Artykuły

Wyobraź sobie firmę produkującą parapety cięte na wymiar, która postanowiła zbudować w swoim sklepie internetowym konfigurator pozwalający klientowi samodzielnie dobrać długość, materiał i wykończenie produktu. Strukturę takiego konfiguratora, a więc same miejsca wyboru oraz przypisane do nich towary, udało się przygotować w rozmowie z asystentem AI, bez konieczności wchodzenia w panel administracyjny sklepu. Na liście zadań do wykonania ręcznie zostało jednak coś, co z pozoru wydawało się drobnostką, a mianowicie parametry samej długości: od ilu do ilu metrów klient może wybierać, z jakim skokiem, jaka wartość ma być podpowiedziana jako domyślna. Powód był prosty i, jak się później okazało, tymczasowy – nie istniało jeszcze narzędzie, które pozwalałoby ustawić te parametry poprzez rozmowę z AI, więc trzeba było wykonać ten krok tak, jak wykonywano go od lat, czyli ręcznie. Ta historia jest dobrym punktem wyjścia do drugiego artykułu z naszej serii o MCP w e-commerce, ponieważ pokazuje coś istotnego – wdrażanie MCP w konkretnym systemie nie jest jednorazowym wydarzeniem, lecz procesem, w którym kolejne obszary sklepu stopniowo stają się dostępne dla asystenta AI. To, czego jeszcze wczoraj nie dało się zrobić w rozmowie, dziś już się da – i właśnie ten proces chcemy Ci dzisiaj pokazać na najbardziej wymagającym przykładzie, jakim jest konfigurator produktu. Cztery pojęcia, które warto znać, by rozmawiać o MCP Zanim przejdziemy do tego, jak wygląda budowa konfiguratora w rozmowie z AI, warto poświęcić chwilę na cztery pojęcia, bez których trudno zrozumieć, co właściwie dzieje się pod maską takiego produktu. Nie są to pojęcia skomplikowane, ale bywają mylone nawet wewnątrz firm zajmujących się e-commerce, a każda taka pomyłka potrafi później kosztować godzinę niepotrzebnej dyskusji na spotkaniu. Pierwszym pojęciem jest towar konfigurowalny, czyli produkt, który sam w sobie się nie sprzedaje, lecz stanowi ramę, w którą klient wkłada swoje wybory. Można o nim myśleć jak o pustym formularzu zamówienia, który dopiero wypełniony konkretnymi decyzjami klienta staje się gotowym produktem trafiającym do koszyka. Drugim pojęciem jest pojedyncze miejsce wyboru w takim konfiguratorze, a więc na przykład „długość”, „kolor” czy „dodatkowe wyposażenie”. Każde takie miejsce ma swoją nazwę, swoją kolejność w ścieżce zakupowej oraz zestaw reguł określających, czy klient musi go wypełnić, czy może je pominąć, i czy wybór w tym miejscu wpływa na ostateczną cenę. Trzecim pojęciem jest sposób, w jaki dane miejsce wyboru jest wypełniane, a tutaj mamy do czynienia z dwiema zasadniczo różnymi sytuacjami. W pierwszej klient wybiera gotowy towar z listy, na przykład konkretny model uchwytu czy zawiasu. W drugiej klient nie wybiera niczego z listy, lecz wpisuje albo wskazuje wartość, na przykład dokładną długość w metrach czy wybrany kolor z palety. Rozróżnienie tych dwóch sytuacji już na etapie planowania produktu jest jedną z decyzji, które później najtrudniej cofnąć, gdyby okazało się, że wybrano niewłaściwe podejście. Czwartym i ostatnim pojęciem są parametry poszczególnych miejsc wyboru, a więc konkretne liczby i ustawienia, takie jak minimalna i maksymalna długość, skok, czyli najmniejsza jednostka, o jaką można zmienić wartość, czy jednostka miary. Część z tych parametrów ustawia administrator sklepu, definiując reguły gry, a część wypełnia dopiero klient na stronie produktu, dokonując swojego wyboru w ramach tych reguł. Warto zapamiętać jedną konsekwencję płynącą z tych czterech pojęć, ponieważ ma ona bezpośrednie przełożenie na to, co MCP potrafi dzisiaj zrobić, a czego jeszcze nie – w sytuacji, w której klient wpisuje albo wskazuje wartość zamiast wybierać towar z listy, cała treść danego miejsca wyboru mieści się właśnie w tych parametrach. Samo miejsce wyboru, bez wypełnionych parametrów, jest praktycznie puste, nie niesie żadnej informacji poza samym swoim istnieniem. Dlatego narzędzie, które pozwala jedynie tworzyć takie miejsca wyboru, ale nie pozwala ustawiać ich parametrów przez AI, w praktyce rozwiązuje tylko połowę problemu, z jakim mierzy się firma budująca konfigurator. Sześć wzorców konfiguratora, które pokrywają niemal cały rynek Jedną z bardziej użytecznych obserwacji, jakie można wynieść z pracy nad wieloma różnymi konfiguratorami w wielu różnych branżach, jest to, że niemal wszystkie realne przypadki dają się sprowadzić do sześciu powtarzających się wzorców. Rozpoznanie, z którym wzorcem ma się do czynienia już na pierwszym spotkaniu z klientem, potrafi skrócić wycenę projektu z tygodnia analizy do jednej rozmowy telefonicznej, ponieważ znajomość wzorca od razu podpowiada, ile pracy i jakiego rodzaju będzie wymagało wdrożenie. Pierwszy wzorzec to cięcie na wymiar, znane doskonale z branży produkującej parapety, blaty, płyty czy tkaniny sprzedawane na metry. Klient podaje wymiar mieszczący się w dopuszczalnym zakresie, a cena wylicza się z metra bieżącego lub kwadratowego.  Drugi wzorzec to zestaw modułowy, typowy dla mebli, regałów, szaf czy zestawów narzędziowych. Produkt składa się z korpusu oraz wymiennych modułów, przy czym każdy moduł oferuje własną listę dopuszczalnych opcji, a część z nich jest opcjonalna. Cena sumuje się z poszczególnych wybranych elementów, a kolejność, w jakiej klient podejmuje decyzje, bywa równie ważna jak same opcje, ponieważ decyduje o tym, jak naturalnie przebiega rozmowa sprzedażowa na stronie produktu. Trzeci wzorzec to personalizacja i nadruk, obecne w sprzedaży kubków, koszulek, grawerowanych przedmiotów, opakowań czy zaproszeń. Klient wpisuje własny tekst, wybiera czcionkę i kolor, a niekiedy wgrywa własne zdjęcie. W tym wzorcu szczególnie istotne stają się ograniczenia techniczne, takie jak maksymalna liczba znaków czy dopuszczalny rozmiar przesyłanego pliku, ponieważ ich brak prowadzi prosto do reklamacji. Czwarty wzorzec to kreator wieloetapowy, spotykany tam, gdzie klient potrzebuje raczej doradztwa niż prostego wyboru z listy, na przykład przy konfiguracji instalacji technicznej czy dobieraniu zestawu produktów pod konkretne pomieszczenie. Klient przechodzi przez kolejne kroki pytań, a odpowiedź udzielona na jednym etapie zawęża opcje dostępne na kolejnym, aż do finalnego podsumowania i wyceny. Warto wiedzieć, że jest to zarazem najkosztowniejszy w utrzymaniu z sześciu wzorców, ponieważ każda zmiana oferty potrafi dotknąć jednocześnie kilku kroków naraz. Piąty wzorzec to konfigurator z podglądem wizualnym, obecny przy sprzedaży mebli tapicerowanych, drzwi, stolarki czy innych produktów, w których wybór klienta wpływa na widoczny na ekranie render. W tym wzorcu parametry opisują nie tylko cechy produktu, ale również jego geometrię – pozycję, skalę i obrót elementu widocznego na wizualizacji. Szósty i ostatni wzorzec to zestaw promocyjny, a więc pakiety, komplety czy oferty typu „kup razem taniej”. Jest to najprostszy z sześciu wzorców, ponieważ sprowadza się do kilku gotowych opcji z ustaloną z góry regułą cenową na całości, dzięki czemu klient rozumie go niemal natychmiast, bez żadnego dodatkowego wyjaśnienia. Praktyczna wartość tego podziału ujawnia się najpełniej w rozmowie handlowej. Zamiast pytać klienta o listę technicznych funkcji, wystarczy zapytać, czy klient podaje wymiar, składa produkt z modułów, personalizuje go, przechodzi ścieżkę pytań, czy ogląda podgląd wizualny. Odpowiedź od razu wskazuje właściwy wzorzec, wzorzec wskazuje niezbędne miejsca wyboru, a te z kolei przekładają się na realną pracochłonność wdrożenia. Jedno zdanie, cztery operacje – MCP w akcji Najlepszym sposobem na zrozumienie, jak MCP realnie zmienia pracę nad konfiguratorem, jest pokazanie, jak wygląda pojedyncze polecenie wypowiedziane do asystenta AI i co dzieje się w tle, zanim asystent odpowie, że zadanie zostało wykonane. Załóżmy, że administrator sklepu chce ustawić parametry długości w komponencie parapetu. Zamiast otwierać panel administracyjny, wchodzić w edycję produktu, odnajdywać właściwe pole i wypełniać je ręcznie, wystarczy jedno zdanie wypowiedziane w naturalnym języku: ustaw zakres długości od 0,1 do 6 metrów, ze skokiem co 0,1 metra i domyślną wartością 6 metrów. Pod tym jednym zdaniem kryją się w rzeczywistości cztery osobne operacje wykonane przez asystenta tzn. ustawienie wartości minimalnej, wartości maksymalnej, skoku oraz wartości domyślnej, a każda z nich kończy się informacją, jaka wartość obowiązywała wcześniej i jaka obowiązuje teraz. Ten detal, czyli pokazywanie wartości sprzed zmiany obok wartości po zmianie, ma znaczenie większe, niż mogłoby się wydawać na pierwszy rzut oka. To właśnie on sprawia, że administrator nie musi się zastanawiać, czy AI zrozumiało polecenie poprawnie, ponieważ odpowiedź sama, bez dodatkowego pytania, potwierdza dokładny zakres wprowadzonej zmiany. Co więcej, dobrze zaprojektowane narzędzie tego typu radzi sobie także z drobnymi różnicami językowymi, takimi jak zapis liczby z przecinkiem zamiast z kropką dziesiętną, co ma znaczenie w polskojęzycznym środowisku biznesowym, gdzie taki zapis jest naturalny dla człowieka, choć niekoniecznie oczywisty dla systemu informatycznego. Po wprowadzeniu zmian dobrą praktyką jest poproszenie asystenta o ponowny odczyt całej konfiguracji danego miejsca wyboru, aby na własne oczy zobaczyć, że wszystkie wartości rzeczywiście znalazły się tam, gdzie miały się znaleźć. Każda z tych zmian trafia jednocześnie do historii obiektu w systemie, dzięki czemu w każdej chwili można sprawdzić, kto i kiedy dokonał konkretnej modyfikacji, a to jest temat, do którego wrócimy szerzej w trzecim artykule tej serii, poświęconym bezpieczeństwu i kontroli. Czego MCP jeszcze nie potrafi Rzetelność wymaga, aby obok tego, co już działa, równie wyraźnie powiedzieć, czego dany mechanizm jeszcze nie potrafi, a w rozmowach o sztucznej inteligencji ten drugi element bywa pomijany znacznie częściej, niż powinien, co prowadzi później do rozczarowań. Pierwszym ograniczeniem jest sytuacja, w której miejsce wyboru ma dobierać towary automatycznie na podstawie ich cech, takich jak kategoria czy producent, zamiast z gotowej, wcześniej ustalonej listy. Takie dobieranie towarów po cechach wciąż wymaga dziś ręcznej konfiguracji w panelu administracyjnym, ponieważ mechanizm odpowiedzialny za ten sposób wypełniania konfiguratora nie jest jeszcze dostępny dla asystenta AI. Drugim ograniczeniem jest sytuacja, w której jedno miejsce wyboru ma odwoływać się do innego i dziedziczyć po nim listę dostępnych opcji, zamiast mieć własną, niezależną listę. System potrafi poprawnie obsłużyć takie odwołanie, gdy klient przegląda sklep, natomiast asystent AI na razie tego mechanizmu nie rozpoznaje, co oznacza, że tego typu powiązania trzeba na razie ustawiać bezpośrednio w panelu, pracując na tym miejscu wyboru, do którego prowadzi odwołanie. Trzecim, znacznie mniej istotnym ograniczeniem jest obsługa właściwości, które mogą przyjmować jednocześnie wiele wartości. Odczyt takich właściwości działa bez zastrzeżeń, natomiast ich zapis i usuwanie są świadomie zablokowane, ponieważ zapisanie jednej wartości mogłoby przypadkiem skasować wszystkie pozostałe, a to jest przykład sytuacji, w której lepsza jest jasna odmowa wykonania operacji niż ryzyko cichej utraty danych. Warto też pamiętać o ograniczeniach dotyczących całej tej klasy rozwiązań, niezależnie od konkretnego systemu. Asystent AI nie zna intencji biznesowej stojącej za danym produktem; potrafi zbudować konfigurator zgodnie z opisem, ale nie oceni, czy tak zaprojektowany produkt rzeczywiście sprzeda się lepiej niż poprzednia wersja. Decyzja o tym, jaki zakres długości zaproponować klientom albo które warianty pokazać na pierwszym miejscu, zawsze pozostaje po stronie człowieka znającego rynek i klientów. Warto również wiedzieć, że jakość pracy asystenta zależy bezpośrednio od jakości danych już zgromadzonych w systemie. Sklep z niespójnie nazwanymi produktami i pustymi kategoriami dostanie od AI dokładnie to samo, co dostałby od nowego pracownika pierwszego dnia pracy, czyli serię pytań i sygnałów o brakujących informacjach. Trudna historia, która buduje zaufanie W pracy nad każdym nowym mechanizmem prędzej czy później pojawia się moment, w którym coś nie działa tak, jak powinno, i to właśnie ten moment najlepiej pokazuje, czy dany dostawca technologii jest gotowy na współpracę z wymagającym klientem biznesowym. Podczas wdrażania jednego z konfiguratorów zdarzyła się sytuacja, w której odczyt parametrów danego miejsca wyboru zwracał informację, że żadna wartość nie została jeszcze ustawiona, mimo że w rzeczywistości baza danych zawierała już poprawnie zapisane wartości. Przyczyna okazała się dość subtelna – mechanizm odpowiedzialny za odczyt w pewnym momencie pytał o dane przypisane do niewłaściwego elementu struktury, co samo w sobie nie powinno wywołać żadnego widocznego błędu, a jednak przez zbieg kilku okoliczności technicznych doprowadziło do sytuacji, w której system zamiast zgłosić problem, po cichu zwracał pustą odpowiedź. Dlaczego warto opowiadać tę historię otwarcie, zamiast ją przemilczeć? Ponieważ pokazuje ona coś znacznie ważniejszego niż sam fakt wystąpienia usterki, a mianowicie sposób, w jaki dojrzały proces radzi sobie z takimi sytuacjami. Rozbieżność została wykryta w ramach standardowego testowania, opisana wraz z dowodem na to, na czym dokładnie polegał problem, a poprawka trafiła do systemu razem z dodatkowym testem, który od tej pory pilnuje, aby ten sam błąd nie powrócił niezauważony.  Klient biznesowy, który rozważa wdrożenie technologii na wiele lat, nie pyta zwykle o to, czy dostawca gwarantuje całkowity brak błędów, ponieważ taka gwarancja nigdy nie byłaby wiarygodna – pyta raczej o to, co dzieje się w momencie, gdy błąd faktycznie się pojawi. Ta historia jest właśnie odpowiedzią na to drugie, znacznie trudniejsze pytanie, i jest to odpowiedź lepsza niż jakiekolwiek zapewnienie, że problemów nie ma. Co MCP w konfiguratorach oznacza dla Ciebie już dziś Jeśli prowadzisz firmę sprzedającą produkty, które klient musi dopasować do własnych potrzeb, czy to poprzez podanie wymiaru, wybór modułów, personalizację, przejście ścieżki pytań, czy obejrzenie podglądu wizualnego, ten artykuł miał pokazać Ci, że budowa takiego konfiguratora przestaje być tygodniowym projektem informatycznym angażującym webmastera na każdym etapie. Staje się rozmową, w której administrator opisuje swoim naturalnym językiem to, co chce uzyskać, a asystent AI wykonuje techniczną część tej pracy, zostawiając człowiekowi to, co w tej pracy najważniejsze, czyli decyzje biznesowe dotyczące zakresu oferty i doświadczenia klienta. Warto jednocześnie pamiętać, że nie jest to mechanizm bezwarunkowy – ma dziś jasno określone granice, a jego jakość zależy od jakości danych już zgromadzonych w systemie. Świadomość tych granic, zamiast osłabiać wartość rozwiązania, czyni rozmowę o nim znacznie bardziej wiarygodną, ponieważ pokazuje, że stoi za nim realne doświadczenie wdrożeniowe, a nie wyłącznie materiał marketingowy. W trzecim, ostatnim artykule tej serii przejdziemy do pytań, które prędzej czy później zada każdy odpowiedzialny decydent: ile to wszystko realnie kosztuje, jakie ryzyko się z tym wiąże i jakie mechanizmy kontroli powinny być standardem, zanim jakikolwiek asystent AI otrzyma prawo do wprowadzania zmian w produkcyjnym sklepie internetowym. Podsumowanie – MCP w konfiguratorze w trzech zdaniach Budowa konfiguratora produktu w rozmowie z AI opiera się na czterech prostych pojęciach, towarze konfigurowalnym, miejscach wyboru, sposobie ich wypełniania i parametrach, a zrozumienie tych pojęć pozwala szybko rozpoznać, ile realnej pracy wymaga dany produkt. Niemal wszystkie konfiguratory spotykane na rynku sprowadzają się do sześciu powtarzających się wzorców, dzięki czemu rozpoznanie wzorca już na pierwszym spotkaniu skraca wycenę projektu z tygodni do minut. MCP ma dziś jasno określone granice, których nie warto ukrywać. Uczciwe mówienie o tym, czego jeszcze nie potrafi, buduje w kliencie biznesowym znacznie więcej zaufania niż obietnica, że technologia potrafi już wszystko.

Sztuczna inteligencja, automatyzacja, rozwój systemów ERP i coraz większe znaczenie danych – to obszary, które warto uwzględnić, planując technologiczny rozwój firmy na 2027 rok. Samo podążanie za trendami nie gwarantuje jednak przewagi konkurencyjnej. Kluczowe jest określenie, które rozwiązania odpowiadają na rzeczywiste potrzeby przedsiębiorstwa, usprawniają codzienną pracę i wspierają realizację celów biznesowych. Ostatni kwartał to dobry moment, by przyjrzeć się wykorzystywanym systemom, zidentyfikować obszary wymagające zmian i zdecydować, na czym skoncentrować inwestycje w kolejnych miesiącach. Od czego zacząć? AI i agenci AI – to już czas konkretnych zastosowań Sztuczna inteligencja coraz częściej pojawia się w rozmowach o przyszłości biznesu. Jednak zamiast wdrażać ją wyłącznie dlatego, że jest jednym z najgłośniejszych trendów technologicznych, warto zacząć od prostszego pytania: które zadania w firmie można dzięki niej wykonywać szybciej, sprawniej lub z mniejszym ryzykiem błędów? Potencjalne zastosowania obejmują między innymi wyszukiwanie informacji, analizę dokumentów, przygotowywanie zestawień czy wspieranie pracowników w wykonywaniu powtarzalnych czynności. Większe możliwości mogą oferować agenci AI, którzy realizują określone zadania na podstawie wyznaczonych celów i reguł działania. Ich przydatność zależy jednak od konkretnego zastosowania, jakości danych, integracji z systemami oraz zakresu nadzoru człowieka. Co warto sprawdzić przed 2027 rokiem? Czy w firmie zidentyfikowano powtarzalne zadania, których realizacja pochłania dużo czasu? Czy dane i dokumenty są dostępne w formie umożliwiającej ich bezpieczne wykorzystanie? Czy wiadomo, jak kontrolować poprawność wyników generowanych przez AI? Czy potencjalne wdrożenie ma jasno określony cel biznesowy i mierniki efektów? Zamiast rozpoczynać od dużego projektu, warto wybrać konkretny proces, określić oczekiwane rezultaty i sprawdzić, czy zastosowanie AI rzeczywiście przynosi korzyści. ERP w WEB – system dopasowany do sposobu pracy Zmieniające się potrzeby przedsiębiorstw sprawiają, że coraz większego znaczenia nabiera nie tylko zakres funkcji systemu ERP, lecz także sposób, w jaki użytkownicy mogą z niego korzystać. Dostęp do procesów biznesowych przez przeglądarkę może być istotnym kierunkiem rozwoju dla firm, które chcą zwiększyć elastyczność pracy i ułatwić korzystanie z systemu różnym grupom użytkowników. Co warto sprawdzić przed 2027 rokiem? Czy obecny sposób dostępu do ERP odpowiada potrzebom pracowników? Czy korzystanie z systemu jest wygodne dla osób pracujących w różnych lokalizacjach? Czy rozwiązania WEB mogą uprościć wybrane procesy lub ograniczyć bariery w dostępie do informacji? Rozwój systemu ERP warto traktować jako element szerszej strategii cyfryzacji, a nie wyłącznie jako zmianę interfejsu lub technologii dostępu. Dane i Business Intelligence – decyzje oparte na faktach Nawet najbardziej rozbudowany system nie będzie wspierał zarządzania, jeśli dostęp do informacji jest utrudniony, raporty powstają z opóźnieniem, a dane z poszczególnych działów nie dają spójnego obrazu sytuacji firmy. Dlatego jednym z priorytetów na 2027 rok może być rozwój analityki biznesowej i uporządkowanie sposobu wykorzystywania danych. Rozwiązania Business Intelligence (BI) pomagają zestawiać informacje, obserwować wskaźniki i identyfikować zmiany istotne dla podejmowania decyzji. Ich wartość zależy jednak od jakości danych i właściwego doboru analizowanych mierników. Co warto sprawdzić przed 2027 rokiem? Czy zarząd ma dostęp do aktualnych informacji o wynikach firmy? Ile czasu zajmuje przygotowanie najważniejszych raportów? Czy działy korzystają ze spójnych danych i tych samych definicji wskaźników? Czy raporty pomagają podejmować konkretne decyzje, czy jedynie przedstawiają wyniki z przeszłości? Dobrze zaplanowana analityka pozwala przejść od samego gromadzenia danych do ich praktycznego wykorzystania. To również ważny element przygotowania organizacji do bardziej zaawansowanej automatyzacji i wdrażania AI. Produkcja – lepsza kontrola nad procesami i zasobami W przedsiębiorstwach produkcyjnych technologia powinna odpowiadać na konkretne wyzwania operacyjne. Mogą one dotyczyć planowania zleceń, dostępności materiałów, monitorowania realizacji produkcji, kontroli kosztów czy dostępu do aktualnych informacji o przebiegu procesów. W takich warunkach istotne jest nie tylko korzystanie z systemu ERP, ale także sprawdzenie, czy jego funkcjonalności odpowiadają specyfice zakładu. W niektórych przypadkach wystarczy lepsze wykorzystanie już dostępnych możliwości. W innych potrzebne mogą być dodatkowe integracje lub rozwiązania dedykowane, uwzględniające specyficzne wymagania produkcyjne. Co warto sprawdzić przed 2027 rokiem? Czy osoby odpowiedzialne za produkcję mają aktualne informacje o realizacji zleceń? Czy planowanie uwzględnia dostępność materiałów i zasobów? Czy można sprawnie analizować koszty i przyczyny odchyleń? Czy obecny system wspiera rzeczywisty przebieg procesów, czy wymaga wielu ręcznych obejść? Jak przygotować firmę na technologiczne wyzwania 2027 roku? Planowanie rozwoju na kolejny rok warto zacząć od poznania możliwości, które już dziś mogą zmienić sposób funkcjonowania przedsiębiorstwa. Jak wykorzystać AI w codziennej pracy?W jakim kierunku rozwija się ERP?Jak lepiej wykorzystywać dane, usprawniać produkcję i dopasowywać systemy do zmieniających się potrzeb biznesu? Konferencja Comarch ERP XL Showcase 2026 to okazja, by przyjrzeć się tym zagadnieniom z perspektywy praktycznych zastosowań i możliwości rozwoju systemu ERP. Podczas wydarzenia organizowanego przez T2S poznasz nowe kierunki rozwoju rozwiązań, poszukać inspiracji do usprawnienia procesów i zastanowić się, które technologie warto uwzględnić w planach na 2027 rok. Jeśli Twoja firma planuje kolejny etap cyfryzacji, rozwój systemu ERP lub szuka sposobów na lepsze wykorzystanie AI, zarezerwuj czas 17 listopada 2026 roku i dołącz do konferencji online. Sprawdź szczegóły i poznaj program wydarzenia.

Wdrożenie AI w biznesie to skuteczny sposób na optymalizację. Sztuczna inteligencja wcale nie musi redukować zespołów. Może natomiast je odciążyć, przejmując powtarzalne procesy operacyjne i ułatwiając codzienną pracę.   Klienci oczekują szybkich odpowiedzi na swoje zapytania. Kolejka zgłoszeń systematycznie rośnie, a czas oczekiwania wydłuża się z minut do kilkunastu godzin. W tym samym czasie specjaliści, zamiast doradzać, ręcznie logują się do różnych systemów, sprawdzają dostępność towarów i przepisują informacje. Ich czas pochłaniają czynności związane z klasyfikacją spraw i przygotowywaniem ofert sprzedażowych, podczas gdy mogliby zabrać się do zadań wymagających podejmowania strategicznych decyzji.   Powyższa sytuacja to codzienność wielu firm, która hamuje ich rozwój i obniża zadowolenie klientów. Wdrożenie AI w biznesie może być bezpośrednim rozwiązaniem tych wyzwań. Poznajcie Ideo Flow – platformę agentów AI do automatyzacji procesów operacyjnych.   Jak Agent AI odciąża pracowników firmy?  W przeciwieństwie do standardowych chatbotów, Ideo Flow nie tylko odpowiada na pytania językiem naturalnym, ale także wykonuje konkretne działania wewnątrz firmowych programów. Dlatego wdrożenie tego systemu umożliwia realne odciążenie helpdesku, jak i zespołu sprzedażowego – szczególnie na etapie ofertowania.   W odpowiednio skonfigurowanym procesie Agent samodzielnie:  analizuje zapotrzebowanie,   łączy się z bazą produktów,   pobiera aktualne ceny z ERP,  sprawdza stany magazynowe w programie WMS.   Następnie generuje gotową ofertę, tworzy lub uzupełnia rekord w CRM oraz przedstawia propozycję odpowiedzi. Zakres automatyzacji zależy od integracji, reguł biznesowych oraz poziomu autonomii ustalonego przez firmę.   Kluczowe jest również zastosowanie Ideo Flow w dziale serwisu i obsługi klienta. System odbiera zgłoszenia i rozpoznaje problemy użytkowników, dzięki czemu w przypadku tych prostszych, mało skomplikowanych spraw, jest w stanie niektóre kwestie rozwiązać samodzielnie. Przykładowo, pomagając klientowi z logowaniem do konta, Agentowi AI wystarczy wewnętrzna baza wiedzy. Automatycznie zamyka powtarzalne wątki, dostarczając klientowi najważniejsze informacje.   Co ważne, program sprawnie filtruje napływające wiadomości. Duża część spraw może przejąć “na siebie”, ale te trudniejsze, wymagające ludzkiej wiedzy, są przesyłane do ekspertów. Pracownik otrzymuje wówczas gotowy opis problemu, historię kontaktu i sugerowane kroki.  Zastosowanie Agenta AI w tym przypadku skraca czas obsługi zapytań do minimum. W efekcie firma dba o satysfakcję Klientów, a zespół może skupić się na strategicznych działaniach.   Ideo Flow a dane firmowe – co się z nimi dzieje?  Stosowanie sztucznej inteligencji naturalnie rodzi pytania o poufność danych wrażliwych. W przypadku Ideo Flow ten problem jest rozwiązywany u samych podstaw.   System może być uruchamiany we własnej infrastrukturze organizacji. To już na wstępie sprawia, że wszystkie połączenia oraz analizowane informacje biznesowe pozostaną wyłącznie w wewnętrznej sieci i nie będą przesyłane na zewnątrz. Do firmy należy decyzja, w jakim modelu Ideo Flow będzie wdrożony. Możliwy jest wybór modeli lokalnych (on-premise), rozwiązań prywatnych utrzymywanych w chmurach (tj. Azure, AWS), a także dostępnych w ramach abonamentu. Pozwala to precyzyjnie dopasować poziom zabezpieczeń do wewnętrznych polityk firmy.   FAQ – najczęstsze pytania i odpowiedzi  Z jakimi programami łączy się Ideo Flow?  Ideo Flow integruje się z programami już funkcjonującymi w firmie, takimi jak ERP, CRM, WMS, MES, bazy danych oraz systemy zamówień. Jednocześnie, warto pamiętać, że platforma nie zastępuje tych programów, lecz łączy je w jeden spójny proces.  Dla jakich firm przeznaczone jest to rozwiązanie?  Platforma sprawdza się w organizacjach produkcyjnych, a także w firmach, gdzie przepływ informacji wymaga ciągłej wymiany danych między zamówieniami, logistyką czy magazynem.   Czy Agent AI samodzielnie podejmuje decyzje?  To zależy od konfiguracji systemu. Agent może realizować zadania w pełni autonomicznie lub działać wyłącznie na etapie zbierania danych i przygotowywania rekomendacji, zostawiając ostateczną akceptację człowiekowi.  

Warto zacząć od pytania, które brzmi niepozornie, ale w praktyce jest jednym z najlepszych testów dojrzałości operacyjnej firmy – ile czasu zajmuje w Twoim e-commerce dodanie nowego wariantu produktu do sklepu internetowego? Dzień, tydzień, a może nikt już nawet nie pamięta, bo odpowiedź zawsze brzmi „trzeba zapytać dział IT”? Jeśli to pytanie wywołało choćby cień westchnienia, ten artykuł powstał z myślą właśnie o Twoim e-commerce, ponieważ odpowiedź na nie zmienia się szybciej, niż większość organizacji zdaje sobie z tego sprawę, a stoi za tym właśnie standard o nazwie MCP. Trzy etapy AI oraz dlaczego MCP to przełom O sztucznej inteligencji mówi się od kilku lat z rosnącą intensywnością, warto jednak zauważyć, że przez cały ten czas AI wykonywało zasadniczo jedną czynność, a mianowicie prowadziło rozmowę, zmieniało się jedynie to, jak dobrze i jak sprawnie tę rozmowę prowadziło. Ten proces daje się jednak opisać znacznie precyzyjniej, jeśli podzielimy go na trzy wyraźne etapy, z których każdy kolejny reprezentuje jakościowo inny poziom użyteczności dla biznesu. Pierwszy etap to moment, w którym AI zaczęło pisać teksty. Model językowy potrafi przygotować opis produktu, treść wiadomości e-mail czy post na social media, co jest niewątpliwie wygodne i realnie oszczędza czas pracy zespołu marketingu czy obsługi klienta. Wynik pracy modelu trafia jednak zawsze najpierw do człowieka, który musi go przeczytać, ewentualnie poprawić, a następnie ręcznie umieścić tam, gdzie docelowo ma się znaleźć; innymi słowy, AI pisze, a człowiek nadal przenosi. Drugi etap to moment, w którym AI zaczęło odpowiadać na pytania dotyczące firmowych danych. Można było zapytać model o coś, co znajduje się w dokumentach albo w bazie danych przedsiębiorstwa, i otrzymać sensowną, trafną odpowiedź, co samo w sobie stanowiło ogromne ułatwienie w porównaniu z ręcznym przeszukiwaniem plików czy systemów. Mimo to w samym systemie wciąż nic się nie zmieniało; model wyłącznie odczytywał informacje i przekazywał je dalej, pozostając w roli analityka, a nie wykonawcy. Trzeci etap, w którym znajdujemy się właśnie teraz, polega na tym, że AI zaczyna wykonywać konkretne działania, a możliwe stało się to właśnie dzięki MCP. Model nie tylko odpowiada, lecz sam wykonuje operacje bezpośrednio w systemie, np. zakłada nowy produkt, zmienia cenę, buduje konfigurator, tworzy zamówienie itp. Wszystko to, co wcześniej wymagało wejścia w panel administracyjny i przeklikania się przez kolejne ekrany, dziś można zrealizować jednym poleceniem wypowiedzianym zwyczajnym, naturalnym językiem. Tę różnicę łatwo zbagatelizować, jeśli poprzestaje się na samej lekturze, dlatego warto unaocznić ją sobie w inny sposób. Jest to moment, w którym z całego procesu znika jego najdroższy i najbardziej podatny na błędy etap, czyli przepisywanie. Kiedy człowiek otrzymuje gotowy tekst albo gotową odpowiedź i musi ją ręcznie wprowadzić do systemu, dzieje się jednocześnie kilka niekorzystnych rzeczy – zajmuje to czas, wymaga pełnego skupienia, a to właśnie w tym miejscu najczęściej rodzą się pomyłki, takie jak literówka w cenie, zapomniana kategoria produktu czy błędnie wpisany zakres wymiarów. Trzeci etap eliminuje ten krok, ponieważ AI nie podaje już człowiekowi gotowca do przepisania, lecz wykonuje operację samodzielnie, od razu w miejscu, w którym powinna zostać wykonana. Czym jest MCP i dlaczego to działa Żeby sztuczna inteligencja mogła wykonywać operacje w konkretnym systemie, na przykład w sklepie internetowym, potrzebny był wspólny język, którym system i asystent AI mogłyby się ze sobą porozumiewać; coś w rodzaju instrukcji obsługi, którą system samodzielnie przekazuje modelowi, opisując, co potrafi zrobić, jakich informacji do tego potrzebuje i co ostatecznie zwróci jako odpowiedź. Ten wspólny język to właśnie MCP, a więc standard, który powstał pod koniec 2024 roku i w bardzo krótkim czasie przyjęły go wszystkie liczące się firmy tworzące modele sztucznej inteligencji, co samo w sobie jest sygnałem, jak istotną lukę wypełnił. Zanim ten standard się pojawił, każde połączenie systemu z asystentem trzeba było budować osobno, niemal jak indywidualną umowę między dwiema stronami, które nie mówią tym samym językiem i wymagają obecności tłumacza po środku. Im więcej systemów i asystentów funkcjonowało w firmie, tym więcej takich osobnych, kosztownych „tłumaczeń” trzeba było stworzyć i później utrzymywać. Dzięki MCP wystarczy natomiast, że system raz opisze, co potrafi zrobić, a każdy asystent, który posługuje się tym samym protokołem, od razu wie, w jaki sposób z tej wiedzy skorzystać, bez konieczności pisania odrębnej integracji dla każdej pojedynczej pary system – asystent. To właśnie ten mechanizm stoi za stwierdzeniem, że sklep internetowy może dziś rozmawiać z AI, i to on stanowi przewagę, którą polski e-commerce dopiero zaczyna dostrzegać i doceniać. Dla właściciela sklepu przekłada się to na jedno konkretne zdanie, warte zapamiętania – Twój sklep można podłączyć do asystenta AI, którego już dziś używasz w codziennej pracy, a on będzie w nim realnie pracował, a nie jedynie o nim opowiadał. MCP w praktyce: przykład, który znasz Najlepiej widać to na przykładzie, który nie ma w sobie nic ze spektakularnej technologii, a mimo to doskonale ilustruje, na czym polega opisywana zmiana. W jednej z firm co miesiąc trzeba było przygotować raport godzin pracy zespołu, czyli zadanie, które w takiej czy innej formie wykonuje niemal każda organizacja zatrudniająca osoby rozliczane z czasu pracy. Wcześniej wyglądało to następująco – raz w miesiącu ktoś wchodził do systemu ewidencji czasu pracy, filtrował wpisy, przenosił dane do arkusza kalkulacyjnego, ręcznie liczył odchylenia od normy, formatował gotowy wynik, a następnie rozsyłał go do zarządu oraz osobno do poszczególnych pracowników. Były to godziny pracy poświęcane co miesiąc na to samo zadanie, przy czym na każdym etapie istniało realne ryzyko drobnej, ale kosztownej pomyłki. Dzisiaj cały ten proces przebiega automatycznie, ósmego dnia każdego miesiąca, bez jakiegokolwiek udziału człowieka system sam pobiera dane, sam wylicza odchylenia, a następnie sam przygotowuje i wysyła dwie odrębne wiadomości – jedną zbiorczą, przeznaczoną dla zarządu, oraz drugą, indywidualną, skierowaną do każdego pracownika z osobna. W tym miejscu pojawia się jednak moment kluczowy dla zrozumienia, na czym polega prawdziwa wartość sztucznej inteligencji, w odróżnieniu od zwykłej automatyzacji, sam algorytm liczący godziny istniał już wcześniej i działał sprawnie bez żadnego udziału AI. Problem polegał na tym, że taka mechaniczna reguła nie potrafi odróżnić sytuacji, w której ktoś rzeczywiście pracował mniej, od sytuacji, w której w danym tygodniu wypadł po prostu długi weekend, dla prostego algorytmu liczącego godziny obie te sytuacje wyglądają identycznie. Dopiero dołożenie sztucznej inteligencji do tego procesu rozwiązało ten problem, ponieważ model samodzielnie sprawdza kalendarz dni wolnych, zanim jeszcze oceni wyniki, i dzięki temu potrafi rozróżnić brak pracy wynikający z urlopu od braku pracy niewynikającego z żadnego oczywistego powodu. Jest to dokładnie ta różnica, która oddziela zwykły czat, potrafiący jedynie udzielać odpowiedzi, od sztucznej inteligencji rozumiejącej kontekst i zdolnej wykonać pracę wymagającą pewnej dozy osądu. Kto odpowiada za bezpieczeństwo MCP w Twoim sklepie Kiedy klient pyta dzisiaj, czy jego sklep da się połączyć z AI, w rzeczywistości pyta jednocześnie o trzy odrębne kwestie, nawet jeśli sam nie potrafi ich tak precyzyjnie nazwać.  Po pierwsze, czy AI może czytać dane jego sklepu, sprawdzając stany magazynowe, ceny czy zamówienia.  Po drugie, czy AI może te dane realnie zmieniać, zakładając produkty, aktualizując ceny albo budując konfiguratory.  Po trzecie wreszcie, czy w razie potrzeby ktoś będzie w stanie udowodnić, kto dokładnie dokonał danej zmiany, czyli czy istnieje wiarygodny ślad pokazujący, że była to konkretna operacja wykonana przez AI, a nie na przykład pomyłka pracownika. Na pierwsze z tych pytań odpowie dziś niemal każda agencja zajmująca się wdrożeniami e-commerce. Na drugie i trzecie jest jednak w stanie odpowiedzieć wyłącznie ten, kto jest właścicielem samego systemu, a więc jego modelu danych i całej warstwy uprawnień, na której zbudowany jest serwer MCP. Żeby bezpiecznie wpuścić AI do sklepu, trzeba bowiem wiedzieć nie tylko, co dany system w ogóle potrafi zrobić, lecz również jak dokładnie zapisuje każdą wprowadzoną zmianę i kto formalnie ma prawo taką zmianę zlecić. To właśnie ta różnica decyduje ostatecznie o tym, czy MCP w sklepie internetowym pozostaje ciekawostką technologiczną, czy staje się pełnoprawnym i bezpiecznym narzędziem codziennej pracy. Co MCP oznacza dla Twojego e-commerce już dziś Jeśli prowadzisz sklep internetowy albo firmę sprzedającą online, ten artykuł miał przekazać Ci jedną, zasadniczą myśl – sztuczna inteligencja przestała być wyłącznie narzędziem do pisania tekstów, a stała się, właśnie dzięki MCP, narzędziem do faktycznego wykonywania pracy operacyjnej. Nie jest to odległa wizja przyszłego roku, lecz proces, który dzieje się już teraz, krok po kroku, w konkretnych, działających systemach. Pytanie, które warto sobie w tym miejscu zadać, nie brzmi już, czy sztuczna inteligencja kiedyś zmieni branżę e-commerce, lecz raczej, które z powtarzalnych i czasochłonnych zadań w Twojej firmie mogłyby już dzisiaj zniknąć z listy rzeczy wykonywanych ręcznie. W kolejnym artykule z tej serii pokażemy dokładnie, jak MCP wygląda w praktyce, krok po kroku, na żywym przykładzie budowy produktu konfigurowalnego, takiego jak parapet cięty na wymiar, prowadzonej w rozmowie z asystentem AI, bez konieczności choćby jednorazowego otwierania panelu administracyjnego. Podsumowanie – MCP w trzech zdaniach Sztuczna inteligencja przeszła drogę od pisania tekstów, przez odpowiadanie na pytania, aż po realne wykonywanie operacji dzięki MCP, a każdy z tych etapów oznacza jakościowo inny poziom wartości dla biznesu. Stało się to możliwe dzięki wspólnemu standardowi, który pozwala systemom i asystentom AI porozumiewać się ze sobą bez konieczności budowania osobnej integracji dla każdej pojedynczej pary. To już nie jest teoria, lecz działający mechanizm, a firmy, które zrozumieją MCP jako pierwsze, zyskają realną przewagę, zanim zdąży to zrobić konkurencja.

Dostęp do danych magazynowych bez przeglądania raportów i analizowania kolejnych zestawień? Dzięki sztucznej inteligencji wystarczy zadać pytanie systemowi WMS, aby uzyskać potrzebne informacje. Jak takie rozwiązanie działa w praktyce, przekonało się 40 uczestników Warehouse Compass Day „Pogad[AI] ze swoim magazynem”, który odbył się 15 października w biurze Sente we Wrocławiu. Podczas wydarzenia mogli samodzielnie przetestować możliwości rozmowy z systemem Teneum WMS i sprawdzić, jak AI może wspierać codzienne zarządzanie magazynem. WMS, który odpowiada na pytania Hasło wydarzenia nabrało dosłownego znaczenia na warsztacie „AI w Teneum WMS w praktyce”. Uczestnicy pracowali na działającym systemie z Asystentem AI: pytali o wydajność magazynu i szukali sposobu na sprawiedliwe przyznawanie premii magazynierom. Z danych WMS może dziś korzystać nie tylko operator, lecz także właściciel firmy, kierownik magazynu, a nawet handlowiec – przez telefon, w samochodzie lub w dowolnym innym miejscu. „Ważniejsze niż wyniki na ekranie jest doświadczenie pracy z systemem nie poprzez klikanie i pisanie na klawiaturze, ale poprzez zwykłą rozmowę, tak jak z człowiekiem” – podsumował Marcin Smereka, CTO w Sente, który prowadził warsztat. Arkusz to jeszcze nie AI Piotr Susz z Locura Consulting rozpoczął dzień od uporządkowania pojęć. „Sztuczną inteligencją nie jest automatyzowanie arkuszy. AI w magazynie działa wtedy, kiedy rozwiązanie autonomicznie zastępuje pracę człowieka i daje lepsze efekty niż przed wdrożeniem” – tłumaczył. Przykład takiego rozwiązania przedstawił Przemysław Mysiak z Tedmarku. Agent AI, który wspiera obsługę reklamacji, wykrywa kary niesłusznie naliczane przez przewoźników. Firma oszczędza dzięki temu dziesiątki tysięcy złotych miesięcznie. Od promptowania do własnych agentów Piotr Susz przekonywał, że budowanie agentów AI przestało być domeną programistów. Osoba bez umiejętności programowania może nauczyć się korzystać z MCP (ang. Model Context Protocol – standard łączenia AI z zewnętrznymi danymi i narzędziami). i łączyć modele z własnymi danymi. Sam w lutym nie wiedział, czym jest terminal, a w październiku rozwijał kilkanaście aplikacji, które na siebie zarabiają. Podkreślał przy tym, że fundamentem pozostają dane i bezpieczeństwo. Podobne doświadczenia mieli paneliści. Lech Biernat, CEO Olza Logistic, opowiadał o pracowniku, który bez żadnych kursów po czterech–pięciu miesiącach prowadzi w firmie zaawansowane prace programistyczne. Najpierw dane, potem agenci W panelu „Magazyn przyszłości” wielokrotnie wracał temat danych. „Zanim wdroży się skomplikowanych agentów, trzeba pomyśleć, gdzie zbierać dane, żeby ci agenci je zobaczyli” – mówił Przemysław Tytro, dyrektor generalny Tedmarku. Przemysław Świtacz z Movu Robotics radził inwestować w gromadzenie danych już teraz, zanim bezpowrotnie przepadną. Wojciech Nowak z Sente zwrócił uwagę na architekturę rozwiązań. „Model warto użyć do tego, żeby z procesu zrobić powtarzalny algorytm. Potem do wykonywania już go nie używamy, bo algorytm działa deterministycznie”. Taka architektura ogranicza ilość danych wysyłanych do chmury i koszty, które zdaniem panelistów będą rosnąć. AI wspiera decyzje, ale nie zastępuje doświadczenia Piotr Susz porównał modele językowe do lupy: mogą znacząco zwiększać możliwości osób, które potrafią logicznie analizować problemy, ale jednocześnie wzmacniają znaczenie krytycznej oceny wyników. Pokazał to warsztat Wojciecha Nowaka i Piotra Susza, podczas którego uczestnicy z pomocą agenta AI analizowali procesy magazynowe, identyfikowali obszary optymalizacji i szacowali potencjalne oszczędności. Szczególnie żywą dyskusję wywołała klasyfikacja ABC, jej konfiguracja i wpływ na efektywność magazynu. Różne doświadczenia uczestników pokazały, że nie istnieje jeden uniwersalny przepis na optymalizację: AI pomaga analizować scenariusze, ale o zasadności zmian decydują realia konkretnej firmy. Jeden proces na początek Z dnia płynie praktyczny wniosek. Wybrać jeden proces, przetestować na nim AI i sprawdzić efekty, a gdy coś się nie uda, wyciągnąć wnioski i próbować dalej. Z decyzją nie warto zwlekać, bo jak mówi Piotr Susz, w logistyce zawsze brakuje czasu. Doświadczenia z warsztatów pokazują zarazem, że interfejs konwersacyjny jest dopiero jedną z możliwości. Aby AI mogła realnie wspierać decyzje i procesy, potrzebuje niezawodnego systemu oraz aktualnych danych. W Teneum WMS architektura AI-native łączy te fundamenty z dalszym rozwojem funkcji opartych na sztucznej inteligencji. Organizatorem Warehouse Compass Day jest Sente, producent systemu Teneum WMS i Teneum ERP. Patronat medialny: Forsal, Logistics Manager, Logistyczny.com, Logistyka360, myERP.pl, logistyka.net, Trans Info.

Za nami poznańska edycja Dynamics Business Forum 2026, która odbyła się w przestrzeniach Concordia Design. Portal myERP.pl jest patronem medialnym tegorocznego wydarzenia organizowanego przez ekspertów z firmy IT.integro.   Jesienny sezon konferencyjny rozpoczął się na dobre. Szczególnie w tym okresie widać, że programy wydarzeń branżowych coraz częściej opierają się na nośnych hasłach, wśród których absolutny prym wiedzie sztuczna inteligencja. W przypadku konferencji Dynamics Business Forum spodziewałam się, że głównym bohaterem okaże się Microsoft Copilot. Nic bardziej mylnego. Choć o innowacjach opartych na AI intensywnie dyskutowaliśmy, sztuczna inteligencja ani na moment nie przyćmiła głównej gwiazdy wydarzenia – systemu ERP Dynamics 365 Business Central.   Dynamics 365 Business Central w centrum ekosystemu Microsoft   To właśnie oprogramowanie ERP w ekosystemie Microsoft, jego codzienna użyteczność dla poszczególnych działów biznesowych i wsparcie dla twardych procesów grały pierwsze skrzypce.   Organizatorzy postawili na bardzo skondensowany program, a prelegenci byli świetnie przygotowani technicznie i merytorycznie. Już w sesji otwierającej konferencję Piotr Śledź, Prezes Zarządu IT.integro, nakreślił wyraźną tezę spotkania: każdy użytkownik Business Central może mieć własnego asystenta AI, a każdy proces agenta AI – jednak bez wysokiej jakości danych narzędzia AI nie wniosą wartości dodanej dla biznesu.  Codzienna praca w ERP z AI od Microsoft  Przemysław Kniat oraz Marietta Jurzynek uruchomili system ERP, aby pokazać codzienną pracę użytkowników Business Central. Copilot został ukazany we właściwych proporcjach – jako narzędzie, które jeszcze bardziej przyspiesza codzienne zadania, ale nie podejmie działania bez nadzoru i akceptacji człowieka.  Podczas konferencji zobaczyliśmy konkretne zastosowania AI osadzone w architekturze ERP. Rozbudowany chat z Copilotem potrafi dziś odpowiadać na pytania pracownika dotyczące konkretnych kontrahentów i ich zamówień. Wśród kluczowych funkcji znalazły się m.in.:  Podsumowania – Copilot streszcza informacje dla wybranych rekordów, np. klienta, produktu czy zamówienia sprzedaży – bezpośrednio w panelu,   Tworzenie opisów marketingowych na podstawie danych o produktach,   Tworzenie ofert i zamówień sprzedaży – dzięki sugestii wierszy sprzedaży, AI pomaga szybko tworzyć kluczowe dokumenty,  Analiza danych – użytkownik może komunikować się z Copilotem w języku naturalnym, aby przekształcać i agregować dane, korzystać z filtrów czy opcji sortowania.   Kluczową innowacją jest również Agent zamówień sprzedaży, który wspiera handlowca przy rutynowych czynnościach. Zintegrowany z pocztą Outlook asystent może analizować przychodzące wiadomości e-mail, weryfikować szczegóły zamówienia i stany magazynowe, a następnie tworzyć wstępne oferty i redagować odpowiedzi do klientów. Wszystko to odbywa się za zgodą pracownika, który przegląda i zatwierdza czynności Agenta przed ich realizacją.  Raportowanie, handel i produkcja w Business Central  Agenda zdecydowanie kładła nacisk na praktykę. Zamiast zasypywać uczestników wielogodzinnymi wykładami, poświęcono czas na sesje demonstracyjne. Dzięki konkretnym demo na żywym organizmie mogliśmy prześledzić działanie systemu krok po kroku. Mateusz Wojciechowski i Michał Łyduch przeprowadzili uczestników przez proces prognozowania popytu i planowania zakupów i produkcji. Michał Zdanowicz wziął na warsztat wymagający obszar produkcji na zamówienie. Pokazał drogę obsługi zlecenia – od momentu wpłynięcia zamówienia, przez realizację na hali produkcyjnej i rozliczanie pracy maszyn, aż po moduł ścisłej kontroli jakości. Jakub Abram uzupełnił wiedzę o analitykę, skupiając się na raportach Power BI i możliwości zadawania pytań danym w języku naturalnym. Wszystkie zaprezentowane procesy zostały przeprowadzone ze wsparciem narzędzi AI.   Tym samym system ERP Business Central zaprezentowano od tych najprostszych po wysoce zaawansowane funkcjonalności. Pokazano również te funkcje, które nawet bez udziału AI odczuwalnie ułatwiają życie pracownika na co dzień.   Co decyduje o sukcesie wdrożenia ERP i jak zrobili to klienci IT.integro?  Karol Piotrowski szczerze zarysował to, co naprawdę decyduje o powodzeniu wdrożenia systemu ERP, wskazując na ukryte koszty, jakość danych i konieczność przygotowania własnego zespołu na cyfrową zmianę. Z kolei Piotr Śledź uczulił słuchaczy na wymogi prawne – w tym unijne rozporządzenie AI Act – których przestrzegać muszą nie tylko dostawcy technologii, ale i sami użytkownicy systemów biznesowych.  Intrygującą częścią okazało się portfolio projektowe IT.integro. Po zapoznaniu się z mechaniką Business Central, publiczność zobaczyła, jak omawiane funkcje zadziałały w średnich, dużych i wielooddziałowych organizacjach z branży usługowej, produkcyjnej czy handlowej.   Do zobaczenia na kolejnych konferencjach Dynamics Business Forum  Bardzo dobra frekwencja wymusiła pewną dynamikę, ale organizatorzy zadbali o mnóstwo przestrzeni na networking w trakcie przerw kawowych i na sam koniec wydarzenia. Cenna była obecność prelegentów, którzy nie znikali w kuluarach zaraz po zakończeniu swoich bloków tematycznych. Przeciwnie – eksperci pozostali otwarci do rozmowy i bardzo chętnie odpowiadali na indywidualne przypadki biznesowe zgłaszane przez gości.   Na osobny akapit zasługuje detal, który często bywa traktowany po macoszemu. Otrzymany przy wejściu welcome pack nie zawierał stosu prostych broszur. Zamiast tego do rąk uczestników trafiła starannie opracowana, stustronicowa publikacja “Zarządzanie nowoczesnym biznesem”. To materiał, który doskonale utrwala wiedzę nabytą podczas konferencji. Książka szeroko opisuje funkcjonalności systemu Dynamics 365 Business Central oraz rozmaite sposoby wykorzystania w nim Copilota.   Dynamics Business Forum 2026 to doskonała przestrzeń wymiany wiedzy między ekspertami IT oraz przedstawicielami biznesu. To wydarzenie pokazało, jak umiejętnie połączyć rzetelną wiedzę o procesach operacyjnych z nowościami ze świata AI. Cykl tegorocznych spotkań powoli dobiega końca – ostatnie z nich odbędą się 7 i 8 października w Gdańsku i Warszawie.  

Budżetowanie nie powinno być coroczną walką z Excelem. Dziesiątki arkuszy, ręczne przepisywanie danych, sprawdzanie wersji i uzgadnianie założeń między działami to nie jest sposób, w jaki chcemy dziś zarządzać finansami. Na rynku są już profesjonalne platformy FP&A, takie jak Prophix, które pozwalają przenieść planowanie finansowe na zupełnie inny poziom – łącząc dane, budżetowanie, forecasting, raportowanie i analizę w jednym środowisku. Finanse bardziej autonomiczne Dla zarządu ważne jest nie tylko to, żeby dział finansowy szybciej przygotował budżet. Ważniejsze jest, żeby finanse mogły działać bardziej autonomicznie i dostarczać biznesowi aktualną informację bez ciągłego wykonywania ręcznej pracy. Tu coraz większą rolę odgrywa AI i agenci wspierający konkretne procesy finansowe. Dobrym przykładem jest agent do budżetowania. Zamiast traktować budżetowanie jako serię ręcznych zadań wykonywanych przez zespół finansowy, możemy wykorzystać agenta do wsparcia całego procesu – od zebrania i uporządkowania danych, przez pracę na założeniach i identyfikowanie braków, aż po analizę odchyleń i przygotowanie informacji potrzebnych osobom odpowiedzialnym za poszczególne obszary. To nie oznacza, że AI podejmuje za nas decyzje. Wręcz przeciwnie. Agent przejmuje część pracy operacyjnej, dzięki czemu ludzie mogą skupić się na tym, co wymaga ich doświadczenia: ocenie założeń, rozmowie o scenariuszach i podejmowaniu decyzji. Co to oznacza w praktyce? Zmiana założeń może odbywać się za pomocą języka naturalnego. Zamiast ręcznie edytować dziesiątki komórek, można wydać polecenie, np. zwiększyć koszty podróży o 5% we wszystkich centrach kosztów. Agent wykonuje zmianę zgodnie z instrukcją. Można ograniczyć problem niekompletnych budżetów. Agent pomaga wykrywać braki i nieprawidłowe dane, zanim budżet zostanie przekazany dalej. Dzięki temu finanse nie muszą później spędzać czasu na poszukiwaniu brakujących wartości i poprawianiu błędów. Zmiany masowe przestają być problemem. Aktualizacja wielu miesięcy, pozycji czy wskaźników może zostać wykonana znacznie szybciej niż przy ręcznej pracy w arkuszach. Kontrola i walidacja odbywają się automatycznie. Zamiast ręcznie sprawdzać, czy sumy się zgadzają albo czy gdzieś nie została zerwana formuła, można oprzeć proces na automatycznej walidacji i audytowalności zmian. Efekt? FP&A otrzymuje kompletne i spójne dane szybciej, a cały proces budżetowy może być krótszy, bardziej przewidywalny i mniej podatny na błędy. Budżet nie może być dokumentem na cały rok Nie jesteśmy też zwolennikami podejścia, w którym raz zatwierdzony budżet staje się niezmiennym punktem odniesienia na kolejne 12 miesięcy. Rynek zmienia się zbyt szybko. Dlatego bliższe jest nam budżetowanie kroczące i regularny forecasting, co praktykujemy również w naszej firmie. Pozwala ono systematycznie aktualizować perspektywę finansową firmy i reagować na to, co rzeczywiście dzieje się na rynku. Spadek sprzedaży, wzrost kosztów, zmiana kursów walut, nowe możliwości inwestycyjne czy nieoczekiwane wydarzenia w otoczeniu firmy nie powinny być czymś, co zauważamy dopiero w raporcie na koniec kwartału. Powinniśmy widzieć ich wpływ na przyszłość i odpowiednio wcześnie reagować. Od budżetu do ciągłego planowania Właśnie w tym kierunku powinno zmierzać nowoczesne FP&A: od corocznego budżetowania do ciągłego planowania i zarządzania przyszłością firmy. Platforma finansowa i wspierający ją agenci mogą automatyzować dużą część pracy, ale najważniejsza zmiana dotyczy sposobu myślenia. Budżet przestaje być plikiem, który trzeba przygotować raz w roku. Staje się żywym modelem biznesu, który można na bieżąco aktualizować, analizować i wykorzystywać do podejmowania decyzji. Dlatego budżetowanie 2027 warto zacząć już dziś – nie od otwierania kolejnego arkusza Excel, ale od odpowiedzi na pytanie: jak chcemy, żeby nasze finanse działały za rok? Może jako jeden spójny ekosystem? Mniej ręcznej pracy. Więcej automatyzacji i AI. Budżetowanie kroczące zamiast sztywnego planu. I finanse, które nie tylko raportują przeszłość, ale aktywnie wspierają zarządzanie przyszłością firmy.

Przemysł produkujący na potrzeby sektorów strategicznych, obronnychi infrastrukturalnych funkcjonuje dziś w zupełnie innych warunkach niż jeszcze kilka lat temu. Globalne napięcia geopolityczne, regionalne konflikty, zakłócenia logistyczne oraz rosnąca presja na bezpieczeństwo dostaw sprawiają, że odporność operacyjna staje się równie ważna jak wydajność produkcji. Firmy produkujące komponenty, podzespoły, konstrukcje, urządzenia i systemy wykorzystywane przez przemysł obronny coraz częściej muszą działać w warunkach podwyższonej niepewności. Decyzje podejmowane są szybciej, planowanie długoterminowe staje się trudniejsze, a zdolność do adaptacji zyskuje większe znaczenie niż perfekcyjnie zoptymalizowane procesy. W takim środowisku przewagę zdobywają organizacje, które potrafią szybko analizować sytuację, dynamicznie reharmonogramować produkcję oraz utrzymywać pełną kontrolę nad kosztami, zasobami i terminami realizacji. Pytanie nie brzmi już, czy zmienność nadejdzie. Pytanie brzmi: czy przedsiębiorstwo jest przygotowane, aby skutecznie na nią reagować? Co by było, gdyby? Wyobraźmy sobie sytuację, w której w ciągu kilku tygodni znacząco wzrasta zapotrzebowanie na określone komponenty lub wyroby wykorzystywane przez sektor strategiczny. Jednocześnie pojawiają się opóźnienia w dostawach materiałów, wzrastają ceny surowców, a klienci zaczynają składać więcej zamówień, ale w mniejszych partiach. Dla wielu przedsiębiorstw taki scenariusz nie jest już teorią, lecz doświadczeniem ostatnich lat. Europejski przemysł przechodzi obecnie głęboką transformację. Rosnące koszty energii, materiałów i pracy powodują wzrost kosztów produkcji, natomiast niepewność gospodarcza i geopolityczna skłania odbiorców do ograniczania ryzyka poprzez dzielenie zamówień na mniejsze partie. W efekcie średnia długość serii produkcyjnych maleje, a liczba decyzji operacyjnych podejmowanych każdego dnia gwałtownie rośnie. Dla działów produkcji oznacza to konieczność ciągłego optymalizowania harmonogramu produkcji, szybszego reagowania na zmiany oraz utrzymywania pełnej kontroli nad dostępnością zasobów i rentownością realizowanych zleceń. Flatter produkcyjny – gdy organizacja wpada w drgania W lotnictwie istnieje zjawisko określane mianem flatteru. Są to niebezpieczne, samowzbudne drgania konstrukcji powstające po przekroczeniu określonego progu obciążeń. Jeśli nie zostaną odpowiednio wcześnie wykryte i skorygowane, mogą prowadzić do utraty stabilności całego układu. Podobne zjawisko można dziś zaobserwować w wielu przedsiębiorstwach produkcyjnych. Rosnąca liczba krótkich serii, częste zmiany terminów dostaw, dynamiczne priorytety klientów oraz nieustanne korekty harmonogramów powodują powstawanie swoistego „flatteru zleceń”. Każda zmiana generuje kolejne zmiany. Dział zakupów modyfikuje zamówienia, produkcja aktualizuje harmonogram, magazyn zmienia priorytety wydań, a zarząd oczekuje bieżącej informacji o kosztach i terminach realizacji. Jeżeli organizacja nie posiada narzędzi umożliwiających szybkie przetwarzanie informacji i podejmowanie decyzji, liczba korekt zaczyna narastać lawinowo. W efekcie zamiast zwiększać elastyczność przedsiębiorstwo traci stabilność operacyjną. Właśnie dlatego współczesne firmy produkcyjne coraz większą uwagę poświęcają skracaniu pętli decyzyjnej. Im szybciej organizacja potrafi przełożyć dane na decyzję, a decyzję na działanie, tym skuteczniej radzi sobie w warunkach wysokiej zmienności rynku. Przemysł w nowej rzeczywistości operacyjnej Ostatnie lata pokazały, że globalny przemysł musi funkcjonować w warunkach coraz większej nieprzewidywalności. Zakłócenia logistyczne, ograniczona dostępność surowców, wzrost kosztów energii oraz presja na skracanie terminów realizacji sprawiają, że tradycyjne modele zarządzania produkcją przestają być wystarczające. Przez dekady wiele przedsiębiorstw budowało swoją przewagę w oparciu o koncepcję Just in Time, zakładającą maksymalną efektywność wykorzystania zasobów, minimalizację zapasów oraz wysoką przewidywalność dostaw. Dziś jednak sama wydajność nie wystarcza. Coraz większego znaczenia nabiera zdolność organizacji do szybkiego reagowania na zakłócenia oraz utrzymania ciągłości operacyjnej w zmiennym otoczeniu biznesowym. Firmy produkcyjne coraz częściej obserwują: większą zmienność zamówień, skracanie serii produkcyjnych, konieczność częstszego przeplanowywania produkcji, rosnącą presję na terminowość i kontrolę kosztów, potrzebę natychmiastowego dostępu do aktualnych danych produkcyjnych i operacyjnych. W praktyce oznacza to konieczność szybszego, opartego na danych podejmowania decyzji oraz większej elastyczności całego przedsiębiorstwa. Coraz częściej o przewadze konkurencyjnej decyduje nie zdolność realizacji idealnego planu, lecz umiejętność skutecznego działania wtedy, gdy plan wymaga natychmiastowej zmiany. Krótsze serie produkcyjne stają się standardem Jeszcze kilka lat temu wiele zakładów pracowało w modelu długich, stabilnych serii produkcyjnych. Dziś coraz częściej dominują krótkie partie i częstsze dostawy. Klienci ograniczają ryzyko operacyjne poprzez dzielenie zamówień na mniejsze partie, oczekując jednocześnie zachowania wysokiej jakości i krótkiego czasu realizacji. To zmienia sposób funkcjonowania produkcji: wzrasta liczba zleceń produkcyjnych, rośnie obciążenie działów planowania i logistyki, zwiększa się liczba zmian harmonogramów, trudniejsze staje się utrzymanie rentowności przy małych seriach. W szczególności dotyczy to firm realizujących produkcję projektową, produkcję komponentów specjalistycznych oraz przedsiębiorstw współpracujących z branżami strategicznymi i infrastrukturalnymi. Łańcuch dostaw musi być odporny, a nie tylko wydajny Przez wiele lat przedsiębiorstwa produkcyjne optymalizowały swoje procesy pod kątem maksymalnej efektywności kosztowej. Globalne łańcuchy dostaw, produkcjajust-in-time oraz minimalizacja zapasów pozwalały osiągać wysoką produktywnośći konkurencyjność. Obecnie coraz większego znaczenia nabiera jednak zdolność adaptacji. Firmy działające w sektorach strategicznych muszą być przygotowane nie tylko na realizację planu produkcyjnego, ale również na szybkie reagowanie w sytuacjach zakłóceń i nieprzewidzianych zmian. Organizacje coraz częściej mierzą się z: ograniczoną dostępnością materiałów i komponentów, wydłużającymi się terminami dostaw, zmianami priorytetów klientów i harmonogramów realizacji, dużą zmiennością cen surowców i kosztów zakupowych, koniecznością elastycznego zarządzania sekwencją zleceń, rosnącymi wymaganiami dotyczącymi identyfikowalności i kontroli dostaw. W takich warunkach przewagę zyskują przedsiębiorstwa, które posiadają pełną widoczność procesów oraz możliwość szybkiego przełożenia informacji z obszaru zakupów, magazynu, produkcji i logistyki na konkretne decyzje operacyjne. W takich warunkach kluczowe staje się pełne powiązanie danych z obszaru: produkcji, zakupów, magazynu, logistyki, finansów i controllingu. Bez jednego, spójnego systemu zarządzania przedsiębiorstwo traci zdolność szybkiego reagowania. Pętla decyzyjna musi się skrócić W nowoczesnym środowisku przemysłowym przewagę konkurencyjną coraz częściej buduje nie skala produkcji, lecz szybkość podejmowania trafnych decyzji operacyjnych. Rosnąca zmienność zamówień, krótsze serie produkcyjne, dynamiczne ceny surowców oraz niestabilność łańcuchów dostaw powodują, że firmy nie mogą już planować produkcji w perspektywie tygodni bez bieżącej korekty danych i harmonogramów. Skrócenie pętli decyzyjnej oznacza dziś możliwość: natychmiastowej analizy wpływu zmian na produkcję, szybkiego przeplanowania zasobów i harmonogramów, bieżącej kontroli kosztów i marżowości, szybkiej reakcji na opóźnienia dostaw, podejmowania decyzji na podstawie aktualnych danych z produkcji, magazynui zakupów. W praktyce oznacza to odejście od modelu zarządzania opartego na arkuszach kalkulacyjnych, e-mailach i opóźnionych raportach na rzecz zintegrowanego środowiska ERP działającego w czasie rzeczywistym. Dla firm działających w sektorach strategicznych i produkcji specjalistycznej skrócenie pętli decyzyjnej staje się dziś jednym z kluczowych elementów stabilności procesów przedsiębiorstwa. Organizacje korzystające z wielu niepołączonych systemów często tracą cenne godziny na zbieraniei weryfikację danych. Tymczasem w warunkach wysokiej zmienności przewagę zyskują firmy, które mają dostęp do jednego, spójnego źródła informacji i mogą podejmować decyzje w czasie rzeczywistym. ERP, APS i AI — nowa architektura podejmowania decyzji W nowoczesnym środowisku produkcyjnym przewaga konkurencyjna coraz rzadziej wynika wyłącznie z mocy produkcyjnych. Kluczowa staje się zdolność organizacjido szybkiej adaptacji i podejmowania trafnych decyzji operacyjnych. Paradoksalnie, mniejsze zakłady produkcyjne często potrafią reagować na zmiany szybciej niż duże organizacje. Wynika to nie tylko z prostszej struktury organizacyjnej, ale przede wszystkim z krótszej ścieżki przepływu informacji i podejmowania decyzji. W dużych przedsiębiorstwach wyzwaniem staje się zachowanie tej samej elastyczności przy jednoczesnym zarządzaniu setkami pracowników, rozbudowaną infrastrukturą produkcyjną oraz złożonym łańcuchem dostaw. W sektorach strategicznych oraz produkcji specjalistycznej tempo reakcji ma dziś bezpośredni wpływ na ciągłość operacyjną, terminowość realizacji kontraktów oraz rentowność produkcji. Dlatego kluczową rolę odgrywają zintegrowane systemy ERP i APS, które pozwalają przenieść szybkość działania charakterystyczną dla mniejszych organizacji na skalę dużego przedsiębiorstwa, zapewniając jednocześnie pełną kontrolę nad procesami, zasobamii kosztami. Dlatego nowoczesne przedsiębiorstwa coraz częściej budują środowisko zarządzania oparte na trzech filarach: systemach ERP, zaawansowanym planowaniu APS, rozwiązaniach wspieranych przez AI. Każdy z tych elementów pełni inną rolę w procesie zarządzania produkcją. AI wspiera analizę i przewidywanie zmian Rozwiązania wykorzystujące sztuczną inteligencję pomagają analizować duże wolumeny danych, identyfikować wzorce i wspierać prognozowanie zdarzeń operacyjnych. AI może wspierać organizację poprzez: analizę danych historycznych i operacyjnych, wykrywanie trendów oraz anomalii, symulowanie scenariuszy produkcyjnych, prognozowanie opóźnień i ryzyk, wspieranie planowania zakupów i dostępności materiałów. W praktyce oznacza to szybszy dostęp do informacji wspierających decyzje biznesowei operacyjne oraz dalsze skrócenie pętli decyzyjnej. Im większa liczba danych i zależności występujących w organizacji, tym większą wartość stanowi zdolność ich szybkiej analizy i przełożenia na konkretne działania. APS odpowiada za logikę i realia produkcji Zaawansowane planowanie i harmonogramowanie produkcji (APS) pozwala przełożyć decyzje biznesowe na rzeczywiste możliwości zakładu produkcyjnego. System APS uwzględnia m.in.: dostępność maszyn i pracowników, przezbrojenia, ograniczenia technologiczne, dostępność materiałów, opóźnienia dostaw, priorytety klientów, rentowność i priorytety biznesowe. Dzięki temu przedsiębiorstwo może szybciej reagować na zmiany oraz dynamicznie przeplanowywać produkcję bez utraty kontroli nad kosztami i terminami realizacji. Człowiek pozostaje kluczowym elementem procesu decyzyjnego Nawet najbardziej zaawansowane systemy nie zastępują doświadczeniai odpowiedzialności człowieka. To menedżerowie, planiści i zespoły operacyjne podejmują końcowe decyzje, uwzględniając realia biznesowe, sytuację rynkową oraz strategiczne cele organizacji. Nowoczesne systemy ERP, APS i AI nie eliminują człowieka z procesu zarządzania — ich rolą jest skrócenie pętli decyzyjnej i dostarczenie wiarygodnych danych potrzebnych do szybkiego działania. Tempo zmian sprawia, że decyzje, które kiedyś mogły czekać do kolejnego tygodniowego przeglądu operacyjnego, dziś muszą być podejmowane niemal natychmiast. Dotyczy to wszystkich poziomów zarządzania — od zarządu i dyrektorów po planistów i kierowników produkcji. To właśnie zdolność do połączenia danych, planowania i egzekucji w czasie rzeczywistym staje się dziś jednym z najważniejszych elementów odporności operacyjnej nowoczesnego przemysłu. W branżach związanych z obronnością, lotnictwem i bezpieczeństwem infrastruktury znaczenie mają nie tylko terminy realizacji, ale również pełna identyfikowalność komponentów, zgodność procesowa oraz możliwość szybkiego odtworzenia historii produkcji każdego wyrobu. Produkcja dla sektorów strategicznych wymaga pełnej kontroli procesów Firmy współpracujące z branżami wymagającymi wysokiej jakości, zgodności procesowej i pełnej identyfikowalności komponentów potrzebują dziś czegoś więcej niż standardowego systemu ERP. Kluczowe znaczenie mają: pełne śledzenie partii i numerów seryjnych, kontrola dokumentacji technologicznej, integracja danych produkcyjnych i magazynowych, możliwość szybkiego przeplanowania produkcji, analiza rentowności na poziomie pojedynczego zlecenia, zarządzanie produkcją jednostkową i krótkoseryjną. To właśnie obszary, w których nowoczesne systemy ERP stają się fundamentem ciągłość operacyjną przedsiębiorstwa. Jak ABAS ERP wspiera nowoczesne zakłady produkcyjne? Abas ERP został zaprojektowany z myślą o przedsiębiorstwach produkcyjnych działających w środowisku dużej zmienności i wysokich wymagań procesowych. System wspiera m.in.: zaawansowane planowanie i harmonogramowanie produkcji (APS), bieżącą analizę kosztów i marżowości, zarządzanie produkcją projektową i krótkoseryjną, pełne traceability materiałów i komponentów, integrację z systemami MES, CAD/CAM, WMS i rozwiązaniami logistycznymi, automatyzację procesów zakupowych i magazynowych, cyfrowy przepływ informacji między działami. Dzięki temu firmy mogą szybciej reagować na zmiany rynkowe, ograniczać ryzyko operacyjne oraz utrzymywać wysoką efektywność nawet przy dynamicznie zmieniających się zamówieniach. Abas ERP zapewnia również: dostęp do aktualnych danych w czasie rzeczywistym, wielowymiarowy controlling kosztów produkcji, wsparcie dla produkcji krótkoseryjnej i projektowej, pełną identyfikowalność materiałów i komponentów, integrację procesów zakupowych, magazynowych i produkcyjnych, możliwość szybkiego wdrażania zmian procesowych i integracji z systemami zewnętrznymi. W środowisku przemysłu strategicznego oznacza to większą przewidywalność operacyjną, lepszą kontrolę procesów i szybsze reagowanie na zmieniające się warunki biznesowe. Cyfrowa odporność staje się nowym standardem przemysłu Transformacja cyfrowa nie jest już wyłącznie projektem rozwojowym. Dla wielu przedsiębiorstw staje się warunkiem utrzymania konkurencyjności i stabilności operacyjnej. Firmy, które potrafią: szybko analizować dane, elastycznie planować produkcję, skutecznie zarządzać kosztami, integrować procesy w czasie rzeczywistym, utrzymywać pełną kontrolę nad przepływem materiałów i informacji on-line, będą znacznie lepiej przygotowane na przyszłe wyzwania rynku. Nowoczesny przemysł funkcjonuje dziś w warunkach permanentnej zmienności. Rosnące wymagania klientów, presja kosztowa i niestabilność łańcuchów dostaw powodują, że odporność operacyjna staje się jednym z najważniejszych czynników sukcesu. Dla firm produkcyjnych działających w sektorach strategicznych oznacza to konieczność budowania organizacji: elastycznej, cyfrowej, zintegrowanej, opartej na aktualnych danych. System ERP przestaje być wyłącznie narzędziem do ewidencji procesów. Staje się centrum zarządzania przedsiębiorstwem i fundamentem szybkiego podejmowania decyzji. Chcesz sprawdzić, jak Abas ERP wspiera firmy produkcyjne w zarządzaniu produkcją krótkoseryjną, planowaniem APS i pełnym traceability procesów?Odwiedź zespół Abas podczas targów MSPO, znajdziesz nas na stoiku nr 1-E07 lub skontaktuj się z nami, aby porozmawiać o wyzwaniach nowoczesnego przemysłu i możliwościach cyfrowej transformacji przedsiębiorstwa.

Jak pozyskać dofinansowanie na system ERP, MES lub wdrożenie AI? Dobrze zaprojektowana transformacja cyfrowa powinna bronić się biznesowo bez wsparcia zewnętrznego. Jednak aktualne dotacje i preferencyjne pożyczki mogą znacząco obniżyć koszt wejścia, poprawić płynność projektu i przyspieszyć zwrot z inwestycji. Jak mądrze połączyć technologię, procesy i dostępne instrumenty finansowe w jeden spójny projekt? Cyfryzacja przedsiębiorstwa nie powinna zaczynać się od pytania: „Na co obecnie można zdobyć dotację?”. W pierwszej kolejności należy ustalić, gdzie firma traci czas, pieniądze oraz które procesy ograniczają jej rozwój. Dopiero na tej podstawie można zdecydować, czy potrzebna jest modernizacja ERP, wdrożenie MES lub WMS, automatyzacja ofertowania, integracja sprzedaży B2B i B2C, a może uruchomienie analityki BI czy wykorzystanie algorytmów sztucznej inteligencji (AI). Dotacja, preferencyjna pożyczka czy ulga podatkowa nie tworzą wartości same w sobie. Mogą jednak znacząco poprawić ekonomikę dobrze zaplanowanego wdrożenia. Cyfryzacja nie oznacza wyłącznie zakupu nowego systemu Wdrożenie oprogramowania nie jest jeszcze transformacją cyfrową. Firma może zainwestować w nowoczesny system, a mimo to nadal pracować na rozproszonych arkuszach Excel, ręcznie przepisywać dane, wielokrotnie zatwierdzać te same dokumenty i podejmować decyzje na podstawie nieaktualnych informacji. Cyfryzacja przynosi wartość wtedy, gdy prowadzi do realnej zmiany sposobu działania przedsiębiorstwa. Może to oznaczać między innymi: skrócenie czasu realizacji zamówienia, ograniczenie ręcznego wprowadzania danych i zmniejszenie liczby błędów, poprawę dokładności stanów magazynowych oraz ograniczenie zapasów, lepsze wykorzystanie parku maszynowego i zasobów ludzkich, szybszą reakcję na awarie i odchylenia jakościowe, dostęp do aktualnych danych zarządczych w czasie rzeczywistym, automatyzację współpracy z klientami i dostawcami, przygotowanie organizacji do dalszego skalowania. Dlatego właściwie przygotowany projekt powinien rozpoczynać się od optymalizacji procesów i definicji mierników biznesowych, a nie wyłącznie od przeglądania listy funkcji danego systemu. Gdzie najczęściej firmy tracą potencjał cyfryzacji? Jednym z częstszych błędów jest próba odwzorowania w nowym systemie dotychczasowych, przestarzałych sposobów pracy. W takim przypadku przedsiębiorstwo nie eliminuje nieefektywności, lecz przenosi je do środowiska cyfrowego. Problemy pojawiają się także wtedy, gdy: zakres wdrożenia nie został poprzedzony analizą procesów, poszczególne działy wybierają rozwiązania niezależnie od siebie, firma nie ma uporządkowanych danych podstawowych, sprzęt i infrastruktura są dobierane przede wszystkim pod regulamin konkursu, a nie pod realne potrzeby organizacji. Tak przygotowany projekt może uzyskać dofinansowanie, a mimo to nie przynieść oczekiwanej wartości. INTELO – od analizy procesu do działającego rozwiązania Rolą specjalistów INTELO jest przełożenie potrzeb biznesowych przedsiębiorstwa na konkretną architekturę procesową i technologiczną. Prace rozpoczynają się od poznania sposobu funkcjonowania organizacji. Zespół analizuje rzeczywisty przebieg procesów, wykorzystywane systemy, arkusze kalkulacyjne, papierowy obieg informacji, sposób raportowania oraz miejsca, w których dane są przepisywane, opóźniane lub tracone. Na tej podstawie powstaje mapa stanu obecnego oraz model docelowy, obejmujący procesy, role użytkowników, przepływy danych, integracje i oczekiwane rezultaty. Istotą pracy INTELO nie jest więc wyłącznie dostarczenie kodu lub licencji. Jest nią zbudowanie i dostarczenie rozwiązania, które porządkuje proces, ogranicza liczbę czynności ręcznych i zapewnia spójny przepływ danych pomiędzy pracownikami, systemami oraz urządzeniami. ADM Consulting Group – od koncepcji inwestycji do właściwego finansowania ADM Consulting Group odpowiada za pełny wymiar formalno-prawny przedsięwzięcia. Obejmuje to analizę dostępnych instrumentów, ocenę kwalifikowalności przedsiębiorstwa i wydatków, przygotowanie modelu finansowania oraz dokumentacji aplikacyjnej. Najważniejszym zadaniem doradcy nie jest jednak „dopasowanie dowolnego zakupu do dotacji”. Dobry montaż finansowy powinien wspierać racjonalnie zaplanowaną inwestycję, a nie zmieniać jej w przedsięwzięcie podporządkowane wyłącznie kryteriom konkursowym. Skuteczność poparta wynikami Najlepszym dowodem na skuteczność synergii INTELO i ADM są wymierne korzyści dla klientów. Dzięki płynnemu połączeniu zaawansowanej technologii z ekspercką wiedzą o funduszach europejskich, wspólne projekty INTELO i ADM regularnie plasują się w TOP 10 najwyżej ocenianych wniosków unijnych. Taki podział ról eliminuje ryzyko stworzenia projektu, który jest wprawdzie atrakcyjny na papierze dla urzędników, ale technicznie wadliwy w realiach produkcyjnych. Dig.IT – grant na transformację cyfrową MŚP Jednym z najważniejszych instrumentów wspierających cyfryzację przedsiębiorstw produkcyjnych jest projekt Dig.IT – Transformacja cyfrowa, realizowany przez Agencję Rozwoju Przemysłu w ramach programu Fundusze Europejskie dla Nowoczesnej Gospodarki. W konkursie pilotażowym grant mógł wynosić od 150 tys. zł do 850 tys. zł i pokrywać do 50% kosztów kwalifikowanych. Wsparcie było udzielane jako pomoc de minimis i wypłacane w formie jednorazowej refundacji, bez zaliczek oraz płatności pośrednich. Oznacza to konieczność odpowiedniego zaplanowania płynności finansowej projektu. Podstawowym elementem projektu może być zakup i wdrożenie gotowej technologii cyfrowej albo zlecenie prac programistycznych prowadzących do powstania rozwiązania dedykowanego. Komponent fakultatywny, obejmujący między innymi środki trwałe, materiały eksploatacyjne i szkolenia, mógł stanowić do 40% kosztów kwalifikowanych. Program kierowany jest do mikro-, małych i średnich przedsiębiorstw z sektora przetwórstwa przemysłowego oraz usług produkcyjnych. W pilotażu wymagano między innymi zamknięcia pięciu pełnych lat obrotowych oraz spełnienia określonych warunków finansowych. Parametry kolejnych konkursów należy każdorazowo weryfikować w nowej dokumentacji naboru. ARP zapowiedziała na końcówkę 2026 roku dwa kolejne nabory z łączną alokacją 80 mln zł. Co może obejmować projekt Dig.IT? W zależności od zdiagnozowanych potrzeb inwestycja może dotyczyć: wdrożenia lub rozbudowy ERP, systemu MES do zarządzania realizacją produkcji, WMS i cyfrowej obsługi magazynu, CRM, FSM lub platformy B2B, integracji systemów i baz danych, Business Intelligence i analityki, rozwiązań AI, cyberbezpieczeństwa, oprogramowania dedykowanego, niezbędnej infrastruktury oraz szkoleń. Kluczowe dla analityków oceniających wnioski jest wykazanie, że technologia prowadzi do zmiany procesowej. Pożyczka PARP na cyfrową i zieloną transformację przedsiębiorstw Dla projektów o większej wartości kapitałochłonnej przygotowano instrument Pożyczki na cyfrową i zieloną transformację przedsiębiorstw. Składanie wniosków ma rozpocząć się w III kwartale 2026 roku i potrwać do  2028 roku. Finansowanie będzie udzielane przez partnerów finansujących wyłonionych przez PARP. Kwota pożyczki może wynosić od 2,5 mln zł do 15 mln zł. Oprocentowanie określono na poziomie 0,5% rocznie, okres finansowania może sięgać 15 lat, a karencja w spłacie kapitału – 24 miesięcy. W części cyfrowej finansowaniem mogą zostać objęte między innymi: ERP, MES i SCADA, Internet Rzeczy i sztuczna inteligencja, chmura i analityka predykcyjna, CAD, CAM, CAE oraz cyfrowe bliźniaki, automatyczne pozyskiwanie danych produkcyjnych, roboty przemysłowe i AGV, platformy B2B i B2C, e-usługi i konfiguratory dla klientów, automatyzacja procesów produkcyjnych i biznesowych. Ważne jest prawidłowe przedstawienie mechanizmu warunkowej dotacji. Przy samym komponencie cyfryzacyjnym może ona wynieść 5% kapitału i jest dostępna wyłącznie dla inwestycji realizowanych na określonych obszarach. Natomiast przy dodaniu do cyfryzacji jeszcze komponentu GOZ, dotacja może wynieść do 15% kapitału. Biznesmax Plus – gwarancja i możliwa dopłata do kapitału Alternatywą dla klasycznej dotacji może być kredyt inwestycyjny objęty gwarancją Biznesmax Plus. Instrument jest przeznaczony dla MŚP oraz przedsiębiorstw typu small mid-cap i mid-cap realizujących między innymi projekty transformacji cyfrowej. Gwarancja może objąć do 80% kapitału kredytu, a jej maksymalna wartość stanowi równowartość 2,5 mln euro. Nie należy mylić tego parametru z dopłatą do kapitału. W kwalifikowanych projektach transformacji cyfrowej dopłata może wynosić 20% kapitału kredytu inwestycyjnego, po spełnieniu warunków programu. W sierpniu 2026 roku BGK poinformował o zwiększeniu środków przeznaczonych na gwarancje i dopłaty, a instrument ma być dostępny przez kolejne lata. To czyni go atrakcyjnym rozwiązaniem dla firm ze zdolnością kredytową, które nie chcą czekać na rozstrzygnięcia klasycznych konkursów. Regionalne pożyczki na cyfryzację W wybranych województwach dostępne są również regionalne pożyczki na cyfryzację. Ich parametry mogą znacząco różnić się w zależności od regionu: dotyczy to kwoty, oprocentowania, okresu spłaty, wymaganych zabezpieczeń oraz możliwości częściowego umorzenia. Instrumenty regionalne mogą obejmować zakup oprogramowania, usługi programistyczne, sprzęt IT, cyberbezpieczeństwo, doradztwo, szkolenia oraz rozwiązania automatyzujące procesy produkcyjne i biznesowe. Aktualna oferta nie jest jednak jednolita dla całego kraju, dlatego powinna być analizowana w odniesieniu do lokalizacji inwestycji. Polska Strefa Inwestycji i ulga na robotyzację Przy większych inwestycjach warto przeanalizować również Polską Strefę Inwestycji. Instrument ten umożliwia uzyskanie zwolnienia z podatku dochodowego dla dochodów generowanych przez nową inwestycję objętą decyzją o wsparciu. Poziom pomocy zależy od lokalizacji przedsięwzięcia, wielkości przedsiębiorcy oraz rodzaju inwestycji. Maksymalna bazowa intensywność wsparcia regionalnego wynosi w części kraju 50%, dla średnich przedsiębiorstw może zostać zwiększona o 10 punktów procentowych, natomiast dla mikro- i małych – o 20 punktów procentowych. Stąd w określonych lokalizacjach i dla określonej kategorii przedsiębiorcy możliwy jest poziom wsparcia do 70%, nie jest to jednak uniwersalna wartość dostępna dla każdej inwestycji. Zrób pierwszy krok do cyfryzacji Chcesz wiedzieć, czy planowana modernizacja systemów ERP, MES czy infrastruktury AI w Twojej firmie kwalifikuje się do aktualnych programów dofinansowan w 2026 roku? Skontaktuj się z ekspertami INTELO, by dobrać najskuteczniejsze źródło finansowania dla Twojej cyfrowej transformacji.

Branża farmaceutyczna mierzy się z ukrytymi kosztami energii i mediów, niezbędnych w procesie produkcji leków. Jak uzyskać kontrolę nad zużyciem energii, uniknąć strat i zautomatyzować procesy? Rozwiązaniem mogą być systemy APS i MES, a także algorytmy AI wspierające menedżerów w podejmowaniu decyzji. Coraz częściej ogromnym źródłem kosztów w przemyśle farmaceutycznym stają się media procesowe. Ciągle pracujące systemy HVAC, niezbędna w każdej partii produkcji woda oczyszczona, czy sprężone powietrze wykorzystywane przy pakowaniu – wszystkie te elementy mogą stać się cichym pożeraczem budżetu. Każda zmiana cen energii czy gazu natychmiastowo wpływa na wyniki finansowe firmy. Brak dokładnego nadzoru nad obszarem mediów procesowych może prowadzić do strat sięgających milionów złotych rocznie i niewidocznych aż do chwili, gdy jest już za późno. Pojawia się zatem pytanie: czy produkcja farmaceutyczna ma dzisiaj narzędzia, które pozwalają nie tylko na bieżąco monitorować te koszty, ale również je przewidywać i zoptymalizować? Energia i media – ukryte koszty produkcyjne Jeszcze do niedawna koszty energii i mediów – takie jak instalacje HVAC, woda oczyszczona czy sprężone powietrze – postrzegano w farmacji jako stosunkowo przewidywalną część budżetu. Dziś gwałtowne wzrosty cen energii, coraz bardziej restrykcyjne regulacje oraz rosnące oczekiwania w zakresie tworzenia raportów ESG sprawiają, że obszar energii i mediów staje się jednym z najbardziej zmiennych i trudnych do kontrolowania. Media procesowe przestają być jedynie kwestią finansową. Stają się czynnikiem wpływającym na zgodność z GMP, a także poziom bezpieczeństwa pacjentów. Specyfika procesów w produkcji farmaceutycznej Chociaż energochłonność najczęściej kojarzy się z hutnictwem lub przemysłem chemicznym, farmacja również plasuje się wysoko pod względem zużycia energii: Zapewnienie sterylnych warunków w clean roomach wymaga nieprzerwanej pracy zaawansowanych systemów HVAC. Procesy uzdatniania wody (PW, WFI) to ogromny koszt energetyczny. Sprężone powietrze i para są nieodzowne w procesie produkcyjnym leków, a często generują ukryte koszty. Nawet drobne nieprawidłowości, takie jak nieszczelność w instalacji, nadmierne chłodzenie czy wydłużone cykle mycia, mogą oznaczać straty rzędu setek tysięcy złotych rocznie. Kontrola nad mediami to nie tylko kwestia redukcji kosztów produkcji, ale również wymóg regulacyjny. Audyty GMP, raporty ESG, czy wymagania kontrahentów sprawiają, że konieczne są dokładniejsze dane dotyczące zużycia energii i emisji śladu węglowego. Codzienne straty ograniczające wydajność Menedżerowie produkcji stoją dziś przed trudnymi pytaniami: jakie linie produkcyjne generują największe koszty? Gdzie kryją się realne straty – nieszczelne instalacje, nieoptymalne systemy chłodzenia, zbyt długie cykle mycia? Jak zmniejszyć ryzyko błędów w sytuacji, gdy rachunki za energię i gaz mogą wzrosnąć o kilkadziesiąt procent w skali miesiąca? To balansowanie na cienkiej granicy między kontrolą jakości a efektywnością kosztową. Każda zmiana cen energii i mediów staje się zagrożeniem dla stabilności budżetu produkcyjnego. Gdy brakuje precyzyjnych danych, trudniej jest szybko reagować i podejmować trafne decyzje. Menedżerowie muszą jednocześnie utrzymywać zgodność ze standardami, raportować w ramach ESG, a przy tym nieustannie szukać sposobów na oszczędności i redukcję kosztów produkcji. Do najczęstszych wyzwań, z jakimi mierzy się dziś menedżer produkcji w zakładzie farmaceutycznym, należą: Nieprzewidywalność kosztów – wystarczy zmiana taryf lub kryzys energetyczny na rynku, aby miesięczne opłaty wzrosły nawet o kilkadziesiąt procent. Ograniczona transparentność – w wielu fabrykach nadal trudno jednoznacznie powiązać wydatki na media z konkretną linią technologiczną czy daną partią produkcyjną. Niewidoczne straty – często dopiero audyt pozwala ujawnić nieszczelności w instalacjach czy nadmierne chłodzenie pomieszczeń. Zaostrzone wymagania audytowe – regulatorzy oraz partnerzy biznesowi coraz częściej wymagają szczegółowych i w pełni transparentnych raportów dotyczących emisji oraz zużycia energii. Pełna kontrola i optymalizacja kosztów produkcji Rozwiązaniem dla tych problemów okazują się nowoczesne technologie. Zautomatyzowane systemy monitorujące zużycie mediów nie tylko zbierają i gromadzą dane, lecz także pozwalają analizować je w szerszym kontekście całego procesu produkcyjnego. W praktyce pozwala to: na bieżąco śledzić zużycie energii, wody, pary czy sprężonego powietrza, szybko identyfikować nieprawidłowości, zanim przełożą się na wysokie koszty i obniżą wydajność produkcji, przypisywać zużycie do poszczególnych linii produkcyjnych lub konkretnych wyrobów, przeprowadzać symulacje „co jeśli”, np. sprawdzić, jak zmiana w harmonogramie produkcji wpłynie na wydatki związane z mediami, łatwo przygotować kompletne dane na potrzeby raportów ESG oraz kontroli regulacyjnych. Redukcja kosztów z systemami APS i MES Wykorzystanie takich narzędzi jak oprogramowanie APS (Advanced Planning System), w połączeniu z systemami MES (Manufacturing Execution System) czy SCADA umożliwia przejście od zarządzania intuicyjnego do modelu opartego na faktach. Program zbiera dane z czujników, instalacji oraz systemów produkcyjnych (ERP, MES, SCADA), a następnie tworzy na ich podstawie czytelne raporty i kluczowe wskaźniki efektywności (KPI). Rozwiązanie typu APS+MES nie pełni więc jedynie funkcji „systemu pomiarowego” – staje się kompleksowym, strategicznym narzędziem, które wspiera zarząd w procesie planowania, a dział techniczny w codziennej optymalizacji procesów. Dzięki systemom do zarządzania produkcją proces planowania staje się bardziej świadomy i efektywny, a możliwości zmniejszenia kosztów produkcji – realne i mierzalne. Menedżerowie mogą wówczas opierać swoje decyzje na twardych danych, a nie wyłącznie na doświadczeniu czy intuicji. Firmy produkcyjne, które zdecydowały się na wdrażanie APS oraz MES, zyskują przede wszystkim większą przewidywalność wydatków. Dzięki szczegółowym danym przypisanym do procesów i produktów łatwiej zaplanować budżet oraz prowadzić negocjacje z klientami w oparciu o faktyczne koszty jednostkowe. Inną korzyścią jest możliwość optymalizacji zużycia mediów – zarówno poprzez identyfikację i minimalizację strat, jak również świadome planowanie kampanii produkcyjnych w mniej energochłonnych godzinach. W efekcie rośnie rentowność produkcji, a firma zyskuje większą stabilność finansową. Wdrożenie systemów zarządzania produkcją wpływa również na kwestie wizerunkowe i zgodność z regulacjami. Rozwiązania APS i MES znacząco upraszczają sporządzanie dokumentacji, raportów na potrzeby audytów, a jednocześnie wspierają realizację strategii zrównoważonego rozwoju. Dziś dla wielu klientów może to być kluczowym kryterium współpracy. Sztuczna inteligencja w branży farmaceutycznej Sama kontrola zużycia mediów to jednak za mało. Potrzeba narzędzi, które pozwolą przewidywać skutki decyzji i wybierać najkorzystniejsze scenariusze działania. Tak właśnie funkcjonuje Qualicision, rozwiązanie oparte na sztucznej inteligencji opracowane przez firmę PSI. System nie tylko analizuje dane dotyczące produkcji i energii, lecz także w ułamku sekundy symuluje różne warianty: od opóźnionej dostawy surowca, przez nagły wzrost kosztów gazu o 20%, po konieczność szybkiego zwiększenia produkcji ze względu na kampanię rynkową. Qualicision można porównać do nawigacji GPS dla zakładu produkcyjnego – wskazuje różne możliwe ścieżki i informuje o konsekwencjach ich wyboru. W efekcie decyzje dotyczące dostosowania harmonogramów produkcji, obciążenia maszyn czy alokacji zasobów zapadają szybciej, a przede wszystkim mądrzej – w oparciu o jasne dane dotyczące kosztów i zużycia energii. Przyszłość przemysłu farmaceutycznego W czasach gwałtownie zmieniających się cen energii oraz rygorystycznych regulacji, rachunki mogą wzrosnąć z dnia na dzień. Brak automatyzacji i systemowej kontroli nad mediami nie jest już tylko ryzykiem, lecz poważnym zagrożeniem dla stabilności działania firmy farmaceutycznej. Przedsiębiorstwa, które wdrożą systemy APS i MES z algorytmami sztucznej inteligencji, zyskują nie tylko przewagę kosztową, lecz także większą odporność na wahania i kryzysy energetyczne. Inteligentne zarządzanie mediami pozwala opierać decyzje na danych, usprawnić procesy i bez obaw patrzeć w przyszłość.