Home » Blog » Jak mierzyć skuteczność szkoleń e-learningowych z AI. Każdy CLO powinien to wiedzieć.

Jak mierzyć skuteczność szkoleń e-learningowych z AI. Każdy CLO powinien to wiedzieć.

2 października 2025

Spis treści

Wyobraź sobie organizację, w której każdy pracownik dokładnie wie, jak rozwijać swoje umiejętności, a szkolenia nie są traktowane jako koszt, lecz jako inwestycja napędzająca cały biznes. Dziś jest to możliwe dzięki narzędziom wspieranym przez AI. Dzięki nim łatwo można połączyć świat strategii tak dobrze znany zarządom z codziennymi potrzebami rozwojowymi.

Z tego artykułu dowiesz się, jak dzięki AI można diagnozować luki kompetencyjne, tworzyć programy rozwojowe i pełnić rolę doradczą wobec zarządu, pokazując wprost, jak szkolenia wpływają na wyniki organizacji – od redukcji kosztów po wzrost innowacyjności.

Jak mierzyć skuteczność szkoleń e-learningowych z AI. Każdy CLO powinien to wiedzieć.

1. AI jako przełom w pomiarze efektywności szkoleń

1.1 Dlaczego liczba ukończonych kursów to za mało

Jeszcze kilka lat temu sukces programów szkoleniowych sprowadzał się do prostych wskaźników: ilu pracowników ukończyło kurs i jak ocenili go w ankiecie. Na pierwszy rzut oka wyglądało to dobrze – tabele pełne „odhaczonych” wyników dawały poczucie kontroli. Dziś jednak taki obraz okazuje się zbyt płaski. Zarządy nie chcą już widzieć tylko liczby kliknięć w przycisk „ukończono”. Potrzebują dowodów, że za szkoleniami idzie realna zmiana – większe przychody, niższe koszty, szybsze wdrożenia nowych pracowników czy większa gotowość zespołów do wdrażania innowacji.

Dział e-learningu nie może działać w oderwaniu od strategii firmy – jego skuteczność zależy od ścisłej współpracy z zarządem. To właśnie dzięki temu szkolenia przestają być postrzegane jako „miły dodatek”, a zaczynają pełnić rolę strategicznego narzędzia rozwoju organizacji. Wspólne wyznaczanie priorytetów sprawia, że programy rozwojowe koncentrują się na kluczowych kompetencjach – tych, które wspierają wejście na nowe rynki, cyfrową transformację czy zwiększenie innowacyjności. Bliska współpraca z zarządem pozwala także szybciej reagować na zmieniające się potrzeby biznesu i skuteczniej uzasadniać budżet, pokazując ROI w języku liczb. Co więcej, integracja danych szkoleniowych z narzędziami analitycznymi daje możliwość raportowania twardych efektów – od spadku kosztów błędów operacyjnych po wzrost sprzedaży – co sprawia, że szkolenia są postrzegane jako realna inwestycja w przyszłość firmy.

1.2 Jak AI i Power BI wspierają raportowanie w czasie rzeczywistym

Sztuczna inteligencja otwiera tu nowy rozdział. Narzędzia AI automatyzują proces tworzenia kursów i w połączeniu z platformami e-learningowymi umożliwiają raportowanie wyników niemal w czasie rzeczywistym.

Tak działa np. dedykowane rozwiązanie AI4 E-learning, które automatyzuje i usprawnia cały proces tworzenia szkoleń – od analizy materiałów źródłowych po generowanie gotowych modułów e-learningowych.

Dzięki temu szkolenia tworzone z AI4E-learning powstają nie w tygodnie, ale w godziny czy dni. Co więcej, dostarczają od razu danych o efektywności – takich jak stopień ukończenia kursu, czas potrzebny na wykonanie zadań czy obszary wymagające dalszego doszkolenia.

Integracja AI4E-learning z rozwiązaniami takimi jak Power BI pozwala CLO prezentować dane w formie przejrzystych wykresów i łączyć aktywność szkoleniową z dowolnymi wskaźnikami biznesowymi. Dzięki synchronizacji informacji z LMS, CRM i systemów HR możliwe jest także stworzenie pełnego obrazu wpływu programów rozwojowych na wyniki firmy. Co więcej, rozwiązania takie jak AI4E-learning pozwalają błyskawicznie projektować kursy, co umożliwia organizacjom szybkie dostosowanie się do zmieniającej się rzeczywistości biznesowej uwzględniającej zmianę kierunków czy priorytetów.

2. Strategiczna rola CLO w świecie szkoleń wspieranych AI

2.1 CLO jako lider transformacji rozwojowej

Chief Learning Officer nie jest już tylko odpowiedzialny za dostarczanie szkoleń. To lider transformacji, który potrafi wykorzystać AI do monitorowania, przewidywania i optymalizowania efektów działań rozwojowych.

Przykład L’Oréal dobrze pokazuje, jak zmienia się dziś rola Chief Learning Officer. Nicolas Pauthier, wdraża strategię edukacyjną opartą na „cohort‑based learning” oraz precyzyjnym mapowaniu kompetencji (skills mapping). CLO L’Oréal, nie ogranicza się do organizowania szkoleń, lecz pełni rolę strategicznego doradcy zarządu. Jego celem jest tworzenie doświadczeń, które angażują emocjonalnie pracowników i sprawiają, że chcą się uczyć, przy jednoczesnym raportowaniu wartości biznesowej programów rozwojowych – od wpływu na sprzedaż po redukcję kosztów. To podejście pokazuje, że skuteczny CLO łączy rozwój ludzi z realizacją celów strategicznych firmy. To właśnie na tym styku sztuczna inteligencja i narzędzia analityczne stają się nieocenionym wsparciem.

2.2 Powiązanie szkoleń z priorytetami biznesowymi

Kiedy szkolenia są powiązane z kluczowymi priorytetami firmy, rozwój ludzi przestaje być postrzegany jako koszt, a zaczyna działać jak inwestycja, która realnie napędza biznes. To moment, w którym nauka zaczyna pracować na cele strategiczne – i widać to w praktyce.

Wyobraźmy sobie firmę, która wchodzi na nowy rynek. Bez przygotowania oznacza to miesiące chaosu i kosztownych błędów. Ale jeśli wcześniej wdroży program szkoleń z lokalnych regulacji, obsługi klienta czy języka – pracownicy są gotowi od pierwszego dnia, a ekspansja przebiega szybciej i bezpieczniej. Podobnie działa to w obszarze redukcji kosztów: gdy zespoły produkcyjne przechodzą szkolenia z nowych procedur bezpieczeństwa, liczba wypadków i przestojów spada, co wprost przekłada się na oszczędności.

W dobie cyfrowej transformacji szkolenia mają też inną rolę – skracają dystans między inwestycją w nowe technologie a realnym wykorzystaniem ich potencjału. Firma, która szkoli pracowników w obsłudze narzędzi AI czy automatyzacji, szybciej widzi zwrot z inwestycji niż ta, która liczy, że „pracownicy nauczą się sami”. Tak samo jest z budowaniem przewagi konkurencyjnej – kompetencje rozwijane strategicznie, np. w obsłudze klienta czy pracy w zwinnych metodykach, są trudne do skopiowania i stają się unikalnym kapitałem firmy.

I wreszcie, jest jeszcze czynnik ludzki. Pracownicy, którzy widzą, że szkolenia nie są sztuką dla sztuki, ale realnie ułatwiają im codzienną pracę i wspierają cele organizacji, czują większy sens swojej roli. To podnosi ich motywację, zwiększa zaangażowanie, a w konsekwencji ogranicza rotację i koszty rekrutacji.

3. Kluczowe wskaźniki biznesowe mierzone dzięki e-learningowi

E-learning otwiera zupełnie nowe możliwości w zakresie pomiaru efektywności, pozwalając śledzić wskaźniki, które w tradycyjnych szkoleniach były praktycznie niedostępne.

Platformy LMS rejestrują każdy etap procesu uczenia się: od logowania i aktywności na platformie, aż po wyniki testów. W połączeniu z narzędziami analitycznymi i sztuczną inteligencją te dane przestają być prostą statystyką ukończeń, a stają się cennym źródłem wiedzy o rozwoju kompetencji i ich przełożeniu na wyniki organizacji.

Co zatem mierzą szefowie działów szkoleń w dużych organizacjach?

3.1 Revenue Growth Prediction – wpływ szkoleń na sprzedaż

Ten pomiar służy do prognozowania, w jaki sposób konkretne szkolenia mogą przełożyć się na wzrost przychodów firmy.

Narzędzia oparte na AI analizują dane z platform LMS i systemów sprzedażowych szukając korelacji między udziałem pracowników w szkoleniach a wynikami biznesowymi. Przykład: po szkoleniu produktowym zespół sprzedaży notuje wyższy wskaźnik konwersji lub większą wartość średniego zamówienia. AI potrafi nie tylko pokazać tę zależność wstecznie, ale również przewidzieć, o ile wzrosną przychody, jeśli określona grupa pracowników ukończy kurs.

Dzięki temu pomiarowi możliwe jest ustalenie priorytetów w szkoleniach – wiadomo, które programy mają największy wpływ na sprzedaż i rozwój biznesu. Firma może także lepiej przewidzieć, jakie kompetencje w najbliższej przyszłości będą kluczowe dla wyników finansowych.

3.2 Cost Reduction Analysis – redukcja błędów i przestojów

To kolejny wskaźnik, który dzięki e-learningowi i narzędziom AI można mierzyć wprost, pokazując realne oszczędności dla firmy. Chodzi o analizę, w jakim stopniu szkolenia wpływają na zmniejszenie kosztów – zarówno operacyjnych, jak i strategicznych.

W praktyce oznacza to na przykład: mniej błędów produkcyjnych po szkoleniu z procedur jakości, mniej reklamacji po kursach z obsługi klienta czy mniejszą liczbę przestojów w procesach dzięki lepszemu przygotowaniu zespołów technicznych. AI analizuje dane z LMS i zestawia je z informacjami z systemów operacyjnych, finansowych czy HR, dzięki czemu można jasno zobaczyć, w których obszarach szkolenia przełożyły się na spadek kosztów.

To podejście pozwala CLO mówić językiem zarządu: zamiast raportować, ilu pracowników ukończyło kurs, można pokazać, że np. liczba reklamacji spadła o 15%, a to oznacza kilkaset tysięcy złotych oszczędności rocznie. Dzięki temu szkolenia stają się namacalnym elementem strategii optymalizacji kosztów i poprawy efektywności całej organizacji.

3.3 Time-to-Competency – szybciej do pełnej produktywności

Time-to-Competency to wskaźnik, który mierzy czas potrzebny pracownikowi, aby po szkoleniu osiągnął pełną produktywność na swoim stanowisku. W tradycyjnych procesach onboardingowych czy rozwojowych bywało to trudne do uchwycenia – firmy często nie wiedziały dokładnie, kiedy nowa osoba zaczyna faktycznie pracować na pełnych obrotach.

Dzięki e-learningowi, a zwłaszcza narzędziom wspieranym przez AI, ten proces staje się mierzalny. Platformy LMS śledzą tempo, w jakim pracownik przyswaja wiedzę, wykonuje zadania i zdaje testy. AI potrafi porównać te dane z wynikami w pracy – np. liczbą zrealizowanych projektów, obsłużonych klientów czy skutecznością w sprzedaży. W ten sposób CLO może precyzyjnie określić, ile czasu zajmuje przejście od szkolenia do pełnej efektywności.

W praktyce skrócenie Time-to-Competency oznacza wymierne korzyści: szybciej wdrożonych pracowników, krótsze przerwy w procesach i mniejsze koszty związane z czasem adaptacji.

3.4 Sentiment Analysis – głos uczestników jako źródło danych

Dzięki narzędziom NLP (przetwarzania języka naturalnego) można analizować komentarze, ankiety, oceny czy nawet sposób komunikacji uczestników, aby zrozumieć ich poziom satysfakcji i zaangażowania.

W tradycyjnych szkoleniach często ograniczano się do prostych ankiet z pytaniem „Jak oceniasz kurs w skali od 1 do 5?”. Analiza nastrojów idzie znacznie dalej – wychwytuje niuanse w odpowiedziach i pozwala odróżnić suchą ocenę od prawdziwego entuzjazmu albo frustracji. AI potrafi np. wykazać, że pracownicy pozytywnie reagują na interaktywne moduły i ćwiczenia praktyczne, a negatywnie na długie, jednolite materiały wideo.

To niezwykle cenny pomiar, bo pozwala nie tylko udoskonalać same programy szkoleniowe, ale też powiązać satysfakcję uczestników z innymi wskaźnikami – np. retencją talentów czy kulturą organizacyjną. W efekcie analiza nastrojów daje wgląd w to, jak szkolenia wpływają na klimat w firmie i motywację zespołów, a tym samym na ich gotowość do dalszego rozwoju.

3.5 Innovation Readiness Score – gotowość na innowacje

Ten wskaźnik to odpowiedź na pytanie: czy nasi pracownicy są przygotowani, aby korzystać z innowacji i je współtworzyć, czy też potrzebują dodatkowego wsparcia?

AI analizuje tu nie tylko dane z kursów e-learningowych, ale też tempo przyswajania nowych umiejętności, zaangażowanie w zadania projektowe czy otwartość na nowe technologie. Dzięki temu można określić, w jakim stopniu zespół jest gotowy na wdrożenie np. narzędzi AI, nowych procesów sprzedażowych czy rozwiązań cyfrowych w produkcji.

To niezwykle praktyczny wskaźnik, bo pokazuje nie tylko aktualny poziom kompetencji, ale też potencjał organizacji do innowacji. Wysoki wynik oznacza, że firma może bez obaw inwestować w nowe technologie czy modele biznesowe, podczas gdy niski wskazuje na konieczność wzmocnienia szkoleń i budowania kultury otwartej na zmiany.

4. Od danych AI do strategicznych wniosków dla zarządu

4.1 Raporty w języku biznesu

Dane pozyskane z narzędzi AI mają realną wartość dopiero wtedy, gdy zostaną przełożone na język zrozumiały dla zarządu. Surowe statystyki – takie jak liczba logowań, ukończonych kursów czy średni czas nauki – nie pokazują jeszcze, czy inwestycja w szkolenia faktycznie wspiera rozwój biznesu. Dopiero odpowiednio przygotowane raporty pozwalają CLO wskazać konkretne zależności: skrócenie czasu wdrożenia nowych pracowników, zmniejszenie kosztów operacyjnych czy wzrost sprzedaży po szkoleniach produktowych. Dzięki temu szkolenia stają się częścią rozmowy strategicznej, a nie tylko operacyjnym działaniem działu L&D, a zarząd otrzymuje jasny dowód na to, że rozwój ludzi przekłada się na wynik finansowy i konkurencyjność firmy.

W praktyce jednym z najskuteczniejszych sposobów raportowania wyników szkoleń do zarządu są interaktywne dashboardy. Dzięki narzędziom takim jak Power BI można stworzyć wizualizacje, które w prosty i czytelny sposób pokazują powiązanie działań edukacyjnych z wynikami biznesowymi. Przykładowy dashboard może prezentować wskaźniki ukończenia kursów zestawione z wynikami sprzedaży, co pozwala od razu zobaczyć, jak szkolenia produktowe wpływają na skuteczność zespołów handlowych. Innym elementem mogą być wykresy porównujące liczbę błędów czy przestojów operacyjnych przed i po szkoleniu, dzięki czemu łatwo udowodnić oszczędności. Cennym narzędziem dla zarządu jest także monitorowanie Time-to-Competency – czyli średniego czasu, w jakim nowi pracownicy osiągają pełną produktywność. Dla firm nastawionych na innowacje warto dodać panel prezentujący Innovation Readiness Score, który pokazuje gotowość organizacji do wdrażania nowych technologii i modeli biznesowych. Tego typu dashboardy skutecznie porządkują dane oraz opierając się na faktach, liczbach i prognozach podejmować trafniejsze decyzje biznesowe.

4.2 Analityka predykcyjna jako wsparcie planowania

Analityka predykcyjna to nie tylko modny termin, ale realne narzędzie, które zmienia sposób podejmowania decyzji w biznesie. Jej siła polega na tym, że potrafi przewidywać przyszłość w oparciu o dane, zamiast wyłącznie analizować przeszłość. W kontekście e-learningu oznacza to, że CLO i działy L&D nie muszą czekać, aż pojawi się luka kompetencyjna – mogą z wyprzedzeniem zaplanować programy rozwojowe tam, gdzie za rok czy dwa będzie największe zapotrzebowanie. Przykładowo, jeśli firma wdraża automatyzację procesów w dziale obsługi klienta, analityka predykcyjna pokaże, że rosnąć będzie zapotrzebowanie nie na typowe umiejętności operacyjne, które przejmą narzędzia AI, ale na kompetencje miękkie: umiejętność rozwiązywania problemów, abstrakcyjnego myślenia, budowania relacji i empatii. To właśnie te cechy, których sztuczna inteligencja jeszcze nie posiada, stają się coraz bardziej pożądane w nowoczesnych organizacjach.

AI, automatyzując zadania powtarzalne, wymusza przesunięcie ciężaru pracy na obszary bardziej złożone i kreatywne. Dla pracowników oznacza to konieczność nabywania nowych umiejętności – np. analizy danych zamiast ich ręcznego wprowadzania, projektowania rozwiązań zamiast tylko realizacji poleceń czy prowadzenia rozmów z klientami w trudnych, emocjonalnych sytuacjach, gdzie empatia i inteligencja emocjonalna odgrywają kluczową rolę. Dla CLO to wyzwanie, ale też ogromna szansa: dobrze zaprojektowane szkolenia mogą przygotować organizację na nową rzeczywistość, w której przewagę konkurencyjną daje już nie ilość wykonanej pracy, ale jej jakość i zdolność do adaptacji.

Innymi słowy, analityka predykcyjna wspierana przez AI pozwala nie tylko przewidywać, jakie kompetencje będą potrzebne w przyszłości, ale też pomaga budować programy rozwojowe, które rozwijają to, czego sztuczna inteligencja jeszcze długo nie zastąpi – abstrakcyjne myślenie, kreatywność, empatię i zdolność podejmowania decyzji w niepewnych warunkach.

W kontekście e-learningu analityka predykcyjna ma ogromne znaczenie, ponieważ pozwala CLO i działom L&D:

przewidywać zapotrzebowanie na kompetencje – np. jakie umiejętności będą kluczowe za 2–3 lata w związku z planami ekspansji czy wdrożeniem nowych technologii,
identyfikować luki kompetencyjne zanim staną się problemem – AI może pokazać, które działy będą wymagały dodatkowego szkolenia, aby sprostać przyszłym wyzwaniom,
prognozować wpływ szkoleń na wyniki biznesowe – np. oszacować, o ile wzrośnie sprzedaż po wdrożeniu określonego programu rozwojowego,
optymalizować inwestycje w szkolenia – wskazać, które programy przyniosą największy zwrot z inwestycji, a które mają marginalny wpływ.

Zastosowanie analityki predykcyjnej w e-learningu

5. Wyzwania pomiaru opartego na AI i jak je pokonać

5.1 Integracja systemów

Jednym z największych wyzwań przy wdrażaniu rozwiązań opartych na AI jest brak integracji pomiędzy systemami. Można go jednak skutecznie pokonać. Kluczowe jest w tym procesie posiadanie partnera technologicznego, który nie tylko zna się na integracjach, ale również rozumie kontekst biznesowy i specyfikę różnych obszarów organizacji. Tak właśnie działa TTMS – łączymy doświadczenie w implementacji sztucznej inteligencji z praktyczną wiedzą z obszarów HR, sprzedaży czy e-learningu. Dzięki temu nasi programiści mają pełne wsparcie merytoryczne ekspertów i mogą projektować rozwiązania, które odpowiadają na realne potrzeby biznesu. To podejście jest szczególnie cenne w przypadku firm, które nie dysponują własnymi działami specjalistycznymi – współpraca z partnerem takim jak TTMS pozwala im od razu korzystać z wiedzy i praktyk sprawdzonych w dużych organizacjach, bez względu na skalę ich własnych zasobów.

5.2 Bezpieczeństwo danych i RODO

Przestrzeganie standardów bezpieczeństwa oraz etyczne wykorzystanie danych to fundament w dzisiejszych, niestabilnych geopolitycznie czasach. Liczba ataków hackerskich rośnie z każdym rokiem, a wyciek danych to już nie scenariusz filmu sensacyjnego, lecz realne i poważne zagrożenie dla firm. Dlatego tak istotne jest wdrożenie nowoczesnych mechanizmów ochrony przed cyberzagrożeniami oraz pełna zgodność z regulacjami, takimi jak AI Act czy normy ISO.

Warto zatem pomyśleć o współpracy z partnerem, który kompleksowo zadba przy wdrożeniu każdego oprogramowania o cyberbezpieczeństwo.

5.3 Nowe kompetencje analityczne w zespołach L&D

Aby w pełni wykorzystać potencjał sztucznej inteligencji, zespoły L&D muszą rozwijać umiejętność interpretacji danych i ich biznesowego zastosowania. Wdrożenie nowoczesnego programu e-learningowego, który gromadzi i integruje duże ilości informacji z platform LMS, wymusza rozwój nowych kompetencji analitycznych. Do kluczowych obszarów należą:

Data literacy (kompetencje w pracy z danymi) – umiejętność czytania, interpretowania i wyciągania wniosków z raportów oraz dashboardów.
Analiza danych uczenia się (Learning Analytics) – identyfikacja trendów w aktywności uczestników, mierzenie zaangażowania i skuteczności szkoleń.
Storytelling z danymi – przekładanie surowych wskaźników na zrozumiałe narracje dla menedżerów i zarządu (np. ROI szkoleń, wpływ na KPI biznesowe).
Analityka predykcyjna – wykorzystanie modeli AI i statystyki do prognozowania potrzeb szkoleniowych, rotacji wiedzy i luk kompetencyjnych.
Data governance i compliance – znajomość regulacji prawnych (np. RODO, AI Act) oraz umiejętność bezpiecznego i etycznego zarządzania danymi.
Łączenie danych HR i biznesowych – integracja wskaźników rozwojowych z danymi o fluktuacji, efektywności czy wynikach zespołów.
Eksperymentowanie i A/B testing – projektowanie i analiza testów skuteczności różnych formatów szkoleń w celu optymalizacji programów L&D.

Warto jednak podkreślić, że wiele z tych kompetencji może być wspieranych przez narzędzia oparte na sztucznej inteligencji. AI potrafi bowiem:

Automatyzować analizę danych – szybko przetwarzać duże zbiory informacji z LMS i wykrywać ukryte wzorce.
Tworzyć predykcje – np. przewidywać, którzy pracownicy mogą mieć trudności z ukończeniem kursów albo jakie kompetencje będą deficytowe w przyszłości.
Dostarczać gotowe wnioski, np. „uczestnicy z działu sprzedaży uczą się szybciej z materiałów wideo niż z e-booków”.
Personalizować doświadczenie szkoleniowe
Wspierać storytelling danych – automatycznie przygotowywać podsumowania

6. Rekomendacje strategiczne dla CLO i zarządu

6.1 Projektowanie KPI z myślą o AI

Projektowanie KPI z myślą o narzędziach wspieranych przez AI powinno zaczynać się już na etapie tworzenia programów rozwojowych. Właściwe zdefiniowanie celów biznesowych i wskaźników pozwala później precyzyjnie mierzyć efekty szkoleń. Warto przy tym pamiętać, że nowoczesne platformy e-learningowe dostarczają danych, które mogą znacznie wzbogacić analizę. Dzięki nim możliwe jest monitorowanie poziomu zaangażowania uczestników w bardzo szczegółowy sposób, np. identyfikowanie momentów, w których kursanci zatrzymują się na materiałach wideo czy analizowanie, które quizy sprawiają im największą trudność. AI pozwala także ocenić tempo nauki i preferowany styl przyswajania wiedzy – na przykład to, czy uczestnik szybciej uczy się poprzez treści wizualne czy tekstowe – oraz mierzyć transfer wiedzy do praktyki poprzez integrację wyników szkoleń z systemami firmowymi.

W efekcie KPI mogą być projektowane w taki sposób, aby mierzyły realną efektywność szkoleń, a nie jedynie aktywność użytkowników. Przykładem tego są wskaźniki rozwojowe, takie jak mierzenie postępów kompetencyjnych uczestników w czasie czy predykcyjne KPI sukcesu, które dzięki algorytmom AI pozwalają ocenić, czy dana osoba osiągnie wymagany poziom wiedzy w określonym przedziale czasowym.

Tworząc KPI należy unikać skupiania się wyłącznie na danych ilościowych – sama liczba logowań do platformy LMS nie odzwierciedla skuteczności szkolenia. Kluczowe jest także podejście dynamiczne, w którym KPI są weryfikowane i modyfikowane w trakcie trwania programów rozwojowych. Równie ważne jest łączenie danych z różnych źródeł, takich jak LMS, CRM czy systemy HRIS, co pozwala uzyskać pełny obraz wpływu szkoleń na organizację.

W praktyce KPI w e-learningu wspieranym przez AI można podzielić na kilka kategorii. Wskaźniki kosztowo-efektywnościowe pomagają ocenić zwrot z inwestycji w szkolenia, np. poprzez analizę kosztu przypadającego na jednego pracownika w odniesieniu do wzrostu jego wydajności czy skrócenia czasu onboardingu. KPI adaptacyjne koncentrują się na gotowości organizacji do zmian rynkowych i obejmują takie elementy jak tempo reskillingu i upskillingu czy czas potrzebny na wdrożenie nowych narzędzi i procesów. Z kolei KPI biznesowe odnoszą się bezpośrednio do wyników firmy, pozwalając mierzyć np. wzrost sprzedaży po szkoleniu czy poprawę jakości obsługi klienta. Ostatnią kategorią są KPI strategiczne, które wskazują na pozycję firmy wobec konkurencji, mierząc między innymi czas reakcji na zmiany w branży czy odsetek kluczowych kompetencji objętych ścieżkami rozwojowymi wspieranymi przez AI.

6.2 Raportowanie w cyklach kwartalnych

Raportowanie w cyklach kwartalnych stanowi optymalne rozwiązanie dla zarządów dużych organizacji, ponieważ łączy w sobie perspektywę strategiczną i praktyczną. Okres trzech miesięcy jest wystarczająco długi, by uchwycić realne efekty działań – zarówno w obszarze rozwojowym, jak i biznesowym – a jednocześnie na tyle krótki, by umożliwić szybką reakcję w przypadku odchyleń od założonej strategii. Kwartalne raporty pozwalają uniknąć nadmiernej szczegółowości comiesięcznych zestawień, które często prowadzą do przeciążenia informacyjnego, i koncentrują się na tym, co dla zarządu najważniejsze: trendach, wzorcach oraz wpływie podjętych inicjatyw na cele biznesowe. Co więcej, taki rytm raportowania jest naturalnie zbieżny z cyklami budżetowymi i finansowymi przedsiębiorstwa, co ułatwia zestawianie wskaźników rozwojowych z wynikami operacyjnymi i finansowymi. W obszarze szkoleń kwartalne podsumowania mają dodatkową przewagę – dają czas na zebranie rzetelnych danych, wdrożenie nowej wiedzy w praktyce i przeanalizowanie jej efektów za pomocą narzędzi AI. Regularne, kwartalne raportowanie wzmacnia też kulturę odpowiedzialności i transparentności w organizacji, tworząc stały rytm pracy, w którym każda inicjatywa jest nie tylko wdrażana, ale także oceniana i doskonalona w oparciu o konkretne wnioski.

7. Podsumowanie – AI jako dźwignia strategicznego rozwoju

Sztuczna inteligencja nie tylko usprawnia proces tworzenia kursów, ale również daje dyrektorom ds. rozwoju (CLO) możliwość raportowania efektywności programów szkoleniowych w sposób dokładny, przewidywalny i dostosowany do oczekiwań zarządu.

Transition Technologies MS (TTMS) wspiera liderów e-learningu w mierzeniu skuteczności działań rozwojowych, oferując rozwiązania łączące analitykę danych, narzędzia AI i integrację z systemami firmowymi. Dzięki doświadczeniu w projektowaniu i wdrażaniu platform cyfrowych TTMS umożliwia nie tylko gromadzenie danych o aktywności uczestników, lecz przede wszystkim ich przełożenie na konkretne wskaźniki biznesowe.

Integrując platformy e-learningowe z systemami CRM, HRIS czy ERP, TTMS pozwala powiązać wyniki szkoleń z realnymi efektami, takimi jak wzrost sprzedaży, poprawa jakości obsługi klienta czy szybsze wdrożenie nowych pracowników. Firma wspiera także w tworzeniu dedykowanych dashboardów i raportów kwartalnych, które w przejrzysty sposób prezentują zarządowi efektywność działań L&D oraz zwrot z inwestycji w rozwój pracowników.

Dzięki temu działy e-learningu otrzymują narzędzia, które nie tylko ułatwiają monitorowanie skuteczności szkoleń, ale też pozwalają udowodnić ich strategiczną wartość dla całej organizacji.

Odkryj najlepsze rozwiązania e-learningowe dla twojej firmy.

A jeśli masz problem z zarządzeniem kursami e-leaningowymi i wiedzą w organizacji koniecznie musisz odwiedzić stronę – Administrowanie systemem zarządzania nauczaniem | TTMS

Zapoznaj się z naszym narzędziem do szybkiego tworzenia kursów online AI 4 E-learning.

Zobacz nasze pozostałe rozwiązania AI dla Biznesu.

TTMS blog – świat IT oczami ekspertów

Partnerstwo Salesforce i OpenAI — nowa era inteligentnych przedsiębiorstw

Świat rozwiązań biznesowych opartych na sztucznej inteligencji właśnie przeszedł prawdziwą rewolucję. Podczas konferencji Dreamforce 2025 firmy Salesforce i OpenAI ogłosiły rozszerzenie swojej strategicznej współpracy, które może całkowicie odmienić sposób, w jaki przedsiębiorstwa pracują, sprzedają i obsługują klientów. Nie jest to zwykła zapowiedź kolejnej integracji, lecz wizja „inteligentnego przedsiębiorstwa” – organizacji, w której sztuczna inteligencja współpracuje z człowiekiem w naturalny, konwersacyjny sposób, bezpośrednio w narzędziach używanych na co dzień. 1. Konferencja Dreamforce 2025: Zapowiedź nowej ery sztucznej inteligencji w biznesie Partnerstwo Salesforce i OpenAI zapowiada prawdziwą zmianę w podejściu do rozwiązań dla biznesu. Zamiast zmuszać pracowników do korzystania z wielu różnych aplikacji i paneli, nowe integracje wprowadzają możliwości sztucznej inteligencji prosto do środowisk takich jak ChatGPT, Slack czy platforma Salesforce. 1.1 Głęboka integracja OpenAI i Salesforce – rewolucyjna integracja AI w systemach CRMi Nowe partnerstwo wprowadza szereg przełomowych możliwości, które łączą potencjał najbardziej zaawansowanych modeli AI z danymi przedsiębiorstw. Klienci Salesforce mogą teraz korzystać z najnowszych modeli OpenAI, w tym z zaawansowanego systemu GPT-5, aby tworzyć inteligentnych agentów i prompty bezpośrednio w platformie Salesforce. GPT-5 to zintegrowany system sztucznej inteligencji, który potrafi samodzielnie zdecydować, kiedy udzielić szybkiej odpowiedzi, a kiedy zastosować bardziej złożone rozumowanie, by dostarczyć ekspertyz na najwyższym poziomie. Prawdziwa innowacja sięga jednak dalej niż sama możliwość korzystania z modeli AI. Współpraca obejmuje również partnerstwa ze Stripe — w celu stworzenia Agentic Commerce Protocol, z Anthropic — by obsługiwać branże regulowane, oraz z Google — aby zintegrować modele Gemini z ekosystemem Agentforce 360. Dzięki temu Salesforce staje się centralnym punktem dla rozwiązań sztucznej inteligencji w przedsiębiorstwach, oferując klientom niespotykaną dotąd elastyczność i swobodę wyboru. 1.2 Agentforce 360 w środowisku ChatGPT — pełna integracja CRM i AI Jednym z najbardziej imponujących ogłoszeń jest informacja, że platforma Agentforce 360 będzie dostępna bezpośrednio w ChatGPT. Umożliwi to użytkownikom przeglądanie danych sprzedażowych, analizowanie rozmów z klientami oraz tworzenie zaawansowanych wizualizacji w Tableau – wszystko poprzez proste zapytania w naturalnym języku. Wyobraźmy sobie menedżera sprzedaży, który pyta: „Pokaż mi pięć największych szans sprzedażowych, które mają szansę zamknąć się w tym kwartale” — i natychmiast otrzymuje nie tylko dane, ale też konkretne wnioski i wizualizacje, bez potrzeby opuszczania czatu. 2. Salesforce i OpenAI zmieniają sposób pracy z systemami CRM To partnerstwo całkowicie zmienia sposób pracy, sprawiając, że dane firmowe i procesy są dostępne w bardziej naturalny, intuicyjny i zrozumiały sposób — poprzez rozmowę z systemem. 2.1 Od prompta do decyzji — jak AI usprawnia codzienną pracę Tradycyjna analityka biznesowa wymagała poruszania się po skomplikowanych panelach, generowania raportów i ręcznego zestawiania danych. Integracja Salesforce z OpenAI całkowicie to zmienia. Pracownicy mogą teraz prowadzić naturalne rozmowy ze swoimi danymi biznesowymi — zadawać pytania w zwykłym języku i natychmiast otrzymywać odpowiedzi oparte na kontekście ich CRM-u, analiz czy systemów operacyjnych. Takie podejście radykalnie skraca czas między pytaniem a działaniem. Menedżer przygotowujący się do kwartalnego podsumowania nie musi już logować się do kilku systemów, eksportować danych i tworzyć prezentacji ręcznie. Wystarczy, że poprosi o potrzebne informacje — a sztuczna inteligencja przygotuje wszystko w czasie rzeczywistym. 2.2 Agenci AI w Slacku, Tableau i CRM Salesforce i OpenAI wprowadzają integrację także do Slacka — narzędzia, które Salesforce określa jako „agentowy system operacyjny” współczesnego biznesu. ChatGPT jest teraz dostępny bezpośrednio w Slacku, co pozwala zespołom tworzyć treści, podsumowywać długie wątki rozmów, przeszukiwać firmową wiedzę i łączyć się z wewnętrznymi narzędziami — wszystko bez wychodzenia z jednego środowiska pracy. Dodatkowo, agent OpenAI Codex został zintegrowany ze Slackiem, umożliwiając programistom delegowanie zadań programistycznych za pomocą zwykłych poleceń w języku naturalnym. Inżynierowie mogą opisać, co chcą zbudować, a sztuczna inteligencja wygeneruje, przetestuje i udoskonali kod bezpośrednio w wątku Slacka. Partnerstwo to rozszerza możliwości Agentforce 360 o obsługę głosu i interakcje wielokanałowe, umożliwiając firmom budowanie bardziej naturalnych i wciągających relacji z klientami. 3. Agentic Commerce — błyskawiczne zakupy i coś więcej Jedną z najbardziej widocznych dla konsumentów innowacji jest Agentforce Commerce, które całkowicie zmienia sposób odkrywania i kupowania produktów online. 3.1 Agentforce Commerce – zakupy bezpośrednio w ChatGPT Dzięki nowej integracji sprzedawcy korzystający z Agentforce Commerce mogą prezentować swoje katalogi produktów bezpośrednio w ChatGPT, docierając do setek milionów potencjalnych klientów tam, gdzie już teraz spędzają czas. Jeśli użytkownik wyrazi zainteresowanie danym produktem podczas rozmowy z ChatGPT, może sfinalizować cały zakup bez opuszczania czatu. To nie tylko kwestia wygody — to sposób na uchwycenie popytu dokładnie w momencie, gdy się pojawia. Badania Salesforce pokazują, że 48% konsumentów korzystających już ze sztucznej inteligencji jest otwartych na to, by agent AI dokonywał zakupów w ich imieniu. Integracja Agentforce Commerce sprawia, że taka przyszłość staje się rzeczywistością już dziś. 3.2 Bezpieczne transakcje dzięki Stripe i Agentic Commerce Protocol Bezpieczeństwo i zaufanie to kluczowe elementy każdej transakcji handlowej. Dlatego Salesforce nawiązał współpracę ze Stripe i OpenAI, by opracować Agentic Commerce Protocol (ACP) —rozwiązanie open-source, które standaryzuje sposób, w jaki firmy mogą wchodzić w interakcje z konsumentami za pośrednictwem agentów AI, zachowując pełną kontrolę nad relacjami z klientami, danymi i realizacją zamówień. Protokół gwarantuje bezpieczeństwo danych płatniczych, zapewnia, że sprzedawcy zachowują bezpośrednią relację z klientem przez cały proces zakupu, oraz pozwala firmom samodzielnie decydować o akceptacji zamówień w oparciu o własną ocenę ryzyka. Stripe odpowiada za infrastrukturę finansową i obsługę płatności — w tym wsparcie dla Link i wielu metod płatności — podczas gdy sprzedawcy zachowują pełną kontrolę nad doświadczeniem klienta po dokonaniu zakupu. To trójstronne partnerstwo Salesforce, Stripe i OpenAI tworzy kompletne, kompleksowe rozwiązanie, które pozwala sprzedawcom zwiększać przychody i budować silniejsze relacje z klientami — bezpośrednio na platformach, z których ci już korzystają. 4. Jaki wpływ na biznes i klientów będzie miało połączenie sił Salesforce i chatGPT? Nowe partnerstwo przynosi wymierne korzyści zarówno pracownikom, jak i klientom, zasadniczo zmieniając sposób, w jaki organizacje funkcjonują i komunikują się ze swoimi rynkami. 4.1 Wsparcie AI dla zespołów sprzedażowych Dla pracowników ta integracja oznacza szereg ułatwień w codziennej pracy — nie muszą już przełączać się między aplikacjami ani zapamiętywać skomplikowanych komend i ścieżek w systemach. Przedstawiciele handlowi mogą uzyskiwać dane z CRM po prostu rozmawiając z systemem, konsultanci wsparcia łatwo wyszukują artykuły i historię kontaktów z klientem, a analitycy generują wizualizacje bez potrzeby zaawansowanej znajomości narzędzi analitycznych. Pierwsi użytkownicy już widzą znaczące efekty. Reddit wdrożył Agentforce do obsługi zapytań reklamodawców, uzyskując 46% redukcji liczby zgłoszeń i skracając czas rozwiązywania spraw o 84% — z 8,9 do zaledwie 1,4 minuty. Ta poprawa efektywności pozwoliła zwiększyć satysfakcję reklamodawców o 20%, jednocześnie odciążając pracowników od powtarzalnych zadań. 4.2 Nowe kanały zaangażowania klientów – ta sama jakość obsługi Dzięki tej współpracy klienci otrzymują spójne doświadczenie niezależnie od wybranego kanału kontaktu. Nieważne, czy rozmawiają z agentem AI w ChatGPT, prowadzą rozmowę głosową przez telefon, czy robią zakupy za pomocą czatu lub asystenta AI — w każdym przypadku interakcja jest płynna, spersonalizowana i oparta na pełnej historii klienta. Agentforce Voice, kluczowy element platformy Agentforce 360, umożliwia prowadzenie naturalnych rozmów głosowych w czasie rzeczywistym, z bardzo niskim opóźnieniem, co sprawia, że brzmienie tych interakcji jest naprawdę ludzkie. Agenci głosowi potrafią aktualizować rekordy CRM, uruchamiać procesy, wywoływać API i wykonywać konkretne działania — wszystko to przy zachowaniu naturalnego toku rozmowy oraz tonu i stylu właściwego dla marki. 5. AI, której możesz zaufać – bezpieczne rozwiązania dla biznesu Wdrożenie AI w organizacjach na dużą skalę wymaga przede wszystkim zaufania, bezpieczeństwa i zgodności z regulacjami — i właśnie w tych obszarach Salesforce oferuje kompleksowe rozwiązania. 5.1 GPT-5, Anthropic Claude – połączenie mocy modeli z bezpieczeństwem Salesforce Salesforce oferuje klientom niespotykaną dotąd swobodę wyboru modeli AI, integrując rozwiązania od wielu czołowych dostawców. Poza GPT-5 od OpenAI, współpraca z Anthropic sprawia, że model Claude staje się preferowanym rozwiązaniem dla branż regulowanych — takich jak finanse, opieka zdrowotna, cyberbezpieczeństwo czy life sciences. Anthropic to pierwszy dostawca dużych modeli językowych w pełni zintegrowany w obrębie warstw zaufania Salesforce, co oznacza, że cały ruch danych Claude odbywa się w obrębie prywatnej chmury Salesforce. Współpraca z Google z kolei wprowadza modele Gemini do Atlas Reasoning Engine — warstwy inteligencji napędzającej Agentforce 360. To hybrydowe podejście łączy kreatywność i elastyczność dużych modeli językowych z niezawodnością i przewidywalnością uporządkowanych procesów biznesowych. Wszystkie te modele działają w ramach Einstein Trust Layer — bezpiecznej architektury AI wbudowanej bezpośrednio w platformę Salesforce. Warstwa ta zapewnia szereg zabezpieczeń, takich jak: bezpieczne pobieranie danych z zachowaniem istniejących uprawnień użytkowników, maskowanie informacji wrażliwych zanim trafią do zewnętrznych modeli, brak przechowywania danych przez dostawców modeli (zero data retention), wykrywanie treści nieodpowiednich lub toksycznych, pełne ścieżki audytu i zgodności. 5.2 AI, która spełnia najwyższe standardy branż regulowanych W branżach objętych regulacjami przestrzeganie zasad zgodności to nie opcja, lecz konieczność. Rozszerzone partnerstwo z Anthropic odpowiada na te potrzeby, udostępniając model Claude w bezpiecznym środowisku chmurowym Salesforce. Dzięki temu organizacje mogą korzystać z najnowszych możliwości AI, jednocześnie zachowując pełną ochronę danych i procesów wrażliwych. W planach jest również wspólne opracowywanie branżowych rozwiązań AI dla sektorów regulowanych — począwszy od usług finansowych — które będą dostosowane do specyficznych wymagań dotyczących prywatności, przepisów i procesów operacyjnych. 6. Era konwersacyjnej AI: nowy rozdział dla przedsiębiorstw Ogłoszenia z Dreamforce 2025 to dopiero początek długofalowej transformacji. 6.1 Kierunki rozwoju Agentforce 360 i integracji z OpenAI Modele OpenAI są już dostępne w ramach Agentforce, co pozwala klientom natychmiast rozpocząć tworzenie własnych agentów i promptów. Funkcje ChatGPT i Codex w Slacku również są dostępne od momentu ogłoszenia współpracy. Szczegółowy harmonogram wdrożeń aplikacji Agentforce 360 i Agentforce Commerce w ChatGPT zostanie ogłoszony w najbliższych miesiącach, gdy integracje przejdą z fazy testowej do powszechnej dostępności. Takie etapowe podejście pozwala Salesforce i OpenAI udoskonalać doświadczenie użytkowników na podstawie wczesnych opinii, zanim rozwiązania zostaną wdrożone globalnie na szeroką skalę. Platforma Data 360 (wcześniej znana jako Data Cloud) pełni teraz rolę jednolitej warstwy danych, zapewniającej kontekst i wiarygodne informacje dla każdego agenta AI w całym ekosystemie. Nowe funkcje, takie jak Intelligent Context, łączą dane strukturalne z CRM z danymi niestrukturalnymi — np. e-mailami, plikami PDF czy transkrypcjami rozmów — a Tableau Semantics dba o spójność definicji biznesowych we wszystkich aplikacjach. Funkcja/Integracja Opis Platforma(y) Dostępność Agentforce 360 w ChatGPT Zapytania do CRM, wizualizacje, workflowy przez czat ChatGPT Podgląd (szczegóły wkrótce) Modele OpenAI w Salesforce Tworzenie agentów/promptów, dostęp do GPT-5, funkcje multimodalne i głosowe Platforma Salesforce Dostępne Natychmiastowe zakupy (Instant Checkout) Sprzedaż i płatności natywnie w ChatGPT ChatGPT Podgląd ChatGPT w Slack Tworzenie, podsumowywanie, wyszukiwanie, integracja z narzędziami wewnętrznymi Slack Dostępne Codex w Slack Delegowanie zadań programistycznych za pomocą języka naturalnego Slack Dostępne Sprzedaż zgodna z prywatnością Bezpieczne, wbudowane transakcje, kontrola nad danymi klienta ChatGPT, Stripe Podgląd 6.2 Przewaga konkurencyjna w erze workflow opartych na AI Jak podkreślił Marc Benioff podczas przemówienia na Dreamforce, to partnerstwo tworzy „zaufaną podstawę, która pozwala firmom stać się agentowymi przedsiębiorstwami”. Sam Altman dodał, że wspólnym celem jest sprawienie, by codzienne narzędzia „działały lepiej razem — tak, aby praca była bardziej naturalna i zintegrowana”. Przewaga konkurencyjna nie polega już wyłącznie na dostępie do potężnych modeli AI, lecz na tym, w jaki sposób są one osadzone w codziennych procesach, oparte na zaufanych danych i chronione solidnymi mechanizmami bezpieczeństwa. Organizacje, które zaczną korzystać z konwersacyjnej AI w codziennej pracy, będą działać sprawniej, podejmować lepsze decyzje i zapewniać klientom wyższy poziom obsługi, wyprzedzając firmy wciąż uwięzione w tradycyjnych systemach. 7. TTMS Insights — Przygotuj swoją organizację na erę agentów AI Partnerstwo Salesforce i OpenAI to coś więcej niż tylko innowacja technologiczna — to zapowiedź fundamentalnej zmiany w sposobie projektowania, wdrażania i wykorzystywania oprogramowania w przedsiębiorstwach. W miarę jak firmy analizują, jak najlepiej wykorzystać nowe możliwości, pojawia się kilka kluczowych kwestii strategicznych. Po pierwsze, organizacje muszą ocenić gotowość swoich danych. Potencjał konwersacyjnej AI w pełni zależy od ich jakości — ich czystości, dostępności i odpowiedniego zarządzania. Tylko wtedy agenci AI będą w stanie udzielać trafnych, kontekstowych odpowiedzi. Po drugie, warto zidentyfikować obszary o największym potencjale biznesowym, w których wdrożenie AI może przynieść natychmiastowe efekty. Obsługa klienta, wsparcie sprzedaży i marketing to naturalne punkty wyjścia — technologie te są już sprawdzone, a zwrot z inwestycji łatwy do zmierzenia. Po trzecie, organizacje powinny opracować ramy zarządzania i nadzoru nad AI, które połączą innowacyjność z odpowiedzialnością. Należy jasno określić, kiedy agenci AI mogą działać autonomicznie, a kiedy wymagana jest interwencja człowieka; jak chronione są dane wrażliwe; oraz w jaki sposób monitorowane i audytowane jest zachowanie agentów. 8. Jak TTMS pomaga firmom tworzyć inteligentne przedsiębiorstwa dzięki Salesforce i OpenAI W TTMS specjalizujemy się w pomaganiu organizacjom w przechodzeniu przez złożone procesy transformacji technologicznych. Nasze doświadczenie obejmuje wdrożenia Salesforce, outsourcing i usługi zarządzane, a także integracje rozwiązań AI w ramach platform Sales Cloud, Service Cloud, Marketing Cloud, Experience Cloud i Nonprofit Cloud. Połączenie platformy CRM Salesforce z najnowszymi modelami OpenAI otwiera firmom zupełnie nowe możliwości wykorzystania sztucznej inteligencji w codziennej pracy. Niezależnie od tego, czy chcesz wdrożyć agentów Agentforce do obsługi klienta, uruchomić Agentforce Commerce, aby docierać do nowych odbiorców poprzez ChatGPT, czy zintegrować głosowych agentów AI, TTMS poprowadzi Cię przez każdy etap tej transformacji. Przyszłość pracy to sposób, w którym systemy AI wspierają codzienną działalność zespołów, ułatwiając podejmowanie decyzji i komunikację. Pytanie nie brzmi, czy wdrożyć te technologie, lecz jak szybko można je wykorzystać, aby zdobyć przewagę konkurencyjną. Dzięki odpowiedniej strategii, wsparciu doświadczonego partnera wdrożeniowego oraz dbałości o jakość danych i procesów Twoja organizacja może stać się firmą w pełni wspieraną przez inteligentnych agentów AI — działającą szybciej, sprawniej i efektywniej niż kiedykolwiek wcześniej.

Czytaj więcej

Przewodnik po rozwiązaniach marketingowych Salesforce w 2025 roku: platformy, edycje i nowości

W 2025 roku Salesforce wciąż na nowo definiuje sposób, w jaki organizacje budują relacje z klientami na każdym etapie ich ścieżki — od generowania leadów, przez spersonalizowaną komunikację, aż po długofalową lojalność. Ekosystem marketingowy Salesforce, oparty na potężnej platformie Marketing Cloud i fundamencie Data Cloud, oferuje zintegrowane podejście zarówno dla marketerów B2B, jak i B2C. Dzięki nowym edycjom, inteligentniejszej automatyzacji i rozwiązaniom wykorzystującym sztuczną inteligencję, Salesforce umożliwia zespołom marketingowym odejście od kampanii „jednego formatu dla wszystkich” na rzecz doświadczeń tworzonych w czasie rzeczywistym i opartych na danych. Niezależnie od tego, czy dopiero zaczynasz pracę z Marketing Cloud, czy planujesz modernizację obecnego środowiska, zrozumienie najnowszych aktualizacji jest kluczowe dla podejmowania świadomych decyzji. Ten przewodnik omawia platformy i edycje marketingowe Salesforce, wyjaśnia nowości na rok 2025 — w tym rozwój agentów AI i Marketing Cloud Next — oraz pomaga określić, które rozwiązanie najlepiej odpowiada celom i dojrzałości marketingowej Twojej organizacji. 1. Przegląd edycji Marketing Cloud — co każda z nich oznacza dla działów marketingu? Wybór odpowiedniej edycji Salesforce Marketing Cloud może być wyzwaniem. Każda wersja oferuje inne możliwości, które bezpośrednio wpływają na sposób, w jaki menedżerowie planują kampanie, angażują klientów i analizują wyniki. Poniżej przedstawiamy główne edycje oraz ich praktyczne znaczenie dla codziennej pracy zespołów marketingowych. 1.1 Marketing Cloud Growth Edition Edycja Growth została zaprojektowana z myślą o organizacjach, które chcą rozpocząć działania marketingowe oparte na danych w sposób skalowalny. Oferuje wszystkie niezbędne funkcje do zarządzania danymi klientów, prowadzenia kampanii i monitorowania wyników — bez zbędnej złożoności. Najważniejsze możliwości: Zunifikowane profile klientów umożliwiające precyzyjną segmentację odbiorców Realizacja kampanii wielokanałowych (e-mail, SMS, powiadomienia push) Narzędzia automatyzacji dla kampanii cyklicznych Gotowe pulpity raportowe Dla menedżerów marketingu Growth Edition to właściwy wybór, gdy priorytetem jest zbudowanie solidnych podstaw i szybkie osiągnięcie wymiernych rezultatów. 1.2 Marketing Cloud Advanced Edition Edycja Advanced rozwija możliwości wersji Growth, oferując głębszą personalizację oraz wnioski oparte na sztucznej inteligencji. Jest przeznaczona dla zespołów, które mają już doświadczenie w marketingu cyfrowym i chcą zwiększyć poziom zaawansowania swoich działań. Najważniejsze możliwości: Rekomendacje AI umożliwiające personalizację na dużą skalę Zaawansowana analityka i rozbudowana segmentacja odbiorców Rozszerzona automatyzacja kampanii w wielu kanałach komunikacji Integracja z CRM oraz aplikacjami zewnętrznymi zapewniająca spójne procesy Dla menedżerów ta edycja oznacza większą kontrolę nad targetowaniem, głębsze analizy oraz możliwość dostarczania w pełni spersonalizowanych doświadczeń klientom. 1.3 Marketing Cloud Engagement Marketing Cloud Engagement koncentruje się na marketingu e-mailowym w dużej skali, ale jego możliwości sięgają znacznie dalej niż proste kampanie mailingowe. To idealne rozwiązanie dla globalnych organizacji, które chcą precyzyjnie planować i prowadzić ścieżki klienta. Najważniejsze możliwości: Zaawansowane projektowanie, testowanie i personalizacja wiadomości e-mail Narzędzie Journey Builder do automatyzacji komunikacji międzykanałowej Reagowanie w czasie rzeczywistym na zachowania użytkowników (np. porzucony koszyk, przeglądane produkty itp.) Rozbudowana analityka zaangażowania i konwersji Ta edycja jest odpowiednia dla organizacji, w których e-mail pozostaje głównym kanałem generującym przychody, ale które chcą uzupełnić go o bardziej złożone, spójne doświadczenia oparte na podróży klienta. 1.4 Marketing Cloud Account Engagement (dawniej Pardot) Account Engagement to rozwiązanie Salesforce przeznaczone do automatyzacji marketingu B2B. W przeciwieństwie do Engagement, koncentruje się ono na generowaniu leadów, ich kwalifikacji i pielęgnowaniu relacji, a także na ścisłym połączeniu marketingu ze sprzedażą. Najważniejsze możliwości: Punktacja i klasyfikacja leadów w celu ustalenia priorytetów działań Zautomatyzowane kampanie nurturingowe dopasowane do etapu ścieżki zakupowej Ścisła integracja z CRM zapewniająca spójność działań marketingu i sprzedaży Analiza ROI kampanii i ich wpływu na rozwój lejka sprzedaży Dla menedżerów marketingu w organizacjach B2B Account Engagement oznacza krótsze cykle sprzedaży, lepiej wykwalifikowane leady i mierzalny wpływ działań marketingowych na przychody. 1.5 Marketing Cloud Engagement Plus (aktualizacja 2025) Edycja Engagement Plus, wprowadzona w 2025 roku, łączy w sobie najlepsze elementy rozwiązań Engagement i Advanced. Została zaprojektowana dla zespołów marketingowych, które są gotowe przejść na komunikację w czasie rzeczywistym, wspieraną przez sztuczną inteligencję. Najważniejsze możliwości: Hipersonalizacja z wykorzystaniem modeli AI we wszystkich kanałach komunikacji Aktywacja danych w czasie rzeczywistym umożliwiająca natychmiastowe dostosowanie kampanii Rozszerzone możliwości automatyzacji i segmentacji odbiorców Głębsza integracja z Commerce Cloud i Service Cloud Dla menedżerów ta aktualizacja oznacza przejście od planowania kampanii do ciągłej komunikacji z klientem — kampanie dostosowują się automatycznie do zachowań użytkowników, zwiększając efektywność działań i zwrot z inwestycji (ROI). 1.6 Jak wybrać odpowiednią edycję? Wybór właściwej edycji zależy od dopasowania do potrzeb organizacji — nie od liczby funkcji. Skorzystaj z poniższego przewodnika: Czy działasz w modelu B2B czy B2C? B2B → Account Engagement (MCAE) lub Growth Edition (dla mniejszych firm B2B). B2C → Engagement lub Engagement Plus (dla organizacji o większej skali). Na jakim poziomie zaawansowania są Twoje obecne narzędzia marketingowe i systemy danych? Słaba jakość danych o klientach → Growth Edition (szybka konfiguracja + podstawowy moduł Data Cloud). Rozwinięta platforma danych o klientach (CDP) i analityka → Advanced lub Engagement Plus dla maksymalnego wykorzystania danych. Czy potrzebujesz AI do prowadzenia kampanii, czy raczej do wspierania zespołu? Wsparcie taktyczne (pomysły na treści, personalizacja) → Growth / Advanced. Samodzielne działanie systemu (inteligentne reagowanie w wielu kanałach) → Marketing Cloud Next / Engagement Plus. Budżet i zasoby zespołu: Weź pod uwagę koszty wdrożenia, zasięgi kampanii, zasoby kreatywne i bieżące zarządzanie platformą. Growth Edition wymaga mniejszych nakładów początkowych, natomiast Advanced i Plus potrzebują bardziej doświadczonych specjalistów. Jeśli nadal nie masz pewności, która edycja będzie najlepsza dla Twojej organizacji, skontaktuj się z nami i umów na bezpłatną konsultację — wspólnie omówimy Twoje potrzeby biznesowe i pomożemy dobrać optymalne rozwiązanie. 2. Przyszłość: Marketing Cloud Next W czerwcu 2025 roku Salesforce zaprezentował Marketing Cloud Next — nową, inteligentną platformę marketingową, która ma na celu połączenie marketingu B2B i B2C w ramach jednej, natywnie opartej na sztucznej inteligencji architektury. Zbudowana na podstawie głównej platformy Salesforce i systemu Data Cloud, wersja Next redefiniuje marketing: od tradycyjnego modelu kampanii do marketingu opartego na inteligentnych agentach (Agentforce), którzy samodzielnie planują, realizują i optymalizują działania, przy zachowaniu kontroli po stronie człowieka. Celem tej zmiany jest podwójna korzyść — personalizacja w czasie rzeczywistym oraz ograniczenie złożoności operacyjnej przy prowadzeniu działań w wielu kanałach. Ścisła integracja Marketing Cloud Next z Data Cloud eliminuje wiele dotychczasowych problemów z rozproszonymi danymi. Pojedynczy profil klienta (lub konta) jest teraz dostępny zarówno w procesach B2B, jak i B2C, co pozwala na ujednolicenie tożsamości, lepszy pomiar efektów i szybsze testowanie nowych rozwiązań. W praktyce oznacza to mniejszą złożoność integracji oraz przejście od podejścia „jedna kampania na raz” do ciągłego, wielokanałowego budowania relacji z klientem. 2.1 Sztuczna inteligencja i Agentforce Agentforce to zestaw agentów AI, którzy mogą przygotowywać briefy kampanii, tworzyć szablony ścieżek klienta, rekomendować segmenty odbiorców, generować pomysły kreatywne, a w niektórych konfiguracjach — również uruchamiać i optymalizować kampanie. Dla menedżerów marketingu oznacza to znaczny wzrost produktywności: rutynowe zadania zostają zautomatyzowane, wnioski analityczne są generowane na bieżąco, a kampanie mogą dostosowywać się w czasie rzeczywistym do aktualnych danych. 3. Znaczenie strategiczne: dlaczego te zmiany mają znaczenie Dążenie Salesforce do integracji i rozwoju AI to nie tylko aktualizacja produktów — to zmiana sposobu, w jaki zespoły marketingowe organizują pracę, mierzą wyniki i skalują działania. Z naszej perspektywy strategiczne skutki tych zmian można podzielić na pięć praktycznych obszarów: 3.1 Wydajność operacyjna i koszty utrzymania systemów Ujednolicenie narzędzi ogranicza konieczność utrzymywania wielu integracji, powielonych modeli danych i prac inżynierskich potrzebnych do synchronizacji rozproszonych systemów. Dla wielu naszych klientów oznacza to niższe koszty operacyjne (TCO) oraz możliwość skierowania zasobów technicznych na rozwój nowych funkcji, zamiast na bieżące utrzymanie. 3.2 Szybsze wdrażanie kampanii i skrócony czas wejścia na rynek Gotowe ścieżki, szablony i asystenci AI znacząco skracają czas potrzebny na przygotowanie testów i kampanii. Taka szybkość ma kluczowe znaczenie w branżach takich jak handel detaliczny, turystyka czy finanse, gdzie czas trwania promocji jest krótki, a szybka reakcja przekłada się bezpośrednio na przychody. 3.3 Lepsze powiązanie działań marketingowych z przychodami Gdy systemy marketingowe mają bezpośredni dostęp do danych o kontach i szansach sprzedażowych (w B2B) lub do ujednoliconej wartości klienta w cyklu życia (w B2C), łatwiej jest powiązać działania marketingowe z wynikami finansowymi. Dzięki temu marketing przestaje być postrzegany jako koszt, a staje się źródłem mierzalnego zwrotu z inwestycji (ROI), co wzmacnia jego wpływ na budżet organizacji. 3.4 Personalizacja na dużą skalę – i związane z nią wyzwania Zdolność do personalizacji na szeroką skalę zwiększa trafność przekazów i wartość klienta (LTV), ale równocześnie wymaga większej liczby treści oraz lepszego zarządzania nimi. Sukces odnoszą te organizacje, które łączą personalizację z modularnym podejściem do treści i jasno określonymi wskaźnikami efektywności dla poszczególnych segmentów. 3.5 Zarządzanie danymi, prywatność i zgodność z regulacjami Ujednolicone możliwości Data Cloud poprawiają rozpoznawalność tożsamości klientów, ale jednocześnie centralizują ryzyko — pojedynczy profil klienta wykorzystywany w wielu kanałach musi być zgodny z przepisami GDPR, ePrivacy, CCPA oraz regulacjami branżowymi (np. w finansach, zdrowiu czy farmacji). 4. Podsumowanie Salesforce Marketing Cloud wchodzi w nową erę – opartą na integracji danych, zaawansowanej automatyzacji i personalizacji wspieranej przez sztuczną inteligencję. Wraz z rozwojem edycji platformy wyzwaniem dla organizacji nie jest już dostęp do technologii, lecz jej strategiczne wykorzystanie: wybór odpowiedniej edycji, połączenie systemów i przełożenie automatyzacji na realne wyniki biznesowe. W TTMS pomagamy firmom odnaleźć się w tej złożoności, stosując uporządkowane, efektywne podejście oparte na wartości. Niezależnie od tego, czy dopiero zaczynasz pracę z Marketing Cloud Growth Edition, czy planujesz przejście do AI-napędzanego Engagement Plus lub Next, nasi eksperci dbają, aby każdy etap — od projektu po wdrożenie — był spójny z Twoimi celami i przynosił trwały zwrot z inwestycji. 5. Jak TTMS pomaga wybrać i wdrożyć odpowiednie rozwiązanie Salesforce? Wybór właściwej edycji Salesforce to coś więcej niż decyzja licencyjna — to dopasowanie celów biznesowych do odpowiedniego zestawu technologii. W TTMS prowadzimy organizacje przez każdy etap tego procesu, zapewniając, że wybrane rozwiązanie Salesforce Marketing Cloud realnie wspiera wzrost i przynosi mierzalne korzyści. Dlaczego warto współpracować z TTMS? Udowodnione doświadczenie – od lat realizujemy projekty doradcze i wdrożeniowe Salesforce, dopasowując platformę do indywidualnych potrzeb biznesowych. Kompleksowe wsparcie – od pierwszych warsztatów po uruchomienie i utrzymanie zapewniamy wdrożenie, integracje, szkolenia i usługi zarządzane. Wiedza międzysektorowa – dostarczamy rozwiązania Salesforce dla branż takich jak handel, life sciences, finanse czy sektor non-profit, adaptując najlepsze praktyki do różnych modeli biznesowych. Certyfikowani konsultanci – nasi eksperci Salesforce posiadają certyfikaty z zakresu Marketing Cloud, Sales Cloud, Service Cloud i Experience Cloud. Skalowalne rozwiązania – niezależnie od tego, czy zaczynasz od Growth Edition, czy planujesz wdrożenie Engagement Plus, tworzymy mapy rozwoju dopasowane do tempa wzrostu Twojej organizacji. Nasze podejście Zaczynamy od szczegółowej analizy procesów marketingowych i sprzedażowych, aby zrozumieć wyzwania oraz długoterminowe cele. Na tej podstawie rekomendujemy odpowiednią edycję Salesforce i definiujemy jasną ścieżkę wdrożenia. Po uruchomieniu integrujemy Salesforce z istniejącym ekosystemem, wspieramy adaptację w zespołach i zapewniamy stałe wsparcie, by maksymalizować ROI. Współpracując z TTMS jako swoim partnerem konsultingowym Salesforce, zyskujesz nie tylko platformę — ale też strategiczne narzędzie rozwoju dopasowane do Twoich planów biznesowych. Porozmawiajmy o tym, jak możemy pomóc Twojej organizacji w pełni wykorzystać potencjał Salesforce. Skontaktuj się z nami, aby umówić konsultację z zespołem Salesforce TTMS.

Czytaj więcej

Jak stworzyć aplikacje dla biznesu bez kodowania — Przewodnik 2025

Tworzenie aplikacji mobilnej dla biznesu to już nie tylko miły dodatek. To stało się niezbędne. W miarę jak transformacja cyfrowa nabiera tempa we wszystkich branżach, firmy, które wdrażają technologie mobilne, wyprzedzają konkurencję. Niezależnie od tego, czy chcesz usprawnić pracę swojego zespołu, czy lepiej łączyć się z klientami, nauka tworzenia aplikacji biznesowej wymaga strategicznego myślenia, wiedzy technicznej i starannego wdrożenia. 1. Dlaczego Twój biznes potrzebuje aplikacji mobilnej? Aktualne trendy na rynku aplikacji mobilnych. Świat aplikacji mobilnych wciąż eksploduje wzrostem. Globalny rynek aplikacji mobilnych osiągnął wartość 252,9 miliarda dolarów w 2023 roku, a do 2030 ma sięgnąć aż 626,4 miliarda dolarów. Ten ogromny rozwój całkowicie zmienia sposób, w jaki firmy łączą się z klientami i prowadzą swoje działania. Korzystanie z urządzeń mobilnych dominuje dziś w interakcjach cyfrowych. Firmy wykorzystujące aplikacje mobilne zyskują większą widoczność marki, silniejsze relacje z klientami oraz realną przewagę konkurencyjną. Co ciekawe, platformy typu no-code i low-code sprawiły, że tworzenie aplikacji stało się dostępne dla firm każdej wielkości. Eksperci branżowi przewidują, że do 2025 roku aż 70% nowych projektów będzie powstawać właśnie w oparciu o te rozwiązania. Liderzy rozwoju aplikacji podkreślają również, że analityka predykcyjna oparta na sztucznej inteligencji staje się standardem w aplikacjach biznesowych. To już nie jest domena wyłącznie gigantów technologicznych. Dzięki temu firmy mogą dostarczać wysoce spersonalizowane doświadczenia użytkownikom, oferując rekomendacje i interfejsy, które znacząco zwiększają zaangażowanie i sprawiają, że użytkownicy chętniej wracają. Kolejnym ważnym trendem są Progressive Web Apps. Łączą one dostępność stron internetowych z funkcjonalnością aplikacji natywnych, co jest wyjątkowo sprytnym rozwiązaniem. Dzięki temu hybrydowemu podejściu firmy mogą docierać do szerszych grup odbiorców, jednocześnie zapewniając użytkownikom wygodę korzystania typową dla aplikacji. Aplikacje on-demand to również niezwykle silna kategoria wzrostowa – użytkownicy wydają w tym sektorze niemal 58 miliardów dolarów rocznie. 2. Rodzaje aplikacji biznesowych, które możesz stworzyć Zrozumienie, jak stworzyć aplikację dla biznesu, zaczyna się od poznania dostępnych typów. Aplikacje skierowane do klientów obejmują platformy e-commerce, systemy rezerwacji wizyt, śledzenie dostaw oraz narzędzia do zbierania opinii. Mają one bezpośredni wpływ na przychody i satysfakcję klientów. Aplikacje wewnętrzne koncentrują się na usprawnianiu procesów. To np. platformy do zarządzania zespołem, narzędzia do automatyzacji przepływów pracy czy systemy komunikacji. Istnieją także rozwiązania branżowe, które odpowiadają na specyficzne potrzeby, takie jak systemy zamówień w restauracjach, platformy ogłoszeń nieruchomości, formularze medyczne czy narzędzia do rejestracji uczestników wydarzeń. Nowoczesny rozwój aplikacji jest na tyle elastyczny, że pozwala tworzyć rozwiązania dopasowane do Twoich procesów lub niszowych rynków. Prosta aplikacja informacyjna może rozwinąć się w złożoną platformę z obsługą płatności, zarządzaniem zapasami i rozbudowanym raportowaniem. 3. Planowanie strategii aplikacji biznesowej 3.1 Określenie celu i założeń aplikacji Nauka tworzenia pomysłu na aplikację zaczyna się od pełnej jasności co do jej celu. Twoja aplikacja powinna rozwiązywać konkretne problemy lub dostarczać realną wartość użytkownikom. Ustalenie mierzalnych celów daje Ci mapę drogową do rozwoju funkcjonalności oraz punkty odniesienia do śledzenia sukcesów. Dobrym przykładem jest Opar. Firma ta z powodzeniem uruchomiła aplikację społecznościową, stawiając na projekt zorientowany na użytkownika i zaawansowane algorytmy dopasowywania, które łączą ludzi na podstawie lokalizacji i zainteresowań. Upewnij się, że cele aplikacji są spójne z szerszą strategią biznesową. Dzięki temu aplikacja wspiera rozwój firmy, zamiast działać w oderwaniu. Zadaj sobie pytanie: czy Twoim głównym priorytetem jest zaangażowanie klientów, generowanie przychodów, usprawnienie procesów, czy wzmocnienie marki? Jasna odpowiedź będzie kształtować każdą decyzję podejmowaną w trakcie procesu tworzenia. 3.2 Identyfikacja grupy docelowej Musisz dobrze poznać demografię, zachowania i problemy swojej grupy odbiorców. To fundament skutecznego tworzenia aplikacji. Badania pokazują, kto najbardziej skorzysta z Twojego rozwiązania i pomagają ustalić priorytety funkcjonalności. Dobrym przykładem jest aplikacja fitness dużej marki odzieży sportowej. Dzięki analizie danych i badaniom użytkowników odkryto, że kluczowe są łatwa nawigacja i spersonalizowane treści. Efekt? 40% wzrost retencji użytkowników i 60% zwiększenie aktywnego zaangażowania. Tworzenie szczegółowych profili użytkowników wspiera działania marketingowe i strategie komunikacyjne. Ten etap badań chroni przed kosztownymi błędami i sprawia, że aplikacja trafia w potrzeby właściwych odbiorców. Pamiętaj, by uwzględnić zarówno głównych, jak i dodatkowych użytkowników, ponieważ różne typy osób mogą korzystać z aplikacji w odmienny sposób. 4. Przeprowadzanie badań rynkowych i analizy konkurencji Dogłębne badania rynku potwierdzają zasadność Twojego pomysłu na aplikację i pokazują, że istnieje realne zapotrzebowanie. Analiza konkurencji ujawnia standardy branżowe, popularne funkcjonalności oraz możliwości wyróżnienia się. Zrozumienie istniejących rozwiązań pozwala czerpać z najlepszych praktyk i lepiej poznać oczekiwania użytkowników w Twoim segmencie rynku. Analizowanie nieudanych aplikacji dostarcza cennych wskazówek dotyczących najczęstszych błędów i nietrafionych decyzji. Taka wiedza pomaga podejmować mądrzejsze wybory na etapie rozwoju i unikać powielania cudzych pomyłek. Badania rynkowe pokazują również skuteczne strategie ustalania cen, modele monetyzacji oraz sposoby pozyskiwania użytkowników w Twojej branży. 5. Tworzenie person użytkowników i scenariuszy użycia Opracowanie szczegółowych person użytkowników pomaga przewidywać potrzeby i projektować funkcje, które faktycznie im służą. Te rozbudowane profile przedstawiają Twoich idealnych odbiorców, uwzględniając ich cele, frustracje oraz wzorce zachowań. Mapowanie scenariuszy użycia wyjaśnia, w jaki sposób różne typy użytkowników będą korzystać z aplikacji w rzeczywistych sytuacjach. Ten proces sprawia, że aplikacja pozostaje intuicyjna i odpowiada na problemy, z jakimi użytkownicy faktycznie się spotykają. Scenariusze użycia dostarczają wskazówek przy tworzeniu wymagań funkcjonalnych i projektowaniu ścieżki użytkownika, tworząc mapę prowadzącą do płynnych doświadczeń. Dobrze zdefiniowane persony i scenariusze stanowią punkt odniesienia na każdym etapie rozwoju, utrzymując zespół w koncentracji na realnych potrzebach użytkowników. 6. Wybór odpowiedniego podejścia do tworzenia aplikacji 6.1 Natywne tworzenie aplikacji 6.1.1 Natywne tworzenie aplikacji iOS Natywne aplikacje iOS powstają z wykorzystaniem narzędzi deweloperskich Apple oraz języków programowania takich jak Swift czy Objective-C. To podejście zapewnia najwyższą wydajność i płynną integrację z funkcjami ekosystemu iOS. Należy jednak pamiętać, że aplikacje muszą spełniać rygorystyczne wytyczne Apple i przechodzić proces weryfikacji w App Store. Natywne programowanie iOS daje dostęp do najnowszych funkcji Apple i zachowuje spójność ze standardami projektowania platformy. Wymaga jednak specjalistycznej wiedzy związanej z tym systemem i pozwala tworzyć aplikacje wyłącznie na urządzenia Apple. 6.1.2 Natywne tworzenie aplikacji Android Natywne aplikacje Android powstają w językach Java lub Kotlin w środowisku Android Studio. Takie podejście wykorzystuje różnorodność urządzeń z Androidem oraz ich możliwości personalizacji. Bardziej elastyczny model dystrybucji pozwala udostępniać aplikacje nie tylko w Google Play Store, lecz także w innych kanałach. Natywne programowanie na Androida dobrze współpracuje z różnorodnym sprzętem tej platformy i zapewnia głęboką integrację z usługami Google. Podobnie jak w przypadku iOS, wymaga ono wiedzy specyficznej dla tej platformy i pozwala tworzyć rozwiązania przeznaczone na jeden system. 6.3 Zalety i wady aplikacji natywnych Tworzenie natywne zapewnia najwyższą wydajność, pełny dostęp do funkcji urządzenia i dopracowane doświadczenia użytkownika, które naturalnie wpisują się w daną platformę. Takie aplikacje zazwyczaj ładują się szybciej, działają płynniej i bezproblemowo integrują się z funkcjami urządzenia, takimi jak aparat, GPS czy czujniki. Główne wady to dłuższy czas i wyższe koszty rozwoju, ponieważ dla każdej platformy trzeba stworzyć oddzielną aplikację. Programowanie natywne wymaga także specjalistycznej wiedzy o każdym systemie operacyjnym, co może oznaczać podwojenie zasobów i wydłużenie harmonogramu projektu. 7. Progresywne aplikacje webowe (PWA) 7.1 Kiedy wybrać PWA dla biznesu PWA świetnie sprawdzają się w sytuacjach, gdy firmy stawiają na szeroką dostępność bez konieczności publikacji w sklepach z aplikacjami. To podejście jest idealne dla przedsiębiorstw, które potrzebują szybkich aktualizacji, korzyści SEO i kompatybilności z różnymi urządzeniami. PWA doskonale pasują do aplikacji bogatych w treści lub usług wymagających częstych aktualizacji. Warto wybrać PWA, gdy Twoi użytkownicy cenią wygodę bardziej niż zaawansowaną funkcjonalność. To świetne rozwiązanie dla firm, które chcą przetestować popyt rynkowy przed inwestycją w pełny rozwój natywny, lub dla tych, które obsługują użytkowników korzystających z różnych urządzeń i platform. 7.2 Korzyści z rozwoju PWA PWA zapewniają doświadczenie podobne do aplikacji natywnych za pośrednictwem przeglądarki internetowej, zachowując jednocześnie dostępność sieciową. Działają offline, aktualizują się automatycznie i eliminują opłaty oraz procesy zatwierdzania w sklepach z aplikacjami. Użytkownicy mogą korzystać z PWA natychmiast, bez konieczności pobierania, co zmniejsza bariery wejścia. Takie rozwiązania powstają na bazie jednego kodu, co ogranicza złożoność utrzymania. PWA pozostają widoczne w wyszukiwarkach, oferując przewagę SEO, której tradycyjne aplikacje nie zapewniają. To szczególnie opłacalne rozwiązanie dla firm stawiających na zasięg zamiast zaawansowanej integracji ze sprzętem. 8. Tworzenie aplikacji wieloplatformowych 8.1 Opcje React Native i Flutter Frameworki wieloplatformowe, takie jak React Native i Flutter, umożliwiają tworzenie aplikacji iOS oraz Android z jednego kodu źródłowego. Dyrektorzy techniczni i liderzy strategii cyfrowych regularnie rekomendują te rozwiązania ze względu na możliwość ponownego wykorzystania kodu, szybkie i opłacalne cykle rozwoju oraz spójne doświadczenia użytkowników na różnych platformach. Takie podejście skraca czas tworzenia aplikacji i obniża koszty w porównaniu do oddzielnego programowania natywnego. React Native wykorzystuje język JavaScript, który zna wielu programistów, natomiast Flutter korzysta z języka Dart, umożliwiając tworzenie bardzo elastycznych interfejsów. Oba frameworki mają silne wsparcie społeczności oraz regularne aktualizacje dostarczane przez największe firmy technologiczne. 8.2 Rozwiązania hybrydowe Tworzenie aplikacji hybrydowych łączy technologie webowe z natywnymi kontenerami, co pozwala na szybkie wdrażanie aplikacji na różnych platformach. To podejście sprawdza się w przypadku aplikacji o umiarkowanej złożoności, które nie wymagają pełnej wydajności natywnej. Rozwiązania hybrydowe często umożliwiają szybsze wprowadzenie produktu na rynek, co jest istotne dla firm stawiających na czas realizacji zamiast maksymalnej wydajności. Nowoczesne frameworki hybrydowe znacznie zmniejszyły różnice w wydajności w porównaniu do aplikacji natywnych. Są szczególnie odpowiednie dla aplikacji opartych na treściach lub narzędzi biznesowych, gdzie spójność interfejsu użytkownika ma większe znaczenie niż intensywne możliwości obliczeniowe. 9. Platformy No-Code i Low-Code 9.1 Najlepsze kreatory aplikacji No-Code dla biznesu Platformy no-code udostępniają tworzenie aplikacji za pomocą interfejsów typu „przeciągnij i upuść” oraz gotowych szablonów. Eksperci branżowi podkreślają, że rozwiązania low-code/no-code umożliwiają nawet osobom bez doświadczenia programistycznego tworzenie aplikacji do szybkiego prototypowania i zwiększania zwinności biznesowej. Dzięki tym narzędziom firmy mogą budować funkcjonalne aplikacje bez znajomości programowania, co czyni je idealnymi do prototypów, MVP czy prostych aplikacji biznesowych. Popularne rozwiązania no-code oferują szablony branżowe, zintegrowane bazy danych oraz funkcje publikacji. Są szczególnie cenne dla małych firm lub działów, które chcą przetestować koncepcje przed podjęciem decyzji o stworzeniu dedykowanego rozwiązania. Wiele platform zapewnia również analitykę, zarządzanie użytkownikami i podstawowe funkcje e-commerce. 9.2 Ograniczenia i kwestie do rozważenia Platformy no-code i low-code mają ograniczenia w zakresie personalizacji, skalowalności oraz dostępu do zaawansowanych funkcji. Najlepiej sprawdzają się w przypadku prostych aplikacji lub jako punkt wyjścia przed przejściem do rozwoju dedykowanego. Złożona logika biznesowa czy unikalne wymagania projektowe mogą wykraczać poza możliwości tych narzędzi. Wybierając rozwiązania no-code, weź pod uwagę długoterminowe plany rozwoju. Choć umożliwiają szybki start i niższe koszty początkowe, z czasem możesz potrzebować rozwoju dedykowanego wraz z rosnącymi wymaganiami. Sprawdź stabilność dostawcy platformy oraz opcje eksportu danych, aby uniknąć problemów z migracją w przyszłości. 10. Aplikacje Power Apps w praktyce Power Apps to nie tylko platforma do szybkiego tworzenia aplikacji, ale sposób na realną zmianę w funkcjonowaniu organizacji. Poniższe przykłady pokazują, jak firmy wykorzystują rozwiązania TTMS oparte na Power Apps do automatyzacji procesów, oszczędzania czasu i poprawy efektywności zespołów. 10.1 Leave Manager – szybkie zgłaszanie i akceptacja urlopów W wielu organizacjach proces wnioskowania o urlop jest nieefektywny i nieprzejrzysty. Leave Manager automatyzuje cały proces – od złożenia wniosku po jego akceptację. Pracownicy mogą w kilku kliknięciach wysłać prośbę urlopową, a menedżerowie zyskują wgląd w dostępność zespołu w czasie rzeczywistym. Aplikacja zapewnia pełną transparentność, skraca czas reakcji i eliminuje błędy wynikające z ręcznej obsługi. 10.2 Smart Office Supply – aplikacja zakupowa Codzienna praca biura często cierpi z powodu chaotycznego zgłaszania usterek czy braków materiałowych. Smart Office Supply centralizuje ten proces, umożliwiając szybkie zgłaszanie potrzeb – od brakującej kawy po awarie sprzętu. Aplikacja integruje się z Microsoft 365, przesyła powiadomienia e-mail i Teams do odpowiednich osób, a wszystkie zgłoszenia są archiwizowane w jednym miejscu. Efekt? Oszczędność czasu, większa przejrzystość i nowoczesny wizerunek biura. 10.3 Benefit Manager – cyfrowa obsługa świadczeń ZFŚS Papierowe wnioski, e-maile i ręczna archiwizacja to przeszłość. Benefit Manager całkowicie digitalizuje obsługę Zakładowego Funduszu Świadczeń Socjalnych (ZFŚS). Pracownicy składają wnioski online, a system automatycznie przekierowuje je do odpowiednich osób. Dzięki integracji z Microsoft 365 proces jest w pełni zgodny z RODO, przejrzysty i mierzalny. Kadry zyskują czas, a pracownicy – wygodne doświadczenie cyfrowe. 10.4 Device Manager – zarządzanie sprzętem firmowym Device Manager porządkuje zarządzanie zasobami IT – komputerami, telefonami i urządzeniami firmowymi. Administratorzy mogą przypisywać sprzęt do użytkowników, śledzić jego stan i historię serwisową oraz rejestrować naprawy i przeglądy. Aplikacja automatyzuje procesy wymiany sprzętu i zgłaszania awarii, minimalizując ryzyko utraty urządzeń i zwiększając kontrolę nad zasobami IT. 10.5 Safety Check – bezpieczeństwo w miejscu pracy W fabrykach i zakładach produkcyjnych szybka reakcja na zagrożenia jest kluczowa. Safety Check to aplikacja Power Apps dla inspektorów BHP, która umożliwia natychmiastowe zgłaszanie ryzyk z użyciem zdjęć i lokalizacji. Użytkownicy mogą śledzić postęp działań naprawczych, generować raporty i potwierdzać usunięcie zagrożenia. Rozwiązanie zwiększa bezpieczeństwo, wspiera zgodność z przepisami i poprawia komunikację w zespołach produkcyjnych. Każda z powyższych aplikacji pokazuje, że Power Apps to narzędzie, które pozwala szybko przełożyć potrzeby biznesowe na działające rozwiązania. Łącząc prostotę interfejsu z integracją Power Automate i Power BI, platforma wspiera cyfrową transformację w praktyce – od biura po halę produkcyjną. 11. Proces tworzenia aplikacji krok po kroku 11.1 Krok 1: Tworzenie wireframe’ów i prototypowanie Wireframe’y ustalają strukturalne fundamenty aplikacji, określając kluczową nawigację i przepływ użytkownika, zanim rozpoczniesz projektowanie wizualne. Można je porównać do planów architektonicznych, które definiują układ pomieszczeń, zanim zajmiesz się wystrojem wnętrza. Ten etap koncentruje się na funkcjonalności i optymalizacji ścieżki użytkownika, a nie na estetyce. Prototypowanie ożywia wireframe’y, tworząc interaktywne modele prezentujące doświadczenia użytkowników. Wczesne prototypy ujawniają problemy z użytecznością i pozwalają zebrać opinie interesariuszy, zanim dokonasz większych inwestycji w rozwój. Iteracyjne udoskonalanie na etapie prototypowania oszczędza znaczną ilość czasu i zasobów w późniejszych fazach tworzenia. 11.2 Krok 2: Projektowanie UI/UX dla aplikacji biznesowych Projektowanie interfejsu i doświadczenia użytkownika przekształca funkcjonalne wireframe’y w atrakcyjne, intuicyjne aplikacje. Skuteczny design aplikacji biznesowej równoważy prostotę z funkcjonalnością przy zachowaniu spójności marki. Wybory projektowe powinny zapewniać łatwą nawigację, szybkie ładowanie i przyjemne interakcje, które zachęcają do regularnego korzystania. Specjaliści ds. transformacji cyfrowej podkreślają, że integracja AR przynosi wysoki zwrot z inwestycji w sektorach takich jak handel detaliczny, edukacja i opieka zdrowotna, umożliwiając interaktywne doświadczenia w świecie rzeczywistym. Przykładem jest IKEA, która dzięki wizualizacji mebli zmniejsza liczbę zwrotów i zwiększa konwersję. Projektując aplikacje biznesowe, weź pod uwagę kontekst użytkowników. Narzędzia wewnętrzne mogą stawiać na efektywność i gęstość danych, natomiast aplikacje skierowane do klientów – na atrakcyjność wizualną i łatwość obsługi. Uwzględnienie wymagań dostępności zapewnia, że aplikacja będzie użyteczna dla osób o różnych potrzebach i możliwościach. 11.3 Krok 3: Wybór technologii Stos technologiczny decyduje o możliwościach aplikacji, jej wydajności oraz potencjale skalowalności w przyszłości. Strategowie IT w przedsiębiorstwach konsekwentnie rekomendują infrastrukturę chmurową, ponieważ wspiera skalowalność i innowacyjność, umożliwia łatwe wdrażanie globalne, elastyczne skalowanie oraz model kosztów oparty na faktycznym użyciu. Wybór technologii wpływa na szybkość rozwoju, wymagania dotyczące utrzymania i dostępność specjalistów. Należy uwzględnić takie czynniki jak wiedza zespołu, harmonogram projektu, ograniczenia budżetowe i potrzeby w zakresie skalowalności. Popularne stosy technologiczne oferują bogatą dokumentację i integracje z rozwiązaniami zewnętrznymi, natomiast nowsze technologie mogą dawać przewagę wydajnościową, choć często mają mniejsze społeczności wsparcia. 11.4 Krok 4: Backend i konfiguracja bazy danych Systemy backendowe odpowiadają za przechowywanie danych, uwierzytelnianie użytkowników, logikę biznesową i połączenia API, które napędzają funkcjonalność aplikacji. Podobnie jak kuchnia w restauracji, backend pozostaje niewidoczny dla użytkowników, ale decyduje o jakości i niezawodności obsługi. Solidna architektura backendu zapewnia bezpieczną i skalowalną wydajność w zmiennych warunkach obciążenia. Wybór bazy danych wpływa na szybkość pobierania danych, koszty przechowywania i możliwości skalowania. Należy wziąć pod uwagę typy danych, wzorce zapytań i prognozy wzrostu, decydując między bazami relacyjnymi a NoSQL. Rozwiązania chmurowe często oferują lepszą skalowalność i mniejsze koszty utrzymania niż opcje hostowane samodzielnie. 11.5 Krok 5: Frontend i interfejs użytkownika Frontend przekształca makiety projektowe w interaktywne interfejsy użytkownika, które łączą się z systemami backendowymi. Ten etap wymaga szczególnej dbałości o projekt responsywny, aby zapewnić spójne doświadczenia na różnych ekranach i urządzeniach. Optymalizacja wydajności jest kluczowa, ponieważ kod frontendowy bezpośrednio wpływa na to, jak użytkownicy postrzegają szybkość i niezawodność aplikacji. Integracja między frontendem a backendem musi być bezproblemowa, aby zagwarantować płynne doświadczenia użytkowników. Połączenia API, synchronizacja danych i obsługa błędów wymagają dokładnych testów, by uniknąć frustracji użytkowników i niespójności danych. 11.6 Krok 6: Integracja API i usług zewnętrznych Integracje API poszerzają możliwości aplikacji, łącząc ją z usługami zewnętrznymi, takimi jak systemy płatności, mapy, platformy społecznościowe czy narzędzia biznesowe. Takie rozwiązania przyspieszają rozwój i dostarczają profesjonalnej funkcjonalności, której stworzenie wewnętrznie byłoby kosztowne. Przy wyborze usług zewnętrznych należy upewnić się, że API są niezawodne i bezpieczne. Warto przygotować plany awaryjne dla krytycznych integracji oraz monitorować dostępność usług, aby utrzymać stabilność aplikacji. Dokumentowanie zależności API ułatwia przyszłe utrzymanie i aktualizacje. 11.7 Krok 7: Testowanie i kontrola jakości Kompleksowe testy pozwalają wykryć błędy, problemy z użytecznością i wąskie gardła wydajności, zanim napotkają je użytkownicy. Testowanie powinno obejmować funkcjonalność na różnych urządzeniach, wersjach systemów operacyjnych i w różnych warunkach sieciowych. Testy bezpieczeństwa są szczególnie istotne w aplikacjach biznesowych obsługujących dane wrażliwe lub transakcje finansowe. Automatyczne narzędzia testujące mogą usprawnić powtarzalne testy, natomiast testy manualne pozwalają wychwycić subtelne problemy z użytecznością, które mogą umknąć automatyzacji. Testy beta z udziałem realnych użytkowników dostarczają cennych opinii na temat faktycznych wzorców korzystania z aplikacji i preferencji odbiorców. 12. Kluczowe funkcje aplikacji biznesowych 12.1 Podstawowe wymagania funkcjonalne Najważniejsze funkcje muszą być bezpośrednio powiązane z głównym celem aplikacji i potrzebami użytkowników. Priorytetyzacja podstawowej funkcjonalności gwarantuje natychmiastową wartość, jednocześnie unikając zbędnej złożoności, która mogłaby zniechęcać użytkowników lub podnosić koszty rozwoju. Podstawowe funkcje to fundament, na którym można budować kolejne elementy aplikacji. Jasne określenie priorytetów pomaga zarządzać zakresem projektu i ograniczeniami budżetowymi. Warto zastanowić się, które funkcje są absolutnie niezbędne do uruchomienia aplikacji, a które mogą być dodane w późniejszych aktualizacjach. Takie podejście pozwala szybciej wprowadzić aplikację na rynek, zachowując jednocześnie koncentrację na wartości dla użytkowników. 12.2 Uwierzytelnianie użytkowników i bezpieczeństwo Bezpieczne logowanie chroni dane użytkowników i buduje zaufanie do aplikacji biznesowej. Implementacja powinna łączyć wymagania bezpieczeństwa z wygodą obsługi, unikając nadmiernie skomplikowanych procesów, które mogłyby zniechęcać do korzystania. Fundamentem bezpieczeństwa są uwierzytelnianie wieloskładnikowe, silne wymagania dotyczące haseł i zarządzanie sesjami. Regularne audyty bezpieczeństwa i aktualizacje chronią przed nowymi zagrożeniami i wspierają zgodność z regulacjami branżowymi. Aplikacje biznesowe często przetwarzają wrażliwe dane, dlatego bezpieczeństwo powinno być priorytetem, który wpływa zarówno na adopcję przez użytkowników, jak i na zgodność prawną. 12.3 Powiadomienia push i systemy wiadomości Przemyślane powiadomienia push angażują użytkowników, dostarczając im aktualnych, istotnych informacji o nowościach, ofertach czy ważnych przypomnieniach. Skuteczna strategia powiadomień powinna dostarczać wartość, nie będąc przy tym nachalną ani przytłaczającą. Użytkownicy powinni mieć możliwość samodzielnego zarządzania preferencjami, aby zachować pozytywne doświadczenia. Funkcje wiadomości w aplikacji mogą wspierać obsługę klienta, interakcje użytkowników lub komunikację wewnętrzną zespołów biznesowych. Takie rozwiązania zwiększają wartość aplikacji, ograniczając potrzebę korzystania z zewnętrznych narzędzi i utrzymując wszystkie interakcje w jednej platformie. 12.3 Analityka i narzędzia raportowe Wbudowana analityka dostarcza wglądu w zachowania użytkowników, korzystanie z funkcji oraz kluczowe wskaźniki wydajności aplikacji. Dane te wspierają decyzje biznesowe, ukierunkowują rozwój funkcji i pozwalają mierzyć zwrot z inwestycji. Analityka pomaga wskazać te funkcje, które odnoszą największy sukces, oraz obszary wymagające poprawy. Narzędzia raportowe powinny prezentować dane w formatach umożliwiających szybkie podejmowanie decyzji. Warto określić, które wskaźniki są najistotniejsze dla Twoich celów biznesowych, i zaprojektować raporty tak, aby w przejrzysty sposób podkreślały kluczowe KPI. 12.4 Integracja płatności Bezpieczna obsługa płatności jest niezbędna w aplikacjach biznesowych realizujących transakcje. Integracja ze sprawdzonymi operatorami płatności buduje zaufanie użytkowników i wspiera zgodność z regulacjami finansowymi. Udostępnienie różnych metod płatności odpowiada na zróżnicowane preferencje użytkowników i może zwiększyć współczynnik konwersji. Niezawodność systemu płatności ma bezpośredni wpływ na przychody i zaufanie klientów. Wybieraj dostawców z udokumentowanym doświadczeniem w zakresie bezpieczeństwa, dobrą obsługą klienta i przejrzystymi kosztami. Dokładnie testuj procesy płatności w różnych scenariuszach i na wielu urządzeniach. 12.5 Funkcjonalność offline Możliwość korzystania z aplikacji offline zwiększa jej niezawodność i satysfakcję użytkowników, szczególnie w środowiskach o ograniczonym dostępie do sieci. Kluczowe funkcje powinny pozostawać dostępne bez połączenia z internetem, a synchronizacja danych powinna następować automatycznie po jego przywróceniu. Taka funkcjonalność może wyróżniać Twoją aplikację na tle konkurencji. Określ, które funkcje są najważniejsze w trybie offline, i zaprojektuj odpowiednie strategie buforowania danych. Użytkownicy powinni otrzymywać jasne informacje, kiedy działają offline i jaki ma to wpływ na działanie aplikacji. 12.6 Funkcje wsparcia klienta Zintegrowane opcje wsparcia, takie jak czat, sekcje FAQ czy formularze kontaktowe, poprawiają satysfakcję użytkowników i obniżają koszty obsługi. Łatwy dostęp do pomocy buduje zaufanie i pozwala szybko rozwiązywać problemy, zanim przerodzą się w negatywne opinie lub porzucenie aplikacji. Opcje samoobsługowe często pozwalają użytkownikom szybko rozwiązać podstawowe problemy, jednocześnie zmniejszając obciążenie zespołów wsparcia. Funkcje pomocy powinny być łatwo dostępne i oferować jasne ścieżki rozwiązywania problemów dla różnych typów użytkowników. 13. Budżet i harmonogram tworzenia aplikacji 13.1 Podział kosztów w zależności od metody rozwoju Koszty tworzenia aplikacji różnią się znacząco w zależności od wybranego podejścia, poziomu złożoności i wymaganych funkcji. Najnowsze dane branżowe pokazują, że koszty rozwoju biznesowych aplikacji mobilnych mieszczą się w przedziale od 40 000 do ponad 400 000 USD, w zależności od stopnia skomplikowania. Proste aplikacje zazwyczaj kosztują od 40 000 do 100 000 USD, aplikacje średniej złożoności od 100 000 do 200 000 USD, a zaawansowane mogą sięgać 200 000–400 000 USD i więcej. Tworzenie wieloplatformowe z wykorzystaniem frameworków takich jak Flutter czy React Native może obniżyć koszty w porównaniu do budowy osobnych aplikacji natywnych. Stawki za rozwój wynoszą średnio od 25 do 49 USD za godzinę, różniąc się w zależności od regionu, doświadczenia dewelopera i złożoności platformy. Platformy no-code oferują najniższe koszty początkowe, ale mogą generować wyższe wydatki długoterminowe w związku z miesięcznymi subskrypcjami i ograniczonymi możliwościami personalizacji. Przykładowo, kompleksowa aplikacja marketplace z funkcjami rezerwacji, płatności i recenzji wymagała około 300 000 USD i więcej na pełen rozwój platformy, podczas gdy aplikacje z integracją IoT zazwyczaj zaczynają się od 60 000 USD, w zależności od stopnia złożoności obsługiwanych urządzeń. 13.2 Ukryte koszty, które należy uwzględnić Poza początkowymi wydatkami na rozwój należy wziąć pod uwagę bieżące koszty, które znacząco wpływają na budżet. Roczne koszty utrzymania wynoszą średnio około 20% pierwotnego kosztu budowy aplikacji i obejmują aktualizacje, poprawki błędów oraz usprawnienia. Marketing stanowi istotną inwestycję – jego roczne koszty mogą sięgać od 50% do nawet 100% wartości początkowego budżetu rozwojowego. Dodatkowe wydatki obejmują integracje z usługami zewnętrznymi (5 000–20 000 USD rocznie), infrastrukturę backendową (20 000–100 000 USD), opłaty sklepów z aplikacjami, hosting serwerów oraz zasoby związane z bieżącym wsparciem technicznym. Warto zaplanować te cykliczne koszty z wyprzedzeniem, aby uniknąć niespodzianek budżetowych, które mogłyby wpłynąć na jakość aplikacji lub stabilność biznesu. 13.3 Przewidywany harmonogram dla różnych typów aplikacji Czas tworzenia aplikacji różni się w zależności od stopnia złożoności i przyjętego podejścia. Proste aplikacje wymagają od 3 do 6 miesięcy pracy, aplikacje o średniej złożoności 6–9 miesięcy, natomiast rozbudowane rozwiązania klasy enterprise mogą zajmować od 9 do nawet 18 miesięcy lub dłużej. Przykłady z praktyki pokazują, jak te ramy czasowe sprawdzają się w rzeczywistości: aplikacja społecznościowa Opar została opracowana w ciągu około 4–6 miesięcy, natomiast kompleksowa platforma marketplace wymagała ponad 9 miesięcy. Warto również uwzględnić czas potrzebny na zatwierdzenie aplikacji w sklepach, który może trwać kilka tygodni i wiązać się z koniecznością wprowadzenia poprawek. 13.4 Opcje finansowania rozwoju aplikacji Finansowanie projektu aplikacji może pochodzić z różnych źródeł, takich jak samofinansowanie, crowdfunding, inwestorzy aniołowie lub fundusze venture capital. Każda z tych opcji wiąże się z odmiennymi wymaganiami, terminami oraz konsekwencjami dla kontroli nad biznesem i przyszłych decyzji strategicznych. Przygotowanie przekonującej prezentacji inwestycyjnej z jasno określoną propozycją wartości, analizą rynku i prognozami finansowymi zwiększa szanse na pozyskanie finansowania. Warto również rozważyć, jak poszczególne źródła finansowania wpisują się w cele biznesowe i plany rozwoju firmy, zanim podejmiesz zobowiązania. 14. Testowanie aplikacji biznesowej 14.1 Testy akceptacyjne użytkowników (UAT) Testy akceptacyjne użytkowników potwierdzają, że aplikacja spełnia wymagania biznesowe oraz oczekiwania użytkowników przed jej publicznym udostępnieniem. To kluczowy etap, w którym realni użytkownicy wykonują typowe zadania, aby wykryć problemy z użytecznością lub brakujące funkcje. Opinie z UAT często ujawniają różnice między założeniami deweloperów a rzeczywistymi potrzebami użytkowników. Sukces aplikacji fitness dużej marki odzieży sportowej pokazuje znaczenie kompleksowych badań użytkowników – ankiet i grup fokusowych, które wskazały, że kluczowe są łatwa nawigacja i spersonalizowane treści. Etap UAT powinien być dobrze zaplanowany, z jasno określonymi scenariuszami testowymi, kryteriami sukcesu i metodami zbierania opinii. 14.2 Testy wydajności i obciążeniowe Testy wydajności sprawdzają stabilność, szybkość i responsywność aplikacji w różnych warunkach użytkowania. Testy obciążeniowe symulują okresy maksymalnego ruchu, aby wykryć potencjalne wąskie gardła lub awarie systemu. Dzięki nim aplikacja działa płynnie nawet przy dużym natężeniu ruchu, co zapobiega awariom podważającym zaufanie użytkowników. Testy powinny obejmować różne urządzenia, warunki sieciowe i wersje systemów operacyjnych, aby zagwarantować spójną wydajność. W przytoczonym przykładzie aplikacji fitness optymalizacja wydajności przyczyniła się do 25% spadku wskaźnika odrzuceń, co pokazuje realny wpływ dokładnych testów na wyniki biznesowe. 14.3 Testy bezpieczeństwa i zgodność z regulacjami Testy bezpieczeństwa identyfikują podatności, które mogłyby zagrozić danym użytkowników lub działaniu biznesu. Proces ten ma kluczowe znaczenie w przypadku aplikacji przetwarzających dane wrażliwe, transakcje finansowe lub informacje objęte regulacjami prawnymi. Regularne audyty bezpieczeństwa pomagają utrzymać ochronę przed nowymi zagrożeniami. Wymogi dotyczące zgodności różnią się w zależności od branży i lokalizacji, wpływając na aspekty takie jak przechowywanie danych czy procesy uzyskiwania zgód użytkowników. Warto poznać obowiązujące przepisy już na etapie planowania, aby uniknąć kosztownych przeróbek lub problemów prawnych po premierze aplikacji. 14.4 Testy beta z udziałem realnych użytkowników Programy testów beta umożliwiają wybranym użytkownikom korzystanie z aplikacji przed oficjalnym wydaniem, co pozwala zebrać cenne opinie na temat funkcjonalności, użyteczności i atrakcyjności. Testerzy beta często odkrywają przypadki brzegowe i nietypowe wzorce użytkowania, które mogły zostać pominięte podczas testów wewnętrznych, dzięki czemu końcowy produkt jest bardziej dopracowany. Rekrutuj testerów beta reprezentujących Twoją grupę docelową i zapewnij im jasne kanały przekazywania opinii. Warto zrównoważyć długość testów beta z harmonogramem premiery, aby mieć wystarczająco dużo czasu na poprawienie kluczowych błędów, nie tracąc przy tym tempa rozwoju. 15. Utrzymanie i aktualizacja aplikacji 15.1 Regularne aktualizacje i ulepszanie funkcji Ciągłe aktualizacje pozwalają usuwać błędy, poprawiać wydajność i wprowadzać nowe funkcje, które utrzymują zaangażowanie użytkowników. Aplikacja fitness znanej marki odzieży sportowej osiągnęła imponujące wyniki dzięki strategicznym aktualizacjom – liczba pobrań wzrosła o 50%, a ruch z poleceń o 70% po optymalizacji wydajności i dodaniu nowych funkcji. Warto planować harmonogram aktualizacji tak, aby równoważyć rozwój nowych funkcji z poprawą stabilności działania. Należy jasno komunikować zmiany użytkownikom, podkreślając korzyści i ulepszenia, jakie odczują po aktualizacji. Częstotliwość wprowadzania nowości powinna odpowiadać oczekiwaniom użytkowników i presji konkurencyjnej na rynku. 15.2 Integracja opinii użytkowników Aktywne zbieranie i analizowanie opinii użytkowników pomaga wyznaczać priorytety rozwoju i pokazuje zaangażowanie w budowanie satysfakcji klientów. Kanały do przekazywania opinii powinny być łatwo dostępne i zachęcać do szczerego dzielenia się doświadczeniami oraz sugestiami ulepszeń. Warto opracować systemowy proces przeglądu, kategoryzacji i priorytetyzacji opinii. Nie wszystkie sugestie można wdrożyć, jednak samo ich uznanie i wyjaśnienie podjętych decyzji buduje lojalność i zaufanie użytkowników wobec marki. 15.3 Monitorowanie wydajności i analiza danych Stałe monitorowanie wydajności pozwala śledzić wzorce użytkowania, identyfikować problemy techniczne i mierzyć kluczowe wskaźniki sukcesu biznesowego. Dane analityczne wspierają podejmowanie decyzji opartych na faktach dotyczących rozwoju funkcji, optymalizacji doświadczenia użytkownika oraz modyfikacji strategii biznesowej. Należy monitorować zarówno techniczne wskaźniki wydajności, jak i biznesowe KPI, aby zrozumieć, jak jakość działania aplikacji wpływa na wyniki firmy. Warto też skonfigurować alerty dla krytycznych problemów wymagających natychmiastowej reakcji, aby utrzymać wysoką satysfakcję użytkowników. 15.4 Strategia długoterminowego rozwoju aplikacji Planowanie przyszłego rozwoju zapewnia, że aplikacja będzie mogła dostosowywać się do zmieniających się potrzeb biznesowych, postępu technologicznego i warunków rynkowych. Strategia ewolucji powinna uwzględniać wymagania dotyczące skalowalności, nowe możliwości platformowe oraz zmiany w otoczeniu konkurencyjnym. Twórz mapy rozwoju, które zachowują równowagę między innowacją a stabilnością – tak, aby nowe funkcje ulepszały doświadczenie użytkownika, zamiast je komplikować. Regularne przeglądy strategii pozwalają dostosowywać plany na podstawie opinii z rynku i danych o wynikach biznesowych. 16. Najczęstsze pułapki i jak ich unikać 16.1 Wyzwania techniczne i sposoby ich rozwiązania Problemy techniczne, takie jak fragmentacja platform, złożone integracje czy ograniczona skalowalność, mogą zakłócić rozwój aplikacji lub powodować długotrwałe trudności operacyjne. Proaktywne planowanie, właściwy dobór stosu technologicznego i kompleksowe testowanie znacząco ograniczają te ryzyka. Złożone, bogate w funkcje lub wysoce zabezpieczone aplikacje klasy enterprise generują najwyższe koszty i najdłuższe harmonogramy ze względu na wymagania dotyczące dedykowanego backendu, zgodności z przepisami (np. HIPAA, GDPR) oraz zaawansowanych integracji. Współpraca z doświadczonymi deweloperami lub partnerami specjalizującymi się w takich rozwiązaniach – jak TTMS – pomaga pokonać te wyzwania dzięki wiedzy z zakresu wdrażania AI, integracji systemów i automatyzacji procesów. 16.2 Błędy w doświadczeniu użytkownika (UX) Zły projekt, nieintuicyjna nawigacja lub wolne działanie aplikacji mogą zniechęcić użytkowników, niezależnie od jej funkcjonalności. Priorytetowe traktowanie intuicyjnych interfejsów, responsywnego projektu i szybkiego ładowania znacząco poprawia retencję i satysfakcję użytkowników. Studium przypadku aplikacji fitness pokazuje, że poprawa UX może znacząco zwiększyć poziom zaangażowania. Regularne testy użyteczności w trakcie rozwoju pozwalają wykrywać problemy z doświadczeniem użytkownika, zanim dotkną one realnych odbiorców. Proste, przejrzyste rozwiązania projektowe często okazują się skuteczniejsze niż skomplikowane interfejsy próbujące robić zbyt wiele naraz. 16.3 Problemy z bezpieczeństwem i zgodnością Niewystarczające zabezpieczenia mogą prowadzić do wycieków danych, konsekwencji prawnych oraz trwałego uszczerbku na reputacji firmy. Wdrażanie najlepszych praktyk bezpieczeństwa, regularne audyty i śledzenie zmian w przepisach to kluczowe inwestycje w ochronę biznesu. Kwestie bezpieczeństwa powinny być uwzględniane na każdym etapie rozwoju aplikacji, a nie traktowane jako dodatek po fakcie. Koszt prawidłowego wdrożenia zabezpieczeń jest niewielki w porównaniu z potencjalnymi stratami wynikającymi z ich braku. 16.4 Przekroczenia budżetu i opóźnienia w harmonogramie Niedoszacowanie złożoności projektu, rozszerzanie jego zakresu (scope creep) i ukryte koszty to częste przyczyny problemów z realizacją aplikacji. Realistyczne planowanie budżetu z rezerwą finansową, jasno zdefiniowany zakres projektu i monitorowanie postępów na podstawie kamieni milowych pomagają utrzymać kontrolę nad realizacją. Warto też pamiętać, że utrzymanie aplikacji może kosztować od 20% do nawet 100% pierwotnej wartości projektu rocznie – uwzględnienie tego w budżecie zapobiega finansowym niespodziankom. Regularne przeglądy projektu umożliwiają wczesne wykrycie potencjalnych problemów i korekty kursu zanim staną się one poważne. Dobra komunikacja między wszystkimi interesariuszami pomaga zarządzać oczekiwaniami i zapobiegać nieporozumieniom, które mogłyby prowadzić do kosztownych zmian. 17. Podsumowanie Tworzenie skutecznych aplikacji biznesowych w 2025 roku wymaga strategicznego planowania, trafnych wyborów technologicznych i stałego zaangażowania w satysfakcję użytkowników. Niezależnie od tego, czy wybierzesz rozwój natywny, wieloplatformowy czy no-code, skuteczne tworzenie aplikacji dla biznesu polega na znalezieniu równowagi między potrzebami użytkowników, możliwościami technologicznymi a celami biznesowymi. Kluczem do sukcesu w rozwoju aplikacji jest dokładne przygotowanie, przemyślana realizacja i ciągłe doskonalenie w oparciu o opinie użytkowników oraz dane analityczne. Przy dynamicznym wzroście globalnego rynku aplikacji mobilnych potencjał ROI dla dobrze zaprojektowanych aplikacji biznesowych pozostaje wysoki. Firmy takie jak TTMS dostarczają wiedzę ekspercką w zakresie rozwiązań AI, automatyzacji procesów i integracji systemów, co pozwala zwiększyć funkcjonalność aplikacji, zapewniając jednocześnie niezawodne i skalowalne wdrożenia dopasowane do potrzeb biznesu. Warto pamiętać, że uruchomienie aplikacji to dopiero początek dłuższej podróży obejmującej utrzymanie, aktualizacje i rozwój w odpowiedzi na zmieniające się potrzeby rynku. Sukces wymaga traktowania tworzenia aplikacji jako ciągłej inwestycji w cyfrową transformację, a nie jednorazowego projektu – tak, by Twoja strategia mobilna dostarczała wartość przez wiele lat. Chcesz tworzyć w swojej firmie aplikacje bez kodowania? Skontaktuj się z naszymi specjalistami od Power Apps już teraz.

Czytaj więcej

TOP 10 partnerów AEM w Polsce – ranking 2025

Ranking the Best AEM Companies: Meet the Top 10 Partners for Your 2025 Projects The market for Adobe Experience Manager (AEM) implementations continues to expand as brands seek unified content management and customer‑centric digital experiences. Organisations that partner with AEM implementation partners gain access to deep technical expertise, accelerators and strategic guidance that help them move faster than competitors. Below are ten leading AEM development companies in 2025, ranked by market presence, breadth of services and overall experience. TTMS tops the list of the best Adobe Experience Manager Consulting Partners thanks to its comprehensive services, experienced consultants and innovative use of AI for content delivery. 1. Transition Technologies MS (TTMS) TTMS is a Bronze Adobe Solution Partner with one of the largest AEM competence centres in Poland and top AEM experts. The company’s philosophy emphasises personalisation and customer‑centric design: it provides end‑to‑end services covering architecture, development, maintenance and performance optimisation, and its 90‑plus consultants ensure deep expertise across all AEM modules. TTMS integrates AEM with marketing automation platforms such as Marketo, Adobe Campaign and Analytics, as well as Salesforce and customer identity systems, enabling seamless omnichannel experiences. The firm also leverages generative AI to automate tagging, translation and metadata generation, offers AI‑powered search and chatbots, and uses accelerators to reduce time‑to‑market, giving clients significant competitive advantage. Beyond core implementation, TTMS specialises in product catalogue and PIM integration. Its AEM development teams integrate existing product data into AEM’s DAM and authoring tools to eliminate manual entry errors and ensure consistent product information across channels. They also build secure customer portals on AEM that provide personalised experiences and HIPAA‑compliant document management. For organisations moving to AEM as a Cloud Service, TTMS handles performance testing, environment set‑up, integrated marketing workflows and training. Consulting services include platform audits, tailored onboarding, optimisation of legacy implementations, custom integrations and training for internal teams. Thanks to this comprehensive offering, TTMS stands out as a trusted AEM implementation partner that delivers strategic advice and innovative solutions. TTMS: company snapshot Revenues in 2024: PLN 233.7 million Number of employees: 800+ Website: https://ttms.com/aem/ Headquarters: Warsaw, Poland Main services / focus: AEM consulting & development, AI integration, PIM & product catalogue integration, customer portals, cloud migration, marketing automation integration, training and support 2. Vaimo Headquartered in Stockholm, Vaimo is a global commerce solution provider known for implementing AEM alongside Magento. The company’s strength lies in combining strategy, design and technology to build unified digital commerce platforms. Vaimo integrates AEM with e‑commerce systems and marketing automation tools, enabling brands to manage content and product data across multiple channels. Its expertise in user experience, technical architecture and performance optimisation positions Vaimo as a reliable AEM implementation partner for retailers seeking personalised shopping experiences. Vaimo: company snapshot Revenues in 2024: Undisclosed Number of employees: 500+ Website: www.vaimo.com Headquarters: Stockholm, Sweden Main services / focus: AEM & Magento integration, digital commerce platforms, design & strategy, omnichannel experiences 3. Appnovation Appnovation is a full‑service digital consultancy with offices in North America, Europe and Asia. The firm combines digital strategy, experience design and technology to deliver enterprise‑grade AEM solutions. Appnovation’s multidisciplinary teams develop multi‑channel content architectures, integrate analytics and marketing automation tools, and provide managed services to optimise clients’ AEM platforms. Its global presence and user‑centric design approach make Appnovation a popular AEM development company for organisations pursuing large‑scale digital transformation. Appnovation: company snapshot Revenues in 2024: Undisclosed Number of employees: 600+ Website: www.appnovation.com Headquarters: Vancouver, Canada Main services / focus: AEM implementation, user‑experience design, digital strategy, cloud‑native development, managed services 4. Magneto IT Solutions Magneto IT Solutions specialises in building e‑commerce platforms and digital experiences for retail brands. It leverages Adobe Experience Manager to create scalable, content‑driven websites and integrates AEM with Magento, Shopify and other commerce platforms. The company’s strong focus on design and conversion optimisation helps clients deliver seamless shopping experiences. Magneto’s ability to customise AEM for specific retail verticals positions it among the top AEM implementation partners for online stores. Magneto IT Solutions: company snapshot Revenues in 2024: Undisclosed Number of employees: 200+ Website: www.magnetoitsolutions.com Headquarters: Ahmedabad, India Main services / focus: AEM development for retail, e‑commerce integration, UX/UI design, digital marketing 5. Akeneo Akeneo is recognised for its product information management (PIM) platform and its synergy with AEM. The company enables brands to centralise and enrich product data, then syndicate it to AEM to ensure consistency across digital channels. By integrating AEM with its PIM tool, Akeneo helps organisations streamline product catalogue management, reduce manual entry and improve data accuracy. This focus on product data integrity makes Akeneo an important partner for companies using AEM in commerce and manufacturing. Akeneo: company snapshot Revenues in 2024: Undisclosed Number of employees: 400+ Website: www.akeneo.com Headquarters: Nantes, France Main services / focus: Product information management, AEM & PIM integration, digital commerce solutions 6. Codal Codal is a design‑driven digital agency that combines user experience research with robust engineering. The firm adopts a user‑centric approach to AEM implementations, ensuring that information architecture, component design and content workflows meet both customer and business needs. Codal’s teams also integrate data analytics and marketing automation platforms with AEM, enabling clients to make informed decisions and deliver personalised experiences. This design‑first ethos makes Codal a top choice for brands looking to align aesthetics and technology. Codal: company snapshot Revenues in 2024: Undisclosed Number of employees: 250+ Website: www.codal.com Headquarters: Chicago, USA Main services / focus: AEM implementation, UX/UI design, data analytics, integration services 7. Synecore Synecore is a UK‑based digital marketing agency that blends inbound marketing strategies with AEM’s powerful content management capabilities. It helps clients craft inbound campaigns, develop content strategies and integrate marketing automation tools with AEM. Synecore’s team ensures that content, design and technical implementations support lead generation and customer engagement. Its expertise in inbound marketing and content strategy positions Synecore as a valuable AEM development company for organisations seeking to combine marketing and technology. Synecore: company snapshot Revenues in 2024: Undisclosed Number of employees: 50+ Website: www.synecore.co.uk Headquarters: London, UK Main services / focus: Inbound marketing, content strategy, AEM implementation, marketing automation integration 8. Mageworx Mageworx is best known for its Magento extensions, but the company also offers AEM integration services for e‑commerce sites. By connecting AEM with Magento and other e‑commerce platforms, Mageworx enables brands to manage product information and content in one environment. The company develops custom modules, optimises website performance and provides SEO and analytics integration to drive online sales. For merchants looking to leverage AEM within a Magento ecosystem, Mageworx is a solid partner. Mageworx: company snapshot Revenues in 2024: Undisclosed Number of employees: 100+ Website: www.mageworx.com Headquarters: Minneapolis, USA Main services / focus: Magento extensions, AEM integration, performance optimisation, SEO & analytics 9. Spargo Spargo is a Polish digital transformation firm focusing on commerce, content and marketing technologies. It uses AEM to deliver integrated digital experiences for clients in retail, finance and media. Spargo combines product information management, marketing automation and e‑commerce integrations to help brands operate efficiently across multiple channels. With its cross‑platform expertise and agile methodology, Spargo stands out among regional AEM implementation partners. Spargo: company snapshot Revenues in 2024: Undisclosed Number of employees: 100+ Website: www.spargo.pl Headquarters: Warsaw, Poland Main services / focus: Digital commerce solutions, AEM development, PIM integration, marketing automation 10. Divante Divante is an e‑commerce software house and innovation partner based in Poland. It has strong expertise in Magento, Pimcore and AEM, and builds headless commerce architectures that allow clients to deliver content across multiple devices and channels. Divante’s teams focus on open‑source technologies, API‑first approaches and custom integrations, enabling rapid experimentation and scalability. The company’s community‑driven culture and technical depth make it a trusted partner for enterprises looking to modernise their digital commerce stack. Divante: company snapshot Revenues in 2024: Undisclosed Number of employees: 300+ Website: www.divante.com Headquarters: Wrocław, Poland Main services / focus: Headless commerce, AEM development, open‑source platforms, custom integrations Our AEM Case Studies: Proven Expertise in Action At TTMS, we believe that real results speak louder than promises. Below you will find selected case studies that illustrate how our team successfully delivers AEM consulting, migrations, integrations, and AI-driven optimizations for global clients across various industries Migrating to Adobe EDS – We successfully migrated a complex ecosystem into Adobe EDS, ensuring seamless data flow and robust scalability. The project minimized downtime and prepared the client for future growth. Adobe Analytics Integration with AEM – TTMS integrated Adobe Analytics with AEM to deliver actionable insights for marketing and content teams. This improved customer experience tracking and enabled data-driven decision-making. Integration of PingOne and Adobe AEM – We implemented secure identity management by integrating PingOne with AEM. The solution strengthened authentication and improved user experience across digital platforms. AI SEO Meta Optimization – By applying AI-driven SEO optimization in AEM, we boosted the client’s search visibility and organic traffic. The approach delivered measurable improvements in engagement and rankings. AEM Cloud Migration for a Watch Manufacturer – TTMS migrated a luxury watch brand’s digital ecosystem into AEM Cloud. The move improved performance, reduced costs, and enabled long-term scalability. Migration from Adobe LiveCycle to AEM Forms – We replaced legacy Adobe LiveCycle with modern AEM Forms, improving usability and efficiency. This allowed the client to streamline processes and reduce operational risks. Headless CMS Architecture for Multi-App Delivery – TTMS designed a headless CMS approach for seamless content delivery across multiple apps. The solution increased flexibility and accelerated time-to-market. Pharma Design System & Template Unification – We developed a unified design system for a global pharma leader. It improved brand consistency and reduced development costs across international teams. Accelerating Adobe Delivery through Expert Intervention – Our experts accelerated stalled Adobe projects, delivering results faster and more efficiently. The intervention saved resources and increased project success rates. Comprehensive Digital Audit for Strategic Clarity – TTMS conducted an in-depth digital audit that revealed key optimization areas. The client gained actionable insights and a roadmap for long-term success. Expert-Guided Content Migration – We supported a smooth transition to a new platform through structured content migration. This minimized risks and ensured business continuity during change. Global Patient Portal Improvement – TTMS enhanced a global medical portal by simplifying medical terminology for patients. The upgrade improved accessibility, patient satisfaction, and global adoption. If you want to learn how we can bring the same success to your AEM projects, our team is ready to help. Get in touch with TTMS today and let’s discuss how we can accelerate your digital transformation journey together. What makes a good AEM implementation partner in 2025? A good AEM implementation partner in 2025 is not only a company with certified Adobe Experience Manager expertise, but also one that can combine consulting, cloud migration, integration, and AI-driven solutions. The best partners deliver both technical precision and business alignment, ensuring that the implementation supports digital transformation goals. What really distinguishes the top firms today is their ability to integrate AEM with analytics, identity management, and personalization engines. This creates a scalable, secure, and customer-focused digital platform that drives measurable business value. How do I compare different AEM development companies? How to compare the best Adobe AEM implementation companies? When comparing AEM development companies, it is essential to look beyond price and consider factors such as their proven track record, the number of certified AEM developers, and the industries they serve. A reliable partner will provide transparency about previous projects, case studies, and long-term support models. It is also worth checking if the company is experienced in AEM Cloud Services, as many enterprises are migrating away from on-premises solutions. Finally, cultural fit and communication style play a huge role in successful collaborations, especially for global organizations. Is it worth choosing a local AEM consulting partner over a global provider? The decision between a local and a global AEM consulting partner depends on your organization’s priorities. A local partner may offer closer cultural alignment, time zone convenience, and faster on-site support. On the other hand, global providers often bring broader expertise, larger teams, and experience with complex multinational implementations. Many businesses in 2025 follow a hybrid approach, where they choose a mid-sized international AEM company that combines the flexibility of local service with the scalability of a global player. How much does it cost to implement AEM with a professional partner? The cost of implementing Adobe Experience Manager with a professional partner varies significantly depending on the project’s scale, complexity, and integrations required. For smaller projects, costs may start from tens of thousands of euros, while large-scale enterprise implementations can easily exceed several hundred thousand euros. What matters most is the return on investment – a skilled AEM partner will optimize content workflows, personalization, and data-driven marketing, generating long-term business value that outweighs the initial spend. Choosing the right partner ensures predictable timelines and reduced risk of costly delays. What are the latest trends in AEM implementations in 2025? In 2025, the hottest trends in AEM implementations revolve around AI integration, headless CMS architectures, and cloud-native deployments. Companies increasingly expect their AEM platforms to be fully compatible with AI-powered personalization, predictive analytics, and automated SEO optimization. Headless CMS setups are gaining momentum because they allow content to be delivered seamlessly across web, mobile, and IoT applications. At the same time, more organizations are moving to AEM Cloud Services, reducing infrastructure overhead while ensuring continuous updates and scalability. These trends highlight the need for AEM implementation partners who can innovate while maintaining enterprise-grade stability.

Czytaj więcej

MAI-1 i MAI-Voice-1: nowe modele AI Microsoftu sygnalizują odejście od OpenAI

MAI-1 i MAI-Voice-1: nowe modele AI Microsoftu sygnalizują odejście od OpenAI Sierpień 2025 – Microsoft zaprezentował dwa wewnętrznie opracowane modele sztucznej inteligencji – MAI-1 (nowy LLM – duży model językowy) i MAI-Voice-1 (model generowania mowy) – co oznacza strategiczny zwrot w kierunku technologicznej niezależności od OpenAI. Po latach opierania się na modelach OpenAI (i zainwestowaniu około 13 miliardów dolarów w to partnerstwo od 2019 roku), dział AI Microsoftu zaczyna działać na własną rękę. Krok ten sygnalizuje, że pomimo głębokich powiązań z OpenAI, Microsoft ma szansę mieć większą kontrolę nad technologią sztucznej inteligencji, która napędza jego produkty. Z poniższego artykułu dowiesz się m.in., jaki będzie to miało wpływ na branżę. Strategiczne odejście od OpenAI Ogłoszenie przez Microsoft MAI-1 i MAI-Voice-1 – a miało to miejsce pod koniec sierpnia 2025 roku – jest powszechnie postrzegane jako próba zwiększenia niezależności w zakresie sztucznej inteligencji. Przez lata modele serii GPT OpenAI (takie jak GPT-4) były „mózgami” wielu produktów Microsoftu (od usług Azure OpenAI po GitHub Copilot czy czat Binga). W całej współpracy pojawiły się jednak zgrzyty. OpenAI skupiło się na własnym rozwoju, zaś sam Microsoft otwarcie krytykował GPT-4 jako „zbyt drogi i powolny” dla konsumentów i niektórych ich potrzeb. Doszło nawet do tego, Microsoft zaczął „po cichu” testować inne modele sztucznej inteligencji, które miały zasilać Copilota. Na początku 2024 roku Microsoft zatrudnił Mustafę Suleymana (współzałożyciela DeepMind i byłego prezesa Inflection AI), aby poprowadził nowy wewnętrzny zespół ds. sztucznej inteligencji – co było wyraźnym sygnałem, że firma zamierza rozwijać własne modele. Suleyman od tego czasu podkreślał „opcjonalność” w strategii Microsoftu w dziedzinie sztucznej inteligencji: firma będzie używać najlepszych dostępnych modeli – czy to z OpenAI, oprogramowania typu open source, czy własnego laboratorium – kierując zadania do modelu, który jest najbardziej wydajny. Wprowadzenie MAI-1 i MAI-Voice-1 nadaje tej strategii konkretny kształt. Daje Microsoftowi realną, wewnętrzną alternatywę dla technologii OpenAI, nawet jeśli obaj pozostają partnerami. W rzeczywistości decydenci Microsoftu w dziedzinie sztucznej inteligencji opisują te modele jako „rozszerzające” (a nie natychmiast zastępujące) OpenAI, przynajmniej na razie. Jednak cel długoterminowy jest oczywisty: Microsoft przygotowuje się na przyszłość po OpenAI, w której nie będzie zobowiązany wobec zewnętrznego dostawcy. Jak ujęła to jedna z analiz Computerworld, Microsoft nie zatrudnił wizjonerskiego zespołu AI „po prostu po to, by rozszerzyć czyjś produkt” – przygotowuje grunt pod budowę własnego fundamentu AI. Poznaj MAI-1 i MAI-Voice-1: Nowe modele AI Microsoftu MAI-Voice-1 to pierwszy wydajny model Microsoftu do generowania mowy. Firma twierdzi, że może on wytworzyć pełną minutę naturalnie brzmiącego dźwięku w mniej niż sekundę na jednym procesorze GPU, co czyni go jednym z najwydajniejszych systemów mowy dostępnych na rynku. MAI-Voice-1 już teraz obsługuje zaawansowane funkcje: na przykład nowa usługa Copilot Daily odczytuje najważniejsze „newsy” (oczywiście naturalnie brzmiącym głosem), a funkcja Copilot Podcasts może tworzyć dialogi podcastów prosto z komunikatów tekstowych. Microsoft chwali się wysoką wiernością i ekspresją modelu w scenariuszach z jednym i wieloma mówcami. W erze błyskawicznego postępu interfejsów głosowych Microsoft wyraźnie postrzega to jako strategiczną technologię (firma nawet ogłosiła, że „głos jest interfejsem przyszłości”). Co godne uwagi, produktem OpenAI w dziedzinie „audio” był Whisper, model transkrypcji mowy na tekst – ale OpenAI nie stworzył porównywalnego modelu zamiany tekstu na mowę. Dzięki MAI-Voice-1 firma Microsoft wypełnia tę lukę, oferując model, która może mówić do użytkowników z intonacją i szybkością zbliżoną do ludzkiej, bez konieczności korzystania z silnika innej firmy. MAI-1 (wersja zapoznawcza) to nowy LLM Microsoftu – pierwszy wewnętrznie wyszkolony model podstawowy firmy. „Pod maską” MAI-1 kryje się architektura mixture-of-experts, wytrenowana na około 15 000 procesorach graficznych NVIDIA H100. Model został zaprojektowany tak, aby radzić sobie w udzielaniu pomocnych odpowiedzi na codzienne zapytania. Microsoft rozpoczął publiczne testy MAI-1 w praktyce: został on wydany jako MAI-1-preview na LMArena, platformie społecznościowej do testów porównawczych, na której użytkownicy mogą bezpośrednio porównywać modele AI. Pozwala to Microsoftowi na transparentne ocenianie wydajności MAI-1 w stosunku do innych modeli AI (zarówno konkurencji, jak i modeli otwartych) i szybkie iterowanie. Microsoft rozpoczął publiczne testy MAI-1 w praktyce: został on wydany jako MAI-1-preview na LMArena, platformie społecznościowej do testów porównawczych, na której użytkownicy mogą bezpośrednio porównywać modele AI. Pozwala to Microsoftowi na transparentne ocenianie wydajności MAI-1 w stosunku do innych modeli AI (zarówno konkurencji, jak i modeli otwartych) i szybkie iterowanie. Według Microsoftu, MAI-1 pokazuje już „przebłysk przyszłych ofert w Copilot” – a firma wdraża go selektywnie w Copilot (zestawie asystentów AI firmy Microsoft w systemach Windows, Office i innych) do zadań takich jak generowanie tekstu. W nadchodzących tygodniach niektóre funkcje Copilot zaczną używać MAI-1 do obsługi zapytań użytkowników, a Microsoft będzie zbierał opinie w celu ulepszenia modelu. Krótko mówiąc, MAI-1 jeszcze nie zastępuje GPT-4 OpenAI w produktach Microsoftu, ale jest na dobrej drodze, by ostatecznie odegrać ważną rolę. Daje Microsoftowi możliwość dostosowania i optymalizacji LLM specjalnie dla swojego ekosystemu asystentów „Copilot”. Jak MAI-1 wypada na tle modeli OpenAI? Pod względem możliwości GPT-4, a także niedawno wprowadzony GPT-5, wciąż wyznaczają branżowe standardy – od zaawansowanego rozumowania po generowanie kodu. MAI-1 to dopiero pierwsza generacja, a Microsoft otwarcie przyznaje, że przyjmuje strategię bycia „tuż za liderem”. Różnice widoczne są też w architekturze. GPT-4 pozostaje niejawny, lecz powszechnie uznaje się go za ogromny model wymagający potężnych zasobów. MAI-1 oparto na architekturze mixture-of-experts, która może być znacznie bardziej wydajna. W połączeniu z mniejszą skalą treningu możemy sądzić, że Microsoft celuje w model tańszy i bardziej efektywny, nawet jeśli nie jest jeszcze najmocniejszy na rynku. W rzeczywistości jednym z głównych motywów była kwestia kosztów i kontroli – używanie GPT-4 na masową skalę okazało się drogie i czasochłonne. Dzięki własnemu modelowi Microsoft może optymalizować opóźnienia i wydajność w ramach własnej infrastruktury. W obszarze głosu różnice są wyraźne: OpenAI rozwija model Whisper do rozpoznawania mowy (transkrypcja audio na tekst), podczas gdy Microsoft z MAI-Voice-1 skupia się na jej generowaniu (tworzenie mowy z tekstu). Dzięki temu firma zyskuje własne rozwiązanie, które pozwala jej sztucznej inteligencji przemawiać naturalnym głosem – w domenie, gdzie wcześniej korzystała z zewnętrznych usług TTS lub mniej elastycznych technologii. Największym atutem MAI-Voice-1 jest szybkość i wydajność – generuje mowę praktycznie w czasie rzeczywistym, co ma kluczowe znaczenie dla interaktywnych asystentów głosowych i czytania dłuższych treści. Jakość określana jest jako wysoka wierność i ekspresja, przewyższająca monotonne brzmienie starszych systemów TTS. W efekcie Microsoft buduje pełny zestaw narzędzi AI: MAI-1 odpowiada za inteligencję tekstową, a MAI-Voice-1 za interakcję głosową. Modele te nieuchronnie będą porównywane z GPT-4 w obszarze tekstu i innymi rozwiązaniami voice-AI, ale przewagą Microsoftu jest możliwość głębokiej integracji z własnym ekosystemem i pełnej kontroli nad rozwojem. Dlaczego własne modele to większa kontrola i bezpieczeństwo? Poza samymi aspektami technicznymi, wewnętrzne prace Microsoftu nad sztuczną inteligencją koncentrują się na kontroli – nad rozwojem technologii, przepływem danych i zgodnością z celami firmy. Dzięki własnym modelom Microsoft zyskuje poziom niezależności, którego nie miał, opierając się wyłącznie na API OpenAI. Jak podkreślono w jednym z branżowych briefingów: „Posiadanie modelu oznacza posiadanie całego łańcucha danych, podejścia do zgodności i planu rozwoju produktu”. Innymi słowy, Microsoft może sam decydować, jak i gdzie dane są przetwarzane w systemie AI, ustalać własne zasady zarządzania i regulacji oraz rozwijać funkcjonalność zgodnie z własnym harmonogramem, a nie narzuconym z zewnątrz. Ma to kilka bardzo konkretnych konsekwencji: Zarządzanie danymi i prywatność: Dzięki własnym modelom poufne dane użytkowników mogą być przetwarzane w obrębie chmury Microsoftu, zamiast trafiać do zewnętrznych dostawców. Przedsiębiorstwa korzystające z usług AI tej firmy mogą mieć pewność, że ich informacje podlegają rygorystycznym umowom korporacyjnym i nie są narażone na ryzyko po stronie osób trzecich. Microsoft może też łatwiej weryfikować i dokumentować sposób wykorzystywania danych w procesach trenowania i obsługi modeli, co ułatwia spełnianie wymogów regulacyjnych. Ma to szczególne znaczenie w kontekście nowych przepisów – np. unijnej ustawy o AI – które wymagają przejrzystości i kontroli ryzyka. Posiadanie rozwiązań AI wewnątrz organizacji upraszcza raportowanie i zapewnia pełny wgląd w działanie modeli. Dostosowywanie i różnicowanie produktów: Modele opracowane wewnętrznie pozwalają Microsoftowi rozwijać funkcje, których standardowe rozwiązania OpenAI nie oferują. Firma może zaszczepiać w modelu wiedzę własną, np. trenować go na danych pomocy technicznej Windows, aby lepiej wspierał użytkowników, albo optymalizować go pod kątem scenariuszy specyficznych dla klientów. Copilot może ewoluować w kierunku funkcji opartych na unikalnych zdolnościach modeli Microsoftu, np. głębszej integracji z danymi Microsoft 365 czy specjalnych wersji branżowych dla dużych firm. Taka elastyczność w kształtowaniu rozwoju to przewaga na rynku – Microsoft nie jest ograniczony harmonogramem ani zakresem funkcji narzuconych przez zewnętrznych dostawców. Jak podkreśla Launch Consulting, korzystanie wyłącznie z gotowych modeli sprawia, że możliwości firm są zbliżone do konkurencji; posiadanie własnych otwiera drogę do unikalnych funkcji i szybszych innowacji. Zgodność i zarządzanie ryzykiem: Mając pełną kontrolę nad modelami, Microsoft może bardziej bezpośrednio egzekwować zgodność z regulacjami i własnymi zasadami etycznymi. Może wbudowywać potrzebne filtry treści czy zabezpieczenia i szybko je modyfikować w razie zmiany przepisów. Dla sektorów regulowanych – finansów, ochrony zdrowia czy administracji publicznej – ta kontrola jest kluczowa. W przyszłości Microsoft będzie mógł oferować wersje swoich modeli certyfikowane pod kątem zgodności. Co więcej, kwestie takie jak przejrzystość działania czy redukcja stronniczości mogą być rozwiązywane przez wewnętrzne zespoły ds. bezpieczeństwa AI – w sposób lepiej dopasowany do potrzeb klientów niż w przypadku uniwersalnych reguł OpenAI. W praktyce własne modele AI zwiększają zaufanie i niezawodność rozwiązań Microsoftu w oczach klientów korporacyjnych i regulatorów. Na razie MAI-1 i MAI-Voice-1 wykorzystywane są głównie w produktach konsumenckich (Windows, Office 365 Copilot). Mustafa Suleyman podkreślił, że pierwszym celem było stworzenie technologii działającej doskonale w tym obszarze – z użyciem szerokiej telemetrii i danych użytkowników indywidualnych do trenowania i udoskonalania modeli. Jednak korporacyjne zastosowania są już na horyzoncie. Można oczekiwać, że w miarę dojrzewania technologii trafi ona także do Azure AI i Copilotów dla biznesu, dając klientom wybór między modelami OpenAI a rozwiązaniami Microsoftu. Dla decydentów to jasny sygnał: AI staje się strategiczną własnością intelektualną, a jej posiadanie lub częściowa kontrola może przynieść przewagi w obszarze zarządzania danymi, zgodności i personalizacji, których trudno byłoby oczekiwać przy wyłącznym korzystaniu z cudzych rozwiązań. Budować czy kupować AI? Kluczowe wnioski dla biznesu Decyzja Microsoftu prowokuje pytanie, przed którym staje dziś wiele firm: czy inwestować we własne modele AI, czy opierać się na gotowych rozwiązaniach dostawców, takich jak OpenAI czy Anthropic? Odpowiedź zależy od specyfiki organizacji, ale doświadczenie Microsoftu daje kilka cennych wskazówek dla tych, którzy tworzą swoją strategię w obszarze sztucznej inteligencji Kontrola strategiczna a zależność: Przykład Microsoftu pokazuje ryzyko nadmiernej zależności od jednego dostawcy AI. Mimo bliskiej współpracy z OpenAI, interesy obu firm nie zawsze były zbieżne. Jeśli sztuczna inteligencja jest kluczowa dla Twojego biznesu, opieranie się wyłącznie na zewnętrznych modelach oznacza uzależnienie od cudzych decyzji, cen i harmonogramów. Własny model – lub zespół, który potrafi go rozwijać – daje strategiczną niezależność i pozwala priorytetyzować to, co najważniejsze dla firmy. Trzeba jednak pamiętać, że oznacza to także pełną odpowiedzialność za jego jakość i utrzymanie. Wymagane zasoby i wiedza specjalistyczna: Z drugiej strony, niewiele firm ma zasoby porównywalne z Microsoftem. Trenowanie modeli tej skali jest niezwykle kosztowne – już wstępna wersja MAI-1 wymagała 15 tys. procesorów GPU, a liderzy rynku inwestują jeszcze więcej. Poza sprzętem potrzebne są ogromne zbiory danych i rzadkie kompetencje badawcze. Dla większości przedsiębiorstw dorównanie OpenAI, Google czy Microsoftowi na najwyższym poziomie jest po prostu nierealne. Jeśli nie masz skali, by inwestować dziesiątki czy setki milionów dolarów w AI, lepszym rozwiązaniem będzie wykorzystanie gotowych modeli. Zasadniczo: jeśli AI jest Twoim kluczowym wyróżnikiem – buduj; jeśli tylko narzędziem do osiągnięcia celu – kupuj. Potrzeby w zakresie prywatności, bezpieczeństwa i zgodności: Jednym z głównych powodów, dla których firmy rozważają własne modele AI, jest kwestia danych i zgodności z przepisami. W branżach silnie regulowanych – jak ochrona zdrowia czy finanse – przesyłanie poufnych informacji do zewnętrznego API, nawet przy obietnicy pełnej prywatności, może być ryzykowne i kosztowne. W takich sytuacjach lepiej sprawdza się model wdrożony wewnętrznie w bezpiecznym środowisku lub u dostawcy, który gwarantuje pełną izolację danych. Microsoft daje tu przykład – prowadząc przetwarzanie AI we własnych strukturach, zachowuje pełną kontrolę nad całym procesem. Podobnie inne firmy mogą uznać, że lokalny model – własny lub open source – to najpewniejsza droga do zgodności. Warto jednak pamiętać, że wielu dostawców oferuje już dedykowane instancje lub rozwiązania on-premise, które mogą stanowić kompromis między wygodą a bezpieczeństwem. Potrzeba personalizacji i zróżnicowania: Jeśli gotowe modele AI nie odpowiadają na specyficzne potrzeby firmy lub korzystanie z tych samych rozwiązań, co konkurencja, odbiera przewagę rynkową – warto rozważyć własny model. Microsoft chciał, aby AI była ściśle dopasowana do ekosystemu Copilot, co łatwiej osiągnąć przy modelach rozwijanych wewnętrznie. Podobnie inne firmy mogą mieć unikalne dane lub przypadki użycia – np. prawo czy przemysł – gdzie modele ogólne nie sprawdzają się w pełni. W takich sytuacjach inwestycja w model dedykowany lub dopracowaną wersję open source może dać realną przewagę. Przykład Bloomberg GPT, specjalistycznego modelu finansowego, pokazuje, że dobrze wyszkolony system w niszy potrafi wyraźnie przewyższyć modele ogólne. Wniosek jest prosty: jeśli Twoje dane lub zastosowania są wyjątkowe, własny model może stać się źródłem wyróżnienia na rynku. Podejścia hybrydowe – łączą to, co najlepsze z obu: Warto podkreślić, że wybór między budowaniem a kupowaniem AI nie jest zero-jedynkowy. Microsoft nie rezygnuje z OpenAI – deklaruje, że będzie korzystał z najlepszych modeli własnych, partnerskich i open-source, w zależności od potrzeb. W praktyce oznacza to podejście hybrydowe: własne modele tam, gdzie dają unikalną wartość, i sprawdzone rozwiązania innych dostawców tam, gdzie są najbardziej efektywne. Firmy mogą postąpić podobnie – np. używać ogólnego modelu do większości zadań, a sięgać po dedykowany lub dopracowany model w przypadku wrażliwych danych czy specjalistycznych zastosowań. Coraz częściej pojawiają się też narzędzia, które automatycznie kierują zapytania do różnych modeli – tak jak robi to „orkiestrator” Microsoftu. Taki model działania pozwala korzystać z ogromnych inwestycji wielkich dostawców AI, a jednocześnie zachować elastyczność i możliwość wpięcia własnych rozwiązań tam, gdzie to strategicznie uzasadnione. Podsumowując: decyzja Microsoftu o budowie modeli MAI-1 i MAI-Voice-1 pokazuje, że AI stała się strategicznym zasobem wartym inwestycji – ale też przypomina, jak ważne jest równoważenie innowacji z realnymi potrzebami biznesu. Firmy powinny na nowo ocenić swoją strategię budować czy kupować – zwłaszcza tam, gdzie kluczowe są kontrola, prywatność i możliwość wyróżnienia się. Nie każda organizacja musi tworzyć własny, gigantyczny model – często wystarczy mniejsza, dedykowana wersja albo lepsze warunki współpracy z dostawcą. Microsoft dowodzi jednak, że przy odpowiedniej skali i potrzebach strategicznych rozwój własnych modeli może być nie tylko możliwy, ale też transformacyjny. Ostatecznie ogłoszenie to wyznacza punkt zwrotny: ekosystem AI staje się coraz bardziej zróżnicowany. Dla liderów biznesu to sygnał, by traktować AI nie tylko jako usługę, ale jako kompetencję do rozwijania – czy to poprzez trenowanie własnych modeli, dopracowywanie open source, czy inteligentne korzystanie z rozwiązań dostawców. Cel pozostaje ten sam: dostosować strategię AI do unikalnych potrzeb firmy w zakresie zwinności, zaufania i przewagi konkurencyjnej. Od pomysłu do wdrożenia – pełne wsparcie TTMS w zakresie AI Wraz z dojrzewaniem ekosystemu AI, TTMS wspiera organizacje w realizacji pełnej strategii sztucznej inteligencji – od integracji gotowych modeli po budowę własnych. Pomagamy firmom wdrażać AI w istniejące procesy, automatyzować pracę z dużą liczbą dokumentów, a także rozwijać dedykowane modele językowe i głosowe. W sektorze prawnym nasze rozwiązanie AI4Legal ułatwia m.in. przygotowywanie umów, analizę transkrypcji czy podsumowania dokumentów – przy zachowaniu najwyższych standardów bezpieczeństwa i zgodności. Z kolei dla firm korzystających z Salesforce oferujemy integracje, które łączą generatywną AI z analityką predykcyjną i automatyzacją procesów w CRM, zwiększając efektywność i jakość obsługi klienta. Przykład Microsoftu pokazuje, że przyszłość należy do organizacji potrafiących łączyć gotowe rozwiązania z własnymi. TTMS to partner, który pomoże Twojej firmie znaleźć właściwą równowagę na tej drodze. Dlaczego Microsoft tworzy własne modele sztucznej inteligencji, skoro już współpracuje z OpenAI? Microsoft ceni sobie dostęp do najnowocześniejszych modeli OpenAI, ale wewnętrzne tworzenie MAI-1 i MAI-Voice-1 daje firmie większą kontrolę nad kosztami, integracją produktów i zgodnością z przepisami. Posiadając tę technologię, Microsoft może optymalizować ją pod kątem szybkości i wydajności, chronić poufne dane w ramach własnej infrastruktury oraz rozwijać funkcje dostosowane do swojego ekosystemu. Zmniejsza to zależność od jednego dostawcy i wzmacnia długoterminową pozycję strategiczną Microsoftu. Jak MAI-1 i MAI-Voice-1 firmy Microsoft wypadają w porównaniu z modelami OpenAI? MAI-1 to rozbudowany model językowy zaprojektowany z myślą o rywalizacji z GPT-4 w zadaniach tekstowych, ale Microsoft kładzie nacisk na wydajność i integrację, a nie na absolutną przepustowość. MAI-Voice-1 koncentruje się na ultraszybkim, naturalnie brzmiącym generowaniu mowy, co uzupełnia technologię Whisper (mowa na tekst) OpenAI, a nie ją powiela. Chociaż OpenAI nadal przoduje w niektórych testach porównawczych, modele Microsoftu dają mu elastyczność w zakresie innowacji i ścisłego dostosowania rozwoju do własnych produktów. Jakie ryzyko wiążą się dla firm z poleganiem wyłącznie na zewnętrznych dostawcach rozwiązań AI? Całkowite uzależnienie od zewnętrznych dostawców sztucznej inteligencji (AI) stwarza ryzyko zmian cen, zmian planów działania lub problemów z dostępnością, na które firma nie ma wpływu. Może to również komplikować przestrzeganie przepisów, gdy wrażliwe dane muszą przepływać przez systemy zewnętrzne. Firmy ryzykują utratę pozycji, jeśli polegają na tym samym modelu, co konkurencja. Decyzja Microsoftu uwypukla te zagrożenia i pokazuje, dlaczego strategiczna niezależność w dziedzinie AI może być cenna. Jakie wnioski mogą wyciągnąć inne przedsiębiorstwa ze zmiany wprowadzonej przez Microsoft? Nie każda firma może sobie pozwolić na trenowanie modelu na tysiącach procesorów GPU, ale zasada ta jest skalowalna. Organizacje powinny ocenić, które możliwości sztucznej inteligencji (AI) są kluczowe dla ich przewagi konkurencyjnej i rozważyć zbudowanie lub dopracowanie modeli w tych obszarach. Dla większości firm podejście hybrydowe – łączące modele bazowe od dostawców z modelami dostosowanymi do specyfiki danej dziedziny – zapewnia odpowiednią równowagę między szybkością, kosztami i kontrolą. Microsoft udowadnia, że posiadanie przynajmniej części zasobów AI może przynieść korzyści w postaci zaufania, zgodności z przepisami i wyróżnienia. Czy Microsoft będzie nadal korzystał z technologii OpenAI po wprowadzeniu na rynek własnych modeli? Tak. Microsoft jasno dał do zrozumienia, że wykorzysta najlepszy model do tego zadania, niezależnie od tego, czy pochodzi on z OpenAI, społeczności open source, czy z własnej rodziny MAI. Wprowadzenie na rynek MAI-1 i MAI-Voice-1 nie zastąpi OpenAI z dnia na dzień; otwiera nowe możliwości. Ta strategia „wielomodelowa” pozwala Microsoft dynamicznie kierować obciążeniami, zapewniając równowagę między wydajnością, kosztami i zgodnością. Dla liderów biznesu jest to przypomnienie, że strategie AI nie muszą opierać się na zasadzie „wszystko albo nic” – elastyczność jest zaletą.

Czytaj więcej

Cyber Resilience Act w energetyce – obowiązki, ryzyka oraz jak się przygotować w 2025 r.?

Unijna regulacja Cyber Resilience Act (CRA) stanowi punkt zwrotny w podejściu do bezpieczeństwa produktów cyfrowych na terenie UE. Do 2027 roku każde oprogramowanie będzie musiało spełniać wymagania tej regulacji, a już od przyszłego roku wejdzie w życie obowiązek zgłaszania incydentów związanych z cyberbezpieczeństwem. Temat ten jest szczególnie istotny dla sektora energetycznego, gdzie nadal wykorzystywane są przestarzałe lub słabo zabezpieczone systemy. Brak odpowiednich zabezpieczeń może prowadzić do poważnych konsekwencji – nie tylko tych finansowych. CRA dotyczy każdego oprogramowania w UE od 2027 Dla energetyki oznacza obowiązki: SBOM, secure-by-design, raportowanie incydentów TTMS pomaga firmom przygotować się i wdrożyć wymagania Ignorowanie przepisów = kary, wykluczenie z rynku i ryzyko realnych ataków Ten artykuł został napisany z myślą o osobach decyzyjnych oraz specjalistach technicznych w firmach z sektora energetycznego, które muszą zrozumieć wpływ unijnej regulacji Cyber Resilience Act (CRA) na swoją działalność. Skierowany jest przede wszystkim do osób odpowiedzialnych za inwestycje w systemy IT/OT i cyberbezpieczeństwo, a także do członków zarządów zajmujących się rozwojem, strategią i zarządzaniem ryzykiem. 1. Dlaczego sektor energetyczny jest wyjątkowo wrażliwy? Sektor energetyczny pełni kluczową rolę w funkcjonowaniu nowoczesnego państwa – to fundament, na którym opiera się cała gospodarka, administracja publiczna i codzienne życie obywateli. Jako infrastruktura krytyczna, energia elektryczna musi być dostępna nieprzerwanie, a każdy zakłócenie jej dostaw może prowadzić do poważnych konsekwencji społecznych i ekonomicznych – od zatrzymania transportu i łączności, po paraliż szpitali czy służb ratunkowych. Tymczasem za pracę tej infrastruktury odpowiadają skomplikowane systemy sterujące, takie jak SCADA, RTU, EMS czy HMI. Wiele z nich powstało w czasach, gdy cyberbezpieczeństwo nie było jeszcze kluczowym kryterium projektowym. Zbudowane z myślą o wydajności i niezawodności, nie zawsze potrafią sprostać nowym zagrożeniom cyfrowym. Złożoność rośnie, gdy do gry wchodzi konwergencja systemów OT i IT. Coraz więcej elementów infrastruktury fizycznej jest połączonych z sieciami informatycznymi – co oznacza większą powierzchnię ataku i trudniejsze zarządzanie ryzykiem. Hakerzy nie muszą już fizycznie zbliżać się do elektrowni czy stacji przesyłowych – wystarczy, że znajdą lukę w systemie zdalnego sterowania. Do tego dochodzi problem dziedzictwa technologicznego. W wielu organizacjach nadal działają starsze systemy operacyjne i aplikacje, których nie da się łatwo zaktualizować lub wymienić, bo są zbyt głęboko zintegrowane z procesami technologicznymi. Te przestarzałe rozwiązania stają się łatwym celem dla cyberprzestępców. Skala zagrożenia nie jest teoretyczna – pokazują to prawdziwe przypadki. W 2017 roku doszło do ataku na niemiecką firmę Netcom BW, operatora sieci telekomunikacyjnej należącego do koncernu EnBW, jednego z największych dostawców energii w Niemczech. Sprawcą był obywatel Rosji, członek grupy Berserk Bear, powiązanej z rosyjskim wywiadem FSB. Celem ataku była infiltracja infrastruktury komunikacyjnej, z której korzystali również operatorzy systemów energetycznych. Choć firmy zapewniły, że infrastruktura energetyczna pozostała nienaruszona, atak pokazał słabości łańcucha dostaw i zależności między systemami IT a krytycznymi zasobami energetycznymi. To ostrzeżenie, którego nie wolno ignorować. Przypadki takie jak ten uzmysławiają, że ochrona przed cyberatakami nie może kończyć się na samej elektrowni czy sieci przesyłowej – musi obejmować również dostawców technologii, systemy komunikacyjne i wszystkie powiązane komponenty cyfrowe. To właśnie z tego powodu wdrożenie unijnej regulacji Cyber Resilience Act staje się nie tylko obowiązkiem prawnym, ale strategicznym krokiem w stronę budowy odpornej energetyki jutra. 2. CRA – co to oznacza dla firm z branży energetycznej i jak TTMS może pomóc? Nowe unijne przepisy wprowadzane przez Cyber Resilience Act (CRA) stawiają przed firmami z sektora energetycznego konkretne, prawnie wiążące obowiązki w zakresie cyberbezpieczeństwa oprogramowania. Dla wielu organizacji oznacza to konieczność reorganizacji procesów rozwojowych, wdrożenie nowych narzędzi oraz zapewnienie zgodności formalnej i technicznej. Tutaj właśnie z pomocą przychodzi Transition Technologies MS, oferując wsparcie zarówno doradcze, jak i technologiczne. 2.1 Obowiązkowe SBOM-y (Software Bill of Materials) CRA wymaga, by każda firma dostarczająca oprogramowanie posiadała kompletną listę komponentów, bibliotek i zależności wykorzystywanych w produkcie. Jak pomaga TTMS? TTMS wdraża narzędzia automatyzujące tworzenie i aktualizację SBOM-ów w popularnych formatach (np. SPDX, CycloneDX), integrując je z pipeline’ami CI/CD. Pomagamy także w analizie ryzyka związanego z komponentami open-source oraz w tworzeniu polityki zarządzania zależnościami. 2.2 Bezpieczny rozwój (Secure-by-Design) CRA wprowadza obowiązek projektowania produktów z myślą o bezpieczeństwie już od pierwszego etapu. Jak pomaga TTMS? Oferujemy warsztaty z modelowania zagrożeń (Threat Modeling), audyty bezpieczeństwa architektury aplikacji, wdrożenie bezpiecznych praktyk DevSecOps, a także testy penetracyjne i przeglądy kodu na każdym etapie cyklu życia produktu. 2.3 Zarządzanie podatnościami (Vulnerability Management) Regulacja wymusza szybkie wykrywanie, klasyfikowanie i łatanie luk bezpieczeństwa – nie tylko własnych, ale i w komponentach zewnętrznych. Jak pomaga TTMS? Budujemy i integrujemy procesy zarządzania podatnościami – od skanowania statycznego (SAST), przez dynamiczne (DAST), po systemy monitorujące podatności w czasie rzeczywistym. Pomagamy wdrożyć procedury zgodne z najlepszymi praktykami (np. CVSS, CVD). 2.4 Raportowanie incydentów Każdy poważny incydent bezpieczeństwa musi być zgłoszony do ENISA lub lokalnego CSIRT-u w ciągu 24 godzin. Jak pomaga TTMS? TTMS tworzy plan reagowania na incydenty (IRP), wdraża systemy detekcji i automatyzacji zgłoszeń, oraz szkoli zespoły IT i OT z procedur zgodnych z wymaganiami CRA. Możemy również pełnić funkcję zewnętrznego partnera reagowania kryzysowego (Cyber Emergency Response). 2.5 Deklaracja zgodności UE Producent oprogramowania musi dostarczyć formalny dokument potwierdzający zgodność produktu z wymogami CRA – to nie tylko deklaracja, ale prawna odpowiedzialność. Jak pomaga TTMS? Wspieramy firmy w tworzeniu i utrzymywaniu dokumentacji wymaganej przez CRA, w tym deklaracji zgodności, polityk bezpieczeństwa i planów wsparcia technicznego. Zapewniamy audyty przedwdrożeniowe oraz pomoc w przygotowaniu się do kontroli regulacyjnych. 2.6 Dodatkowe wsparcie i rozwój równoległy Wdrożenie wymagań CRA nie musi oznaczać zatrzymania innych projektów rozwojowych. W TTMS zapewniamy dodatkowe zasoby w modelu staff augmentation, które pozwalają organizacjom kontynuować rozwój oprogramowania równolegle z procesem dostosowywania aplikacji do nowych regulacji. Dzięki temu firmy z sektora energetycznego mogą utrzymywać tempo innowacji i jednocześnie skutecznie spełniać wymagania prawne. Co więcej, oferujemy kompleksowe wsparcie w zakresie testów cyberbezpieczeństwa, obejmujących trzy kluczowe obszary: audyt i testy penetracyjne infrastruktury, audyt i testy penetracyjne aplikacji, audyt kodu źródłowego. Wszystkie te usługi realizujemy w TTMS we współpracy z Transition Technologies Software (TTSW), co pozwala zapewnić pełne bezpieczeństwo zarówno na poziomie systemów, jak i samego oprogramowania. Dlaczego warto współpracować z TTMS? Doświadczenie w sektorze energetycznym – znamy specyfikę systemów SCADA, EMS, DMS i środowisk OT/IT. Zespół specjalistów ds. Quality i Cybersecurity – gotowy wspierać organizacje w całym cyklu zgodności z CRA. Gotowe rozwiązania i narzędzia – od zarządzania SBOM po zarządzanie incydentami i analizę ryzyka. Bezpieczeństwo jako usługa (Security-as-a-Service) – elastyczne modele wsparcia, dopasowane do potrzeb klienta. 3. Zignorowanie CRA może kosztować więcej niż się wydaje Brak zgodności z regulacją Cyber Resilience Act to nie tylko kwestia formalna – to realne ryzyko dla ciągłości działania firmy i jej obecności na rynku europejskim. CRA przewiduje wysokie kary finansowe – do 15 milionów euro lub 2,5% globalnego obrotu – w przypadku niespełnienia wymogów dotyczących bezpieczeństwa oprogramowania. Co więcej, produkty niespełniające wymogów mogą zostać całkowicie wykluczone z rynku UE, co dla wielu firm – zwłaszcza z sektora infrastruktury krytycznej – może oznaczać utratę kluczowych kontraktów. Zaniedbanie zabezpieczeń zwiększa także ryzyko realnych ataków cybernetycznych, które mogą doprowadzić do paraliżu systemów, wycieku danych, a także poważnych strat finansowych i wizerunkowych. Przykładem może być atak ransomware na norweską firmę Norsk Hydro (marzec 2019), globalnego producenta aluminium i dostawcę energii. Hakerzy zablokowali systemy IT firmy na całym świecie, zmuszając ją do przejścia na ręczne sterowanie w zakładach produkcyjnych. Koszt bezpośrednich i pośrednich strat przekroczył 70 milionów dolarów, a firma przez wiele tygodni zmagała się z przywracaniem sprawności operacyjnej i odbudową zaufania rynkowego. Ten przykład miał miejsce kilka lat temu, jednak w obliczu trwającej wojny hybrydowej w Europie liczba podobnych ataków stale rośnie. W 2025 roku w Polsce odnotowano aż dwa poważne incydenty dotyczące cyberbezpieczeństwa w podmiotach publicznych. Pierwszy dotyczył wycieku danych osobowych w wyniku włamania na pocztę elektroniczną, a drugi – ataków na przemysłowe systemy sterowania. Przypadki takie jak te pokazują, że brak proaktywnych działań w zakresie cyberbezpieczeństwa może być znacznie droższy niż inwestycja w zgodność z CRA. To nie tylko obowiązek prawny, ale warunek utrzymania konkurencyjności i odporności biznesowej w erze cyfrowej. 4. Cyber Resilience Act – skutki braku zgodności i realne konsekwencje cyberataków Brak zgodności z CRA może prowadzić do: kar finansowych do 15 mln euro lub 2,5% rocznego globalnego obrotu, wykluczenia z rynku UE, wzrostu ryzyka cyberataków, które mogą spowodować paraliż systemów i ogromne straty finansowe. 4.1 Kiedy zacząć działać? Czas już płynie Cyber Resilience Act został przyjęty w październiku 2024 roku. Choć pełna zgodność z regulacją będzie wymagana dopiero od grudnia 2027, to jeden z kluczowych obowiązków – zgłaszanie incydentów bezpieczeństwa w ciągu 24 godzin – zacznie obowiązywać już we wrześniu 2026 roku. To oznacza, że firmy – szczególnie z branż objętych infrastrukturą krytyczną, jak energetyka – mają niespełna rok, by przygotować procedury, przeszkolić zespoły, wdrożyć odpowiednie narzędzia i przetestować systemy. A wdrożenie CRA to nie kwestia jednego dokumentu – to całościowa zmiana podejścia do tworzenia i utrzymania oprogramowania, obejmująca bezpieczeństwo, dokumentację, zarządzanie podatnościami i zgodność formalną. Wdrażanie na ostatnią chwilę to prosta droga do błędów, luk w systemie i kosztownych konsekwencji. Organizacje, które zaczną działać już teraz, zyskają nie tylko przewagę czasową, ale i strategiczną, pokazując swoim partnerom i klientom, że traktują bezpieczeństwo cyfrowe poważnie – zanim zostaną do tego zmuszone. To właśnie na tym etapie szczególnie warto zaangażować Transition Technologies MS (TTMS). Nasze zespoły ekspertów wspierają organizacje w każdym kroku przygotowań do CRA – od analizy obecnych procesów i audytów bezpieczeństwa, przez wdrażanie narzędzi do zarządzania SBOM-ami i podatnościami, aż po opracowanie procedur raportowania incydentów i przygotowanie formalnej dokumentacji zgodności. TTMS nie tylko doradza – wdraża realne rozwiązania techniczne, prowadzi szkolenia i zapewnia stałe wsparcie w ramach długoterminowego partnerstwa. Jeśli Twoja organizacja działa w sektorze energetycznym, nie zwlekaj z wdrożeniem Cyber Resilience Act – konsekwencje braku zgodności mogą być dotkliwe zarówno operacyjnie, jak i finansowo. Porozmawiaj z naszym ekspertem ds. cyberbezpieczeństwa i dowiedz się, jak TTMS może pomóc Ci przejść przez ten proces sprawnie i skutecznie. Odwiedź stronę ttms.pl/energy, aby zobaczyć, jakie oprogramowanie i rozwiązania tworzymy dla firm z branży energetycznej. Jeśli szukasz skrótu najważniejszych informacji z tego artykułu – koniecznie zajrzyj do naszej sekcji FAQ, gdzie zebraliśmy kluczowe pytania i odpowiedzi. Kiedy Cyber Resilience Act (CRA) zacznie obowiązywać i jak wygląda harmonogram? Cyber Resilience Act został oficjalnie przyjęty w październiku 2024 roku. Obowiązek pełnej zgodności z jego zapisami wejdzie w życie w grudniu 2027, jednak już od września 2026 firmy będą zobowiązane do zgłaszania incydentów bezpieczeństwa w ciągu 24 godzin. To oznacza, że na analizę, przygotowanie i wdrożenie odpowiednich procedur pozostało niewiele czasu – szczególnie dla sektora energetycznego, który musi działać szybko i metodycznie. Jakie produkty i systemy w energetyce podlegają CRA? Regulacja obejmuje wszystkie „produkty z elementami cyfrowymi”, czyli zarówno fizyczne urządzenia, jak i oprogramowanie, które mogą łączyć się z siecią. W praktyce oznacza to, że objęte CRA są m.in. systemy sterujące i zarządzające energią, takie jak SCADA, RTU, EMS, DMS czy HMI – czyli fundamenty cyfrowej infrastruktury energetycznej. Jeśli Twoje oprogramowanie działa w tym środowisku, CRA bezpośrednio Cię dotyczy. Jakie konkretne obowiązki nakłada CRA na firmy z sektora energetycznego? Firmy muszą wdrożyć m.in. SBOM-y (czyli listy komponentów oprogramowania), projektować systemy w duchu secure-by-design, reagować na podatności i je łatwo aktualizować, zgłaszać poważne incydenty do odpowiednich instytucji w ściśle określonym czasie oraz przygotować Deklarację Zgodności UE dla swoich produktów. To nie tylko formalności — to obowiązki mające realny wpływ na bezpieczeństwo całych systemów energetycznych. Co grozi firmom, które zignorują wymagania CRA? Zignorowanie regulacji może skończyć się karą finansową do 15 milionów euro lub 2,5% globalnego obrotu firmy – w zależności od tego, która wartość jest wyższa. Co więcej, produkty niespełniające wymagań mogą zostać wycofane z rynku unijnego. Brak zgodności to także ryzyko rzeczywistych cyberataków, które mogą spowodować przerwy w dostawie energii, utratę danych i reputacyjne szkody, jak w przypadku głośnego ataku ransomware na Norsk Hydro. Czy każda firma musi raportować incydenty, nawet jeśli nie doszło do przerwy w działaniu? Tak. CRA wymaga zgłoszenia każdego poważnego incydentu lub aktywnie wykorzystywanej podatności w ciągu 24 godzin od jej wykrycia. Następnie firma ma obowiązek przekazać raport uzupełniający w ciągu 72 godzin i końcowe podsumowanie po 14 dniach. To dotyczy nie tylko incydentów skutkujących paraliżem, ale również tych, które mogą potencjalnie wpłynąć na bezpieczeństwo produktu lub użytkownika.

Czytaj 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

Jak mierzyć skuteczność szkoleń e-learningowych z AI. Każdy CLO powinien to wiedzieć.

1. AI jako przełom w pomiarze efektywności szkoleń

1.1 Dlaczego liczba ukończonych kursów to za mało

1.2 Jak AI i Power BI wspierają raportowanie w czasie rzeczywistym

2. Strategiczna rola CLO w świecie szkoleń wspieranych AI

2.1 CLO jako lider transformacji rozwojowej

2.2 Powiązanie szkoleń z priorytetami biznesowymi

3. Kluczowe wskaźniki biznesowe mierzone dzięki e-learningowi

3.1 Revenue Growth Prediction – wpływ szkoleń na sprzedaż

3.2 Cost Reduction Analysis – redukcja błędów i przestojów

3.3 Time-to-Competency – szybciej do pełnej produktywności

3.4 Sentiment Analysis – głos uczestników jako źródło danych

3.5 Innovation Readiness Score – gotowość na innowacje

4. Od danych AI do strategicznych wniosków dla zarządu

4.1 Raporty w języku biznesu

4.2 Analityka predykcyjna jako wsparcie planowania

5. Wyzwania pomiaru opartego na AI i jak je pokonać

5.1 Integracja systemów

5.2 Bezpieczeństwo danych i RODO

5.3 Nowe kompetencje analityczne w zespołach L&D

6. Rekomendacje strategiczne dla CLO i zarządu

6.1 Projektowanie KPI z myślą o AI

6.2 Raportowanie w cyklach kwartalnych

7. Podsumowanie – AI jako dźwignia strategicznego rozwoju

Polecane wpisy

TTMS blog – świat IT oczami ekspertów

Partnerstwo Salesforce i OpenAI — nowa era inteligentnych przedsiębiorstw

Przewodnik po rozwiązaniach marketingowych Salesforce w 2025 roku: platformy, edycje i nowości

Jak stworzyć aplikacje dla biznesu bez kodowania — Przewodnik 2025

TOP 10 partnerów AEM w Polsce – ranking 2025

MAI-1 i MAI-Voice-1: nowe modele AI Microsoftu sygnalizują odejście od OpenAI

Cyber Resilience Act w energetyce – obowiązki, ryzyka oraz jak się przygotować w 2025 r.?

Już dziś możemy pomóc Ci rosnąć

Porozmawiajmy, jak możemy wesprzeć Twój biznes

Monika Radomska