Home » Blog » Claude vs Gemini vs GPT: Który model AI powinien wybrać biznes i dlaczego?

Claude vs Gemini vs GPT: Który model AI powinien wybrać biznes i dlaczego?

29 lipca 2025

Spis treści

Claude, Gemini, GPT: Który model wybrać i kiedy?

W miarę jak generatywna sztuczna inteligencja staje się filarem nowoczesnego biznesu, firmy stają przed kluczowym pytaniem: Claude vs Gemini vs GPT – który model AI najlepiej odpowiada naszym potrzebom? GPT od OpenAI (napędzający ChatGPT), Gemini od Google oraz Claude od Anthropic to trzy wiodące rozwiązania, z których każde ma unikalne zalety. W tym artykule porównujemy te modele i podpowiadamy, kiedy warto sięgnąć po który z nich – zwłaszcza w dużych przedsiębiorstwach z branż takich jak farmaceutyka, obronność czy energetyka, gdzie kluczowe są precyzja, zgodność z przepisami i wydajność.

Czym jest OpenAI GPT (ChatGPT) i w czym się wyróżnia?

OpenAI GPT to rodzina modeli językowych Generative Pre-trained Transformer opracowanych przez firmę OpenAI. Najnowszym flagowym modelem w tej serii jest GPT-4. To właśnie ten model napędza ChatGPT i ChatGPT Enterprise, które szturmem zdobyły rynek jako wszechstronni asystenci AI. GPT-4 jest znany z wyjątkowych zdolności analitycznych i szerokiej wiedzy, potwierdzonych znakomitymi wynikami w testach akademickich i zawodowych. Doskonale sprawdza się w zadaniach konwersacyjnych, generowaniu treści kreatywnych oraz we wsparciu programistycznym. Przykładowo, potrafi tworzyć e-maile i raporty, wymyślać teksty marketingowe, pisać i debugować kod oraz podsumowywać dokumenty z płynnością zbliżoną do ludzkiej.

W niektórych wersjach GPT-4 obsługuje także multimodalne wejścia – można przekazać mu tekst i obraz (np. zdjęcie do analizy), choć funkcja ta dostępna jest zazwyczaj w ograniczonym zakresie.

Firmy cenią GPT za jego dojrzałość i bogaty ekosystem integracji. Model posiada dużą społeczność deweloperów oraz szeroką gamę integracji zewnętrznych. Szczególnie warto zwrócić uwagę na to, że narzędzia Microsoft dla przedsiębiorstw wykorzystują GPT-4 (poprzez Azure OpenAI Service oraz Microsoft 365 Copilot), co czyni go naturalnym wyborem dla organizacji korzystających z Office’a, Teams lub innych produktów Microsoftu. OpenAI oferuje również API, które wykorzystywane jest w niezliczonych aplikacjach AI — dzięki temu GPT jest stale udoskonalany w warunkach rzeczywistego zastosowania.

Jednak popularność i kreatywność GPT wiążą się z pewnym kompromisem: model może czasem wygenerować pewne, ale nieprawdziwe odpowiedzi („halucynacje”), jeśli nie zostanie odpowiednio poprowadzony. OpenAI stale nad tym pracuje, a wersja ChatGPT Enterprise oferuje funkcje istotne z punktu widzenia biznesu — np. model nie uczy się na danych organizacji i spełnia standard SOC 2.

Podsumowując, GPT to wszechstronne i potężne narzędzie do realizacji różnorodnych zadań AI, dostępne również w wariantach dostosowanych do wymagań bezpieczeństwa i prywatności w środowiskach korporacyjnych.

Czym jest Anthropic Claude i jakie są jego mocne strony?

Anthropic Claude to duży model językowy opracowany przez firmę Anthropic — startup koncentrujący się na bezpieczeństwie i badaniach w obszarze AI. Claude bywa postrzegany jako „asystent AI” podobny do ChatGPT, jednak wyróżnia się podejściem projektowym nazwanym „Constitutional AI” — oznacza to, że model działa według wbudowanego zestawu zasad etycznych i praktycznych, aby generować odpowiedzi pomocne i nieszkodliwe.

Jedną z kluczowych cech Claude’a jest jego ogromne okno kontekstowe. Anthropic udostępniło wersję modelu, która potrafi przetwarzać ponad 100 000 tokenów w jednym zapytaniu (czyli ok. 75 000 słów lub kilkaset stron tekstu) bez utraty kontekstu. To znacznie więcej niż w standardowych wdrożeniach GPT-4 i oznacza, że Claude potrafi przetworzyć bardzo duże dokumenty lub długie rozmowy i wyciągać z nich wnioski w jednym podejściu. Na przykład, Claude może przeczytać cały podręcznik techniczny lub obszerny raport finansowy i udzielić szczegółowych odpowiedzi na jego temat — co ma ogromne znaczenie w branżach pracujących na dużych zbiorach danych.

Claude jest również zazwyczaj ostrożniejszy i bardziej skoncentrowany na dokładności. Dzięki swojej metodzie treningowej zyskał opinię modelu, który rzadziej zbacza z tematu lub wymyśla nieprawdziwe informacje. W rzeczywistości wielu użytkowników uważa, że Claude świetnie radzi sobie z rozumowaniem z niuansami, złożonymi analizami i programowaniem. Potrafi wnikać głęboko w problem — na przykład analizować umowy prawne, debugować rozbudowane fragmenty kodu czy przeprowadzać szczegółową analizę ryzyka krok po kroku.

Firmy działające w sektorach podlegających ścisłym regulacjom (takich jak opieka zdrowotna, finanse, farmacja czy obronność) doceniają niezawodność Claude’a i jego wbudowane mechanizmy zgodności z przepisami. Anthropic zadbał o to, aby platforma Claude spełniała kluczowe standardy bezpieczeństwa — firma uzyskała certyfikaty takie jak SOC 2, HIPAA, GDPR, a w niektórych ofertach także zgodność z FedRAMP — co podkreśla jej nacisk na bezpieczne wdrożenia w środowiskach biznesowych.

Claude jest dostępny przez API i za pośrednictwem partnerów (zintegrowany z narzędziami takimi jak Slack, a także dostępny na platformach takich jak AWS Bedrock czy Google Cloud Vertex AI). Choć nie cieszy się tak dużą rozpoznawalnością jak ChatGPT, Claude szybko zyskał uznanie wśród organizacji, które muszą przetwarzać duże ilości tekstu lub potrzebują bezpieczniejszego, „mniej ryzykownego” asystenta AI.

Jego odpowiedzi są zazwyczaj szczegółowe i przemyślane, co sprawia, że znakomicie nadaje się do wewnętrznych analiz biznesowych, wsparcia w badaniach i wszędzie tam, gdzie ważniejsza od kreatywności jest precyzja.

Czym jest Google Gemini i co oferuje?

Google Gemini to odpowiedź Google na zaawansowane modele AI – nowoczesna rodzina dużych modeli językowych opracowana przez Google DeepMind. Gemini jest wyjątkowy, ponieważ został zaprojektowany od podstaw jako model multimodalny, co oznacza, że potrafi rozumieć i generować nie tylko tekst, ale również inne rodzaje danych. W praktyce Gemini przyjmuje przeplatane wejścia składające się z tekstu, obrazów, dźwięku i wideo, a jego odpowiedzi mogą łączyć tekst i obrazy. Ta natywna multimodalność to duży krok naprzód względem większości obecnych wdrożeń GPT czy Claude’a.

Na przykład, korzystając z Gemini, możesz poprosić o analizę wykresu lub podsumowanie klipu wideo – model poradzi sobie z tym bez konieczności używania dodatkowych narzędzi. To ogromna korzyść dla branż takich jak inżynieria (gdzie wykresy i schematy są normą), media czy wszelkie dziedziny, które operują danymi innymi niż tylko tekstowe.

Kolejną wyróżniającą cechą Gemini jest jego integracja z ekosystemem Google. Google stopniowo wprowadza Gemini do wielu swoich produktów: zasila on najnowszą wersję Barda (czatbota Google), jest wbudowany w smartfony Pixel (jako bardziej zaawansowany asystent AI), a także wzbogaca aplikacje Google Workspace, takie jak Dokumenty i Gmail, o funkcje inteligentnego pisania i korekty. Dla firm, które już korzystają z Google Cloud lub Workspace, wdrożenie Gemini może być płynne – model dostępny jest przez platformę Google Cloud Vertex AI i objęty zabezpieczeniami klasy korporacyjnej.

Google intensywnie rozwija też możliwości samego modelu. Gemini występuje w różnych wersjach (np. Gemini 1.0, 1.5, 2.0) i wariantach: „Nano”, „Pro” i „Ultra”, dopasowanych do różnych zastosowań. Warto zaznaczyć, że niektóre zaawansowane wersje Gemini obsługują kontekst rzędu 1–2 milionów tokenów (np. seria Gemini 1.5), co pozwala przetwarzać ogromne ilości danych (np. godziny nagrań audio lub tysiące linii tekstu) w jednej sesji – jest to zdolność, która w pewnych przypadkach przewyższa możliwości GPT-4 i Claude’a.

Pod względem surowej wydajności, Gemini należy do czołówki AI. Wczesne benchmarki wskazywały, że GPT-4 przoduje w rozumowaniu i kodowaniu, ale Google szybko zredukowało ten dystans. Obecnie firma informuje, że najnowsze wersje Gemini przewyższają lub dorównują GPT-4 i Claude 2 w wielu testach porównawczych. Tam, gdzie Gemini naprawdę błyszczy, to zadania łączące różne typy danych lub wymagające dostępu do aktualnych informacji — np. potrafi podsumować film z YouTube’a i odpowiedzieć na pytania dotyczące jego treści albo zintegrować bieżące dane z internetu (dzięki Bardowi i powiązaniu z wyszukiwarką Google).

Warto jednak pamiętać, że Gemini jako nowsze rozwiązanie ma obecnie mniejszą społeczność niż ekosystem OpenAI — ale przy wsparciu Google ten dystans szybko się zmniejsza. Podsumowując: Google Gemini to potężne narzędzie dla firm, które cenią rozumienie multimodalne, przetwarzanie ogromnych kontekstów i ścisłą integrację z usługami Google. To idealny wybór, jeśli Twoje zastosowania wykraczają poza tekst (np. analiza obrazów, dźwięku), lub jeśli Twoja organizacja już opiera się na infrastrukturze Google Cloud.

Okno kontekstowe (pamięć): Ilość informacji, jaką każdy model może jednocześnie rozpatrzyć, to kolejna kluczowa różnica. Standardowe modele GPT-4 zazwyczaj oferują okno kontekstowe o rozmiarze 8 tys. tokenów (z rozszerzoną wersją o rozmiarze 32 tys. tokenów dostępną dla niektórych użytkowników lub przedsiębiorstw). Do 2024 roku OpenAI wprowadziło również ulepszone wersje (GPT-4 Turbo/„GPT-4.1”), które obsługują znacznie większe konteksty (podobno do 128 tys., a nawet 1 mln tokenów w niektórych wariantach API). Mimo to, Claude z Anthropic szybko objął prowadzenie, włączając okno o rozmiarze 100 tys. tokenów (około 75 000 słów):contentReference[oaicite:5]{index=5}, co czyni je doskonałym rozwiązaniem do czytania długich dokumentów lub długich dyskusji. Gemini firmy Google posunęło to jeszcze dalej – niektóre modele Gemini klasy korporacyjnej mogą akceptować od setek tysięcy do ponad miliona tokenów w kontekście, przewyższając inne. W praktyce, do większości codziennych zadań wystarczy kilka tysięcy tokenów, ale jeśli potrzebujesz wprowadzić do modelu całą książkę lub ogromny zbiór danych, Claude i Gemini sprawdzą się lepiej od razu. Duże okno kontekstowe oznacza również mniej kroków podsumowania; model może „zapamiętać” więcej konwersacji lub dostarczonych dokumentów.
Integracja i ekosystem: Każdy model pasuje do różnych ekosystemów przedsiębiorstw. GPT jest dostępny za pośrednictwem platformy OpenAI i usługi OpenAI firmy Azure oraz jest osadzany w wielu produktach (Microsoft Office, systemach CRM itp.). Dostępny jest bogaty ekosystem wtyczek i rozszerzeń dla ChatGPT, a biblioteki open source (LangChain itp.) dobrze obsługują GPT. Gemini to naturalny wybór dla środowisk skoncentrowanych na Google – jest zintegrowany z Google Cloud i płynnie współpracuje z narzędziami Google Workspace (Dokumenty, Arkusze, Gmail) jako asystent AI. Jeśli Twoja organizacja korzysta ze stosu Google, Gemini może wydawać się natywną aktualizacją istniejących przepływów pracy. Claude, choć niezależny, zyskuje na popularności dzięki partnerstwom: jest oferowany w AWS (Bedrock) i Google Cloud, a platformy zewnętrzne, takie jak Slack i Notion, zaczęły integrować Claude z funkcjami AI. W przeciwieństwie do GPT czy Gemini, Claude nie korzysta z pakietu oprogramowania dużego giganta technologicznego; można go postrzegać jako rozwiązanie oparte na API, które można podłączyć do własnych aplikacji lub wybrać za pośrednictwem dostawców hostujących je. Podsumowując, GPT dobrze komponuje się z Microsoftem i szeroką społecznością programistów, Gemini wpisuje się w ekosystem Google, a Claude to bardziej neutralna opcja, którą można zintegrować wszędzie tam, gdzie potrzebny jest niezawodny mózg AI.
Bezpieczeństwo i zgodność: Wszyscy trzej dostawcy oferują rozwiązania korporacyjne z solidnym zabezpieczeniem, ale istnieją pewne niuanse. Claude został stworzony z myślą o bezpieczeństwie, a Anthropic bardzo transparentnie informuje o zachowaniu i ograniczeniach modelu. Claude rzadziej generuje nieodpowiednie treści i może być postrzegany jako bezpieczniejszy wybór w przypadku wrażliwych aplikacji (np. był rekomendowany do analiz prawnych lub medycznych, gdzie fałszywe informacje mogą być niebezpieczne). Zarówno Anthropic, jak i OpenAI są zgodne z najważniejszymi standardami ochrony danych i oferują umowy gwarantujące prywatność w przedsiębiorstwach. Na przykład ChatGPT Enterprise gwarantuje, że Twoje dane nie będą wykorzystywane do szkoleń i posiada certyfikat SOC 2 typu 2. Anthropic podobnie certyfikuje Claude, że spełnia on wymogi RODO i inne standardy. Google Gemini korzysta z długoletnich protokołów bezpieczeństwa Google Cloud – szyfrowanie, kontrola dostępu, zgodność z ISO, SOC i innymi certyfikatami są częścią pakietu w przypadku korzystania z Gemini za pośrednictwem Vertex AI. Dodatkowym czynnikiem jest moderacja treści i stronniczość: wszystkie trzy firmy stale udoskonalają swoje modele, aby uniknąć stronniczych lub szkodliwych wyników, ale ich podejścia nieznacznie się różnią. Claude wykorzystuje swoją konstytucyjną sztuczną inteligencję do automoderacji, GPT korzysta z uczenia wzmacniającego na podstawie opinii użytkowników, stosując jasno określone zasady, a Google stosuje własne warstwy bezpieczeństwa i jest stosunkowo ostrożny we wdrażaniu funkcji (na przykład Bard początkowo wprowadził ograniczenia zapobiegające pewnym typom treści). Przedsiębiorstwa nadal powinny wdrażać nadzór ludzki i kontrole specyficzne dla danej domeny, ale jeśli chodzi o zaufanie do dostawców, wszystkie trzy firmy mają możliwość wdrożenia sztucznej inteligencji w sposób zgodny z przepisami i bezpieczny (w tym lokalne lub odizolowane instancje w chmurze w przypadku przypadków o bardzo dużej wrażliwości, które niektórzy dostawcy oferują za pośrednictwem specjalistycznych programów).
Koszty i ceny: Chociaż ceny mogą się zmieniać i często zależą od wolumenu użytkowania, obecnie wszystkie trzy modele korzystają z modelu API typu „płać za użycie” w celu zapewnienia dostępu dla przedsiębiorstw (oprócz wszelkich bezpłatnych wersji dla użytkowników indywidualnych). API GPT-4 firmy OpenAI jest wyceniane na podstawie przetworzonych tokenów i jest generalnie najdroższe w przeliczeniu na wynik ze względu na swoją moc. Ceny Claude firmy Anthropic również są oparte na tokenach; w niektórych kontekstach koszt miliona tokenów wyjściowych w Claude jest nieco niższy niż w GPT-4, co czyni je atrakcyjnym do użytku na dużą skalę (a Claude ma tańszą i szybszą wersję o nazwie Claude Instant do zadań o mniejszym obciążeniu). Ceny Gemini oferowane przez Google (za pośrednictwem Google Cloud) nie zostały publicznie ujawnione w ten sam sposób, ale oczekuje się, że będą konkurencyjne i potencjalnie korzystne, jeśli jesteś już klientem Google Cloud z ustalonymi wydatkami lub kredytami. Z punktu widzenia użytkownika, ChatGPT Plus (z dostępem do GPT-4) kosztuje 20 USD miesięcznie, Claude oferuje darmowy poziom (za pośrednictwem interfejsów takich jak Poe lub Claude.ai) i potencjalnie przyszłe plany premium, a Bard od Google (oparty na Gemini) jest darmowy, co zachęca do powszechnego korzystania. Przy budżetowaniu przedsiębiorstw należy wziąć pod uwagę fakt, że korzystanie z tych modeli na dużą skalę (miliony zapytań) może generować znaczne koszty, dlatego koszt zapytania i przepustowość mają znaczenie. Claude i Gemini, koncentrując się na wydajności (kontekst 100 tys. w Claude zmniejsza potrzebę wielu wywołań; infrastruktura Google jest zoptymalizowana pod kątem skalowalności), mogą potencjalnie okazać się bardziej opłacalne w przypadku niektórych dużych obciążeń. Ostatecznie, jeśli koszty są priorytetem, warto poeksperymentować ze wszystkimi trzema w projekcie pilotażowym i monitorować opłaty za korzystanie z API dla równoważnych zadań – najbardziej opłacalny model będzie zależał od konkretnego zadania, ponieważ ich prędkość i liczba tokenów są różne.

Który model AI wybrać i kiedy?

Biorąc pod uwagę te różnice, kiedy firma powinna używać GPT-4, a kiedy Claude czy Gemini? Odpowiedź będzie zależeć od konkretnych przypadków użycia, priorytetów i istniejącego stosu technologicznego. Poniżej przedstawiamy scenariusze, w których każdy model jest szczególnie odpowiedni:

Kiedy wybrać OpenAI GPT?

Wybierz GPT, gdy potrzebujesz sprawdzonego, wszechstronnego narzędzia AI, które łatwo integruje się z wieloma narzędziami. GPT-4 (za pośrednictwem ChatGPT lub API) idealnie nadaje się do zadań ogólnego przeznaczenia, generowania kreatywnych treści i jako asystent kodowania. Jeśli Twój zespół często musi tworzyć burzę mózgów na potrzeby tekstów marketingowych, tworzyć dopracowane dokumenty lub budować prototypy z wykorzystaniem kodu generowanego przez sztuczną inteligencję, GPT to doskonały wybór. Oferuje on niewielką przewagę w bardzo otwartych rozmowach i kreatywnych przedsięwzięciach – na przykład w pisaniu historii w określonym tonie lub iterowaniu fragmentu kodu w oparciu o wieloetapowe opinie użytkowników. Przedsiębiorstwa, które inwestują w produkty Microsoft, skorzystają z obecności GPT w tym ekosystemie (np. GitHub Copilot do tworzenia oprogramowania lub Microsoft 365 Copilot dla aplikacji Office – wszystkie działają w oparciu o modele OpenAI). Co więcej, oferta OpenAI dla przedsiębiorstw gwarantuje prywatność danych i zgodność (brak szkoleń z zakresu danych wejściowych, zgodność z SOC 2 itp.), dzięki czemu GPT może być używany nawet w przypadku wrażliwych danych biznesowych, o ile korzystasz z oficjalnych kanałów korporacyjnych. Krótko mówiąc, wybierz GPT, jeśli potrzebujesz wszechstronnej, wydajnej sztucznej inteligencji z szeroką bazą wiedzy i gdy ważna jest kompatybilność z szeroką gamą oprogramowania i usług.

Kiedy warto wybrać Anthropic Claude?

Wybierz Claude, jeśli priorytetem jest głęboka analiza, dokładność i obsługa bardzo obszernych lub złożonych dokumentów. Claude to najlepszy wybór w sytuacjach takich jak przeglądanie obszernych dokumentów zgodności, instrukcji technicznych, raportów badawczych lub umów prawnych – potrafi przechwycić cały tekst i dostarczyć spójną, szczegółową analizę lub podsumowanie. Jeśli działasz w branży o wysokim stopniu regulacji (np. analizując dane z badań klinicznych w branży farmaceutycznej, raporty wywiadowcze w sektorze obronnym lub obszerne sprawozdania finansowe w bankowości), połączenie szerokiego okna kontekstowego i podejścia uwzględniającego bezpieczeństwo jest niezwykle cenne. Claude ma tendencję do trzymania się faktów i sygnalizuje niepewność, zamiast pewnie głosić niezweryfikowane twierdzenia, a właśnie tego potrzebujesz, gdy stawka jest wysoka. Claude to również doskonały wybór, jeśli planujesz zintegrować sztuczną inteligencję z własnymi systemami wewnętrznymi, zapewniając wysoki stopień kontroli: ponieważ jest dostępny za pośrednictwem API i partnerstw chmurowych, możesz osadzić Claude w przepływach pracy (na przykład wewnętrzny chatbot, który może odczytywać wszystkie dokumenty dotyczące polityki i odpowiadać na pytania pracowników). Firmy, które priorytetowo traktują etyczną sztuczną inteligencję i minimalną liczbę halucynacji, również mogą skłaniać się ku Claude. Dodatkowo, jeśli koszt jest istotny, a Twój przypadek użycia obejmuje bardzo duże monity lub wyniki, cena tokena Claude może być korzystna, ponieważ możesz zmieścić wiele w jednym żądaniu (zamiast rozbijać je na wiele żądań GPT-4). Podsumowując, Claude doskonale sprawdza się w intensywnych zadaniach analitycznych, zrozumieniu długich treści oraz w przypadkach, w których poprawność i zgodność z przepisami przeważają nad efekciarstwem. To „stabilny i kompetentny” wybór spośród trzech, doskonale sprawdzający się w scenariuszach korporacyjnych, w których decyzje sztucznej inteligencji muszą być wiarygodne i weryfikowane.

Kiedy wybrać Google Gemini?

Wybierz Gemini, gdy Twoje potrzeby wykraczają poza tekst – lub gdy Twoja firma jest głęboko powiązana z ekosystemem Google. Gemini to idealne rozwiązanie dla aplikacji multimodalnych: jeśli planujesz wykorzystać sztuczną inteligencję do, na przykład, interpretacji zdjęć satelitarnych (istotnych dla energetyki lub obronności), transkrypcji i analizy rozmów audio lub wyciągania wniosków z treści wideo, Gemini może obsłużyć to wszystko pod jednym dachem. To czyni go potężnym narzędziem dla branż takich jak media, projektowanie i wszelkich dziedzin łączących różne typy danych. Na przykład firma energetyczna może używać Gemini do analizy nie tylko raportów pisemnych, ale także schematów lub obrazów lokalizacji w celu oceny stanu infrastruktury. Co więcej, jeśli Twoja organizacja korzysta z Google Workspace (Dokumenty, Arkusze, Gmail) lub infrastruktury Google Cloud, wdrożenie Gemini może przebiegać bardzo sprawnie – będzie ono sprawiać wrażenie sztucznej inteligencji stworzonej dla Twojego środowiska, zwiększając produktywność w narzędziach, z których Twoje zespoły już korzystają. Gemini jest również stale aktualizowane przez Google o nową wiedzę (połączone z wyszukiwaniem i informacjami w czasie rzeczywistym w Bard), więc w przypadkach użycia wymagających najnowszych informacji lub danych internetowych ma przewagę. Rozważ Gemini dla botów obsługi klienta, które mogą korzystać z aktualnych baz wiedzy, lub dla asystentów badawczych, którzy muszą obsługiwać różne formaty danych. Upewnij się jednak, że masz wsparcie Google Cloud i odpowiednią konfigurację, aby w pełni wykorzystać możliwości platformy. Wybierz Gemini, jeśli potrzebujesz najnowocześniejszych, multimodalnych możliwości sztucznej inteligencji lub jeśli jesteś firmą zorientowaną na Google i szukasz ścisłej integracji i potencjalnie korzystniejszych warunków użytkowania w ramach istniejącej umowy chmurowej.

Chcesz zintegrować sztuczną inteligencję ze swoją firmą?

Chociaż modele Claude, Gemini i GPT są potężnymi narzędziami AI, należy pamiętać, że są to platformy otwarte, co może wiązać się z potencjalnym ryzykiem dotyczącym bezpieczeństwa danych i zgodności z regulacjami, zwłaszcza w przypadku poufnych informacji biznesowych. Dla firm, które priorytetowo traktują solidną ochronę danych i zgodność z przepisami, optymalnym rozwiązaniem są dedykowane, zamknięte modele AI, stworzone na miarę. Transition Technologies MS oferuje właśnie takie rozwiązania AI, gwarantujące pełną kontrolę, bezpieczeństwo danych oraz zgodność z unikalnymi wymaganiami Twojej organizacji.

W Transition Technologies MS pomagamy przedsiębiorstwom wykorzystać pełen potencjał sztucznej inteligencji poprzez gotowe do użycia narzędzia i rozwiązania dostosowane do indywidualnych potrzeb. Niezależnie od tego, czy tworzysz agentów wewnętrznych, czy optymalizujesz złożone przepływy pracy, nasz pakiet usług opartych na sztucznej inteligencji został zaprojektowany tak, aby skalować się wraz z Twoją firmą.

AI4Legal – automatyzuj analizę dokumentów prawnych i przepływy pracy związane z umowami z precyzją.
AI4Content – przekształcaj nieustrukturyzowane pliki w użyteczne dane.
AI4E-learning – generuj materiały szkoleniowe dla firm w kilka minut.
AI4Knowledge – buduj inteligentne centra wiedzy dopasowane do Twoich zespołów.
AI4Localisation – lokalizuj swoje treści na dużą skalę, na różnych rynkach i w różnych językach.
AEM + AI – wzbogacaj Adobe Experience Manager o treści generatywne i tagowanie.
Salesforce + AI – personalizuj CRM i automatyzację sprzedaży dzięki analizie AI.
Power Apps + AI – wprowadź inteligentną automatyzację do aplikacji biznesowych w systemie Microsoft.

Zbudujmy Twoją przewagę konkurencyjną dzięki AI – już dziś!

Jakie są główne różnice między GPT firmy OpenAI, Gemini firmy Google i Claude firmy Anthropic?

OpenAI GPT (np. GPT-4 używany w ChatGPT) to szeroko stosowana, generalistyczna sztuczna inteligencja, znana z silnego rozumowania, rozległej wiedzy szkoleniowej i wszechstronności w zadaniach od pisania po kodowanie. Gemini firmy Google to nowszy model, który jest multimodalny (obsługuje tekst, obrazy, dźwięk itp.) i jest głęboko zintegrowany z usługami Google, doskonale sprawdzając się w scenariuszach obejmujących wiele typów danych lub wymagających bardzo szerokiego kontekstu (może przetwarzać bardzo duże dane wejściowe). Claude firmy Anthropic został zaprojektowany z naciskiem na bezpieczeństwo i niezawodność; ma niezwykle dużą pojemność wprowadzania tekstu i często generuje bardziej rzeczowe, mniej „kreatywne” wyniki, co jest idealne do szczegółowej analizy. Krótko mówiąc, GPT jest jak genialny, wszechstronny konsultant, Gemini to specjalista od zaawansowanych technologii (zwłaszcza w zakresie danych wizualnych/multimedialnych) z ekosystemem Google za plecami, a Claude to skrupulatny analityk, idealny do długich lub poufnych dokumentów. Najlepszy wybór zależy od tego, czego potrzebujesz: szerokiej kreatywności (GPT), integracji multimodalnej i z Google (Gemini) czy też dogłębnego skupienia i zgodności z przepisami dokładności (Claude).

Czy Gemini firmy Google jest lepsze niż GPT-4 (ChatGPT) firmy OpenAI?

„Lepiej” zależy od kontekstu. GPT-4, dzięki wieloletniemu udoskonalaniu i ogromnej bazie użytkowników, odniósł sukces w wielu dziedzinach, takich jak złożone rozumowanie, kodowanie i kreatywne pisanie, co jest zasługą wielu lat udoskonalania i ogromnej bazy opinii. Gemini firmy Google szybko się jednak rozwinęło i w niektórych obszarach dorównuje, a nawet przewyższa GPT-4 (Google odnotował lepszą wydajność w niektórych testach porównawczych). Do największych zalet Gemini należą jego multimodalność (możliwości przetwarzania obrazów w GPT-4 są bardziej ograniczone) oraz ogromne okno kontekstowe, co oznacza, że może przetwarzać więcej informacji jednocześnie. Jest on również natywnie zintegrowany z ekosystemem Google, co czyni go niezwykle przydatnym dla użytkowników produktów Google. Z drugiej strony, GPT-4 ma obecnie ugruntowaną pozycję w dziedzinie otwartego dialogu i bogatszą społeczność integracji (np. wtyczki, aplikacje innych firm). Jeśli zatem Twój przypadek użycia obejmuje dużo danych nietekstowych lub usług Google, możesz odkryć, że Gemini działa lepiej. Jeśli chodzi wyłącznie o konwersację tekstową lub kodowanie, GPT-4 jest niezwykle wydajny i niezawodny. Wiele przedsiębiorstw korzysta z obu: GPT-4 w niektórych aplikacjach i Gemini w innych, wykorzystując mocne strony każdego z modeli.

Do czego najlepiej nadaje się model Anthropic Claude w porównaniu z innymi modelami?

Claude naprawdę sprawdza się w zadaniach wymagających przetwarzania i analizowania dużych ilości tekstu z dużą niezawodnością. Na przykład, jeśli potrzebujesz sztucznej inteligencji do odczytania 200-stronicowego dokumentu z polityką lub zestawu obszernych instrukcji technicznych i odpowiedzi na pytania, Claude jest najlepszym wyborem, ponieważ potrafi przetworzyć całą treść na raz (dzięki długiemu oknu kontekstowemu) i przedstawić spójne podsumowanie lub przeprowadzić rozumowanie na podstawie całego tekstu. Doskonale sprawdza się również w sytuacjach, w których dokładność i przestrzeganie wytycznych są kluczowe – jego odpowiedzi są zazwyczaj bliższe faktom, a Claude ma mniejszą tendencję do halucynacji dziwnych odpowiedzi. Dzięki temu Claude jest popularny w zastosowaniach takich jak przegląd dokumentów prawnych, analiza badań, raporty z oceny ryzyka i w każdej dziedzinie, w której błędna odpowiedź może mieć poważne konsekwencje. W programowaniu programiści uznali Claude’a za przydatnego w debugowaniu lub interpretacji dużych baz kodu ze względu na możliwość jednoczesnego analizowania większej liczby wierszy kodu. Chociaż Claude z pewnością poradzi sobie z mniej wymagającymi zadaniami związanymi z sesją pytań i odpowiedzi oraz zadaniami kreatywnymi, organizacje często korzystają z jego usług przy trudniejszych zadaniach analitycznych lub w sytuacjach, gdy mają do dyspozycji wyjątkowo wrażliwe dane i chcą, aby wyniki sztucznej inteligencji były jak najbardziej kontrolowane.

Czy GPT-4, Claude lub Gemini można stosować w branżach o wysokim stopniu regulacji (takich jak finanse, opieka zdrowotna czy administracja publiczna)?

Tak – wszystkie trzy modele są używane lub testowane w sektorach regulowanych, ale zazwyczaj odbywa się to za pośrednictwem ich ofert korporacyjnych z rygorystycznymi środkami zgodności. Na przykład usługi ChatGPT Enterprise firmy OpenAI i Azure OpenAI zapewniają szyfrowanie danych, zgodność z SOC 2 i brak wykorzystywania danych klientów do szkoleń, rozwiązując wiele problemów związanych z prywatnością. Anthropic oferuje Claude w sposób, który umożliwia firmom przestrzeganie RODO, ustawy HIPAA (dotyczące danych medycznych), a nawet oferuje opcje zgodne z rządowymi wymogami bezpieczeństwa (FedRAMP) dla środowisk poufnych. Gemini firmy Google, do którego dostęp odbywa się za pośrednictwem Google Cloud, korzysta z certyfikatów zgodności Google (ISO, SOC, PCI itp.) i pozwala firmom przechowywać dane w kontrolowanym środowisku chmurowym. W praktyce bank lub szpital może korzystać z tych modeli AI, ale będzie to robić w środowisku testowym, gdzie model nie komunikuje się swobodnie w otwartym internecie. Często łączą one sztuczną inteligencję z wewnętrznymi źródłami danych – na przykład firma farmaceutyczna może używać GPT-4 lub Claude do analizy raportów badawczych, ale za pomocą kontraktu API zapewnia poufność danych. Często też człowiek uczestniczy w podejmowaniu kluczowych decyzji. Podsumowując: te modele sztucznej inteligencji mogą przynieść korzyści w regulowanych branżach (np. przyspieszając przetwarzanie dokumentów, analizując dane pacjentów czy opracowując raporty wywiadowcze), ale organizacje będą je wdrażać z dodatkowymi zabezpieczeniami, takimi jak ścieżki audytu, zasady użytkowania i dostrajanie specyficzne dla danej dziedziny, aby zapewnić zgodność i bezpieczeństwo.

Który model sztucznej inteligencji najlepiej nadaje się do kodowania i tworzenia oprogramowania?

Wszystkie trzy modele oferują silne możliwości kodowania, ale istnieją pewne różnice. GPT-4 zmienił zasady gry dla programistów – może generować fragmenty kodu, pomagać w debugowaniu błędów, a nawet pisać całe funkcje lub skrypty w różnych językach programowania. Jest zintegrowany z narzędziami takimi jak GitHub Copilot, dzięki czemu jest łatwo dostępny w edytorach do automatycznego uzupełniania kodu lub sugerowania ulepszeń. Wielu uważa, że wiedza GPT-4 na temat frameworków i bibliotek jest niezwykle obszerna (aż do jego progu szkoleniowego). Claude jest również doskonały w kodowaniu, a programiści doceniają to, że dzięki rozbudowanemu kontekstowi może obsługiwać bardzo duże pliki kodu lub wiele plików jednocześnie. Oznacza to, że można przekazać Claude’owi całą bazę kodu lub ogromny plik dziennika i poprosić o wgląd, co jest trudniejsze w przypadku GPT, jeśli dane wejściowe nie są rozdzielone. Przemyślane rozumowanie Claude’a może być przydatne w przypadku trudnych problemów z debugowaniem lub do szczegółowego wyjaśnienia działania danego fragmentu kodu. Gemini firmy Google, zwłaszcza w wersji „Ultra” lub zaawansowanej, również zostało przeszkolone w zakresie kodowania i wykorzystuje techniki takie jak tworzenie wyspecjalizowanych sieci „ekspertów” do różnych zadań. Dogania innych pod względem umiejętności czystego kodowania i z pewnością potrafi pisać i rozwiązywać problemy z kodem (a jedną z jego zalet jest integracja z narzędziami deweloperskimi i chmurą Google, więc może na przykład pomóc w projektach Google Cloud lub notatnikach Colab). Jeśli mielibyśmy wybierać, wielu deweloperów obecnie skłania się ku GPT-4 ze względu na jego historię i wygodę narzędzi zbudowanych wokół niego. Jednak Claude jest mocną alternatywą w przypadku kodu i dokumentacji na dużą skalę, a Gemini to czarny koń, który szybko się rozwija. W zespole programistycznym można używać GPT-4 do codziennego wspomagania kodowania i przełączać się na Claude, gdy trzeba wchłonąć ogromną ilość kontekstu projektu, lub używać Gemini podczas pracy z kodem, który obejmuje również analizę danych lub obrazów (jak kod przetwarzający dane wizualne). Każdy z nich może znacznie przyspieszyć tworzenie oprogramowania; „Najlepszy” z nich może zależeć od środowiska programistycznego i skali zadań kodowania.

TTMS blog – świat IT oczami ekspertów

Claude vs Gemini vs GPT: Który model AI powinien wybrać biznes i dlaczego?

Claude, Gemini, GPT: Który model wybrać i kiedy? W miarę jak generatywna sztuczna inteligencja staje się filarem nowoczesnego biznesu, firmy stają przed kluczowym pytaniem: Claude vs Gemini vs GPT – który model AI najlepiej odpowiada naszym potrzebom? GPT od OpenAI (napędzający ChatGPT), Gemini od Google oraz Claude od Anthropic to trzy wiodące rozwiązania, z których każde ma unikalne zalety. W tym artykule porównujemy te modele i podpowiadamy, kiedy warto sięgnąć po który z nich – zwłaszcza w dużych przedsiębiorstwach z branż takich jak farmaceutyka, obronność czy energetyka, gdzie kluczowe są precyzja, zgodność z przepisami i wydajność. Czym jest OpenAI GPT (ChatGPT) i w czym się wyróżnia? OpenAI GPT to rodzina modeli językowych Generative Pre-trained Transformer opracowanych przez firmę OpenAI. Najnowszym flagowym modelem w tej serii jest GPT-4. To właśnie ten model napędza ChatGPT i ChatGPT Enterprise, które szturmem zdobyły rynek jako wszechstronni asystenci AI. GPT-4 jest znany z wyjątkowych zdolności analitycznych i szerokiej wiedzy, potwierdzonych znakomitymi wynikami w testach akademickich i zawodowych. Doskonale sprawdza się w zadaniach konwersacyjnych, generowaniu treści kreatywnych oraz we wsparciu programistycznym. Przykładowo, potrafi tworzyć e-maile i raporty, wymyślać teksty marketingowe, pisać i debugować kod oraz podsumowywać dokumenty z płynnością zbliżoną do ludzkiej. W niektórych wersjach GPT-4 obsługuje także multimodalne wejścia – można przekazać mu tekst i obraz (np. zdjęcie do analizy), choć funkcja ta dostępna jest zazwyczaj w ograniczonym zakresie. Firmy cenią GPT za jego dojrzałość i bogaty ekosystem integracji. Model posiada dużą społeczność deweloperów oraz szeroką gamę integracji zewnętrznych. Szczególnie warto zwrócić uwagę na to, że narzędzia Microsoft dla przedsiębiorstw wykorzystują GPT-4 (poprzez Azure OpenAI Service oraz Microsoft 365 Copilot), co czyni go naturalnym wyborem dla organizacji korzystających z Office’a, Teams lub innych produktów Microsoftu. OpenAI oferuje również API, które wykorzystywane jest w niezliczonych aplikacjach AI — dzięki temu GPT jest stale udoskonalany w warunkach rzeczywistego zastosowania. Jednak popularność i kreatywność GPT wiążą się z pewnym kompromisem: model może czasem wygenerować pewne, ale nieprawdziwe odpowiedzi („halucynacje”), jeśli nie zostanie odpowiednio poprowadzony. OpenAI stale nad tym pracuje, a wersja ChatGPT Enterprise oferuje funkcje istotne z punktu widzenia biznesu — np. model nie uczy się na danych organizacji i spełnia standard SOC 2. Podsumowując, GPT to wszechstronne i potężne narzędzie do realizacji różnorodnych zadań AI, dostępne również w wariantach dostosowanych do wymagań bezpieczeństwa i prywatności w środowiskach korporacyjnych. Czym jest Anthropic Claude i jakie są jego mocne strony? Anthropic Claude to duży model językowy opracowany przez firmę Anthropic — startup koncentrujący się na bezpieczeństwie i badaniach w obszarze AI. Claude bywa postrzegany jako „asystent AI” podobny do ChatGPT, jednak wyróżnia się podejściem projektowym nazwanym „Constitutional AI” — oznacza to, że model działa według wbudowanego zestawu zasad etycznych i praktycznych, aby generować odpowiedzi pomocne i nieszkodliwe. Jedną z kluczowych cech Claude’a jest jego ogromne okno kontekstowe. Anthropic udostępniło wersję modelu, która potrafi przetwarzać ponad 100 000 tokenów w jednym zapytaniu (czyli ok. 75 000 słów lub kilkaset stron tekstu) bez utraty kontekstu. To znacznie więcej niż w standardowych wdrożeniach GPT-4 i oznacza, że Claude potrafi przetworzyć bardzo duże dokumenty lub długie rozmowy i wyciągać z nich wnioski w jednym podejściu. Na przykład, Claude może przeczytać cały podręcznik techniczny lub obszerny raport finansowy i udzielić szczegółowych odpowiedzi na jego temat — co ma ogromne znaczenie w branżach pracujących na dużych zbiorach danych. Claude jest również zazwyczaj ostrożniejszy i bardziej skoncentrowany na dokładności. Dzięki swojej metodzie treningowej zyskał opinię modelu, który rzadziej zbacza z tematu lub wymyśla nieprawdziwe informacje. W rzeczywistości wielu użytkowników uważa, że Claude świetnie radzi sobie z rozumowaniem z niuansami, złożonymi analizami i programowaniem. Potrafi wnikać głęboko w problem — na przykład analizować umowy prawne, debugować rozbudowane fragmenty kodu czy przeprowadzać szczegółową analizę ryzyka krok po kroku. Firmy działające w sektorach podlegających ścisłym regulacjom (takich jak opieka zdrowotna, finanse, farmacja czy obronność) doceniają niezawodność Claude’a i jego wbudowane mechanizmy zgodności z przepisami. Anthropic zadbał o to, aby platforma Claude spełniała kluczowe standardy bezpieczeństwa — firma uzyskała certyfikaty takie jak SOC 2, HIPAA, GDPR, a w niektórych ofertach także zgodność z FedRAMP — co podkreśla jej nacisk na bezpieczne wdrożenia w środowiskach biznesowych. Claude jest dostępny przez API i za pośrednictwem partnerów (zintegrowany z narzędziami takimi jak Slack, a także dostępny na platformach takich jak AWS Bedrock czy Google Cloud Vertex AI). Choć nie cieszy się tak dużą rozpoznawalnością jak ChatGPT, Claude szybko zyskał uznanie wśród organizacji, które muszą przetwarzać duże ilości tekstu lub potrzebują bezpieczniejszego, „mniej ryzykownego” asystenta AI. Jego odpowiedzi są zazwyczaj szczegółowe i przemyślane, co sprawia, że znakomicie nadaje się do wewnętrznych analiz biznesowych, wsparcia w badaniach i wszędzie tam, gdzie ważniejsza od kreatywności jest precyzja. Czym jest Google Gemini i co oferuje? Google Gemini to odpowiedź Google na zaawansowane modele AI – nowoczesna rodzina dużych modeli językowych opracowana przez Google DeepMind. Gemini jest wyjątkowy, ponieważ został zaprojektowany od podstaw jako model multimodalny, co oznacza, że potrafi rozumieć i generować nie tylko tekst, ale również inne rodzaje danych. W praktyce Gemini przyjmuje przeplatane wejścia składające się z tekstu, obrazów, dźwięku i wideo, a jego odpowiedzi mogą łączyć tekst i obrazy. Ta natywna multimodalność to duży krok naprzód względem większości obecnych wdrożeń GPT czy Claude’a. Na przykład, korzystając z Gemini, możesz poprosić o analizę wykresu lub podsumowanie klipu wideo – model poradzi sobie z tym bez konieczności używania dodatkowych narzędzi. To ogromna korzyść dla branż takich jak inżynieria (gdzie wykresy i schematy są normą), media czy wszelkie dziedziny, które operują danymi innymi niż tylko tekstowe. Kolejną wyróżniającą cechą Gemini jest jego integracja z ekosystemem Google. Google stopniowo wprowadza Gemini do wielu swoich produktów: zasila on najnowszą wersję Barda (czatbota Google), jest wbudowany w smartfony Pixel (jako bardziej zaawansowany asystent AI), a także wzbogaca aplikacje Google Workspace, takie jak Dokumenty i Gmail, o funkcje inteligentnego pisania i korekty. Dla firm, które już korzystają z Google Cloud lub Workspace, wdrożenie Gemini może być płynne – model dostępny jest przez platformę Google Cloud Vertex AI i objęty zabezpieczeniami klasy korporacyjnej. Google intensywnie rozwija też możliwości samego modelu. Gemini występuje w różnych wersjach (np. Gemini 1.0, 1.5, 2.0) i wariantach: „Nano”, „Pro” i „Ultra”, dopasowanych do różnych zastosowań. Warto zaznaczyć, że niektóre zaawansowane wersje Gemini obsługują kontekst rzędu 1–2 milionów tokenów (np. seria Gemini 1.5), co pozwala przetwarzać ogromne ilości danych (np. godziny nagrań audio lub tysiące linii tekstu) w jednej sesji – jest to zdolność, która w pewnych przypadkach przewyższa możliwości GPT-4 i Claude’a. Pod względem surowej wydajności, Gemini należy do czołówki AI. Wczesne benchmarki wskazywały, że GPT-4 przoduje w rozumowaniu i kodowaniu, ale Google szybko zredukowało ten dystans. Obecnie firma informuje, że najnowsze wersje Gemini przewyższają lub dorównują GPT-4 i Claude 2 w wielu testach porównawczych. Tam, gdzie Gemini naprawdę błyszczy, to zadania łączące różne typy danych lub wymagające dostępu do aktualnych informacji — np. potrafi podsumować film z YouTube’a i odpowiedzieć na pytania dotyczące jego treści albo zintegrować bieżące dane z internetu (dzięki Bardowi i powiązaniu z wyszukiwarką Google). Warto jednak pamiętać, że Gemini jako nowsze rozwiązanie ma obecnie mniejszą społeczność niż ekosystem OpenAI — ale przy wsparciu Google ten dystans szybko się zmniejsza. Podsumowując: Google Gemini to potężne narzędzie dla firm, które cenią rozumienie multimodalne, przetwarzanie ogromnych kontekstów i ścisłą integrację z usługami Google. To idealny wybór, jeśli Twoje zastosowania wykraczają poza tekst (np. analiza obrazów, dźwięku), lub jeśli Twoja organizacja już opiera się na infrastrukturze Google Cloud. Okno kontekstowe (pamięć): Ilość informacji, jaką każdy model może jednocześnie rozpatrzyć, to kolejna kluczowa różnica. Standardowe modele GPT-4 zazwyczaj oferują okno kontekstowe o rozmiarze 8 tys. tokenów (z rozszerzoną wersją o rozmiarze 32 tys. tokenów dostępną dla niektórych użytkowników lub przedsiębiorstw). Do 2024 roku OpenAI wprowadziło również ulepszone wersje (GPT-4 Turbo/„GPT-4.1”), które obsługują znacznie większe konteksty (podobno do 128 tys., a nawet 1 mln tokenów w niektórych wariantach API). Mimo to, Claude z Anthropic szybko objął prowadzenie, włączając okno o rozmiarze 100 tys. tokenów (około 75 000 słów):contentReference[oaicite:5]{index=5}, co czyni je doskonałym rozwiązaniem do czytania długich dokumentów lub długich dyskusji. Gemini firmy Google posunęło to jeszcze dalej – niektóre modele Gemini klasy korporacyjnej mogą akceptować od setek tysięcy do ponad miliona tokenów w kontekście, przewyższając inne. W praktyce, do większości codziennych zadań wystarczy kilka tysięcy tokenów, ale jeśli potrzebujesz wprowadzić do modelu całą książkę lub ogromny zbiór danych, Claude i Gemini sprawdzą się lepiej od razu. Duże okno kontekstowe oznacza również mniej kroków podsumowania; model może „zapamiętać” więcej konwersacji lub dostarczonych dokumentów. Integracja i ekosystem: Każdy model pasuje do różnych ekosystemów przedsiębiorstw. GPT jest dostępny za pośrednictwem platformy OpenAI i usługi OpenAI firmy Azure oraz jest osadzany w wielu produktach (Microsoft Office, systemach CRM itp.). Dostępny jest bogaty ekosystem wtyczek i rozszerzeń dla ChatGPT, a biblioteki open source (LangChain itp.) dobrze obsługują GPT. Gemini to naturalny wybór dla środowisk skoncentrowanych na Google – jest zintegrowany z Google Cloud i płynnie współpracuje z narzędziami Google Workspace (Dokumenty, Arkusze, Gmail) jako asystent AI. Jeśli Twoja organizacja korzysta ze stosu Google, Gemini może wydawać się natywną aktualizacją istniejących przepływów pracy. Claude, choć niezależny, zyskuje na popularności dzięki partnerstwom: jest oferowany w AWS (Bedrock) i Google Cloud, a platformy zewnętrzne, takie jak Slack i Notion, zaczęły integrować Claude z funkcjami AI. W przeciwieństwie do GPT czy Gemini, Claude nie korzysta z pakietu oprogramowania dużego giganta technologicznego; można go postrzegać jako rozwiązanie oparte na API, które można podłączyć do własnych aplikacji lub wybrać za pośrednictwem dostawców hostujących je. Podsumowując, GPT dobrze komponuje się z Microsoftem i szeroką społecznością programistów, Gemini wpisuje się w ekosystem Google, a Claude to bardziej neutralna opcja, którą można zintegrować wszędzie tam, gdzie potrzebny jest niezawodny mózg AI. Bezpieczeństwo i zgodność: Wszyscy trzej dostawcy oferują rozwiązania korporacyjne z solidnym zabezpieczeniem, ale istnieją pewne niuanse. Claude został stworzony z myślą o bezpieczeństwie, a Anthropic bardzo transparentnie informuje o zachowaniu i ograniczeniach modelu. Claude rzadziej generuje nieodpowiednie treści i może być postrzegany jako bezpieczniejszy wybór w przypadku wrażliwych aplikacji (np. był rekomendowany do analiz prawnych lub medycznych, gdzie fałszywe informacje mogą być niebezpieczne). Zarówno Anthropic, jak i OpenAI są zgodne z najważniejszymi standardami ochrony danych i oferują umowy gwarantujące prywatność w przedsiębiorstwach. Na przykład ChatGPT Enterprise gwarantuje, że Twoje dane nie będą wykorzystywane do szkoleń i posiada certyfikat SOC 2 typu 2. Anthropic podobnie certyfikuje Claude, że spełnia on wymogi RODO i inne standardy. Google Gemini korzysta z długoletnich protokołów bezpieczeństwa Google Cloud – szyfrowanie, kontrola dostępu, zgodność z ISO, SOC i innymi certyfikatami są częścią pakietu w przypadku korzystania z Gemini za pośrednictwem Vertex AI. Dodatkowym czynnikiem jest moderacja treści i stronniczość: wszystkie trzy firmy stale udoskonalają swoje modele, aby uniknąć stronniczych lub szkodliwych wyników, ale ich podejścia nieznacznie się różnią. Claude wykorzystuje swoją konstytucyjną sztuczną inteligencję do automoderacji, GPT korzysta z uczenia wzmacniającego na podstawie opinii użytkowników, stosując jasno określone zasady, a Google stosuje własne warstwy bezpieczeństwa i jest stosunkowo ostrożny we wdrażaniu funkcji (na przykład Bard początkowo wprowadził ograniczenia zapobiegające pewnym typom treści). Przedsiębiorstwa nadal powinny wdrażać nadzór ludzki i kontrole specyficzne dla danej domeny, ale jeśli chodzi o zaufanie do dostawców, wszystkie trzy firmy mają możliwość wdrożenia sztucznej inteligencji w sposób zgodny z przepisami i bezpieczny (w tym lokalne lub odizolowane instancje w chmurze w przypadku przypadków o bardzo dużej wrażliwości, które niektórzy dostawcy oferują za pośrednictwem specjalistycznych programów). Koszty i ceny: Chociaż ceny mogą się zmieniać i często zależą od wolumenu użytkowania, obecnie wszystkie trzy modele korzystają z modelu API typu „płać za użycie” w celu zapewnienia dostępu dla przedsiębiorstw (oprócz wszelkich bezpłatnych wersji dla użytkowników indywidualnych). API GPT-4 firmy OpenAI jest wyceniane na podstawie przetworzonych tokenów i jest generalnie najdroższe w przeliczeniu na wynik ze względu na swoją moc. Ceny Claude firmy Anthropic również są oparte na tokenach; w niektórych kontekstach koszt miliona tokenów wyjściowych w Claude jest nieco niższy niż w GPT-4, co czyni je atrakcyjnym do użytku na dużą skalę (a Claude ma tańszą i szybszą wersję o nazwie Claude Instant do zadań o mniejszym obciążeniu). Ceny Gemini oferowane przez Google (za pośrednictwem Google Cloud) nie zostały publicznie ujawnione w ten sam sposób, ale oczekuje się, że będą konkurencyjne i potencjalnie korzystne, jeśli jesteś już klientem Google Cloud z ustalonymi wydatkami lub kredytami. Z punktu widzenia użytkownika, ChatGPT Plus (z dostępem do GPT-4) kosztuje 20 USD miesięcznie, Claude oferuje darmowy poziom (za pośrednictwem interfejsów takich jak Poe lub Claude.ai) i potencjalnie przyszłe plany premium, a Bard od Google (oparty na Gemini) jest darmowy, co zachęca do powszechnego korzystania. Przy budżetowaniu przedsiębiorstw należy wziąć pod uwagę fakt, że korzystanie z tych modeli na dużą skalę (miliony zapytań) może generować znaczne koszty, dlatego koszt zapytania i przepustowość mają znaczenie. Claude i Gemini, koncentrując się na wydajności (kontekst 100 tys. w Claude zmniejsza potrzebę wielu wywołań; infrastruktura Google jest zoptymalizowana pod kątem skalowalności), mogą potencjalnie okazać się bardziej opłacalne w przypadku niektórych dużych obciążeń. Ostatecznie, jeśli koszty są priorytetem, warto poeksperymentować ze wszystkimi trzema w projekcie pilotażowym i monitorować opłaty za korzystanie z API dla równoważnych zadań – najbardziej opłacalny model będzie zależał od konkretnego zadania, ponieważ ich prędkość i liczba tokenów są różne. Który model AI wybrać i kiedy? Biorąc pod uwagę te różnice, kiedy firma powinna używać GPT-4, a kiedy Claude czy Gemini? Odpowiedź będzie zależeć od konkretnych przypadków użycia, priorytetów i istniejącego stosu technologicznego. Poniżej przedstawiamy scenariusze, w których każdy model jest szczególnie odpowiedni: Kiedy wybrać OpenAI GPT? Wybierz GPT, gdy potrzebujesz sprawdzonego, wszechstronnego narzędzia AI, które łatwo integruje się z wieloma narzędziami. GPT-4 (za pośrednictwem ChatGPT lub API) idealnie nadaje się do zadań ogólnego przeznaczenia, generowania kreatywnych treści i jako asystent kodowania. Jeśli Twój zespół często musi tworzyć burzę mózgów na potrzeby tekstów marketingowych, tworzyć dopracowane dokumenty lub budować prototypy z wykorzystaniem kodu generowanego przez sztuczną inteligencję, GPT to doskonały wybór. Oferuje on niewielką przewagę w bardzo otwartych rozmowach i kreatywnych przedsięwzięciach – na przykład w pisaniu historii w określonym tonie lub iterowaniu fragmentu kodu w oparciu o wieloetapowe opinie użytkowników. Przedsiębiorstwa, które inwestują w produkty Microsoft, skorzystają z obecności GPT w tym ekosystemie (np. GitHub Copilot do tworzenia oprogramowania lub Microsoft 365 Copilot dla aplikacji Office – wszystkie działają w oparciu o modele OpenAI). Co więcej, oferta OpenAI dla przedsiębiorstw gwarantuje prywatność danych i zgodność (brak szkoleń z zakresu danych wejściowych, zgodność z SOC 2 itp.), dzięki czemu GPT może być używany nawet w przypadku wrażliwych danych biznesowych, o ile korzystasz z oficjalnych kanałów korporacyjnych. Krótko mówiąc, wybierz GPT, jeśli potrzebujesz wszechstronnej, wydajnej sztucznej inteligencji z szeroką bazą wiedzy i gdy ważna jest kompatybilność z szeroką gamą oprogramowania i usług. Kiedy warto wybrać Anthropic Claude? Wybierz Claude, jeśli priorytetem jest głęboka analiza, dokładność i obsługa bardzo obszernych lub złożonych dokumentów. Claude to najlepszy wybór w sytuacjach takich jak przeglądanie obszernych dokumentów zgodności, instrukcji technicznych, raportów badawczych lub umów prawnych – potrafi przechwycić cały tekst i dostarczyć spójną, szczegółową analizę lub podsumowanie. Jeśli działasz w branży o wysokim stopniu regulacji (np. analizując dane z badań klinicznych w branży farmaceutycznej, raporty wywiadowcze w sektorze obronnym lub obszerne sprawozdania finansowe w bankowości), połączenie szerokiego okna kontekstowego i podejścia uwzględniającego bezpieczeństwo jest niezwykle cenne. Claude ma tendencję do trzymania się faktów i sygnalizuje niepewność, zamiast pewnie głosić niezweryfikowane twierdzenia, a właśnie tego potrzebujesz, gdy stawka jest wysoka. Claude to również doskonały wybór, jeśli planujesz zintegrować sztuczną inteligencję z własnymi systemami wewnętrznymi, zapewniając wysoki stopień kontroli: ponieważ jest dostępny za pośrednictwem API i partnerstw chmurowych, możesz osadzić Claude w przepływach pracy (na przykład wewnętrzny chatbot, który może odczytywać wszystkie dokumenty dotyczące polityki i odpowiadać na pytania pracowników). Firmy, które priorytetowo traktują etyczną sztuczną inteligencję i minimalną liczbę halucynacji, również mogą skłaniać się ku Claude. Dodatkowo, jeśli koszt jest istotny, a Twój przypadek użycia obejmuje bardzo duże monity lub wyniki, cena tokena Claude może być korzystna, ponieważ możesz zmieścić wiele w jednym żądaniu (zamiast rozbijać je na wiele żądań GPT-4). Podsumowując, Claude doskonale sprawdza się w intensywnych zadaniach analitycznych, zrozumieniu długich treści oraz w przypadkach, w których poprawność i zgodność z przepisami przeważają nad efekciarstwem. To „stabilny i kompetentny” wybór spośród trzech, doskonale sprawdzający się w scenariuszach korporacyjnych, w których decyzje sztucznej inteligencji muszą być wiarygodne i weryfikowane. Kiedy wybrać Google Gemini? Wybierz Gemini, gdy Twoje potrzeby wykraczają poza tekst – lub gdy Twoja firma jest głęboko powiązana z ekosystemem Google. Gemini to idealne rozwiązanie dla aplikacji multimodalnych: jeśli planujesz wykorzystać sztuczną inteligencję do, na przykład, interpretacji zdjęć satelitarnych (istotnych dla energetyki lub obronności), transkrypcji i analizy rozmów audio lub wyciągania wniosków z treści wideo, Gemini może obsłużyć to wszystko pod jednym dachem. To czyni go potężnym narzędziem dla branż takich jak media, projektowanie i wszelkich dziedzin łączących różne typy danych. Na przykład firma energetyczna może używać Gemini do analizy nie tylko raportów pisemnych, ale także schematów lub obrazów lokalizacji w celu oceny stanu infrastruktury. Co więcej, jeśli Twoja organizacja korzysta z Google Workspace (Dokumenty, Arkusze, Gmail) lub infrastruktury Google Cloud, wdrożenie Gemini może przebiegać bardzo sprawnie – będzie ono sprawiać wrażenie sztucznej inteligencji stworzonej dla Twojego środowiska, zwiększając produktywność w narzędziach, z których Twoje zespoły już korzystają. Gemini jest również stale aktualizowane przez Google o nową wiedzę (połączone z wyszukiwaniem i informacjami w czasie rzeczywistym w Bard), więc w przypadkach użycia wymagających najnowszych informacji lub danych internetowych ma przewagę. Rozważ Gemini dla botów obsługi klienta, które mogą korzystać z aktualnych baz wiedzy, lub dla asystentów badawczych, którzy muszą obsługiwać różne formaty danych. Upewnij się jednak, że masz wsparcie Google Cloud i odpowiednią konfigurację, aby w pełni wykorzystać możliwości platformy. Wybierz Gemini, jeśli potrzebujesz najnowocześniejszych, multimodalnych możliwości sztucznej inteligencji lub jeśli jesteś firmą zorientowaną na Google i szukasz ścisłej integracji i potencjalnie korzystniejszych warunków użytkowania w ramach istniejącej umowy chmurowej. Chcesz zintegrować sztuczną inteligencję ze swoją firmą? Chociaż modele Claude, Gemini i GPT są potężnymi narzędziami AI, należy pamiętać, że są to platformy otwarte, co może wiązać się z potencjalnym ryzykiem dotyczącym bezpieczeństwa danych i zgodności z regulacjami, zwłaszcza w przypadku poufnych informacji biznesowych. Dla firm, które priorytetowo traktują solidną ochronę danych i zgodność z przepisami, optymalnym rozwiązaniem są dedykowane, zamknięte modele AI, stworzone na miarę. Transition Technologies MS oferuje właśnie takie rozwiązania AI, gwarantujące pełną kontrolę, bezpieczeństwo danych oraz zgodność z unikalnymi wymaganiami Twojej organizacji. W Transition Technologies MS pomagamy przedsiębiorstwom wykorzystać pełen potencjał sztucznej inteligencji poprzez gotowe do użycia narzędzia i rozwiązania dostosowane do indywidualnych potrzeb. Niezależnie od tego, czy tworzysz agentów wewnętrznych, czy optymalizujesz złożone przepływy pracy, nasz pakiet usług opartych na sztucznej inteligencji został zaprojektowany tak, aby skalować się wraz z Twoją firmą. AI4Legal – automatyzuj analizę dokumentów prawnych i przepływy pracy związane z umowami z precyzją. AI4Content – przekształcaj nieustrukturyzowane pliki w użyteczne dane. AI4E-learning – generuj materiały szkoleniowe dla firm w kilka minut. AI4Knowledge – buduj inteligentne centra wiedzy dopasowane do Twoich zespołów. AI4Localisation – lokalizuj swoje treści na dużą skalę, na różnych rynkach i w różnych językach. AEM + AI – wzbogacaj Adobe Experience Manager o treści generatywne i tagowanie. Salesforce + AI – personalizuj CRM i automatyzację sprzedaży dzięki analizie AI. Power Apps + AI – wprowadź inteligentną automatyzację do aplikacji biznesowych w systemie Microsoft. Zbudujmy Twoją przewagę konkurencyjną dzięki AI – już dziś! Jakie są główne różnice między GPT firmy OpenAI, Gemini firmy Google i Claude firmy Anthropic? OpenAI GPT (np. GPT-4 używany w ChatGPT) to szeroko stosowana, generalistyczna sztuczna inteligencja, znana z silnego rozumowania, rozległej wiedzy szkoleniowej i wszechstronności w zadaniach od pisania po kodowanie. Gemini firmy Google to nowszy model, który jest multimodalny (obsługuje tekst, obrazy, dźwięk itp.) i jest głęboko zintegrowany z usługami Google, doskonale sprawdzając się w scenariuszach obejmujących wiele typów danych lub wymagających bardzo szerokiego kontekstu (może przetwarzać bardzo duże dane wejściowe). Claude firmy Anthropic został zaprojektowany z naciskiem na bezpieczeństwo i niezawodność; ma niezwykle dużą pojemność wprowadzania tekstu i często generuje bardziej rzeczowe, mniej „kreatywne” wyniki, co jest idealne do szczegółowej analizy. Krótko mówiąc, GPT jest jak genialny, wszechstronny konsultant, Gemini to specjalista od zaawansowanych technologii (zwłaszcza w zakresie danych wizualnych/multimedialnych) z ekosystemem Google za plecami, a Claude to skrupulatny analityk, idealny do długich lub poufnych dokumentów. Najlepszy wybór zależy od tego, czego potrzebujesz: szerokiej kreatywności (GPT), integracji multimodalnej i z Google (Gemini) czy też dogłębnego skupienia i zgodności z przepisami dokładności (Claude). Czy Gemini firmy Google jest lepsze niż GPT-4 (ChatGPT) firmy OpenAI? „Lepiej” zależy od kontekstu. GPT-4, dzięki wieloletniemu udoskonalaniu i ogromnej bazie użytkowników, odniósł sukces w wielu dziedzinach, takich jak złożone rozumowanie, kodowanie i kreatywne pisanie, co jest zasługą wielu lat udoskonalania i ogromnej bazy opinii. Gemini firmy Google szybko się jednak rozwinęło i w niektórych obszarach dorównuje, a nawet przewyższa GPT-4 (Google odnotował lepszą wydajność w niektórych testach porównawczych). Do największych zalet Gemini należą jego multimodalność (możliwości przetwarzania obrazów w GPT-4 są bardziej ograniczone) oraz ogromne okno kontekstowe, co oznacza, że może przetwarzać więcej informacji jednocześnie. Jest on również natywnie zintegrowany z ekosystemem Google, co czyni go niezwykle przydatnym dla użytkowników produktów Google. Z drugiej strony, GPT-4 ma obecnie ugruntowaną pozycję w dziedzinie otwartego dialogu i bogatszą społeczność integracji (np. wtyczki, aplikacje innych firm). Jeśli zatem Twój przypadek użycia obejmuje dużo danych nietekstowych lub usług Google, możesz odkryć, że Gemini działa lepiej. Jeśli chodzi wyłącznie o konwersację tekstową lub kodowanie, GPT-4 jest niezwykle wydajny i niezawodny. Wiele przedsiębiorstw korzysta z obu: GPT-4 w niektórych aplikacjach i Gemini w innych, wykorzystując mocne strony każdego z modeli. Do czego najlepiej nadaje się model Anthropic Claude w porównaniu z innymi modelami? Claude naprawdę sprawdza się w zadaniach wymagających przetwarzania i analizowania dużych ilości tekstu z dużą niezawodnością. Na przykład, jeśli potrzebujesz sztucznej inteligencji do odczytania 200-stronicowego dokumentu z polityką lub zestawu obszernych instrukcji technicznych i odpowiedzi na pytania, Claude jest najlepszym wyborem, ponieważ potrafi przetworzyć całą treść na raz (dzięki długiemu oknu kontekstowemu) i przedstawić spójne podsumowanie lub przeprowadzić rozumowanie na podstawie całego tekstu. Doskonale sprawdza się również w sytuacjach, w których dokładność i przestrzeganie wytycznych są kluczowe – jego odpowiedzi są zazwyczaj bliższe faktom, a Claude ma mniejszą tendencję do halucynacji dziwnych odpowiedzi. Dzięki temu Claude jest popularny w zastosowaniach takich jak przegląd dokumentów prawnych, analiza badań, raporty z oceny ryzyka i w każdej dziedzinie, w której błędna odpowiedź może mieć poważne konsekwencje. W programowaniu programiści uznali Claude’a za przydatnego w debugowaniu lub interpretacji dużych baz kodu ze względu na możliwość jednoczesnego analizowania większej liczby wierszy kodu. Chociaż Claude z pewnością poradzi sobie z mniej wymagającymi zadaniami związanymi z sesją pytań i odpowiedzi oraz zadaniami kreatywnymi, organizacje często korzystają z jego usług przy trudniejszych zadaniach analitycznych lub w sytuacjach, gdy mają do dyspozycji wyjątkowo wrażliwe dane i chcą, aby wyniki sztucznej inteligencji były jak najbardziej kontrolowane. Czy GPT-4, Claude lub Gemini można stosować w branżach o wysokim stopniu regulacji (takich jak finanse, opieka zdrowotna czy administracja publiczna)? Tak – wszystkie trzy modele są używane lub testowane w sektorach regulowanych, ale zazwyczaj odbywa się to za pośrednictwem ich ofert korporacyjnych z rygorystycznymi środkami zgodności. Na przykład usługi ChatGPT Enterprise firmy OpenAI i Azure OpenAI zapewniają szyfrowanie danych, zgodność z SOC 2 i brak wykorzystywania danych klientów do szkoleń, rozwiązując wiele problemów związanych z prywatnością. Anthropic oferuje Claude w sposób, który umożliwia firmom przestrzeganie RODO, ustawy HIPAA (dotyczące danych medycznych), a nawet oferuje opcje zgodne z rządowymi wymogami bezpieczeństwa (FedRAMP) dla środowisk poufnych. Gemini firmy Google, do którego dostęp odbywa się za pośrednictwem Google Cloud, korzysta z certyfikatów zgodności Google (ISO, SOC, PCI itp.) i pozwala firmom przechowywać dane w kontrolowanym środowisku chmurowym. W praktyce bank lub szpital może korzystać z tych modeli AI, ale będzie to robić w środowisku testowym, gdzie model nie komunikuje się swobodnie w otwartym internecie. Często łączą one sztuczną inteligencję z wewnętrznymi źródłami danych – na przykład firma farmaceutyczna może używać GPT-4 lub Claude do analizy raportów badawczych, ale za pomocą kontraktu API zapewnia poufność danych. Często też człowiek uczestniczy w podejmowaniu kluczowych decyzji. Podsumowując: te modele sztucznej inteligencji mogą przynieść korzyści w regulowanych branżach (np. przyspieszając przetwarzanie dokumentów, analizując dane pacjentów czy opracowując raporty wywiadowcze), ale organizacje będą je wdrażać z dodatkowymi zabezpieczeniami, takimi jak ścieżki audytu, zasady użytkowania i dostrajanie specyficzne dla danej dziedziny, aby zapewnić zgodność i bezpieczeństwo. Który model sztucznej inteligencji najlepiej nadaje się do kodowania i tworzenia oprogramowania? Wszystkie trzy modele oferują silne możliwości kodowania, ale istnieją pewne różnice. GPT-4 zmienił zasady gry dla programistów – może generować fragmenty kodu, pomagać w debugowaniu błędów, a nawet pisać całe funkcje lub skrypty w różnych językach programowania. Jest zintegrowany z narzędziami takimi jak GitHub Copilot, dzięki czemu jest łatwo dostępny w edytorach do automatycznego uzupełniania kodu lub sugerowania ulepszeń. Wielu uważa, że wiedza GPT-4 na temat frameworków i bibliotek jest niezwykle obszerna (aż do jego progu szkoleniowego). Claude jest również doskonały w kodowaniu, a programiści doceniają to, że dzięki rozbudowanemu kontekstowi może obsługiwać bardzo duże pliki kodu lub wiele plików jednocześnie. Oznacza to, że można przekazać Claude’owi całą bazę kodu lub ogromny plik dziennika i poprosić o wgląd, co jest trudniejsze w przypadku GPT, jeśli dane wejściowe nie są rozdzielone. Przemyślane rozumowanie Claude’a może być przydatne w przypadku trudnych problemów z debugowaniem lub do szczegółowego wyjaśnienia działania danego fragmentu kodu. Gemini firmy Google, zwłaszcza w wersji „Ultra” lub zaawansowanej, również zostało przeszkolone w zakresie kodowania i wykorzystuje techniki takie jak tworzenie wyspecjalizowanych sieci „ekspertów” do różnych zadań. Dogania innych pod względem umiejętności czystego kodowania i z pewnością potrafi pisać i rozwiązywać problemy z kodem (a jedną z jego zalet jest integracja z narzędziami deweloperskimi i chmurą Google, więc może na przykład pomóc w projektach Google Cloud lub notatnikach Colab). Jeśli mielibyśmy wybierać, wielu deweloperów obecnie skłania się ku GPT-4 ze względu na jego historię i wygodę narzędzi zbudowanych wokół niego. Jednak Claude jest mocną alternatywą w przypadku kodu i dokumentacji na dużą skalę, a Gemini to czarny koń, który szybko się rozwija. W zespole programistycznym można używać GPT-4 do codziennego wspomagania kodowania i przełączać się na Claude, gdy trzeba wchłonąć ogromną ilość kontekstu projektu, lub używać Gemini podczas pracy z kodem, który obejmuje również analizę danych lub obrazów (jak kod przetwarzający dane wizualne). Każdy z nich może znacznie przyspieszyć tworzenie oprogramowania; „Najlepszy” z nich może zależeć od środowiska programistycznego i skali zadań kodowania.

Czytaj więcej

SAP S/4HANA: Jak e-learning obniża koszty wdrożenia i zwiększa efektywność zespołu?

Wdrożenie SAP S/4HANA to ogromne wyzwanie dla zespołów w dużych organizacjach – nie tylko technologiczne, ale przede wszystkim kompetencyjne. W artykule pokazujemy, jak e-learning może znacząco przyspieszyć adaptację użytkowników, ograniczyć błędy i obniżyć koszty migracji. Ten artykuł jest szczególnie przydatny dla menedżerów działów finansowych, HR, IT oraz osób odpowiedzialnych za migrację SAP w średnich i dużych firmach. SAP ogłosił, że wsparcie dla starszego systemu SAP ECC (ERP Central Component) zakończy się w 2027 roku, z możliwością przedłużenia do 2030 w ramach płatnego wsparcia rozszerzonego. Oznacza to, że tysiące firm na całym świecie są zmuszone do migracji na SAP S/4HANA – nowoczesną, zintegrowaną platformę ERP. Zmiana ta niesie za sobą nie tylko wyzwania technologiczne, ale przede wszystkim ogromną transformację organizacyjną i kompetencyjną. W dużych, globalnych strukturach nie wystarczy „przeszkolić wszystkich naraz”. Kluczowe staje się dopasowanie ścieżek nauki do ról, działów i codziennych zadań w systemie SAP. Dobrze zaprojektowany e-learning pozwala nie tylko obniżyć koszty tradycyjnych szkoleń, ale również przyspieszyć adaptację użytkowników, ograniczyć błędy i zapewnić lepszy zwrot z inwestycji. W tym artykule pokazujemy, jak nowoczesny e-learning może odegrać kluczową rolę w sprawnym przejściu na SAP S/4HANA – szczególnie w rozbudowanych organizacjach międzynarodowych. Kiedy Magda – kierowniczka działu finansowego w globalnej firmie – usłyszała, że „przechodzą na nowego SAP-a”, uznała, że to po prostu kolejna aktualizacja systemu. Kilka zmian w układzie menu, może nowe raporty. Tymczasem już pierwszego dnia po uruchomieniu SAP S/4HANA, jej zespół zderzył się z całkowicie nowym interfejsem, odmienną logiką działania i koniecznością zgłaszania nawet najprostszych działań do działu IT. – Przecież robiliśmy to inaczej przez ostatnie 10 lat! – powtarzał jeden z analityków. Brzmi znajomo? Choć ten przykład został wymyślony na potrzeby artykułu, doskonale oddaje rzeczywistość wielu organizacji. Migracja do SAP S/4HANA to nie tylko zmiana technologii – to głęboka transformacja sposobu pracy i myślenia o procesach biznesowych. Zanim więc przejdziemy do roli e-learningu i wsparcia użytkowników, warto zrozumieć, co tak naprawdę zmienia SAP S/4HANA i dlaczego ma to kluczowe znaczenie dla codziennego funkcjonowania zespołów. 1. Co zmienia SAP S/4HANA dla użytkowników? Nowy interfejs i nowe doświadczenie pracy z systemem SAP S/4HANA wymusza na użytkownikach końcowych coś więcej niż dostosowanie się do nowszej wersji systemu. To zupełnie nowy sposób pracy z narzędziem ERP – szybszy, bardziej intuicyjny i dostosowany do współczesnych potrzeb biznesowych. Oto, co realnie zmienia się w codziennej obsłudze SAP po przejściu na S/4HANA: 1.1 Nowoczesny interfejs użytkownika – SAP Fiori SAP Fiori to nowoczesne środowisko pracy oparte na aplikacjach kafelkowych. Interfejs Fiori działa w przeglądarce, na komputerze, tablecie i smartfonie. Użytkownicy zyskują dostęp do prostych, przejrzystych ekranów, które przypominają logiką znane już aplikacje mobilne. Dzięki temu obsługa systemu staje się bardziej intuicyjna – ekrany można personalizować, tworzyć skróty do najczęściej wykonywanych zadań, a codzienna praca przebiega płynniej i szybciej. 1.2 Praca w czasie rzeczywistym dzięki technologii SAP HANA Jedną z największych zmian technologicznych jest przejście na bazę danych in-memory SAP HANA, co przekłada się na ogromny wzrost wydajności. Raporty, zestawienia i analizy generowane są natychmiast, bez konieczności czekania czy buforowania danych. Znika wiele przestarzałych tabel, np. w obszarze finansów (FI/CO), co znacząco upraszcza procesy. 1.3 Wbudowana analityka i raportowanie w SAP S/4HANA Użytkownicy nie muszą już eksportować danych do Excela, by tworzyć zestawienia czy wykresy. SAP S/4HANA oferuje zintegrowane narzędzia analityczne, takie jak dashboardy, KPI i alerty – dostępne bezpośrednio w aplikacji. Dzięki temu decyzje mogą być podejmowane szybciej i na podstawie aktualnych, precyzyjnych danych. 1.4 Uproszczone procesy i automatyzacja działań Nowy SAP konsoliduje wiele czynności w jednym miejscu – np. zamiast osobno tworzyć dokument, sprawdzać go i księgować, użytkownik wykonuje całość w ramach jednego ekranu. System automatyzuje powtarzalne działania i pozwala ograniczyć liczbę kliknięć, co realnie skraca czas pracy i zmniejsza liczbę błędów. 1.5 Wsparcie sztucznej inteligencji i machine learning SAP S/4HANA wykorzystuje AI i uczenie maszynowe, by przewidywać potrzeby użytkownika i proponować kolejne kroki. Pracownicy działów finansowych, zakupów czy HR mogą otrzymywać rekomendacje, automatyczne powiadomienia o anomaliach i usprawnienia w codziennych zadaniach – wszystko bez konieczności dodatkowego konfigurowania reguł. 1.6 Praca zdalna i dostępność w chmurze Nowy SAP to także większa elastyczność – użytkownicy mogą logować się do systemu z dowolnego miejsca, korzystając z przeglądarki. SAP S/4HANA działa zarówno lokalnie, jak i w modelu chmurowym, co pozwala firmie dostosować infrastrukturę IT do realnych potrzeb. Regularne aktualizacje zapewniają dostęp do najnowszych funkcji bez przestojów i wdrożeń technicznych. SAP S/4HANA wprowadza wiele realnych usprawnień: nowoczesny interfejs Fiori, błyskawiczne przetwarzanie danych, uproszczoną obsługę procesów dostęp do systemu z dowolnego miejsca. Dla zespołów oznacza to szansę na szybszą, bardziej efektywną i intuicyjną pracę. Ale technologia sama w sobie nie gwarantuje sukcesu. Aby te zmiany przyniosły wymierne efekty, pracownicy muszą umieć z nich korzystać – świadomie, sprawnie i w pełni wykorzystując ich potencjał. To właśnie tu kluczową rolę odgrywa odpowiednio zaprojektowane szkolenie i e-learning. Bo nawet najlepszy system ERP nie poprawi efektywności firmy, jeśli jego funkcje pozostaną nieznane lub będą wykorzystywane w sposób przypadkowy. W kolejnej części artykułu przyjrzymy się, jak e-learning może wspierać użytkowników SAP S/4HANA i pomóc organizacji w maksymalnym wykorzystaniu nowej wersji systemu. Co istotne, pierwsze tygodnie po wdrożeniu SAP S/4HANA to doskonały moment na wzmocnienie kompetencji zespołów. To czas, w którym użytkownicy są szczególnie otwarci na naukę i potrzebują dostępu do czytelnych instrukcji, praktycznych materiałów oraz bezpiecznego środowiska do ćwiczeń. Organizacje, które zaplanują ten etap z wyprzedzeniem, mają szansę nie tylko przyspieszyć adaptację, ale też wykorzystać pełen potencjał nowego systemu już od pierwszych dni pracy. 2. Jak e-learning może pomóc płynnie przejść do nowej wersji SAP S/4HANA? Wdrożenie SAP S/4HANA to nie tylko zmiana technologii – to kompleksowa transformacja procesów i struktury działania organizacji. System obejmuje wiele obszarów biznesowych, z których każdy funkcjonuje według własnych zasad i wymaga indywidualnego podejścia. Dlatego uniwersalne podejście typu „jedno szkolenie dla wszystkich” najczęściej okazuje się nieskuteczne. Planując szkolenia z obsługi nowej wersji SAP, warto uwzględnić różnorodność ról, poziomów zaawansowania i specyfiki pracy poszczególnych zespołów. W dalszej części artykułu przyjrzymy się kluczowym elementom, które należy wziąć pod uwagę, by skutecznie przygotować organizację do pracy w nowym środowisku SAP S/4HANA i wykorzystać jego potencjał w praktyce. 2.1 Dostosowanie szkoleń do ról i procesów Jednym z największych wyzwań podczas wdrożenia SAP S/4HANA jest różnorodność odbiorców. W dużej organizacji z systemu korzystają dziesiątki, a czasem setki osób – z różnych działów, o różnych kompetencjach i zupełnie odmiennych potrzebach. Inaczej pracuje specjalista ds. zakupów, inaczej analityk finansowy, a jeszcze inaczej osoba zatwierdzająca dokumenty czy menedżer zarządzający zespołem. Dlatego kluczowe jest, by szkolenia nie były jednorodne, lecz precyzyjnie dopasowane do konkretnych ról i zadań. Na etapie wdrożenia wiele firm zaczyna od ogólnych szkoleń dla całych działów, takich jak sprzedaż, logistyka czy finanse. To dobry punkt wyjścia, który pozwala zbudować wspólne rozumienie systemu i jego funkcji. Jednak prawdziwa skuteczność pojawia się dopiero wtedy, gdy użytkownicy otrzymują materiały dostosowane do ich codziennej pracy. Nowoczesny e-learning pozwala pójść o krok dalej. Dzięki modułowej strukturze można przygotować osobne ścieżki szkoleniowe, które odpowiadają na potrzeby konkretnych użytkowników: Księgowy uczy się obsługi modułu finansowego, księgowania faktur i raportowania kosztów. Logistyk ćwiczy scenariusze związane z przyjęciem towaru, zarządzaniem magazynem i wystawianiem dokumentów WZ. Handlowiec poznaje nowe funkcje związane z realizacją zamówień, obsługą klienta i analizą sprzedaży. Kierownik zdobywa wiedzę o zatwierdzaniu, kontroli dostępu i raportach decyzyjnych. Co więcej, szkolenia mogą być rozpisane wzdłuż konkretnego procesu, a nie tylko funkcji – np. od momentu złożenia zamówienia, przez zatwierdzenie, aż po zaksięgowanie kosztów i wygenerowanie raportu. Dzięki temu użytkownicy lepiej rozumieją, jak ich rola wpisuje się w całość działania firmy. Efekt? Większe zaangażowanie, szybsze przyswajanie wiedzy i realne przełożenie szkolenia na codzienną pracę. A to właśnie na tym najbardziej zależy organizacjom wdrażającym SAP S/4HANA. 2.2 Wykorzystanie materiałów ze szkoleń na żywo Podczas wdrożeń SAP S/4HANA wielu ekspertów przekazuje ogromną ilość wiedzy – prowadzą szkolenia, tworzą skrypty, instrukcje i prezentacje. Problem w tym, że po zakończeniu sesji te materiały często trafiają na firmowe dyski i… znikają w gąszczu folderów. Pracownicy wiedzą, że coś było, ale nie mają czasu ani cierpliwości, by przekopywać się przez kilkudziesięciostronicowe PDF-y. Tymczasem dobrze zaprojektowany e-learning pozwala tchnąć w te materiały drugie życie. Przykład? Instrukcja zatwierdzania zamówienia stworzona na szkolenie dla działu zakupów może zostać przekształcona w moduł szkoleniowy online z prostym scenariuszem „krok po kroku”. Dodając do niego krótki quiz lub interaktywne ćwiczenie, użytkownik nie tylko przeczyta, ale także przećwiczy daną czynność w praktyce. Co więcej, taka zawartość może zostać umieszczona w firmowej bazie wiedzy, gdzie każdy – niezależnie od działu i lokalizacji – znajdzie potrzebną informację dokładnie wtedy, gdy jej potrzebuje. Efekt? Materiały tworzone raz stają się trwałym, dostępnym i praktycznym zasobem, który wspiera organizację nie tylko podczas wdrożenia, ale i długo po nim. 2.3 Skupienie na tym, co naprawdę ważne Wielu menedżerów projektów SAP wspomina to samo doświadczenie: prezentacje, harmonogramy, szkolenia – wszystko dopięte na ostatni guzik. Zorganizowano szkolenia dla działów finansów, sprzedaży, logistyki – wszystko „przekrojowo”. Ale już kilka dni po uruchomieniu systemu pojawiły się maile i telefony z pytaniami typu: „A jak wprowadzić korektę dokumentu zakupowego dla dostawcy spoza UE?”, „Co zrobić, gdy workflow odrzuci zatwierdzenie w 3. etapie?”. Okazuje się, że to nie „główne funkcje SAP” są największym wyzwaniem, tylko konkretne, codzienne, często bardzo specyficzne scenariusze. I to właśnie w tych przypadkach klasyczne szkolenia nie wystarczają. Tutaj wkracza e-learning. Dzięki niemu możliwe jest szybkie tworzenie i aktualizowanie treści, które dotyczą niszowych, ale kluczowych procesów – takich, które występują rzadko, ale mają duże znaczenie operacyjne lub regulacyjne. Co więcej, użytkownik nie musi brać udziału w kolejnym 3-godzinnym spotkaniu – może przejść przez konkretny moduł wtedy, gdy akurat staje przed tym problemem. Ta możliwość nauki we własnym tempie, bez presji, z materiałami dostępnymi na żądanie, sprawia, że nawet skomplikowane i mało intuicyjne procedury stają się zrozumiałe. A organizacja może być pewna, że nie tylko „duże tematy” zostały pokryte – ale również te ciche, wymagające, często pomijane w harmonogramach migracji. 2.4 Podsumowanie: Dobrze zaprojektowany e-learning staje się strategicznym narzędziem we wdrożeniu SAP S/4HANA – i nie tylko. Przede wszystkim upraszcza przyswajanie złożonych procesów, które w klasycznej formie bywają przytłaczające. Zamiast wykładu o strukturze danych i etapach zatwierdzania, użytkownik otrzymuje jasne scenariusze, interaktywne instrukcje i ćwiczenia krok po kroku. Co więcej, e-learning działa tam, gdzie i kiedy trzeba – niezależnie od czasu i miejsca. Pracownik z innego kraju, innej zmiany czy po dłuższej nieobecności może w każdej chwili wrócić do materiałów i przypomnieć sobie, co i jak należy zrobić. Taki system nauki sprawia, że organizacja nie traci efektywności po wdrożeniu – wręcz przeciwnie, może ją utrzymać i wzmacniać, bo wiedza nie znika razem z zakończeniem szkolenia na sali. A to wszystko bez konieczności wielokrotnego angażowania trenerów i budżetów. Raz przygotowane treści mogą służyć dziesiątkom, a nawet setkom użytkowników – z tą samą jakością i skutecznością. 3. E-learning po wdrożeniu SAP S/4HANA – nasze doświadczenie we współpracy z klientami „Mamy nowy system, wszystko działa, ale… nasi ludzie nie wiedzą, jak z niego korzystać.” Tę frazę słyszeliśmy zbyt często. I właśnie dlatego – zamiast tworzyć kolejny ogólny kurs, który ląduje na firmowym intranecie i znika w odmętach zapomnienia – wspólnie z naszymi klientami budowaliśmy coś innego. Praktyczny, zwinny i dopasowany do użytkownika e-learning, który realnie wspiera migrację do SAP S/4HANA. 3.1 Zaczynamy od ludzi, nie od systemu Zamiast pytać: „co zmieniło się w SAP?”, pytaliśmy: „jak Twoi ludzie będą teraz z niego korzystać i co chcą osiągnąć?” Rozpoczynaliśmy każdy projekt od analizy potrzeb i konsultingu. Spotykaliśmy się z użytkownikami końcowymi, działem IT i zespołem projektowym. Sprawdzaliśmy, kto tak naprawdę korzysta z SAP-a – i jak. Okazywało się, że proces „zamówienia” wygląda zupełnie inaczej dla handlowca w Polsce, a inaczej dla działu finansów w innych krajach. Ten etap pozwalał nam zaprojektować ścieżki szkoleniowe szyte na miarę – bez zgadywania. 3.2 Ekspert SAP – kluczowy sojusznik Po stronie klienta zawsze współpracowaliśmy z wewnętrznym ekspertem SAP. To on pomagał nam zidentyfikować kluczowe funkcjonalności, testował wersje e-learningu i pilnował zgodności z procedurami firmy. Dzięki temu nasze szkolenia nie były teoretyczną fantazją, ale rzeczywistym odzwierciedleniem codziennej pracy. 3.3 Wersje szkoleń dopasowane do potrzeb Nie każdy użytkownik potrzebuje tego samego. Dlatego przygotowywaliśmy różne warianty e-learningu – od szybkich kursów wprowadzających, przez rozbudowane moduły z ćwiczeniami, aż po interaktywne gry edukacyjne. Dla niektórych firm istotne były szkolenia ogólne, inne oczekiwały wersji „deep dive” dla konkretnych ról, np. księgowego lub specjalisty ds. logistyki. 3.4 Testuj bez stresu – sandbox i feedback Jednym z naszych ulubionych rozwiązań było tworzenie środowiska SANDBOX – czyli bezpiecznego miejsca, gdzie użytkownik mógł klikać, próbować, popełniać błędy… i dostawać natychmiastowy feedback. To diametralnie zmieniało proces nauki – z pasywnego przyswajania wiedzy na aktywną eksplorację, która zwiększała pewność siebie. 3.5 Grywalizacja, storytelling i punktacja A co, gdyby użytkownik wcielił się w detektywa SAP, który ma rozwiązać zagadkę niepoprawnego workflow? Takie podejście zrealizowaliśmy dla jednego z klientów – łącząc grywalizację z realnymi scenariuszami biznesowymi. Użytkownik nie tylko uczył się, ale też przeżywał historię, rywalizował i zdobywał punkty. Efekt? Więcej zaangażowania i lepsza pamięć operacyjna. 3.6 Tłumaczenia i lokalizacja Dla firm działających globalnie prowadziliśmy pełną koordynację tłumaczeń. Upewnialiśmy się, że język jest zgodny z tym, co widzi użytkownik w SAP-ie, a treści są kulturowo neutralne i zrozumiałe dla każdego zespołu – od Szanghaju po Lizbonę. 3.7 Aktualizacje? To nie problem SAP S/4HANA to żywy system. Zmienia się, aktualizuje, dostosowuje. Dlatego nasz e-learning również nie był zamrożony. Wspólnie z zespołami klienta śledziliśmy zmiany, przeglądaliśmy różnice między wersjami i w razie potrzeby aktualizowaliśmy szkolenia. Dzięki temu użytkownik zawsze pracował na aktualnych informacjach. 3.8 Komunikacja i wsparcie wewnętrzne Wiedzieliśmy, że nawet najlepszy e-learning nie pomoże, jeśli ludzie nie będą wiedzieć, gdzie go znaleźć. Dlatego wspieraliśmy komunikację wewnętrzną poprzez dostępność naszych ekspertów i gotowość do udzielania wsparcia just in time. 3.8 Co osiągnęliśmy wspólnie z klientami? Pracownicy szybciej adaptowali się do nowego systemu. Szkolenia były dopasowane do ich ról i realnych zadań. E-learning był narzędziem żywym, aktualnym i skalowalnym – a nie jednorazowym wydarzeniem. Współpracowaliśmy z zespołami doradczymi, np. z Deloitte, by przekształcać dokumentację techniczną w przystępne, angażujące szkolenia dla tysięcy użytkowników. Wdrożenie SAP S/4HANA to nie tylko zmiana systemu – to zmiana sposobu pracy ludzi. A my pomagamy, by ta zmiana była płynna, zrozumiała i pozytywna. 4. Dlaczego szkolenie pracowników z SAP S/4HANA realnie obniża koszty operacyjne? Być może wielu menedżerów zastanawia się, czy warto projektować rozbudowane szkolenia dla pracowników po migracji do nowej wersji systemu SAP. Koszty i budżet, jakie trzeba na ten cel przeznaczyć, mogą wydawać się przytłaczające – zwłaszcza w firmach, które rzadko mierzą się z tak dużymi zmianami technologicznymi. Jednak doświadczenie międzynarodowych organizacji i dużych korporacji pokazuje jednoznacznie: warto zainwestować w szkolenia. Brak dobrze zaplanowanego programu edukacyjnego to jedynie pozorna oszczędność. W praktyce okazuje się często, że pracownicy – pozbawieni wiedzy i wsparcia – po wdrożeniu systemu błąkają się po interfejsie, niepewnie wykonując nawet podstawowe czynności. Nowe środowisko, zmienione procesy i nieznane funkcje prowadzą do frustracji, błędów i straty czasu. To z kolei przekłada się na spadek efektywności zespołów i generuje koszty operacyjne, które trudno dokładnie oszacować, ale które każdego dnia realnie obciążają organizację. Migracja do SAP S/4HANA to strategiczna inwestycja – jednak jej pełny potencjał można uwolnić tylko wtedy, gdy pracownicy są odpowiednio przygotowani do pracy w nowym systemie. Dobrze zaprojektowane szkolenie – zwłaszcza w skalowalnej formie e-learningu – nie jest wydatkiem, lecz narzędziem optymalizacji, które realnie przekłada się na sprawność operacyjną zespołów i szybszy zwrot z inwestycji. 4.1 Mniej błędów, mniej poprawek Dobrze przeszkoleni pracownicy rzadziej popełniają błędy operacyjne, które mogą prowadzić do kosztownych korekt, opóźnień lub konsekwencji audytowych. Mniejsze ryzyko pomyłek to też mniej czasu poświęcanego na wyjaśnienia i wsparcie techniczne. 4.2 Szybsze i bardziej efektywne procesy Nowy interfejs SAP Fiori, uproszczone ścieżki zatwierdzeń i zautomatyzowane procesy znacząco skracają czas wykonywania codziennych zadań – ale tylko wtedy, gdy użytkownik wie, jak z nich korzystać. Szkolenie eliminuje zbędne kliknięcia i przestoje, pozwalając zespołom pracować szybciej i mądrzej. 4.3 Pełne wykorzystanie systemu = większy zwrot z inwestycji Wiele organizacji używa tylko ułamka możliwości SAP S/4HANA, ponieważ użytkownicy nie znają dostępnych funkcjonalności. Szkolenie pomaga odkryć i wdrożyć np. wbudowane raporty, KPI, workflow czy predykcje oparte na AI – bez konieczności inwestowania w dodatkowe narzędzia. 4.4 Odciążenie działu IT i helpdesku Im większa samodzielność użytkowników końcowych, tym mniejsze obciążenie działu IT. Dzięki szkoleniu spada liczba zgłoszeń, zapytań i problemów do rozwiązywania. To realna oszczędność zasobów i czasu ekspertów wewnętrznych. 4.5 Szybsze osiągnięcie produktywności po wdrożeniu Firmy, które inwestują w szkolenie jeszcze przed uruchomieniem systemu, skracają czas potrzebny na pełną adaptację. Efektywni użytkownicy szybciej osiągają cele operacyjne, co przekłada się na szybszy zwrot z wdrożenia SAP S/4HANA. Wniosek? Szkolenie to nie dodatek – to warunek efektywnego wykorzystania nowej wersji SAP i długofalowego obniżenia kosztów operacyjnych. W kolejnej sekcji pokażemy, jak e-learning może wspierać ten proces w sposób skalowalny i dopasowany do potrzeb dużych organizacji. 5. E-learning nowej generacji – przyszłość szkoleń korporacyjnych z realnym zwrotem z inwestycji Wraz z dynamicznym rozwojem SAP S/4HANA rośnie zapotrzebowanie na inteligentne narzędzia, które nie tylko wspierają codzienną pracę użytkowników, ale także umożliwiają skuteczne przyswajanie nowej wiedzy. Dzisiejszy e-learning to już nie tylko wideo i testy – to zintegrowane, interaktywne środowiska szkoleniowe, napędzane przez sztuczną inteligencję. W Transition Technologies MS tworzymy własne rozwiązania oparte na AI, które całkowicie zmieniają sposób, w jaki firmy wdrażają i uczą się pracy z systemami klasy ERP. Sprawdź nasze bezpieczne rozwiązania napędzane sztuczną iteligencją: AI4Legal – Rozwiązania sztucznej inteligencji (AI) dla kancelarii prawnych AI4Content – Narzędzie do analizy dokumentów AI – Szybkie, Bezpieczne, Elastyczne AI4E-learning – narzędzie AI do e-learningu dla organizacji AI4Knowledge – system AI do zarządzania wiedzą w firmie AI4Localisation – AI Tłumacz dla Business Needs 5.1 AI – inteligentne wsparcie edukacji Nasze autorskie narzędzie AI 4 E-learning pozwala na tworzenie i porządkowanie wiedzy organizacyjnej w zupełnie nowy sposób. Narzędzie stworzone przez zespół e-learningowy TTMS umożliwia automatyczne generowanie gotowych szkoleń e-learningowych na podstawie dostarczonych materiałów źródłowych. Dzięki temu w zaledwie kilkanaście minut możemy przejść od surowych treści (np. prezentacji, dokumentu Word czy PDF) do profesjonalnego, interaktywnego kursu gotowego do publikacji na platformie LMS. Narzędzie wspiera osoby, które nie posiadają wiedzy eksperckiej z zakresu tworzenia szkoleń. Użytkownik nie musi samodzielnie analizować całego materiału i pisać scenariusza, ponieważ AI4 E-learning robi ro za niego. Efektem jest wygenerowany kompletny kurs e-learningowy w postaci interaktywnej prezentacji opatrzonym głosem lektora i wybranymi wersjami językowymi. Dzięki temu firmy mogą znacząco skrócić czas i obniżyć koszty produkcji szkoleń, jednocześnie zachowując wysoką jakość merytoryczną i wizualną. AI4 E-learning to realne wsparcie w procesie digitalizacji wiedzy i rozwoju kompetencji pracowników w nowoczesnych organizacjach. 5.2 Personalizacja i rekomendacja szkoleń Zastosowanie AI w narzędziach e-learningowych umożliwia również indywidualne rekomendowanie szkoleń na podstawie: ról użytkowników, ich aktywności w systemie, a także konkretnych obszarów, z którymi mają trudności (np. obsługa procesu „payment-to-cash”). Tym samym, użytkownicy nie są zalewani niepotrzebną wiedzą, lecz otrzymują precyzyjnie dopasowane treści, które pomagają im skuteczniej i szybciej działać w SAP S/4HANA. 5.3 Dane dla managerów – wiedza o potrzebach zespołu Z perspektywy kadry zarządzającej, narzędzia takie jak AI 4 Knowledge dostarczają informacji o tym, czego szukają pracownicy, w jakich procesach mają problemy i gdzie warto wdrożyć dodatkowe wsparcie szkoleniowe lub procesowe. To realna wartość, która przekłada się na wzrost efektywności i redukcję błędów. Nowoczesne podejście do e-learningu to nie tylko materiały edukacyjne, ale cały ekosystem wspierający użytkownika w działaniu – zintegrowany, kontekstowy i inteligentny. W Transition Technologies MS rozwijamy go każdego dnia, by ułatwiać organizacjom transformację cyfrową z SAP S/4HANA. 5.4 Podsumowanie: niższe koszty, większa efektywność – realne korzyści z AI w e-learningu SAP Inwestując w nowoczesne rozwiązania e-learningowe wspierane przez sztuczną inteligencję, firmy nie tylko zwiększają zaangażowanie użytkowników w naukę systemu SAP S/4HANA, ale także realnie obniżają koszty operacyjne. Jakie to mogą być kwoty? W dużych organizacjach, gdzie szkolenia tradycyjne kosztują setki tysięcy złotych rocznie, przejście na zautomatyzowany, skalowalny e-learning może przynieść oszczędności rzędu nawet 40–60%. A to tylko koszt szkolenia – dodatkowe zyski wynikają z mniejszej liczby błędów, szybszego onboardingu i większej produktywności zespołów. Co więcej, rozwiązania takie jak AI 4 Content i AI 4 Knowledge działają także po wdrożeniu – stale wspierają pracowników w codziennej pracy, skracając czas potrzebny na wyszukiwanie informacji, eliminując powtarzalne pytania i ułatwiając samodzielne rozwiązywanie problemów. 5.5 Zakończenie: przyszłość szkoleń to automatyzacja, personalizacja i dostępność tu i teraz Wdrożenie SAP S/4HANA to dla wielu firm symbol przejścia na wyższy poziom cyfrowej dojrzałości. Jednak bez odpowiednio przygotowanych użytkowników, nawet najlepszy system może nie spełnić swojego potencjału. Dlatego jako Transition Technologies MS stawiamy na nowoczesny e-learning, który rozwija się wraz z firmą – inteligentny, adaptacyjny i dostępny dokładnie wtedy, gdy jest najbardziej potrzebny. To nie tylko edukacja – to realne wsparcie w osiąganiu celów biznesowych. Skontaktuj się z nami już teraz, porozmawiajmy o tym jak możemy Ci pomóc rozwinąć e-leraning w Twojej organizacji. Czym jest SAP S/4HANA i dlaczego firmy na niego przechodzą? SAP S/4HANA to nowoczesna platforma ERP, która zastępuje starszy system SAP ECC. Firmy migrują na S/4HANA ze względu na koniec wsparcia dla ECC, a także by zyskać dostęp do szybszego przetwarzania danych (technologia in-memory), nowoczesnego interfejsu Fiori, wbudowanej analityki i automatyzacji procesów biznesowych, co przekłada się na większą efektywność i niższe koszty operacyjne. Jakie są największe wyzwania związane z wdrożeniem SAP S/4HANA dla użytkowników? Główne wyzwania to adaptacja do całkowicie nowego interfejsu (SAP Fiori), odmiennej logiki działania systemu oraz konieczność przyswojenia zmienionych procesów biznesowych. Pracownicy muszą nauczyć się korzystać z wbudowanej analityki, uproszczonych procesów oraz wsparcia AI, aby w pełni wykorzystać potencjał nowego systemu. W jaki sposób e-learning może obniżyć koszty wdrożenia SAP S/4HANA? E-learning obniża koszty poprzez ograniczenie potrzeby kosztownych szkoleń stacjonarnych, redukcję błędów operacyjnych po wdrożeniu (co zmniejsza liczbę poprawek i wsparcia IT), szybsze osiągnięcie pełnej produktywności przez zespoły oraz pełne wykorzystanie systemu, co eliminuje potrzebę inwestowania w dodatkowe narzędzia. Jak nowoczesny e-learning, wspierany przez AI, personalizuje proces nauki SAP S/4HANA? Nowoczesny e-learning wspierany przez AI, np. narzędziem AI 4 E-learning, umożliwia automatyczne generowanie szkoleń na podstawie istniejących materiałów. Dodatkowo, AI personalizuje rekomendacje szkoleń na podstawie ról użytkowników, ich aktywności w systemie i obszarów, w których mają trudności, dostarczając im dokładnie te treści, których potrzebują, aby efektywniej pracować. Czy e-learning jest skuteczny także po zakończeniu wdrożenia SAP S/4HANA? Tak, e-learning to narzędzie, które działa długo po wdrożeniu systemu. Służy jako stała baza wiedzy i wsparcia dla pracowników, którzy w każdej chwili mogą wrócić do materiałów, przypomnieć sobie procedury, a także zapoznać się z aktualizacjami systemu. Skalowalność e-learningu pozwala na ciągłe szkolenie nowych pracowników i doskonalenie umiejętności obecnych, co realnie wspiera efektywność operacyjną.

Czytaj więcej

Co nowego w Chat GPT? Lipiec 2025

Co nowego w ChatGPT – lipiec 2025 Najświeższe aktualizacje od OpenAI, konkurencji i rynku AI. Co to oznacza dla Twojej firmy? Lipiec 2025 przyniósł falę kluczowych wydarzeń w świecie generatywnej sztucznej inteligencji. ChatGPT wychodzi poza schemat czatbota: pojawiły się zapowiedzi GPT‑5, przeglądarki zasilanej AI, możliwości zakupowych oraz narzędzi edukacyjnych. Równolegle konkurenci tacy jak Anthropic, Google i Meta przyspieszają własne innowacje. Oto pełne podsumowanie nowości w świecie AI – oraz wskazówki, co powinna z tym zrobić Twoja firma. 1. Kiedy premiera GPT‑5 i jak zmieni sposób korzystania z AI? OpenAI oficjalnie ogłosiło, że GPT‑5 ma zadebiutować latem 2025 roku. Ale to nie będzie tylko kolejny model — to początek tego, co OpenAI nazywa „zunifikowaną inteligencją”: systemu łączącego tekst, głos, analizę dokumentów, rozumienie obrazu i dostęp do internetu w czasie rzeczywistym. Co nowego: natywna integracja z Canvas (interaktywne przestrzenie robocze), głębsza pamięć kontekstowa i personalizacja, wczesne funkcje agenta (automatyzacja zadań), interakcja multimodalna (głos, obrazy, dokumenty). Wpływ na biznes: GPT‑5 będzie czymś więcej niż czatbotem — pomyśl o nim jako o wielofunkcyjnym asystencie AI: analityku, redaktorze, badaczu, agencie klienta. Firmy powinny przygotować się poprzez: analizę zastosowań agentów AI wewnątrz organizacji, testowanie automatyzacji opartej na GPT w treściach, sprzedaży lub wsparciu, szkolenie zespołów w pracy z multimodalnymi narzędziami AI. 2. Czym jest ChatGPT‑Browser i dlaczego ma znaczenie dla firm? OpenAI rozwija dedykowaną przeglądarkę internetową opartą na AI, zbudowaną na silniku Chromium, z interfejsem ChatGPT w centrum. Pozwala ona agentom AI na: poruszanie się po stronach internetowych, wypełnianie formularzy, wykonywanie zadań w imieniu użytkownika. Dlaczego to ważne: To zmiana z modelu „wyszukaj i przeglądaj” na „zleć i wykonaj”. Zamiast samodzielnie szukać odpowiedzi, użytkownik może poprosić AI o działanie. Dla biznesu: treści muszą być zoptymalizowane nie tylko pod ludzi czy Google SEO, ale również pod agentów AI analizujących strony, strony i aplikacje powinny być kompatybilne z nawigacją AI (czytelna struktura, przewidywalne ścieżki), ścieżki klienta mogą się zmienić – od przeglądarek do agentów AI podejmujących decyzje za użytkowników. 3. Czy zakupy w ChatGPT zrewolucjonizują e-commerce? OpenAI testuje wbudowany mechanizm zakupowy z finalizacją transakcji we współpracy z Shopify. Użytkownicy mogą: odkrywać produkty poprzez rekomendacje AI, dokonując zakupów bezpośrednio w interfejsie ChatGPT. Znaczenie dla biznesu: AI może stać się samodzielnym kanałem sprzedaży – poza tradycyjnym e-sklepem, dane produktowe muszą być uporządkowane i dostępne w platformach zintegrowanych z AI, dynamiczne, spersonalizowane sugestie AI mogą wyprzedzić klasyczne silniki rekomendacyjne. 4. Dlaczego w lipcu wystąpiła globalna awaria ChatGPT i co oznacza to dla firm? 16 lipca miała miejsce duża awaria usług OpenAI, która objęła ChatGPT, Sora i Codex na terenie Europy, Azji i Ameryki Północnej. To druga taka sytuacja w ciągu miesiąca. Przyczyny: przeciążenie infrastruktury podczas testów wewnętrznych i wzrostu liczby użytkowników, problemy ze skalowaniem nowych funkcji (głos, Canvas, ruch przez API). Co robić: firmy korzystające z usług OpenAI powinny wdrożyć alternatywnych dostawców AI (Claude, Gemini), zaprojektować mechanizmy awaryjne dla integracji AI, proaktywnie monitorować zależności SLA i wydajności usług. 5. Czym jest tryb „Study Together” i jak może wspierać naukę w firmach? OpenAI testuje nowe doświadczenie edukacyjne pod nazwą „Study Together”, które pozwala na: uczestnictwo w uporządkowanych sesjach nauki, zadawanie kontekstowych pytań, testowanie wiedzy przez quizy i podsumowania. Zastosowanie w biznesie: onboarding pracowników z pomocą AI, rozwój kompetencji zespołów sprzedaży, marketingu i wsparcia, AI jako zawsze dostępny trener i mentor. 6. Jak tryb „Record Mode” zmienia ChatGPT w asystenta spotkań? Wersja ChatGPT Plus dla macOS zawiera teraz tryb Record Mode, umożliwiający: nagrywanie rozmów głosowych i spotkań, automatyczną transkrypcję, generowanie podsumowań w Canvas. Zastosowanie w biznesie: oszczędność czasu zespołów sprzedaży i obsługi klienta na wpisach CRM, automatyczne notatki ze spotkań dla konsultantów i menedżerów, szybki dostęp do decyzji i działań dla zespołów projektowych. 7. Jak rozwijają się konkurenci OpenAI – kto prowadzi w lipcu 2025? Claude 3.5 (Anthropic): szybszy niż GPT‑4 w wielu zadaniach, świetnie radzi sobie z długimi dokumentami, skoncentrowany na bezpieczeństwie i odmowie działań niepożądanych. Claude 3.5 zyskuje popularność w sektorach regulowanych (finanse, prawo, sektor publiczny). Gemini 2.5 (Google): głęboka integracja z Google Workspace, multitasking w Docs, Sheets, Gmailu i edytorach kodu, asysta kontekstowa na urządzeniach z Androidem. Gemini to AI skupiona na produktywności, bazująca na ekosystemie Google. Meta AI: zintegrowana z WhatsApp, Instagramem i Messengerem, obsługuje tłumaczenia, generowanie treści i zapytania użytkowników, wspiera interakcje klient–marka w aplikacjach społecznościowych. Firmy z sektora B2C i D2C powinny przygotować się na obsługę klienta w stylu AI-first. 8. Jak firmy powinny przygotować się na nową falę generatywnej AI? Rekomendacje TTMS: ✅ Dywersyfikuj swój stack AI – nie opieraj się na jednym modelu. ✅ Eksperymentuj już teraz z agentami GPT i automatyzacją procesów. ✅ Włącz AI do środowiska pracy (Google, Microsoft, CRM). ✅ Szkol zespół w pracy z AI – nie tylko w pisaniu promptów. ✅ Śledź rozwój agentów AI – wkrótce wpłyną na obsługę klienta, raportowanie, przetwarzanie zamówień. Na co warto zwrócić uwagę w sierpniu i kolejnych miesiącach? Premiera GPT‑5 i jej wpływ na narzędzia Microsoft Copilot. Debiut przeglądarki ChatGPT i pierwsze przypadki użycia agentów w internecie. Prawdziwe integracje GPT z e-commerce – czy polskie firmy dołączą? Zmiany preferencji między GPT, Claude i Gemini w korporacjach. Ekspansja Meta AI w komunikacji klienta – zagrożenie dla klasycznych czatów. Potrzebujesz pomocy we wdrożeniu transformacji AI w Twojej firmie? Eksperci TTMS pomogą dobrać odpowiednie narzędzia, przygotować pilotaż i przeszkolić zespół. Czy warto przygotowywać moją firmę na GPT‑5 jeszcze przed jego oficjalnym uruchomieniem? Zdecydowanie. Przygotowanie zespołu i infrastruktury do GPT‑5 już teraz może dać Ci znaczną przewagę. Chociaż GPT‑5 nie jest jeszcze publicznie dostępny, zrozumienie, jak obecne modele, takie jak GPT‑4, działają w kontekście biznesowym, pomoże Ci stopniowo integrować sztuczną inteligencję. Strategie wczesnego wdrożenia – takie jak automatyzacja przepływu pracy czy obsługa treści – sprawią, że przejście na GPT‑5 będzie szybsze, płynniejsze i bardziej efektywne. Jak przeglądarki internetowe oparte na sztucznej inteligencji mogą zmienić sposób, w jaki klienci komunikują się z firmami online? Przeglądarki AI nie tylko wyświetlają treści, ale także wchodzą z nimi w interakcję. Agenci mogą odczytywać strony internetowe, przesyłać formularze, a nawet przeprowadzać transakcje bez ingerencji człowieka. Oznacza to, że Twoja strona internetowa musi być przyjazna dla użytkownika i kompatybilna ze sztuczną inteligencją. Ustrukturyzowane dane, dostępne układy i jasno zdefiniowane działania wkrótce będą miały kluczowe znaczenie dla sposobu, w jaki sztuczna inteligencja będzie rozumieć Twoją witrynę i poruszać się po niej. Czy funkcje zakupowe oparte na AI będą ograniczone do dużych marek i platform handlowych? Nie. Chociaż wstępne testy odbywają się na dużych platformach, takich jak Shopify, plan działania OpenAI obejmuje szerszą dostępność. Oznacza to, że mniejsze firmy będą mogły w końcu integrować produkty z rozwiązaniami handlowymi opartymi na ChatGPT. Kluczem jest przygotowanie ustrukturyzowanych danych o produktach i zapewnienie widoczności treści dla agentów AI – podobnie jak obecnie optymalizuje się je pod kątem wyszukiwarek lub platform handlowych. Jakie ryzyko wiąże się z poleganiem na jednym dostawcy sztucznej inteligencji, takim jak OpenAI? Powierzenie wszystkich operacji jednemu dostawcy rozwiązań AI wiąże się z ryzykiem awarii, limitów API, zmian cen czy zmian w polityce dotyczącej danych. Awaria ChatGPT w lipcu 2025 roku uwypukliła te luki. Coraz popularniejszą praktyką jest stosowanie podejścia wielomodelowego – łączenie dostawców takich jak OpenAI, Anthropic i Google, aby zapewnić ciągłość, elastyczność i lepszą wydajność w różnych zadaniach. W jaki sposób sztuczna inteligencja zmienia procesy wdrażania i szkolenia pracowników? Nowoczesne narzędzia AI stają się dynamicznymi asystentami w nauce. Nie tylko dostarczają informacji, ale także prowadzą, oceniają i personalizują proces uczenia się. Dla działów HR i L&D oznacza to przejście ze statycznych modułów szkoleniowych na interaktywne sesje oparte na sztucznej inteligencji. Pozwala to na szybsze wdrożenie, diagnostykę umiejętności, wsparcie w czasie rzeczywistym oraz bardziej angażujące doświadczenie dla nowych i obecnych pracowników.

Czytaj więcej

Mobilna aplikacja Salesforce – wsparcie w terenie dla Twojego zespołu

Praca w terenie wymaga dostępu do aktualnych informacji w każdej chwili. Mobilna aplikacja Salesforce zmienia sposób, w jaki serwisanci i handlowcy zarządzają swoimi zadaniami, oferując nieograniczony dostęp do kluczowych danych biznesowych. To rozwiązanie zyskuje na popularności w erze transformacji cyfrowej i staje się standardem w nowoczesnym biznesie. 1. Czym jest aplikacja mobilna Salesforce? Aplikacja Salesforce to mobilna wersja systemu CRM (Customer Relationship Management, czyli system zarządzania relacjami z klientami) stworzone z myślą o smartfonach i tabletach. Pozwala korzystać z pełnego zakresu funkcji systemu bez względu na to, gdzie się znajdujesz. Dzięki intuicyjnemu interfejsowi użytkownicy systemu mogą zarządzać relacjami klientami, monitorować postępy projektów oraz wykonywać codzienne zadania z dowolnego miejsca. System wspiera organizacje każdej wielkości, oferując skalowalność dopasowaną do specyficznych potrzeb różnych branż. Aplikacja działa zarówno online, jak i w trybie offline, automatycznie synchronizując dane po odzyskaniu połączenia internetowego. Aplikacja Salesforce na telefon zapewnia dostęp do wszystkich kluczowych modułów CRM. Użytkownicy mogą przeglądać kontakty, zarządzać leadami (potencjalnymi klientami), śledzić szanse sprzedażowe oraz generować raporty w czasie rzeczywistym. Aplikacja pozwala tworzyć i edytować oferty, planować wizyty oraz rejestrować aktywności bezpośrednio z urządzenia mobilnego. Funkcje salesforce mobile app obejmują także zaawansowaną automatyzację procesów, powiadomienia push oraz personalizację interfejsu. System integruje się z innymi narzędziami biznesowymi, zapewniając spójny przepływ informacji między różnymi platformami. 2. Funkcje wspierające serwisantów w terenie 2.1 Zarządzanie zadaniami serwisowymi w czasie rzeczywistym Aplikacja mobilna Salesforce dla serwisantów w terenie zmienia sposób zarządzania zleceniami. Pracownicy otrzymują natychmiastowe powiadomienia o nowych zadaniach, mogą aktualizować statusy realizacji oraz rejestrować postęp prac bezpośrednio z miejsca wykonywania usługi. Aplikacja mobilna Salesforce to nie tylko dostęp do danych, ale prawdziwa wygoda w codziennej pracy w terenie. Serwisanci mogą od razu po wykonaniu przeglądu czy naprawy odhaczyć kolejne punkty kontrolne, dodać zdjęcia i notatki, a nawet zlecać kolejne działania (bez konieczności powrotu do biura). Dzięki temu oszczędzają czas i mogą skupić się na jakości obsługi. System automatycznie potrafi przypisać zadania do odpowiednich specjalistów, uwzględniając ich lokalizację, umiejętności oraz dostępność. Najnowsze dane wskazują, że 48% firm serwisowych już wdrożyło rozwiązania FSM (Field Service Management, czyli systemy zarządzania serwisem terenowym) w celu poprawy efektywności operacyjnej. 2.2 Dostęp do historii klienta i dokumentacji technicznej Funkcje salesforce mobile app zapewniają pełny wgląd w historię współpracy z klientem. Serwisanci mają dostęp do wcześniejszych zgłoszeń, notatek serwisowych, specyfikacji technicznych oraz instrukcji obsługi urządzeń. Wszystkie informacje są scentralizowane i łatwo dostępne z poziomu urządzenia mobilnego. Zaawansowana funkcja wyszukiwania pozwala szybko odnaleźć potrzebne dane podczas wizyty u klienta. Eliminuje to konieczność przeszukiwania różnych systemów czy dokumentów papierowych, znacząco skracając czas obsługi i zwiększając profesjonalizm świadczonych usług. 2.3 Integracja z urządzeniami IoT i monitorowanie sprzętu Salesforce aplikacja w teren oferuje integrację z urządzeniami IoT (Internet of Things, czyli internet rzeczy), pozwalając na zdalne monitorowanie stanu technicznego sprzętu. Dane przesyłane z czujników mogą automatycznie generować zgłoszenia serwisowe lub alarmy w przypadku wykrycia nieprawidłowości. Przykładem takiego rozwiązania jest system wykorzystywany przez dostawcę infrastruktury ładowania pojazdów elektrycznych, który zintegrował predykcyjną konserwację z mobilnym CRM. System analizuje dane z tysięcy stacji ładowania, wykrywa anomalie temperaturowe czy fluktuacje mocy, a następnie automatycznie planuje wizyty serwisowe przed wystąpieniem awarii. Serwisanci mają dostęp do aktualnych parametrów urządzeń, historii awarii oraz rekomendacji działań naprawczych. Takie podejście zwiększa proaktywność serwisu i minimalizuje przestoje, przekładając się na wyższą satysfakcję klientów. 3. Udogodnienia dla handlowców korzystających z aplikacji mobilnej Salesforce 3.1 Personalizowane oferty i automatyzacja działań sprzedażowych Aplikacja Salesforce dla przedstawicieli handlowych pozwala tworzyć spersonalizowane oferty na podstawie aktualnych danych klienta i historii współpracy. Przedstawiciele mogą natychmiastowo reagować na potrzeby klienta podczas spotkań, zwiększając skuteczność negocjacji i podnosząc wskaźniki konwersji. Handlowcy działający na targach, konferencjach czy spotkaniach w terenie mają pod ręką wszystkie niezbędne narzędzia: mogą szybko dodać kontakt, przypisać go do odpowiedniej kampanii, zrobić notatki po rozmowie, a nawet zainicjować pierwszy follow-up. Wszystko z poziomu jednego, intuicyjnego interfejsu. System automatyzuje powtarzalne czynności, takie jak wysyłka ofert czy przypomnienia o follow-upach. Analitycy odnotowują znaczące korzyści z wdrożenia mobilnych rozwiązań CRM w zespołach sprzedażowych dzięki możliwości aktualizowania informacji i zarządzania leadami w czasie rzeczywistym. 3.2 Planowanie wizyt i optymalizacja tras Aplikacja mobilna Salesforce CRM oferuje zaawansowane narzędzia do planowania wizyt i optymalizacji tras. Funkcje geolokalizacji i map pomagają znaleźć najkrótsze trasy dojazdu, minimalizując czas spędzony w podróży. Dane branżowe wskazują, że zaawansowana optymalizacja tras pozwala na realizację 1-2 dodatkowych spotkań dziennie. Zintegrowany kalendarz synchronizuje się z innymi zobowiązaniami, pozwalając na szybkie reagowanie na zmiany w planie. System automatycznie uwzględnia priorytety klientów oraz dostępność handlowca, maksymalizując efektywność dnia pracy. 3.3 Zdalny dostęp do raportów i analityki sprzedaży Aplikacja mobilna Salesforce CRM pozwala przeglądać i generować raporty z działań sprzedażowych bezpośrednio z urządzenia mobilnego. Zaawansowane moduły analityczne pozwalają monitorować realizację celów, śledzić KPI (Key Performance Indicators, czyli kluczowe wskaźniki wydajności) oraz analizować trendy sprzedażowe w czasie rzeczywistym. Badania rynkowe potwierdzają, że firmy wykorzystujące mobilne platformy CRM wykazują znacznie lepsze rezultaty sprzedażowe w porównaniu z organizacjami polegającymi wyłącznie na tradycyjnych metodach. Automatyczne raportowanie eliminuje ręczne przygotowywanie zestawień, oszczędzając czas i ograniczając ryzyko błędów. 4. Dla kogo jeszcze mobilna aplikacja Salesforce będzie wartościowym wsparciem? Choć aplikacja mobilna Salesforce najczęściej kojarzy się z zespołami sprzedaży i serwisu, jej możliwości docenią także inne działy w organizacji. Zespół marketingu może w czasie rzeczywistym monitorować efektywność kampanii, analizować dane o zaangażowaniu klientów oraz szybko reagować na zmiany w zachowaniach odbiorców. Mobilny dostęp do segmentów klientów, historii kontaktów czy wyników kampanii pozwala lepiej planować działania i dostosowywać przekaz do aktualnych potrzeb rynku. Managerowie i kadra zarządzająca zyskują możliwość podejmowania decyzji opartych na bieżących danych – z dowolnego miejsca. Aplikacja umożliwia śledzenie kluczowych wskaźników, dostęp do dashboardów oraz szybkie raportowanie wyników zespołów, co ułatwia zarządzanie w dynamicznym środowisku biznesowym. Pracownicy działów technicznych i operacyjnych mogą korzystać z aplikacji w celu sprawniejszego monitorowania stanu systemów, zarządzania zgłoszeniami i koordynacji działań między zespołami. Integracja z innymi narzędziami (np. Jira, Slack) zwiększa spójność i efektywność całej organizacji. Dzięki swojej elastyczności i skalowalności, mobilna aplikacja Salesforce staje się wsparciem dla całej firmy — od zespołów liniowych, po najwyższe szczeble zarządu. 5. Podsumowanie: Mobilność, która realnie wspiera biznes Mobilna aplikacja Salesforce to coś więcej niż przeniesienie CRM-u na telefon — to strategiczne narzędzie, które wspiera zespoły sprzedażowe i serwisowe w działaniu tu i teraz. Dzięki natychmiastowemu dostępowi do danych, automatyzacji procesów oraz możliwości działania offline, firmy mogą zwiększyć efektywność operacyjną, skrócić czas reakcji i poprawić jakość obsługi klienta. W erze pracy hybrydowej i rosnących oczekiwań klientów, mobilne wsparcie staje się nie tylko wygodą, ale koniecznością. Salesforce odpowiada na te potrzeby, oferując nowoczesne, skalowalne i w pełni zintegrowane rozwiązanie. Jeśli Twoja organizacja działa w terenie — to rozwiązanie, które warto rozważyć. 6. Jak TTMS może pomóc w profesjonalnym wdrożeniu mobilnych rozwiązań Salesforce? Kompleksowy plan wdrożenia – od analizy po rezultaty. Każde wdrożenie zaczynamy od dokładnego zrozumienia potrzeb Twojej organizacji. Wspólnie określamy cele biznesowe, planujemy etapy projektu i dopasowujemy system CRM Salesforce oraz funkcjonalności jego wersji mobilnej tak, by realnie wspierała Twój zespół w terenie i w biurze. Integracje i rozwój dostosowane do Twojej firmy. Nasz zespół certyfikowanych ekspertów Salesforce (ponad 200 certyfikatów) zadba o to, by aplikacja mobilna została zintegrowana z Twoimi systemami – ERP, IoT, platformami e-commerce czy narzędziami AI. Zapewniamy elastyczność i skalowalność rozwiązania. Szkolenia dla użytkowników i szybka adopcja. Stosujemy sprawdzony model „Train-the-Trainer”, w którym szkolimy Twoich wewnętrznych ambasadorów Salesforce. Dzięki temu wdrożenie przebiega sprawnie, a użytkownicy szybciej adaptują nowe narzędzia w codziennej pracy. Bezpieczeństwo na najwyższym poziomie. Działamy zgodnie z normą ISO 27001:2022, co oznacza pełną dbałość o bezpieczeństwo danych i zgodność z regulacjami. To dla nas standard przy wdrażaniu rozwiązań mobilnych i chmurowych. Wsparcie po wdrożeniu i rozwój w dłuższej perspektywie. Nie zostawiamy Cię po zakończeniu projektu. Zapewniamy wsparcie techniczne (8/5), monitoring, audyty, a także rozwój systemu w miarę zmieniających się potrzeb biznesowych. Jesteśmy z Tobą na każdym etapie. Sprawdzone podejście i doświadczenie projektowe. Wdrażamy Salesforce w oparciu o sprawdzone metodologie, wykorzystując gotowe komponenty i najlepsze praktyki. Dzięki temu ograniczamy ryzyko, skracamy czas wdrożenia i skupiamy się na dostarczaniu realnej wartości dla Twojego biznesu. Podsumowując: Jako certyfikowany partner Salesforce, oferujemy pełne wsparcie we wdrożeniu mobilnych rozwiązań CRM – od analizy i strategii, przez konfigurację i integracje, aż po szkolenia i rozwój systemu. Jeśłi poszukujesz mobilnych rozwiązań CRM koniecznie skontaktuj się z nami już teraz! FAQ Czy można używać Salesforce na urządzeniach mobilnych? Tak, Salesforce oferuje dedykowaną aplikację mobilną dostępną na urządzenia z systemem iOS oraz Android. Aplikacja pozwala korzystać z większości funkcji CRM, zarządzanie zadaniami, kontaktami, sprzedażą oraz dostęp do raportów w dowolnym miejscu i czasie. Rosnące znaczenie mobilności w zarządzaniu relacjami biznesowymi potwierdza coraz szersze wykorzystanie tego typu rozwiązań przez organizacje na całym świecie. Czy aplikacja mobilna Salesforce jest bezpłatna? Dostęp do aplikacji mobilnej Salesforce jest wliczony w wybrane plany subskrypcyjne systemu. Użytkownicy posiadający licencję na odpowiedni pakiet CRM mogą korzystać z aplikacji bez dodatkowych opłat. Szczegółowe warunki dostępu zależą od wybranego planu oraz zakresu funkcjonalności, dlatego warto skonsultować się z ekspertami TTMS w celu doboru optymalnego rozwiązania dla Twojej organizacji.

Czytaj więcej

Jak zwiększyć produktywność z pomocą AI? Praktyczne przykłady i porady na 2025 rok

Nauka korzystania ze sztucznej inteligencji w celu zwiększenia produktywności stała się kluczowa dla nowoczesnych firm. Przemiany w środowisku pracy, napędzane przez AI, to nie tylko postęp technologiczny – to fundamentalna zmiana w podejściu do samej istoty pracy. Firmy na całym świecie odkrywają, że narzędzia do integracji AI stanowią realne wsparcie dla człowieka, pozwalając zespołom skupić się na zadaniach o większym znaczeniu dzięki automatyzacji rutynowych czynności i dostarczaniu inteligentnych analiz. Wdrażanie AI w dużych organizacjach osiągnęło poziom 72% w latach 2024–2025 (według bloga Superhuman), co stanowi wyraźny wzrost w porównaniu z około 50% kilka lat wcześniej. Tak szybkie tempo przyjęcia tych rozwiązań pokazuje, że zależność między AI a produktywnością jest coraz bardziej dostrzegana – firmy zauważają realne korzyści z ich stosowania. Najlepsze wdrożenia koncentrują się nie na zastępowaniu ludzi, lecz na zwiększaniu ich możliwości, tworząc środowiska pracy, w których technologia wzmacnia ludzkie kompetencje. Zrozumienie, jak zwiększyć produktywność dzięki narzędziom AI, wymaga świadomości, że systemy te najlepiej sprawdzają się przy powtarzalnych, czasochłonnych zadaniach, podczas gdy ludzie mogą skupić się na kreatywnym rozwiązywaniu problemów i myśleniu strategicznym. AI można traktować jak bardzo sprawnego asystenta, który nigdy nie męczy się rutyną, dzięki czemu Ty możesz poświęcić czas na działania wymagające ludzkiej wiedzy i pomysłowości. TTMS specjalizuje się we wdrażaniu AI do automatyzacji powtarzalnych i ręcznych zadań w obszarach takich jak obsługa klienta, finanse czy logistyka, co przekłada się na szybsze realizowanie procesów i większą dokładność. Efekty takiego podejścia są imponujące. Nawet do 80% wzrostu produktywności odnotowano (według Magnet ABA Therapy) wśród pracowników korzystających z AI w codziennej pracy, a 92,1% firm, które wdrożyły AI, potwierdza zauważalne usprawnienia. To nie są jedynie prognozy – to konkretne zmiany w sposobie działania firm. 1. Praktyczne zastosowania AI w celu poprawy efektywności pracy 1.1 AI w tworzeniu treści i zadaniach związanych z pisaniem Narzędzia wykorzystujące sztuczną inteligencję zrewolucjonizowały proces tworzenia treści, zmieniając podejście firm do zadań związanych z pisaniem. Te narzędzia AI dla biznesu umożliwiają szybkie generowanie e-maili, raportów, materiałów marketingowych i dokumentacji przy zachowaniu spójnej jakości i tonu marki. Nowoczesne platformy do tworzenia treści wykorzystują zaawansowane modele językowe, które rozumieją kontekst, sugerują poprawki i dostosowują się do wymagań danej organizacji. Dzisiejsze narzędzia AI do tworzenia treści to coś więcej niż tylko generatory tekstu. Oferują inteligentne podpowiedzi redakcyjne, pomagają zachować spójny styl komunikacji i potrafią tworzyć wiele wersji treści do testów A/B. Firmy takie jak The Washington Post opracowały narzędzia oparte na AI (według Virginia Polytechnic Institute and State University), które w kilka sekund potrafią zestawić informacje z dekad publikacji, umożliwiając dziennikarzom szybki dostęp do tła i kontekstu. Rozwiązanie AI4Content od TTMS jest przykładem tego podejścia – oferuje analizę dokumentów z wykorzystaniem AI, która oszczędza godziny pracy i dostarcza precyzyjnych wniosków w kilka minut. Platforma umożliwia szybsze tworzenie spójnych raportów firmowych dzięki szablonom zgodnym z wewnętrznymi standardami dokumentacji. To podejście nie zastępuje kreatywności, lecz ją wspiera – pozwala specjalistom tworzyć jeszcze lepsze treści na solidnej podstawie. Dla firm, które chcą rozwijać swoje działania w zakresie tworzenia treści, takie narzędzia stanowią przełom. Zamiast zaczynać od pustej strony, zespoły pracują na inteligentnych szkicach, które zawierają główne założenia i strukturę – dzięki temu mogą się skupić na dopracowaniu, strategii i twórczym podejściu. 1.2 Automatyzacja rutynowych i powtarzalnych zadań Automatyzacja rutynowych zadań to jeden z najszybszych sposobów na zwiększenie produktywności w firmach. Obejmuje ona zarówno wprowadzanie danych i zarządzanie korespondencją, jak i zaawansowaną orkiestrację procesów, która integruje różne systemy biznesowe. Nowoczesne narzędzia AI potrafią analizować sposób przepływu pracy w organizacji i wskazywać obszary, które można usprawnić. Udane wdrożenia koncentrują się na zadaniach o przewidywalnym schemacie i decyzjach opartych na stałych regułach. Obsługa klienta, umawianie spotkań, przekierowywanie dokumentów czy monitorowanie zgodności z regulacjami to obszary, które szczególnie dobrze nadają się do automatyzacji. Firmy w różnych branżach wdrażają narzędzia, takie jak Microsoft 365 Copilot, aby wspomagać przygotowanie komunikacji, automatyzować powtarzalne działania i zarządzać dokumentami – co przekłada się na realne usprawnienia. TTMS zauważa, że klienci osiągają zauważalną poprawę szybkości i precyzji działania dzięki automatyzacji powtarzalnych procesów. Przekłada się to na oszczędność czasu i ograniczenie błędów, a pracownicy mogą skupić się na działaniach strategicznych wspierających rozwój. Firma stosuje m.in. inteligentne chatboty, analitykę danych oraz integracje narzędzi takich jak Microsoft Power BI i Power Apps z funkcjami OpenAI w chmurze Azure. Kluczem do skutecznej automatyzacji jest wskazanie procesów, które pochłaniają najwięcej czasu przy jednoczesnym powtarzalnym charakterze. Skupiając się na nich w pierwszej kolejności, firmy mogą szybko osiągnąć widoczne efekty i zbudować fundament pod kolejne inicjatywy z udziałem AI. 1.3 Wykorzystanie AI do badań rynkowych i analiz Narzędzia AI wspierające rozwój biznesu odmieniły sposób prowadzenia analiz rynkowych – z czasochłonnego procesu przekształciły go w szybkie i kompleksowe działanie. Nowoczesne systemy potrafią łączyć informacje z wielu źródeł, identyfikować nowe trendy i dostarczać wniosków, które w tradycyjnym modelu wymagałyby tygodni analiz. Dzięki temu firmy szybciej reagują na zmiany i dostrzegają możliwości zanim zrobi to konkurencja. Zaawansowane przetwarzanie języka naturalnego pozwala AI analizować raporty branżowe, wypowiedzi w mediach społecznościowych, działania konkurencji i wskaźniki gospodarcze, tworząc pełny obraz rynku. Technologia ta świetnie łączy rozproszone dane i wyłapuje zależności, które mogłyby umknąć człowiekowi – szczególnie przy dużej ilości informacji. Zastosowania AI w badaniach to nie tylko zbieranie danych. Systemy potrafią przygotować szczegółowe analizy konkurencji, przewidywać zmiany rynkowe na podstawie wzorców historycznych i sugerować działania strategiczne. Firmy takie jak Cintas i Nagel-Group korzystają z generatywnej AI oraz zaawansowanych wyszukiwarek wewnętrznych, aby pracownicy mogli szybciej dotrzeć do potrzebnych informacji, ograniczając czas poświęcony na ich szukanie. TTMS wykorzystuje analizę opartą na AI, by przekształcać duże zbiory danych w praktyczne wnioski, co pozwala podejmować lepsze i szybsze decyzje. Rozwiązania wspierają m.in. planowanie scenariuszowe i inteligentne zarządzanie zasobami, co przekłada się na większą efektywność i lepsze wyniki biznesowe. 1.4 Wykorzystanie AI do analityki predykcyjnej i prognozowania Analityka predykcyjna oparta na AI to jedno z najbardziej wartościowych zastosowań tej technologii w kontekście zwiększania efektywności. Systemy te analizują wzorce historyczne, bieżące warunki oraz czynniki zewnętrzne, aby z dużą precyzją przewidywać przyszłe scenariusze. W przeciwieństwie do tradycyjnych metod opartych na prostych trendach liniowych, AI potrafi rozpoznać złożone, nieliniowe zależności, które prowadzą do trafniejszych prognoz. Prognozowanie sprzedaży, planowanie zapasów, harmonogramy serwisowe czy alokacja zasobów – wszystkie te obszary zyskują dzięki predykcyjnym możliwościom AI. Technologia analizuje ogromne ilości danych strukturalnych i niestrukturalnych – od warunków rynkowych i sezonowości, po nastroje w mediach społecznościowych i wskaźniki gospodarcze – tworząc dokładne prognozy wspierające podejmowanie decyzji. Największa wartość analityki predykcyjnej ujawnia się, gdy organizacja przechodzi z trybu reaktywnego na proaktywny. Zamiast reagować na problemy po fakcie, firmy mogą je przewidywać i odpowiednio wcześniej przygotować się na zmiany. TTMS wdraża rozwiązania AI usprawniające operacje poprzez zastosowanie analityki predykcyjnej w zarządzaniu zapasami, planowaniu zasobów i harmonogramowaniu konserwacji, co pozwala na przejście do strategii działania opartej na przewidywaniu, a nie reagowaniu. Nowoczesne systemy predykcyjne oferują także przedziały ufności i modelowanie scenariuszowe, co pozwala menedżerom lepiej ocenić prawdopodobieństwo różnych wyników i przygotować plany awaryjne. Dzięki temu planowanie staje się przewagą strategiczną, a nie grą w zgadywanie. 1.5 Usprawnianie komunikacji wewnętrznej dzięki AI Efektywna komunikacja wewnętrzna ma bezpośredni wpływ na produktywność organizacji, a platformy automatyzujące procesy z wykorzystaniem AI zmieniają sposób, w jaki zespoły dzielą się wiedzą i współpracują. Systemy te tworzą inteligentne bazy wiedzy, które rozumieją kontekst, sugerują odpowiednie treści i łączą pracowników z potrzebnymi im informacjami wtedy, gdy są one potrzebne. Narzędzia komunikacyjne oparte na AI skutecznie likwidują bariery informacyjne, umożliwiając szybki i intuicyjny dostęp do wiedzy firmowej. Zamiast przeszukiwać łańcuchy e-maili lub foldery z dokumentami, pracownicy mogą zadawać pytania w naturalnym języku i otrzymywać trafne, kontekstowe odpowiedzi bazujące na wewnętrznych zasobach firmy. Platforma AI4Knowledge od TTMS zmienia sposób, w jaki organizacje zarządzają wiedzą – stanowiąc centralne źródło procedur i wytycznych. Pracownicy mogą szybko znaleźć potrzebne informacje i dowiedzieć się, jak wykonać dane zadanie zgodnie ze standardami firmy, co znacząco skraca czas poszukiwań i zapewnia spójność działań między zespołami. Współczesna AI w komunikacji wewnętrznej to coś więcej niż wyszukiwarka. Systemy te potrafią generować podsumowania spotkań, śledzić zadania do wykonania, wskazywać odpowiednich współpracowników do projektów, a nawet wspierać przekazywanie wiedzy między członkami zespołu. Firmy takie jak Allegis Group wykorzystują AI do automatyzacji aktualizacji, generowania opisów i analizy interakcji, co przekłada się na większą efektywność i mniejsze obciążenie pracą ręczną. 2. Studia przypadków: Udane wdrożenia AI w organizacjach 2.1 Sawaryn & Partners: Analiza dokumentów prawnych wspierana przez AI Kancelaria Sawaryn & Partners nawiązała z nami współpracę, aby rozwiązać rosnące wyzwanie związane z przetwarzaniem dokumentów sądowych, akt spraw oraz nagrań audio. Ręczna obsługa była powolna, podatna na błędy i ograniczała efektywność zespołu prawnego. Wykorzystując Azure OpenAI, wdrożyliśmy bezpieczny system AI, który generuje podsumowania z dokumentów i transkrypcji, automatyzuje aktualizacje tekstów prawnych i przyspiesza dostęp do kluczowych informacji. Architektura rozwiązania gwarantowała pełną poufność danych — bez udostępniania ich na zewnątrz i bez trenowania modeli AI na danych klientów. Główne rezultaty: szybsze przygotowanie spraw, zmniejszenie obciążenia pracą, usprawnienie wewnętrznych procesów. System stale rozwija się wraz ze zmieniającymi się potrzebami kancelarii, zapewniając długofalową wartość i elastyczność. Zobacz pełne case study 2.2 IBM: Optymalizacja procesów z wykorzystaniem AI Podejście IBM do wdrażania AI pokazuje, jak duży potencjał niesie za sobą kompleksowa optymalizacja procesów. Firma wykorzystała technologie sztucznej inteligencji do automatyzacji integracji w środowiskach chmurowych, osiągając imponujące rezultaty, które potwierdzają biznesową wartość strategicznych wdrożeń AI. IBM informuje, że automatyzacja integracji przy użyciu najnowszego agenta AI oraz technologii hybrydowych może przynieść zwrot z inwestycji na poziomie 176% w ciągu trzech lat. Ten imponujący wynik wynika z nacisku firmy na tworzenie agentów AI, których wdrożenie jest szybkie i skuteczne. IBM skróciło czas budowy takiego agenta do zaledwie pięciu minut, utrzymując jednocześnie wysoką precyzję działania. Kluczem do sukcesu IBM jest systemowe podejście do integracji AI. Zamiast wdrażać odrębne rozwiązania, firma stworzyła kompleksowe platformy usprawniające wiele procesów jednocześnie. Najnowsze rozwiązania przynoszą do 40% poprawy dokładności działania agentów AI, co pokazuje, że ciągłe udoskonalanie przekłada się na lepsze wyniki biznesowe. Doświadczenia IBM ilustrują istotną zasadę: skuteczne wdrożenie AI wymaga zarówno zaawansowania technologicznego, jak i przemyślanej strategii. Wyniki pokazują, że 47% badanych firm w 2024 roku osiągnęło pozytywny zwrot z inwestycji dzięki AI, a jeszc 2.3 Coca-Cola: Personalizacja marketingu dzięki AI Kompleksowe podejście Coca-Coli do marketingu opartego na AI pokazuje, w jaki sposób duże organizacje mogą wykorzystać sztuczną inteligencję do tworzenia spersonalizowanych doświadczeń klientów na szeroką skalę. Wdrożenia obejmują wiele kanałów i punktów styku, tworząc spójną ścieżkę klienta, która zwiększa zaangażowanie i sprzedaż. Kampanie z indywidualnie dopasowaną treścią przyniosły 20% wzrost zaangażowania w mediach społecznościowych, a treści generowane przez AI osiągały znacznie wyższe wskaźniki interakcji na platformach takich jak Instagram i TikTok. Ten wzrost pokazuje, jak skuteczna potrafi być personalizacja, gdy jest konsekwentnie stosowana we wszystkich punktach kontaktu z klientem. Platforma eB2B Coca-Coli jest przykładem zastosowania personalizacji AI w relacjach B2B. Do 2023 roku zarejestrowano na niej 6,9 miliona klientów, a pierwsze testy wykazały, że odbiorcy spersonalizowanych powiadomień push chętniej kupowali rekomendowane produkty, co przełożyło się na dodatkowy wzrost sprzedaży detalicznej. Skala wdrożenia AI przez Coca-Colę robi wrażenie. Podczas kampanii związanej z Mistrzostwami Świata FIFA firma wykorzystała AI do wygenerowania ponad 120 000 unikalnych, spersonalizowanych filmów dla fanów, zwiększając zaangażowanie konsumentów i rozpoznawalność marki podczas tego globalnego wydarzenia. To pokazuje, że AI umożliwia masową personalizację, która wcześniej była niemożliwa w ramach tradycyjnych metod marketingowych. 3. Najlepsze narzędzia AI wspierające produktywność 3.1 Wprowadzenie do Team-GPT i rozwiązań AI dla zespołów Team-GPT to przykład rozwoju asystentów AI w kierunku rozwiązań współpracy zespołowej, w których sztuczna inteligencja wspiera wspólne działanie. W przeciwieństwie do narzędzi indywidualnych, Team-GPT kładzie nacisk na funkcje umożliwiające zespołom wspólne dopracowywanie promptów, przegląd odpowiedzi i zarządzanie współdzieloną przestrzenią roboczą, co sprzyja wymianie wiedzy i spójności w środowiskach biznesowych. Platforma została zaprojektowana z myślą o współpracy, wykorzystując zaawansowane modele językowe i jednocześnie oferując mechanizmy kontroli niezbędne w środowiskach korporacyjnych. Obejmuje to zarządzanie przepływem pracy, nadawanie uprawnień użytkownikom i śledzenie historii promptów, co sprawia, że narzędzie sprawdza się także w branżach regulowanych, gdzie istotna jest możliwość audytu. Zespoły mogą wspólnie tworzyć, edytować i zarządzać treściami, zachowując pełną kontrolę nad interakcjami z AI. Team-GPT jest szczególnie przydatny tam, gdzie powstaje dokumentacja, teksty techniczne lub prowadzone są wspólne analizy. Użytkownicy chwalą jego skuteczność w ograniczaniu powielania pracy i przyspieszaniu osiągania porozumienia między członkami zespołu. Platforma oparta jest na nowoczesnych modelach AI, które oferują wysoką trafność odpowiedzi i spójność, przy jednoczesnym zmniejszeniu liczby tzw. halucynacji w porównaniu do wcześniejszych wersji. Siła rozwiązań AI dla organizacji polega na ich zdolności do przechwytywania wiedzy przedsiębiirstwa i udostępniania jej wszystkim członkom zespołu. Zamiast tworzyć indywidualne ścieżki wykorzystania AI, firmy mogą budować wspólne procesy, które zapewniają spójność i maksymalizują efekty uczenia się w zespole. 3.2 Wykorzystanie Salesforce Einstein AI w analizie biznesowej Salesforce Einstein AI utrzymuje pozycję jednego z czołowych narzędzi do integracji AI dzięki ścisłemu powiązaniu z rozbudowanym pakietem CRM Salesforce. Integracja ta umożliwia analizę w czasie rzeczywistym, przewidywanie szans sprzedażowych i automatyzację procesów w ramach już istniejących procedur biznesowych, co przekłada się na płynność obsługi i większą skuteczność wdrożeń. Najnowsze aktualizacje rozszerzyły możliwości multimodalne Einstein AI, poprawiając analizę danych zarówno strukturalnych, jak i niestrukturalnych. Platforma potrafi łączyć interakcje z czatu, wiadomości tekstowe i dane wizualne, dostarczając całościowego obrazu klienta wspierającego podejmowanie decyzji i realizację działań. Doceniana za bezpieczeństwo, skalowalność i zgodność z regulacjami, Einstein AI jest szczególnie atrakcyjna dla dużych firm działających w sektorach regulowanych. Zamknięty ekosystem gwarantuje ochronę danych i zgodność z przepisami, jednocześnie zapewniając zaawansowane możliwości analityczne niezbędne w projektach business intelligence. System pomaga przekształcić zarządzanie relacjami z klientami z reaktywnego na predykcyjne — wspiera zespoły sprzedaży i marketingu w przewidywaniu potrzeb klientów i dopasowywaniu działań. Takie podejście oznacza znaczące odejście od tradycyjnych modeli CRM na rzecz rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji. 3.3 Jasper AI: Rewolucja w tworzeniu treści marketingowych Jasper AI zyskał uznanie jako wyspecjalizowane narzędzie do tworzenia treści marketingowych i komunikacji marki. Oferuje szablony, kampanie oraz kontrolę nad tonem wypowiedzi, co spotyka się z wysoką oceną ze strony zespołów marketingowych. Skoncentrowanie na zastosowaniach stricte marketingowych wyróżnia Jaspera na tle uniwersalnych generatorów treści. Ostatnie aktualizacje poprawiły spójność i zgodność tworzonych treści z faktami, zmniejszając różnice w wydajności względem dużych modeli językowych, przy jednoczesnym zachowaniu specjalistycznego charakteru narzędzia. Dzięki temu platforma staje się bardziej niezawodna w tworzeniu kluczowych treści biznesowych, nie tracąc jednocześnie swojej marketingowej specyfiki. Ulepszone funkcje zarządzania przepływem pracy wspierają współpracę zespołową — wielu użytkowników może wspólnie tworzyć i weryfikować treści, a także sprawnie przechodzić przez cykle akceptacji i publikacji. To podejście rozwiązuje jeden z kluczowych problemów marketingu treści: utrzymanie spójności marki przy jednoczesnym zwiększeniu wydajności produkcji. Jasper AI integruje się z popularnymi systemami CMS, CRM oraz narzędziami analitycznymi, choć czas wdrożeń może się różnić w zależności od nowości platform. Taka integracja zapewnia płynność procesów i ich zgodność z szerszym stosowanym ekosystemem marketingowym. 3.4 Perplexity – nowe możliwości w badaniach i analizie Perplexity to wyszukiwarka konwersacyjna, która łączy zaawansowane modele językowe z przeszukiwaniem sieci w czasie rzeczywistym, dostarczając dokładnych i aktualnych odpowiedzi na potrzeby związane z analizą i badaniami. Takie podejście eliminuje jedną z głównych wad tradycyjnych narzędzi AI – brak dostępu do bieżących informacji. W testach porównawczych model Perplexity wypada na równi z najlepszymi dostępnymi modelami, z różnicą poniżej 1% względem liderów na standardowych benchmarkach. W połączeniu z funkcją wyszukiwania czyni to Perplexity szczególnie przydatnym narzędziem w zadaniach wymagających zarówno analizy, jak i dostępu do aktualnych danych. Jedną z cech wyróżniających Perplexity jest przejrzystość źródeł – narzędzie wskazuje, skąd pochodzi dana informacja, co umożliwia jej weryfikację i zmniejsza ryzyko błędów. Jest to szczególnie ważne w badaniach profesjonalnych, w środowiskach prawnych i akademickich, gdzie kluczowe są wiarygodność i możliwość śledzenia źródeł. Popularność Perplexity szybko rośnie w środowiskach zawodowych, gdzie jakość analiz i weryfikacja źródeł mają kluczowe znaczenie. Umiejętność dostarczania rzetelnych danych wraz z odniesieniami do źródeł sprawia, że platforma staje się coraz częściej wybieranym narzędziem do pracy badawczej. 3.5 BoostUp: Wzrost wyników sprzedaży dzięki analizie AI BoostUp specjalizuje się w analizie przychodów, oferując prognozowanie sprzedaży oparte na AI, ocenę kondycji lejka sprzedażowego i identyfikację ryzyk — z myślą o zespołach sprzedaży i działach operacyjnych. Dzięki takiemu profilowi, platforma dostarcza pogłębionych analiz, których nie zapewniają uniwersalne narzędzia AI. Modele AI analizują wiadomości e-mail, zapisy rozmów i dane CRM, by wykrywać ryzyka w procesie sprzedaży i zwiększać trafność prognoz. Użytkownicy potwierdzają wymierną poprawę skuteczności prognoz oraz wzrost produktywności zespołów – system dostarcza konkretnych wskazówek, które przekładają się na wyniki sprzedaży. BoostUp integruje się z wiodącymi platformami CRM i narzędziami do zarządzania sprzedażą, udostępniając analizy bezpośrednio w bieżących procesach, bez konieczności korzystania z oddzielnych systemów. Takie podejście ułatwia wdrożenie i zapewnia, że informacje z AI są dostępne dokładnie wtedy i tam, gdzie są potrzebne. Platforma jest chwalona za intuicyjny interfejs i czytelne pulpity nawigacyjne, co sprzyja szybkiemu wdrożeniu i wysokiemu poziomowi adaptacji w zespołach sprzedażowych. Połączenie zaawansowanej analityki z łatwą obsługą sprawia, że narzędzie jest dostępne nawet dla osób bez technicznego przygotowania. 4. Jak TTMS może pomóc Ci we wdrożeniu AI i zwiększeniu produktywności w firmie TTMS oferuje dogłębną ekspertyzę we wdrażaniu sztucznej inteligencji, wykraczającą poza samo uruchomienie narzędzi – projektujemy kompleksowe strategie transformacji produktywności. Nasze podejście opiera się na zrozumieniu konkretnych wyzwań biznesowych i tworzeniu rozwiązań AI, które płynnie integrują się z istniejącymi procesami, przynosząc wymierne efekty w zakresie efektywności i wyników. Nasze wyspecjalizowane rozwiązania AI4 pokazują, że stawiamy na praktyczne i skuteczne wdrożenia. AI4Legal automatyzuje czasochłonne zadania prawne, takie jak analiza dokumentów sądowych czy generowanie umów – eliminując błędy ludzkie i przyspieszając codzienną pracę z zachowaniem precyzji i bezpieczeństwa. Dla firm pracujących z treściami w różnych językach, AI4Localisation łączy zaawansowane technologie tłumaczeniowe z pełnym dopasowaniem do indywidualnych potrzeb organizacji. Specjalizujemy się w modelach współpracy człowieka z AI, gdzie sztuczna inteligencja wspiera pracę, a nie ją zastępuje. Dzięki temu zmniejszamy obciążenie poznawcze pracowników i zwiększamy ich zaangażowanie, kreatywność oraz zadowolenie – a zaoszczędzony czas przeznaczany jest na działania o większej wartości. Nasza metodologia wykorzystuje rozwiązania chmurowe oparte na Microsoft Azure, w połączeniu z narzędziami analitycznymi, takimi jak Power BI, zapewniając wgląd w czasie rzeczywistym i automatyzację. Taka integracja pozwala na płynne osadzenie AI w bieżących procesach i wspiera cyfrową transformację dopasowaną do specyficznych wyzwań klienta. Doświadczenia TTMS pokazują, że klienci osiągają zauważalną poprawę szybkości i precyzji działania dzięki automatyzacji rutynowych procesów, co przekłada się na znaczną oszczędność czasu i zmniejszenie liczby błędów. Pracownicy mogą skupić się na działaniach strategicznych, a narzędzia z funkcjami AI – jak chatboty czy spersonalizowane analizy – podnoszą jakość obsługi klienta i skracają czas reakcji. Dla firm, które planują szeroko zakrojoną transformację z wykorzystaniem AI, TTMS oferuje pełne wsparcie – od analizy potrzeb, przez wdrożenie, aż po dalszą optymalizację. Przeciętnie firmy wdrażające AI notują 22% spadek kosztów operacyjnych, a nasze podejście wspiera klientów w osiąganiu takich wyników i budowaniu trwałej przewagi konkurencyjnej. Rozwiązanie AI4E-learning umożliwia szybkie tworzenie profesjonalnych materiałów szkoleniowych w oparciu o zasoby wewnętrzne firmy, natomiast AI4Knowledge to inteligentna platforma, która zmienia sposób zarządzania i wykorzystywania wiedzy w organizacji. Oba rozwiązania potwierdzają, że TTMS stawia na praktyczne wdrożenia AI, które realnie poprawiają efektywność operacyjną i finansową. Kluczem do skutecznego wdrożenia AI jest współpraca z partnerem, który rozumie zarówno technologię, jak i specyfikę Twojej firmy. TTMS łączy wiedzę techniczną z doświadczeniem branżowym, aby zapewnić realną wartość – zwiększając produktywność i budując przewagę, która z czasem tylko rośnie. Skontaktuj się z nami! FAQ Jak wykorzystać AI do zwiększenia produktywności w firmie? Firmy mogą używać AI do automatyzacji procesów, obsługi klienta i optymalizacji pracy wewnętrznej. To obniża koszty operacyjne i zwiększa efektywność zespołów. W jaki sposób AI poprawia efektywność działania firm? Sztuczna inteligencja ogranicza ręczną pracę, przyspiesza analizę danych i zwiększa precyzję. Umożliwia szybsze podejmowanie decyzji i skalowanie działań. Jakie są dwa sposoby, w jakie AI zwiększa produktywność biznesową? AI wspiera obsługę klienta za pomocą chatbotów i automatyzuje powtarzalne zadania biurowe. Ułatwia też prognozowanie i planowanie zasobów. W jaki sposób technologia może poprawić produktywność w firmie? Technologia usprawnia automatyzację procesów, skraca czas realizacji zadań i pozwala pracownikom skupić się na działaniach o większej wartości.

Czytaj więcej

Top 15 narzędzi AI dla biznesu w 2025 roku

Sztuczna inteligencja stała się niezastąpiona dla dużych firm w 2025 roku, napędzając efektywność i inteligentniejsze podejmowanie decyzji w różnych działach. Od marketingu i sprzedaży po obsługę klienta, HR, finanse i operacje – narzędzia AI usprawniają przepływy pracy i odkrywają spostrzeżenia, które zapewniają firmom przewagę konkurencyjną. Poniżej przedstawiamy 15 najbardziej wpływowych narzędzi AI – uporządkowanych według działów – wraz z opisem ich głównych funkcji, zastosowań, dostępności (darmowe lub płatne) oraz opinii użytkowników na temat ich zalet i wad. Narzędzia AI dla marketingu i sprzedaży Współczesne zespoły marketingowe i sprzedażowe wykorzystują AI do tworzenia treści, targetowania klientów i optymalizacji kampanii. Analityka oparta na AI pomaga dostosować strategie i personalizować komunikację, a narzędzia do generowania treści przyspieszają pracę kreatywną. Poniższe narzędzia robią furorę w 2025 roku w marketingu i e-commerce: AdCreative AI – Projektowanie reklam z wykorzystaniem AI Opis i zastosowanie: AdCreative AI (od Semrush) wykorzystuje generatywną AI do projektowania grafik i tekstów reklamowych o profesjonalnej jakości w kilka sekund. Dostosowuje projekty do logo, kolorów i formatów marki, co czyni je idealnym narzędziem do szybkiego tworzenia reklam w mediach społecznościowych. Zespoły marketingowe używają AdCreative do generowania i testowania A/B wielu wersji reklam, zwiększając współczynniki klikalności bez udziału grafika. Jest polecane do marketingu w mediach społecznościowych i dla firm, które chcą skalować produkcję reklam. Dostępność: Dostępna wersja próbna (narzędzie jest oznaczone jako Free-Trial na AIxploria), a następnie plany subskrypcyjne (na portalach z recenzjami AdCreative ma ocenę 4,3 na 5, co wskazuje na ogólnie pozytywne opinie. Użytkownicy chwalą łatwość generowania pomysłów, choć niektórzy uznają interfejs za czasami nieintuicyjny lub ograniczony pod względem zaawansowanej edycji). Canva AI – Visual Design with AI Description & Use Case: Canva AI (part of Canva’s Magic Studio) embeds AI into the popular design platform to help teams create visual content (social posts, presentations, ads, etc.) with ease. Marketers can quickly generate layouts, images, or text using Canva’s AI tools, speeding up content creation. Canva’s AI can suggest design improvements and even auto-generate images for campaigns. This is especially useful for large companies needing vast amounts of branded content fast. Availability: Freemium – Canva offers a robust free tier, and its basic AI features are available to all users. Pro and Enterprise plans (Canva Pro is about $12 per user/month) unlock higher usage limits and collaboration features. Popularity: Canva is extremely popular with over 220 million active users worldwide as of 2025, showing its wide adoption in marketing teams. This broad user base means plenty of community support and continuous AI feature updates. (Pros: user-friendly interface, huge template library; Cons: some AI image results can be generic, and brand control may require careful oversight.) Semrush Social AI – AI do zarządzania mediami społecznościowymi Opis i zastosowanie: Semrush Social AI to zestaw narzędzi opartych na sztucznej inteligencji, wbudowany w platformę Semrush, który pomaga zarządzać obecnością w mediach społecznościowych i ją optymalizować. Może analizować zaangażowanie odbiorców, sugerować najlepsze godziny publikacji, tworzyć treści oraz planować posty na różnych platformach. Dla zespołów marketingowych oznacza to mniej ręcznej analizy – AI identyfikuje trendy i rekomenduje optymalizacje treści. Duże firmy docenią możliwość śledzenia kampanii wieloplatformowych z poziomu jednego interfejsu. Jednym z kluczowych zastosowań jest automatyczna analiza skuteczności postów oraz otrzymywanie sugestii od AI (hashtagi, grafika, ton wypowiedzi), które pomagają zwiększyć zasięg. Dostępność: Dostępna jest wersja próbna (usługa oznaczona jako Free-Trial). Pełna funkcjonalność wymaga płatnej subskrypcji (Semrush to rozbudowany pakiet narzędzi marketingowych klasy premium). Zalety: Specjaliści ds. marketingu cenią sobie oszczędność czasu dzięki automatycznej analizie i planowaniu publikacji, a także możliwość śledzenia efektywności działań w mediach społecznościowych w czasie rzeczywistym. Wady: Ze względu na to, że narzędzie jest częścią większego pakietu, może być kosztowne; ponadto, jakość sugestii AI zależy od danych wejściowych – niektórzy użytkownicy zauważają, że może nie oddawać specyficznego tonu marki bez dodatkowego dostrajania. TikTok For Business – Platforma reklamowa oparta na AI Opis i zastosowanie: TikTok For Business to platforma reklamowa TikToka, która wykorzystuje algorytmy oparte na sztucznej inteligencji do tworzenia i targetowania reklam. Umożliwia zespołom marketingowym promowanie marki na TikToku i docieranie do odpowiednich odbiorców w ponad 20 krajach. AI TikToka wspomaga targetowanie (na podstawie zachowań użytkowników), zarządzanie budżetem, a nawet tworzenie reklam (za pomocą szablonów i inteligentnych narzędzi). Duże firmy wykorzystują tę platformę, by dotrzeć do ogromnej bazy użytkowników TikToka przy relatywnie niewielkim nakładzie pracy. Szybka konfiguracja i elastyczne budżety sprawiają, że nadaje się zarówno do testowych kampanii, jak i szeroko zakrojonych działań reklamowych. Dostępność: Sama platforma jest dostępna bezpłatnie; płaci się za kampanie reklamowe. Nie ma darmowego „planu reklamowego”, ale budżety są elastyczne i dostosowane do każdej wielkości firmy (można zacząć od niskich budżetów dziennych i stopniowo je zwiększać). Zalety: Ogromny zasięg wśród pokolenia Z i millenialsów, a algorytm AI bardzo skutecznie znajduje zaangażowanych odbiorców treści. Wady: Styl kreacji na TikToku jest bardzo specyficzny – zespoły marketingowe muszą tworzyć autentyczne, „natywne” dla platformy treści, aby w pełni wykorzystać możliwości targetowania AI. Istnieje również krzywa uczenia się w zakresie zaufania do optymalizacji TikToka – niektóre firmy wolą mieć większą kontrolę nad targetowaniem. Magic (Shopify AI) – Asystent AI dla e-commerce Opis i zastosowanie: Magic by Shopify to asystent AI wbudowany w platformę Shopify, który wspiera sprzedawców internetowych w zakresie tworzenia treści i obsługi klienta. Może generować opisy produktów, odpowiadać na pytania klientów oraz dostarczać wglądów biznesowych – pełniąc funkcję inteligentnego „współpilota” dla firm e-commerce. Dla zespołów sprzedażowych i marketingowych Magic przyspiesza tworzenie atrakcyjnych opisów i sekcji FAQ, a także personalizuje odpowiedzi dla klientów. To zwiększa produktywność i może przyczynić się do wzrostu sprzedaży dzięki szybkim, generowanym przez AI odpowiedziom. Shopify określa to narzędzie jako „najlepszego asystenta AI dla e-commerce”, zdolnego do obsługi wielu zadań, które wzmacniają produktywność i sprzedaż. Dostępność: Dostępne dla użytkowników Shopify (Magic jest oferowane jako część platformy, zwykle w wyższych planach subskrypcyjnych lub jako funkcja beta). Nowi użytkownicy mogą mieć dostęp do okresu próbnego. Zalety: Bardzo wygodne dla firm już działających na Shopify – nie wymaga integracji i wykorzystuje dane sklepu do personalizacji wyników. Użytkownicy doceniają możliwość szybkiego uzupełniania stron produktów lub odpowiadania na często zadawane pytania. Wady: Jak w przypadku każdego AI, wygenerowane treści mogą wymagać edycji pod kątem tonu marki. Dodatkowo, jego funkcje ograniczają się do ekosystemu Shopify – nie zarządza kanałami sprzedaży poza tą platformą. (Zespoły ds. marketingu i sprzedaży szczególnie korzystają z tych narzędzi AI dzięki szybszemu tworzeniu treści, targetowaniu reklam opartemu na danych i personalizacji kontaktu z klientem. Wspólnym mianownikiem jest efektywność i optymalizacja – więcej przy mniejszym nakładzie pracy. Duże przedsiębiorstwa szczególnie cenią fakt, że narzędzia te działają w skali, obsługując ogromne ilości treści i danych.) Narzędzia AI dla obsługi klienta Obsługa klienta to kolejna dziedzina, która w 2025 roku została zrewolucjonizowana przez sztuczną inteligencję. Chatboty i wirtualni asystenci wspierani przez AI umożliwiają firmom oferowanie wsparcia 24/7, natychmiastowych odpowiedzi i spersonalizowanej pomocy. Badania branżowe wskazują, że do 2025 roku AI może obsługiwać nawet 95% interakcji z klientami (poprzez czat i głos), odciążając ludzkich konsultantów i pozwalając im skupić się na bardziej złożonych sprawach. Poniżej prezentujemy najciekawsze narzędzia AI, które podnoszą jakość obsługi klienta: Echowin AI – Obsługa połączeń i analiza konwersacji Opis i zastosowanie: Echowin AI to kompleksowa platforma do telefonicznej obsługi klienta, która wykorzystuje AI do odbierania połączeń, transkrypcji rozmów i analizy nastrojów klientów. W praktyce działa jak połączenie recepcjonisty i analityka opartego na sztucznej inteligencji. Dla dużych firm odbierających wiele połączeń od klientów, Echowin zapewnia, że żadna rozmowa nie zostanie pominięta, a proste pytania zostaną obsłużone nawet poza godzinami pracy. AI wita dzwoniących, odpowiada na najczęstsze pytania i przyjmuje wiadomości. Transkrypcje i analizy pomagają zespołom identyfikować problemy klientów i podnosić jakość usług (np. poprzez wykrywanie powtarzających się problemów lub trendów w nastrojach). Narzędzie to bezpośrednio wpływa na zwiększenie satysfakcji klientów poprzez skrócenie czasu oczekiwania i dostarcza kadrze zarządzającej cennych danych z rozmów. Dostępność: Model freemium – Echowin AI oferuje darmową wersję (z ograniczoną liczbą minut lub funkcji) oraz płatne plany dla firm obsługujących większy wolumen połączeń (jak wskazano w klasyfikacji Freemium na AIxploria). Zalety: Firmy chwalą Echowin za wysoką dokładność transkrypcji i niezawodność – nie przepuszcza żadnego połączenia, co ma kluczowe znaczenie dla jakości obsługi. Doceniana jest również jego zdolność do odciążania zespołów obsługi z rutynowych zadań. Wady: Obsługa przez AI nie zastąpi w pełni ludzkiego kontaktu w przypadku bardziej złożonych problemów – niektórzy klienci wciąż wolą porozmawiać z konsultantem. Dodatkowo, integracja z istniejącym oprogramowaniem call center może wymagać wsparcia działu IT. Ada – Chatbot klasy enterprise do obsługi klienta Opis i zastosowanie: Ada to szeroko stosowana platforma chatbotowa oparta na AI, zaprojektowana z myślą o dużych przedsiębiorstwach, które chcą zautomatyzować obsługę klienta. Umożliwia firmom tworzenie inteligentnych wirtualnych agentów, którzy mogą całodobowo obsługiwać zapytania klientów przez czat, udzielać spersonalizowanych odpowiedzi z bazy wiedzy i w razie potrzeby przekierowywać rozmowę do konsultanta. Siłą Ady są jej możliwości klasy enterprise: integruje się z systemami CRM i helpdesk, obsługuje wiele języków i oferuje zaawansowaną analitykę zapytań klientów. Z chatbotów Ada korzysta już ponad 4600 firm na całym świecie (stan na 2025), aby ograniczyć liczbę powtarzalnych zgłoszeń i skrócić czas odpowiedzi. Na przykład potrafi błyskawicznie odpowiedzieć na pytania typu „Gdzie jest moje zamówienie?” lub przeprowadzić klienta przez proces rozwiązywania problemu – wszystko w formie rozmowy, bez potrzeby kontaktu z człowiekiem. Dostępność: Ada to płatna platforma SaaS (brak darmowej wersji; ceny ustalane indywidualnie w zależności od liczby użytkowników/botów i zakresu użycia). Firma oferuje demonstracje oraz możliwość pilotażu dla klientów korporacyjnych. Zalety: Bardzo skalowalne i bezpieczne rozwiązanie – idealne dla zespołów odpowiedzialnych za customer experience w dużych firmach. Użytkownicy chwalą prostotę budowania przepływów konwersacyjnych w interfejsie no-code oraz rozbudowaną analitykę, która wspiera strategię obsługi (np. identyfikując tematy, które może obsłużyć AI vs. te wymagające człowieka). Wady: Koszt może być wysoki dla mniejszych działów, a aktualizacja wiedzy chatbota wymaga ciągłej pracy – AI musi mieć dostęp do aktualnych informacji, aby działać skutecznie. Mimo zaawansowania technologii, bardzo złożone lub wrażliwe problemy nadal wymagają interwencji człowieka, więc Ada wspiera, ale nie zastępuje całkowicie zespołów obsługi. (Narzędzia AI do obsługi klienta, takie jak opisane powyżej, pozwalają dużym firmom oferować szybszą i całodobową pomoc. Odpowiednio wdrożone zwiększają satysfakcję klientów, skracają czas oczekiwania i dostarczają wartościowych danych. Firmy muszą jednak zachować równowagę między automatyzacją a ludzkim podejściem – AI najlepiej sprawdza się przy zadaniach rutynowych, podczas gdy agenci powinni zajmować się interakcjami o wysokiej wartości.) Narzędzia AI dla działu HR W działach HR narzędzia AI zmieniają sposób, w jaki organizacje rekrutują talenty, rozwijają pracowników i budują kulturę organizacyjną. Sztuczna inteligencja może analizować CV, eliminować uprzedzenia, przewidywać rotację pracowników i personalizować szkolenia. Przykładowo, analiza danych oparta na AI może zidentyfikować pracowników zagrożonych odejściem, co pozwala działowi HR podjąć działania zapobiegawcze. Oto dwa wiodące narzędzia AI w HR w 2025 roku: Eightfold AI – Inteligencja talentów i rekrutacja Opis i zastosowanie: Eightfold AI to zaawansowana platforma inteligencji talentów, która wykorzystuje deep learning do wspierania firm w rekrutacji i zarządzaniu talentami. Potrafi dopasować miliony profili kandydatów do wymagań stanowisk na podstawie globalnego zbioru danych dotyczących umiejętności i ról zawodowych. Zespoły HR używają Eightfold do automatycznego przeglądania CV – AI błyskawicznie znajduje najlepiej dopasowanych kandydatów spośród tysięcy aplikacji – oraz do wspierania rozwoju wewnętrznych talentów. Warto podkreślić funkcje wspierające różnorodność, równość i inkluzywność (DEI) – algorytmy są zaprojektowane tak, aby minimalizować uprzedzenia i koncentrować się na umiejętnościach i potencjale, a nie danych demograficznych. Narzędzie oferuje także wskazówki dotyczące ścieżek kariery, pokazując, jak pracownicy mogą rozwijać się w ramach firmy. W dużych przedsiębiorstwach Eightfold AI staje się swego rodzaju „mózgiem” decyzji HR – podpowiada, kogo zaprosić na rozmowę, kogo przeszkolić, oraz jak planować zapotrzebowanie kadrowe. Kluczowe funkcje: Dopasowywanie talentów w oparciu o ponad 1 miliard globalnych profili kandydatów i modele deep learning. Ocenianie z uwzględnieniem przeciwdziałania uprzedzeniom – AI ocenia kandydatów na podstawie kompetencji i wykrywa możliwe stronniczości. Narzędzia do planowania kariery i mobilności wewnętrznej pracowników. Analiza predykcyjna w zakresie rekrutacji – np. prognozowanie zapotrzebowania kadrowego i dostępności talentów. Najlepsze dla: Przedsiębiorstw stawiających na rekrutację na dużą skalę, różnorodność kadry i strategię HR opartą na danych. (Klientami Eightfold są często firmy z listy Fortune 500 z tysiącami otwartych stanowisk.) Dostępność: Eightfold AI dostępne jest w modelu enterprise SaaS – zazwyczaj w formie płatnej licencji, zależnej od wielkości firmy lub wolumenu rekrutacji. Ceny są ustalane indywidualnie. Zalety: Działy HR raportują znacznie szybsze procesy rekrutacyjne i lepszą jakość zatrudnionych osób, dzięki wysokiej skuteczności dopasowania. Platforma świetnie sprawdza się w odkrywaniu „nieoczywistych” kandydatów (np. z innych branż, ale z odpowiednimi umiejętnościami). Wady: Wdrożenie może być złożone – najlepiej działa z dobrze zintegrowanymi danymi HR, więc konfiguracja i uczenie AI na danych firmowych zajmuje trochę czasu. Ponadto, menedżerowie HR muszą upewnić się, że rekomendacje AI są zgodne z kulturą firmy i specyfiką danego stanowiska. Paradox „Olivia” – Rekrutacyjny asystent AI Opis i zastosowanie: Paradox jest znany z „Olivii” – konwersacyjnego asystenta AI, który automatyzuje wiele zadań rekrutacyjnych. Olivia komunikuje się z kandydatami w języku naturalnym (czat lub SMS), obsługując takie zadania jak pytania preselekcyjne, umawianie rozmów kwalifikacyjnych i odpowiadanie na najczęściej zadawane pytania dotyczące oferty pracy. Dla działów HR oznacza to odciążenie w powtarzalnych zadaniach na wczesnym etapie rekrutacji – kandydaci mogą rozmawiać z Olivią o dowolnej porze, przejść przez proces aplikacyjny i od razu umówić się na rozmowę. Duże firmy prowadzące rekrutacje na masową skalę (np. w handlu detalicznym czy hotelarstwie, gdzie zatrudnia się setki pracowników) korzystają z Paradox, aby utrzymać zaangażowanie kandydatów bez konieczności ręcznego kontaktu telefonicznego lub e-mailowego z każdym z nich. To poprawia doświadczenie kandydata dzięki natychmiastowym odpowiedziom i pozwala działowi HR skupić się na rozmowach i wyborze najlepszego kandydata. Dostępność: Paradox to rozwiązanie typu enterprise (płatne). Najczęściej działa jako rozszerzenie systemów ATS (Applicant Tracking Systems) i oferuje indywidualnie wyceniane pakiety, zależne od potrzeb rekrutacyjnych. Zalety: Niezwykle skuteczne przy rekrutacji na dużą skalę – niektóre firmy zauważają znaczące skrócenie czasu zatrudnienia, ponieważ umawianie rozmów i preselekcja odbywają się błyskawicznie. Olivia może prowadzić tysiące rozmów z kandydatami jednocześnie – coś, czego zespół ludzki nie jest w stanie zrobić. Jest również przyjazna dla urządzeń mobilnych, dzięki czemu dociera do kandydatów tam, gdzie są – na ich telefonach. Wady: Olivia najlepiej sprawdza się na początkowych etapach procesu – rozmowy końcowe i decyzje nadal pozostają w gestii HR. Jeśli pytania preselekcyjne nie są dobrze skonfigurowane, istnieje ryzyko odrzucenia wartościowych kandydatów – dlatego skrypt AI powinien być starannie zaprojektowany przez dział HR. Ponadto niektórzy kandydaci mogą być zaskoczeni lub zniechęceni, jeśli zorientują się, że rozmawiają z botem – dlatego ważna jest przejrzystość i płynne przekazywanie rozmowy do człowieka. (Narzędzia HR oparte na AI, takie jak Eightfold i Paradox, pokazują, że sztuczna inteligencja może zarówno strategicznie wspierać decyzje kadrowe, jak i taktycznie automatyzować powtarzalne zadania. Dla dużych firm oznacza to bardziej efektywny proces rekrutacji – szybsze znajdowanie lepszych kandydatów – przy jednoczesnym zwiększeniu sprawiedliwości i poprawie doświadczenia kandydatów. Liderzy HR muszą jednak nieustannie monitorować działanie tych systemów, aby były zgodne z wartościami firmy i przepisami prawa, zwłaszcza w tak wrażliwym obszarze jak zatrudnianie.) Narzędzia AI dla działu finansów Działy finansowe w dużych firmach coraz częściej wykorzystują sztuczną inteligencję do automatyzacji rutynowych zadań księgowych, poprawy dokładności prognoz i wykrywania nieprawidłowości. Zgodnie z analizami branżowymi, narzędzia AI w finansach pozwalają zespołom skupić się na działaniach strategicznych, przejmując na siebie przetwarzanie dużych ilości danych – takich jak uzgadnianie sald, raportowanie czy zgodność z regulacjami. Oto dwa istotne narzędzia AI wykorzystywane w finansach w 2025 roku: Databricks – Platforma analizy danych wspierana przez AI Opis i zastosowanie: Databricks to korporacyjna platforma danych i sztucznej inteligencji (architektura Lakehouse), która umożliwia zespołom finansowym i analitykom danych tworzenie aplikacji AI oraz analizę dużych zbiorów danych w prosty sposób. Choć nie jest to oprogramowanie stricte finansowe, jest szeroko wykorzystywane w działach finansowych do prognozowania, modelowania ryzyka i analiz biznesowych. Databricks oferuje współdzielone notatniki, integracje z dużymi źródłami danych i narzędzia machine learning, umożliwiając firmom wydobywanie wniosków z danych finansowych. Na przykład zespół finansowy może wykorzystać AI Databricks do szybkiego przeanalizowania milionów transakcji w celu wykrycia trendów wydatkowych lub zbudowania predykcyjnego modelu przepływu gotówki. Platforma umożliwia uzyskanie dokładnych informacji z danych przy niższych kosztach infrastruktury (działa w chmurze i jest zoptymalizowana pod kątem przetwarzania na dużą skalę). Wiele firm z listy Fortune 500 korzysta z Databricks jako fundamentu swojej analityki AI. Dostępność: Databricks działa w modelu freemium – dostępna jest wersja społecznościowa (darmowa) do celów deweloperskich oraz płatne wersje produkcyjne. Duże firmy zazwyczaj wykupują licencję Databricks poprzez dostawców chmurowych (AWS, Azure itp.), z cennikiem opartym na wykorzystaniu mocy obliczeniowej. Popularność: W 2025 roku z Databricks korzysta już ponad 8 700 firm do analiz big data, co podkreśla jego szerokie zastosowanie w środowisku korporacyjnym. Zalety: Wysoka skalowalność i wsparcie zaawansowanych obciążeń AI/ML potrzebnych w finansach do analiz w czasie rzeczywistym. Użytkownicy chwalą możliwość łączenia inżynierii danych z data science, co niweluje silosy między analitykami finansowymi a zespołami danych. Wady: Aby w pełni wykorzystać możliwości Databricks, firma potrzebuje doświadczonych inżynierów danych – to potężne narzędzie, ale z krzywą uczenia się. Pracownicy finansowi mogą potrzebować szkoleń lub wsparcia zespołu danych. Dodatkowo ważne jest monitorowanie kosztów – intensywne korzystanie z chmury może być kosztowne, dlatego kluczowa jest optymalizacja. Stampli – AI do automatyzacji zobowiązań (Accounts Payable) Opis i zastosowanie: Stampli to narzędzie fintechowe, które wykorzystuje AI do automatyzacji procesów w obszarze zobowiązań księgowych (AP), w szczególności przetwarzania faktur i rachunków. Wykorzystuje sztuczną inteligencję i OCR (optyczne rozpoznawanie znaków), aby wydobywać dane z faktur, porządkować je i wykrywać błędy lub duplikaty. W dziale finansowym dużej firmy Stampli działa jak cyfrowy referent ds. AP: po otrzymaniu faktury (PDF lub skan), AI Stampli wychwytuje wszystkie kluczowe pola (nazwa dostawcy, kwoty, daty, pozycje) i wprowadza je do systemu, ograniczając konieczność ręcznego wprowadzania danych. Następnie przekierowuje fakturę do odpowiedniego akceptanta z pełnym kontekstem, a także może dopasować ją do zamówienia. To nie tylko oszczędność czasu, ale i minimalizacja błędów ludzkich. Narzędzie zapewnia pełną ścieżkę audytu i integruje się z systemami ERP, takimi jak SAP czy Oracle. Podsumowując, Stampli przyspiesza zamykanie miesiąca, automatyzując i usprawniając proces obsługi faktur. Dostępność: Stampli działa w modelu subskrypcyjnym (zazwyczaj rozliczanym w oparciu o wolumen faktur lub liczbę użytkowników). Skierowane jest do firm średnich i dużych, a cennik ustalany jest indywidualnie. Zalety: Zespoły finansowe zauważają znaczne skrócenie czasu akceptacji faktur i mniej kar za opóźnione płatności po wdrożeniu Stampli. AI zbiera wysokie oceny za dokładność ekstrakcji danych – automatycznie odczytuje dane z faktur cyfrowych i ogranicza liczbę błędów. Interfejs użytkownika jest przyjazny i zrozumiały nawet dla osób bez wiedzy technicznej (dostępna jest funkcja współpracy „czatowej” przy każdej fakturze, np. do zadawania pytań czy zgłaszania wyjątków). Wady: Skuteczność Stampli zależy od jakości i formatu faktur – bardzo słabe skany lub nietypowe układy mogą nadal wymagać ręcznej weryfikacji. Ponadto, mimo że narzędzie automatyzuje AP, firmy powinny wcześniej zdefiniować swoje polityki zakupowe i akceptacyjne, aby uniknąć sytuacji, w której AI jedynie przyspiesza nieoptymalny proces. Wdrożenie wymaga integracji z istniejącym systemem księgowym, co może wymagać zaangażowania IT. (AI w finansach koncentruje się przede wszystkim na automatyzacji i analizie – z jednej strony eliminuje żmudne zadania (jak ręczne wprowadzanie danych czy uzgadnianie sald), z drugiej strony dostarcza wglądu (np. prognozowanie, wykrywanie anomalii), który może umknąć człowiekowi. Efekt to dział finansowy, który jest bardziej wydajny, precyzyjny i strategiczny. Liderzy finansowi muszą jednak nadal kontrolować wyniki pracy AI, zwłaszcza pod kątem zgodności z regulacjami – ale ogólnie rzecz biorąc, zwrot z inwestycji w AI w finansach w 2025 roku jest bardzo wysoki.) AI dla działów operacyjnych i IT Działy operacyjne i IT czerpią korzyści z AI poprzez lepszą automatyzację procesów, zarządzanie wiedzą oraz zwiększenie produktywności. Narzędzia AI mogą automatyzować rutynowe działania, wspierać podejmowanie decyzji dzięki analizie danych operacyjnych, a nawet generować dokumentację czy treści. Poprzez ograniczenie pracy ręcznej i zwiększenie efektywności, AI pozwala zespołom operacyjnym skupić się na działaniach strategicznych. Oto cztery najciekawsze narzędzia, które mają realny wpływ: ChatPDF – Asystent analizy dokumentów PDF oparty na AI Opis i zastosowanie: ChatPDF to chatbot AI, który pozwala wchodzić w interakcję z dokumentami PDF tak, jakbyśmy rozmawiali z człowiekiem. Dla działów operacyjnych, prawnych czy badawczych w dużych firmach to ogromne ułatwienie – zamiast przeglądać ręcznie długi raport czy umowę, można wrzucić plik PDF do ChatPDF i zadawać pytania w języku naturalnym (np. „Jakie są warunki płatności w tej umowie?” lub „Streść najważniejsze wnioski z tego 100-stronicowego raportu”). ChatPDF wykorzystuje modele GPT od OpenAI do analizy tekstu i generowania odpowiedzi lub podsumowań. Doskonale sprawdza się przy szybkim pozyskiwaniu informacji z nawet bardzo obszernych dokumentów. Przykładowo, kierownik operacyjny może przeanalizować 200-stronicowy dokument polityki firmy i uzyskać konkretne informacje, a analityk finansowy może błyskawicznie wyciągnąć kluczowe liczby z raportu kwartalnego. To narzędzie zamienia statyczne dokumenty w interaktywne źródło wiedzy Q&A. Dostępność: Model freemium – ChatPDF oferuje darmowy plan (do 2 plików PDF dziennie, każdy do ok. 120 stron/10 MB). Wersja Plus (~5–20 USD miesięcznie) pozwala na nieograniczoną liczbę dokumentów do 2000 stron każdy. Zalety: Niezwykle proste w obsłudze – wystarczy przeciągnąć PDF i zacząć zadawać pytania. Oszczędza wiele godzin pracy pracownikom, którzy na co dzień analizują długie instrukcje, umowy czy opracowania. Odpowiedzi AI są zaskakująco trafne przy dobrze sformułowanym pytaniu, a narzędzie podaje sekcję PDF, z której pochodzi informacja, co zwiększa zaufanie do wyników. Wady: Dokładność zależy od jakości tekstu w źródłowym PDF (zeskanowane obrazy lub słabe OCR mogą sprawiać problemy). Narzędzie najlepiej sprawdza się przy pytaniach faktograficznych – nie radzi sobie z interpretacjami subiektywnymi. Firmy muszą również uważać na kwestie poufności – przesyłanie wrażliwych dokumentów PDF oznacza konieczność zaufania zabezpieczeniom danych (ChatPDF deklaruje, że nie przechowuje plików na stałe, ale przedsiębiorstwa mogą rozważyć wersję self-hosted dla większego bezpieczeństwa). ClickUp AI – Zarządzanie projektami z integracją AI Opis i zastosowanie: ClickUp to popularna platforma do zarządzania projektami, która w 2025 roku wprowadziła ClickUp AI – asystenta AI wbudowanego w zadania i dokumenty. Działa on jak „AI dla miejsca pracy”, pomagając tworzyć treści, podsumowywać aktualizacje i łączyć informacje w ramach projektów. Przykładowo, w kontekście operacyjnym, menedżer może poprosić ClickUp AI o przygotowanie wstępnego planu projektu lub podsumowanie statusów zadań z ostatniego tygodnia. AI potrafi także odpowiedzieć na pytania typu „Które zadania są zagrożone w tym tygodniu?”, analizując opisy i postęp prac. Narzędzie to łączy zadania, dokumenty i osoby, wydobywając wiedzę, która normalnie mogłaby zaginąć w systemie zarządzania projektami. W dużych organizacjach to bardzo pomocne, aby utrzymać spójność działań: AI szybko tworzy raporty lub pomaga pisać dokumentację (np. wersję roboczą SOP – Standard Operating Procedure – na podstawie wypunktowanych informacji). Dostępność: Funkcje AI w ClickUp są zazwyczaj dostępne w formie bezpłatnego okresu próbnego (oznaczonego jako Free-Trial przy premierze), a następnie wymagają płatnego planu lub dodatku. (W 2025 roku ClickUp AI to dodatek płatny za każdego członka zespołu, doliczany do standardowej subskrypcji). Zalety: Dla firm, które już korzystają z ClickUp, AI jest naturalnym rozszerzeniem – nie trzeba zmieniać narzędzi, działa bezpośrednio w istniejącym środowisku pracy. Użytkownicy chwalą możliwość szybkiego podsumowywania długich wątków komentarzy lub notatek projektowych, co skraca czas spotkań. Pomaga również osobom, które mają trudności z pisaniem – generuje wstępne wersje aktualizacji projektowych czy opisów stanowisk (które można później dopracować). Wady: Propozycje AI są tak dobre, jak dane wprowadzone do ClickUp – jeśli projekty są słabo udokumentowane, AI ma ograniczone pole działania. Niektórzy użytkownicy zauważają, że wygenerowane treści bywają ogólne i wymagają dopracowania przez człowieka. Dodatkowo, wrażliwe branże muszą uważać na kwestie zgodności – dane wysyłane do ClickUp AI (który korzysta z zewnętrznych modeli AI) muszą być zgodne z polityką prywatności firmy. Guidde – Tworzenie dokumentacji wideo z wykorzystaniem AI Opis i zastosowanie: Guidde to platforma generatywna AI do tworzenia dokumentacji wideo i tutoriali, szczególnie przydatna w szkoleniach i przekazywaniu wiedzy. Przykładowo, dział IT lub zespół operacyjny może wykorzystać Guidde do automatycznego tworzenia filmów instruktażowych dotyczących procesów czy obsługi oprogramowania. Jak to działa: wykonujesz dane zadanie (np. korzystasz z aplikacji), a AI w Guidde nagrywa przebieg i tworzy wideo krok po kroku z adnotacjami. Może również wygenerować narrację lub napisy wyjaśniające każdy etap. Firmy używają Guidde do szybkiego tworzenia materiałów szkoleniowych dla pracowników lub klientów, bez konieczności ręcznej edycji wideo. Zamieniając procesy w przewodniki wizualne, narzędzie to wspiera onboarding, wsparcie IT (np. film „Jak złożyć raport kosztów” lub „Jak zresetować hasło VPN”) oraz zapewnia spójność operacyjną. To jak posiadanie zespołu produkcyjnego na żądanie – pokazujesz coś raz, a AI robi resztę. Guidde oferuje także rozszerzenie Chrome, które umożliwia nagrywanie procesów bezpośrednio z poziomu przeglądarki. Dostępność: Guidde oferuje darmowy plan dla podstawowych zastosowań, idealny na start, oraz plany premium dla firm z większymi potrzebami (więcej filmów, dłuższe nagrania, personalizacja, itp.). Zalety: Dla dużych firm możliwość szybkiego tworzenia materiałów szkoleniowych w jednolitym formacie to ogromna zaleta – oszczędza czas ekspertów merytorycznych, którzy mogą przekazać tworzenie dokumentacji AI. Filmy można edytować, więc łatwo poprawić ewentualne błędy AI. Recenzje podkreślają, że Guidde drastycznie skraca czas potrzebny na stworzenie materiałów wideo typu SOP, a treści są łatwe do przyswojenia (obraz + tekst). Wady: Narzędzie najlepiej sprawdza się przy dokumentacji procesów cyfrowych. W przypadku dokumentowania fizycznych procesów (np. w fabryce) nadal konieczne jest nagranie rzeczywistego materiału. Dodatkowo, automatyczna narracja, choć dobra, może nie mieć osobistego charakteru ludzkiego trenera – niektóre firmy wolą dogrywać własny głos lektora. Jak każda dokumentacja, materiały Guidde trzeba aktualizować – jeśli proces się zmieni, AI tego nie wykryje, dopóki nie zostanie nagrana nowa wersja. Durable – AI do tworzenia stron internetowych i narzędzie biznesowe Opis i zastosowanie: Durable to platforma oparta na AI, która potrafi zbudować profesjonalną stronę internetową dla firmy w kilka sekund. Jest skierowana do przedsiębiorców i firm, które potrzebują szybkiej obecności online. Dla zespołów operacyjnych lub IT w większych firmach Durable może być przydatne do tworzenia szybkich mikrowitryn lub landing page’y dla kampanii – bez potrzeby kodowania. AI zadaje kilka pytań lub przyjmuje dane wejściowe (np. nazwę firmy i branżę), po czym generuje stronę z wieloma sekcjami – z tekstem i obrazami. Poza samym tworzeniem stron Durable integruje narzędzia marketingowe, prosty CRM i zarządzanie SEO – czyli oferuje mini zestaw cyfrowych narzędzi biznesowych. Oznacza to, że po wygenerowaniu strony Durable pomaga ją zoptymalizować pod kątem wyszukiwarek i może nawet wspierać podstawowy marketing (np. zbieranie leadów i zarządzanie kontaktami). W dużych firmach, gdzie główna strona korporacyjna jest tworzona przez deweloperów, narzędzie takie jak Durable pozwala zespołom (np. oddziałom lokalnym lub zespołom produktowym) szybko stworzyć podstronę lub stronę wydarzenia bez angażowania działu IT. Dostępność: Durable to usługa płatna (na zasadzie subskrypcji). Jest oznaczona jako Płatna w katalogach AI, ale zazwyczaj oferuje darmowy okres próbny lub gwarancję zwrotu pieniędzy. Ceny są stosunkowo przystępne (często ok. 15–20 USD miesięcznie za pakiet podstawowy), co sprawia, że nawet małe działy mogą ją bez problemu opłacić. Zalety: Główna zaleta to szybkość – działająca strona internetowa w mniej niż minutę to przełom w przypadku projektów „na już”. Użytkownicy bez wiedzy technicznej mogą następnie edytować treść za pomocą prostego edytora Durable. To także rozwiązanie typu „wszystko w jednym” – nie trzeba osobno kupować hostingu, narzędzi do projektowania czy SEO – Durable to obsługuje. Użytkownicy chwalą też nowoczesny wygląd projektów AI, które często wymagają jedynie drobnych korekt. Wady: Ponieważ platforma stawia na szybkość i prostotę, wygenerowane strony – choć profesjonalne – bazują na szablonach i mogą nie oferować głębokiej personalizacji ani unikalnego brandingu, jak w przypadku projektów tworzonych ręcznie. W dużych firmach mogą też obowiązywać wymogi dotyczące bezpieczeństwa lub spójności wizualnej, które ograniczają użycie zewnętrznych kreatorów stron. Ponadto wbudowany CRM i narzędzia marketingowe są dość podstawowe – Durable nie zastępuje rozbudowanych systemów klasy enterprise, ale stanowi szybki, zintegrowany punkt wyjścia dla mniejszej obecności w sieci. (W obszarze operacji i IT narzędzia AI, takie jak Durable, mają wspólny mianownik – zwiększają produktywność. Automatyzują tworzenie treści – czy to dokumentów, filmów, czy stron www – i wspomagają zarządzanie informacją w bardziej inteligentny sposób. Dla dużych firm oznacza to realne odciążenie zespołów wsparcia IT i operacyjnych oraz przyspieszenie wdrażania zasobów wewnętrznych. Kluczowe jest jednak odpowiednie zarządzanie ich wykorzystaniem – np. dbanie o to, by dane przesyłane do narzędzi AI nie były wrażliwe lub były odpowiednio szyfrowane – i włączanie tych narzędzi w istniejące procesy, by rzeczywiście oszczędzały czas, a nie tworzyły nowe silosy informacyjne.) Podsumowanie: Przedstawione powyżej 15 najlepszych narzędzi AI pokazuje, że każda komórka w dużej organizacji może czerpać korzyści z rewolucji sztucznej inteligencji. Od kreatywnych aplikacji marketingowych po analityczne platformy finansowe – AI w 2025 roku wspiera podejmowanie lepszych decyzji, zwiększa efektywność i stymuluje innowacje. Co istotne, wiele z tych narzędzi oferuje darmowe wersje próbne lub modele freemium, dzięki czemu przedsiębiorstwa mogą testować rozwiązania przy minimalnym nakładzie kosztów – choć pełen potencjał często wymaga planów płatnych. Podczas oceny tych narzędzi warto zwrócić uwagę nie tylko na funkcje, ale też na opinie użytkowników: np. Canva AI zdobyła uznanie milionów dzięki intuicyjności, podczas gdy AdCreative ma duży potencjał, ale wymaga testowania i dostosowania, by osiągnąć najlepsze wyniki (na co wskazują mieszane, choć raczej pozytywne recenzje). Wdrażanie narzędzi AI w poszczególnych działach pozwala organizacjom skutecznie rozwiązywać konkretne problemy – np. automatyzując selekcję CV z Eightfold czy skracając czas odpowiedzi klientom z pomocą Ada – a jednocześnie przybliża cały biznes do modelu bardziej zautomatyzowanego, opartego na danych i elastycznego działania. Podsumowując, narzędzia AI w 2025 roku są już na tyle dojrzałe, że potrafią przynieść realny zwrot z inwestycji – zwłaszcza dużym firmom, które potrafią wdrażać je na szeroką skalę. Wymieniona tutaj „top 15” to rozwiązania sprawdzone, wykorzystywane przez przedsiębiorstwa i stale udoskonalane. Ich adopcja może pomóc firmom pozostać konkurencyjnymi i innowacyjnymi, ponieważ te, które skutecznie wdrażają AI, zyskują przewagę nad tymi, które wciąż polegają na tradycyjnych metodach. Jak zawsze, sukces wdrożenia zależy od dopasowania narzędzi do celów biznesowych, odpowiedniego przeszkolenia zespołów oraz monitorowania rezultatów – ale przy właściwym podejściu przyszłość firm wspieranych przez AI rysuje się bardzo obiecująco. TTMS AI Solutions: rozwiązania klasy enterprise, dopasowane do Twojego biznesu Choć wiele narzędzi AI oferuje gotowe funkcje, duże organizacje często potrzebują rozwiązań dostosowanych do specyfiki branży i wewnętrznych procesów. Właśnie dlatego powstały TTMS AI Solutions for Business. Jako część czołowego europejskiego dostawcy IT, Transition Technologies MS tworzy rozwiązania AI projektowane z myślą o skalowalności, zgodności z regulacjami i długofalowym wpływie na rozwój firm. TTMS oferuje stale rozwijaną ofertę narzędzi wspieranych przez AI, tworzonych we współpracy z klientami korporacyjnymi: AI4Legal: Specjalistyczne rozwiązanie LegalTech wykorzystujące generatywną AI do przyspieszania analiz prawnych, przeglądu umów i wykrywania ryzyk. Idealne dla działów prawnych i kancelarii obsługujących duże wolumeny dokumentów. AI Document Analysis Tool: Narzędzie stworzone z myślą o działach operacyjnych, finansowych i compliance – umożliwia natychmiastowe wyodrębnianie i analizę danych ze źródeł nieustrukturyzowanych (takich jak umowy, faktury, raporty). AEM AI Integration: Most między Adobe Experience Manager (AEM) a nowoczesnymi modelami AI (np. GPT), który wspiera działy marketingu w skalowalnym tworzeniu treści, tagowaniu i personalizacji. Te rozwiązania klasy enterprise zostały zaprojektowane z myślą o bezpieczeństwie, skalowalności i integracji – dlatego świetnie sprawdzają się w firmach, które chcą wdrażać AI nie tylko „inteligentnie”, ale także strategicznie, w zgodzie z celami biznesowymi. 👉 Gotowi na AI w swojej firmie? Poznaj TTMS AI Solutions i sprawdź, jak pomagamy organizacjom z różnych branż odkrywać ich pełny potencjał dzięki sztucznej inteligencji. Jak duże firmy powinny oceniać, czy dane narzędzie AI jest odpowiednie dla ich działu? Podczas oceny narzędzia AI firmy powinny najpierw jasno określić konkretny problem, który chcą rozwiązać, oraz zdefiniować KPI (kluczowe wskaźniki efektywności), które pozwolą mierzyć sukces wdrożenia. Należy również wziąć pod uwagę skalowalność rozwiązania, zgodność z przepisami dotyczącymi ochrony danych, łatwość integracji z istniejącymi systemami oraz poziom akceptacji wśród użytkowników. Kluczowe jest zaangażowanie zarówno zespołów IT, jak i przedstawicieli działów biznesowych w testy pilotażowe, aby upewnić się, że narzędzie spełnia zarówno wymagania techniczne, jak i operacyjne. Istotne znaczenie ma również wsparcie ze strony dostawcy oraz tempo rozwoju funkcjonalności, które wpływają na długoterminową przydatność narzędzia. Jakie są główne zagrożenia związane z wykorzystywaniem narzędzi AI na dużą skalę w różnych działach? Kluczowe zagrożenia obejmują naruszenia bezpieczeństwa danych, stronniczość modeli oraz nadmierne poleganie na automatyzacji. Jeśli narzędzia AI nie są odpowiednio nadzorowane, mogą podejmować błędne decyzje w oparciu o wadliwe dane lub nieaktualne modele. Istnieje również ryzyko powstawania silosów, w których każdy dział wdraża odrębne narzędzia AI, co prowadzi do rozproszonych i niespójnych analiz. Aby temu zapobiec, firmy powinny wdrożyć silne zasady zarządzania AI, przeprowadzać regularne audyty wydajności modeli oraz zapewniać współpracę między działami. Czy narzędzia AI mogą całkowicie zastąpić pracowników w jakiejkolwiek funkcji biznesowej? Narzędzia AI są zaprojektowane tak, aby wspierać pracę człowieka, a nie całkowicie ją zastępować. Chociaż potrafią wykonywać powtarzalne i oparte na danych zadania szybko i precyzyjnie, ludzki osąd pozostaje kluczowy w przypadku złożonego podejmowania decyzji, kreatywności i nadzoru etycznego. W większości przypadków AI pomaga zmniejszyć obciążenie pracą i pozwala pracownikom skupić się na zadaniach strategicznych lub interpersonalnych, czyniąc ich role bardziej wartościowymi, a nie zbędnymi. Jakiego rodzaju szkolenia potrzebują pracownicy, aby skutecznie korzystać z narzędzi AI? Szkolenie powinno obejmować nie tylko obsługę narzędzi, ale także umiejętność pracy z danymi (data literacy) i podstawowe zagadnienia związane ze sztuczną inteligencją. Pracownicy powinni rozumieć, jak działa AI, jakie ma ograniczenia i jak weryfikować jej wyniki. Przydatne są warsztaty praktyczne, nauka oparta na konkretnych przypadkach użycia oraz wsparcie wewnętrznych liderów – tzw. ambasadorów AI – którzy pomagają wdrażać nowe rozwiązania w zespołach. Kluczowe znaczenie ma edukacja ciągła, ponieważ narzędzia AI szybko się rozwijają i wymagają regularnego odświeżania wiedzy, by pozostać skuteczne. Jak firmy mogą mieć pewność, że narzędzia AI są zgodne z ich marką i wartościami? Dopasowanie zaczyna się od wyboru narzędzi, które oferują opcje personalizacji – od tonu wypowiedzi w generowanych treściach po etyczne ramy działania AI. Firmy powinny również ustanowić wewnętrzne wytyczne dotyczące stosowania AI, które odzwierciedlają ich wartości, takie jak transparentność, uczciwość i inkluzywność. Regularne przeglądy wyników generowanych przez AI oraz zaangażowanie zespołów ds. marki lub zgodności w proces konfiguracji pomagają utrzymać spójność i wiarygodność działań we wszystkich działac

Czytaj więcej

Wiktor Janicki

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.

Czytaj więcej

Julien Guillot Schneider Electric

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.

Czytaj więcej

Już dziś możemy pomóc Ci rosnąć

Porozmawiajmy, jak możemy wesprzeć Twój biznes

Monika Radomska

Sales Manager

Claude vs Gemini vs GPT: Który model AI powinien wybrać biznes i dlaczego?

Claude, Gemini, GPT: Który model wybrać i kiedy?

Czym jest OpenAI GPT (ChatGPT) i w czym się wyróżnia?

Czym jest Anthropic Claude i jakie są jego mocne strony?

Czym jest Google Gemini i co oferuje?

Który model AI wybrać i kiedy?

Kiedy wybrać OpenAI GPT?

Kiedy warto wybrać Anthropic Claude?

Kiedy wybrać Google Gemini?

Chcesz zintegrować sztuczną inteligencję ze swoją firmą?

Jakie są główne różnice między GPT firmy OpenAI, Gemini firmy Google i Claude firmy Anthropic?

Czy Gemini firmy Google jest lepsze niż GPT-4 (ChatGPT) firmy OpenAI?

Do czego najlepiej nadaje się model Anthropic Claude w porównaniu z innymi modelami?

Czy GPT-4, Claude lub Gemini można stosować w branżach o wysokim stopniu regulacji (takich jak finanse, opieka zdrowotna czy administracja publiczna)?

Który model sztucznej inteligencji najlepiej nadaje się do kodowania i tworzenia oprogramowania?

Polecane wpisy

TTMS blog – świat IT oczami ekspertów

Claude vs Gemini vs GPT: Który model AI powinien wybrać biznes i dlaczego?

SAP S/4HANA: Jak e-learning obniża koszty wdrożenia i zwiększa efektywność zespołu?

Co nowego w Chat GPT? Lipiec 2025

Mobilna aplikacja Salesforce – wsparcie w terenie dla Twojego zespołu

Jak zwiększyć produktywność z pomocą AI? Praktyczne przykłady i porady na 2025 rok

Top 15 narzędzi AI dla biznesu w 2025 roku

Już dziś możemy pomóc Ci rosnąć

Porozmawiajmy, jak możemy wesprzeć Twój biznes

Monika Radomska