Home » Blog » Przełom w wykrywaniu deepfake’ów: uniwersalny detektor osiąga 98% skuteczności

Przełom w wykrywaniu deepfake’ów: uniwersalny detektor osiąga 98% skuteczności

7 października 2025

Spis treści

Przełom w wykrywaniu deepfake’ów: uniwersalny detektor osiąga 98% skuteczności

Wyobraź sobie, że budzisz się i widzisz wiralowe nagranie, na którym prezes Twojej firmy wygłasza szokujące oświadczenia – tyle że nigdy tego nie zrobił. Ten koszmar staje się coraz bardziej realny wraz z tym, jak deepfake’i (fałszywe nagrania wideo lub audio generowane przez sztuczną inteligencję) stają się coraz bardziej przekonujące. W odpowiedzi na to zagrożenie naukowcy zaprezentowali nowy, uniwersalny detektor deepfake’ów, który potrafi wychwycić materiały syntetyczne z bezprecedensową skutecznością 98%. To przełom, który pojawił się w idealnym momencie – w czasie, gdy firmy intensywnie poszukują sposobów na ochronę reputacji i zaufania w epoce, w której „zobaczyć” nie zawsze znaczy „uwierzyć”.

Nowe, potężne narzędzie oparte na sztucznej inteligencji analizuje nagrania i wykrywa subtelne oznaki manipulacji, pomagając firmom odróżniać autentyczne materiały od deepfake’ów. Najnowszy „uniwersalny” detektor działa wieloplatformowo – z niezwykłą precyzją identyfikuje zarówno fałszywe nagrania wideo, jak i syntetyczne pliki audio. To znaczący krok naprzód w walce z dezinformacją napędzaną przez AI.

Czym jest uniwersalny detektor deepfake’ów o skuteczności 98% i jak działa?

Nowo ogłoszony detektor deepfake’ów to system oparty na sztucznej inteligencji, zaprojektowany do rozpoznawania fałszywych treści wideo i audio praktycznie na każdej platformie. Opracowany przez zespół badaczy (m.in. z UC San Diego w sierpniu 2025 roku), stanowi ogromny krok naprzód w technologii wykrywania deepfake’ów. W przeciwieństwie do wcześniejszych narzędzi ograniczonych do określonych formatów, ten „uniwersalny” detektor radzi sobie zarówno z mową generowaną przez AI, jak i z manipulowanym materiałem wideo. Innymi słowy, potrafi wychwycić zarówno zsynchronizowane nagranie z podmienioną twarzą dyrektora, jak i podszywający się głos – w ramach jednego rozwiązania.

Pod maską detektor wykorzystuje zaawansowane techniki uczenia maszynowego do wykrywania subtelnych „odcisków palców”, które generatywna sztuczna inteligencja pozostawia na fałszywych treściach. Gdy obraz lub film powstaje dzięki AI, a nie prawdziwej kamerze, pojawiają się drobne nieregularności na poziomie pikseli i we wzorcach ruchu – niewidoczne dla ludzkiego oka. Sieć neuronowa detektora została wytrenowana, by rozpoznawać te anomalie w skali subpikselowej. Na przykład prawdziwe nagrania charakteryzują się naturalnymi korelacjami kolorów i szumem typowym dla sensorów kamer, podczas gdy klatki wygenerowane przez AI mogą zawierać charakterystyczne niespójności w fakturze czy oświetleniu. Skupiając się na tych ukrytych markerach, system potrafi odróżnić fałszywkę od autentyku bez konieczności opierania się na oczywistych błędach.

Co istotne, nowy detektor nie koncentruje się jedynie na twarzach czy wybranym fragmencie kadru – skanuje całe nagranie (tło, ruchy, przebieg fal dźwiękowych itd.), szukając elementów, które „nie pasują”. Wcześniejsze detektory często skupiały się na anomaliach twarzy (np. nienaturalnym mruganiu czy dziwnej strukturze skóry) i mogły zawieść, jeśli w kadrze nie było widocznej twarzy. Tymczasem model uniwersalny analizuje wiele obszarów każdej klatki i ich ciągłość w kolejnych ujęciach, wychwytując subtelne niespójności przestrzenne i czasowe, które wcześniejsze metody pomijały. To model oparty na transformatorach, który uczy się ogólnych wzorców odróżniających treści rzeczywiste od fałszywych, zamiast stosować wąskie triki. Ta szerokość podejścia sprawia, że jest „uniwersalny” – jak ujął to jeden z badaczy: „To jeden model, który radzi sobie ze wszystkimi scenariuszami… i właśnie to czyni go uniwersalnym”.

Dane treningowe i testy: jak zbudowano lepszego „łowcę fałszywek”

Osiągnięcie skuteczności 98% wymagało dostarczenia detektorowi ogromnego zestawu zarówno prawdziwych, jak i fałszywych materiałów. Badacze trenowali system na szerokiej gamie nagrań generowanych przez różne programy – od podmian twarzy po całkowicie stworzone przez AI klipy. Wykorzystali m.in. przykłady z takich narzędzi jak generator wideo Stable Diffusion, Video-Crafter czy CogVideo, aby nauczyć sztuczną inteligencję rozpoznawania różnych „odcisków” fałszywek. Dzięki temu model nie daje się zwieść tylko jednemu typowi deepfake’a. Co imponujące, zespół badawczy poinformował, że detektor potrafi dostosować się nawet do nowych metod deepfake po zobaczeniu zaledwie kilku przykładów. Oznacza to, że jeśli jutro pojawi się nowy generator wideo, narzędzie będzie w stanie szybko poznać jego charakterystyczne ślady bez konieczności pełnego przeuczenia.

Rezultaty testów były rekordowe. W badaniach detektor poprawnie oznaczał treści generowane przez AI w ok. 98,3% przypadków. To istotny skok skuteczności w porównaniu z wcześniejszymi narzędziami, które często miały problem z przekroczeniem 90%. Co więcej, badacze porównali swój model z ośmioma istniejącymi systemami wykrywania deepfake’ów i nowy detektor przewyższył wszystkie (inne osiągały wyniki na poziomie ok. 93% lub niżej). Tak wysoki współczynnik trafnych detekcji to przełom w wyścigu zbrojeń przeciwko deepfake’om. Pokazuje, że sztuczna inteligencja jest w stanie rozpoznać niemal każdą fałszywkę, niezależnie od jej źródła.

Oczywiście „98% skuteczności” to nie 100%, a pozostałe 2% ma znaczenie. Przy milionach filmów publikowanych codziennie nawet niewielki odsetek fałszywych negatywów oznacza, że część deepfake’ów umknie, a fałszywe pozytywy mogą prowadzić do błędnego oznaczenia autentycznych materiałów. Niemniej jednak, skuteczność tego detektora jest obecnie najlepsza w swojej klasie. Daje on organizacjom realną szansę na wychwycenie złośliwych fałszywek, które jeszcze rok czy dwa temu mogłyby przejść niezauważone. Wraz z rozwojem technologii generowania deepfake’ów narzędzia wykrywające musiały nadążyć – i ten system pokazuje, że możliwe jest znaczące zmniejszenie dystansu.

Czym ten detektor różni się od wcześniejszych metod wykrywania deepfake’ów?

Poprzednie metody wykrywania deepfake’ów były często wyspecjalizowane i łatwe do obejścia. Kluczowa różnica polega na szerokim zakresie działania nowego narzędzia. Starsze detektory skupiały się na pojedynczych artefaktach – np. nienaturalnych ruchach twarzy czy niezgodnościach oświetlenia. To działało przy pewnych typach deepfake’ów, ale zawodziło przy innych. Wiele klasycznych systemów traktowało nagranie jak zbiór pojedynczych obrazów i szukało śladów edycji w każdej klatce z osobna. Takie podejście nie sprawdza się w przypadku w pełni generowanego przez AI wideo, które nie nosi typowych śladów „cięć”. Tymczasem detektor o skuteczności 98% patrzy szerzej: analizuje wzorce w czasie i w całym kadrze, a nie tylko w pojedynczych obrazach.

Kolejnym przełomem jest zdolność obsługi różnych formatów i modalności. Starsze rozwiązania zazwyczaj wykrywały jeden typ treści – np. deepfake wideo z podmianą twarzy – ale były bezużyteczne wobec sklonowanego głosu w nagraniu audio. Nowy uniwersalny detektor radzi sobie zarówno z wideo, jak i audio w jednym systemie, co stanowi prawdziwą zmianę jakościową. Jeśli więc deepfake łączy fałszywy głos z prawdziwym obrazem albo odwrotnie, starsze detektory mogłyby tego nie wykryć – ten system natomiast rozpozna oszustwo w obu przypadkach.

Dodatkowo architektura tego detektora jest bardziej zaawansowana. Wykorzystuje on specjalnie skonstruowaną sieć neuronową, która wychwytuje anomalie w rozkładach danych, zamiast szukać z góry określonej listy błędów. Można porównać wcześniejsze metody do listy kontrolnej („Czy oczy mrugają normalnie? Czy widoczny jest puls na szyi?”) – skutecznej tylko do momentu, gdy twórcy deepfake’ów naprawią te niedoskonałości. Nowe podejście przypomina uniwersalny wykrywacz kłamstw dla mediów – uczy się podstawowych różnic między prawdziwą a fałszywą treścią, których fałszerzom trudniej się pozbyć. W przeciwieństwie do wielu wcześniejszych systemów mocno uzależnionych od obecności twarzy, ten model nie potrzebuje w kadrze człowieka. Jeśli ktoś sfabrykuje wideo pustego biura z fałszywymi szczegółami w tle, wcześniejsze detektory mogłyby niczego nie zauważyć. Uniwersalny system natomiast przeanalizuje faktury, cienie i ruch w scenie, by znaleźć nienaturalne elementy. Dzięki temu jest odporny na znacznie szersze spektrum stylów deepfake’ów.

Podsumowując, tym, co wyróżnia nowy detektor, jest jego uniwersalność i odporność. To w zasadzie jedno narzędzie, które obejmuje wiele zastosowań: podmianę twarzy, całkowicie syntetyczne nagrania wideo, fałszywe głosy i wiele innych. Poprzednie generacje detektorów były znacznie węższe – rozwiązywały tylko część problemu. Ten system łączy w sobie doświadczenia z wcześniejszych podejść, tworząc kompleksowe narzędzie. Ta szerokość ma kluczowe znaczenie, ponieważ techniki deepfake stale się rozwijają. Rozwiązując problemy z kompatybilnością międzyplatformową, które nękały wcześniejsze systemy, nowy detektor utrzymuje wysoką skuteczność nawet w obliczu coraz bardziej zróżnicowanych metod fałszowania. To różnica między zbiorem lokalnych czujników dymu a systemem przeciwpożarowym obejmującym cały budynek.

Dlaczego ma to znaczenie dla bezpieczeństwa marki i ryzyka reputacyjnego?

Dla biznesu deepfake’i to nie tylko problem działu IT – to poważne zagrożenie dla bezpieczeństwa marki i reputacji. Żyjemy w czasach, w których jedno zmanipulowane nagranie może błyskawicznie rozprzestrzenić się w sieci i zniszczyć wiarygodność firmy. Wyobraź sobie fałszywe wideo, na którym Twój prezes wygłasza nieetyczne uwagi, albo sfałszowane ogłoszenie o wycofaniu produktu z rynku – taka fałszywka mogłaby spowodować spadek kursu akcji i utratę klientów, zanim prawda wyszłaby na jaw. Niestety, to nie są już scenariusze hipotetyczne. Firmy stały się realnym celem przestępców wykorzystujących deepfake. W 2019 roku oszuści użyli klonowanego przez AI głosu prezesa, by nakłonić pracownika do przelania 243 tys. dolarów na fałszywe konto. W 2024 roku międzynarodowa korporacja w Hongkongu została oszukana jeszcze bardziej wyrafinowanym deepfake’iem – wideokonferencją z „prezesem” i „kolegami z zespołu”, co skończyło się stratą 25 mln dolarów. Liczba ataków z wykorzystaniem deepfake’ów gwałtownie rośnie, a firmy z sektora finansowego i inne tracą miliony, co stawia zespoły ds. bezpieczeństwa w stanie najwyższej gotowości.

Poza bezpośrednimi stratami finansowymi, deepfake’i stanowią też ogromne zagrożenie reputacyjne. Marki budują zaufanie przez lata, a jeden wiralowy fałszywy film może zburzyć je w kilka minut. W sieci pojawiały się już zmanipulowane nagrania polityków czy prezesów – nawet jeśli później zostają obalone, szkody w międzyczasie bywają poważne. Konsumenci mogą zacząć się zastanawiać: „Czy to było prawdziwe?” przy każdym szokującym materiale z udziałem Twojej firmy. Taka niepewność podkopuje fundament zaufania, na którym opiera się biznes. Dlatego właśnie tak ważne jest narzędzie detekcji o bardzo wysokiej skuteczności – daje firmom realną szansę na szybkie wykrycie i reakcję na fałszywe treści, zanim plotki i dezinformacja zaczną żyć własnym życiem.

Z perspektywy bezpieczeństwa marki posiadanie niemal niezawodnego detektora deepfake’ów działa jak radar wczesnego ostrzegania dla reputacji. Umożliwia weryfikację autentyczności podejrzanych nagrań audio lub wideo, w których pojawiają się Twoi menedżerowie, produkty czy partnerzy. Na przykład, gdyby na mediach społecznościowych pojawiło się zmanipulowane nagranie prezesa, detektor mógłby je oznaczyć w ciągu kilku chwil, dając zespołowi czas na poinformowanie platformy i opinii publicznej, że to fałszywka. To może być różnica między kontrolowanym incydentem a pełnowymiarowym kryzysem PR. W branżach takich jak finanse, media czy dobra konsumenckie, gdzie zaufanie jest kluczowe, taka szybka reakcja jest ratunkiem. Jak stwierdził jeden z raportów branżowych, tego typu narzędzie to „linia ratunkowa dla firm obawiających się o reputację, dezinformację i zaufanie cyfrowe”. Coraz częściej staje się ono niezbędne dla każdej organizacji, która może paść ofiarą nadużyć z użyciem syntetycznych treści.

Deepfake’i otworzyły także nowe kanały dla oszustw i dezinformacji, na które tradycyjne zabezpieczenia nie były przygotowane. Fałszywe wiadomości głosowe rzekomego prezesa z poleceniem przelewu pieniędzy albo zmanipulowane nagranie rzecznika firmy ogłaszającego fikcyjną fuzję mogą obejść intuicję wielu ludzi – ponieważ jesteśmy przyzwyczajeni ufać temu, co widzimy i słyszymy. Podszywanie się pod markę poprzez deepfake’i może wprowadzać klientów w błąd – np. fałszywe nagranie „ogłoszenia” mogłoby zwabić ludzi do fałszywej inwestycji czy schematu phishingowego, wykorzystując renomę firmy. Detektor o skuteczności 98%, wdrożony właściwie, działa jako tarcza przeciwko takim nadużyciom. Nie powstrzyma powstawania deepfake’ów (tak jak kamery nie powstrzymują przestępstw same w sobie), ale znacząco zwiększa szanse na ich wychwycenie na czas, aby ograniczyć szkody.

Włączanie wykrywania deepfake’ów do strategii biznesowych AI i cyberbezpieczeństwa

Mając na uwadze stawkę, firmy powinny proaktywnie włączać narzędzia do wykrywania deepfake’ów w swoje ramy bezpieczeństwa i zarządzania ryzykiem. Detektor nie jest już ciekawostką dla działu IT – szybko staje się równie ważny jak filtry antyspamowe czy oprogramowanie antywirusowe w świecie korporacyjnym. Oto kilka kluczowych kroków i zaleceń dla organizacji chcących chronić się przed zagrożeniami:

Edukacja pracowników i polityki: Szkol pracowników na wszystkich poziomach, aby byli świadomi zagrożeń związanych z deepfake’ami i potrafili weryfikować wrażliwe komunikaty. Powinni podchodzić sceptycznie do wszelkich pilnych wiadomości głosowych czy nagrań wideo, które wydają się choć trochę podejrzane. Należy wprowadzić zasadę, że żadne istotne działania nie są podejmowane wyłącznie na podstawie komunikacji elektronicznej bez dodatkowej weryfikacji.
Wzmocnienie procesów weryfikacyjnych: Stwórz solidne procedury zatwierdzania transakcji finansowych i komunikacji na szczeblu kierowniczym. Może to obejmować wieloskładnikowe uwierzytelnianie, hasła weryfikacyjne czy obowiązkowe „pauzy i sprawdzenie” przy nietypowych żądaniach. Już incydent z 2019 roku pokazał, że rozpoznanie głosu nie wystarcza do potwierdzenia tożsamości – tak samo należy traktować wideo i audio jak podejrzany e-mail.
Wdrożenie narzędzi AI do wykrywania: Włącz technologię wykrywania deepfake’ów do swojego arsenału cyberbezpieczeństwa. Specjalistyczne oprogramowanie może analizować przychodzące treści (maile z załącznikami wideo, nagrania głosowe, filmy w mediach społecznościowych) i oznaczać potencjalne fałszywki. Zaawansowane systemy AI potrafią wychwycić subtelne niespójności, których człowiek nie zauważy. Wiele firm technologicznych oferuje już takie rozwiązania jako usługę.
Regularne ćwiczenia i gotowość: Uaktualnij plan reagowania kryzysowego o scenariusze związane z deepfake’ami. Organizuj symulacje (np. nagłe „wystąpienie prezesa” jako deepfake), aby sprawdzić, jak zespół zareaguje. Tak jak firmy organizują ćwiczenia phishingowe, tak samo powinny trenować reakcje na deepfake’i.
Monitorowanie i szybka reakcja: Przydziel pracowników lub skorzystaj z usług monitoringu, aby stale obserwować wzmianki o marce i kluczowych menedżerach w sieci. Jeśli pojawi się deepfake wymierzony w Twoją firmę, kluczowa jest błyskawiczna reakcja. Im szybciej potwierdzisz fałszywość materiału (przy pomocy AI) i zareagujesz publicznie, tym skuteczniej ograniczysz fałszywą narrację.

Wdrożenie tych działań sprawia, że ochrona przed deepfake’ami staje się zarówno techniczna, jak i ludzka. Żadne pojedyncze narzędzie nie jest cudownym rozwiązaniem – nawet detektor o skuteczności 98% działa najlepiej w połączeniu z dobrymi praktykami. Firmy, które przyjmują takie podejście, traktują ryzyko deepfake jako kwestię „kiedy”, a nie „czy”. Integrują wykrywanie deepfake’ów w swoje praktyki bezpieczeństwa i zgodności. Dzięki temu nie tylko chronią się przed oszustwami i stratami wizerunkowymi, ale też wzmacniają zaufanie interesariuszy. W świecie, w którym AI może podszyć się pod każdego, solidna strategia weryfikacji i detekcji staje się fundamentem zaufania cyfrowego.

Patrząc w przyszłość, można się spodziewać, że detektory deepfake’ów staną się standardowym elementem korporacyjnych systemów bezpieczeństwa. Tak jak filtry antyspamowe czy oprogramowanie antymalware stały się normą, tak samo uwierzytelnianie treści i skanowanie pod kątem deepfake’ów będzie rutyną. Najbardziej dalekowzroczne firmy już teraz badają możliwości integracji detektorów poprzez API z systemami wideokonferencji i pocztą e-mail. Inwestycja w te narzędzia jest nieporównanie tańsza niż koszt poważnego kryzysu wywołanego deepfake’iem. W obliczu rosnących zagrożeń przedsiębiorstwa muszą wyprzedzać cyberprzestępców – a detektor o skuteczności 98% to obiecane narzędzie, które im to umożliwia.

Chroń swoją firmę z rozwiązaniami AI od TTMS

W Transition Technologies MS (TTMS) pomagamy organizacjom wzmacniać ochronę przed zagrożeniami cyfrowymi, integrując najnowocześniejsze narzędzia AI ze strategiami cyberbezpieczeństwa. Od zaawansowanej analizy dokumentów, przez systemy zarządzania wiedzą, po platformy e-learningowe – nasze rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji wspierają zaufanie, zgodność z regulacjami i odporność biznesu w erze cyfrowej. Współpracuj z TTMS, aby chronić reputację swojej marki i przygotować się na kolejne wyzwania związane z wykrywaniem deepfake’ów i nie tylko.

FAQ

Jak rozpoznać, czy film jest deepfake’iem, bez użycia specjalistycznych narzędzi?

Nawet bez użycia detektora opartego na sztucznej inteligencji można zauważyć pewne sygnały ostrzegawcze sugerujące, że nagranie jest deepfake’iem. Warto uważnie przyjrzeć się twarzy i ruchom postaci – we wcześniejszych deepfake’ach często występowało nienaturalne mruganie oczami lub grymasy twarzy, które „nie pasowały”. Należy zwrócić uwagę na spójność oświetlenia i cieni; zdarza się, że światło na twarzy nie zgadza się z resztą sceny. Również dźwięk może zdradzać fałszerstwo: niedokładna synchronizacja ruchu ust z mową lub głosy brzmiące sztucznie mogą wskazywać na manipulację. Pomocne bywa także zatrzymanie obrazu – zniekształcone lub rozmazane detale wokół krawędzi twarzy, zwłaszcza w momentach przejść, mogą sugerować, że coś jest nie tak. Trzeba jednak pamiętać, że współczesne deepfake’i są coraz trudniejsze do wykrycia gołym okiem, dlatego coraz większego znaczenia nabierają wyspecjalizowane narzędzia i systemy detekcji.

Czy istnieją przepisy prawne lub regulacje dotyczące deepfake’ów, o których firmy powinny wiedzieć?

Regulacje dotyczące deepfake’ów zaczynają stopniowo nadążać za rosnącym wpływem tej technologii. Różne jurysdykcje zaczęły wprowadzać przepisy mające na celu zniechęcenie do złośliwego wykorzystania deepfake’ów. Na przykład Chiny wprowadziły regulacje wymagające wyraźnego oznaczania treści generowanych przez AI (deepfake’ów) oraz zakazujące tworzenia takich materiałów, jeśli mogłyby one wprowadzać opinię publiczną w błąd lub szkodzić reputacji danej osoby. W Unii Europejskiej nadchodzący AI Act traktuje manipulacyjne treści generowane przez sztuczną inteligencję jako obszar wysokiego ryzyka i prawdopodobnie wprowadzi obowiązki transparentności – co oznacza, że firmy mogą być zobowiązane do ujawniania treści stworzonych przez AI i narażać się na kary za szkodliwe wykorzystanie deepfake’ów. W Stanach Zjednoczonych nie istnieje jeszcze ogólnokrajowe prawo federalne dotyczące deepfake’ów, ale część stanów już podjęła działania: Wirginia jako jedna z pierwszych uznała określone formy pornografii deepfake i podszywania się za przestępstwo, a Kalifornia i Teksas uchwaliły przepisy zakazujące używania deepfake’ów w wyborach. Dodatkowo obowiązujące już przepisy dotyczące oszustw, zniesławienia czy kradzieży tożsamości mogą znaleźć zastosowanie w kontekście deepfake’ów (na przykład wykorzystanie deepfake’a do popełnienia oszustwa nadal pozostaje oszustwem).

Dla firm ten krajobraz regulacyjny oznacza dwie rzeczy: po pierwsze, należy powstrzymywać się od nieetycznego wykorzystywania deepfake’ów w działalności i marketingu (aby uniknąć problemów prawnych i krytyki), a po drugie, trzeba być na bieżąco z rozwijającym się prawem chroniącym ofiary deepfake’ów – takie regulacje mogą pomóc Twojej firmie, jeśli kiedykolwiek zajdzie potrzeba podjęcia kroków prawnych przeciwko podmiotom tworzącym złośliwe fałszywki. Rozsądnie jest skonsultować się z ekspertami prawnymi, aby zrozumieć, jak przepisy dotyczące deepfake’ów w Twoim regionie mogą wpływać na zgodność działań i strategie reagowania.

Czy twórcy deepfake’ów wciąż mogą oszukać detektor o skuteczności 98%?

To trudne, ale nie niemożliwe. Detektor o skuteczności 98% to wynik znakomity, jednak zdeterminowani przeciwnicy zawsze będą szukać sposobów na obejście systemu. Badacze wykazali, że dodając specjalnie przygotowany „szum” lub artefakty (tzw. przykłady adwersarialne) do deepfake’a, można czasami oszukać modele detekcji. To klasyczna gra w kotka i myszkę: gdy detektory się udoskonalają, techniki tworzenia deepfake’ów stają się coraz bardziej podstępne. Trzeba jednak podkreślić, że oszukanie detektora z najwyższej półki wymaga ogromnej wiedzy i nakładu pracy – przeciętny deepfake krążący dziś w internecie raczej nie jest aż tak perfekcyjnie zamaskowany. Nowy, uniwersalny detektor znacząco podnosi poprzeczkę, co oznacza, że większość fałszywek zostanie wykryta. Można się jednak spodziewać, że twórcy deepfake’ów będą próbowali opracować metody przeciwdziałania, dlatego konieczne są dalsze badania i regularnie aktualizowane modele. Krótko mówiąc, 98% skuteczności nie oznacza całkowitej niezawodności, ale sprawia, że udane ataki deepfake stają się znacznie rzadsze.

Co powinna zrobić firma, jeśli deepfake przedstawiający jej prezesa lub markę trafi do opinii publicznej?

Zmierzając się z atakiem deepfake na firmę, należy działać szybko i ostrożnie. Najpierw wewnętrznie zweryfikuj materiał – użyj narzędzi detekcji (np. detektora o skuteczności 98%), aby potwierdzić, że to fałszywka, i jeśli to możliwe, zgromadź dowody dotyczące sposobu jej stworzenia. Natychmiast uruchom zespół reagowania kryzysowego, który zwykle obejmuje dział komunikacji, bezpieczeństwa IT, doradców prawnych oraz kadrę zarządzającą. Skontaktuj się z platformą, na której rozpowszechniane jest nagranie, i zgłoś je jako treść fałszywą – wiele serwisów społecznościowych i stron internetowych posiada regulacje przeciwko deepfake’om, szczególnie tym szkodliwym, i usuwa je po zgłoszeniu. Równolegle przygotuj publiczne oświadczenie lub komunikat prasowy dla interesariuszy. Bądź przejrzysty i stanowczy: poinformuj, że nagranie jest fałszywe i że ktoś próbuje wprowadzić opinię publiczną w błąd. Jeżeli deepfake może rodzić konsekwencje prawne (np. manipulację giełdową lub zniesławienie), zaangażuj odpowiednie organy ścigania lub regulatorów. W dalszej perspektywie przeprowadź analizę powłamaniową, aby ulepszyć plan reagowania na przyszłość. Dzięki szybkiej reakcji i klarownej komunikacji firma może często odwrócić sytuację i zapobiec trwałym szkodom wynikającym z incydentu z deepfake.

Czy narzędzia do wykrywania deepfake’ów są dostępne dla firm?

Tak – choć część najbardziej zaawansowanych detektorów wciąż znajduje się w fazie badań, już teraz istnieją narzędzia dostępne na rynku, z których firmy mogą korzystać. Wiele przedsiębiorstw z branży cyberbezpieczeństwa oraz startupów AI oferuje usługi wykrywania deepfake’ów, często zintegrowane z szerszymi platformami analizy zagrożeń. Niektóre udostępniają API lub oprogramowanie, które potrafi skanować nagrania wideo i audio w poszukiwaniu śladów manipulacji. Duże firmy technologiczne również inwestują w ten obszar – na przykład Facebook i YouTube opracowały wewnętrzne systemy wykrywania deepfake’ów do moderowania treści, a Microsoft kilka lat temu udostępnił narzędzie Video Authenticator. Ponadto istnieją projekty open source i modele opracowane przez laboratoria akademickie, które mogą być testowane przez bardziej zaawansowane technologicznie organizacje. Sam nowy „uniwersalny” detektor o skuteczności 98% może w przyszłości trafić na rynek komercyjny lub publiczny – wtedy firmy mogłyby go wdrażać podobnie jak oprogramowanie antywirusowe. Warto jednak pamiętać, że skuteczne korzystanie z tych narzędzi wymaga także nadzoru człowieka. Organizacje powinny wyznaczyć odpowiednio przeszkolonych pracowników lub współpracować z dostawcami, aby właściwie wdrożyć detektory i interpretować wyniki. Podsumowując: choć nie ma jeszcze rozwiązania idealnego „z półki”, dostępnych jest coraz więcej opcji wykrywania deepfake’ów, a ich rozwój postępuje bardzo szybko.

TTMS blog – świat IT oczami ekspertów

Suplement do książki „Supremacja: AI, ChatGPT i wyścig, który zmieni świat – październik 2025

W swojej książce z 2024 roku Supremacy: AI, ChatGPT and the Race That Will Change the World Parmy Olson uchwyciła przełomowy moment – gdy rozwój generatywnej sztucznej inteligencji zapoczątkował globalny wyścig o technologiczną dominację, innowacje i kontrolę regulacyjną. Zaledwie rok później świat opisany w książce nabrał zaskakująco realnych kształtów. W październiku 2025 roku sztuczna inteligencja jest potężniejsza, bardziej dostępna i głębiej osadzona w społeczeństwie niż kiedykolwiek wcześniej. GPT-5 od OpenAI, Gemini od Google, Claude 4 od Anthropic, otwarty LLaMA 4 od Mety oraz dziesiątki nowych agentów, kopilotów i asystentów multimodalnych kształtują dziś sposób, w jaki pracujemy, tworzymy i się komunikujemy. „Wyścig” nie dotyczy już wyłącznie przewagi modelowej – chodzi o adaptację, regulacje, bezpieczeństwo i zdolność społeczeństw do nadążania za zmianą. Przy ponad 800 milionach aktywnych użytkowników ChatGPT tygodniowo, wejściu w życie pierwszych dużych regulacji AI i humanoidalnych robotach wchodzących do świata fizycznego, obserwujemy bardzo realne urzeczywistnienie konkurencji, którą opisała Olson. Niniejszy artykuł to kompleksowa aktualizacja stanu sztucznej inteligencji na dzień 17 października 2025 roku – obejmuje przełomy modelowe, trendy wdrożeniowe, zmiany w globalnej polityce, pojawiające się praktyki bezpieczeństwa oraz fizyczną integrację AI z urządzeniami i robotyką. Jeśli książka Supremacy zadawała pytanie, dokąd zmierza ten wyścig – oto nasz aktualny punkt na jego trasie. 1. Modele AI nowej generacji: GPT-5 i nowi giganci Ostatni rok przyniósł falę premier modeli AI nowej generacji, z których każdy przełamywał wcześniejsze granice. Oto najważniejsze premiery i zapowiedzi modeli do października 2025: OpenAI GPT-5: Oficjalnie zaprezentowany 7 sierpnia 2025 roku, GPT-5 to najbardziej zaawansowany model OpenAI. Jest to zunifikowany system multimodalny, który łączy potężne zdolności rozumowania z szybkością i płynnością dialogu. GPT-5 osiąga ekspercki poziom w wielu dziedzinach – od programowania, przez matematykę i twórcze pisanie, po medyczne pytania i odpowiedzi – przy jednoczesnym istotnym ograniczeniu halucynacji i błędów. Model jest dostępny publicznie w ramach ChatGPT (w tym wersji Pro z rozszerzonym rozumowaniem) oraz przez API OpenAI. Krótko mówiąc, GPT-5 to znaczący skok względem GPT-4, wyposażony w tryby „myślenia” do złożonych zadań i zdolność do samodzielnego decydowania, kiedy udzielić szybkiej odpowiedzi, a kiedy przeanalizować temat głębiej. Inni znaczący gracze: Krajobraz AI w 2025 roku nie ogranicza się już tylko do „wielkiej czwórki” (OpenAI, Anthropic, Google, Meta). Inicjatywa xAI Elona Muska zyskała rozgłos dzięki uruchomieniu własnego chatbota Grok pod koniec 2023 roku. Promowany jako „buntownicza” alternatywa dla ChatGPT, Grok przeszedł od tego czasu szybki rozwój – do połowy 2025 r. osiągając wersję Grok 4, która według xAI osiąga najwyższe wyniki w niektórych testach rozumowania. W demonstracji z lipca 2025 Elon Musk wychwalał Groka 4 jako „inteligentniejszego od niemal wszystkich magistrantów” i zademonstrował zdolność Groka do rozwiązywania skomplikowanych problemów matematycznych oraz generowania obrazów na podstawie tekstu. Grok jest dostępny w modelu subskrypcyjnym (z „ultra-premium” planem dla intensywnych użytkowników), a jego integracja z samochodami Tesli jako pokładowy asystent AI została już zapowiedziana. IBM z kolei skupił się na AI dla biznesu – ich platforma WatsonX pozwala na budowę modeli dostosowanych do konkretnych branż. Start-upy takie jak Cohere i AI21 Labs również oferują konkurencyjne modele językowe dla firm. Na scenie open-source pojawiły się nowe podmioty, np. Mistral AI, które wypuściło wydajny model o 7 miliardach parametrów. Jednym słowem – rynek modeli AI jest bardziej zatłoczony i dynamiczny niż kiedykolwiek, a zdrowa konkurencja między wielkimi graczami a otwartymi alternatywami napędza tempo rozwoju. 2. Gwałtowny wzrost wykorzystania AI: Zasięg i wpływ na branże Wraz z rozpowszechnieniem się potężnych modeli, adopcja AI na świecie wystrzeliła w latach 2024-2025. Wzrost popularności ChatGPT od OpenAI jest tu najlepszym przykładem: według stanu na październik 2025 z usługi korzysta już 800 milionów aktywnych użytkowników tygodniowo – dwukrotnie więcej niż jeszcze pół roku wcześniej. To czyni ChatGPT jedną z najszybciej rosnących platform programowych w historii. Narzędzia te nie są już eksperymentem – stały się codziennym wyposażeniem pracy i życia. Według jednego z badań, aż 72% liderów biznesu zadeklarowało, że korzysta z generatywnej AI przynajmniej raz w tygodniu w połowie 2024 roku (wzrost z 37% rok wcześniej). Od tego czasu liczby tylko rosły – firmy wdrażają AI-asystentów, kopilotów programistycznych i generatory treści we wszystkich działach. Integracja AI w biznesie to znak rozpoznawczy 2025 roku. Organizacje – zarówno korporacje, jak i małe firmy – osadzają funkcjonalności podobne do GPT w swoich procesach: od tworzenia treści marketingowych po chatboty obsługi klienta i automatyzację programowania. Microsoft zintegrował modele OpenAI w pakiecie Office 365 za pomocą Copilota, umożliwiając użytkownikom generowanie dokumentów, e-maili czy analiz na podstawie zapytań w języku naturalnym. Salesforce nawiązał współpracę z Anthropic, by zintegrować Claude’a jako wbudowanego asystenta CRM dla zespołów sprzedaży i obsługi klienta. Wiele firm tworzy też własne modele AI, dopasowane do wewnętrznych danych – często opierając się na otwartych modelach, takich jak LLaMA, by zachować pełną kontrolę. Tę szeroką adopcję umożliwiły chmurowe usługi AI (np. Azure OpenAI, Amazon Bedrock, Google AI Studio), które pozwalają na łatwy dostęp do potężnych modeli przez API. Co istotne, użytkownicy AI to już nie tylko fani technologii. Konsumenci korzystają z niej w codziennych zadaniach – tworzeniu wiadomości, burzy mózgów, korepetycjach – a profesjonaliści zwiększają produktywność (np. poprzez generowanie kodu lub analizę danych). Nawet branże wrażliwe, jak prawo, finanse czy medycyna, ostrożnie zaczęły stosować AI jako pomoc w tworzeniu pierwszych wersji dokumentów czy wsparcie w decyzjach (z nadzorem człowieka). Ciekawym trendem jest pojawienie się „kopilotów AI” dla konkretnych ról: graficy korzystają z generatorów obrazów, konsultanci klienta mają narzędzia do szkicowania e-maili, a lekarze – GPT-owe systemy do wstępnej oceny objawów. AI staje się wszechobecnym elementem oprogramowania – obecnym w wielu narzędziach, z których użytkownicy już korzystają. Ten błyskawiczny rozwój nie obywa się jednak bez wyzwań. Umiejętność korzystania z AI (AI literacy) oraz szkolenia stały się palącymi potrzebami w firmach – pracownicy muszą nauczyć się wykorzystywać te narzędzia skutecznie i etycznie. Nadal istnieją obawy o rzetelność i zaufanie: choć GPT-5 jest znacznie bardziej niezawodny niż poprzednie modele, potrafi wciąż generować mylące lub nieprecyzyjne odpowiedzi. W odpowiedzi firmy wdrażają systemy weryfikacji treści generowanych przez AI i ograniczają użycie do niskiego ryzyka. Mimo tych zastrzeżeń kierunek rozwoju jest jasny: AI w 2025 roku znacznie przyspieszyła swoją integrację z biznesem i społeczeństwem, w tempie, które jeszcze dwa lata temu wydawałoby się nie do uwierzenia. 3. Regulacje i polityka: Kontrola nad szybkim rozwojem AI Gwałtowny postęp AI wywołał lawinę inicjatyw regulacyjnych na całym świecie. Od połowy 2025 roku zaczęły obowiązywać kluczowe ustawy i ramy polityczne, które mają na celu ograniczenie ryzyka i wprowadzenie zasad dla rozwoju tej technologii: Unia Europejska – AI Act: UE sfinalizowała przełomowe rozporządzenie o sztucznej inteligencji (Artificial Intelligence Act) w 2024 roku, tworząc tym samym pierwszą na świecie kompleksową regulację AI. AI Act opiera się na podejściu opartym na ryzyku – im wyższe ryzyko związane z danym systemem (np. AI stosowana w opiece zdrowotnej, finansach czy egzekwowaniu prawa), tym surowsze wymagania. Dla zastosowań niskiego ryzyka obowiązują minimalne zasady. W lipcu 2024 uzgodniono i opublikowano ostateczny tekst ustawy, uruchamiając odliczanie do jej wdrożenia. Od 2025 roku zaczęły obowiązywać pierwsze przepisy: w lutym 2025 weszły w życie zakazy dotyczące szkodliwych praktyk AI (np. systemów oceny społecznej czy biometrycznego nadzoru w czasie rzeczywistym). Modele ogólnego przeznaczenia (GPAI), takie jak GPT-4/5, podlegają nowym wymogom w zakresie przejrzystości i bezpieczeństwa, a dostawcy mają czas do sierpnia 2025 na dostosowanie się do tych regulacji. W lipcu 2025 organy UE opublikowały wytyczne precyzujące, jak przepisy mają być stosowane wobec dużych modeli fundacyjnych. AI Act nakłada również obowiązki takie jak dokumentowanie modeli, oznaczanie treści generowanych przez AI oraz prowadzenie publicznej bazy danych systemów wysokiego ryzyka. To unijne prawo wymusza na twórcach AI (na całym świecie) budowanie systemów bezpiecznych i wyjaśnialnych od samego początku – szczególnie jeśli chcą oferować swoje usługi na rynku europejskim. W oczekiwaniu na pełne wejście w życie ustawy w 2026 roku, firmy zaczęły publikować „karty systemów AI” i przeprowadzać audyty zgodności. Stany Zjednoczone – działania wykonawcze i dobrowolne zobowiązania: W obliczu braku ustawodawstwa dotyczącego AI, rząd USA sięgnął po uprawnienia wykonawcze i dobrowolne ramy współpracy. W październiku 2023 prezydent podpisał rozbudowane rozporządzenie wykonawcze o bezpiecznej, pewnej i godnej zaufania AI. Ten 110-stronicowy dokument (najobszerniejsza polityka AI w USA do tej pory) ustanowił krajowe cele w zakresie zarządzania AI – od wspierania innowacji i konkurencji po ochronę praw obywatelskich – i zobowiązał agencje federalne do tworzenia standardów bezpieczeństwa. Nakazywał też opracowanie wytycznych dotyczących znakowania treści generowanych przez AI i wprowadzenie funkcji Chief AI Officer w najważniejszych instytucjach. Ważne było także polecenie dla Departamentu Handlu, by przygotować przepisy wymagające oceny ryzyka modeli frontierowych przed ich wdrożeniem. Jednak zmiana administracji w styczniu 2025 wpłynęła na ciągłość tej inicjatywy – część zapisów rozporządzenia zawieszono, a część wycofano. Mimo to zainteresowanie nadzorem nad AI na szczeblu federalnym pozostaje wysokie. Wcześniej, w 2023 roku, Biały Dom uzyskał dobrowolne zobowiązania od największych firm AI (OpenAI, Google, Meta, Anthropic i innych), które zgodziły się m.in. na zewnętrzne testy typu red team i współdzielenie informacji o bezpieczeństwie AI z rządem. W lipcu 2025 Senat USA przeprowadził ponadpartyjne przesłuchania w sprawie możliwego ustawodawstwa AI – omawiano m.in. pomysł licencjonowania zaawansowanych modeli oraz odpowiedzialność za szkody wyrządzone przez AI. Część stanów przyjęła również własne przepisy sektorowe (np. zakazujące deepfake’ów w kampaniach wyborczych). Choć USA nie przyjęły jeszcze regulacji na miarę unijnego AI Act, to pod koniec 2025 roku wyraźnie zmierzają w kierunku bardziej uregulowanego środowiska, które łączy promocję innowacji z redukcją ryzyk. Chiny i inne regiony: Chiny wdrożyły regulacje dotyczące generatywnej AI już w połowie 2023 roku – wymagając przeglądów bezpieczeństwa oraz weryfikacji tożsamości użytkowników usług AI dla szerokiej publiczności. Do 2025 r. giganci technologiczni w Chinach (Baidu, Alibaba i inni) muszą przestrzegać przepisów zapewniających zgodność wyników AI z podstawowymi wartościami socjalistycznymi i niedopuszczających do destabilizacji porządku społecznego. Regulacje wymagają także przejrzystości w etykietowaniu danych treningowych oraz umożliwiają rządowi przeprowadzanie audytów zbiorów danych. W praktyce restrykcyjna kontrola nieco spowolniła udostępnianie najbardziej zaawansowanych modeli publicznie (systemy GPT-podobne w Chinach są silnie filtrowane), ale jednocześnie pobudziła krajową innowacyjność – np. Huawei i Baidu rozwijają silne modele AI pod nadzorem państwa. Tymczasem inne kraje, takie jak Kanada, Wielka Brytania, Japonia czy Indie, opracowują własne strategie AI. Wielka Brytania zorganizowała w 2024 roku globalny Szczyt Bezpieczeństwa AI, gromadząc urzędników i liderów firm AI, by rozmawiać o współpracy międzynarodowej w obszarze ryzyk związanych z zaawansowaną AI (np. hipotetycznie superinteligentną). Włączają się również organizacje międzynarodowe: ONZ powołała Radę Doradczą ds. AI, a OECD zaktualizowała swoje wytyczne dotyczące AI. Trend jest jasny: rządy na całym świecie nie są już biernymi obserwatorami – aktywnie kształtują sposób, w jaki AI jest rozwijana i wykorzystywana, choć ich podejścia się różnią (ostrożność UE, priorytet dla innowacji w USA, kontrola w Chinach). Dla twórców i firm z branży AI to rozwijające się globalne „łaty regulacyjne” oznaczają nie tylko nowe obowiązki w zakresie zgodności, ale też większą przejrzystość i przewidywalność. Przejrzystość staje się standardem – użytkownicy mogą spodziewać się oznaczeń treści generowanych przez AI oraz wyjaśnień działania algorytmów w zastosowaniach wrażliwych. Kwestie etyczne w AI – takie jak sprawiedliwość, prywatność i odpowiedzialność – przestały być tematem jedynie akademickim, a trafiły na agendę zarządów firm. Choć prawo zawsze będzie opóźnione wobec technologii, to pod koniec 2025 roku ta luka znacznie się zmniejszyła: świat podejmuje konkretne kroki, by zarządzać wpływem AI, nie tłumiąc jednocześnie jej korzyści. 4. Główne wyzwania: dopasowanie, bezpieczeństwo i ograniczenia infrastrukturalne Mimo szybkiego postępu, branża AI w 2025 roku stoi przed kluczowymi wyzwaniami i pytaniami bez odpowiedzi. Na czele są kwestie alignmentu (bezpieczeństwa) – czyli zapewnienia, że systemy AI działają zgodnie z intencjami – oraz praktyczne ograniczenia zasobów obliczeniowych. 1. Dopasowanie AI do ludzkich celów: Wraz ze wzrostem możliwości i kreatywności modeli AI, utrzymanie ich odpowiedzi prawdziwymi, bezstronnymi i nieszkodliwymi pozostaje ogromnym wyzwaniem. Najwięksi gracze inwestują intensywnie w badania nad dopasowaniem (alignment research). OpenAI konsekwentnie udoskonala swoje metody trenowania modeli, by ograniczyć niepożądane zachowania – GPT-5 został zaprojektowany tak, by ograniczać halucynacje i pochlebstwa, a także wierniej wykonywać polecenia użytkowników niż poprzednie wersje. Firma Anthropic z kolei rozwija podejście zwane „Constitutional AI”, w którym AI kieruje się zbiorem zasad („konstytucją”) i samodzielnie koryguje swoje odpowiedzi zgodnie z nimi. Metoda ta, stosowana w modelach Claude, ma zapewniać bardziej wyważone i bezpieczne odpowiedzi bez konieczności moderowania każdej wypowiedzi przez człowieka. Rzeczywiście, modele Claude 3 i 4 wykazują znacznie mniej nieuzasadnionych odmów i lepiej radzą sobie z kontekstem przy wrażliwych pytaniach. Pomimo tego pełne dopasowanie wciąż pozostaje nierozwiązanym problemem. Zaawansowane modele potrafią być zaskakująco przebiegłe, znajdując luki w poleceniach lub ujawniając uprzedzenia obecne w danych treningowych. Firmy stosują wiele strategii: intensywne testy typu red-team (zatrudnianie ekspertów do szukania słabości AI), filtry moderujące blokujące zakazane treści oraz możliwość dostosowywania zachowania AI przez użytkowników (w granicach norm). Pojawiają się też nowe narzędzia bezpieczeństwa – np. techniki „znakowania” treści generowanych przez AI (dla wykrywania deepfake’ów) czy systemy AI oceniające i poprawiające odpowiedzi innych AI. W 2025 roku widać też więcej współpracy na rzecz bezpieczeństwa: konsorcjum Frontier Model Forum (OpenAI, Google, Microsoft, Anthropic) dzieli się badaniami nad oceną ryzyk, a rządy organizują ćwiczenia red-teamowe dla modeli frontierowych. Jak dotąd nie wykryto oznak „zbuntowanej AI” – np. Anthropic poinformowało, że Claude 4 mieści się w Poziomie Bezpieczeństwa AI 2 (brak autonomii niosącej ryzyko katastrofy) i nie wykazywał szkodliwych intencji podczas testów. Jednak panuje zgodność, że w miarę zbliżania się do AGI (ogólnej inteligencji), potrzeba znacznie więcej pracy, by zapewnić, że systemy te będą działać w interesie ludzkości. W drugiej połowie lat 2020. alignment pozostanie priorytetem, możliwe że z udziałem nowych metod trenowania lub nawet regulacyjnych progów bezpieczeństwa wymaganych przed wdrożeniem kolejnych generacji modeli. 2. Wydajność obliczeniowa i infrastruktura: Niesamowite możliwości modeli takich jak GPT-5 mają swoją cenę – zużycie ogromnych ilości danych, energii i mocy obliczeniowej. Trenowanie jednego dużego modelu może kosztować dziesiątki milionów dolarów w postaci czasu GPU w chmurze, a jego uruchamianie (inferencja) dla milionów użytkowników jest równie kosztowne. W 2025 roku branża zmaga się z pytaniem, jak uczynić AI bardziej wydajną i skalowalną. Jednym z rozwiązań są nowe architektury: LLaMA 4 od Meta wykorzystuje podejście Mixture-of-Experts (MoE), gdzie model składa się z wielu „ekspertów” i tylko część z nich jest aktywna przy danym zapytaniu. Pozwala to znacząco ograniczyć koszty obliczeń przy zachowaniu wydajności – daje „więcej mocy” bez dodatkowych tranzystorów. Innym kierunkiem jest optymalizacja sprzętu. NVIDIA (lider rynku GPU) wypuściła nowe generacje, jak H100 i nadchodzący B100, oferujące skok wydajności. Startupy tworzą wyspecjalizowane akceleratory AI, a dostawcy chmurowi wdrażają TPU (Google) oraz autorskie układy, jak Trainium i Inferentia od AWS, by obniżyć koszty. Mimo to niedobór GPU jest tematem przewodnim 2025 – zapotrzebowanie na moce obliczeniowe znacznie przewyższa podaż, zmuszając firmy jak OpenAI do walki o dostępność chipów. Prezes OpenAI określił nawet zabezpieczenie GPU jako strategiczny priorytet. Te ograniczenia spowolniły część projektów i przyspieszyły inwestycje w techniki oszczędne obliczeniowo, takie jak destylacja (kompresja modeli) czy algorytmiczne usprawnienia. Rośnie też wykorzystanie AI rozproszonej – uruchamianie modeli na wielu urządzeniach lub delegowanie części zadań do urządzeń brzegowych, by odciążyć serwery. 3. Inne wyzwania: Oprócz bezpieczeństwa i mocy obliczeniowej, na pierwszy plan wysuwają się również inne kwestie. Prywatność danych budzi niepokój – duże modele są trenowane na ogromnych zbiorach danych z internetu, co rodzi pytania o obecność danych osobowych i naruszenia praw autorskich. W latach 2024-2025 pojawiły się pozwy sądowe od artystów i autorów przeciwko firmom AI za trenowanie modeli na ich twórczości bez wynagrodzenia. Powstają nowe narzędzia umożliwiające użytkownikom wycofanie swoich danych z zestawów treningowych, a firmy badają potencjał danych syntetycznych jako alternatywy dla scrapingu chronionych treści. Dodatkowo trudne jest mierzenie kompetencji AI – tradycyjne benchmarki szybko się dezaktualizują. Na przykład GPT-5 zdał wiele akademickich i zawodowych egzaminów, z którymi wcześniejsze modele miały trudność, dlatego badacze tworzą coraz trudniejsze testy (takie jak „ARC-AGI” od Anthropic czy „Humanity’s Last Exam” od xAI), by mierzyć poziom rozumowania. Kolejne wyzwanie to odporność AI – by modele nie zawodziły w skrajnych przypadkach lub przy złośliwych danych wejściowych. Stosuje się tu techniki takie jak trenowanie z użyciem danych kontrujących (adversarial training). Wreszcie trwa dyskusja o wpływie środowiskowym: trenowanie gigantycznych modeli pochłania olbrzymie ilości energii i wody (do chłodzenia centrów danych). To zwiększyło zainteresowanie zieloną AI – np. zasilaniem chmur energią odnawialną czy optymalizacją algorytmów pod kątem efektywności. Podsumowując: choć możliwości AI w 2025 roku są imponujące, równie ważne jest minimalizowanie jej skutków ubocznych. Nadchodzące lata pokażą, jak dobrze branża AI potrafi zrównoważyć innowację z odpowiedzialnością, aby te technologie realnie służyły społeczeństwu. 5. AI w fizycznym świecie: robotyka, urządzenia i IoT Jedną z najbardziej ekscytujących zmian w 2025 roku jest to, że AI wychodzi poza ekrany i trafia do rzeczywistego świata. Postępy w robotyce, urządzeniach inteligentnych i Internecie Rzeczy (IoT) zbiegły się z rozwojem AI, przez co granica między światem cyfrowym a fizycznym coraz bardziej się zaciera. Robotyka: Od dawna wyczekiwany „asystent-robot z AI” jest bliżej niż kiedykolwiek. Lepszy sprzęt – silniejsze i zręczniejsze ramiona, sprawniejsze poruszanie się na nogach, tańsze czujniki – w połączeniu z mózgami AI przynosi imponujące rezultaty. Na targach CES 2025 chińska firma Unitree zaprezentowała humanoidalnego robota G1 wielkości człowieka, w cenie około 16 000 dolarów. G1 pokazał zaskakująco płynne ruchy i precyzyjną kontrolę dłoni – w dużej mierze dzięki systemom AI, które potrafią koordynować złożone działania ruchowe. To część trendu nazywanego często „momentem ChatGPT w robotyce”. Kluczowe czynniki to lepsze modele świata (AI pomagające robotom rozumieć otoczenie), np. symulator Cosmos od NVIDIA, oraz trenowanie robotów w środowiskach wirtualnych na danych syntetycznych, które dobrze przekładają się na świat rzeczywisty. Widać pierwsze oznaki, że roboty potrafią samodzielnie wykonywać coraz szerszy zakres zadań – w magazynach i fabrykach roboty AI radzą sobie z bardziej złożonym montażem, w szpitalach eksperymentalne roboty humanoidalne dostarczają zaopatrzenie lub wskazują drogę pacjentom. W badaniach naukowych roboty korzystają z LLM-ów jako planerów – np. dostają polecenie „rozlałem sok, proszę posprzątaj” i same dzielą zadanie na kroki (znajdź ręcznik, podejdź, zetrzyj), bazując na planowaniu opartym na modelu językowym. Firmy jak Tesla (ze swoim prototypem robota Optimus) mocno inwestują w ten obszar, a także OpenAI zaczęło ponownie budować zespół ds. robotyki. Choć humanoidalne roboty ogólnego zastosowania jeszcze nie są powszechne, to wyspecjalizowane roboty AI stają się standardem – od roju dronów w rolnictwie po autonomiczne roboty dostawcze na chodnikach. Analitycy przewidują, że lata 2027-2030 przyniosą eksplozję AI w fizycznych zastosowaniach, podobną do tej, jaka miała miejsce w wirtualnym świecie w latach 2016-2023. Urządzenia i IoT: Rok 2025 to także moment, w którym AI stała się atutem sprzedażowym elektroniki użytkowej. Przykład: Amazon ogłosił Alexa+, nową generację asystenta głosowego zasilanego AI generatywną – znacznie bardziej rozmownego i kompetentnego niż dotychczas. Zamiast sztywnych odpowiedzi, Alexa+ prowadzi wieloetapowe konwersacje, zapamiętuje kontekst („ona” zyskała nawet osobowość) i pomaga w złożonych zadaniach – jak planowanie podróży czy rozwiązywanie problemów ze smart home – wszystko dzięki dużemu modelowi językowemu. Dzięki współpracy Amazonu z firmą Anthropic, wiele zapytań obsługuje zapewne iteracja Claude’a. Podobnie Asystent Google w najnowszych smartfonach działa teraz w oparciu o Gemini – oferując tłumaczenie mowy w czasie rzeczywistym, rozpoznawanie obrazów przez aparat i kontekstowe sugestie. Nawet Apple, dotąd cichsze w kontekście AI generatywnej, integruje więcej AI w urządzeniach dzięki lokalnemu uczeniu maszynowemu – np. Neural Engine w iPhonie obsługuje segmentację obrazu i zadania językowe offline. Wiele telefonów w 2025 roku potrafi uruchamiać lokalnie modele z miliardami parametrów – w jednym z demo model LLaMA z 7 mld parametrów generował tekst bez połączenia z chmurą, co zapowiada przyszłość AI „na urządzeniu”. Poza smartfonami i asystentami głosowymi, AI wkroczyła do innych gadżetów. Kamery smart home rozpoznają, czy widzą włamywacza, błąkającego się kota czy tylko kołyszące się drzewo – zmniejszając liczbę fałszywych alarmów. Przemysłowe czujniki IoT wyposażone są w mikroprocesory AI, które analizują dane na miejscu – np. sensor w ropociągu wykrywa anomalie ciśnienia i przesyła tylko ostrzeżenie zamiast surowych danych. To część trendu Edge AI, czyli przetwarzania danych na urządzeniu dla szybkości i prywatności. W samochodach AI analizuje dane z kamer i radarów w czasie rzeczywistym, wspierając kierowcę przy zmianie pasa, rozpoznawaniu sygnalizacji czy monitorowaniu pasażerów. Producenci konkurencyjni wobec Tesli też wdrażają AI co-piloty – Ultra Cruise od GM czy Drive Pilot od Mercedesa umożliwiają kierowcom zadawanie skomplikowanych pytań („znajdź trasę z widokami i stacją ładowania”) i otrzymywanie sensownych odpowiedzi. Co kluczowe – integracja AI z IoT sprawia, że systemy uczą się i adaptują. Termostaty nie tylko trzymają się harmonogramów – analizują wzorce użytkownika i optymalizują komfort vs. zużycie energii. Roboty w fabrykach współdzielą dane, by wspólnie ulepszać algorytmy. Infrastruktura miejska steruje ruchem na podstawie danych z kamer i czujników. Ta inteligencja środowiskowa – zwana często “ambient AI” – sprawia, że przestrzenie stają się bardziej responsywne. Ale pojawiają się też nowe problemy: interoperacyjność (czy AI różnych urządzeń dogadają się ze sobą?), bezpieczeństwo (czy AI nie stają się nowym celem dla cyberataków?) i utrata prywatności (skoro urządzenia ciągle słuchają i patrzą). To wszystko przedmiot żywej debaty w 2025 roku. Mimo to dynamika AI w świecie fizycznym jest niezaprzeczalna. Zaczynamy rozmawiać z naszymi domami, nasze sprzęty domyślają się potrzeb, a roboty wykonują codzienne obowiązki. AI nie jest już ograniczona do chatbotów – wchodzi do naszego świata, wzbogacając nasze doświadczenia i systemy IoT w sposób, który naprawdę przypomina życie w przyszłości. 6. AI w praktyce: rzeczywiste zastosowania biznesowe Choć wyścig o dominację w obszarze sztucznej inteligencji napędzają globalni giganci technologiczni, AI już teraz przekształca codzienne procesy biznesowe w różnych branżach. W TTMS pomagamy organizacjom wdrażać sztuczną inteligencję w sposób praktyczny, bezpieczny i skalowalny. Nasze portfolio obejmuje rozwiązania do analizy dokumentów, inteligentnej rekrutacji, lokalizacji treści i zarządzania wiedzą. Integrujemy AI z platformami takimi jak Salesforce, Adobe AEM czy Microsoft Power Platform, a także tworzymy autorskie narzędzia e-learningowe oparte na AI. Sztuczna inteligencja nie jest już odległą wizją – ona działa tu i teraz. Jeśli jesteś gotowy, by wprowadzić ją do swojej firmy, poznaj naszą pełną ofertę rozwiązań AI dla biznesu. Czym jest „AI Supremacy” i dlaczego to pojęcie jest ważne? „AI Supremacy” oznacza punkt zwrotny, w którym sztuczna inteligencja przestaje być jedynie narzędziem, a staje się siłą kształtującą gospodarki, branże i społeczeństwa. W 2025 roku AI to już nie obietnica przyszłości, ale realna przewaga konkurencyjna dla firm, priorytet narodowy dla rządów oraz technologia zmieniająca codzienne życie. Termin ten oddaje zarówno bezprecedensową moc zaawansowanych systemów AI, jak i globalny wyścig o to, kto najlepiej i najbezpieczniej potrafi ją wykorzystać. Jak blisko jesteśmy osiągnięcia ogólnej sztucznej inteligencji (AGI)? Nie osiągnęliśmy jeszcze poziomu AGI – czyli systemów AI zdolnych do wykonywania dowolnych zadań intelektualnych, które potrafi człowiek – ale zbliżamy się do tego celu. Postęp w ostatnich latach jest imponujący: modele są już multimodalne (przetwarzają tekst, obraz, dźwięk i inne dane), lepiej rozumują, potrafią korzystać z narzędzi i API, a nawet wchodzić w interakcje ze światem fizycznym dzięki robotyce. Choć prawdziwe AGI wciąż pozostaje celem długoterminowym, wielu ekspertów uważa, że zaczynają się pojawiać jego podstawowe komponenty. Nadal jednak przed nami poważne wyzwania techniczne, etyczne i regulacyjne, zanim AGI stanie się rzeczywistością. Jakie są główne wyzwania stojące dziś przed AI? Rozwój sztucznej inteligencji nabiera tempa, ale wiąże się z poważnymi wyzwaniami. Po stronie regulacyjnej brakuje jednolitych globalnych standardów, co powoduje niepewność prawną dla twórców i użytkowników. Technicznie – modele są kosztowne w trenowaniu i działaniu, wymagają ogromnych zasobów obliczeniowych i energii. Narasta też niepokój o jakość i legalność danych treningowych, zwłaszcza w kontekście treści objętych prawem autorskim i danych osobowych. Kluczowe pozostają również kwestie interpretowalności i bezpieczeństwa – wiele systemów AI działa jak „czarna skrzynka”, a nawet ich twórcy nie zawsze potrafią przewidzieć ich zachowanie. Jednym z największych nierozwiązanych problemów jest zapewnienie, że modele pozostają zgodne z ludzkimi wartościami i intencjami. Które branże są najbardziej transformowane przez AI? Sztuczna inteligencja wpływa niemal na każdy sektor, ale jej oddziaływanie jest szczególnie widoczne w takich obszarach jak: Finanse: wykrywanie oszustw, ocena ryzyka i automatyzacja zgodności z regulacjami. Ochrona zdrowia: diagnostyka, odkrywanie leków i analiza danych pacjentów. Edukacja i e-learning: spersonalizowane narzędzia do nauki i automatyczne tworzenie treści edukacyjnych. Handel detaliczny i e-commerce: systemy rekomendacji, chatboty i prognozowanie popytu. Usługi prawne: analiza dokumentów, przegląd umów i automatyzacja badań prawnych. Produkcja i logistyka: predykcyjne utrzymanie ruchu, automatyzacja procesów i robotyka. Firmy wdrażające AI często obniżają koszty, poprawiają doświadczenia klientów i podejmują szybsze decyzje oparte na danych. Jak firmy mogą odpowiedzialnie wdrażać AI? Odpowiedzialne wdrażanie sztucznej inteligencji zaczyna się od zrozumienia, gdzie AI może przynieść realną wartość – czy to poprzez usprawnienie operacji, lepsze podejmowanie decyzji, czy poprawę doświadczeń użytkownika. Następnie warto: określić zaufanych partnerów technologicznych, ocenić gotowość danych i procesów, zapewnić zgodność z regulacjami lokalnymi i międzynarodowymi. Kluczowe jest projektowanie rozwiązań w sposób etyczny – AI powinna być przejrzysta, sprawiedliwa i bezpieczna. Stałe monitorowanie działania modeli, zbieranie opinii użytkowników oraz stosowanie mechanizmów awaryjnych pomagają ograniczać ryzyko. Firmy powinny traktować sztuczną inteligencję nie jako jednorazową implementację, lecz jako element długofalowej strategii rozwoju.

Czytaj więcej

Ranking firm IT od oprogramowania dla służby zdrowia

Branża opieki zdrowotnej coraz silniej opiera się na zaawansowanych rozwiązaniach IT – od systemów elektronicznej dokumentacji medycznej (EHR) i diagnostyki wspomaganej sztuczną inteligencją, po bezpieczne portale pacjentów i narzędzia zapewniające zgodność z regulacjami (RODO, HIPAA). W efekcie firmy IT specjalizujące się w tworzeniu oprogramowania dla służby zdrowia odgrywają kluczową rolę w usprawnianiu opieki nad pacjentem i efektywności placówek medycznych. Polski sektor technologiczny skupia wielu dostawców z bogatym doświadczeniem we wdrażaniu takich rozwiązań dla szpitali, klinik oraz firm farmaceutycznych. Poniżej przedstawiamy ranking 7 najlepszych firm IT dla służby zdrowia w 2025 roku. Firmy te łączą najwyższą jakość technologiczną z dogłębną znajomością branży medycznej, pomagając organizacjom z sektora zdrowia innowacyjnie się rozwijać przy jednoczesnym spełnianiu rygorystycznych wymagań bezpieczeństwa i zgodności. To liderzy rynku IT w opiece zdrowotnej, cenieni za profesjonalizm, skalę działania oraz kompleksowość usług. Top 7 firm IT dla służby zdrowia w 2025 roku 1. Transition Technologies MS (TTMS) TTMS otwiera ranking jako polski partner IT z siedzibą w Warszawie, posiadający bogate doświadczenie w realizacji projektów dla sektora ochrony zdrowia i farmacji. Działając od 2015 roku, firma dynamicznie się rozwija, dostarczając skalowalne i wysokiej jakości oprogramowanie oraz zarządzane usługi IT dla branż regulowanych (medycznej, life sciences). Ponad 800 specjalistów TTMS wspiera globalne organizacje medyczne i farmaceutyczne w takich obszarach, jak systemy do zarządzania badaniami klinicznymi, walidowane platformy chmurowe czy aplikacje angażujące pacjentów. Na tle konkurencji TTMS wyróżnia się wykorzystaniem sztucznej inteligencji w swoich rozwiązaniach – m.in. automatyzacją analizy dokumentacji i wsparciem procesów badawczo-rozwojowych nad lekami. Jako certyfikowany partner Microsoft, Adobe, Salesforce i innych globalnych liderów, firma oferuje kompleksowe wsparcie – od quality management i walidacji systemów skomputeryzowanych (zgodnie z GMP/GxP) po budowę dedykowanych aplikacji i portali. Silne portfolio TTMS w obszarze opieki zdrowotnej (w tym projekty AI wspierające R&D oraz cyfrowe zaangażowanie pacjentów) potwierdza zdolność tej firmy do łączenia innowacyjności z pełną zgodnością regulacyjną. TTMS: profil firmy Przychody w 2024: 233,7 mln PLN Liczba pracowników: 800+ Strona internetowa: https://ttms.com/pl/pharma-tworzenie-oprogramowania/ Siedziba główna: Warszawa, Polska Główne usługi / specjalizacja: Rozwój oprogramowania dla sektora opieki zdrowotnej, analityka oparta na sztucznej inteligencji, systemy zarządzania jakością, walidacja i zgodność (GxP, GMP), rozwiązania CRM i portale dla branży farmaceutycznej, integracja danych, aplikacje w chmurze, platformy angażujące pacjentów 2. Sii Poland Sii Poland to największa firma usług IT w Polsce, od lat aktywna również w sektorze zdrowia i life sciences. Założona w 2006 roku, zatrudnia ponad 7 700 specjalistów i oferuje usługi od tworzenia oprogramowania po outsourcing procesów biznesowych. Wspierała firmy medyczne i farmaceutyczne m.in. przy wdrażaniu systemów laboratoryjnych i aplikacji zgodnych z FDA. Dzięki 16 oddziałom i silnej pozycji na rynku realizuje złożone projekty IT zgodne z regulacjami GxP i wymogami bezpieczeństwa danych. Sii Poland: profil firmy Przychody w 2024: 2,13 mld PLN Liczba pracowników: 7700+ Strona internetowa: www.sii.pl Siedziba główna: Warszawa, Polska Główne usługi / specjalizacja: Outsourcing IT, inżynieria oprogramowania, rozwój i testowanie aplikacji, BPO, usługi infrastrukturalne 3. Asseco Poland Asseco Poland to największa polska firma IT i globalny dostawca technologii dla sektorów regulowanych, w tym ochrony zdrowia. Działa w ponad 60 krajach, zatrudniając ponad 33 000 osób, a jej przychody w 2024 roku wyniosły 17,1 mld PLN. W sektorze zdrowia oferuje zwalidowane systemy IT, integrację danych i outsourcing usług dla szpitali i firm farmaceutycznych. Portfolio obejmuje m.in. systemy szpitalne, EHR i telemedycynę, a lokalna obecność i silne zaplecze R&D czynią Asseco zaufanym partnerem w cyfrowej transformacji zgodnej z regulacjami UE i FDA. Asseco Poland: profil firmy Przychody w 2024: 17,1 mld PLN (grupa) Liczba pracowników: 33 000+ (globalnie) Strona internetowa: pl.asseco.com Siedziba główna: Rzeszów, Polska Główne usługi / specjalizacja: Własne produkty IT, dedykowane systemy dla sektora publicznego i zdrowotnego, outsourcing IT, rozwiązania dla administracji, IT dla life sciences 4. Comarch Comarch, założony w 1993 roku, to czołowy polski dostawca IT aktywny w ochronie zdrowia. Zatrudnia ponad 6 500 osób i działa w 20+ lokalizacjach na świecie. Poprzez dział Healthcare oferuje m.in. EHR, monitoring pacjentów, platformy telemedyczne i narzędzia diagnostyczne dla szpitali i firm farmaceutycznych. Realizuje także projekty integracyjne i custom development, dostosowując rozwiązania ERP, CRM, BI i IoT do potrzeb sektora. Silne zaplecze R&D i własne centra danych czynią Comarch zaufanym partnerem cyfrowej transformacji w zdrowiu. Comarch: profil firmy Przychody w 2024: 1,916 mld PLN Liczba pracowników: 6500+ Strona internetowa: www.comarch.com Siedziba główna: Kraków, Polska Główne usługi / specjalizacja: IT dla ochrony zdrowia (EHR, telemedycyna), systemy ERP i CRM, dedykowane oprogramowanie, usługi chmurowe, IoT 5. Euvic Euvic to rosnąca polska grupa technologiczna skupiająca kilkadziesiąt wyspecjalizowanych spółek IT. Z około 5000 specjalistów i szacunkowymi przychodami ~2 mld PLN rocznie, oferuje szerokie spektrum usług – od rozwoju aplikacji i integracji systemów po analitykę danych i zarządzanie chmurą. W sektorze zdrowia realizowała projekty dla R&D, CRM czy mobilnych aplikacji pacjenckich. Dzięki elastycznej strukturze i bogatym kompetencjom Euvic zapewnia kompleksowe wsparcie cyfrowej transformacji firm medycznych i farmaceutycznych w Europie Środkowej. Euvic: profil firmy Przychody w 2024: ~2 mld PLN (szacunek) Liczba pracowników: 5000+ Strona internetowa: www.euvic.com Siedziba główna: Gliwice, Polska Główne usługi / specjalizacja: Dedykowane oprogramowanie i integracje, usługi chmurowe, AI i analityka danych, outsourcing IT, konsulting technologiczny 6. Billennium Billennium to polska firma IT współpracująca z globalnymi klientami z branży farmaceutycznej i biotechnologicznej. Założona w 2003 roku, działa międzynarodowo, zatrudniając ok. 1800 osób i osiągając ~400 mln PLN przychodu w 2024 roku. Dostarcza zespoły specjalistów oraz tworzy rozwiązania IT wspierające migracje do chmury, wdrożenia AI i rozwój systemów zgodnych z GMP/GAMP5. Dzięki silnym kompetencjom w Azure, AWS i analityce danych, Billennium wspiera organizacje zdrowotne w nowoczesnej transformacji cyfrowej, oferując elastyczne modele współpracy. Billennium: profil firmy Przychody w 2024: ~400 mln PLN (szacunek) Liczba pracowników: 1800+ Strona internetowa: www.billennium.com Siedziba główna: Warszawa, Polska Główne usługi / specjalizacja: Outsourcing IT i team leasing, migracje i rozwiązania chmurowe (Azure, AWS), rozwój oprogramowania, AI i analityka danych, rozwiązania Salesforce dla farmacji 7. Netguru Netguru to rozpoznawalna polska firma software’owa, ceniona za nowoczesne produkty cyfrowe. Działa globalnie, zatrudnia ok. 600 specjalistów i realizuje projekty m.in. z zakresu web & mobile development, UX/UI i strategii cyfrowej. W sektorze zdrowia tworzy aplikacje dla pacjentów, platformy telemedyczne i narzędzia dla sprzedaży farmaceutycznej. Dzięki metodyce Agile i user-centric design dostarcza bezpieczne, zgodne z regulacjami rozwiązania. Z przychodami ~300 mln PLN (2024) łączy innowacyjność startupu z niezawodnością wymaganą przez duże organizacje. Netguru: profil firmy Przychody w 2024: ~300 mln PLN (szacunek) Liczba pracowników: 600+ Strona internetowa: www.netguru.com Siedziba główna: Poznań, Polska Główne usługi / specjalizacja: Rozwój oprogramowania (web & mobile), projektowanie UX/UI, strategia produktu cyfrowego, konsulting innowacji, transformacje cyfrowe Zaufaj TTMS – Twój partner IT w służbie zdrowia Wybór odpowiedniego partnera technologicznego jest kluczowy, aby organizacje z sektora zdrowia mogły bezpiecznie i skutecznie wprowadzać innowacje. Transition Technologies MS (TTMS) oferuje pełne spectrum usług IT dopasowanych do potrzeb służby zdrowia, poparte bogatym portfolio udanych realizacji. Zachęcamy do zapoznania się z wybranymi case studies – każde pokazuje, jak rozwiązujemy złożone wyzwania technologiczne w ochronie zdrowia. Poniżej przedstawiamy najnowsze przykłady naszej pracy dla klientów na całym świecie: Integracja systemu do zarządzania chorobami przewlekłymi – Cyfrowe rozwiązanie terapeutyczne dla diabetologii integrujące pompy insulinowe i sensory glukozy. Platforma ułatwia pacjentom codzienne zarządzanie cukrzycą i poprawia przestrzeganie zaleceń lekarza. Udoskonalenie platformy do zarządzania dostawcami w służbie zdrowia – TTMS usprawniło system współpracy z wykonawcami i dostawcami usług medycznych poprzez automatyzację kluczowych procesów. Rozwiązanie poprawiło zgodność z lokalnymi regulacjami oraz zwiększyło efektywność operacyjną w globalnej organizacji zdrowotnej. Automatyzacja systemu zarządzania pracownikami – Wdrożenie zintegrowanego systemu HR zastępującego ręczne arkusze kalkulacyjne planowania zasobów. Rozwiązanie usprawniło planowanie kadrowe w firmie farmaceutycznej, zwiększając przejrzystość alokacji personelu i przynosząc znaczące oszczędności kosztowe. Poprawa wydajności raportowania i analizy danych – TTMS przeprowadziło optymalizację raportowania i analizy danych w środowisku Salesforce Marketing Cloud dla globalnej firmy farmaceutycznej. Wdrożenie zaawansowanych narzędzi BI i AI przyspieszyło generowanie raportów oraz podniosło jakość danych, co przełożyło się na lepsze decyzje biznesowe. Integracja platformy do zarządzania zgodami w branży farmaceutycznej – TTMS zintegrowało wielokanałową platformę do zbierania i zarządzania zgodami od pracowników medycznych w regionie APAC. Rozwiązanie ujednoliciło procesy pozyskiwania zgód w różnych krajach oraz zsynchronizowało dane z systemem CRM, zapewniając pełną zgodność z lokalnymi regulacjami o ochronie danych. Wdrożenie SAP CIAM u dostawcy usług medycznych – Implementacja platformy SAP Customer Data Cloud (CIAM) dla globalnego dostawcy usług medycznych, usprawniająca zarządzanie tożsamościami użytkowników i dostępem do portali. Rozwiązanie uprościło proces rejestracji personelu medycznego oraz scentralizowało zarządzanie preferencjami i zgodami, podnosząc poziom bezpieczeństwa i wygody użytkowników. Cyfrowe zdrowie – wdrożenie platformy w branży farmaceutycznej – TTMS stworzyło bezpieczny portal pacjenta dla globalnej firmy farmaceutycznej, budując nowoczesną platformę cyfrowego zdrowia opartą na Adobe Experience Manager. Rozwiązanie zapewnia pacjentom wygodny dostęp do danych o leczeniu i materiałów edukacyjnych, jednocześnie spełniając najwyższe standardy bezpieczeństwa dzięki integracji z zaawansowanym systemem uwierzytelniania. Każdy z powyższych przykładów potwierdza nasze zaangażowanie w jakość, innowacyjność oraz głębokie zrozumienie wymagań sektora zdrowia. Niezależnie od tego, czy chcesz usprawnić działanie szpitala, wdrożyć AI w diagnostyce, czy zwiększyć bezpieczeństwo danych medycznych – zespół TTMS jest gotowy, by pomóc Twojej organizacji osiągnąć sukces. Skontaktuj się z nami, aby omówić rozwiązania IT skrojone na miarę Twoich potrzeb w służbie zdrowia. Jakie nowe technologie przekształcają sektor IT w ochronie zdrowia w 2025 roku? W 2025 roku sektor IT w ochronie zdrowia przechodzi głęboką transformację dzięki sztucznej inteligencji, analizie predykcyjnej i interoperacyjnym platformom chmurowym. Szpitale coraz częściej wdrażają narzędzia diagnostyczne oparte na AI, aplikacje do zdalnej opieki oraz systemy blockchain zapewniające bezpieczeństwo danych medycznych. Integracja urządzeń IoT i platform monitorowania pacjentów w czasie rzeczywistym sprzyja przejściu na proaktywny, oparty na danych model opieki zdrowotnej. Dlaczego organizacje ochrony zdrowia zlecają rozwój IT firmom zewnętrznym? Placówki ochrony zdrowia zlecają rozwój IT firmom zewnętrznym, aby zyskać dostęp do specjalistycznej wiedzy, szybszej realizacji projektów i rozwiązań zgodnych z regulacjami. Partnerzy outsourcingowi potrafią skutecznie poruszać się w złożonych ramach prawnych, takich jak RODO czy HIPAA, jednocześnie zapewniając efektywność kosztową i innowacyjność. Dzięki temu modelowi instytucje medyczne mogą skupić się na opiece nad pacjentem, mając pewność, że ich infrastruktura technologiczna pozostaje nowoczesna i bezpieczna. W jaki sposób sztuczna inteligencja poprawia wyniki leczenia pacjentów w systemach IT dla ochrony zdrowia? Sztuczna inteligencja poprawia wyniki leczenia pacjentów, umożliwiając wczesne wykrywanie chorób, personalizację terapii i efektywną analizę danych. Modele uczenia maszynowego potrafią analizować ogromne zbiory informacji, identyfikując wzorce niewidoczne dla lekarzy. Od radiologii i patologii po automatyzację administracyjną – narzędzia AI pomagają ograniczać błędy, przyspieszać diagnozę i dostarczać bardziej precyzyjną, opartą na danych opiekę medyczną. Jakie są największe wyzwania w zakresie cyberbezpieczeństwa dla firm IT działających w ochronie zdrowia? Sektor ochrony zdrowia stoi w obliczu rosnących zagrożeń cyberbezpieczeństwa, takich jak ataki ransomware, phishing czy wycieki danych obejmujące wrażliwe informacje medyczne. Wraz z przenoszeniem danych pacjentów do chmury, firmy IT muszą wdrażać zaawansowane mechanizmy szyfrowania, ciągły monitoring i modele bezpieczeństwa oparte na zasadzie „zero trust”. Odporność cybernetyczna stała się kluczowym priorytetem w miarę postępującej transformacji cyfrowej szpitali, laboratoriów i sieci farmaceutycznych. W jaki sposób regulacje, takie jak unijne MDR czy wytyczne FDA, wpływają na rozwój oprogramowania dla sektora ochrony zdrowia? Regulacje, takie jak unijne rozporządzenie MDR czy wytyczne FDA w Stanach Zjednoczonych, określają sposób projektowania, walidacji i utrzymania oprogramowania dla sektora zdrowia. Zapewniają, że narzędzia cyfrowe spełniają rygorystyczne standardy bezpieczeństwa, niezawodności i identyfikowalności przed ich wdrożeniem. Dla dostawców IT zgodność z tymi wymogami oznacza konieczność prowadzenia stałego zarządzania jakością, dokumentacji i audytów – ale jednocześnie buduje zaufanie wśród instytucji medycznych i pacjentów.

Czytaj więcej

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. Skontaktuj się z nami już teraz!

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

10 najlepszych partnerów wdrożeniowych Adobe Experience Manager (AEM) w Polsce w 2025 roku Adobe Experience Manager (AEM) to jedna z czołowych platform do zarządzania treścią i doświadczeniami cyfrowymi, dlatego wybór odpowiedniego partnera do jej wdrożenia ma kluczowe znaczenie. Ten materiał odpowiada m.in. na pytania: która firma AEM najlepsza i jaki partner AEM będzie właściwy dla Twojego projektu. Polska wyróżnia się coraz większą liczbą firm wyspecjalizowanych w AEM – od globalnych korporacji konsultingowych po lokalne wyspecjalizowane software house’y. Poniżej prezentujemy ranking 10 najlepszych partnerów AEM w Polsce w 2025 roku, które mogą poszczycić się bogatym doświadczeniem, certyfikacjami Adobe oraz sukcesami we wdrażaniu Adobe Experience Manager. Poznaj ich mocne strony i dowiedz się, dlaczego to właśnie tym firmom warto powierzyć realizację Twojego projektu AEM. 1. Transition Technologies MS (TTMS) Transition Technologies MS (TTMS) to najszybciej rosnący polski partner Adobe, który dostarcza kompleksowe usługi wdrożeniowe i konsultingowe w obszarze Adobe Experience Manager. Firma działa na rynku od 2015 roku, zatrudniając obecnie ponad 800 specjalistów IT i posiadając 8 biur w Polsce (m.in. Warszawa, Lublin, Wrocław, Kraków). TTMS jest Brązowym Partnerem Adobe, co potwierdza wysokie kompetencje w zakresie AEM i innych rozwiązań Adobe. W portfolio TTMS znajdują się unikalne rozwiązania przyspieszające wdrożenia AEM – m.in. moduł AEM Product Catalog usprawniający integrację z systemami PIM oraz gotowe komponenty do budowy portali klientów na AEM. Firma specjalizuje się także w migracjach AEM do chmury (AEM as a Cloud Service) oraz we wdrażaniu elementów sztucznej inteligencji w AEM (np. AI do tagowania treści czy chatboty). TTMS wyróżnia się doświadczeniem we współpracy z wymagającymi branżami – realizowała projekty AEM dla klientów z sektora farmaceutycznego, przemysłowego i obronnego, integrując AEM z narzędziami Adobe Marketing Cloud (Marketo, Analytics, Campaign) oraz z systemami CRM (Salesforce) i CIAM. Dzięki temu TTMS dostarcza skalowalne i bezpieczne implementacje Adobe Experience Manager, zapewniając klientom szybkość wdrożenia, wysoką jakość oraz pełne dopasowanie rozwiązań do indywidualnych potrzeb. TTMS: profil firmy Przychody w 2024 r.: 233,7 mln PLN Liczba pracowników: 800+ Strona internetowa: https://ttms.com/pl/aem/ Siedziba główna: Warszawa Główne usługi / specjalizacja: AEM, Azure, Power Apps, Salesforce, BI, AI, Webcon, e-learning, Quality Management 2. Sii Polska Sii Polska działa od 2006 roku i zatrudnia kilka tysięcy specjalistów w kilkunastu miastach. Projekty Adobe Experience Manager obejmują wdrożenia portali, systemów zarządzania treścią i integracje z innymi narzędziami cyfrowymi. Firma oferuje także outsourcing ekspertów AEM oraz wsparcie utrzymaniowe. Dodatkowo świadczy usługi w obszarze testów, rozwoju aplikacji i infrastruktury IT. Sii Polska: profil firmy Przychody w 2024 r.: 2,13 mld PLN Liczba pracowników: 7700+ Strona internetowa: www.sii.pl Siedziba główna: Warszawa Główne usługi / specjalizacja: Outsourcing IT, inżynieria, rozwój oprogramowania, BPO, testy, infrastruktura (w tym Adobe Experience Manager) 3. Wunderman Thompson Technology (dawniej Cognifide) Wunderman Thompson Technology powstało w 2005 roku w Poznaniu i specjalizuje się w rozwiązaniach opartych o Adobe Experience Manager. Zespół realizuje projekty obejmujące budowę komponentów, personalizację treści i integracje z systemami e-commerce oraz CRM. Firma jest częścią globalnej grupy WPP i współpracuje z dużymi markami na wielu rynkach. Jej działania obejmują także wsparcie w utrzymaniu i rozwoju istniejących platform AEM. Wunderman Thompson Technology: profil firmy Przychody w 2024 r.: brak danych (część WPP Group) Liczba pracowników: 300+ (Polska) Strona internetowa: www.wundermanthompson.com Siedziba główna: Poznań Główne usługi / specjalizacja: Rozwój Adobe Experience Manager, integracje AEM, platformy cyfrowe, strategia CX 4. Deloitte Digital (Polska) Deloitte Digital jest częścią Deloitte, działającą na styku doradztwa biznesowego i technologii cyfrowych. W Polsce firma prowadzi projekty wdrożeniowe AEM w bankowości, telekomunikacji oraz handlu detalicznym. Zajmuje się zarówno strategią cyfrową, jak i implementacją Adobe Experience Manager oraz integracją z innymi narzędziami Adobe Experience Cloud. Jej zespoły realizują pełny zakres prac – od koncepcji i projektowania, po utrzymanie systemów. Deloitte Digital: profil firmy Przychody w 2024 r.: ~268 mld PLN (globalnie) Liczba pracowników: 3000+ (Polska) Strona internetowa: www.deloitte.com/pl Siedziba główna: Warszawa Główne usługi / specjalizacja: Transformacja cyfrowa, wdrożenia AEM, Adobe Experience Cloud, strategia CX, integracje enterprise 5. Accenture Song (Accenture Poland) Accenture Song, dawniej Accenture Interactive, jest działem Accenture skupionym na marketingu i doświadczeniach cyfrowych. Projekty AEM realizowane w Polsce są częścią większych transformacji obejmujących e-commerce, marketing automation i zarządzanie treścią. Firma wykorzystuje globalne centra kompetencyjne i własne metodologie do przyspieszania wdrożeń Adobe. W Polsce zatrudnia tysiące specjalistów, którzy wspierają klientów w różnych branżach. Accenture Song: profil firmy Przychody w 2024 r.: ~260 mld PLN (globalnie) Liczba pracowników: 10 000+ (Polska) Strona internetowa: www.accenture.com Siedziba główna: Warszawa Główne usługi / specjalizacja: Wdrożenia AEM, marketing cyfrowy, e-commerce, customer experience, rozwiązania chmurowe 6. EPAM Systems (Poland) EPAM Systems działa w Polsce od 2011 roku i zatrudnia kilka tysięcy inżynierów w wielu miastach. Zespół wdraża Adobe Experience Manager w zakresie AEM Sites i Assets, a także realizuje integracje z systemami e-commerce i mobilnymi aplikacjami. EPAM prowadzi również migracje starszych instalacji do AEM as a Cloud Service. Firma jest częścią globalnej organizacji świadczącej usługi inżynierii oprogramowania na wielu rynkach. EPAM Systems: profil firmy Przychody w 2024 r.: ~19 mld PLN (globalnie) Liczba pracowników: 7000+ (Polska) Strona internetowa: www.epam.com Siedziba główna: Kraków (oddział) Główne usługi / specjalizacja: Inżynieria oprogramowania, rozwój AEM, CMS enterprise, migracje do chmury, integracje platform 7. Capgemini Polska Capgemini jest obecne w Polsce od lat 90. i zatrudnia kilkanaście tysięcy osób. Projekty w obszarze Adobe Experience Manager obejmują wdrożenia w sektorze finansowym, przemysłowym i administracji publicznej. Firma łączy doświadczenie w konsultingu IT z usługami integracyjnymi i utrzymaniowymi. Zespoły realizują zarówno wdrożenia AEM on-premise, jak i migracje do rozwiązań chmurowych. Capgemini Polska: profil firmy Przychody w 2024 r.: ~100 mld PLN (globalnie) Liczba pracowników: 11 000+ (Polska) Strona internetowa: www.capgemini.com Siedziba główna: Kraków Główne usługi / specjalizacja: Konsulting IT, rozwój oprogramowania, doświadczenia cyfrowe (Adobe AEM), usługi chmurowe, cyberbezpieczeństwo 8. PwC Polska (Experience Center) PwC Polska prowadzi Experience Center, które koncentruje się na projektach cyfrowych, w tym wdrożeniach Adobe Experience Manager. Projekty obejmują integrację AEM z innymi narzędziami Adobe oraz systemami wspierającymi marketing i sprzedaż. Firma realizowała w Polsce wdrożenia m.in. w sektorze finansowym i dóbr konsumenckich. Połączenie doradztwa strategicznego i technologii pozwala PwC łączyć cele biznesowe z praktycznym wykorzystaniem AEM. PwC Polska: profil firmy Przychody w 2024 r.: ~222 mld PLN (globalnie) Liczba pracowników: 3000+ (Polska) Strona internetowa: www.pwc.pl Siedziba główna: Warszawa Główne usługi / specjalizacja: Strategia cyfrowa, wdrożenia AEM, Adobe Experience Cloud, analityka danych, transformacja marketingu 9. Sygnity Sygnity to polska firma IT, która działa od początku lat 90. i obsługuje głównie sektor finansowy, przemysłowy i publiczny. W obszarze Adobe Experience Manager zajmuje się implementacją platformy, projektowaniem struktur treści oraz integracją z systemami zewnętrznymi. Firma posiada akredytację Adobe na polskim rynku. Oferuje też doradztwo w zakresie migracji AEM do środowisk chmurowych. Sygnity: profil firmy Przychody w 2024 r.: 293 mln PLN Liczba pracowników: 700+ Strona internetowa: www.sygnity.pl Siedziba główna: Warszawa Główne usługi / specjalizacja: Oprogramowanie dedykowane, integracja systemów, Adobe AEM, transformacja cyfrowa, rozwiązania dla sektora finansowego i publicznego 10. Crafton Crafton to poznańska agencja UX i software house, działająca od 2010 roku. W projektach wykorzystuje Adobe Experience Manager jako podstawową platformę do zarządzania treścią. Zespół łączy projektowanie UX/UI z implementacją techniczną AEM, realizując projekty m.in. dla branży bankowej, hotelarskiej i retail. Firma specjalizuje się w tworzeniu serwisów internetowych i aplikacji w podejściu agile. Crafton: profil firmy Przychody w 2024 r.: brak danych (firma prywatna) Liczba pracowników: 50+ (Polska) Strona internetowa: www.crafton.pl Siedziba główna: Poznań Główne usługi / specjalizacja: Rozwój Adobe AEM, UX/UI, aplikacje webowe, frontend development Zrealizuj swój projekt z TTMS – poczytaj o naszych wdrożeniach AEM At TTMS, we believe that real results speak louder than promises. Below you will find selected case studies that illustrate how our team successfully delivers AEM consulting, migrations, integrations, and AI-driven optimizations for global clients across various industries Migracja do Adobe EDS – TTMS przeniosło tradycyjny portal internetowy klienta na platformę Adobe Edge Delivery Services (AEM Franklin). Pozwoliło to znacząco przyspieszyć działanie serwisu i uprościć jego infrastrukturę. Integracja Adobe Analytics z AEM – TTMS zrealizowało bezpieczne połączenie jednokrotnego logowania (SSO) PingOne z portalem pacjenta opartym o AEM. Rozwiązanie zwiększyło poziom bezpieczeństwa danych medycznych i ułatwiło pacjentom dostęp do informacji, integrując płynnie system CIAM z Adobe Experience Manager. Integracja PingOne z Adobe AEM (portal pacjenta) – TTMS zrealizowało bezpieczne połączenie jednokrotnego logowania (SSO) PingOne z portalem pacjenta opartym o AEM. Rozwiązanie zwiększyło poziom bezpieczeństwa danych medycznych i ułatwiło pacjentom dostęp do informacji, integrując płynnie system CIAM z Adobe Experience Manager. Optymalizacja SEO meta tagów przez AI w AEM – Wykorzystaliśmy sztuczną inteligencję do automatycznego uzupełniania i optymalizacji meta danych SEO na tysiącach stron AEM. W efekcie strona klienta odnotowała wyższą widoczność w wynikach wyszukiwania oraz oszczędność czasu pracy redaktorów treści. Migracja AEM do chmury dla producenta luksusowych zegarków – TTMS przeprowadziło pełne przeniesienie instancji Adobe Experience Manager klienta z infrastruktury on-premise do chmury Adobe (AEM as a Cloud Service). Transformacja skróciła czas wdrażania nowych treści i obniżyła koszty utrzymania platformy przy jednoczesnym zwiększeniu niezawodności. Migracja z Adobe LiveCycle do AEM Forms – Nasz zespół unowocześnił system obsługi formularzy elektronicznych, migrując klienta z przestarzałego rozwiązania Adobe LiveCycle do nowoczesnej platformy Adobe AEM Forms. Pozwoliło to usprawnić procesy obsługi dokumentów, poprawić doświadczenie użytkowników oraz zapewnić długoterminowe wsparcie techniczne. Wdrożenie headless CMS na AEM dla wielu aplikacji – TTMS zaprojektowało architekturę headless Adobe Experience Manager, która dostarcza treści jednocześnie do szeregu serwisów webowych i aplikacji mobilnych klienta. Rozwiązanie zapewniło spójność treści w różnych kanałach i umożliwiło łatwą skalowalność, skracając czas wprowadzania zmian w wielu aplikacjach jednocześnie. System szablonów stron dla firmy farmaceutycznej – Stworzyliśmy zestaw konfigurowalnych szablonów i komponentów AEM dla globalnej firmy farmaceutycznej. Umożliwiło to działom marketingu w różnych krajach samodzielne i szybkie tworzenie nowych stron produktowych zgodnych z wytycznymi brandowymi, co przyspieszyło kampanie digital i zachowało jednolity wizerunek marki. Przywrócenie tempa wdrożeń Adobe – eksperckie wsparcie – Gdy projekt wdrożenia Adobe Experience Manager u klienta utknął, nasi eksperci zostali zaangażowani, by zdiagnozować problemy i usprawnić proces. Dzięki wsparciu TTMS udało się odzyskać utracone tempo prac i zakończyć wdrożenie zgodnie z harmonogramem, zapewniając oczekiwaną jakość rozwiązania. Jak ekspercki audyt nadał kierunek rozproszonej strategii cyfrowej – Przeprowadziliśmy wszechstronny audyt ekosystemu digital (w tym platformy AEM) u klienta, identyfikując luki i nieefektywne obszary. Na tej podstawie zaproponowaliśmy usprawnienia i nową mapę drogową rozwoju cyfrowego, co pozwoliło firmie na nowo zdefiniować strategię i priorytety działań w kanałach online. Uratowanie migracji portalu korporacyjnego – W krytycznym momencie trwającej migracji korporacyjnego portalu internetowego do AEM, TTMS przejęło odpowiedzialność za projekt i ustabilizowało jego przebieg. Nasz zespół naprawił błędy, zoptymalizował konfigurację i doprowadził migrację do pomyślnego końca, dostarczając projekt na czas mimo wcześniejszych opóźnień. Udoskonalenie portalu pacjenta (branża medyczna) – We współpracy z firmą z sektora medycznego dokonaliśmy szeregu usprawnień istniejącego portalu pacjenta opartego o Adobe Experience Manager. Poprawiliśmy wydajność i bezpieczeństwo portalu oraz wdrożyliśmy nowe funkcjonalności przyjazne użytkownikom, co przełożyło się na wyższe zaangażowanie pacjentów i zadowolenie klienta z platformy. Każdy z powyższych projektów pokazuje, że TTMS nie tylko posiada ekspercką wiedzę w obszarze Adobe Experience Manager, ale także potrafi ją skutecznie wykorzystać, dostarczając rozwiązania dopasowane do indywidualnych potrzeb. Jeżeli Twoja firma planuje wdrożenie AEM lub potrzebuje wsparcia w rozwoju istniejącej platformy – skontaktuj się z nami. Z przyjemnością podzielimy się naszym doświadczeniem i pomożemy Ci zrealizować ambitne cele cyfrowe z wykorzystaniem Adobe Experience Manager. Co sprawia, że ktoś jest dobrym partnerem wdrażającym AEM w roku 2025? Dobry partner wdrożeniowy AEM w 2025 roku to nie tylko firma z certyfikowanym doświadczeniem w zakresie Adobe Experience Manager. Najlepsze firmy AEM potrafią łączyć doradztwo, migrację do chmury, integrację i rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji. Najlepsi partnerzy zapewniają zarówno precyzję techniczną, jak i spójność biznesową, gwarantując, że wdrożenie wspiera cele transformacji cyfrowej. Tym, co naprawdę wyróżnia najlepsze firmy, jest ich zdolność do integracji AEM z narzędziami analitycznymi, zarządzania tożsamością i mechanizmami personalizacji. To tworzy skalowalną, bezpieczną i zorientowaną na klienta platformę cyfrową, która generuje wymierną wartość biznesową. Jak porównać różne firmy zajmujące się rozwojem AEM? Jak porównać najlepsze firmy wdrażające Adobe AEM? Porównując firmy oferujące usługi AEM, należy nie kierować się ceną, ale wziąć pod uwagę takie czynniki, jak udokumentowane osiągnięcia, liczba certyfikowanych programistów AEM oraz branże, w których działają. Wiarygodny partner zapewni transparentność w zakresie poprzednich projektów, studiów przypadku i długoterminowych modeli wsparcia. Warto również sprawdzić, czy firma ma doświadczenie w usługach AEM w chmurze, ponieważ wiele przedsiębiorstw migruje z rozwiązań lokalnych. Wreszcie, dopasowanie kulturowe i styl komunikacji odgrywają ogromną rolę w udanej współpracy, szczególnie w organizacjach globalnych. W oparciu o te kryteria powstał powyższy ranking firm AEM. Czy warto wybrać lokalnego partnera konsultingowego AEM zamiast globalnego dostawcy? Decyzja między lokalnym a globalnym partnerem konsultingowym AEM zależy od priorytetów Twojej organizacji. Lokalny partner może zaoferować lepsze dopasowanie kulturowe, dogodność stref czasowych i szybsze wsparcie na miejscu. Z drugiej strony, globalni dostawcy często oferują szerszą wiedzę specjalistyczną, większe zespoły i doświadczenie w złożonych wdrożeniach międzynarodowych. Wiele firm w 2025 roku stosuje podejście hybrydowe, wybierając średniej wielkości międzynarodową firmę AEM, która łączy elastyczność lokalnych usług ze skalowalnością globalnego gracza. Ile kosztuje wdrożenie AEM we współpracy z profesjonalnym partnerem? Koszt wdrożenia Adobe Experience Manager z profesjonalnym partnerem różni się znacząco w zależności od skali, złożoności i wymaganych integracji projektu. W przypadku mniejszych projektów koszty mogą zaczynać się od dziesiątek tysięcy euro, podczas gdy wdrożenia na dużą skalę w przedsiębiorstwach mogą z łatwością przekroczyć kilkaset tysięcy euro. Najważniejszy jest zwrot z inwestycji – doświadczony partner AEM zoptymalizuje przepływy pracy nad treścią, personalizację i marketing oparty na danych, generując długoterminową wartość biznesową przewyższającą początkowe wydatki. Wybór odpowiedniego partnera zapewnia przewidywalne harmonogramy i zmniejsza ryzyko kosztownych opóźnień. Jakie są najnowsze trendy w zakresie wdrażania AEM w roku 2025? W 2025 roku najgorętsze trendy we wdrożeniach AEM koncentrują się wokół integracji sztucznej inteligencji (AI), architektury headless CMS oraz wdrożeń chmurowych. Firmy coraz częściej oczekują, że ich platformy AEM będą w pełni kompatybilne z personalizacją opartą na sztucznej inteligencji, analityką predykcyjną i zautomatyzowaną optymalizacją SEO. Konfiguracje headless CMS zyskują na popularności, ponieważ umożliwiają płynne dostarczanie treści w aplikacjach internetowych, mobilnych i IoT. Jednocześnie coraz więcej organizacji korzysta z usług AEM Cloud Services, redukując koszty infrastruktury przy jednoczesnym zapewnieniu ciągłych aktualizacji i skalowalności. Trendy te podkreślają potrzebę współpracy z partnerami wdrażającymi AEM, którzy potrafią wprowadzać innowacje, zachowując jednocześnie stabilność klasy korporacyjnej. Jaki partner AEM do wdrożenia headless i AEM w chmurze? Warto zweryfikować doświadczenie w AEM as a Cloud Service, liczby wdrożeń i integracji. Krótka lista najlepszych firm AEM w tym artykule pomoże zawęzić wybór.

Czytaj 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

Przełom w wykrywaniu deepfake’ów: uniwersalny detektor osiąga 98% skuteczności

Przełom w wykrywaniu deepfake’ów: uniwersalny detektor osiąga 98% skuteczności

Czym jest uniwersalny detektor deepfake’ów o skuteczności 98% i jak działa?

Dane treningowe i testy: jak zbudowano lepszego „łowcę fałszywek”

Czym ten detektor różni się od wcześniejszych metod wykrywania deepfake’ów?

Dlaczego ma to znaczenie dla bezpieczeństwa marki i ryzyka reputacyjnego?

Włączanie wykrywania deepfake’ów do strategii biznesowych AI i cyberbezpieczeństwa

Chroń swoją firmę z rozwiązaniami AI od TTMS

FAQ

Jak rozpoznać, czy film jest deepfake’iem, bez użycia specjalistycznych narzędzi?

Czy istnieją przepisy prawne lub regulacje dotyczące deepfake’ów, o których firmy powinny wiedzieć?

Czy twórcy deepfake’ów wciąż mogą oszukać detektor o skuteczności 98%?

Co powinna zrobić firma, jeśli deepfake przedstawiający jej prezesa lub markę trafi do opinii publicznej?

Czy narzędzia do wykrywania deepfake’ów są dostępne dla firm?

Polecane wpisy

TTMS blog – świat IT oczami ekspertów

Suplement do książki „Supremacja: AI, ChatGPT i wyścig, który zmieni świat – październik 2025

Ranking firm IT od oprogramowania dla służby zdrowia

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

Już dziś możemy pomóc Ci rosnąć

Porozmawiajmy, jak możemy wesprzeć Twój biznes

Monika Radomska