Pokonywanie luki w ugruntowaniu: dlaczego Twoja AI w przedsiębiorstwie potrzebuje kontekstu

By Mirko Peters · 2026-08-26

Witamy ponownie na blogu podcastu! Jeśli śledzisz nasze ostatnie rozmowy o technologiach dla przedsiębiorstw, wiesz, że sztuczna inteligencja rozwija się szybciej niż kiedykolwiek…

Automatically translated with AI from the original post. Read the English original

Cover: Grounding Microsoft Copilot for Trusted Enterprise AI

Witamy ponownie na blogu podcastu! Jeśli śledzisz nasze ostatnie rozmowy o technologiach dla przedsiębiorstw, wiesz, że sztuczna inteligencja rozwija się szybciej niż kiedykolwiek. Organizacje ścigają się, by wdrażać narzędzia takie jak Microsoft Copilot, i wiele z nich szybko natrafia na frustrującą przeszkodę: lukę w ugruntowaniu. Gdy model AI nie ma dostępu do unikalnych danych firmy, dokumentów objętych tajemnicą przedsiębiorstwa i wewnętrznych procesów, domyślnie sięga po ogólne informacje. Ten rozdźwięk prowadzi do nieugruntowanych decyzji biznesowych, wahania pracowników i braku zaufania do cyfrowych asystentów. Dziś rozwijamy ten konkretny problem: wyjaśniamy, dlaczego kontekst ma tak duże znaczenie, jak działa architektura i czego potrzebujesz, aby zbudować naprawdę godne zaufania fundamenty AI w przedsiębiorstwie.

Aby zgłębić ten temat i poznać praktyczne strategie z pierwszej ręki, koniecznie posłuchaj naszego dedykowanego odcinka podcastu Grounding Microsoft Copilot for Trusted Enterprise AI.

Budowanie zaufania dzięki ugruntowanemu Copilotowi

Czym jest ugruntowany Copilot?

Potrzebujesz ugruntowanego copilota, aby w pełni wykorzystać potencjał AI w przedsiębiorstwie. Ten copilot łączy wiedzę, zasady i procesy Twojej organizacji, dzięki czemu wyniki AI są bardziej wiarygodne i trafne. Ugruntowanych copilotów możesz używać, by łączyć rozproszone źródła informacji i przekazywać zespołom sprawdzone wskazówki.

Ugruntowany copilot wyróżnia się tym, że przestrzega rygorystycznych standardów zarządzania i bezpieczeństwa. Możesz wybierać między różnymi typami agentów, takimi jak copiloty osobiste, biznesowe (line-of-business) i organizacyjne. Każdy agent ma unikalne możliwości i profil ryzyka. Musisz ustawić jasne zasady i procesy, aby zarządzać tworzeniem rozwiązań AI w modelu low-code i zapewnić bezpieczne wdrażanie.

Zarządzanie i bezpieczeństwo mają kluczowe znaczenie dla usług krytycznych dla biznesu.
Agentów możesz wybierać w zależności od potrzeb biznesowych i akceptowanego poziomu ryzyka.
Zasady i procesy pomagają kontrolować, w jaki sposób AI współdziała z Twoimi danymi.

Deweloperzy polegają na ugruntowanych copilotach, aby uzyskiwać dokładne informacje i usprawniać swoją pracę. Zobaczysz, jak GitHub Copilot i Microsoft Copilot zwiększają produktywność dzięki połączeniu z systemami Twojej organizacji.

Wyzwanie luki w ugruntowaniu

Z luką w ugruntowaniu masz do czynienia wtedy, gdy AI nie ma dostępu do danych specyficznych dla Twojej organizacji. Może to prowadzić do ogólnikowych lub wprowadzających w błąd odpowiedzi, przez co trudniej Ci ufać wynikom AI. Deweloperzy często napotykają ten problem, korzystając z GitHub Copilot lub innych narzędzi AI, które nie łączą się z systemami biznesowymi, takimi jak ServiceNow czy Salesforce.

Badania pokazują, że luka w ugruntowaniu wpływa na zaufanie użytkowników i dokładność copilota. Na przykład narzędzie Bing do analizy wydajności AI wskazuje lukę w widoczności: niektóre zapytania ugruntowane otrzymują wiele cytowań, ale nie przekładają się na zaangażowanie użytkowników. Ta rozbieżność oznacza, że działania wyszukiwania oparte na AI mogą nie być zgodne z tym, jak wykorzystujesz informacje, co wpływa na Twoją pewność co do systemów AI, takich jak GitHub Copilot.

Dział National Advertising Division przyjrzał się uważnie twierdzeniom Microsoftu, podkreślając potrzebę przejrzystego informowania o ograniczeniach i ręcznych interwencjach wymaganych w przepływach pracy obejmujących wiele aplikacji.

Lukę w ugruntowaniu możesz ograniczać, stosując ugruntowane podpowiedzi (prompty). Podnoszą one trafność i precyzję, co ma kluczowe znaczenie dla użytkowników biznesowych zarządzających rozproszonymi źródłami informacji. Deweloperzy zyskują dzięki wynikom zweryfikowanym pod kątem faktów, co poprawia ich produktywność i zaufanie. Badania pokazują, że deweloperzy korzystający z dokładnych narzędzi do generowania kodu, takich jak GitHub Copilot, kończą zadania szybciej i podejmują lepsze decyzje.

Filary zaufania w AI w przedsiębiorstwie

Aby budować zaufanie do AI w przedsiębiorstwie, musisz przestrzegać kluczowych filarów. Wyznaczają one sposób, w jaki wdrażasz narzędzia AI, takie jak ugruntowany copilot czy GitHub Copilot.

Sprawiedliwość: Dbaj o to, by AI traktowała wszystkich ludzi sprawiedliwie.
Niezawodność i bezpieczeństwo: Musisz zadbać o to, by AI działała niezawodnie i bezpiecznie.
Prywatność i ochrona danych: Musisz chronić wrażliwe informacje i szanować prywatność.
Inkluzywność: Dbaj o to, by wzmacniać pozycję wszystkich i angażować każdego człowieka, niezależnie od jego pochodzenia.

Zaufanie do sztucznej inteligencji w przedsiębiorstwie można mierzyć, definiując jasne kryteria i wskaźniki odniesienia przed wdrożeniem każdego narzędzia o wysokiej stawce. Warto regularnie śledzić wyniki zaufania i aktualizować je o nowe dane. Dzięki temu łatwiej wychwycisz potencjalne problemy na wczesnym etapie i zareagujesz na nie. Pomiary zaufania możesz wykorzystać do podejmowania decyzji, usprawniania procesów oraz budowania silniejszych relacji z klientami i interesariuszami.

Transformacja sztucznej inteligencji w przedsiębiorstwie

Od narzędzi do modeli operacyjnych

W środowiskach firmowych widać zmianę, ponieważ organizacje przechodzą od samodzielnych narzędzi AI do zintegrowanych asystentów Copilot. Ta transformacja zmienia sposób, w jaki podchodzisz do procesów biznesowych. Nie opierasz się już na odizolowanych aplikacjach. Zamiast tego wykorzystujesz AI do łączenia przepływów pracy i zwiększania wydajności. Deweloperzy odgrywają kluczową rolę w tej zmianie. Budują i dostosowują agentów AI, które pasują do potrzeb Twojej firmy.

Gdy wdrażasz zintegrowanych asystentów Copilot, widzisz, jak ewoluują modele operacyjne. Musisz dostosować przepływy pracy i sposób interakcji użytkowników. Deweloperzy poprawiają jakość danych i zwiększają skuteczność asystentów Copilot. Aby przezwyciężyć opór użytkowników, potrzebujesz aktywnego zarządzania zmianą oraz ukierunkowanych szkoleń. Zespoły mierzą sukces za pomocą wskaźników takich jak wskaźnik ukończenia zadań, dokładność i wyniki satysfakcji użytkowników.

Wskaźnik	Opis
Wskaźnik ukończenia zadań	Odsetek zadań wykonanych bez udziału człowieka
Dokładność	Częstotliwość poprawnych wyników dla każdego przypadku użycia
Satysfakcja użytkowników	Bezpośrednia opinia o działaniu agenta

Rola Microsoft Copilot

Microsoft Copilot prowadzi transformację sztucznej inteligencji w przedsiębiorstwie. Używasz Copilot, aby integrować AI z codziennymi przepływami pracy. Deweloperzy korzystają z rozszerzonych możliwości wyszukiwania, które łączą się z platformami takimi jak Slack i Jira. Funkcja Create wykorzystuje model GPT-4o firmy OpenAI do generowania treści, obrazów i materiałów marketingowych. Z Copilot współpracujesz za pomocą interfejsu czatu, który upraszcza komunikację.

Wartość biznesowa i zmiana

Wartość biznesową wdrożenia Copilot mierzysz na podstawie jasno określonych rezultatów. Deweloperzy śledzą wykorzystanie licencji i liczbę aktywnych użytkowników, aby ustalić wartość bazową. Określasz liczbę zaoszczędzonych godzin, intensywność korzystania oraz nastroje użytkowników. Te rezultaty łączysz z kluczowymi wskaźnikami biznesowymi, takimi jak wzrost przychodów, satysfakcja klientów i czas wprowadzenia produktu na rynek.

Ugruntowany fundament Copilot

Ugruntowany Copilot opiera się na solidnym fundamencie. Musisz skupić się na trzech głównych filarach: infrastrukturze danych, bezpiecznych i zarządzanych platformach oraz integracji z przepływami pracy. Każdy z nich wspiera zaufanie, dokładność i adopcję na Twojej drodze do wykorzystania AI w przedsiębiorstwie.

Podstawowe elementy infrastruktury danych

Solidna infrastruktura danych stanowi fundament wdrożenia Copilot. Musisz zapewnić, że Twoje systemy mogą dostarczać AI wiarygodne, aktualne i trafne informacje.

Jakość danych: Czyste, dokładne i aktualne informacje pomagają AI udzielać precyzyjnych odpowiedzi. Słaba jakość danych prowadzi do zamieszania i obniża zaufanie.
Integracja między systemami: Bezpieczna integracja danych łączy platformy takie jak Microsoft 365, SharePoint i ServiceNow, dzięki czemu AI może pobierać i przetwarzać informacje w czasie rzeczywistym.

Bezpieczne i zarządzane platformy

Bezpieczeństwo i zgodność są kluczowe dla budowania zaufania do platformy AI. Musisz chronić wrażliwe informacje i przestrzegać przepisów branżowych, takich jak RODO, HIPAA, SOX i CCPA. Wdrożenie decyzji o dostępie w czasie wykonywania oraz mechanizmów ochronnych działających w czasie rzeczywistym na danych wejściowych i wyjściowych AI zapewnia bezpieczeństwo Twojej platformy.

Integracja z przepływami pracy

Integracja z przepływami pracy wprowadza Copilot do codziennych operacji. Chcesz, aby AI naturalnie wpisywało się w sposób pracy zespołów, wykorzystując automatyzację powtarzalnych zadań i zapewniając płynne doświadczenie użytkownika w usługach Microsoft Teams, SharePoint i innych aplikacjach produktywności.

Architektura Microsoft Copilot

Graph Connectors a wtyczki

Moc AI w organizacji kształtujesz, wybierając odpowiednią architekturę dla Microsoft 365 Copilot. Graph Connectors umożliwiają Microsoft 365 Copilot pobieranie danych zarówno z источников wewnętrznych, jak i zewnętrznych. Możesz połączyć SharePoint, ServiceNow i inne platformy, dzięki czemu Twoja AI będzie lepiej poinformowana. Wtyczki rozszerzają to, co możesz zrobić z AI, pozwalając na interakcję z usługami internetowymi za pomocą języka naturalnego, pobieranie informacji w czasie rzeczywistym oraz wykonywanie działań w aplikacjach zewnętrznych.

Semantyczny indeks Microsoft 365

Indeks semantyczny jest kluczowym elementem Microsoft 365 Copilot. Przetwarza i wektoryzuje zawartość SharePoint, a jego rolą jest zapewnienie wiarygodnego punktu odniesienia dla wyszukiwania wiedzy. Gdy zadajesz pytanie, indeks semantyczny pomaga AI znaleźć najbardziej istotne dokumenty i informacje, dzięki czemu odpowiedzi opierają się wyłącznie na danych Twojej organizacji.

Integracja zabezpieczeń i zgodności

Musisz mieć pewność, że platforma AI chroni Twoje dane. Microsoft 365 Copilot zawiera wbudowane funkcje zabezpieczeń i zgodności, które spełniają rygorystyczne standardy branżowe. Wykorzystuje szyfrowanie klasy korporacyjnej, kontrolę dostępu opartą na rolach oraz ścisłe egzekwowanie granic danych.

Agenci, copiloty i zaufanie

Wzrost produktywności

W codziennej pracy z agentami AI łatwo zauważysz wyraźny wzrost produktywności. Organizacje raportują, że AI ogranicza obciążenie operacyjne i zwiększa wydajność w przeliczeniu na pracownika. Oszczędzasz godziny każdego tygodnia, ponieważ AI przejmuje powtarzalne zadania i automatyzuje rutynowe procesy, dzięki czemu zespół może skupić się na inicjatywach o dużej wartości i znaczeniu strategicznym.

Budowanie zaufania użytkowników

Zaufanie użytkowników do AI budujesz, stawiając na szkolenia i wsparcie. Ciągłe szkolenia dopasowane do ról pomagają nauczyć się, jak korzystać z agentów AI w konkretnych zadaniach. Praktyczne warsztaty pokazują realne zastosowania, co ułatwia zrozumienie, jak AI wpisuje się w codzienny przepływ pracy.

Plan wdrożenia

Skuteczne wdrożenie ugruntowanego copilota klasy korporacyjnej wymaga uporządkowanego podejścia:

Strategia i planowanie: Określ jasne cele biznesowe, wybierz grupy pilotażowe i ustal solidne wskaźniki, które pozwolą śledzić adopcję i zwrot z inwestycji.
Konfiguracja infrastruktury: Przeprowadź audyt sieci, pamięci masowej i ustawień zabezpieczeń, aby upewnić się, że wspierają bezproblemową integrację z platformami produkcyjnymi.
Przygotowanie danych: Oczyść, sklasyfikuj i uporządkuj dane przedsiębiorstwa, aby Twój copilot miał dostęp do dokładnych, wysokiej jakości źródeł prawdy.
Dostosowanie: Dopasuj prompty, skonfiguruj przepływy pracy i wdroż wtyczki lub Graph Connectors, aby odpowiadały konkretnym procesom biznesowym.

Pokonywanie wyzwań związanych z AI w przedsiębiorstwie

Wdrażanie AI w przedsiębiorstwie wiąże się z przeszkodami, takimi jak zapobieganie ujawnieniu danych, uzasadnienie bieżących kosztów, integracja z systemami legacy i zachęcanie do korzystania z narzędzia. Ustanawiając jasne, międzyfunkcyjne ramy nadzoru, wdrażając weryfikację z udziałem człowieka w procesach o wysokiej stawce oraz promując kulturę ciągłego uczenia się, skutecznie ograniczysz te ryzyka i bezpiecznie skalujesz inicjatywy AI.

Zbudujesz zaufany fundament copilota, koncentrując się na jakości danych, bezpiecznej architekturze i silnym nadzorze. Zajmij się lukami w ugruntowaniu, aby Copilot dostarczał dokładnych, dopasowanych do biznesu wniosków. Aby osiągnąć sukces, wykonaj następujące kroki:

Przeszkol każdy dział na podstawie rzeczywistych przypadków użycia.
Zacznij od częstych zadań, aby budować pewność działania.
Mierz zaoszczędzone godziny, a nie tylko poziom adopcji.
Wyznacz wewnętrznych championów, którzy będą wspierać kolegów.
Zacznij teraz i ulepszaj rozwiązanie w trakcie pracy.

Te działania pomogą Ci przeprowadzić realną transformację z Microsoft Copilot.

Często zadawane pytania

Czym jest ugruntowany copilot?

Ugruntowany copilot łączy się bezpośrednio z danymi i systemami Twojej organizacji. Otrzymujesz odpowiedzi oparte na unikalnym kontekście biznesowym, a nie wyłącznie na informacjach publicznych. Takie podejście zwiększa zaufanie i dokładność.

Jak Microsoft Copilot chroni moje dane?

Korzystasz z wbudowanych funkcji zabezpieczeń. Microsoft Copilot wykorzystuje szyfrowanie, kontrolę dostępu oraz zgodność z przepisami, takimi jak RODO i HIPAA. Dostęp do poufnych informacji mają wyłącznie upoważnieni użytkownicy.

Czy mogę dostosować Copilot do potrzeb mojej firmy?

Tak! Copilot możesz dopasować, konfigurując prompty, integrując go z systemami biznesowymi oraz korzystając z Graph Connectors lub wtyczek. Dzięki temu Copilot będzie wspierał Twoje unikalne przepływy pracy.

Czym różnią się Graph Connectors od wtyczek?

Graph Connectors pomagają Copilotowi pobierać wiedzę z Twoich wewnętrznych systemów.
Wtyczki pozwalają Copilotowi wykonywać działania w czasie rzeczywistym i automatyzować zadania w różnych aplikacjach.

Jak mierzyć wpływ Copilota?

Śledź wskaźniki takie jak zaoszczędzone godziny, zadowolenie użytkowników i wskaźniki ukończenia zadań. Do wizualizacji adopcji i poprawy produktywności możesz użyć pulpitów.

Jak sprawić, by Copilot udzielał dokładnych odpowiedzi?

Dokładność poprawisz, łącząc Copilot z wysokiej jakości, aktualnymi źródłami danych. Regularne audyty i inżynieria promptów również pomagają utrzymać wiarygodność wyników.

Jakie wsparcie oferuje Microsoft przy wdrażaniu Copilota?

Otrzymujesz dostęp do materiałów szkoleniowych, przewodników z najlepszymi praktykami oraz zespołu wsparcia. Microsoft udostępnia też fora społecznościowe, na których można dzielić się doświadczeniami i zadawać pytania.

🎧 Posłuchaj tego odcinka

Chcesz praktycznego wyjaśnienia tematu Grounding Microsoft Copilot for Trusted Enterprise AI? Ten odcinek przedstawia zagadnienie jasnym językiem i pokazuje, dlaczego ma znaczenie dla Microsoft 365, Azure, Power Platform, bezpieczeństwa, AI i nowoczesnej pracy.

Posłuchaj tego odcinka, jeśli chcesz:

Zrozumieć kluczowe koncepcje stojące za tematem Grounding Microsoft Copilot for Trusted Enterprise AI
Zobaczyć, jak temat wpisuje się w szerszy ekosystem technologii Microsoft
Dowiedzieć się, gdzie może przynieść praktyczną wartość Twojej organizacji

Być może spodoba Ci się również te powiązane odcinki M365 FM:

Odkrywaj więcej praktycznych rozmów o technologiach Microsoft w M365 FM.

Ostatni przegląd: lipiec 2026.

Kto powinien posłuchać

Ten odcinek jest przeznaczony dla administratorów Microsoft, architektów, deweloperów, specjalistów ds. bezpieczeństwa oraz liderów biznesowych, którzy potrzebują praktycznych podstaw przed podjęciem decyzji dotyczących wdrożenia, eksploatacji lub zarządzania.

🎧 Posłuchaj także

AI Agents — silnie powiązany kolejny krok, który pozwala rozwinąć ten temat.
Power Platform — silnie powiązany kolejny krok, który pozwala rozwinąć ten temat.
Microsoft Teams — silnie powiązany kolejny krok, który pozwala rozwinąć ten temat.