Home » Blog » Sztuczna inteligencja w zakupach w energetyce – prognozy na 2026 rok

Sztuczna inteligencja w zakupach w energetyce – prognozy na 2026 rok

4 listopada 2025

Spis treści

Sztuczna inteligencja w zakupach w energetyce – prognozy na 2026 rok

1. Czym jest AI w zakupach – definicje i technologie

Sztuczna inteligencja w zakupach obejmuje inteligentne systemy, które automatyzują, analizują i usprawniają różnorodne zadania zakupowe z wykorzystaniem zaawansowanych algorytmów oraz technologii przetwarzania danych. Podstawą działania tych systemów jest uczenie maszynowe – algorytmy, które samodzielnie się doskonalą, ucząc się na podstawie danych historycznych.

Przetwarzanie języka naturalnego (NLP) automatyzuje analizę dokumentów, przegląd umów czy komunikację z dostawcami. Zaawansowana analityka danych, łącząca metody statystyczne z AI, przekształca surowe dane w konkretne, użyteczne wnioski dla zespołów zakupowych. Te systemy uczą się nieustannie na podstawie zrealizowanych transakcji i dostosowują się do zmieniających się warunków biznesowych.

Generatywna sztuczna inteligencja (GenAI) – technologia, która potrafi tworzyć nowe treści, takie jak zapytania ofertowe (RFP), podsumowania umów czy wiadomości do dostawców – stanowi najnowszy krok w rozwoju AI w zakupach.

Według raportu Global CPO Survey 2025 opracowanego przez EY, aż 80% dyrektorów zakupów planuje wdrożenie generatywnej AI w procesach zakupowych (Źródło: raport „EY Global CPO Survey 2025” opracowany przez Ernst & Young).

2. Ewolucja AI w energetyce

Wdrażanie AI w zakupach dla branży energetycznej przeszło długą drogę – od prostych automatyzacji zadań po zaawansowaną analizę predykcyjną i podejmowanie decyzji w czasie rzeczywistym. Na początku celem było zdigitalizowanie ręcznych procesów. Dziś rozwiązania oparte na AI łączą deep learning z wiedzą z zakresu nauk o zachowaniu, aby usprawnić sourcing, negocjacje oraz relacje z dostawcami.

Transformacja energetyki – m.in. przejście na OZE, deregulacja rynków czy gwałtowny wzrost dostępności danych – znacząco przyspieszyły tempo wdrażania AI. Sztuczna inteligencja nie jest już tylko wsparciem – stała się strategicznym motorem zmian.

Z najnowszych analiz wynika, że zastosowanie AI w firmach z sektora odnawialnych źródeł energii może poprawić efektywność operacyjną nawet o 15–25%. Kluczowe obszary to m.in. zarządzanie łańcuchem dostaw i optymalizacja transakcji na rynkach energii. (Źródło: analiza McKinsey & Company dotycząca wykorzystania AI w sektorze OZE i energetyce – raport „The future of AI in energy”, 2024)

Sztuczna inteligencja w zakupach w energetyce

3. Kluczowe korzyści z wdrożenia AI w zakupach

Wzrost efektywności operacyjnej – dzięki automatyzacji powtarzalnych zadań (np. dopasowywanie faktur, analiza umów), zespoły zakupowe mogą skupić się na działaniach strategicznych.
Lepsze prognozowanie i zarządzanie popytem – predykcja oparta na danych umożliwia dokładniejsze planowanie zakupów i stanów magazynowych.
Oszczędności energetyczne – AI pozwala zoptymalizować zużycie energii w procesach operacyjnych.
Zrównoważony rozwój i ESG – automatyczne raportowanie zgodności z celami środowiskowymi i etycznymi.

Wdrożenie AI zmienia zakupy w energetyce

Zastosowania AI w zakupach – przykłady

Inteligentne zarządzanie umowami
AI automatyzuje cykl zarządzania umowami, wydobywa kluczowe zapisy, sygnalizuje niezgodności i
sugeruje poprawki zgodne z wewnętrznymi politykami firmy. Narzędzia NLP porównują nowe dokumenty z zatwierdzonymi szablonami, co zwiększa zgodność i
zmniejsza ryzyko błędów.
Ocena i wybór dostawców
Systemy AI analizują dane w czasie rzeczywistym i oceniają dostawców pod kątem efektywności, ryzyka i
zgodności z wymaganiami. Pomagają też generować zapytania ofertowe i przewidują, którzy partnerzy najlepiej spełnią określone kryteria.
Dane w czasie rzeczywistym i szybkie decyzje
Analityka AI umożliwia bieżące monitorowanie zmian rynkowych, wykrywanie anomalii i
szybkie reagowanie na pojawiające się okazje.
Automatyzacja komunikacji i tworzenia dokumentów
Generatywna AI tworzy wiadomości, RFP, streszczenia umów i inne treści, odciążając
zespoły zakupowe z czasochłonnych zadań administracyjnych.

4. Kluczowe ryzyka we wdrażaniu AI i sposoby ich minimalizacji

Największe zagrożenia i jak im przeciwdziałać

Jakość i integralność danych
Największym zagrożeniem dla skutecznego wdrożenia AI jest brak wiarygodnych, spójnych danych. Problemy takie jak różne formaty danych, niekompletne informacje historyczne czy brak standaryzacji mogą całkowicie zaburzyć działanie systemów AI. Dlatego konieczne jest zainwestowanie w solidne mechanizmy zarządzania danymi (data governance), stałe monitorowanie jakości danych i szkolenie zespołów w zakresie ich oceny i poprawy.
Integracja systemów i przestarzałe technologie
Wiele firm korzysta z rozproszonych, zamkniętych systemów, które trudno ze sobą połączyć. Brak integracji to jedna z głównych barier. Rozwiązaniem jest stworzenie planu stopniowego konsolidowania narzędzi zakupowych, wykorzystanie technologii pośredniczących (middleware) lub hurtowni danych (data lake), a także redukcja długu technologicznego.
Ograniczenia infrastrukturalne i zużycie energii
Systemy AI wymagają dużych i stabilnych zasobów energetycznych. Wdrażając te rozwiązania, firmy powinny rozważyć m.in. lokalizację centrów danych w pobliżu istniejących źródeł energii, dywersyfikację kontraktów energetycznych z uwzględnieniem OZE oraz współpracę z operatorami infrastruktury w celu zapewnienia odpowiedniego zasilania.
Złożoność przepisów i regulacji
W miarę jak AI odgrywa coraz większą rolę w zakupach strategicznych, wzrasta też nadzór regulacyjny. Aby skutecznie sobie z tym radzić, warto: aktywnie współpracować z regulatorami, tworzyć interdyscyplinarne zespoły ds. zgodności i brać udział w grupach roboczych, które pomagają wypracować realne standardy branżowe.
Zagrożenia cyberbezpieczeństwa
Systemy AI poszerzają potencjalną powierzchnię ataku. Dlatego niezbędne jest wdrożenie strategii „zero-trust”, wykorzystanie zaawansowanych narzędzi wykrywania zagrożeń oraz traktowanie oceny ryzyka cybernetycznego jako obowiązkowego elementu każdego projektu związanego z AI.
Wyzwania kadrowe i brak kompetencji
Sektor energetyczny zmaga się z poważnym brakiem specjalistów, którzy łączą wiedzę z zakresu AI i energetyki. Według raportu Światowego Forum Ekonomicznego z 2025 roku, niedobór odpowiednich kompetencji ogranicza tempo innowacji i wdrażania nowych rozwiązań. Problemem jest też niewystarczająca infrastruktura lokalna i brak partnerów technologicznych, którzy mogliby wspierać globalne wdrożenia na poziomie lokalnym.

Dodatkową barierą jest niechęć do ryzyka i wolne tempo zmian kulturowych. Wiele organizacji nadal preferuje stopniowe zmiany zamiast odważnych transformacji, co może opóźniać pełne wykorzystanie potencjału sztucznej inteligencji.

5. Jak TTMS widzi przyszłość AI w działach zakupów firm energetycznych?

„Firmy energetyczne, które chcą skutecznie wdrożyć AI w obszarze zakupów, powinny zacząć od uporządkowania danych – ich struktury, jakości i dostępności. Kluczowe jest stworzenie spójnego ekosystemu informacyjnego, który umożliwi algorytmom uczenie się na podstawie rzeczywistych procesów. W TTMS wspieramy klientów w budowie takich fundamentów – od integracji systemów ERP po wdrażanie rozwiązań chmurowych, które zapewniają skalowalność i bezpieczeństwo operacji zakupowych.

– Marek Stefaniak, dyrektor sprzedaży ds. technologii w sektorze energetycznym TTMS

Automatyzacja procesów zakupowych z wykorzystaniem generatywnej AI

Prognozujemy, że generatywna sztuczna inteligencja stanie się standardem w automatyzacji tworzenia dokumentów zakupowych: zapytań ofertowych, umów, analiz porównawczych i komunikacji z dostawcami. To radykalnie zmniejszy obciążenie administracyjne działów zakupów, a jednocześnie skróci czas cyklu zakupowego.

W TTMS już teraz wdrażamy rozwiązania oparte na dużych modelach językowych, które ułatwiają pracę zespołom operacyjnym i umożliwiają naturalną interakcję z danymi – także osobom bez wiedzy technicznej.

Zaawansowana analityka predykcyjna

Modele AI będą coraz precyzyjniej wspierać prognozowanie popytu, ocenę ryzyka i planowanie zakupów w oparciu o dane rynkowe, pogodowe, regulacyjne czy geopolityczne. Firmy, które zainwestują w integrację tych danych z procesami zakupowymi, zyskają przewagę konkurencyjną.

TTMS już dziś wspiera klientów w tworzeniu takich zintegrowanych środowisk danych, łącząc systemy OT i IT, rozwijając platformy analityczne i modele predykcyjne dopasowane do specyfiki rynku energii.

Rozwój Edge AI i decyzje w czasie rzeczywistym

Coraz większą rolę odegra przetwarzanie danych na brzegu sieci (Edge AI), szczególnie w dynamicznych obszarach takich jak trading energią, bilansowanie czy zarządzanie łańcuchem dostaw. Decyzje zakupowe podejmowane w czasie rzeczywistym staną się koniecznością – a nie przewagą.

AI jako wsparcie strategii ESG i transparentności zakupów

W odpowiedzi na wymagania regulacyjne i presję rynku, firmy będą potrzebować narzędzi, które nie tylko automatyzują, ale też raportują zgodność z celami ESG, śladem węglowym czy etyką dostawców. Przykładem takiego oprogramowania dla elektrowni jest system SILO od Transition Technologies, który optymalizuje proces spalania, ogranicza emisje i generuje dane niezbędne do raportowania środowiskowego. Jego potencjalna integracja z narzędziami AI wspierającymi zakupy w energetyce pozwala elektrowniom nie tylko spełniać wymogi ESG, ale także precyzyjnie planować zakupy paliwa i reagentów, co bezpośrednio przekłada się na wymierne oszczędności.

Nowy krajobraz kosztowy: inwestycja, która się zwraca

W TTMS z pełnym przekonaniem patrzymy na rozwój sztucznej inteligencji jako kluczowego narzędzia w transformacji procesów zakupowych – zwłaszcza w sektorach silnie uzależnionych od zmienności cen rynkowych, sytuacji geopolitycznej i dostępności surowców.

AI nie tylko automatyzuje procesy i obniża koszty operacyjne – przede wszystkim wzmacnia zdolność organizacji do szybkiego reagowania na dynamicznie zmieniające się warunki. Dzięki zaawansowanej analityce i modelom predykcyjnym, firmy mogą prognozować trendy cenowe, oceniać ryzyka i podejmować trafne decyzje zakupowe, zanim rynek zdąży zareagować.

W naszej ocenie, to właśnie zdolność do inteligentnej predykcji – oparta na danych historycznych, bieżących i kontekstowych – stanie się w najbliższych latach jednym z kluczowych czynników przetrwania i rozwoju na konkurencyjnych rynkach energii, surowców czy produkcji przemysłowej.

Wdrażanie AI w zakupach w energetyce przynosi wymierne korzyści:

wzrost wydajności działów zakupowych,
redukcję błędów i nieefektywnych procesów,
lepsze zarządzanie ryzykiem w łańcuchu dostaw,
zwiększona przejrzystość i zgodność z regulacjami.

6. Jak TTMS wspiera sektor energetyczny w inteligentnych zakupach dzięki AI – i nie tylko

6.1 Wnioski: Dokąd zmierzają zakupy energetyczne wspierane przez sztuczną inteligencję?

Zakupy w branży energetycznej przechodzą właśnie transformację, której motorem napędowym staje się sztuczna inteligencja. AI nie pełni już jedynie funkcji wspomagającej — dziś staje się kluczowym elementem strategii biznesowej, pozwalającym osiągać realne oszczędności, zwiększać efektywność operacyjną i budować odporność na zmiany rynkowe.

W Transition Technologies MS od lat wspieramy firmy energetyczne w transformacji cyfrowej. Dostarczamy kompleksowe rozwiązania IT, które integrują dane z wielu źródeł, automatyzują procesy i wspierają podejmowanie decyzji. W obszarze zakupów umożliwiamy wdrożenie narzędzi opartych na AI, które pozwalają prognozować zapotrzebowanie, przewidywać ceny energii, optymalizować strategie zakupowe i ograniczać ryzyko.

AI na zakupach w energatyce - energetyka przyszłości

6.2 Energetyka przyszłości z TTMS

Współczesny sektor energetyczny mierzy się z wieloma wyzwaniami: niestabilnością rynków, rosnącymi wymaganiami regulacyjnymi, transformacją klimatyczną i cyfrową. Odpowiedzią na te wyzwania są inteligentne, skalowalne i zintegrowane systemy oparte na sztucznej inteligencji i danych.

TTMS wspiera firmy energetyczne w budowie strategii zakupowych opartych na danych, automatyzacji procesów, a także wdrażaniu narzędzi AI, które realnie zwiększają efektywność i przewagę konkurencyjną. Dodatkowo oferujemy:

zaawansowane rozwiązania integrujące dane z różnych źródeł (OT i IT),
rozwój systemów predykcyjnych i platform monitoringu energii,
tworzenie bezpiecznych i odpornych środowisk IT,
wsparcie w zgodności z regulacjami branżowymi i cyberbezpieczeństwo.

Nasze doświadczenie obejmuje współpracę z największymi firmami sektora energetycznego w Polsce i Europie. Wiemy, że kluczem do sukcesu jest połączenie technologii z wiedzą ekspercką i zrozumieniem kontekstu biznesowego.

Chcesz dowiedzieć się, jak możemy pomóc Twojej firmie?

Zapoznaj się z naszymi usługami dla sektora energetycznego.
Sprawdź nasze rozwiązania AI dla biznesu.
Skontaktuj się z nami przez formularz kontaktu

FAQ

enieJakie są główne korzyści wdrożenia sztucznej inteligencji w zakupach w sektorze energetycznym?

Sztuczna inteligencja w zakupach energetycznych zwiększa efektywność operacyjną, redukuje koszty i minimalizuje ryzyko w łańcuchu dostaw. AI umożliwia lepsze prognozowanie popytu, automatyzację procesów administracyjnych, szybsze podejmowanie decyzji oraz pełną zgodność z regulacjami branżowymi i celami ESG.

Jakie technologie AI są najczęściej stosowane w zakupach firm energetycznych?

Najczęściej wykorzystuje się uczenie maszynowe do analizy i predykcji, przetwarzanie języka naturalnego (NLP) do analizy umów i komunikacji z dostawcami oraz generatywną AI (GenAI) do automatycznego tworzenia zapytań ofertowych, podsumowań kontraktów i raportów. Coraz większe znaczenie ma też Edge AI, wspierająca decyzje w czasie rzeczywistym.

Jakie są największe wyzwania przy wdrażaniu AI w zakupach energetycznych?

Kluczowe bariery to niska jakość i brak standaryzacji danych, trudności w integracji systemów, wysokie wymagania energetyczne infrastruktury, złożone regulacje prawne oraz niedobór specjalistów łączących wiedzę o AI i energetyce. Ważne jest stopniowe usuwanie tych przeszkód poprzez strategię data governance, modernizację technologii i rozwój kompetencji.

W jaki sposób AI wspiera realizację strategii ESG w sektorze energetycznym?

AI automatyzuje gromadzenie i analizę danych dotyczących emisji CO₂, efektywności energetycznej i etyki dostawców. Pozwala to na szybkie raportowanie zgodności z regulacjami, monitorowanie postępów w realizacji celów zrównoważonego rozwoju oraz transparentne zarządzanie łańcuchem dostaw.

TTMS blog – świat IT oczami ekspertów

Sztuczna inteligencja w zakupach w energetyce – prognozy na 2026 rok

Sztuczna inteligencja wkracza do działów zakupów w firmach energetycznych, zmieniając ich codzienną pracę od podstaw. To ona dziś pomaga przewidywać potrzeby, negocjować lepsze warunki, wybierać najbardziej wiarygodnych dostawców i utrzymywać koszty pod kontrolą. W czasach, gdy ceny surowców potrafią zmieniać się z dnia na dzień, a konkurencja walczy o każdy kontrakt, liczy się każda złotówka, którą uda się zaoszczędzić. Dla firm energetycznych oznacza to jedno – kto chce przetrwać i rosnąć, musi sięgnąć po AI jako sprzymierzeńca w budowaniu przewagi rynkowej i zabezpieczaniu przyszłości biznesu. 1. Czym jest AI w zakupach – definicje i technologie Sztuczna inteligencja w zakupach obejmuje inteligentne systemy, które automatyzują, analizują i usprawniają różnorodne zadania zakupowe z wykorzystaniem zaawansowanych algorytmów oraz technologii przetwarzania danych. Podstawą działania tych systemów jest uczenie maszynowe – algorytmy, które samodzielnie się doskonalą, ucząc się na podstawie danych historycznych. Przetwarzanie języka naturalnego (NLP) automatyzuje analizę dokumentów, przegląd umów czy komunikację z dostawcami. Zaawansowana analityka danych, łącząca metody statystyczne z AI, przekształca surowe dane w konkretne, użyteczne wnioski dla zespołów zakupowych. Te systemy uczą się nieustannie na podstawie zrealizowanych transakcji i dostosowują się do zmieniających się warunków biznesowych. Generatywna sztuczna inteligencja (GenAI) – technologia, która potrafi tworzyć nowe treści, takie jak zapytania ofertowe (RFP), podsumowania umów czy wiadomości do dostawców – stanowi najnowszy krok w rozwoju AI w zakupach. Według raportu Global CPO Survey 2025 opracowanego przez EY, aż 80% dyrektorów zakupów planuje wdrożenie generatywnej AI w procesach zakupowych (Źródło: raport „EY Global CPO Survey 2025” opracowany przez Ernst & Young). 2. Ewolucja AI w energetyce Wdrażanie AI w zakupach dla branży energetycznej przeszło długą drogę – od prostych automatyzacji zadań po zaawansowaną analizę predykcyjną i podejmowanie decyzji w czasie rzeczywistym. Na początku celem było zdigitalizowanie ręcznych procesów. Dziś rozwiązania oparte na AI łączą deep learning z wiedzą z zakresu nauk o zachowaniu, aby usprawnić sourcing, negocjacje oraz relacje z dostawcami. Transformacja energetyki – m.in. przejście na OZE, deregulacja rynków czy gwałtowny wzrost dostępności danych – znacząco przyspieszyły tempo wdrażania AI. Sztuczna inteligencja nie jest już tylko wsparciem – stała się strategicznym motorem zmian. Z najnowszych analiz wynika, że zastosowanie AI w firmach z sektora odnawialnych źródeł energii może poprawić efektywność operacyjną nawet o 15–25%. Kluczowe obszary to m.in. zarządzanie łańcuchem dostaw i optymalizacja transakcji na rynkach energii. (Źródło: analiza McKinsey & Company dotycząca wykorzystania AI w sektorze OZE i energetyce – raport „The future of AI in energy”, 2024) 3. Kluczowe korzyści z wdrożenia AI w zakupach Wzrost efektywności operacyjnej – dzięki automatyzacji powtarzalnych zadań (np. dopasowywanie faktur, analiza umów), zespoły zakupowe mogą skupić się na działaniach strategicznych. Lepsze prognozowanie i zarządzanie popytem – predykcja oparta na danych umożliwia dokładniejsze planowanie zakupów i stanów magazynowych. Oszczędności energetyczne – AI pozwala zoptymalizować zużycie energii w procesach operacyjnych. Zrównoważony rozwój i ESG – automatyczne raportowanie zgodności z celami środowiskowymi i etycznymi. Zastosowania AI w zakupach – przykłady Inteligentne zarządzanie umowami AI automatyzuje cykl zarządzania umowami, wydobywa kluczowe zapisy, sygnalizuje niezgodności i sugeruje poprawki zgodne z wewnętrznymi politykami firmy. Narzędzia NLP porównują nowe dokumenty z zatwierdzonymi szablonami, co zwiększa zgodność i zmniejsza ryzyko błędów. Ocena i wybór dostawców Systemy AI analizują dane w czasie rzeczywistym i oceniają dostawców pod kątem efektywności, ryzyka i zgodności z wymaganiami. Pomagają też generować zapytania ofertowe i przewidują, którzy partnerzy najlepiej spełnią określone kryteria. Dane w czasie rzeczywistym i szybkie decyzje Analityka AI umożliwia bieżące monitorowanie zmian rynkowych, wykrywanie anomalii i szybkie reagowanie na pojawiające się okazje. Automatyzacja komunikacji i tworzenia dokumentów Generatywna AI tworzy wiadomości, RFP, streszczenia umów i inne treści, odciążając zespoły zakupowe z czasochłonnych zadań administracyjnych. 4. Kluczowe ryzyka we wdrażaniu AI i sposoby ich minimalizacji Największe zagrożenia i jak im przeciwdziałać Jakość i integralność danych Największym zagrożeniem dla skutecznego wdrożenia AI jest brak wiarygodnych, spójnych danych. Problemy takie jak różne formaty danych, niekompletne informacje historyczne czy brak standaryzacji mogą całkowicie zaburzyć działanie systemów AI. Dlatego konieczne jest zainwestowanie w solidne mechanizmy zarządzania danymi (data governance), stałe monitorowanie jakości danych i szkolenie zespołów w zakresie ich oceny i poprawy. Integracja systemów i przestarzałe technologie Wiele firm korzysta z rozproszonych, zamkniętych systemów, które trudno ze sobą połączyć. Brak integracji to jedna z głównych barier. Rozwiązaniem jest stworzenie planu stopniowego konsolidowania narzędzi zakupowych, wykorzystanie technologii pośredniczących (middleware) lub hurtowni danych (data lake), a także redukcja długu technologicznego. Ograniczenia infrastrukturalne i zużycie energii Systemy AI wymagają dużych i stabilnych zasobów energetycznych. Wdrażając te rozwiązania, firmy powinny rozważyć m.in. lokalizację centrów danych w pobliżu istniejących źródeł energii, dywersyfikację kontraktów energetycznych z uwzględnieniem OZE oraz współpracę z operatorami infrastruktury w celu zapewnienia odpowiedniego zasilania. Złożoność przepisów i regulacji W miarę jak AI odgrywa coraz większą rolę w zakupach strategicznych, wzrasta też nadzór regulacyjny. Aby skutecznie sobie z tym radzić, warto: aktywnie współpracować z regulatorami, tworzyć interdyscyplinarne zespoły ds. zgodności i brać udział w grupach roboczych, które pomagają wypracować realne standardy branżowe. Zagrożenia cyberbezpieczeństwa Systemy AI poszerzają potencjalną powierzchnię ataku. Dlatego niezbędne jest wdrożenie strategii „zero-trust”, wykorzystanie zaawansowanych narzędzi wykrywania zagrożeń oraz traktowanie oceny ryzyka cybernetycznego jako obowiązkowego elementu każdego projektu związanego z AI. Wyzwania kadrowe i brak kompetencji Sektor energetyczny zmaga się z poważnym brakiem specjalistów, którzy łączą wiedzę z zakresu AI i energetyki. Według raportu Światowego Forum Ekonomicznego z 2025 roku, niedobór odpowiednich kompetencji ogranicza tempo innowacji i wdrażania nowych rozwiązań. Problemem jest też niewystarczająca infrastruktura lokalna i brak partnerów technologicznych, którzy mogliby wspierać globalne wdrożenia na poziomie lokalnym. Dodatkową barierą jest niechęć do ryzyka i wolne tempo zmian kulturowych. Wiele organizacji nadal preferuje stopniowe zmiany zamiast odważnych transformacji, co może opóźniać pełne wykorzystanie potencjału sztucznej inteligencji. 5. Jak TTMS widzi przyszłość AI w działach zakupów firm energetycznych? „Firmy energetyczne, które chcą skutecznie wdrożyć AI w obszarze zakupów, powinny zacząć od uporządkowania danych – ich struktury, jakości i dostępności. Kluczowe jest stworzenie spójnego ekosystemu informacyjnego, który umożliwi algorytmom uczenie się na podstawie rzeczywistych procesów. W TTMS wspieramy klientów w budowie takich fundamentów – od integracji systemów ERP po wdrażanie rozwiązań chmurowych, które zapewniają skalowalność i bezpieczeństwo operacji zakupowych. – Marek Stefaniak, dyrektor sprzedaży ds. technologii w sektorze energetycznym TTMS Automatyzacja procesów zakupowych z wykorzystaniem generatywnej AI Prognozujemy, że generatywna sztuczna inteligencja stanie się standardem w automatyzacji tworzenia dokumentów zakupowych: zapytań ofertowych, umów, analiz porównawczych i komunikacji z dostawcami. To radykalnie zmniejszy obciążenie administracyjne działów zakupów, a jednocześnie skróci czas cyklu zakupowego. W TTMS już teraz wdrażamy rozwiązania oparte na dużych modelach językowych, które ułatwiają pracę zespołom operacyjnym i umożliwiają naturalną interakcję z danymi – także osobom bez wiedzy technicznej. Zaawansowana analityka predykcyjna Modele AI będą coraz precyzyjniej wspierać prognozowanie popytu, ocenę ryzyka i planowanie zakupów w oparciu o dane rynkowe, pogodowe, regulacyjne czy geopolityczne. Firmy, które zainwestują w integrację tych danych z procesami zakupowymi, zyskają przewagę konkurencyjną. TTMS już dziś wspiera klientów w tworzeniu takich zintegrowanych środowisk danych, łącząc systemy OT i IT, rozwijając platformy analityczne i modele predykcyjne dopasowane do specyfiki rynku energii. Rozwój Edge AI i decyzje w czasie rzeczywistym Coraz większą rolę odegra przetwarzanie danych na brzegu sieci (Edge AI), szczególnie w dynamicznych obszarach takich jak trading energią, bilansowanie czy zarządzanie łańcuchem dostaw. Decyzje zakupowe podejmowane w czasie rzeczywistym staną się koniecznością – a nie przewagą. AI jako wsparcie strategii ESG i transparentności zakupów W odpowiedzi na wymagania regulacyjne i presję rynku, firmy będą potrzebować narzędzi, które nie tylko automatyzują, ale też raportują zgodność z celami ESG, śladem węglowym czy etyką dostawców. Przykładem takiego oprogramowania dla elektrowni jest system SILO od Transition Technologies, który optymalizuje proces spalania, ogranicza emisje i generuje dane niezbędne do raportowania środowiskowego. Jego potencjalna integracja z narzędziami AI wspierającymi zakupy w energetyce pozwala elektrowniom nie tylko spełniać wymogi ESG, ale także precyzyjnie planować zakupy paliwa i reagentów, co bezpośrednio przekłada się na wymierne oszczędności. Nowy krajobraz kosztowy: inwestycja, która się zwraca W TTMS z pełnym przekonaniem patrzymy na rozwój sztucznej inteligencji jako kluczowego narzędzia w transformacji procesów zakupowych – zwłaszcza w sektorach silnie uzależnionych od zmienności cen rynkowych, sytuacji geopolitycznej i dostępności surowców. AI nie tylko automatyzuje procesy i obniża koszty operacyjne – przede wszystkim wzmacnia zdolność organizacji do szybkiego reagowania na dynamicznie zmieniające się warunki. Dzięki zaawansowanej analityce i modelom predykcyjnym, firmy mogą prognozować trendy cenowe, oceniać ryzyka i podejmować trafne decyzje zakupowe, zanim rynek zdąży zareagować. W naszej ocenie, to właśnie zdolność do inteligentnej predykcji – oparta na danych historycznych, bieżących i kontekstowych – stanie się w najbliższych latach jednym z kluczowych czynników przetrwania i rozwoju na konkurencyjnych rynkach energii, surowców czy produkcji przemysłowej. Wdrażanie AI w zakupach w energetyce przynosi wymierne korzyści: wzrost wydajności działów zakupowych, redukcję błędów i nieefektywnych procesów, lepsze zarządzanie ryzykiem w łańcuchu dostaw, zwiększona przejrzystość i zgodność z regulacjami. 6. Jak TTMS wspiera sektor energetyczny w inteligentnych zakupach dzięki AI – i nie tylko 6.1 Wnioski: Dokąd zmierzają zakupy energetyczne wspierane przez sztuczną inteligencję? Zakupy w branży energetycznej przechodzą właśnie transformację, której motorem napędowym staje się sztuczna inteligencja. AI nie pełni już jedynie funkcji wspomagającej — dziś staje się kluczowym elementem strategii biznesowej, pozwalającym osiągać realne oszczędności, zwiększać efektywność operacyjną i budować odporność na zmiany rynkowe. W Transition Technologies MS od lat wspieramy firmy energetyczne w transformacji cyfrowej. Dostarczamy kompleksowe rozwiązania IT, które integrują dane z wielu źródeł, automatyzują procesy i wspierają podejmowanie decyzji. W obszarze zakupów umożliwiamy wdrożenie narzędzi opartych na AI, które pozwalają prognozować zapotrzebowanie, przewidywać ceny energii, optymalizować strategie zakupowe i ograniczać ryzyko. 6.2 Energetyka przyszłości z TTMS Współczesny sektor energetyczny mierzy się z wieloma wyzwaniami: niestabilnością rynków, rosnącymi wymaganiami regulacyjnymi, transformacją klimatyczną i cyfrową. Odpowiedzią na te wyzwania są inteligentne, skalowalne i zintegrowane systemy oparte na sztucznej inteligencji i danych. TTMS wspiera firmy energetyczne w budowie strategii zakupowych opartych na danych, automatyzacji procesów, a także wdrażaniu narzędzi AI, które realnie zwiększają efektywność i przewagę konkurencyjną. Dodatkowo oferujemy: zaawansowane rozwiązania integrujące dane z różnych źródeł (OT i IT), rozwój systemów predykcyjnych i platform monitoringu energii, tworzenie bezpiecznych i odpornych środowisk IT, wsparcie w zgodności z regulacjami branżowymi i cyberbezpieczeństwo. Nasze doświadczenie obejmuje współpracę z największymi firmami sektora energetycznego w Polsce i Europie. Wiemy, że kluczem do sukcesu jest połączenie technologii z wiedzą ekspercką i zrozumieniem kontekstu biznesowego. Chcesz dowiedzieć się, jak możemy pomóc Twojej firmie? Zapoznaj się z naszymi usługami dla sektora energetycznego. Sprawdź nasze rozwiązania AI dla biznesu. Skontaktuj się z nami przez formularz kontaktu FAQ enieJakie są główne korzyści wdrożenia sztucznej inteligencji w zakupach w sektorze energetycznym? Sztuczna inteligencja w zakupach energetycznych zwiększa efektywność operacyjną, redukuje koszty i minimalizuje ryzyko w łańcuchu dostaw. AI umożliwia lepsze prognozowanie popytu, automatyzację procesów administracyjnych, szybsze podejmowanie decyzji oraz pełną zgodność z regulacjami branżowymi i celami ESG. Jakie technologie AI są najczęściej stosowane w zakupach firm energetycznych? Najczęściej wykorzystuje się uczenie maszynowe do analizy i predykcji, przetwarzanie języka naturalnego (NLP) do analizy umów i komunikacji z dostawcami oraz generatywną AI (GenAI) do automatycznego tworzenia zapytań ofertowych, podsumowań kontraktów i raportów. Coraz większe znaczenie ma też Edge AI, wspierająca decyzje w czasie rzeczywistym. Jakie są największe wyzwania przy wdrażaniu AI w zakupach energetycznych? Kluczowe bariery to niska jakość i brak standaryzacji danych, trudności w integracji systemów, wysokie wymagania energetyczne infrastruktury, złożone regulacje prawne oraz niedobór specjalistów łączących wiedzę o AI i energetyce. Ważne jest stopniowe usuwanie tych przeszkód poprzez strategię data governance, modernizację technologii i rozwój kompetencji. W jaki sposób AI wspiera realizację strategii ESG w sektorze energetycznym? AI automatyzuje gromadzenie i analizę danych dotyczących emisji CO₂, efektywności energetycznej i etyki dostawców. Pozwala to na szybkie raportowanie zgodności z regulacjami, monitorowanie postępów w realizacji celów zrównoważonego rozwoju oraz transparentne zarządzanie łańcuchem dostaw.

Czytaj więcej

Od asystentów do współpracowników: jak autonomiczne AI rewolucjonizuje strategie firm w 2025 roku

1. From Assistive Copilots to Autonomous Coworkers – A Paradigm Shift AI in the enterprise is undergoing a profound shift. In the past, “AI copilots” acted as assistive tools – smart chatbots or recommendation engines that helped humans with suggestions or single-step tasks. Today, a new breed of AI coworkers is emerging: autonomous agents that can take on complex, multi-step processes with minimal human intervention. Unlike a copilot that waits for your prompt and provides one-off help, an AI coworker can independently plan, act, and complete tasks end-to-end, reporting back when done. For example, an AI copilot in customer service might draft an email reply for an agent, whereas an AI coworker could handle the entire support request autonomously – looking up information, composing a response, and executing the solution without needing a human to micromanage each step. This jump in capability is enabled by advances in generative AI and “agentic AI” technologies. Large language models (LLMs) augmented with tools, APIs, and memory now allow AI agents to not just recommend actions but to take actions on behalf of users. They can operate continuously, accessing databases, calling APIs, and using reasoning loops until they achieve a goal or reach a stop condition. In short, AI coworkers add agency to AI – moving from back-seat assistant to trusted digital colleague. This matters because it unlocks a new level of efficiency and scale in business operations that goes beyond what assistive copilots could offer. 2. Why AI Coworkers Matter for Enterprise Strategy For enterprise leaders, the rise of autonomous AI coworkers is not just a tech trend – it’s a strategic opportunity. Early evidence shows that AI agents can accelerate business processes by 30-50% in many domains. They work 24/7, never take breaks, and can handle surges in workload without additional headcount. By taking over routine tasks, AI coworkers free up human employees for higher-value work, enabling leaner, more agile teams. Replit’s CEO, for instance, noted that with AI agents handling repetitive coding and support queries, their startup scaled to a $150M revenue run-rate with only 70 people – a workforce one-tenth the size that such a business might have needed a decade ago. Small teams augmented by AI can now outperform much larger organizations that rely solely on human labor. Executives should also recognize the competitive implications. The companies investing in AI coworkers today are seeing gains in speed, cost efficiency, and innovation. According to a September 2025 industry survey, 90% of enterprises are actively adopting AI agents, and 79% expect to reach full-scale deployment of autonomous agents within three years. Gartner similarly predicts that by 2026, almost half of enterprise applications will have embedded AI agents. In other words, autonomous AI will soon be standard in business software. Organizations that embrace this shift can gain an edge in productivity and customer responsiveness; those that ignore it risk falling behind more AI-driven rivals. The strategic mandate for leaders is clear: understanding where AI coworkers can create value in your business, and developing a roadmap to integrate them, is quickly becoming essential to digital strategy. 3. Real-World Examples of AI Coworkers in Action Enterprise AI coworkers are no longer theoretical – they are already delivering results across industries in 2025. Here are a few examples illustrating how autonomous agents are working side by side with humans: Finance (Expense Auditing & Compliance): In July 2025, fintech firm Ramp launched an AI finance agent integrated into its spend management platform. This agent reads company expense policies and autonomously audits employee spending, flagging violations and even approving routine reimbursements without human review. Within weeks, thousands of businesses adopted the tool, drastically reducing manual auditing hours for finance teams. The agent improved compliance and sped up reimbursement cycles, and Ramp’s success in deploying it helped the company secure a $500M funding round. Other financial services firms are using AI agents for contract review and risk analysis – JPMorgan’s COiN AI, for example, can analyze legal documents in seconds, saving lawyers thousands of hours and catching risks humans might miss. Healthcare (Diagnostics & Administration): Hospitals are tapping AI coworkers to enhance care delivery and efficiency. Autonomous diagnostic agents can scan medical images or lab results with superhuman accuracy – one AI system now reads chest X-rays for tuberculosis with 98% accuracy, outperforming expert radiologists (and doing it in seconds vs. minutes). Meanwhile, administrative AI agents schedule appointments, manage billing, and handle insurance authorizations, cutting paperwork burdens. Studies show AI-driven automation could save the U.S. healthcare system up to $150 billion annually through operational efficiency and error reduction. Crucially, these agents are also programmed to follow privacy rules like HIPAA, automatically checking that data use or sharing is compliant and flagging any issues for review. Logistics & Retail (Supply Chain Optimization): Global retailers are deploying AI coworkers to streamline inventory and supply chains. Walmart, for instance, began scaling an internal “AI Super Agent” to manage inventory across its 4,700+ stores. The system ingests real-time sales data, web trends, even weather updates, and autonomously forecasts demand for each product by location, initiating restocking and reallocation of stock as needed. Unlike a traditional system that just suggests actions for planners, this agent actually executes the workflow – it detects a likely stockout, triggers a transfer or order, and adjusts stocking plans on the fly. In pilot regions, Walmart saw online sales jump 22% thanks to better product availability, along with significant reductions in out-of-stock incidents and excess inventory costs. Across manufacturing and logistics, AI agents are similarly optimizing operations – from predictive maintenance bots that schedule repairs before breakdowns (cutting unplanned downtime ~30%), to supply chain agents that dynamically reroute shipments when disruptions occur. These examples show AI coworkers tackling complex, dynamic problems that go well beyond the capabilities of static software. Customer Service & Sales: One of the most widespread uses of AI coworkers right now is in customer-facing roles. AI support agents can converse with customers, resolve common issues, and escalate only the trickiest cases to humans. Companies using AI “digital agents” in their contact centers report faster response times and higher first-call resolution. Replit’s support team, for example, noted that thanks to AI agents handling routine tickets, they would have needed 10x more human agents to support their customer base in earlier eras. Similarly, sales teams are employing AI SDR (sales development representative) agents that autonomously send outreach emails, qualify leads, and even schedule meetings. These agents work in the background to expand the sales pipeline while human reps focus on closing deals. The common theme: AI coworkers are taking over high-volume, repetitive tasks, allowing human workers to concentrate on complex, relationship-driven, or creative work. 4. Impact on Operations and the Workforce For operations leaders, AI coworkers promise dramatic efficiency gains – but also require rethinking job design and workflows. On the upside, handing off “grunt work” to tireless AI agents can streamline operations and reduce costs. Routine processes that used to bog down staff (data entry, monitoring dashboards, generating reports) can be executed automatically. PwC reports that in finance departments adopting AI agents, teams have achieved up to 90% time savings in key processes, with 60% of staff time reallocated from manual tasks to higher-value analysis. For instance, in procure-to-pay operations, AI agents now handle invoice data extraction and cross-matching to POs, slashing cycle times by 80% and tightening audit trails at the same time. The result is a finance team that spends far less time on transaction processing and more on strategic activities like budgeting and decision support. However, these efficiencies also mean workforce transformation. As AI coworkers handle more basic work, the human role shifts toward managing, refining, and collaborating with these agents. There is rising demand for “AI-savvy” professionals who can supervise AI outputs and provide the strategic judgment machines lack. Replit’s CEO observes that it’s now often more effective to hire a generalist with strong problem-solving and communication skills who can direct multiple AI agents, rather than a narrow specialist. In his words, “I’d rather hire one senior engineer that can spin up 10 agents at a time than four junior engineers”. This suggests entry-level roles (like junior coders, basic support reps, or data clerks) may diminish, while roles for experienced staff who can orchestrate AI and handle exceptions will grow. Indeed, some companies are already restructuring teams to pair human managers with a set of AI coworkers under their supervision – essentially hybrid teams where people handle the oversight, creative thinking, and complex exceptions, and agents handle the repetitive execution. The workforce implications extend to training and culture as well. Employees will need to develop new skills in AI literacy – knowing how to work with AI outputs, validate them, and refine prompts or objectives for better results. The importance of soft skills is actually increasing: critical thinking, adaptability, communication, and ethical judgment become crucial when workers are responsible for guiding AI behavior. Forward-looking organizations are already investing in upskilling programs to ensure their talent can thrive in tandem with AI. There’s also a cultural shift in accepting AI “colleagues.” Change management is key to address employee concerns about job displacement and to create trust in AI systems. Many firms are emphasizing that AI coworkers augment rather than replace humans – for example, letting employees name their AI agents and “train” them as they would a new team member, to foster a sense of collaboration. In summary, operations will become hyper-efficient with AI agents, but success requires proactive workforce planning, new training, and thoughtful role redesign so that humans and AIs can work in concert. 5. Accelerating Digital Transformation with Autonomous Agents The emergence of AI coworkers represents the next phase of digital transformation. For years, enterprises have digitized data and automated steps of their workflows through traditional software or RPA (robotic process automation). But those systems were limited to rule-based tasks. Autonomous AI agents take digital transformation to a new level – they can handle unstructured tasks, adapt to changes, and continuously improve through learning. Businesses that incorporate AI coworkers are effectively injecting intelligence into their processes, turning static procedures into dynamic, self-optimizing workflows. For example, instead of a fixed monthly process for reordering stock based on historical thresholds, a company can have an AI agent monitor all stores in real time and adjust restock orders hourly based on live sales trends, weather, even social media buzz about a product. This kind of responsiveness and granularity was impractical before; now it’s within reach and can dramatically improve performance metrics like inventory turns and service levels. Digital transformation with AI agents is not a one-off project but a journey. Many enterprises are starting small – pilots or proofs-of-concept in a contained area – and then scaling up as they demonstrate value. Deloitte predicts that by the end of 2025, 25% of companies using generative AI will have launched pilot projects with autonomous agents, growing to 50% by 2027. This staged adoption is prudent because it allows organizations to build competency and governance around AI agents before they are pervasive. We see early wins in back-office functions (like finance, IT operations, customer support) where tasks are repetitive and data-rich. Over time, as confidence and capabilities grow, agent deployments expand into front-office and decision-support roles. Notably, tech giants and cloud providers are now offering “agentic AI” capabilities as part of their platforms, making it easier to plug advanced AI into business workflows. This means even companies that aren’t AI specialists can leverage ready-made AI coworkers within their CRM, ERP, or other enterprise systems. The implication for digital strategy is that autonomous agents can be a force-multiplier for existing digital investments. If you’ve migrated to cloud, implemented data lakes, or deployed analytics tools, AI agents sit on top of these, taking action on insights in real time. They effectively close the loop between insight and execution. For example, an analytics dashboard might highlight a supply chain delay – but an AI agent could automatically reroute shipments or adjust orders in response, without waiting on a meeting of managers. Enterprises aiming to be truly “real-time” and data-driven will find AI coworkers indispensable. They enable a shift from automation being a collection of siloed tools to automation as an orchestrated, cognitive workforce. In essence, AI coworkers are the digital transformation payoff: the point where technology doesn’t just support the business, but becomes an autonomous actor within the business, driving continuous improvement. 6. Governance, Compliance and Trust: Managing AI Coworkers Safely Deploying autonomous AI in an enterprise raises important compliance, ethics, and governance considerations. These AI coworkers may be machines, but ultimately the organization is accountable for their actions. Leaders must therefore establish robust guardrails to ensure AI agents operate transparently, safely, and in line with corporate values and regulations. This starts with clear ownership and oversight. Every AI agent or automation should have an accountable human “owner” – a person or team responsible for monitoring its behavior and outcomes. Much like you’d assign a manager to supervise a new employee, companies are creating “AI control towers” to track all deployed agents and assign each a steward. If an AI coworker handles customer refunds, for example, a manager should review any unusual large refunds it processes. Establishing this chain of accountability is crucial so that when an issue arises, it’s immediately clear who can intervene. Auditability is another essential requirement. AI decisions should not happen in a black box with no record of how or why they were made. Companies are embedding logging and explanation features so that every action an agent takes is recorded and can be reviewed. For instance, if an AI sales agent autonomously adjusts prices or discounts, the system should log the rationale (the data inputs and rules that led to that decision). These logs create an audit trail that both internal auditors and regulators can examine. In highly regulated sectors like finance or healthcare, such auditability isn’t optional – it’s mandatory. Regulations are already evolving to address AI. In Europe, the upcoming EU AI Act will likely classify many autonomous business agents as “high-risk” systems, requiring transparency and human oversight. And under GDPR, if AI agents are processing personal data or making decisions that significantly affect individuals, companies must ensure compliance with data protection principles. GDPR demands a valid legal basis for data processing and says individuals have the right not to be subject to decisions based solely on automated processing if those decisions have significant effects. This means if you use an AI coworker, for example, to screen job candidates or approve loans, you may need to build in a human review step or get explicit consent, among other measures, to stay compliant. Additionally, GDPR’s data minimization and purpose limitation rules are tricky when AI agents learn and repurpose data in unexpected ways – firms must actively restrict AI from hoovering up more data than necessary and continuously monitor how data is used. Security and ethical use also fall under AI governance. Autonomous agents increase the potential attack surface – if an attacker hijacks an AI agent, they could misuse its access to systems or data. Robust security controls (authentication, least-privilege access, input validation) need to be in place so that an AI coworker only does what it’s intended to do and nothing more. Businesses are even treating AI agents like employees in terms of IT security, giving them role-based access credentials and sandboxed environments to operate in. On the ethics side, companies must encode their values and policies into AI behavior. This can be as simple as setting hard rules (e.g., an AI content generator at a media company is permanently blocked from producing political endorsements to avoid bias) or as complex as conducting bias audits on AI decisions. In fact, several jurisdictions now require bias testing – New York City, for example, mandates audits of AI used in hiring for discriminatory impacts. Case law is developing, too: when a Workday recruiting AI was accused of disproportionately rejecting older and disabled candidates, a U.S. court allowed the discrimination lawsuit to proceed, underscoring that companies will be held responsible for AI fairness. In practice, leading organizations are establishing Responsible AI frameworks to govern deployment of AI coworkers. Nearly 89% of enterprises report they have or are developing AI governance solutions as they scale up agent adoption. These frameworks typically include cross-functional AI councils or committees, risk assessment checklists, and continuous monitoring protocols. They also emphasize training employees on AI ethics and updating internal policies (for example, codes of conduct now explicitly address misuse of AI or data). It’s wise to start with a clear policy on where autonomous agents can or cannot be used, and a process for exception handling – if an AI agent encounters a scenario it’s not confident about, it should automatically hand off to a human. By designing systems with human-in-the-loop mechanisms, fail-safes, and clear escalation paths, enterprises can reap the benefits of AI coworkers while minimizing risks. The bottom line: trust is the currency of AI adoption. With strong governance and transparency, you can build trust among customers, regulators, and your own employees that these AI coworkers are performing reliably and ethically. This trust, in turn, will determine how far you can strategically push the envelope with autonomous AI in your organization. 7. Conclusion: Preparing Your Organization for AI Coworkers The transition from AI copilots to AI coworkers is underway, and it carries profound implications for how enterprises operate and compete. Autonomous AI agents promise leaps in efficiency, scalability, and insight – from finance teams closing their books in a day instead of a week, to supply chains that adapt in real time, to customer service that feels personalized at scale. But realizing these gains requires more than just plugging in a new tool. It calls for reengineering processes, reskilling your workforce, and reinforcing governance. Enterprise leaders should approach AI coworkers as a strategic capability: identify high-impact use cases where autonomy can add value, invest in pilot projects to learn and iterate, and create a roadmap for broader rollout aligned with your business goals. Crucially, balance ambition with accountability. Yes, empower AI to take on bigger roles, but also update your policies, controls, and oversight so that humans remain firmly in charge of the outcome. The most successful companies will be those that figure out this balance – leveraging AI autonomy for speed and innovation, while maintaining the guardrails that ensure responsibility and trust. Done right, introducing AI coworkers can become a flywheel for digital transformation: as AIs handle the busywork, humans can focus on creative strategies and relationships, which drives growth and further investment in AI capabilities. For executives planning the next 3-5 years, the message is clear. The era of simply having AI assistants is giving way to an era of AI colleagues and “digital workers.” This evolution will shape competitive advantage in industry after industry. Now is the time to develop your enterprise playbook for autonomous agents – both to seize new opportunities and to navigate new risks. Those who act decisively will find that AI coworkers can elevate not only productivity, but also the strategic thinking of their organization. By freeing teams from drudgery and augmenting decision-making with AI insights, businesses can become more adaptive, innovative, and resilient. In a very real sense, the companies that succeed with AI coworkers will be those that learn to treat them not as just software, but as a new kind of workforce – one that works tirelessly alongside your human talent to drive enterprise performance to new heights. Ready to explore how AI coworkers can transform your business? Discover how to implement autonomous AI solutions and get expert guidance on AI strategy at TTMS’s AI Solutions for Business. Equip your enterprise for the future of work with AI-enhanced operations and robust governance to match. Contact us! FAQ What is the difference between an AI copilot and an AI coworker? An AI copilot is essentially an assistive AI tool – for example, a chatbot or AI assistant that helps a human accomplish a task (like suggesting code or drafting an email) but typically requires human prompting and oversight for each action. An AI coworker, on the other hand, is an autonomous AI agent that can handle entire tasks or workflows with minimal supervision. AI coworkers possess greater agency: they can make independent decisions, call on multiple tools or data sources, and determine when a job is complete before reporting back. In short, a copilot advises or assists you, whereas a coworker can take initiative and perform as a digital team member. This means AI coworkers can take on more complex, multi-step processes – acting more like a junior employee – rather than just offering one-off suggestions. How are companies using AI coworkers in real life? Enterprises across industries have started deploying AI coworkers in various roles. In finance, companies use autonomous AI agents for expense auditing, invoice processing, and even financial analysis. For instance, one fintech’s AI agent reads expense policies and flags or approves employee expenses automatically, saving thousands of hours of manual review. In customer service, AI agents handle routine inquiries on their own – answering customer questions or troubleshooting issues – which speeds up response times. Healthcare providers use AI agents to triage patients, schedule appointments, or analyze medical images (one AI agent can detect disease in X-rays with 98% accuracy, faster than human doctors). Logistics and manufacturing firms deploy AI coworkers to manage inventory and supply chains; for example, Walmart’s internal AI forecasts store-level product demand and initiates restocking autonomously, reducing stockouts and improving efficiency. These examples barely scratch the surface – AI coworkers are also appearing in sales (lead generation bots), IT operations (auto-resolving incidents), marketing (content generators), and more, wherever tasks can be automated and improved with AI’s pattern recognition and speed. What benefits do autonomous AI agents bring to business operations? AI coworkers can dramatically improve efficiency and productivity. They work 24/7 and can scale on-demand. This means processes handled by AI can often be done faster and at lower cost – for example, AI agents in finance can close the books or process invoices in a fraction of the time, with up to 90% time savings reported in some cases. They also reduce error rates by diligently following rules (no fatigue or oversight lapses). Another benefit is capacity expansion: an AI agent can handle a volume of routine work that might otherwise require many additional staff. This frees human employees to focus on higher-value activities like strategy, creativity, and relationship management. Additionally, AI agents can uncover data-driven insights in real time. Because they can integrate and analyze data from many sources faster, they may flag trends or anomalies (like a fraud risk or a supply chain delay) much sooner than traditional methods. Overall, businesses gain agility – AI coworkers enable more responsive operations that adjust instantly to new information. When properly deployed, they can also enhance service quality (e.g. providing quicker customer support) and even improve compliance (by consistently applying rules and keeping detailed logs). Of course, all these benefits depend on implementing AI agents thoughtfully with the right oversight. What challenges or risks come with using AI coworkers? Introducing autonomous AI agents isn’t without challenges. A primary concern is oversight and control: if an AI coworker operates independently, how do you ensure it’s making the right decisions and not “going rogue”? Without proper governance, there’s risk of errors or unintended actions – for instance, an agent might issue an incorrect refund or biased recommendation if not correctly configured and monitored. This ties into the need for auditability and transparency. AI decisions can be complex, so businesses must log agent actions and be able to explain or justify those decisions later. Compliance with regulations like GDPR is another challenge – autonomous agents that process personal data must adhere to privacy laws (e.g., ensuring there’s a lawful basis for data use and that individuals aren’t negatively affected by purely automated decisions without recourse). Security is a risk area too: AI agents may have access to sensitive systems, so if they are compromised or given malicious instructions, it could be damaging. There’s also the human factor – employees might resist or mistrust AI coworkers, especially if they fear job displacement or if the AI makes decisions that people don’t understand. Lastly, errors can scale quickly. A bug in an autonomous agent could potentially propagate across thousands of transactions before a human notices, whereas a human worker might catch a mistake in the moment. All these risks mean that companies must implement robust governance: limited scopes of authority for agents, thorough testing (including “red team” simulations to probe for weaknesses), human override capabilities, and ongoing monitoring to manage the AI coworker safely. How do AI coworkers affect jobs and the workforce? AI coworkers will certainly change the nature of many jobs, but it doesn’t have to be a zero-sum, humans-versus-machines outcome. In many cases, AI agents will take over the most repetitive, mundane parts of people’s work. This can be positive for employees, who can then spend more time on interesting, higher-level tasks that AI can’t do – like strategic planning, creative thinking, mentoring, or complex problem-solving. For example, instead of junior accountants spending late hours reconciling data, they might use an AI agent to do that and focus on analyzing the financial insights. That said, some roles that are essentially routine may be phased out. There may be fewer entry-level positions in areas like data processing, basic customer support, or simple coding, because AI can handle those at scale. At the same time, new roles are emerging – such as AI system trainers, AI ethicists, and managers who specialize in overseeing AI-driven operations. Skills in prompting, validating AI outputs, and maintaining AI systems will be in demand. The workforce as a whole may shift towards needing more multidisciplinary “generalists” who are comfortable working with AI tools. Companies have reported that proficiency with AI is becoming a differentiator in hiring; even new graduates who know how to leverage AI can stand out. In summary, AI coworkers will automate tasks, not entire jobs. Most jobs will be augmented – the human plus an AI teammate can accomplish far more together. But there will be a transition period. Enterprises should invest in retraining programs to help existing staff upskill for this AI-enhanced workplace. With the right approach, human workers can move up the value chain, supported by their AI counterparts, rather than being replaced outright.

Czytaj więcej

Jak nie wpaść w tarapaty przez AI – poradnik dla firm 2025

Generatywna sztuczna inteligencja to dla biznesu miecz obusieczny. Najnowsze nagłówki ostrzegają, że firmy coraz częściej „wpadają w tarapaty przez AI”. Głośne przypadki pokazują, jak łatwo o błędy: polski wykonawca stracił kontrakt na utrzymanie dróg po złożeniu dokumentów wygenerowanych przez AI, zawierających fikcyjne dane. W Australii renomowana firma musiała zwrócić część wynagrodzenia rządowego, gdy w raporcie wspieranym przez AI wykryto zmyślony cytat z orzeczenia sądu i odwołania do nieistniejących badań. Prawnicy zostali ukarani za złożenie pisma procesowego zawierającego fikcyjne cytaty z rzekomych orzeczeń wygenerowane przez ChatGPT. Z kolei fintech, który zastąpił setki pracowników chatbotami, odnotował gwałtowny spadek satysfakcji klientów i był zmuszony ponownie zatrudnić ludzi. Te przestrogi pokazują realne ryzyka – od „halucynacji” AI i błędów po odpowiedzialność prawną, straty finansowe i utratę reputacji. Dobra wiadomość jest taka, że takich pułapek można uniknąć. Niniejszy ekspercki przewodnik przedstawia praktyczne kroki prawne, technologiczne i operacyjne, które pomogą Twojej firmie korzystać z AI odpowiedzialnie i bezpiecznie – tak, by wprowadzać innowacje bez ryzyka wpadki. 1. Zrozumienie ryzyk związanych z generatywną sztuczną inteligencją w biznesie Zanim przejdziemy do rozwiązań, warto zidentyfikować główne ryzyka związane z AI, które już doprowadziły wiele firm do problemów. Świadomość potencjalnych zagrożeń pozwala zawczasu wprowadzić skuteczne zabezpieczenia. „Halucynacje” AI (fałszywe wyniki): Generatywna sztuczna inteligencja potrafi tworzyć informacje brzmiące wiarygodnie, ale całkowicie nieprawdziwe. Przykładowo, jedno z narzędzi AI wymyśliło fikcyjne interpretacje prawne i dane w dokumentacji przetargowej – te „halucynacje” wprowadziły komisję w błąd i doprowadziły do odrzucenia oferty. Podobny przypadek miał miejsce w Deloitte, gdzie raport wygenerowany przez AI zawierał nieistniejący cytat z orzeczenia sądu oraz odwołania do badań, które nigdy nie powstały. Opieranie się na niezweryfikowanych wynikach AI może prowadzić do błędnych decyzji i utraty kontraktów. Nieprawidłowe raporty i analizy: Gdy pracownicy traktują wyniki AI jako bezbłędne, błędy mogą przedostać się do raportów biznesowych, analiz finansowych czy treści komunikacyjnych. W przypadku Deloitte brak należytej kontroli nad raportem stworzonym przez AI zakończył się publicznym zawstydzeniem i koniecznością zwrotu części wynagrodzenia. AI to potężne narzędzie, ale – jak zauważył jeden z ekspertów – „AI nie mówi prawdy, tylko tworzy odpowiedzi”. Bez odpowiednich zabezpieczeń może więc generować nieścisłości. Odpowiedzialność prawna i pozwy: Korzystanie z AI bez poszanowania prawa i zasad etyki może skończyć się pozwami. Głośny przykład to nowojorscy prawnicy, którzy zostali ukarani grzywną za złożenie pisma procesowego pełnego fikcyjnych cytatów wygenerowanych przez ChatGPT. Firmy mogą też narazić się na pozwy o naruszenie praw autorskich lub ochrony danych osobowych, jeśli AI wykorzysta dane w niewłaściwy sposób. W Polsce organy nadzoru jasno wskazują, że przedsiębiorstwo ponosi odpowiedzialność za wszelkie wprowadzające w błąd informacje – nawet jeśli pochodzą one z AI. Innymi słowy, nie można obarczyć winą algorytmu – odpowiedzialność prawna zawsze spoczywa na człowieku. Straty finansowe: Błędy wynikające z niekontrolowanego działania AI mogą bezpośrednio uderzyć w wyniki finansowe. Nieprawidłowa analiza wygenerowana przez AI może prowadzić do nietrafionej inwestycji lub błędu strategicznego. Zdarzało się, że firmy traciły intratne kontrakty lub musiały zwracać wynagrodzenia z powodu błędów wprowadzonych przez sztuczną inteligencję. Prawie 60% pracowników przyznaje, że popełniło błędy związane z użyciem AI w pracy – ryzyko kosztownych pomyłek jest więc bardzo realne, jeśli nie istnieją odpowiednie mechanizmy kontroli. Utrata reputacji: Gdy błędy popełnione przez AI wychodzą na jaw, podważają zaufanie klientów i partnerów biznesowych. Globalna firma doradcza nadwerężyła swój wizerunek po ujawnieniu, że w przekazanym raporcie znalazły się błędy wygenerowane przez sztuczną inteligencję. Po stronie konsumenckiej podobne wyzwania napotkał Starbucks – klienci sceptycznie zareagowali na pomysł „robotycznych baristów”, co zmusiło markę do zapewnień, że AI ma wspierać ludzi, a nie ich zastępować. Z kolei fintech Klarna, który chwalił się w pełni zautomatyzowaną obsługą klienta, musiał się z tego wycofać, przyznając, że jakość usług ucierpiała, a wizerunek firmy został wyraźnie nadszarpnięty. Wystarczy jedna wpadka z udziałem AI, by reputacja budowana latami znalazła się na krawędzi. Ryzyka te są realne, ale można nimi skutecznie zarządzać. W kolejnych częściach przedstawiamy praktyczny plan działania, który pozwala w pełni wykorzystać potencjał sztucznej inteligencji, jednocześnie unikając pułapek, w jakie wpadły inne firmy. 2. Prawne i kontraktowe zabezpieczenia odpowiedzialnego wykorzystania AI 2.1. Działaj w granicach prawa i etyki Zanim wdrożysz AI w procesach operacyjnych, upewnij się, że rozwiązanie jest zgodne ze wszystkimi obowiązującymi regulacjami. Przepisy o ochronie danych osobowych, takie jak RODO, obowiązują także w przypadku wykorzystania AI – wprowadzanie danych klientów do systemów sztucznej inteligencji musi respektować ich prawo do prywatności. W niektórych branżach (np. finansowej czy medycznej) obowiązują też dodatkowe ograniczenia dotyczące użycia AI. Warto śledzić nowe regulacje, takie jak unijny AI Act, który wprowadzi obowiązek zapewnienia przejrzystości, bezpieczeństwa i ludzkiego nadzoru nad systemami AI. Brak zgodności może skutkować dotkliwymi karami finansowymi lub zakazem używania danego systemu. Dlatego przy wdrażaniu AI należy jak najwcześniej zaangażować dział prawny lub dział compliance, by zidentyfikować i zminimalizować potencjalne ryzyka. 2.2. Wykorzystuj umowy do określenia odpowiedzialności za AI Zawierając umowy na dostawę rozwiązań AI lub współpracę z dostawcami technologii, uwzględnij w nich zapisy ograniczające ryzyko. Określ standardy jakości i procedury postępowania w przypadku błędnych wyników generowanych przez AI. Jeśli system dostarcza treści lub podejmuje decyzje, wprowadź obowiązek weryfikacji przez człowieka oraz gwarancję ochrony przed rażąco błędnymi wynikami. Wyraźnie wskaż, kto ponosi odpowiedzialność w przypadku szkód lub naruszeń prawa spowodowanych przez AI. Zadbaj też, by dostawca był zobowiązany do ochrony Twoich danych – np. zakazu wykorzystywania ich do trenowania własnych modeli – oraz przestrzegania przepisów prawa. Tego rodzaju zapisy nie wyeliminują błędów, ale zapewnią jasne zasady i podstawę prawną do działania, jeśli coś pójdzie nie tak. 2.3. Uwzględnij zasady korzystania z AI w politykach pracowniczych Kodeks etyki lub polityka IT firmy powinny wprost odnosić się do zasad korzystania z AI. Określ, co pracownicy mogą, a czego nie powinni robić z użyciem narzędzi AI. Na przykład, zabroń wprowadzania poufnych lub wrażliwych danych biznesowych do publicznie dostępnych modeli, aby uniknąć wycieku informacji – chyba że korzystają z zatwierdzonych, bezpiecznych kanałów. Wymagaj, aby każda treść wygenerowana przez AI była weryfikowana pod względem poprawności i adekwatności. Podkreśl, że wyniki generowane automatycznie to sugestie, a nie ostateczne decyzje – odpowiedzialność za efekt pracy zawsze spoczywa na człowieku. Egzekwowanie takich zasad ogranicza ryzyko sytuacji, w której pracownik nieświadomie doprowadza do kryzysu prawnego lub wizerunkowego. To szczególnie istotne, ponieważ badania pokazują, że wielu pracowników korzysta z AI bez wyraźnych wytycznych – niemal połowa ankietowanych nie ma pewności, czy ich działania z wykorzystaniem AI są w ogóle dozwolone. Jasna polityka wewnętrzna chroni zarówno pracowników, jak i samą organizację. 2.4. Chroń własność intelektualną i zapewnij przejrzystość Z prawnego i etycznego punktu widzenia firmy muszą zwracać uwagę na pochodzenie materiałów generowanych przez AI. Jeśli Twoje narzędzie tworzy teksty lub obrazy, upewnij się, że nie dochodzi do plagiatu ani naruszenia praw autorskich. Korzystaj z modeli AI licencjonowanych do użytku komercyjnego lub takich, które jasno wskazują, na jakich danych były trenowane. Gdzie to zasadne, ujawniaj, że treść powstała z pomocą AI – np. gdy raport lub wpis w mediach społecznościowych został współtworzony przez AI, warto to zaznaczyć dla przejrzystości i zaufania. W umowach z klientami lub użytkownikami rozważ stosowne zastrzeżenia, że niektóre wyniki wygenerowała AI i mogą nie mieć gwarancji – jeśli ma to zastosowanie. Celem jest uniknięcie zarzutów wprowadzania w błąd lub naruszeń praw własności intelektualnej. Zawsze pamiętaj: jeśli narzędzie AI dostarcza treść, traktuj ją jak materiał od nieznanego autora – przed publikacją przeprowadź należytą staranność. Tak samo postępuj z wynikami AI. 3. Dobre praktyki ograniczania błędów AI 3.1. Sprawdzaj wyniki AI – najlepiej z udziałem człowieka lub niezależnego systemu kontroli Najprostszym zabezpieczeniem przed błędami AI jest ludzki nadzór. Nie dopuszczaj, by krytyczne decyzje ani komunikacja zewnętrzna opierały się wyłącznie na AI. Jak stwierdzono po incydencie z Deloitte: „Odpowiedzialność nadal spoczywa na profesjonaliście, który z niej korzysta… sprawdź wynik i zastosuj własny osąd, zamiast kopiować to, co wypluwa system”. W praktyce wprowadź etap kontroli: jeśli AI przygotuje analizę lub e-mail, niech kompetentna osoba to zweryfikuje. Jeśli AI dostarcza dane lub kod, przetestuj je lub porównaj z innym źródłem. Niektóre firmy stosują podwójną warstwę AI – jedna generuje, druga ocenia – ale ostatecznie akceptację musi dać człowiek. Ten nadzór to ostatnia linia obrony przed halucynacjami, uprzedzeniami lub błędami kontekstu. 3.2. Testuj i dostrajaj swoje systemy AI przed pełnym wdrożeniem Nie powierzaj modelowi AI od razu zadań krytycznych bez testów w środowisku sandbox. Sprawdź działanie na realnych scenariuszach lub danych historycznych. Czy narzędzie generatywne pozostaje przy faktach w Twojej domenie, czy zaczyna „fantazjować”, gdy ma wątpliwości? Czy system decyzyjny przejawia stronniczość lub nietypowe błędy dla pewnych wejść? Pilotaż na małą skalę ujawni tryby awarii. Następnie dostrój system – może to oznaczać fine-tuning na danych własnych dla poprawy trafności lub ostrzejsze parametry. Jeśli wdrażasz chatbota do obsługi klienta, przetestuj go na szerokim zakresie pytań (także narożnych) i poddaj ocenie zespołu. Skaluj dopiero, gdy spełnia standardy dokładności i tonu. A nawet wtedy – stale monitoruj (patrz niżej). 3.3. Dostarczaj AI wyselekcjonowane dane i kontekst Jednym z powodów „rozjeżdżania się” wyników AI jest brak kontekstu lub trening na mało wiarygodnych danych. Możesz to ograniczyć. Jeśli AI ma odpowiadać na pytania lub tworzyć raporty w Twojej domenie, rozważ podejście typu retrieval augmented: zapewnij bazę zweryfikowanych informacji (dokumentację produktu, bazę wiedzy, zbiory polityk), by model czerpał z prawidłowych źródeł zamiast zgadywać. To znacząco redukuje halucynacje. Analogicznie, filtruj dane treningowe modeli in-house, usuwając oczywiste nieścisłości lub uprzedzenia. Celem jest możliwie „nauczyć” AI prawdy. Pamiętaj: gdy pozwoli się AI wypełniać luki, zrobi to z pełnym przekonaniem. Zawężając zakres do źródeł wysokiej jakości, ograniczasz pole błędu. 3.4. Wprowadź dodatkowe kontrole dla wrażliwych lub wysokostawkowych wyników Nie wszystkie potknięcia AI są równe – literówka w notatce wewnętrznej to co innego niż fałszywe twierdzenie w raporcie finansowym. Zidentyfikuj, które wyniki AI w Twojej firmie są „wysokiego ryzyka” (np. treści publiczne, dokumenty prawne, analizy finansowe). Tam dodaj dodatkowy nadzór. Może to być wielostopniowa akceptacja (kilku ekspertów zatwierdza) lub użycie narzędzi wykrywających anomalie. Przykładowo: automatyczne fact-checkery i moderacja treści mogą wstępnie oznaczać wątpliwe twierdzenia lub niestosowny język. Skonfiguruj też progi: jeśli system AI sygnalizuje niską pewność lub wychodzi poza zakres, powinien automatycznie przekazać sprawę człowiekowi. Wielu dostawców oferuje ustawienia progów pewności i reguły eskalacji – wykorzystaj je, aby powstrzymać niezweryfikowane, podejrzane wyniki. 3.5. Monitoruj i aktualizuj swoje systemy AI Traktuj model AI jak żywy organizm, który wymaga regularnej konserwacji. Obserwuj jego wydajność w czasie – czy liczba błędów nie rośnie? Czy pojawiają się nowe typy zapytań, z którymi sobie nie radzi? Regularnie przeprowadzaj audyty jakości – np. comiesięczne przeglądy wyników lub losową weryfikację części interakcji. Aktualizuj także sam model: jeśli system powtarza ten sam błąd, przeucz go na poprawnych danych lub ulepsz prompt. Gdy zmieniają się przepisy lub polityka firmy, zadbaj, by AI uwzględniała nowe zasady (np. poprzez aktualizację baz wiedzy lub reguł). Ciągłe audyty pomagają wykryć problemy, zanim przerodzą się w poważny incydent. W przypadku zastosowań wrażliwych warto zaprosić zewnętrznych audytorów lub korzystać z narzędzi testujących uprzedzenia, by mieć pewność, że AI pozostaje rzetelna i bezstronna. Celem jest, by nigdy nie traktować AI jako systemu „ustaw i zapomnij” – tak jak serwisuje się kluczowe maszyny, tak samo należy regularnie serwisować modele AI. 4. Strategie operacyjne i nadzór człowieka 4.1. Buduj kulturę ludzkiego nadzoru Bez względu na stopień zaawansowania Twojej AI, nadzór człowieka powinien być standardem. To podejście zaczyna się od góry – kierownictwo powinno podkreślać, że AI ma wspierać, a nie zastępować ludzki osąd. Zachęcaj pracowników, by traktowali AI jak młodszego analityka lub „współpilota” – pomocnego, ale wymagającego kontroli. Przykładowo, Starbucks wprowadził asystenta AI dla baristów, ale wyraźnie zaznaczył, że to narzędzie wspierające obsługę, a nie „robot-barista”. Takie komunikaty kształtują oczekiwanie, że ostateczna jakość pozostaje w rękach człowieka. W codziennej pracy wprowadź obowiązek akceptacji: np. menedżer powinien zatwierdzać każde opracowanie wygenerowane przez AI dla klienta. Dzięki wbudowaniu nadzoru w procesy znacząco zmniejszasz ryzyko niekontrolowanych błędów AI. 4.2. Szkol pracowników z zasad korzystania z AI Nawet osoby technicznie biegłe nie zawsze rozumieją ograniczenia sztucznej inteligencji. Organizuj szkolenia wyjaśniające, co AI potrafi, a czego nie. Objaśnij zjawisko „halucynacji” AI, używając konkretnych przykładów – np. sprawy prawników, którzy przedstawili fikcyjne sprawy sądowe stworzone przez ChatGPT. Naucz zespoły rozpoznawać błędy AI – np. weryfikować źródła danych, identyfikować zbyt ogólne lub „dziwne” odpowiedzi. Szkolenia powinny też obejmować politykę firmy dotyczącą korzystania z AI: jak postępować z danymi, z jakich narzędzi można korzystać, jak wygląda procedura weryfikacji wyników. Im bardziej AI przenika do codziennej pracy, tym ważniejsze, by każdy rozumiał wspólną odpowiedzialność za jej właściwe użycie. Zachęcaj pracowników, by zgłaszali niepokojące zachowania AI i bez obaw prosili o dodatkową weryfikację przez człowieka. Świadomość na pierwszej linii to Twój najskuteczniejszy system wczesnego ostrzegania przed problemami. 4.3. Powołaj zespół lub osobę odpowiedzialną za zarządzanie AI Tak jak firmy mają oficerów ds. bezpieczeństwa czy zespoły compliance, warto wyznaczyć osoby odpowiedzialne za nadzór nad AI. Może to być formalny Komitet Etyki lub Zarządzania AI spotykający się cyklicznie, albo tzw. „AI champion” – menedżer projektu monitorujący działanie konkretnego systemu. Zespół taki powinien ustalać standardy korzystania z AI, oceniać projekty wysokiego ryzyka przed wdrożeniem i informować kierownictwo o bieżących inicjatywach. Powinien też śledzić zmiany w regulacjach i najlepszych praktykach branżowych, aktualizując firmowe procedury. Kluczowe jest skupienie odpowiedzialności i wiedzy w jednym miejscu, zamiast pozwalać, by AI rozwijała się w firmie chaotycznie. Taki zespół pełni funkcję bezpiecznika, który dba o przestrzeganie zasad i rekomendacji zawartych w tym przewodniku. 4.4. Planuj scenariusze awarii i reagowania na błędy AI Uwzględnij ryzyka związane z AI w planach ciągłości działania i reagowania na incydenty. Zadawaj pytania „co jeśli”: co jeśli chatbot w obsłudze klienta udzieli obraźliwej lub błędnej odpowiedzi, a sprawa trafi do mediów? Co jeśli pracownik przypadkowo ujawni dane za pomocą narzędzia AI? Planowanie z wyprzedzeniem pozwala stworzyć procedury – np. gotowe oświadczenie PR na wypadek błędów AI, by móc zareagować szybko i transparentnie. Określ też plan wycofania systemu – kto ma prawo zatrzymać działanie AI lub przywrócić procesy manualne, jeśli system zachowuje się nieprzewidywalnie. W ramach przygotowań przeprowadzaj symulacje takich scenariuszy, jak ćwiczenia ewakuacyjne. Lepiej być gotowym, niż zaskoczonym. Firmy, które skutecznie przeszły przez kryzysy technologiczne, łączy jedno: szybka i odpowiedzialna reakcja. W przypadku AI szczere, szybkie działania naprawcze mogą zamienić potencjalny kryzys w dowód wiarygodności i dojrzałości organizacyjnej. 4.5. Ucz się na cudzych i własnych doświadczeniach Śledź studia przypadków i doniesienia o zastosowaniach AI w biznesie – zarówno tych udanych, jak i tych zakończonych porażką. Przypadki opisane wcześniej (od utraty kontraktu przez Exdrog po zwrot w strategii Klarna) niosą cenne lekcje. Regularnie analizuj, co poszło nie tak w innych firmach, i pytaj: „Czy to mogłoby zdarzyć się u nas? Jak byśmy zareagowali?”. Równie ważne są analizy wewnętrzne – jeśli w Twojej organizacji wystąpił błąd lub „bliski incydent” związany z AI, omów go, zrozum przyczynę i ulepsz proces. Wprowadź kulturę otwartości – bez obwiniania. Pracownicy powinni czuć się bezpiecznie, zgłaszając problemy wynikające z nadmiernego zaufania do AI, bo tylko wtedy organizacja może się uczyć. Stałe uczenie się na błędach własnych i cudzych buduje odporność i pozwala skutecznie poruszać się po zmieniającym się świecie sztucznej inteligencji. 5. Podsumowanie: bezpieczna i mądra adaptacja AI Technologia sztucznej inteligencji w 2025 roku jest bardziej dostępna niż kiedykolwiek wcześniej – a wraz z tym rośnie odpowiedzialność za jej właściwe wykorzystanie. Firmy, które popadają w tarapaty przez AI, robią to zwykle nie dlatego, że technologia jest zła, lecz dlatego, że używają jej bezrefleksyjnie lub bez nadzoru. Jak pokazują przykłady, ślepe zaufanie do wyników AI lub całkowite zastąpienie ludzkiego osądu prowadzi prosto do problemów. Z kolei organizacje, które łączą innowacje AI z solidnymi mechanizmami kontroli, czerpią korzyści bez ryzyka negatywnego rozgłosu. Zasadniczą wartością jest odpowiedzialność – niezależnie od tego, jaki system wdrażasz, to firma ponosi odpowiedzialność za jego skutki. Stosując opisane tu zabezpieczenia prawne, techniczne i organizacyjne, możesz bezpiecznie integrować AI z działalnością operacyjną. Sztuczna inteligencja może zwiększać efektywność, odkrywać nowe możliwości i wspierać rozwój – pod warunkiem, że pozostaje pod odpowiedzialnym nadzorem. Dzięki przemyślanej strategii Twoja firma może uczynić z AI potężnego sojusznika, a nie źródło ryzyka. W gruncie rzeczy, recepta na to, „jak nie wpaść w tarapaty przez AI”, sprowadza się do jednej zasady: wprowadzaj innowacje odważnie, ale zarządzaj nimi rozważnie. Przyszłość należy do tych, którzy potrafią robić jedno i drugie. Chcesz bezpiecznie i strategicznie wdrożyć AI? Sprawdź, jak TTMS pomaga firmom w odpowiedzialnym i skutecznym wykorzystaniu sztucznej inteligencji: ttms.com/ai-solutions-for-business. FAQ Czym są „halucynacje” AI i jak można im zapobiec w firmie? „Halucynacje” AI to sytuacje, w których generatywna sztuczna inteligencja tworzy treści, które brzmią wiarygodnie, ale są całkowicie nieprawdziwe. AI nie kłamie celowo – po prostu uzupełnia luki w wiedzy na podstawie wzorców, co może prowadzić do wymyślonych danych, cytatów czy faktów. Przykładem może być sytuacja, gdy AI wygenerowała fikcyjne interpretacje podatkowe lub zmyślone orzeczenia sądowe, które trafiły do dokumentów przetargowych. Aby uniknąć takich błędów, należy zawsze weryfikować treści stworzone przez AI – traktować je jak wstępny szkic, a nie ostateczną wersję. Warto też korzystać z modeli, które pozwalają podłączyć zaufane źródła wiedzy (Retrieval Augmented Generation), dzięki czemu AI opiera się na prawdziwych danych, a nie „zgaduje”. Zasada jest prosta: żadna treść wygenerowana przez AI nie powinna być publikowana bez ludzkiej kontroli. Jakie przepisy regulują wykorzystanie AI w 2025 roku? W 2025 roku kluczowym aktem prawnym w Europie jest AI Act, czyli unijne rozporządzenie dotyczące sztucznej inteligencji. Nakłada ono obowiązki w zakresie przejrzystości, bezpieczeństwa i nadzoru człowieka nad systemami AI, a także wprowadza kategorie ryzyka dla różnych zastosowań. Równocześnie obowiązują przepisy o ochronie danych osobowych (RODO), które zabraniają przetwarzania danych bez odpowiednich podstaw prawnych – dotyczy to również danych wprowadzanych do narzędzi AI. Poza UE warto zwrócić uwagę na lokalne regulacje dotyczące ochrony konsumentów i własności intelektualnej. W Polsce, podobnie jak w innych krajach Unii, firma ponosi pełną odpowiedzialność za skutki działania AI, nawet jeśli błąd wynikał z decyzji algorytmu. Dlatego nie można „zrzucić winy na maszynę” – odpowiedzialność zawsze pozostaje po stronie człowieka i organizacji. Czy AI zastąpi ludzi w firmie? Jak znaleźć właściwą równowagę? AI nie powinna być traktowana jako zastępstwo człowieka, lecz jako jego wsparcie. Największe sukcesy odnoszą organizacje, które łączą automatyzację z ludzką kontrolą. Przykładowo fintech Klarna po eksperymencie z chatbotami obsługującymi klientów w pełni automatycznie musiał ponownie zatrudnić część pracowników, gdy spadła jakość obsługi. Wniosek jest prosty: AI świetnie radzi sobie z rutyną, ale to człowiek gwarantuje empatię, kontekst i odpowiedzialność. Najlepszym rozwiązaniem jest model „AI + człowiek”, w którym sztuczna inteligencja wspiera ludzi w powtarzalnych zadaniach, a oni zajmują się tym, co wymaga osądu i doświadczenia. Co powinno znaleźć się w wewnętrznej polityce korzystania z AI? Każda firma korzystająca z AI powinna opracować jasne wytyczne regulujące sposób używania tej technologii przez pracowników. W polityce należy określić: które narzędzia AI są zatwierdzone do użytku służbowego, jakie dane można, a jakich nie wolno wprowadzać do systemów AI (np. danych osobowych, tajemnic handlowych), obowiązek weryfikacji wyników generowanych przez AI, zasady etycznego wykorzystania treści, w tym unikanie naruszeń praw autorskich, odpowiedzialność użytkownika za wykorzystanie wyników AI. Taka polityka chroni zarówno firmę, jak i pracowników przed nieświadomym naruszeniem przepisów lub zasad etyki. Warto też zapewnić pracownikom szkolenia z zakresu „AI literacy” – umiejętnego, świadomego korzystania ze sztucznej inteligencji. Jak chronić dane firmowe i bezpieczeństwo informacji przy korzystaniu z AI? Bezpieczeństwo danych to jeden z największych obszarów ryzyka przy wdrażaniu AI. Aby uniknąć wycieków lub nadużyć: używaj biznesowych wersji narzędzi AI (np. ChatGPT Enterprise), które gwarantują poufność danych, nie wprowadzaj do publicznych modeli danych wrażliwych, osobowych ani firmowych, ogranicz dostęp AI tylko do niezbędnych zasobów (zasada „least privilege”), regularnie audytuj sposób wykorzystania AI w organizacji, weryfikuj dostawców pod kątem bezpieczeństwa (certyfikaty, procedury, zgodność z RODO). Pamiętaj, że dane wprowadzone do otwartych modeli mogą zostać wykorzystane do dalszego treningu – czyli w praktyce przestać być poufne. Dlatego każda interakcja z AI powinna być traktowana jak potencjalne udostępnienie informacji na zewnątrz.

Czytaj więcej

Filozofia skutecznych raportów Power BI: dlaczego biznes potrzebuje raportów, które naprawdę działają?

Wielu klientów TTMS trafia do nas z podobnym problemem: „mamy dane, ale nic z nich nie wynika”. Brak spójności między raportami, błędy ludzkie oraz nieintuicyjne wizualizacje, które wymagają dodatkowych instrukcji, to codzienność w wielu organizacjach. Często raporty tworzone są w pośpiechu, bez zrozumienia celu biznesowego, przez co ich odbiorcy spędzają więcej czasu na interpretacji niż na podejmowaniu decyzji. Zamiast wspierać zarządzanie, stają się biurokratycznym obowiązkiem generującym więcej frustracji niż wartości. Ten problem nie dotyczy jednej branży. Z podobnymi wyzwaniami mierzą się korporacje finansowe, firmy technologiczne i instytucje publiczne. Tam, gdzie przepływ danych jest intensywny, brak spójnej filozofii raportowania prowadzi do paraliżu decyzyjnego. Wiele organizacji dysponuje rozbudowaną infrastrukturą danych, ale bez właściwej interpretacji i kontekstu nawet najlepsze Power BI raporty nie przynoszą oczekiwanej wartości. Dane stają się wówczas jak mapa bez legendy – dostępne, lecz bezużyteczne. 1. Jakie problemy w organizacji pozwalają rozwiązać raporty w Power BI? Tak właśnie było w przypadku jednej z największych organizacji charytatywnych w Europie, dla której TTMS stworzyło kompletny ekosystem raportowy. Każdego roku instytucja organizuje tysiące wydarzeń, które muszą zostać zarejestrowane, zatwierdzone i przekazane do audytu. Pracownicy działali pod presją czasu, a różne oddziały posługiwały się rozbieżnymi zestawami danych. Wcześniejszy system oparty na listach SharePoint wymagał ręcznego wpisywania informacji i żmudnego kopiowania danych między plikami. To prowadziło do błędów, braków i opóźnień, a zespół audytowy musiał spędzać dziesiątki godzin na ich korygowaniu. W efekcie pojawiały się konkretne problemy: przygotowanie danych do audytu trwało tygodniami i angażowało wiele działów, kluczowe KPI były znane z opóźnieniem, przez co trudno było reagować na odchylenia, brak automatyzacji powodował, że użytkownicy unikali korzystania z systemu, który zamiast pomagać – przeszkadzał, a raporty, które powinny wspierać misję organizacji, stawały się kolejnym administracyjnym obciążeniem. Sytuacja wymagała czegoś więcej niż zmiany narzędzia – potrzebna była zmiana podejścia do danych. TTMS zaproponowało rozwiązanie, które łączy technologię z filozofią: raport ma być nie tylko źródłem informacji, ale przewodnikiem po decyzjach i katalizatorem raportów, które naprawdę działają. 2. Interaktywne raporty Power Bi: od danych do decyzji Współczesny biznes tonie w danych, lecz prawdziwa wartość pojawia się dopiero wtedy, gdy potrafimy te dane zrozumieć i przełożyć na konkretne działania. Interaktywne raporty Power BI pozwalają na znacznie więcej niż tylko wizualizację informacji – pomagają firmom dostrzec zależności, identyfikować trendy i podejmować trafniejsze decyzje biznesowe. Wiele organizacji wciąż zmaga się z raportami, które zamiast wspierać proces decyzyjny, są jedynie zbiorem kolorowych wykresów bez kontekstu. Mimo inwestycji w dane, decydenci nadal borykają się z brakiem przejrzystości, niską jakością informacji i długim czasem reakcji. Dlaczego tak się dzieje? Bo raporty często nie są projektowane z myślą o użytkowniku i jego potrzebach biznesowych. Odpowiadają na pytania techniczne, zamiast rozwiązywać realne problemy. W TTMS wierzymy, że interaktywny raport Power BI to nie dokument, lecz cyfrowy produkt – narzędzie, które prowadzi użytkownika przez dane, podpowiada wnioski i inspiruje do działania. Tę filozofię realizujemy w praktyce, tworząc raporty, które łączą estetykę, intuicyjność i realną wartość analityczną. 3. Dlaczego firmy potrzebują dobrych i skutecznych raportów Każda organizacja, niezależnie od branży, prędzej czy później staje przed tym samym wyzwaniem – zbyt dużo danych, zbyt mało czasu. Zespoły finansowe, operacyjne, sprzedażowe czy HR codziennie generują dziesiątki arkuszy i raportów. Jednak bez odpowiedniego projektu wizualnego i koncepcyjnego dane tracą sens. Zamiast wspierać decyzje, powodują chaos i wprowadzają szum informacyjny. Decydenci często spędzają godziny na poszukiwaniu właściwego wskaźnika, nie wiedząc, który raport jest aktualny i który przedstawia dane w poprawnym kontekście. 3.1 Co oznacza, że raport jest dobry i skuteczny? Dobre raporty to takie, które upraszczają rzeczywistość, nie upraszczając danych. Odpowiadają na pytania typu: co się dzieje? dlaczego? co dalej? Pomagają zrozumieć trendy, uchwycić zależności i podejmować decyzje szybciej. Tylko wtedy dane przestają być suchymi liczbami, a stają się narzędziem zmiany. To właśnie ta filozofia przyświeca TTMS. W naszej praktyce często widzimy, jak firmy próbują „upiększać” raporty zamiast je upraszczać. W efekcie powstają atrakcyjne wizualnie pulpity, które jednak nie wspierają decyzji. Tymczasem prawdziwa wartość raportu tkwi w logice – w tym, jak prowadzi użytkownika, jakie emocje wywołuje, jak szybko pozwala zrozumieć sytuację i podjąć decyzję. W TTMS projektujemy skuteczne raporty power bi tak, by każdy element – kolor, układ, filtr, interakcja – miał znaczenie i kierował uwagę tam, gdzie powinna być skupiona. 3.2 Pięć zasad skutecznych raportów Nasze podejście do raportowania oparte jest na pięciu filarach: Celowość (Purpose) – raport musi jasno odpowiadać na potrzeby odbiorcy i prowadzić do działania. Każdy ekran i wskaźnik ma swój cel – jeśli nie wnosi wartości, nie powinien się tam znaleźć. Krótki czas do akcji (Short time to action) – najważniejsze dane muszą być widoczne od razu. Użytkownik nie powinien szukać informacji – raport ma mu ją podać w odpowiednim momencie. Odpowiednia gęstość informacji (Information density) – raport zachęca do eksploracji, nie przytłacza. Informacje są podane warstwowo – od ogółu do szczegółu, tak by każdy mógł znaleźć to, czego potrzebuje. Dbałość o detale (Attention to detail) – każdy element ma cel, wspiera UX i wzmacnia przekaz. Nawet układ tła, typografia czy legenda wizualizacji mają znaczenie dla klarowności przekazu. Dopasowanie do odbiorcy (Adjusted to audience) – raport jest intuicyjny, zrozumiały i odpowiada na sposób myślenia użytkownika. Uwzględniamy branżę, sposób pracy zespołów, kontekst biznesowy i poziom zaawansowania odbiorców. Te zasady pozwalają tworzyć raporty Power BI, które są żywymi narzędziami biznesu – wspierają planowanie, kontroling, analizę i strategię. Każdy dobrze zaprojektowany raport to jak wspólny język, którym firma zaczyna mówić o danych. Zamiast interpretować wykresy w różny sposób, wszyscy widzą te same fakty i wyciągają z nich spójne wnioski. Coraz więcej organizacji przekonuje się, że dobry raport to przewaga konkurencyjna. Pomaga szybciej reagować na zmiany rynkowe, zauważać szansę wcześniej niż konkurencja i budować kulturę opartą na faktach. Raporty Power BI stworzone według filozofii TTMS stają się nie tylko źródłem informacji, ale platformą do dialogu, współpracy i wspólnego rozumienia celów organizacji. Nasz klient potrzebował zmiany filozofii raportowania, nie tylko nowego narzędzia. 4. Raporty w Power BI jako cyfrowy asystent decyzji W TTMS dogłębna analiza doprowadziła do stworzenia rozwiązania opartego na Microsoft Power Platform – Power Apps, Power Automate i Power BI. Celem było stworzenie nie tylko raportu, ale systemu, który myśli razem z użytkownikiem, przewiduje jego potrzeby i eliminuje momenty niepewności. Zamiast dostarczać użytkownikowi surowe dane, postanowiliśmy zbudować środowisko, w którym informacje są uporządkowane, kontekstowe i gotowe do działania. 4.1 Rola Power Apps w tworzeniu raportów Power Apps uprościł proces wprowadzania danych, eliminując błędy związane z ręcznym przepisywaniem informacji. Formularze zostały zaprojektowane z myślą o prostocie i automatycznym walidowaniu danych. Power Automate przejął wysyłanie przypomnień i kontrolę terminowości, pozwalając ustawiać niestandardowe reguły. Dla użytkownika oznaczało to koniec śledzenia wiadomości e-mail i arkuszy Excel – cały proces stał się automatyczny. 4.2 Microsoft Power BI — kluczem jest przejrzystość i czytelność Natomiast Power BI stał się sercem całego ekosystemu – miejscem, gdzie dane nabrały sensu i przejrzystości. Raport TTMS nie tylko wizualizuje informacje, ale prowadzi użytkownika przez decyzje, budując narrację: od identyfikacji problemu, przez analizę przyczyn, aż po konkretne działania. Każda interakcja w raporcie została zaprojektowana z myślą o intuicyjnym odbiorze – użytkownik nie musi się zastanawiać, co kliknąć dalej. 4.2.1 Znaczenie kolorów w interaktywnych raportach Pomarańczowy kolor natychmiast sygnalizuje brakujące dane, zachęcając do działania. Gdy wszystkie informacje są kompletne, uwaga automatycznie przenosi się na wskaźniki KPI i trendy. TTMS zadbało o spójność kolorów w całym projekcie – każda barwa niesie znaczenie, tworząc spójny język wizualny. Użytkownik szybko uczy się interpretować sygnały bez konieczności dodatkowych opisów. 4.2.2 Rozmiar czcionki i marginesy Każdy element raportu ma swoje uzasadnienie – od kolorystyki, przez rozmieszczenie filtrów, po narzędzia kontekstowe (tooltips). Dzięki przemyślanej strukturze raport nie tylko prezentuje dane, ale podpowiada kolejne kroki i pozwala eksplorować szczegóły bez chaosu informacyjnego. Nawet rozmiar czcionki i układ marginesów zostały zoptymalizowane pod kątem ergonomii pracy. 4.2.3 Jakie szczegóły są najważniejsze dla czytelności skutecznego raportu? To właśnie szczegóły budują zaufanie do raportu. Zespół TTMS zadbał o: logiczny układ elementów i spójność wizualną, optymalną gęstość informacji, która balansuje pomiędzy przejrzystością a głębią danych, skalowalne grafiki SVG tworzone w DAX, pozwalające ominąć ograniczenia Power BI i zachować czytelność niezależnie od rozdzielczości, panel filtrów synchronizujący się z całością, zwiększający wydajność raportu, automatyczne nakładki informujące o aktywnych filtrach, które zwiększają świadomość kontekstu, oraz mikrointerakcje ułatwiające poruszanie się po danych, dzięki czemu raport reaguje naturalnie na działania użytkownika. Co ważne, TTMS położyło nacisk na edukację użytkowników – raport sam uczy, jak z niego korzystać. Wbudowane podpowiedzi, ikonografia i opisowe nagłówki czynią z niego cyfrowego asystenta decyzji. W efekcie każdy pracownik, niezależnie od poziomu zaawansowania analitycznego, potrafi z niego korzystać i rozumieć dane. Rezultat? Raport, który nie wymaga instrukcji obsługi. Jest intuicyjny, reaguje na użytkownika i sam „mówi”, co należy zrobić dalej. 5. Raporty Power BI — centrum informacyjne organizacji Po wdrożeniu nowego systemu proces audytu skrócił się kilkukrotnie, a zespół zyskał narzędzie, które realnie wspiera codzienną pracę. Użytkownicy zaczęli korzystać z raportów bez przymusu, bo po prostu ułatwiały im podejmowanie decyzji. Kierownicy widzieli w czasie rzeczywistym, kto dostarczył dane, kto się spóźnia, a kto zrealizował wszystkie wymagania. Wskaźniki KPI były dostępne na bieżąco, a nie po tygodniach – co pozwalało na natychmiastowe działania naprawcze. W praktyce raporty Power BI stały się nowym centrum informacyjnym organizacji. Spotkania zarządu i zespołów operacyjnych przestały opierać się na przestarzałych arkuszach Excel – zamiast tego korzystano z aktualnych danych prezentowanych w dynamiczny sposób. To, co kiedyś było uciążliwym obowiązkiem, stało się źródłem wiedzy i przewagi organizacyjnej. TTMS pokazało, że dobry raport to nie koniec projektu – to początek zmiany kultury organizacyjnej. 5.1 Efekty skutecznych raportów: Od bariery po wzrost zaangażowania Dane przestały być barierą, a stały się językiem komunikacji między działami. W miejsce wymiany maili i nieporozumień pojawiła się wspólna przestrzeń do analiz, w której wszyscy operują tymi samymi wskaźnikami. Zespoły marketingowe, finansowe i operacyjne mogą teraz działać w oparciu o wspólny zestaw faktów, nie interpretacji. Efektem jest szybsze reagowanie na zmiany i lepsze zarządzanie zasobami. TTMS zauważyło również efekt uboczny tej zmiany – wzrost zaangażowania użytkowników. Raporty stały się częścią rytmu pracy, a nie „narzuconym obowiązkiem”. Użytkownicy chętnie dzielą się spostrzeżeniami, proponują ulepszenia i uczestniczą w dalszym rozwoju systemu. Zaufanie do danych wzrosło, a decyzje podejmowane są na podstawie faktów, nie intuicji. 5.2 Skalowalność i rozwój Dzięki architekturze Power Platform rozwiązanie jest w pełni skalowalne – można je łatwo rozszerzać o nowe moduły raportowe, procesowe czy integracje z innymi systemami. Organizacja planuje wykorzystać ten ekosystem także w obszarach HR i finansów, tworząc kompleksowe środowisko raportowe oparte na jednej logice danych. To inwestycja, która rośnie razem z organizacją, napędzając jej rozwój i wspierając kolejne etapy cyfrowej transformacji. 6.Podsumowanie: filozofia skutecznych interaktywnych raportów Raporty Power BI tworzone przez zespół TTMS to coś więcej niż estetyczne wizualizacje. To produkty cyfrowe, które łączą dane, procesy i ludzi w jednym, spójnym doświadczeniu. Ich siła tkwi w filozofii projektowania: użytkownik w centrum, dane w służbie decyzji, a technologia w roli katalizatora zmiany. W TTMS traktujemy raporty jako narzędzie transformacji organizacyjnej – nie tylko rozwiązanie technologiczne, ale również impuls do zmiany sposobu myślenia o danych. Każdy projekt to proces współtworzenia z klientem, w którym kluczowe jest zrozumienie jego celów, wyzwań i kultury pracy. Dzięki temu raport staje się dopasowany do realnych potrzeb, a nie jedynie kolejnym narzędziem analitycznym. W świecie, w którym informacja jest najcenniejszym zasobem, tylko dobrze zaprojektowane raporty potrafią przekształcić dane w działanie. To raporty, które nie tylko pokazują wyniki, ale również pomagają zrozumieć kontekst, przyczyny i kierunki dalszego rozwoju. Takie raporty wzmacniają zaufanie w organizacji, usprawniają komunikację i budują kulturę decyzji opartych na faktach. To właśnie dlatego TTMS tworzy raporty, które nie tylko odpowiadają na pytania, ale pomagają je zadawać. Każdy projekt to krok w stronę dojrzałości analitycznej, w której dane stają się językiem biznesu, a Power BI narzędziem prowadzącym firmę ku inteligentnemu, świadomemu zarządzaniu. Jeśli twoja organizacja mierzy się z chaosem danych, skontaktuj się z nami już teraz. Uwolnij potencjał swoich ludzi dając im narzędzie do skutecznej analizy danych. Przestań zgadywać i działaj na wiedzy którą Twoja organizacja już ma, tylko jeszcze tego nie widzi. Dlaczego tradycyjne raporty zawodzą w biznesie? Bo skupiają się na danych, nie na decyzjach. Często są przeładowane informacjami, przez co użytkownik gubi sens. Dobry raport to taki, który upraszcza złożoność, pokazuje kierunek i podpowiada, co dalej. Jak Power BI zmienia sposób myślenia o danych? Power BI umożliwia tworzenie interaktywnych, dynamicznych raportów, które reagują na działania użytkownika. Dzięki temu analiza staje się procesem eksploracji, a nie przeglądania statycznych tabelek. Czym wyróżnia się podejście TTMS do raportów Power BI? TTMS traktuje raporty jako produkty cyfrowe. To połączenie myślenia analitycznego, UX i zrozumienia biznesu. Każdy raport ma jasno zdefiniowany cel, strukturę i sposób interakcji z użytkownikiem. Jakie są efekty wdrożenia filozofii TTMS? Wyższy poziom adopcji, krótszy czas reakcji, większa jakość danych i realna zmiana w kulturze pracy. Raporty przestają być obowiązkiem, a stają się codziennym narzędziem podejmowania decyzji. Dlaczego warto inwestować w skuteczne raporty Power BI? Bo to inwestycja w zrozumienie własnego biznesu. Dobry raport pozwala zobaczyć to, czego wcześniej nie było widać – i działać szybciej niż konkurencja.

Czytaj więcej

Najlepsi polscy dostawcy IT dla sektora defence – ranking 2025

Top 10 polskich firm IT dostarczających rozwiązania dla sektora obronnego – ranking 2025 Sektor obronny opiera się na nowoczesnych usługach IT i zaawansowanych rozwiązaniach programistycznych, które pozwalają utrzymać przewagę strategiczną. Polska, dzięki silnej branży technologicznej i członkostwu w NATO, wykształciła szereg wiodących firm IT zdolnych sprostać rygorystycznym wymaganiom projektów wojskowych i bezpieczeństwa. Wiele z tych przedsiębiorstw uzyskało wysokie poświadczenia bezpieczeństwa (takie jak NATO Secret, EU Secret czy ESA Secret) oraz posiada udokumentowane doświadczenie w realizacji kontraktów obronnych. Poniżej prezentujemy dziesięciu najlepszych polskich dostawców usług IT dla sektora obronnego i kosmicznego w 2025 roku, z Transition Technologies Managed Services (TTMS) na czele tego zestawienia. 1. Transition Technologies Managed Services (TTMS) Transition Technologies Managed Services (TTMS) to polski software house, który szybko wyrósł na kluczowego partnera IT w sektorze obronnym. TTMS pokonało wysokie bariery wejścia w tej branży, uzyskując wszystkie niezbędne poświadczenia formalne i kompetencje. Konsultanci TTMS posiadają poświadczenia bezpieczeństwa na poziomie NATO Secret / EU Secret / ESA Secret, co umożliwia realizację projektów o charakterze niejawnych. W ostatnich latach spółka podwoiła swoje portfolio w obszarze obronności, dostarczając kompleksowe rozwiązania dla Sił Zbrojnych RP oraz agencji NATO. Projekty obejmują systemy C4ISR (dowodzenie, kontrola, łączność, komputery, rozpoznanie i obserwacja), analizę danych wspieraną przez AI, platformy cyberbezpieczeństwa, a także system zarządzania terminologią na poziomie całego NATO. Dzięki dedykowanemu działowi Defense & Space oraz silnym kompetencjom R&D, TTMS udowodniło, że potrafi rozwijać oprogramowanie krytyczne dla misji zgodne ze standardami NATO i wspierać inicjatywy innowacyjne Sojuszu. Firma wykorzystuje również synergie z sektorem kosmicznym, pracując nad programami Europejskiej Agencji Kosmicznej i stosując tę samą precyzję wymaganą w rozwiązaniach klasy wojskowej. TTMS: company snapshot Przychody w 2024 r.: 233,7 mln PLN Liczba pracowników: 800+ Strona internetowa: www.ttms.com/pl/defence Siedziba: Warszawa, Polska Główne usługi / specjalizacja: Bezpieczne oprogramowanie, systemy zgodne z NATO, rozwiązania C4ISR, cyberbezpieczeństwo, AI dla obronności, technologie kosmiczne, zarządzanie danymi niejawnymi 2. Asseco Poland Asseco Poland to największa polska firma IT i doświadczony dostawca technologii dla instytucji obronnych i rządowych. Dzięki wieloletniemu doświadczeniu Asseco zrealizowało liczne projekty dla Ministerstwa Obrony Narodowej oraz agencji NATO. Firma była m.in. zaangażowana w rozwój zdolności reagowania na incydenty komputerowe w strukturach NATO oraz dostarczała systemy bezzałogowe, takie jak drony Mayfly, dla Sił Zbrojnych RP. Portfolio Asseco w obszarze obronności obejmuje oprogramowanie dowodzenia i kontroli, systemy zarządzania polem walki, symulatory i systemy szkoleniowe, a także rozwiązania z zakresu cyberbezpieczeństwa i infrastruktury IT dla armii. Jako zaufany kontraktor Asseco posiada odpowiednie licencje i prawdopodobnie niezbędne poświadczenia bezpieczeństwa, aby obsługiwać informacje niejawne. Globalny zasięg i 30-letnie doświadczenie czynią z Asseco filar wsparcia informatycznego dla modernizacji obronnej Polski. Asseco Poland: company snapshot Przychody w 2024 r.: 17,1 mld PLN Liczba pracowników: 30 000+ Strona internetowa: www.asseco.com Siedziba: Rzeszów, Polska Główne usługi / specjalizacja: Rozwiązania IT dla obronności, integracja oprogramowania wojskowego, systemy UAV, dowodzenie i kontrola, cyberbezpieczeństwo 3. WB Group WB Group to jedna z największych prywatnych firm obronnych w Europie, z siedzibą w Polsce, znana z zaawansowanej elektroniki i systemów wojskowych. Choć nie jest to klasyczny software house, oferta WB Group silnie opiera się na rozwiązaniach cyfrowych i sieciocentrycznych dla pola walki. Grupa poprzez spółki zależne (takie jak WB Electronics, MindMade, Flytronic i inne) rozwija i produkuje systemy łączności wojskowej, oprogramowanie dowodzenia i kontroli (C2), systemy kierowania ogniem, bezzałogowe statki powietrzne (UAV) oraz amunicję krążącą. Rozwiązania komunikacyjne i IT, takie jak system cyfrowej łączności FONET, zostały przyjęte przez sojuszników NATO i spełniają rygorystyczne standardy wojskowe. Firma jest certyfikowanym dostawcą NATO i odgrywa kluczową rolę w modernizacji Sił Zbrojnych RP. Wiele projektów wiąże się z informacjami niejawnymi, dlatego WB Group utrzymuje odpowiednie poświadczenia i procesy bezpieczeństwa. Dzięki globalnemu zasięgowi i innowacyjnemu R&D grupa pokazuje, jak polska technologia bezpośrednio wzmacnia zdolności obronne. WB Group: company snapshot Przychody w 2024 r.: ~1,5 mld PLN (2023) Liczba pracowników: Brak danych Strona internetowa: www.wbgroup.pl Siedziba: Ożarów Mazowiecki, Polska Główne usługi / specjalizacja: Łączność pola walki, UAV i drony, systemy C2, elektronika wojskowa, amunicja krążąca 4. Spyrosoft Spyrosoft to dynamicznie rozwijająca się polska firma IT, która zaczęła rozszerzać swoje usługi na sektor obronny i lotniczo-kosmiczny. Znana głównie jako dostawca dedykowanego oprogramowania i usług inżynierii produktowej, Spyrosoft posiada szerokie kompetencje, które mogą być wykorzystywane w projektach obronnych. Należą do nich rozwój systemów wbudowanych, AI i analiza danych, testowanie i zapewnienie jakości oprogramowania oraz usługi cyberbezpieczeństwa. Silna kadra (ponad 1500 pracowników) oraz doświadczenie w branżach takich jak motoryzacja, robotyka czy aerospace zapewniają solidne fundamenty do realizacji wyzwań w obszarze obronności. Choć firma nie była dotychczas tradycyjnym kontraktorem obronnym, sygnalizuje zainteresowanie technologiami podwójnego zastosowania oraz partnerstwami w dynamicznie rosnącym polskim sektorze defence tech. Obecność Spyrosoft w tym zestawieniu odzwierciedla jej potencjał i zdolność do dostarczania wysokiej jakości rozwiązań IT przy zachowaniu restrykcyjnych wymogów bezpieczeństwa. Wraz ze wzrostem nakładów na obronność w Polsce i rosnącym zapotrzebowaniem na innowacyjne oprogramowanie (np. w symulacjach, systemach autonomicznych), firmy takie jak Spyrosoft mają szansę odgrywać coraz większą rolę. Spyrosoft: company snapshot Przychody w 2024 r.: 465,4 mln PLN Liczba pracowników: 1500+ Strona internetowa: www.spyro-soft.com Siedziba: Wrocław, Polska Główne usługi / specjalizacja: Dedykowane oprogramowanie, systemy wbudowane, AI i analityka, cyberbezpieczeństwo, rozwiązania dla sektora obronnego i lotniczo-kosmicznego 5. Siltec Siltec to polska firma z ponad 40-letnią historią dostarczania zaawansowanych rozwiązań ICT i elektroniki dla wojska oraz służb bezpieczeństwa. Specjalizując się w sprzęcie o podwyższonym poziomie bezpieczeństwa i odporności, Siltec należy do nielicznych dostawców akredytowanych przez NATO i UE do przetwarzania informacji niejawnych. Firma jest znana z urządzeń z certyfikacją TEMPEST (bezpieczne komputery, urządzenia sieciowe i środki łączności spełniające rygorystyczne normy emisji). Siltec dostarcza także zabezpieczone systemy radiowe i telekomunikacyjne, mobilne centra danych oraz zasilanie dla rozwijanych w terenie infrastruktur wojskowych. Z siedzibą w Pruszkowie spółka zdobyła zaufanie Sił Zbrojnych RP, agencji NATO i innych formacji mundurowych dzięki konsekwentnie niezawodnym technologiom. Zespół tworzą eksperci z odpowiednimi poświadczeniami, a długoletnie doświadczenie czyni Siltec ważnym graczem w modernizacji łączności i cyberbezpieczeństwa w Polsce. Siltec: company snapshot Przychody w 2024 r.: Brak danych Liczba pracowników: 150+ Strona internetowa: www.siltec.pl Siedziba: Pruszków, Polska Główne usługi / specjalizacja: Sprzęt z certyfikacją TEMPEST, rozwiązania ICT dla wojska, bezpieczna łączność radiowa, systemy zasilania, sieci niejawne 6. KenBIT KenBIT to polska firma IT i telekomunikacyjna założona przez absolwentów Wojskowej Akademii Technicznej, koncentrująca się na dostarczaniu wyspecjalizowanych rozwiązań dla sił zbrojnych. KenBIT zbudował silną reputację w obszarze łączności i sieci wojskowych. Kompetencje obejmują integrację łączności radiowej i satelitarnej, projektowanie infrastruktury stanowisk dowodzenia oraz rozwój własnego oprogramowania do bezpiecznej wymiany danych. Inżynierowie KenBIT mają wieloletnie doświadczenie w tworzeniu systemów BMS oraz bezpiecznych systemów informacyjnych dla Wojska Polskiego. Co istotne, znaczna część kadry posiada poświadczenia Secret i NATO Secret, co umożliwia pracę z informacjami niejawnymi i sprzętem kryptograficznym. Firma dostarcza rozwiązania spełniające standardy NATO i uczestniczy w postępowaniach obronnych, m.in. z własnymi propozycjami BMS dla pojazdów opancerzonych. Dzięki niszowej specjalizacji i kompetencjom technicznym KenBIT jest zaufanym integratorem systemów łączności, IT i kryptografii w polskim sektorze obronnym. KenBIT: company snapshot Przychody w 2024 r.: Brak danych Liczba pracowników: 50+ Strona internetowa: www.kenbit.pl Siedziba: Warszawa, Polska Główne usługi / specjalizacja: Wojskowe systemy łączności, integracja sieci, rozwiązania kryptograficzne, systemy IT pola walki 7. Enigma Systemy Ochrony Informacji Enigma Systemy Ochrony Informacji (Enigma SOI) to warszawska firma od ponad 25 lat specjalizująca się w rozwiązaniach ochrony informacji, istotnie wspierająca infrastrukturę obronną i wywiadowczą Polski. Enigma rozwija i produkuje urządzenia kryptograficzne, zabezpieczone systemy łączności oraz oprogramowanie do ochrony danych na potrzeby administracji i wojska. Rozwiązania spółki zapewniają przechowywanie, transmisję i przetwarzanie informacji niejawnych zgodnie z najwyższymi standardami, często potwierdzonymi certyfikatami krajowych organów bezpieczeństwa. Enigma SOI dostarczała rozwiązania kryptograficzne m.in. do struktur łączności i informacji NATO oraz wyposaża polską administrację i siły zbrojne w certyfikowane narzędzia szyfrujące. Kompetencje obejmują PKI, bezpieczną łączność mobilną, systemy bezpieczeństwa sieci i dedykowane oprogramowanie do ochrony wrażliwych danych. Jako podmiot z poświadczeniami bezpieczeństwa przemysłowego, Enigma SOI realizuje projekty co najmniej do poziomu NATO Secret. Długoletnie ukierunkowanie na kryptografię i cyberbezpieczeństwo czyni firmę kluczowym enablerem bezpiecznej transformacji cyfrowej w polskim sektorze obronnym. Enigma SOI: company snapshot Przychody w 2024 r.: Brak danych Liczba pracowników: Brak danych Strona internetowa: www.enigma.com.pl Siedziba: Warszawa, Polska Główne usługi / specjalizacja: Ochrona informacji niejawnych, urządzenia kryptograficzne, PKI, bezpieczna łączność, oprogramowanie cyberbezpieczeństwa 8. Vector Synergy Vector Synergy to polska firma IT działająca na styku cyberbezpieczeństwa, konsultingu i usług dla sektora obronnego. Założona w 2010 r., stała się partnerem technologicznym certyfikowanym przez NATO, znanym z dostarczania wysoko wykwalifikowanych specjalistów IT z poświadczeniami bezpieczeństwa do projektów wrażliwych. Misją firmy jest łączenie zaawansowanych kompetencji IT z wymaganiami branż takimi jak obronność. Vector Synergy realizuje bezpieczny rozwój oprogramowania, operacje cyberobronne oraz architekturę i integrację IT dla wojska i organów ścigania. Prowadzi także autorską platformę szkoleniową CDeX (Cyber Defence Exercise), oferującą realistyczne ćwiczenia cybernetyczne dla instytucji NATO i UE. Przewagą firmy jest sieć ekspertów z osobistymi poświadczeniami Secret i Top Secret w Europie i USA, co pozwala obsadzać projekty wymagające najwyższego zaufania. Dzięki połączeniu rekrutacji talentów z praktycznymi usługami cyber Vector Synergy wzmacnia odporność i zdolności IT organizacji obronnych. Vector Synergy: company snapshot Przychody w 2024 r.: Brak danych Liczba pracowników: 200+ Strona internetowa: www.vectorsynergy.com Siedziba: Poznań, Polska Główne usługi / specjalizacja: Usługi cyberbezpieczeństwa, konsulting IT dla obronności, staffing z poświadczeniami bezpieczeństwa, trening cyber (platforma CDeX), rozwój oprogramowania 9. Nomios Poland Nomios Poland to integrator IT skupiony na bezpieczeństwie, znany z realizacji projektów niejawnych dla klientów NATO, UE i podmiotów krajowych. Będąc częścią międzynarodowej grupy, polski oddział wyróżnia się kompletnymi świadectwami bezpieczeństwa przemysłowego do poziomu NATO Secret, EU Secret i ESA Secret. Oznacza to formalne uprawnienia do prowadzenia projektów z informacjami ściśle chronionymi, rzadkie w branży usług IT. Kompetencje firmy obejmują bezpieczeństwo sieci, rozwiązania cyberbezpieczeństwa oraz całodobowe usługi SOC/NOC. Nomios Poland projektuje i integruje zapory nowej generacji, bezpieczne sieci, systemy szyfrujące i inną infrastrukturę IT dla administracji i sektora obronnego wymagającego najwyższego poziomu zaufania. Dzięki krajowej kadrze, weryfikacjom bezpieczeństwa i dedykowanej komórce ds. ochrony informacji, Nomios spełnia rygorystyczne standardy ochrony. Organizacje obronne w Polsce współpracują z firmą przy wdrożeniach bezpiecznych centrów danych i wzmocnieniach cyberobrony. Nomios Poland: company snapshot Przychody w 2024 r.: Brak danych Liczba pracowników: Brak danych Strona internetowa: www.nomios.pl Siedziba: Warszawa, Polska Główne usługi / specjalizacja: Integracja sieci i cyberbezpieczeństwa, usługi SOC, niejawna infrastruktura IT, bezpieczna łączność, wsparcie certyfikowane ESA/NATO 10. Exence S.A. Exence S.A. to polski dostawca usług IT, który wypracował silną pozycję w obronności dzięki specjalizacji w rozwiązaniach ukierunkowanych na NATO. Mimo niewielkiej skali Exence uczestniczył w prestiżowych programach NATO, współpracując z globalnymi liderami przemysłu obronnego. Firma posiada głębokie zrozumienie standardów i architektur NATO – pracowała m.in. przy programie AGS, dostarczając systemy monitorowania stanu i bezpieczeństwa infrastruktury naziemnej dla UAV. Była także częścią konsorcjum ASPAARO, ubiegającego się o projekt AFSC, co potwierdza jej wiarygodność. Specjalizacje obejmują oprogramowanie logistyki wojskowej (w tym wsparcie systemów LOGFAS), ramy interoperacyjności NATO, integrację rozwiązań ISR oraz doradztwo techniczne w standardach S1000D i S3000L. Firma posiada uprawnienia do tworzenia rozwiązań do poziomu NATO Restricted i certyfikacje jakości, m.in. AQAP 2110. Sukces Exence pokazuje, że mniejsze polskie podmioty skutecznie wspierają złożone, międzynarodowe projekty obronne dzięki wiedzy specjalistycznej i zwinności. Exence S.A.: company snapshot Przychody w 2024 r.: Brak danych Liczba pracowników: 50+ Strona internetowa: www.exence.com Siedziba: Wrocław, Polska Główne usługi / specjalizacja: Oprogramowanie logistyki i asset tracking, integracja systemów NATO, rozwiązania ISR, publikacje techniczne i ILS, systemy utrzymania oparte na AI Współpracuj z liderami polskiego IT dla obronności przy swoim kolejnym projekcie Polski ekosystem IT dla obronności jest dojrzały, innowacyjny i gotowy na najtrudniejsze wyzwania. Powyższe firmy pokazują szerokie spektrum kompetencji – od bezpiecznej łączności i kryptografii po pełnoskalowy rozwój oprogramowania i integrację systemów – przy jednoczesnym spełnieniu wymogów dla sektora obronnego i kosmicznego. Jeśli szukasz zaufanego partnera technologicznego w obszarze defence lub space, rozważ współpracę z Transition Technologies Managed Services (TTMS). Jako sprawdzony lider z poświadczeniami na poziomie NATO i portfolio udanych projektów wojskowych oraz kosmicznych, TTMS dostarcza end-to-end rozwiązania spełniające najwyższe standardy bezpieczeństwa i jakości. Skontaktuj się z TTMS już dziś, aby porozmawiać o tym, jak nasze usługi IT dla obronności mogą wesprzeć Twoją misję i przyspieszyć realizację celów. Dlaczego poświadczenia bezpieczeństwa NATO i UE są kluczowe dla firm IT w sektorze obronnym? Poświadczenia takie jak NATO Secret czy EU Secret nie są jedynie formalnością, ale warunkiem koniecznym do realizacji projektów o strategicznym znaczeniu. Oznaczają, że firma i jej pracownicy przeszli rygorystyczne procedury weryfikacyjne, a infrastruktura IT spełnia normy bezpieczeństwa umożliwiające pracę z informacjami niejawnymi. Bez takich certyfikatów przedsiębiorstwo nie może ubiegać się o kontrakty, w których przetwarzane są dane krytyczne dla bezpieczeństwa narodowego. W jaki sposób polskie firmy IT wspierają zdolności obronne NATO i Europy? Polskie przedsiębiorstwa coraz częściej są dostawcami technologii dla NATO i instytucji unijnych. Uczestniczą w tworzeniu systemów dowodzenia i łączności, rozwijają narzędzia cyberobrony oraz wspierają interoperacyjność pomiędzy sojusznikami. Dzięki kompetencjom w zakresie standardów NATO, takich jak LOGFAS czy AQAP, są w stanie dostarczać rozwiązania, które bezpośrednio wzmacniają zdolności sojusznicze, zarówno w obszarze dowodzenia, jak i zabezpieczenia cyberprzestrzeni. Czym różnią się rozwiązania IT dla obronności od komercyjnych systemów informatycznych? Choć technologie bywają zbliżone, rozwiązania obronne muszą działać w warunkach skrajnych i pod presją zagrożeń ze strony przeciwników państwowych. Wymagają integracji z istniejącym sprzętem wojskowym, odporności na cyberataki i zdolności funkcjonowania w środowisku o ograniczonej łączności. W przeciwieństwie do komercyjnych systemów, każde niedociągnięcie może prowadzić nie tylko do strat finansowych, ale także do zagrożenia życia i bezpieczeństwa narodowego. Więcej o tym napisaliśmy tutaj: Dron za 20 tysięcy, rakieta za 2 miliony – czy otworzyć rynek zbrojeniowy dla wszystkich? Jakie trendy technologiczne kształtują obecnie polski sektor IT dla obronności? Na znaczeniu zyskują rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji, które wspierają analizę danych wywiadowczych w czasie rzeczywistym. Równolegle rozwijane są platformy cyberbezpieczeństwa odpierające zaawansowane ataki, cyfrowe bliźniaki do szkolenia i symulacji oraz technologie kosmiczne służące komunikacji i rozpoznaniu. Polska, dzięki rosnącym nakładom na obronność, staje się miejscem, gdzie te innowacje są nie tylko testowane, ale także wdrażane w skali przemysłowej. Dlaczego międzynarodowe instytucje powinny rozważyć współpracę z polskimi firmami IT? Polskie firmy łączą wysoką jakość i kompetencje techniczne z konkurencyjnością kosztową. Mają doświadczenie w pracy przy projektach NATO i UE, a także posiadają kadrę z poświadczeniami umożliwiającymi dostęp do informacji niejawnych. Dzięki temu są w stanie dostarczać rozwiązania zgodne z międzynarodowymi standardami, a jednocześnie elastycznie reagować na potrzeby partnerów. Dla instytucji poszukujących solidnego i zaufanego partnera technologicznego Polska jest obecnie jednym z najbardziej perspektywicznych rynków w Europie.

Czytaj więcej

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

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

Sztuczna inteligencja w zakupach w energetyce – prognozy na 2026 rok

1. Czym jest AI w zakupach – definicje i technologie

2. Ewolucja AI w energetyce

3. Kluczowe korzyści z wdrożenia AI w zakupach

4. Kluczowe ryzyka we wdrażaniu AI i sposoby ich minimalizacji

5. Jak TTMS widzi przyszłość AI w działach zakupów firm energetycznych?

6. Jak TTMS wspiera sektor energetyczny w inteligentnych zakupach dzięki AI – i nie tylko

6.1 Wnioski: Dokąd zmierzają zakupy energetyczne wspierane przez sztuczną inteligencję?

6.2 Energetyka przyszłości z TTMS

FAQ

enieJakie są główne korzyści wdrożenia sztucznej inteligencji w zakupach w sektorze energetycznym?

Jakie technologie AI są najczęściej stosowane w zakupach firm energetycznych?

Jakie są największe wyzwania przy wdrażaniu AI w zakupach energetycznych?

W jaki sposób AI wspiera realizację strategii ESG w sektorze energetycznym?

Polecane wpisy

TTMS blog – świat IT oczami ekspertów

Sztuczna inteligencja w zakupach w energetyce – prognozy na 2026 rok

Od asystentów do współpracowników: jak autonomiczne AI rewolucjonizuje strategie firm w 2025 roku

Jak nie wpaść w tarapaty przez AI – poradnik dla firm 2025

Filozofia skutecznych raportów Power BI: dlaczego biznes potrzebuje raportów, które naprawdę działają?

Najlepsi polscy dostawcy IT dla sektora defence – ranking 2025

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

Już dziś możemy pomóc Ci rosnąć

Porozmawiajmy, jak możemy wesprzeć Twój biznes

Monika Radomska