Rewolucja sztucznej inteligencji przekształca sposób, w jaki przedsiębiorstwa wprowadzają innowacje, funkcjonują i zwiększają swoją skalę. W czasach, gdy AI może z dnia na dzień przyspieszyć rozwój biznesu, największym ryzykiem nie jest brak przygotowania, lecz zbyt duży sukces, któremu nie towarzyszy odpowiednia infrastruktura. Firmy wprowadzają nowe funkcjonalności szybciej niż kiedykolwiek, ale gwałtowny wzrost bez odpornych systemów często prowadzi do poważnych problemów.
W miarę jak rośnie wykorzystanie AI, organizacje muszą budować fundamenty, które zapewnią nie tylko szybkość, ale też stabilność. Odporne systemy AI, oparte na skalowalnej i niezawodnej architekturze, staną się podstawą zrównoważonych innowacji. W tym artykule przedstawiamy kluczowe strategie, które pomogą uniknąć sytuacji, w której sukces zamienia się w porażkę.
Przykładem może być historia DeepSeek. Po premierze swojego flagowego modelu językowego DeepSeek R1 w styczniu, który konkurował z modelem O1 OpenAI, firma szybko zyskała ogromną popularność. Jej aplikacja stała się najwyżej ocenianą darmową aplikacją, wyprzedzając ChatGPT.
Niestety, sukces szybko przerodził się w problemy. Awaria i cyberatak na interfejs API oraz usługę czatu zmusiły firmę do wstrzymania rejestracji nowych użytkowników z powodu ogromnego zapotrzebowania i braku mocy obliczeniowych. Dostęp do rejestracji został przywrócony dopiero po prawie trzech tygodniach.
Historia DeepSeek to ostrzeżenie przed znaczeniem odporności systemów AI. Wydajność pod presją to nie przewaga konkurencyjna, ale podstawowy wymóg. Awarie nie są niczym nowym, ale w ostatnich miesiącach problemy dotknęły m.in. Hulu, PlayStation i Slack, co negatywnie wpłynęło na doświadczenia użytkowników. W dynamicznym świecie technologii, gdzie AI odgrywa kluczową rolę, szybkość skalowania i innowacji zależy od wytrzymałości infrastruktury.
Odporność AI to podstawa infrastruktury, która jest zawsze dostępna i dostosowuje się do nieprzewidywalnego wzrostu oraz zagrożeń. Aby sprostać wyzwaniom związanym z szybkim rozwojem AI, firmy muszą uwzględnić jej nieprzewidywalność. Odporność to nie tylko brak przestojów, ale też utrzymanie tempa rozwoju i zapewnienie, że systemy poradzą sobie z wymaganiami skalowania w świecie zdominowanym przez AI.
W przeszłości firmy miały więcej czasu na dostosowanie się do nowych technologii. Na przykład, po wprowadzeniu komputerów osobistych w 1981 roku, osiągnięcie 20% adopcji zajęło trzy lata, a 70% – 22 lata.
Rozwój internetu w 1995 roku był szybszy – odsetek użytkowników wzrósł z 20% w 1997 do 60% w 2002. Gdy w 2006 roku Amazon wprowadził Elastic Compute (EC2), adopcja chmury hybrydowej wzrosła do 71% w ciągu dekady, a w 2025 roku 96% firm korzysta z chmury publicznej, a 84% – z prywatnej.
Rozwój AI przebiega jeszcze szybciej – technologie osiągają masową adopcję w ciągu godzin. To oznacza, że infrastruktura musi być gotowa, zanim pojawi się zapotrzebowanie. W świecie chmurowych rozwiązań, opartych na systemach rozproszonych i mikrousługach, jest to trudne, ponieważ każdy element wprowadza nowe punkty awarii.
AI napędza sukces w rekordowym tempie, ale jeśli opiera się na słabych fundamentach, konsekwencje są natychmiastowe.
Od kiedy AI zyskała na popularności, firmy skupiają się na jej integracji z systemami. Proces ten jest jednak złożony i wymaga ciągłego monitorowania oraz uczenia się, ponieważ nawet drobne zakłócenia mogą mieć duży wpływ na użytkowników.
Aby zachować konkurencyjność, przedsiębiorstwa muszą zapewnić, że ich aplikacje oparte na AI skalują się bez utraty wydajności. Kluczem jest ciągłe udoskonalanie modeli AI w nowoczesnych bazach danych, z zachowaniem równowagi między efektywnością a niezawodnością. Można to osiągnąć poprzez techniki takie jak sharding danych, indeksowanie i optymalizację zapytań.
Prawdziwym wyzwaniem jest wdrożenie tych rozwiązań we właściwym momencie rozwoju. Wykorzystanie analityki predykcyjnej i konserwacji zapobiegawczej pozwala przewidzieć potencjalne awarie i podjąć działania zanim do nich dojdzie.
Rozwiązania chmurowe mogą zwiększyć odporność AI, umożliwiając systemom skalowanie w czasie rzeczywistym. Architektury oparte na chmurze wykorzystują mikrousługi, kontenery i narzędzia orchestracji, co pozwala izolować i zarządzać poszczególnymi komponentami. Dzięki temu awaria jednego elementu nie wpływa na cały system.
Zrównoważenie innowacji z przygotowaniem pomoże maksymalizować potencjał AI, zapewniając długoterminowy rozwój bez tworzenia nowych słabych punktów.
AI przyspiesza innowacje, co sprawia, że sukces jest łatwiejszy do osiągnięcia, ale trudniejszy do utrzymania. Wraz z rozwojem AI i chmury możemy spodziewać się coraz częstszych awarii. Szybka integracja AI bez odpowiedniego przygotowania naraża firmy na zakłócenia, które mogą prowadzić do poważnych problemów. Bez odpowiednich zabezpieczeń ryzyka związane z AI, takie jak awarie systemów, mogą stać się powszechne.
W miarę jak AI staje się integralną częścią biznesu, organizacje muszą priorytetowo traktować odporność, aby uniknąć potencjalnych problemów. Wpływ każdej awarii będzie coraz większy, ponieważ AI jest coraz głębiej osadzona w kluczowych procesach.
Aby utrzymać przewagę, firmy muszą zapewnić, że ich rozwiązania AI są skalowalne, bezpieczne i elastyczne. Nadchodzą kolejne etapy rozwoju AI, takie jak sztuczna inteligencja ogólna (AGI). AI nie jest już w fazie "gorączki złota" – stała się stałym elementem przemysłu. Dlatego odporność AI również musi stać się trwałym elementem strategii firm.
AI znajduje się w kluczowym momencie, gdzie liderzy biznesowi muszą łączyć priorytety z innowacjami. Firmy, które skupią się na odporności, szybkim przywracaniu działania i efektywnym skalowaniu infrastruktury AI, będą lepiej przygotowane na wyzwania przyszłości. Ciągłe udoskonalanie infrastruktury pomoże im utrzymać przewagę konkurencyjną.
Początki robotyki medycznej w chirurgii sięgają lat 80. XX wieku, kiedy wprowadzono narzędzia laparoskopowe umożliwiające małoinwazyjne zabiegi. Dzięki mniejszym nacięciom pacjenci szybciej wracali do zdrowia, a chirurdzy zyskali nowe możliwości operacyjne.
Obecnie sztuczna inteligencja (AI) wprowadza nowy poziom precyzji w salach operacyjnych. Mimo postępów, roboty medyczne wciąż służą do wąskiego zakresu procedur, przez co większość operacji wciąż wykonuje się tradycyjnymi metodami. Wielu pacjentów nie ma więc dostępu do udoskonalonych technik, które mogłyby poprawić wyniki leczenia.
Pojawia się zatem pytanie: w jaki sposób zastosowania AI w robotyce chirurgicznej mogą się upowszechnić, by przynieść korzyści całemu systemowi opieki zdrowotnej?
Branża robotyki dynamicznie się rozwija, napędzana zwiększonym finansowaniem venture capital oraz cyfrową transformacją ostatnich lat. Firma Nvidia zapowiedziała niedawno większe inwestycje w rozwój robotyki, co wskazuje na pozytywny trend. Podobne działania dużych graczy przyspieszą postęp technologiczny dzięki gromadzeniu danych i uczeniu maszynowemu.
Liderzy rynku robotyki chirurgicznej, tacy jak Intuitive Surgical, Medtronic i Stryker, od lat rozwijają systemy wspomagające operacje. Od wprowadzenia systemu da Vinci w 2000 roku, Intuitive Surgical stale poszerza zakres jego zastosowań o kardiologię, bariatrię, ginekologię i torakochirurgię. Popularność takich rozwiązań rośnie w zawrotnym tempie – między 2012 a 2018 rokiem liczba zabiegów z asystą robotów wzrosła o 738%.
Według prognoz, wartość rynku robotyki chirurgicznej wzrośnie do ponad 14 miliardów dolarów do 2026 roku (z nieco ponad 10 miliardów w 2023). Ten wzrost wynika z większej dostępności zabiegów, postępów w automatyzacji oraz pojawiania się nowych firm oferujących innowacyjne rozwiązania medyczne wykorzystujące AI.
Deep tech łączy różne dziedziny, takie jak sztuczna inteligencja, obliczenia kwantowe, biotechnologia i robotyka, tworząc nową erę technologiczną. Startupy stosujące to podejście w robotyce chirurgicznej opracowują przełomowe rozwiązania, które mogą poprawić dostępność opieki medycznej. W przyszłości może to doprowadzić do pełnej automatyzacji niektórych procedur, wymagających minimalnego udziału chirurga.
Nowe technologie deep tech mają szczególne znaczenie globalne. Ponieważ około 5 miliardów ludzi (dwóch trzecich światowej populacji) nie ma dostępu do chirurgii, rozwiązania oparte na AI mogą pomóc zmniejszyć tę lukę.
Sztuczna inteligencja zmienia sposób interakcji z technologią. W ciągu ostatnich pięciu lat jej rozwój przyspieszył postęp w robotyce, w tym w chirurgii. Oto trzy kluczowe obszary wpływu AI:
Embodied AI to połączenie inteligencji z systemami fizycznymi, jak roboty humanoidalne czy autonomiczne pojazdy. W chirurgii może to zrewolucjonizować opiekę medyczną. Rozwój takich rozwiązań wymaga jednak ogromnych zbiorów danych do trenowania modeli symulacyjnych. Dostęp do tych danych był dotąd ograniczony, ale sytuacja szybko się poprawia dzięki inwestycjom w rozwój AI.
Systemy AI potrafią błyskawicznie przetwarzać ogromne ilości informacji. Dzięki treningowi na dużych zbiorach danych mogą wspierać chirurgów jeszcze przed operacją. Symulacje oparte na tysiącach przypadków pozwalają lepiej przygotować się nawet do rzadkich lub skomplikowanych zabiegów, skracając czas nauki potrzebny do osiągnięcia mistrzostwa.
W trakcie operacji AI może dostarczać chirurkom cennych wskazówek, np. poprzez zaawansowane obrazowanie 3D pola operacyjnego. Takie systemy są już wdrażane w robotyce chirurgicznej, zwiększając precyzję zabiegów.
Po operacji AI analizuje przebieg procedury, wskazując mocne i słabe strony pracy chirurga oraz sugerując poprawki. Może też rekomendować spersonalizowane plany leczenia na podstawie historii pacjenta. Dzięki temu sztuczna inteligencja wspiera cały proces – przed, w trakcie i po zabiegu.
Umiejętności chirurgów różnią się w zależności od dostępu do szkoleń i mentorów. Na przykład w okulistyce osiągnięcie mistrzostwa wymaga średnio 15 lat doświadczenia. Przy starzejącej się populacji i malejącej liczbie specjalistów, AI może skrócić ten czas.
Platformy oparte na sztucznej inteligencji nie tylko przyspieszają naukę, ale też zwiększają precyzję zabiegów. Funkcje półautonomiczne eliminują np. drżenie rąk chirurga. AI potrafi też precyzyjnie identyfikować struktury anatomiczne, zmniejszając ryzyko błędów. Dzięki temu wszyscy chirurdzy korzystający z takich systemów mogą zapewniać równie wysoką jakość opieki.
Sztuczna inteligencja będzie odgrywać coraz większą rolę w ochronie zdrowia – od dokumentacji elektronicznej po diagnostykę i chirurgię. W robotyce medycznej AI przyspiesza rozwój technologii, zwiększając dostępność wysokiej jakości leczenia. Połączenie robotyki, AI i automatyzacji podniesie standardy opieki medycznej na całym świecie.
Nicholas Kathmann pełni funkcję Chief Information Security Officer (CISO) w LogicGate, gdzie kieruje programem bezpieczeństwa informacji, nadzoruje innowacje w zakresie zabezpieczeń platformy oraz współpracuje z klientami w obszarze zarządzania ryzykiem cyberbezpieczeństwa. Ma ponad 20 lat doświadczenia w IT, w tym 18+ lat w cyberbezpieczeństwie, i budował zespoły bezpieczeństwa zarówno w małych firmach, jak i korporacjach z listy Fortune 100.
LogicGate to platforma do zarządzania ryzykiem i zgodnością, która pomaga firmom automatyzować i skalować programy governance, risk i compliance (GRC). Dzięki flagowemu produktowi, Risk Cloud®, zespoły mogą identyfikować, analizować i kontrolować ryzyko w całej organizacji, korzystając z konfigurowalnych procesów, analiz w czasie rzeczywistym i integracji. Platforma wspiera różne zastosowania, takie jak zarządzanie ryzykiem dostawców, zgodność cyberbezpieczeństwa czy audyt wewnętrzny, pomagając firmom budować bardziej elastyczne strategie.
AI już teraz wpływa na te stanowiska, ale w najbliższych latach kluczową rolę odegra tzw. Agentic AI, który zrewolucjonizuje codzienne procesy biznesowe. Zadania takie jak resetowanie haseł, instalacja oprogramowania czy obsługa help desk’u mogą być realizowane przez AI. Kolejnym ważnym zastosowaniem będzie automatyzacja żmudnych audytów, co pozwoli CISOs i CIOs skupić się na strategicznych inicjatywach.
W USA obserwujemy trend deregulacyjny, ale w UE przepisy są zaostrzane. Firmy międzynarodowe muszą być gotowe na globalne wymogi dotyczące odpowiedzialnego wykorzystania AI. Dla przedsiębiorstw działających tylko w USA kluczowe będzie opracowanie silnych zasad zarządzania AI i utrzymanie nadzoru ludzkiego, aby uniknąć niekontrolowanego rozwoju technologii.
Głównym problemem jest śledzenie lokalizacji i przepływu danych. Wprowadzenie AI utrudnia monitorowanie, ponieważ dane nie zawsze trafiają bezpośrednio do modelu AI, co ogranicza skuteczność tradycyjnych narzędzi, takich jak DLP czy monitoring sieci.
„Papierowe tygrysy” to strategie, które znane są tylko wąskiej grupie osób i nie są egzekwowane w całej organizacji. AI dotyka każdego działu, więc uniwersalne podejście nie zadziała. Zespoły finansowe wdrażające AI w ERP różnią się od zespołów produktowych korzystających z AI w rozwoju oprogramowania. Kluczem jest dostosowanie zasad do konkretnych przypadków, korzystając z wytycznych IAPP, OWASP czy NIST.
Dryf to naturalny element użytkowania technologii, ale w przypadku AI może przebiegać szybciej. Firmy potrzebują strategii testowania, która wykryje błędy, uprzedzenia i inne problemy. Ważne jest, aby od początku mieć narzędzia do pomiaru i korygowania tych zjawisk.
Obecnie pomagają ograniczyć ryzyko dla dostawców, ale zbyt częste aktualizacje utrudniają klientom skuteczne zarządzanie AI.
Tak – nawet dobrze wytrenowane modele mogą podejmować zaskakujące decyzje. Przykładowo, jeśli w komunikacji pojawi się fraza „doskonała zdolność kredytowa”, AI może automatycznie odmówić pożyczki, niezależnie od kontekstu. Banki muszą wprowadzić lepszy nadzór, aby minimalizować takie sytuacje.
Należy stale testować modele w warunkach zbliżonych do rzeczywistych, choć wyniki mogą wymagać ludzkiej weryfikacji. Odpowiedzialność powinna spoczywać na organizacjach wdrażających AI, tak jak w przypadku decyzji podejmowanych przez ludzi.
AI pomaga analizować dane i identyfikować wzorce ryzyka. Po stronie klientów ułatwia zarządzanie zagrożeniami, a ubezpieczyciele wykorzystują ją do wykrywania niespójności w zgłoszeniach.
Kluczem jest skupienie się na najpoważniejszych ryzykach, zamiast rozpraszać się każdym drobnym problemem. AI pomaga odfiltrować szum i skoncentrować się na działaniach, które realnie obniżają ryzyko.
Najpierw określ cele i przypadki użycia, a następnie dopasuj odpowiednie frameworki. Silne zarządzanie AI jest kluczowe nie tylko dla redukcji ryzyka, ale też dla utrzymania zaufania partnerów biznesowych.
Atakujący będą wykorzystywać Agentic AI do oszustw, manipulując agentami w celu osiągnięcia szkodliwych efektów. Już teraz widzimy przypadki omijania zabezpieczeń w chatbotach obsługi klienta.
Dziękujemy za rozmowę! Więcej informacji znajdziesz na stronie LogicGate.
Meta uruchamia inicjatywę zachęcającą startupy do wykorzystywania swoich modeli sztucznej inteligencji z rodziny Llama.
Nowy program o nazwie Llama dla Startupów oferuje firmom bezpośrednie wsparcie od zespołu Llama oraz w niektórych przypadkach dofinansowanie. Aby się kwalifikować, firma musi:
Termin składania wniosków upływa 30 maja.
Uczestnicy programu mogą otrzymać nawet 6000 dolarów miesięcznie przez okres do sześciu miesięcy na pokrycie kosztów rozwoju rozwiązań AI. Jak podała Meta w swoim blogu: "Nasi eksperci będą ściśle współpracować ze startupami, pomagając im rozpocząć pracę i eksplorować zaawansowane zastosowania modeli Llama".
Program startuje w momencie, gdy Meta próbuje umocnić swoją pozycję lidera w konkurencyjnym środowisku otwartych modeli AI. Choć modele Llama zostały pobrane ponad miliard razy, takie konkurenci jak DeepSeek, Google czy Qwen należący do Alibaby stanowią poważną konkurencję dla ekosystemu Meta.
W ostatnich miesiącach Llama napotkała kilka problemów:
Według doniesień, Meta wykorzystała specjalnie zoptymalizowaną wersję modelu Llama 4 Maverick do osiągnięcia wysokiego wyniku, podczas gdy publicznie udostępniła inną wersję.
Meta ma ogromne plany dotyczące Llama i całego portfolio generatywnej sztucznej inteligencji. Firma przewiduje, że jej produkty AI mogą przynieść:
Meta podjęła także inne działania związane z Llama:
Rozwój tych technologii wiąże się z ogromnymi nakładami:
Znany projektant produktów Apple, Jony Ive, przejmie teraz kierownictwo nad działaniami kreatywnymi i projektowymi w OpenAI. Ta nietypowa współpraca została ogłoszona w środę. Jak podaje The Wall Street Journal, dyrektor generalny OpenAI, Sam Altman, oraz Ive od około dwóch lat pracują nad urządzeniem wykorzystującym sztuczną inteligencję, które ma wyprzeć tradycyjne ekrany.
„Nie mogę się doczekać współpracy z Jonym, moim zdaniem najlepszym projektantem na świecie” – napisał Altman w poście na X. „Chcemy stworzyć nową generację komputerów napędzanych AI”.
thrilled to be partnering with jony, imo the greatest designer in the world.
excited to try to create a new generation of AI-powered computers. pic.twitter.com/IPZBNrz1jQ
OpenAI przejmuje pełne udziały w io, wspólnym przedsięwzięciu Sama Altmana i Jony’ego Ive’a. Według The Wall Street Journal transakcja wycenia startup na 6,5 miliarda dolarów. Wcześniej OpenAI posiadało 23% udziałów.
Zespół io liczy około 55 inżynierów, naukowców, badaczy, fizyków i specjalistów od rozwoju produktów – donosi Journal. Wszyscy oni dołączą do OpenAI. Jednocześnie Ive zachowa kontrolę nad swoją firmą projektową LoveFrom, która nadal będzie działać niezależnie.
Współpraca OpenAI z Ive’em stawia jednego z głównych projektantów iPhone’a na czele nowej fali technologicznej – generatywnej AI. Od premiery ChatGPT w 2022 roku OpenAI znacząco rozwinęło swoją działalność konsumencką. Wcześniej w tym miesiącu firma zatrudniła byłego dyrektora Meta i CEO Instacart, Fidji Simo, aby kierowała aplikacjami dla użytkowników końcowych. Jeśli OpenAI wypuści urządzenie sprzętowe, Ive może pomóc startupowi konkurować bezpośrednio z Apple.
Io, teraz pod skrzydłami OpenAI, będzie rozwijać urządzenia konsumenckie z AI oraz inne projekty. Jak donosi Journal, Ive obejmie szeroką rolę, doradzając przy przyszłych wersjach ChatGPT i innych inicjatywach.
The Information poinformowało już w marcu o rozmowach OpenAI na temat przejęcia io. Wówczas obie firmy dyskutowały o stworzeniu urządzenia, które ożywiłoby technologię znaną z filmu „Ona”.
Zarezerwuj miejsce na naszym wiodącym wydarzeniu branżowym poświęconym sztucznej inteligencji, z prelegentami z OpenAI, Anthropic i Cohere. Przez ograniczony czas bilety kosztują jedynie 292 USD za cały dzień eksperckich wykładów, warsztatów i wartościowych spotkań networkingowych.
Berkeley, CA | 5 czerwca
AMSTERDAM I SAN FRANCISCO – Framer, platforma do projektowania stron internetowych, ceniona przez designerów i używana przez marki takie jak Perplexity, Miro i Superhuman, ogłosiła dziś wprowadzenie nowych narzędzi opartych na sztucznej inteligencji. Te innowacyjne funkcje mają przyspieszyć i uprościć proces tworzenia efektownych, wysokowydajnych witryn. Nowe rozwiązania powstały w odpowiedzi na potrzeby użytkowników, co ma zwiększyć produktywność, pobudzić kreatywność i usunąć bariery między pomysłem a jego realizacją.
„Stworzyliśmy platformę do projektowania stron, która uwzględnia opinie klientów na temat tego, jak AI może wspierać produktywność, nie odbierając przy tym 'magii' tworzenia witryny” – powiedział Koen Bok, CEO i założyciel Framer. „Upraszczamy drogę od koncepcji do gotowej strony, aby pomysły mogły być w centrum uwagi”.
Najnowsze aktualizacje Framer obejmują cztery kluczowe funkcje, z których dwie wykorzystują sztuczną inteligencję, wspierając projektantów na każdym etapie pracy:
Niezależnie od tego, czy jesteś profesjonalnym projektantem, czy tworzysz swoją pierwszą stronę, narzędzia AI Framer ułatwiają budowanie responsywnych witryn bez konieczności kodowania. W przeciwieństwie do innych platform, Framer udostępnia funkcje Wireframer, Workshop i Vector wszystkim użytkownikom od razu, bez etapu beta. Klienci biznesowi mogą od zaraz korzystać z zaawansowanej analityki.
Odwiedź Framer, aby rozpocząć projektowanie już dziś.
Firma założona w Amsterdamie, z globalnymi biurami w Barcelonie i San Francisco, Framer to miejsce, gdzie zespoły projektują i publikują imponujące strony internetowe. Od startupów po firmy z listy Fortune 500 – Framer wspiera marki i projektantów intuicyjnymi narzędziami, oferując wysoką wydajność bez konieczności kodowania.
Christina Gregor
StoryLabs
christina@storylabsco.com
Wyróżnienie dla osób, zespołów i organizacji, które osiągnęły i utrzymują najwyższe standardy doskonałości w obszarze wsparcia technicznego oraz zarządzania usługami
LAS VEGAS – (BUSINESS WIRE) – HDI, wiodąca organizacja zajmująca się podnoszeniem jakości wsparcia technicznego i zarządzania usługami w przedsiębiorstwach, ogłosiła laureatów Globalnych Nagród HDI w dziedzinie Usług i Wsparcia. Nagrody te honorują osoby, zespoły i organizacje, które wyróżniają się najwyższym poziomem w swojej branży. Wyniki zostały ogłoszone podczas konferencji SupportWorld Live, która odbywa się w dniach 18-22 maja w MGM Grand w Las Vegas.
Doug Tedder, współpracownik HDI i założyciel Tedder Consulting LLC, otrzymał Nagrodę za Całokształt Osiągnięć. Tedder to doświadczony ekspert w dziedzinie zarządzania usługami z ponad 25-letnim stażem w różnych branżach. Specjalizuje się we wdrażaniu procesów ITSM, koncentrując się na dostarczaniu wartości i transformacji organizacyjnej. Posiada tytuł Fellow in Service Management (FSM), certyfikat ITIL Expert oraz wiele innych kwalifikacji. Jest również aktywnym prelegentem i trenerem HDI.
Laureaci zostali wybrani w drodze szczegółowego procesu oceny. Zgłoszenia były analizowane przez panel ekspertów z branży wsparcia i usług, którzy wyłonili najlepszych specjalistów, menedżerów i zespoły.
Tara Gibb, Dyrektor Naczelna HDI, powiedziała: „Otrzymaliśmy wiele wybitnych zgłoszeń. Jesteśmy dumni, że możemy nagrodzić osoby, zespoły i firmy, które utrzymują najwyższe standardy w swojej dziedzinie. Gratulujemy zwycięzcom!”
Więcej informacji o nagrodach HDI znajdziesz tutaj.
Śledź HDI na Facebooku lub LinkedIn.
Od ponad 35 lat HDI współpracuje z tysiącami specjalistów i organizacji, pomagając im wprowadzać zmiany, wykorzystywać wiedzę, rozwijać zespoły i osiągać lepsze wyniki biznesowe. HDI wspiera społeczność związaną z wsparciem technicznym i zarządzaniem usługami, oferując szkolenia, certyfikacje, konferencje, usługi doradcze i badania. Więcej informacji na www.thinkhdi.com. HDI jest częścią Informa Connect.
Meryl Franzman
HDI’s SupportWorld Live
meryl.franzman@informa.com
TAMPA, Floryda – Firma Transflo poinformowała, że Apex Capital Corp ("Apex"), wiodący dostawca usług faktoringowych w branży transportowej, dołączył do ekosystemu Transflo Workflow AI, aby usprawnić przetwarzanie i weryfikację dokumentów. Ta współpraca to ważny krok w realizacji strategii Apex, której celem jest zapewnienie klientom szybszych i bardziej efektywnych rozwiązań.
Dzięki przystąpieniu Apex do ekosystemu Transflo, prawie połowa firm zajmujących się faktoringiem w transporcie korzysta już z rozwiązań Workflow AI.
"Cieszymy się, że Apex Capital Corp dołączył do naszej sieci" – powiedziała Renee Krug, prezes Transflo. "Rozszerzenie ekosystemu o czołowych graczy w faktoringu i brokerach transportowych zwiększa zasięg naszej platformy, co przekłada się na większą wydajność i wartość dla wszystkich uczestników – faktorów, brokerów, przewoźników i nadawców."
Workflow AI to nowoczesna platforma automatyzująca operacje faktoringowe, która pomaga firmom transportowym zwiększyć produktywność i ograniczyć ręczne przetwarzanie dokumentów.
Więcej informacji można znaleźć na stronach: www.apexcapitalcorp.com oraz www.transflo.com.
Transflo to uznany lider w dziedzinie mobilnych rozwiązań telematycznych oraz automatyzacji procesów biznesowych dla branży transportowej w Ameryce Północnej. Innowacyjne technologie mobilne i chmurowe firmy umożliwiają błyskawiczną komunikację między flotami, brokerami, faktorami, nadawcami i kierowcami. Każdego roku Transflo digitalizuje 800 milionów dokumentów przewozowych, reprezentujących około 115 miliardów dolarów w fakturach. Aplikacja Mobile+ została pobrana ponad 3,2 miliona razy.
Apex Capital Corp, założony w 1995 roku, to kompleksowy faktor specjalizujący się w obsłudze małych i średnich firm transportowych. Jako lider w branży faktoringu transportowego, Apex skupuje faktury i oferuje klientom najwyższej klasy obsługę, weryfikację kredytową, faktoring dostępny całodobowo, platformę płatności cyfrowych blynk®, aplikację Mobile Factoring®, darmową giełdę ładunków, usługę NextLOAD.com, kartę paliwową Apex oraz wiele innych benefitów.
T.J. Muehlfeld
tj.muehlfeld@transflo.com, (412) 298-1239
https://www.transflo.com
Doroczna konferencja Google I/O w 2025 roku nie była zwykłym pokazem ambicji – to było prawdziwe zwycięskie okrążenie. Po okresie prób nadgonienia przewagi OpenAI, Google teraz sam wyznacza tempo w rozwoju sztucznej inteligencji. Przesłanie z I/O 2025 było jasne: Google stawia wszystko na AI i wykorzystuje swoją przewagę ekosystemową, której nie mają ani Apple, ani OpenAI.
Podczas wydarzenia Google pokazał, że sztuczna inteligencja stała się fundamentem wszystkich jego produktów. Od Wyszukiwarki i Androida po Workspace i eksperymentalny sprzęt – firma zaprezentowała liczne aktualizacje napędzane AI. Kluczową zmianą było zastąpienie starego Asystenta Google nowym modelem Gemini 2.5, który stał się warstwą inteligencji w całym portfolio usług.
To odważny krok – Google wbudowuje AI w samo serce doświadczeń użytkownika. Doskonałym przykładem jest Gemini Live, który łączy kamerę, głos i wiedzę z internetu, aby udzielać odpowiedzi w czasie rzeczywistym o tym, na co skierujesz telefon. To ewolucja ubiegłorocznego eksperymentu Project Astra. Teraz asystent nie tylko odpowiada na zapytania, ale widzi i rozumie świat wokół ciebie.
Ta pełna mobilizacja wokół AI stanowi wyraźny kontrast z ostrożnym podejściem Google sprzed kilku lat. Choć pojawienie się ChatGPT pod koniec 2022 roku początkowo zaskoczyło firmę, teraz Google otwarcie deklaruje, że odzyskał przewagę i wyznacza kierunki rozwoju.
Podczas prezentacji CEO Sundar Pichai i jego zespół pokazali wizję AI, która jest personalna, proaktywna i wszechobecna. Asystent Google potrafi analizować obraz z kamery, pisać za ciebie e-maile, planować weekend, a nawet dzwonić do sklepu w twoim imieniu. Cel jest jasny: Google nie chce być tylko chatbottem, ale niezastąpionym asystentem na każdą potrzebę.
Główną przewagą Google, której konkurenci nie mogą powtórzyć, jest ogromny ekosystem. Podczas I/O 2025 pokazano, jak firma integruje AI na niespotykaną skalę. W Wyszukiwarce, flagowym produkcie, wprowadzono nowy „Tryb AI” dla wszystkich użytkowników w USA. To chatbot osadzony w znanym interfejsie, który pozwala na kontekstowe pytania i syntezę odpowiedzi z wielu źródeł.
To strategiczny ruch – Google wykorzystuje dominację w wyszukiwaniu, aby ją utrzymać, ulepszając doświadczenia użytkowników. To odpowiedź na rywalizację z ChatGPT czy Perplexity, które mogłyby odciągnąć część użytkowników.
AI pojawia się też w sprzęcie i oprogramowaniu. Chrome, najpopularniejsza przeglądarka, wbudowuje Geminiego, zamieniając się w „inteligentnego asystenta” rozumiejącego treść stron i twój kontekst osobisty, jak wpisy w kalendarzu.
Na Androidzie Google pokazał, jak AI może kontrolować samo urządzenie. Funkcje Project Astra pozwalają asystentowi nawigować po aplikacjach i wykonywać połączenia głosem. To wizja „uniwersalnego” asystenta działającego w całym systemie – coś, z czym Siri Apple nadal ma problemy nawet w podstawowych zadaniach.
Kluczowe jest łączenie usług przez AI. Gmail i Kalendarz nie są odrębnymi aplikacjami, ale źródłami danych, które czynią AI bardziej pomocną. Nowa AI Google potrafi czerpać z twoich e-maili, aby personalizować wyniki wyszukiwania, planować podróże czy sugerować aktywności na weekend w połączeniu z Mapami.
W efekcie Google przekształca całe swoje portfolio w spójnego super-asystenta. Taka głęboka integracja jest możliwa tylko dzięki różnorodności produktów Google – Apple utrzymuje swoje usługi (Siri, Mail, Mapy) w większej izolacji, a OpenAI w ogóle nie ma takich aplikacji czy strumieni danych użytkowników.
Największa przewaga Google w wyścigu AI nie jest tylko techniczna – to kwestia strukturalna. Gdy OpenAI ma przełomowe modele, a Apple – dopracowany sprzęt, Google ma oboje i potężny system dystrybucji. OpenAI zapoczątkował erę ChatGPT, ale nie ma platformy – polega na partnerstwach z Microsoftem i developerami API. Tymczasem Google może wbudować Geminiego bezpośrednio w Wyszukiwarkę, Chrome, Androida czy Gmaila. Dlatego Gemini ma już 400 milionów aktywnych użytkowników miesięcznie, podczas gdy ChatGPT odnotowuje wolniejszy wzrost.
Z kolei Apple, niegdyś synonim płynnego doświadczenia użytkownika, całkowicie przegapił moment AI. Siri, dziesięcioletni eksperyment, wygląda na przestarzałą wobec proaktywnego asystenta głosowo-wizyjnego Google. Doniesienia sugerują, że Apple próbuje nadgonić zaległości, ale nie widać oznak, by miał konkurencyjny model AI. Jego podejście skupione na prywatności i przetwarzaniu na urządzeniu pozbawiło go lat gromadzenia danych i iteracji. Nawet jego imponujące chipy (Neural Engine, seria M) nie rekompensują braku modelu klasy GPT.
Podczas gdy OpenAI nie ma mocy, by dostarczać AI na skalę platformy, Apple nie ma AI, które dorównałoby ambicjom platformy. Google ma oba elementy. Wbudowuje AI w każdą warstwę doświadczenia użytkownika, przekształcając swój ekosystem w pole do popisu dla zaawansowanych, asystenckich funkcji. Deweloperzy już mają API Geminiego. Konsumenci otrzymują generatywną AI w Gmailu, Wyszukiwarce, Dokumentach, a nawet okularach Android XR. „Warstwa asystenta” Google to nie koncept – to rzeczywistość, która jest wdrażana, zintegrowana i rośnie. Jeśli trend się utrzyma, nawet użytkownicy iPhone’ów mogą preferować AI Google nad rodzime rozwiązania Apple. To nie tylko wygrana – to szach-mat.
Google I/O 2025 jednoznacznie pokazało: firma chce posiadać warstwę asystenta – inteligentny pomost między tobą a światem cyfrowym. Niezależnie od tego, czy używasz telefonu, przeglądarki, poczty czy okularów, AI Google ma być domyślnym systemem pomocy. Gemini to nie kolejny chatbot – jest wbudowywany w Wyszukiwarkę, Androida, Chrome’a, Workspace i nadchodzący sprzęt XR. Żadna inna firma nie ma takiego zasięgu, a Google wykorzystuje to precyzyjnie.
OpenAI nie dorównuje skalą. Apple – możliwościami. Nawet wysiłki Meta wyglądają na rozproszone w porównaniu. Podejście Google jest spójne, agresywne i już generuje zyski. Jego plan Ultra za 249$/mies., ponad 150 milionów płatnych subskrybentów i 400 milionów użytkowników Geminiego dowodzą, że Google osadza swoją AI w codziennych workflowach.
Podsumowując: Google już nie reaguje na wyścig AI – dyktuje jego warunki. Ma modele, platformy i bazę użytkowników. Jeśli obecna dynamika się utrzyma, Gemini nie będzie tylko asystentem Google – stanie się asystentem nas wszystkich.
Przedsiębiorstwa na całym świecie intensywnie wprowadzają rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji, takie jak chatboty, generatory treści czy narzędzia wspomagające decyzje. Badania McKinsey pokazują, że aż 78% firm wykorzystuje AI przynajmniej w jednym obszarze działalności.
Ten pęd do implementacji jest zrozumiały – każdy widzi potencjalne korzyści. Jednak w tym pośpiechu wiele organizacji zapomina, że wszystkie technologie oparte na sieciach neuronowych, w tym obecne i przyszłe systemy generatywne, mają poważną wadę: są nieprzewidywalne i ostatecznie niekontrolowalne.
Niektóre firmy przekonały się o tym na własnej skórze. Pewien dealer Chevroleta, który wdrożył chatbota na swojej stronie, musiał zmierzyć się z sytuacją, gdy klient przekonał system do sprzedaży Chevroleta Tahoe za 1 dolara. Inny użytkownik poprosił tego samego bota o napisanie skryptu Python do równań dynamiki płynów – i otrzymał gotowe rozwiązanie. Po tych incydentach dealer szybko wyłączył chatbota.
Podobnie Air Canada przegrało sprawę w sądzie, gdy próbowało argumentować, że ich chatbot, który podał pasażerowi błędne informacje o zniżce pogrzebowej, jest "odrębnym podmiotem prawnym".
Ta nieprzewidywalność wynika z samej architektury dużych modeli językowych. Są one tak złożone, że nie sposób zrozumieć, jak dochodzą do konkretnych odpowiedzi ani przewidzieć ich wyników przed faktycznym wygenerowaniem odpowiedzi. Większość firm reaguje na ten problem, nie do końca go rozumiejąc.
Najprostszym rozwiązaniem jest ręczne sprawdzanie wyników AI, co działa, ale znacznie ogranicza potencjał technologii. Gdy sztuczna inteligencja pełni rolę asystenta – pomaga w pisaniu tekstów, protokołowaniu spotkań, streszczaniu dokumentów czy kodowaniu – przynosi jedynie umiarkowane korzyści. To za mało, by zrewolucjonizować gospodarkę.
Prawdziwe korzyści pojawią się, gdy przestaniemy używać AI jako asystenta, a zaczniemy przeprojektowywać całe procesy i systemy tak, by działały automatycznie bez ciągłego nadzoru człowieka. Na przykład w procesie udzielania kredytów: AI-asystent może przyspieszyć pracę urzędnika o 20-30%, ale automatyzacja całego procesu (z odpowiednimi zabezpieczeniami) może obniżyć koszty o ponad 90% i skrócić czas obsługi. To różnica między drobnymi ulepszeniami a prawdziwą transformacją.
Pełne wykorzystanie potencjału AI przy jednoczesnym ograniczeniu jej nieprzewidywalności wymaga połączenia zaawansowanych rozwiązań technicznych i strategicznego myślenia. Obecne metody oferują jedynie częściowe rozwiązania, każda z nich ma poważne ograniczenia.
Niektórzy próbują sterować zachowaniem AI poprzez subtelne wskazówki, które mają skłaniać system do określonych reakcji. Badacze z Anthropic pokazali, jak kruche jest to podejście – wzmacniając sztucznie tzw. "cechę Golden Gate Bridge" w modelu Claude, spowodowali, że system zaczął utożsamiać się z mostem. Eksperyment ujawnił, jak łatwo można zmienić działanie modelu i że każda taka ingerencja może poprawiać jedne aspekty, pogarszając inne.
Inne podejście to wykorzystanie AI do monitorowania innych systemów AI. Choć może to wychwycić niektóre błędy, dodaje złożoności i nie gwarantuje pełnej niezawodności. Bezpośrednie blokady, jak filtrowanie odpowiedzi zawierających określone słowa kluczowe, są skuteczne wobec znanych problemów, ale nie radzą sobie z nowymi, nieprzewidzianymi sytuacjami.
Skuteczniejszym rozwiązaniem jest budowa procesów zorientowanych na AI, które mogą działać autonomicznie, z nadzorem człowieka w strategicznych punktach. Na przykład AI nie powinno samodzielnie decydować o przyznaniu kredytu, ale może przeprowadzić wstępną analizę do weryfikacji przez człowieka. To działa, ale wymaga czujności ludzi i ogranicza potencjalne korzyści efektywnościowe.
Te częściowe rozwiązania wskazują kierunek bardziej kompleksowego podejścia. Największe korzyści osiągną te organizacje, które nie tylko dodają AI do istniejących procesów, ale całkowicie je przeprojektowują. Kluczowe jest jednak, by AI nigdy nie było ostatnim ogniwem w ważnych decyzjach.
Najpierw AI buduje powtarzalny proces, który daje spójne i przejrzyste wyniki. Następnie ludzie weryfikują ten proces, by zrozumieć jego działanie i odpowiedniość danych wejściowych. W końcu proces działa autonomicznie – bez użycia AI – z okresowymi przeglądami wyników przez ludzi.
Weźmy przykład branży ubezpieczeniowej. Tradycyjne podejście dodałoby asystentów AI do pomocy w ocenie szkód. Rewolucyjne podejście wykorzystałoby AI do stworzenia nowych narzędzi – jak analiza zdjęć szkód czy wykrywanie oszustw – i połączyłoby je w zautomatyzowany system o jasnych zasadach. Ludzie projektowaliby i nadzorowali system, zamiast przetwarzać każdą szkodę osobno.
To podejście utrzymuje ludzki nadzór w kluczowych momentach – przy projektowaniu i walidacji systemu. Pozwala na znaczną poprawę efektywności, eliminując ryzyko szkodliwych skutków nieprzewidywalności AI w poszczególnych przypadkach.
Na przykład AI może wskazać potencjalne wskaźniki zdolności kredytowej w danych transakcyjnych. Eksperci oceniają je pod kątem uczciwości i budują przejrzyste modele potwierdzające ich wartość predykcyjną.
Taki sposób tworzenia wyjaśnialnej AI stworzy wyraźną granicę między firmami, które używają AI powierzchownie, a tymi, które transformują swoje operacje. Te drugie będą miały przewagę konkurencyjną, oferując produkty i usługi po niedostępnych dla innych cenach.
W przeciwieństwie do "czarnych skrzynek", wyjaśnialne systemy AI zapewniają prawdziwy nadzór człowieka nad technologią, tworząc przyszłość, w której AI rzeczywiście wspiera ludzki potencjał, a nie tylko zastępuje pracę ludzi.