Myślisz o wdrożeniu sztucznej inteligencji w firmie, ale nie wiesz, od czego zacząć?
A może już rozważasz konkretny projekt AI, ale nie jesteś pewien(-na) czy Twoje systemy i dane są gotowe na ten krok?
Cześć! Tu Adrian Stelmach z Digitalizuj.pl!
W tym odcinku opowiadam o tym, co warto przewidzieć zanim zainwestujesz w AI. Znajdziesz tu pełno konkretów i praktycznych wskazówek opartych na realnych wdrożeniach.
To druga część serii o planowaniu transformacji cyfrowej z użyciem sztucznej inteligencji – tym razem skupiam się na pułapkach i nieoczywistych kosztach.
Jeśli interesują Cię konkretne przykłady, analiza danych z produkcji, technologie IIoT, integracja systemów ERP czy EMS, lub po prostu chcesz lepiej zrozumieć, kiedy i jak AI w biznesie przynosi realną wartość – ten materiał jest dla Ciebie.
🎬 Agenda odcinka:
00:00 – Wstęp
01:28 – Z czego składa się sztuczna inteligencja?
02:34 – Pułapka 1: Znaczenie danych we wdrożeniach nowoczesnych technologii
05:27 – Pułapka 2: Integracja z systemami zewnętrznymi 10:25 – Gdzie warto wykonać standaryzację?
11:40 – Pułapka 3: Testowanie i walidacja
14:43 – Podsumowanie odcinka i zaproszenie do subskrypcji
🎯 Szczegółowo omawiam m.in.:
▶️ Integrację AI z istniejącymi rozwiązaniami IT – jak połączyć IIoT, chmurę, system zarządzania mediami energetycznymi (EMS) i platformy danych, żeby uzyskać spójny ekosystem.
▶️Testowanie modeli – czyli jak sprawdzić, czy algorytmy rzeczywiście poprawiają efektywność, redukują błędy i wspierają operatorów.
▶️ Braki w danych i sposoby na ich uzupełnienie – automatyzacja, czyszczenie danych, diagnostyka źródeł i pilotowe wdrożenia.
▶️ Kultura organizacyjna wokół danych – jak budować nawyk gromadzenia danych już na etapie inwestycji w nowe maszyny i czujniki.
▶️ Kiedy warto tworzyć centralną hurtownię danych, a kiedy lepiej postawić na lokalne rozwiązania zintegrowane z konkretnymi liniami produkcyjnymi.
📌 Dlaczego to takie ważne?
Wiele firm zaczyna wdrażanie AI od końca – kupując rozwiązania bez przygotowania danych, struktury IT czy wskaźników sukcesu. To nie tylko spowalnia projekty, ale też podnosi koszty i demotywuje zespół. Dlatego w tym odcinku dzielę się praktycznymi obserwacjami z warsztatów technologicznych i projektów doradczych.
Sztuczna inteligencja w przemyśle czy biznesie to nie tylko analiza danych historycznych i predykcja – to również zderzenie z rzeczywistością systemów legacy, braków w danych, różnic formatów i chaosu informacyjnego. Dopiero po uporządkowaniu tych obszarów można mówić o efektywnym wdrożeniu nowych technologii lub rozwiązań klasy Business Intelligence.
🧠 Dla kogo jest ten odcinek?
✔️ Dla osób odpowiedzialnych za digitalizację i transformację technologiczną w zakładach przemysłowych i firmach.
✔️ Dla managerów, którzy chcą lepiej zrozumieć, co stoi za projektami AI i jak zintegrować je z codzienną operacją.
✔️ Dla osób z działów IT i automatyki, które planują wdrożenie rozwiązań opartych na danych.
✔️ Dla właścicieli firm i zakładów produkcyjnych, którzy chcą podejmować świadome decyzje inwestycyjne w technologie przyszłości.
📢 Jeśli temat integracji systemów, zarządzania danymi, analizy procesów produkcyjnych i automatyzacji interesuje Cię w szerszym kontekście, zapraszam do obejrzenia poprzednich odcinków na kanale Digitalizuj.pl. Opowiadam w nich m.in. o traceability, systemach, digital twinach, automatyzacji raportowania i budowie struktury danych wspierającej rozwój AI.
🎥Subskrybuj Digitalizuj.pl, żeby nie przegapić nowych materiałów o transformacji cyfrowej przemysłu, integracji systemów IT/OT, zarządzaniu zmianą, nowoczesnych technologiach czy wdrażaniu rozwiązań opartych na danych.
#artificialintelligence #sztucznainteligencja #chatgpt #LLM #automatyzacjaprodukcji #IoT #dataanalytics#transformacjacyfrowa #Industry40 #produkcja #ERP #cloud #BigData #cyfryzacja #digitalizacja #technologia#digitalfactory #smartfactory #AdrianStelmach #Digitalizujpl #businessgrowth #tech