.jpg)
Czy byliby Państwo w stanie kontynuować realizację kluczowych procesów nawet w przypadku zmian cen lub warunków umowy, awarii lub zmiany systemu?
W przypadku zmian cen, interfejsów lub warunków umownych nawet niewielkie dostosowania mogą szybko przerodzić się w zagrożenia o kluczowym znaczeniu dla działalności. Firmy, które nie są w stanie samodzielnie kontrolować, przenosić ani kontynuować działań związanych z danymi, procesami lub aplikacjami opartymi na sztucznej inteligencji, tracą zdolność do działania w sytuacjach kryzysowych, takich jak awarie, nowe wymogi regulacyjne lub zmiana dostawcy.
W wielu średnich przedsiębiorstwach istnieje przepaść między pilotażowym projektem opartym na sztucznej inteligencji a wdrożeniem produkcyjnym. Oczywistym pomysłem jest przeprowadzenie większej liczby projektów pilotażowych, jednak rzadko udaje się nimi wypełnić tę lukę. Suwerenność cyfrowa wymaga konsekwentnego, metodycznego wykorzystania danych i wiedzy o procesach pochodzących z własnych działów specjalistycznych.
Czym jest suwerenność cyfrowa?
Suwerenność cyfrowa (ang. Digital Sovereignty) oznacza zdolność przedsiębiorstw do samodzielnego wdrażania aplikacji opartych na sztucznej inteligencji w oparciu o własne procesy, dane i wiedzę specjalistyczną. Wynika ona z połączenia dostępu do danych, kompetencji procesowych w działach specjalistycznych oraz aplikacji sprawdzonych w praktyce. W małych i średnich przedsiębiorstwach przejawia się to konkretnie tym, czy działy magazynowe, produkcyjne i serwisowe samodzielnie wykorzystują i rozumieją wyniki sztucznej inteligencji.
Suwerenność cyfrowa w przedsiębiorstwie obejmuje swobodę kształtowania sposobu wykorzystania technologii cyfrowych i infrastruktury IT, a także kontrolę nad własnymi danymi oraz danymi powierzonymi przez osoby trzecie. Podmiot posiadający suwerenność cyfrową zachowuje w każdym momencie pełną swobodę działania i uprawnienia decyzyjne w zakresie swoich zasobów cyfrowych i systemów.
Suwerenność cyfrowa zaczyna się w działach merytorycznych
Działy zakupów lub obsługi klienta wiedzą z własnego doświadczenia, gdzie powstają wąskie gardła i które decyzje zyskują na lepszych danych. Dział IT i kierownictwo często nie znają tych zależności w takim samym stopniu, ponieważ choć zarządzają systemami i strategią, nie są bezpośrednio zaangażowani w codzienną pracę operacyjną.
Działy merytoryczne potrzebują aplikacji dostosowanych do ich procesów. Maksymalne korzyści osiąga się, gdy w ramach istniejącego systemu pracy w odpowiednim momencie podejmowana jest konkretna decyzja oparta na sztucznej inteligencji. Na przykład wtedy, gdy sztuczna inteligencja ustala priorytety propozycji zamówień, dostosowuje parametry produkcyjne, zgłasza nieprawidłowości przed powstaniem braku lub uruchamia działania konserwacyjne przed grożącą awarią.
Sztuczna inteligencja jest szczególnie skuteczna, gdy analizuje dane operacyjne, wykrywa wzorce i na tej podstawie formułuje zrozumiałe zalecenia dotyczące działań dla danego działu. Wykorzystanie sztucznej inteligencji w działalności operacyjnej nie powinno zatem ograniczać się wyłącznie do działu IT i kierownictwa.
Aplikacje te nie mogą też za każdym razem przeradzać się w wieloletnie projekty rozwojowe. Aby sztuczna inteligencja mogła rzeczywiście rozwinąć swój potencjał, działy merytoryczne muszą mieć możliwość samodzielnego wdrażania i rozwijania aplikacji bez długich faz wdrażania.
Poniższe przykłady ilustrują typowe obszary zastosowań, w których przedsiębiorstwa mogą już dziś czerpać korzyści ze sztucznej inteligencji:
- Optymalizacja stanów magazynowych i parametrów planowania
- Ulepszanie planów produkcyjnych w oparciu o rzeczywiste dane
- Wspieranie monitorowania emisji CO₂ na potrzeby sprawozdawczości ESG
- Wczesne wykrywanie odchyleń jakościowych w produkcji za pomocą sztucznej inteligencji
- Przyspieszenie procesu przygotowywania ofert i kalkulacji cen
- Wczesne wykrywanie potrzeb konserwacyjnych
Suwerenność danych w systemie ERP: czym różnią się systemy otwarte od zamkniętych?
Różnica polega na kontroli: w przypadku systemów otwartych przedsiębiorstwa zachowują większą swobodę wyboru w zakresie dostosowań, eksploatacji i zmiany dostawcy. W przypadku systemów zamkniętych to producent w większym stopniu określa te warunki ramowe. Tym samym strategia ERP staje się jednocześnie decyzją dotyczącą suwerenności danych i stopnia niezależności technologicznej przedsiębiorstwa.
Wybór między systemami otwartymi a zamkniętymi w zakresie ERP zależy od branży, wielkości przedsiębiorstwa oraz innych indywidualnych czynników. Dla wielu średnich przedsiębiorstw bardziej zalecany jest zamknięty, standardowy system ERP, jeśli priorytetem jest szybkie wdrożenie, niezawodne wsparcie producenta, regularne aktualizacje oraz jasno określony zakres odpowiedzialności.
Otwarty system ERP lub system typu open source jest często lepszym wyborem, gdy procesy są wysoce zindywidualizowane, firma dysponuje własnymi kompetencjami informatycznymi lub dobrym partnerem wdrożeniowym, a niezależność ma kluczowe znaczenie.
Dlaczego w sytuacji braku suwerenności danych wdrażanie sztucznej inteligencji często pozostaje w fazie testowej?
W przypadku braku suwerenności danych integracja sztucznej inteligencji często pozostaje w fazie testowej, ponieważ przedsiębiorstwa nie szacują przeszkód technicznych, organizacyjnych i ludzkich. Bez wiarygodnych, dostępnych i wystarczającej jakości danych brakuje podstaw do produktywnego wykorzystania aplikacji opartych na sztucznej inteligencji poza pojedynczymi testami. Ponadto wiele przedsiębiorstw zbyt późno angażuje działy merytoryczne, co powoduje, że decyzje są nadal podejmowane w sposób zbyt scentralizowany.
Indeks gotowości do wdrożenia sztucznej inteligencji Cisco AI Readiness Index 2025 kwantyfikuje ten problem: tylko 12 procent niemieckich przedsiębiorstw jest optymalnie przygotowanych do wdrożenia sztucznej inteligencji.1 W obszarze danych, a więc właśnie w kwestii suwerenności danych, która jest warunkiem produktywnego wykorzystania sztucznej inteligencji, odsetek ten wynosi zaledwie 32 procent .2 Badanie zlecone przez Federalne Ministerstwo Gospodarki i Ochrony Klimatu wskazuje na tę samą lukę z innej perspektywy: 52 procent małych i średnich przedsiębiorstw nadal znajduje się w fazie eksperymentów. Zaledwie 12 procent rozpoczęło systematyczne wdrażanie.3
W praktyce przejście z fazy testowej utrudniają w szczególności następujące czynniki:
- Kosztowne rozwiązania dostosowane do indywidualnych potrzeb, bez możliwości wdrożenia do środowiska produkcyjnego
- Wstępne systemy informatyczne, brak wiedzy specjalistycznej w zakresie sztucznej inteligencji oraz wysokie koszty rozwoju
- Niewystarczająca jakość danych
- Brak współpracy między kierownictwem, działem IT a działami operacyjnymi
W jaki sposób suwerenność danych przyczynia się do tworzenia wartości operacyjnej?
Suwerenność danych generuje wartość operacyjną, gdy przedsiębiorstwa wykorzystują dane w sposób kontrolowany i bezpośrednio uwzględniają je w decyzjach dotyczących produkcji, zakupów, logistyki i usług.
Informacje istotne w tym kontekście rzadko są dostępne w jednym miejscu. Często są one rozproszone w procesach produkcyjnych, parametrach jakościowych, wymaganiach klientów, historii konserwacji oraz łańcuchu dostaw. Przemysłowe platformy sztucznej inteligencji przetwarzają zarówno dane ustrukturyzowane, takie jak tabele zakupowe, jak i informacje nieustrukturyzowane pochodzące z dokumentów, notatek oraz wiedzy serwisowej.
Suwerenność danych przejawia się w stopniowym wykorzystywaniu informacji w ramach własnych procesów. Dzięki temu przedsiębiorstwa mogą optymalizować parametry zapasów, poprawiać terminowość dostaw lub planować konserwację z wyprzedzeniem.
Dlaczego suwerenność cyfrowa w przedsiębiorstwie wymaga przejrzystej sztucznej inteligencji i akceptacji?
Suwerenność cyfrowa w przedsiębiorstwie wymaga przejrzystej sztucznej inteligencji i akceptacji, ponieważ działy merytoryczne będą korzystać z aplikacji w sposób trwały tylko wtedy, gdy wyniki będą zrozumiałe i budzą zaufanie. Działy merytoryczne akceptują sztuczną inteligencję przede wszystkim wtedy, gdy są w nią angażowane na wczesnym etapie.
Dane pokazują, dlaczego zaufanie nie jest kwestią drugorzędną. Według badania przeprowadzonego przez firmę Zety 89 procent respondentów obawia się utraty miejsca pracy z powodu sztucznej inteligencji.4 47 procent przedsiębiorstw ankietowanych przez McKinsey zgłosiło negatywne skutki wynikające z zastosowania generatywnej sztucznej inteligencji. Na początku 2024 roku odsetek ten wynosił jeszcze 44 procent.5
1 000 zoptymalizowanych części i wzrost terminowości dostaw o 10 punktów procentowych: te wyniki dotyczące suwerenności danych ilustrują praktyczne przykłady
emz Hanauer, INOTEC i inne przypadki zastosowania sztucznej inteligencji pokazują , że sztuczna inteligencja zapewnia konkretne usprawnienia operacyjne, gdy jest ukierunkowanana jasno określone procesy. Dlatego nie zaleca się wprowadzania zmian we wszystkich procesach w całej organizacji jednocześnie.
emz Hanauer: Planowanie zapasów wspomagane przez sztuczną inteligencję
Specjalista w dziedzinie komponentów elektromechanicznych i elektronicznych zoptymalizował ponad 1 000 części za pomocą platformy Proalpha AI . System na bieżąco analizuje wzorce zużycia, terminy dostaw i wahania sezonowe. Automatycznie dostosowuje parametry planowania zapasów. Koszty magazynowania znacznie spadły. Jednocześnie wzrosła zdolność dostawcza.
INOTEC: Poprawa terminowości dostaw i wiedzy serwisowej
Firma INOTEC borykała się z niedokładnymi terminami i błędnymi planami pracy w systemie ERP. Platforma Proalpha AI, oparta na technologii NEMO, porównuje rzeczywiste czasy z planowanymi. Rozpoznaje wzorce i anomalie. Na tej podstawie firma INOTEC celowo zoptymalizowała plany pracy. Dotrzymywanie terminów dostaw wzrosło z 86 do 96 procent.
Równolegle firma wdrożyła centralny portal wiedzy z wyszukiwarką opartą na sztucznej inteligencji. Opiera się on na technologii AI firmy Empolis. Portal ten gromadzi rozproszoną wiedzę serwisową i udostępnia ją. Jest to szczególnie pomocne w sytuacjach, gdy wiedza jest tracona w wyniku rotacji kadr. Pomaga również, gdy technicy serwisowi muszą konserwować starsze produkty bez aktualnych instrukcji obsługi.
Czym różnią się pionierzy sztucznej inteligencji od tych, którzy podążają za nimi?
Pionierzy w dziedzinie sztucznej inteligencji wyróżniają się większą suwerennością danych: integrują dane, procesy i wiedzę specjalistyczną z codzienną pracą. Według firmy Cisco pionierzy czterokrotnie częściej wdrażają projekty pilotażowe do produkcji. Osiągają oni wartość dodaną o 50 procent częściej.6
Kto stawia na praktyczne, a nie idealne zastosowania sztucznej inteligencji, stwarza warunki do jej produktywnego wykorzystania. Izolowane testy i trudne do skalowania rozwiązania własnego rozwoju niosą ze sobą odwrotne ryzyko. W ten sposób trwale traci się szansę na systematyczne wykorzystanie sztucznej inteligencji.
Jak przejawia się cyfrowa suwerenność w sytuacji kryzysowej?
Suwerenność cyfrowa przejawia się w tym, czy poszczególne działy potrafią zrozumieć, wykorzystywać i rozwijać aplikacje w codziennej pracy. Przedsiębiorstwa powinny zatem stopniowo zwiększać przejrzystość danych, procesów i zależności systemowych, zamiast czekać na kompleksowy program transformacji. Poniższe pytania pomogą lepiej ocenić aktualny stan:
- Czy istnieje jasno określony proces biznesowy, w odniesieniu do którego można konkretnie sprawdzić bazę danych, uprawnienia dostępu i potencjał użytkowy (na przykład planowanie zapasów, konserwacja lub wiedza serwisowa)?
- Czy dane z systemów ERP, produkcji, serwisu lub zakupów są spójne, wystarczająco aktualne i dostępne dla uprawnionych pracowników ?
- Czy aplikacje ERP, chmurowe i oparte na sztucznej inteligencji można zintegrować za pomocą udokumentowanych interfejsów oraz eksportować dane w formatach nadających się do wykorzystania?
- Czy przedsiębiorstwo jest w stanie kontynuować realizację kluczowego procesu w przypadku zmian cen, zmian w umowach, awarii lub zmiany dostawcy?
- Czy działy merytoryczne są zaangażowane od samego początku i czy wyznaczono jednoznacznie osoby odpowiedzialne za jakość danych, wiedzę procesową oraz merytoryczną ocenę wyników sztucznej inteligencji?
- Czy prawa dostępu, kopie zapasowe, środki bezpieczeństwa i procedury awaryjne dotyczące danych i aplikacji o znaczeniu krytycznym dla działalności są udokumentowane i regularnie weryfikowane?
Zaplanuj spotkanie z ekspertem!
Chcesz sprawdzić, jak Proalpha może usprawnić procesy w Twojej organizacji? Umów spotkanie z Filipem Marcinkiewiczem, Senior Manager Sales & Marketing Poland, i porozmawiajmy o rozwiązaniach dopasowanych do potrzeb Twojego biznesu.
Źródła:
[1] Cisco: AI Readiness Index 2025 – Realizing the Value of AI. Dostępne online pod adresem: https://www.cisco.com/c/dam/m/en_us/solutions/ai/readiness-index/2025-m10/documents/cisco-ai-readiness-index-2025-realizing-the-value-of-ai.pdf.
[2] Computerwoche: Luka w zakresie sztucznej inteligencji: tylko 12 procent jest gotowych – czy Niemcy pozostają w tyle?: https://www.computerwoche.de/article/4075526/ki-lucke-nur-zwolf-prozent-fit-verliert-deutschland-den-anschluss.html.
[3] Federalne Ministerstwo Gospodarki i Ochrony Klimatu: Badanie dotyczące sztucznej inteligencji 2023: https://www.mittelstand-digital.de/MD/Redaktion/DE/Publikationen/ki-Studie-2023.pdf.
[4] Zety: Sztuczna inteligencja w miejscu pracy: https://zety.de/blog/ki-am-arbeitsplatz.
[5] McKinsey: Stan sztucznej inteligencji: https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/the-state-of-ai.
[6] Cisco: AI Readiness Index 2025 – Realizing the Value of AI. Dostępne online pod adresem: https://www.cisco.com/c/dam/m/en_us/solutions/ai/readiness-index/2025-m10/documents/cisco-ai-readiness-index-2025-realizing-the-value-of-ai.pdf.
