Brandsit

Tag: Automatyzacja

IT bez zbędnych opóźnień – rozwiązania, które usprawniają zarządzanie danymi, procesami i infrastrukturą IT.

  • Rekrutacja IT: dlaczego w gąszczu algorytmów firmy tracą z oczu odpowiednich ludzi?

    Rekrutacja IT: dlaczego w gąszczu algorytmów firmy tracą z oczu odpowiednich ludzi?

    Biura firm technologicznych przypominają precyzyjnie nastrojone organizmy. Każdy proces posiada swój workflow, każda linia kodu przechodzi przez rygorystyczne testy jakości, a optymalizacja kosztów stała się niemal religią. W tym niemal idealnym krajobrazie pojawia się jednak pęknięcie, którego nie da się załatać kolejną aktualizacją systemu. 

    To moment, w którym mimo zaawansowanego oprzyrządowania, kluczowe stanowiska miesiącami pozostają nieobsadzone, projekty dryfują w stronę opóźnień, a zespoły pracują w stanie permanentnego przeciążenia. Najprostsza diagnoza, wskazująca na deficyt talentów na rynku, staje się w tym kontekście wygodnym parawanem, skrywającym głębszy, systemowy paraliż decyzyjny.

    Pułapka skali w świecie interfejsów

    Branża IT zbudowała swoją potęgę na fundamencie skalowalności. Logika ta podpowiada, że każde wyzwanie można rozbić na czynniki pierwsze, a następnie zautomatyzować. Przeniesienie tego paradygmatu na grunt rekrutacji wydawało się naturalnym krokiem ewolucyjnym. Skoro systemy można replikować, dlaczego nie zrobić tego samego z procesem pozyskiwania ludzi? 

    Tutaj jednak pojawia się fundamentalny błąd poznawczy. Technologia pozwala wprawdzie na nieograniczone zwiększanie zasięgu ogłoszeń czy masowe filtrowanie aplikacji, lecz w ostatecznym rozrachunku rekrutacja pozostaje interakcją między systemami operacyjnymi o najwyższym stopniu skomplikowania: ludzkimi psychikami.

    Dobrej klasy specjaliści rzadko reagują na szum informacyjny generowany przez zautomatyzowane lejki. Dla nich nadmiar technologii w procesie selekcji bywa sygnałem ostrzegawczym. Zamiast obietnicy nowoczesności, dostrzegają w nim próbę uniknięcia bezpośredniej odpowiedzialności za wybór człowieka. 

    W efekcie firmy inwestujące w coraz droższe platformy sourcingowe budują jedynie fasadę wydajności, pod którą kryje się brak jasności co do realnych potrzeb organizacji.

    Dyktatura prędkości i erozja jakości

    W kulturze zorientowanej na dostarczanie rozwiązań w modelu „as soon as possible”, czas stał się jedynym uznawanym miernikiem skuteczności. Ta presja przenika do działów kadr, wymuszając tempo, które wyklucza pogłębioną refleksję.

     Profile ról powstają w pośpiechu, często jako kompilacja pobożnych życzeń różnych interesariuszy, co prowadzi do tworzenia opisów stanowisk niemożliwych do obsadzenia. Szybkość procesu staje się fetyszem, który przesłania jego pierwotny cel.

    Warto jednak zauważyć, że błyskawiczny proces rekrutacyjny, pozbawiony merytorycznej gęstości, jest dla doświadczonego kandydata całkowicie bezwartościowy. Szybka ścieżka, która nie prowadzi do konkretnych deklaracji i nie wyjaśnia struktury odpowiedzialności w firmie, budzi słuszne podejrzenia co do stabilności przyszłego środowiska pracy. 

    Kiedy wydajność zastępuje rzetelne testowanie dopasowania, obie strony wchodzą w relację opartą na domysłach, co z perspektywy czasu okazuje się najbardziej kosztowną strategią, jaką może przyjąć biznes.

    Symptomy niewidzialnego chaosu

    Zjawisko rezygnacji kandydatów na ostatnim etapie rekrutacji jest często interpretowane jako kaprys rynku lub efekt kontrofert. Analiza głębszych warstw tej sytuacji ujawnia jednak inną prawidłowość. Topowi eksperci posiadają wyjątkowo czuły radar na niespójność. Sprzeczne komunikaty płynące od menedżerów, niejasne ramy kompetencyjne czy rozmyta decyzyjność podczas rozmów kwalifikacyjnych to dla nich symptomy choroby toczącej wnętrze firmy. Rekrutacja pełni tutaj rolę usługi tłumaczeniowej: ma przełożyć kulturę i chaos wewnętrzny organizacji na język zrozumiały dla kandydata. Jeśli tłumaczenie jest niechlujne, odbiorca po prostu odmawia dalszej lektury.

    Niepewność emitowana przez organizację działa jak bariera ochronna, przez którą przebijają się jedynie osoby zdeterminowane lub mniej doświadczone. Ci, którzy mają wybór, traktują chaos w procesie rekrutacji jako wiarygodną prognozę chaosu w zarządzaniu projektami. 

    W ten sposób firma, chcąc uniknąć ryzyka poprzez automatyzację i delegowanie decyzji, paradoksalnie generuje największe z możliwych ryzyk: selekcję negatywną.

    Prymat jasności nad instrumentarium

    Wyjście z impasu wymaga bolesnej dla wielu organizacji technologicznych rezygnacji z wiary w „magiczny guzik”. Prawdziwe wąskie gardło rekrutacji nie znajduje się w stosie narzędziowym, ale w sferze koncepcyjnej. 

    Skuteczne pozyskiwanie talentów zaczyna się tam, gdzie kończy się optymalizacja tabel w Excelu, a zaczyna precyzyjne definiowanie ról. Firmy, które odnoszą sukcesy na tym polu, inwestują przede wszystkim w jasność przekazu i odwagę do podejmowania jednoznacznych decyzji.

    Technologia powinna pełnić rolę służebną – strukturyzować i przyspieszać to, co zostało już wcześniej przemyślane. Nie może jednak zastępować procesu myślowego liderów. Świadoma redukcja złożoności, rezygnacja z przesadnych obietnic na rzecz surowych konkretów i przywrócenie osobistej odpowiedzialności za każdą nową osobę w zespole to kroki, które budują autentyczną atrakcyjność pracodawcy. 

    Stabilność kulturowa, objawiająca się w przewidywalnym i logicznym procesie rekrutacji, jest towarem luksusowym, za który specjaliści są gotowi zapłacić lojalnością.

  • Zwolnij ludzi z bycia robotami. Jak dojrzałe RPA na nowo definiuje kapitał ludzki

    Zwolnij ludzi z bycia robotami. Jak dojrzałe RPA na nowo definiuje kapitał ludzki

    Przez lata dyskusja o automatyzacji procesów biznesowych opierała się na lęku przed technologiczną rewolucją, która rzekomo miała zdominować rynki pracy. Rzeczywistość współczesnych korporacji pokazuje jednak zupełnie inny obraz. Pracownicy działów finansowych i administracyjnych nierzadko toną w powtarzalnej biurokracji, pełniąc funkcję żywych interfejsów pomiędzy niekompatybilnymi systemami.

    Prawdziwą wartością dojrzałej technologii RPA, czyli zrobotyzowanej automatyzacji procesów, nie jest bezwzględna redukcja etatów, lecz fundamentalna zmiana charakteru pracy ludzkiej. RPA stało się skonsolidowanym akceleratorem cyfrowej transformacji, który pozwala organizacjom uzyskać wydajność i szybkość reakcji bez konieczności przeprojektowywania całego ekosystemu technologicznego.

    Mit cyfrowego złodzieja etatów a organizacyjny opór

    Wdrożenia nowych rozwiązań technologicznych na poziomie operacyjnym często napotykają na naturalny opór. Wynika on z zakorzenionego strachu przed nieznanym oraz postrzegania algorytmów jako bezpośrednich rywali. Praktyka biznesowa weryfikuje jednak te obawy, dowodząc, że automatyzacja nie usuwa funkcji organizacyjnych, lecz zmienia ich istotę.

    Przełamanie wewnętrznego oporu następuje najczęściej w momencie, w którym zespoły na własnej skórze doświadczają drastycznego spadku obciążenia operacyjnego. Kiedy znikają frustrujące, monotonne obowiązki, a przejrzystość procesów znacząco rośnie, oprogramowanie przestaje być postrzegane jako zagrożenie, stając się pożądanym wsparciem.

    Nowa piramida kompetencji, czyli przejście od rutyny do strategii

    Doświadczenie rynkowe pokazuje, że najlepsze rezultaty osiąga się, delegując maszynom zadania o dużej objętości, jasnych regułach oraz niskim ryzyku. Największe korzyści widoczne są w działach zarządzających ogromnymi przepływami dokumentów finansowych. Procesy takie jak przechwytywanie danych, walidacja faktur, imputacja księgowa czy uzgadnianie rachunków bankowych są wykonywane przez algorytmy z niedostępną dla człowieka szybkością i spójnością.

    Czas uwolniony dzięki zrobotyzowanej automatyzacji stanowi czysty zysk strategiczny dla przedsiębiorstwa. Pracownicy mogą dzięki temu przenieść swoją uwagę na obszary, w których kompetencje poznawcze pozostają niezastąpione.

    Obejmuje to przede wszystkim zarządzanie wyjątkami, zaawansowaną analitykę danych, kontrolę budżetu oraz planowanie strategiczne. W ten sposób powstaje doskonały efekt synergii, w którym robot przygotowuje i oczyszcza informacje, stanowiące stabilny fundament do podejmowania krytycznych decyzji biznesowych przez kadrę specjalistyczną.

    RPA jako narzędzie inteligentne w zderzeniu z wyjątkami

    Klasyczne środowisko RPA doskonale sprawdza się w warunkach stabilnych i przewidywalnych. Należy jednak pamiętać, że współczesny biznes rzadko bywa w pełni homogeniczny. Konieczność obsługi dokumentów o zmiennych formatach oraz potrzeba interpretacji nieustrukturyzowanych informacji wymagają technologii o wyższym stopniu elastyczności.

    Wprowadzenie sztucznej inteligencji oraz uczenia maszynowego do zrobotyzowanych procesów tworzy zupełnie nową jakość, przekształcając oprogramowanie w narzędzie wywiadu operacyjnego. 

    Zdolność do uczenia się na podstawie danych, rozpoznawania wzorców i dynamicznego dostosowywania się do zmieniających się warunków sprawia, że RPA staje się rozwiązaniem żywym i ewoluującym wraz z organizacją.

    Zamiast zaledwie podążać za sztywnymi regułami, system potrafi przewidywać anomalie i nieustannie podnosić jakość przetwarzanych informacji, zapewniając przy tym pełną zgodność z rygorystycznymi przepisami i upraszczając procesy audytowe.

    Zarządzanie zmianą jako fundament udanego wdrożenia

    Wdrażanie zaawansowanych systemów to przede wszystkim proces głębokiej transformacji kulturowej. Transparentna komunikacja od pierwszych etapów planowania stanowi absolutną podstawę skutecznej strategii. Zespoły operacyjne powinny jasno rozumieć cel wprowadzanych innowacji oraz płynące z nich korzyści długoterminowe. Ponieważ rola pracowników ewoluuje od mechanicznego wprowadzania danych w stronę ich analitycznej weryfikacji i optymalizacji, organizacje muszą zapewnić odpowiednie zaplecze w postaci praktycznych szkoleń. 

    Zwinność i niezawodność operacyjna to obecnie kluczowe dyferencjatory na globalnym rynku. Dojrzałość automatyzacji mierzy się dziś nie tylko poziomem wykorzystanej technologii, ale przede wszystkim zdolnością organizacji do adaptacji.

    Rozmowa o cyfrowej transformacji opartej na RPA to w rzeczywistości dyskusja o budowaniu odporności organizacyjnej. Eliminacja wąskich gardeł w powtarzalnych obiegach dokumentów bezpośrednio przekłada się na jakość i stabilność danych. To z kolei gwarantuje kadrze zarządzającej szybszy dostęp do bezbłędnych informacji zarządczych. Włączenie wymagań regulacyjnych w zautomatyzowane przepływy pracy redukuje ryzyko błędów mimowolnych do minimum.

    Automatyzacja przestała być jedynie sposobem na optymalizację kosztów operacyjnych. Stała się strategiczną inwestycją w kapitał ludzki, pozwalającą ekspertom skupić się na kreowaniu rzeczywistej wartości dodanej dla przedsiębiorstwa, zamiast tracenia czasu na walkę z niedoskonałościami infrastruktury informatycznej.

  • Zarządzanie talentami w IT. Jak automatyzacja zmienia rynek pracy

    Zarządzanie talentami w IT. Jak automatyzacja zmienia rynek pracy

    Współczesna branża technologiczna znalazła się w punkcie, który wykracza daleko poza zwykłą adaptację nowych narzędzi. Na rynku obserwuje się ogromną fascynację tempem, w jakim osoby o relatywnie niewielkim doświadczeniu potrafią dostarczać złożony kod, posiłkując się generatywną sztuczną inteligencją.

    Zjawisko to tworzy jednak niebezpieczną iluzję natychmiastowej doskonałości. Zachłyśnięcie się powszechną automatyzacją, połączone z drastycznym ograniczaniem rekrutacji na stanowiska wejściowe, przypomina zaciąganie wysoko oprocentowanej hipoteki na przyszłej produktywności organizacji.

    Pojawia się zatem kluczowe dla ciągłości biznesowej pytanie o to, kto za dekadę weźmie na siebie odpowiedzialność za strategiczną architekturę systemów, jeśli dziś zabiera się młodym talentom przestrzeń do nauki rzemiosła.

    Generatywna sztuczna inteligencja doskonale sprawdza się w roli zaawansowanego asystenta, jednak błędem jest traktowanie jej jako substytutu prawdziwego eksperta. Narzędzia te pozwalają profilom o niższych kompetencjach na sprawne rozwiązywanie powtarzalnych problemów, co na pierwszy rzut oka imponuje decydentom i pozytywnie wpływa na krótkoterminowe wskaźniki.

    Wygenerowanie poprawnego składniowo wyniku nie jest jednak równoznaczne z jego dogłębnym zrozumieniem. Programista polegający wyłącznie na podpowiedziach algorytmu stopniowo traci zdolność krytycznej oceny. Trudno wówczas zweryfikować, czy zaproponowane rozwiązanie jest w ujęciu długoterminowym optymalne, bezpieczne i podatne na skalowanie.

    Prawdziwa wartość inżynierii oprogramowania nie leży bowiem w znajomości samej składni, lecz w umiejętności holistycznego spojrzenia na system i rozwiązywania skomplikowanych problemów biznesowych.

    Dane rynkowe od 2022 roku bezlitośnie obnażają niepokojący trend. Liczba wakatów na stanowiska juniorskie drastycznie spada. Przedsiębiorstwa w naturalnym odruchu optymalizacji kosztów decydują się delegować najprostsze zadania modelom językowym.

    W ten sposób zamyka się jednak kluczowy poligon doświadczalny. Technicznego mistrzostwa nie da się po prostu przetransferować do ludzkiego umysłu za pomocą odpowiednio sformułowanego zapytania.

    Biegłość wykuwa się poprzez setki godzin spędzonych na żmudnym analizowaniu błędów, testowaniu hipotez i poszukiwaniu odpowiedzi na fundamentalne pytanie, dlaczego dany fragment architektury nie działa zgodnie z założeniami. Eliminując ten nieefektowny, początkowy etap kariery, organizacje nieświadomie demontują naturalny inkubator, w którym dojrzewają przyszli projektanci zaawansowanych systemów.

    Wobec tych zmian wiedza doświadczonych specjalistów staje się cenniejsza niż kiedykolwiek wcześniej. To właśnie eksperci szczebla seniorskiego posiadają niezbędny kontekst biznesowy, pozwalający decydować, które procesy warto zautomatyzować i jak zintegrować wygenerowane fragmenty w stabilny, bezpieczny ekosystem.

    Pojawia się tu jednak zjawisko niewidzialnej intensyfikacji pracy. Kiedy mniej doświadczeni pracownicy masowo generują kod przy pomocy sztucznej inteligencji, powstaje gigantyczne wąskie gardło na etapie jego weryfikacji. Zamiast poświęcać uwolniony czas na innowacje na wysokim poziomie i mentoring, najlepsi specjaliści toną w procesach przeglądu tysięcy linii kodu, próbując wyłapać maszynowe halucynacje i luki logiczne.

    Praca w wydłużonym wymiarze godzin nie przekłada się w tym wypadku na wyższą produktywność, a rosnący dług technologiczny zaczyna przytłaczać najbardziej kompetentne jednostki w firmie.

    Nowa definicja przywództwa w erze sztucznej inteligencji wymaga zrozumienia, że transformacja cyfrowa to nie tylko sprawne wdrożenie nowoczesnych asystentów programowania. To przede wszystkim rygorystyczna strategia zarządzania jakością oraz wiedzą pokoleniową wewnątrz firmy.

    Automatyzacja, której nie towarzyszy plan reprodukcji talentów, prowadzi organizację w ślepy zaułek. Konieczne staje się świadome utrzymywanie programów mentorskich i przestrzeni na rozwój początkujących inżynierów, nawet jeśli w krótkim horyzoncie czasowym wydaje się to finansowo sporym obciążeniem.

    Warto w tym miejscu przypomnieć filozoficzną maksymę Seneki o tym, że dla statku, który nie zna portu przeznaczenia, żaden wiatr nie jest pomyślny. Podobnie w biznesie technologicznym sztuczna inteligencja jest jedynie potężnym wiatrem napędowym, a nie ostatecznym celem.

    Rynkowy sukces nie będzie mierzony czystą objętością wygenerowanego oprogramowania ani zaoszczędzonymi godzinami. W długiej perspektywie zwyciężą te organizacje, które nie zachłysną się szybkością, lecz zachowają kontrolę nad jakością dostarczanych produktów, opierając swoje struktury na zespołach zdolnych do krytycznego i niezależnego myślenia.

  • Inżynierowie są za drodzy na pilnowanie serwerów

    Inżynierowie są za drodzy na pilnowanie serwerów

    Jeśli spojrzymy wstecz, wspólnym mianownikiem niemal wszystkich rewolucyjnych osiągnięć ludzkości była prędkość. Od wynalezienia koła, przez silnik spalinowy, aż po prasę drukarską, która radykalnie przyspieszyła dystrybucję wiedzy. Internet domknął ten proces, wprowadzając komunikację w czasie rzeczywistym. Jednak historia uczy nas, że w wyścigu innowacji nie chodzi już tylko o to, by biec szybciej. W dobie cyfrowej transformacji, gdzie cykle życia technologii skracają się z lat do miesięcy, tradycyjne, pięcioletnie plany strategiczne stały się fikcją. Dziś wyzwaniem dla biznesu nie jest prędkość reakcji na awarię, ale umiejętność przewidzenia przyszłości, zanim ta nadejdzie.

    Dla zespołów technicznych ten wyścig nabrał zawrotnego tempa w momencie, gdy wirtualizacja i chmura na nowo zdefiniowały pojęcie infrastruktury. Najpierw oddzieliliśmy sprzęt od systemów, a następnie chmura uwolniła nas od fizycznych serwerowni. Teoretycznie dało to CIO narzędzia do reagowania na potrzeby biznesu w tempie codziennych sytuacji kryzysowych. W praktyce jednak, doprowadziło to do powstania jednego z największych paradoksów współczesnego IT.

    Dwoistość CIO: Między stabilnością a chaosem

    Współczesny dyrektor IT funkcjonuje w stanie ciągłego rozdarcia. Z jednej strony musi być innowatorem wdrażającym najnowsze modele rozwoju oprogramowania. Z drugiej – strażnikiem „cyfrowego skansenu”, utrzymującym w stanie niemal nienaruszonym systemy legacy, które od lat odpowiadają za kluczowe procesy, takie jak listy płac czy rozliczenia klientów.

    Ta dwoistość między przeszłością a przyszłością wymusiła na firmach zarządzanie architekturą hybrydową i skrajnie heterogeniczną. Łączenie usług w chmurze od wielu dostawców z własnymi środowiskami on-premise stało się normą, a nie wyjątkiem. Choć model chmurowy osiągnął dojrzałość pozwalającą na optymalizację kosztów i zachowanie zgodności z przepisami (compliance), przyniósł ze sobą nową warstwę komplikacji. Zarządzanie ekosystemem, w którym każdy element ma własne narzędzia, polityki bezpieczeństwa i struktury kosztów, staje się koszmarem operacyjnym.

    Tu z pomocą przychodzą technologie agnostyczne, takie jak konteneryzacja. Pozwalają one na ujednolicenie tej złożoności, tworząc środowisko, w którym kluczowe przestaje być to, gdzie wykonywane jest obciążenie, a jakie wymagania spełnia. To pierwszy krok do odzyskania kontroli. Drugim jest fundamentalna zmiana paradygmatu zarządzania – z reaktywnego na predykcyjny.

    Od reakcji do predykcji. AI jako analityk przyszłości

    Z chwilą skonsolidowania chmury jako dominującego modelu operacyjnego wydawało się, że osiągnęliśmy limit prędkości. Jednak kolejna ewolucja nie polega na szybszym działaniu, ale na wyprzedzaniu faktów. Reaktywne zarządzanie systemami – gaszenie pożarów po ich wybuchu – jest modelem zbyt kosztownym i obarczonym zbyt dużym ryzykiem biznesowym.

    Nowoczesne podejście zakłada wykorzystanie sztucznej inteligencji w operacjach IT. Nie chodzi tu o proste, statyczne reguły typu „jeśli zużycie procesora przekroczy 80%, dodaj serwer”. Prawdziwa inteligencja w chmurze polega na głębokiej analizie i korelacji tysięcy logów oraz metryk na sekundę. Systemy te uczą się „pulsu” cyfrowego środowiska firmy, identyfikując anomalne wzorce, zanim te realnie wpłyną na użytkowników.

    Zaopatrywanie chmury w inteligencję pozwala nie tylko zautomatyzować rozwiązywanie podstawowych incydentów, ale także przewidywać szczyty i doliny popytu czy wręcz same trendy rynkowe. Dzięki temu zespoły techniczne zyskują coś bezcennego: zrozumienie tego, co za chwilę wydarzy się w ich infrastrukturze. W świecie, gdzie wszystko porusza się szybciej niż kiedykolwiek, predykcja staje się jedyną realną przewagą konkurencyjną.

    Uwolnić talent. Technologia w służbie człowieka

    Wartość biznesowa inteligentnej chmury wykracza jednak daleko poza stabilność serwerów. W szerszym ujęciu jest to kluczowy element nowoczesnej strategii zarządzania talentami. Automatyzacja i predykcja oznaczają uwolnienie wysokiej klasy specjalistów od presji operacyjnej i rutynowych zadań.

    Gdy zaawansowane algorytmy przejmują rolę „cyfrowego dozorcy”, talent i energia zespołów IT mogą zostać przekierowane na inicjatywy o znacznie wyższej wartości strategicznej. Zamiast monitorować wskaźniki wydajności, inżynierowie mogą skupić się na poprawie doświadczeń klienta (Customer Experience), wdrażaniu nowych funkcjonalności czy prowadzeniu testów pilotażowych, na które w modelu reaktywnym zwyczajnie brakowało czasu.

    Transformacja biznesu nierozerwalnie wiąże się ze zmianą sposobu myślenia i pracy. Musimy mieć świadomość, że wyposażenie chmury w inteligencję to kolejny, naturalny etap ewolucji, podobny do samej migracji do chmury sprzed lat. To narzędzie, które pozwala ludziom przestać być „mechanikami” systemu, a stać się jego architektami.

    Transformacja to proces, nie projekt

    Kluczowe jest zrozumienie, że cyfrowa transformacja nie jest jednorazowym projektem wdrożeniowym z datą początkową i końcową. Jest to proces ciągłego doskonalenia, nieustanna pętla ulepszeń.

    Wprowadzenie predykcji i automatyzacji do środowisk IT to właśnie element tego niekończącego się rozwoju. Pozwala ono firmom wyjść z trybu przetrwania i wejść w tryb proaktywnego kształtowania rynku. Ostatecznie, technologia jest tylko (i aż) narzędziem. Prawdziwym celem inteligentnej chmury jest stworzenie przestrzeni, w której ludzka kreatywność, wsparta mocą obliczeniową, może swobodnie budować przyszłość organizacji.

  • Automatyzacja i cyfrowi asystenci. ORLEN eksperymentuje z formatem bezobsługowym w Czechach

    Automatyzacja i cyfrowi asystenci. ORLEN eksperymentuje z formatem bezobsługowym w Czechach

    Czeski rynek detaliczny stał się właśnie poligonem doświadczalnym dla nowych technologii w portfolio Grupy ORLEN. Koncern uruchomił swój pierwszy w pełni samoobsługowy sklep przy stacji paliw, zlokalizowany przy autostradzie D7 w miejscowości Panenský Týnec, niespełna godzinę drogi od Pragi. Ruch ten wpisuje się w szerszy, obserwowany w całej Europie trend automatyzacji handlu detalicznego, który ma stanowić odpowiedź na rosnące koszty pracy oraz zmieniające się nawyki konsumentów oczekujących dostępności usług w modelu 24/7.

    Projekt jest realizowany we współpracy z COOP, największą siecią detaliczną w Czechach, co pozwala polskiemu gigantowi paliwowemu na synergiczne wykorzystanie know-how partnera w zakresie handlu spożywczego. Placówka działa w trybie hybrydowym lub całkowicie autonomicznym, umożliwiając klientom tankowanie oraz zakupy – od marki własnej Stop Cafe po artykuły spożywcze – bez fizycznej obecności personelu. Z perspektywy technologicznej kluczowym elementem wdrożenia jest zaawansowany system monitoringu wizyjnego oraz integracja płatności, co eliminuje tradycyjne bariery w procesie zakupowym.

    ORLEN
    źródło: ORLEN

    Najciekawszym elementem innowacji, który może przykuć uwagę branży IT, jest implementacja cyfrowego awatara o imieniu Míša. Rozwiązanie to, dostarczone przez czeski software house Next mind, wykracza poza standardowe kioski samoobsługowe. Awatar pełni funkcję wirtualnego asystenta, z którym klienci mogą komunikować się głosowo lub poprzez interfejs dotykowy, uzyskując pomoc w nawigacji po sklepie czy wyszukiwaniu promocji. Jest to jeden z pierwszych przypadków w regionie CEE, gdzie interfejs AI został tak mocno wyeksponowany w fizycznej przestrzeni retailowej typu convenience.

    Marek Balawejder, członek zarządu ORLEN ds. Consumers and Products, wskazuje, że rozwój segmentu pozapaliwowego nie jest jedynie dodatkiem, lecz kluczowym motorem wzrostu marży. Liczba transakcji w tym sektorze rośnie w tempie dwucyfrowym, co uzasadnia inwestycje w formaty bezobsługowe. Pozwalają one na ekspansję usług handlowych do mniejszych miejscowości, gdzie utrzymanie pełnej obsady pracowniczej bywa nieopłacalne.

    Dla ORLENu, który zarządza siecią ponad 3500 stacji w Europie Środkowej (w tym 443 w Czechach, gdzie jest liderem rynku), sukces tego pilotażu może oznaczać zielone światło dla szerszej cyfryzacji punktów sprzedaży. Testowany format w Panenský Týnec pokazuje, że przyszłość stacji paliw to nie tylko transformacja energetyczna, ale także głęboka redefinicja modelu obsługi klienta w oparciu o retailtech.

  • Wojna o talent 4.0: Dlaczego AI i roboty są dziś równie ważne jak strategia HR?

    Wojna o talent 4.0: Dlaczego AI i roboty są dziś równie ważne jak strategia HR?

    Problem braku rąk do pracy przestał być „miękkim” wyzwaniem działu kadr, a stał się twardą, strategiczną blokadą biznesową. Kiedyś dyskusje o zasobach ludzkich toczyły się na niższych szczeblach zarządzania; dziś eskalowały na sam szczyt.

    Najnowszy raport United Interim Economic Report 2025 nie pozostawia złudzeń. Ponad trzy czwarte ankietowanych menedżerów tymczasowych uważa, że HR zasługuje na najwyższy priorytet i powinien mieć stałe miejsce przy stole zarządu. Powód jest prosty: konsekwentna integracja strategii personalnej ze strategią firmy to jedyny sposób, by skutecznie zarządzać kryzysem demograficznym.

    Tradycyjne metody walki z niedoborem kadr – takie jak aktywizacja kobiet czy seniorów – są absolutnie kluczowe. Stanowią one fundament, bez którego cała konstrukcja runie. Jednak w obliczu milionowych strat i zablokowanych projektów w kluczowych branżach, sam fundament przestaje wystarczać.

    Prawdziwą odpowiedzią na wyzwania jutra jest strategiczny mariaż HR z technologią. Dziś inwestycja w sztuczną inteligencję i roboty humanoidalne staje się równie ważna, jak klasyczna strategia personalna.

    Fundament ludzki: Konieczny, ale niewystarczający

    Zanim przejdziemy do technologii, musimy jasno zaznaczyć: żaden robot nie zastąpi dobrze przemyślanej polityki ludzkiej. To baza, którą każda firma musi odrobić. Raport wskazuje trzy główne rezerwuary niewykorzystanego potencjału.

    Po pierwsze, kobiety. Eksperci szacują, że do 2030 roku nawet dwa miliony kobiet mogłyby zostać lepiej zintegrowane z rynkiem pracy. Kluczem jest tu realna, a nie udawana, elastyczność. 63% menedżerów proponuje rozszerzenie elastycznych modeli czasu pracy, opcji home office oraz – co kluczowe – kompleksowej opieki nad dziećmi, wspartej programami dla kobiet w branżach STEM.

    Po drugie, doświadczeni seniorzy. Koncepcje takie jak „aktywna emerytura”, gdzie dodatkowy dochód pozostaje wolny od podatku i nie wpływa na wysokość świadczeń, to strategiczny ruch. Pozwala zatrzymać w firmie bezcenną wiedzę i zapewnić płynny transfer kompetencji, jednocześnie zmniejszając lukę pokoleniową.

    Po trzecie, migracja. W obliczu demografii, szczególnie w krajach takich jak Niemcy, roczna imigracja netto na poziomie 400 000 osób jest postrzegana jako matematyczna konieczność, by utrzymać stabilność siły roboczej.

    Te działania są niezbędne i słuszne. Mają jednak jedną wadę: ich pełne efekty są rozłożone w czasie. Tymczasem niektóre branże krwawią teraz.

    Czerwona lampka: Tu i teraz tracimy miliony

    Przejdźmy do twardego biznesu. Fundament ludzki to za mało, gdy firma się wykrwawia, bo brakuje jej specjalistów na kluczowych stanowiskach operacyjnych. Problem niedoboru talentów przestał być abstrakcyjny – ma bardzo konkretną cenę.

    Raport brutalnie obnaża rzeczywistość w kluczowych sektorach. Samemu przemysłowi budowlanemu brakuje obecnie około 42 000 wykwalifikowanych pracowników, w tym elektryków budowlanych i techników sanitarnych czy grzewczych. Skutek? Rocznie nie można zrealizować nawet 120 000 projektów budowlanych. To nie jest problem HR, to problem finansowy i strategiczny, który blokuje rozwój infrastruktury.

    Podobnie wygląda sytuacja w inżynierii mechanicznej i zakładowej. Brak inżynierów i techników generuje roczne straty w obrotach szacowane na około 10 milionów euro.

    W tych sektorach luka jest zbyt duża, by dało się ją wypełnić jedynie optymalizacją czasu pracy czy rekrutacją pokoleniową. Tu tradycyjne metody HR docierają do ściany.

    Akcelerator technologiczny: Ratunek z Doliny Krzemowej

    Skoro fundament ludzki nie wystarcza do załatania bieżących dziur operacyjnych, firmy muszą sięgnąć po akcelerator. Eksperci wskazują tu na trzy dźwignie: omówioną już imigrację oraz dwie technologie – sztuczną inteligencję i roboty humanoidalne. To jest sedno nowej strategii HR 4.0.

    Rola sztucznej inteligencji*nie polega na zastępowaniu ludzi, ale na ich wzmacnianiu. AI nie jest „nowym pracownikiem”, lecz „wzmacniaczem produktywności”. W inżynierii mechanicznej może przejąć tysiące godzin żmudnych analiz i optymalizacji, pozwalając inżynierom skupić się na pracy kreatywnej i innowacjach. W budownictwie AI może zarządzać logistyką i przewidywać przestoje, zanim te w ogóle nastąpią.

    Rola robotów humanoidalnych przestaje być domeną science fiction. Gdy mówimy o braku 42 000 pracowników fizycznych na budowach czy w zakładach produkcyjnych, mówimy o pracy ciężkiej, powtarzalnej i często niebezpiecznej. To idealne pole do popisu dla zautomatyzowanych systemów i robotów nowej generacji, które mogą przejąć te zadania, pozwalając ludziom pełnić funkcje nadzorcze.

    Firmy muszą przestać myśleć o AI w kategoriach „gadżetu” czy „zagrożenia”. To dziś strategiczne narzędzie do łatania dziur operacyjnych i skalowania kompetencji posiadanych zespołów.

    Posprzątaj dom, zanim kupisz robota

    Na koniec kluczowa przestroga. Samo kupienie drogich robotów czy wdrożenie najnowszego systemu AI nic nie da, jeśli firma tonie w biurokracji i nieefektywnych procesach.

    Warunkiem koniecznym do wdrożenia akceleratora technologicznego jest optymalizacja. Raport słusznie podkreśla, że firmy muszą jednocześnie ograniczyć nieefektywne struktury administracyjne i działania, które nie wnoszą realnej wartości.

    Aby technologia zadziałała, firma musi być „odchudzona” i gotowa na zmianę. Zasoby – zarówno ludzkie, jak i finansowe – muszą zostać agresywnie przesunięte z pasywnego „utrzymania” na aktywny „rozwój i produktywność”.

    Strategiczny HR to nie jest wybór: „ludzie CZY technologia”. To synergia. Fundamentem pozostaje człowiek, jego potencjał, elastyczność i dobrostan. Ale akceleratorem, który pozwoli firmie przetrwać i wygrać w obliczu kryzysu demograficznego, jest inteligentna automatyzacja.

  • Ukryty hamulec DevOps. Brak specjalistów CI/CD blokuje automatyzację w IT

    Ukryty hamulec DevOps. Brak specjalistów CI/CD blokuje automatyzację w IT

    W świecie technologii biznesowych automatyzacja jest królem. Praktyki CI/CD (Continuous Integration / Continuous Delivery) i DevOps stały się absolutnym priorytetem dla firm, wyprzedzając nawet gorące tematy jak AI czy cyberbezpieczeństwo. Z badań na 2025 rok wynika, że 52% specjalistów wskazuje CI/CD jako kluczowy obszar wykorzystania oprogramowania open source – więcej niż w przypadku sztucznej inteligencji (41%) czy bezpieczeństwa (36%).

    Obietnica jest kusząca: pełna automatyzacja procesów wytwarzania i dostarczania oprogramowania. W praktyce oznacza to szybsze wprowadzanie produktów na rynek, wyższą jakość kodu, mniej błędów i awarii, a co za tym idzie – niższe koszty i wyższą konkurencyjność.

    Problem polega na tym, że między ambicją a realizacją zieje głęboka przepaść.

    Wdrożenie CI/CD nie jest prostą instalacją nowego narzędzia. To fundamentalna zmiana sposobu pracy, a dane pokazują, że firmy nie są na nią gotowe.

    Główną barierą hamującą adopcję CI/CD nie są pieniądze ani brakujące oprogramowanie, ale luka kompetencyjna.

    Z analiz rynkowych wynika, że ponad 45% badanych organizacji wskazuje na brak doświadczenia i umiejętności pracowników jako kluczowe wyzwanie. To więcej niż problemy czysto techniczne, takie jak skomplikowana konfiguracja i modernizacja rozwiązań (39%) czy kłopoty z nadążaniem za aktualizacjami (35%).

    Co ciekawe, problem ten jest dotkliwszy w największych organizacjach. W firmach zatrudniających ponad 5 tys. pracowników na braki kompetencyjne narzeka aż 50% badanych, podczas gdy w startupach – tylko 34%.

    Ten paradoks ma logiczne wytłumaczenie. Wdrożenie CI/CD to rewolucja kulturowa, która wymaga zburzenia tradycyjnych silosów organizacyjnych. Jak zauważa Tomasz Dziedzic, CTO Linux Polska, w dużych firmach proces ten jest trudniejszy zarówno technicznie, jak i organizacyjnie.

    CI/CD wymusza płynną współpracę między programistami, testerami a administratorami systemów. Wdrożenie automatyzacji w skomplikowanej, od lat rozwijanej infrastrukturze jest wyzwaniem, a procesy decyzyjne i zatwierdzanie zmian trwają znacznie dłużej niż w zwinnych, małych zespołach.

    Firmy są świadome problemu i mają plan, jak mu zaradzić. Zdecydowana większość (66%) zamierza w 2025 roku zwiększyć kompetencje i kwalifikacje obecnych pracowników. Tylko 21% planuje aktywnie rekrutować nowych specjalistów, a 13% zamierza posiłkować się zewnętrznymi konsultantami.

    Eksperci ostrzegają jednak, że samo szkolenie techniczne z narzędzi nie wystarczy. Jak podkreśla Kamil Kwiatkowski, Senior Solutions Architect w Linux Polska, kluczowe jest promowanie nowej kultury organizacyjnej i zaangażowanie pracowników w proces zmiany. Zespoły muszą czuć się pewnie w nowej rzeczywistości, a to wymaga nie tylko wiedzy o technologii, ale przede wszystkim zrozumienia i akceptacji nowych procesów współpracy. Luka w CI/CD to w równej mierze luka w umiejętnościach miękkich i kulturze, co w znajomości konkretnych platform.

  • AI w pułapce déjà vu: firmy znów powtarzają błędy RPA i BPM

    AI w pułapce déjà vu: firmy znów powtarzają błędy RPA i BPM

    Generatywna sztuczna inteligencja wchodzi do biznesu szybciej, niż wielu menedżerów się spodziewało. Według badań ponad 80% firm planuje wdrożenia nowych funkcji AI w ciągu najbliższych trzech lat. Chatboty obsługujące klientów, asystenci wspierający programistów, narzędzia do analizy dokumentów – w wielu organizacjach te rozwiązania są już w fazie pilotażu lub produkcji.

    Ale wraz z rosnącą presją na szybkie efekty, powraca znajomy problem: historia automatyzacji zdaje się powtarzać. Firmy stają dziś przed podobnymi zagrożeniami, jakie dekadę temu towarzyszyły wdrożeniom RPA, a wcześniej systemom BPM. Jeśli CIO i zarządy nie wyciągną lekcji z tamtych doświadczeń, AI może utknąć w tej samej „pułapce pilota”, z której trudno się wydostać.

    Technologiczne déjà vu

    Na początku lat 2000 firmy masowo inwestowały w systemy zarządzania procesami biznesowymi (BPM). W teorii miały one ujednolicić i usprawnić przepływy pracy w całych organizacjach. W praktyce szybko okazało się, że narzędzia BPM wymuszały sztywne reguły, które trudno było dostosować do realiów biznesowych.

    Dekadę później pojawiła się fala RPA. Obietnica była kusząca: szybka automatyzacja powtarzalnych zadań bez udziału IT. Firmy zaczęły wdrażać boty, które logowały się do systemów, kopiowały dane, przygotowywały raporty. W krótkim czasie oszczędności były zauważalne, ale skala problemów rosła równie szybko. Boty działały w silosach, bez centralnego nadzoru, a ich utrzymanie okazało się kosztowne i mało elastyczne.

    Dziś historia się powtarza. Generatywna AI obiecuje natychmiastową wartość – od automatycznej obsługi klientów po generowanie kodu. Ale bez spójnej architektury i odpowiedniego zarządzania, efekt może być taki sam jak w przypadku BPM i RPA: technologia, która zamiast ułatwiać życie, tworzy nowe bariery i zadłużenie techniczne.

    Pułapka szybkiego sukcesu

    Najczęstszym błędem przy wdrożeniach AI jest pogoń za natychmiastowym efektem. Wiele firm traktuje generatywne narzędzia jako sposób na szybkie cięcia kosztów – uruchamia chatbota w dziale obsługi klienta albo wdraża asystenta do wsparcia zespołów sprzedażowych.

    Na początku działa to obiecująco. Ale bez centralnej orkiestracji i przemyślanej architektury, rozwiązania szybko okazują się trudne do skalowania. Każdy nowy scenariusz wdrożenia wymaga dodatkowej konfiguracji, a integracje stają się coraz bardziej kosztowne. W efekcie zamiast strategicznej transformacji powstaje zbiór lokalnych eksperymentów – działających tu i teraz, ale bez długoterminowej wartości.

    Silosy automatyzacji kontra orkiestracja

    Drugi problem to powtarzająca się fragmentacja technologiczna. Wiele firm wdraża różne narzędzia w różnych działach – jeden zespół korzysta z rozwiązań do przetwarzania dokumentów, inny testuje agentów AI w marketingu, jeszcze inny uruchamia boty w systemach finansowych.

    Każdy projekt może rozwiązać lokalny problem, ale brak wspólnej architektury procesów sprawia, że całość nie działa razem. Kiedy pojawia się potrzeba modyfikacji – choćby z powodu nowych regulacji lub migracji systemów – okazuje się, że każdą „wyspę” automatyzacji trzeba przebudować niezależnie.

    AI nie jest tu wyjątkiem. Bez centralnej warstwy orkiestracji, która łączy ludzi, systemy i agentów AI w spójny proces, organizacja ryzykuje powtórkę z historii RPA – kosztowny patchwork, trudny w zarządzaniu i mało elastyczny wobec zmian.

    Sztywne podstawy jako bariera innowacji

    Trzecia lekcja dotyczy fundamentów technologicznych. W czasach BPM firmy spędzały miesiące na dokumentowaniu „idealnych procesów”, które w praktyce okazywały się nieelastyczne i mało użyteczne.

    Podobny błąd można popełnić dziś, projektując systemy AI w zamkniętych, sztywnych ramach. Narzędzia, które nie potrafią ewoluować wraz z biznesem, szybko stają się ciężarem. Gdy zmieniają się warunki rynkowe, pojawia się nowy produkt czy regulacja, takie rozwiązania wymagają przebudowy całych procesów od zera.

    Rozwiązaniem jest podejście komponowalne i dynamiczne. AI powinna działać w elastycznej architekturze, która umożliwia szybkie zmiany, obserwowalność i ciągłe doskonalenie procesów.

    Dlaczego to ryzykowne właśnie teraz

    W przypadku BPM i RPA skutki błędów były w dużej mierze lokalne – dotyczyły pojedynczych działów lub procesów. W przypadku AI skala jest znacznie większa.

    Dzisiejsze systemy generatywne działają w czasie rzeczywistym, mają bezpośredni kontakt z klientami i podlegają coraz większej kontroli regulatorów. Błędy popełniane w izolowanych wdrożeniach nie są więc tylko problemem IT – mogą uderzyć w reputację firmy, a nawet narazić ją na odpowiedzialność prawną.

    Strategiczna lekcja dla CIO

    Historia automatyzacji pokazuje, że sama technologia nie wystarczy. Równie ważne jak narzędzia są architektura, zarządzanie i zdolność do integracji.

    AI powinna być traktowana nie jako odrębne rozwiązanie, ale jako część szerszej architektury procesów biznesowych. To oznacza konieczność inwestycji w orkiestrację, centralną obserwowalność i mechanizmy kontroli. Dzięki temu organizacje mogą nie tylko wdrażać nowe funkcje, ale też monitorować ich działanie, rozumieć decyzje podejmowane przez systemy AI i interweniować, gdy zajdzie taka potrzeba.

    Firmy, które podejdą do AI w ten sposób, mają szansę zbudować przewagę konkurencyjną. Te, które potraktują ją jako „gadżet” wdrażany punktowo, utkną w tym samym miejscu, w którym dekadę temu zatrzymały się projekty RPA – w pułapce pilota, bez realnej wartości biznesowej.

    Generatywna sztuczna inteligencja ma potencjał, by zmienić sposób działania przedsiębiorstw. Ale potencjał ten nie zrealizuje się sam. Bez spójnej architektury i centralnej orkiestracji AI pozostanie kolejnym epizodem w historii nietrafionych wdrożeń IT.

    Prawdziwy sukces nie polega dziś na tym, jak szybko firma uruchomi chatbota czy copilot, ale na tym, jak umiejętnie wbuduje AI w swoje procesy – elastycznie, przejrzyście i na skalę całego przedsiębiorstwa.

  • Koniec prostych botów? Jak orkiestracja AI rewolucjonizuje automatyzację

    Koniec prostych botów? Jak orkiestracja AI rewolucjonizuje automatyzację

    Automatyzacja procesów biznesowych przechodzi właśnie fundamentalną transformację, która na zawsze zmienia sposób, w jaki myślimy o wydajności, współpracy i strategii. Czasy, w których Robotic Process Automation (RPA) kojarzyło się głównie z prostymi botami naśladującymi kliknięcia w interfejsach systemów, bezpowrotnie mijają.

    Wkraczamy w epokę, w której o przewadze konkurencyjnej decyduje nie tyle zdolność do automatyzacji pojedynczych zadań, co umiejętność zarządzania całym ekosystemem cyfrowych pracowników. Motorem napędowym tej rewolucji jest sztuczna inteligencja, która z dodatku stała się rdzeniem nowoczesnej automatyzacji.

    Ewolucja: Od cyfrowych rąk do autonomicznych agentów

    Aby zrozumieć, gdzie jesteśmy dzisiaj, warto prześledzić błyskawiczną ewolucję tej technologii. Na początku było klasyczne RPA – boty, które działały jak „cyfrowe ręce”. Perfekcyjnie radziły sobie z powtarzalnymi, opartymi na regułach zadaniami: kopiowaniem danych między systemami, wypełnianiem formularzy czy generowaniem raportów.

    Były niezawodne, szybkie i drastycznie redukowały koszty, ale miały swoje ograniczenia. Działały w oparciu o sztywne scenariusze i nie potrafiły poradzić sobie z wyjątkami czy danymi w nieustrukturyzowanej formie, takimi jak treść maila czy skan faktury.

    Następnym krokiem było wzbogacenie automatyzacji o sztuczną inteligencję. Boty zyskały „mózg”. Dzięki technologiom takim jak przetwarzanie języka naturalnego (NLP) i widzenie maszynowe (Computer Vision), stały się zdolne do rozumienia treści dokumentów, analizowania sentymentu wiadomości od klientów i podejmowania prostych decyzji.

    To otworzyło drzwi do automatyzacji znacznie bardziej złożonych procesów, które wcześniej wymagały ludzkiej oceny.

    Dziś stoimy u progu kolejnej fali, napędzanej przez Agentic AI. Agent AI to już nie jest tylko bot wykonujący polecenia. To autonomiczny system, który potrafi samodzielnie rozumieć cel, tworzyć plan działania, dobierać odpowiednie narzędzia (w tym inne boty) i wykonywać wieloetapowe zadania, adaptując się do zmieniających się warunków.

    To właśnie ta ewolucja tworzy nowe wyzwanie: jak zarządzać złożonym środowiskiem, w którym współpracować muszą ludzie, proste boty RPA i zaawansowani agenci AI?

    Kluczowy trend: Orkiestracja AI jako dyrygent cyfrowej transformacji

    Zarządzanie tym skomplikowanym ekosystemem stało się kluczowym wyzwaniem i jednocześnie najważniejszym trendem kształtującym rynek. Potwierdza to ekspert z firmy UiPath, globalnego lidera w dziedzinie automatyzacji.

    “Automatyzacja biznesu znajduje się na przyspieszonej ścieżce innowacji – od Robotic Process Automation (RPA), poprzez automatyzację wspieraną przez sztuczną inteligencję, aż po Agentic AI. Obecnie kluczowym trendem jest orkiestracja AI – łącząca wszystko: roboty, agentów i systemy. Umożliwia ona przedsiębiorstwom koordynowanie, kontrolowanie i optymalizowanie pracy w ramach kompleksowych agentowych procesów i systemów. To potężne, zintegrowane podejście pozwala na bezproblemową współpracę ludzi, agentów AI i robotów RPA, jednocześnie otwierając drogę do płynnej kooperacji z cyfrową siłą roboczą przyszłości.” – mówi Aleksander Kania, Regional Vice President w UiPath.

    Czym dokładnie jest wspomniana przez eksperta orkiestracja AI? Najlepszą analogią jest dyrygent prowadzący orkiestrę. Dyrygent sam nie gra na żadnym instrumencie, ale jego rola jest kluczowa. To on dba o to, by każdy muzyk (w naszym przypadku: pracownik, bot RPA, agent AI) włączył się do gry w odpowiednim momencie, z właściwą dynamiką i w idealnej harmonii z resztą zespołu.

    Orkiestracja AI działa podobnie, pełniąc trzy kluczowe funkcje:

    1. Koordynacja: Platforma orkiestracyjna działa jak inteligentny dyspozytor. Analizuje zadanie do wykonania i decyduje, kto jest najlepszy do jego realizacji. Proste przeniesienie danych zleci szybkiemu botowi RPA. Analizę skomplikowanej umowy przekaże agentowi AI wyspecjalizowanemu w NLP. A zatwierdzenie niestandardowego rabatu skieruje do menedżera.
    2. Kontrola: Zapewnia pełen wgląd i nadzór nad wszystkimi zautomatyzowanymi procesami. Monitoruje wydajność cyfrowych pracowników, dba o zgodność z regulacjami (compliance) i zarządza uprawnieniami, gwarantując bezpieczeństwo operacji.
    3. Optymalizacja: Stale analizuje przebieg procesów, identyfikując wąskie gardła i możliwości usprawnień. Dzięki temu automatyzacja nie jest jednorazowym projektem, ale ciągłym cyklem doskonalenia.

    W kierunku hybrydowej siły roboczej

    Podejście oparte na orkiestracji AI fundamentalnie zmienia postrzeganie automatyzacji. Celem nie jest już tylko zastępowanie ludzkiej pracy w powtarzalnych czynnościach. Celem jest stworzenie hybrydowej siły roboczej, w której ludzie i technologia płynnie ze sobą współpracują, wzajemnie wzmacniając swoje najsilniejsze strony.

    W takim modelu ludzie mogą skupić się na zadaniach wymagających kreatywności, empatii i strategicznego myślenia, podczas gdy ich cyfrowi koledzy zajmują się analizą ogromnych zbiorów danych i wykonywaniem rutynowych operacji.

    To synergia, która pozwala firmom działać szybciej, podejmować mądrzejsze decyzje i budować prawdziwą, trwałą przewagę konkurencyjną w erze cyfrowej. Przedsiębiorstwa, które dziś zrozumieją potęgę orkiestracji, jutro będą liderami swoich branż.

  • Cyfrowy Darwinizm: Technologie, które zdecydują, kto przetrwa, a kto zniknie

    Cyfrowy Darwinizm: Technologie, które zdecydują, kto przetrwa, a kto zniknie

    Dotychczasowy świat biznesu przypominał stabilny, przewidywalny klimat. Reguły były znane, a zmiany zachodziły w tempie pozwalającym na spokojną adaptację. Ta epoka właśnie dobiegła końca. Nadeszło gwałtowne, technologiczne ocieplenie, które w ciągu zaledwie kilku lat całkowicie zmieniło krajobraz. To, co obserwujemy, nie jest kolejną falą innowacji, którą można przeczekać. To cyfrowy darwinizm – bezlitosny proces selekcji naturalnej, który w czasie rzeczywistym oddziela przyszłych liderów od cyfrowych skamielin. Czy Twoja organizacja ewoluuje, by stać się drapieżnikiem alfa w tej nowej erze, czy jest na prostej drodze do biznesowego wymarcia?

    Anatomia przetrwania: niezbędne cechy ewolucyjne

    W nowym, cyfrowym ekosystemie przetrwanie zależy od wykształcenia zupełnie nowych cech. Technologie przestały być jedynie narzędziami – stały się kluczowymi organami, bez których nowoczesna firma nie jest w stanie funkcjonować.

    Cecha #1: Zwinność (układ ruchu) – fundament chmury

    Stary świat to ociężała, statyczna infrastruktura on-premise. Jest jak gruby pancerz, który co prawda daje poczucie bezpieczeństwa, ale w dynamicznym środowisku uniemożliwia szybką reakcję, ucieczkę czy pogoń za nową okazją. Dzisiejszy rynek wymaga błyskawicznych manewrów. Chmura obliczeniowa to zwinny i elastyczny szkielet nowoczesnej organizacji. Daje zdolność do natychmiastowego skalowania zasobów w odpowiedzi na popyt, pozwala polować na nowe szanse przez ekspresowe wdrażanie usług i dynamicznie zarządzać kosztami. Bez tej fundamentalnej cechy każda firma jest powolna, przewidywalna i skazana na porażkę w starciu ze zwinniejszymi konkurentami. 

    Cecha #2: Inteligencja (mózg i zmysły) – potęga AI i danych

    Wokół nas rozciąga się ocean danych, jednak większość firm wciąż porusza się w nim po omacku, polegając na przestarzałej intuicji menedżerskiej. To archaiczna metoda nawigacji w świecie, który wymaga precyzji. Ewolucyjnym skokiem jest tu datyfikacja (świadome zbieranie danych) połączona ze sztuczną inteligencją (zdolnością do ich analizy). To jak wykształcenie zaawansowanych zmysłów – echolokacji czy termowizji. Pozwala „widzieć” ukryte wzorce rynkowe, przewidywać zachowania klientów i optymalizować wewnętrzne procesy z precyzją, o jakiej konkurencja może tylko marzyć. Firmy napędzane danymi nie zgadują – one wiedzą.

    Cecha #3: Efektywność (zoptymalizowany metabolizm) – siła automatyzacji

    Każda organizacja marnuje cenną energię na powtarzalne, manualne procesy. To metaboliczne obciążenie, które spowalnia wzrost i innowacyjność. Automatyzacja, czy to przez Robotyczną Automatyzację Procesów (RPA), czy koncepcję Infrastruktury jako Kodu (IaC), działa jak usprawnienie wewnętrznego metabolizmu firmy. Uwalnia najcenniejszy zasób – ludzką kreatywność i talent – od rutynowych, trywialnych zadań. Pozwala to skierować całą energię organizacji na to, co naprawdę napędza ewolucję: strategię, rozwój i dominację w swojej niszy rynkowej.

    Nowe drapieżniki: ewolucja systemu odpornościowego

    Nowy, tętniący życiem ekosystem ma też swoją mroczną stronę. Roi się w nim od wyspecjalizowanych drapieżników – cyberataków. Są szybsze, inteligentniejsze i bardziej zjadliwe niż kiedykolwiek wcześniej. W takich warunkach przetrwanie wymaga ewolucji od pasywnej obrony (stare mury i zapory) do aktywnej odporności (resilience). Nowoczesne cyberbezpieczeństwo to zaawansowany system immunologiczny, który nie tylko blokuje zagrożenia, ale potrafi je błyskawicznie wykryć, zneutralizować i zregenerować organizm po ataku. Podejścia takie jak Secure Software Development Lifecycle (S-SDLC) idą o krok dalej, wbudowując odporność bezpośrednio w „kod genetyczny” firmowych produktów i usług.

    Horyzont ewolucyjny: co czeka za rogiem?

    Ewolucja nigdy się nie zatrzymuje. Liderzy rynku już dziś eksperymentują z cechami, które wkrótce mogą stać się standardem. Internet Rzeczy (IoT) i Cyfrowe Bliźniaki to rozszerzenie zmysłów organizacji na otaczający ją świat fizyczny, pozwalające na symulację i optymalizację w niespotykanej dotąd skali. Blockchain i Web3 to z kolei rewolucyjne eksperymenty z nowymi strukturami społecznymi, opartymi na decentralizacji i zaufaniu. Należy jednak pamiętać o kluczowej zasadzie: pogoń za tymi zaawansowanymi cechami bez opanowania absolutnych podstaw – zwinności, inteligencji i odporności – jest ewolucyjnym samobójstwem.

    Adaptuj się albo zgiń

    Cyfrowy darwinizm nie jest prognozą – to nasza teraźniejszość. Inicjatywy rządowe i fundusze, takie jak europejskie Next Generation EU, to jedynie próby stymulacji tego procesu, dostarczenia ekosystemowi „składników odżywczych”. Jednak to od każdej organizacji zależy, czy wykorzysta je do budowy mięśni, czy pozwoli, by szansa przeszła jej koło nosa.

    Największym zagrożeniem w tej nowej erze nie jest lepiej finansowana konkurencja. Jest nim własna bezczynność, przekonanie, że „nas to nie dotyczy” lub „mamy jeszcze czas”. W tej grze nie ma miejsca na sentymenty. Liderami jutra nie będą ci, którzy mają najlepszy produkt dzisiaj, ale ci, którzy wykażą się największą zdolnością do adaptacji. Historia ewolucji jest cmentarzem wspaniałych gatunków, które zniknęły, bo nie potrafiły się dostosować.

  • Automatyzacja w HR IT: Symbioza efektywności AI i ludzkiej strategii

    Automatyzacja w HR IT: Symbioza efektywności AI i ludzkiej strategii

    Działy HR stają przed podwójnym wyzwaniem: muszą nie tylko pozyskiwać najlepsze talenty, ale również adaptować najnowsze narzędzia, by robić to skutecznie. Sztuczna inteligencja i automatyzacja rewolucjonizują branżę, ale czy ich celem jest zastąpienie człowieka? Wręcz przeciwnie.

    Nowoczesny HR to historia o symbiozie, w której technologia staje się potężnym narzędziem w rękach stratega – człowieka.

    Nowy podział ról w nowoczesnym HR

    Automatyzacja redefiniuje zadania w HR, tworząc klarowny i logiczny podział obowiązków. AI i algorytmy przejmują zadania operacyjne, analityczne i powtarzalne, pozwalając specjalistom skupić się na tym, co ludzkie: budowaniu relacji, kreatywnym rozwiązywaniu problemów i tworzeniu strategii talentów, która realnie wspiera biznes. To ewolucja roli, a nie jej eliminacja.

    Gdzie AI realnie wspiera HR? Fundament oparty na danych

    Zanim przejdziemy do strategicznych korzyści, warto zrozumieć, gdzie technologia już dziś przynosi największą wartość. Sztuczna inteligencja jest mistrzem w przetwarzaniu ogromnych zbiorów informacji, co czyni ją idealnym wsparciem w zadaniach, które do tej pory pochłaniały lwią część czasu zespołów HR.

    „Automatyzacja procesów HR w IT wspierana przez AI usprawnia głównie zarządzanie danymi pracowniczymi, monitorowanie wyników, tworzenie notatek i korelowanie różnych źródeł danych.” – mówi Karol Wasilewski, Head of Recruitment w RITS

    To właśnie ten solidny fundament – uporządkowane i inteligentnie przetworzone dane – pozwala na podejmowanie lepszych, bardziej świadomych decyzji na wyższych szczeblach.

    Rekrutacja z AI: Szansa na efektywność i ryzyko dla kompetencji

    Rekrutacja jest jednym z pierwszych obszarów, w których AI pokazało swoje możliwości. Analiza tysięcy CV w kilka minut czy wstępna ocena dopasowania kulturowego to ogromne wsparcie, ale niesie ze sobą również pewne ryzyko.

    „AI może także oceniać CV pod kątem wymagań, jednak korzystanie wyłącznie z AI może mocno ograniczać kompetencje rekrutera, jeśli nie zadbamy o nie w inny sposób. (…) Dopasowanie kulturowe za pomocą AI jest pomocne przy analizie wzorców komunikacji i preferencji, co wspiera rekrutację i zmniejsza rotację. Jednak AI nie jest w stanie ocenić subtelnych kompetencji miękkich i niuansów kulturowych, więc człowiek pozostaje niezbędny.” – podkreśla Karol Wasilewski, Head of Recruitment w RITS

    Technologia może nam powiedzieć, czy kandydat spełnia kryteria techniczne, ale tylko człowiek jest w stanie ocenić, jak będzie współpracował z zespołem, jak poradzi sobie z presją i czy jego wartości są zbieżne z kulturą firmy. Nadmierne poleganie na maszynie może uśpić najważniejszy zmysł rekrutera – intuicję popartą doświadczeniem.

    Największa wartość automatyzacji: Czas na człowieka

    Najważniejszą korzyścią, jaką daje automatyzacja, nie jest więc sama technologia, ale zasób, który dzięki niej odzyskujemy – czas. Czas, który można przeznaczyć na działania o najwyższej wartości dodanej.

    „Narzędzia automatyzujące odciążają zespoły HR, realizując powtarzalne zadania, tym samym pozostawiając czas na kreatywne spotkania i budowanie relacji, co zwiększa motywację, a pracownicy mają więcej przestrzeni na konstruktywne zadania.” –  mówi Karol Wasilewski, Head of Recruitment w RITS

    Gdy algorytm planuje spotkania, rekruter może skupić się na przygotowaniu do rozmowy. Gdy system analizuje dane, HR Business Partner może poświęcić czas na rozmowę z liderem o strategii rozwoju jego zespołu. To właśnie w tych interakcjach kryje się prawdziwa wartość HR.

    Idealna równowaga – człowiek jako strateg, AI jako wykonawca

    Rewolucja AI w HR nie prowadzi do świata bez ludzi. Wręcz przeciwnie, tworzy środowisko, w którym ludzkie kompetencje – empatia, myślenie strategiczne, kreatywność i budowanie relacji – stają się cenniejsze niż kiedykolwiek wcześniej.

    „Podsumowując, AI przejmuje zadania operacyjne/powtarzalne, a ludzie pełnią funkcje doradcze i strategiczne, łącząc efektywność z zachowaniem ludzkiego wymiaru.” – podsumowauje Karol Wasilewski

    Ostatecznym celem jest inteligentna symbioza: efektywność maszyn połączona z mądrością i strategicznym spojrzeniem człowieka. To przyszłość HR, która dzieje się na naszych oczach.

  • Dlaczego porządek w danych to przepustka do automatyzacji 70% procesów

    Dlaczego porządek w danych to przepustka do automatyzacji 70% procesów

    W świecie IT automatyzacja jest przedstawiana jako złoty środek na wszystko — od redukcji kosztów po rozwiązanie problemu braków kadrowych. Jednak firmy, które już próbowały„zautomatyzować wszystko”, wiedzą, że sukces nie przychodzi sam z siebie.

    Automatyzacja to nie magia, a jeden z jej największych sekretów jest prozaiczny: bez uporządkowanych danych nawet najlepsze narzędzia i procesy będą działać jak sportowy samochód z pustym bakiem.

    Badania branżowe wskazują, że firmy, które inwestują w jakość danych, są w stanie zautomatyzować średnio 70% swoich procesów. Reszta — mimo dobrych chęci i zaawansowanych systemów — grzęźnie w chaosie informacyjnym.

    Automatyzacja to nic innego jak powierzenie powtarzalnych zadań oprogramowaniu. Może to być wdrażanie nowych pracowników, zarządzanie uprawnieniami, aktualizacje systemów czy obsługa zgłoszeń do help desku.

    Teoretycznie brzmi prosto. W praktyce każde z tych działań wymaga precyzyjnych, aktualnych i spójnych danych.

    Weźmy przykład zautomatyzowanego zarządzania punktami końcowymi. Jeśli baza urządzeń jest niekompletna albo zawiera błędy, proces instalowania aktualizacji lub konfigurowania nowych laptopów szybko zamieni się w festiwal wyjątków, które trzeba obsłużyć ręcznie. A to oznacza utratę wszystkich korzyści z automatyzacji.

    Źródeł chaosu jest wiele. Wiele organizacji wciąż funkcjonuje w oparciu o silosy danych – każdy dział ma swoje własne bazy, formaty i systemy, które rzadko ze sobą współpracują. Do tego dochodzą lata pracy na przestarzałych platformach, które nie obsługują nowoczesnych standardów wymiany danych.

    Nie można też zapominać o „długu technicznym” — efektach odkładania modernizacji na później. Każdy kolejny rok pracy na starym systemie oznacza rosnące trudności w integracji i brak kompatybilności z nowymi narzędziami automatyzacji.

    Do tego środowisko pracy stało się bardziej rozproszone niż kiedykolwiek. Pracownicy korzystają z coraz większej liczby urządzeń i aplikacji w modelu chmurowym, a IT musi nad tym wszystkim zapanować. Bez porządku w danych to zadanie szybko wymyka się spod kontroli.

    To może brzmieć jak praca u podstaw, ale to właśnie te fundamenty decydują, czy automatyzacja będzie skalowalna i efektywna.

    Wyobraźmy sobie dwa scenariusze wdrożenia automatyzacji w obszarze obsługi zgłoszeń IT.

    W pierwszym dane są uporządkowane: każde urządzenie ma przypisanego właściciela, systemy są zintegrowane, a historia interakcji z użytkownikiem jest kompletna. Automatyzacja może w takim środowisku działać niemal bez ingerencji człowieka — zgłoszenie jest analizowane, przypisywane do odpowiedniej kategorii, a system samodzielnie wykonuje niezbędne kroki naprawcze.

    W drugim scenariuszu dane są rozproszone, część urządzeń nie ma przypisanego właściciela, a systemy nie wymieniają się informacjami. W efekcie automatyzacja zatrzymuje się na pierwszym kroku i generuje kolejne zgłoszenia do obsługi ręcznej.

    Różnica? W pierwszym przypadku IT oszczędza setki godzin pracy rocznie. W drugim — zyski są minimalne, a frustracja rośnie.

    Korzyści z automatyzacji w oparciu o dobre dane są wymierne. Skrócenie czasu realizacji procesów z dni do godzin, a czasem minut, staje się normą. Liczba błędów spada, a koszty operacyjne maleją dzięki mniejszej liczbie interwencji ręcznych.

    Co równie istotne, zespół IT zyskuje czas na działania strategiczne — rozwój nowych usług, testowanie innowacji czy wdrażanie rozwiązań zwiększających bezpieczeństwo.

    Największy błąd, jaki mogą popełnić organizacje, to uznać, że porządkowanie danych jest jednorazowym projektem. Środowisko IT zmienia się nieustannie — pojawiają się nowe systemy, urządzenia i źródła informacji.

    Dlatego utrzymanie jakości danych powinno być wpisane w strategię organizacji. Oznacza to regularne przeglądy, automatyczne monitorowanie spójności informacji oraz jasne procedury ich aktualizacji.

    Automatyzacja w IT to proces, który może przynieść spektakularne efekty — ale tylko wtedy, gdy zaczyna się od właściwego punktu. Tym punktem są dane: spójne, aktualne i dostępne w całej organizacji.

  • Ukryty wróg IT. Jak automatyzacja pokonuje dług technologiczny?

    Ukryty wróg IT. Jak automatyzacja pokonuje dług technologiczny?

    Działy IT znalazły się w oku cyklonu. Rosnąca presja makroekonomiczna, eksplozja pracy zdalnej i hybrydowej oraz nieustannie ewoluujące cyberzagrożenia tworzą środowisko, w którym tradycyjne podejście do zarządzania infrastrukturą przestaje wystarczać. Zespoły IT muszą obsługiwać coraz bardziej złożone ekosystemy przy kurczących się budżetach i ograniczonych zasobach ludzkich. Odpowiedzią na to wyzwanie, coraz częściej postrzeganą nie jako opcja, a konieczność, jest strategiczna automatyzacja.

    Automatyzacja w IT przestała być jedynie modnym hasłem. Globalny rynek automatyzacji IT, wyceniany w 2023 roku na ponad 20 miliardów dolarów, według prognoz ma rosnąć w tempie kilkunastu procent rocznie, co pokazuje skalę zjawiska. To już nie tylko domena gigantów technologicznych, ale kluczowy element strategii firm każdej wielkości, które chcą zachować konkurencyjność.

    W swej istocie automatyzacja polega na wykorzystaniu oprogramowania do wykonywania powtarzalnych, czasochłonnych zadań bez potrzeby ludzkiej interwencji. Spektrum zastosowań jest szerokie – od optymalizacji codziennych przepływów pracy i obsługi zgłoszeń w helpdesku, przez skalowanie złożonych procesów administracyjnych, aż po gwarantowanie zgodności z regulacjami (compliance) i wzmacnianie bezpieczeństwa.

    Klasycznym przykładem jest zarządzanie punktami końcowymi (endpoint management). W erze pracy zdalnej sieć firmowa to setki, a nawet tysiące laptopów, smartfonów i urządzeń wirtualnych. Ręczna konfiguracja każdego z nich, instalacja oprogramowania i wdrażanie poprawek bezpieczeństwa to proces nie tylko żmudny, ale i obarczony wysokim ryzykiem błędu. Automatyzacja pozwala ustandaryzować te operacje, zapewniając spójność i zwalniając specjalistów IT do realizacji bardziej strategicznych zadań. Celem nie jest zastąpienie człowieka, ale wzmocnienie jego możliwości.

    Nie zbudujesz pałacu na bagnie

    Jednak droga do efektywnej automatyzacji pełna jest pułapek, a największą z nich są słabe fundamenty. Wdrożenie nowoczesnych narzędzi automatyzujących na przestarzałej infrastrukturze i oprogramowaniu jest jak montowanie silnika odrzutowego w stuletnim automobilu. Z czasem starsze systemy, często pozbawione nowoczesnych interfejsów API i opierające się na zamkniętych protokołach, stają się źródłem tzw. długu technologicznego, który paraliżuje innowacje.

    Firmy stają przed wyborem: modernizacja wewnętrzna lub współpraca z zewnętrznym partnerem, który pomoże w migracji do chmury i restrukturyzacji procesów. Niezależnie od wybranej ścieżki, kluczowym elementem przygotowań jest uporządkowanie danych. Automatyzacja karmi się danymi – muszą być one dokładne, dobrze zorganizowane i skategoryzowane. Analizy rynkowe wskazują, że organizacje, które osiągają wysoki stopień dojrzałości w zarządzaniu danymi, są w stanie zautomatyzować nawet do 70% swoich procesów IT.

    Bezpieczeństwo jako punkt wyjścia

    Kolejnym filarem jest cyberbezpieczeństwo. Każdy zautomatyzowany proces i każde połączone urządzenie to potencjalny wektor ataku. Dlatego implementacja mechanizmów bezpieczeństwa na wczesnym etapie projektowania procesów automatyzacji jest absolutnie kluczowa. Podejście „Security by Design” daje pewność, że zautomatyzowane systemy są nie tylko wydajne, ale także odporne i godne zaufania.

    Co więcej, sama automatyzacja staje się potężnym narzędziem w arsenale zespołów bezpieczeństwa. Zautomatyzowane platformy do zarządzania punktami końcowymi oferują pełny wgląd w stan całej infrastruktury, zarówno tej nowoczesnej, jak i dziedziczonej. Pozwala to szybciej identyfikować luki w zabezpieczeniach, nieefektywności i potencjalne zagrożenia, a także automatycznie reagować na incydenty, skracając czas odpowiedzi z godzin do minut.

    Proces, nie jednorazowy projekt

    Największym błędem, jaki mogą popełnić organizacje, jest traktowanie automatyzacji jako jednorazowego projektu z określoną datą końcową. To ciągły proces, który wymaga stałego doskonalenia i optymalizacji. Zautomatyzowany przepływ pracy, który był efektywny rok temu, dziś może już nie przystawać do zmieniających się celów biznesowych lub nowej architektury systemów.

    Dlatego dojrzałe organizacje ustanawiają regularne cykle przeglądu swoich zautomatyzowanych procesów. Analizują wskaźniki efektywności (KPI), szukają wąskich gardeł i możliwości dalszych usprawnień. Kluczowe jest, aby każde zautomatyzowane zadanie przynosiło wymierną wartość – czy to przez redukcję kosztów, wzrost wydajności, czy poprawę poziomu bezpieczeństwa.

  • Czy robot w magazynie to tylko maszyna? Logistyka wkracza w erę IT/OT

    Czy robot w magazynie to tylko maszyna? Logistyka wkracza w erę IT/OT

    Magazyny, w których roboty autonomicznie transportują towary, rozpoznają otoczenie i komunikują się z systemami zarządzania, jeszcze do niedawna były futurystyczną wizją. Dziś to rzeczywistość, którą firmy coraz częściej testują lub wdrażają na skalę operacyjną. Automatyzacja fizycznych procesów w logistyce staje się strategicznym kierunkiem rozwoju – zarówno ze względu na niedobór pracowników, jak i presję na efektywność. Ale w ślad za inwestycjami w park maszynowy idzie nowe wyzwanie: zarządzanie tymi maszynami jak zasobami IT.

    Robot nie jest już tylko mechanizmem wykonawczym. To również system operacyjny, zestaw czujników, software, API, dane w czasie rzeczywistym i konieczność aktualizacji. Przestaje być sprzętem, a staje się aktywnym uczestnikiem cyfrowego łańcucha dostaw. W praktyce oznacza to, że każda firma wdrażająca robotykę, niezależnie od branży, staje się organizacją z komponentem IT/OT – i musi zacząć myśleć jak firma technologiczna.

    Robot w magazynie = endpoint IT

    Współczesne roboty mobilne (AMR) to nie tylko urządzenia do przewożenia palet. To zaawansowane platformy sprzętowo-programistyczne: wyposażone w kamery, lidary, systemy lokalizacji, zdalne sterowanie i zdolność do komunikacji z systemami nadrzędnymi, takimi jak WMS czy ERP. Każdy z nich funkcjonuje jak mobilny węzeł w sieci – wymienia dane, podlega monitorowaniu i, co ważne, może być podatny na błędy i zagrożenia.

    W przeciwieństwie do klasycznych zasobów fizycznych, robot wymaga konserwacji nie tylko mechanicznej, ale także cyfrowej. Regularne aktualizacje oprogramowania, łatanie luk bezpieczeństwa, testy kompatybilności z innymi systemami – to wszystko elementy znane z zarządzania infrastrukturą IT. Tyle że teraz dzieją się na poziomie hali magazynowej.

    Konwergencja IT i OT w praktyce

    Pojęcie IT/OT (Information Technology / Operational Technology) wchodzi do słownika menedżerów logistyki na nowo. Jeszcze kilka lat temu OT oznaczało sterowniki PLC, czujniki w liniach produkcyjnych czy systemy SCADA. Dziś ten świat spotyka się z nowoczesnym IT: roboty są integrowane z aplikacjami biznesowymi, a ich dane analizowane w chmurze.

    Ten proces rodzi napięcia organizacyjne. Działy operacyjne chcą efektywności, działy IT – kontroli i bezpieczeństwa. Pojawia się pytanie: kto odpowiada za aktualizacje robota? Kto zapewnia, że dane z jego sensorów są zgodne z polityką RODO? A kto wdraża poprawki po wykryciu podatności w systemie operacyjnym robota?

    W tradycyjnej organizacji nikt. Bo takich ról po prostu jeszcze nie ma.

    Potrzeba nowej warstwy zarządzania

    Gartner ostrzega, że firmy inwestujące w roboty często nie mają struktury organizacyjnej ani wiedzy, by skutecznie nimi zarządzać. W efekcie floty robotów rosną szybciej niż kompetencje zespołów. Brakuje nie tylko inżynierów od automatyki, ale także architektów IT, którzy rozumieliby, jak połączyć systemy magazynowe z warstwą sprzętową i siecią.

    Dlatego coraz częściej mówi się o konieczności tworzenia centrów kompetencji robotyki – jednostek wewnętrznych, które będą pełniły rolę integratora wiedzy technicznej, operacyjnej i IT. To nie tylko dział R&D, ale także jednostka odpowiedzialna za wybór dostawców, standardy komunikacyjne, integrację API i zgodność z polityką bezpieczeństwa. Bez takiej warstwy, roboty w magazynie szybko staną się źródłem frustracji zamiast innowacji.

    Nowe obowiązki działu IT

    Wraz z robotyzacją zmienia się też rola działów IT w firmach logistycznych. Z administratorów systemów informatycznych stają się opiekunami fizycznej infrastruktury cyfrowej. Muszą zapewniać ciągłość działania systemów sterujących, monitorować stan urządzeń, zarządzać dostępem, reagować na awarie, a nawet przygotować procedury backupu w przypadku awarii sieci lub zasilania.

    Dodatkowo roboty – jak każde urządzenie podłączone do sieci – stanowią wektor ataku. Przejęcie kontroli nad flotą robotów może sparaliżować operacje magazynowe równie skutecznie, co awaria serwera. Z tego powodu konieczne jest wprowadzenie nowych polityk bezpieczeństwa, testów penetracyjnych i procedur reagowania na incydenty – obejmujących również środowisko OT.

    Zrobotyzowany magazyn to nie tylko hardware

    Firmy wdrażające robotykę często skupiają się na ROI z inwestycji w sprzęt. Liczą, ile robotów zastąpi ilu pracowników i po jakim czasie się zwrócą. Tymczasem warto spojrzeć szerzej: każdy robot to też źródło danych, które można wykorzystać w optymalizacji procesów, prognozowaniu i automatycznym podejmowaniu decyzji. Ale żeby te dane miały wartość, muszą być ustandaryzowane, dostępne, zintegrowane z systemami analitycznymi – a to już zadanie dla działów IT.

    Robotyka to nie tylko fizyczna automatyzacja. To budowa cyfrowego bliźniaka magazynu, w którym każda akcja – ruch palety, czas postoju, reakcja na przeszkodę – staje się danymi do analizy. W ten sposób robot staje się elementem szerszej transformacji cyfrowej, a nie tylko mechanicznym wykonawcą.

    Automatyzacja magazynów to nie tylko zmiana narzędzi, ale zmiana paradygmatu działania firm. Roboty w logistyce wymagają nowego podejścia – takiego, które łączy kompetencje operacyjne z technologicznymi. W tym świecie granica między maszyną a systemem IT zaciera się. A to oznacza, że zarządzanie flotą robotów to nie zadanie na marginesie działalności – to rdzeń strategii transformacji cyfrowej łańcucha dostaw.

  • AI nie uratuje źle zaprojektowanego procesu: Jak zmapować przepływy pracy przed wdrożeniem automatyzacji

    AI nie uratuje źle zaprojektowanego procesu: Jak zmapować przepływy pracy przed wdrożeniem automatyzacji

    Wiele organizacji z entuzjazmem inwestuje w narzędzia oparte na sztucznej inteligencji, licząc na natychmiastowe efekty – szybsze procesy, oszczędność czasu i wzrost produktywności. Tymczasem, podobnie jak w przypadku wcześniejszych fal technologii, nie sama technologia jest kluczem do sukcesu, lecz sposób, w jaki zostaje zaimplementowana. A dokładniej – w jakie procesy zostaje osadzona.

    Sztuczna inteligencja potrafi przyspieszać, automatyzować, podpowiadać i analizować. Ale nie naprawi niespójnego procesu. Przeciwnie – wprowadzenie AI do źle zdefiniowanego przepływu pracy może skutkować pogłębieniem chaosu operacyjnego. Dlatego firmy, które chcą realnie wykorzystać potencjał AI, muszą zacząć nie od wyboru narzędzia, lecz od przeprojektowania tego, co już robią.

    AI wchodzi do zespołów IT – ale czy IT jest gotowe na AI?

    W ostatnich miesiącach zespoły IT zaczęły masowo testować rozwiązania z zakresu generatywnej AI: od asystentów kodowania, przez automatyczne analizy danych, po wsparcie techniczne w formie chatbotów. Często jednak wdrożenia te okazują się rozczarowujące. Dlaczego? Bo działają w oparciu o procesy, które nigdy nie zostały formalnie zmapowane lub ustandaryzowane.

    Typowy przykład: wdrożenie AI w helpdesku IT. Firma implementuje narzędzie do automatycznego klasyfikowania zgłoszeń, ale brakuje jednoznacznych kategorii, opisów priorytetów i reguł eskalacji. Efekt? System się myli, a frustracja użytkowników rośnie. Problemem nie jest AI, lecz brak fundamentów operacyjnych.

    Przepływ pracy jako fundament automatyzacji

    Kluczem do skutecznego wdrożenia AI jest dobrze zaprojektowany przepływ pracy – jasno zdefiniowany, powtarzalny i mierzalny. Taki, który da się opisać w krokach, z określoną kolejnością, odpowiedzialnością i punktami decyzyjnymi.

    Najpierw proces, potem AI

    AI nie powinno być traktowane jako sposób na obejście problemów operacyjnych. Przeciwnie – należy je osadzać tam, gdzie procesy są wystarczająco dojrzałe, by AI mogła je przyspieszyć lub zautomatyzować. Kluczowa zasada: najpierw uporządkuj, potem optymalizuj.

    Przykład pozytywny: zespół danych w średniej wielkości firmie uporządkował strukturę katalogów, metadane, uprawnienia i polityki dostępu. Dopiero wtedy wdrożył narzędzie AI wspierające klasyfikację i opis danych. Efekt – przyspieszenie onboardingu danych i wzrost zadowolenia użytkowników końcowych.

    Trzyetapowy model przygotowania pod AI

    Aby skutecznie wykorzystać AI, zespoły IT mogą posłużyć się prostym, ale skutecznym modelem przygotowania przepływów pracy:

    1. Mapowanie stanu obecnego (as-is)
      Zidentyfikuj, jak dziś wygląda dany proces. Gdzie są przestoje? Gdzie brakuje danych? Kto podejmuje decyzje i na jakiej podstawie?
    2. Projektowanie stanu docelowego (to-be)
      Uprość to, co można uprościć. Zredukuj liczbę kroków. Określ nowe punkty decyzyjne – być może wspierane przez AI. Przemyśl, czy każdy etap wnosi wartość.
    3. Wybór miejsc do zastosowania AI
      Zidentyfikuj, gdzie AI realnie przyspieszy proces. Klasyfikacja danych? Analiza logów? Generowanie podsumowań? AI powinno wspierać, a nie zastępować całość procesu.

    Nowa rola CIO: architekt przepływów

    W kontekście AI, rola CIO wykracza poza zarządzanie technologią. Staje się on architektem operacyjnym, który musi rozumieć procesy biznesowe równie dobrze jak architekturę chmury. AI to nie kolejna warstwa w stacku IT – to katalizator, który wymusza zmianę podejścia do projektowania pracy.

    Zbyt często wdrażanie AI przypomina dziś kupowanie silnika odrzutowego do roweru. Bez solidnego szkieletu procesowego nie tylko nie osiągniemy zakładanych efektów – możemy doprowadzić do katastrofy operacyjnej.

    Rekomendacje dla zespołów IT i partnerów technologicznych

    • Zanim zdecydujesz się na automatyzację, przeprowadź warsztat mapowania procesu z udziałem użytkowników końcowych.
    • Nie inwestuj w AI tam, gdzie dane wejściowe są niespójne lub nieaktualne.
    • Traktuj wdrożenie AI jako element szerszej transformacji operacyjnej – nie tylko technologicznej.
    • Zadbaj o to, by zespoły operacyjne rozumiały, jak działa nowy model z AI – nie wystarczy szkolenie z obsługi nowego narzędzia.

    AI przyspiesza tylko to, co działa

    Wdrożenie AI może być potężnym impulsem do wzrostu efektywności. Ale tylko wtedy, gdy fundamenty są stabilne. Procesy muszą być zrozumiałe, powtarzalne i mierzalne – inaczej sztuczna inteligencja jedynie przyspieszy bałagan.

    Dla CIO i liderów IT oznacza to jedno: nie zaczynaj od AI. Zacznij od siebie. I od procesu.

  • Przyszłość automatyzacji w Polsce: jak Low-Code, RPA i AI zmieniają firmy w czasach wysokich kosztów pracy

    Przyszłość automatyzacji w Polsce: jak Low-Code, RPA i AI zmieniają firmy w czasach wysokich kosztów pracy

    Polskie przedsiębiorstwa stają w obliczu złożonych wyzwań: rosnących kosztów pracy, utrzymującej się luki kompetencyjnej oraz nieustannej presji na transformację cyfrową w celu zachowania konkurencyjności. W tym kontekście technologie automatyzacyjne jawią się jako strategiczna odpowiedź, umożliwiając firmom nie tylko zwiększenie wydajności, ale także odblokowanie nowych ścieżek rozwoju. Pandemia COVID-19 zadziałała jak katalizator, przyspieszając procesy cyfryzacyjne o kilka lat, a dynamika ta nie słabnie. Automatyzacja jest obecnie postrzegana nie tylko jako narzędzie do redukcji kosztów, ale przede wszystkim jako fundament zwinności biznesowej i innowacyjności. Potwierdzają to dane: już 84% firm w Polsce traktuje transformację cyfrową priorytetowo, co stanowi znaczący wzrost z 38% w 2020 roku. W sercu tej transformacji znajdują się trzy kluczowe filary technologiczne: platformy Low-Code/No-Code (LC/NC), umożliwiające błyskawiczne tworzenie aplikacji przy minimalnym udziale tradycyjnego kodowania ; Zrobotyzowana Automatyzacja Procesów (RPA), wykorzystująca boty programowe do naśladowania ludzkich działań w powtarzalnych zadaniach ; oraz Platformy Integracyjne jako Usługa (iPaaS), które niczym cyfrowe spoiwo łączą rozproszone systemy i dane.

    Polski rynek automatyzacji

    Dynamiczny wzrost charakteryzuje polski rynek IT, którego wartość w 2023 roku wyniosła 66,3 mld zł, z prognozą osiągnięcia 74 mld zł do 2025 roku. Segment oprogramowania i usług, wyceniany na 30,5 mld zł w 2023 roku, ma wzrosnąć do 34 mld zł w ciągu dwóch lat. Prognozy na 2024 rok wskazują na 14,8% wzrost sprzedaży oprogramowania, a rynek chmury, wart 2 mld USD w 2023 roku, ma rosnąć w tempie 25% rocznie. Wśród kluczowych trendów technologicznych wymienianych przez firmy znajdują się automatyzacja i RPA (15% wskazań) oraz Low-Code (10%). Choć Polska wciąż nadrabia zaległości w gęstości robotyzacji przemysłowej w porównaniu ze średnią europejską (78 robotów na 10 000 pracowników wobec ok. 430), otwiera to szerokie pole do popisu dla automatyzacji opartej na oprogramowaniu.   

    Głównymi motorami napędowymi adopcji tych technologii są przede wszystkim dążenie do optymalizacji kosztów – RPA może przynieść ich redukcję nawet o 30-40%  – oraz odpowiedź na wyzwania rynku pracy, takie jak rosnące płace  i niedobory kadrowe. Nie bez znaczenia są również strategiczne inicjatywy transformacji cyfrowej podejmowane przez przedsiębiorstwa  oraz chęć poprawy doświadczeń klientów. Obserwujemy kilka wyraźnych trendów kształtujących polski rynek automatyzacji. Należą do nich: hiperautomatyzacja, czyli zintegrowane wykorzystanie wielu technologii ; rosnące znaczenie sztucznej inteligencji (AI), z której korzysta już 52% polskich firm ; demokratyzacja rozwoju oprogramowania dzięki platformom Low-Code i zaangażowaniu tzw. „citizen developerów” ; oraz rosnąca preferencja dla rozwiązań chmurowych.   

    Platformy Low-Code/No-Code (LC/NC)

    Platformy Low-Code/No-Code rewolucjonizują proces tworzenia oprogramowania, oferując wizualne podejście, które minimalizuje lub eliminuje potrzebę tradycyjnego kodowania. Ich główną zaletą jest drastyczne skrócenie czasu potrzebnego na wdrożenie aplikacji – nawet o 90%  – oraz znacząca redukcja kosztów deweloperskich, sięgająca 60-80%. Co więcej, LC/NC demokratyzują proces tworzenia, umożliwiając tzw. „citizen developerom”, czyli pracownikom bez formalnego wykształcenia programistycznego, budowanie własnych rozwiązań. Platformy te idealnie sprawdzają się w tworzeniu niestandardowych aplikacji biznesowych, automatyzacji przepływów pracy czy budowie portali klienckich. Na polskim rynku swoją obecność zaznaczyli globalni liderzy, tacy jak Mendix, często poprzez lokalnych partnerów (np. LCSE, Nexio Management ), Microsoft z PowerApps  oraz Creatio, współpracujące z eVolpe.   

    Zrobotyzowana automatyzacja procesów (RPA)

    Zrobotyzowana Automatyzacja Procesów (RPA) polega na wykorzystaniu robotów programowych (botów) do emulacji ludzkich interakcji z systemami cyfrowymi, co pozwala na automatyzację powtarzalnych, opartych na regułach zadań. Kluczowe korzyści płynące z RPA to przede wszystkim znaczące oszczędności kosztów, mogące sięgać nawet 80% redukcji kosztów przetwarzania , oraz szybki zwrot z inwestycji. Technologia ta prowadzi również do wzrostu wydajności, poprawy dokładności i zgodności z regulacjami. Istotną zaletą RPA jest jej nieinwazyjność i możliwość szybkiego wdrożenia, nawet w środowiskach ze starszymi systemami. Szacuje się, że w Polsce aż 49% czasu pracy może zostać zautomatyzowane dzięki RPA. Wśród wiodących dostawców na polskim rynku znajdują się UiPath, z którego rozwiązań korzystają m.in. Krajowa Administracja Skarbowa, PKO Bank Polski czy InPost , oraz Microsoft z platformą Power Automate. Warto również odnotować rosnącą rolę polskich firm tworzących własne, konkurencyjne cenowo narzędzia RPA.   

    Platformy integracyjne jako usługa (iPaaS)

    Platformy Integracyjne jako Usługa (iPaaS) to rozwiązania chmurowe, które pełnią rolę centralnego huba, łączącego rozproszone aplikacje, źródła danych i procesy biznesowe, efektywnie przełamując silosy informacyjne. Umożliwiają one płynną integrację w modelach chmura-chmura, chmura-on-premise, aplikacja-do-aplikacji (A2A) oraz business-to-business (B2B). Główne korzyści płynące z zastosowania iPaaS to przede wszystkim ujednolicony widok danych biznesowych, przyspieszenie innowacji i transformacji cyfrowej, poprawa wydajności operacyjnej oraz zwiększona skalowalność i bezpieczeństwo. Globalny rynek iPaaS rośnie w imponującym tempie około 21% rocznie. Na polskim rynku obecni są kluczowi globalni dostawcy, tacy jak SAP z Integration Suite (wspierany przez partnerów takich jak All for One Poland czy Sii Poland ), Microsoft z Azure Logic Apps , a także platformy Workato, Boomi czy MuleSoft.   

    Warto podkreślić, że wszystkie trzy omawiane kategorie technologii – Low-Code/No-Code, RPA oraz iPaaS – są coraz intensywniej wzbogacane o możliwości sztucznej inteligencji (AI). AI rozszerza ich funkcjonalność, umożliwiając automatyzację bardziej złożonych zadań, inteligentne przetwarzanie danych czy podejmowanie decyzji w oparciu o zaawansowane analizy.   

    Efektywny wybór narzędzia automatyzacyjnego wymaga dogłębnego zrozumienia specyfiki każdej z technologii. Platformy Low-Code/No-Code są stworzone przede wszystkim z myślą o szybkim tworzeniu nowych aplikacji i rozszerzaniu istniejących funkcjonalności systemowych, angażując w ten proces zarówno profesjonalnych programistów, jak i użytkowników biznesowych, tzw. „citizen developerów”. Ich główną siłą jest błyskawiczne tempo dostarczania gotowych rozwiązań. Z kolei RPA koncentruje się na automatyzacji istniejących, często manualnych i powtarzalnych zadań, które ludzie wykonują, interagując z interfejsami użytkownika różnych systemów, w tym starszych, pozbawionych API. Celem RPA jest precyzyjne naśladowanie ludzkich działań w celu osiągnięcia radykalnego wzrostu efektywności. Natomiast iPaaS pełni rolę fundamentalnego spoiwa integracyjnego, łącząc rozproszone systemy, aplikacje i źródła danych, zarządzając przepływem informacji oraz interfejsami API.   

    Pomimo tych wyraźnych różnic, wszystkie trzy technologie współdzielą wspólny cel: poprawę efektywności biznesowej i przyspieszenie transformacji cyfrowej. Co więcej, obserwujemy postępującą konwergencję – platformy RPA i iPaaS coraz częściej zawierają elementy „low-code” w swoich interfejsach, a wszystkie intensywnie korzystają z API. W praktyce, platformy Low-Code są idealnym wyborem, gdy istnieje potrzeba szybkiego stworzenia niestandardowych narzędzi wewnętrznych, aplikacji mobilnych dla pracowników terenowych czy portali dla klientów. RPA najlepiej sprawdza się w automatyzacji zadań takich jak masowe wprowadzanie danych, przetwarzanie faktur czy generowanie standardowych raportów. iPaaS jest natomiast niezbędny, gdy priorytetem jest integracja wielu rozproszonych systemów, na przykład połączenie systemu CRM z ERP, platformy e-commerce z systemem magazynowym, czy zapewnienie synchronizacji danych w czasie rzeczywistym. Często jednak najbardziej optymalne i kompleksowe rozwiązanie problemu biznesowego wymaga synergicznego połączenia tych technologii.

    Siła synergii: narodziny hiperautomatyzacji

    Hiperautomatyzacja reprezentuje strategiczne i zdyscyplinowane podejście biznesowe, które dąży do szybkiej identyfikacji, weryfikacji i automatyzacji możliwie jak największej liczby procesów biznesowych i IT. Kluczem jest tu zorkiestrowane wykorzystanie wielu technologii, takich jak RPA, platformy aplikacyjne Low-Code (LCAP), iPaaS, sztuczna inteligencja (AI) i uczenie maszynowe (ML), a także narzędzia do eksploracji procesów (process mining) czy zarządzania procesami biznesowymi (BPM). W ramach tej synergii, RPA odpowiada za precyzyjne wykonywanie zadań, często poprzez interakcję z interfejsami użytkownika, zwłaszcza w przypadku starszych systemów. iPaaS działa jako centralna „tkanka łączna”, zapewniając płynną i bezpieczną wymianę danych pomiędzy zautomatyzowanymi aplikacjami oraz orkiestrując szersze przepływy pracy. Z kolei platformy Low-Code umożliwiają szybkie tworzenie przyjaznych dla użytkownika interfejsów dla zautomatyzowanych procesów, budowanie niestandardowych aplikacji uzupełniających istniejące luki funkcjonalne, lub pozwalają „citizen developerom” na tworzenie komponentów włączanych w większe, zautomatyzowane przepływy.   

    Sztuczna inteligencja (AI) odgrywa rolę katalizatora w tej synergii, znacząco rozszerzając możliwości każdej z technologii. W przypadku RPA, AI umożliwia obsługę danych nieustrukturyzowanych (np. inteligentne przetwarzanie dokumentów), podejmowanie bardziej złożonych decyzji czy rozumienie języka naturalnego. W świecie Low-Code, AI wspiera proces deweloperski i pozwala na osadzanie zaawansowanych modeli AI bezpośrednio w tworzonych aplikacjach. Dla iPaaS, AI może optymalizować przepływy danych, sugerować mapowania czy przewidywać problemy integracyjne. Ta konwergencja technologii, wzmocniona przez AI, jest fundamentem prawdziwie transformacyjnej hiperautomatyzacji. 

    Nawigacja po polskim rynku

    Skuteczne poruszanie się po polskim rynku automatyzacji wymaga od integratorów i firm doradczych nie tylko głębokiej znajomości poszczególnych technologii, ale także umiejętności identyfikowania konkretnych problemów i potrzeb u klientów. Należy poszukiwać obszarów charakteryzujących się manualnymi, powtarzalnymi zadaniami, silosami danych, nieefektywnymi procesami czy potrzebą szybszego wprowadzania nowych produktów i usług cyfrowych. Warto kierować swoje działania do sektorów wykazujących już pewien stopień adopcji automatyzacji, takich jak finanse, bankowość , sektor publiczny, logistyka  czy energetyka , nie zapominając o ogromnym potencjale polskich Małych i Średnich Przedsiębiorstw (MŚP), dla których dostępne są również środki wsparcia, np. z Krajowego Planu Odbudowy.   

    Integratorzy muszą być przygotowani na szereg wyzwań. Jednym z kluczowych jest luka kompetencyjna – brakuje wyspecjalizowanych programistów, a jednocześnie rośnie rola „citizen developerów”, którzy często potrzebują wsparcia i odpowiednich ram zarządczych. Istotne jest również transparentne zarządzanie całkowitym kosztem posiadania (TCO), uwzględniające nie tylko licencje, ale także często niedoceniane koszty utrzymania, zwłaszcza botów RPA, które mogą stanowić od 5% do nawet 50% kosztów ich wytworzenia rocznie. Nie można ignorować potencjalnego oporu ze strony działów IT, które mogą obawiać się zjawiska „shadow IT”, utraty kontroli czy problemów z bezpieczeństwem, szczególnie w kontekście platform LC/NC. Kwestie bezpieczeństwa danych, zgodności z RODO oraz suwerenności danych są absolutnie krytyczne dla wszystkich rozwiązań, zwłaszcza tych opartych na chmurze. Wreszcie, wyzwaniem mogą być integracje z istniejącymi systemami, szczególnie z popularnymi w Polsce systemami ERP, takimi jak Comarch, których API mogą generować specyficzne problemy.   

    Przyszłość automatyzacji w Polsce

    Perspektywy dla automatyzacji w Polsce są obiecujące, kształtowane przez dynamiczny postęp technologiczny, ewoluujące ramy regulacyjne oraz krajowe inicjatywy cyfryzacyjne. Kluczowym czynnikiem transformującym będzie bez wątpienia generatywna sztuczna inteligencja (GenAI), która już teraz zaczyna być integrowana z narzędziami automatyzacyjnymi, czyniąc je bardziej intuicyjnymi i potężnymi. Przewiduje się, że GenAI znacząco wpłynie na rynek pracy – w Polsce może zautomatyzować około 4,1% miejsc pracy, a kolejne 13,7% poddać augmentacji, czyli wzbogaceniu o nowe możliwości.

    Istotny wpływ na rynek będą miały również regulacje, takie jak unijny Akt o Sztucznej Inteligencji (EU AI Act), który wprowadzi rygorystyczne wymogi dla systemów AI wysokiego ryzyka, dotyczące m.in. przejrzystości, zarządzania danymi i nadzoru ludzkiego. RODO pozostanie fundamentalnym zbiorem zasad przy przetwarzaniu danych , a inicjatywy takie jak Krajowy System e-Faktur (KSeF) będą dodatkowym motorem napędowym cyfryzacji i automatyzacji procesów fakturowania. Polskie firmy mogą również liczyć na wsparcie finansowe w ramach Krajowego Planu Odbudowy (KPO), który przeznacza znaczne środki na transformację cyfrową przedsiębiorstw. W tym dynamicznym środowisku rola integratorów i konsultantów ewoluuje – muszą oni stać się strategicznymi partnerami, koncentrującymi się na wynikach biznesowych, reinżynierii procesów i zarządzaniu zmianą, a także rozwijającymi kompetencje w zakresie AI, analizy danych i cyberbezpieczeństwa. 

    Polski rynek automatyzacji znajduje się w fazie intensywnego wzrostu, stymulowanego przez presję ekonomiczną, dążenie do cyfrowej doskonałości oraz rosnącą dostępność zaawansowanych technologii. Platformy Low-Code/No-Code, RPA oraz iPaaS, coraz częściej wzbogacane o AI i konwergujące w kierunku rozwiązań hiperautomatyzacji, oferują polskim przedsiębiorstwom bezprecedensowe możliwości transformacji.

    Dla integratorów systemów i firm doradczych, ten dynamiczny krajobraz rysuje zarówno wyzwania, jak i ogromne szanse. Aby skutecznie nawigować po tym rynku, niezbędne jest przyjęcie strategicznego podejścia, które obejmuje kilka kluczowych imperatywów. Po pierwsze, rozwijanie holistycznej ekspertyzy, pozwalającej rozumieć synergię między LC/NC, RPA, iPaaS i AI. Po drugie, koncentracja na dostarczaniu wymiernej wartości biznesowej dla klientów. Po trzecie, kluczowe jest adresowanie lokalnych specyfik, takich jak integracja z popularnymi polskimi systemami ERP czy zrozumienie krajowych regulacji i programów wsparcia. Po czwarte, istotne jest promowanie zarządzanej innowacji, w tym wspieranie rozwoju przez „citizen developerów” i odpowiedzialnego wdrażania AI. Po piąte, integratorzy powinni aspirować do roli strategicznych partnerów, oferując doradztwo wykraczające poza techniczną implementację. Wreszcie, niezbędne jest ciągłe podnoszenie kompetencji, zwłaszcza w obszarze dynamicznie rozwijającej się sztucznej inteligencji i zmieniającego się otoczenia regulacyjnego.

    Polski rynek automatyzacji jest pełen możliwości dla tych, którzy potrafią połączyć głęboką wiedzę techniczną ze strategicznym zmysłem biznesowym i dogłębnym zrozumieniem lokalnego kontekstu. To oni będą najlepiej przygotowani do wspierania polskiej gospodarki w jej cyfrowej podróży.

  • Usługi zarządzane potrzebują nowego modelu. AI go już pisze

    Usługi zarządzane potrzebują nowego modelu. AI go już pisze

    Usługi zarządzane przechodzą właśnie największą transformację od czasu pojawienia się modelu MSP. Dostawcy MSP działają w coraz bardziej wymagającym otoczeniu – rosną presje konkurencyjne, niepewność gospodarcza i zagrożenia cyberbezpieczeństwa. W obliczu tych wyzwań AI staje się kluczowym czynnikiem rozwojowym: aż 90% MSP uważa rozwiązania AI za ważne lub bardzo ważne dla swojej strategii wzrostu. Co więcej, większość dostawców już dziś wdraża AI w swoich operacjach – od monitorowania infrastruktury po obsługę klienta – redefiniując tradycyjne modele świadczenia usług. Niniejszy konspekt przedstawia najważniejsze trendy i dane rynkowe związane z automatyzacją i AI w usługach zarządzanych, ilustrując jak technologia zmienia efektywność MSP, dynamikę rynku oraz kluczowe obszary ich działalności.

    Trendy adopcji AI w sektorze MSP

    Odsetek firm deklarujących wykorzystanie AI w co najmniej jednej funkcji biznesowej wzrósł z ~20% w 2017 r. do 78% w 2024 r. Szybki skok nastąpił zwłaszcza w latach 2023–2024 za sprawą upowszechnienia generatywnej AI (różowa linia, 71% w 2024 r.). Dla menedżerów IT i dostawców usług oznacza to, że AI stała się powszechnym narzędziem biznesowym na skalę globalną. Trend ten znajduje odzwierciedlenie także w branży MSP – według badań, ponad dwie trzecie MSP wdrożyło AI w takich obszarach jak monitoring systemów czy automatyzacja zgłoszeń. Co istotne, transformacja przyspiesza: w samym IV kwartale 2023 r. 62% dostawców MSP rozszerzyło zakres wykorzystania AI, a analitycy przewidują nawet 11% wzrost ich przychodów w 2024 r. dzięki tym technologiom. Świat usług zarządzanych wchodzi tym samym w nową erę, gdzie automatyzacja wspierana AI staje się standardem definiującym konkurencyjność.

    Wpływ AI na efektywność i jakość usług

    AI obiecuje znaczące usprawnienia operacyjne dla firm MSP. Automatyzacja rutynowych zadań i uczenie maszynowe pozwalają przyspieszyć reakcje oraz poprawić jakość obsługi klienta. Dostawcy raportują wymierne korzyści: AI-ulepszone zespoły potrafią obsłużyć większą liczbę zgłoszeń i problemów w tym samym czasie, redukując opóźnienia i błędy. 

    Wpływ wdrożenia AI na efektywność operacyjną MSP. Bazowy poziom (100) reprezentuje wydajność zespołu bez wsparcia AI. Zastosowanie narzędzi AI podnosi ten wskaźnik do ~120, co oznacza ~20% wzrost produktywności. Tego rzędu poprawa przekłada się na szybsze rozwiązywanie incydentów i obniżenie kosztów operacyjnych. Przykładowo, wprowadzenie automatyzacji opartej na AI pozwoliło skrócić średni czas rozwiązania zgłoszenia nawet o 68%, a koszty operacyjne spadły o około 20%. Dzięki temu pracownicy mogą skupić się na bardziej złożonych zadaniach i proaktywnym wsparciu klientów, co zwiększa ich satysfakcję. W efekcie MSP korzystające z AI odnotowują wyraźny wzrost wydajności wewnętrznej oraz jakości świadczonych usług, budując przewagę konkurencyjną.

    wzrost rynku msp 2020 2033 scaled

    Dynamika rynku usług zarządzanych w erze AI

    Automatyzacja napędza nie tylko efektywność, ale i wzrost całego rynku MSP. Coraz więcej firm decyduje się na outsourcing zarządzanych usług IT, oczekując od dostawców wykorzystania nowoczesnych technologii AI dla zapewnienia lepszych wyników. Globalne prognozy wskazują na utrzymanie wysokiego tempa wzrostu tej branży w najbliższych latach. Prognozowany wzrost globalnego rynku usług zarządzanych: z ok. 348 mld USD w 2024 r. do ok. 393 mld USD w 2025 r. oraz ponad 1 bln USD do 2033 r. Już do 2030 r. rynek może osiągnąć około 730 mld USD, co oznacza wysoki, dwucyfrowy wzrost średnioroczny. Tak dynamiczna ekspansja odzwierciedla rosnący popyt na specjalistyczne usługi IT świadczone efektywnie i na dużą skalę. Automatyzacja i AI są kluczowym czynnikiem tego wzrostu – usprawniają pracę MSP, umożliwiają tworzenie nowych usług i modeli biznesowych oraz przyciągają klientów szukających innowacyjnych rozwiązań. Według ekspertów, AI staje się jednym z głównych motorów rozwoju usług zarządzanych, a dostawcy inwestujący w te technologie mogą liczyć na większy udział w szybko rosnącym rynku.

    afa973fc 04d8 4c94 8116 a42636e4bf9e

    Kluczowe obszary zastosowań AI w usługach MSP

    AI znajduje zastosowanie w wielu aspektach działalności dostawców usług zarządzanych. Poniżej wyróżniono główne domeny, w których automatyzacja i inteligentne algorytmy zmieniają sposób świadczenia usług MSP, oraz stopień ich adopcji. Odsetek dostawców MSP wykorzystujących AI w różnych obszarach działalności. Najczęściej AI stosuje się w monitorowaniu infrastruktury (67% MSP) i automatyzacji zgłoszeń serwisowych (54%). Niewiele mniejszy odsetek wykorzystuje AI w obszarze cyberbezpieczeństwa (56%), wsparcia klienta (chatboty – 55%) oraz analityki predykcyjnej (51%). Widać wyraźnie, że monitoring systemów IT oraz cyberbezpieczeństwo są na czele – AI pomaga tu w całodobowym wykrywaniu anomalii, zagrożeń i proaktywnym reagowaniu na incydenty. Automatyzacja obsługi klienta (np. chatboty) odciąża zespoły supportowe, przyspieszając rozwiązywanie typowych problemów i podnosząc zadowolenie klientów. Zarządzanie zgłoszeniami i incydentami dzięki AI zyskuje na sprawności – systemy automatycznie kategoryzują i priorytetyzują tickety, co skraca kolejki i czasy reakcji. Z kolei narzędzia analityki predykcyjnej umożliwiają MSP przewidywanie awarii czy potrzeb rozbudowy zasobów przed wystąpieniem problemów, co minimalizuje przestoje u klienta.

    Jak wynika z powyższych danych, automatyzacja wspierana AI obejmuje pełen wachlarz procesów zarządzanych usług IT – od podstaw utrzymania infrastruktury po zaawansowane analizy. W każdym z tych obszarów AI nie tylko zwiększa wydajność (np. mniej alertów wymyka się uwadze, mniej fałszywych alarmów w SOC), ale także poszerza zakres usług, które MSP mogą oferować (np. predykcyjne rekomendacje optymalizacyjne dla klienta, inteligentne doradztwo poprzez asystentów). To pokazuje, że AI stała się wszechstronnym narzędziem usprawniającym operacje MSP na wielu frontach jednocześnie.

    Wyzwania przy wdrażaniu automatyzacji AI

    Mimo oczywistych korzyści, implementacja AI w usługach zarządzanych niesie ze sobą szereg wyzwań. Menedżerowie IT muszą je uwzględnić, planując strategie automatyzacji, aby uniknąć pułapek i zmaksymalizować zwrot z inwestycji. Do głównych przeszkód należą:

    • Jakość i dostępność danych – AI wymaga dużych zbiorów wiarygodnych danych do trenowania modeli. Wiele firm boryka się z rozproszonymi, niekompletnymi lub słabej jakości danymi, co ogranicza skuteczność algorytmów.
    • Złożoność integracji – Wdrożenie AI w istniejące procesy i systemy bywa trudne. Konieczne jest dostosowanie infrastruktury IT, integracja z różnorodnymi narzędziami oraz zapewnienie zgodności nowych rozwiązań z bieżącymi procedurami.
    • Bezpieczeństwo i prywatność – Automatyzacja oparta na AI rodzi pytania o zabezpieczenie danych (szczególnie w kontekście modeli uczących się na danych klientów) oraz potencjalne nowe wektory ataków. MSP muszą dbać o to, by wdrażane modele nie wprowadzały dodatkowych luk bezpieczeństwa.
    • Braki kompetencyjne – Efektywne wykorzystanie AI wymaga specjalistycznej wiedzy, której może brakować w typowych zespołach MSP. Problemem jest niedobór ekspertów od uczenia maszynowego oraz potrzeba przeszkolenia personelu z obsługi nowych narzędzi.
    • Koszty i ROI – Technologia AI (od zakupu narzędzi po integrację i utrzymanie) wiąże się z istotnymi nakładami finansowymi. Firmy muszą starannie kalkulować, czy oczekiwane usprawnienia i oszczędności przewyższą poniesione koszty.
    • Aspekty etyczne i zgodność z regulacjami – Wraz z rosnącym wykorzystaniem AI pojawiają się kwestie odpowiedzialności algorytmów, transparentności decyzji podejmowanych przez modele oraz przestrzegania przepisów (np. RODO w przypadku automatycznego przetwarzania danych osobowych). MSP muszą wypracować odpowiednie polityki zarządzania AI, by utrzymać zaufanie klientów i spełnić wymogi prawne.

    Świadomość powyższych barier jest kluczowa dla skutecznego wdrożenia AI. Liderzy technologiczni powinni przygotować kompleksowy plan transformacji, uwzględniający etapowe wdrażanie (np. pilotaż na ograniczonej funkcji), zapewnienie szkoleń dla pracowników oraz wybór sprawdzonych, bezpiecznych rozwiązań AI. Dzięki temu automatyzacja stanie się trwałym elementem strategii MSP, a nie tylko jednorazowym eksperymentem.

    Perspektywy na przyszłość

    Automatyzacja i AI redefiniują model usług zarządzanych, ale wiele zmian dopiero nadchodzi. W najbliższych latach należy spodziewać się dalszej ewolucji oferty MSP – firmy te będą w coraz większym stopniu dostarczać usługi oparte na AI, wykraczające poza tradycyjne ramy. Przykładowo, już teraz pojawiają się koncepcje proaktywnych, predykcyjnych usług: dostawcy mogą przewidywać potrzeby klienta i proponować rozwiązania zanim pojawi się problem (np. zapobiegawcza modernizacja zanim wystąpi awaria, automatyczne sugestie usprawnień wydajności). Rozwijane są również bardziej zintegrowane platformy usługowe, w których klient otrzymuje spersonalizowany, adaptacyjny zestaw usług zarządzanych dostosowujący się dynamicznie do jego potrzeb. Wszystko to oznacza, że MSP, które szybko zaadaptują AI, zyskają przewagę. Będą w stanie oferować nowatorskie usługi o wyższej wartości dodanej, trudne do osiągnięcia tradycyjnymi metodami. Z kolei dostawcy zwlekający z inwestycjami w inteligentną automatyzację ryzykują pozostanie w tyle – ich usługi mogą okazać się mniej wydajne, droższe i niezdolne sprostać rosnącym oczekiwaniom klientów co do proaktywności i personalizacji obsługi. Jak ujął to jeden z branżowych raportów, to dopiero początek transformacji: najbardziej innowacyjni dostawcy MSP będą w stanie świadczyć usługi dziś jeszcze niewyobrażalne, od „bespoke” marketplace’ów adaptujących się do potrzeb użytkownika po cyberbezpieczeństwo graniczące z prekognicją (przewidywanie i powstrzymywanie naruszeń zanim nastąpią).

    Podsumowując, automatyzacja i AI stają się nowym obliczem usług zarządzanych. Dla menedżerów IT i decydentów technologicznych oznacza to konieczność śmiałego, ale przemyślanego wkroczenia w świat AI – tak, aby wykorzystać jej potencjał do zwiększenia efektywności i tworzenia nowych wartości dla biznesu, jednocześnie świadomie zarządzając wyzwaniami. Dostawcy MSP, którzy skutecznie zintegrują AI z ofertą, wnieść mogą jakość usług na niespotykany dotąd poziom, kształtując przyszłość całej branży. Ci zaś, którzy pozostaną przy starych metodach, ryzykują utratę konkurencyjności w obliczu nadchodzącej, zautomatyzowanej przyszłości usług IT.

  • AI zmienia rynek pracy. Kobiety bardziej narażone na skutki automatyzacji

    AI zmienia rynek pracy. Kobiety bardziej narażone na skutki automatyzacji

    Według najnowszego raportu Międzynarodowej Organizacji Pracy, generatywna sztuczna inteligencja (GenAI) w większym stopniu wpłynie na zawody tradycyjnie wykonywane przez kobiety. W krajach o wysokich dochodach nawet 9,6% takich zawodów może ulec przekształceniu – to niemal trzykrotnie więcej niż w przypadku zawodów męskich (3,5%). Wśród najbardziej narażonych są stanowiska biurowe i administracyjne, w tym prace sekretarskie, księgowość czy obsługa klienta – zadania, które coraz częściej są automatyzowane przez AI.

    Raport podkreśla jednak, że nie chodzi o masową likwidację miejsc pracy, lecz o zmianę ich charakteru. Pracownicy – zarówno kobiety, jak i mężczyźni – staną przed koniecznością adaptacji do nowych ról, w których kompetencje cyfrowe, umiejętność współpracy z technologią i elastyczność będą kluczowe. Przemiany szczególnie mocno odczują sektory mediów, finansów oraz oprogramowania – branże, w których AI nie tylko wspiera procesy, ale zaczyna współtworzyć wartość.

    Z perspektywy rynku pracy w Polsce oznacza to pilną potrzebę działań systemowych. Według danych Eurostatu, ponad 60% pracujących kobiet w Polsce jest zatrudnionych w usługach – głównie w administracji, edukacji i opiece zdrowotnej. To właśnie te segmenty będą w pierwszej kolejności redefiniowane przez GenAI.

    Wnioski? Zagrożenie nie leży w samej technologii, ale w braku przygotowania. Jeśli rządy i pracodawcy nie zadbają o reskilling i inkluzywność cyfrowej transformacji, AI może pogłębić istniejące nierówności na rynku pracy. Automatyzacja powinna iść w parze z inwestycją w ludzi – inaczej nawet najlepsze algorytmy będą działały na niekorzyść wielu grup zawodowych.

  • Automatyzacja i AI w polskich firmach: krok w stronę efektywności, ale czy wystarczający?

    Automatyzacja i AI w polskich firmach: krok w stronę efektywności, ale czy wystarczający?

    Choć automatyzacja i sztuczna inteligencja stają się fundamentami nowoczesnego biznesu, polski rynek wciąż nadrabia zaległości względem zachodnioeuropejskich standardów. Najnowsze dane z „Barometru Rynku Pracy 2025” Gi Group Holding pokazują, że 41,6% firm w Polsce wdrożyło rozwiązania z zakresu automatyzacji i AI, a 23,5% planuje taki krok w najbliższym czasie. To znaczący postęp w porównaniu z 2023 rokiem, kiedy podobne deklaracje składała zaledwie nieco ponad jedna piąta firm.

    Automatyzacja – narzędzie, a nie cel

    Co istotne, zmienia się nie tylko skala wdrożeń, ale i ich charakter. Dla 47% przedsiębiorstw automatyzacja to przede wszystkim sposób na zwiększenie efektywności produkcji i operacji, 34% utożsamia ją z integracją systemów IT, a niemal jedna trzecia – z lepszym wykorzystaniem danych w procesie podejmowania decyzji. Zastępowanie pracy ludzkiej przez technologię to dziś relatywnie rzadka motywacja. W praktyce pokazuje to, że firmy traktują automatyzację nie jako rewolucyjny zamach na miejsca pracy, ale jako środek do poprawy jakości procesów.

    jak firmy rozumieja automatyzacje Barometr Rynku Pracy

    Ten pragmatyzm to dobra wiadomość – szczególnie w kontekście obaw społecznych związanych z technologią. Jednak jednocześnie wskazuje na pewną ostrożność we wdrażaniu AI, która w krajach bardziej zaawansowanych cyfrowo (jak Dania czy Niemcy) staje się coraz częściej narzędziem nie tylko operacyjnym, ale strategicznym.

    Główne bariery: technologia, koszty i kompetencje

    Mimo wzrostu adopcji, ponad 20% polskich firm nadal nie widzi potrzeby wdrażania automatyzacji i AI – i nie planuje zmieniać tego podejścia. Najczęściej powodem są ograniczenia technologiczne (26%), brak wiedzy zarządzających (25%) oraz obawy o bezpieczeństwo danych (25%). Dla średnich firm kluczową przeszkodą pozostają wysokie koszty.

    korzystanie z automatyzacji i AI Barometr Rynku Pracy

    W tym kontekście warto zauważyć, że bariery nie są wyłącznie technologiczne. Problemem często okazują się także kompetencje organizacyjne – brak odpowiednio przygotowanej kadry, zarówno wśród liderów, jak i pracowników. To przypomnienie, że transformacja cyfrowa to przede wszystkim zmiana kulturowa, wymagająca inwestycji w ludzi, nie tylko w sprzęt i oprogramowanie.

    wykorzystywanie automatyzacji i AI wielkosc firmy i branza Barometr Rynku Pracy

    Polska w europejskim ogonie – ale to dopiero początek

    W europejskim rankingu wykorzystania AI przez firmy Polska plasuje się na niepokojąco niskim miejscu – przedostatnim w Unii Europejskiej według Eurostatu. Zaledwie 5,9% przedsiębiorstw deklaruje aktywne wykorzystanie AI, przy unijnej średniej wynoszącej 13,5% i aż 27,6% w Danii.

    To sygnał ostrzegawczy. Z jednej strony dane potwierdzają, że transformacja cyfrowa w Polsce nabiera tempa. Z drugiej – pokazują, jak daleko jesteśmy od liderów, nie tylko w Unii, ale także globalnie. W sytuacji, gdy UE jako całość odstaje od tempa inwestycji w AI notowanego w USA czy Chinach, polska gospodarka musi szczególnie uważnie budować swoją konkurencyjność.

    przeszkody automatyzacji i AI Barometr Rynku Pracy

    Automatyzacja nie zatrzyma się na procesach

    76% polskich firm uznaje automatyzację i robotyzację za kluczowe dla utrzymania przewagi konkurencyjnej w najbliższych latach. To deklaracja, która dobrze oddaje rosnącą świadomość znaczenia technologii. Jednak rzeczywisty sukces będzie zależał nie od wdrożenia pojedynczych narzędzi, lecz od stworzenia strategii opartej na integracji ludzi, danych i procesów.

    Długofalowo automatyzacja i AI nie mogą być wyłącznie „projektem IT” – powinny stać się elementem DNA organizacji. Firmy, które myślą o rozwoju technologii wyłącznie w kontekście kosztów lub operacyjnych usprawnień, ryzykują utratę szansy na głęboką modernizację modeli biznesowych. Tylko ci, którzy równocześnie inwestują w kompetencje swoich ludzi i budują kulturę otwartą na zmiany, będą w stanie w pełni wykorzystać potencjał cyfrowej rewolucji.

  • Automatyzacja druku – jak polskie firmy adaptują nowe technologie?

    Automatyzacja druku – jak polskie firmy adaptują nowe technologie?

    Automatyzacja druku staje się kluczowym czynnikiem transformującym polski sektor poligraficzny. Nowoczesne technologie nie tylko przyspieszają produkcję, ale także redefiniują oczekiwania klientów i stawiają przed firmami nowe wyzwania.

    Polski sektor druku stoi w obliczu transformacji napędzanej przez automatyzację. Nowe technologie, takie jak systemy zarządzania produkcją, robotyzacja i sztuczna inteligencja, obiecują rewolucję w procesach druku, ale ich wdrażanie rodzi pytania o konkurencyjność i przyszłość branży.

    W najnowszym odcinku podcastu „Rozmowy o druku” realizowanego przez Canon Polska, eksperci i praktycy branży, w tym Marta Naranowicz (Interior Decor), Piotr Janicki (PRINT PROJECT, Drukarnia Wydawnicza im. Władysława Ludwika Anczyca S.A.), Piotr Malicki, Michał Młynarczyk i Tomasz Miękus (Canon Polska), analizują kluczowe trendy i wyzwania stojące przed polskim rynkiem.

    Automatyzacja: od luksusu do konieczności

    Dyskusja koncentruje się na rosnącym znaczeniu automatyzacji. W obliczu niedoboru wykwalifikowanej siły roboczej i rosnących kosztów operacyjnych, automatyzacja przestaje być opcją, a staje się koniecznością. Uczestnicy podcastu podkreślają, że nowoczesne technologie pozwalają na redukcję czasu produkcji, minimalizację odpadów i optymalizację kosztów, co jest kluczowe dla utrzymania rentowności i konkurencyjności.

    „Dzięki nowoczesnym technologiom, możemy redukować czas produkcji, zmniejszać odpady i optymalizować koszty. To kluczowe dla utrzymania konkurencyjności” – zaznaczają eksperci.

    Canon drukarka 1
    źródło: Canon

    Polska na tle globalnym: opóźnienie we wdrażaniu innowacji?

    Choć polski sektor druku wykazuje dynamikę rozwoju, wciąż istnieje dystans do nadrobienia w porównaniu z rynkami zachodnimi. Wiele drukarni inwestuje w cyfryzację, ale wysokie koszty początkowe i ograniczony dostęp do zaawansowanych technologii stanowią istotną barierę.

    „Widzimy coraz większe zainteresowanie automatyzacją i sztuczną inteligencją, ale wciąż wiele firm stoi przed decyzją o ich wdrożeniu” – zauważają eksperci.

    Wnioski i spostrzeżenia

    Rosnące koszty i niedobór pracowników zmuszają polskie drukarnie do poszukiwania oszczędności i zwiększania efektywności. Polski rynek charakteryzuje się dychotomią – obok nowoczesnych, zautomatyzowanych drukarni, funkcjonuje wiele mniejszych firm z trudnościami inwestycyjnymi. Aby przyspieszyć transformację, potrzebne są inicjatywy edukacyjne i wsparcie finansowe. Klienci oczekują szybszej realizacji zleceń, wyższej jakości i personalizacji, co wymusza zmiany technologiczne. Przyszłość druku wiąże się z integracją technologii cyfrowych i fizycznych, a sukces zależy od elastyczności i umiejętności adaptacji do rynku.

    Posłuchaj także odcinka, w którym Bartosz Martyka, Redaktor Naczelny Brandsit oraz Dariusz Szwed, ekspert od urządzeń biurowych i w obszarze bezpieczeństwa danych, Canon Polska rozmawiają o tym, jak w świecie cyfrowym zapewnić firmie odpowiednie bezpieczeństwo oraz co jest groźniejsze dla firm: sama perspektywa włamania hakera, czy wizerunkowa katastrofa związana z informacją o wycieku danych – link do podcastu.

  • Automatyzacja już nie jest priorytetem firm. Planuje ją 51% z nich

    Automatyzacja już nie jest priorytetem firm. Planuje ją 51% z nich

    Automatyzacja już nie jest głównym priorytetem firm – w 2025 roku planuje ją wdrożyć 51% przedsiębiorstw w Polsce – wynika z najnowszej edycji „Barometru Polskiego Rynku Pracy” Personnel Service. To mniej niż w ubiegłym roku (55%), ale niekoniecznie powód do niepokoju. Dane pokazują bowiem wyraźnie: spada liczba deklaracji, ale rośnie liczba realnych wdrożeń i inwestycji w konkretne technologie, takie jak sztuczna inteligencja i robotyzacja.

    30% firm inwestuje już w AI – od predykcyjnych modeli po chatboty i analitykę danych – a 29% automatyzuje procesy, zwłaszcza w finansach, obiegu dokumentów czy poprzez RPA. Roboty i coboty pojawiają się w planach 18% przedsiębiorstw. Z drugiej strony 33% firm nie planuje żadnej implementacji, a 11% pozostaje niezdecydowana.

    Zmiana jakościowa, nie ilościowa

    Na pierwszy rzut oka może wydawać się, że zainteresowanie transformacją cyfrową maleje. W rzeczywistości mamy do czynienia z przesunięciem – z ogólnych deklaracji w stronę świadomych decyzji. Mniej firm mówi o „automatyzacji w ogóle”, a więcej podejmuje konkretne działania, co może oznaczać dojrzewanie rynku i lepsze rozumienie tego, gdzie i jak technologie mogą przynieść realną wartość.

    Dla kanału IT oznacza to zmianę narracji sprzedażowej: klienci nie potrzebują już inspiracji, ale dopasowanych rozwiązań, które szybko przełożą się na efektywność i oszczędności. Integratorzy i dostawcy muszą odpowiadać nie tyle na pytanie czy automatyzacja ma zostać wdrożona, ale jak i gdzie zacząć, by mieć szybki zwrot z inwestycji.

    automatyzacja

    ]

    Bariery: koszty i brak kompetencji

    Z drugiej strony, jak podkreśla Krzysztof Inglot z Personnel Service, firmy nadal powstrzymuje przed wdrożeniami brak specjalistów i wysokie koszty. To ryzykowny wybór, biorąc pod uwagę rosnącą konkurencję i tempo zmian technologicznych. – Gospodarka nie zwalnia, a firmy, które już korzystają z AI czy RPA, zyskują przewagę, która może być trudna do nadrobienia – mówi Inglot.

    Ten kontekst otwiera nowe pole do działania dla partnerów IT. W dobie niedoboru kompetencji i presji kosztowej rośnie znaczenie usług zarządzanych, modelu „as a Service” oraz projektów wdrożeniowych, które łączą automatyzację z szybkim przeszkoleniem zespołu klienta.

    Pracownicy chcą się rozwijać – ale coraz rzadziej

    Badanie pokazuje również ciekawą dynamikę po stronie pracowników. Choć nadal 45% z nich inwestuje we własne kompetencje (najczęściej z chęci zwiększenia atrakcyjności na rynku pracy), to jest to spadek o 10 pkt proc. rok do roku. Co czwarty zatrudniony nie planuje żadnych działań rozwojowych, a niemal 30% nie ma w tym zakresie sprecyzowanych planów.

    To kolejny sygnał dla firm i dostawców IT: rozwój technologiczny nie może istnieć bez równoległej inwestycji w ludzi. Budowanie „mostów między biznesem a edukacją”, o których mówi Inglot, staje się koniecznością. Kanał partnerski może odegrać tu ważną rolę, oferując nie tylko rozwiązania, ale i programy szkoleń, e-learning czy akademie produktowe.

    Co dalej?

    W 2025 roku transformacja cyfrowa w polskich firmach przestaje być buzzwordem. Staje się praktyką – selektywną, ostrożną, ale coraz bardziej świadomą. Mniejszy odsetek deklaracji nie musi oznaczać odwrotu od automatyzacji, ale raczej wejście w fazę dojrzałości rynku.