmy lub korzystanie z tych samych rozwiązań, co konkurencja, odbiera przewagę rynkową – warto rozważyć własny model. Microsoft chciał, aby AI była ściśle dopasowana do ekosystemu Copilot, co łatwiej osiągnąć przy modelach rozwijanych wewnętrznie. Podobnie inne firmy mogą mieć unikalne dane lub przypadki użycia – np. prawo czy przemysł – gdzie modele ogólne nie sprawdzają się w pełni. W takich sytuacjach inwestycja w model dedykowany lub dopracowaną wersję open source może dać realną przewagę. Przykład Bloomberg GPT, specjalistycznego modelu finansowego, pokazuje, że dobrze wyszkolony system w niszy potrafi wyraźnie przewyższyć modele ogólne. Wniosek jest prosty: jeśli Twoje dane lub zastosowania są wyjątkowe, własny model może stać się źródłem wyróżnienia na rynku. Podejścia hybrydowe – łączą to, co najlepsze z obu: Warto podkreślić, że wybór między budowaniem a kupowaniem AI nie jest zero-jedynkowy. Microsoft nie rezygnuje z OpenAI – deklaruje, że będzie korzystał z najlepszych modeli własnych, partnerskich i open-source, w zależności od potrzeb. W praktyce oznacza to podejście hybrydowe: własne modele tam, gdzie dają unikalną wartość, i sprawdzone rozwiązania innych dostawców tam, gdzie są najbardziej efektywne. Firmy mogą postąpić podobnie – np. używać ogólnego modelu do większości zadań, a sięgać po dedykowany lub dopracowany model w przypadku wrażliwych danych czy specjalistycznych zastosowań. Coraz częściej pojawiają się też narzędzia, które automatycznie kierują zapytania do różnych modeli – tak jak robi to „orkiestrator” Microsoftu. Taki model działania pozwala korzystać z ogromnych inwestycji wielkich dostawców AI, a jednocześnie zachować elastyczność i możliwość wpięcia własnych rozwiązań tam, gdzie to strategicznie uzasadnione. Podsumowując: decyzja Microsoftu o budowie modeli MAI-1 i MAI-Voice-1 pokazuje, że AI stała się strategicznym zasobem wartym inwestycji – ale też przypomina, jak ważne jest równoważenie innowacji z realnymi potrzebami biznesu. Firmy powinny na nowo ocenić swoją strategię budować czy kupować – zwłaszcza tam, gdzie kluczowe są kontrola, prywatność i możliwość wyróżnienia się. Nie każda organizacja musi tworzyć własny, gigantyczny model – często wystarczy mniejsza, dedykowana wersja albo lepsze warunki współpracy z dostawcą. Microsoft dowodzi jednak, że przy odpowiedniej skali i potrzebach strategicznych rozwój własnych modeli może być nie tylko możliwy, ale też transformacyjny. Ostatecznie ogłoszenie to wyznacza punkt zwrotny: ekosystem AI staje się coraz bardziej zróżnicowany. Dla liderów biznesu to sygnał, by traktować AI nie tylko jako usługę, ale jako kompetencję do rozwijania – czy to poprzez trenowanie własnych modeli, dopracowywanie open source, czy inteligentne korzystanie z rozwiązań dostawców. Cel pozostaje ten sam: dostosować strategię AI do unikalnych potrzeb firmy w zakresie zwinności, zaufania i przewagi konkurencyjnej. Od pomysłu do wdrożenia – pełne wsparcie TTMS w zakresie AI Wraz z dojrzewaniem ekosystemu AI, TTMS wspiera organizacje w realizacji pełnej strategii sztucznej inteligencji – od integracji gotowych modeli po budowę własnych. Pomagamy firmom wdrażać AI w istniejące procesy, automatyzować pracę z dużą liczbą dokumentów, a także rozwijać dedykowane modele językowe i głosowe. W sektorze prawnym nasze rozwiązanie AI4Legal ułatwia m.in. przygotowywanie umów, analizę transkrypcji czy podsumowania dokumentów – przy zachowaniu najwyższych standardów bezpieczeństwa i zgodności. Z kolei dla firm korzystających z Salesforce oferujemy integracje, które łączą generatywną AI z analityką predykcyjną i automatyzacją procesów w CRM, zwiększając efektywność i jakość obsługi klienta. Przykład Microsoftu pokazuje, że przyszłość należy do organizacji potrafiących łączyć gotowe rozwiązania z własnymi. TTMS to partner, który pomoże Twojej firmie znaleźć właściwą równowagę na tej drodze. Dlaczego Microsoft tworzy własne modele sztucznej inteligencji, skoro już współpracuje z OpenAI? Microsoft ceni sobie dostęp do najnowocześniejszych modeli OpenAI, ale wewnętrzne tworzenie MAI-1 i MAI-Voice-1 daje firmie większą kontrolę nad kosztami, integracją produktów i zgodnością z przepisami. Posiadając tę technologię, Microsoft może optymalizować ją pod kątem szybkości i wydajności, chronić poufne dane w ramach własnej infrastruktury oraz rozwijać funkcje dostosowane do swojego ekosystemu. Zmniejsza to zależność od jednego dostawcy i wzmacnia długoterminową pozycję strategiczną Microsoftu. Jak MAI-1 i MAI-Voice-1 firmy Microsoft wypadają w porównaniu z modelami OpenAI? MAI-1 to rozbudowany model językowy zaprojektowany z myślą o rywalizacji z GPT-4 w zadaniach tekstowych, ale Microsoft kładzie nacisk na wydajność i integrację, a nie na absolutną przepustowość. MAI-Voice-1 koncentruje się na ultraszybkim, naturalnie brzmiącym generowaniu mowy, co uzupełnia technologię Whisper (mowa na tekst) OpenAI, a nie ją powiela. Chociaż OpenAI nadal przoduje w niektórych testach porównawczych, modele Microsoftu dają mu elastyczność w zakresie innowacji i ścisłego dostosowania rozwoju do własnych produktów. Jakie ryzyko wiążą się dla firm z poleganiem wyłącznie na zewnętrznych dostawcach rozwiązań AI? Całkowite uzależnienie od zewnętrznych dostawców sztucznej inteligencji (AI) stwarza ryzyko zmian cen, zmian planów działania lub problemów z dostępnością, na które firma nie ma wpływu. Może to również komplikować przestrzeganie przepisów, gdy wrażliwe dane muszą przepływać przez systemy zewnętrzne. Firmy ryzykują utratę pozycji, jeśli polegają na tym samym modelu, co konkurencja. Decyzja Microsoftu uwypukla te zagrożenia i pokazuje, dlaczego strategiczna niezależność w dziedzinie AI może być cenna. Jakie wnioski mogą wyciągnąć inne przedsiębiorstwa ze zmiany wprowadzonej przez Microsoft? Nie każda firma może sobie pozwolić na trenowanie modelu na tysiącach procesorów GPU, ale zasada ta jest skalowalna. Organizacje powinny ocenić, które możliwości sztucznej inteligencji (AI) są kluczowe dla ich przewagi konkurencyjnej i rozważyć zbudowanie lub dopracowanie modeli w tych obszarach. Dla większości firm podejście hybrydowe – łączące modele bazowe od dostawców z modelami dostosowanymi do specyfiki danej dziedziny – zapewnia odpowiednią równowagę między szybkością, kosztami i kontrolą. Microsoft udowadnia, że posiadanie przynajmniej części zasobów AI może przynieść korzyści w postaci zaufania, zgodności z przepisami i wyróżnienia. Czy Microsoft będzie nadal korzystał z technologii OpenAI po wprowadzeniu na rynek własnych modeli? Tak. Microsoft jasno dał do zrozumienia, że wykorzysta najlepszy model do tego zadania, niezależnie od tego, czy pochodzi on z OpenAI, społeczności open source, czy z własnej rodziny MAI. Wprowadzenie na rynek MAI-1 i MAI-Voice-1 nie zastąpi OpenAI z dnia na dzień; otwiera nowe możliwości. Ta strategia „wielomodelowa” pozwala Microsoft dynamicznie kierować obciążeniami, zapewniając równowagę między wydajnością, kosztami i zgodnością. Dla liderów biznesu jest to przypomnienie, że strategie AI nie muszą opierać się na zasadzie „wszystko albo nic” – elastyczność jest zaletą.
Czytaj
Cyber Resilience Act w energetyce – obowiązki, ryzyka oraz jak się przygotować w 2025 r.?
Unijna regulacja Cyber Resilience Act (CRA) stanowi punkt zwrotny w podejściu do bezpieczeństwa produktów cyfrowych na terenie UE. Do 2027 roku każde oprogramowanie będzie musiało spełniać wymagania tej regulacji, a już od przyszłego roku wejdzie w życie obowiązek zgłaszania incydentów związanych z cyberbezpieczeństwem. Temat ten jest szczególnie istotny dla sektora energetycznego, gdzie nadal wykorzystywane są przestarzałe lub słabo zabezpieczone systemy. Brak odpowiednich zabezpieczeń może prowadzić do poważnych konsekwencji – nie tylko tych finansowych. CRA dotyczy każdego oprogramowania w UE od 2027 Dla energetyki oznacza obowiązki: SBOM, secure-by-design, raportowanie incydentów TTMS pomaga firmom przygotować się i wdrożyć wymagania Ignorowanie przepisów = kary, wykluczenie z rynku i ryzyko realnych ataków Ten artykuł został napisany z myślą o osobach decyzyjnych oraz specjalistach technicznych w firmach z sektora energetycznego, które muszą zrozumieć wpływ unijnej regulacji Cyber Resilience Act (CRA) na swoją działalność. Skierowany jest przede wszystkim do osób odpowiedzialnych za inwestycje w systemy IT/OT i cyberbezpieczeństwo, a także do członków zarządów zajmujących się rozwojem, strategią i zarządzaniem ryzykiem. 1. Dlaczego sektor energetyczny jest wyjątkowo wrażliwy? Sektor energetyczny pełni kluczową rolę w funkcjonowaniu nowoczesnego państwa – to fundament, na którym opiera się cała gospodarka, administracja publiczna i codzienne życie obywateli. Jako infrastruktura krytyczna, energia elektryczna musi być dostępna nieprzerwanie, a każdy zakłócenie jej dostaw może prowadzić do poważnych konsekwencji społecznych i ekonomicznych – od zatrzymania transportu i łączności, po paraliż szpitali czy służb ratunkowych. Tymczasem za pracę tej infrastruktury odpowiadają skomplikowane systemy sterujące, takie jak SCADA, RTU, EMS czy HMI. Wiele z nich powstało w czasach, gdy cyberbezpieczeństwo nie było jeszcze kluczowym kryterium projektowym. Zbudowane z myślą o wydajności i niezawodności, nie zawsze potrafią sprostać nowym zagrożeniom cyfrowym. Złożoność rośnie, gdy do gry wchodzi konwergencja systemów OT i IT. Coraz więcej elementów infrastruktury fizycznej jest połączonych z sieciami informatycznymi – co oznacza większą powierzchnię ataku i trudniejsze zarządzanie ryzykiem. Hakerzy nie muszą już fizycznie zbliżać się do elektrowni czy stacji przesyłowych – wystarczy, że znajdą lukę w systemie zdalnego sterowania. Do tego dochodzi problem dziedzictwa technologicznego. W wielu organizacjach nadal działają starsze systemy operacyjne i aplikacje, których nie da się łatwo zaktualizować lub wymienić, bo są zbyt głęboko zintegrowane z procesami technologicznymi. Te przestarzałe rozwiązania stają się łatwym celem dla cyberprzestępców. Skala zagrożenia nie jest teoretyczna – pokazują to prawdziwe przypadki. W 2017 roku doszło do ataku na niemiecką firmę Netcom BW, operatora sieci telekomunikacyjnej należącego do koncernu EnBW, jednego z największych dostawców energii w Niemczech. Sprawcą był obywatel Rosji, członek grupy Berserk Bear, powiązanej z rosyjskim wywiadem FSB. Celem ataku była infiltracja infrastruktury komunikacyjnej, z której korzystali również operatorzy systemów energetycznych. Choć firmy zapewniły, że infrastruktura energetyczna pozostała nienaruszona, atak pokazał słabości łańcucha dostaw i zależności między systemami IT a krytycznymi zasobami energetycznymi. To ostrzeżenie, którego nie wolno ignorować. Przypadki takie jak ten uzmysławiają, że ochrona przed cyberatakami nie może kończyć się na samej elektrowni czy sieci przesyłowej – musi obejmować również dostawców technologii, systemy komunikacyjne i wszystkie powiązane komponenty cyfrowe. To właśnie z tego powodu wdrożenie unijnej regulacji Cyber Resilience Act staje się nie tylko obowiązkiem prawnym, ale strategicznym krokiem w stronę budowy odpornej energetyki jutra. 2. CRA – co to oznacza dla firm z branży energetycznej i jak TTMS może pomóc? Nowe unijne przepisy wprowadzane przez Cyber Resilience Act (CRA) stawiają przed firmami z sektora energetycznego konkretne, prawnie wiążące obowiązki w zakresie cyberbezpieczeństwa oprogramowania. Dla wielu organizacji oznacza to konieczność reorganizacji procesów rozwojowych, wdrożenie nowych narzędzi oraz zapewnienie zgodności formalnej i technicznej. Tutaj właśnie z pomocą przychodzi Transition Technologies MS, oferując wsparcie zarówno doradcze, jak i technologiczne. 2.1 Obowiązkowe SBOM-y (Software Bill of Materials) CRA wymaga, by każda firma dostarczająca oprogramowanie posiadała kompletną listę komponentów, bibliotek i zależności wykorzystywanych w produkcie. Jak pomaga TTMS? TTMS wdraża narzędzia automatyzujące tworzenie i aktualizację SBOM-ów w popularnych formatach (np. SPDX, CycloneDX), integrując je z pipeline’ami CI/CD. Pomagamy także w analizie ryzyka związanego z komponentami open-source oraz w tworzeniu polityki zarządzania zależnościami. 2.2 Bezpieczny rozwój (Secure-by-Design) CRA wprowadza obowiązek projektowania produktów z myślą o bezpieczeństwie już od pierwszego etapu. Jak pomaga TTMS? Oferujemy warsztaty z modelowania zagrożeń (Threat Modeling), audyty bezpieczeństwa architektury aplikacji, wdrożenie bezpiecznych praktyk DevSecOps, a także testy penetracyjne i przeglądy kodu na każdym etapie cyklu życia produktu. 2.3 Zarządzanie podatnościami (Vulnerability Management) Regulacja wymusza szybkie wykrywanie, klasyfikowanie i łatanie luk bezpieczeństwa – nie tylko własnych, ale i w komponentach zewnętrznych. Jak pomaga TTMS? Budujemy i integrujemy procesy zarządzania podatnościami – od skanowania statycznego (SAST), przez dynamiczne (DAST), po systemy monitorujące podatności w czasie rzeczywistym. Pomagamy wdrożyć procedury zgodne z najlepszymi praktykami (np. CVSS, CVD). 2.4 Raportowanie incydentów Każdy poważny incydent bezpieczeństwa musi być zgłoszony do ENISA lub lokalnego CSIRT-u w ciągu 24 godzin. Jak pomaga TTMS? TTMS tworzy plan reagowania na incydenty (IRP), wdraża systemy detekcji i automatyzacji zgłoszeń, oraz szkoli zespoły IT i OT z procedur zgodnych z wymaganiami CRA. Możemy również pełnić funkcję zewnętrznego partnera reagowania kryzysowego (Cyber Emergency Response). 2.5 Deklaracja zgodności UE Producent oprogramowania musi dostarczyć formalny dokument potwierdzający zgodność produktu z wymogami CRA – to nie tylko deklaracja, ale prawna odpowiedzialność. Jak pomaga TTMS? Wspieramy firmy w tworzeniu i utrzymywaniu dokumentacji wymaganej przez CRA, w tym deklaracji zgodności, polityk bezpieczeństwa i planów wsparcia technicznego. Zapewniamy audyty przedwdrożeniowe oraz pomoc w przygotowaniu się do kontroli regulacyjnych. 2.6 Dodatkowe wsparcie i rozwój równoległy Wdrożenie wymagań CRA nie musi oznaczać zatrzymania innych projektów rozwojowych. W TTMS zapewniamy dodatkowe zasoby w modelu staff augmentation, które pozwalają organizacjom kontynuować rozwój oprogramowania równolegle z procesem dostosowywania aplikacji do nowych regulacji. Dzięki temu firmy z sektora energetycznego mogą utrzymywać tempo innowacji i jednocześnie skutecznie spełniać wymagania prawne. Co więcej, oferujemy kompleksowe wsparcie w zakresie testów cyberbezpieczeństwa, obejmujących trzy kluczowe obszary: audyt i testy penetracyjne infrastruktury, audyt i testy penetracyjne aplikacji, audyt kodu źródłowego. Wszystkie te usługi realizujemy w TTMS we współpracy z Transition Technologies Software (TTSW), co pozwala zapewnić pełne bezpieczeństwo zarówno na poziomie systemów, jak i samego oprogramowania. Dlaczego warto współpracować z TTMS? Doświadczenie w sektorze energetycznym – znamy specyfikę systemów SCADA, EMS, DMS i środowisk OT/IT. Zespół specjalistów ds. Quality i Cybersecurity – gotowy wspierać organizacje w całym cyklu zgodności z CRA. Gotowe rozwiązania i narzędzia – od zarządzania SBOM po zarządzanie incydentami i analizę ryzyka. Bezpieczeństwo jako usługa (Security-as-a-Service) – elastyczne modele wsparcia, dopasowane do potrzeb klienta. 3. Zignorowanie CRA może kosztować więcej niż się wydaje Brak zgodności z regulacją Cyber Resilience Act to nie tylko kwestia formalna – to realne ryzyko dla ciągłości działania firmy i jej obecności na rynku europejskim. CRA przewiduje wysokie kary finansowe – do 15 milionów euro lub 2,5% globalnego obrotu – w przypadku niespełnienia wymogów dotyczących bezpieczeństwa oprogramowania. Co więcej, produkty niespełniające wymogów mogą zostać całkowicie wykluczone z rynku UE, co dla wielu firm – zwłaszcza z sektora infrastruktury krytycznej – może oznaczać utratę kluczowych kontraktów. Zaniedbanie zabezpieczeń zwiększa także ryzyko realnych ataków cybernetycznych, które mogą doprowadzić do paraliżu systemów, wycieku danych, a także poważnych strat finansowych i wizerunkowych. Przykładem może być atak ransomware na norweską firmę Norsk Hydro (marzec 2019), globalnego producenta aluminium i dostawcę energii. Hakerzy zablokowali systemy IT firmy na całym świecie, zmuszając ją do przejścia na ręczne sterowanie w zakładach produkcyjnych. Koszt bezpośrednich i pośrednich strat przekroczył 70 milionów dolarów, a firma przez wiele tygodni zmagała się z przywracaniem sprawności operacyjnej i odbudową zaufania rynkowego. Ten przykład miał miejsce kilka lat temu, jednak w obliczu trwającej wojny hybrydowej w Europie liczba podobnych ataków stale rośnie. W 2025 roku w Polsce odnotowano aż dwa poważne incydenty dotyczące cyberbezpieczeństwa w podmiotach publicznych. Pierwszy dotyczył wycieku danych osobowych w wyniku włamania na pocztę elektroniczną, a drugi – ataków na przemysłowe systemy sterowania. Przypadki takie jak te pokazują, że brak proaktywnych działań w zakresie cyberbezpieczeństwa może być znacznie droższy niż inwestycja w zgodność z CRA. To nie tylko obowiązek prawny, ale warunek utrzymania konkurencyjności i odporności biznesowej w erze cyfrowej. 4. Cyber Resilience Act – skutki braku zgodności i realne konsekwencje cyberataków Brak zgodności z CRA może prowadzić do: kar finansowych do 15 mln euro lub 2,5% rocznego globalnego obrotu, wykluczenia z rynku UE, wzrostu ryzyka cyberataków, które mogą spowodować paraliż systemów i ogromne straty finansowe. 4.1 Kiedy zacząć działać? Czas już płynie Cyber Resilience Act został przyjęty w październiku 2024 roku. Choć pełna zgodność z regulacją będzie wymagana dopiero od grudnia 2027, to jeden z kluczowych obowiązków – zgłaszanie incydentów bezpieczeństwa w ciągu 24 godzin – zacznie obowiązywać już we wrześniu 2026 roku. To oznacza, że firmy – szczególnie z branż objętych infrastrukturą krytyczną, jak energetyka – mają niespełna rok, by przygotować procedury, przeszkolić zespoły, wdrożyć odpowiednie narzędzia i przetestować systemy. A wdrożenie CRA to nie kwestia jednego dokumentu – to całościowa zmiana podejścia do tworzenia i utrzymania oprogramowania, obejmująca bezpieczeństwo, dokumentację, zarządzanie podatnościami i zgodność formalną. Wdrażanie na ostatnią chwilę to prosta droga do błędów, luk w systemie i kosztownych konsekwencji. Organizacje, które zaczną działać już teraz, zyskają nie tylko przewagę czasową, ale i strategiczną, pokazując swoim partnerom i klientom, że traktują bezpieczeństwo cyfrowe poważnie – zanim zostaną do tego zmuszone. To właśnie na tym etapie szczególnie warto zaangażować Transition Technologies MS (TTMS). Nasze zespoły ekspertów wspierają organizacje w każdym kroku przygotowań do CRA – od analizy obecnych procesów i audytów bezpieczeństwa, przez wdrażanie narzędzi do zarządzania SBOM-ami i podatnościami, aż po opracowanie procedur raportowania incydentów i przygotowanie formalnej dokumentacji zgodności. TTMS nie tylko doradza – wdraża realne rozwiązania techniczne, prowadzi szkolenia i zapewnia stałe wsparcie w ramach długoterminowego partnerstwa. Jeśli Twoja organizacja działa w sektorze energetycznym, nie zwlekaj z wdrożeniem Cyber Resilience Act – konsekwencje braku zgodności mogą być dotkliwe zarówno operacyjnie, jak i finansowo. Porozmawiaj z naszym ekspertem ds. cyberbezpieczeństwa i dowiedz się, jak TTMS może pomóc Ci przejść przez ten proces sprawnie i skutecznie. Odwiedź stronę ttms.pl/energy, aby zobaczyć, jakie oprogramowanie i rozwiązania tworzymy dla firm z branży energetycznej. Jeśli szukasz skrótu najważniejszych informacji z tego artykułu – koniecznie zajrzyj do naszej sekcji FAQ, gdzie zebraliśmy kluczowe pytania i odpowiedzi. Kiedy Cyber Resilience Act (CRA) zacznie obowiązywać i jak wygląda harmonogram? Cyber Resilience Act został oficjalnie przyjęty w październiku 2024 roku. Obowiązek pełnej zgodności z jego zapisami wejdzie w życie w grudniu 2027, jednak już od września 2026 firmy będą zobowiązane do zgłaszania incydentów bezpieczeństwa w ciągu 24 godzin. To oznacza, że na analizę, przygotowanie i wdrożenie odpowiednich procedur pozostało niewiele czasu – szczególnie dla sektora energetycznego, który musi działać szybko i metodycznie. Jakie produkty i systemy w energetyce podlegają CRA? Regulacja obejmuje wszystkie „produkty z elementami cyfrowymi”, czyli zarówno fizyczne urządzenia, jak i oprogramowanie, które mogą łączyć się z siecią. W praktyce oznacza to, że objęte CRA są m.in. systemy sterujące i zarządzające energią, takie jak SCADA, RTU, EMS, DMS czy HMI – czyli fundamenty cyfrowej infrastruktury energetycznej. Jeśli Twoje oprogramowanie działa w tym środowisku, CRA bezpośrednio Cię dotyczy. Jakie konkretne obowiązki nakłada CRA na firmy z sektora energetycznego? Firmy muszą wdrożyć m.in. SBOM-y (czyli listy komponentów oprogramowania), projektować systemy w duchu secure-by-design, reagować na podatności i je łatwo aktualizować, zgłaszać poważne incydenty do odpowiednich instytucji w ściśle określonym czasie oraz przygotować Deklarację Zgodności UE dla swoich produktów. To nie tylko formalności — to obowiązki mające realny wpływ na bezpieczeństwo całych systemów energetycznych. Co grozi firmom, które zignorują wymagania CRA? Zignorowanie regulacji może skończyć się karą finansową do 15 milionów euro lub 2,5% globalnego obrotu firmy – w zależności od tego, która wartość jest wyższa. Co więcej, produkty niespełniające wymagań mogą zostać wycofane z rynku unijnego. Brak zgodności to także ryzyko rzeczywistych cyberataków, które mogą spowodować przerwy w dostawie energii, utratę danych i reputacyjne szkody, jak w przypadku głośnego ataku ransomware na Norsk Hydro. Czy każda firma musi raportować incydenty, nawet jeśli nie doszło do przerwy w działaniu? Tak. CRA wymaga zgłoszenia każdego poważnego incydentu lub aktywnie wykorzystywanej podatności w ciągu 24 godzin od jej wykrycia. Następnie firma ma obowiązek przekazać raport uzupełniający w ciągu 72 godzin i końcowe podsumowanie po 14 dniach. To dotyczy nie tylko incydentów skutkujących paraliżem, ale również tych, które mogą potencjalnie wpłynąć na bezpieczeństwo produktu lub użytkownika.
Czytaj
TOP 7 polskich firm dostarczających rozwiązania AI w 2025 roku
TOP 7 polskich firm dostarczających rozwiązania AI w 2025 roku – ranking W 2025 roku sztuczna inteligencja to już nie modne hasło, ale realna siła napędowa innowacji biznesowych w Polsce. Coraz więcej przedsiębiorstw inwestuje w narzędzia oparte na AI, które automatyzują procesy, wspierają analizę danych i umożliwiają tworzenie nowych modeli obsługi klienta. Na krajowym rynku wyrasta grono wyspecjalizowanych dostawców, którzy z powodzeniem konkurują z globalnymi graczami, oferując rozwiązania dopasowane do lokalnych potrzeb i regulacji. Poniżej przedstawiamy ranking TOP 7 polskich firm dostarczających rozwiązania AI w 2025 roku – zestawienie uwzględniające ich skalę działania, kluczowe obszary specjalizacji oraz przykłady tego, jak kształtują rozwój sztucznej inteligencji w Polsce. 1. Transition Technologies MS (TTMS) Transition Technologies MS (TTMS) to polski dostawca usług IT z siedzibą w Warszawie, który w ostatnich latach wyrósł na lidera w obszarze wdrożeń rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji. Działając od 2015 roku, firma rozwinęła zespół liczący ponad 800 specjalistów z doświadczeniem w zakresie oprogramowania szytego na miarę, chmury oraz integracji systemów z komponentami AI. TTMS wyróżnia się praktycznymi wdrożeniami AI – przykładem jest automatyzacja złożonej analizy dokumentacji przetargowej dla klienta z branży farmaceutycznej, co istotnie przyspieszyło procesy rozwoju leków. Jako certyfikowany partner Microsoft, Adobe i Salesforce, TTMS łączy platformy klasy enterprise z własnymi rozwiązaniami AI, dostarczając kompleksowe i dopasowane do potrzeb klientów systemy. W portfolio znajdują się zarówno narzędzia do analizy dokumentów prawnych, e-learningu czy zarządzania wiedzą, jak i projekty realizowane w branżach regulowanych. W ostatnich latach TTMS wdrożyło m.in. integrację AI z Salesforce CRM w Takeda, co usprawniło analizę ofert przetargowych, oraz narzędzie do automatycznego podsumowywania akt sądowych w kancelarii prawnej – przykłady te potwierdzają innowacyjne podejście i praktyczne zastosowanie sztucznej inteligencji w codziennym biznesie. TTMS: profil firmy Przychody w 2024 roku: PLN 233.7 million Liczba pracowników: 800+ Strona internetowa: https://ttms.com/pl/ai-solutions-for-business/ Siedziba główna: Warszawa Główne obszary: AEM, Azure, Power Apps, Salesforce, BI, AI, Webcon, e-learning, Quality Management 2. Comarch Comarch to jeden z największych polskich dostawców oprogramowania i usług IT, od lat rozwijający także projekty w obszarze sztucznej inteligencji. Firma wdraża rozwiązania AI m.in. w systemach ERP, CRM i BI, a także w sektorach takich jak finanse, telekomunikacja czy medycyna. Dzięki dużemu zapleczu R&D i międzynarodowej obecności, Comarch potrafi skalować projekty AI od małych wdrożeń po globalne systemy wspierające setki tysięcy użytkowników. Comarch: profil firmy Przychody w 2024 roku: ~2,1 mld PLN Liczba pracowników: 7 000+ Strona internetowa: comarch.pl Siedziba główna: Kraków Główne usługi / specjalizacje: ERP, CRM, BI, AI i machine learning, telekomunikacja, fintech, medtech 3. Synerise Synerise to polska spółka technologiczna specjalizująca się w wykorzystaniu sztucznej inteligencji w analizie danych i automatyzacji marketingu. Platforma Synerise oparta na AI obsługuje miliardy interakcji klientów miesięcznie, dostarczając narzędzi do personalizacji w czasie rzeczywistym. Firma inwestuje w badania nad large language models i wdraża autorskie rozwiązania AI dla handlu, e-commerce i usług finansowych. Synerise: profil firmy Przychody w 2024 roku: ~250 mln PLN Liczba pracowników: 400+ Strona internetowa: synerise.com Siedziba główna: Kraków Główne usługi / specjalizacje: AI i big data, automatyzacja marketingu, personalizacja, predictive analytics 4. Neurosoft Neurosoft to polska firma specjalizująca się w systemach bezpieczeństwa i analityce finansowej opartej na AI. Rozwija autorskie rozwiązania do wykrywania oszustw finansowych, scoringu kredytowego i automatycznej analizy dokumentów. Neurosoft łączy doświadczenie w data science z praktyką wdrożeń dla banków, firm ubezpieczeniowych i instytucji publicznych. Neurosoft: profil firmy Przychody w 2024 roku: ~150 mln PLN Liczba pracowników: 300+ Strona internetowa: neurosoft.pl Siedziba główna: Wrocław Główne usługi / specjalizacje: AI w finansach, detekcja fraudów, analiza dokumentów, bezpieczeństwo danych 5. VoiceLab Voicelab to gdańska spółka specjalizująca się w technologiach rozpoznawania i syntezy mowy, a także w budowie chatbotów i asystentów głosowych. Rozwiązania VoiceLab oparte na AI obsługują klientów w bankowości, energetyce, e-commerce czy administracji publicznej. Firma rozwija własne modele językowe dostosowane do języka polskiego, co czyni ją jednym z liderów lokalnego rynku voice AI. VoiceLab: profil firmy Przychody w 2024 roku: ~80 mln PLN Liczba pracowników: 120+ Strona internetowa: voicelab.ai Siedziba główna: Gdańsk Główne usługi / specjalizacje: Rozpoznawanie i synteza mowy, voiceboty, chatboty, NLP dla języka polskiego 6. Infermedica Infermedica to wrocławski scale-up działający na styku medycyny i sztucznej inteligencji. Firma rozwija rozwiązania do wstępnej diagnozy i triage pacjentów, wykorzystujące algorytmy AI oraz wiedzę medyczną. Jej narzędzia wspierają lekarzy i instytucje medyczne w obsłudze pacjentów, redukując koszty i zwiększając dostępność do usług zdrowotnych. Infermedica: profil firmy Przychody w 2024 roku: ~120 mln PLN Liczba pracowników: 200+ Strona internetowa: infermedica.com Siedziba główna: Wrocław Główne usługi / specjalizacje: AI w medycynie, triage pacjentów, diagnostyka wspierana przez AI, healthtech 7. SentiOne SentiOne to polska firma rozwijająca technologie do monitoringu internetu, analizy opinii i obsługi klienta opartej na AI. Jej platforma analizuje miliony wypowiedzi w sieci, a moduły conversational AI wspierają firmy w budowie chatbotów i voicebotów. SentiOne koncentruje się na przetwarzaniu języka naturalnego (NLP), w tym w języku polskim i innych językach europejskich. SentiOne: profil firmy Przychody w 2024 roku: ~100 mln PLN Liczba pracowników: 150+ Strona internetowa: sentione.com Siedziba główna: Gdańsk Główne usługi / specjalizacje: AI w obsłudze klienta, chatboty i voiceboty, monitoring internetu, analiza opinii (NLP) Dlaczego warto wybrać TTMS jako partnera AI? W przypadku wdrażania inicjatyw związanych ze sztuczną inteligencją, TTMS (Transition Technologies MS) oferuje zwinność i innowacyjność wyspecjalizowanego partnera, poparte wieloma udanymi realizacjami. TTMS łączy głęboką ekspertyzę technologiczną z indywidualnym podejściem do klienta, co czyni firmę idealnym wyborem dla organizacji pragnących skutecznie wykorzystać AI. W przeciwieństwie do globalnych gigantów, którzy często stosują podejście „one-size-fits-all”, TTMS dostarcza szyte na miarę rozwiązania AI, dopasowane do unikalnych potrzeb każdego klienta – gwarantując szybsze wdrożenia i lepsze dopasowanie do celów biznesowych. Doświadczenie firmy w różnych sektorach (od prawa po farmację) oraz zespół wysoko wykwalifikowanych inżynierów AI sprawiają, że TTMS podejmuje się projektów o dowolnej skali i złożoności. Potwierdzeniem tych kompetencji są przykłady wdrożeń AI, które jasno pokazują, jak TTMS dostarcza wymierne rezultaty: Implementacja AI do analizy dokumentów sądowych w kancelarii prawnej: TTMS stworzyło rozwiązanie AI dla klienta z branży prawniczej (Sawaryn & Partners), które automatyzuje analizę akt sądowych i transkryptów, znacząco redukując ręczną pracę. Wykorzystując usługi Azure OpenAI, system generuje podsumowania akt spraw i nagrań z rozpraw, pozwalając prawnikom znaleźć kluczowe informacje w kilka sekund. Projekt poprawił efektywność pracy kancelarii i zwiększył bezpieczeństwo danych, ponieważ duże wolumeny poufnych dokumentów są przetwarzane wewnętrznie z pomocą AI – przyspieszając przygotowania do spraw przy zachowaniu poufności. AI w optymalizacji SEO: Dla globalnego producenta przemysłowego Stäubli TTMS wdrożyło rozwiązanie AI do optymalizacji metadanych SEO w tysiącach stron produktowych. Zintegrowane z Adobe Experience Manager, narzędzie wykorzystuje ChatGPT do automatycznego generowania tytułów stron i opisów meta na podstawie treści. Autorzy treści mogą następnie przeglądać i udoskonalać sugestie AI. To podejście zaoszczędziło znaczną ilość czasu zespołowi Stäubli i zwiększyło widoczność strony w wyszukiwarkach dzięki spójności i optymalizacji słów kluczowych. Ulepszanie szkoleń helpdesk dzięki AI: TTMS opracowało platformę e-learningową wspieraną przez AI do szkolenia nowych pracowników helpdesku w zakresie obsługi zgłoszeń. Rozwiązanie prezentuje stażystom symulowane zapytania klientów i wykorzystuje AI do udzielania natychmiastowej informacji zwrotnej na temat przygotowanych odpowiedzi. Dzięki interakcji z wirtualnym trenerem nowi pracownicy szybko uczą się pisać odpowiedzi zgodne z wytycznymi firmy i poprawiają swoje umiejętności językowe. To przełożyło się na szybsze wdrożenie do pracy, spójniejszą obsługę klienta i większą pewność siebie w zespole. Integracja Salesforce z narzędziem AI: TTMS zbudowało dedykowaną integrację AI dla Takeda Pharmaceuticals, wprowadzając sztuczną inteligencję do systemu CRM Salesforce w celu usprawnienia procesu obsługi ofert przetargowych na leki. Rozwiązanie automatycznie analizuje zapytania ofertowe (RFP) – wyodrębnia kluczowe wymagania, terminy i kryteria – oraz przygotowuje wstępne oceny ofert, wspierając decydentów. Łącząc dane z Salesforce z analizą opartą na AI, zespół Takeda może odpowiadać na zapytania szybciej i precyzyjniej. To innowacyjne podejście pozwoliło oszczędzić firmie dużo czasu i poprawiło jakość składanych ofert w silnie konkurencyjnej branży regulowanej. Poza tymi projektami TTMS rozwinęło zestaw własnych narzędzi AI, które pokazują podejście firmy do innowacji. Oto przykłady rozwiązań: AI4Legal: Zestaw narzędzi legal-tech, który wykorzystuje AI do tworzenia, analizy i oceny ryzyka w umowach, wspierając kancelarie i działy prawne w automatyzacji analizy dokumentów oraz zapewnianiu zgodności z przepisami. AML Track: System AML wspierany przez AI, zaprojektowany do wykrywania podejrzanych aktywności i wspierania zgodności finansowej, pomagający instytucjom w wykrywaniu nadużyć i spełnianiu wymogów regulacyjnych z dużą precyzją. AI4Localisation: Inteligentne usługi lokalizacji treści, które wykorzystują AI do tłumaczenia i adaptacji materiałów na różne języki przy zachowaniu kontekstu kulturowego i spójności tonu, co usprawnia globalną komunikację. System Zarządzania Wiedzą oparty na AI: Inteligentna platforma do organizowania informacji firmowych i FAQ, która dzięki AI umożliwia szybsze wyszukiwanie i sprawniejsze zarządzanie wiedzą w organizacji. AI E-Learning: Narzędzie do tworzenia modułów szkoleniowych wspieranych przez AI, które dostosowują się do potrzeb użytkowników, umożliwiając organizacjom budowanie interaktywnych kursów e-learningowych na dużą skalę. AI4Content: Rozwiązanie AI do pracy z dokumentami, które automatycznie wyodrębnia, weryfikuje i podsumowuje informacje z dużych zbiorów tekstów (takich jak formularze, raporty czy umowy), radykalnie redukując czas ręcznego przetwarzania. Wybór TTMS oznacza współpracę z partnerem, który łączy znajomość najnowszych trendów AI z podejściem skupionym na kliencie. Niezależnie od tego, czy potrzebujesz wdrożyć model machine learning, zintegrować AI z istniejącym oprogramowaniem, czy opracować dedykowane inteligentne narzędzie, TTMS dysponuje doświadczeniem, własnymi produktami i zaangażowaniem, aby zapewnić sukces Twojego projektu AI. Wykorzystaj potencjał sztucznej inteligencji w swoim biznesie z TTMS – Twoim zaufanym partnerem w dostarczaniu rozwiązań AI. Skontaktuj się z nami! FAQ
Czytaj
Przełom w wykrywaniu deepfake’ów: uniwersalny detektor osiąga 98% skuteczności
Przełom w wykrywaniu deepfake’ów: uniwersalny detektor osiąga 98% skuteczności Wyobraź sobie, że budzisz się i widzisz wiralowe nagranie, na którym prezes Twojej firmy wygłasza szokujące oświadczenia – tyle że nigdy tego nie zrobił. Ten koszmar staje się coraz bardziej realny wraz z tym, jak deepfake’i (fałszywe nagrania wideo lub audio generowane przez sztuczną inteligencję) stają się coraz bardziej przekonujące. W odpowiedzi na to zagrożenie naukowcy zaprezentowali nowy, uniwersalny detektor deepfake’ów, który potrafi wychwycić materiały syntetyczne z bezprecedensową skutecznością 98%. To przełom, który pojawił się w idealnym momencie – w czasie, gdy firmy intensywnie poszukują sposobów na ochronę reputacji i zaufania w epoce, w której „zobaczyć” nie zawsze znaczy „uwierzyć”. Nowe, potężne narzędzie oparte na sztucznej inteligencji analizuje nagrania i wykrywa subtelne oznaki manipulacji, pomagając firmom odróżniać autentyczne materiały od deepfake’ów. Najnowszy „uniwersalny” detektor działa wieloplatformowo – z niezwykłą precyzją identyfikuje zarówno fałszywe nagrania wideo, jak i syntetyczne pliki audio. To znaczący krok naprzód w walce z dezinformacją napędzaną przez AI. Czym jest uniwersalny detektor deepfake’ów o skuteczności 98% i jak działa? Nowo ogłoszony detektor deepfake’ów to system oparty na sztucznej inteligencji, zaprojektowany do rozpoznawania fałszywych treści wideo i audio praktycznie na każdej platformie. Opracowany przez zespół badaczy (m.in. z UC San Diego w sierpniu 2025 roku), stanowi ogromny krok naprzód w technologii wykrywania deepfake’ów. W przeciwieństwie do wcześniejszych narzędzi ograniczonych do określonych formatów, ten „uniwersalny” detektor radzi sobie zarówno z mową generowaną przez AI, jak i z manipulowanym materiałem wideo. Innymi słowy, potrafi wychwycić zarówno zsynchronizowane nagranie z podmienioną twarzą dyrektora, jak i podszywający się głos – w ramach jednego rozwiązania. Pod maską detektor wykorzystuje zaawansowane techniki uczenia maszynowego do wykrywania subtelnych „odcisków palców”, które generatywna sztuczna inteligencja pozostawia na fałszywych treściach. Gdy obraz lub film powstaje dzięki AI, a nie prawdziwej kamerze, pojawiają się drobne nieregularności na poziomie pikseli i we wzorcach ruchu – niewidoczne dla ludzkiego oka. Sieć neuronowa detektora została wytrenowana, by rozpoznawać te anomalie w skali subpikselowej. Na przykład prawdziwe nagrania charakteryzują się naturalnymi korelacjami kolorów i szumem typowym dla sensorów kamer, podczas gdy klatki wygenerowane przez AI mogą zawierać charakterystyczne niespójności w fakturze czy oświetleniu. Skupiając się na tych ukrytych markerach, system potrafi odróżnić fałszywkę od autentyku bez konieczności opierania się na oczywistych błędach. Co istotne, nowy detektor nie koncentruje się jedynie na twarzach czy wybranym fragmencie kadru – skanuje całe nagranie (tło, ruchy, przebieg fal dźwiękowych itd.), szukając elementów, które „nie pasują”. Wcześniejsze detektory często skupiały się na anomaliach twarzy (np. nienaturalnym mruganiu czy dziwnej strukturze skóry) i mogły zawieść, jeśli w kadrze nie było widocznej twarzy. Tymczasem model uniwersalny analizuje wiele obszarów każdej klatki i ich ciągłość w kolejnych ujęciach, wychwytując subtelne niespójności przestrzenne i czasowe, które wcześniejsze metody pomijały. To model oparty na transformatorach, który uczy się ogólnych wzorców odróżniających treści rzeczywiste od fałszywych, zamiast stosować wąskie triki. Ta szerokość podejścia sprawia, że jest „uniwersalny” – jak ujął to jeden z badaczy: „To jeden model, który radzi sobie ze wszystkimi scenariuszami… i właśnie to czyni go uniwersalnym”. Dane treningowe i testy: jak zbudowano lepszego „łowcę fałszywek” Osiągnięcie skuteczności 98% wymagało dostarczenia detektorowi ogromnego zestawu zarówno prawdziwych, jak i fałszywych materiałów. Badacze trenowali system na szerokiej gamie nagrań generowanych przez różne programy – od podmian twarzy po całkowicie stworzone przez AI klipy. Wykorzystali m.in. przykłady z takich narzędzi jak generator wideo Stable Diffusion, Video-Crafter czy CogVideo, aby nauczyć sztuczną inteligencję rozpoznawania różnych „odcisków” fałszywek. Dzięki temu model nie daje się zwieść tylko jednemu typowi deepfake’a. Co imponujące, zespół badawczy poinformował, że detektor potrafi dostosować się nawet do nowych metod deepfake po zobaczeniu zaledwie kilku przykładów. Oznacza to, że jeśli jutro pojawi się nowy generator wideo, narzędzie będzie w stanie szybko poznać jego charakterystyczne ślady bez konieczności pełnego przeuczenia. Rezultaty testów były rekordowe. W badaniach detektor poprawnie oznaczał treści generowane przez AI w ok. 98,3% przypadków. To istotny skok skuteczności w porównaniu z wcześniejszymi narzędziami, które często miały problem z przekroczeniem 90%. Co więcej, badacze porównali swój model z ośmioma istniejącymi systemami wykrywania deepfake’ów i nowy detektor przewyższył wszystkie (inne osiągały wyniki na poziomie ok. 93% lub niżej). Tak wysoki współczynnik trafnych detekcji to przełom w wyścigu zbrojeń przeciwko deepfake’om. Pokazuje, że sztuczna inteligencja jest w stanie rozpoznać niemal każdą fałszywkę, niezależnie od jej źródła. Oczywiście „98% skuteczności” to nie 100%, a pozostałe 2% ma znaczenie. Przy milionach filmów publikowanych codziennie nawet niewielki odsetek fałszywych negatywów oznacza, że część deepfake’ów umknie, a fałszywe pozytywy mogą prowadzić do błędnego oznaczenia autentycznych materiałów. Niemniej jednak, skuteczność tego detektora jest obecnie najlepsza w swojej klasie. Daje on organizacjom realną szansę na wychwycenie złośliwych fałszywek, które jeszcze rok czy dwa temu mogłyby przejść niezauważone. Wraz z rozwojem technologii generowania deepfake’ów narzędzia wykrywające musiały nadążyć – i ten system pokazuje, że możliwe jest znaczące zmniejszenie dystansu. Czym ten detektor różni się od wcześniejszych metod wykrywania deepfake’ów? Poprzednie metody wykrywania deepfake’ów były często wyspecjalizowane i łatwe do obejścia. Kluczowa różnica polega na szerokim zakresie działania nowego narzędzia. Starsze detektory skupiały się na pojedynczych artefaktach – np. nienaturalnych ruchach twarzy czy niezgodnościach oświetlenia. To działało przy pewnych typach deepfake’ów, ale zawodziło przy innych. Wiele klasycznych systemów traktowało nagranie jak zbiór pojedynczych obrazów i szukało śladów edycji w każdej klatce z osobna. Takie podejście nie sprawdza się w przypadku w pełni generowanego przez AI wideo, które nie nosi typowych śladów „cięć”. Tymczasem detektor o skuteczności 98% patrzy szerzej: analizuje wzorce w czasie i w całym kadrze, a nie tylko w pojedynczych obrazach. Kolejnym przełomem jest zdolność obsługi różnych formatów i modalności. Starsze rozwiązania zazwyczaj wykrywały jeden typ treści – np. deepfake wideo z podmianą twarzy – ale były bezużyteczne wobec sklonowanego głosu w nagraniu audio. Nowy uniwersalny detektor radzi sobie zarówno z wideo, jak i audio w jednym systemie, co stanowi prawdziwą zmianę jakościową. Jeśli więc deepfake łączy fałszywy głos z prawdziwym obrazem albo odwrotnie, starsze detektory mogłyby tego nie wykryć – ten system natomiast rozpozna oszustwo w obu przypadkach. Dodatkowo architektura tego detektora jest bardziej zaawansowana. Wykorzystuje on specjalnie skonstruowaną sieć neuronową, która wychwytuje anomalie w rozkładach danych, zamiast szukać z góry określonej listy błędów. Można porównać wcześniejsze metody do listy kontrolnej („Czy oczy mrugają normalnie? Czy widoczny jest puls na szyi?”) – skutecznej tylko do momentu, gdy twórcy deepfake’ów naprawią te niedoskonałości. Nowe podejście przypomina uniwersalny wykrywacz kłamstw dla mediów – uczy się podstawowych różnic między prawdziwą a fałszywą treścią, których fałszerzom trudniej się pozbyć. W przeciwieństwie do wielu wcześniejszych systemów mocno uzależnionych od obecności twarzy, ten model nie potrzebuje w kadrze człowieka. Jeśli ktoś sfabrykuje wideo pustego biura z fałszywymi szczegółami w tle, wcześniejsze detektory mogłyby niczego nie zauważyć. Uniwersalny system natomiast przeanalizuje faktury, cienie i ruch w scenie, by znaleźć nienaturalne elementy. Dzięki temu jest odporny na znacznie szersze spektrum stylów deepfake’ów. Podsumowując, tym, co wyróżnia nowy detektor, jest jego uniwersalność i odporność. To w zasadzie jedno narzędzie, które obejmuje wiele zastosowań: podmianę twarzy, całkowicie syntetyczne nagrania wideo, fałszywe głosy i wiele innych. Poprzednie generacje detektorów były znacznie węższe – rozwiązywały tylko część problemu. Ten system łączy w sobie doświadczenia z wcześniejszych podejść, tworząc kompleksowe narzędzie. Ta szerokość ma kluczowe znaczenie, ponieważ techniki deepfake stale się rozwijają. Rozwiązując problemy z kompatybilnością międzyplatformową, które nękały wcześniejsze systemy, nowy detektor utrzymuje wysoką skuteczność nawet w obliczu coraz bardziej zróżnicowanych metod fałszowania. To różnica między zbiorem lokalnych czujników dymu a systemem przeciwpożarowym obejmującym cały budynek. Dlaczego ma to znaczenie dla bezpieczeństwa marki i ryzyka reputacyjnego? Dla biznesu deepfake’i to nie tylko problem działu IT – to poważne zagrożenie dla bezpieczeństwa marki i reputacji. Żyjemy w czasach, w których jedno zmanipulowane nagranie może błyskawicznie rozprzestrzenić się w sieci i zniszczyć wiarygodność firmy. Wyobraź sobie fałszywe wideo, na którym Twój prezes wygłasza nieetyczne uwagi, albo sfałszowane ogłoszenie o wycofaniu produktu z rynku – taka fałszywka mogłaby spowodować spadek kursu akcji i utratę klientów, zanim prawda wyszłaby na jaw. Niestety, to nie są już scenariusze hipotetyczne. Firmy stały się realnym celem przestępców wykorzystujących deepfake. W 2019 roku oszuści użyli klonowanego przez AI głosu prezesa, by nakłonić pracownika do przelania 243 tys. dolarów na fałszywe konto. W 2024 roku międzynarodowa korporacja w Hongkongu została oszukana jeszcze bardziej wyrafinowanym deepfake’iem – wideokonferencją z „prezesem” i „kolegami z zespołu”, co skończyło się stratą 25 mln dolarów. Liczba ataków z wykorzystaniem deepfake’ów gwałtownie rośnie, a firmy z sektora finansowego i inne tracą miliony, co stawia zespoły ds. bezpieczeństwa w stanie najwyższej gotowości. Poza bezpośrednimi stratami finansowymi, deepfake’i stanowią też ogromne zagrożenie reputacyjne. Marki budują zaufanie przez lata, a jeden wiralowy fałszywy film może zburzyć je w kilka minut. W sieci pojawiały się już zmanipulowane nagrania polityków czy prezesów – nawet jeśli później zostają obalone, szkody w międzyczasie bywają poważne. Konsumenci mogą zacząć się zastanawiać: „Czy to było prawdziwe?” przy każdym szokującym materiale z udziałem Twojej firmy. Taka niepewność podkopuje fundament zaufania, na którym opiera się biznes. Dlatego właśnie tak ważne jest narzędzie detekcji o bardzo wysokiej skuteczności – daje firmom realną szansę na szybkie wykrycie i reakcję na fałszywe treści, zanim plotki i dezinformacja zaczną żyć własnym życiem. Z perspektywy bezpieczeństwa marki posiadanie niemal niezawodnego detektora deepfake’ów działa jak radar wczesnego ostrzegania dla reputacji. Umożliwia weryfikację autentyczności podejrzanych nagrań audio lub wideo, w których pojawiają się Twoi menedżerowie, produkty czy partnerzy. Na przykład, gdyby na mediach społecznościowych pojawiło się zmanipulowane nagranie prezesa, detektor mógłby je oznaczyć w ciągu kilku chwil, dając zespołowi czas na poinformowanie platformy i opinii publicznej, że to fałszywka. To może być różnica między kontrolowanym incydentem a pełnowymiarowym kryzysem PR. W branżach takich jak finanse, media czy dobra konsumenckie, gdzie zaufanie jest kluczowe, taka szybka reakcja jest ratunkiem. Jak stwierdził jeden z raportów branżowych, tego typu narzędzie to „linia ratunkowa dla firm obawiających się o reputację, dezinformację i zaufanie cyfrowe”. Coraz częściej staje się ono niezbędne dla każdej organizacji, która może paść ofiarą nadużyć z użyciem syntetycznych treści. Deepfake’i otworzyły także nowe kanały dla oszustw i dezinformacji, na które tradycyjne zabezpieczenia nie były przygotowane. Fałszywe wiadomości głosowe rzekomego prezesa z poleceniem przelewu pieniędzy albo zmanipulowane nagranie rzecznika firmy ogłaszającego fikcyjną fuzję mogą obejść intuicję wielu ludzi – ponieważ jesteśmy przyzwyczajeni ufać temu, co widzimy i słyszymy. Podszywanie się pod markę poprzez deepfake’i może wprowadzać klientów w błąd – np. fałszywe nagranie „ogłoszenia” mogłoby zwabić ludzi do fałszywej inwestycji czy schematu phishingowego, wykorzystując renomę firmy. Detektor o skuteczności 98%, wdrożony właściwie, działa jako tarcza przeciwko takim nadużyciom. Nie powstrzyma powstawania deepfake’ów (tak jak kamery nie powstrzymują przestępstw same w sobie), ale znacząco zwiększa szanse na ich wychwycenie na czas, aby ograniczyć szkody. Włączanie wykrywania deepfake’ów do strategii biznesowych AI i cyberbezpieczeństwa Mając na uwadze stawkę, firmy powinny proaktywnie włączać narzędzia do wykrywania deepfake’ów w swoje ramy bezpieczeństwa i zarządzania ryzykiem. Detektor nie jest już ciekawostką dla działu IT – szybko staje się równie ważny jak filtry antyspamowe czy oprogramowanie antywirusowe w świecie korporacyjnym. Oto kilka kluczowych kroków i zaleceń dla organizacji chcących chronić się przed zagrożeniami: Edukacja pracowników i polityki: Szkol pracowników na wszystkich poziomach, aby byli świadomi zagrożeń związanych z deepfake’ami i potrafili weryfikować wrażliwe komunikaty. Powinni podchodzić sceptycznie do wszelkich pilnych wiadomości głosowych czy nagrań wideo, które wydają się choć trochę podejrzane. Należy wprowadzić zasadę, że żadne istotne działania nie są podejmowane wyłącznie na podstawie komunikacji elektronicznej bez dodatkowej weryfikacji. Wzmocnienie procesów weryfikacyjnych: Stwórz solidne procedury zatwierdzania transakcji finansowych i komunikacji na szczeblu kierowniczym. Może to obejmować wieloskładnikowe uwierzytelnianie, hasła weryfikacyjne czy obowiązkowe „pauzy i sprawdzenie” przy nietypowych żądaniach. Już incydent z 2019 roku pokazał, że rozpoznanie głosu nie wystarcza do potwierdzenia tożsamości – tak samo należy traktować wideo i audio jak podejrzany e-mail. Wdrożenie narzędzi AI do wykrywania: Włącz technologię wykrywania deepfake’ów do swojego arsenału cyberbezpieczeństwa. Specjalistyczne oprogramowanie może analizować przychodzące treści (maile z załącznikami wideo, nagrania głosowe, filmy w mediach społecznościowych) i oznaczać potencjalne fałszywki. Zaawansowane systemy AI potrafią wychwycić subtelne niespójności, których człowiek nie zauważy. Wiele firm technologicznych oferuje już takie rozwiązania jako usługę. Regularne ćwiczenia i gotowość: Uaktualnij plan reagowania kryzysowego o scenariusze związane z deepfake’ami. Organizuj symulacje (np. nagłe „wystąpienie prezesa” jako deepfake), aby sprawdzić, jak zespół zareaguje. Tak jak firmy organizują ćwiczenia phishingowe, tak samo powinny trenować reakcje na deepfake’i. Monitorowanie i szybka reakcja: Przydziel pracowników lub skorzystaj z usług monitoringu, aby stale obserwować wzmianki o marce i kluczowych menedżerach w sieci. Jeśli pojawi się deepfake wymierzony w Twoją firmę, kluczowa jest błyskawiczna reakcja. Im szybciej potwierdzisz fałszywość materiału (przy pomocy AI) i zareagujesz publicznie, tym skuteczniej ograniczysz fałszywą narrację. Wdrożenie tych działań sprawia, że ochrona przed deepfake’ami staje się zarówno techniczna, jak i ludzka. Żadne pojedyncze narzędzie nie jest cudownym rozwiązaniem – nawet detektor o skuteczności 98% działa najlepiej w połączeniu z dobrymi praktykami. Firmy, które przyjmują takie podejście, traktują ryzyko deepfake jako kwestię „kiedy”, a nie „czy”. Integrują wykrywanie deepfake’ów w swoje praktyki bezpieczeństwa i zgodności. Dzięki temu nie tylko chronią się przed oszustwami i stratami wizerunkowymi, ale też wzmacniają zaufanie interesariuszy. W świecie, w którym AI może podszyć się pod każdego, solidna strategia weryfikacji i detekcji staje się fundamentem zaufania cyfrowego. Patrząc w przyszłość, można się spodziewać, że detektory deepfake’ów staną się standardowym elementem korporacyjnych systemów bezpieczeństwa. Tak jak filtry antyspamowe czy oprogramowanie antymalware stały się normą, tak samo uwierzytelnianie treści i skanowanie pod kątem deepfake’ów będzie rutyną. Najbardziej dalekowzroczne firmy już teraz badają możliwości integracji detektorów poprzez API z systemami wideokonferencji i pocztą e-mail. Inwestycja w te narzędzia jest nieporównanie tańsza niż koszt poważnego kryzysu wywołanego deepfake’iem. W obliczu rosnących zagrożeń przedsiębiorstwa muszą wyprzedzać cyberprzestępców – a detektor o skuteczności 98% to obiecane narzędzie, które im to umożliwia. Chroń swoją firmę z rozwiązaniami AI od TTMS W Transition Technologies MS (TTMS) pomagamy organizacjom wzmacniać ochronę przed zagrożeniami cyfrowymi, integrując najnowocześniejsze narzędzia AI ze strategiami cyberbezpieczeństwa. Od zaawansowanej analizy dokumentów, przez systemy zarządzania wiedzą, po platformy e-learningowe – nasze rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji wspierają zaufanie, zgodność z regulacjami i odporność biznesu w erze cyfrowej. Współpracuj z TTMS, aby chronić reputację swojej marki i przygotować się na kolejne wyzwania związane z wykrywaniem deepfake’ów i nie tylko. FAQ Jak rozpoznać, czy film jest deepfake’iem, bez użycia specjalistycznych narzędzi? Nawet bez użycia detektora opartego na sztucznej inteligencji można zauważyć pewne sygnały ostrzegawcze sugerujące, że nagranie jest deepfake’iem. Warto uważnie przyjrzeć się twarzy i ruchom postaci – we wcześniejszych deepfake’ach często występowało nienaturalne mruganie oczami lub grymasy twarzy, które „nie pasowały”. Należy zwrócić uwagę na spójność oświetlenia i cieni; zdarza się, że światło na twarzy nie zgadza się z resztą sceny. Również dźwięk może zdradzać fałszerstwo: niedokładna synchronizacja ruchu ust z mową lub głosy brzmiące sztucznie mogą wskazywać na manipulację. Pomocne bywa także zatrzymanie obrazu – zniekształcone lub rozmazane detale wokół krawędzi twarzy, zwłaszcza w momentach przejść, mogą sugerować, że coś jest nie tak. Trzeba jednak pamiętać, że współczesne deepfake’i są coraz trudniejsze do wykrycia gołym okiem, dlatego coraz większego znaczenia nabierają wyspecjalizowane narzędzia i systemy detekcji. Czy istnieją przepisy prawne lub regulacje dotyczące deepfake’ów, o których firmy powinny wiedzieć? Regulacje dotyczące deepfake’ów zaczynają stopniowo nadążać za rosnącym wpływem tej technologii. Różne jurysdykcje zaczęły wprowadzać przepisy mające na celu zniechęcenie do złośliwego wykorzystania deepfake’ów. Na przykład Chiny wprowadziły regulacje wymagające wyraźnego oznaczania treści generowanych przez AI (deepfake’ów) oraz zakazujące tworzenia takich materiałów, jeśli mogłyby one wprowadzać opinię publiczną w błąd lub szkodzić reputacji danej osoby. W Unii Europejskiej nadchodzący AI Act traktuje manipulacyjne treści generowane przez sztuczną inteligencję jako obszar wysokiego ryzyka i prawdopodobnie wprowadzi obowiązki transparentności – co oznacza, że firmy mogą być zobowiązane do ujawniania treści stworzonych przez AI i narażać się na kary za szkodliwe wykorzystanie deepfake’ów. W Stanach Zjednoczonych nie istnieje jeszcze ogólnokrajowe prawo federalne dotyczące deepfake’ów, ale część stanów już podjęła działania: Wirginia jako jedna z pierwszych uznała określone formy pornografii deepfake i podszywania się za przestępstwo, a Kalifornia i Teksas uchwaliły przepisy zakazujące używania deepfake’ów w wyborach. Dodatkowo obowiązujące już przepisy dotyczące oszustw, zniesławienia czy kradzieży tożsamości mogą znaleźć zastosowanie w kontekście deepfake’ów (na przykład wykorzystanie deepfake’a do popełnienia oszustwa nadal pozostaje oszustwem). Dla firm ten krajobraz regulacyjny oznacza dwie rzeczy: po pierwsze, należy powstrzymywać się od nieetycznego wykorzystywania deepfake’ów w działalności i marketingu (aby uniknąć problemów prawnych i krytyki), a po drugie, trzeba być na bieżąco z rozwijającym się prawem chroniącym ofiary deepfake’ów – takie regulacje mogą pomóc Twojej firmie, jeśli kiedykolwiek zajdzie potrzeba podjęcia kroków prawnych przeciwko podmiotom tworzącym złośliwe fałszywki. Rozsądnie jest skonsultować się z ekspertami prawnymi, aby zrozumieć, jak przepisy dotyczące deepfake’ów w Twoim regionie mogą wpływać na zgodność działań i strategie reagowania. Czy twórcy deepfake’ów wciąż mogą oszukać detektor o skuteczności 98%? To trudne, ale nie niemożliwe. Detektor o skuteczności 98% to wynik znakomity, jednak zdeterminowani przeciwnicy zawsze będą szukać sposobów na obejście systemu. Badacze wykazali, że dodając specjalnie przygotowany „szum” lub artefakty (tzw. przykłady adwersarialne) do deepfake’a, można czasami oszukać modele detekcji. To klasyczna gra w kotka i myszkę: gdy detektory się udoskonalają, techniki tworzenia deepfake’ów stają się coraz bardziej podstępne. Trzeba jednak podkreślić, że oszukanie detektora z najwyższej półki wymaga ogromnej wiedzy i nakładu pracy – przeciętny deepfake krążący dziś w internecie raczej nie jest aż tak perfekcyjnie zamaskowany. Nowy, uniwersalny detektor znacząco podnosi poprzeczkę, co oznacza, że większość fałszywek zostanie wykryta. Można się jednak spodziewać, że twórcy deepfake’ów będą próbowali opracować metody przeciwdziałania, dlatego konieczne są dalsze badania i regularnie aktualizowane modele. Krótko mówiąc, 98% skuteczności nie oznacza całkowitej niezawodności, ale sprawia, że udane ataki deepfake stają się znacznie rzadsze. Co powinna zrobić firma, jeśli deepfake przedstawiający jej prezesa lub markę trafi do opinii publicznej? Zmierzając się z atakiem deepfake na firmę, należy działać szybko i ostrożnie. Najpierw wewnętrznie zweryfikuj materiał – użyj narzędzi detekcji (np. detektora o skuteczności 98%), aby potwierdzić, że to fałszywka, i jeśli to możliwe, zgromadź dowody dotyczące sposobu jej stworzenia. Natychmiast uruchom zespół reagowania kryzysowego, który zwykle obejmuje dział komunikacji, bezpieczeństwa IT, doradców prawnych oraz kadrę zarządzającą. Skontaktuj się z platformą, na której rozpowszechniane jest nagranie, i zgłoś je jako treść fałszywą – wiele serwisów społecznościowych i stron internetowych posiada regulacje przeciwko deepfake’om, szczególnie tym szkodliwym, i usuwa je po zgłoszeniu. Równolegle przygotuj publiczne oświadczenie lub komunikat prasowy dla interesariuszy. Bądź przejrzysty i stanowczy: poinformuj, że nagranie jest fałszywe i że ktoś próbuje wprowadzić opinię publiczną w błąd. Jeżeli deepfake może rodzić konsekwencje prawne (np. manipulację giełdową lub zniesławienie), zaangażuj odpowiednie organy ścigania lub regulatorów. W dalszej perspektywie przeprowadź analizę powłamaniową, aby ulepszyć plan reagowania na przyszłość. Dzięki szybkiej reakcji i klarownej komunikacji firma może często odwrócić sytuację i zapobiec trwałym szkodom wynikającym z incydentu z deepfake. Czy narzędzia do wykrywania deepfake’ów są dostępne dla firm? Tak – choć część najbardziej zaawansowanych detektorów wciąż znajduje się w fazie badań, już teraz istnieją narzędzia dostępne na rynku, z których firmy mogą korzystać. Wiele przedsiębiorstw z branży cyberbezpieczeństwa oraz startupów AI oferuje usługi wykrywania deepfake’ów, często zintegrowane z szerszymi platformami analizy zagrożeń. Niektóre udostępniają API lub oprogramowanie, które potrafi skanować nagrania wideo i audio w poszukiwaniu śladów manipulacji. Duże firmy technologiczne również inwestują w ten obszar – na przykład Facebook i YouTube opracowały wewnętrzne systemy wykrywania deepfake’ów do moderowania treści, a Microsoft kilka lat temu udostępnił narzędzie Video Authenticator. Ponadto istnieją projekty open source i modele opracowane przez laboratoria akademickie, które mogą być testowane przez bardziej zaawansowane technologicznie organizacje. Sam nowy „uniwersalny” detektor o skuteczności 98% może w przyszłości trafić na rynek komercyjny lub publiczny – wtedy firmy mogłyby go wdrażać podobnie jak oprogramowanie antywirusowe. Warto jednak pamiętać, że skuteczne korzystanie z tych narzędzi wymaga także nadzoru człowieka. Organizacje powinny wyznaczyć odpowiednio przeszkolonych pracowników lub współpracować z dostawcami, aby właściwie wdrożyć detektory i interpretować wyniki. Podsumowując: choć nie ma jeszcze rozwiązania idealnego „z półki”, dostępnych jest coraz więcej opcji wykrywania deepfake’ów, a ich rozwój postępuje bardzo szybko.
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