Tag: Wdrożenie

  • Architektura nieufności. Jedyny sposób, by bezpiecznie uwierzyć AI

    Architektura nieufności. Jedyny sposób, by bezpiecznie uwierzyć AI

    Gdy estymacje wydatków na systemy typu GenAI szybują o blisko 40% w skali roku, kończy się czas radosnej partyzantki w działach innowacji. Wchodzimy w epokę, w której CIO musi przestać postrzegać sztuczną inteligencję jako błyskotliwą ciekawostkę, a zacząć traktować ją jako surowy, nieprzewidywalny i wymagający głębokiej strukturyzacji zasób operacyjny. Problem polega na tym, że tradycyjne ramy zarządzania, oparte na statycznych audytach i okresowych przeglądach zgodności, rozbijają się o ścianę nowoczesnych, niedeterministycznych architektur. 

    Poza horyzont statycznej kontroli

    Wdrażanie zaawansowanych systemów, takich jak generowanie rozszerzone o wyszukiwanie (RAG) czy autonomiczni agenci, przypomina próbę zarządzania żywym organizmem za pomocą instrukcji obsługi pralki. Klasyczne podejście do bezpieczeństwa IT zakładało przewidywalność: określone wejście generuje konkretne wyjście. Modele językowe tę zasadę unieważniają. Dlatego też dyskusja o nadzorze musi zostać przeniesiona z sal konferencyjnych prosto do repozytoriów kodu.

    Zamiast traktować zarządzanie (governance) jako uciążliwy dodatek post-factum, liderzy technologiczni są zmuszeni do implementacji strategii zarządzania przez projekt (governance by design). To fundamentalna zmiana: etyka i bezpieczeństwo przestają być listą życzeń spisaną w dokumencie PDF, a stają się twardym wymogiem technicznym, tak samo istotnym jak przepustowość łączy czy wydajność serwerów. W tej nowej hierarchii wartości to architektura systemu definiuje granice wolności algorytmu, a nie odwrotnie.

    Konstrukcja stabilnego ekosystemu

    Fundamentem, na którym opiera się bezpieczna integracja AI z tkanką przedsiębiorstwa, jest sześć filarów technicznych. Każdy z nich stanowi krytyczny punkt styku między surową mocą obliczeniową a biznesową odpowiedzialnością.

    Pierwszym z nich są techniczne poręcze, pełniące funkcję proaktywnego bezpiecznika. Działają one w trybie rzeczywistym, filtrując zapytania oraz odpowiedzi jeszcze zanim dotrą one do użytkownika końcowego. Nie jest to jedynie cenzura treści, lecz zaawansowana warstwa walidacji, która chroni przed wyciekiem danych wrażliwych czy nieświadomym naruszeniem własności intelektualnej. Poziom restrykcyjności tych barier musi być dynamicznie skalowany względem ryzyka – inne rygory dotyczą wewnętrznego bota wspierającego kodowanie, a inne systemu analizującego dane medyczne pacjentów.

    Równie istotna jest obserwowalność, która w świecie AI ewoluuje daleko poza proste monitorowanie czasu pracy serwera. CIO potrzebuje narzędzi, które wskażą moment, w którym model zaczyna „dryfować” – tracić precyzję lub zmieniać sposób wnioskowania pod wpływem nowych danych. Obserwowalność dostarcza paliwa dla procesów zarządzania, uruchamiając automatyczne pętle doszkalania w chwilach, gdy algorytm przestaje przystawać do rzeczywistości biznesowej.

    Trzeci filar to identyfikowalność, czyli lekarstwo na problem „czarnej skrzynki”. W systemach wykorzystujących dane z wielu źródeł, precyzyjne logowanie ścieżki wnioskowania pozwala na audyt wsteczny. Dzięki temu możliwe jest ustalenie, na podstawie którego konkretnego dokumentu model sformułował błędny wniosek. To klucz do budowania zaufania nie tylko wśród regulatorów, ale przede wszystkim wśród użytkowników biznesowych, którzy muszą wiedzieć, na czym opiera się sugerowana im strategia.

    Czwarty element, scentralizowane bramy AI, porządkuje chaos dostępów i kosztów. Działając jako jedyny punkt wejścia dla usług inteligentnych, bramy te pozwalają na precyzyjne zarządzanie limitami tokenów oraz ochronę kluczy API. Bez tego poziomu kontroli, rozproszone subskrypcje w różnych działach firmy stają się finansową i bezpieczeństwową czarną dziurą.

    Dopełnieniem tej struktury są katalogi AI oraz opakowania technologiczne. Katalogi stanowią pojedyncze źródło prawdy o wszystkich modelach i agentach działających w organizacji, zapobiegając dublowaniu prac i niejasnościom w kwestii odpowiedzialności. Opakowania (wrappers) natomiast pozwalają na izolację logiki biznesowej od samego modelu bazowego. Umożliwia to szybką wymianę dostawcy technologii bez konieczności przebudowy całego ekosystemu aplikacji, co w obliczu dynamicznych zmian na rynku modeli językowych jest polisą ubezpieczeniową na przyszłość.

    Integracja z globalnym porządkiem

    Budowa tak zaawansowanej architektury nie odbywa się w próżni. Musi ona rezonować z wyłaniającymi się ramami prawnymi, takimi jak EU AI Act czy standardy NIST. Dostosowanie technicznych środków kontroli do tych regulacji pozwala przekształcić abstrakcyjne zasady etyczne w mierzalne parametry systemowe. To właśnie w tym miejscu odpowiedzialna sztuczna inteligencja przestaje być hasłem marketingowym, a staje się rygorystycznym kodeksem postępowania zapisanym w infrastrukturze.

    Warto jednak zauważyć, że nawet najbardziej wyrafinowana automatyzacja nie eliminuje konieczności nadzoru ludzkiego. Wręcz przeciwnie – w scenariuszach o wysokim stopniu krytyczności, architektura powinna być zaprojektowana tak, aby wymuszać interwencję człowieka. Definiowanie jasnych struktur własności dla każdego systemu AI jest ostatnim, decydującym ogniwem łańcucha odpowiedzialności.

  • SIGNIUS automatyzuje e-pieczętowanie dokumentów w Niemczech

    SIGNIUS automatyzuje e-pieczętowanie dokumentów w Niemczech

    Polski SIGNIUS S.A. wykonuje ruch, który redefiniuje układ sił w sektorze healthcare. Poprzez wdrożenie zaawansowanej infrastruktury w AS Abrechnungsstelle Bremen – kluczowej organizacji rozliczeniowej w niemieckim systemie ochrony zdrowia – udowadnia, że polski know-how w zakresie kryptografii staje się towarem eksportowym pierwszej potrzeby.

    Niemiecki sektor ochrony zdrowia przechodzi obecnie transformację napędzaną rygorystycznymi standardami, takimi jak TR-RESISCAN. Dla instytucji przetwarzających masowe ilości danych wrażliwych, cyfryzacja nie jest już kwestią wyboru, lecz warunkiem stabilności operacyjnej. Wyzwanie polega na tym, by zautomatyzować proces bez naruszania integralności dokumentów.

    Rozwiązanie SIGNIUS Sealing Server, wdrożone w modelu On-Premises, pozwala na masowe, kwalifikowane pieczętowanie dokumentów bezpośrednio w infrastrukturze klienta. To podejście eliminuje zależność od zewnętrznych dostawców chmurowych, co w konserwatywnym pod względem ochrony danych środowisku niemieckim jest argumentem ostatecznym.

    Strategiczna przewaga polskiej spółki opiera się na dostarczaniu pełnego ekosystemu „z jednej ręki”. Integracja serwera pieczętującego, modułów HSM oraz kwalifikowanych certyfikatów eIDAS w jeden spójny system pozwala na obróbkę gigantycznych wolumenów dokumentacji bez ingerencji człowieka, przy jednoczesnym zachowaniu pełnej mocy dowodowej. Nie jest to odosobniony sukces; spółka współpracuje już z ubezpieczycielem AOK, co sygnalizuje szerszy trend: zachodnioeuropejskie podmioty regulowane szukają zwinnych, kompleksowych rozwiązań z Europy Środkowej.

    Potencjał do dalszej ekspansji jest wymierny. Według raportu Bitkom Digital Office 2025, blisko połowa niemieckich firm wciąż widzi u siebie opóźnienia w cyfryzacji procesów, mimo że ponad 90% uznaje ją za klucz do efektywności kosztowej. W obliczu rosnącej presji na redukcję papieru i budowanie odporności organizacji na kryzysy, technologie umożliwiające bezpieczną archiwizację online stają się fundamentem nowoczesnego biznesu.

    Dla SIGNIUS sukces w Bremie to nie tylko zamknięty projekt, ale przede wszystkim silny przyczółek w najbardziej wymagającym sektorze największej gospodarki Europy. W branży, gdzie zaufanie jest walutą, polski dostawca właśnie znacząco podbił swoją wycenę wiarygodności.

  • Analiza adopcji AI w UE: Dlaczego model skandynawski wygrywa z polskim tempem wdrożeń?

    Analiza adopcji AI w UE: Dlaczego model skandynawski wygrywa z polskim tempem wdrożeń?

    Globalna gospodarka w 2026 roku znajduje się w fazie weryfikacji technologicznego entuzjazmu. Po latach skokowego zainteresowania generatywnymi modelami językowymi, sztuczna inteligencja zderzyła się ze „ścianą wdrożeniową”. Wykorzystanie AI w firmach wciąż rośnie, jednak tempo realnych, głębokich implementacji jest znacznie wolniejsze, niż oczekiwały tego rynki i inwestorzy. Rok 2026 to czas rozczarowań wynikających z braku natychmiastowego zwrotu z inwestycji oraz z rosnących kosztów i presji regulacyjnej.

    Według danych Eurostatu za rok 2025, odsetek przedsiębiorstw w Unii Europejskiej (zatrudniających powyżej 10 pracowników) wykorzystujących sztuczną inteligencję osiągnął pułap 19,95%. Chociaż stanowi to wzrost z poziomu 13,5% rok wcześniej, dynamika ta maskuje potężne rozwarstwienie i tzw. „dolinę śmierci” projektów AI. Jak pokazują najnowsze analizy rynkowe, zaledwie 33% projektów kognitywnych w dużych firmach z powodzeniem przechodzi z fazy pilotażowej do pełnoskalowej produkcji. Co więcej, aż 80% przedsiębiorstw, które wdrożyły nowe technologie, wciąż nie odnotowało mierzalnego wzrostu produktywności ani wpływu na poziom zatrudnienia. Zaledwie 5% wdrożeń pilotażowych generuje obecnie wielomilionową wartość dodaną dla biznesu.

    W tym skomplikowanym kontekście pozycja polskiego rynku jawi się jako wysoce niepokojąca. Oficjalne wskaźniki adopcji strukturalnej dla Polski za rok 2025 zatrzymały się na poziomie 8,36% (dane Eurostatu) do 8,7% (dane GUS), pozostawiając kraj w ogonie Europy. Raporty Polskiego Instytutu Ekonomicznego (PIE) z 2026 roku wskazują jednoznacznie: aż 77% polskich podmiotów nie korzystających z AI deklaruje, że nie zamierza wdrażać tych technologii, dopóki nie zostanie do tego bezwzględnie zmuszona przez rynek lub prawo.

    Adopcja AI w Europie

    Dla pełnego zilustrowania opisywanych zjawisk rynkowych, niezbędne jest przeanalizowanie struktury rynkowej wyłaniającej się z twardych danych Eurostatu. Różnica między liderem zestawienia a krajami zamykającymi stawkę to przepaść technologiczna wynosząca ośmiokrotność. Państwa skandynawskie osiągnęły sukces nie poprzez budowanie własnych, kapitałochłonnych modeli fundamentalnych, ale poprzez zwinną integrację gotowych usług zewnętrznych. Tworzą one wysoce chłonne środowisko, w którym innowacja aplikacyjna jest priorytetem.

    Polska, ze wskaźnikiem nieprzekraczającym 9%, porusza się tempem, które utrwala jej pozycję na obrzeżach cyfrowego środka Europy. Wymaga to refleksji, ponieważ konsekwencje tego opóźnienia, w połączeniu ze starzejącym się społeczeństwem, będą bezpośrednio rzutować na konkurencyjność polskiego eksportu.

    Polski paradoks

    Powierzchowne zestawienie ogólnokrajowych wskaźników z danymi dla największych korporacji może prowadzić do mylnych konkluzji. Podczas gdy w ujęciu makroekonomicznym Polska wypada niezwykle słabo, w segmencie największych przedsiębiorstw widać wyraźne ożywienie. Z badań wynika, że 34% średnich i dużych firm nad Wisłą zaimplementowało pierwsze rozwiązania oparte na AI. Aż 75% dużych podmiotów deklaruje realizację projektów z zakresu AI lub zaawansowanej analityki, a 55% z nich posiada lub właśnie buduje formalną strategię w tym zakresie.

    Dlaczego zatem wskaźniki produktywności stoją w miejscu? Europejski biznes wpadł w pułapkę tzw. „doliny śmierci”. Inicjatywy najczęściej kończą się na etapie zamkniętych, bezpiecznych eksperymentów Proof of Concept. Firmy napotykają na gigantyczne problemy w skalowaniu tych rozwiązań na całą architekturę organizacyjną. Główne powody to: przestarzała infrastruktura danych wewnętrznych, ogromne koszty API przy masowym użyciu oraz trudności w integracji algorytmów z istniejącymi, archaicznymi systemami ERP czy CRM. W efekcie AI jest często postrzegane przez zarządy jako ciekawostka napędzana oczekiwaniami inwestorów giełdowych, a nie narzędzie realnie obniżające koszty operacyjne.

    BYOAI i Shadow AI

    Najbardziej fascynującym, a zarazem najgroźniejszym trendem 2026 roku jest masowa eksplozja zjawiska BYOAI (Bring Your Own AI), ściśle powiązanego z pojęciem „Shadow AI”. Gdy zarządy debatują nad strategiami, procedurami compliance i budżetami, pracownicy wzięli sprawy w swoje ręce.

    Oficjalnie, wiele organizacji zabrania lub silnie ogranicza używanie publicznych modeli generatywnych w obawie o wyciek danych. Nieoficjalnie – korzysta z nich większość pracowników korporacji. Analizy z 2026 roku wykazują, że blisko 78% pracowników biurowych, którzy na co dzień wspomagają się sztuczną inteligencją, używa do tego celu własnych, prywatnych kont i aplikacji, często bez wiedzy działów IT. Co więcej, w Polsce aż 80% pracowników wciąż nie posiada formalnej zgody od swojego pracodawcy na korzystanie z GenAI w ramach obowiązków służbowych.

    Trend ten ma dwojakie konsekwencje. Z jednej strony dowodzi gigantycznej potrzeby optymalizacji własnej pracy. Z drugiej strony, generuje potężne ryzyko wstrzyknięcia do otwartych sieci neuronowych wrażliwych danych finansowych, kodów źródłowych czy tajemnic handlowych. Zarządy, które w 2026 roku nadal udają, że zjawisko „Shadow AI” w ich organizacjach nie istnieje, ryzykują nie tylko utratą cyfrowej suwerenności, ale też dotkliwymi karami za naruszenia poufności. Zmiana paradygmatu wymaga pilnego przejścia od kategorycznych zakazów do budowy zabezpieczonych, korporacyjnych odpowiedników popularnych narzędzi (np. prywatnych instancji modeli językowych w chmurze).

    Gdzie faktycznie działa AI?

    Analiza rodzajów wdrażanej sztucznej inteligencji rzuca światło na wyraźną ewolucję rynku – od skomplikowanych algorytmów inżynieryjnych do zdemokratyzowanych, konsumenckich interfejsów opartych na języku naturalnym. Wśród europejskich firm dominuje:

    • Analiza języka pisanego (Text Mining): Fundament cyfryzacji, używany w Unii Europejskiej do kategoryzacji dokumentów, oceny ryzyka umów i automatyzacji compliance.
    • Generatywna AI dla multimediów oraz języka: Generowanie tekstu, obrazu i kodu to obszary notujące największą dynamikę wzrostu. Służą głównie działom marketingu, obsługi klienta i programistom.
    • Procesy Back-Office: To tutaj ukryta jest prawdziwa wartość. Przedsiębiorstwa widzą największy potencjał w automatyzacji procesów (RPA wspierane przez AI) oraz poprawie jakości predykcji, z czego korzysta już 48% zaawansowanych technologicznie organizacji. Obszary takie jak HR, logistyka i finanse powoli doganiają działy front-office.
    Podgrupy

    Mimo tych zastosowań, aż 56% ankietowanych firm twierdzi, że osiągnęło tylko częściowe korzyści ze swoich wdrożeń lub nie odnotowało ich wcale. Pokazuje to, że samo wykupienie subskrypcji na asystenta AI nie restrukturyzuje pracy na tyle głęboko, by zauważalnie podnieść wskaźniki EBITDA.

    Główne bariery rozwoju w 2026 roku

    Rok 2026 precyzyjnie definiuje cztery kluczowe bariery hamujące europejską i polską gospodarkę przed wejściem w erę pełnej kognitywności.

    1. Prawny rubikon: Wejście w Życie EU AI Act

    Sierpień 2026 roku to cezura czasowa na europejskim rynku technologicznym. To właśnie wtedy zaczynają w pełni obowiązywać przepisy dotyczące przejrzystości oraz regulacje wymierzone w systemy sztucznej inteligencji wysokiego ryzyka wynikające z głośnego unijnego rozporządzenia AI Act. Przedsiębiorcy masowo zderzają się z koniecznością przeprowadzenia skomplikowanych audytów technologicznych i klasyfikacji ryzyka wdrażanych systemów. W przypadku zaklasyfikowania firmowych algorytmów (np. w systemach oceny kredytowej lub automatycznej selekcji CV) jako rozwiązań wysokiego ryzyka, ustawa wymusza ciągły nadzór człowieka, surowe procedury zarządzania ryzykiem i prowadzenie rygorystycznej dokumentacji. Strach przed gigantycznymi karami finansowymi i nową odpowiedzialnością zarządczą paraliżuje decyzje inwestycyjne w wielu zarządach, które wolą wstrzymać innowacje na rzecz tzw. „legal compliance”.

    2. Luka kompetencyjna

    Najpoważniejszym operacyjnym wąskim gardłem pozostaje deficyt talentów. Aż 69% polskich organizacji raportuje poważne trudności w rekrutacji i utrzymaniu ekspertów w dziedzinie sztucznej inteligencji. Sytuacja jest dramatyczna nawet w bogatym sektorze finansowym, gdzie zaledwie 10% podmiotów deklaruje odpowiednie zaplecze kadrowe w tym obszarze. Prowadzi to do niszczącej wojny o talenty. Wynagrodzenia doświadczonych inżynierów uczenia maszynowego w Polsce w 2026 roku osiągają pułapy rzędu 23 000 – 30 000 PLN miesięcznie, notując roczne wzrosty wynoszące nierzadko 20% w obliczu presji globalnych korporacji i pracy zdalnej. Dla tradycyjnego sektora MŚP są to stawki całkowicie zaporowe.

    3. Alarmujące wskaźniki demograficzne i luka generacyjna

    Analiza struktury korzystania z narzędzi kognitywnych obnaża bolesną prawdę o polskim systemie edukacji i wejściu młodych na rynek pracy. Dane europejskie z 2026 roku wskazują, że zaledwie 49,3% młodych Polaków (w wieku 16-24 lat) aktywnie korzysta z narzędzi generatywnej sztucznej inteligencji. W zderzeniu ze średnią unijną w tej grupie wiekowej wynoszącą 63,8% (oraz wynikami rzędu 78% – 83% notowanymi w Czechach, Estonii czy Grecji), polska młodzież plasuje się na jednym z ostatnich miejsc w Europie. Oznacza to, że polski rynek pracy nie będzie zasilany masową falą „cyfrowych tubylców” biegłych w automatyzacji, co w perspektywie starzejącego się społeczeństwa zwiastuje pogłębienie kryzysu rąk do pracy.

    4. Iluzja natychmiastowego zysku

    Ostatnią barierą jest wspomniane rozczarowanie wynikami finansowymi. Przedsiębiorstwa odkrywają, że technologia ta nie jest magicznym remedium. Koszty operacyjne chmury, przetwarzania zapytań API oraz konieczność restrukturyzacji brudnych danych historycznych nierzadko przewyższają oszczędności wygenerowane z redukcji etatów czy przyspieszenia obsługi.

    Mając na uwadze rynkowe realia, w których transformacja z fazy radosnych testów weszła w fazę twardego liczenia kosztów i dostosowań regulacyjnych, zarządy firm powinny zrewidować swoje strategie. Na czym warto się skupić?

    Zalegalizowanie i ustrukturyzowanie „Shadow AI”: Kategoryczne zakazy używania zewnętrznych narzędzi AI są martwym prawem, powszechnie łamanym przez 80% załogi. Warto rozważyć możliwość wykupienia dostępu do bezpiecznych, wyizolowanych środowisk korporacyjnych, udostępnić je pracownikom z odpowiednimi uprawnieniami i formalnie włączyć w obieg procesów biurowych.

    Audyt i zgodność z AI Act jako priorytet: Ze względu na nadchodzące wielkimi krokami wymogi egzekucyjne rozporządzenia AI Act (sierpień 2026), każda organizacja musi natychmiast skatalogować posiadane w swoich zasobach algorytmy. Konieczne jest zakwalifikowanie ich do odpowiednich profili ryzyka. Zaniedbania na tym polu mogą skutkować nie tylko sankcjami, ale także wymuszonym wyłączeniem kluczowych elementów infrastruktury e-commerce czy HR.

    Przejście od punktowych rozwiązań do ekosystemu danych: Sukces firm skandynawskich udowadnia, że wdrażanie AI „ad hoc”, bez uporządkowania architektury danych całej firmy, prowadzi do przepalania budżetów w „dolinie śmierci”. Priorytetem na lata 2026-2027 powinno być zarządzanie cyklem życia informacji (Data Lifecycle Management). Algorytm jest tylko tak inteligentny, jak czyste, ustrukturyzowane i zintegrowane są dane, na których bazuje.

    Skupienie na twardym ROI, a nie innowacji wizerunkowej: Czas chwalenia się przez spółki samą implementacją jakiekolwiek czatbota bezpowrotnie mija. Nowe projekty technologiczne muszą posiadać jasno zdefiniowane KPI finansowe jeszcze przed rozpoczęciem fazy Proof of Concept. Inwestycje warto kierować w rozwiązania typu back-office (prognozowanie łańcuchów dostaw, automatyzacja audytów i controllingu finansowego), a nie tylko w fasadowy marketing.

    Europejski biznes znalazł się w punkcie krytycznym. Podział na technologiczne imperia i cyfrowe prowincje staje się faktem. Gdy demografia działa na niekorzyść rynku pracownika, omijana szerokim łukiem automatyzacja kognitywna staje się jedyną polisą na przetrwanie dla tysięcy firm na rynkach opóźnionych.

  • Gartner ostrzega – 40% użytkowników SAP ECC nie planuje migracji mimo deadline’u 2027

    Gartner ostrzega – 40% użytkowników SAP ECC nie planuje migracji mimo deadline’u 2027

    Dla dyrektorów IT w dużych organizacjach zegar tyka coraz głośniej. Choć SAP wyznaczył ostateczny termin porzucenia starszych systemów ECC na rok 2027, najnowsze dane rynkowe sugerują, że korporacyjny świat wciąż znajduje się w fazie wyparcia. Zamiast strategicznej transformacji, większość firm wybiera drogę na skróty, która paradoksalnie okazuje się najbardziej kosztowna.

    Z raportu ISG opartego na badaniu 200 decydentów wyłania się obraz operacyjnego paraliżu. Aż 60% projektów migracyjnych nie dotrzymuje terminów lub przekracza założone budżety. Główną przyczyną nie jest jednak technologia, lecz podejście typu „lift-and-shift”. Prawie połowa organizacji (49%) próbuje przenieść stare procesy do nowego środowiska bez ich modyfikacji. To strategiczny błąd – unikanie ryzyka krótkoterminowego skutkuje utratą długofalowych korzyści z chmury, zamieniając kosztowną migrację w zwykłą aktualizację techniczną.

    Rynek podzielił się na trzy obozy. Podczas gdy SAP forsuje ścieżkę greenfield (budowa systemu od zera), wybiera ją zaledwie 18% badanych. Większość utknęła w modelu brownfield (34%), przenosząc przestarzały kod i dane, lub szuka kompromisu w tzw. podejściu bluefield.

    Tymczasem opór materii rośnie. Czerwcowe dane Gartnera wskazują, że 40% klientów wciąż nie chce opuszczać platformy ECC. Dla tych podmiotów rok 2027 może stać się momentem krytycznym. Przy obecnym tempie prac i rosnących kosztach usług doradczych, „bezpieczne” czekanie na ostatnią chwilę staje się najbardziej ryzykowną strategią biznesową dekady. Firmy, które nie zdecydują się na głęboką transformację procesów już teraz, ryzykują nie tylko karami za przedłużone wsparcie, ale przede wszystkim technologicznym zacofaniem względem bardziej zwinnej konkurencji.

  • Koniec „garażowych” wdrożeń. OCP standaryzuje infrastrukturę dla komputerów kwantowych

    Koniec „garażowych” wdrożeń. OCP standaryzuje infrastrukturę dla komputerów kwantowych

    Open Compute Project (OCP) otwiera nowy rozdział w projektowaniu centrów danych, podejmując próbę pogodzenia dwóch technologicznych żywiołów: klasycznych obliczeń wielkiej skali (HPC) oraz niezwykle wrażliwej mechaniki kwantowej. Organizacja rozpoczęła prace nad sformułowaniem precyzyjnych wytycznych, które mają umożliwić koegzystencję tych systemów w ramach jednej serwerowni. Choć wizja hybrydowego przetwarzania danych obiecuje skok wydajnościowy, rzeczywistość inżynieryjna stawia przed operatorami obiektów wyzwania, których standardowe procedury nie przewidują.

    Integracja systemów kwantowych to przede wszystkim walka z masą i termodynamiką. Mimo że same procesory kwantowe mogą imponować efektywnością energetyczną, ich infrastruktura towarzysząca jest wymagająca. Kluczowym elementem jest tu kriostat – urządzenie ważące nawet 750 kilogramów – co wymusza na projektantach zapewnienie nośności podłogi na poziomie co najmniej 1000 kg/m².

    Jeszcze większym wyzwaniem okazuje się zarządzanie temperaturą cieczy chłodzącej. Podczas gdy nowoczesne szafy HPC mogą pracować na wodzie o temperaturze dochodzącej do 45°C, systemy kwantowe wymagają zasilania czynnikiem w przedziale 15–25°C. Wymusza to utrzymanie dwóch oddzielnych pętli chłodniczych lub stosowanie zaawansowanych wymienników ciepła. Do tego dochodzi rygorystyczna kontrola wilgotności, która musi oscylować między 25 a 60 procent, aby uniknąć kondensacji pary na elementach chłodniczych, co w środowisku elektroniki precyzyjnej byłoby katastrofalne.

    Jednak to czynniki środowiskowe, często ignorowane w klasycznym IT, mogą przesądzić o sukcesie wdrożenia. Sprzęt kwantowy wykazuje ekstremalną wrażliwość na zakłócenia elektromagnetyczne. Nawet tak prozaiczne elementy jak oświetlenie fluorescencyjne muszą znajdować się w odległości co najmniej dwóch metrów od jednostki obliczeniowej. Pola magnetyczne muszą być ściśle limitowane, a lokalizacja samego centrum danych wymaga nowej analizy urbanistycznej. Obecność linii tramwajowej, trakcji kolejowej czy masztów telefonii komórkowej w promieniu 100 metrów może generować szum uniemożliwiający stabilną pracę kubitów.

    OCP słusznie zauważa, że instalacja komputera kwantowego przestaje być standardową operacją „plug-and-play”. To proces inżynieryjny trwający minimum cztery tygodnie, wymagający zaangażowania wyspecjalizowanych elektryków i techników chłodnictwa, a nie tylko personelu IT. Inicjatywa OCP, mająca na celu stworzenie list kontrolnych i najlepszych praktyk, jest zatem nie tyle ułatwieniem, co koniecznością, by hybrydowe środowiska HPC mogły wyjść z fazy eksperymentalnej i stać się rynkowym standardem.

  • Inwestycje w ERP: Czy KSeF i AI zastąpią tradycyjne wdrożenia

    Inwestycje w ERP: Czy KSeF i AI zastąpią tradycyjne wdrożenia

    Polski rynek systemów Enterprise Resource Planning (ERP) znajduje się w fascynującym momencie dojrzałości, który bywa błędnie interpretowany jako stagnacja. Choć globalne trendy wskazują na dynamiczny wzrost, napędzany głównie przez rozwiązania chmurowe (globalna wartość rynku ERP w 2024 roku wyniosła 66 miliardów dolarów, rosnąc w tempie 11,3%), na rodzimym rynku, szacowanym na około 1,6 miliarda PLN, brakuje spektakularnych, zielonych wdrożeń kapitałowych (Greenfield CAPEX). Ten pozorny zastój nie jest symptomem regresu, lecz dowodem na fundamentalną ewolucję. Inwestycje nie zniknęły, lecz stały się ciche, ciągłe i operacyjne, przechodząc z dużych, jednorazowych wydatków kapitałowych (CAPEX) na elastyczne opłaty abonamentowe (OPEX). Ta zmiana to strategiczna odpowiedź na niepewność makroekonomiczną, dotkliwy deficyt kadrowy oraz twarde wymogi regulacyjne.

    Faza dojrzałości: od adopcji do modernizacji

    Najważniejszym dowodem na dojrzałość polskiego rynku jest poziom jego nasycenia, zwłaszcza w kluczowym dla gospodarki segmencie średnich przedsiębiorstw. W firmach zatrudniających od 50 do 249 pracowników wskaźnik penetracji systemami zintegrowanymi wynosi już 60%. Polska niemal zniwelowała dystans do średniej unijnej, co oznacza, że większość średnich firm posiada już fundament ERP. W konsekwencji, popyt nie koncentruje się już na zakupie pierwszego systemu, lecz na modernizacji istniejących wdrożeń (Brownfield) i rozszerzeniu ich funkcjonalności. W sektorze małych przedsiębiorstw (poniżej 50 pracowników) luka jest jednak wciąż znacząca, gdyż zintegrowane systemy wdrożyło zaledwie 24% podmiotów. Ten segment, często określany jako obszar „przespanej transformacji”, boryka się głównie z barierami finansowymi i kadrowymi.

    TCO i deficyt kadrowy jako hamulce CAPEX

    Przedsiębiorstwa ostrożnie podchodzą do nowych wdrożeń w tradycyjnym modelu CAPEX z dwóch głównych powodów, finansowego i kadrowego. Analiza Całkowitego Kosztu Posiadania (TCO) ujawnia, że początkowy koszt licencji to zaledwie wierzchołek góry lodowej. W przypadku systemów klasy premium, 5-letni wskaźnik TCO waha się od 4:1 do nawet 8:1 w stosunku do kosztu zakupu, co oznacza konieczność przeznaczenia dodatkowych 3 do 7 PLN na wdrożenie, personalizację, infrastrukturę i utrzymanie. Tak wysoki mnożnik ryzyka jest trudny do zaakceptowania w okresie niepewności makroekonomicznej, w tym inflacji i zaburzeń w łańcuchach dostaw.

    Równie krytycznym czynnikiem jest deficyt wykwalifikowanego personelu. Aż 66% menedżerów IT wskazuje brak odpowiednich kadr jako główną przeszkodę w realizacji planów cyfrowych. Ten problem operacyjny pcha firmy w kierunku modelu SaaS (Software as a Service), ponieważ chmurowy ERP oferuje szybszy zwrot z inwestycji (ROI), stając się de facto inwestycją w outsourcing kompetencji IT. Przejście na OPEX/SaaS jest strategiczną koniecznością, minimalizującą ryzyko związane z utrzymaniem drogiej i trudnej do pozyskania kadry wewnętrznej.

    Regulatory mandates: KSeF i ESG jako główne motory wydatków

    W dojrzałym środowisku rynkowym, to wymuszenie regulacyjne stało się najsilniejszym katalizatorem wydatków. Obowiązkowe wdrożenie Krajowego Systemu e-Faktur (KSeF) jest obecnie najważniejszym czynnikiem napędzającym modernizację. KSeF wymaga głębokiej integracji z istniejącymi systemami sprzedaży, logistyki i controllingu , co w grupach kapitałowych wiąże się ze skomplikowanym dostosowaniem procesów, np. w kontekście korekt cen transferowych. Koszty te to przede wszystkim wydatki na dostosowanie i modyfikację istniejących systemów, obciążające budżet OPEX.

    Drugim silnym regulacyjnym motorem są wymogi raportowania niefinansowego ESG wynikające z dyrektywy CSRD. Choć polskie firmy w 76% są na wczesnym lub średnim etapie dojrzałości w raportowaniu ESG, presja ze strony interesariuszy, zwłaszcza inwestorów, jest ogromna. Te wymogi zmuszają do inwestycji w zaawansowaną analitykę i chmurę – w 2025 roku aż 83% organizacji objętych dyrektywą opiera procesy raportowania na chmurze obliczeniowej, wykorzystując dedykowane platformy ESG. Jest to strategiczna inwestycja, skoncentrowana na danych i OPEX, umożliwiająca przewagę konkurencyjną.

    Kierunki nowej inwestycji: chmura, AI i konsolidacja ekosystemu

    Prawdziwa transformacja i nowe inwestycje odbywają się w sferze technologicznej. Adaptacja chmury jest kluczowym trendem: 38% polskich firm już korzysta z chmurowego ERP, a kolejne 39% planuje takie wdrożenie w najbliższym roku. Model SaaS jest atrakcyjny ze względu na zwiększenie efektywności, uproszczenie infrastruktury oraz szybsze wprowadzanie innowacji.

    Równie istotne jest wprowadzanie sztucznej Inteligencji (AI) do fundamentów systemu. AI i analityka predykcyjna przestały być innowacyjną fanaberią, stając się kluczowymi funkcjonalnościami. Firmy widzą w nich narzędzie do łagodzenia problemu braku wykwalifikowanej kadry IT poprzez automatyzację procesów, co jest wskazywane w raportach branżowych. Inwestycja w AI jest więc inwestycją w zdolność operacyjną firmy.

    W tle toczy się też niewidoczna forma inwestycji kapitałowej: konsolidacja i finansowanie innowacji. Wzrost kosztu finansowania może skłaniać właścicieli mniejszych spółek IT i niszowych dostawców B2B SaaS do rozważenia sprzedaży biznesu. Dla liderów branży fuzje i przejęcia (M&A) stają się strategiczną formą inwestycji, umożliwiającą szybkie pozyskanie innowacyjnych produktów, rozszerzenie portfolio funkcjonalności oraz, co kluczowe, acqui-hiring – przejęcie wykwalifikowanej kadry. Jednocześnie innowacje w ERP są finansowane przez fundusze Venture Capital, których wartość inwestycji w Polsce w 2024 roku wyniosła 2,1 mld PLN, wspierając wyspecjalizowane, często chmurowe moduły uzupełniające tradycyjne systemy.

    Segmentami szczególnie aktywnymi pozostają produkcja (Industry 4.0, z naciskiem na moduły MES i IoT) oraz e-commerce i dystrybucja, gdzie modularność nowoczesnego ERP (możliwość dodawania WMS, integracji e-commerce na żądanie) pozwala na ewolucyjne budowanie systemu bez kosztownego wdrożenia typu Big Bang.

    Polski rynek ERP osiągnął stan dojrzałej złożoności. Pozorny brak nowych inwestycji CAPEX nie jest wynikiem stagnacji, lecz fundamentalnej ewolucji sposobu finansowania transformacji cyfrowej. Rynek przeszedł z rynku nabywców wdrożeń (jednorazowy CAPEX) na rynek nabywców usług i modernizacji (ciągły OPEX), co jest strategią minimalizowania ryzyka TCO i szybkiego uzyskiwania zwrotu z inwestycji.

    W perspektywie kolejnych lat, prawdziwa przewaga konkurencyjna nie będzie już wynikać z samego posiadania systemu ERP. Będzie ona zależna od poziomu, na jakim przedsiębiorstwo zintegruje moduły Cloud i AI, aby poradzić sobie z deficytem kompetencyjnym i przekształcić wymogi regulacyjne (KSeF, ESG) w realną wartość biznesową, zwiększając wydajność i trafność prognozowania. Priorytetem dla MŚP pozostaje aktywne poszukiwanie wsparcia finansowego, na przykład w ramach programów unijnych takich jak „Dig.IT. Transformacja cyfrowa”, aby zniwelować bariery kapitałowe i kadrowe, które wciąż hamują pełną cyfryzację.

  • Przewodnik integratora po rynku AI w Europie: liderzy, pretendenci i „zielone pola”

    Przewodnik integratora po rynku AI w Europie: liderzy, pretendenci i „zielone pola”

    Rok 2023 zapisał się w historii jako moment, w którym generatywna sztuczna inteligencja (GenAI) przebojem wdarła się do masowej świadomości. Jednak dla integratorów systemów i dyrektorów IT, po opadnięciu pierwszego kurzu, pojawia się fundamentalne pytanie: gdzie ten szum przekłada się na realne budżety i wymierną wartość biznesową?

    Analiza najnowszych danych rynkowych pokazuje, że kluczem do sukcesu nie jest uniwersalne podejście, ale zniuansowana strategia, która dopasowuje ofertę do specyficznego poziomu dojrzałości cyfrowej każdego sektora gospodarki.

    Prognozy analityków z International Data Corporation (IDC) wskazują, że europejskie wydatki na AI osiągną 144,6 miliarda dolarów do 2028 roku, rosnąc w tempie ponad 30% rocznie. Jednocześnie dane Eurostatu na rok 2024 pokazują, że ogólna adopcja AI w przedsiębiorstwach, choć rośnie, wciąż wynosi zaledwie 13,5%.

    Ta pozorna sprzeczność jest w rzeczywistości najważniejszym sygnałem rynkowym: ogromna przepaść między przyszłymi zamiarami a obecnym stanem wdrożeń oznacza, że na rynku tworzy się potężny portfel zamówień. Liderzy to zaledwie pierwsza fala; główna część rynku dopiero teraz zaczyna mobilizować swoje budżety.

    Dla integratorów wniosek jest jasny: rynek nie jest nasycony, on dopiero się rozpoczyna.   

    Wielki podział: giganci kontra MŚP, północ kontra południe

    Najważniejszą linią podziału, która definiuje strategie wejścia na rynek, jest przepaść między dużymi przedsiębiorstwami a sektorem MŚP. Aż 41,2% dużych firm korzysta z AI, w porównaniu do zaledwie 11,2% małych firm.

    To dwa fundamentalnie odmienne rynki. Duże korporacje wdrażają złożone, transformacyjne projekty, podczas gdy MŚP poszukują rozwiązań o niższym progu wejścia i szybkim zwrocie z inwestycji.   

    Mapa adopcji AI w Europie również nie jest jednolita. Na czele peletonu znajdują się cyfrowo dojrzałe kraje skandynawskie, jak Dania (27,6%) i Szwecja (25,1%).

    W środku stawki plasują się największe gospodarki, jak Niemcy (14,2%), a na drugim końcu spektrum znajdują się duże, ale wciąż nadrabiające zaległości rynki, takie jak Polska (5,9%) i Rumunia (3,1%). Stanowią one ogromne „zielone pole” dla usług podstawowych, związanych z przygotowaniem danych i wdrożeniami Business Intelligence.   

    Awangarda danych: sektory monetyzujące na dużą skalę

    Na czele rewolucji AI stoją sektory, które z natury są intensywne pod względem danych. Dla integratorów są to rynki docelowe dla najbardziej zaawansowanych i wysokomarżowych projektów.

    Sektor Informacji i Komunikacji (ICT) jest niekwestionowanym liderem, gdzie aż 48,7% firm aktywnie korzysta z AI. Co kluczowe, dla 43,5% z nich głównym celem jest działalność badawczo-rozwojowa (R&D).

    Firmy te nie optymalizują procesów, ale tworzą nowe produkty i modele biznesowe napędzane przez AI. Szanse dla integratorów leżą tu w wysokospecjalistycznym doradztwie, tworzeniu niestandardowych modeli uczenia maszynowego i wdrażaniu platform MLOps.   

    Usługi Finansowe i Profesjonalne stanowią drugi filar awangardy. Prognozy IDC wskazują, że finanse będą największym pojedynczym sektorem pod względem wydatków na AI. Tę grupę definiuje bezwzględne skupienie na mierzalnym zwrocie z inwestycji (ROI).

    Konkretne przypadki użycia obejmują zaawansowaną analitykę do wykrywania oszustw, gdzie europejskie banki podwajają wskaźnik wykrywalności skompromitowanych kart , a neobank bunq przyspieszył trenowanie swoich modeli 100-krotnie.

    Inne zastosowania to hiperpersonalizacja produktów i automatyzacja procesów zgodności z regulacjami. Klienci z tego sektora oczekują solidnych, bezpiecznych i zgodnych z regulacjami rozwiązań.   

    Wschodzący pretendenci: gdzie skala spotyka się z możliwościami

    Pomiędzy awangardą a rynkami wschodzącymi znajduje się grupa sektorów o ogromnym znaczeniu gospodarczym, które dopiero teraz zaczynają na dużą skalę inwestować w dane.

    Handel i E-commerce to trzecia co do wielkości branża pod względem wydatków na AI w Europie. Cel jest klarowny: 52,9% detalistów wdraża AI w obszarze marketingu i sprzedaży. Bitwa o klienta jest wygrywana na polu personalizacji.

    Przykład europejskiej sieci handlowej, która zwiększyła sprzedaż online o 11% w ciągu sześciu miesięcy dzięki wdrożeniu zaawansowanej analityki, potwierdza skuteczność tej strategii.

    Dla integratorów sektor ten oferuje podwójną szansę: zaawansowani gracze e-commerce poszukują skomplikowanych silników rekomendacyjnych, podczas gdy bardziej tradycyjni detaliści potrzebują fundamentalnych projektów, takich jak wdrożenie nowoczesnego systemu CRM czy budowa platformy danych klienta (CDP).   

    Produkcja to prawdziwy gigant europejskiej gospodarki. Choć ogólny wskaźnik adopcji AI pozostaje poniżej 16%, to właśnie ten sektor odpowiada za największą część wartości dodanej w UE (24,1%). Co więcej, ponad połowa (51%) europejskich producentów już wdraża rozwiązania AI.

    Kluczem do odblokowania tego rynku jest konserwacja predykcyjna (predictive maintenance). Firmy takie jak Siemens czy Coca-Cola European Partners już teraz wykorzystują AI do analizy danych z czujników, aby przewidywać awarie maszyn i minimalizować nieplanowane przestoje.

    „Zielone pola”: niewykorzystane rynki dla fundamentalnego wzrostu

    Na drugim biegunie dojrzałości cyfrowej znajdują się sektory, które stanowią największy, niewykorzystany rynek dla integratorów potrafiących zaoferować fundamentalne usługi.

    Transport i Logistyka charakteryzuje się niskim wskaźnikiem adopcji AI (poniżej 16%), a jednocześnie generuje niewyobrażalne ilości danych. Głównym wyzwaniem jest tu fragmentacja i niska jakość danych.

    Studium przypadku europejskiej firmy logistycznej ujawniło, że dane operacyjne były rozproszone w ponad 15 plikach Excel, co uniemożliwiało jakąkolwiek analizę rentowności. Dla integratorów jest to wymarzony rynek na usługi z kategorii „data readiness”.

    Pierwszym krokiem nie jest sprzedaż złożonego modelu AI, ale wdrożenie centralnej hurtowni danych i narzędzi BI, które rozwiązują palące problemy, takie jak brak widoczności i kontroli.   

    Budownictwo wykazuje jeden z najniższych wskaźników adopcji technologii cyfrowych (6,1%). Zanim AI znajdzie tu szerokie zastosowanie, sektor ten potrzebuje podstawowej cyfryzacji, takiej jak wdrożenie systemów ERP czy CRM.

    Przekaz sprzedażowy nie powinien koncentrować się na „sztucznej inteligencji”, ale na „widoczności”, „kontroli” i „efektywności” w zarządzaniu projektami.   

    Ochrona Zdrowia to unikalne „zielone pole”. Choć ogólne dane dotyczące adopcji są niskie, jest to jeden z najszybciej rosnących sektorów pod względem inwestycji w AI , z prognozowanym globalnym wzrostem na poziomie 44% CAGR.

    Potencjał jest rewolucyjny: diagnostyka obrazowa wspomagana przez AI, odkrywanie nowych leków i chirurgia wspomagana robotycznie. Postęp jest jednak hamowany przez ekstremalne wymogi dotyczące prywatności danych i skomplikowane regulacje.

    Jest to rynek dla specjalistów, którzy mogą wykazać się głęboką wiedzą domenową w zakresie regulacji medycznych i bezpieczeństwa danych.   

    Kompas dla integratora: jak dopasować strategię do rynku?

    Rynek AI i Big Data w UE nie jest monolitem, ale mozaiką sektorów o różnym stopniu dojrzałości. Sukces zależy od dopasowania strategii do każdego z nich:

    • Angażowanie Awangardy (ICT, Finanse): Podejście powinno być konsultacyjne i oparte na partnerstwie. Należy skupić się na współtworzeniu innowacji, niestandardowym rozwoju i doradztwie strategicznym. Kluczowe usługi to MLOps, rozwój specjalistycznych modeli AI i doradztwo w zakresie data governance.
    • Zdobywanie Pretendentów (Handel, Produkcja): Kluczowe jest podejście zorientowane na rozwiązania. Rozmowy należy prowadzić w oparciu o specyficzne dla branży przypadki użycia z udowodnionym zwrotem z inwestycji (np. konserwacja predykcyjna, personalizacja). Oferta powinna być hybrydowa, łącząc zaawansowaną analitykę z pracami fundamentalnymi.
    • Kultywowanie Zielonych Pól (Logistyka, Budownictwo, Ochrona Zdrowia): Strategia opiera się na edukacji. Rozmowy należy zaczynać od strategii danych, a nie od AI. Należy skupić się na sprzedaży usług podstawowych (migracja do chmury, hurtownie danych, wdrożenia BI), które budują fundament pod przyszłe, bardziej zaawansowane projekty.

    Ostatecznie, rynek AI i Big Data w Europie oferuje ogromne możliwości, ale nagradza tych, którzy podchodzą do niego ze strategią i zrozumieniem. Zamiast próbować sprzedać jedną technologię wszystkim, najskuteczniejsi integratorzy będą działać jak tłumacze – przekładając potencjał technologii na konkretne rozwiązania problemów biznesowych, dopasowane do unikalnego kontekstu i poziomu dojrzałości każdego klienta.

  • Firmy zapominają, że słaba infrastruktura udźwignie ambicji AI

    Firmy zapominają, że słaba infrastruktura udźwignie ambicji AI

    Nowe badanie globalne pokazuje niepokojący rozziew między ambicjami biznesowymi a realną gotowością technologiczną. Liderzy biznesu masowo zwiększają inwestycje w generatywną i agentową sztuczną inteligencję, postrzegając je jako klucz do utrzymania konkurencyjności. Jednocześnie większość ich organizacji opiera się na przestarzałej infrastrukturze IT, która nie jest w stanie obsłużyć zaawansowanych obciążeń. Ten dysonans nie tylko zagraża zwrotowi z inwestycji, ale również otwiera nowe wektory cyberataków.

    Zgodnie z raportem Unisys , opartym na odpowiedziach 1000 menedżerów wyższego szczebla, 78% organizacji planuje zwiększyć wydatki na GenAI. Co więcej, 73% z nich uważa, że wdrożenie AI agentowej jest kluczowe dla przetrwania na rynku. Mimo tak silnego pędu ku innowacjom, zaledwie 36% badanych firm deklaruje, że ich zaplecze IT jest gotowe na obsługę AI na dużą skalę.

    Inwestycje rosną mimo braku satysfakcji

    Co ciekawe, decyzje o zwiększaniu budżetów na nowe technologie są podejmowane pomimo faktu, że mniej niż połowa kadry kierowniczej jest w pełni zadowolona z dotychczasowego zwrotu z inwestycji w chmurę, automatyzację czy GenAI. Mimo to, aż trzy czwarte z nich i tak zamierza inwestować więcej.

    To zjawisko wskazuje na ogromną presję rynkową i wiarę w potencjał technologii, ale także na brak strategicznego powiązania między celami biznesowymi a możliwościami działów IT. Problemy zidentyfikowane w badaniu z 2023 roku, takie jak przestarzała infrastruktura i brak spójności między IT a biznesem, pozostają nierozwiązane, a mimo to do listy priorytetów z pełną mocą dołączyła sztuczna inteligencja. Niska gotowość dotyczy również innych kluczowych obszarów:

    • Komputery kwantowe: gotowość deklaruje tylko 32% dyrektorów IT.
    • Przetwarzanie brzegowe (Edge computing): gotowość na poziomie 34%.
    • Rzeczywistość rozszerzona i wirtualna (AR/VR): obsługiwana przez 35% środowisk IT.

    Reaktywne cyberbezpieczeństwo to prosta droga do kryzysu

    Luka w gotowości technologicznej ma bezpośrednie przełożenie na bezpieczeństwo. Aż 85% organizacji przyznaje, że ich podejście do cyberbezpieczeństwa jest reaktywne, a nie proaktywne. Działania podejmowane są zazwyczaj dopiero po wystąpieniu incydentu, co w kontekście rosnących kosztów przestojów – sięgających nawet 500 000 dolarów za godzinę – jest strategią niezwykle ryzykowną.

    Szczególnie alarmujący jest brak przygotowania na zagrożenia przyszłości. Zaledwie 14% menedżerów twierdzi, że ich systemy są gotowe na erę kryptografii postkwantowej, co oznacza, że ogromna większość firm jest podatna na ataki, które już za kilka lat mogą stać się standardem.

    Chociaż wdrażanie nowoczesnych modeli bezpieczeństwa, takich jak Zero Trust, jest deklarowane przez 62% firm, a 43% sięga po zabezpieczenia oparte na AI, tempo adaptacji jest zbyt wolne w stosunku do ewolucji zagrożeń.

    Potrzeba modernizacji fundamentów

    Raport Unisys identyfikuje elitarną grupę „Liderów Innowacji”, którzy pokazują właściwy kierunek. Ich sukces polega na inteligentnych i strategicznych decyzjach dotyczących modernizacji infrastruktury IT, które bezpośrednio wspierają cele biznesowe.

    Dla pozostałych firm płynie z tego jasna lekcja: bez solidnych fundamentów, inwestycje w zaawansowane technologie, takie jak AI, przypominają budowanie na piasku. Aby w pełni wykorzystać ich potencjał, konieczna jest modernizacja zaplecza technologicznego i przyjęcie proaktywnej postawy w obszarze cyberbezpieczeństwa.

  • Infrastruktura AI w 2025: Gotowi na rewolucję czy skazani na porażkę? Wnioski z raportu Flexential

    Infrastruktura AI w 2025: Gotowi na rewolucję czy skazani na porażkę? Wnioski z raportu Flexential

    Rok 2025 to moment, w którym sztuczna inteligencja przestaje być technologiczną ciekawostką, a staje się imperatywem biznesowym. Już 83% firm deklaruje, że AI jest najwyższym priorytetem w ich planach , a 88% liderów za kluczowy cel uznaje przyspieszenie jej adopcji. Inwestycje rosną lawinowo, napędzane obietnicą bezprecedensowego zwrotu.   

    Jednak za fasadą tego entuzjazmu kryje się niepokojący paradoks. Organizacje, pędząc ku rewolucji, zderzają się z murem własnych fundamentów technologicznych. Raport Flexential „2025 State of AI Infrastructure” bezlitośnie obnaża tę prawdę: aż 44% firm wskazuje ograniczenia infrastruktury IT jako główną barierę w ekspansji inicjatyw AI. To centralne wyzwanie strategiczne, które może zniweczyć najbardziej ambitne plany. Infrastruktura, niegdyś postrzegana jako zaplecze, stała się wąskim gardłem decydującym o tempie innowacji.

    Wyścig zbrojeń napędzany przez ROI

    Globalny boom na AI w 2025 roku nie jest już napędzany ciekawością, ale twardymi, wymiernymi korzyściami. Przeszliśmy z fazy eksperymentów do etapu strategicznego, ogólnofirmowego skalowania. Motorem napędowym jest zwrot z inwestycji (ROI). Firmy, które wdrożyły generatywną AI, notują średni zwrot na poziomie 3,7-krotności poniesionych nakładów. Co więcej, 74% organizacji raportuje, że ich najbardziej zaawansowane inicjatywy GenAI spełniają lub przekraczają oczekiwania dotyczące ROI.   

    Te wyniki sprawiają, że liderzy biznesowi nie pytają już „czy AI działa?”, ale „jak wdrożyć ją w kluczowych procesach, aby uzyskać trwałą przewagę?”. Obserwujemy wyraźne przesunięcie akcentów z rozproszonych testów na rzecz głębokich wdrożeń w obszarach krytycznych dla modelu biznesowego, takich jak IT, operacje, marketing i obsługa klienta.   

    Skala zaangażowania finansowego jest imponująca. Aż 70% organizacji przeznacza co najmniej 10% swoich budżetów IT na inicjatywy związane z AI. Wykorzystanie generatywnej AI w przedsiębiorstwach skoczyło z 55% do 75% tylko w ciągu ostatniego roku. Ten pęd ku innowacjom tworzy jednak niebezpieczną pętlę sprzężenia zwrotnego. Sukces w ROI motywuje zarządy do przeznaczania coraz większych budżetów na kolejne projekty, a każdy z nich generuje ogromne, często niedoszacowane zapotrzebowanie na moc obliczeniową, przepustowość sieci i przestrzeń w centrach danych. W rezultacie początkowy sukces staje się motorem napędowym, który zderza się z fizycznymi ograniczeniami infrastruktury, tworząc strategiczny dylemat: jak utrzymać tempo, gdy fundamenty technologiczne zaczynają pękać pod naporem własnego sukcesu?   

    Punkt krytyczny: Kryzys infrastruktury AI

    Entuzjazm i inwestycje zderzają się z twardą, fizyczną rzeczywistością. Infrastruktura IT, przez lata traktowana jako wsparcie dla biznesu, dziś staje się jego głównym ograniczeniem. To już nie jest tylko kwestia IT, ale fundamentalne ryzyko biznesowe.

    Energia i chłodzenie – fizyczne granice wzrostu

    Obciążenia związane z AI generują nienasycony apetyt na energię. Dane z badania Uptime Institute są alarmujące: 27% szaf serwerowych dedykowanych treningowi AI przekracza pobór mocy na poziomie 50 kW. Dla porównania, prosta odpowiedź na zapytanie w ChatGPT może wymagać dziesięciokrotnie więcej energii niż tradycyjne wyszukiwanie w Google. Ta „gorączka mocy” zmusza operatorów centrów danych do natychmiastowych i kosztownych działań. Aż 52% z nich pilnie modernizuje infrastrukturę zasilania, a 51% inwestuje w nowe systemy chłodzenia. Niewystarczające oszacowanie tych potrzeb prowadzi do opóźnień w projektach, wzrostu kosztów operacyjnych i nałożenia fizycznego „sufitu” na zdolność firmy do skalowania AI.   

    Centra danych i sieć – nowe wąskie gardła

    Problem nie leży tylko w mocy, ale także w dostępności przestrzeni. Popyt na specjalistyczne centra danych drastycznie przewyższa podaż. Wskaźniki pustostanów na kluczowych rynkach spadły do rekordowo niskiego poziomu 1,9%, a ponad 70% nowych obiektów jest wynajmowanych jeszcze przed ukońzeniem budowy. Dla firm poszukujących znacznych mocy, czas oczekiwania na nową infrastrukturę przekracza obecnie 24 miesiące. To zmusza organizacje do przewidywania swoich potrzeb na 1-3 lata naprzód.   

    Nawet jeśli firmie uda się zabezpieczyć moc i przestrzeń, jej wysiłki może zniweczyć kolejne wąskie gardło: sieć. Raport Flexential pokazuje dramatyczny wzrost problemów w tym obszarze. Odsetek organizacji zgłaszających problemy z przepustowością sieci wzrósł z 43% do 59% w ciągu roku, a wyzwania związane z opóźnieniami (latency) – z 32% do 53%. Inwestowanie milionów w najdroższe akceleratory AI bez jednoczesnej modernizacji sieci do standardów takich jak RoCE czy InfiniBand jest jak wstawienie silnika bolidu Formuły 1 do miejskiego samochodu – potężna moc obliczeniowa będzie nieustannie dławiona.   

    Kryzys infrastrukturalny tworzy nowy podział na rynkowych zwycięzców i przegranych. Linia podziału nie przebiega już wzdłuż zasobności portfela, ale wzdłuż zdolności do strategicznego planowania. Firmy, które przewidziały ten kryzys i zaplanowały swoje potrzeby na lata naprzód, mają teraz fundamentalną, niemożliwą do szybkiego nadrobienia przewagę. Nowa przepaść konkurencyjna nie dzieli więc bogatych od biednych, ale przewidujących od reaktywnych.

    Przepaść kompetencyjna

    Nawet organizacje, którym uda się pokonać bariery infrastrukturalne, stają przed kolejnym wyzwaniem: brakiem wykwalifikowanych ludzi. Luka kompetencyjna w dziedzinie AI osiąga krytyczny poziom, stając się równie poważnym hamulcem, co ograniczenia w dostępie do sprzętu.

    Skala problemu w liczbach

    Statystyki wskazują, że talent stał się najrzadszym zasobem. Aż 86% liderów jest zaniepokojonych swoją zdolnością do pozyskania lub rozwinięcia specjalistycznych talentów. Dla 38% dyrektorów z poziomu C-suite luka kompetencyjna jest głównym czynnikiem hamującym wydajność ich organizacji. Problem narasta: w ciągu roku odsetek firm zgłaszających braki w zarządzaniu infrastrukturą AI wzrósł z 53% do 61%. Przekłada się to na dramatycznie niską pewność siebie liderów – tylko 14% z nich uważa, że posiada w swoich szeregach odpowiednie talenty do realizacji strategii AI.   

    Nowa elita technologiczna i strategiczne odpowiedzi

    Niedobór talentów nie jest równomierny. Popyt na niektóre role eksplodował, tworząc nową, wysoko opłacaną elitę. Najlepszym przykładem jest Inżynier MLOps, rola łącząca uczenie maszynowe, inżynierię oprogramowania i operacje (DevOps). LinkedIn odnotował wzrost popularności tej roli o 9,8x w ciągu pięciu lat. Gwałtownie rośnie też zapotrzebowanie na specjalistów od infrastruktury AI, ekspertów od sieci o niskich opóźnieniach i zarządzania klastrami GPU.   

    W obliczu tak konkurencyjnego rynku, firmy muszą działać strategicznie. Pierwszą opcją jest „budowanie” talentu od wewnątrz poprzez programy upskillingowe i reskillingowe. Aż 69% globalnych CEO przewiduje, że wdrożenie AI będzie wymagać od większości ich pracowników nabycia nowych umiejętności. Drugą opcją jest „kupowanie” lub „pożyczanie” talentów poprzez rekrutację lub outsourcing. Rynek pracy dla specjalistów AI jest ekstremalnie rozgrzany , co czyni outsourcing potężnym narzędziem, zapewniającym natychmiastowy dostęp do globalnej puli talentów i eliminującym długotrwałe procesy rekrutacyjne.   

    Luka kompetencyjna w zakresie infrastruktury AI nie jest problemem oddzielnym od kryzysu infrastrukturalnego – jest jego bezpośrednim skutkiem. Rosnąca złożoność technologii takich jak InfiniBand czy zaawansowane systemy chłodzenia tworzy zapotrzebowanie na zupełnie nowy zestaw umiejętności, których rynek nie był w stanie wykształcić w tak krótkim czasie. Nie można rozwiązać problemu infrastruktury, kupując tylko sprzęt. Trzeba jednocześnie zainwestować w ludzi, którzy potrafią go efektywnie obsługiwać.

    Deficyt zaufania: Bezpieczeństwo i ład w erze AI

    Nawet organizacje dysponujące nowoczesną infrastrukturą i najlepszymi talentami mogą ponieść porażkę, jeśli zignorują trzeci filar: zaufanie. Szybka i często niekontrolowana adopcja AI tworzy nowe, bezprecedensowe ryzyka.

    Nowa granica ryzyka

    Wdrożenie AI na masową skalę fundamentalnie zmienia krajobraz cyberzagrożeń. Aż 55% firm przyznaje, że adopcja AI zwiększyła ich podatność na ataki, co stanowi drastyczny wzrost z 39% rok wcześniej. Pojawiają się nowe wektory ataków, takie jak zatruwanie danych (data poisoning) czy ataki adwersarialne, mające na celu oszukanie modelu.   

    Jednym z najbardziej podstępnych zagrożeń jest „Shadow AI” – nieautoryzowane użycie zewnętrznych narzędzi AI przez pracowników. W dobrej wierze, próbując zwiększyć produktywność, pracownicy wprowadzają wrażliwe dane firmowe do publicznie dostępnych modeli, takich jak ChatGPT, co prowadzi do milionów incydentów wycieku informacji.   

    Imperatyw ładu (Governance)

    Szybkość wdrożeń AI wyprzedza rozwój wewnętrznych regulacji. Jedna trzecia (33%) firm przyznaje, że ich systemy ładu korporacyjnego dla AI nie posiadają zdefiniowanych protokołów bezpieczeństwa, a prawie połowa (48%) zgłasza luki w politykach dotyczących wykrywania stronniczości (bias). W odpowiedzi na ten chaos, amerykański Narodowy Instytut Standaryzacji i Technologii (NIST) opublikował AI Risk Management Framework (AI RMF) – kompleksowy przewodnik pomagający zarządzać ryzykiem w sposób ustrukturyzowany.   

    Zjawisko „Shadow AI” jest paradoksalnym skutkiem ubocznym programów upskillingowych. Firmy zachęcają pracowników do nauki, ale nie dostarczając im bezpiecznych, firmowych alternatyw, pchają ich w ramiona publicznych narzędzi. Inicjatywy mające na celu zwiększenie kompetencji, jeśli nie są połączone z jasnymi politykami i dostarczeniem bezpiecznych narzędzi, stają się głównym źródłem ryzyka dla całej organizacji.

    Werdykt na rok 2025

    Rewolucja AI jest nieunikniona, ale porażka jest równie realnym scenariuszem dla tych, którzy ignorują pęknięcia pojawiające się w ich technologicznych i ludzkich fundamentach. Sukces nie będzie zależał od skali ambicji, ale od zdolności do zsynchronizowania wizji z operacyjną gotowością.

    Pytanie postawione w tytule – gotowi na rewolucję czy skazani na porażkę? – nie ma jednej odpowiedzi. Zostanie ona udzielona indywidualnie, wewnątrz każdej organizacji, poprzez decyzje podejmowane w nadchodzących miesiącach. Firmy, które podejdą do tych wyzwań z należytą powagą, mają szansę stać się prawdziwymi liderami tej transformacji. Pozostałe ryzykują, że ich inwestycje w AI staną się kosztownymi pomnikami zmarnowanej szansy.

  • Systemy Frankensteina: jak firmy same komplikują sobie życie z AI

    Systemy Frankensteina: jak firmy same komplikują sobie życie z AI

    Firmy coraz chętniej wdrażają sztuczną inteligencję w swoich łańcuchach dostaw, logistyce czy zarządzaniu operacyjnym. Problem w tym, że robią to zbyt często bez spójnego planu. Zamiast platformy do transformacji powstaje mozaika przypadkowych inicjatyw, która w dłuższej perspektywie utrudnia skalowanie i podważa sens całej inwestycji.

    Wdrożenie AI w firmie powinno być krokiem strategicznym. W praktyce jednak wiele organizacji traktuje je jak serię testów – tu chatbot do obsługi klienta, tam silnik predykcji popytu, a jeszcze gdzie indziej autonomiczne pojazdy w magazynie. Każdy z tych projektów może mieć sens. Ale w połączeniu – bez wspólnej architektury i strategii – tworzą system trudny do utrzymania, kosztowny w rozwoju i z czasem coraz mniej elastyczny. Gartner nazywa je „systemami Frankensteina” – i nie bez powodu.

    System Frankensteina, czyli gdy AI nie współpracuje sama ze sobą

    System AI w logistyce, który nie integruje się z tym w planowaniu operacyjnym. Dashboardy analityczne oparte na innych źródłach danych niż algorytmy predykcyjne. Interfejsy stworzone na szybko, bez spójnego modelu danych. Efekt? Każdy projekt działa osobno, ale razem nie tworzą synergii. Co gorsza – czasem sobie przeszkadzają.

    Problem nie polega wyłącznie na liczbie wdrożonych rozwiązań. Chodzi o brak wspólnego mianownika: strategii, architektury, mapy zależności i planu na to, jak te systemy mają ze sobą współdziałać za dwa, trzy czy pięć lat. Zamiast zautomatyzowanego łańcucha dostaw powstaje zbiór silosów – tylko że tym razem każdy z nich jest „inteligentny”.

    Skalowalność? Tylko jeśli wszystko zagra razem

    Firmy wciąż mierzą sukces AI przez pryzmat szybkich efektów. Udało się zredukować koszty transportu o 7%? Sukces. Model predykcji poprawił trafność planowania o 12%? Kolejny punkt dla AI. Ale te wygrane przestają mieć znaczenie, gdy przychodzi czas na skalowanie – np. wdrożenie tego samego modelu na inne rynki, wpięcie go w ERP lub migrację do nowej platformy chmurowej.

    Wtedy pojawia się techniczny dług. Systemy tworzone punktowo nie są gotowe na integrację. Brakuje standardów danych, API, dokumentacji. Każda próba rozwoju okazuje się osobnym projektem. Tyle że teraz już z pięcioma różnymi vendorami, trzema wersjami danych i jedną rosnącą frustracją zespołu IT.

    Koszty, których nie widać od razu

    Fragmentaryczne podejście do AI generuje ukryte koszty – nie tylko technologiczne, ale też organizacyjne. Wdrażając różne rozwiązania bez koordynacji, firmy rozpraszają swoje zespoły. Kompetencje nie są wzmacniane, tylko dzielone. Budżety trafiają do różnych inicjatyw, które nie mają wspólnej miary sukcesu. Decyzje są podejmowane lokalnie, często przez liderów średniego szczebla, bez powiązania z głównymi celami strategicznymi firmy.

    W dodatku takie wdrożenia utrudniają analitykę. Dane są zbierane, ale w różnych formatach, z różnych źródeł, przez różne silniki. Trudno wyciągać z nich spójne wnioski na poziomie organizacji. AI, które miało wspierać decyzje strategiczne, kończy jako narzędzie do optymalizacji pojedynczych wskaźników operacyjnych.

    Jak to robią ci, którym się udaje?

    Firmy, które odnoszą sukces w transformacji AI, robią coś odwrotnego: zaczynają od strategii, nie od narzędzi. Tworzą roadmapę, która obejmuje nie tylko konkretne wdrożenia, ale też zmiany organizacyjne, infrastrukturę danych, kompetencje i architekturę systemów.

    Zamiast inwestować w 10 niepowiązanych projektów, budują jeden ekosystem, który można rozwijać etapami. Zaczynają od niskiego progu wejścia – np. automatyzacji obsługi zamówień – ale już z myślą o tym, jak to rozwiązanie będzie współpracować z kolejnym etapem, np. dynamicznym planowaniem dostaw. AI nie jest dla nich zbiorem narzędzi – jest platformą do zmiany sposobu działania.

    Strategia jako redukcja ryzyka, nie spowolnienie

    Paradoksalnie, to właśnie brak strategii najczęściej prowadzi do spowolnienia rozwoju AI w organizacji. Gdy systemy zaczynają się dublować, wymagają nadmiarowej integracji lub okazują się niekompatybilne z nowymi wymaganiami, firmy muszą zaczynać od nowa. Czasami z innym dostawcą. Czasami z innym zespołem.

    Strategia AI nie oznacza, że wszystko musi być od razu zdefiniowane. Chodzi raczej o ramy: kto odpowiada za decyzje, jak oceniamy wartość projektów, jakie są standardy danych, jak wygląda architektura docelowa i w jaki sposób projekty będą skalowane. W praktyce – to mniej chaosu, mniej kosztów i więcej szans na to, że AI rzeczywiście zmieni sposób działania firmy.

    AI to nie projekt, to model operacyjny

    Największym błędem firm wdrażających AI jest traktowanie jej jako zbioru niezależnych inicjatyw technologicznych. Tymczasem AI działa najlepiej wtedy, gdy jest elementem modelu operacyjnego – wpływa na podejmowanie decyzji, automatyzuje procesy, uczy się z danych i współpracuje z innymi systemami.

    Bez tego staje się tylko kolejnym narzędziem – drogim, trudnym do wdrożenia i nieprzystosowanym do zmiany skali. A przecież nie o to chodzi w transformacji. AI nie ma być dodatkiem – ma być nowym sposobem działania.

    Rozdrobnione wdrożenia AI dają złudzenie postępu, ale mogą skutecznie zablokować długofalową transformację. Jeśli sztuczna inteligencja ma naprawdę zmienić łańcuch dostaw – i całą firmę – potrzebuje czegoś więcej niż dobrych algorytmów. Potrzebuje spójnej, przemyślanej strategii.

  • Jak firmy sabotują własne wdrożenia AI – raport o brakach kompetencyjnych

    Jak firmy sabotują własne wdrożenia AI – raport o brakach kompetencyjnych

    Choć wdrożenia AI odbywają się dziś już niemal we wszystkich dużych firmach, tylko nieliczne potrafią przełożyć te inwestycje na realną transformację organizacyjną. Najnowszy raport Kyndryl rzuca światło na niedopasowanie między ambicjami technologicznymi a gotowością zespołów pracowniczych – i pokazuje, że największą barierą dla AI mogą być… ludzie.

    Inwestycje są, ale gotowości brak

    Z badania Kyndryl wynika, że aż 95% ankietowanych liderów biznesowych i technologicznych deklaruje inwestycje w AI, ale tylko 14% firm zdołało zintegrować te inwestycje z działaniami w obszarze zarządzania talentami, technologii i rozwoju organizacji. W praktyce oznacza to, że wdrażanie narzędzi opartych na sztucznej inteligencji odbywa się bez przygotowania ludzi, którzy mają z nich korzystać.

    To właśnie ten rozdźwięk staje się źródłem napięć. Aż 45% dyrektorów generalnych przyznaje, że ich zespoły są oporne lub wręcz wrogo nastawione do AI. Ponad 70% respondentów uważa, że pracownicy nie są przygotowani do efektywnego wykorzystania nowych narzędzi, a połowa firm przyznaje się do niedoborów kompetencji technologicznych.

    Trzy bariery: ludzie, nie technologia

    Kyndryl identyfikuje trzy główne przeszkody w adaptacji AI: zarządzanie zmianą, brak zaufania oraz deficyty kompetencyjne. To nie technologia, ale struktura i kultura organizacyjna okazują się dziś najpoważniejszymi wyzwaniami.

    Problem dostrzega nie tylko Kyndryl. Zgodnie z raportem Adecco Group tylko 10% firm spełnia kryteria „gotowości na przyszłość” – rozumianej jako posiadanie planów na budowanie kompetencji pracowników, wsparcie ich w transformacji i przeprowadzanie zespołów przez zmiany. Pozostałe organizacje albo odkładają te działania, albo liczą, że zespoły „same się dostosują”.

    Z kolei dane Amazon Web Services pokazują, że wielu pracodawców zwyczajnie nie wie, jak powinno wyglądać skuteczne szkolenie z AI. 41% badanych wskazuje na zbyt małe budżety szkoleniowe, a większość decydentów IT przyznaje, że brakuje im wiedzy na temat budowy programów rozwoju kompetencji.

    Firmy, które wyprzedzają peleton

    Na tle ogółu wyróżnia się jednak grupa firm określanych w raporcie Kyndryl jako „pacesetters” – organizacje, które faktycznie dostosowały swoje strategie zatrudnienia i rozwoju do inwestycji w AI. To zaledwie 14% badanych, ale różnice są znaczące.

    Firmy te trzykrotnie częściej wdrażają strategie zarządzania zmianą, mają o 29% mniejsze problemy z zaangażowaniem zespołów i są o 67% bardziej skłonne do prowadzenia inwentaryzacji kompetencji pracowników. Co więcej, aż 40% z nich twierdzi, że nie mierzy się z deficytami umiejętności – co jest wynikiem odwrotnym niż w przypadku większości firm.

    To nie przypadek: pacesetters inwestują w planowanie oparte na kompetencjach, prowadzą szkolenia i jasno komunikują cele. Zamiast narzucać AI zespołom, budują ich zdolność do pracy z nowymi technologiami – co przekłada się na realne wykorzystanie ich potencjału.

    Sektorowe różnice i zagubiony środek

    Gotowość pracowników do pracy z AI silnie zależy od branży. Najlepiej wypadają bankowość, usługi finansowe i ubezpieczenia – sektory, które już wcześniej intensywnie inwestowały w automatyzację. Na drugim biegunie znajduje się opieka zdrowotna, która mimo dużego potencjału AI (np. w diagnostyce) pozostaje w tyle, głównie z powodu oporów personelu i braku infrastruktury szkoleniowej.

    Z raportu OwlLabs wynika, że mimo niedoborów kompetencyjnych, aż 70% firm już dziś korzysta z narzędzi AI w pracy. Jednak tylko jedna czwarta pracowników deklaruje, że ich organizacja realnie wspiera ich w korzystaniu z tych narzędzi – poprzez szkolenia, wytyczne czy dedykowane zasoby.

    To pokazuje, że firmy znalazły się dziś w niebezpiecznym „środku transformacji” – korzystają z technologii, ale nie inwestują w ludzi, którzy mieliby ją obsługiwać i rozwijać. W dłuższej perspektywie może to prowadzić do frustracji, spadku zaangażowania i marnowania potencjału AI.

    Powszechna adopcja sztucznej inteligencji nie zależy już od mocy obliczeniowej czy dostępności modeli, ale od kultury organizacyjnej i kompetencji zespołów. Transformacja AI to dziś przede wszystkim transformacja ludzi – ich ról, umiejętności i sposobu pracy.

    Firmy, które to zrozumieją i odpowiednio wcześnie zainwestują w rozwój zespołów, będą w stanie wykorzystać przewagę konkurencyjną, jaką niesie AI. Pozostałe – mogą utknąć w fazie „eksperymentów bez efektów”, z rosnącą frustracją pracowników i malejącą efektywnością.

    To nie algorytmy decydują o sukcesie – ale ludzie, którzy z nimi współpracują.

  • Partnerzy technologiczni jako doradcy biznesowi – czy to się opłaca?

    Partnerzy technologiczni jako doradcy biznesowi – czy to się opłaca?

    Przez lata rola partnerów IT była klarowna: dostarczyć technologię, wdrożyć, zintegrować. Klient wiedział, czego chce, a partner – jak to zrealizować. Dziś ten podział przestaje działać.

    Firmy oczekują doradztwa jeszcze przed wyborem rozwiązania. Chcą partnera, który pomoże zdefiniować problem, a nie tylko rozwiązać go technicznie. Kanał partnerski staje przed wyborem: pozostać wykonawcą czy wejść w rolę współautora zmian biznesowych?

    Najlepsi już przesunęli się o krok wyżej. I zaczynają na tym realnie zarabiać.

    Klient się zmienił – a partnerzy?

    Firmy, które jeszcze kilka lat temu zamawiały sprzęt i licencje według listy, dziś oczekują wsparcia w podejmowaniu decyzji, a nie tylko realizacji zamówienia. Technologia stała się narzędziem zmian organizacyjnych, a nie celem samym w sobie.

    Vendorzy to widzą. Coraz częściej promują tych partnerów, którzy potrafią doradzić, zanim pojawi się konkretny produkt. Pytanie, które warto dziś zadać: ilu integratorów naprawdę umie taką rozmowę poprowadzić?

    Od wdrożeniowca do doradcy – praktyka zmiany

    Przejście z roli wykonawcy do roli doradcy nie zaczyna się od nowego slajdu w prezentacji sprzedażowej. Zaczyna się od zmiany sposobu myślenia o własnej firmie – nie jako o „dostawcy IT”, ale partnerze w decyzjach biznesowych.

    Firmy, które traktują to serio, inwestują w ludzi: konsultantów, architektów rozwiązań, analityków procesów. Zespół handlowy uczy się mówić językiem klienta, nie katalogu produktów. Prezentacje nie zaczynają się od funkcji, tylko od wyzwań.

    To wymaga też odwagi: by nie bać się powiedzieć klientowi, że coś jest mu niepotrzebne. Doradztwo to nie upselling – to zdobycie zaufania, które później przekłada się na długoterminowy biznes.

    Czy da się na tym zarobić?

    Doradztwo się sprzedaje – o ile jest konkretne. Partnerzy, którzy oferują usługi takie jak analiza procesów, audyt IT czy warsztaty strategiczne, coraz częściej traktują je jako osobny strumień przychodów, niezależny od wdrożenia.

    To nie tylko wyższa marża, ale też wyższy próg wejścia dla konkurencji. Klient, który powierza partnerowi decyzje, nie zmienia go przy pierwszej zmianie cennika. Doradztwo wzmacnia pozycję w relacji i otwiera drzwi do długoterminowych kontraktów.

    Są jednak wyzwania: trzeba zainwestować w kompetencje, przygotować nowe oferty, czasem zmienić model pracy zespołu. Ale tam, gdzie doradztwo działa, partner przestaje być kosztem wdrożenia – staje się częścią strategii klienta.

    Nie tylko partner, ale partner strategiczny

    W nowym modelu rola kanału to nie tylko dostarczanie technologii – to współtworzenie wartości. I choć nie każdy integrator musi stać się konsultantem, ci, którzy podejmą to wyzwanie, zyskają coś więcej niż nową usługę – zyskają zaufanie klienta.

    A w świecie, gdzie wszystko da się kupić jako usługa, właśnie zaufanie staje się najtrudniejszym – i najcenniejszym – produktem.

  • Zbyt szybkie wdrożenia IT, zbyt duże ryzyko. Koszty błędów IT rosną

    Zbyt szybkie wdrożenia IT, zbyt duże ryzyko. Koszty błędów IT rosną

    Cyfrowa dostępność stała się równoważna z obecnością rynkową, a każda sekunda niedostępności oprogramowania ma swoją cenę — często liczona w milionach dolarów. Mimo to, według najnowszego raportu Tricentis, aż dwie trzecie przedsiębiorstw spodziewa się poważnych zakłóceń we wdrożeniach IT w ciągu najbliższych 12 miesięcy. Co gorsza, prawie jedna czwarta organizacji uznaje ryzyko takich incydentów za „ekstremalne”.

    Zaskakująco, problem nie tkwi w technologii, lecz w zarządzaniu nią. Raport wskazuje na systemowe pęknięcie między liderami IT a zespołami inżynieryjnymi, które coraz częściej stawia szybkość wdrożeń ponad jakość kodu. To rozdźwięk, który coraz częściej kończy się nie tylko awariami systemów, lecz także realnymi stratami finansowymi — aż 40% organizacji przyznało, że roczne koszty błędów w oprogramowaniu przekraczają milion dolarów, a w branży finansowej niemal połowa firm notuje straty powyżej 5 milionów.

    Gdy liderzy ignorują czerwone flagi

    Tricentis zwraca uwagę na paradoks: przedsiębiorstwa, które inwestują w innowacje, równocześnie zaniedbują fundament jakości. Niemal dwie trzecie badanych przyznaje się do regularnego wdrażania niesprawdzonego kodu — często pod presją terminów. Deweloperzy czują się zobowiązani do przyspieszania wdrożeń, a nie do poprawy stabilności. Wynik? Awarie, które nie tylko obniżają produktywność, lecz również podważają zaufanie klientów i inwestorów.

    W tle tych napięć wciąż działa tzw. dług technologiczny. Zbyt wiele organizacji opiera swoje systemy na przestarzałych fundamentach, które utrudniają skalowanie, utrzymanie i rozwój. 35% respondentów wskazało właśnie dług technologiczny jako główną barierę dla rozwoju, tuż obok problemów komunikacyjnych między zespołami deweloperskimi i testerskimi.

    Katastrofy jako punkt zwrotny?

    Rok 2024 przyniósł bolesną lekcję w postaci awarii wywołanej wadliwą aktualizacją zabezpieczeń CrowdStrike na systemach Windows. Szacuje się, że incydent kosztował firmy z listy Fortune 500 aż 5 miliardów dolarów. Linie lotnicze odwoływały tysiące lotów, a przedsiębiorstwa na całym świecie musiały błyskawicznie przywracać swoje środowiska do działania.

    Te wydarzenia skłoniły część firm do rewizji procedur związanych z jakością oprogramowania i reagowaniem na incydenty. Ale czy to wystarczy, by zmienić podejście systemowe?

    AI: lek na całe zło?

    Wśród liderów technologicznych rośnie nadzieja, że automatyzacja i generatywna sztuczna inteligencja mogą przejąć najbardziej czasochłonne i podatne na błędy procesy. Aż 90% badanych ufa AI w kontekście podejmowania decyzji o wydaniu kodu, a 81% oczekuje, że technologia zwiększy wydajność zespołów dzięki przejęciu powtarzalnych zadań.

    To jednak miecz obosieczny. Z jednej strony narzędzia AI mogą przyspieszyć testowanie, identyfikację błędów i usuwanie długu technicznego. Z drugiej — mogą też zwiększyć presję na zespoły, by jeszcze szybciej dostarczać rozwiązania, często bez odpowiednich zabezpieczeń jakościowych.

    Kultura jakości nie może być dodatkiem

    Z raportu Tricentis wyłania się wyraźny wniosek: największym zagrożeniem dla stabilności systemów IT nie jest technologia, lecz brak strategicznej spójności. Jeśli liderzy przedkładają szybkość nad jakość, to nawet najlepsze zespoły i najnowsze narzędzia nie powstrzymają awarii.

    W świecie zdominowanym przez SaaS, chmurę i gospodarkę 24/7, każda sekunda przerwy może oznaczać utracone przychody i reputacyjne rysy. Czas, aby kultura jakości przestała być dodatkiem do roadmapy, a stała się jej fundamentem.

    Nie chodzi o to, by działać wolniej — chodzi o to, by działać mądrzej. A to oznacza nie tylko inwestycje w narzędzia, ale przede wszystkim w spójność komunikacyjną, procedury testowe i dojrzałość technologiczną.

  • Yarrl wzmacnia swoją pozycję na rynku IT. Nowy kontrakt na rozwój e-Urzędu Skarbowego

    Yarrl wzmacnia swoją pozycję na rynku IT. Nowy kontrakt na rozwój e-Urzędu Skarbowego

    Polska spółka technologiczna yarrl SA podpisała kolejną znaczącą umowę z Aplikacjami Krytycznymi – podmiotem nadzorowanym przez Skarb Państwa. Wartość nowego kontraktu na utrzymanie i rozwój systemu e-Urząd Skarbowy sięga 44,5 mln zł brutto. Projekt przewidziany na 12 do 18 miesięcy obejmuje dostarczenie 82 specjalistów IT, co potwierdza, że kompetencje wykonawcze pozostają kluczowym atutem yarrl na konkurencyjnym rynku.

    W stronę cyfryzacji administracji

    e-Urząd Skarbowy jest jednym z najbardziej widocznych przykładów cyfrowej transformacji polskich instytucji publicznych. Platforma umożliwia użytkownikom zarządzanie sprawami podatkowymi online — od przeglądania danych i statusów dokumentów, po składanie wniosków i opłacanie należności. W praktyce oznacza to stopniowe odciążanie urzędów skarbowych oraz poprawę jakości obsługi obywatela.

    W kontekście dynamicznie rosnącej liczby użytkowników e-usług publicznych, rozwój i stabilność takich systemów staje się nie tylko oczekiwaniem społecznym, ale wręcz koniecznością infrastrukturalną. Rosnąca presja na dostępność usług 24/7, bezpieczeństwo danych oraz intuicyjność interfejsów powoduje, że projekty takie jak e-Urząd Skarbowy wymagają stałego wsparcia specjalistów o wysokich kwalifikacjach.

    Strategiczna rola yarrl

    Dla yarrl, notowanego na głównym parkiecie GPW, nowy kontrakt to potwierdzenie skutecznej strategii koncentrującej się na dostarczaniu wykwalifikowanych zespołów do realizacji projektów wysokiego ryzyka i dużej wagi społecznej. Firma konsekwentnie buduje swoją markę wokół projektów krytycznych dla funkcjonowania państwa — zarówno poprzez współpracę przy mobilnej wersji e-Urzędu Skarbowego, jak i teraz, poprzez kompleksowe wsparcie systemowe.

    Podpisana umowa może też stanowić istotne wzmocnienie pozycji yarrl w przyszłych przetargach publicznych, gdzie liczy się nie tylko cena, ale też doświadczenie i referencje przy podobnych realizacjach. Na tle branży, w której rosnące znaczenie zyskują rozwiązania SaaS, automatyzacja procesów i chmura obliczeniowa, specjalizacja yarrl w obsłudze systemów o krytycznym znaczeniu wyróżnia spółkę na tle klasycznych software house’ów.

    „Realizując umowę ze Aplikacjami Krytycznymi zapewnimy 82 konsultantów, którzy będą zaangażowani w rozwój systemu e-Urząd Skarbowy. W skład zespołu wejdą zarówno programiści, testerzy, analitycy, administratorzy, ale także kierownicy projektów. Warto zaznaczyć, że nasi pracownicy biorą udział w rozwoju tego jakże ważnego dla polskich obywateli rozwiązania już od kilku lat. To nasza kolejna umowa, w ramach której wspieramy rozwój systemów informatycznych krytycznych z punktu widzenia funkcjonowania państwa polskiego. Jestem przekonany, że ten kontrakt wzmocni nasze kompetencje na rynku oraz pozytywnie wpłynie na rozwój spółki”.komentuje Bartosz Piasecki, Wiceprezes Zarządu yarrl SA.

    Rynek IT dla administracji w fazie wzrostu

    Z danych rynkowych wynika, że sektor publiczny w Polsce planuje intensywne inwestycje w IT do 2027 roku, m.in. w kontekście realizacji Krajowego Planu Odbudowy i Funduszy Europejskich. Wydatki na cyfryzację administracji mają rosnąć średnio o 8–10% rocznie. To otwiera przed firmami takimi jak yarrl szansę na dalsze kontrakty, ale też stawia przed nimi wyzwania związane z utrzymaniem jakości, dostępem do talentów oraz zdolnością do skalowania usług.

  • Bezpieczniejsze dane, zero przestojów – transformacja IT w Pomorskiej Kolei Metropolitalnej

    Bezpieczniejsze dane, zero przestojów – transformacja IT w Pomorskiej Kolei Metropolitalnej

    Pomorska Kolej Metropolitalna stanęła przed wyzwaniem modernizacji swojej infrastruktury IT, aby zapewnić niezawodność systemów i skutecznie chronić kluczowe dane operacyjne. Współpraca z firmą Advatech oraz wdrożenie nowoczesnej macierzy Dell PowerStore 1200T i rozwiązania RecoverPoint for VM pozwoliły PKM na zwiększenie bezpieczeństwa, wydajności i odporności systemów IT na awarie.

    Wyzwania IT w Pomorskiej Kolei Metropolitalnej – zapewnienie ciągłości działania i bezpieczeństwa danych

    Pomorska Kolej Metropolitalna (PKM) jako operator infrastruktury kolejowej odpowiada za sprawne funkcjonowanie systemów IT wspierających codzienną działalność. Awaria systemów IT mogłaby prowadzić do poważnych konsekwencji – od wstrzymania ruchu kolejowego, przez dezorganizację pracy dyspozytorów, aż po utratę danych krytycznych dla planowania i zarządzania operacjami. Wobec rosnących wymagań i zwiększającego się wolumenu danych konieczne stało się wdrożenie rozwiązania zapewniającego niezawodność oraz odporność na awarie.

    Jednym z głównych problemów była przestarzała infrastruktura oparta na macierzy Dell UnityXT, która mimo wysokiej wydajności zaczęła osiągać swoje technologiczne limity. Wzrost liczby operacji IT oraz większe zapotrzebowanie na szybki dostęp do danych sprawiały, że niezbędna była modernizacja w celu zwiększenia pojemności oraz poprawy wydajności.

    Dodatkowo PKM potrzebowała skutecznego mechanizmu replikacji danych, który pozwoliłby na szybkie przywracanie systemów w razie awarii. Wymagane było rozwiązanie umożliwiające niemal natychmiastowe odzyskanie danych oraz minimalizację czasu przestoju, co bezpośrednio przekłada się na efektywność operacyjną. W związku z tym konieczne było wdrożenie nowoczesnej macierzy oraz niezawodnego systemu replikacji maszyn wirtualnych, które spełnią te wymagania.

    „PKM to organizacja o wysokich wymaganiach w zakresie niezawodności IT – każda sekunda przestoju może mieć realne konsekwencje operacyjne. Naszym celem było wdrożenie takiego rozwiązania, które zapewni maksymalne bezpieczeństwo danych i ich nieprzerwaną dostępność.”

    Bartosz Zielazny, Data Protection Technology Architect, Advatech

    Transformacja infrastruktury IT – wdrożenie Macierzy Dell PowerStore 1200T i RecoverPoint for VM

    Aby sprostać rosnącym wymaganiom w zakresie bezpieczeństwa i dostępności systemów IT, Pomorska Kolej Metropolitalna, we współpracy z firmą Advatech, zdecydowała się na kompleksową modernizację infrastruktury. Kluczowym elementem wdrożenia była wymiana dotychczasowej macierzy Dell UnityXT na nowoczesną Dell PowerStore 1200T, a także wdrożenie rozwiązania RecoverPoint for VM, które zapewnia zaawansowaną ochronę i replikację danych.

    1. Wymiana macierzy na Dell PowerStore 1200T

    Nowa macierz PowerStore 1200T zapewnia większą wydajność, elastyczność i skalowalność w porównaniu do poprzedniego systemu. Dzięki wbudowanej technologii inteligentnej automatyzacji i optymalizacji operacji dyskowych możliwe jest lepsze zarządzanie zasobami, co bezpośrednio wpływa na wydajność systemów IT. Dodatkowo wyższa przepustowość operacji wejścia-wyjścia (I/O) oraz optymalizacja zarządzania przestrzenią dyskową pozwalają na szybsze przetwarzanie danych.

    2. Budowa zapasowego centrum danych

    Dotychczasowa macierz UnityXT nie została wycofana, lecz wykorzystana jako element nowo utworzonego zapasowego centrum danych. W połączeniu z nowymi serwerami Dell PowerEdge R660xs, umożliwiło to stworzenie klastra wysokiej dostępności, który zabezpiecza kluczowe systemy przed utratą danych i przestojami.

    3. Wdrożenie Dell RecoverPoint for VM

    RecoverPoint for VM to nowoczesne rozwiązanie umożliwiające ciągłą ochronę danych i ich replikację w czasie rzeczywistym. Oprogramowanie to zapewnia:

    • Automatyczną replikację krytycznych maszyn wirtualnych do zapasowego centrum danych,
    • Ochronę przed awariami i cyberatakami poprzez możliwość odzyskania danych z dowolnego momentu w czasie,
    • Minimalizację czasu odzyskiwania (RTO) i punktu odzyskiwania (RPO), co zapewnia niemal natychmiastowy powrót systemów do pełnej sprawności po awarii.

    Dzięki wdrożeniu PKM uzyskało nowoczesne, skalowalne i niezawodne środowisko IT, zdolne do obsługi rosnącej ilości danych i dynamicznych wymagań operacyjnych.

    „PKM to organizacja o wysokich wymaganiach w zakresie niezawodności IT – każda sekunda przestoju może mieć realne konsekwencje operacyjne. Naszym celem było wdrożenie takiego rozwiązania, które zapewni maksymalne bezpieczeństwo danych i ich nieprzerwaną dostępność.
    Zastosowanie macierzy Dell PowerStore 1200T i RecoverPoint for VM to krok w stronę nowoczesnego zarządzania danymi, gdzie liczy się nie tylko szybkie odzyskiwanie systemów po awarii, ale także ich elastyczność i optymalizacja kosztów operacyjnych. Kluczowa była tu nie tylko sama technologia, ale i dostosowanie jej do specyfiki branży transportowej. Dzięki ścisłej współpracy z zespołem PKM udało się stworzyć środowisko IT, które zapewnia pełną ciągłość działania i przygotowuje infrastrukturę na przyszłe wyzwania cyfrowe.”podkreśla Bartosz Zielazny, Data Protection Technology Architect, Advatech

    Nowa jakość zarządzania danymi – kluczowe efekty wdrożenia

    Wdrożenie nowej infrastruktury IT w Pomorskiej Kolei Metropolitalnej przyniosło znaczące korzyści operacyjne i technologiczne. Dzięki zastosowaniu nowoczesnej macierzy Dell PowerStore 1200T, wykorzystaniu RecoverPoint for VM do ochrony i replikacji danych oraz budowie zapasowego centrum danych z wykorzystaniem macierzy UnityXT, PKM uzyskała znacznie większą niezawodność i wydajność systemów IT.

    1. Poprawa bezpieczeństwa i odporności na awarie

    Najważniejszym efektem wdrożenia było zwiększenie ochrony danych przed awariami i incydentami losowymi. Dzięki ciągłej replikacji danych do zapasowego centrum możliwe jest ich odzyskanie z dowolnego punktu w czasie, co pozwala na natychmiastowe przywrócenie systemów IT w przypadku awarii, błędu użytkownika czy ataku ransomware. Nowa infrastruktura gwarantuje także większą odporność na cyberzagrożenia, co jest kluczowe w kontekście rosnącej liczby ataków na systemy IT w sektorze transportowym.

    Dzięki wdrożeniu mamy pełną kontrolę nad ochroną i replikacją danych, co zapewnia natychmiastowe przywracanie systemów w razie awarii. To nie tylko większa odporność na zagrożenia, ale także znacząca poprawa wydajności i efektywności operacyjnej.

    Adam Ulczyński, Kierownik Działu Teleinformatyki, Pomorska Kolej Metropolitalna

    2. Minimalizacja przestojów i zwiększenie ciągłości działania

    Dzięki wdrożeniu RecoverPoint for VM oraz macierzy PowerStore 1200T udało się osiągnąć niemal zerowy czas odzyskiwania (RTO) oraz zerowy punkt odzyskiwania (RPO). Oznacza to, że w razie awarii systemy mogą zostać przywrócone w ciągu kilku minut, bez utraty kluczowych danych. Eliminacja przestojów operacyjnych bezpośrednio przełożyła się na większą efektywność działania PKM oraz poprawę jakości usług.

    3. Zwiększona wydajność i optymalizacja infrastruktury

    Macierz PowerStore 1200T znacząco zwiększyła wydajność operacji IT dzięki lepszej optymalizacji przepływu danych i nowoczesnym mechanizmom automatyzacji. Szybsze przetwarzanie operacji I/O pozwala na płynniejszą pracę systemów informatycznych, co ma kluczowe znaczenie w zarządzaniu infrastrukturą kolejową, w tym w systemach kontroli ruchu, zarządzania zasobami czy sprzedaży biletów.

    4. Elastyczność i skalowalność infrastruktury

    Nowa infrastruktura pozwala na łatwe dostosowanie zasobów do rosnących potrzeb. PKM zyskała możliwość elastycznego skalowania środowiska IT, co oznacza, że systemy mogą być łatwo rozbudowywane w miarę wzrostu liczby użytkowników, ilości przetwarzanych danych czy nowych wymagań biznesowych.

    5. Optymalizacja kosztów operacyjnych

    Wdrożenie nowoczesnej, zautomatyzowanej infrastruktury IT przyczyniło się do obniżenia kosztów związanych z utrzymaniem i zarządzaniem systemami IT. Redukcja ręcznych interwencji administracyjnych, zwiększona efektywność operacyjna oraz automatyzacja procesów backupu i odzyskiwania pozwoliły ograniczyć koszty operacyjne i zapewniły lepszą kontrolę nad zasobami IT.

    „Dla Pomorskiej Kolei Metropolitalnej niezawodność systemów IT to klucz do sprawnego funkcjonowania operacji kolejowych. Modernizacja infrastruktury pozwoliła nam nie tylko zwiększyć bezpieczeństwo danych, ale przede wszystkim wyeliminować ryzyko przestojów, które mogłyby zakłócić codzienną działalność PKM.
    Dzięki wdrożeniu mamy pełną kontrolę nad ochroną i replikacją danych, co zapewnia natychmiastowe przywracanie systemów w razie awarii. To nie tylko większa odporność na zagrożenia, ale także znacząca poprawa wydajności i efektywności operacyjnej. Współpraca z Advatech była kluczowa dla sukcesu tego wdrożenia i pozwoliła nam stworzyć fundamenty nowoczesnej infrastruktury IT.”mówi Adam Ulczyński, Kierownik Działu Teleinformatyki, Pomorska Kolej Metropolitalna

    Nowa infrastruktura IT fundamentem niezawodności PKM

    Modernizacja infrastruktury IT w Pomorskiej Kolei Metropolitalnej, przeprowadzona we współpracy z firmą Advatech, znacząco zwiększyła bezpieczeństwo, wydajność i niezawodność systemów IT. Wdrożenie macierzy Dell PowerStore 1200T oraz rozwiązania RecoverPoint for VM pozwoliło na skuteczną replikację danych i minimalizację ryzyka przestojów. Dzięki nowej infrastrukturze PKM uzyskała elastyczne, skalowalne środowisko IT, zapewniające ciągłość operacyjną oraz gotowość na przyszłe wyzwania technologiczne.

    Materiał powstał we współpracy z firmą Advatech.

  • Wasko wzmacnia cyfrowe zaplecze finansów państwa. Kontrakt na 28 mln zł

    Wasko wzmacnia cyfrowe zaplecze finansów państwa. Kontrakt na 28 mln zł

    Firma Wasko podpisała umowę z Centrum Informatyki Resortu Finansów (CIRF) na rozbudowę systemów składowania danych Hitachi Content Platform. Kontrakt, o maksymalnej wartości 28,77 mln zł brutto, obejmuje również 60-miesięczny serwis i wsparcie techniczne. Zamawiający przewidział opcję rozszerzenia współpracy, co może zwiększyć wartość umowy o dodatkowe 12,07 mln zł brutto.

    Kluczowa infrastruktura dla finansów publicznych

    Centrum Informatyki Resortu Finansów odgrywa kluczową rolę w utrzymaniu i rozwijaniu infrastruktury IT, która wspiera działanie Ministerstwa Finansów oraz podległych mu instytucji. Systemy składowania danych, takie jak Hitachi Content Platform, są fundamentem dla przechowywania i przetwarzania ogromnych ilości wrażliwych danych finansowych. Rozbudowa tych systemów jest zatem kluczowa dla zapewnienia bezpieczeństwa i efektywności działania całego sektora finansów publicznych.

    Prawo opcji: Elastyczność w dynamicznym środowisku

    Zastosowanie prawa opcji przez CIRF to przemyślany krok, pozwalający na elastyczne dostosowanie się do dynamicznie zmieniających się potrzeb. Możliwość zwiększenia pojemności danych lub skorzystania z dodatkowych godzin asysty technicznej daje zamawiającemu pewność, że systemy będą mogły być rozbudowywane wraz z rozwojem cyfryzacji w sektorze publicznym.w

    Umowa z CIRF to znaczące wydarzenie dla Wasko, które umacnia pozycję spółki jako istotnego dostawcy rozwiązań IT dla sektora publicznego.

  • Bezpieczne dane, stabilne systemy, większa wydajność – transformacja infrastruktury IT POLON-ALFA S.A. z Dell Technologies

    Bezpieczne dane, stabilne systemy, większa wydajność – transformacja infrastruktury IT POLON-ALFA S.A. z Dell Technologies

    Aby sprostać rosnącym wymaganiom w zakresie wydajności, bezpieczeństwa i skalowalności, POLON-ALFA S.A. zdecydowała się na modernizację infrastruktury IT, stawiając na rozwiązania Dell Technologies. Wdrożenie, zrealizowane we współpracy z Advatech, pozwoliło firmie na zwiększenie efektywności operacyjnej, lepszą ochronę danych oraz zapewnienie stabilności systemów kluczowych dla jej działalności.

    POLON-ALFA S.A. to niekwestionowany lider wśród producentów systemów sygnalizacji pożarowej w Polsce.  Od 70 lat firma stoi na straży bezpieczeństwa, dostarczając innowacyjne rozwiązania, które chronią życie i mienie w najbardziej wymagających sektorach. Jej urządzenia zabezpieczają zarówno skomplikowane obiekty energetyczne, zakłady przemysłowe i centra logistyczne, jak i biurowce, galerie handlowe, szpitale, a nawet domy jednorodzinne i mieszkania.

    Siłą POLON-ALFA jest połączenie doświadczenia, nowoczesnych technologii i bezkompromisowej jakości. Dzięki intensywnym pracom badawczo-rozwojowym i stałym inwestycjom w innowacje, firma wyznacza standardy w branży ochrony przeciwpożarowej. Produkty z logo POLON-ALFA spełniają najbardziej rygorystyczne normy, co czyni je synonimem niezawodności. Zabezpieczając tysiące obiektów w Polsce i na świecie, POLON-ALFA udowadnia, że polska myśl techniczna może śmiało konkurować na globalnym rynku. 

    Z uwagi na specyfikę działalności, infrastruktura IT w POLON-ALFA odgrywa kluczową rolę w zapewnieniu ciągłości operacyjnej, bezpieczeństwa danych oraz optymalnego zarządzania produkcją i łańcuchem dostaw. Stabilność i wydajność systemów IT są nieodzownym elementem wspierającym rozwój firmy oraz utrzymanie najwyższej jakości obsługi klientów. Dlatego firma POLON-ALFA S.A. zdecydowała się na modernizację swojej infrastruktury IT, wybierając sprawdzone rozwiązania Dell Technologies, które spełniają najwyższe standardy w zakresie wydajności, skalowalności i bezpieczeństwa.

    „(..) IT w naszej firmie pełni strategiczną rolę w zapewnieniu ciągłości działania i dostarczaniu najwyższej jakości usług.

    Andrzej Głowacki, POLON ALFA S.A.

    Nowoczesna infrastruktura IT jako fundament rozwoju

    Wzrost liczby klientów, rozwój technologiczny oraz rosnące wymagania w zakresie analizy danych i przetwarzania informacji sprawiły, że dotychczasowa infrastruktura IT POLON-ALFA S.A. wymagała wymiany. Kluczowe wyzwania obejmowały potrzebę zwiększenia wydajności operacyjnej, skalowalności infrastruktury oraz zapewnienia wysokiego poziomu ochrony przed cyberzagrożeniami.

    Jednym z najważniejszych aspektów była wydajność i dostępność systemów IT. Firma potrzebowała nowoczesnego i elastycznego środowiska IT, które pozwoliłoby na szybsze przetwarzanie danych, płynne działanie aplikacji oraz wysoką dostępność usług.

    Drugim istotnym wyzwaniem była skalowalność infrastruktury IT. Wraz z rozwojem działalności, firma przewidywała dalszy wzrost zapotrzebowania na przestrzeń dyskową i moc obliczeniową. Nowe środowisko IT musiało więc zapewnić możliwość rozbudowy w miarę rosnących potrzeb biznesowych, bez wpływu na stabilność i wydajność systemów. Ważnym aspektem była także optymalizacja kosztów – firma potrzebowała rozwiązania, które pozwalałoby na stopniową rozbudowę infrastruktury zgodnie z rzeczywistym zapotrzebowaniem.

    Kolejnym kluczowym aspektem była ochrona danych i bezpieczeństwo IT. POLON-ALFA S.A. obsługuje wrażliwe informacje dotyczące systemów bezpieczeństwa. Wymagana była zaawansowana strategia ochrony danych, która obejmowałaby zarówno zabezpieczenie przed atakami zewnętrznymi, jak i ochronę przed przypadkową utratą danych. Kluczowa była rozbudowa i modernizacja systemu backupu, aby zwiększyć jego bezpieczeństwo i zagwarantować nienaruszalność kopii zapasowych, nawet w przypadku cyberataku. Oprócz tego, firma potrzebowała zwiększonej odporności systemów IT na awarie i przestoje, dlatego wprowadzono rozwiązania redundancji na poziomie infrastruktury serwerowej oraz klastra wirtualizacji, umożliwiające automatyczne przełączanie maszyn wirtualnych w przypadku awarii.

    Z perspektywy biznesowej, fundamentalnym elementem była ciągłość działania. POLON-ALFA S.A. jako dostawca systemów krytycznych dla bezpieczeństwa nie mogła sobie pozwolić na jakiekolwiek przerwy w działaniu swoich systemów, dlatego infrastruktura IT musiała zapewniać nieprzerwaną dostępność usług i minimalizację ryzyka awarii.

    Ostatnim kluczowym czynnikiem była optymalizacja kosztów. Modernizacja infrastruktury miała nie tylko zwiększyć jej wydajność i bezpieczeństwo, ale również zmniejszyć koszty operacyjne poprzez lepsze wykorzystanie zasobów i automatyzację procesów IT. Firma potrzebowała rozwiązania, które pozwoliłoby zmniejszyć zużycie energii, ograniczyć czas pracy administratorów IT oraz zoptymalizować wykorzystanie przestrzeni dyskowej.

    Analiza i wybór optymalnego rozwiązania

    Aby dobrać najlepsze rozwiązanie, proces rozpoczęto od szczegółowej analizy środowiska IT, przeprowadzonej za pomocą narzędzia LiveOptics. Analiza ta pozwoliła na dokładne określenie bieżących obciążeń infrastruktury, poziomu wykorzystania zasobów oraz potencjalnych wąskich gardeł, które mogły wpływać na stabilność systemów. Uzyskane dane posłużyły jako fundament do opracowania strategii modernizacji.

    Po zakończeniu analizy, zespół IT POLON-ALFA S.A. wspólnie z ekspertami Advatech – doświadczonego integratora IT – rozpoczął proces porównywania dostępnych rozwiązań rynkowych. Pod uwagę brano kilka kluczowych kryteriów:

    • Wydajność i elastyczność infrastruktury,
    • Skalowalność,
    • Bezpieczeństwo danych i ochrona przed ransomware,
    • Koszty wdrożenia i utrzymania,
    • Możliwość integracji z istniejącymi systemami,
    • Zgodność z regulacjami.

    Wybór Dell Technologies oraz współpraca z Advatech pozwoliły nam osiągnąć te cele w sposób kompleksowy i zgodny z naszymi oczekiwaniami.

    Andrzej Głowacki, POLON ALFA S.A.

    Po przeanalizowaniu dostępnych opcji, wybór padł na Dell Technologies, która najlepiej odpowiadała wymaganiom POLON-ALFA S.A. Wdrożenie przeprowadziła firma Advatech, która nie tylko dostarczyła niezbędne komponenty, ale również zapewniła wsparcie w zakresie projektowania, testowania i implementacji nowej infrastruktury.

    Realizacja wdrożenia Dell Technologies w POLON-ALFA S.A. – kluczowe etapy projektu

    Modernizacja infrastruktury IT w POLON-ALFA S.A. była kompleksowym przedsięwzięciem. Wdrożenie obejmowało modernizację środowiska wirtualizacyjnego, rozbudowę przestrzeni dyskowej, implementację wydajnej sieci SAN oraz wdrożenie zaawansowanego systemu backupu i ochrony danych.

    Podstawą nowej infrastruktury stał się serwerowy klaster, składający się z trzech hostów wirtualizacyjnych działających na serwerach Dell PowerEdge R660xs. Nowe serwery zapewniają wysoką wydajność obliczeniową oraz stabilność, umożliwiając sprawne zarządzanie maszynami wirtualnymi i dynamiczne dostosowywanie zasobów IT do potrzeb firmy.

    Aby zagwarantować szybki dostęp do danych oraz ich optymalne przechowywanie, wdrożono macierz dyskową Dell PowerStore 1200T o pojemności użytkowej 19,7 TiB. Jedną z kluczowych zalet tej macierzy jest zaawansowana deduplikacja i kompresja danych z gwarancją redukcji zajętości przestrzeni dyskowej na poziomie 5:1, co pozwala na znaczące ograniczenie kosztów przechowywania i efektywne zarządzanie zasobami.

    Aby zapewnić szybkie i stabilne połączenia pomiędzy serwerami a macierzą, wdrożono nowoczesną sieć SAN o przepustowości 32 Gb, opartą na przełącznikach Dell Connectrix DS-6610B. Takie rozwiązanie umożliwia wydajne przesyłanie danych, eliminując ryzyko powstawania tzw. „wąskich gardeł” w infrastrukturze IT. Dzięki redundantnej architekturze sieciowej firma zyskała wysoką niezawodność i eliminację pojedynczych punktów awarii.

    ”Modernizacja infrastruktury IT była dla nas kluczowym krokiem w dalszym rozwoju firmy. Potrzebowaliśmy rozwiązania, które zapewni nam nie tylko wysoką wydajność, ale również pełne bezpieczeństwo i niezawodność naszych systemów. Wybór Dell Technologies oraz współpraca z Advatech pozwoliły nam osiągnąć te cele w sposób kompleksowy i zgodny z naszymi oczekiwaniami.
    Dzięki nowoczesnym serwerom Dell PowerEdge oraz macierzy PowerStore znacząco zwiększyliśmy szybkość przetwarzania danych, co przełożyło się na lepszą efektywność operacyjną. Skalowalność infrastruktury daje nam możliwość elastycznego rozwoju w przyszłości, a zaawansowane mechanizmy backupu i ochrony przed ransomware gwarantują bezpieczeństwo naszych danych.
    Proces wdrożenia przebiegł sprawnie i bez zakłóceń w działalności firmy, co było dla nas niezwykle istotne. Advatech zapewnił profesjonalne wsparcie na każdym etapie projektu – od analizy naszych potrzeb, przez projektowanie rozwiązania, aż po finalne wdrożenie i szkolenie zespołu IT.
    Dzięki tej inwestycji mamy pewność, że nasza infrastruktura IT jest nie tylko nowoczesna, ale również bezpieczna i przygotowana na przyszłe wyzwania biznesowe. To dla nas ogromna wartość, ponieważ IT w naszej firmie pełni strategiczną rolę w zapewnieniu ciągłości działania i dostarczaniu najwyższej jakości usług.”mówi Andrzej Głowacki, Dyrektor IT, POLON-ALFA S.A.

    Ważnym elementem wdrożenia było również zwiększenie bezpieczeństwa danych i odporności na cyberzagrożenia, w tym ataki ransomware. W tym celu POLON-ALFA S.A. rozszerzyła swoje rozwiązanie backupowe o wdrożenie deduplikatora Dell PowerProtect DD6400, oferującym funkcję Retention Lock, zapewniającą dodatkową ochronę kopii zapasowych przed modyfikacją i usunięciem. Dzięki zastosowaniu funkcji Retention Lock, kopie zapasowe są zabezpieczone przed nieautoryzowaną modyfikacją lub usunięciem, co stanowi kluczowy element ochrony przed atakami ransomware i innymi zagrożeniami cybernetycznymi.

    Realizacja projektu była możliwa dzięki ścisłej współpracy zespołu IT POLON-ALFA S.A. oraz ekspertów Advatech, którzy odpowiadali za projektowanie, wdrożenie i optymalizację nowej infrastruktury IT.

    Dzięki tej inwestycji mamy pewność, że nasza infrastruktura IT jest nie tylko nowoczesna, ale również bezpieczna i przygotowana na przyszłe wyzwania biznesowe. To dla nas ogromna wartość.”

    Andrzej Głowacki, POLON ALFA S.A.

    Po stronie POLON-ALFA S.A., za cały proces odpowiadali:

    • Andrzej Głowacki, Dyrektor IT,
    • Marek Gasik, Kierownik IT.

    Uczestnicy projektu po stronie Advatech:

    • Andrzej Makarewicz, Key Account Manager – opiekun klienta,
    • Wojciech Raduła, Główny Architekt IT – odpowiadał za ogólną architekturę wdrażanego systemu,
    • Tomasz Maślany, Architekt Systemowy – uczestniczył w projektowaniu i konfiguracji infrastruktury,
    • Tomasz Płuciennik, Project Manager – koordynacja projektu i zarządzanie harmonogramem wdrożenia.

    Dzięki bliskiej współpracy ekspertów z obu firm udało się zrealizować projekt sprawnie i zgodnie z założeniami, minimalizując ryzyko przestojów oraz zapewniając pełną zgodność nowej infrastruktury z wymaganiami biznesowymi POLON-ALFA S.A. Wdrożenie nowych rozwiązań IT było strategicznym krokiem, który nie tylko rozwiązał bieżące wyzwania technologiczne, ale również zapewnił solidne fundamenty dla dalszego rozwoju i innowacji.

  • Przetarg IT bez strategii to ryzyko, nie proces. Dlaczego firmy same komplikują wybór dostawcy

    Przetarg IT bez strategii to ryzyko, nie proces. Dlaczego firmy same komplikują wybór dostawcy

    W teorii cena jest najbardziej obiektywnym kryterium, jeśli chodzi o przetarg IT. W praktyce – staje się jednym z najbardziej mylących. Jak wynika z raportu PSML i Accenture, aż 41% firm przypisuje cenie wagę co najmniej 50% w procesie oceny ofert. W przypadku złożonych projektów technologicznych taka polityka nie tylko zniekształca obraz rynku, ale też systematycznie prowadzi do błędnych decyzji.

    Z pozoru to rozwiązanie pragmatyczne: cena jest mierzalna, łatwa do porównania, odporna na subiektywizm. Ale w procesie, który obejmuje dziesiątki zmiennych – od elastyczności zespołu projektowego po jakość wsparcia powdrożeniowego – traktowanie ceny jako głównego wyznacznika wartości dostawcy bywa nie tyle uproszczeniem, co poważnym ryzykiem.

    Firmy, które konstruują przetargi w oparciu o silnie wyeksponowaną wagę cenową, często otrzymują oferty skrajnie różniące się nie tylko wysokością, ale i zakresem. Efektem jest sytuacja, w której porównywanie ofert staje się praktycznie niemożliwe, a jedynym spójnym punktem odniesienia pozostaje liczba na końcu arkusza – zwykle ta najniższa. To właśnie ta liczba, zamiast jakości, kompetencji czy doświadczenia, coraz częściej decyduje o wyborze partnera.

    Tymczasem projekty IT, zwłaszcza te strategiczne, rzadko kończą się na podpisaniu umowy. To relacje długoterminowe, wymagające zaangażowania i często elastyczności po obu stronach. Cena może odzwierciedlać wartość jedynie wówczas, gdy jest rozpatrywana w kontekście całkowitego kosztu posiadania (TCO) i przewidywanych rezultatów biznesowych. Takie podejście – jak wskazują autorzy raportu – wciąż pozostaje rzadkością.

    To paradoks dzisiejszych postępowań: w pogoni za „transparentnością” i pozornym obiektywizmem, organizacje konstruują procesy, które premiują ofertę najtańszą – niekoniecznie najlepszą. A potem płacą za to podwójnie – w korektach harmonogramów, problemach we wdrożeniu i rozczarowujących rezultatach końcowych.

    Brak preselekcji = chaos na starcie

    W świecie, gdzie technologia ma być dźwignią efektywności, wiele organizacji wciąż zaczyna proces wyboru dostawcy IT w sposób zaskakująco chaotyczny. Dane z raportu PSML i Accenture pokazują, że 31% firm nie stosuje żadnych usystematyzowanych metod preselekcji oferentów. Innymi słowy: co trzecia firma zaprasza do przetargu tych, którzy akurat przyszli jej do głowy.

    W praktyce oznacza to, że zaproszenia do składania ofert trafiają do podmiotów wyszukanych pobieżnie w Google, poleconych przez znajomego lub po prostu znanych z poprzednich projektów – niezależnie od tego, czy pasują do kontekstu konkretnego wdrożenia. W efekcie firmy otrzymują zestaw ofert trudny do porównania, z ogromnymi rozbieżnościami zarówno w zakresie proponowanych rozwiązań, jak i wycen.

    To nie tylko utrudnia analizę. To paraliżuje proces decyzyjny. Bo gdy różnice w kosztorysach sięgają kilkudziesięciu procent, a podejścia do realizacji są całkowicie rozbieżne, nawet najlepsze kryteria oceny zawodzą. Zespoły przetargowe grzęzną w próbach „wyrównywania” ofert, doprecyzowywania założeń, powtórnych rundach pytań – co generuje koszty, wydłuża harmonogram i zniechęca lepszych graczy do dalszego udziału.

    Brak preselekcji to także sygnał wysyłany do rynku. Dla doświadczonych dostawców to sygnał ostrzegawczy: klient nie wie, czego chce – ani od siebie, ani od partnera. W efekcie najbardziej profesjonalni gracze rezygnują z udziału w przetargach, które od początku wyglądają na źle zaprojektowane. Ich miejsce zajmują firmy gotowe zaoferować niską cenę, kosztem jakości lub precyzji wykonania.

    W wielu przypadkach preselekcja mogłaby pomóc nie tylko wyłonić najlepszych partnerów, ale i zapobiec błędom, które później rozchodzą się echem przez całe wdrożenie. A jednak jest pomijana – być może dlatego, że wymaga więcej niż tylko wysłania briefu. Wymaga zrozumienia rynku, rzetelnej analizy i – przede wszystkim – świadomego zarządzania procesem, zanim jeszcze zostanie opublikowane RFP.

    Kryteria zbudowane na intuicji, nie na doświadczeniu

    Jednym z najmniej widocznych, ale najbardziej kosztownych błędów w procesie przetargowym jest sposób, w jaki organizacje konstruują kryteria oceny ofert. Z raportu PSML i Accenture wyłania się niepokojący obraz: wiele firm opiera decyzje nie na twardych danych, ale na intuicji, przyzwyczajeniach lub wygodzie operacyjnej.

    To właśnie dlatego cena tak często dominuje jako najważniejsze kryterium – nie dlatego, że najlepiej oddaje wartość oferty, ale dlatego, że jest łatwa do zmierzenia i porównania. Kryteria jakościowe? Zwykle są ogólne, niejasno zdefiniowane albo – co gorsza – sprowadzają się do deklaratywnych opisów, które trudno zweryfikować. Ocena doświadczenia? Często polega na zliczaniu lat istnienia firmy lub liczby projektów, bez analizy ich kontekstu i złożoności.

    W wielu przypadkach kryteria te powstają bez wcześniejszej refleksji nad celem projektu i oczekiwanym rezultatem biznesowym. Zamiast tego bazują na powielanych formułach z wcześniejszych postępowań – nawet jeśli były one nietrafione. W rezultacie cały proces oceny może być wewnętrznie spójny, ale zupełnie oderwany od rzeczywistej wartości, jaką dostawca wnosi do projektu.

    To podejście nie tylko zaniża jakość decyzji, ale też wysyła błędny sygnał do oferentów: liczy się to, co da się wpisać w tabelkę, nie to, co realnie wpływa na sukces wdrożenia. Firmy, które mogłyby zaoferować bardziej elastyczne, dopasowane rozwiązania – ale trudniejsze do sprowadzenia do punktów procentowych – często wypadają słabiej. Z kolei oferenci, którzy dobrze „czytają” mechanikę przetargu, dostosowują swoje oferty do systemu punktowego, nawet jeśli oznacza to kompromis kosztem jakości.

    Problem potęguje fakt, że dział zakupów w wielu organizacjach wciąż nie jest angażowany na etapie formułowania kryteriów, a ich przygotowaniem zajmują się działy biznesowe lub IT – nierzadko bez odpowiedniego wsparcia metodologicznego. Efekt? Oceniamy nie to, co najważniejsze, lecz to, co łatwo zmierzyć.

    W długim horyzoncie takie podejście prowadzi do przewidywalnych rezultatów: przetargi są formalnie poprawne, ale strategicznie nietrafione. I choć organizacja może wykazać, że „zadziałała zgodnie z procedurą”, realna wartość z wdrożenia często okazuje się poniżej oczekiwań.

    Przetarg IT jako proces zaufania, nie tylko transakcji

    W wielu organizacjach przetarg IT wciąż traktowany jest jak jednorazowa transakcja: wybór najlepszego produktu lub usługi za możliwie najniższą cenę. Formalności, twarde liczby, porównywalne wskaźniki. Ale w praktyce wdrożenia technologiczne coraz rzadziej przypominają proste kontrakty. To złożone, wieloetapowe procesy, które wymagają czegoś więcej niż zgodności ze specyfikacją. Wymagają zaufania.

    Raport PSML i Accenture pokazuje, że w wielu firmach proces zakupowy pomija elementy, które mogą zadecydować o powodzeniu lub porażce projektu – takie jak zdolność dostawcy do elastycznego reagowania na zmiany, jego podejście do współpracy czy kultura organizacyjna. Tego nie da się wpisać w tabelkę z wagami punktowymi. A jednak to właśnie te czynniki często stanowią o jakości relacji w kluczowych momentach wdrożenia.

    Zaufanie w przetargu IT nie oznacza rezygnacji z kontroli czy formalności. Oznacza świadome uwzględnienie miękkich aspektów współpracy jako równorzędnych kryteriów oceny – takich jak jakość komunikacji, dostępność kluczowych osób po stronie dostawcy, czy otwartość na wspólne rozwiązywanie problemów. Wszystko to można weryfikować: w rozmowach, warsztatach przedprzetargowych, czy referencjach z projektów o podobnej skali i dynamice.

    Najlepsze organizacje – szczególnie te, które realizują projekty transformacyjne – rozszerzają proces selekcji o elementy partnerskie: pytają o styl pracy, o to, jak zespół dostawcy reagował w sytuacjach kryzysowych, czy jak przebiegały negocjacje zmian w trakcie projektu. Szukają nie tylko kompetencji, ale też kompatybilności.

    Tymczasem wiele firm nadal postrzega dostawcę IT jako zewnętrznego usługodawcę, którego można zmienić przy kolejnym przetargu. Taka logika może działać w przypadku zakupu sprzętu czy licencji SaaS. Ale przy złożonych projektach technologicznych – gdzie nie chodzi tylko o produkt, lecz o wspólne wytwarzanie wartości – brak zaufania oznacza zwiększone ryzyko i mniejsze szanse na sukces.

    Przetarg to tylko początek relacji, która będzie musiała przetrwać momenty napięcia, niepewności, a czasem konieczności zmiany planu. Warto więc już na etapie oceny ofert zadać sobie pytanie: czy z tym partnerem chcielibyśmy przejść przez coś więcej niż formalności?

    Co zamiast prostych wag i tabelek?

    W teorii system wag i punktacji ma zagwarantować transparentność procesu przetargowego. W praktyce często staje się jego największym ograniczeniem. Gdy wartość liczona jest niemal wyłącznie w procentach i punktach, organizacje gubią to, co naprawdę powinno decydować o wyborze partnera IT: zdolność dostawcy do dostarczenia biznesowej wartości, a nie tylko do wypełnienia formalnych warunków.

    To, co miało uprościć, coraz częściej komplikuje. Sztywne arkusze oceny skłaniają oferentów do pisania pod kryteria – nie pod realne potrzeby klienta. Zespoły przetargowe, zamiast analizować sensowność i ryzyka konkretnych rozwiązań, koncentrują się na „zgodności z formatem”. A przecież realna wartość oferty nie zawsze daje się sprowadzić do jednej liczby.

    Raport PSML i Accenture sugeruje kierunki zmian. Po pierwsze: wprowadzenie preselekcji jako standardu. Nie każdy potencjalny dostawca powinien dostać zaproszenie do przetargu – zwłaszcza jeśli organizacja nie jest w stanie rzetelnie przeanalizować kilkunastu skrajnie różnych ofert. Selekcja oparta na doświadczeniu w podobnych wdrożeniach, referencjach i zdolności do skalowania współpracy pozwala zawęzić grono partnerów do tych naprawdę rokujących.

    Po drugie: zmiana filozofii budowania kryteriów. Cena powinna pozostać jednym z elementów oceny, ale nie może dominować. W projektach, w których kluczowa jest jakość i ciągłość działania, znacznie większą wagę powinny mieć elementy takie jak kompetencje zespołu, zrozumienie kontekstu biznesowego, podejście do zarządzania ryzykiem czy elastyczność realizacyjna.

    Po trzecie: lepsze przygotowanie zespołu przetargowego. Z raportu wynika, że dział zakupów często dołącza do procesu zbyt późno – dopiero po opracowaniu specyfikacji. Tymczasem właśnie zakupy mogą wnieść doświadczenie w ocenie rynku, znajomość różnych modeli współpracy i perspektywę kosztową, której brakuje zespołom technologicznym i biznesowym. Jeszcze lepszym scenariuszem jest udział interdyscyplinarnego zespołu od samego początku – w tym z udziałem zewnętrznych ekspertów, jeśli projekt wykracza poza doświadczenie wewnętrzne.

    Wreszcie – i może najtrudniejsze – odejście od automatyzmu i schematów. Przetarg IT to nie procedura, którą wystarczy „przejść”. To moment, w którym firma decyduje, komu powierza kluczowy fragment swojej transformacji. A taka decyzja wymaga nie tylko porządku w arkuszach, ale przede wszystkim zrozumienia, że liczby to nie wszystko.

  • PGE Obrót stawia na AI. Microsoft partnerem transformacji cyfrowej

    PGE Obrót stawia na AI. Microsoft partnerem transformacji cyfrowej

    Współpraca Polskiej Grupy Energetycznej z Microsoftem to kolejny sygnał, że cyfrowa transformacja w sektorze energetycznym nie jest już tylko modnym hasłem. PGE Obrót, spółka zależna Grupy PGE, ogłosiła właśnie partnerstwo z amerykańskim gigantem technologicznym, którego celem jest wdrożenie rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji w obszarach obsługi klienta i sprzedaży.

    Na pierwszy plan wysuwają się projekty pilotażowe, które mają przetestować wykorzystanie narzędzi AI – takich jak Microsoft 365 Copilot i Azure OpenAI – w takich procesach jak rozliczenia, obsługa posprzedażowa, czy zarządzanie reklamacjami. Ich skuteczność ma przesądzić o skali wdrożeń komercyjnych w kolejnych etapach.

    „Jesteśmy przekonani, że wykorzystanie technologii AI przyniesie wymierne korzyści w naszej działalności. Sztuczna inteligencja staje się kluczowym narzędziem, który pozwala szybciej rozwijać się na dynamicznym rynku i lepiej odpowiadać na rosnące potrzeby klientów. To nie tylko usprawnienie procesów, ale także konsekwentne podnoszenie jakości obsługi – a to jeden z naszych priorytetów. Dlatego aktywnie testujemy i wdrażamy nowoczesne rozwiązania technologiczne, które wspierają te działania”mówi Sebastian Janda, Prezes Zarządu PGE Obrót.

    Z perspektywy Microsoftu to nie tylko kolejna współpraca z dużym graczem na rynku, ale też krok w kierunku głębszej obecności firmy w sektorze energetycznym – jednym z najbardziej wymagających, jeśli chodzi o bezpieczeństwo, skalę i zgodność z regulacjami.

    „Cyfrowa transformacja sektora energetycznego przyspiesza. Dlatego jesteśmy dumni z nawiązania współpracy z PGE Obrót, która pozwoli nam wspólnie eksplorować potencjał sztucznej inteligencji w sektorze energetycznym. Wierzymy, że nasze innowacyjne rozwiązania takie jak M365 Copilot oraz Azure OpenAI przyczynią się do znaczącej poprawy produktywności oraz jakości obsługi klientów PGE Obrót”mówi Tomasz Dreslerski Dyrektor Segmentu Enterprise.

    AI w energetyce: mniej papieru, więcej danych

    Energetyka – mimo swojej infrastrukturalnej złożoności – staje się coraz bardziej podatna na innowacje. Cyfrowe biura obsługi, automatyzacja rozliczeń, boty wspierające konsultantów, czy modele predykcyjne w analizie zużycia energii to tylko niektóre ze scenariuszy, w których technologie takie jak AI i uczenie maszynowe mogą wprowadzić realne usprawnienia.

    Dla PGE Obrót, która obsługuje niemal 6 milionów odbiorców, każdy procent poprawy efektywności w skali operacyjnej przekłada się na wymierne korzyści – zarówno finansowe, jak i wizerunkowe. Spółka jest jednym z filarów Grupy PGE, która odpowiada za 41% produkcji netto energii elektrycznej w Polsce i 33% sprzedaży do odbiorców końcowych.

    Z kolei dla partnerów technologicznych takich jak Microsoft, tego typu wdrożenia są nie tylko potwierdzeniem dojrzałości oferty chmurowej, ale też poligonem do testowania skalowalnych, bezpiecznych i regulacyjnie zgodnych modeli AI w wymagającym środowisku.

    Microsoft i PGE Obrót – co dalej?

    W nadchodzących miesiącach PGE Obrót i Microsoft skupią się na realizacji pilotaży. Jeśli rezultaty będą zgodne z oczekiwaniami, należy spodziewać się dalszej ekspansji rozwiązań AI w grupie – być może także poza samą spółką obrotu, w kierunku dystrybucji, OZE czy prognozowania zapotrzebowania.

  • Oracle wzmacnia cyberbezpieczeństwo Singapuru – odizolowana chmura dla wojska

    Oracle wzmacnia cyberbezpieczeństwo Singapuru – odizolowana chmura dla wojska

    Oracle, amerykański gigant technologiczny, ogłosił w środę, że dostarczy singapurskiemu Ministerstwu Obrony oraz Siłom Zbrojnym (SAF) odizolowane usługi przetwarzania w chmurze i sztucznej inteligencji. Jest to pierwsza tego typu umowa Oracle w Azji Południowo-Wschodniej.

    W ramach tej współpracy, Oracle zapewni tzw. „air-gapped” infrastrukturę chmurową, całkowicie odciętą od internetu i połączoną jedynie z tajnymi sieciami za pomocą zaszyfrowanych urządzeń. Rozwiązanie to ma na celu zwiększenie bezpieczeństwa i ochrony wrażliwych danych wojskowych. ​

    Rand Waldron, dyrektor ds. technologii Oracle Global Defense, podkreślił, że firma wprowadza swoje narzędzia generatywnej sztucznej inteligencji do tych odizolowanych środowisk. Technologia ta obejmuje analizę danych i obrazów, w tym zdolność AI do analizowania strumieni wideo pod kątem rozpoznawania twarzy, tablic rejestracyjnych czy szczegółów pojazdów. ​

    W ostatnich latach rządy krajów Azji Południowo-Wschodniej stały się częstymi celami kampanii cyberszpiegowskich, a także ataków na łańcuchy dostaw. Współpraca z Oracle ma na celu wzmocnienie cyfrowych zdolności obronnych Singapuru, zwłaszcza w obliczu rosnących zagrożeń cybernetycznych. ​

    W październiku Oracle ogłosił plan zainwestowania ponad 6,5 miliarda dolarów w utworzenie regionu chmurowego w Malezji, co świadczy o rosnącym zaangażowaniu firmy w regionie Azji Południowo-Wschodniej. ​

    Wprowadzenie odizolowanej infrastruktury chmurowej przez Oracle dla singapurskiego sektora obronnego to krok w stronę nowoczesnych i bezpiecznych rozwiązań technologicznych, które odpowiadają na współczesne wyzwania w zakresie cyberbezpieczeństwa.​

  • Digital Signage, IPTV i Sony Bravia – jak nowoczesne technologie odmieniły Halę Urania?

    Digital Signage, IPTV i Sony Bravia – jak nowoczesne technologie odmieniły Halę Urania?

    Hala widowiskowo – sportowa Urania w Olsztynie powstała w 1978 roku. Po gruntownej przebudowie została otwarta ponownie 15 grudnia 2023 roku. Modernizacja warta 253,7 mln zł pomogła dostosować obiekt do współczesnych standardów. Poprawiono dostępności hali dla osób z niepełnosprawnościami i zwiększono bezpieczeństwo pożarowe. Największą zmianą z perspektywy odwiedzających okazało się zwiększenie pojemności Hali z 2,5 tys. do 4046 miejsc na trybunach stałych i mobilnych – wyłącznie za sprawą nowej organizacji przestrzeni, bez zwiększania rozmiarów obiektu.

    Przy okazji modernizacji zainwestowano również w urządzenia multimedialne i najnowsze technologie, które są dziś niezbędnym atrybutem tego rodzaju obiektów. Hala została wyposażona w 72 monitory profesjonalne Sony Bravia z serii BZ40H oraz 4 kamery PTZ Sony SRG-X400WC.

    Hala Urania znalazła się w finałowej trójce najlepszych obiektów sportowych w Polsce w 2024 roku w plebiscycie Stowarzyszenia Sport Biznes Polska (SBP).

    Hala Urania to obecnie największy obiekt w regionie, który przyciąga widzów na różne wydarzenia kulturalne, rozrywkowe i sportowe Dzięki nowoczesnym rozwiązaniom technologicznym i funkcjonalnym przestrzeniom, obiekt może teraz gościć zarówno koncerty, jak i spektakle teatralne oraz targi i imprezy sportowe. Już 29 marca 2025r. w odnowionej hali odbędzie się wyjątkowe wydarzenie – jedyny w tym roku w Polsce koncert legendarnego zespołu Alphaville. Twórcy takich hitów jak Forever Young czy Big in Japan przyjadą do Olsztyna, by zachwycić fanów niezapomnianym brzmieniem lat 80. To doskonała okazja, by zobaczyć na żywo ikonę muzyki, a jednocześnie przekonać się, jak nowa Urania prezentuje się w roli areny koncertowej. Bilety na to wydarzenie dostępne są na stronie – hala.olsztyn.eu.

    Modernizacja obiektu wymagała wdrożenia nowoczesnych rozwiązań, które usprawniają obsługę gości, poprawiają jakość komunikacji i umożliwiają realizację zaawansowanych kampanii marketingowych. Odpowiedzialność za ten zakres prac powierzono firmie SLX. Inwestycja w innowacyjne technologie pozwoliła na wygodne zarządzanie systemami Digital Signage, tworzenie cyfrowych tablic informacyjnych oraz wyświetlanie treści za pomocą telewizji IPTV.

    Hala Urania, Sony, Bravia
    źródło: Sony

    Zaawansowany system informacyjny

    Obiekt korzysta z Tripleplay CMS firmy Uniguest. Do każdego profesjonalnego monitora Sony Bravia podłączono odtwarzacz multimedialny SP1 firmy Uniguest, wielofunkcyjne urządzenie wspierające realizowanie komunikacji zarówno w obszarze Digital Signage, jak i telewizji IPTV.

    Pięć – 75-calowych monitorów Sony Bravia (FW-75BZ40H), trafiło do sali judo, sali podnoszenia ciężarów i siłowni. Sale konferencyjne wyposażono w dwanaście monitorów 65-calowych (FW-65BZ40H), zaś 51 urządzeń o przekątnych 55-cali (FW – 55BZ40H) zainstalowano w częściach wspólnych i korytarzach. Przygotowano 4 totemy, a także interaktywne punkty informacyjne w postaci monitorów z nakładkami dotykowymi. Zaawansowany system informacyjny w Hali Urania umożliwia wyświetlanie filmów, reklam oraz informacji, takich jak prognoza pogody czy najważniejsze wiadomości dnia. Treści są dostosowywane do lokalizacji każdego urządzenia, co zapewnia precyzyjny i skuteczny przekaz. Dzięki podłączeniu monitorów do strukturalnej sieci obiektu – wgrywanie i zarzadzanie kontentem odbywa się zdalnie.

    Wybitna jakość obrazu monitorów Sony z serii BZ40H wynika z połączenia rozdzielczości 4K z podświetleniem Full Array LED, która pozwala zwiększyć intensywność światła w najjaśniejszych fragmentach obrazu, by zapewnić maksymalny kontrast i szczytową jasność 850 cd/m². W obiektach takich jak hale sportowe czy bardzo dobrze oświetlone galerie handlowe – jasność oferowana przez monitor ma kluczowe znaczenie. Wydajny procesor Sony 4K X1 odpowiada za kontrast i wyrazistość, a także zgodność z formatami wideo o dużym zakresie dynamiki (HDR). Materiały o niższej rozdzielczości mają jakość zbliżoną do 4K dzięki zastosowaniu technologii 4K X-Reality PRO, która interpoluje obraz w czasie rzeczywistym.

    Nowoczesne rozwiązania

    W Hali Urania pracują również cztery kamery PTZ SRG-X400, które rejestrują obraz o rozdzielczości do 4K z naturalnie oddanymi kolorami i bardzo niskim poziomem szumów. Są wyposażone w bardzo czuły przetwornik obrazu Exmor R™ typu 1/2,5″. O dużej funkcjonalności tych urządzeń świadczy szeroki kąt widzenia oraz zoom do 40× przy rozdzielczości Full HD. (30× w 4K). Znajdują one zastosowanie podczas dużych wydarzeń jako „Kiss Cam” – obsługując protokół NDI z mikserem wizyjnym – realizator w reżyserce decyduje o wyborze wyświetlanego obrazu – czyli pary z publiczności, którą wyświetla na systemie centralnych ekranów LED i zachęca, aby się pocałowała. 

    „Projekt Hali Widowiskowo-Sportowej Urania był i jest dla nas wyjątkowy pod wieloma względami. Sam obiekt jest niezwykle ciekawy architektonicznie i robi ogromne wrażenie na żywo. Mieliśmy do czynienia z przebudową, tak więc już na etapie projektu wiedzieliśmy z czym będziemy się mierzyć. Możliwość zaprojektowania i późniejszego wykonania instalacji wielu systemów była dla nas jednocześnie i przyjemnością i wyzwaniem. Mówiąc hala widowiskowo-sportowa można by pomyśleć, że jest to sama hala sportowa. Nic bardziej mylnego. Oprócz samej Areny Głównej w obszarze naszych działań znalazły się – Hala Treningowa, sale konferencyjne, sala judo, siłownia, sala podnoszenia ciężarów, lodowisko, jak również przestrzenie wspólne w całym obiekcie. W zakresie SLX była dostawa i uruchomienie systemu centralnych ekranów LED, systemu tablic wyników z atestem FIBA, systemu informacji wizualnej, systemu nagłośnienia, dźwiękowego systemu ostrzegawczego, wyposażenia multimedialnego wszelkiego rodzaju sal m. in. konferencyjnych. Tak więc zakres był ogromny, ale przede wszystkim ciekawy i różnorodny. W cały proces był zaangażowany sztab ludzi: projektantów, instalatorów, wdrożeniowców, programistów itd. Mam ogromną satysfakcję, że mieliśmy przyjemność zaprojektować tak różnorodne i nowoczesne technologicznie wyposażenie obiektu, a tym bardziej, że finalnie udało się ten projekt zrealizować. Teraz, obserwując z boku aktywność hali, rozgrywki sportowe, koncerty, i pozostałe wydarzenia odczuwam satysfakcję. Oby więcej takich projektów.”

    Arkadiusz Rogoziński Lider Projektu w firmie SLX.