Reklama
Dołącz do liderów przyszłości i zdobądź przewagę! Sprawdź najnowszą ofertę subskrypcji
Automatyzacja i robotyzacja

Odkryj potencjał cyfrowych bliźniaków w łańcuchach dostaw

2 października 2022 10 min czytania
Özden Tozanli
Maria Jesús Saénz
Odkryj potencjał cyfrowych bliźniaków w łańcuchach dostaw

Coraz więcej firm w coraz szerszym zakresie optymalizuje swoje łańcuchy dostaw z pomocą cyfrowych bliźniaków. Ogromny potencjał tej technologii zyskuje stale rosnące uznanie.

Z początkiem XXI wieku technologia cyfrowych bliźniaków (digital twins) jest coraz bardziej powszechna i przystępna cenowo, siłą rzeczy stała się więc popularna w wielu branżach. Jednakże wciąż nie jest efektywnie wykorzystana w zarządzaniu łańcuchem dostaw. Częściowo wynika to ze złożonej natury samych łańcuchów dostaw, a także z nieporozumień związanych z zastosowaniem, możliwościami i potencjalną wartością tej technologii. Jednak przy odpowiedniej strategii wdrażania cyfrowe bliźniaki mogą dostarczyć ogromnych korzyści w szerokim zakresie łańcuchów dostaw.

Cechy charakterystyczne cyfrowych bliźniaków

Cyfrowe bliźniaki to wirtualne repliki fizycznych jednostek i ich interakcji — składają się z kombinacji technologii wspomagających i funkcji analitycznych. Technologia ta jest jednak często źle pojmowana; wiele osób błędnie zakłada, że cyfrowe bliźniaki to wyłącznie różnego rodzaju czujniki, modele 3D, symulatory lub algorytmy sztucznej inteligencji. Inni błędnie uważają, że cyfrowe bliźniaki to w dużej mierze teoria, która nie ma przełożenia na zarządzanie łańcuchem dostaw. Jeszcze inni zakładają, że cyfrowy bliźniak może powstać dopiero po opracowaniu swojego fizycznego odpowiednika. Żadne z powyższych założeń nie jest prawdziwe.

Cyfrowe bliźniaki stanowią połączenie wielu technologii wspomagających, takich jak chmura obliczeniowa, czujniki, sztuczna inteligencja i zaawansowana analityka, a także symulacja, wizualizacja oraz rzeczywistość rozszerzona i wirtualna. Firmy mogą korzystać z niestandardowej mieszanki tych technologii, w zależności od swoich potrzeb i oczekiwań. Tym, co wyróżnia cyfrowe bliźniaki i sprawia, że są tak potężne, jest zdolność do naśladowania ludzkich umiejętności, wspierania w podejmowaniu krytycznych decyzji, a nawet podejmowaniu ich w imieniu człowieka.

Cyfrowe bliźniaki „obserwują” swoje fizyczne otoczenie dzięki ogromniej ilości czujników pozyskujących dane w czasie rzeczywistym; rozwijają się, ucząc się na podstawie tych informacji i ich kontekstów oraz wchodząc w interakcje z ludźmi, urządzeniami lub nawet z siecią innych digital twins. Ponieważ mogą stale komunikować się i współpracować z powiązanymi obiektami fizycznymi i cyfrowymi oraz z człowiekiem, są aktywnymi i użytecznymi narzędziami. Pomagają zaplanować procesy twórcze minimalizujące udział pośredników, rozciągające się w ramach całego projektu, umożliwiając tym samym rozpoznanie wzorców wysoce złożonych i dynamicznych oddziaływań.

Zastosowania w łańcuchu dostaw

Nasze badania w MIT Digital Supply Chain Transformation Lab (Cyfrowe Laboratorium Przekształceń Łańcuchów Dostaw) wykazały, że cyfrowe bliźniaki mogą poprawić wyniki biznesowe poprzez badanie złożoności zachowań w ekosystemie łańcucha dostaw i podejmowanie ich dynamicznych dostosowań, co w rezultacie zwiększa wydajność aktywów.

Łańcuchy dostaw rozwinęły się tak, że obejmują już znacznie więcej niż tylko liniowy przepływ towarów. Obecnie to skomplikowane wielowarstwowe systemy globalnie połączonych partnerów handlowych. Bliźniaki cyfrowe umożliwiają firmom odwzorowanie takich złożonych systemów wraz z ich ukrytymi niewiadomymi, sygnalizowanie decyzji i adaptację do ciągle zmieniającego się środowiska operacyjnego.

W praktyce cyfrowa replika łańcucha dostaw zapewnia pełną reprezentację złożonego, rzeczywistego systemu, łączącą jego elementy składowe od dostawców, magazynów i centrów dystrybucji aż do produktów oraz odbiorców. Poprzez osadzenie AI w scenariuszach symulacyjnych, cyfrowe bliźniaki mogą pomagać firmom poprawić wydajność łańcuchów dostaw w szerokim zakresie funkcjonalności i analizować kompromisy pomiędzy kosztami, poziomem usług oraz emisją. Konkretne przykłady tych zastosowań obejmują konsolidację przesyłek w centrach dystrybucyjnych, optymalizowanie flot transportowych, testowanie układów magazynowych, regulowanie przepływu towarów i trasowania w celu dostosowania się do popytu oraz wspieranie programów utrzymania predykcyjnego.

Cyfrowe bliźniaki stosowane przez Amazon dynamicznie optymalizują operacje w sieci fizycznej dystrybucji tego giganta internetowego. Śledzą przesyłki, usprawniając przepływ produktów w czasie rzeczywistym, aby osiągnąć wysoki poziom obsługi w ramach dwudniowych usług dostawy do domu. Pomogły też firmie farmaceutycznej GlaxoSmithKline w opracowaniu solidnego procesu produkcji szczepionek oraz lepszego pakowania produktów w kontrolowanej temperaturze dzięki poprawionym procedurom testowym. Podobnie Ikea wykorzystuje tę technologię do przewidywania wydajności nowych materiałów w projektach zrównoważonych opakowań.

Przodujące firmy wykorzystują technologię bliźniaków cyfrowych w trzech głównych obszarach funkcjonalności.

Planowanie łańcucha dostaw. Cyfrowe bliźniaki wbudowane w zintegrowane platformy planowania biznesowego mogą usprawnić planowanie łańcucha dostaw, od planowania operacyjnego aż do podejmowania strategicznych decyzji. Wykorzystują wiele źródeł danych, by zwiększyć widoczność połączeń między kontrahentami, a także skuteczniej wykorzystać dane statyczne przechowywane w platformach zarządzania zasobami przedsiębiorstwa. Na przykład dzięki przesyłaniu w czasie rzeczywistym danych z czujników i informacji o interakcjach międzyludzkich, a także danych operacyjnych, finansowych oraz handlowych, firma Kraft Heinz, zajmująca się produkcją żywności i napojów, dynamicznie monitoruje zmiany stanów magazynowych, zarządza lokalizacją produktów w czasie rzeczywistym oraz dokładniej przewiduje zapotrzebowania, aby poprawić doświadczenia interesariuszy.

Jednak podstawową wartością cyfrowych bliźniaków w planowaniu łańcucha dostaw jest długoterminowe podejmowanie decyzji. Philip Morris International używa ich do symulacji tysięcy scenariuszy typu „co by było, gdyby”, odzwierciedlających długoterminowe skutki podejmowania strategicznych decyzji. Dzięki tej możliwości analityki nakazowej może analizować scenariusze, by lepiej oceniać ryzyko i przygotowywać plany łagodzenia skutków potencjalnych zakłóceń. Firma wykorzystuje tę technologię także do równoważenia popytu oraz podaży, optymalizowania kompromisów pomiędzy odpornością a wydajnością, a także analizowania zwrotu z kosztownych inwestycji na wielu horyzontach czasowych. FedEx również używa cyfrowych bliźniaków do optymalizacji swojej floty transportowej, wykorzystania aktywów i przydzielania zasobów, jak też w celu wzmocnienia zdolności do dokładnego prognozowania, identyfikowania i minimalizowania szkód oraz zakłóceń.

Zarządzanie magazynami. Zintegrowane z systemami automatyki magazynowej cyfrowe bliźniaki mogą zostać wykorzystane w wielu zadaniach, od zarządzania zapasami aż po projektowanie obiektów. Firmy poszukują obecnie takich rozwiązań, by móc zasymulować organizację magazynu i wirtualnie testować różne sposoby rozłożenia towaru w celu uzyskania optymalnego projektu obiektu. Na przykład firma Lineage Logistics, zajmująca się magazynowaniem i logistyką w systemie łańcuchów chłodniczych, wykorzystuje cyfrowe bliźniaki do optymalizacji procesu projektowania przed dokonaniem kosztownych inwestycji w budowę fizycznych magazynów. Przygotowując liczne scenariusze, cyfrowe bliźniaki biorą pod uwagę takie czynniki, jak lokalizacja obiektu, profil klienta i charakterystyka popytu, by pomóc firmie w opracowaniu indywidualnych projektów dla każdego magazynu. Podobnie internetowy detalista spożywczy Ocado Group wdraża cyfrowe bliźniaki, by naśladować swoje istniejące centra realizacji zamówień spożywczych w czasie rzeczywistym, symulując wyniki potencjalnych zmian układu na swoich wirtualnych replikach. Pomaga to firmie podejmować trafne i opłacalne decyzje bez zakłócania działalności modernizowanego obiektu.

Chociaż cyfrowe bliźniaki mogą być źródłem znacznej wartości biznesowej w projektowaniu magazynów i centrów dystrybucyjnych, wpływ tej technologii staje się jeszcze bardziej znaczący w dłuższej perspektywie, gdy łączy się ją z przeprowadzaniem inwentaryzacji. Tetra Pak, firma produkująca opakowania o wartości 13 miliardów dolarów, jest pionierem w stosowaniu technologii digital twins w zarządzaniu magazynem. Cyfrowa wersja magazynu firmy w Azji Południowo‑Wschodniej jest zasilana danymi operacyjnymi z infrastruktury czujników internetu rzeczy zainstalowanych w fizycznym obiekcie. Cyfrowy bliźniak wspiera Tetra Pak w zarządzaniu towarem, przepływem pracy, lokalizacjami zapasów oraz w przydzielaniu wyposażenia do magazynów. W rezultacie firma osiąga lepsze wykorzystanie przestrzeni magazynowej, większą wydajność operacyjną i podwyższone standardy bezpieczeństwa na miejscu pracy. Natomiast Schneider Electric wykorzystuje cyfrowe bliźniaki do automatyzacji operacji magazynowych oraz do symulacji pracy obiektu, procesów, produktów i personelu. Z pomocą tej technologii firma monitoruje przepływ materiałów, ruch palet w strefach załadunkowych oraz pozycje zapasów, optymalizując proces projektowania i przydzielania zasobów, a także oferując operacyjny i strategiczny wgląd w proces podejmowania decyzji w czasie rzeczywistym.

Zarządzanie transportem i dostarczenie towaru do odbiorcy końcowego. Firma UPS rozmieszcza setki czujników w swoich ciężarówkach, węzłach i paczkach oraz gromadzi dane od pracowników, kierowców i klientów, by stale śledzić informacje operacyjne generowane przez każdy podmiot w rozległej sieci logistycznej. Zasilają one zaawansowane programy analityczne firmy, pomagając w optymalizacji sieci logistycznej w celu zwiększenia wydajności i elastyczności. Wspierają te działania, śledząc przesyłki przechodzące przez system w czasie rzeczywistym, od utworzenia listu przewozowego do końcowego doręczenia. Cyfrowe bliźniaki mogą również uczyć się zachowań poszczególnych klientów — takich jak preferencje dotyczące dostawy i pakowania lub liczba wysłanych i odebranych zamówień. Nawiązują ponadto interakcje z kierowcami odpowiedzialnymi za doręczenia, a także analizują ich zachowanie na drodze i przestrzeganie zasad bezpieczeństwa. Wirtualna replika sieci wykonuje również dynamiczną optymalizację tras i zadania nawigacyjne, zarządza dynamicznym przydziałem przepustowości oraz trasami wysyłki paczek w węzłach.

PRZECZYTAJ TAKŻE

Nowe możliwości dzięki cyfrowym bliźniakom 

Pushkar P. Apte , Costas J. Spanos

Osiągnięcia w dziedzinie technologii przynoszą nowe zastosowania wirtualnych modeli rzeczywistych obiektów.

Perspektywy na przyszłość

Chociaż powyższe przykłady dowodzą wartości cyfrowych bliźniaków w łańcuchach dostaw, stanowią one jedynie ułamek potencjalnych zastosowań tej technologii. Więcej firm może ją z powodzeniem wykorzystywać, jeśli uprzednio podejmą systematyczne działania mające na celu jej wprowadzenie i rozwój.

Przed rozpoczęciem tych inwestycji przedsiębiorstwa muszą ocenić i przeanalizować swoją obecną funkcjonalność łańcucha dostaw. Którzy jego uczestnicy brani są pod uwagę? Które z kluczowych wskaźników wydajności wymagają poprawy? Jakie źródła danych i możliwości analityczne są aktualnie dostępne? Istotne jest, by odpowiedzieć na te pytania, aby dokładnie określić, które wskaźniki łańcucha dostaw należy poprawić, a w kwestii praktycznej — wskazać, jakie podstawowe funkcje będzie naśladował cyfrowy bliźniak.

Firmy mogą zacząć od zbudowania cyfrowego bliźniaka dla najlepiej dopasowanej i najpilniejszej funkcji łańcucha dostaw, a następnie rozbudować go, aby połączył się z cyfrowymi bliźniakami dla funkcji uzupełniających. To połączenie stworzy sieć cyfrowych bliźniaków, która z czasem pomoże firmie poprawić wydajność całego łańcucha dostaw.

ZOBACZ

Cyfrowy bliźniak. Strategiczny kierunek cyfryzacji przemysłu? 

Jarosław Gracel PL

Jarosław Gracel, wiceprezes Astora podczas III Kongresu MIT Sloan Management Review Polska przybliżył koncepcję cyfrowego bliźniaka i jego rolę we wprowadzaniu koncepcji Przemysłu 4.0.

O autorach
Tematy

Może Cię zainteresować

Skup się na fanach marki. Oferta skierowana do wszystkich nie działa!
Multimedia
Skup się na fanach marki. Oferta do wszystkich nie działa!

W spolaryzowanej kulturze pogoń za rynkiem masowym i kierowanie oferty do wszystkich są z góry skazane na porażkę. Najlepszym sposobem na osiągnięcie sukcesu marki jest sprzymierzenie się z subkulturą, która ją pokocha.

Cła, przeceny i okazje: Jak zarobić, gdy inni panikują lub tweetują

Trump tweetuje, Wall Street reaguje nerwowo, a inwestorzy znów sprawdzają, czy gdzieś nie pozostawili Planu B. Gdy rynek wpada w histerię, pojawia się pokusa: a może jednak warto „kupić w tym dołku”? W tym tekście sprawdzamy, czy inwestowanie w kontrze do tłumu to genialna strategia na czasy ceł Trumpa, banów na Chiny i politycznych rollercoasterów — czy raczej przepis na ból głowy i portfela. Nie wystarczy chłodna kalkulacja, przyda się też stalowy żołądek.

• Jak generować wartość z AI dzięki małym transformacjom w biznesie - Webster
Premium
Jak generować wartość z AI dzięki małym transformacjom w biznesie

Liderzy skutecznie wykorzystują duże modele językowe, stopniowo minimalizując ryzyko i tworząc solidne fundamenty pod przyszłe transformacje technologiczne, dzięki czemu generują realną wartość dla swoich organizacji.

Niespełna dwa lata temu generatywna sztuczna inteligencja (GenAI) trafiła na czołówki stron gazet, zachwycając swoimi niezwykłymi możliwościami: mogła prowadzić rozmowy, analizować ogromne ilości tekstu, dźwięku i obrazów, a nawet tworzyć nowe dokumenty i dzieła sztuki. To najszybsze w historii wdrożenie technologii przyciągnęło ponad 100 mln użytkowników w ciągu pierwszych dwóch miesięcy, a firmy z różnych branż rozpoczęły eksperymenty z GenAI. Jednak pomimo dwóch lat intensywnego zainteresowania ze strony kierownictwa i licznych prób wdrożeniowych nie widać wielkoskalowych transformacji biznesowych, które początkowo przewidywano. Co się stało? Czy technologia nie spełniła oczekiwań? Czy eksperci się pomylili, wzywając do gigantycznych zmian? Czy firmy były zbyt ostrożne? Odpowiedź na te pytania brzmi: i tak, i nie. Generatywna sztuczna inteligencja już teraz jest wykorzystywana w wielu firmach, ale nie – jako lokomotywa radykalnej transformacji procesów biznesowych. Liderzy biznesu znajdują sposoby, by czerpać realną wartość z dużych modeli językowych (LLM), nie modyfikując całkowicie istniejących procesów. Dążą do małych zmian (small t) stanowiących fundament pod większe przekształcenia, które dopiero nadejdą. W tym artykule pokażemy, jak robią to dzisiaj i co możesz zrobić, aby tworzyć wartość za pomocą generatywnej sztucznej inteligencji.

Premium
Polski przemysł na rozdrożu

Stoimy przed fundamentalnym wyborem: albo dynamicznie przyspieszymy wdrażanie automatyzacji i robotyzacji, co sprawi, że staniemy się aktywnym uczestnikiem czwartej rewolucji przemysłowej, albo pogodzimy się z perspektywą erozji marż pod wpływem rosnących kosztów operacyjnych i pogłębiającego się strukturalnego niedoboru wykwalifikowanej siły roboczej.

Jak alarmują prognozy Polskiego Instytutu Ekonomicznego, do 2030 r. w samej Europie może zabraknąć nawet 2,1 mln wykwalifikowanych pracowników, co czyni automatyzację nie jedną z możliwości, lecz strategiczną koniecznością. Mimo że globalnie liczba robotów przemysłowych przekroczyła już 4,2 mln jednostek, a w Europie w 2023 r. wdrożono rekordowe 92,4 tys. nowych robotów, Polska wciąż pozostaje w tyle. Nasz wskaźnik gęstości robotyzacji, wynoszący zaledwie 78 robotów na 10 tys. pracowników przemysłowych, znacząco odbiega od europejskiego lidera – Niemiec (397 robotów na 10 tys. pracowników), czy globalnego pioniera – Korei Południowej (tysiąc robotów na 10 tys. pracowników). W Scanway – firmie, która z sukcesem łączy technologie rozwijane dla sektora kosmicznego z potrzebami przemysłu – jesteśmy przekonani, że przyszłość konkurencyjności leży w inteligentnym wykorzystaniu danych, zaawansowanej automatyzacji opartej na AI oraz strategicznej gotowości do wprowadzania zmian technologicznych. Czy jednak zaawansowana wizja maszynowa napędzana przez sztuczną inteligencję może się stać katalizatorem, który pozwoli sprostać wyzwaniom i odblokować uśpiony potencjał innowacyjny polskiej gospodarki?

Premium
Zamień konflikt we współpracę

Destrukcyjny konflikt w zespole zarządzającym może zahamować rozwój organizacji. Skuteczne zarządzanie takimi napięciami wymaga od liderów świadomego odejścia od rywalizacji o władzę na rzecz współpracy oraz strategicznego, systemowego myślenia.

Konflikt w zespole zarządzającym, szczególnie wtedy gdy przeradza się w trwały, emocjonalny antagonizm, staje się realnym zagrożeniem dla efektywności całej organizacji. Studium przypadku firmy X-Style.

Jak zapewnić stabilność i elastyczność na rynku zielonej energii?

Dynamiczne zmiany na rynku energii oraz rosnące znaczenie OZE i celów ESG stawiają przed firmami nowe wyzwania. W tym kontekście Reo.pl (Grupa Enerconet) kładzie nacisk na elastyczność, dogłębną analizę potrzeb klienta i transparentność danych. O strategiach budowania długoterminowych relacji i zapewniania przewidywalności w sektorze odnawialnym opowiada Grzegorz Tomasik, prezes Reo.pl. 

Reo.pl działa na polskim rynku od 2022 roku. Jakie wyzwania napotkali państwo przy wprowadzaniu elastyczności i dostosowywaniu się do dynamicznych zmian w sektorze OZE?

Chociaż marka Reo.pl powstała na początku 2022 r., nasza grupa – Enerconet – działa na rynku energetycznym już od 2007 r. Ta wieloletnia obecność w sektorze OZE i doświadczenie w obrocie energią dają nam status dojrzałego podmiotu, wspartego silnym zespołem i dogłębną znajomością branży.

Od 2007 r. sektor OZE przeszedł znaczącą transformację, obejmującą regulacje, mechanizmy rynkowe i podejście firm do zakupu zielonej energii. Kluczową zmianą był rozwój bezpośrednich kontraktów (P2P) między wytwórcami OZE a odbiorcami końcowymi. Spółki tworzące dziś Enerconet aktywnie uczestniczyły w tej ewolucji od samego początku, analizując rynek i wypracowując skuteczne rozwiązania, co ostatecznie doprowadziło do uruchomienia platformy Reo.pl.

Premium
Gdy projekt wymyka się spod kontroli

Polskie firmy technologiczne coraz częściej realizują złożone zlecenia dla międzynarodowych gigantów. Jednak nawet najlepiej przygotowany zespół może przy takim projekcie natknąć się na nieoczekiwane przeszkody. Przykład firmy Esysco wdrażającej szyfrowanie poczty e-mail dla jednego z największych niemieckich banków pokazuje, jak szybko może runąć precyzyjnie zaplanowany harmonogram oraz jak radzić sobie z nieprzewidywalnymi wyzwaniami.

Polskie firmy technologiczne coraz częściej zdobywają międzynarodowe kontrakty i realizują projekty, które jeszcze niedawno były zarezerwowane wyłącznie dla międzynarodowych rywali. Dzięki temu zdobywają zagraniczne rynki, osiągając imponujące wyniki eksportu usług IT, który w 2023 r. przekroczył 16 mld dolarów. W ostatniej dekadzie przychody branży wzrosły niemal czterokrotnie, a wartość eksportu – aż 7,5 razy, dzięki czemu polski sektor IT stał się motorem rodzimego eksportu. Kluczowymi kierunkami ekspansji są Stany Zjednoczone, Niemcy i Wielka Brytania, a wśród najsilniejszych obszarów znajdują się fintech, cyberbezpieczeństwo, sztuczna inteligencja, gry oraz rozwój oprogramowania.

Polska wyróżnia się w regionie Europy Środkowo-Wschodniej jako największy eksporter usług IT, przewyższając Czechy czy Węgry, a pod względem jakości specjalistów IT zajmuje trzecie miejsce na świecie. Jednak do pełnego wykorzystania tego potencjału konieczne jest pokonanie barier takich jak ograniczony dostęp do kapitału na ekspansję, rosnące koszty pracy oraz niedostateczne doświadczenie w międzynarodowej sprzedaży i marketingu. To jednak nie wszystko. Przy współpracy z międzynarodowymi gigantami trzeba również pamiętać o nieznanej polskim wdrożeniowcom skali, złożoności i nieprzewidywalności towarzyszącym tak wielkim projektom. Dobrym przykładem może być nasze wdrożenie dla jednego z największych niemieckich banków, z którym podpisaliśmy kontrakt na wprowadzenie systemu zabezpieczeń e-maili dla ponad 300 tys. użytkowników rozsianych po całym świecie. Technologicznie byliśmy gotowi, ale rzeczywistość szybko zweryfikowała nasze plany.

Premium
Praktyczny poradnik kreowania wartości z dużych modeli językowych

Gdy w 2022 r. pojawiły się powszechnie dostępne duże modele językowe (LLM), ich potężna zdolność do generowania tekstu na żądanie zapowiadała rewolucję w produktywności. Jednak mimo że te zaawansowane systemy AI potrafią tworzyć płynny tekst w języku naturalnym i komputerowym, to są one dalekie od doskonałości. Mogą halucynować, wykazywać się logiczną niespójnością oraz produkować treści nieadekwatne lub szkodliwe.

Chociaż technologia ta stała się powszechnie dostępna, wielu menedżerów nadal ma trudności z rozpoznawaniem przypadków użycia LLM-ów, w których poprawa produktywności przewyższa koszty i ryzyka związane z tymi narzędziami. Potrzebne jest bardziej systematyczne podejście do wykorzystywania modeli językowych, tak aby uefektywnić procesy biznesowe, a jednocześnie kontrolować słabe strony LLM-ów. Proponuję trzy kroki ułatwiające osiągnięcie tego celu. Po pierwsze, należy rozłożyć proces na mniejsze zadania. Po drugie, trzeba ocenić, czy każde zadanie spełnia tzw. równanie kosztów GenAI, które szczegółowo wyjaśnię w tym artykule. Jeśli ten warunek zostanie spełniony, należy uruchomić projekt pilotażowy, iteracyjnie oceniać jego wyniki oraz na bieżąco wprowadzać zmiany w celu poprawy rezultatów.

Kluczowe w tym podejściu jest pełne zrozumienie, w jaki sposób mocne i słabe strony modeli językowych odpowiadają specyfice danego zadania; jakie techniki umożliwiają ich skuteczną adaptację w celu zwiększenia wydajności; oraz jak te czynniki wpływają na bilans kosztów i korzyści – a także na ocenę ryzyka i potencjalnych zysków – związanych z wykorzystaniem modeli językowych do podnoszenia efektywności realizowanych działań.

Premium
Dlaczego odważne pomysły giną w szufladach menedżerów i co z tym zrobić?

Najbardziej innowacyjne, nietypowe idee często nie zostają zrealizowane – nie dlatego, że są złe, ale dlatego, że wywołują niepewność. Co może pomóc menedżerom w podejmowaniu ryzykownych, lecz potencjalnie przełomowych decyzji? Kluczowe okazuje się świadome budowanie sieci doradczej.

Menedżerowie, którzy są świadomi znaczenia innowacji w rozwoju organizacji, często zachęcają członków swoich zespołów do dzielenia się świeżymi i kreatywnymi pomysłami. Jednak wielu pracowników skarży się, że ich najlepsze propozycje są przez zwierzchników często pomijane, odrzucane lub niewłaściwie rozumiane.

Paradoksalnie to właśnie menedżerowie mogą stanowić jedną z największych barier dla innowacji. Mocno zakorzenieni we własnych obszarach specjalizacji, często nie dostrzegają wartości nowatorskich idei – szczególnie wtedy, gdy pomysły te wyznaczają nowe ścieżki w ich dziedzinie.

AI dla wszystkich - Mechło
Premium
AI dla wszystkich: jak ją wdrożyć w firmie?

Sztuczna inteligencja nie jest już zarezerwowana wyłącznie dla dużych korporacji i technologicznych gigantów. Dziś każdy może korzystać z narzędzi opartych na AI, a bariera kosztów znacząco się obniżyła. To jednak nie znaczy, że korzystanie z tych technologii jest proste i zrozumiałe dla wszystkich.

Powszechna dostępność sztucznej inteligencji (AI) nie rozwiązuje kluczowego problemu: braku wiedzy o tym, jak skutecznie i odpowiedzialnie z niej korzystać. Dlatego edukacja staje się nie tylko wsparciem, ale wręcz warunkiem realnego wykorzystania potencjału tej technologii. Umiejętność pracy z AI powinna być dziś traktowana jak podstawowa kompetencja, niezbędna zarówno w życiu zawodowym, jak i codziennym. Tym bardziej, że generatywna sztuczna inteligencja (GenAI) coraz śmielej wkracza na polski rynek, oferując firmom wiele korzyści: począwszy od automatyzacji drobnych zadań aż po strategiczne przedsięwzięcia.

Materiał dostępny tylko dla subskrybentów

Jeszcze nie masz subskrypcji? Dołącz do grona subskrybentów i korzystaj bez ograniczeń!

Subskrybuj

Newsletter

Otrzymuj najważniejsze artykuły biznesowe — zapisz się do newslettera!