Dlaczego AI nie naprawi Twoich zepsutych procesów biznesowych

By Mirko Peters · 2026-08-28

Witamy ponownie na blogu! Jako podcaster spędzam mnóstwo czasu, rozmawiając z ekspertami branżowymi, architektami i liderami biznesu o najnowszych zmianach technologicznych…

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

Witamy ponownie na blogu! Jako podcaster spędzam mnóstwo czasu, rozmawiając z ekspertami branżowymi, architektami i liderami biznesu o najnowszych zmianach technologicznych. Ostatnio niemal każda rozmowa schodzi na sztuczną inteligencję. Od zautomatyzowanych przepływów pracy po inteligentnych asystentów Copilot – pęd firm do wdrażania AI jest bezprecedensowy. Jednak gdy organizacje ścigają się, by włączyć te zaawansowane technologie do codziennej działalności, zaczyna do nich docierać surowa prawda. Wielu liderów przekonuje się, że wdrożenie sztucznej inteligencji nie jest magicznym rozwiązaniem, na jakie liczyli. Zamiast tego działa ona jak bezlitosne lustro, odbijające głęboko zakorzenione nieefektywności organizacyjne, powolne podejmowanie decyzji, przestarzałe procesy i ukryte wąskie gardła operacyjne. Jeśli Twoje procesy biznesowe są zepsute, zanim wprowadzisz AI, po jej pojawieniu się będą po prostu psuć się szybciej i bardziej widocznie.

Aby rozwinąć tę kluczową refleksję, niedawno nagraliśmy osobny odcinek podcastu, który zagłębia się w te zagadnienia. Pełną dyskusję możesz wysłuchać, sprawdzając nasz odcinek zatytułowany AI Exposes Broken Processes, Bad Data, and Weak Leadership. W tym wpisie rozwiniemy dokładnie te same koncepcje: wyjaśnimy, dlaczego sztuczna inteligencja działa jak narzędzie ujawniające problemy, jaką fundamentalną rolę w budowaniu zwinności cyfrowej odgrywa kierownictwo oraz jakie kroki musi podjąć organizacja, by rozwiązać podstawowe problemy biznesowe, zanim wpuści AI do swoich danych.

AI nie naprawi Twojego biznesu

AI jako narzędzie ujawniające problemy

Wzmacnianie istniejących problemów

Wiele organizacji błędnie zakłada, że sztuczna inteligencja może być uniwersalnym rozwiązaniem uporczywych problemów biznesowych. To niebezpieczne błędne przekonanie często prowadzi do tak zwanej iluzji gotowości. Liderzy mogą sądzić, że sam zakup najnowocześniejszej technologii lub opłacenie licencji na oprogramowanie dla przedsiębiorstw oznacza posiadanie zdolności organizacyjnych do jej skutecznego wdrożenia. Takie przeoczenie niemal zawsze kończy się porażką projektu, ponieważ całkowicie ignoruje bariery ludzkie i operacyjne, które trzeba najpierw usunąć.

Gdy wdrażasz AI, działa ona jak wzmacniacz, a nie lekarstwo. Na przykład jeśli Twoja organizacja regularnie zmaga się ze słabą jakością danych, odizolowanymi informacjami czy nieefektywnymi procesami zatwierdzania, sztuczna inteligencja uwydatni te konkretne słabości z alarmującą wyrazistością. Szybko zauważysz, że pierwsze wyniki AI, takie jak automatyczne raporty dla kadry kierowniczej, chatboty obsługi klienta czy pulpity analityki predykcyjnej, po prostu odzwierciedlają te same nieścisłości i uprzedzenia obecne w Twoich danych. Zjawisko to potwierdza ponadczasowe ostrzeżenie, że śmieci na wejściu oznaczają śmieci na wyjściu – zasadę, która w erze uczenia maszynowego nabiera ogromnego znaczenia.

• AI jest często postrzegana jako uniwersalne remedium, przez co organizacje pomijają prostsze, bardziej strukturalne rozwiązania problemów organizacyjnych.
• Wielu interesariuszy wierzy, że AI może samodzielnie rozwiązać podstawowe problemy biznesowe, nie zwracając uwagi na fakt, że może ona jedynie usprawniać dobrze zdefiniowane procesy.
• Istnieje uporczywa skłonność do przeceniania autonomii AI, przy całkowitym zaniedbaniu obowiązkowego nadzoru i zarządzania ludzkiego, niezbędnego do utrzymania systemów na właściwym torze.

Mylące pierwsze sukcesy

Pierwsze sukcesy pilotażowych wdrożeń AI mogą często stworzyć fałszywe poczucie bezpieczeństwa w całym przedsiębiorstwie. Wczesne projekty typu proof of concept mogą wyglądać obiecująco, przez co kierownictwo uważa, że z powodzeniem rozwiązało problemy operacyjne. Jednak te wczesne triumfy wynikają zazwyczaj z niskich oczekiwań ustalonych w bezpiecznych, silnie kontrolowanych fazach eksperymentalnych. Wraz ze zmianą finansowania w firmach i wzrostem kontroli pojawia się presja na mierzalny zwrot z inwestycji, która staje się wyraźnie widoczna.

Rzeczywistość integracji AI

Wyzwania związane z fragmentacją danych

Integracja AI z architekturą biznesową szybko ujawnia poważne problemy z fragmentacją danych. Wiele nowoczesnych przedsiębiorstw działa w warunkach silnie rozproszonych danych, gdzie kluczowe informacje są odizolowane w obrębie poszczególnych działów lub przestarzałych baz danych. Ta fragmentacja znacznie utrudnia integrację danych i ich przygotowanie do przetwarzania AI na dużą skalę. Bez zunifikowanej strategii danych obejmującej całą organizację ryzykujesz, że generowane automatycznie wnioski będą niepełne, mylące lub po prostu pozbawione kontekstu.

• Problemy z jakością danych, takie jak nieaktualne rekordy, niekompletne zbiory danych oraz błędy strukturalne, nieuchronnie prowadzą do wadliwych i niewiarygodnych wyników generowanych przez AI.
• Nie sposób przecenić konieczności nadzoru człowieka nad procesami decyzyjnymi, szczególnie w obszarach wrażliwych, które niosą ze sobą konsekwencje etyczne, finansowe lub prawne.

Zamieszanie wokół struktury uprawnień

Kolejną poważną przeszkodą napotykaną podczas integracji AI jest powszechne zamieszanie dotyczące struktur uprawnień i mechanizmów kontroli dostępu. Wiele organizacji nie ma jasnych, nowoczesnych ram zarządzania, co tworzy poważne bariery bezpieczeństwa utrudniające skuteczne wdrażanie narzędzi AI, takich jak Microsoft Copilot, w codzienne procesy pracy. Ten chaos administracyjny może prowadzić do poważnych rozbieżności między zespołami, wycieków danych i znacznie ograniczonej współpracy.

• Opór pracowników, często wynikający z obaw o bezpieczeństwo zatrudnienia oraz braku zmian kulturowych, może poważnie utrudnić wewnętrzne wdrażanie AI.
• Poważne katastrofy prawne, finansowe i wizerunkowe mogą łatwo wystąpić, gdy autonomiczne narzędzia AI popełnią błędy operacyjne w środowiskach, w których brakuje jasnej odpowiedzialności człowieka.

Wpływ przywództwa na zwinność biznesową

Jasno określona wizja

Silne przywództwo odgrywa kluczową rolę w kształtowaniu klimatu organizacyjnego niezbędnego do przyjęcia zakłócających technologii, takich jak sztuczna inteligencja. Musisz jasno i przekonująco przedstawić wizję wszystkich inicjatyw AI, aby organizacja mogła skutecznie poruszać się w złożoności cyfrowej transformacji. Liderzy, którzy zapewniają stabilny kierunek, budują odporną kulturę otwartą na innowacje, ciągłe uczenie się i elastyczność. Takie uporządkowane podejście zwiększa zaangażowanie pracowników i ściśle łączy międzyfunkcyjne zespoły z szerszymi celami organizacji.

W głośnym przykładzie z początku lat 10. XXI wieku Jeff Bezos zobowiązał każdego lidera w Amazonie do zaplanowania, jak wykorzysta sztuczną inteligencję i uczenie maszynowe, aby pomóc firmie konkurować i wygrywać. Ten wyraźny nakaz kierownictwa napędził niespotykane innowacje wewnętrzne i był powszechnie wskazywany jako zasadniczy katalizator, który doprowadził Amazon do dzisiejszej pozycji dominującego globalnego lidera AI.

Równie istotne jest ustanowienie odpowiedzialności operacyjnej. Jasno określone role i obowiązki gwarantują, że każdy w firmie rozumie, kto dokładnie odpowiada za wyniki działań AI. Taka przejrzystość wiąże codzienne działania z ogólną strategią biznesową i sprzyja pełnej otwartości w podejmowaniu decyzji. Gdy zespoły znają swoje dokładne zadania, mogą współpracować znacznie skuteczniej, ograniczając tarcia operacyjne i nieporozumienia.

Ludzka intuicja a AI

Choć sztuczna inteligencja oferuje niezwykle potężne narzędzia obliczeniowe, nigdy w pełni nie zastąpi wartości, jaką w złożonym podejmowaniu decyzji biznesowych wnosi ludzki wgląd. Trzeba mieć świadomość, że doświadczeni liderzy opierają się na głębokim osądzie, empatii i inteligencji emocjonalnej, by poruszać się w sytuacjach o dużej stawce i dużej niejednoznaczności. Umiejętnie łączą wnioski płynące z algorytmów z własną intuicją, co pozwala tworzyć elastyczne strategie biznesowe, które dynamicznie reagują na zmiany w rzeczywistości.

• Myślenie strategiczne: Ludzie naturalnie biorą pod uwagę długofalowe skutki, efekt domina i podstawowe wartości firmy, wyznaczając kierunek działania.
• Świadomość kontekstu: Doświadczeni liderzy biznesowi chętnie dostosowują strategie organizacji do nieformalnych czynników kulturowych, społecznych i emocjonalnych, których nie da się zapisać w dokumentach.
• Osąd etyczny: Ludzie uwzględniają istotne kwestie moralności, sprawiedliwości i odpowiedzialności społecznej w decyzjach o dużym znaczeniu, których algorytmy nie są w stanie ocenić.
• Kreatywne rozwiązywanie problemów: Ludzie doskonale radzą sobie z wypracowywaniem zupełnie nowatorskich rozwiązań w całkowicie nowych, bezprecedensowych sytuacjach.

Koncepcja inteligencji hybrydowej doskonale pokazuje, jak nowoczesne organizacje mogą jednocześnie wykorzystywać sztuczną inteligencję i ludzki wgląd. Na przykład zaawansowane rozwiązania AI w łańcuchu dostaw mogą znacznie usprawnić prognozowanie popytu i zarządzanie zapasami, przy czym doświadczeni menedżerowie zachowują pełną kontrolę nad ostatecznymi decyzjami zakupowymi. Takie wyważone podejście pozwala menedżerom pewniej poruszać się w warunkach niepewności i dowodzi, że nowoczesna technologia ma wspierać rolę człowieka, a nie ją eliminować.

Rozwiązywanie kluczowych problemów biznesowych

Przeprowadzanie audytu biznesowego

Odsłanianie środowisk danych

Aby skutecznie wdrożyć sztuczną inteligencję, najpierw musisz przeprowadzić rzetelny, kompleksowy audyt biznesowy. Audyt ten pomaga odsłonić rzeczywisty stan środowisk danych i ujawnić podstawowe pęknięcia oraz problemy architektoniczne, które AI nieuchronnie obnaży. Organizacje często mają trudności z złożonością integracji, gotowością danych, zagrożeniami cyberbezpieczeństwa i słabym nadzorem, gdy próbują wdrażać narzędzia uczenia maszynowego na dużą skalę. Nierozwiązane przeszkody operacyjne mogą znacząco zahamować inicjatywy związane z AI. Badania pokazują wręcz, że aż 70–85 procent projektów AI w przedsiębiorstwach nie osiąga pomyślnego wdrożenia produkcyjnego, co wynika z podstawowych wąskich gardeł w danych i luk w zarządzaniu.

Powinieneś od razu skupić się na wyjaśnieniu odpowiedzialności we wszystkich systemach danych. Przypisz konkretnym osobom lub międzyfunkcyjnym zespołom jasną odpowiedzialność za każdy silos danych, proces operacyjny lub zasób cyfrowy. Ustanów rygorystyczne ramy zarządzania, tworząc w pełni udokumentowane zasady przechowywania, udostępniania i monitorowania danych przedsiębiorstwa. Regularnie sprawdzaj dostęp do systemów i ich wykorzystanie, aby mieć pełny wgląd w to, kto korzysta z Twoich danych i w jaki sposób.

Naprawianie problemów z dostępem

Naprawienie problemów z bezpieczeństwem dostępu jest absolutnym warunkiem wstępnym udanej integracji AI. Niejasności dotyczące zgody na przetwarzanie danych, uprawnień użytkowników i kontroli dostępu mogą wywołać powszechną niepewność w organizacji co do tego, w jaki sposób dane firmowe są gromadzone i wykorzystywane. Ta niepewność rodzi głęboki opór pracowników i hamuje wdrażanie technologii. Ustanawiając jasną odpowiedzialność za dane i nowoczesne zarządzanie dostępem, można systematycznie rozwiązywać te obawy od podstaw.

• Jasno określ konkretne operacyjne wyzwania biznesowe, które mają rozwiązać Twoje inicjatywy AI.
• Zadbaj o ścisłe powiązanie projektów AI z celami strategicznymi firmy i mierzalnymi kluczowymi wskaźnikami efektywności.
• Dbaj o to, by pracownicy rzeczywiście rozumieli cel wdrożeń AI, aby zyskać wewnętrzne poparcie i ograniczyć opór wobec zmian.

Ograniczanie szumu w danych

Jasne określenie odpowiedzialności

Ograniczenie wewnętrznego szumu w danych jest kluczowe dla poprawy dokładności i użyteczności modeli AI. Można to osiągnąć, ustanawiając krystalicznie jasną odpowiedzialność za zasoby danych. Niejednoznaczności w odpowiedzialności za dane mogą łatwo prowadzić do naruszeń zgodności, niespójności operacyjnych i stronniczych wyników algorytmów. Wyraźne przypisanie odpowiedzialności pomaga ograniczać te ukryte ryzyka i zapewnia, że zautomatyzowane systemy działają wyłącznie na danych o wysokiej wiarygodności.

Usprawnianie procesów

Usprawnienie wewnętrznych procesów biznesowych to kolejny bardzo skuteczny sposób ograniczenia szumu w danych. Wdróż kompleksowe techniki wstępnego przetwarzania danych, które podnoszą ich jakość dzięki dokładnemu czyszczeniu, normalizacji i usuwaniu wartości odstających. Rozważ zastosowanie zaawansowanych technik filtrowania lub autoenkoderów, aby odtworzyć zbiory danych i usunąć nieistotne tło. Koncentrując się na tych podstawowych działaniach porządkowych, tworzysz solidne i wiarygodne środowisko danych, zdolne obsłużyć skalowalną integrację AI.

Proaktywne praktyki zwiększające zwinność biznesu

Przyjmowanie zmian

Dostosowywanie się do dynamiki rynku

Aby prosperować w dzisiejszym, niezwykle konkurencyjnym cyfrowym otoczeniu, Twoja organizacja musi aktywnie przyjąć zmiany strukturalne. Firmy, które bez trudu dostosowują się do zmieniającej się dynamiki rynku, konsekwentnie zapewniają sobie sukces w dłuższej perspektywie. Zacznij od budowania kultury stałych innowacji. Traktuj sztuczną inteligencję jako wzmacniającego partnera do współpracy, a nie mechaniczny zamiennik pracowników. Takie nastawienie sprzyja kreatywnemu rozwiązywaniu problemów i współpracy między działami.

• Zainwestuj znacznie w wewnętrzne programy przekwalifikowania i podnoszenia kwalifikacji, aby wyposażyć pracowników w kompetencje cyfrowe potrzebne w miejscu pracy wspieranym przez AI.
• Zapewnij odpowiedzialne i etyczne wdrażanie AI, ustanawiając solidne zabezpieczenia operacyjne, które chronią prywatność i są bezpośrednio zgodne z kluczowymi wartościami firmy.

Innowacyjność wykraczająca poza AI

Prawdziwa innowacja musi wykraczać daleko poza wdrażanie najnowszego oprogramowania czy modeli sztucznej inteligencji. Organizacje muszą przyjąć strategiczne planowanie zdolności, aby przygotować pracowników do nowych ról i zmieniających się obowiązków. Takie podejście patrzące w przyszłość wyposaża pracowników w dynamiczne umiejętności potrzebne do prosperowania w stale ewoluującym krajobrazie technologicznym. Kluczowe dla zarządzania transformacją przedsiębiorstwa jest podkreślanie zdolności adaptacji, zwinności i ciągłego uczenia się.

1. Poparcie najwyższego kierownictwa i jego aktywny udział są absolutnym warunkiem koniecznym do zrównoważonej transformacji organizacji.
2. Zarządzanie zmianą powinno zawsze być procesem współpracy, który aktywnie angażuje zwykłych użytkowników końcowych w planowanie techniczne i dyskusje.
3. Ciągłe programy szkoleniowe i rozwoju przywództwa są niezbędne, aby menedżerowie mogli kształtować nowe wizje operacyjne.

Transformacja cyfrowa to znacznie więcej niż wdrożenie technologii. Zasadniczo polega na zarządzaniu ludzką zmianą poprzez udoskonalone procesy i zdrową kulturę organizacyjną. Prawdziwa transformacja zachodzi naturalnie, gdy budujesz miejsce pracy otwarte na zmiany, zapewniając spójność działań na każdym poziomie organizacji.

Budowanie odporności

Przygotowanie na przyszłe wyzwania

Budowanie odporności organizacji jest kluczowe dla wspierania długoterminowych inicjatyw AI. Możesz przygotować przedsiębiorstwo na przyszłe zakłócenia technologiczne, świadomie wbudowując AI w zoptymalizowane procesy pracy. Ta przemyślana integracja zwiększa ogólną produktywność i wyostrza strategiczne podejmowanie decyzji. Zajmij się podstawowymi przeszkodami, takimi jak skalowalność systemów, gotowość infrastruktury i higiena danych, aby w pełni wykorzystać transformacyjny potencjał sztucznej inteligencji.

• Stwórz wyraźną, świadomie kształtowaną kulturę organizacyjną opartą na etyce technologii i odpowiedzialnym wykorzystywaniu danych.
• Dokładnie poznaj wewnętrznych i zewnętrznych interesariuszy AI, jednocześnie budując zaawansowaną, świadomą AI analizę ryzyka w zespołach kierowniczych.

Wykorzystanie AI jako narzędzia

Aby skutecznie wykorzystać sztuczną inteligencję, kierownictwo musi w dużym stopniu skupić się na ciągłym przekwalifikowywaniu pracowników. Przeprowadź dokładne analizy luk kompetencyjnych i zapewnij ukierunkowane szkolenia obejmujące zarówno techniczną biegłość cyfrową, jak i niezbędne umiejętności miękkie. Takie proaktywne podejście gwarantuje, że zespół będzie w pełni przygotowany do płynnej współpracy z zaawansowanymi systemami AI. Organizacja o zwinnej kulturze stawia na ciągłe kształcenie, dzięki czemu cała firma może szybko reagować na postęp technologiczny.

• Wdrażaj systematyczne pętle sprzężenia zwrotnego, które zachęcają pracowników do wymyślania i testowania nowych, praktycznych zastosowań AI.
• Śledź dedykowaną kartę wyników odporności i gotowości dla swoich inicjatyw AI, aby ilościowo mierzyć bieżący postęp.

Aktywnie wspierając kulturę ciągłego doskonalenia procesów operacyjnych, zapewniasz, że Twoja organizacja pozostanie zwinna, odporna i w pełni gotowa na przyszłe wyzwania rynkowe.

Sztuczna inteligencja nie jest magiczną różdżką, która usunie fundamentalne dysfunkcje w biznesie. Zamiast tego działa jak bezlitosne narzędzie diagnostyczne, które wyciąga na światło dzienne istniejące wąskie gardła operacyjne, złe nawyki w zarządzaniu danymi i luki w przywództwie. Aby skutecznie wdrożyć AI w strategii przedsiębiorstwa, trzeba postawić na podstawową higienę, uporządkowane zarządzanie danymi i proaktywne przywództwo. Warto już dziś rozważyć następujące konkretne kroki:

1. Określ jasne cele: Wskaż konkretne, precyzyjnie opisane problemy biznesowe, z którymi AI może sobie szczególnie dobrze poradzić.
2. Zidentyfikuj potencjalnych partnerów: Oceń dostawców technologii i konsultantów, którzy mają sprawdzone, odpowiednie doświadczenie w danej branży.
3. Zbuduj strategiczną mapę drogową: Ustal priorytety projektów o dużej wartości i przydziel niezbędne zasoby finansowe oraz ludzkie.
4. Przedstaw strategię AI: Przejrzyście przekaż interesariuszom plan operacyjny, aby zyskać poparcie w całej organizacji.
5. Rozpocznij ukierunkowane szkolenia: Podnoś kwalifikacje istniejących zespołów i w razie potrzeby zaangażuj wyspecjalizowanych ekspertów dziedzinowych.
6. Ustal wytyczne etyczne: Zobowiąż się do odpowiedzialnego korzystania z AI, zgodności z wymogami bezpieczeństwa i zabezpieczeń w zakresie prywatności danych.
7. Oceniaj i dostosowuj: Stale analizuj wyniki i doskonal strategię AI na podstawie wniosków płynących z rzeczywistej działalności operacyjnej.

Świadomie podejmując te uporządkowane kroki, możesz znacząco poprawić wyniki biznesowe i sprawić, że sztuczna inteligencja będzie potężnym narzędziem tworzącym wartość, a nie źródłem kosztownego zamieszania w firmie.

Często zadawane pytania

Jakie jest główne błędne przekonanie dotyczące AI w biznesie?

Wielu liderów błędnie zakłada, że sztuczna inteligencja może natychmiast rozwiązać głęboko zakorzenione problemy operacyjne. W rzeczywistości AI działa jak lustro, które ujawnia istniejące nieefektywności organizacji i błędy w danych, zamiast je naprawiać.

Jak AI może wzmacniać istniejące problemy biznesowe?

AI uwidacznia słabości w jakości danych, kontroli dostępu i procesach pracy. Jeśli w organizacji panuje słaba higiena danych lub procesy są zepsute, zautomatyzowane narzędzia AI szybko spotęgują te błędy w swoich wynikach.

Dlaczego przywództwo jest tak ważne przy wdrażaniu AI?

Silne przywództwo jest kluczowe, ponieważ wyznacza jasną wizję operacyjną, ustanawia odpowiedzialność i buduje kulturę organizacyjną, która przyjmuje odpowiedzialne innowacje i ciągłe uczenie się.

Jakie fundamentalne kwestie powinienem rozwiązać przed wdrożeniem AI?

Trzeba skupić się przede wszystkim na jakości danych, zarządzaniu bezpieczeństwem i jasnej odpowiedzialności za dane. Uporządkowanie tych podstawowych elementów zapewnia, że systemy AI będą dostarczać trafne wnioski, zamiast pogłębiać istniejący chaos.

Jak mogę przygotować zespół do skutecznego przyjęcia AI?

Zainwestuj w kompleksowe programy szkoleniowe, które rozwijają zarówno kompetencje techniczne, jak i ważne umiejętności miękkie. Takie przygotowanie pomaga pracownikom czuć się pewnie podczas współpracy z nowoczesnymi procesami opartymi na AI.

Jaką rolę odgrywa ludzka perspektywa w podejmowaniu decyzji opartych na AI?

Ludzka perspektywa uzupełnia wyniki algorytmów, wnosząc świadomość kontekstu, inteligencję emocjonalną i krytyczną ocenę etyczną. Liderzy muszą zawsze zachować ludzki nadzór nad decyzjami o dużej stawce.

Jak mierzyć sukces przedsięwzięć AI w przedsiębiorstwie?

Przed wdrożeniem ustal jasne, mierzalne cele biznesowe oraz kluczowe wskaźniki efektywności. Regularnie porównuj rzeczywiste wyniki z tymi miernikami, aby ocenić faktyczny wpływ na biznes.

Jakie są główne ryzyka polegania wyłącznie na autonomicznej AI?

Nadmierne poleganie na narzędziach zautomatyzowanych bez odpowiedniego zarządzania może prowadzić do poważnych błędów decyzyjnych, naruszeń zgodności i trudnych dylematów etycznych. Zawsze utrzymuj silny nadzór człowieka w procesie decyzyjnym.

🎧 Posłuchaj tego odcinka

Chcesz praktycznego wyjaśnienia tematu AI Exposes Broken Processes, Bad Data, and Weak Leadership? Ten odcinek w przystępny sposób omawia zagadnienie i pokazuje, dlaczego ma ono znaczenie dla Microsoft 365, Azure, Power Platform, bezpieczeństwa, AI i nowoczesnej pracy.

Posłuchaj tego odcinka, jeśli chcesz:

• Zrozumieć kluczowe koncepcje stojące za tematem AI Exposes Broken Processes, Bad Data, and Weak Leadership
• Zobaczyć, jak temat wpisuje się w szerszy ekosystem technologii Microsoft
• Dowiedzieć się, gdzie może przynieść praktyczną wartość Twojej organizacji

Może Ci się spodobać także te powiązane odcinki M365 FM:

• Naprawianie arkuszy Excela działających w tle i zepsutych procesów biznesowych
• Microsoft Fabric ujawnia luki w inżynierii danych i zarządzaniu nimi
• Naprawianie złych danych u źródła dzięki kontraktom T-SQL
• Naprawianie niedziałających aktualizacji danych na żywo w SPFx
• Od danych do inteligentnych agentów: budowanie zaufanej sztucznej inteligencji dla przedsiębiorstw z Microsoft AI Foundry, z Shubhangi Goyal [MVP]

Odkryj więcej praktycznych rozmów o Microsoft na M365 FM.