Nowe technologie
Gdy GenAI spotyka się z rozwojem produktu
Począwszy od generowania pomysłów aż po testowanie ich przez użytkowników – duże modele językowe umożliwiają firmom badanie większej liczby koncepcji i szybsze ich wdrażanie.
W automatyzacji wciąż istotny jest human touch
Chociaż automatyzacja zmienia sposób, w jaki funkcjonują firmy, nie oznacza to, że człowiek zostaje wykluczony z procesu. Wręcz przeciwnie – zdecydowana większość organizacji, które wdrażają RPA, wciąż potrzebuje specjalistów, którzy nie tylko rozumieją technologię, ale także potrafią dostosować ją do specyficznych potrzeb biznesowych. Jak podkreśla Aleksander Kania, Poland Country Manager w UiPath, sukces automatyzacji zależy od umiejętności znalezienia równowagi między nowoczesnymi narzędziami a ludzką intuicją. RPA to nie tylko technologia – to proces, który wymaga przemyślanej strategii i zaangażowania ludzi na każdym etapie wdrożenia. Rozmawia Paulina Kostro.
Jak sztuczna inteligencja kształtuje przyszłość firmy i ich pracowników
Od lat stoi na czele transformacji cyfrowej, kierując firmami w adaptacji innowacyjnych rozwiązań technologicznych. Dominika Bettman, dyrektor generalna polskiego oddziału firmy Microsoft, opowiada o tym, jak odpowiedzialne wykorzystanie danych i etyczne podejście do sztucznej inteligencji mogą przyczynić się do sukcesu biznesowego. Jakie wyzwania stoją przed polskimi firmami w procesie transformacji cyfrowej i jaką rolę odgrywa Microsoft w kształtowaniu tej przyszłości. Rozmawia: Paulina Kostro.
Polacy nie gęsi, więc swoje AI mają
Polska może pochwalić się czterema fascynującymi inicjatywami w zakresie tworzenia dużych modeli językowych, które mają na celu rozwój rodzimych rozwiązań technologicznych. Każdy z tych projektów, choć oparty na podobnym założeniu, wyróżnia się unikalnym podejściem i metodami działania.
Nowa era analityki – dostępna dla każdego
Dziedzina zaawansowanej analityki wkracza w okres gwałtownych przemian, napędzanych modernizacją ekosystemów danych, rosnącymi oczekiwaniami użytkowników biznesowych oraz demokratyzacją narzędzi analitycznych. Obecnie dostępne są rozwiązania, które pozwalają analizować nie tylko liczby w tabelach, ale także rozumieć świat opisany słowami i obrazami.
Algorytmy pod lupą: jak zapewnić bezpieczeństwo i odpowiedzialność systemów AI?
Decyzje podejmowane przez AI mogą mieć wpływ na życie ludzi, dlatego tak ważne jest, by systemy te były gruntownie testowane pod kątem ryzyka.
Unikaj niepowodzeń w uczeniu maszynowym, zadając właściwe pytania
Rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji często zawodzą, gdy specjaliści ds. danych nie weryfikują swoich założeń. W każdej dziedzinie przyjęcie postawy początkującego może okazać się pomocne.
Jak GenAI może wspierać zaawansowaną analitykę
Duże modele językowe mogą usprawnić pracę z danymi i nad analityką, wspierając ludzi na każdym etapie – od przygotowania danych, przez optymalizację modeli, po interpretację wyników.
Zbadaj ryzyko związane z algorytmami
Skąd możemy mieć pewność, że systemy algorytmiczne działają zgodnie z przeznaczeniem? Zestaw prostych testów może wspierać nawet nietechniczne organizacje w ocenie skuteczności działania ich narzędzi AI.
Nie umiemy korzystać z danych i AI
Zdobycie i utrzymanie zaufania klientów oraz etyczne i transparentne wykorzystanie generatywnej AI stanowią wyzwania dla sprzedawców detalicznych.
Masz obawy o bezpieczeństwo komercyjnej AI? Korzystaj ze źródeł open source
Komercyjne usługi związane z wykorzystywaniem sztucznej inteligencji mogą narażać firmowe dane wrażliwe na ryzyko ujawnienia. Istnieją jednak alternatywy.
Efektywność w innowacji
Silnik lotniczy, będący jednym z najbardziej złożonych systemów, wymaga ekstremalnej precyzji i powtarzalności stosowanych w nim komponentów. Te rygorystyczne wymogi wpływają nie tylko na sposób produkcji, ale i na koszty. Kluczowa jest również efektywność procesu wytwarzania.
Zarządzanie danymi i automatyzacja: klucz do sukcesu w e-commerce
Frisco, największy polski sklep spożywczy online, reaguje na dynamiczne zmiany rynkowe, koncentrując się na zarządzaniu danymi oraz automatyzacji procesów. Dzięki temu detalista podnosi swoją efektywność operacyjną i jakość obsługi klienta, budując trwałą przewagę konkurencyjną.
Czy duże modele językowe naprawdę zmienią sposób wykonywania pracy?
Nawet jeśli organizacje wdrożą potężniejsze modele LLM, raczej nie będą mogły przestać polegać na ludziach.
Tokenizacja płatności — klucz do bezpiecznych transakcji kartą w erze cyfrowej
W dynamicznie rozwijającym się świecie cyfrowym, gdzie transakcje online stały się codziennością, bezpieczeństwo finansowe użytkowników jest najważniejsze.
Jak technologia zawodzi pracowników na późnym etapie kariery
Menedżerowie muszą dokonywać świadomych wyborów, aby wspierać starszych pracowników w korzystaniu ze skomplikowanych technologii.
Dlaczego firmy produkcyjne potrzebują etapowego podejścia do transformacji cyfrowej
Ci, którym udało się pokonać tę trudną drogę, dzielą ją na trzy etapy, z których każdy ma własne kluczowe cechy.
Kto najwięcej zyskuje dzięki generatywnej AI?
Analiza budowy i wdrażania dużych modeli językowych ujawnia, które podmioty mogą najwięcej zyskać oraz gdzie nowi gracze odnajdą najlepsze perspektywy.
Jak grać, by wygrywać
Gorączka złota wokół generatywnej sztucznej inteligencji skłania wielu liderów i menedżerów do rozważenia, w jaki sposób mogliby bezpośrednio wykorzystać ją w swoich organizacjach. Półtora roku po debiucie ChatuGPT dzięki algorytmom możemy ułatwić sobie pracę poprzez automatyzację tłumaczeń, pisanie prostych tekstów i programów, generowanie grafik czy materiałów wideo. Ale na razie nie ma mowy o rewolucji AI.
Praktyczne ograniczenia dużych modeli językowych
Zawyżanie potencjału modeli sztucznej inteligencji, takich jak ChatGPT, może skutkować tworzeniem zawodnych aplikacji.