Zapraszamy do lektury rozmowy z Jarosławem Szybińskim (TTMS) – wywiad możesz przeczytać TUTAJ
Dlaczego warto korzystać z MS Teams – rozmowa z Jarosławem Szybińskim
31 sierpnia 2020
TTMS blog – świat IT oczami ekspertów
Trendy technologiczne w branży energetycznej, które warto śledzić w 2026: cyfryzacja, automatyzacja i nowa generacja ochrony sieci
Energetyka zmienia się stopniowo, ale konsekwentnie. Coraz większy udział źródeł rozproszonych, cyfryzacja infrastruktury oraz rosnące wymagania dotyczące niezawodności sprawiają, że inaczej patrzymy dziś na projektowanie i eksploatację sieci elektroenergetycznych. Zmiany obejmują nie tylko wytwarzanie energii, lecz także sposoby jej ochrony, monitorowania, diagnozowania i dalszego rozwoju. W tym kontekście nowe technologie wspierające sektor energetyczny coraz częściej pojawiają się w analizach, projektach pilotażowych oraz pierwszych wdrożeniach. Wyznaczają one kierunki dalszego rozwoju sieci elektroenergetycznych, choć w wielu przypadkach wciąż znajdują się na etapie testów, adaptacji i stopniowego dojrzewania. Ten artykuł przedstawia najważniejsze trendy technologiczne, które w 2026 wyznaczą kierunek rozwoju energetyki. To kompendium dla inżynierów, operatorów systemów przesyłowych i dystrybucyjnych, integratorów, specjalistów ds. automatyki oraz wszystkich, którzy chcą zrozumieć, dokąd zmierza infrastruktura krytyczna. 1. Cyfryzacja sieci elektroenergetycznych: fundament transformacji 1.1. Od analogowych urządzeń do inteligentnych sieci (Digital Grid) Przez dziesięciolecia sieci elektroenergetyczne opierały się na urządzeniach analogowych – od przekładników, przez przekaźniki elektromechaniczne, aż po protokoły wymiany danych o minimalnej przepustowości. Dziś następuje szybkie przejście na cyfrowe technologie o wysokiej zdolności komunikacyjnej . Nowoczesne sieci są wyposażane w: inteligentne urządzenia (IED) rejestrujące dane w czasie rzeczywistym, zaawansowane sensory i czujniki, systemy pomiarowe klasy PMU (Phasor Measurement Unit), sieci komunikacyjne oparte na protokołach IEC 61850. Efektem tych zmian jest możliwość przewidywania zdarzeń w oparciu o analizę trendów i anomalii w czasie rzeczywistym, a nie jedynie reagowania na ich skutki. Systemy elektroenergetyczne zyskują dzięki temu zdolność wczesnego wykrywania stanów prowadzących do przeciążeń, niestabilności lub awarii, zanim wpłyną one na ciągłość pracy sieci. Wcześniej, ze względu na ograniczenia pomiarowe, komunikacyjne i obliczeniowe sieci analogowych, takie podejście było praktycznie nieosiągalne. 1.2. Integracja danych i dynamiczne zarządzanie obciążeniem Integracja danych i dynamiczne zarządzanie obciążeniem stają się fundamentem funkcjonowania nowoczesnych sieci elektroenergetycznych w warunkach postępującej decentralizacji. W przeciwieństwie do tradycyjnych systemów opartych na kilku dużych, przewidywalnych źródłach wytwórczych, współczesna sieć składa się z tysięcy rozproszonych punktów generacji, magazynowania i odbioru energii, których zachowanie zmienia się dynamicznie w czasie. Bez scentralizowanego, spójnego obrazu danych operatorzy nie byliby w stanie efektywnie ocenić rzeczywistego stanu sieci ani podejmować trafnych decyzji operacyjnych. Cyfryzacja umożliwia łączenie danych pochodzących z różnych warstw systemu elektroenergetycznego – od źródeł odnawialnych, przez magazyny energii i stacje transformatorowe, aż po odbiorców przemysłowych i sieci dystrybucyjne. Analiza tych informacji w czasie rzeczywistym pozwala identyfikować zależności przyczynowo-skutkowe, które w systemach analogowych pozostawały niewidoczne. Operator zyskuje możliwość obserwowania nie tylko bieżących wartości napięć czy obciążeń, ale także trendów i zmian dynamiki pracy sieci, które mogą prowadzić do przeciążeń, spadków jakości energii lub zagrożeń dla stabilności systemu. Dynamiczne zarządzanie obciążeniem oznacza odejście od statycznego planowania pracy sieci na rzecz ciągłego bilansowania generacji i zapotrzebowania w odpowiedzi na aktualne warunki. W praktyce pozwala to na szybkie reagowanie na wahania produkcji z OZE, aktywne sterowanie magazynami energii, rekonfigurację sieci oraz optymalne wykorzystanie dostępnej infrastruktury. Takie podejście znacząco ogranicza ryzyko lokalnych przeciążeń i awarii kaskadowych, jednocześnie zwiększając elastyczność i odporność całego systemu elektroenergetycznego. W erze decentralizacji integracja danych nie jest już dodatkową funkcjonalnością, lecz warunkiem koniecznym bezpiecznej i stabilnej pracy sieci. Im większa liczba rozproszonych źródeł i odbiorców, tym większe znaczenie ma zdolność do szybkiego przetwarzania informacji i podejmowania decyzji w czasie rzeczywistym. To właśnie dzięki cyfryzacji możliwe staje się przejście od zarządzania siecią opartego na założeniach i prognozach do modelu operacyjnego opartego na danych, adaptacyjnego i dostosowanego do dynamicznie zmieniających się warunków pracy. 2. Automatyzacja stacji elektroenergetycznych: od przewodów do komunikatów GOOSE 2.1. Rewolucja IEC 61850 Standard IEC 61850 jest fundamentem cyfrowej automatyki stacji. Zastąpił on tradycyjne setki metrów przewodów sygnałowych jednolitym systemem komunikatów przesyłanych po sieci ethernetowej – GOOSE oraz MMS. Korzyści: skrócenie czasu reakcji, uproszczenie infrastruktury, łatwiejsze testowanie i diagnostyka, interoperacyjność urządzeń różnych producentów. 2.2. Pełna automatyzacja stacji (Digital Substation) Nowoczesna stacja elektroenergetyczna przestaje być wyłącznie miejscem transformacji napięcia, a staje się centrum cyfrowej logiki decyzyjnej , w którym funkcje ochrony, sterowania i monitoringu realizowane są w sposób zintegrowany. Przekaźniki ochronne, systemy sterowania, rejestratory i czujniki współpracują w jednym środowisku cyfrowym, umożliwiając wymianę danych w czasie rzeczywistym i znacznie szybsze podejmowanie decyzji operacyjnych. Istotą digital substation jest przeniesienie logiki działania z warstwy sprzętowej do programowej, co upraszcza architekturę stacji i zwiększa jej elastyczność. Dzięki komunikacji opartej na standardzie IEC 61850 możliwe staje się zdalne testowanie, rekonfiguracja oraz łatwiejsza integracja urządzeń różnych producentów bez ingerencji w fizyczną infrastrukturę. Znaczenie pełnej automatyzacji stacji rośnie wraz z transformacją sektora energetycznego. W systemach z dużym udziałem OZE i magazynów energii stacje muszą obsługiwać dynamiczne przepływy mocy i częste zmiany trybów pracy. Digital substations umożliwiają skrócenie czasów reakcji zabezpieczeń, lepszą koordynację ochrony w sieciach zasilanych z wielu kierunków oraz zwiększenie niezawodności przy jednoczesnym obniżeniu kosztów eksploatacji w długim okresie. Od 2025 roku obserwuje się zauważalny wzrost wdrożeń digital substations w projektach modernizacji infrastruktury elektroenergetycznej oraz nowych inwestycjach — konwencjonalne stacje są coraz częściej zastępowane lub uzupełniane instalacjami cyfrowymi, które oferują automatyzację, monitorowanie w czasie rzeczywistym i predykcyjne utrzymanie ruchu. Rosnąca wartość rynku oraz prognozy wskazują, że trend ten będzie się nasilał wraz z integracją źródeł OZE i potrzebą inteligentnego zarządzania siecią. Pełna automatyzacja stacji stanowi fundament dalszego rozwoju inteligentnych sieci elektroenergetycznych i przygotowuje infrastrukturę na wdrażanie zaawansowanych funkcji, takich jak ochrona adaptacyjna, self-healing grids czy analityka oparta na AI. 3. Nowa generacja ochrony przekaźnikowej: Relay Protection 2.0 Przekaźniki ochronne od zawsze stanowiły fundament bezpieczeństwa sieci elektroenergetycznych, jednak ich rola i znaczenie wyraźnie zmieniają się wraz z postępującą transformacją sektora energetycznego. W systemach opartych na stabilnych, scentralizowanych źródłach energii klasyczne, statyczne zabezpieczenia były wystarczające. Obecnie sieci coraz częściej funkcjonują w warunkach dużej zmienności generacji, dwukierunkowych przepływów mocy oraz dynamicznie zmieniających się stanów pracy, wynikających z rosnącego udziału OZE i magazynów energii. W takim środowisku tradycyjne podejście do ochrony staje się niewystarczające i wymaga zasadniczego rozszerzenia funkcjonalnego. Nowoczesne przekaźniki ochronne pełnią dziś rolę zaawansowanych węzłów obliczeniowych i komunikacyjnych, a nie wyłącznie urządzeń wyłączających uszkodzony fragment sieci. Realizują one wiele funkcji zabezpieczeniowych w jednym urządzeniu, analizują sygnały pomiarowe w czasie rzeczywistym, komunikują się z innymi elementami systemu w standardzie IEC 61850 oraz dostarczają szczegółowych danych diagnostycznych. Coraz częściej są wyposażone w lokalne interfejsy HMI, wbudowane ekrany oraz funkcje rejestracji zdarzeń i przebiegów, co umożliwia szybką analizę sytuacji zarówno lokalnie, jak i zdalnie. Istotną zmianą jest również sposób konfiguracji i utrzymania przekaźników. Zamiast ręcznego ustawiania statycznych parametrów, coraz powszechniej stosuje się dedykowane narzędzia inżynierskie umożliwiające wersjonowanie nastaw, zdalną parametryzację oraz testowanie logiki zabezpieczeń w środowiskach symulacyjnych i cyfrowych modelach sieci. Dzięki temu przekaźniki mogą być szybciej dostosowywane do zmieniających się warunków pracy systemu, bez konieczności fizycznej ingerencji w infrastrukturę stacji. W perspektywie 2026 roku Relay Protection 2.0 jest uznawana za jeden z kluczowych trendów, ponieważ odpowiada bezpośrednio na rosnącą złożoność systemów elektroenergetycznych. Zabezpieczenia przestają być elementem pasywnym, a stają się aktywną częścią cyfrowej architektury sieci, wspierając stabilność, niezawodność i bezpieczeństwo dostaw energii. To właśnie zdolność do adaptacji, integracji z automatyką stacyjną oraz pracy w środowisku intensywnej wymiany danych sprawia, że nowa generacja ochrony przekaźnikowej odgrywa coraz bardziej strategiczną rolę w nowoczesnej energetyce. 3.1. Przejście z urządzeń elektromechanicznych na cyfrowe Zastosowanie cyfrowych przekaźników pozwala na: wdrażanie wielopoziomowych i skoordynowanych funkcji zabezpieczeń , które mogą być dostosowywane do różnych trybów pracy sieci i zmieniających się warunków obciążenia, natychmiastową rejestrację zdarzeń i przebiegów zakłóceniowych z wysoką rozdzielczością czasową, co znacząco ułatwia analizę przyczyn awarii i skraca czas przywracania zasilania, zdalną konfigurację i parametryzację , obejmującą zarówno zmianę nastaw, jak i diagnostykę stanu urządzeń bez konieczności fizycznej obecności w stacji, integrację z systemami OT i IT , umożliwiającą wymianę danych z automatyką stacyjną, SCADA oraz platformami analitycznymi i systemami utrzymania ruchu. Cyfryzacja przekaźników stanowi fundamentalny element modernizacji sieci elektroenergetycznych, ponieważ umożliwia przejście od statycznych zabezpieczeń do elastycznych, zintegrowanych i adaptacyjnych systemów ochrony, dostosowanych do realiów nowoczesnej energetyki. 3.2. Testy automatyczne, secondary injection i digital twin Wraz z rosnącą złożonością systemów elektroenergetycznych zmienia się również sposób weryfikacji poprawności działania zabezpieczeń. Tradycyjne, ręczne metody testowania przestają być wystarczające w środowisku opartym na automatyzacji i cyfrowej komunikacji. W odpowiedzi na te wyzwania nowoczesne systemy ochronne wykorzystują zaawansowane narzędzia testowe i symulacyjne, które zwiększają efektywność i bezpieczeństwo procesów utrzymaniowych. Nowoczesne systemy ochronne wykorzystują: automatyzację testów okresowych, która pozwala na regularne i powtarzalne sprawdzanie poprawności działania zabezpieczeń bez konieczności ręcznej ingerencji, testy z wykorzystaniem sztucznie generowanych sygnałów (secondary injection) , umożliwiające precyzyjne odwzorowanie warunków zwarciowych i stanów nieustalonych bez ingerencji w pracującą sieć, wirtualne modele systemów (digital twin) wykorzystywane do symulowania awarii, analizowania scenariuszy zakłóceń oraz weryfikacji logiki zabezpieczeń jeszcze przed ich wdrożeniem w środowisku rzeczywistym. Zastosowanie tych rozwiązań znacząco skraca czas testów, zwiększa ich powtarzalność i wiarygodność, a jednocześnie podnosi poziom bezpieczeństwa prac eksploatacyjnych oraz niezawodność całego systemu elektroenergetycznego. 3.3. Ochrona adaptacyjna (Adaptive Protection) W sieciach z dużym udziałem OZE, w szczególności instalacji fotowoltaicznych, przepływy mocy charakteryzują się wysoką zmiennością oraz częstymi zmianami kierunku. Klasyczne funkcje zabezpieczeń, oparte na statycznych nastawach i założeniu przewidywalnych warunków pracy, nie zawsze reagują w takich sytuacjach optymalnie, co może prowadzić do niepożądanych wyłączeń lub opóźnionej reakcji na rzeczywiste zagrożenia. W odpowiedzi na te wyzwania rozwijane są systemy ochrony adaptacyjnej , które dynamicznie dostosowują swoje parametry do aktualnego stanu sieci. Systemy te modyfikują nastawy zabezpieczeń w czasie rzeczywistym w oparciu o takie czynniki, jak: aktualny profil obciążenia, poziom i charakter generacji, bieżące warunki sieciowe, w tym topologię i kierunki przepływów mocy. Dzięki temu możliwe jest utrzymanie wysokiego poziomu selektywności i niezawodności zabezpieczeń nawet w dynamicznie zmieniającym się środowisku pracy. Ochrona adaptacyjna pozwala lepiej integrować źródła odnawialne z siecią elektroenergetyczną i ograniczać ryzyko niepotrzebnych wyłączeń, dlatego jest uznawana za jeden z najważniejszych trendów rozwoju systemów ochrony w nadchodzącej dekadzie. 4. Magazynowanie energii i systemy hybrydowe: nowe wyzwania dla technologii zabezpieczeń 4.1. Dynamiczna logika sterowania magazynami energii Magazyny energii (BESS) mogą pracować w różnych trybach operacyjnych , z których każdy pełni inną funkcję w systemie elektroenergetycznym i charakteryzuje się odmienną dynamiką pracy. W trybie stabilizacji sieci magazyn energii reaguje bardzo szybko na zmiany częstotliwości i napięcia, kompensując krótkotrwałe wahania mocy i poprawiając parametry jakości energii. W tym przypadku kluczowe znaczenie ma czas reakcji oraz zdolność do pracy w trybie ciągłych, niewielkich korekt mocy czynnej i biernej. W trybie gromadzenia nadwyżek energii z instalacji PV magazyn działa głównie jako bufor, który ładuje się w okresach wysokiej generacji i oddaje energię w momentach zwiększonego zapotrzebowania. Przepływy mocy są tu bardziej przewidywalne, ale charakteryzują się częstymi zmianami kierunku, co ma istotne znaczenie dla zabezpieczeń i logiki sterowania. Z kolei w roli rezerwy regulacyjnej BESS musi być gotowy do szybkiego przejścia z trybu czuwania do pełnej mocy oddawania lub poboru energii, często na polecenie systemów nadrzędnych, co wiąże się z gwałtownymi zmianami obciążenia i stanów pracy. Każdy z tych trybów wymaga innego profilu ochrony, ponieważ zmieniają się zarówno charakter przepływów mocy, jak i ryzyka eksploatacyjne. W trybie stabilizacyjnym kluczowe są zabezpieczenia reagujące na szybkie zmiany parametrów sieci oraz ochrona falowników przed przeciążeniami dynamicznymi. Podczas pracy jako bufor dla PV istotne stają się zabezpieczenia dwukierunkowe, zdolne do poprawnej identyfikacji kierunku mocy oraz koordynacji z zabezpieczeniami sieciowymi. Natomiast w trybie rezerwy regulacyjnej szczególnego znaczenia nabierają funkcje związane z ograniczaniem prądów rozruchowych, selektywnością zabezpieczeń oraz koordynacją pomiędzy przekaźnikami, falownikami i systemami sterowania. W praktyce oznacza to, że projektowanie systemów BESS wymaga ścisłej integracji przekaźników ochronnych , układów energoelektronicznych oraz nadrzędnych systemów sterowania. Ochrona nie może być statyczna, lecz musi uwzględniać zmieniające się tryby pracy magazynu, aby zapewnić zarówno bezpieczeństwo urządzeń, jak i stabilną współpracę z siecią elektroenergetyczną. 4.2. Hybrydowe instalacje PV + storage + sieć Systemy hybrydowe, łączące instalacje PV, magazyny energii oraz sieć elektroenergetyczną, wymagają szczególnej koordynacji pomiędzy urządzeniami pracującymi w różnych trybach i o odmiennych charakterystykach dynamicznych. Szybkie zmiany kierunku przepływu energii, różnice w sposobie regulacji mocy przez falowniki oraz konieczność synchronizacji wielu źródeł sprawiają, że logika ochrony musi uwzględniać znacznie większą liczbę scenariuszy pracy niż w klasycznych układach. Brak właściwej koordynacji w takich systemach może prowadzić do poważnych konsekwencji operacyjnych. Należą do nich niepożądane wyłączenia źródeł lub magazynów energii, utrata selektywności zabezpieczeń, a w skrajnych przypadkach lokalna niestabilność napięciowa lub częstotliwościowa. Niewłaściwa reakcja zabezpieczeń może również powodować kaskadowe wyłączenia kolejnych elementów instalacji, co bezpośrednio wpływa na niezawodność zasilania i bezpieczeństwo pracy sieci. To właśnie w tym obszarze ochrona przekaźnikowa rozwija się obecnie najbardziej dynamicznie, ponieważ tradycyjne, statyczne funkcje zabezpieczeń nie są w stanie efektywnie obsłużyć tak złożonych i szybko zmieniających się warunków pracy. Rozwijane są rozwiązania umożliwiające adaptację nastaw w czasie rzeczywistym, lepszą koordynację zabezpieczeń z falownikami oraz integrację ochrony z systemami sterowania i komunikacji. Przyczyną tego dynamicznego rozwoju jest gwałtowny wzrost liczby instalacji hybrydowych, presja na maksymalną dostępność systemów oraz rosnące wymagania dotyczące stabilności i jakości energii w sieciach elektroenergetycznych. 5. Cyberbezpieczeństwo infrastruktury krytycznej: nowy obowiązek branży Cyfryzacja przynosi istotne korzyści operacyjne, ale jednocześnie znacząco zwiększa powierzchnię ataku systemów elektroenergetycznych. W ostatnich latach obserwowany jest wzrost liczby incydentów dotyczących infrastruktury krytycznej, obejmujących nie tylko systemy IT, lecz także środowiska OT oraz elementy ochrony i automatyki. W odpowiedzi na te zagrożenia rośnie znaczenie regulacji takich jak Cyber Resilience Act , które wprowadzają nowe wymagania w zakresie bezpieczeństwa cyfrowego urządzeń i systemów wykorzystywanych w energetyce, kładąc nacisk na odporność, zarządzanie podatnościami oraz bezpieczeństwo w całym cyklu życia produktu. 5.1. Zagrożenia dla przekaźników ochronnych i systemów SCADA Postępująca cyfryzacja stacji elektroenergetycznych oraz integracja systemów IT i OT znacząco zwiększają powierzchnię ataku. Przekaźniki ochronne i systemy SCADA, które jeszcze niedawno funkcjonowały w środowiskach odizolowanych, coraz częściej komunikują się poprzez sieci IP i standardowe protokoły przemysłowe. Badania branżowe oraz analizy incydentów wskazują, że potencjalnymi wektorami ataku są w szczególności: protokoły komunikacyjne – zwłaszcza starsze lub niewystarczająco zabezpieczone, projektowane bez założeń cyberbezpieczeństwa, podatności w firmware – błędy w oprogramowaniu urządzeń polowych, trudne do aktualizacji w środowiskach o wysokich wymaganiach dostępności, nieautoryzowane zmiany konfiguracji – wynikające z przejęcia kont inżynierskich lub niewystarczającej kontroli dostępu, manipulacja czasem (time spoofing) – szczególnie niebezpieczna w systemach opartych o synchronizację czasową, gdzie precyzja sygnału czasu wpływa na logikę zabezpieczeń. Ryzyko ma bezpośredni wymiar operacyjny . Przekaźniki ochronne podejmują decyzje o wyłączeniach w czasie rzeczywistym, a ich błędne zadziałanie lub brak zadziałania może prowadzić do odłączenia dużych fragmentów sieci, kaskadowych awarii lub utraty stabilności systemu elektroenergetycznego. Z tego powodu bezpieczeństwo tych urządzeń przestaje być wyłącznie kwestią IT, a staje się elementem bezpieczeństwa dostaw energii i odporności infrastruktury krytycznej. 5.2. Budowa cyberodpornego systemu energetycznego Budowa cyberodpornego systemu energetycznego wymaga odejścia od punktowych zabezpieczeń na rzecz architektury bezpieczeństwa projektowanej systemowo , już na etapie planowania inwestycji. Operatorzy sieci coraz częściej wdrażają rozwiązania, które ograniczają skutki incydentów oraz utrudniają ich eskalację w obrębie infrastruktury krytycznej. W praktyce obejmuje to m.in.: segmentację sieci OT – logiczne i fizyczne wydzielanie stref funkcjonalnych, co ogranicza możliwość swobodnego przemieszczania się atakującego pomiędzy systemami, systemy IDS/IPS dedykowane automatyce – umożliwiające detekcję anomalii w ruchu przemysłowym oraz prób ingerencji w komunikację sterującą, szyfrowanie komunikacji – chroniące integralność i poufność danych przesyłanych pomiędzy urządzeniami polowymi, stacjami i systemami nadrzędnymi, uwierzytelnianie urządzeń – zapobiegające podszywaniu się pod legalne komponenty infrastruktury oraz nieautoryzowanemu podłączaniu nowych elementów. Coraz większe znaczenie ma także zdolność systemu do bezpiecznej degradacji , czyli utrzymania kluczowych funkcji nawet w warunkach częściowego naruszenia bezpieczeństwa. Cyberodporność nie oznacza bowiem całkowitej eliminacji ryzyka, lecz zdolność do jego kontrolowania, szybkiego wykrywania incydentów oraz sprawnego przywracania normalnej pracy. W perspektywie najbliższych lat cyberbezpieczeństwo przestanie być dodatkiem lub elementem fakultatywnym. Stanie się obowiązkowym komponentem każdej inwestycji energetycznej , porównywalnym pod względem znaczenia z niezawodnością, selektywnością zabezpieczeń czy ciągłością zasilania. Jeśli chcesz, mogę w kolejnym kroku powiązać ten fragment z wymaganiami regulacyjnymi albo rozwinąć go o model „security by design” dla stacji elektroenergetycznych . 6. Sztuczna inteligencja, big data i analityka predykcyjna Współczesna energetyka generuje ogromne ilości danych pochodzących z liczników inteligentnych, urządzeń polowych, systemów SCADA, zabezpieczeń, a także z systemów planistycznych i rynkowych. Wraz z rozwojem sztucznej inteligencji oraz uczenia maszynowego rosną możliwości przekształcania tych danych w wiedzę operacyjną , wykorzystywaną w czasie zbliżonym do rzeczywistego. Algorytmy AI i ML coraz częściej znajdują zastosowanie w obszarach takich jak: analityka predykcyjna – prognozowanie awarii urządzeń, degradacji komponentów czy przeciążeń sieci, zanim wystąpią realne zakłócenia, predykcyjne utrzymanie ruchu – optymalizacja harmonogramów serwisowych na podstawie rzeczywistego stanu technicznego, a nie sztywnych interwałów czasowych, analiza anomalii – wykrywanie nietypowych wzorców pracy, które mogą wskazywać zarówno na problemy techniczne, jak i potencjalne incydenty cyberbezpieczeństwa, optymalizacja pracy sieci – wsparcie decyzji operatorskich w warunkach rosnącej zmienności generacji i obciążeń. Kluczowym wyzwaniem staje się nie tylko samo gromadzenie danych, ale ich jakość, spójność oraz kontekst operacyjny . Modele analityczne wymagają danych wiarygodnych, zsynchronizowanych czasowo i właściwie opisanych, co w środowiskach wielosystemowych i heterogenicznych nie jest trywialne. W dłuższej perspektywie AI i analityka predykcyjna będą jednym z filarów transformacji energetyki – umożliwiając przejście od reaktywnego zarządzania siecią do modelu proaktywnego , opartego na prognozach, scenariuszach i dynamicznej optymalizacji pracy systemu elektroenergetycznego. 6.1. Predictive maintenance Predictive maintenance w energetyce opiera się na ciągłej analizie danych pochodzących z przekaźników ochronnych, czujników w stacjach elektroenergetycznych, systemów monitoringu transformatorów oraz linii przesyłowych i dystrybucyjnych. Zamiast reagować na awarie lub wykonywać przeglądy według sztywnych harmonogramów, operatorzy wykorzystują modele analityczne do wczesnego wykrywania odchyleń od normalnych charakterystyk pracy . Algorytmy uczenia maszynowego identyfikują subtelne zmiany parametrów – takie jak wzrost temperatury, zmiany drgań, nietypowe profile obciążeń czy niestabilności sygnałów pomiarowych – które mogą wskazywać na postępującą degradację elementów infrastruktury. Dzięki temu możliwe jest planowanie działań serwisowych zanim dojdzie do awarii wpływającej na ciągłość zasilania. Zastosowanie predictive maintenance przynosi wymierne korzyści: mniejsze koszty utrzymania – ograniczenie interwencji awaryjnych i lepsze wykorzystanie zasobów serwisowych, mniejsza liczba nieplanowanych przerw – wcześniejsze usuwanie przyczyn potencjalnych zakłóceń, wyższa niezawodność sieci – stabilniejsza praca systemu elektroenergetycznego i większa przewidywalność jego zachowania. W efekcie predictive maintenance staje się jednym z kluczowych elementów nowoczesnego zarządzania majątkiem sieciowym , szczególnie w warunkach rosnącej złożoności systemu i coraz wyższych wymagań dotyczących niezawodności dostaw energii. 6.2. Self-healing grids – sieci samonaprawiające się Koncepcja sieci samonaprawiających się ( self-healing grids ) opiera się na ścisłym połączeniu algorytmów sztucznej inteligencji, automatyki zabezpieczeniowej oraz szybkiej i niezawodnej komunikacji pomiędzy elementami sieci. Systemy te są w stanie samodzielnie wykryć zakłócenie, zlokalizować jego źródło oraz odizolować uszkodzony fragment, minimalizując wpływ awarii na odbiorców końcowych. Kluczowym elementem jest automatyczna rekonfiguracja sieci, realizowana w czasie znacznie krótszym niż w przypadku działań manualnych. Na podstawie danych pomiarowych i aktualnego stanu pracy systemu algorytmy podejmują decyzje o przełączeniach, przywracając zasilanie możliwie największej liczbie odbiorców przy zachowaniu dopuszczalnych obciążeń i warunków bezpieczeństwa. W odróżnieniu od klasycznych schematów automatyki, rozwiązania self-healing: działają adaptacyjnie, uwzględniając zmienną topologię sieci i rozproszoną generację, wykorzystują analitykę w czasie rzeczywistym, a nie tylko predefiniowane scenariusze, ograniczają czas trwania przerw w zasilaniu oraz ich zasięg przestrzenny. Z tego względu sieci samonaprawiające się są uznawane za jeden z najbardziej obiecujących kierunków rozwoju technologii zabezpieczeń i automatyki sieciowej. W miarę wzrostu udziału OZE i dalszej cyfryzacji infrastruktury, ich znaczenie będzie systematycznie rosło, szczególnie w sieciach dystrybucyjnych o wysokiej zmienności warunków pracy. 7. Wodorowe i wieloenergetyczne systemy przyszłości Wodór coraz wyraźniej wyłania się jako trzeci filar transformacji energetycznej, obok odnawialnych źródeł energii oraz magazynów energii. Jego rola nie ogranicza się wyłącznie do magazynowania nadwyżek energii elektrycznej, lecz obejmuje również dekarbonizację przemysłu, transportu oraz integrację sektorów dotychczas funkcjonujących w dużej mierze niezależnie. Rozwój technologii wodorowych wymusza ścisłą integrację systemów elektrycznych, gazowych, wodorowych i przemysłowych. Elektrolizery, instalacje sprężania i magazynowania wodoru oraz odbiorcy przemysłowi stają się elementami jednego, silnie powiązanego ekosystemu energetycznego, w którym przepływy energii i mediów zachodzą w wielu kierunkach. Nowe instalacje tego typu stawiają wysokie wymagania w obszarze zabezpieczeń i automatyki, w szczególności w zakresie: rozwiniętych algorytmów bezpieczeństwa – uwzględniających specyfikę wodoru jako medium o wysokiej reaktywności i niskiej energii zapłonu, ochrony przed wyładowaniami i przeciążeniami – zarówno po stronie elektrycznej, jak i w układach zasilających urządzenia wodorowe, koordynacji pracy pomiędzy różnymi źródłami i odbiornikami – obejmującej OZE, sieć elektroenergetyczną, instalacje wodorowe oraz procesy przemysłowe. W efekcie energetyka przestaje być systemem jednowymiarowym, a staje się branżą multi-vector, w której bezpieczeństwo i niezawodność zależą od współdziałania wielu technologii i dyscyplin inżynierskich. Ochrona infrastruktury w takim środowisku musi mieć charakter interdyscyplinarny, łącząc kompetencje z zakresu elektroenergetyki, automatyki, cyberbezpieczeństwa, chemii procesowej oraz zarządzania ryzykiem operacyjnym. 8. Wyzwania technologiczne, organizacyjne i inwestycyjne 8.1. Starzejąca się infrastruktura Jednym z kluczowych wyzwań transformacji energetycznej pozostaje starzejąca się infrastruktura sieciowa . W wielu krajach europejskich średni wiek linii przesyłowych i dystrybucyjnych oraz stacji elektroenergetycznych przekracza 40 lat , co oznacza, że znaczna część infrastruktury była projektowana w realiach technicznych i rynkowych diametralnie różnych od dzisiejszych. Taka infrastruktura coraz trudniej spełnia wymagania związane z rosnącymi obciążeniami, integracją OZE, dwukierunkowymi przepływami energii oraz rosnącymi oczekiwaniami dotyczącymi niezawodności dostaw. Jednocześnie proces modernizacji jest kosztowny i długotrwały , a jego realizacja często musi odbywać się przy zachowaniu ciągłości zasilania. W praktyce oznacza to konieczność kompromisu pomiędzy: wydłużaniem eksploatacji istniejących aktywów przy wsparciu diagnostyki i monitoringu stanu technicznego, selektywną modernizacją kluczowych elementów sieci, a stopniową wymianą infrastruktury w najbardziej krytycznych punktach systemu. Starzenie się infrastruktury nie jest więc wyłącznie problemem technicznym, lecz również wyzwaniem strategicznym i inwestycyjnym , które bezpośrednio wpływa na tempo i koszty transformacji energetycznej. W kolejnych latach zdolność do inteligentnego zarządzania tym procesem stanie się jednym z głównych czynników decydujących o stabilności systemu elektroenergetycznego. 8.2. Braki kadrowe Transformacja energetyczna i postępująca cyfryzacja infrastruktury sieciowej prowadzą do narastających braków kadrowych w kluczowych obszarach technicznych. Jednocześnie rośnie złożoność systemów, które muszą być projektowane, utrzymywane i zabezpieczane w sposób ciągły oraz zgodny z coraz bardziej wymagającymi standardami. Szczególnie widoczny jest wzrost zapotrzebowania na: specjalistów automatyki – zdolnych do projektowania i utrzymania nowoczesnych systemów zabezpieczeń i sterowania, inżynierów cyberbezpieczeństwa OT – łączących kompetencje z zakresu bezpieczeństwa IT z dogłębną znajomością procesów elektroenergetycznych, architektów systemów IEC 61850 – odpowiedzialnych za spójność architektury komunikacyjnej, interoperacyjność urządzeń oraz niezawodność systemów stacyjnych, operatorów z kompetencjami cyfrowymi – przygotowanych do pracy z zaawansowanymi systemami SCADA, analityką danych i narzędziami wspieranymi przez AI. Niedobór takich kompetencji przekłada się bezpośrednio na tempo modernizacji sieci, ryzyko błędów konfiguracyjnych oraz ograniczoną zdolność do wdrażania nowych technologii. W odpowiedzi coraz większego znaczenia nabierają programy reskillingu, wsparcie zewnętrznych zespołów inżynierskich oraz standaryzacja rozwiązań, które pozwalają ograniczyć zależność od wąskich specjalizacji. Braki kadrowe stają się więc nie tylko problemem rynku pracy, ale również czynnikiem ryzyka systemowego, który musi być uwzględniany w długoterminowym planowaniu rozwoju i bezpieczeństwa infrastruktury energetycznej. 8.3. Standaryzacja i interoperacyjność Wielu operatorów nadal korzysta z urządzeń różnych generacji, które nie zawsze współpracują płynnie. 9. Prognozy na lata 2026-2030 Lata 2026-2030 będą okresem intensywnej transformacji technologicznej w energetyce, w której zmiany przestaną mieć charakter punktowy, a zaczną obejmować całą architekturę systemu elektroenergetycznego . Rosnące wymagania dotyczące elastyczności, bezpieczeństwa i niezawodności wymuszą przyspieszenie wdrożeń rozwiązań cyfrowych na dużą skalę. W najbliższych latach branżę energetyczną czeka w szczególności: znaczne zwiększenie udziału stacji cyfrowych – opartych na komunikacji Ethernet, modelach danych i wirtualizacji funkcji zabezpieczeniowych, masowe wdrażanie przekaźników opartych na AI – wspierających decyzje zabezpieczeniowe analizą kontekstu pracy sieci, a nie wyłącznie lokalnych pomiarów, popularyzacja ochrony adaptacyjnej – dynamicznie dostosowującej nastawy do aktualnej topologii sieci i warunków pracy, pełna integracja OZE, magazynów energii i odbiorców przemysłowych – prowadząca do bardziej złożonych, ale jednocześnie lepiej zoptymalizowanych przepływów energii, rozwój autonomicznych systemów sterowania – zdolnych do samodzielnego reagowania na zakłócenia i rekonfiguracji sieci bez udziału operatora, wzmocnienie cyberbezpieczeństwa jako priorytetu numer jeden – traktowanego na równi z niezawodnością techniczną i bezpieczeństwem fizycznym infrastruktury. Kluczową cechą tej dekady będzie przejście od systemów zarządzanych reaktywnie do sieci przewidujących, uczących się i adaptujących do zmian w czasie rzeczywistym . Ochrona, automatyka i sterowanie coraz częściej będą działały jako spójny ekosystem, a nie zbiór niezależnych funkcji. W perspektywie dekady sieci elektroenergetyczne staną się bardziej autonomiczne, elastyczne i odporne na awarie niż kiedykolwiek wcześniej . Jednocześnie wzrośnie znaczenie architektury systemowej, kompetencji cyfrowych oraz zdolności do integracji technologii z różnych obszarów – od elektroenergetyki, przez IT i cyberbezpieczeństwo, aż po analitykę danych i sztuczną inteligencję. 10. Podsumowanie W 2026 roku kierunek rozwoju energetyki jest w coraz większym stopniu determinowany przez czynniki zewnętrzne – sytuację geopolityczną, rosnącą liczbę incydentów wymierzonych w infrastrukturę krytyczną oraz presję na utrzymanie stabilności systemów pracujących na coraz bardziej złożonej i starzejącej się infrastrukturze. Najbardziej dojrzałym i jednocześnie pilnym obszarem rozwoju staje się cyberbezpieczeństwo środowisk OT, obejmujące ochronę przekaźników, systemów SCADA i komunikacji stacyjnej. Równolegle przyspiesza modernizacja i automatyzacja sieci, ponieważ bez cyfrowych stacji, lepszej obserwowalności systemu i spójnej architektury komunikacyjnej nie da się bezpiecznie integrować rosnącej liczby źródeł odnawialnych, magazynów energii i odbiorców przemysłowych. W praktyce oznacza to konieczność szybkiego porządkowania fundamentów: pełnej inwentaryzacji środowisk OT, jasnego rozdzielenia stref i kontroli komunikacji, uporządkowania zarządzania konfiguracją i podatnościami oraz wprowadzenia podejścia security by design już na etapie projektowania i zakupów. Te działania nie są już inwestycją w przyszłość, lecz warunkiem utrzymania ciągłości działania i zgodności regulacyjnej. Jednocześnie cyfryzacja, standaryzacja i interoperacyjność stają się kluczowe jako baza dalszego rozwoju, ponieważ bez nich automatyzacja i analityka nie skaluje się w sposób bezpieczny. Na tym tle rozwiązania takie jak pełna ochrona adaptacyjna, sieci samonaprawiające się czy przekaźniki wykorzystujące algorytmy sztucznej inteligencji jako element decyzyjny pozostają kierunkiem o dużym potencjale, lecz w wielu organizacjach będą wdrażane stopniowo, wraz z dojrzewaniem architektury danych, procesów operacyjnych i cyberodporności całego systemu elektroenergetycznego. Skontaktuj się z naszymi ekspertami, aby otrzymać dedykowane oprogramowanie dla energetyki. Oferujemy kompleksowe wsparcie programistyczne dostosowane do Twojej infrastruktury sprzętowej i wymogów operacyjnych. Jakie są najważniejsze trendy w branży energetycznej? Najważniejsze trendy to cyfryzacja sieci, automatyzacja stacji elektroenergetycznych oraz rozwój inteligentnych zabezpieczeń. Coraz większe znaczenie mają także sztuczna inteligencja, analityka predykcyjna i cyberbezpieczeństwo. Technologie te zwiększają niezawodność i elastyczność systemów energetycznych. Jakie pojawiające się trendy w sektorze energetycznym warto obserwować w najbliższych latach? Warto obserwować ochronę adaptacyjną, cyfrowe stacje elektroenergetyczne oraz systemy self-healing grids. Dynamicznie rozwijają się także digital twin i automatyzacja testów zabezpieczeń. Trendy te odpowiadają na rosnący udział OZE i zmienność pracy sieci. Jakie trendy w branży energetycznej będą dominować w 2026 roku? W 2026 roku dominować będą cyfrowe przekaźniki ochronne, automatyzacja oparta na IEC 61850 oraz wykorzystanie AI w diagnostyce. Istotnym trendem będzie także obowiązkowe cyberbezpieczeństwo infrastruktury krytycznej. Sieci będą bardziej autonomiczne i oparte na danych. Jak zmienia się sektor energetyczny pod wpływem nowych trendów rynkowych i regulacyjnych? Sektor energetyczny przechodzi z rozwiązań analogowych na cyfrowe i rozproszone. Rosnący udział OZE i magazynów energii wymusza elastyczne sterowanie i nowe modele ochrony. Regulacje przyspieszają modernizację infrastruktury i cyfryzację. Jakie trendy w sektorze energetycznym kształtują obecnie rynek energii? Rynek energii kształtują cyfryzacja sieci, automatyzacja procesów oraz integracja wielu źródeł energii. Duże znaczenie mają magazyny energii i instalacje hybrydowe. Dane i analityka pozwalają lepiej prognozować obciążenia i ograniczać awarie. Jakie cyfrowe trendy w branży energetycznej mają największy wpływ na przedsiębiorstwa? Największy wpływ mają inteligentne urządzenia IED, komunikacja IEC 61850 oraz predictive maintenance. Technologie te skracają czas reakcji i obniżają koszty utrzymania. Jednocześnie zwiększają wymagania w zakresie cyberbezpieczeństwa i kompetencji cyfrowych. Jakie są kluczowe trendy w branży energetycznej z perspektywy firm i instytucji? Kluczowe trendy to niezawodność systemów, cyberodporność oraz możliwość skalowania infrastruktury. Digital substations i ochrona adaptacyjna wspierają ciągłość działania. Firmy muszą równolegle modernizować technologię i rozwijać kompetencje zespołów. Jakie globalne trendy w branży energetycznej w 2026 roku wpływają na lokalne rynki? Globalne trendy obejmują cyfryzację sieci, wykorzystanie AI oraz integrację systemów wieloenergetycznych. Przekładają się one na lokalne wymagania techniczne i bezpieczeństwa. Efektem jest szybsza modernizacja sieci i wzrost inwestycji w technologie cyfrowe.
Czytaj więcej
Top 10 firm tworzących oprogramowanie w Polsce
Polska stała się jednym z najsilniejszych hubów technologicznych w Europie, konsekwentnie dostarczając wysokiej jakości oprogramowanie zarówno dla globalnych przedsiębiorstw, jak i szybko rosnących startupów. Dziś rozwój oprogramowania w Polsce ceniony jest za dojrzałość inżynierską, głęboką wiedzę domenową oraz zdolność do skalowania złożonych rozwiązań cyfrowych. Poniżej prezentujemy starannie przygotowany ranking najlepszych firm tworzących oprogramowanie w Polsce, oparty na reputacji, możliwościach realizacyjnych oraz obecności rynkowej. 1. TTMS (Transition Technologies MS) TTMS to wiodąca firma tworząca oprogramowanie w Polsce, znana z realizacji złożonych, krytycznych dla biznesu systemów na dużą skalę. Spółka z siedzibą w Warszawie zatrudnia ponad 800 specjalistów i obsługuje klientów z branż o wysokich wymaganiach regulacyjnych oraz intensywnie przetwarzających dane. TTMS łączy zaawansowane kompetencje inżynierskie z dogłębną wiedzą branżową w obszarach ochrony zdrowia, life sciences, finansów oraz platform klasy enterprise. Jako zaufana firma zajmująca się tworzeniem dedykowanego oprogramowania w Polsce, z której usług korzystają organizacje biznesowe, TTMS dostarcza kompleksowe rozwiązania obejmujące projektowanie architektury, rozwój systemów, integrację, walidację oraz długoterminowe wsparcie. Portfolio spółki obejmuje platformy analityczne oparte na AI, aplikacje chmurowe, systemy CRM klasy enterprise oraz platformy angażujące pacjentów, tworzone z naciskiem na jakość, bezpieczeństwo i zgodność regulacyjną. Umiejętność łączenia zaawansowanych technologii z realnymi procesami biznesowymi sprawia, że TTMS jest uznawana za najlepszy software house w Polsce dla organizacji poszukujących stabilnego, długofalowego partnera technologicznego. TTMS: company snapshot Przychody w 2025 roku (grupa TTMS): 211,7 mln PLN Liczba pracowników: 800+ Strona internetowa: www.ttms.com Siedziba główna: Warszawa, Polska Główne usługi / specjalizacja: Tworzenie oprogramowania dla ochrony zdrowia, analityka oparta na AI, systemy zarządzania jakością, walidacja i zgodność (GxP, GMP), platformy CRM, portale farmaceutyczne, integracja danych, aplikacje chmurowe, platformy angażujące pacjentów 2. Netguru Netguru to dobrze ugruntowana firma programistyczna z Polski, znana z silnego podejścia produktowego oraz rozwoju oprogramowania opartego na designie. Spółka tworzy aplikacje webowe i mobilne dla startupów oraz firm z sektora enterprise, działających m.in. w obszarach fintech, edukacji i handlu detalicznego. Netguru jest często wybierana do projektów wymagających szybkiej iteracji, nowoczesnego UX oraz skalowalnej architektury. Netguru: company snapshot Przychody w 2024 roku: Około 250 mln PLN Liczba pracowników: 600+ Strona internetowa: www.netguru.com Siedziba główna: Poznań, Polska Główne usługi / specjalizacja: Tworzenie aplikacji webowych i mobilnych, projektowanie produktów cyfrowych, platformy fintech, dedykowane rozwiązania cyfrowe dla startupów i firm 3. STX Next STX Next to jedna z największych firm tworzących oprogramowanie w Polsce wyspecjalizowanych w technologii Python. Spółka koncentruje się na aplikacjach opartych na danych, rozwiązaniach AI oraz platformach cloud-native. Jej zespoły regularnie wspierają firmy z sektorów fintech, edtech oraz SaaS w skalowaniu systemów intensywnie przetwarzających dane. STX Next: company snapshot Przychody w 2024 roku: Około 150 mln PLN Liczba pracowników: 500+ Strona internetowa: www.stxnext.com Siedziba główna: Poznań, Polska Główne usługi / specjalizacja: Tworzenie oprogramowania w Pythonie, rozwiązania AI i machine learning, inżynieria danych, aplikacje cloud-native 4. The Software House The Software House to polska firma tworząca oprogramowanie, skoncentrowana na dostarczaniu skalowalnych systemów opartych na chmurze. Wspiera startupy oraz organizacje technologiczne w pełnym cyklu wytwórczym, od MVP po złożone platformy klasy enterprise. The Software House: company snapshot Przychody w 2024 roku: Około 80 mln PLN Liczba pracowników: 300+ Strona internetowa: www.tsh.io Siedziba główna: Gliwice, Polska Główne usługi / specjalizacja: Tworzenie aplikacji webowych na zamówienie, systemy chmurowe, DevOps, inżynieria produktów dla startupów i scaleupów 5. Future Processing Future Processing to dojrzała firma tworząca oprogramowanie w Polsce, oferująca doradztwo technologiczne oraz realizację dedykowanych rozwiązań IT. Spółka wspiera klientów z branż finansowej, ubezpieczeniowej, energetycznej i medialnej, często pełniąc rolę długoterminowego partnera strategicznego. Future Processing: company snapshot Przychody w 2024 roku: Około 270 mln PLN Liczba pracowników: 750+ Strona internetowa: www.future-processing.com Siedziba główna: Gliwice, Polska Główne usługi / specjalizacja: Rozwój oprogramowania klasy enterprise, integracja systemów, doradztwo technologiczne, rozwiązania oparte na AI 6. 10Clouds 10Clouds to warszawski software house z Polski, znany z silnej kultury projektowej oraz podejścia mobile-first. Firma tworzy rozwiązania dla branż fintech, ochrony zdrowia oraz projekty wykorzystujące technologię blockchain, kładąc nacisk na użyteczność i wydajność. 10Clouds: company snapshot Przychody w 2024 roku: Około 100 mln PLN Liczba pracowników: 150+ Strona internetowa: www.10clouds.com Siedziba główna: Warszawa, Polska Główne usługi / specjalizacja: Tworzenie aplikacji mobilnych i webowych, UX/UI, oprogramowanie fintech, rozwiązania oparte na blockchainie 7. Miquido Miquido to krakowska firma tworząca oprogramowanie, dostarczająca rozwiązania mobilne, webowe oraz oparte na AI. Spółka jest ceniona za innowacyjne projekty realizowane dla sektorów fintech, rozrywki oraz ochrony zdrowia. Miquido: company snapshot Przychody w 2024 roku: Około 70 mln PLN Liczba pracowników: 200+ Strona internetowa: www.miquido.com Siedziba główna: Kraków, Polska Główne usługi / specjalizacja: Aplikacje mobilne i webowe, rozwiązania oparte na AI, strategia produktowa, oprogramowanie dla fintech i ochrony zdrowia 8. Merixstudio Merixstudio to długo działająca firma programistyczna z Polski, realizująca złożone projekty webowe i produktowe. Jej zespoły łączą kompetencje inżynierskie, UX oraz podejście produktowe, tworząc skalowalne platformy cyfrowe. Merixstudio: company snapshot Przychody w 2024 roku: Około 80 mln PLN Liczba pracowników: 200+ Strona internetowa: www.merixstudio.com Siedziba główna: Poznań, Polska Główne usługi / specjalizacja: Tworzenie aplikacji webowych na zamówienie, full-stack development, projektowanie produktów, platformy SaaS 9. Boldare Boldare to firma tworząca oprogramowanie w Polsce, skoncentrowana na rozwoju produktów cyfrowych, znana z agile’owego modelu pracy oraz silnej kultury inżynierskiej. Wspiera organizacje budujące długofalowe produkty cyfrowe, a nie jednorazowe projekty. Boldare: company snapshot Przychody w 2024 roku: Około 50 mln PLN Liczba pracowników: 150+ Strona internetowa: www.boldare.com Siedziba główna: Gliwice, Polska Główne usługi / specjalizacja: Rozwój produktów cyfrowych, aplikacje webowe i mobilne, strategia UX/UI, zespoły agile 10. Spyrosoft Spyrosoft to jedna z najszybciej rosnących polskich firm programistycznych, dostarczająca zaawansowane rozwiązania dla branż motoryzacyjnej, fintech, geolokalizacyjnej oraz przemysłowej. Dynamiczny rozwój spółki odzwierciedla wysokie zapotrzebowanie na jej kompetencje inżynierskie i wiedzę domenową. Spyrosoft: company snapshot Przychody w 2024 roku: 465 mln PLN Liczba pracowników: 1900+ Strona internetowa: www.spyro-soft.com Siedziba główna: Wrocław, Polska Główne usługi / specjalizacja: Oprogramowanie motoryzacyjne i embedded, platformy fintech, systemy geolokalizacyjne, rozwiązania Industry 4.0, oprogramowanie klasy enterprise Szukasz sprawdzonego partnera w tworzeniu oprogramowania w Polsce? Jeśli poszukujesz najlepszej firmy tworzącej oprogramowanie w Polsce, która łączy doskonałość technologiczną z realnym zrozumieniem biznesu, TTMS jest naturalnym wyborem. Od złożonych platform enterprise po analitykę opartą na AI i systemy regulowane, TTMS dostarcza rozwiązania skalujące się wraz z rozwojem organizacji. Wybierz TTMS i współpracuj z polskim partnerem technologicznym, któremu ufają globalne przedsiębiorstwa. Skontaktuj się z nami!
Czytaj więcej
Rosnące zapotrzebowanie energetyczne AI – centra danych 2024-2026
Sztuczna inteligencja przeżywa prawdziwy boom, a wraz z nim dynamicznie rośnie zapotrzebowanie na energię potrzebną do zasilania jej infrastruktury. Centra danych, w których trenowane są i działają modele AI, stają się jednymi z największych nowych odbiorców energii elektrycznej na świecie. W latach 2024-2025 odnotowano rekordowe inwestycje w centra danych – szacuje się, że w samym 2025 roku globalnie wydano aż 580 mld USD na infrastrukturę centrów danych pod kątem AI. To przełożyło się na gwałtowny wzrost zużycia prądu w skali globalnej i lokalnej, stawiając przed branżą IT i energetyczną szereg wyzwań. Poniżej podsumowujemy twarde dane, statystyki i trendy z lat 2024-2025 oraz prognozy na 2026 rok, koncentrując się na zużyciu energii przez centra danych (zarówno trenowanie modeli AI, jak i ich proces wnioskowania), wpływie tego zjawiska na sektor energetyczny (miks energetyczny, OZE) oraz kluczowych decyzjach, przed jakimi stoją menedżerowie wdrażający AI. 1. Boom AI a rosnące zużycie energii w centrach danych (2024-2025) Rozwój generatywnej AI i dużych modeli językowych spowodował eksplozję zapotrzebowania na moc obliczeniową. Firmy technologiczne inwestują miliardy w rozbudowę centrów danych naszpikowanych procesorami graficznymi (GPU) i innymi akceleratorami AI. W efekcie globalne zużycie prądu przez centra danych osiągnęło w 2024 roku około 415 TWh, co stanowi już ok. 1,5% całej światowej konsumpcji energii elektrycznej. W samych Stanach Zjednoczonych centra danych zużyły w 2024 roku ok. 183 TWh, czyli ponad 4% krajowego zużycia prądu – to porównywalne z rocznym zapotrzebowaniem całego Pakistanu. Tempo wzrostu jest ogromne – globalnie konsumpcja energii przez centra danych rosła o ok. 12% rocznie w ostatnich pięciu latach, a boom AI dodatkowo ten wzrost przyspiesza. Już w 2023-2024 dało się zauważyć wpływ AI na rozbudowę infrastruktury: moc zainstalowana nowo budowanych centrów danych w samej Ameryce Północnej pod koniec 2024 r. wynosiła 6350 MW, ponad dwa razy więcej niż rok wcześniej. Przeciętne duże centrum danych nastawione na AI zużywa tyle prądu co 100 000 gospodarstw domowych, a największe, powstające obecnie obiekty mogą potrzebować 20 razy więcej. Nic dziwnego, że całkowite zużycie energii przez centra danych w USA osiągnęło już ponad 4% miksu – według analizy Departamentu Energii AI może wywindować ten udział nawet do 12% już w 2028 roku. W skali świata przewiduje się natomiast, że do 2030 r. zużycie energii przez centra danych się podwoi, zbliżając się do 945 TWh (IEA, scenariusz bazowy). To poziom równy obecnemu zapotrzebowaniu całej Japonii. 2. Trenowanie vs. inferencja – gdzie AI zużywa najwięcej prądu? W kontekście AI warto rozróżnić dwa główne rodzaje obciążenia centrów danych: trenowanie modeli oraz ich inferencję (wnioskowanie), czyli działanie modelu obsługujące zapytania użytkowników. Trenowanie najnowocześniejszych modeli jest niezwykle energochłonne – dla przykładu wytrenowanie jednego z największych modeli językowych w 2023 roku pochłonęło ok. 50 GWh energii, co odpowiada trzem dniom zasilania całego San Francisco. Inny raport rządowy oszacował moc wymaganą do trenowania czołowego modelu AI na 25 MW, przy czym stwierdzono, że z roku na rok potrzeby mocy do treningu mogą się podwajać. Te liczby obrazują skalę – pojedyncza sesja treningowa dużego modelu zużywa tyle energii, co tysiące przeciętnych gospodarstw domowych w ciągu roku. Z kolei inferencja (czyli wykorzystanie wytrenowanego modelu do udzielania odpowiedzi, generowania obrazów, itp.) odbywa się na masową skalę w wielu aplikacjach jednocześnie. Choć pojedyncze zapytanie do modelu AI zużywa ułamek energii potrzebnej do treningu, to w skali globalnej to właśnie inferencja odpowiada za 80-90% całkowitego zużycia energii przez AI. Dla zobrazowania: jedno pytanie zadane chatbotowi pokroju ChatGPT może pochłaniać nawet 10 razy więcej energii niż wyszukanie hasła w Google. Gdy miliardy takich zapytań płyną każdego dnia, sumaryczny koszt energetyczny wnioskowania zaczyna przewyższać koszty jednorazowych treningów. Innymi słowy – AI “w akcji” (production) zużywa już więcej prądu niż AI “w szkoleniu”, co ma istotne konsekwencje dla planowania infrastruktury. Inżynierowie i naukowcy próbują łagodzić ten trend poprzez optymalizację modeli i sprzętu. W ostatniej dekadzie efektywność energetyczna chipów AI znacząco wzrosła – GPU potrafią dziś wykonać 100 razy więcej obliczeń na wat energii niż w 2008 r. Mimo tych usprawnień rosnąca złożoność modeli i ich powszechne wykorzystanie sprawiają, że całkowity pobór mocy rośnie szybciej niż zyski z efektywności. Czołowe firmy odnotowują wręcz ponad 100% wzrost zapotrzebowania na moc obliczeniową AI rok do roku, co przekłada się wprost na większe zużycie prądu. 3. Wpływ AI na sektor energetyczny i miks źródeł energii Rosnące zapotrzebowanie centrów danych na energię stawia wyzwania przed sektorem energetycznym. Duże, energochłonne serwerownie mogą lokalnie obciążać sieci elektroenergetyczne, wymuszając rozbudowę infrastruktury i nowych mocy wytwórczych. W 2023 roku w stanie Wirginia (USA) centra danych zużyły aż 26% całej energii elektrycznej w tym stanie. Podobnie wysokie udziały odnotowano m.in. w Irlandii – 21% krajowej konsumpcji prądu w 2022 przypadło na centra danych, a prognozy mówią nawet o 32% udziału do 2026 r.. Tak duża koncentracja odbioru energii w jednym sektorze powoduje konieczność modernizacji sieci przesyłowych i zwiększania rezerw mocy. Operatorzy sieci i lokalne władze alarmują, że bez inwestycji może dochodzić do przeciążeń, a koszty rozbudowy przenoszone są na odbiorców. W regionie PJM w USA (obszar kilku stanów) szacuje się, że zapewnienie mocy dla nowych centrów danych podniosło koszty rynku energii o 9,3 mld USD, co przełoży się na dodatkowe ~$18 miesięcznie na rachunku gospodarstw domowych w niektórych regionach USA. Skąd pochodzi energia zasilająca centra danych AI? Obecnie znaczna część prądu pochodzi z tradycyjnych paliw kopalnych. W ujęciu globalnym około 56% energii zużywanej przez centra danych pochodzi z paliw kopalnych (węgiel ok. 30%, gaz ziemny ok. 26%), a reszta ze źródeł bezemisyjnych – odnawialnych (27%) i energii jądrowej (15%). W USA dominował w 2024 gaz (ponad 40%), przy ok. 24% udziału OZE, 20% atomu i 15% węgla. Taki miks ma jednak ulegać zmianie pod wpływem dwóch czynników: ambitnych celów klimatycznych firm technologicznych oraz dostępności taniej energii odnawialnej. Najwięksi gracze (Google, Microsoft, Amazon, Meta) ogłosili plany neutralności emisyjnej – np. Google i Microsoft chcą osiągnąć zerową emisję netto do 2030. To wymusza radykalne zmiany w zasilaniu centrów danych. Już teraz OZE są najszybciej rosnącym źródłem energii dla centrów danych – według IEA produkcja energii odnawialnej na potrzeby centrów rośnie średnio o 22% rocznie i pokryje blisko połowę dodatkowego zapotrzebowania do 2030. Tech-giganci masowo inwestują w farmy wiatrowe i fotowoltaiczne oraz podpisują umowy PPA na dostawy zielonej energii. Od początku 2025 roku czołowe firmy AI zawarły co najmniej kilkanaście dużych kontraktów na energię słoneczną, z których każdy doda ponad 100 MW mocy dla ich centrów danych. Podobnie rozwijane są projekty wiatrowe – np. centrum danych Microsoft w Wyoming jest w całości zasilane energią wiatrową, a Google kupuje energię z farm wiatrowych dla swoich serwerowni w Belgii. Energia jądrowa wraca do łask jako stabilne źródło zasilania dla AI. Kilka stanów USA planuje reaktywację zamkniętych elektrowni atomowych specjalnie na potrzeby centrów danych – trwają przygotowania do ponownego uruchomienia reaktorów Three Mile Island (Pennsylvania) i Duane Arnold (Iowa) do 2028 roku, we współpracy z Microsoft i Google. Ponadto firmy technologiczne zainwestowały w rozwój małych reaktorów modułowych (SMR) – Amazon wsparł startup X-Energy, Google zakupił 500 MW mocy w SMR firmy Kairos, a operator centrów Switch zamówił energię z reaktora Oklo wspieranego przez OpenAI. SMRy mają zacząć działać po 2030 r., ale już teraz najwięksi globalni dostawcy chmury zabezpieczają dla siebie przyszłe dostawy z tych bezemisyjnych źródeł. Mimo wzrostu udziału OZE i atomu, w najbliższych latach gaz ziemny i węgiel pozostaną istotne dla pokrycia skokowego popytu ze strony AI. IEA przewiduje, że do 2030 ok. 40% dodatkowego zużycia energii przez centra danych będzie nadal zaspokajane ze źródeł gazowych i węglowych. W niektórych krajach (np. Chiny, części Azji) węgiel nadal dominuje miks zasilania centrów danych. To rodzi wyzwania klimatyczne – analizy wskazują, że choć obecnie centra danych odpowiadają tylko za ~0,5% globalnych emisji CO₂, to jako jeden z nielicznych sektorów ich emisje wciąż rosną, podczas gdy wiele innych sektorów będzie się dekarbonizować. Pojawiają się głosy ostrzegające, że ekspansja energochłonnej AI może utrudnić osiąganie celów klimatycznych, jeśli nie zostanie zrównoważona czystą energią. 4. Prognoza na 2026 rok: dalszy wzrost zapotrzebowania W perspektywie 2026 roku oczekuje się dalszego szybkiego wzrostu zużycia energii przez sztuczną inteligencję. Jeśli obecne trendy się utrzymają, centra danych będą zużywać w 2026 wyraźnie więcej niż w 2024 – szacunki wskazują na poziom ponad 500 TWh globalnie, co stanowiłoby ok. 2% światowego zużycia prądu (w porównaniu do 1,5% w 2024). Tylko w latach 2024-2026 sektor AI może wygenerować dodatkowy popyt rzędu setek TWh. Międzynarodowa Agencja Energetyczna podkreśla, że AI jest najważniejszym czynnikiem napędzającym wzrost zapotrzebowania centrów danych i jednym z kluczowych nowych odbiorców energii w skali globalnej. W scenariuszu bazowym IEA, przy założeniu dalszych usprawnień efektywności, zużycie energii przez centra danych rośnie ~15% rocznie do 2030. Gdyby jednak boom AI przyspieszył (więcej modeli, użytkowników, wdrożeń w różnych branżach), wzrost ten mógłby być jeszcze szybszy. Istnieją scenariusze, w których już pod koniec dekady centra danych mogłyby odpowiadać za nawet 12% przyrostu globalnego zapotrzebowania na prąd. Rok 2026 prawdopodobnie przyniesie dalsze inwestycje w infrastrukturę AI. Wielu dostawców chmury i kolokacji ma zaplanowane otwarcie nowych kampusów centrów danych w ciągu najbliższych 1-2 lat, aby sprostać popytowi. Rządy i regiony aktywnie konkurują o lokalizacje takich obiektów, oferując ulgi i przyspieszone pozwolenia inwestorom, co obserwowaliśmy już w 2024-25. Z drugiej strony, rośnie świadomość ekologiczna – możliwe więc, że w 2026 pojawią się bardziej rygorystyczne regulacje. Niektóre państwa i stany debatują nad wymogami, by centra danych korzystały w części z OZE lub raportowały swój ślad węglowy i zużycie wody. Niewykluczone są także lokalne moratoria na budowę kolejnych energochłonnych serwerowni, jeśli sieć nie będzie w stanie ich obsłużyć – takie pomysły wysuwano już w rejonach o dużej koncentracji centrów (np. północna Wirginia). Pod względem technologii rok 2026 może przynieść kolejne generacje bardziej energooszczędnych układów AI (np. nowe GPU/TPU) oraz popularyzację inicjatyw Green AI dążących do optymalizacji modeli pod kątem mniejszego zużycia mocy. Jednak biorąc pod uwagę skalę popytu, całkowite zużycie energii przez AI niemal na pewno będzie dalej rosło – pytanie tylko jak szybko. Kierunek jest jasny: branża musi synchronizować rozwój AI z rozwojem zrównoważonej energetyki, aby uniknąć konfliktu między ambicjami technologicznymi a celami klimatycznymi. 5. Wyzwania dla firm: koszty energii, zrównoważony rozwój i strategia IT Dynamiczny wzrost zapotrzebowania na energię przez AI stawia menedżerów i dyrektorów przed kilkoma kluczowymi decyzjami strategicznymi: Rosnące koszty energii: Większe zużycie prądu oznacza wyższe rachunki. Firmy wdrażające AI na dużą skalę muszą uwzględniać w budżetach znaczące wydatki na energię. Prognozy wskazują, że bez zmian efektywności koszty zasilania mogą pochłaniać coraz większą część wydatków IT. Przykładowo, w USA ekspansja centrów danych może do 2030 podnieść średnie rachunki za prąd gospodarstw domowych o 8%, a w najbardziej obciążonych regionach nawet o 25%. Dla firm oznacza to presję na optymalizację zużycia – czy to poprzez poprawę efektywności (lepsze chłodzenie, niższy PUE), czy przenoszenie obliczeń do regionów z tańszą energią. Zrównoważony rozwój i emisje CO₂: Korporacyjne cele ESG wymuszają na liderach technologicznych dążenie do neutralności klimatycznej, co jest trudne przy gwałtownie rosnącym zużyciu energii. Wielkie koncerny jak Google czy Meta już zauważyły, że rozbudowa infrastruktury AI spowodowała skok ich emisji CO₂ pomimo wcześniejszych redukcji. Menedżerowie muszą więc inwestować w kompensację emisji i czyste źródła energii. Staje się normą, że firmy zawierają długoterminowe kontrakty na energię z OZE lub nawet inwestują bezpośrednio w farmy słoneczne, wiatrowe czy projekty jądrowe, aby zabezpieczyć zieloną energię dla swoich centrów danych. Pojawia się także trend wykorzystania alternatywnych źródeł – testy z zasilaniem serwerowni wodorem, geotermią czy eksperymentalną fuzją jądrową (np. kontrakt Microsoftu na 50 MW z przyszłej elektrowni fuzyjnej Helion Energy) – to wszystko element strategii dywersyfikacji i dekarbonizacji zasilania. Wybory architektury IT i efektywność: Decydenci IT stoją przed dylematem, jak dostarczyć moc obliczeniową dla AI w sposób najbardziej efektywny. Opcji jest kilka – od optymalizacji samych modeli (np. mniejsze modele, kompresja, inteligentniejsze algorytmy) po specjalizowany sprzęt (układy ASIC, nowe generacje TPU, pamięci optyczne itp.). Ważny jest też wybór modelu wdrożenia: chmura vs on-premises. Duzi dostawcy chmurowi często oferują centra danych o bardzo wysokiej efektywności energetycznej (PUE bliskie 1.1) oraz możliwość dynamicznego skalowania obciążenia, co poprawia wykorzystanie sprzętu i redukuje marnotrawstwo energii. Z drugiej strony, firmy mogą rozważać własne centra danych ulokowane tam, gdzie energia jest tańsza lub dostępna z OZE (np. w regionach o nadwyżkach energii odnawialnej). Strategia rozmieszczenia obciążeń AI – czyli które zadania obliczeniowe wykonywać w którym regionie i kiedy – staje się nowym obszarem optymalizacji kosztowej. Przykładowo, przenoszenie części zadań do centrów danych działających nocą na energii wiatrowej lub w chłodniejszym klimacie (niższe koszty chłodzenia) może przynieść oszczędności. Ryzyko reputacyjne i regulacyjne: Społeczna świadomość śladu energetycznego AI rośnie. Firmy muszą liczyć się z pytaniami inwestorów i opinii publicznej o to, jak “zielona” jest ich sztuczna inteligencja. Brak działań na rzecz zrównoważonego rozwoju może skutkować reputacyjnym uszczerbkiem, szczególnie gdy konkurenci będą mogli pochwalić się neutralnością węglową usług AI. Ponadto można spodziewać się nowych regulacji – od obowiązku ujawniania zużycia energii i wody przez centra danych, po normy efektywności czy limity emisyjne. Menedżerowie powinni proaktywnie śledzić te regulacje i angażować się w inicjatywy samoregulacji branży, aby uniknąć nagłych obostrzeń prawnych. Podsumowując, rosnące potrzeby energetyczne AI to zjawisko, które w latach 2024-2026 z mało zauważalnej ciekawostki urosło do rangi strategicznego wyzwania zarówno dla sektora IT, jak i energetyki. Twarde dane pokazują wykładniczy wzrost zużycia prądu – AI staje się znaczącym konsumentem energii na świecie. Odpowiedzią na ten trend musi być innowacja i planowanie: rozwój bardziej efektywnych technologii, inwestycje w czystą energię oraz mądre strategie zarządzania obciążeniem. Przed liderami stoi zadanie znalezienia równowagi między napędzaniem rewolucji AI a odpowiedzialnym gospodarowaniem energią – tak, by sztuczna inteligencja napędzała postęp, nie przeciążając planety. 6. Czy Twoja architektura AI jest gotowa na rosnące koszty energii i infrastruktury? AI nie jest już wyłącznie decyzją technologiczną – to decyzja infrastrukturalna, kosztowa i energetyczna. W TTMS pomagamy dużym organizacjom ocenić, czy ich architektury AI i chmurowe są gotowe na skalę produkcyjną, uwzględniając rosnące zapotrzebowanie na energię, kontrolę kosztów oraz długoterminową zrównoważoność. Jeśli Twoje zespoły przechodzą od pilotażowych wdrożeń AI do rozwiązań produkcyjnych, to właściwy moment, aby zweryfikować architekturę, zanim ograniczenia energetyczne i infrastrukturalne staną się realnym ryzykiem biznesowym. Dowiedz się, jak TTMS wspiera przedsiębiorstwa w projektowaniu skalowalnych, efektywnych kosztowo i gotowych do produkcji architektur AI – porozmawiaj z naszymi ekspertami. Dlaczego AI tak gwałtownie zwiększa zużycie energii w centrach danych? Sztuczna inteligencja znacząco zwiększa zużycie energii, ponieważ opiera się na niezwykle zasobożernych obciążeniach obliczeniowych, w szczególności na inferencji działającej w trybie ciągłym w środowiskach produkcyjnych. W przeciwieństwie do tradycyjnych aplikacji enterprise, systemy AI często pracują 24/7, przetwarzają ogromne wolumeny danych i wymagają wyspecjalizowanego sprzętu, takiego jak GPU oraz akceleratory AI, które zużywają znacznie więcej energii na pojedynczą szafę serwerową. Choć trenowanie modeli jest bardzo energochłonne, to dziś właśnie inferencja w skali odpowiada za większość zużycia energii przez AI. Wraz z osadzaniem AI w codziennych procesach biznesowych zapotrzebowanie na energię ma charakter strukturalny, a nie chwilowy, co czyni energię elektryczną kluczowym zasobem organizacji opartych na AI. Jak rosnące zapotrzebowanie energetyczne AI wpływa na lokalizację centrów danych i strategię chmurową? Dostępność energii, przepustowość sieci elektroenergetycznej oraz ceny prądu stają się kluczowymi czynnikami przy wyborze lokalizacji centrów danych. Regiony o ograniczonej infrastrukturze energetycznej lub wysokich kosztach energii mogą mieć trudności z obsługą dużych wdrożeń AI, podczas gdy obszary z dostępem do taniej energii odnawialnej lub stabilnych źródeł bazowych zyskują na znaczeniu strategicznym. Bezpośrednio wpływa to na strategię chmurową firm, które coraz częściej analizują nie tylko to, jak uruchamiają obciążenia AI, ale również gdzie je uruchamiają. Architektury hybrydowe i wieloregionowe są dziś wykorzystywane nie tylko ze względów odporności i zgodności regulacyjnej, lecz także do optymalizacji kosztów energii, śladu węglowego i długoterminowej skalowalności. Czy koszty energii realnie wpłyną na opłacalność inwestycji w AI? Tak. Koszty energii coraz częściej stają się istotnym składnikiem całkowitego zwrotu z inwestycji w AI. Wraz ze skalowaniem obciążeń AI zużycie energii może dorównywać lub przewyższać tradycyjne koszty infrastrukturalne, takie jak amortyzacja sprzętu czy licencje oprogramowania. W regionach, w których szybko rośnie liczba centrów danych, dodatkowym czynnikiem są rosnące ceny energii oraz koszty rozbudowy sieci elektroenergetycznych. Organizacje, które nie uwzględnią realistycznie zużycia energii w swoich modelach finansowych, ryzykują poważne niedoszacowanie rzeczywistych kosztów inicjatyw AI, co może prowadzić do błędnych decyzji strategicznych. Czy odnawialne źródła energii są w stanie nadążyć za wzrostem zapotrzebowania generowanym przez AI? Odnawialne źródła energii rozwijają się dynamicznie i odgrywają kluczową rolę w zasilaniu infrastruktury AI, jednak w krótkiej perspektywie prawdopodobnie nie będą w stanie w pełni zrównoważyć tempa wzrostu zapotrzebowania generowanego przez AI. Mimo intensywnych inwestycji firm technologicznych w farmy wiatrowe, fotowoltaikę oraz długoterminowe kontrakty PPA, tempo adopcji AI jest wyjątkowo szybkie. W rezultacie paliwa kopalne oraz energetyka jądrowa pozostaną elementem miksu energetycznego centrów danych co najmniej do końca dekady. Długoterminowa zrównoważoność będzie zależeć od równoległego rozwoju OZE, modernizacji sieci, magazynowania energii oraz dalszej poprawy efektywności energetycznej systemów AI. Jakie decyzje strategiczne powinni dziś podejmować menedżerowie, aby przygotować się na ograniczenia energetyczne związane z AI? Menedżerowie powinni traktować energię jako strategiczny zasób w kontekście AI, a nie jako drugorzędny koszt operacyjny. Oznacza to konieczność uwzględniania kosztów energii w biznesowych uzasadnieniach projektów AI, spójnego powiązania planów rozwoju AI z celami zrównoważonego rozwoju oraz oceny stabilności i dostępności energii w kluczowych regionach operacyjnych. Decyzje dotyczące wyboru dostawców chmury, rozmieszczenia obciążeń czy architektury sprzętowej powinny wprost uwzględniać efektywność energetyczną i długoterminowe bezpieczeństwo dostaw. Organizacje, które już dziś zintegrują strategię AI z polityką energetyczną i klimatyczną, będą w lepszej pozycji do skalowania AI w sposób odpowiedzialny, przewidywalny i konkurencyjny.
Czytaj więcej
Salesforce dla branży IT: narzędzia, które wspierają wzrost nowoczesnych firm technologicznych
Branża IT rozwija się szybciej niż kiedykolwiek wcześniej — od modeli subskrypcyjnych, przez produkty oparte na AI, po globalną konkurencję i rosnące oczekiwania klientów. Firmy technologiczne muszą działać szybko, skalować procesy i dostarczać wartość na każdym etapie: od pozyskania klienta, przez onboarding, aż po stałą obsługę i rozwój relacji. W tym kontekście Salesforce staje się kluczową platformą front-office: porządkuje procesy sprzedaży, wsparcia, marketingu i partnerstw, a jednocześnie łączy zespoły wokół jednego, spójnego źródła danych o klientach. W artykule pokazujemy, jak Salesforce wspiera rozwój firm IT i jakie konkretne obszary może usprawnić. 1. Dlaczego sektor IT wybiera Salesforce? Kluczowe korzyści Firmy technologiczne muszą działać szybko, skalować procesy i dostarczać wartość na każdym etapie cyklu życia klienta. Salesforce staje się kluczową platformą, która porządkuje procesy sprzedaży, wsparcia i marketingu, jednocześnie łącząc zespoły wokół jednego, spójnego źródła danych. Poniżej pokazujemy, jakie konkretne wyzwania rozwiązuje i jakie korzyści przynosi. 1.1 Wyzwania rozproszonych danych w firmach technologicznych W firmach technologicznych dane o klientach i produktach często rozproszone są między narzędziami sprzedażowymi, supportowymi, marketingowymi, billingowymi i produktowymi. Powoduje to przerwy w komunikacji, brak pełnego kontekstu i trudności w skalowaniu działań, zwłaszcza w organizacjach oferujących usługi SaaS i modele subskrypcyjne. Salesforce działa jako scalająca warstwa biznesowa, która łączy zespoły sprzedaży, obsługi, marketingu, działów produktowych i partnerów — bez ingerencji w wewnętrzne systemy developerskie czy narzędzia DevOps. 1.2 Budowa spójnego ekosystemu biznesowego Profesjonalna implementacja ułatwia zarządzanie cyklem życia klienta (Customer Lifecycle), zwiększa przejrzystość działań i pozwala na bardziej przewidywalny, powtarzalny wzrost. Polega ona na zmapowaniu, jakie dane z systemów billingowych, ticketowych czy DevOps powinny trafiać do CRM, by wspierać procesy handlowe i strategiczne. Efekt? Jedna platforma dla wszystkich zespołów front-office, która przyspiesza współpracę i poprawia jakość doświadczeń klientów. 1.3 Konkretne korzyści biznesowe wdrożenia Salesforce Wdrożenie Salesforce w firmach IT przekłada się na mierzalne efekty operacyjne i sprzedażowe. Poniżej przedstawiamy kluczowe obszary, w których platforma wspiera wzrost biznesu: Jedna platforma dla całego cyklu życia klienta (Customer Lifecycle) Salesforce zapewnia pełną widoczność relacji – od marketingu, przez sprzedaż i onboarding, po wsparcie i odnowienia. Umożliwia to lepsze zarządzanie retencją, cross-sellingiem i przewidywaniem przychodów. Szybsza i bardziej efektywna sprzedaż B2B Dzięki automatyzacji, CPQ i standaryzacji procesów firmy zyskują spójne i skalowalne podejście do ofertowania i zarządzania kontraktami. Skraca to cykl sprzedażowy i poprawia jakość pipeline’u. Obsługa klienta na poziomie enterprise Salesforce Service Cloud i portale samoobsługowe pozwalają tworzyć wielopoziomowe SLA, bazy wiedzy, procesy eskalacji i raportowanie jakości wsparcia — co przekłada się na wyższą satysfakcję i mniejszą liczbę zgłoszeń. Lepsze decyzje oparte na danych Zintegrowane raporty, predykcje AI i analityka pomagają identyfikować zachowania użytkowników, przewidywać ryzyka (np. churn) i oceniać realną wartość klientów oraz segmentów rynku. Szybkie skalowanie w miarę wzrostu biznesu Platforma Salesforce pozwala dodawać procesy, automatyzacje, moduły i integracje bez konieczności przebudowy działania firmy — co jest kluczowe dla dynamicznie rosnących organizacji IT. 2. Kluczowe rozwiązania Salesforce dla sektora IT Salesforce udostępnia zestaw narzędzi, które szczególnie dobrze sprawdzają się w firmach informatycznych: od startupów SaaS, przez software house’y, po globalne organizacje high-tech. 2.1 Salesforce Sales Cloud – zarządzanie złożoną sprzedażą B2B i modelami subskrypcyjnymi Sprzedaż w branży IT wymaga koordynacji wielu etapów: lead nurturingu, demo produktowych, PoC, negocjacji licencyjnych, umów SLA czy modeli subskrypcyjnych. Sales Cloud umożliwia kompleksowe zarządzanie lejkiem sprzedaży, monitorowanie szans i pełną automatyzację procesów związanych z zawieraniem umów i odnowieniami. W bardziej złożonych scenariuszach ofertowych — obejmujących licencje, seaty, dodatki, rozliczenia usage-based czy pakiety wdrożeniowe — Salesforce Sales Cloud umożliwia tworzenie i zarządzanie ofertami bezpośrednio w CRM, w oparciu o zdefiniowane cenniki, poziomy uprawnień i politykę rabatową. Takie podejście pozwala skrócić cykl sprzedażowy, ograniczyć błędy w ofertach i zwiększyć przewidywalność przychodów. 2.2 Salesforce Service Cloud – skalowalne, wielokanałowe wsparcie techniczne Service Cloud pozwala zbudować profesjonalny, skalowalny system wsparcia: od obsługi ticketów, przez zarządzanie SLA, po integrację z kanałami cyfrowymi (chat, e-mail, formularze, automatyzacje). Jest idealnym narzędziem dla firm, które oferują: wsparcie techniczne dla użytkowników aplikacji, obsługę zgłoszeń serwisowych, wsparcie z gwarantowanym SLA. Dzięki wbudowanej bazie wiedzy, regułom priorytetyzacji zgłoszeń oraz automatyzacji procesów obsługi, Service Cloud umożliwia szybsze i bardziej spójne rozwiązywanie problemów klientów. Jednocześnie platforma gromadzi dane o zgłoszeniach, najczęstszych problemach i czasie reakcji, które mogą być wykorzystywane do optymalizacji procesów wsparcia oraz rozwoju produktów i usług. 2.3 Salesforce Experience Cloud – portale dla klientów, partnerów i developerów Experience Cloud to idealne narzędzie dla firm IT, które chcą udostępniać klientom lub partnerom nie tylko treści i zasoby, ale również wybrane procesy biznesowe, takie jak: dokumentację i materiały techniczne, instrukcje produktowe, statusy zgłoszeń i spraw serwisowych, dashboardy partnerskie, repozytoria do pobrania (SDK, release notes, integracje), możliwość zakładania i zarządzania leadami oraz szansami sprzedażowymi przez resellerów i partnerów. Takie portale znacząco redukują liczbę powtarzalnych zapytań, przyspieszają onboarding klientów i partnerów oraz umożliwiają samoobsługę. Jednocześnie odciążają zespoły sprzedaży i back-office, zachowując pełną kontrolę nad danymi i procesami w Salesforce — co jest kluczowe w firmach SaaS i środowiskach developerskich. 2.4 AI, analityka i integracje DevOps – mądrzejsze operacje IT Narzędzia AI i analityczne Salesforce wspierają m.in.: przewidywanie churnu, ocenę leadów i kont, identyfikację klientów o najwyższym potencjale, analizę wykorzystania produktów, automatyzację powtarzalnych procesów sprzedażowych i wsparcia. Firmy IT mogą również zintegrować CRM z narzędziami DevOps, billingiem czy monitoringiem aplikacji, co pozwala powiązać dane produktowe z działaniami zespołów sprzedaży i obsługi. Dzięki temu pracownicy widzą w jednym miejscu pełny kontekst użycia aplikacji, statusów technicznych czy historii zgłoszeń. 2.5 Platforma Salesforce – rozwiązania szyte na miarę branży IT Gdy standardowe moduły nie wystarczają, Salesforce pozwala budować własne aplikacje i komponenty, np.: konfiguratory licencji i pakietów, modele cenowe z użyciem usage-based billing, niestandardowe procesy zgłoszeniowe, integracje z systemami CI/CD, panele dla zespołów produktowych. Rozszerzenia te integrują się z ekosystemem firmy, ale nie ingerują w narzędzia developerskie — wspierają jedynie warstwę biznesową. 3. Dlaczego warto współpracować z TTMS – Twoim partnerem Salesforce dla branży IT? W TTMS wspieramy firmy IT w budowaniu skalowalnych, przewidywalnych procesów opartych na Salesforce. Łączymy kompetencje wdrożeniowe z doświadczeniem we współpracy z software house’ami, firmami SaaS i organizacjami technologicznych B2B. Jak pracujemy: zaczynamy od analizy procesów sprzedaży, wsparcia i danych produktowych, projektujemy architekturę integracji CRM z systemami billingowymi, ticketowymi czy DevOps, konfigurujemy Sales Cloud, Service Cloud i Experience Cloud pod specyfikę branży, budujemy rozszerzenia na Platformie Salesforce tam, gdzie wymagania wykraczają poza standard, zapewniamy wsparcie i rozwój systemu w ramach Managed Services. Co zyskują firmy IT dzięki współpracy z nami? przyspieszenie sprzedaży i lepszą konwersję leadów, sprawniejszą obsługę klientów i partnerów, eliminację silosów danych i pojedyncze źródło prawdy, wyższą retencję i przewidywalność przychodów, rozwiązania, które rozwijają się wraz z biznesem. Gotowy na skalowanie biznesu bez technologicznego chaosu? Skontaktuj się z ekspertami TTMS, aby dopasować ekosystem Salesforce do specyfiki Twojej firmy i zautomatyzować procesy, które hamują Twój wzrost. Porozmawiajmy o tym, jak możemy wspólnie zbudować Twoją przewagę konkurencyjną. Jak Salesforce pomaga firmom IT zarządzać rozproszonymi danymi o klientach? Salesforce działa jako ujednolicona warstwa biznesowa, która łączy sprzedaż, obsługę, marketing, zespoły produktowe i partnerów w jednym źródle prawdy. Zamiast trzymać dane klienta rozproszone w systemach billingowych, ticketowych, DevOps i wsparcia, platforma spina je w jednym miejscu. To eliminuje luki komunikacyjne, zapewnia pełny kontekst każdej interakcji z klientem i ułatwia skalowanie operacji — szczególnie w modelu SaaS i subskrypcyjnym. Które narzędzia Salesforce są najważniejsze dla firm IT zapewniających wsparcie techniczne? Service Cloud to kluczowe rozwiązanie dla firm IT świadczących wsparcie techniczne. Umożliwia zarządzanie wielopoziomowymi SLA, priorytetyzację zgłoszeń, obsługę wielokanałową (czat, e-mail, formularze) oraz integrację z bazą wiedzy. Platforma automatyzuje workflow wsparcia i zbiera dane o powtarzających się problemach oraz czasach reakcji, co pomaga optymalizować procesy i usprawniać produkty na podstawie realnych zgłoszeń klientów. Czy Salesforce obsługuje złożone procesy sprzedaży B2B w branży IT? Tak, Sales Cloud jest zaprojektowany pod złożone scenariusze sprzedażowe w IT. Wspiera cały lejek — od nurturingu leadów i demo produktu po PoC, negocjacje licencji oraz odnowienia subskrypcji. Platforma oferuje funkcje CPQ (Configure, Price, Quote), które pozwalają tworzyć wyceny obejmujące licencje, stanowiska (seats), dodatki oraz rozliczanie usage-based bezpośrednio w CRM. To ogranicza błędy w ofertowaniu i skraca cykl sprzedaży. Czym jest Experience Cloud i jakie daje korzyści firmom IT? Experience Cloud pozwala firmom IT tworzyć portale dla klientów i partnerów, które zapewniają samoobsługowy dostęp do dokumentacji technicznej, instrukcji produktowych, statusów zgłoszeń oraz repozytoriów plików do pobrania (SDK, release notes). Dla resellerów i partnerów umożliwia samodzielne zarządzanie leadami oraz szansami sprzedaży. To zmniejsza liczbę powtarzalnych zapytań, przyspiesza onboarding i odciąża zespoły sprzedaży, przy zachowaniu pełnej kontroli nad danymi i procesami w Salesforce. Czy Salesforce można dostosować do specyficznych wymagań firm IT? Tak. Salesforce Platform umożliwia budowanie niestandardowych aplikacji i komponentów dopasowanych do potrzeb firm IT — np. konfiguratorów licencji, modeli rozliczeń usage-based, własnych workflow dla obsługi zgłoszeń, integracji z CI/CD czy dashboardów dla zespołów produktowych. Takie rozszerzenia integrują się z ekosystemem firmy, nie ingerując w narzędzia developerskie. Wspierają warstwę biznesową, pozostawiając systemy DevOps niezależne.
Czytaj więcej
Najlepsze firmy integrujące AI w 2026 roku – globalny ranking dostawców rozwiązań AI dla przedsiębiorstw
W 2026 roku o sukcesie sztucznej inteligencji w organizacjach enterprise nie decydują już eksperymenty, lecz integracja. Firmy, które realnie czerpią wartość z AI, to te, które osadzają ją bezpośrednio w kluczowych systemach, przepływach danych i procesach biznesowych. Zamiast odizolowanych pilotaży przedsiębiorstwa coraz częściej stawiają na rozwiązania AI działające wewnątrz platform chmurowych, systemów CRM, ekosystemów treści, ram zgodności oraz operacyjnych workflow. Niniejszy ranking prezentuje czołowe firmy integrujące AI na świecie, wyspecjalizowane w dostarczaniu gotowej do użycia, skalowalnej sztucznej inteligencji dla biznesu. Wymienione poniżej organizacje oceniono pod kątem zdolności integracji AI w złożonych środowiskach enterprise, łącząc głębię technologiczną, znajomość platform oraz potwierdzone doświadczenie wdrożeniowe. Każdy profil firmy zawiera informacje o przychodach za 2024 rok, liczbie pracowników oraz kluczowych obszarach kompetencji. 1. Transition Technologies MS (TTMS) Transition Technologies MS (TTMS) to firma IT z siedzibą w Polsce, która w krótkim czasie wypracowała pozycję lidera w obszarze integracji AI dla przedsiębiorstw. Założona w 2015 roku, TTMS rozwinęła się do zespołu ponad 800 specjalistów posiadających głębokie kompetencje w tworzeniu oprogramowania na zamówienie, platformach chmurowych oraz rozwiązaniach opartych o sztuczną inteligencję. Firma wyróżnia się umiejętnością łączenia AI z istniejącymi systemami enterprise. Przykładowo, TTMS wdrożyła system oparty na AI dla globalnej firmy farmaceutycznej, automatyzujący analizę złożonych dokumentów przetargowych, co znacząco zwiększyło efektywność procesów w obszarze rozwoju leków. Z kolei dla kancelarii prawnej uruchomiono rozwiązanie AI do automatycznego streszczania dokumentów sądowych, radykalnie skracając czas analiz. Jako certyfikowany partner Microsoft, Adobe oraz Salesforce, TTMS łączy wiodące platformy enterprise z AI, dostarczając kompleksowe, dopasowane do potrzeb klientów rozwiązania. Szerokie portfolio firmy obejmuje m.in. analizę dokumentów prawnych, platformy e-learningowe, analitykę dla ochrony zdrowia i inne obszary, potwierdzając przekrojowe podejście TTMS do wdrożeń AI w różnych branżach. TTMS – profil firmy Przychody w 2024 roku: 233,7 mln PLN Liczba pracowników: 800+ Strona internetowa: https://ttms.com/ai-solutions-for-business Siedziba główna: Warszawa, Polska Główne obszary kompetencji: integracja i wdrożenia AI; rozwój oprogramowania enterprise; analityka i wsparcie decyzyjne oparte na AI; inteligentna automatyzacja procesów; integracja i inżynieria danych; aplikacje cloud-native; platformy biznesowe wykorzystujące AI; modernizacja systemów i architektura enterprise. 2. Asseco Asseco to największa polska firma IT oraz jeden z kluczowych dostawców oprogramowania klasy enterprise w Europie Środkowo-Wschodniej. W ostatnich latach Asseco systematycznie rozwija kompetencje w zakresie integracji sztucznej inteligencji z systemami transakcyjnymi, analitycznymi i sektorowymi. AI wykorzystywana jest m.in. w bankowości, administracji publicznej, energetyce i telekomunikacji jako element automatyzacji procesów, analizy danych oraz wsparcia decyzyjnego. Dojrzałość architektoniczna i doświadczenie w środowiskach regulowanych czynią Asseco istotnym partnerem integracji AI na poziomie enterprise. Asseco – profil firmy Przychody w 2024 roku: ok. 17 mld PLN Liczba pracowników: 34 000+ Strona internetowa: asseco.com Siedziba główna: Rzeszów, Polska Główne obszary kompetencji: oprogramowanie enterprise, integracja systemów, analityka oparta na AI, automatyzacja procesów, cyberbezpieczeństwo, rozwiązania sektorowe 3. Comarch Comarch to polski producent oprogramowania i integrator systemów, od lat rozwijający rozwiązania dla telekomunikacji, finansów, handlu i ochrony zdrowia. Sztuczna inteligencja jest integrowana z systemami ERP, CRM, billingiem oraz platformami analitycznymi jako element automatyzacji, predykcji i optymalizacji procesów. Firma koncentruje się na praktycznych zastosowaniach uczenia maszynowego w dużych systemach biznesowych obsługujących tysiące użytkowników. Dzięki temu Comarch pozostaje ważnym graczem w obszarze integracji AI z istniejącą architekturą enterprise. Comarch – profil firmy Przychody w 2024 roku: ok. 2,3 mld PLN Liczba pracowników: 6 500+ Strona internetowa: comarch.com Siedziba główna: Kraków, Polska Główne obszary kompetencji: systemy ERP i CRM, platformy danych, analityka wspierana przez AI, rozwiązania dla telekomunikacji i przemysłu, integracja systemów 4. Sii Polska Sii Polska jest jednym z największych dostawców usług IT w Polsce, realizującym projekty dla klientów enterprise w kraju i za granicą. Firma specjalizuje się w integracji AI z systemami biznesowymi, platformami danych i środowiskami chmurowymi. Sztuczna inteligencja wykorzystywana jest m.in. do automatyzacji procesów, analityki predykcyjnej oraz wsparcia operacyjnego w dużych organizacjach. Skala zespołów i doświadczenie w złożonych środowiskach IT czynią Sii istotnym graczem w obszarze integracji AI. Sii Polska – profil firmy Przychody w 2024 roku: ok. 2,0 mld PLN Liczba pracowników: 8 000+ Strona internetowa: sii.pl Siedziba główna: Warszawa, Polska Główne obszary kompetencji: usługi IT dla enterprise, integracja AI, inżynieria chmurowa, platformy danych, automatyzacja 5. SoftServe Poland SoftServe Poland realizuje zaawansowane projekty AI i data engineering dla klientów enterprise, będąc istotnym centrum kompetencyjnym organizacji w Europie. Firma koncentruje się na integracji AI z chmurą, platformami danych oraz procesami biznesowymi. Kompetencje SoftServe obejmują MLOps, analitykę oraz wdrożenia sztucznej inteligencji na dużą skalę. Dzięki temu spółka funkcjonuje jako dojrzały partner technologiczny w projektach AI. SoftServe Poland – profil firmy Przychody w 2024 roku: ok. 1,2 mld PLN (szacunek) Liczba pracowników: 3 000+ Strona internetowa: softserveinc.com Siedziba główna: Wrocław, Polska Główne obszary kompetencji: inżynieria AI i ML, platformy chmurowe, integracja danych, analityka enterprise 6. Future Processing Future Processing znane jest z dojrzałego podejścia do architektury systemów i długofalowych projektów enterprise. AI integrowana jest jako element systemów analitycznych, decyzyjnych oraz automatyzacji procesów. Firma kładzie nacisk na jakość danych, stabilność i spójność architektoniczną wdrożeń. Dzięki temu sztuczna inteligencja funkcjonuje jako realna część systemów biznesowych, a nie eksperyment technologiczny. Future Processing – profil firmy Przychody w 2024 roku: ok. 400 mln PLN Liczba pracowników: 1 000+ Strona internetowa: future-processing.com Siedziba główna: Gliwice, Polska Główne obszary kompetencji: oprogramowanie enterprise, analityka wspierana przez AI, architektura systemów, automatyzacja procesów 7. Billennium Billennium specjalizuje się w integracji rozwiązań opartych o ekosystem Microsoft, w tym Azure i Power Platform. AI wdrażana jest jako element automatyzacji, analityki oraz wsparcia procesów biznesowych w dużych organizacjach. Firma realizuje projekty dla sektora publicznego i prywatnego, gdzie kluczowe znaczenie mają skalowalność i bezpieczeństwo. Billennium łączy kompetencje platformowe z praktycznym podejściem do integracji AI. Billennium – profil firmy Przychody w 2024 roku: ok. 500 mln PLN Liczba pracowników: 1 700+ Strona internetowa: billennium.com Siedziba główna: Warszawa, Polska Główne obszary kompetencji: integracja AI, platformy Microsoft, aplikacje enterprise, automatyzacja, usługi chmurowe 8. EndySoft EndySoft to firma wyspecjalizowana w integracji danych, systemach MDM oraz rozwiązaniach data-driven. AI pełni rolę warstwy wspierającej jakość danych, analitykę oraz automatyzację decyzji biznesowych. Projekty realizowane są głównie dla dużych organizacji wymagających spójności i kontroli nad danymi. EndySoft reprezentuje podejście, w którym sztuczna inteligencja wspiera architekturę enterprise. EndySoft – profil firmy Przychody w 2024 roku: ok. 120 mln PLN Liczba pracowników: 250+ Strona internetowa: endysoft.com Siedziba główna: Warszawa, Polska Główne obszary kompetencji: platformy danych, zarządzanie danymi wspierane przez AI, integracja systemów, analityka 9. DataArt Poland DataArt Poland realizuje zaawansowane projekty technologiczne dla klientów enterprise, szczególnie w sektorach finansowym i ochrony zdrowia. AI integrowana jest z platformami danych oraz aplikacjami biznesowymi jako element automatyzacji i analityki. Firma kładzie nacisk na jakość danych, bezpieczeństwo i stabilność wdrożeń. Dzięki temu AI działa jako trwały element systemów biznesowych. DataArt Poland – profil firmy Przychody w 2024 roku: ok. 300 mln PLN (szacunek) Liczba pracowników: 1 000+ Strona internetowa: dataart.com Siedziba główna: Warszawa, Polska Główne obszary kompetencji: oprogramowanie enterprise, platformy danych i AI, integracja systemów, branże regulowane 10. Netguru Netguru wywodzi się z obszaru tworzenia produktów cyfrowych, ale coraz częściej realizuje projekty integrujące AI z systemami enterprise. Sztuczna inteligencja wykorzystywana jest w aplikacjach biznesowych, analizie danych oraz automatyzacji procesów. Firma koncentruje się na praktycznym wdrażaniu AI w rozwiązaniach, które muszą współpracować z istniejącą infrastrukturą organizacji. Netguru zamyka ranking jako przedstawiciel podejścia produktowo-integracyjnego. Netguru – profil firmy Przychody w 2024 roku: ok. 250 mln PLN Liczba pracowników: 900+ Strona internetowa: netguru.com Siedziba główna: Poznań, Polska Główne obszary kompetencji: aplikacje wspierane przez AI, produkty cyfrowe, integracja systemów, oprogramowanie biznesowe Od integracji AI do gotowych rozwiązań AI dla przedsiębiorstw To, co wyróżnia TTMS na tle wielu innych dostawców integracji AI, to zdolność wykraczania poza projekty szyte na miarę i dostarczania sprawdzonych, gotowych do użycia rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji. Na bazie rzeczywistych wdrożeń enterprise TTMS zbudowało portfolio akceleratorów AI, które wspierają organizacje na różnych etapach adopcji sztucznej inteligencji. Rozwiązania te odpowiadają na konkretne wyzwania biznesowe w obszarach prawa, HR, compliance, zarządzania wiedzą, edukacji, testowania oprogramowania oraz pracy z treściami, pozostając jednocześnie w pełni integrowalne z istniejącymi systemami enterprise, źródłami danych i środowiskami chmurowymi. AI4Legal – rozwiązanie oparte na AI dla zespołów prawnych, wspierające analizę dokumentów, ich streszczanie oraz ekstrakcję wiedzy prawnej. Narzędzie do analizy dokumentów oparte na AI – automatyczne przetwarzanie i rozumienie dużych wolumenów nieustrukturyzowanych dokumentów. AI E-learning Authoring Tool – wspomagane przez AI tworzenie i zarządzanie cyfrowymi treściami szkoleniowymi. System zarządzania wiedzą oparty na AI – inteligentne wyszukiwanie, klasyfikacja i ponowne wykorzystanie wiedzy organizacyjnej. Usługi lokalizacji treści oparte na AI – skalowalna adaptacja treści wielojęzycznych wspierana przez sztuczną inteligencję. Rozwiązania AML oparte na AI – zaawansowany monitoring transakcji, analiza ryzyka oraz automatyzacja zgodności. Oprogramowanie do selekcji CV oparte na AI – inteligentna preselekcja kandydatów i automatyzacja procesów rekrutacyjnych. Narzędzie do zarządzania testami oparte na AI – zapewnienie jakości i optymalizacja testów z wykorzystaniem sztucznej inteligencji. Poza gotowymi rozwiązaniami AI, TTMS realizuje również głęboką integrację sztucznej inteligencji z wiodącymi platformami enterprise, umożliwiając organizacjom osadzanie AI bezpośrednio w ich kluczowych ekosystemach cyfrowych. Integracja AI z Adobe Experience Manager (AEM) – inteligentne zarządzanie treścią i personalizacja. Integracja AI z Salesforce – CRM, analityka i zaangażowanie klientów wzmocnione przez AI. Rozwiązania AI dla Power Apps – niskokodowa integracja AI dla szybkiego tworzenia aplikacji biznesowych. Połączenie usług integracji AI realizowanych na zamówienie z gotowymi rozwiązaniami klasy enterprise pozycjonuje TTMS jako czołowego dostawcę rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji oraz zaufanego partnera integracji AI dla organizacji na całym świecie. Gotowy na integrację AI w swojej organizacji? Sztuczna inteligencja ma potencjał, by realnie zmienić sposób działania Twojego biznesu, jednak sukces wymaga odpowiednich kompetencji i doświadczenia. Jako lider integracji AI z udokumentowanymi wdrożeniami, TTMS pomaga przekuć wizję AI w działające rozwiązania. Skontaktuj się z nami, aby porozmawiać o tym, jak możemy zaprojektować i wdrożyć dopasowane rozwiązania AI wspierające innowacje i rozwój Twojej organizacji. Czym faktycznie zajmuje się partner integracji AI, poza budowaniem modeli sztucznej inteligencji? Partner integracji AI koncentruje się na osadzaniu sztucznej inteligencji w istniejących systemach, procesach i środowiskach danych w organizacji, a nie wyłącznie na trenowaniu pojedynczych modeli. Obejmuje to integrację AI z platformami takimi jak CRM, ERP, systemy zarządzania treścią, hurtownie danych czy infrastruktura chmurowa. Dojrzały partner dba również o inżynierię danych, bezpieczeństwo, zgodność regulacyjną oraz gotowość operacyjną. Dla przedsiębiorstw realna wartość pojawia się wtedy, gdy AI działa w codziennych procesach biznesowych, a nie jako odizolowany eksperyment. Jak przedsiębiorstwa oceniają najlepszego partnera integracji AI do wdrożeń na dużą skalę? Firmy najczęściej oceniają partnerów integracji AI przez pryzmat doświadczenia wdrożeniowego, znajomości platform enterprise oraz zdolności do skalowania rozwiązań w złożonych strukturach organizacyjnych. Kluczowe są kompetencje w obszarze architektury danych, integracji systemów oraz zapewnienia długofalowego wsparcia. Istotne jest także to, czy partner potrafi poprowadzić cały cykl życia inicjatywy AI – od definiowania przypadków użycia, przez projektowanie rozwiązania, aż po wdrożenie, monitoring i dalszą optymalizację. Jakie są największe ryzyka związane z wyborem niewłaściwego dostawcy integracji AI? Najczęstszym ryzykiem jest wdrożenie rozwiązań AI, których nie da się skutecznie zintegrować, skalować ani utrzymać w środowisku produkcyjnym. Prowadzi to do powstawania rozproszonych systemów, niskiej adopcji oraz projektów AI, które nie generują mierzalnej wartości biznesowej. Dodatkowe zagrożenia to niedostateczna jakość danych, braki w obszarze bezpieczeństwa i zgodności, a także wzrost kosztów operacyjnych. Doświadczony partner integracji AI minimalizuje te ryzyka, dbając o spójność rozwiązań z architekturą enterprise, procesami biznesowymi i zasadami ładu korporacyjnego.
Czytaj więcej
Agenci AI oparci na GPT: co już potrafią
W 2025 roku agenci sztucznej inteligencji przebili się z kręgów technologicznych do głównego nurtu strategii biznesowych. Media określają ten rok mianem „roku agentów AI”, a dane rynkowe tylko potwierdzają skalę zjawiska: niemal 99% zespołów zajmujących się AI w dużych firmach deklaruje, że testuje lub wdraża agentów AI. Tak gwałtowny wzrost zainteresowania wynika z potencjału agentów opartych na GPT do automatyzacji codziennych zadań i zwiększania efektywności. Ale czym tak naprawdę są agenci GPT, co już dziś potrafią w środowisku biznesowym – i dokąd zmierza ten trend? 1. Czym są agenci GPT w biznesie? Agenci GPT to inteligentni asystenci AI, którzy potrafią samodzielnie realizować zadania i podejmować proste decyzje. Wykorzystują zaawansowane modele językowe (np. GPT od OpenAI) jako swój „mózg”, co pozwala im rozumieć język naturalny, generować złożone odpowiedzi i integrować się z innym oprogramowaniem. W praktyce taki agent potrafi przyjąć ogólne polecenie, rozbić je na etapy i wykonać je samodzielnie – bez potrzeby wydawania instrukcji krok po kroku. W przeciwieństwie do prostego chatbota reagującego na komendy, agent GPT działa proaktywnie – to raczej cyfrowy współpracownik niż program oparty na skryptach. 2. Co agenci GPT potrafią już dziś? Choć aktualnie agenci GPT pełnią jeszcze rolę asystentów, a nie w pełni autonomicznych cyfrowych pracowników, to już dziś skutecznie usprawniają wiele procesów w firmach. Oto przykłady zastosowań dostępnych od ręki: Obsługa zgłoszeń i triage wsparcia: Agenci GPT mogą analizować napływające zapytania klientów lub tickety IT, przypisywać je do właściwych zespołów lub udzielać natychmiastowych odpowiedzi na często powtarzające się pytania. Taki wirtualny asystent działa przez całą dobę, skracając czas reakcji i odciążając pracowników działu wsparcia. Analityka biznesowa i raportowanie: GPT świetnie radzi sobie z przetwarzaniem dużych zbiorów danych i dokumentów. Agent może na przykład przeanalizować arkusz sprzedażowy lub raport rynkowy i przygotować zwięzłe podsumowanie kluczowych wniosków, przekształcając czasochłonną analizę w gotową wiedzę. Planowanie i koordynacja zadań: Agenci GPT mogą przejąć rutynowe obowiązki związane z planowaniem, pełniąc rolę wirtualnego asystenta. Przykładowo, agent może analizować Twoje maile, wykrywać zaproszenia na spotkania i automatycznie je planować lub ustawiać przypomnienia – odciążając pracowników od żmudnych czynności organizacyjnych. Wsparcie przed podjęciem decyzji i podsumowania: Przed ważną decyzją agent GPT potrafi przeanalizować raporty, oferty czy dokumentację i przygotować zwięzłe zestawienie opcji, ryzyk i rekomendacji. W praktyce przygotowuje menedżerowi komplet materiałów briefingowych – oszczędzając czas, ale pozostawiając ostateczny wybór człowiekowi. 3. Ograniczenia i kwestie zgodności z przepisami Agenci GPT to narzędzia o dużych możliwościach – ale nie są nieomylni. Jednym z głównych ograniczeń jest dokładność: czasem generują odpowiedzi, które brzmią wiarygodnie, ale są błędne – takie pomyłki nazywane są „halucynacjami”. Dlatego przy krytycznych decyzjach kluczowe jest, by człowiek nadal zatwierdzał lub weryfikował działania agenta. W zastosowaniach korporacyjnych niezbędne jest także zadbanie o prywatność danych i zgodność z regulacjami. Agent może mieć dostęp do poufnych informacji firmowych – a ich niekontrolowane przesyłanie do zewnętrznych usług AI może naruszyć przepisy, takie jak europejskie RODO czy nowe regulacje dotyczące AI. Dlatego wdrażając agentów, firmy powinny stosować odpowiednie zabezpieczenia: korzystać z narzędzi chroniących prywatność, ograniczać zakres danych dostępnych dla agenta oraz monitorować jego działania. Podsumowując: agent GPT przynosi korzyści, ale wymaga jasnych zasad i nadzoru. 4. Od asystenta do samodzielnych procesów – co przed nami? Obecne możliwości agentów GPT to dopiero początek. W niedalekiej przyszłości zobaczymy zespoły współpracujących agentów AI, z których każdy specjalizuje się w konkretnym etapie procesu – jeden analizuje dane, drugi komunikuje się z klientem – i wspólnie obsługują cały proces biznesowy. Gartner prognozuje, że już w 2026 roku 75% przedsiębiorstw będzie używać agentów AI do obsługi przepływów pracy lub kontaktu z klientami. Transformacja z pojedynczych agentów w kierunku pełnej automatyzacji nie nastąpi od razu – wymaga dobrego zaprojektowania i określenia, kiedy nadal potrzebna jest interwencja człowieka. Ale krok po kroku firmy mogą budować taką strukturę. Można to porównać do cyfrowej linii montażowej – z czasem kolejne agenty będą przekazywać sobie zadania, realizując cały proces od zgłoszenia po rozwiązanie bez udziału człowieka. Każdy postęp w zdolnościach AI przybliża nas do tej rzeczywistości. Firmy, które zaczną testować agentów GPT już dziś, będą miały przewagę, gdy technologia wejdzie na wyższy poziom dojrzałości. Gotowy, by sprawdzić, jak agenci AI i inteligentna automatyzacja mogą działać w Twojej firmie? Dowiedz się więcej o praktycznych rozwiązaniach AI dla biznesu i od czego warto zacząć. Najczęściej zadawane pytania (FAQ) Na czym polega różnica między agentami GPT a zwykłymi chatbotami lub botami RPA? Tradycyjne boty — jak proste chatboty czy skryptowe boty RPA — działają według z góry określonych reguł i odpowiadają tylko na konkretne komendy. Agent GPT działa inaczej: potrafi samodzielnie analizować i realizować złożone, wieloetapowe zadania. Na przykład chatbot poda Ci godziny otwarcia sklepu, jeśli go o to zapytasz — ale agent GPT może sam znaleźć produkt, sprawdzić jego dostępność i rozpocząć proces zamówienia, bez potrzeby wydawania szczegółowych instrukcji. Agenci GPT są znacznie bardziej elastyczni i autonomiczni niż typowe boty. Jak rozpocząć wdrażanie agentów GPT w firmie? Najlepiej zacząć od pilotażu w konkretnym, wartościowym obszarze — np. automatyzacji odpowiedzi na powtarzalne e-maile klientów albo tworzenia cotygodniowych raportów. Warto od razu zaangażować dział IT oraz użytkowników końcowych. Trzeba też określić cel wdrożenia (np. oszczędność czasu, szybsza reakcja) i mierzyć wyniki. Jeśli pilotaż się sprawdzi, można stopniowo rozszerzać wykorzystanie agentów GPT na inne procesy w firmie. Is it safe to trust GPT agents with confidential business data?Czy można bezpiecznie powierzyć agentom GPT wrażliwe dane firmowe? Tak — pod warunkiem zastosowania odpowiednich środków ostrożności. Najlepiej korzystać z rozwiązań klasy enterprise lub wdrażać modele GPT w bezpiecznym środowisku wewnętrznym. Wersje korporacyjne zazwyczaj nie używają Twoich danych do trenowania modelu i zapewniają szyfrowanie. Kluczowe jest też ograniczanie dostępu tylko do niezbędnych danych oraz nadzorowanie działania agenta — tak jak w przypadku nowego pracownika. Przy zachowaniu tych zasad, korzystanie z agentów GPT nawet w kontekście poufnych danych może być bezpieczne. Czy agenci GPT zastąpią pracowników? Nie — ich główną rolą jest wspieranie ludzi, a nie ich zastępowanie. Agenci GPT automatyzują rutynowe i powtarzalne zadania, dzięki czemu pracownicy mogą skoncentrować się na pracy kreatywnej, strategicznej lub wymagającej kontaktu z drugim człowiekiem. To trochę jak z arkuszami kalkulacyjnymi — zautomatyzowały liczenie, ale nie wyeliminowały księgowych. Agenci GPT będą raczej wspólnikami niż konkurencją. Jakie nowe możliwości mogą mieć agenci GPT w najbliższych latach? Będą coraz mądrzejsi i bardziej wyspecjalizowani. Wkrótce możemy spodziewać się agentów szkolonych w konkretnych dziedzinach (np. finansach, HR, logistyce), którzy będą działać jak wirtualni eksperci. Usprawniona zostanie też integracja z narzędziami biznesowymi — agent nie tylko coś przeanalizuje, ale też sam zaktualizuje dane w Twoim systemie. Możliwe będzie także tworzenie zespołów agentów współpracujących przy jednym procesie — od analizy danych po kontakt z klientem.
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