Sztuczna inteligencja w postaci Microsoft Copilot rewolucjonizuje spos贸b pracy os贸b zajmuj膮cych si臋 projektowaniem UX/UI. Od automatyzacji powtarzalnych zada艅 po generowanie innowacyjnych koncepcji.

Poznaj konkretne zastosowania, dzi臋ki kt贸rym Twoja praca nad projektem mo偶e przebiega膰 szybciej nawet o 40%, a Ty znajdziesz czas na bardziej kreatywne zadania.

AI jako Tw贸j wsp贸艂pracownik

Jako projektanci_tki UX/UI jeste艣my 艣wiadkami tego, jak sztuczna inteligencja zmienia krajobraz projektowania cyfrowego. Microsoft Copilot, kt贸ry do niedawna kojarzony by艂 g艂贸wnie z programowaniem, staje si臋 dzi艣 nieodzownym narz臋dziem w pracy projektowej ka偶dej osoby zajmuj膮cej si臋 UX/UI. Coraz wi臋cej zespo艂贸w wykorzystuje jego mo偶liwo艣ci, by przyspieszy膰 procesy i skupi膰 si臋 na tym, co najwa偶niejsze czyli na tworzeniu wyj膮tkowych do艣wiadcze艅 u偶ytkownik贸w_czek.

Copilot – dlaczego warto pozna膰 potencja艂 AI w pracy projektowej?

Wed艂ug najnowszych bada艅 Microsoftu, firmy wykorzystuj膮ce AI w procesach projektowych odnotowuj膮 艣redni wzrost produktywno艣ci na poziomie 35鈥�40%. Jednak prawdziwa warto艣膰 nie tkwi tylko w szybko艣ci – AI pozwala nam eksplorowa膰 wi臋cej opcji, testowa膰 odwa偶niejsze rozwi膮zania i ostatecznie dostarcza膰 lepsze produkty cyfrowe.

1. Automatyzacja bada艅 u偶ytkownik贸w i analiza danych bez stresu

Jednym z najbardziej czasoch艂onnych etap贸w w projektowaniu UX s膮 badania i ich p贸藕niejsza analiza. Na tym etapie Copilot mo偶e naprawd臋 odci膮偶y膰 osob臋 zajmuj膮c膮 si臋 projektowaniem.

• Analiza wywiad贸w i test贸w聽– zamiast 艣l臋cze膰 godzinami nad transkrypcjami i wypisywa膰 problemy u偶ytkownik贸w_czek, mo偶esz zleci膰 to Copilotowi. On szybko wyci膮gnie najwa偶niejsze wnioski, problematyczne kwestie i stworzy wzorce zachowa艅. Zdaniem wielu zespo艂贸w, dzi臋ki wykorzystaniu Copilota uda艂o si臋 skr贸ci膰 analiz臋 wywiad贸w z okresu obejmuj膮cego tygodnie do kilku dni.
• Tworzenie person i map 艣cie偶ki u偶ytkownika聽– zebra艂e艣_a艣 dane z bada艅? Wrzu膰 je do Copilota, a on pomo偶e Ci stworzy膰 gotowe persony i mapy 艣cie偶ek u偶ytkownik贸w – uporz膮dkowane i gotowe do u偶ycia.
• Analiza konkurencji聽– AI mo偶e te偶 鈥瀙rze艣wietli膰鈥� konkurencj臋: por贸wna funkcje, wygl膮d i podej艣cie do UX w r贸偶nych aplikacjach czy stronach. Ty zyskujesz wi臋cej czasu na projektowanie.

2. Szybsze tworzenie wireframe鈥櫭硍 i prototyp贸w

Tworzenie makiet w 鈥瀞tandardowy鈥� spos贸b potrafi zaj膮膰 mn贸stwo czasu. Copilot mo偶e to mocno przyspieszy膰.

• Generowanie uk艂ad贸w na podstawie opisu聽– wystarczy, 偶e opiszesz, co ma robi膰 strona czy aplikacja i jakie s膮 cele biznesowe, a Copilot zaproponuje uk艂ad. Oczywi艣cie to nie zast膮pi Twojej kreatywno艣ci, ale da Ci dobry punkt wyj艣cia.
• Responsywno艣膰 bez zgadywania聽– AI automatycznie podpowie, jak uk艂ad b臋dzie si臋 zachowywa艂 na r贸偶nych ekranach, zgodnie z dobrymi praktykami projektowania responsywnego.
• Budowanie komponent贸w do design systemu聽– Copilot pomo偶e te偶 w tworzeniu sp贸jnych bibliotek komponent贸w. Przeanalizuje to, co ju偶 zosta艂o stworzone i zaproponuje nowe elementy pasuj膮ce do ca艂o艣ci.

3. Tworzenie i ulepszanie tre艣ci UX

Tre艣膰 w interfejsie to nie tylko ozdobnik 鈥� to kluczowy element do艣wiadczenia u偶ytkownika. Copilot 艣wietnie radzi sobie z pisaniem tekst贸w, kt贸re wspieraj膮 UX.

• UX writing i mikrocopy聽– AI potrafi pisa膰 wszystko: od tekst贸w na przyciskach, przez komunikaty o b艂臋dach, a偶 po onboarding. Znakomicie sprawdza si臋 w projektach wieloj臋zycznych – dostosowuje ton komunikacji do r贸偶nych kontekst贸w kulturowych.
• Tworzenie scenariuszy testowych聽– Copilot tworzy realistyczne scenariusze do test贸w, uwzgl臋dniaj膮c r贸偶ne przypadki u偶ycia i potencjalne problemy.
• U艂atwienia dost臋pu (accessibility)聽– AI podpowiada alternatywne opisy do grafik, poprawia kontrasty kolor贸w i sugeruje zmiany, kt贸re u艂atwi膮 korzystanie z produktu osobom z niepe艂nosprawno艣ciami.

4. Wspieranie decyzji i ocena projekt贸w

Copilot pomaga tak偶e w obiektywnej ocenie, takiej kt贸ra opiera si臋 na danych.

• Analiza u偶yteczno艣ci聽– AI sprawdza, czy projekt trzyma si臋 zasad UX i wy艂apuje potencjalne problemy, zanim jeszcze zaczniesz testy z u偶ytkownikami_czkami. To oszcz臋dza czas i nerwy.
• Por贸wnanie z bran偶owymi standardami聽– Copilot zestawia Tw贸j projekt z najlepszymi praktykami w bran偶y i pokazuje, co mo偶na jeszcze poprawi膰.
• Propozycje alternatywnych rozwi膮za艅聽– nie mo偶esz rozwi膮za膰 jakiego艣 problemu i przez to nie mo偶esz ruszy膰 dalej? AI podrzuci inne podej艣cia, cz臋sto takie, na kt贸re samodzielnie trudno by艂oby Ci wpa艣膰.

5. Automatyzacja dokumentacji i przekazania projektu do developmentu

Copilot mo偶e mocno upro艣ci膰 proces przekazywania projektu do zespo艂u deweloperskiego.

• Automatyczne tworzenie specyfikacji聽– na podstawie projektu AI generuje dok艂adne specyfikacje techniczne: wymiary, kolory, fonty, odst臋py 鈥� wszystko, czego potrzebuj膮 deweloperzy i deweloperki.
• Dokumentacja systemu projektowego聽– Copilot pomaga stworzy膰 pe艂n膮 dokumentacj臋 komponent贸w: wskaz贸wki dotycz膮ce tego, jak ich u偶ywa膰, przyk艂ady, a nawet fragmenty kodu.
• User stories i kryteria akceptacji聽– AI zamienia wyniki reaserchu w konkretne user stories z jasnymi kryteriami akceptacji, co u艂atwia komunikacj臋 z zespo艂em produktowym i programistami_kami.

Przysz艂o艣膰 projektowania wspieranego przez AI

Najwi臋ksz膮 warto艣ci膮 AI nie jest to, 偶e zast臋puje cz艂owieka 鈥� tylko to, 偶e wzmacnia jego mo偶liwo艣ci. Dzi臋ki niej osoby projektuj膮ce mog膮 skupi膰 si臋 na strategii, zrozumieniu u偶ytkownik贸w_czek i tworzeniu innowacji, w momencie kiedy rutynowe zadania mog膮 zosta膰 zautomatyzowane.

Tak czy inaczej – wa偶ne jest, 偶eby zachowa膰 r贸wnowag臋. AI stwarza pot臋偶ne mo偶liwo艣ci, ale potrzebuje ludzkiego nadzoru, kreatywno艣ci i zdrowego rozs膮dku. Najlepsze efekty osi膮ga si臋 wtedy, gdy technologia idzie w parze z tym, co ludzkie: empati膮, intuicj膮 i nieszablonowym my艣leniem.

Przysz艂o艣膰 UX/UI b臋dzie nap臋dzana przez AI 鈥� ale nie przez ni膮 zdominowana. To projektanci i projektantki nadal wyznaczaj膮 kierunek, cele i warto艣ci produkt贸w cyfrowych. Copilot i podobne narz臋dzia to nasi partnerzy 鈥� silni, ale wymagaj膮cy m膮drego prowadzenia.

W 乌鸦传媒 rozw贸j naszych zespo艂贸w to nie tylko element strategii HR, ale fundament d艂ugofalowego sukcesu organizacji.

Stawiamy na indywidualne podej艣cie, dopasowanie kompetencji do roli oraz systematyczne wspieranie rozwoju zawodowego. Dzi臋ki temu osoby zatrudnione nie tylko osi膮gaj膮 lepsze wyniki, ale r贸wnie偶 czuj膮 si臋 zmotywowane i zaanga偶owane. 厂辫谤补飞诲藕, jak nasze dzia艂ania wygl膮daj膮 w praktyce.

1. Dopasowanie do roli 鈥� fundament efektywno艣ci

Proces rozwoju zaczyna si臋 ju偶 na etapie rekrutacji. Kluczowe jest, aby kandydat_ka by艂_a odpowiednio dopasowany_a do stanowiska 鈥� zar贸wno pod wzgl臋dem kompetencji technicznych (hard skills), jak i cech osobowo艣ci, temperamentu oraz zainteresowa艅.

Perfect match聽oznacza:

• zgodno艣膰 profilu kandydata z wymaganiami roli,
• wi臋ksze zaanga偶owanie i satysfakcj臋 z pracy,
• mniejsze ryzyko wypalenia zawodowego,
• lepsz膮 wsp贸艂prac臋 w zespole i wy偶sz膮 efektywno艣膰.

2. Indywidualna 艣cie偶ka rozwoju 鈥� inwestycja w potencja艂

Po zatrudnieniu kluczowe jest zaprojektowanie indywidualnej 艣cie偶ki rozwoju, kt贸ra odpowiada zar贸wno potrzebom danej osoby, jak i celom organizacji. 乌鸦传媒 oferuje szeroki wachlarz mo偶liwo艣ci rozwoju:

Dost臋pne narz臋dzia i inicjatywy:

• programy szkoleniowe i certyfikacyjne,
• mentoring i coaching,
• udzia艂 w projektach mi臋dzynarodowych,
• platformy e-learningowe i baza wiedzy.

Dzi臋ki temu osoba pracuj膮ca mo偶e rozwija膰 si臋 w wybranym kierunku, zdobywa膰 nowe kompetencje i przygotowywa膰 si臋 do przysz艂ych awans贸w.

3. Poczucie sensu i motywacja 鈥� si艂a nap臋dowa sukcesu

Rozw贸j zawodowy to nie tylko zdobywanie wiedzy, ale r贸wnie偶 budowanie poczucia sensu i przynale偶no艣ci. Osoba, kt贸ra widzi, 偶e firma inwestuje w jej rozw贸j, czuje si臋 doceniona i zmotywowana.

Efekty wsparcia rozwojowego:

• wi臋ksze zaanga偶owanie w codzienne obowi膮zki,
• wy偶sza jako艣膰 pracy,
• lojalno艣膰 wobec organizacji,
• gotowo艣膰 do podejmowania nowych wyzwa艅.

4. Strategia Zarz膮dzania Wiedz膮 鈥� przyk艂ad dotycz膮cy projektu z zakresu 艣wiadczenia us艂ug biznesowych:

W jednym z projekt贸w realizowanych dla naszego klienta wdro偶yli艣my kompleksow膮聽Strategi臋 Zarz膮dzania Wiedz膮, kt贸ra wspiera rozw贸j os贸b pracuj膮cych na ka偶dym etapie:

• Profesjonalny onboarding 鈥� ustrukturyzowany proces wdro偶eniowy z tygodniowym planem szkole艅 i ko艅cowym assesmentem gotowo艣ci do pracy.
• Okresowe testy wiedzy (quarterly knowledge tests) 鈥� dla pracownik贸w i pracownic z d艂u偶szym sta偶em, pozwalaj膮ce monitorowa膰 poziom wiedzy procesowej.
• Szkolenia uzupe艂niaj膮ce 鈥� na podstawie wynik贸w test贸w, maj膮ce na celu eliminacj臋 luk kompetencyjnych i zwi臋kszenie efektywno艣ci.

5. Jako艣膰 us艂ug i rozw贸j kompetencji 鈥� przyk艂ad dotycz膮cy projektu z zakresu 艣wiadczenia us艂ug biznesowych:

W ramach projektu funkcjonuje r贸wnie偶 inicjatywa聽Quality, kt贸rej celem jest monitorowanie i doskonalenie jako艣ci 艣wiadczonych us艂ug:

Dzia艂ania w ramach projektu Quality:

• analiza wynik贸w audyt贸w i kontroli SOX,
• identyfikacja obszar贸w wymagaj膮cych poprawy,
• inwestowanie w wiedz臋 i kompetencje zespo艂u.

Zasada jest prosta:聽im wi臋ksza wiedza, tym bardziej zadowolony klient聽

6. 艢cie偶ki awansu i rozw贸j kariery

Dzi臋ki systematycznemu wsparciu i rozwojowi kompetencji, pracuj膮ce u nas osoby maj膮 realn膮 mo偶liwo艣膰 awansu 鈥� zar贸wno w ramach projektu, jak i ca艂ej organizacji. Wiele os贸b rozpoczyna od stanowisk operacyjnych, a z czasem obejmuje role聽liderskie, eksperckie a nawet mened偶erskie.

7. Rozw贸j jako wsp贸lna korzy艣膰

乌鸦传媒 oferuje szerokie mo偶liwo艣ci rozwoju zawodowego, kt贸re s膮 wspierane przez management i wpisane w kultur臋 organizacyjn膮. Inwestowanie w ludzi to inwestowanie w przysz艂o艣膰 firmy.

Korzy艣ci dla obu stron:

• osoba, jak膮 zatrudniamy zyskuje szanse na rozw贸j, motywacj臋 i satysfakcj臋,
• firma wzbogaca si臋 o osob臋, kt贸ra jest nie tylko specjalist膮_tk膮, ale jest tak偶e zaanga偶owana, kompetentna i lojalna.

Has艂o 鈥瀌ost臋pno艣膰 cyfrowa鈥� (ang. digital accessibility) jest ostatnio odmieniane przez wszystkie przypadki za spraw膮 European Accessibility Act (EAA), czyli dyrektywy unijnej wchodz膮cej w 偶ycie 28 czerwca 2025 roku.

Wiele firm dzia艂aj膮cych na terenie Unii Europejskiej zacz臋艂o nagle obawia膰 si臋 surowych kar finansowych za niedostosowanie swoich produkt贸w i us艂ug do potrzeb os贸b z niepe艂nosprawno艣ciami. Ale czy w tym wszystkim chodzi o prawo i pieni膮dze?

Niepe艂nosprawno艣膰 鈥� kogo tak naprawd臋 dotyczy?

Definicje niepe艂nosprawno艣ci mog膮 si臋 nieco r贸偶ni膰 w zale偶no艣ci od kraju czy organizacji (Unia Europejska, ONZ), ale maj膮 wsp贸lny mianownik:

Niepe艂nosprawno艣膰 to d艂ugotrwa艂e ograniczenie zdolno艣ci wykonywania codziennych czynno艣ci. Mo偶e by膰 fizyczne, umys艂owe, intelektualne lub sensoryczne[1].

Zwr贸膰my uwag臋 na s艂owo 鈥瀌艂ugotrwa艂e鈥�. Dlaczego nie 鈥瀟rwa艂e鈥�? Czy ludzie z niepe艂nosprawno艣ciami to wy艂膮cznie np. osoby z ograniczon膮 sprawno艣ci膮 ruchow膮, osoby z niepe艂nosprawno艣ci膮 wzroku czy s艂uchu? Nie do ko艅ca. Pami臋tajmy o tym, 偶e wyzwania dotycz膮ce dost臋pno艣ci, r贸wnie偶 tej cyfrowej, mog膮 dotyczy膰… nas wszystkich. W ka偶dym momencie mo偶emy znale藕膰 si臋 w sytuacji, gdzie nasza zdolno艣膰 do wykonywania pewnych czynno艣ci b臋dzie ograniczona, nawet kr贸tkotrwale. Niekoniecznie musi by膰 to niepe艂nosprawno艣膰 w pe艂nym tego s艂owa znaczeniu.

Wyobra藕my sobie, 偶e 艂amiemy r臋k臋, kt贸r膮 obs艂ugujemy myszk臋 komputerow膮. Musimy prze艂o偶y膰 j膮 do drugiej d艂oni i nagle okazuje si臋, 偶e podczas korzystania z internetu nie potrafimy 鈥瀗ajecha膰鈥� na ten male艅ki symbol 鈥瀤鈥� zamykaj膮cy irytuj膮c膮 nas reklam臋.

Inna sytuacja: mamy chrypk臋 lub silny akcent, pr贸bujemy porozumie膰 si臋 przez telefon ze sztuczn膮 inteligencj膮 w funkcji obs艂ugi klienta w naszym banku, ale ona nie potrafi rozpozna膰 wypowiadanych przez nas s艂贸w.

Kolejny przypadek: jedziemy komunikacj膮 miejsk膮 i ogl膮damy na telefonie filmiki umieszczone na portalu spo艂eczno艣ciowym przez naszych ulubionych influencer贸w. W tramwaju jest bardzo g艂o艣no, nie mamy przy sobie s艂uchawek, a nie chcemy, 偶eby wszyscy s艂yszeli d藕wi臋ki wydobywaj膮ce si臋 z naszego smartfona.

I jeszcze jeden: jeste艣my osob膮 starsz膮 i chcemy sprawdzi膰 promocje na stronie pobliskiego dyskontu spo偶ywczego, ale jeste艣my atakowani przez mn贸stwo migaj膮cych reklam, a najnowsze oferty przewijaj膮 si臋 w karuzeli, kt贸rej nie da si臋 zatrzyma膰, a my nie nad膮偶amy z czytaniem drobnych literek z nazwami produkt贸w.

Takie przyk艂ady mo偶na mno偶y膰. Wynika z nich jasno, 偶e jaka艣 forma niepe艂nosprawno艣ci czy wyzwania mo偶e czasowo lub sytuacyjnie dotyczy膰 nas wszystkich.

Technologie asystuj膮ce i u艂atwienia dost臋pu

Co mo偶e nam w takich sytuacjach pom贸c? Zacznijmy od urz膮dze艅 i oprogramowania:

• joysticki 鈥� u偶ywane cz臋sto przez osoby z ograniczon膮 motoryk膮, kt贸re mog膮 porusza膰 w jakim艣 zakresie d艂oni膮 lub palcami,
•  tzw. mouth stick 鈥� czyli urz膮dzenie, z kt贸rego korzystaj膮 osoby z ograniczon膮 lub brakuj膮c膮 sprawno艣ci膮 ruchu r膮k, kt贸re nie maj膮 mo偶liwo艣ci obs艂ugi joysticka. Za pomoc膮 takiego 鈥瀌r膮偶ka鈥� mo偶na korzysta膰 z klawiatury albo obs艂ugiwa膰 smartfony i tablety.
• klawiatury 鈥� pomocne, gdy np. roz艂aduje nam si臋 myszka, ale niezb臋dne, kiedy nie widzimy,
• przetwarzanie tekstu na mow臋 鈥� wykorzystuj膮 je osoby z niepe艂nosprawno艣ci膮 mowy, kt贸re jednocze艣nie s膮 w stanie wystukiwa膰 tekst na klawiaturze,
• przetwarzanie mowy na tekst 鈥� przydatne, kiedy rozmawiamy z asystentem Google, Cortan膮 czy Siri, dyktujemy notatki na smartfonie, czy obs艂ugujemy urz膮dznia cyfrowe, nie mog膮c u偶y膰 do tego celu r膮k,
• czytniki ekranu 鈥� oprogramowanie (NVDA, Jaws czy VoiceOver dla komputer贸w oraz TalkBack i VoiceOver dla telefon贸w i tablet贸w) czytaj膮ce tre艣ci widoczne na ekranach,
• wy艣wietlacze i notatniki Braille鈥檃 鈥� urz膮dzenia przetwarzaj膮ce tekst na alfabet Braille鈥檃 i na odwr贸t,
• napisy i trankrypcje dla tre艣ci audio i wideo 鈥� dla os贸b G艂uchych, ale te偶 dla tych, kt贸rzy jad膮 wspomnianym wcze艣niej tramwajem i nie mog膮 ogl膮da膰 filmik贸w w wersji z d藕wi臋kiem,
• mo偶liwo艣膰 powi臋kszania tekstu (nawet do 400%) na stronie internetowej 鈥� dla os贸b s艂abowidz膮cych,
• kombinacje powy偶szych metod.

A co my mamy z tym wsp贸lnego?

Skoro osoby z niepe艂nosprawno艣ciami maj膮 do dyspozycji tak wiele pomocnych urz膮dze艅 i program贸w, to o co w艂a艣ciwie chodzi z t膮 dost臋pno艣ci膮 i co my, pracownicy IT, mamy z tym wsp贸lnego?

Ot贸偶… wiele! 呕eby czytnik ekranu, opcja powi臋kszania tekstu czy obs艂ugiwanie z klawiatury mog艂y naprawd臋 na co艣 si臋 przyda膰, wytwarzane przez nas oprogramowanie i strony internetowe musz膮 by膰 odpowiednio przygotowane.

Wszystko zaczyna si臋 na etapie rozmowy z klientem i zbierania wymaga艅 przez osoby w rolach analityk贸w biznesowych 鈥� ju偶 wtedy nale偶y w projekcie zarezerwowa膰 czas potrzebny na wdro偶enie dost臋pnych rozwi膮za艅. Nast臋pnie trzeba odpowiednio zaprojektowa膰 interfejs u偶ytkownika  鈥� na przyk艂ad zadba膰 o odpowiedni kontrast kolor贸w, kr贸j font贸w i rozmiar przycisk贸w. P贸藕niej kluczow膮 rol臋 odgrywaj膮 programi艣ci, kt贸rzy na podstawie wytycznych i projekt贸w pisz膮 dost臋pny, czysty kod. Rami臋 w rami臋 z nimi pracuj膮 testerzy sprawdzaj膮cy, czy oprogramowanie/strona internetowa wygl膮da i dzia艂a tak, jak powinny. Na koniec osoby, kt贸re b臋d膮 umieszcza膰 na stronach internetowych r贸偶ne tre艣ci, powinny zosta膰 przeszkolone z zasad dost臋pno艣ci tak, aby umia艂y poprawnie dodawa膰 teksty alternatywne do obraz贸w, u偶ywa膰 nag艂贸wk贸w, tworzy膰 prawid艂owe odno艣niki, dodawa膰 napisy do film贸w.

Jak wida膰, jest to skomplikowany i do艣膰 kosztowny proces, a wi臋c…

Czy warto inwestowa膰 w dost臋pno艣膰 cyfrow膮?

5x TAK!

• Po pierwsze, wype艂niaj膮c obowi膮zek nak艂adany przez nowe, unijne prawo, firmy unikn膮 ryzyka wysokich kar i d艂ugich, kosztownych proces贸w s膮dowych.
• Po drugie, firmy, kt贸re dzi臋ki dost臋pno艣ci zwi臋ksz膮 swoj膮 przewag臋 nad konkurencj膮, w osobach z niepe艂nosprawno艣ci膮 znajd膮 nowych u偶ytkownik贸w i klient贸w, co prze艂o偶y si臋 na lepsze wyniki finansowe.
• Po trzecie, firmy, kt贸rych produkty i us艂ugi b臋d膮 dost臋pne cyfrowo, b臋d膮 postrzegane jako odpowiedzialne spo艂ecznie, co mo偶e przyci膮ga膰 nowych klient贸w i partner贸w biznesowych.
• Po czwarte, wiele zasad dost臋pno艣ci cyfrowej, takich jak czytelne fonty, odpowiedni kontrast kolor贸w czy intuicyjna nawigacja, poprawia og贸ln膮 u偶yteczno艣膰 stron internetowych i aplikacji dla wszystkich u偶ytkownik贸w, co sprawia, 偶e klienci sp臋dz膮 wi臋cej czasu na stronie czy w aplikacji firmy i nie uciekn膮 do konkurencji.
• Po pi膮te i najwa偶niejsze 鈥� w dost臋pno艣ci chodzi o ludzi! Prawo czy wytyczne organizacji standaryzuj膮cych s膮 tylko 艣rodkami do osi膮gni臋cia celu, jakim jest umo偶liwienie osobom z niepe艂nosprawno艣ciami dost臋pu do produkt贸w i us艂ug na r贸wni z innymi. Inwestuj膮c w dost臋pno艣膰 cyfrow膮, firmy pokazuj膮, 偶e dbaj膮 o wszystkich swoich klient贸w, niezale偶nie od ich mo偶liwo艣ci. To buduje pozytywny wizerunek marki, zwi臋ksza lojalno艣膰 klient贸w i przyczynia si臋 do tworzenia bardziej inkluzywnego spo艂ecze艅stwa.

Podsumowuj膮c, inwestowanie w dost臋pno艣膰 cyfrow膮 to nie tylko obowi膮zek prawny, ale tak偶e strategiczna decyzja biznesowa, kt贸ra przynosi korzy艣ci zar贸wno firmom, jak i spo艂ecze艅stwu.

[1] 呕谤贸诲艂辞:

W 艣wiecie pe艂nym dynamicznych zmian, transformacji cyfrowej i ci膮g艂ego rozwoju technologii, niezmienna pozostaje potrzeba, by jasno komunikowa膰 swoj膮 warto艣膰 zawodow膮.

Niezale偶nie od tego, czy planujesz awans, my艣lisz o zmianie pracy, czy po prostu chcesz 艣wiadomie kierowa膰 swoj膮 karier膮 – warto zacz膮膰 od okre艣lenia swojego Career MVP.

Czym jest Career MVP?

MVP to skr贸t od Minimum Viable Product, poj臋cie z metodologii zwinnej (Agile), kt贸re oznacza 鈥瀙rodukt minimalnie op艂acalny鈥�. W kontek艣cie kariery mo偶emy okre艣li膰 sw贸j Minimum Viable Profile: najbardziej podstawowej, ale warto艣ciowej wersji Twojej profesjonalnej to偶samo艣ci. To konkretna odpowied藕 na pytanie: co ju偶 teraz mog臋 zaoferowa膰 jako specjalist_ka?

Career MVP nie musi by膰 pe艂nym CV. To zestaw kluczowych kompetencji, do艣wiadcze艅 i warto艣ci, kt贸re stanowi膮 Tw贸j rdze艅 zawodowy.

Jak stworzy膰 sw贸j Career MVP?

Zacznij od autorefleksji. Zadaj sobie trzy pytania:

• Jakie problemy potrafi臋 rozwi膮zywa膰?
• Co wyr贸偶nia mnie spo艣r贸d innych specjalist贸w lub specjalistek w mojej dziedzinie?
• Jakie warto艣ci i rezultaty dostarczam zespo艂om lub organizacjom?

Mo偶esz te偶 zebra膰 feedback od os贸b, z jakimi wsp贸艂pracujesz lub przyjrze膰 si臋 projektom, z kt贸rych jeste艣 dumny_a. Szukaj powtarzaj膮cych si臋 motyw贸w i tego, co przynosi艂o realn膮 warto艣膰.

Dlaczego warto?

Jasna komunikacja – Career MVP pomaga precyzyjnie opisa膰 siebie na LinkedIn, w rozmowie o prac臋 czy podczas prezentacji w艂asnych osi膮gni臋膰.
Lepsze decyzje zawodowe – 艣wiadomo艣膰 swojej warto艣ci pozwala szybciej oceni膰, czy dana rola lub projekt pasuje do Twojego kierunku.
Punkty odniesienia dla dalszego rozwoju – MVP to fundament, od kt贸rego mo偶esz budowa膰 kolejne kroki 鈥� backlog kariery, roadmap臋, personal branding.

Career MVP w praktyce

笔谤锄测办艂补诲:
鈥濲ako analityczka biznesowa specjalizuj臋 si臋 w usprawnianiu proces贸w IT. Potrafi臋 przek艂ada膰 wymagania biznesowe na konkretne rozwi膮zania techniczne, wsp贸艂pracuj膮c z zespo艂ami interdyscyplinarnymi.鈥�

Zwi臋藕le, konkretnie, z naciskiem na warto艣膰 i unikalno艣膰.

Tw贸j Career MVP to kompas zawodowy – dzi臋ki niemu 艂atwiej podejmiesz 艣wiadome decyzje, zbudujesz silniejszy profil ekspercki i szybciej zauwa偶ysz, co Ci臋 naprawd臋 wyr贸偶nia. Nie czekaj na kolejny przegl膮d roczny w pracy – stw贸rz sw贸j Career MVP.

Chcesz dowiedzie膰 si臋 wi臋cej lub stworzy膰 swoje w艂asne Career MVP? Zajrzyj na warsztatykt贸re odb臋d膮 si臋 w ramach konferencji Perspektywy Women in Tech Summit 2025 ju偶 5.06, o godzinie 15:00.

Praca to co艣 wi臋cej ni偶 narzucone spotkania i terminy. To r贸wnie偶 ludzie, z kt贸rymi sp臋dzasz codziennie czas – bo, b膮d藕my szczerzy, zgrany zesp贸艂 sprawia, 偶e nawet najtrudniejszy dzie艅 staje si臋 do zniesienia. Ale jak nawi膮za膰 szczere relacje, nie wypadaj膮c przy tym sztucznie ani nie kreuj膮c wizerunku osoby, kt贸ra przy ekspresie do kawy wyjawia zbyt wiele?

1.聽 B膮d藕 po prostu “spoko” (Zaskakuj膮co Proste)

Nikt nie lubi w pracy robot贸w. Po prostu b膮d藕 uprzejmy. Powiedz 鈥瀋ze艣膰鈥�, przytrzymaj drzwi, zapytaj 鈥濲ak min膮艂 weekend?鈥�, nie oczekuj膮c pe艂nej biografii. Ma艂e gesty buduj膮 zaufanie na d艂u偶sz膮 met臋.

2.  Opanuj Small Talk (albo udawaj, 偶e umiesz w pogaduszki)

 Nie ka偶dy jest mistrzem lu藕nych pogaw臋dek (pozdrawiamy introwertyk贸w). Ale nie musisz by膰 dusz膮 towarzystwa, 偶eby pogada膰. Bezpieczne tematy to:

• Plany na weekend (ale bez wchodzenia w szczeg贸艂y)
• Seriale (ka偶dy co艣 ogl膮da)
• Pogoda (tak, to bana艂, ale dzia艂a)
• Biurowe przek膮ski (鈥濳to zjad艂 moje ciastka?鈥� to 艣wietny punkt zaczepienia)

Unikaj: polityki, rozm贸w o zarobkach i osobistych problemach (zostaw to na spotkania po pracy).

3.聽 Znajd藕 wsp贸lny j臋zyk (bez dziwnych manewr贸w)

Nie musisz zaprzyja藕nia膰 si臋 z ka偶dym, ale wsp贸lne zainteresowania pomagaj膮. Mo偶e oboje uwielbiacie psy, nie akceptujecie ananasa na pizzy albo podziwiacie biurowe kwiaty, kt贸re jeszcze nie usch艂y.

Pro tip: Je艣li us艂yszysz, 偶e kto艣 lubi co艣, co ty te偶 lubisz, delikatnie nawi膮偶 do tego przy nast臋pnej rozmowie. 鈥濻艂ysza艂em, 偶e lubisz w臋dr贸wki – masz jakie艣 fajne szlaki do polecenia?鈥� = gotowa ni膰 porozumienia.

4.聽 Pomagaj, ale bez oczekiwa艅

Chcesz budowa膰 dobre relacje? B膮d藕 osob膮, na kt贸rej mo偶na polega膰. Pom贸偶, je艣li masz tak膮 mo偶liwo艣膰 – czy to zast臋puj膮c kogo艣 na spotkaniu, czy dziel膮c si臋 trikiem w Excelu, kt贸ry oszcz臋dzi godziny pracy. Ale uwa偶aj, 偶eby nie sta膰 si臋 鈥瀊iurowym koz艂em ofiarnym鈥� jest r贸偶nica mi臋dzy pomoc膮 a wykorzystywaniem.

5.聽 Wykorzystaj “magi臋 jedzenia”

Chcesz zyska膰 sympati臋 w pracy? Przynie艣 jedzenie. Serio. Paka p膮czk贸w czy domowe wypieki potrafi膮 zdzia艂a膰 cuda. Jedzenie 艂膮czy ludzi, wywo艂uje rozmowy i sprawia, 偶e stajesz si臋 ulubionym wsp贸艂pracownikiem. Nie potrafisz piec? Sklepowe te偶 si臋 liczy.

6.听 Daj relacjom czas

Najlepsze przyja藕nie w pracy rodz膮 si臋 naturalnie. Nie ka偶dy b臋dzie Twoj膮 bratni膮 dusz膮 i to jest OK. Daj sobie czas, b膮d藕 otwarty na rozmowy i w ko艅cu znajdziesz swoj膮 ekip臋.

Podsumowanie: praca jest lepsza z fajnymi lud藕mi

Budowanie relacji w pracy to nie rywalizacja na bycie najg艂o艣niejszym czy na si艂臋 zawieranie przyja藕ni. Chodzi o to, 偶eby by膰 otwartym, pomocnym i鈥� troch臋 bardziej ludzkim. Zacznij od drobiazg贸w, b膮d藕 uprzejmy i mo偶e przynie艣 jakie艣 ciastka. Nigdy nie wiesz, kto oka偶e si臋 twoim nowym biurowym kumplem lub kumpel膮.

5 kluczowych wskaz贸wek dla wsp贸艂czesnych mened偶er贸w i mened偶erek

Sztuczna inteligencja (AI) to jedno z najwa偶niejszych narz臋dzi we wsp贸艂czesnym zarz膮dzaniu. Wspiera podejmowanie decyzji, optymalizuje procesy i personalizuje rozw贸j os贸b pracuj膮cych w danej organizacji. Jednak AI nie zast膮pi osoby zarz膮dzaj膮cej zespo艂em – jej skuteczno艣膰 zale偶y od umiej臋tnego po艂膮czenia technologii z ludzkimi kompetencjami, takimi jak empatia, strategiczne my艣lenie i budowanie relacji. Co wi臋cej, jej zastosowanie wymaga odpowiedzialno艣ci i etycznego podej艣cia, kt贸re pozwoli unikn膮膰 uprzedze艅 algorytmicznych i zapewni przejrzysto艣膰 dzia艂ania.

Oto pi臋膰 praktycznych wskaz贸wek, jak efektywnie i odpowiedzialnie wykorzysta膰 AI w zarz膮dzaniu zespo艂em.

1. Korzystaj z AI w analizie danych, ale zachowaj ludzki kontekst

AI potrafi b艂yskawicznie analizowa膰 ogromne ilo艣ci informacji, identyfikowa膰 trendy i rekomendowa膰 dzia艂ania. Narz臋dzia, takie jak predictive analytics, pozwalaj膮 przewidywa膰 zmiany rynkowe czy potrzeby klient贸w.

Ostateczna interpretacja danych i podejmowanie kluczowych decyzji pozostaj膮 jednak w gestii lidera lub liderki. Model 鈥瀐uman-in-the-loop鈥� pozwala 艂膮czy膰 zaawansowan膮 analityk臋 AI z do艣wiadczeniem i intuicj膮 cz艂owieka, co prowadzi do trafniejszych decyzji biznesowych. Wa偶ne jest r贸wnie偶 uwzgl臋dnienie aspekt贸w etycznych, takich jak unikanie b艂臋d贸w algorytmicznych czy transparentno艣膰 wykorzystywanych modeli.

2. Wzmacniaj inteligencj臋 emocjonaln膮 w erze AI

AI mo偶e monitorowa膰 nastroje pracownik贸w i pracownic na podstawie ankiet czy analizy j臋zyka, ale nie zast膮pi umiej臋tno艣ci budowania zaufania i autentycznych relacji.

Dzi艣 wykorzystywanie AI jako wsparcia w diagnozowaniu atmosfery w zespole jest rozwi膮zaniem, z kt贸rego warto korzysta膰, ale kluczow膮 rol臋 nadal powinna odgrywa膰 empatia. Regularna komunikacja, feedback i otwarto艣膰 na potrzeby drugiego cz艂owieka pomagaj膮 tworzy膰 zaanga偶owan膮 i zmotywowan膮 kultur臋 organizacyjn膮. Jednocze艣nie niezb臋dne jest etyczne wykorzystanie danych 鈥� zbieranie informacji o nastrojach os贸b z zespo艂u powinno odbywa膰 si臋 za ich zgod膮 i z pe艂n膮 transparentno艣ci膮.

3. Personalizuj rozw贸j os贸b ze swojego zespo艂u, ale pami臋taj o inspiracji

Systemy AI, takie jak platformy LMS (Learning Management System), dostosowuj膮 艣cie偶ki edukacyjne do indywidualnych potrzeb pracownik贸w czy pracownic. Dzi臋ki nim rozw贸j staje si臋 bardziej efektywny i dopasowany do umiej臋tno艣ci danej osoby.

Technologia nie zast膮pi jednak roli, jak膮 w zespole pe艂ni lider b膮d藕 liderka – taka osoba powinna inspirowa膰, zach臋ca膰 do nauki, pokazywa膰 warto艣ciowy kontekst biznesowy i wspiera膰 rozw贸j kompetencji przysz艂o艣ci. Ponadto osoby pe艂ni膮ce role liderskie powinny pami臋ta膰 o tym, by dobierane przez nich narz臋dzia edukacyjne nie wykorzystywa艂y stronniczych algorytm贸w i zapewnia艂y r贸wne szanse wszystkim osobom z zespo艂u.

4. Automatyzuj rutynowe zadania, by skupi膰 si臋 na strategii

Automatyzacja proces贸w administracyjnych, raportowania czy obs艂ugi klienta pozwala mened偶erom i mened偶erkom koncentrowa膰 si臋 na kluczowych aspektach zarz膮dzania 鈥� innowacjach, strategii i rozwoju organizacji.

Warto wdra偶a膰 AI w obszarach, kt贸re pozwalaj膮 na oszcz臋dno艣膰 czasu i eliminacj臋 powtarzalnych obowi膮zk贸w. Dzi臋ki temu osoby w rolach liderskich mog膮 skupi膰 si臋 na kreatywnym my艣leniu i budowaniu d艂ugofalowej strategii. Jednocze艣nie powinny monitorowa膰 wp艂yw automatyzacji na osoby w zespole – aby eliminowa膰 niepotrzebny stres i obawy o utrat臋 miejsca pracy, kluczowe jest zapewnienie transparentno艣ci i odpowiedzialnej komunikacji zmian.

5. Promuj odpowiedzialne wykorzystanie AI

Zaufanie do AI w organizacji zale偶y od transparentno艣ci jej stosowania. Liderzy i liderki powinni jasno komunikowa膰, w jaki spos贸b AI wspiera ich zespo艂y, jakie s膮 jej mo偶liwo艣ci oraz gdzie le偶膮 jej ograniczenia.

Edukacja na temat etyki AI, unikanie uprzedze艅 algorytmicznych oraz odpowiedzialne zarz膮dzanie danymi s膮 kluczowe dla budowania zaufania do technologii i jej skutecznej implementacji w firmie. Warto tak偶e 艣ledzi膰 regulacje dotycz膮ce AI oraz przestrzega膰 zasad dotycz膮cych ochrony danych osobowych i prywatno艣ci.

Podsumowanie

AI to pot臋偶ne narz臋dzie, ale to cz艂owiek pozostaje w centrum zarz膮dzania. Dzi艣 osoby na stanowiskach liderskich musz膮 w umiej臋tny spos贸b 艂膮czy膰 nowoczesne technologie ze zdolno艣ciami interpersonalnymi, tworz膮c dynamiczne, efektywne i zintegrowane zespo艂y.

Wdra偶aj膮c AI w zarz膮dzaniu, warto wi臋c pami臋ta膰 o r贸wnowadze – technologia powinna wspiera膰, a nie zast臋powa膰 kluczowe kompetencje liderskie. Etyczne podej艣cie do sztucznej inteligencji, transparentno艣膰 jej stosowania oraz odpowiedzialno艣膰 lider贸w i liderek w jej implementacji stanowi膮 fundament sukcesu w erze cyfrowej transformacji.

Wdra偶anie transformacji biznesowych opartych na sztucznej inteligencji (AI), a ostatnio nap臋dzanych entuzjazmem wok贸艂 generatywnej AI (Gen AI), staje si臋 coraz popularniejszym kierunkiem firm.

Wed艂ug raportu 乌鸦传媒 przeprowadzonego we wsp贸艂pracy z , ponad 80% respondent贸w uwa偶a, 偶e nadszed艂 czas, aby przekszta艂ci膰 Global Business Services w Generative Business Services 鈥� lepiej zdefiniowane jako us艂ugi oparte na AI i danych, ukierunkowane na wzrost oraz innowacje w przedsi臋biorstwach. Warto jednak pami臋ta膰, 偶e skuteczna transformacja biznesowa, przynosz膮ca wymierne rezultaty, wymaga kompleksowego podej艣cia, czyli wdra偶ania odpowiednich platform technologicznych wraz z transformacj膮 modelu operacyjnego i proces贸w 鈥� a niekoniecznie samej AI. Klucz do jej efektywno艣ci stanowi膮 dog艂臋bna diagnoza potrzeb firmy, strategiczne podej艣cie oraz indywidualnie dopasowane, bran偶owo specyficzne rozwi膮zania, kt贸re 艂膮cznie przekszta艂caj膮 modele operacyjne, procesy, technologi臋 i ludzi.

W transformacjach biznesowych obserwujemy du偶e skoncentrowanie na najnowszych rozwi膮zaniach technologicznych, jednak podstawowe zasady pozostaj膮 niezmienne. Klient 鈥� czyli ko艅cowy odbiorca produkt贸w lub us艂ug 鈥� musi zawsze znajdowa膰 si臋 w centrum projektowania. Je艣li zapomnimy o identyfikacji jego potrzeb i ich rozwi膮zaniu, transformacja najprawdopodobniej nie zako艅czy si臋 sukcesem.

Coraz popularniejsz膮 i skuteczniejsz膮 metod膮 budowania strategii transformacji jest model oparty na rezultatach (Outcomes Based Model), kt贸ry koncentruje si臋 przede wszystkim na wp艂ywie programu transformacyjnego na biznes, a nie jedynie na typowych miernikach wydajno艣ci proces贸w czy modelach cenowych opartych na sta艂ych lub zmiennych op艂atach. Inicjatywy transformacyjne oraz 艣wiadczone us艂ugi s膮 dostosowane do osi膮ganych rezultat贸w biznesowych, takich jak poprawa kapita艂u obrotowego poprzez redukcj臋 zaleg艂ych nale偶no艣ci czy zwi臋kszenie przychod贸w dzi臋ki wykrywaniu, zapobieganiu i odzyskiwaniu utraconych przychod贸w. Obserwujemy przypadki, w kt贸rych zastosowanie takich modeli prowadzi do znacz膮cej poprawy przep艂yw贸w pieni臋偶nych, a osi膮gane rezultaty si臋gaj膮 milion贸w euro na korzy艣膰 naszych klient贸w.

Takie podej艣cie znacz膮co zwi臋ksza skuteczno艣膰 transformacji biznesowej i wykracza poza tradycyjne priorytety, skupione na produktywno艣ci czy arbitra偶u koszt贸w pracy. Dzi臋ki temu znacznie 艂atwiej jest przyci膮gn膮膰 uwag臋 kadry zarz膮dzaj膮cej na poziomie C-level, kt贸ra zazwyczaj podejmuje decyzje i odpowiada za zakup us艂ug transformacyjnych.

Pracujemy w tym modelu, bo jeste艣my pewni, 偶e dobrze zaplanowana transformacja przynosi oczekiwane rezultaty. 呕eby to osi膮gn膮膰, musimy dobrze rozumie膰 naszych klient贸w 鈥� ich potrzeby i specyfik臋 dzia艂ania. Dzi臋ki temu mo偶emy tworzy膰 dopasowane, bran偶owe rozwi膮zania oraz skutecznie prowadzi膰 ich przez proces zmian. Opieramy si臋 na szczeg贸艂owej analizie danych, kt贸ra pozwala podejmowa膰 trafne decyzje. Do tego stosujemy model rozliczeniowy oparty na osi膮ganych rezultatach, co motywuje zar贸wno klient贸w, jak i 乌鸦传媒. To w艂a艣nie sprawia, 偶e taka wsp贸艂praca jest korzystna dla obu stron.

W kontek艣cie strategicznej transformacji biznesowej kluczow膮 rol臋 cz臋sto odgrywaj膮 organizacje znane jako GBS (Global Business Services) lub BPO (dostawcy us艂ug proces贸w biznesowych – Business Process Outsourcing). Sektor ten jest silnie reprezentowany w Polsce oraz w innych krajach regionu, takich jak Rumunia, g艂贸wnie dzi臋ki dost臋pno艣ci wysoko wykwalifikowanych specjalist贸w i specjalistek, eksperckiej wiedzy oraz wci膮偶 stosunkowo niskim kosztom pracy w por贸wnaniu do innych pa艅stw. Cho膰 tradycyjne funkcje i korzy艣ci p艂yn膮ce z GBS/BPO pozostaj膮 istotne, ro艣nie potrzeba zdefiniowania ich roli na nowo, aby lepiej trafia膰 do lider贸w biznesu, kt贸rzy oczekuj膮 wi臋cej ni偶 tylko ci臋cia koszt贸w.

乌鸦传媒 to ju偶 nie tylko tradycyjny dostawca us艂ug transakcyjnych, ale organizacja, kt贸ra koordynuje ekosystem nowych umiej臋tno艣ci, technologii i kompetencji dla swoich klient贸w. Dzi臋ki temu nie ogranicza si臋 do wsparcia operacyjnego, lecz aktywnie nap臋dza realizacj臋 strategicznych cel贸w nowoczesnych przedsi臋biorstw. 乌鸦传媒 coraz szerzej obejmuje odpowiedzialno艣膰 za transformacj臋 biznesow膮 swoich klient贸w, rozszerzaj膮c dzia艂alno艣膰 na kolejne linie biznesowe i obszary funkcjonalne. Dzi臋ki temu wp艂ywa na ich wyniki finansowe zar贸wno w zakresie przychod贸w, jak i zysk贸w.

Si艂a prostoty

W dzisiejszym 艣wiecie technologia rozwija si臋 w zawrotnym tempie, a firmy nieustannie mierz膮 si臋 z zalewem innowacyjnych rozwi膮za艅, kt贸re mog膮 usprawni膰 ich dzia艂alno艣膰. Jednak tak szybkie tempo zmian cz臋sto utrudnia pe艂ne przystosowanie si臋 do nowo艣ci, przez co technologie nie s膮 wykorzystywane w maksymalnym stopniu, a ich wp艂yw na biznes pozostaje ograniczony. Wiele organizacji wdra偶a jedynie fragmentaryczne rozwi膮zania i nie w pe艂ni korzysta z mo偶liwo艣ci dost臋pnych technologii, co znacz膮co obni偶a ich efektywno艣膰 i zwrot z inwestycji.

Technologia powinna by膰 wykorzystywana w pe艂ni, aby jak najwi臋ksza cz臋艣膰 organizacji mog艂a czerpa膰 korzy艣ci z wdro偶onych rozwi膮za艅. Takie podej艣cie nie tylko zwi臋ksza efektywno艣膰, ale tak偶e pozwala optymalizowa膰 koszty 鈥� innymi s艂owy, nasi klienci mog膮 w pe艂ni wykorzysta膰 to, za co p艂ac膮. Firmy powinny r贸wnie偶 wybiera膰 platformy technologiczne, kt贸re odpowiadaj膮 na r贸偶norodne potrzeby, zamiast polega膰 na wielu rozproszonych narz臋dziach. Kluczowe jest pe艂ne i w艂a艣ciwe wdro偶enie, a nie gromadzenie kolejnych rozwi膮za艅.

Rozw贸j firmy opiera si臋 na kompetencjach zespo艂u

Kluczem do udanej transformacji biznesowej 鈥� obok dobrego planowania strategicznego 鈥� jest skuteczne zarz膮dzanie zmian膮 i komunikacja. Zmiana przynosi efekty tylko wtedy, gdy pracownicy j膮 rozumiej膮, s膮 do niej przekonani, a najlepiej, gdy maj膮 mo偶liwo艣膰 wsp贸艂tworzenia jej.

Transformacja biznesowa to tak偶e rozw贸j kompetencji pracownik贸w i pracownic. Od samego pocz膮tku warto jasno komunikowa膰 im, jak膮 rol臋 odegraj膮 zar贸wno w trakcie zmian, jak i po ich wdro偶eniu. R贸wnolegle z modyfikacj膮 proces贸w biznesowych kluczowe jest zaplanowanie i przeprowadzenie solidnych szkole艅 oraz wyposa偶enie zespo艂贸w w odpowiednie narz臋dzia i zasoby. Dzi臋ki temu codzienna dzia艂alno艣膰 firmy pozostaje niezak艂贸cona, a osoby zatrudnione mog膮 w pe艂ni wykorzysta膰 sw贸j potencja艂.

W 乌鸦传媒 koncentrujemy si臋 na rozwoju naszych zespo艂贸w w obszarze generatywnej AI oraz certyfikacji bran偶owych. Zatrudniane przez nas osoby maj膮 mo偶liwo艣膰, a cz臋sto tak偶e obowi膮zek, zdobywania kluczowych certyfikat贸w w tych dziedzinach. Dzi臋ki temu jeste艣my na bie偶膮co z trendami i zmianami rynkowymi oraz mo偶emy wdra偶a膰 dopasowane, optymalne rozwi膮zania dla naszych klient贸w. Tylko w ten spos贸b mo偶emy by膰 dla nich niezawodnym partnerem.

Jednym z najskuteczniejszych sposob贸w wdra偶ania zmian jest podej艣cie pilota偶owe. Pozwala ono przetestowa膰 rozwi膮zanie w wybranym, czasem odizolowanym obszarze przed jego szerokim wdro偶eniem. Metoda ta sprawdza si臋 szczeg贸lnie w du偶ych firmach o zasi臋gu regionalnym i globalnym. Wyb贸r obszaru pilota偶u mo偶e by膰 dokonany na poziomie geograficznym 鈥� na przyk艂ad w konkretnym kraju lub mie艣cie, wed艂ug linii biznesowych czy funkcji, w kt贸rych pracownicy s膮 najlepiej przygotowani i ch臋tni do udzia艂u w procesie zmiany. Sukces na mniejsz膮 skal臋 minimalizuje ryzyko, a pozytywne wyniki pomagaj膮 przekona膰 sceptyk贸w przed wdro偶eniem zmian w ca艂ej organizacji.

Zmierzch starych technologii

Nawet najlepiej zaplanowane zmiany wymagaj膮 czasu. W przypadku du偶ych platform, takich jak S/4HANA, ca艂y proces mo偶e trwa膰 nawet kilka lat. Osoby zarz膮dzaj膮ce i ich zespo艂y musz膮 by膰 przygotowane na okres, w kt贸rym b臋d膮 funkcjonowa膰 w dw贸ch r贸wnoleg艂ych 艣rodowiskach. Jest to niezb臋dne dla zachowania ci膮g艂o艣ci operacyjnej. Warto jednak podej艣膰 do tego kompleksowo 鈥� dobrze przemy艣lana transformacja, oparta na jasno okre艣lonych celach biznesowych, przynosi d艂ugoterminowe i mierzalne korzy艣ci.

W dzisiejszym dynamicznie zmieniaj膮cym si臋 艣wiecie biznesu, du偶e mi臋dzynarodowe firmy staj膮 przed wyzwaniem procesowania ogromnych ilo艣ci informacji, zwi膮zanych z transakcjami Intercompany. Przesy艂anie ka偶dego dnia wielkiej liczby faktur wystawianych r臋cznie, niesie ze sob膮 wbudowane ryzyko b艂臋d贸w. Co gorsza, ro艣nie ono wraz z wielko艣ci膮 handlu w ramach grupy kapita艂owej. B艂臋dy spowalniaj膮 prac臋 zespo艂贸w finansowych, przyczyniaj膮 si臋 do konieczno艣ci dokonywania odpis贸w ksi臋gowych, wp艂ywaj膮 negatywnie na przep艂ywy got贸wkowe oraz mog膮 powodowa膰 trudno艣ci przy audycie deklaracji podatkowych.

Manualne procesy w ramach Intercompany poch艂aniaj膮 bardzo du偶o czasu ksi臋gowych, kt贸rzy musz膮 艣ledzi膰 otwarte pozycje, przegl膮da膰 arkusze kalkulacyjne w poszukiwaniu informacji, wysy艂a膰 emaile do partner贸w handlowych oraz uzgadnia膰 dane pomi臋dzy poszczeg贸lnymi sp贸艂kami. Wszystko to odbija si臋 na widoczno艣ci sald Intercompany. Uzgodnienie pozycji wielu r贸偶nych sp贸艂ek w ramach ca艂ej grupy stanowi cz臋sto bardzo du偶e wyzwanie nawet dla do艣wiadczonych ksi臋gowych. Zw艂aszcza, 偶e konieczne jest uzgadnianie danych pochodz膮cych z r贸偶nych system贸w ERP, ksi膮g pomocniczych, dysk贸w wsp贸lnych, emaili itp. Nawet aktualizacja kurs贸w walut potrafi skomplikowa膰 ca艂y proces.

Przek艂adaj膮c to na problemy biznesowe, wiele firm nie potrafi zoptymalizowa膰 swojego wewn臋trznego 艂a艅cucha dostaw, co skutkuje niekonkurencyjnym modelem operacyjnym. Co wi臋cej, korporacje mi臋dzynarodowe musz膮 by膰 艣wiadome, 偶e Urz臋dy Skarbowe poszczeg贸lnych pa艅stw coraz dok艂adniej monitoruj膮 optymalizacje podatkowe, w tym ceny transferowe. Wszelkiego rodzaju w膮tpliwo艣ci w rozliczaniu transakcji Intercompany, mog膮 negatywnie rzutowa膰 na opini臋 na temat ca艂ej grupy kapita艂owej.

Jak sztuczna inteligencja rewolucjonizuje my艣lenie o handlu Intercompany

Doradzaj膮c naszym Klientom, cz臋sto widzimy, 偶e w艂a艣nie z takimi problemami musz膮 si臋 mierzy膰 podczas ka偶dego zamkni臋cia miesi膮ca (i na co dzie艅). W tym w艂a艣nie miejscu z pomoc膮 przychodz膮 najnowsze rozwi膮zania w postaci platform IT pozwalaj膮cych na efektywne zarz膮dzanie wszystkimi transakcjami Intercompany ze wsparciem sztucznej inteligencji.

Pre-konfigurowane fakturowanie pozwala na automatyzacj臋 ksi臋gowa艅 wprost do globalnej ksi臋gi pomocniczej (subledger) Intercompany. Jednak najwi臋ksze korzy艣ci, je偶eli chodzi o wydajno艣膰, mo偶emy osi膮gn膮膰 przy wdro偶eniu sztucznej inteligencji do analizy rozbie偶no艣ci w saldach. Wszelkiego rodzaju wyj膮tki, czy b艂臋dy s膮 natychmiast oznaczane. Wbudowany workflow pozwala na szybkie wyja艣nienie spornych faktur. U偶ytkownik ko艅cowy mo偶e szybko przejrze膰 transakcje, skupiaj膮c si臋 na tych, kt贸re stanowi膮 jakiego艣 rodzaju odst臋pstwo od zdefiniowanych regu艂.

Ostatecznie usprawnia to r贸wnie偶 proces nettingu ka偶dego miesi膮ca. Efektywna wsp贸艂praca mi臋dzy dzia艂ami ksi臋gowo艣ci a treasury pozwala na szybkie rozliczenie faktur i dokonanie jedynie niezb臋dnych p艂atno艣ci w ramach grupy, dalej usprawniaj膮c przep艂yw got贸wki.

Korzy艣ci z implementacji rozwi膮za艅 bazuj膮cych na sztucznej inteligencji

Przede wszystkim, implementuj膮c rozwi膮zania z komponentem sztucznej inteligancji, mo偶emy stosowa膰 modele predykcji trend贸w. Platformy do zarz膮dzania Intercompany analizuj膮 ogromne ilo艣ci danych ksi臋gowych i identyfikuj膮 z wyprzedzeniem potencjalne problemy, kt贸re mog艂yby op贸藕ni膰 proces zamkni臋cia miesi膮ca. Sztuczna inteligencja potrafi r贸wnie偶 okre艣li膰 s艂abe punkty w istniej膮cych relacjach handlowych wewn膮trz grupy, usprawniaj膮c przysz艂e transakcje.

Uwalniaj膮c czas ksi臋gowych, sztuczna inteligencja pozwala im bardziej skupi膰 si臋 na analizie danych oraz lepszym podejmowaniu decyzji. Mo偶liwe jest to dzi臋ki wdro偶eniu raportowania transakcji niemal偶e w czasie rzeczywistym. Od dawna wiadomo, 偶e wizualizacja danych zdecydowanie u艂atwia ludziom ich zrozumienie i podj臋cie dzia艂a艅.

Id膮c dalej, przek艂ada si臋 to na redukcj臋 ryzyka zwi膮zanego z b艂臋dami, odpisami ksi臋gowymi, a nawet potencjalnymi karami. Transakcje ksi臋gowane s膮 w obu sp贸艂kach w tym samym czasie. Automatyczne kontrole sprawdzaj膮, czy na艂o偶one mar偶e s膮 zgodne z ustalonymi cenami transferowymi oraz uwarunkowaniami podatkowymi.

Jak 乌鸦传媒 pomaga klientom?

Konsultanci pracuj膮cy w takich mi臋dzynarodowych zespo艂ach jak IFAO Consulting w spos贸b unikalny 艂膮cz膮 wiedz臋 ksi臋gow膮 z najnowszymi trendami IT i ich wykorzystaniem na platformach ksi臋gowych. W szczeg贸lno艣ci w przypadku proces贸w Intercompany pomagamy naszym klientom w reorganizacji ich zespo艂贸w, zwi臋kszaj膮c efektywno艣膰 poprzez wdro偶enia oparte na narz臋dziach wykorzystuj膮cych Sztuczn膮 Inteligencj臋. Przek艂ada si臋 to na konkretne warto艣ci dla firm 鈥� przyspieszaj膮c przebieg zamkni臋cia miesi膮ca, poprawiaj膮c przep艂yw got贸wki i daj膮c zespo艂om finansowym odpowiednie mo偶liwo艣ci, by wspiera膰 potrzeby biznesowe, mitygowa膰 ryzyka podatkowe oraz polepsza膰 鈥瀝achunek zysk贸w i strat鈥�.

Click here for English version

Wi臋kszo艣膰 firm, przechowuje tysi膮ce stron dokument贸w kt贸re s膮 niezb臋dne w pracy zespo艂owej. Bazy danych szybko si臋 rozrastaj膮 i ci膮gle ewoluuj膮, co stwarza wyzwanie, jakim jest odnalezienie w nich odpowiednich informacji.

Pomimo starannej dokumentacji, czy te偶 stosowaniu rozwi膮z艅 polegaj膮cych na indeksowaniu tre艣ci, dotarcie do tego, czego szukamy, staje si臋 偶mudn膮 operacj膮 鈥� musimy albo zna膰 lokalizacj臋 danego dokumentu, albo szuka膰 po dok艂adnych s艂owach kluczowych.

 Case study jednego z naszych klient贸w

U jednego z klient贸w 乌鸦传媒, zesp贸艂 buduj膮cy i obs艂uguj膮cy now膮 platform臋  danych by艂 zasypywany mas膮 pyta艅 ze strony niedo艣wiadczonych u偶ytkownik贸w i u偶ytkowniczek, co powa偶nie zmniejsza艂o jego zdolno艣ci do dalszego rowijania tej platformy i dotrzymania ustalonych termin贸w na wprowadznie nowych funkcjonalno艣ci.

Pokr贸tce wyja艣ni臋, na czym polega艂a obs艂uga typowego zapytania, pochodz膮cego od os贸b korzystaj膮cych z  platformy:

1. Klient kieruje pytanie do zespo艂u obs艂uguj膮cego platform臋.
2. Dedykowana osoba z zespo艂u platformy przegl膮da dost臋pne dokumenty Wiki i szuka odpowiednich informacji.
3. Kilka minut lub nawet kilka godzin p贸藕niej, osoba z obs艂ugi przekazuje informacje (link) do osoby pytaj膮cej.
4. Odpowied藕 mo偶e by膰 niejasna, co powoduje zadanie kolejnego pytania.

Dodam, 偶e wiele pyta艅 by艂o podobnych lub wr臋cz powtarza艂o si臋.

Wraz ze wzrostem ilo艣ci os贸b korzystaj膮cych z platformy, ro艣nie tygodniowy nak艂ad pracy po艣wi臋cony wsparciu klient贸w i przewiduje si臋, 偶e do ko艅ca 2024 roku osi膮gnie on 2,5 “FTE” (etat贸w) stale zajmuj膮cych si臋 tym zadaniem. Ponadto czas odpowiedzi na pro艣by dotycz膮ce wsparcia jest zbyt d艂ugi, co dodatkowo prowadzi do spadku zadowolenia klient贸w z obs艂ugi.

Rozmawiaj ze swoimi danymi za pomoc膮 Gen AI

Klient wykorzystywa艂 kilka technologii chmurowych, w tym Snowflake, jako g艂贸wne rozwi膮zanie w zakresie baz danych i hurtowni danych. Eksperci 乌鸦传媒 szybko dostrzegli technologi臋 Snowflake Cortex AI jako klucz do stworzenia nowoczesnego rozwi膮zania, kt贸re w przysz艂o艣ci rozwi膮偶e problemy klienta zwi膮zane z kosztami operacyjnymi obs艂ugi zapyta艅 na jego platformie.

Jak zmniejszy膰 koszty operacyjne i jednocze艣nie przenie艣膰 interakcje z klientami na nowy poziom?

1. Przejd藕 bezpo艣rednio do chatbota i zadaj pytanie.
2. Nadal masz pytanie? Zadaj kolejne.
3. Chatbot nie potrafi odpowiedzie膰 na twoje pytanie? Skontaktuj si臋 z odpowiedni膮 osob膮 z zespo艂u platformy.

Z takim pomys艂em 乌鸦传媒 przyst膮pi艂o do wdro偶enia chatbota opartego o Gen AI, kt贸ry m贸g艂by efektywnie odpowiada膰 na pytania klient贸w. Chatbot, wspierany przez obszerne repozytoria wiedzy firmy, zapewnia艂, 偶e dostarczane odpowiedzi by艂y dok艂adne i jasne. Dodatkowo, chatbot odnosi艂 si臋 do 藕r贸d艂owego linku dokumentacji Wiki jako cz臋艣ci swoich odpowiedzi, u艂atwiaj膮c znalezienie potrzebnych informacji oraz niejako potwierdzaj膮c ich poprawno艣膰.

Takie rozwi膮zanie dost臋pne 24 godziny na dob臋 sprawi艂o,  偶e klienci mogli uzyska膰 pomoc o ka偶dej porze dnia i nocy.

Wykorzystuj膮c moc Cortex AI i Gen AI opieraj膮cych si臋 na Retrieval-Augmented Generation (RAG), 乌鸦传媒 zrewolucjonizowa艂o spos贸b obs艂ugi wsparcia klienta.

Rzut oka na architektur臋

Architektura RAG zaproponowana przez 乌鸦传媒 dla chatbota Cortex AI sk艂ada艂a si臋 z trzech typ贸w us艂ug:

• Cortex AI Functions dla wsparcia large language model (LLM): EMBED_TEXT_768, VECTOR_L2_DISTANCE, oraz COMPLETE).
• Snowpark Container Services dla interfejsu u偶ytkownika.
• Tabele Snowflake jako tzw. 鈥渧ector store鈥� (z natywnym wsparciem typu 鈥渧ector鈥�).

Wyja艣nienie podstawowych termin贸w:

• RAG to podej艣cie architektoniczne, kt贸re zwi臋ksza mo偶liwo艣ci du偶ych modeli j臋zykowych (LLM) poprzez w艂膮czenie systemu wyszukiwania informacji. System ten wyszukuje odpowiednie dane takie jak np.  dokumenty i dostarcza je jako kontekst dla LLM, poprawiaj膮c dok艂adno艣膰 i trafno艣膰 generowanych odpowiedzi.
• Snowflake Cortex AI to inteligentna, w pe艂ni zarz膮dzana us艂uga w ramach Snowflake, kt贸ra pozwala firmom wykorzysta膰 moc sztucznej inteligencji (AI), umo偶liwiaj膮c u偶ytkownikom i u偶ytkowniczkom szybkie analizowanie danych i budowanie aplikacji AI bez potrzeby posiadania rozleg艂ej wiedzy technicznej.
• Funkcje Snowflake Cortex AI to zestaw wst臋pnie przygotowanych funkcji LLM, kt贸re pozwalaj膮 na wykonywanie zaawansowanej analizy danych i zada艅 AI bezpo艣rednio na platformie Snowflake. Te funkcje obejmuj膮 mo偶liwo艣ci takie jak uzupe艂nianie tekstu, analiza sentymentu i podsumowywanie tekstu.
• Us艂ugi kontenerowe Snowflake to w pe艂ni zarz膮dzana oferta kontenerowa, kt贸ra pozwala na wdra偶anie, zarz膮dzanie i skalowanie aplikacji kontenerowych w ramach platformy danych Snowflake.

Wdro偶enie chatbota Gen AI opartego na technologii Snowflake Cortex AI, pozwoli艂o klientowi na usprawnienie proces贸w wsparcia swojego klienta oraz na zmniejszenie koszt贸w operacyjnych. To innowacyjne rozwi膮zanie wykorzystuj膮ce moc Generatywnej Sztucznej Inteligencji (GenAI) sprawi艂o, 偶e u偶ytkownicy i u偶ytkowniczki mog膮 艂atwo nawigowa膰 po rozleg艂ych bazach wiedzy i bardzo 艂atwo znajdowa膰 potrzebne informacje.

Cortex Search

Opisa艂em spos贸b, w jaki 乌鸦传媒 zbudowa艂o narz臋dzie wyszukiwania dla podanego use case klienta. Niedawno wprowadzony serwis Cortex Search sprawi艂, 偶e budowa takich rozwi膮za艅 sta艂a si臋 znacznie 艂atwiejsza. Cortex Search sam zarz膮dza procesami embeddingu oraz wektoryzacji, st膮d nie trzeba ju偶 samodzielnie oprogramowywa膰 tych kluczowych element贸w rozwi膮za艅 typu RAG a zamiast tego mozna korzysta膰 z pe艂nego rozwi膮zania SaaS.  Dodatkowo, serwis ten podni贸s艂 jako艣膰 generowanych wynik贸w dzi臋ki zaawansowanemu rozwi膮zaniu wyszukiwania, 艂膮cz膮cemu wyszukiwanie semantyczne i leksykalne. To skuteczne podej艣cie jest niew膮tpliwie prze艂omem w budowaniu rozwi膮za艅 opartych na Gen AI RAG.

乌鸦传媒 and Snowflake

Wsp贸艂praca mi臋dzy 乌鸦传媒 a Snowflake pozwala na budow臋 zaawansowanych ekosystem贸w, w kt贸rych firmy mog膮 bez wysi艂ku udost臋pnia膰 i korzysta膰 z udost臋pnionych danych. 乌鸦传媒 i Snowflake wsp贸艂pracuj膮 nad opracowywaniem rozwi膮za艅 Generatywnej Sztucznej Inteligencji, kt贸re wykorzystuj膮 zaawansowan膮 technologi臋 Snowflake Cortex do implementacji innowacyjnych rozwi膮za艅 kluczowych w nowoczesnym biznesie.

Ta strategiczna wsp贸艂praca doprowadzi艂a do tego, 偶e Snowflake nada艂o firmie  乌鸦传媒 tytu艂 鈥�2023 EMEA Global SI Partner of the Year鈥�.

English version

Navigating knowledge bases efficiently: The power of Gen AI and Snowflake Cortex AI

Most companies that rely heavily on document stores for knowledge sharing and team collaboration often end up with many pages created by users.

The rapid growth and constant evolution of these knowledge bases pose significant challenges in finding relevant content. Despite diligent documentation, navigating to the pertinent information remains difficult 鈥� one either knows where the document is or the exact keywords to find it.

Real customer scenario

At one of 乌鸦传媒鈥檚 clients, a team operating and building a new data platform was entangled in customer support, reducing its ability to create new functionalities.

Allow me to briefly explain what a typical support request entailed:

1. The customer raises a question to the platform team.
2. A dedicated person from the platform team browses available Wiki documentation and searches for relevant information.
3. Several minutes or even hours later, the person passes the information (a link) to the requestor.
4. The answer may not be clear, prompting the need for another question to be asked.

The weekly effort spent on customer support is increasing, and it is projected to reach 2.5 鈥淔TE鈥� permanently occupied with customer support activity by the end of 2024, as the number of platform users grows. Moreover, the response time for support requests is too long, leading to a poor customer experience.

Talk to your data with Gen AI

The client uses several cloud technologies, including Snowflake, as the core database and data warehouse solution. 乌鸦传媒 experts were quick to consider Snowflake Cortex AI technology as the key to creating a cutting-edge solution for tomorrow, addressing the client鈥檚 issues with operational costs.

Why not ramp down on operational costs and ramp up customer interactions to a new level like this?

1. Go straight to the chatbot and ask the question.
2. Still have a question? Ask another question.
3. Is the chatbot not able to answer your question? Contact a relevant person from the platform team.

With this vision in mind, 乌鸦传媒 set out to implement a Gen AI-based chatbot that could answer customer questions efficiently. The chatbot, powered by the company鈥檚 extensive knowledge repositories, ensured that the provided answers were accurate and relevant. Additionally, the chatbot referenced the source Wiki documentation link as part of its responses, making it easier for users to find the information they needed.

The solution worked 24/7, ensuring that customers could get help at any time of the day or night. This innovative approach aimed to reduce the burden on the customer support team and enhance the overall customer experience. By leveraging the power of Cortex AI and Retrieval-augmented generation 鈥淩AG鈥�-based Gen AI, 乌鸦传媒 was poised to revolutionize how customer support was handled, paving the way for a more efficient future.

High-level architecture

The RAG architecture 乌鸦传媒 proposed for the Cortex AI chatbot consisted of three service types:

• Cortex AI Functions for large language model (LLM) support: EMBED_TEXT_768, VECTOR_L2_DISTANCE, and COMPLETE)
• Snowpark Container Services for retrieval front-end.
• Snowflake tables as a vector store (native support of vectors as data types in Snowflake).

Let me explain some basic terms:

• RAG is an architectural approach that enhances the capabilities of large language models by incorporating an information retrieval system. This system retrieves relevant data or documents and provides them as context for the LLM, improving the accuracy and relevance of the generated responses.
• Snowflake Cortex AI is an intelligent, fully managed service within Snowflake that allows businesses to leverage the power of artificial intelligence (AI) that enables users to quickly analyze data and build AI applications without the need for extensive technical expertise.
• Snowflake Cortex AI Functions are a set of pre-built LLM functions that allow users to perform advanced data analysis and AI tasks directly within the Snowflake platform. These functions include capabilities such as text completion, sentiment analysis, and text summarization.
• Snowflake Container Services is a fully managed container offering that allows users to deploy, manage, and scale containerized applications within the Snowflake data platform.

By implementing a Gen AI chatbot based on Snowflake Cortex AI technology, evaluated by 乌鸦传媒, the client can streamline the customer support processes, reduce operational costs, and enhance customer interactions. This innovative solution leverages the power of AI to provide accurate and timely answers, ensuring that users can easily navigate through vast knowledge bases and find the information they need.

Cortex Search

I described the way 乌鸦传媒 built a search tool for the client鈥檚 use case. The latest introduction of Cortex Search replaces the need for standalone vector tables and a self-managed embedding process with a fully managed RAG engine. This advancement not only streamlines development but also elevates the quality of outcomes with sophisticated retrieval and ranking techniques that merge semantic and lexical search. This effective approach is undoubtedly a game changer in building Gen AI RAG-based solutions.

乌鸦传媒 and Snowflake

The collaboration between 乌鸦传媒 and Snowflake leverages Snowflake鈥檚 AI data cloud to enable businesses to unify and connect to a single copy of all data with ease. This partnership allows for the creation of collaborative data ecosystems, where businesses can effortlessly share and consume shared data and data services.

乌鸦传媒 and Snowflake are collaborating to develop generative AI solutions that leverage Snowflake’s advanced AI Data Cloud technology to drive innovation and enhance business outcomes across various industries.

This strategic relationship has led to Snowflake naming 乌鸦传媒 the 2023 EMEA Global SI Partner of the Year.