Systemy IT w oparciu o AI
na wyciągnięcie ręki. Jesteśmy
nowoczesnym i zaufanym
partnerem w IT.

Skontaktuj się z nami Twoje Rozwiązania AI

Firma nagradzana i wyróżniana

Diamenty Forbesa 2023

Computerworld TOP200

ISO 27001

ISO 14001

Zaufały nam największe światowe organizacje

TTMS w liczbach

0

MLN EUR

PRZYCHODU W 2024

0

–W– 6

__LOKALIZACJI_W_KRAJACH

0

+

EKSPERTÓW

0

STREF CZASOWYCH

0

OBSZARÓW TECHNOLOGICZNYCH

0

od

NA RYNKU W IT

Sukcesy naszych klientów

Jak pomogliśmy Volvo Car Poland stać się data driven company?

Projekt miał na celu usprawnienie procesów w firmie, uporządkowanie raportowania, a co za tym idzie – zwiększenie przewagi konkurencyjnej na rynku. Poprawa była wymagana w 3 obszarach: w obsłudze klienta, sprzedaży i marketingu. Rozwiązaniem było stworzenie zestawu narzędzi, które generowałyby automatyczne, zwinne raporty.

Szkolenie w zakresie bezpieczeństwa: 10 zasad ratujących życie

Klient borykał się z trudnościami w zapewnieniu pracownikom skutecznego szkolenia z zakresu bezpieczeństwa. Istniejący framework szkoleniowy był mało atrakcyjny oraz nieinteraktywny, co prowadziło do braku zainteresowania wśród pracowników. Tradycyjne metody nie były skuteczne w przekazywaniu wymaganych zasad bezpieczeństwa, a to skutkowało powtarzającymi się incydentami w miejscu pracy. Pojawiła się potrzeba stworzenia angażującej platformy edukacyjnej.

TTMS blog – świat IT oczami ekspertów

Najnowsze trendy w e-learningu które warto śledzić w 2026 roku

Najważniejsze trendy w e‑learningu na rok 2026 oznaczają fundamentalne zmiany w tym, jak ludzie zdobywają i wykorzystują wiedzę w pracy. Organizacje, które odpowiednio wcześnie rozpoznają te zjawiska, zyskują przewagę konkurencyjną w rozwoju talentów i zwiększaniu elastyczności pracowników. W tym artykule omawiamy dziesięć przełomowych trendów przekształcających nauczanie online – zarówno pod kątem możliwości, jak i praktycznych wyzwań wdrożeniowych – aby pomóc Ci określić, które innowacje są najbardziej odpowiednie dla Twojej organizacji. 1. Trendy w e‑learningu 2026: jak technologie nowej generacji kształtują przyszłość nauczania online Technologia rozwija się w różnym tempie w poszczególnych sektorach. To, co sprawdza się w globalnych firmach technologicznych, niekoniecznie będzie odpowiednie dla przedsiębiorstw produkcyjnych czy organizacji z branży ochrony zdrowia. Najnowsze trendy w e‑learningu odzwierciedlają tę różnorodność, oferując rozwiązania skalowalne od małych zespołów po wdrożenia korporacyjne. Sztuczna inteligencja przejmuje dziś zadania, które wcześniej zajmowały projektantom szkoleń całe tygodnie. Technologie immersyjne umożliwiają ćwiczenie umiejętności bez fizycznej infrastruktury. Analityka pozwala wykryć luki kompetencyjne, zanim przełożą się na wyniki pracy. Trendy w branży e‑learning, które zyskują na znaczeniu, łączy kilka cech wspólnych: ograniczają tarcia, personalizują doświadczenie bez ręcznej ingerencji i ściśle wiążą naukę z codzienną pracą. 2. Personalizacja oparta na AI zmienia doświadczenia edukacyjne Uniwersalne szkolenia „dla wszystkich” frustrują uczestników i marnują zasoby. Nowoczesne systemy AI automatycznie dostosowują poziom trudności i tempo, analizując tysiące punktów danych o każdym użytkowniku i przewidując, które zagadnienia będą dla niego szczególnie wymagające. Zespoły odpowiedzialne za edukację klientów coraz częściej planują włączenie AI do swoich strategii szkoleniowych, dostrzegając rosnącą wartość spersonalizowanych doświadczeń edukacyjnych. To podejście wykracza daleko poza prostą logikę rozgałęzień. Systemy oparte na AI potrafią wykrywać wzorce, które są trudne do zauważenia dla człowieka, i proaktywnie rekomendować materiały wspierające, zanim pojawi się zniechęcenie lub frustracja. 2.1 Adaptacyjne ścieżki nauki oparte na bieżących wynikach Tradycyjne kursy podążają liniową ścieżką niezależnie od wyników konkretnego uczestnika – przez co szybciej uczący się tracą czas, a osoby mające trudności zostają w tyle. Systemy adaptacyjne monitorują wyniki testów, czas spędzony w modułach i wzorce interakcji, aby dynamicznie modyfikować przebieg kursu. Osoba, która konsekwentnie odpowiada poprawnie na pytania, szybciej otrzymuje trudniejsze treści. Uczestnik zmagający się z podstawami dostaje materiały uzupełniające, zanim przejdzie dalej, co pozwala utrzymać zaangażowanie i jednocześnie zadbać o zrozumienie. Technologia śledzi szczegółowe wskaźniki efektywności, nie ograniczając się do prostego wyniku zaliczone/niezaliczone, i wskazuje konkretne luki kompetencyjne, które można uzupełnić celowanymi materiałami, zamiast powtarzać całe moduły. 2.2 Treści generowane przez AI i automatyczne tworzenie kursów Tworzenie wartościowych materiałów szkoleniowych tradycyjnie wymagało dużo czasu i specjalistycznych kompetencji. Narzędzia oparte na AI potrafią dziś generować kursy na podstawie istniejącej dokumentacji, prezentacji czy opisów procesów – logicznie porządkując informacje, dodając adekwatne przykłady, tworząc pytania testowe oraz sugerując elementy multimedialne. Systemy te nie ograniczają się do prostego przenoszenia tekstu na slajdy. Człowiek nadal weryfikuje i dopracowuje efekt, ale zasadnicza część pracy powstaje w ciągu minut, a nie tygodni. To ogromna korzyść w branżach o szybko zmieniających się wymaganiach, gdzie przestarzałe szkolenia zwiększają ryzyko braku zgodności z regulacjami lub obniżają efektywność operacyjną. Automatyczne tworzenie kursów demokratyzuje proces powstawania treści. Kierownicy działów mogą przygotować szkolenie bez konieczności czekania na dostępność zespołów projektantów. 2.3 Inteligentni asystenci i chatboty edukacyjne Uczący się często potrzebują natychmiastowej odpowiedzi w momencie, gdy próbują zastosować nową wiedzę w praktyce. Chatboty oparte na AI zapewniają wsparcie na żądanie: odpowiadają na pytania dotyczące treści kursu, doprecyzowują procedury i kierują do odpowiednich materiałów. Zaawansowani asystenci rozumieją kontekst na podstawie historii rozmów i uczą się z interakcji, aby poprawiać jakość odpowiedzi. Takie narzędzia wydłużają proces uczenia się poza czas formalnych szkoleń. Pracownicy mogą skorzystać z pomocy dokładnie wtedy, gdy jej potrzebują, co wzmacnia transfer wiedzy do realnych sytuacji zawodowych. Technologia gromadzi też dane o obszarach, w których uczestnicy najczęściej mają trudności, dostarczając cennych wskazówek do dalszego doskonalenia kursów. 3. Technologie immersyjne umożliwiają praktyczne szkolenia na dużą skalę Niektóre umiejętności wymagają ćwiczeń z wykorzystaniem fizycznych urządzeń lub w potencjalnie niebezpiecznych sytuacjach, które nie są odpowiednie dla początkujących. Systemy wirtualnej i rozszerzonej rzeczywistości pozwalają odtworzyć takie środowiska, zamieniając błędy w okazje do nauki bez realnych konsekwencji. Rozwiązują przy tym praktyczne problemy szkoleń prowadzonych w wielu lokalizacjach – bez konieczności transportu sprzętu czy pracowników. 3.1 Wirtualna rzeczywistość w szkoleniach praktycznych Wirtualna rzeczywistość tworzy w pełni immersyjne środowiska treningowe, które wiernie odwzorowują rzeczywiste warunki. Nowoczesne szkolenia VR wykraczają poza proste symulacje, śledząc położenie głowy, ruch rąk i czas podejmowania decyzji, aby generować szczegółową informację zwrotną. Instruktorzy mogą przeglądać nagrania sesji i identyfikować obszary do poprawy, które podczas obserwacji na żywo mogłyby umknąć uwadze. 3.2 Rozszerzona rzeczywistość jako wsparcie w miejscu pracy Rozszerzona rzeczywistość nakłada informacje cyfrowe na świat fizyczny za pomocą kamer w smartfonach lub specjalnych okularów. Technik serwisowy kieruje urządzenie na nieznany sprzęt i widzi nałożone na rzeczywiste komponenty instrukcje krok po kroku. Tego typu wsparcie „just‑in‑time” ogranicza liczbę błędów i przyspiesza realizację zadań. AR szczególnie dobrze sprawdza się przy zadaniach wykonywanych rzadko, gdzie utrzymanie wiedzy z tradycyjnego szkolenia bywa trudne. Roczne przeglądy, obsługa rzadko używanego sprzętu czy procedury awaryjne są dostępne dokładnie w momencie, gdy są potrzebne. Pracownicy mogą śledzić wizualne wskazówki nakładane bezpośrednio na obszar roboczy, zamiast polegać na drukowanych instrukcjach lub pamięci. Technologia ta zmniejsza luki kompetencyjne w rozproszonych zespołach. Eksperci zdalni widzą to, co pracownik w terenie, i mogą w czasie rzeczywistym udzielać wskazówek, współdzieląc ten sam obraz rzeczywistości rozszerzonej. Ogranicza to przestoje i eliminuje konieczność kosztownych podróży specjalistów. 3.3 Środowiska współpracy w mixed reality Mixed reality łączy elementy wirtualne i fizyczne, umożliwiając zespołom w różnych lokalizacjach wspólną pracę na tych samych obiektach cyfrowych, jakby znajdowały się w jednym pomieszczeniu. Inżynierowie z różnych krajów analizują ten sam trójwymiarowy model produktu i nanoszą uwagi widoczne dla wszystkich uczestników. Scenariusze szkoleniowe wymagające pracy zespołowej szczególnie korzystają na wykorzystaniu mixed reality. Zespoły ratunkowe ćwiczą skoordynowane procedury w wielu lokalizacjach jednocześnie. Działy sprzedaży odgrywają prezentacje dla klientów z udziałem współpracowników występujących jako realistyczne awatary. Takie środowiska można dopasować do różnych celów szkoleniowych – od rozwiązywania złożonych problemów technicznych po trening przywództwa w warunkach zbliżonych do rzeczywistych. 4. Microlearning i dostarczanie wiedzy dokładnie wtedy, gdy jest potrzebna Zdolność koncentracji maleje. Uczący się oczekują szybkiego dotarcia do konkretnej informacji, bez konieczności przechodzenia przez obszerne kursy. Microlearning dostarcza krótkie, 3–7‑minutowe porcje treści skupione na jednym zagadnieniu, pozbawione zbędnego kontekstu. Takie podejście jest dziś powszechnie stosowane przez działy L&D, co pokazuje jego rosnącą popularność w organizacjach. Microlearning dobrze wpisuje się we współczesny rytm pracy, w którym nauka odbywa się w krótkich przerwach między spotkaniami czy zadaniami. Firmy często obserwują wyższe zaangażowanie i lepsze wskaźniki ukończenia kursów mikroformatowych niż w przypadku dłuższych, tradycyjnych szkoleń, zwłaszcza gdy doświadczenia edukacyjne zawierają elementy grywalizacji. 4.1 Nauka z myślą o urządzeniach mobilnych Smartfony są dziś wszechobecne. Podejście mobile‑first zakłada od początku projektowanie pod małe ekrany, interfejs dotykowy i przerywaną łączność, dzięki czemu treści działają płynnie na różnych urządzeniach i odpowiadają temu, jak ludzie faktycznie się uczą. Osoby dojeżdżające do pracy korzystają ze szkoleń w trakcie podróży. Pracownicy terenowi sięgają po instrukcje bezpośrednio na miejscu wykonywania zadania. Skuteczne uczenie mobilne wykorzystuje możliwości urządzenia. Lokalizacja może uruchamiać odpowiednie treści w zależności od miejsca, w którym znajduje się pracownik. Integracja z aparatem pozwala korzystać z funkcji rozszerzonej rzeczywistości. Powiadomienia push przypominają o oczekujących kursach. Te natywne funkcje zwiększają zaangażowanie w sposób, którego same doświadczenia desktopowe nie są w stanie zapewnić. 4.2 Powtórki rozłożone w czasie dla trwałego zapamiętywania Jednorazowy kontakt z materiałem rzadko wystarcza, by utrwalić wiedzę na dłużej. Metoda powtórek rozłożonych w czasie polega na celowym powracaniu do treści w rosnących odstępach, tak aby przenieść informacje z pamięci krótkotrwałej do długotrwałej. Nowoczesne platformy edukacyjne automatyzują harmonogram powtórek. Systemy śledzą, z którymi zagadnieniami uczestnicy mają największy problem, i odpowiednio dostosowują częstotliwość przypominania. Trudniejsze treści pojawiają się częściej na początku, a odstępy między powtórkami wydłużają się w miarę osiągania biegłości. Technika ta jest szczególnie cenna w szkoleniach z zakresu compliance, wiedzy o produktach czy procedur operacyjnych. Okresowe utrwalanie materiału pozwala utrzymać kompetencje bez konieczności powtarzania całych kursów, co przekłada się na trwałą poprawę wyników i mniejszą liczbę błędów. 5. Analityka edukacyjna oparta na danych Działy szkoleń tradycyjnie miały trudność z wykazaniem wartości swoich działań poza prostymi wskaźnikami aktywności. Zaawansowana analityka łączy dziś aktywności edukacyjne z wynikami pracy, pokazując, które interwencje przynoszą wymierne efekty. Nowoczesne systemy śledzą szczegółowe wzorce zaangażowania – analizują czas spędzony w konkretnych modułach, częstotliwość interakcji, wyniki testów i powroty do treści. TTMS dostarcza rozwiązania z obszaru Business Intelligence, w tym zaawansowane narzędzia analityczne, które zamieniają surowe dane w konkretne wnioski. Te same możliwości można zastosować w środowiskach edukacyjnych, gdzie decyzje oparte na danych przekładają się na lepsze rezultaty i optymalne wykorzystanie zasobów. 5.1 Mierzenie skuteczności szkoleń – nie tylko wskaźnik ukończenia Ukończenie kursu nie gwarantuje kompetencji. Uczestnicy mogą przelatywać przez treści, pomijać sekcje lub natychmiast zapominać materiał. Skuteczny pomiar obejmuje zmiany w zachowaniu, zastosowanie umiejętności i poprawę wyników po szkoleniu. Zaawansowana analityka koreluje ukończenie szkoleń z obserwowalnymi wynikami – czy satysfakcja klientów wzrosła po szkoleniu z obsługi? Czy liczba błędów spadła po kursie z procedur jakościowych? Takie powiązania pokazują rzeczywisty wpływ nauki, a nie tylko aktywność uczestników. Jakość oceniania ma duże znaczenie. Pytania wielokrotnego wyboru sprawdzają zapamiętywanie, ale nie zastosowanie wiedzy. Oceny oparte na scenariuszach, symulacje i demonstracje praktyczne dostarczają lepszych dowodów kompetencji. 5.2 Analityka predykcyjna na rzecz sukcesu uczącego się Wzorce w danych historycznych pozwalają przewidywać przyszłe wyniki. Uczestnicy wykazujący określone zachowania na początku kursu są bardziej narażeni na rezygnację. Konkretne wzorce wyników testów wskazują na niezrozumienie zagadnień, które może powodować trudności w dalszej nauce. Analityka predykcyjna identyfikuje te sygnały, umożliwiając proaktywne interwencje, zanim problemy się nasilą. Systemy oznaczają uczestników zagrożonych niepowodzeniem i kierują ich do dodatkowego wsparcia. Instruktorzy otrzymują powiadomienia o osobach wymagających uwagi wraz z informacją o konkretnych obszarach trudności. Automatyczne interwencje mogą przypisywać materiały uzupełniające, planować sesje coachingowe lub modyfikować ścieżki nauki. Takie podejście jednocześnie poprawia wskaźniki ukończenia i jakość uczenia się. Wczesne interwencje zapobiegają frustracji i zniechęceniu. Uczestnicy otrzymują wsparcie dokładnie wtedy, gdy go potrzebują, co pozwala utrzymać tempo nauki aż do ukończenia kursu. 6. Innowacje w zaangażowaniu: grywalizacja i uczenie się społecznościowe Bierne przyswajanie treści przynosi słabe efekty edukacyjne. Zaangażowani uczestnicy zapamiętują więcej i skuteczniej stosują wiedzę w praktyce. Grywalizacja i funkcje społecznościowe przekształcają szkolenie z izolowanego obowiązku w angażujące doświadczenie, odwołując się do podstawowych mechanizmów psychologicznych: rywalizacja napędza osiągnięcia, uznanie zaspokaja potrzeby społeczne, a wizualizacja postępów daje satysfakcję. 6.1 Mechanizmy gier zmieniające zachowania Punkty, odznaki, rankingi i systemy osiągnięć wprowadzają elementy gry do doświadczeń edukacyjnych. Mechanizmy te tworzą motywację zewnętrzną uzupełniającą wewnętrzne cele edukacyjne. Uczestnicy dążą do widocznych wskaźników postępu, utrzymując zaangażowanie dzięki kolejnym osiągnięciom. Skuteczna grywalizacja dopasowuje elementy gry do celów edukacyjnych. Punkty nagradzają pożądane zachowania, takie jak ukończenie modułu czy pomoc innym uczestnikom. Odznaki potwierdzają opanowanie umiejętności, a nie samo uczestnictwo. Rankingi sprzyjają zdrowej rywalizacji bez nadmiernej presji. Źle wdrożona grywalizacja przynosi odwrotny skutek. Nadmierne skupienie na rywalizacji zniechęca osoby mające trudności. Bezsensowne systemy punktowe sprawiają wrażenie manipulacji. Skuteczne podejścia równoważą wyzwanie z osiągalnością, dbając o to, by elementy gry wzmacniały, a nie odwracały uwagi od celów edukacyjnych. 6.2 Uczenie się od siebie nawzajem i funkcje społecznościowe Izolacja obniża skuteczność nauki. Fora dyskusyjne, projekty grupowe i informacja zwrotna od rówieśników tworzą społeczności, w których uczestnicy wzajemnie się wspierają. Tłumaczenie zagadnień innym utrwala własne rozumienie. Obserwowanie różnych podejść poszerza perspektywę. Więzi społeczne zwiększają zaangażowanie i zmniejszają odsetek rezygnacji. Nowoczesne platformy ułatwiają różne formy współpracy. Uczestnicy dzielą się zasobami, omawiają zastosowania i wspólnie rozwiązują problemy. Doświadczeni pracownicy mentorują nowych za pomocą wbudowanych narzędzi komunikacji. Treści tworzone przez użytkowników uzupełniają formalne materiały szkoleniowe, utrwalając praktyczne spostrzeżenia, które instruktorzy mogliby przeoczyć. Funkcje społecznościowe sprawdzają się szczególnie dobrze w przypadku złożonych tematów i ciągłego rozwoju zawodowego. Uczestnicy mają dostęp do zbiorowej wiedzy przekraczającej kompetencje każdego pojedynczego instruktora. 7. Dojrzewanie modeli blended i hybrydowego uczenia się Czysto online’owe nauczanie nie sprawdza się w każdej sytuacji. Umiejętności praktyczne, działania integracyjne i złożone dyskusje korzystają z kontaktu bezpośredniego. Podejście blended łączy dostarczanie treści online ze strategicznie zaplanowanymi sesjami stacjonarnymi, optymalizując zarówno elastyczność, jak i skuteczność. Model ten przypisuje każdemu komponentowi zadania, do których jest najlepiej przystosowany. Moduły online przekazują wiedzę podstawową we własnym tempie uczestnika. Sesje stacjonarne koncentrują się na ćwiczeniach, dyskusji i budowaniu relacji. Uczestnicy przyjeżdżają na spotkania przygotowani, co pozwala w pełni wykorzystać cenny czas spędzony razem. Podejście to uwzględnia różnorodne preferencje edukacyjne, jednocześnie kontrolując koszty. Organizacje ograniczają czas zajęć stacjonarnych i wydatki na podróże, nie rezygnując z jakości kształcenia. Pracownicy zdalni uzyskują dostęp do wartościowych szkoleń, które wcześniej wymagały przyjazdu na miejsce. 8. Treści multimodalne dla różnych stylów uczenia się Ludzie przyswajają informacje w różny sposób. Jedni wolą czytać, inni lepiej uczą się przez filmy lub ćwiczenia praktyczne. Oferowanie treści w wielu formatach odpowiada na tę różnorodność, poprawiając rozumienie i zapamiętywanie wśród różnych grup uczestników. Urozmaicenie utrzymuje też zaangażowanie, zapobiegając monotonii i utrwalając zagadnienia przez różne kanały odbioru. 8.1 Ewolucja nauki opartej na wideo Wideo dominuje we współczesnej konsumpcji treści. Uczestnicy oczekują jakości produkcji porównywalnej z serwisami streamingowymi – profesjonalnego dźwięku, wyraźnego obrazu i angażującej formy. Interaktywne wideo wykracza poza bierne oglądanie: wbudowane quizy zatrzymują materiał w kluczowych momentach, a scenariusze rozgałęzione pozwalają uczestnikom podejmować decyzje wpływające na dalszy przebieg nagrania. Jakość produkcji ma mniejsze znaczenie niż trafność i przejrzystość przekazu. Autentyczni eksperci merytoryczni, którzy nawiązują prawdziwy kontakt z widzem, często wypadają lepiej niż dopracowane, lecz sterylne produkcje profesjonalne. Organizacje coraz częściej tworzą wewnętrzne treści wideo, utrwalając wiedzę instytucjonalną w formie szkoleń prowadzonych przez pracowników dla pracowników. 8.2 Treści interaktywne i oparte na scenariuszach Statyczne treści ograniczają skuteczność nauki. Elementy interaktywne wymagające aktywnego udziału – przeciąganie i upuszczanie, klikalne diagramy, drzewa decyzyjne – zwiększają zaangażowanie i zapamiętywanie. Szkolenia oparte na scenariuszach przedstawiają realistyczne sytuacje wymagające zastosowania wiedzy. Pracownik obsługi klienta radzi sobie z symulowaną trudną rozmową. Menedżer mierzy się z ograniczeniami budżetowymi i konfliktami w zespole. Takie scenariusze budują umiejętności decyzyjne i pewność siebie, zanim pojawią się realne konsekwencje. Skuteczne scenariusze uwzględniają realistyczną złożoność. Proste odpowiedzi „dobrze/źle” nie oddają niejednoznaczności miejsca pracy. Lepsze projekty przedstawiają kompromisy, w których kilka podejść ma swoje zalety, rozwijając myślenie krytyczne obok wiedzy technicznej. 9. Odchodzące trendy: co zostaje w tyle w 2026 roku Nie wszystkie podejścia do e‑learningu pozostają aktualne. Rozpoznanie malejących trendów pomaga organizacjom unikać inwestowania w przestarzałe metody, które nie przynoszą rezultatów ani nie odpowiadają oczekiwaniom współczesnych uczestników. Długie, przeładowane tekstem kursy ustępują miejsca microlearningowi i treściom multimedialnym. Uczestnicy oczekują zwięzłych, atrakcyjnych wizualnie materiałów odpowiadających współczesnym standardom. Gęste dokumenty PDF i godzinne prezentacje z lektorem wyglądają archaicznie w porównaniu z interaktywnymi alternatywami. Organizacje trzymające się tych formatów notują spadające wskaźniki ukończenia i słabe zapamiętywanie. Szkolenia „dla wszystkich” ustępują personalizacji. Ogólne kursy ignorujące wiedzę i preferencje uczestnika przynoszą słabe efekty – badania pokazują, że uczestnicy porzucają kursy niedopasowane do ich poziomu lub stylu uczenia się. Koszt tworzenia generycznych treści, które nikomu nie służą dobrze, często przewyższa inwestycję w systemy adaptacyjne dostarczające spersonalizowane doświadczenia. Szkolenia wyłącznie synchroniczne ograniczają uczestnictwo. Wymóg obecności wszystkich w tym samym czasie powoduje konflikty harmonogramów i wyklucza globalne zespoły działające w różnych strefach czasowych. Podejście to szczególnie zawodzi w organizacjach z rozproszonymi pracownikami lub zatrudniającymi osoby pracujące w niestandartowych godzinach. Opcje asynchroniczne z okazjonalnymi sesjami na żywo zapewniają elastyczność przy zachowaniu korzyści płynących ze społeczności. Czysto synchroniczne podejście sprawdza się w niszowych zastosowaniach, ale nie jako główna metoda dostarczania szkoleń. Statyczne, nieresponsywne treści tracą na znaczeniu w dobie dominacji nauki mobilnej. Kursy zaprojektowane wyłącznie na komputery stacjonarne frustrują użytkowników mobilnych, którzy stanowią dziś większość uczestników korzystających ze szkoleń podczas dojazdów, przerw czy pracy w terenie. Organizacje utrzymujące treści tylko na desktop napotykają bariery dostępności ograniczające skuteczność szkoleń. Szkolenia skoncentrowane na certyfikatach, bez praktycznego zastosowania, tracą na wartości. Uczestnicy coraz częściej oczekują szkoleń rozwiązujących konkretne problemy zawodowe, a nie kolekcjonowania uprawnień. Programy kładące nacisk na zdobycie certyfikatu zamiast na rozwój umiejętności cechują się słabym transferem wiedzy i ograniczonym wpływem na wyniki biznesowe. 10. Jak wybrać odpowiednie trendy dla swojej organizacji Innowacja dla samej innowacji marnuje zasoby. Nie każda organizacja potrzebuje od razu szkoleń w wirtualnej rzeczywistości czy treści generowanych przez AI. Strategiczne wdrażanie trendów wymaga rzetelnej oceny aktualnych wyzwań, dostępnych zasobów i realistycznych harmonogramów wdrożenia. 10.1 Ocena potrzeb edukacyjnych i infrastruktury Zrozumienie stanu obecnego poprzedza planowanie usprawnień. Przeprowadź analizę potrzeb szkoleniowych, identyfikując luki kompetencyjne, problemy z wynikami i wymagania compliance. Oceń istniejącą infrastrukturę techniczną, w tym systemy zarządzania nauczaniem, biblioteki treści i możliwości integracji. Kluczowe jest zaangażowanie interesariuszy. Uczestnicy opisują frustracje związane z obecnymi szkoleniami. Menedżerowie wskazują luki kompetencyjne, które szkolenia powinny adresować. Zespoły IT wyjaśniają ograniczenia techniczne. Ta kompleksowa perspektywa zapewnia, że rozwiązania odpowiadają na rzeczywiste potrzeby, a nie na wyobrażone problemy. Weź pod uwagę charakterystykę pracowników. Zespół pracujący głównie mobilnie wymaga innych rozwiązań niż pracownicy biurowi. Rozproszone, międzynarodowe zespoły potrzebują alternatyw dla tradycyjnych szkoleń stacjonarnych. Poziom kompetencji technicznych jest zróżnicowany, co wpływa na odpowiednią złożoność nowych systemów. 10.2 Typowe wyzwania wdrożeniowe i sposoby ich rozwiązania Nowoczesne technologie e‑learningowe obiecują przełomowe rezultaty, ale wdrożenie napotyka realne bariery, które organizacje muszą uczciwie uwzględnić. Zrozumienie tych wyzwań zapobiega kosztownym błędom i pozwala stawiać realistyczne oczekiwania. Koszty i ograniczenia infrastrukturalne stanowią najbardziej bezpośrednią barierę. Modernizacja do szybkiego internetu, nowoczesnych urządzeń i sprzętu VR/AR jest kosztowna, szczególnie dla organizacji z rozproszonymi lokalizacjami lub pracownikami zdalnymi. Platformy AI i adaptacyjne wymagają niezawodnej łączności, kompatybilnych urządzeń i infrastruktury chmurowej. Szkolenia VR mogą nie uzasadniać kosztów dla małych zespołów poniżej 50 osób, a personalizacja AI wymaga minimalnych zbiorów danych od setek uczestników, aby działać skutecznie. Integracja z przestarzałymi systemami LMS generuje dodatkowe koszty bez gwarantowanego zwrotu z inwestycji. Organizacje powinny zaczynać od programów pilotażowych ukierunkowanych na przypadki użycia o wysokiej wartości, zanim przejdą do wdrożeń w całej firmie. Przygotowanie nauczycieli i administratorów ma istotny wpływ na powodzenie wdrożenia. Nauczycielom i menedżerom szkoleń często brakuje przygotowania do obsługi narzędzi opartych na AI, prowadzenia zajęć VR/AR czy korzystania z platform adaptacyjnych, co prowadzi do niepełnego wykorzystania kosztownych systemów. Bez wbudowanego rozwoju zawodowego instruktorzy wracają do znanych, pasywnych metod, obniżając skuteczność adaptacyjnego uczenia się. Organizacje muszą inwestować w ciągłe szkolenie zespołów edukacyjnych równolegle z zakupem technologii. Ryzyko związane z prywatnością danych i bezpieczeństwem rośnie wraz z platformami AI gromadzącymi wrażliwe dane, w tym dane biometryczne, wskaźniki efektywności i wzorce zachowań. Naruszenia danych i obawy dotyczące zgodności z RODO/COPPA podważają zaufanie, szczególnie w sektorach ochrony zdrowia, finansów czy edukacji przetwarzających dane objęte ochroną. Etyczne stosowanie AI pozostaje niespójne, co zwiększa ryzyko w implementacjach opartych na proctoringu lub intensywnej analityce. Organizacje muszą ustanowić jasne zasady zarządzania danymi przed wdrożeniem systemów opartych na AI. Problemy techniczne i kwestie doświadczenia użytkownika często torpedują wdrożenia. Słaby UX przytłacza użytkowników, a sesje VR przerywane problemami z łącznością frustrują uczestników i podważają wiarygodność rozwiązania. Organizacje powinny przeprowadzać dokładne testy z reprezentatywnymi grupami użytkowników i zapewnić solidne wsparcie techniczne podczas wdrożeń. 10.3 Priorytety wdrożeniowe i szybkie wygrane Rozpoczęcie od inicjatyw o dużym wpływie i niskiej złożoności buduje pewność siebie i pokazuje wartość. Migracja istniejących kursów do formatów przyjaznych urządzeniom mobilnym wymaga minimalnych nakładów technicznych, a znacząco poprawia dostępność. Dodanie podstawowych elementów grywalizacji do obecnych treści zwiększa zaangażowanie bez konieczności całkowitego przeprojektowania. Zidentyfikuj punkty bólu powodujące największe tarcia. Jeśli długie kursy mają wysoki odsetek rezygnacji, wdróż moduły microlearningowe. Jeśli uczestnicy mają trudności ze znalezieniem odpowiednich zasobów, popraw wyszukiwanie i systemy rekomendacji. Rozwiązywanie konkretnych problemów generuje mierzalne usprawnienia uzasadniające dalsze inwestycje. TTMS specjalizuje się w automatyzacji procesów i wdrażaniu rozwiązań Microsoft, w tym Power Apps do tworzenia aplikacji przy minimalnym kodowaniu. Możliwości te pozwalają na szybkie prototypowanie i wdrażanie rozwiązań edukacyjnych, umożliwiając organizacjom szybkie testowanie innowacji i doskonalenie podejść na podstawie rzeczywistych opinii użytkowników. 11. Jak TTMS może pomóc Twojej organizacji rozwijać nowoczesne rozwiązania e‑learningowe Organizacje stają przed wyzwaniem poruszania się w świecie innowacji e‑learningowych. Opcji technologicznych przybywa. Obietnice dostawców zapowiadają przełomowe rezultaty. Oddzielenie realistycznych rozwiązań od marketingowego szumu wymaga wiedzy obejmującej teorię edukacji, wdrożenia technologiczne i zarządzanie zmianą. TTMS dysponuje wszechstronnym doświadczeniem we wszystkich tych obszarach. Jako globalna firma IT specjalizująca się w integracji systemów i automatyzacji, TTMS rozumie zarówno możliwości techniczne, jak i praktyczne wyzwania wdrożeniowe. Usługi administracji e‑learningiem łączą się z kompetencjami w zakresie rozwiązań AI i automatyzacji procesów, tworząc zintegrowane platformy edukacyjne dopasowane do potrzeb organizacji. Jako partner wdrożeniowy IT specjalizujący się w tych rozwiązaniach, TTMS pomaga organizacjom ocenić, które trendy odpowiadają ich konkretnym potrzebom i ograniczeniom. Nie każda organizacja potrzebuje wszystkich tych technologii, a sukces wdrożenia zależy od dopasowania rozwiązań do rzeczywistych wyzwań biznesowych, a nie od ślepego podążania za trendami. TTMS dostarcza rzetelnych ocen gotowości, wskazując, gdzie inwestycje przynoszą wymierny zwrot, a gdzie wystarczą prostsze podejścia. Wdrożenie wykracza poza samo uruchomienie technologii. TTMS pomaga organizacjom ocenić wymagania edukacyjne, zaprojektować rozwiązania zgodne z celami biznesowymi i opracować strategie zarządzania zmianą zapewniające adopcję przez użytkowników. To kompleksowe podejście obejmuje pełny cykl wdrożenia – od planowania po bieżącą optymalizację. Certyfikowane partnerstwa firmy z wiodącymi dostawcami technologii zapewniają dostęp do najnowocześniejszych możliwości. Niezależnie od tego, czy chodzi o wdrożenie systemów adaptacyjnego uczenia się, integrację analityki edukacyjnej z platformami Business Intelligence, czy tworzenie niestandardowych narzędzi do tworzenia treści, TTMS dysponuje wiedzą obejmującą cały ekosystem e‑learningu. Organizacje współpracujące z TTMS zyskują strategiczne doradztwo obok technicznego wdrożenia, maksymalizując wartość inwestycji i efekty edukacyjne. Nowoczesny rozwój pracowników wymaga czegoś więcej niż zakupu platform czy bibliotek treści. Sukces wymaga strategicznej wizji, sprawnego wykonania technicznego i ciągłej optymalizacji w miarę ewolucji potrzeb. TTMS łączy te elementy, pomagając organizacjom poruszać się wśród aktualnych trendów w e‑learningu i budować trwałe infrastruktury edukacyjne wspierające długoterminowe cele biznesowe. Jeśli poszukujesz partnera do wdrożenia lub rozwoju e-learningu w swojej organizacji, to skontaktuj się z nami już teraz!

Czytaj więcej

Shadow AI, ISO 42001 i AI Act – właściwe podejście do ładu AI

Shadow AI to sytuacja, w której pracownicy korzystają z generatywnych narzędzi AI oraz różnych „funkcji AI” bez formalnej zgody i nadzoru organizacji. Zjawisko to stało się ryzykiem na poziomie strategicznym, a nie jedynie uciążliwością dla działu IT. Z badania Gartnera przeprowadzonego w 2025 roku wśród liderów cyberbezpieczeństwa wynika, że 69% organizacji podejrzewa lub posiada dowody na to, iż pracownicy korzystają z niedozwolonych, publicznie dostępnych narzędzi GenAI. Gartner prognozuje ponadto, że do 2030 roku ponad 40% przedsiębiorstw doświadczy incydentów związanych z bezpieczeństwem lub zgodnością, powiązanych z nieautoryzowanym wykorzystaniem Shadow AI. To, co czyni Shadow AI szczególnie niebezpiecznym – w porównaniu z klasycznym shadow IT – to połączenie przetwarzania danych z automatycznym wnioskowaniem i generowaniem treści. Wrażliwe dane wejściowe mogą zostać ujawnione (dane osobowe, tajemnice handlowe, informacje objęte regulacjami), wynikom działania modeli można zaufać zbyt szybko („zaufanie do maszyny”), a wykorzystanie systemów agentowych lub półautonomicznych może na dużą skalę wzmacniać błędy lub ułatwiać nadużycia. W tym kontekście norma ISO/IEC 42001 – pierwszy międzynarodowy standard systemu zarządzania poświęcony sztucznej inteligencji – staje się praktycznym sposobem wdrażania ładu AI: budowy Systemu Zarządzania Sztuczną Inteligencją (AIMS), zapewnienia przejrzystości wykorzystania AI, przypisania odpowiedzialności, zarządzania ryzykiem w całym cyklu życia rozwiązań AI oraz ciągłego doskonalenia mechanizmów kontrolnych. 1. Dlaczego Shadow AI stało się ryzykiem na poziomie zarządu Shadow AI rozprzestrzenia się z tych samych powodów, dla których wcześniej rozwijało się shadow IT: jest szybkie, wygodne i często postrzegane jako „tańsze” niż oczekiwanie na formalne procedury zakupowe, przegląd bezpieczeństwa czy zatwierdzenie architektury. Dynamiczny rozwój generatywnej sztucznej inteligencji dodatkowo przyspieszył ten proces. Wczesne wdrożenia często odbywały się poza kontrolą działów IT, pozostawiając CIO i CISO w sytuacji, w której muszą odzyskać widoczność i kontrolę nad narzędziami już zakorzenionymi w codziennych operacjach organizacji. Ryzyko biznesowe jest znacznie szersze niż same „wycieki danych”. W praktyce Shadow AI może generować wiele równoczesnych obciążeń i zagrożeń: Utrata poufności i własności intelektualnej w sytuacji, gdy pracownicy wklejają do narzędzi pozostających poza kontrolą organizacji dane regulowane lub informacje stanowiące tajemnicę przedsiębiorstwa. Ekspozycja na ryzyko bezpieczeństwa (w tym nowe „powierzchnie ataku”), gdy narzędzia AI wchodzą w interakcje z tożsamościami użytkowników, interfejsami API oraz infrastrukturą wewnętrzną w sposób, którego nie obejmują istniejące mechanizmy kontrolne. Ryzyko decyzyjne w sytuacji, gdy wyniki działania AI wpływają na decyzje wobec klientów, w obszarze prawnym, HR lub finansowym bez odpowiedniego nadzoru człowieka, testów oraz możliwości odtworzenia, jak powstała rekomendacja lub decyzja. Kluczowym wyzwaniem dla kadry zarządzającej jest to, że „zakaz korzystania z AI” w praktyce rzadko przynosi oczekiwany efekt; zazwyczaj prowadzi jedynie do dalszego ukrywania jej wykorzystania. Coraz częściej rekomendowanym podejściem jest kontrolowane dopuszczenie korzystania z AI: zatwierdzone narzędzia, jasne polityki, audyty, monitorowanie oraz edukacja użytkowników – tak, aby pracownicy mogli wprowadzać innowacje w ramach ustalonych zasad, a nie poza nimi. 2. Co wnosi ISO/IEC 42001, czego brakuje większości inicjatyw AI ISO/IEC 42001 to międzynarodowy standard określający wymagania dotyczące ustanowienia, wdrożenia i utrzymania oraz ciągłego doskonalenia Systemu Zarządzania Sztuczną Inteligencją (AIMS) w organizacji – niezależnie od tego, czy tworzy ona rozwiązania AI, wdraża je, czy realizuje oba te działania jednocześnie. Dla kadry zarządzającej oraz osób odpowiedzialnych za zakupy technologii kluczowe są dwa praktyczne aspekty: Po pierwsze, ISO/IEC 42001 opiera się na podejściu systemu zarządzania – porównywalnym pod względem struktury i założeń do innych norm ISO – dlatego została zaprojektowana tak, aby działać spójnie z istniejącymi ramami ładu organizacyjnego, takimi jak ISO/IEC 27001 (bezpieczeństwo informacji) czy ISO/IEC 27701 (ochrona prywatności). Po drugie, standard nie jest jedynie „papierową polityką”. Wytyczne praktyków podkreślają, że certyfikacja wymaga spełnienia uporządkowanego zestawu mechanizmów kontrolnych i celów (często podsumowywanych jako 38 kontroli w ramach 9 obszarów kontroli), obejmujących m.in. ocenę ryzyka i wpływu, zarządzanie cyklem życia AI oraz ład danych. W kontekście Shadow AI norma ISO/IEC 42001 przesuwa organizację z etapu „reagowania na wykorzystanie AI” do zarządzania AI jako kontrolowaną zdolnością organizacyjną: określania zakresu zastosowań, przypisywania odpowiedzialności, zarządzania ryzykiem, monitorowania efektywności oraz ciągłego doskonalenia mechanizmów kontrolnych – tak, aby nieznane wykorzystanie AI było wykrywalnym odstępstwem od ładu, a nie niewidoczną normą. 3. Jak ISO 42001 przekształca Shadow AI w kontrolowane wykorzystanie AI Shadow AI rozwija się tam, gdzie w organizacji brakuje czterech podstawowych elementów: widoczności, dyscypliny zarządzania ryzykiem, kontroli cyklu życia oraz nadzoru. Wartość ISO/IEC 42001 polega na tym, że przekształca te obszary w powtarzalne procesy operacyjne, a nie doraźne działania interwencyjne. Widoczność staje się mierzalnym rezultatem. W praktyce ład AI zaczyna się od jasnej inwentaryzacji miejsc, w których wykorzystywana jest sztuczna inteligencja, danych, które są przetwarzane, oraz decyzji, na które wpływa. Wytyczne TTMS dotyczące certyfikacji i ładu organizacyjnego ujmują to właśnie w ten sposób – najpierw inwentaryzacja, następnie mechanizmy kontrolne, a na końcu zapewnienie audytowalności. Widocznym trendem wśród wczesnych organizacji, które wdrożyły normę ISO/IEC 42001 jest tworzenie formalnych rejestrów zasobów i modeli AI. Przykładowo CM.com informuje o ustanowieniu „AI Artifact Resource Registry”, czyli rejestru dokumentującego wykorzystywane modele AI w ramach programu ISO 42001. Pokazuje to operacyjne oczekiwanie, że wykorzystanie AI ma być ewidencjonowane i zarządzane, a nie pozostawione domysłom. Zarządzanie ryzykiem przestaje być opcjonalne. Rekomendacje Gartnera dotyczące ograniczania Shadow AI obejmują m.in. polityki korzystania z AI w całej organizacji, regularne audyty aktywności związanej z Shadow AI oraz uwzględnianie oceny ryzyka GenAI w analizach dostawców SaaS. Działania te są spójne z logiką systemu zarządzania ISO/IEC 42001 (polityka -> wdrożenie -> audyt -> doskonalenie). Kontrola cyklu życia zastępuje „rozproszenie narzędzi”. W interpretacjach ISO/IEC 42001 konsekwentnie podkreśla się znaczenie dyscypliny w całym cyklu życia AI – od projektowania i wytwarzania, przez walidację i wdrożenie, aż po monitorowanie i wycofanie z użycia. Dzięki temu komponenty AI podlegają takiej samej kontroli jak inne systemy krytyczne, z zapewnieniem dowodów działań i jednoznacznej odpowiedzialności za zmiany. Nadzór człowieka staje się elementem modelu operacyjnego. Jednym z najbardziej niebezpiecznych wzorców Shadow AI jest „cicha delegacja”, w której pracownicy polegają na wynikach AI bez jasno określonych progów weryfikacji czy ścieżek eskalacji. Nowoczesne ramy ładu AI podkreślają, że odpowiedzialne wykorzystanie sztucznej inteligencji wymaga jasno zdefiniowanych ról, kompetencji, szkoleń oraz zakresów odpowiedzialności – tak, aby nadzór był realny, a nie wyłącznie deklaratywny. Praktyczny wniosek dla kadry zarządzającej jest prosty: jeżeli organizacja nie potrafi jednoznacznie odpowiedzieć na pytania „gdzie wykorzystywana jest AI, przez kogo, na jakich danych i w ramach jakich mechanizmów kontrolnych”, to w praktyce funkcjonuje już w obszarze Shadow AI – a ISO/IEC 42001 jest jednym z najbardziej przejrzystych operacyjnych narzędzi, które pozwalają ten stan uporządkować. 4. Presja AI Act: Shadow AI jako problem zgodności i odpowiedzialności AI Act wdrażany jest etapami. AI Act Service Desk przedstawia harmonogram stopniowego wejścia w życie przepisów, zakładający „pełne wdrożenie do 2 sierpnia 2027 roku”, w tym: obowiązek zapewnienia kompetencji w zakresie AI od 2 lutego 2025 roku; obowiązki w obszarze ładu oraz ogólnego przeznaczenia modeli AI (GPAI) od 2 sierpnia 2025 roku; a także obowiązki dotyczące systemów wysokiego ryzyka z załącznika III (wraz z kluczowymi wymogami przejrzystości) od 2 sierpnia 2026 roku. Dla zarządów i kadry kierowniczej Shadow AI staje się szczególnie ryzykowne w kontekście AI Act z dwóch powodów: Jeżeli w ramach Shadow AI wykorzystywany jest system wysokiego ryzyka, organizacja może automatycznie zostać objęta dodatkowymi obowiązkami regulacyjnymi. Zgodnie z podsumowaniem art. 26 przedstawionym przez AI Act Service Desk, obowiązki te obejmują m.in. korzystanie z systemów zgodnie z instrukcją, zapewnienie kompetentnego nadzoru człowieka, monitorowanie działania, zarządzanie danymi wejściowymi, prowadzenie rejestrów (co najmniej przez sześć miesięcy), zgłaszanie ryzyk i incydentów dostawcom oraz organom, a także informowanie pracowników i ich przedstawicieli o wykorzystywaniu systemów w miejscu pracy. Koszt błędu ma charakter odstraszający. Komunikaty Komisji Europejskiej dotyczące AI Act wskazują na możliwość nałożenia najwyższych kar w wysokości do 35 mln euro lub 7% globalnego rocznego obrotu (w zależności od tego, która kwota jest wyższa) w przypadku najpoważniejszych naruszeń, przy czym również niższe progi kar pozostają istotne z perspektywy biznesowej. Należy również – szczególnie w kontekście planowania działań na 2026 rok – uwzględnić niepewność regulacyjną dotyczącą harmonogramu wdrożenia. 19 listopada 2025 roku Komisja Europejska zaproponowała ukierunkowane zmiany („Digital Omnibus on AI”), mające na celu ułatwienie implementacji przepisów. Zgodnie z informacjami przedstawionymi w ramach Legislative Train Parlamentu Europejskiego, propozycja zakłada powiązanie stosowania przepisów dotyczących systemów wysokiego ryzyka z dostępnością zharmonizowanych norm i narzędzi wsparcia (z maksymalnym terminem 2 grudnia 2027 roku dla systemów z załącznika III oraz 2 sierpnia 2028 roku dla systemów z załącznika I). Równolegle we wspólnej opinii EDPB i EDPS opisano przesunięcie kluczowych dat rozpoczęcia stosowania przepisów dotyczących systemów wysokiego ryzyka oraz wydłużenie wybranych terminów przejściowych, w tym tzw. dat granicznych („grandfathering”), przykładowo z 2 sierpnia 2026 roku na 2 grudnia 2027 roku w logice proponowanych zmian. Niezależnie od ostatecznych terminów kierunek zmian jest jednoznaczny: Europa formalizuje oczekiwania w zakresie zarządzania ryzykiem AI, przejrzystości, dokumentowania procesów i nadzoru – czyli dokładnie w tych obszarach, w których Shadow AI jest najsłabsze. Analiza TTMS dotycząca wdrażania AI Act wskazuje kluczowe kamienie milowe (w tym Kodeks Postępowania dla modeli GPAI oraz etapy obowiązywania przepisów do 2027 roku) i podkreśla, że zgodność to nie tylko kwestia prawna, lecz również zagadnienie przywództwa i reputacji. Komisja Europejska opisuje Kodeks Postępowania dla modeli ogólnego przeznaczenia (opublikowany 10 lipca 2025 roku) jako dobrowolne narzędzie wspierające dostawców w realizacji obowiązków wynikających z AI Act w zakresie przejrzystości, praw autorskich oraz bezpieczeństwa. 5. Dlaczego TTMS jest predestynowane do roli lidera w obszarze ładu AI TTMS traktuje ład AI jako element modelu operacyjnego, a nie hasło marketingowe. Jest on wbudowany w sposób projektowania, dostarczania i monitorowania rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji. W lutym 2026 roku TTMS jako pierwsza firma w Polsce uzyskała certyfikat ISO/IEC 42001 dla Systemu Zarządzania Sztuczną Inteligencją (AIMS), po przeprowadzeniu niezależnego audytu przez TÜV Nord Poland. Certyfikacja ta potwierdza, że projekty AI realizowane przez TTMS funkcjonują w ramach uporządkowanego systemu ładu obejmującego ocenę ryzyka, kontrolę cyklu życia, jednoznaczne przypisanie odpowiedzialności oraz mechanizmy ciągłego doskonalenia. Dla klientów oznacza to wymierne ograniczenie ryzyka. Rozwiązania AI są projektowane i wdrażane w oparciu o jasno zdefiniowane mechanizmy nadzoru, udokumentowane procesy oraz audytowalne kontrole. W kontekście AI Act oraz rosnącej presji regulacyjnej daje to decydentom większą pewność, że inicjatywy związane ze sztuczną inteligencją nie przekształcą się w niekontrolowane ryzyko braku zgodności. Z perspektywy zakupowej certyfikat ISO/IEC 42001 upraszcza również proces due diligence. Przedsiębiorstwa oraz podmioty działające w sektorach regulowanych coraz częściej traktują formalne certyfikacje jako kryterium wstępnej kwalifikacji dostawców. Współpraca z partnerem funkcjonującym w ramach akredytowanego systemu zarządzania AI zmniejsza obciążenie audytowe, skraca proces oceny dostawcy i pozwala lepiej dopasować realizację projektów AI do istniejących ram ładu i zgodności. 6. AI pod kontrolą – z TTMS Jeżeli odpowiadasz za inwestycje w sztuczną inteligencję, Shadow AI jest wyraźnym sygnałem, że potrzebujesz operacyjnego modelu ładu AI – a nie jedynie kolejnych narzędzi. ISO/IEC 42001 zapewnia uporządkowane i audytowalne podejście do budowy takiego modelu, podczas gdy AI Act systematycznie podnosi koszt nieudokumentowanego i niekontrolowanego wykorzystania AI. Dla decydentów, którzy chcą działać szybko, nie wpadając w pułapkę Shadow AI, TTMS przygotowało praktyczne materiały biznesowe wyjaśniające znaczenie AI Act oraz kierunek jego wdrażania, w tym przegląd regulacji i aktualizację z 2025 roku dotyczącą kodeksu postępowania, egzekwowania przepisów i harmonogramu zmian. Zespołom zakupowym TTMS przedstawia również zestaw certyfikacji, które coraz częściej definiują zdolność dostawcy do realizacji projektów na poziomie „gotowości do wdrożeń enterprise”, w tym ISO/IEC 42001. Poniżej przedstawiamy portfolio rozwiązań AI TTMS – zaprojektowanych tak, aby odpowiadać na konkretne potrzeby biznesowe i jednocześnie wpisywać się w podejście „governance first”: AI4Legal – rozwiązania AI dla kancelarii prawnych automatyzujące m.in. analizę dokumentów sądowych, generowanie umów z szablonów oraz przetwarzanie transkrypcji, zwiększając efektywność i ograniczając ryzyko błędów. AI4Content (AI Document Analysis Tool)> – bezpieczne, konfigurowalne narzędzie do analizy dokumentów, generujące uporządkowane podsumowania i raporty, z możliwością przetwarzania lokalnego lub w kontrolowanej chmurze oraz wykorzystaniem mechanizmów RAG dla zwiększenia precyzji. AI4E-learning – platforma do tworzenia materiałów szkoleniowych oparta na AI, przekształcająca wewnętrzne treści w profesjonalne kursy oraz eksportująca gotowe pakiety SCORM do systemów LMS. AI4Knowledge – system zarządzania wiedzą stanowiący centralne repozytorium procedur i wytycznych, umożliwiający pracownikom zadawanie pytań i uzyskiwanie odpowiedzi zgodnych ze standardami organizacji. AI4Localisation – platforma tłumaczeniowa oparta na AI, dostosowana do kontekstu branżowego i stylu komunikacji, zapewniająca spójność terminologii oraz kontrolę tonu przekazu. AML Track – oprogramowanie wspierające procesy AML, automatyzujące weryfikację klientów względem list sankcyjnych, generowanie raportów oraz prowadzenie ścieżek audytowych w obszarze przeciwdziałania praniu pieniędzy i finansowaniu terroryzmu. AI4Hire – rozwiązanie AI do analizy CV i wsparcia alokacji zasobów, umożliwiające pogłębioną ocenę kandydatów wykraczającą poza dopasowanie słów kluczowych oraz generowanie rekomendacji opartych na danych. QATANA – narzędzie do zarządzania testami wspierane przez AI, usprawniające cały cykl testowy dzięki automatycznemu tworzeniu przypadków testowych oraz bezpiecznym opcjom wdrożenia on-premise. FAQ Czym jest Shadow AI i dlaczego stanowi poważne ryzyko dla przedsiębiorstw? Shadow AI to wykorzystywanie generatywnych narzędzi AI, funkcji AI wbudowanych w platformy SaaS lub systemów agentowych bez formalnej zgody, udokumentowania i nadzoru. Dla przedsiębiorstw oznacza to realne ryzyko w obszarze bezpieczeństwa i zgodności: wrażliwe dane mogą trafiać do niekontrolowanych narzędzi, własność intelektualna może zostać nieumyślnie ujawniona, a wyniki działania AI mogą wpływać na decyzje strategiczne, finansowe, kadrowe czy prawne bez weryfikacji. W środowiskach regulowanych niekontrolowane użycie AI może dodatkowo uruchamiać obowiązki wynikające z AI Act. Wraz z tym, jak AI staje się częścią codziennych procesów, Shadow AI przestaje być problemem „widoczności w IT” i staje się ryzykiem na poziomie zarządczym. W jaki sposób ISO/IEC 42001 pomaga organizacjom kontrolować Shadow AI? ISO/IEC 42001 ustanawia System Zarządzania Sztuczną Inteligencją (AIMS), który pozwala identyfikować, dokumentować, oceniać i monitorować wykorzystanie AI w całej organizacji. Dzięki ustrukturyzowanemu zarządzaniu ryzykiem AI, kontroli cyklu życia rozwiązań, mechanizmom odpowiedzialności oraz jasno zdefiniowanemu nadzorowi człowieka norma pomaga ograniczyć niekontrolowane wdrożenia. Zamiast reagować na nieautoryzowane użycie, organizacja wdraża spójne ramy ładu AI, które zapewniają przejrzystość, możliwość prześledzenia kluczowych działań oraz audytowalność. W praktyce zmniejsza to prawdopodobieństwo, że Shadow AI przełoży się na incydenty bezpieczeństwa, problemy ze zgodnością lub konsekwencje regulacyjne. Jak ISO/IEC 42001 łączy się z AI Act? ISO/IEC 42001 jest dobrowolnym standardem międzynarodowym, natomiast AI Act to wiążące rozporządzenie UE, ale w praktyce oba podejścia są komplementarne. AI Act wprowadza obowiązki dla dostawców i podmiotów stosujących systemy wysokiego ryzyka, w tym wymagania dotyczące dokumentacji, zarządzania ryzykiem, monitorowania oraz nadzoru człowieka. System zarządzania AI zgodny z ISO/IEC 42001 wspiera realizację tych wymogów, ponieważ osadza ład i dyscyplinę zarządzania ryzykiem w codziennych procesach pracy z AI. Organizacje wdrażające ISO/IEC 42001 są więc lepiej przygotowane do wykazania gotowości do zgodności z AI Act – zwłaszcza w obszarach przejrzystości, odpowiedzialności i kontroli ryzyka. Dlaczego certyfikacja ISO 42001 ma znaczenie w procesach zakupowych i wyborze dostawcy? Dla dużych firm i podmiotów działających w sektorach regulowanych certyfikacja ISO 42001 jest niezależnym potwierdzeniem, że dostawca AI działa w ramach uporządkowanych zasad ładu i zarządzania ryzykiem. Oznacza to, że rozwiązania AI są projektowane, wdrażane i utrzymywane z wykorzystaniem udokumentowanych mechanizmów obejmujących kontrolę cyklu życia, przypisanie odpowiedzialności oraz ciągłe doskonalenie. W wielu branżach certyfikacje coraz częściej pełnią rolę kryterium wstępnej kwalifikacji w zakupach i przetargach, co upraszcza due diligence i ogranicza koszty oceny dostawcy. Wybór partnera z certyfikacją ISO/IEC 42001 może skrócić proces decyzyjny, zmniejszyć obciążenie audytowe i ograniczyć ryzyko operacyjne oraz regulacyjne. Jak skalować innowacje oparte na AI, jednocześnie dbając o zgodność z AI Act? Skalowanie AI w sposób odpowiedzialny wymaga równowagi między szybkością wdrożeń a dyscypliną ładu. Dobrym punktem startu jest mapowanie wykorzystania AI w organizacji, identyfikacja przypadków potencjalnie kwalifikowanych jako systemy wysokiego ryzyka w rozumieniu AI Act oraz wdrożenie ustrukturyzowanego zarządzania ryzykiem AI. Niezbędne są jasne polityki wewnętrzne, określone role nadzorcze, zasady ładu danych oraz procedury raportowania incydentów. System Zarządzania Sztuczną Inteligencją zgodny z ISO/IEC 42001 daje skalowalny fundament, który wspiera zarówno gotowość regulacyjną, jak i długofalowe wdrażanie AI. Zamiast hamować transformację, dobrze zorganizowany ład AI pozwala wdrażać rozwiązania szybciej i pewniej, ograniczając ryzyka prawne, finansowe i reputacyjne.

Czytaj więcej

Zasady tworzenia rozwiązań low-code: co decyduje o sukcesie wdrożenia

Harmonogramy tworzenia oprogramowania rozciągające się na miesiące nie nadążają już za tempem współczesnego biznesu. Organizacje potrzebują aplikacji wdrażanych w ciągu tygodni, a nie kwartałów, przy jednoczesnym utrzymaniu standardów jakości i bezpieczeństwa. Programowanie low-code odpowiada na to wyzwanie, zmieniając sposób, w jaki firmy budują i wdrażają rozwiązania cyfrowe: ułatwia tworzenie aplikacji szerszym zespołom i skraca cykle dostarczania. 87% programistów w dużych organizacjach korzysta dziś z platform low-code przynajmniej w części prac, co pokazuje skalę adopcji w warunkach niedoboru talentów. Ta zmiana to coś więcej niż techniczne „skróty”. Poniższe zasady tworzą ramy zrównoważonego wytwarzania, które równoważą szybkość z ładem i nadzorem, wzmacniają użytkowników biznesowych przy zachowaniu kontroli po stronie IT oraz pozwalają skalować pojedyncze projekty do transformacji w skali całej organizacji. TTMS wdrożyło rozwiązania low-code w różnych branżach, specjalizując się w platformach takich jak PowerApps i WebCon. O powodzeniu w mniejszym stopniu decydują funkcje platformy, a w większym – trzymanie się fundamentalnych zasad, które porządkują decyzje projektowe, struktury nadzoru i strategie adopcji w organizacji. 1. Dlaczego zasady tworzenia rozwiązań low-code są kluczowe Inicjatywy transformacji cyfrowej mierzą się z trwałym problemem: luka między potrzebami biznesu a możliwościami technicznymi wciąż się powiększa. Tradycyjne podejścia wymagają specjalistycznej wiedzy programistycznej, długich cykli wytwarzania i istotnych zasobów. To tworzy wąskie gardła, które spowalniają innowacje i frustrują zespoły biznesowe czekające, aż działy IT zajmą się ich potrzebami. Platformy low-code mogą skrócić czas wytwarzania nawet o 90% w porównaniu z metodami tradycyjnymi, zasadniczo zmieniając tę dynamikę. Organizacje szybciej reagują na zmiany rynkowe, taniej testują nowe pomysły i angażują interesariuszy biznesowych bezpośrednio w budowę narzędzi, których potrzebują. Wartość jest widoczna także na rynku: Gartner prognozuje, że rynek low-code osiągnie 16,5 mld USD do 2027 roku, a do 2026 roku 80% użytkowników będzie spoza IT. Jednocześnie 41% liderów biznesu uważa, że wdrożenie i utrzymanie platform low-code jest bardziej złożone, niż zakładano na początku. Zasady low-code wyznaczają granice, które zapobiegają chaosowi wynikającemu z niekontrolowanego rozrostu aplikacji. Bez takich wytycznych organizacje ryzykują luki bezpieczeństwa, problemy zgodności oraz nieutrzymywalne portfolio aplikacji. Zwinność biznesowa coraz częściej przesądza o przewadze konkurencyjnej. 61% użytkowników low-code dostarcza aplikacje na czas, w założonym zakresie i w budżecie. Firmy, które szybko prototypują, testują i wdrażają rozwiązania, zyskują pozycję rynkową – ale tylko wtedy, gdy konsekwentnie stosują kluczowe zasady we wszystkich inicjatywach rozwojowych. 2. Kluczowe zasady tworzenia rozwiązań low-code 2.1 Podejście „visual-first” Interfejsy wizualne zastępują składnię kodu jako podstawowe medium tworzenia. Programiści i użytkownicy biznesowi układają gotowe komponenty, definiują logikę za pomocą schematów przepływu i konfigurują funkcje w panelach właściwości zamiast pisać linijka po linijce. Takie podejście zmniejsza obciążenie poznawcze i sprawia, że struktura aplikacji jest od razu czytelna zarówno dla osób technicznych, jak i nietechnicznych. PowerApps realizuje podejście „visual-first” dzięki kreatorom aplikacji typu canvas oraz model-driven. Użytkownicy przeciągają kontrolki formularzy, podłączają źródła danych i definiują logikę biznesową za pomocą wyrażeń wizualnych. Kierownik sprzedaży może zbudować aplikację do śledzenia relacji z klientami, układając galerie, formularze wejściowe i wykresy na płótnie, a następnie łącząc każdy element ze źródłami danych przez listy rozwijane i proste formuły. WebCon przenosi tę zasadę na automatyzację workflow, gdzie procesy biznesowe są widoczne jako schematy przepływu. Każdy etap ścieżki akceptacji, obiegu dokumentów czy kontroli jakości jest węzłem konfigurowanym formularzami zamiast kodem. Podejście wizualne wyraźnie skraca krzywą uczenia. Nowi członkowie zespołu rozumieją istniejące aplikacje, analizując ich strukturę wizualną, a nie przeglądając pliki z kodem. 2.2 Wielokrotne użycie komponentów i modułowość Building applications from reusable components accelerates development while ensuring consistency. Instead of creating every element from scratch, developers assemble applications from pre-built components that encapsulate specific functionality. PowerApps component libraries enable teams to create custom controls that appear across multiple applications. An organization might develop a standardized address input component that includes validation, postal code lookup, and formatting. Every app requiring address entry uses this identical component, ensuring consistent user experience and data quality. Updates to the component automatically propagate to all applications using it. WebCon’s process template library demonstrates modularity at the workflow level. Common approval patterns, document routing logic, and notification sequences become reusable templates. When building a new purchase requisition process, developers start with a standard approval template rather than configuring each step manually. This reusability extends to entire application patterns. Organizations identify recurring needs across departments and create solution templates that address these patterns. Customer feedback collection, equipment maintenance requests, and expense approvals share similar structures. Templates capturing these patterns reduce development time from weeks to days. 2.3 Rapid Iteration and Prototyping Low-code enables development cycles measured in days rather than months. Teams quickly build working prototypes, gather user feedback, and implement improvements in tight iteration loops. This agile approach reduces risk by validating assumptions early and ensures final applications closely match actual user needs. An unnamed field inspection company faced days-long response times to safety issues due to handwritten forms. They built a PowerApp for mobile inspections with digital forms, photo capture, GPS tagging, and instant SharePoint routing with notifications for critical issues. Response times dropped from days to minutes, with 15+ hours saved weekly organization-wide while improving OSHA compliance and reducing liability. WebCon’s visual workflow builder accelerates process iteration similarly. Business analysts create initial workflow versions, stakeholders test them with sample cases, and the team refines logic based on real behavior. This experimentation identifies bottlenecks, unnecessary approval steps, and missing notifications before processes impact actual operations. Rapid iteration transforms failure into learning. Teams can test unconventional approaches, knowing that failed experiments cost days rather than months. 2.4 Citizen Developer Enablement with IT Oversight Low-code empowers business users to create applications while maintaining IT governance. Citizen developers bring domain expertise and immediate understanding of business problems but may lack technical knowledge of security, integration, and scalability considerations. Balancing this empowerment with appropriate oversight prevents issues while capturing the innovation citizen developers provide. PowerApps establishes this balance through environment management and data loss prevention policies. IT teams create development environments where citizen developers build applications with access to approved data sources and connectors. Before applications move to production, IT reviews them for security compliance, data governance adherence, and architectural soundness. Aon Brazil CRS, part of a global insurance brokerage, managed complex claims workflows with poor visibility and manual tracking. Incoming cases lacked automatic assignment and real-time resolution tracking. They developed an SLS app using PowerApps to auto-capture cases, assign to teams, and track metrics in real-time. The result: improved team productivity, better capacity planning, cost management, and comprehensive case load visibility per team member. Organizations implementing WebCon typically establish Centers of Excellence that support citizen developers with training, templates, and consultation. A finance department citizen developer building an invoice approval workflow receives guidance on integration with accounting systems, compliance requirements for financial records, and best practices for workflow design. 2.5 Model-Driven Architecture Model-driven development shifts focus from implementation details to business logic and data relationships. Developers define what applications should accomplish rather than specifying how to accomplish it. The low-code platform translates these high-level models into functioning applications, handling technical implementation automatically. PowerApps model-driven apps demonstrate this principle through their foundation on Microsoft Dataverse. Developers define business entities (customers, orders, products), relationships between entities, and business rules governing data behavior. The platform automatically generates forms, views, and business logic based on these definitions. Changes to the data model immediately reflect across all application components without manual updates to each interface element. This abstraction simplifies maintenance significantly. When business requirements change, developers update the underlying model rather than modifying multiple code files. Adding a new field to customer records requires defining the field once in the data model, with the platform automatically including it in relevant forms and views. WebCon applies model-driven principles to workflow automation. Developers define the business states a process moves through (submitted, under review, approved, rejected) and rules governing transitions between states. The platform generates the user interface, notification systems, and data tracking automatically. 2.6 Integration-First Design Modern applications rarely function in isolation. They need data from enterprise resource planning systems, customer relationship management platforms, financial software, and numerous other sources. Low-code platforms prioritize integration capabilities, treating connectivity as a fundamental feature rather than an afterthought. PowerApps includes hundreds of pre-built connectors to common business systems, cloud services, and data sources. Building an application that pulls customer data from Salesforce, retrieves product inventory from an ERP system, and sends notifications through Microsoft Teams requires no custom integration code. Developers simply add connectors and configure data flows through visual interfaces. WebCon’s REST API and integration framework enable similar connectivity for workflow automation. Purchase approval processes pull budget data from financial systems, inventory requisitions check stock levels in warehouse management software, and completed workflows update records in enterprise applications. In a recent healthcare implementation, TTMS integrated PowerApps with three legacy systems (Epic EHR, proprietary billing system, and SQL Server database) to create a patient referral tracking system. The solution reduced referral processing time from 6 days to 8 hours by automating data validation, eliminating manual re-entry across systems, and triggering real-time notifications when referrals stalled. The integration layer handled HIPAA compliance requirements while maintaining existing system security policies. 2.7 Collaboration Across Technical and Business Teams Successful low-code implementation requires breaking down traditional barriers between business and IT departments. Visual development tools create a shared language that both groups understand, enabling collaborative design sessions where business experts and technical teams jointly build solutions. PowerApps supports collaborative development through co-authoring features and shared component libraries. Business analysts can design user interfaces and define basic logic while developers handle complex integrations and performance optimization. This parallel work accelerates development while ensuring applications meet both functional and technical requirements. Microsoft’s HR team struggled with HR processes lacking rich UI for user experience across its 100,000+ employee workforce. After evaluating options, the HR team selected PowerApps, refining solutions with Microsoft IT to deploy a suite of „Thrive” apps integrated with the Power Platform. The deployment resulted in efficient hiring, better employee engagement, enhanced collaboration, and data-driven HR decisions. WebCon workflows benefit particularly from cross-functional collaboration. Process owners understand business requirements and approval hierarchies while IT staff know system integration points and security requirements. Collaborative workshops using WebCon’s visual workflow designer allow both groups to contribute their expertise directly, resulting in processes that work technically and align with business reality. 2.8 Scalability and Performance from the Start Applications beginning as departmental tools often grow into enterprise-wide systems. Low-code principles emphasize building scalability into initial designs rather than treating it as a future concern. This forward-looking approach prevents costly rewrites when applications succeed beyond original expectations. PowerApps architecture includes built-in scalability through its cloud infrastructure and connection to Azure services. An app starting with 50 users in a single department can expand to thousands across multiple regions without architectural changes. Performance optimization techniques like data delegation and proper connector usage ensure applications maintain responsiveness as usage grows. WebCon workflows scale through their underlying SQL Server foundation and distributed processing capabilities. A document approval process handling dozens of transactions daily can grow to thousands without degradation. Proper workflow design, including efficient database queries and appropriate caching strategies, maintains performance across usage scales. Through 50+ PowerApps implementations, TTMS found that applications exceeding 50 screens typically benefit from model-driven approach rather than canvas apps, despite longer initial setup. This architectural decision, made early in development, prevents performance bottlenecks and maintainability issues as applications expand. One manufacturing client avoided complete application rebuild by implementing this pattern from the start, allowing their inventory management app to expand from a single warehouse to 15 locations within six months. 2.9 Security and Compliance by Design Low-code platforms must embed security and compliance controls throughout development rather than adding them as final steps. This built-in approach prevents vulnerabilities and ensures applications meet regulatory requirements from their first deployment. PowerApps integrates with Microsoft’s security framework, applying Azure Active Directory authentication, role-based access controls, and data loss prevention policies automatically. Developers configure security through permission settings rather than writing authentication code. Compliance features like audit logging and data encryption activate through platform settings, ensuring consistent security across all applications. WebCon workflows incorporate approval chains, audit trails, and document security that meet requirements for industries like healthcare, finance, and manufacturing. Every process step records who performed actions, when they occurred, and what changes were made. This transparency satisfies regulatory audits while providing operational visibility. When WebCon workflow response times exceeded 30 seconds for complex approval chains, TTMS implemented asynchronous processing patterns that reduced response time to under 2 seconds while maintaining audit trail integrity. The solution involved restructuring workflow logic to handle heavy processing off the main approval path, queuing notifications for batch delivery, and optimizing database queries that checked approval authority across multiple organizational hierarchies. This technical refinement maintained security and compliance requirements while dramatically improving user experience. 2.10 AI-Augmented Development Artificial intelligence increasingly assists low-code development through intelligent suggestions, automated testing, and natural language interfaces. This augmentation accelerates development while helping less experienced builders follow best practices. PowerApps incorporates AI through features like formula suggestions, component recommendations, and natural language to formula conversion. Developers typing a formula receive intelligent suggestions based on context and common patterns. Describing desired functionality in natural language can generate appropriate formulas automatically, reducing the technical knowledge required for complex logic. TTMS combines its AI implementation expertise with low-code development, creating solutions that incorporate machine learning models within PowerApps interfaces. A predictive maintenance application uses Azure Machine Learning models to forecast equipment failures while presenting results through an intuitive PowerApps dashboard, enabling maintenance teams to prioritize interventions based on AI-generated risk scores integrated with real-time sensor data. 3. How to Implement Low-Code Principles Successfully Understanding principles matters little without effective implementation strategies. Organizations must translate these concepts into practical governance structures, support systems, and adoption approaches that work within their specific contexts. 3.1 Establish Clear Governance Frameworks Governance frameworks define who can build what applications, where they can deploy them, and what standards they must follow. 43% of enterprises report implementation and maintenance are too complex, with 42% citing complexity as a primary challenge. Without governance structures, low-code initiatives risk creating unmanaged application sprawl, security vulnerabilities, and technical debt. Effective governance categorizes applications by risk and complexity. Simple productivity tools might proceed with minimal oversight, while applications handling sensitive data require architectural review and security approval. PowerApps environments help enforce these distinctions by separating development, testing, and production deployments with appropriate access controls between them. WebCon implementations benefit from process governance that defines workflow standards, naming conventions, and integration patterns. A governance document might specify that all financial workflows must include specific approval steps, maintain audit trails for seven years, and integrate with the general ledger system through approved APIs. TTMS helps clients develop governance frameworks matching their organizational culture and risk tolerance. A startup might accept more citizen developer autonomy with lighter oversight, while a financial services firm requires rigorous controls and IT review. 3.2 Build a Center of Excellence Centers of Excellence provide centralized support, training, and standards that accelerate low-code adoption while maintaining quality. These teams typically include experienced developers, business analysts, and change management specialists who guide organizational low-code initiatives. A low-code Center of Excellence offers multiple functions: developing reusable components and templates, providing training to citizen developers, reviewing applications before production deployment, and maintaining documentation of standards and best practices. For PowerApps implementations, the CoE might maintain component libraries, conduct regular training sessions, and offer consultation on complex integrations. WebCon Centers of Excellence focus on workflow optimization, template development, and integration architecture. They help departments identify automation opportunities, design efficient processes, and implement solutions following organizational standards. Organizations starting low-code initiatives should establish Centers of Excellence early, even if initially staffed by just two or three people. As adoption grows, the CoE can expand to match demand. 3.3 Start Small and Scale Strategically Ambitious enterprise-wide low-code rollouts often struggle under their own complexity. Starting with manageable pilot projects builds organizational confidence, proves platform value, and identifies challenges before they affect mission-critical systems. Ideal pilot projects solve real business problems, have committed stakeholders, and complete within weeks rather than months. A department struggling with manual data collection might pilot a PowerApps data entry form that replaces spreadsheet-based processes. Success with this limited scope demonstrates value while teaching teams about platform capabilities and organizational change requirements. Nsure.com, a mid-sized insurtech firm, faced challenges with manual data validation and quote generation from over 50 insurance carriers, handling more than 100,000 monthly customer interactions. They implemented Power Platform solutions combining PowerApps with AI-driven automation for data validation, quote generation, and appointment rescheduling based on emails. Manual processing reduced by over 60%, enabling agents to sell many times more policies, boosting revenue CAGR, cutting operational costs, and improving customer satisfaction. Strategic scaling involves identifying patterns from successful pilots and replicating them across the organization. If a sales team’s customer tracking app succeeds, similar patterns might address needs in service, support, and account management. 3.4 Invest in Training and Change Management Technical platforms alone rarely drive transformation. People need skills, confidence, and motivation to adopt new development approaches. Training programs and change management initiatives address these human factors that determine implementation success. Effective training differentiates audiences and needs. IT staff require deep technical training on platform architecture, integration capabilities, and advanced features. Citizen developers need practical training focused on building simple applications and following governance standards. Business leaders need executive briefings explaining strategic value and organizational implications. PowerApps training might include hands-on workshops where participants build functional applications addressing their real needs. This practical approach proves capabilities immediately while building confidence. WebCon training often involves process mapping workshops where business teams identify automation opportunities before learning platform functionality. Change management addresses resistance, unclear expectations, and competing priorities that slow adoption. Communication campaigns explain why organizations are investing in low-code, success stories demonstrate value, and executive sponsorship signals strategic importance. 4. Wybór platformy low-code, która wspiera te zasady Platforma w dużej mierze decyduje o tym, jak skutecznie organizacja zastosuje zasady wytwarzania low-code. Różne narzędzia akcentują różne możliwości, dlatego dopasowanie potrzeb organizacji do mocnych stron platformy jest kluczowe dla powodzenia. Środowiska wizualne powinny być intuicyjne i odpowiadać temu, jak zespoły naturalnie myślą o aplikacjach. Platformy wymagające długich szkoleń, zanim da się osiągnąć podstawową produktywność, zwykle słabo realizują zasadę „visual-first”. Ocena narzędzi powinna obejmować testy praktyczne, w których docelowi użytkownicy budują przykładowe aplikacje – to ujawnia problemy użyteczności, których dokumentacja może nie pokazać. Możliwości integracyjne przesądzają, czy platforma połączy się z istniejącymi systemami w organizacji. Szeroka biblioteka konektorów PowerApps czyni ją szczególnie mocną w środowiskach opartych o ekosystem Microsoftu i popularne aplikacje biznesowe. Elastyczność WebCon w integracjach niestandardowych oraz obsługa REST API pasują do organizacji z nietypowymi systemami legacy lub wyspecjalizowanym oprogramowaniem. Reużywalność komponentów poprzez biblioteki i szablony powinna być naturalna, a nie „na siłę”. Platformy z rozbudowanymi marketplace’ami szablonów i aktywnymi społecznościami dają przewagę startową. Organizacje mogą wykorzystywać rozwiązania innych zamiast budować wszystko od zera. Skalowalność i wydajność mają znaczenie nawet w małych projektach startowych. Platforma powinna radzić sobie z rozwojem bez konieczności przepisywania aplikacji, gdy rośnie liczba użytkowników. Zrozumienie ograniczeń narzędzia pomaga uniknąć wyboru rozwiązań dobrych na pilotaż, ale niewystarczających w skali przedsiębiorstwa. Funkcje bezpieczeństwa i zgodności muszą spełniać wymagania branżowe. Organizacje z sektora ochrony zdrowia, finansów czy administracji potrzebują platform z odpowiednimi certyfikacjami i wbudowanymi mechanizmami zgodności. Zarówno PowerApps, jak i WebCon mają certyfikacje klasy enterprise, ale organizacje powinny zweryfikować, czy konkretne potrzeby zgodności są pokryte przez możliwości platformy. Stabilność dostawcy i jakość wsparcia wpływają na długoterminowy sukces. Platformy wspierane przez duże firmy technologiczne, takie jak Microsoft, zwykle otrzymują ciągłe inwestycje i utrzymują kompatybilność z rozwijającymi się ekosystemami. Struktura kosztów, w tym model licencjonowania, opłaty per użytkownik i koszty infrastruktury, wpływa na całkowity koszt posiadania. Zrozumienie, jak koszty rosną wraz z adopcją, pozwala uniknąć niespodzianek budżetowych. Niektóre platformy rozliczają użytkowników, inne aplikacje lub wolumen transakcji. Właściwy model zależy od spodziewanych wzorców użycia i wielkości organizacji. 5. Typowe pułapki naruszające zasady low-code Organizacje często potykają się o przewidywalne problemy, które podkopują inicjatywy low-code. Rozpoznanie tych pułapek pomaga unikać błędów, które marnują zasoby i osłabiają zaufanie do podejścia low-code. 5.1 Niewystarczające planowanie i zbieranie wymagań Brak rzetelnego planu i niedostateczne zdefiniowanie wymagań istotnie zwiększają ryzyko porażki projektów low-code. Bez jasnego zrozumienia celów, zakresu i konkretnych funkcji, prace rozwojowe idą w złą stronę, a efektem są produkty, które nie odpowiadają potrzebom biznesu. Organizacje mogą wchodzić w development zbyt szybko, korzystając z tempa low-code, ale pomijać kluczowe etapy planowania, które zapewniają, że aplikacje rozwiązują realne problemy. 5.2 Błędy w nadzorze prowadzące do „rozrostu aplikacji” Niewystarczający nadzór to jedna z najczęstszych przyczyn niepowodzeń. Organizacje, które stawiają na citizen development bez odpowiednich mechanizmów kontroli, tworzą niekontrolowany rozrost aplikacji, luki bezpieczeństwa i nieutrzymywalną złożoność. Aplikacje mnożą się bez dokumentacji, właścicieli i planów utrzymania. Gdy osoba, która zbudowała aplikację, odchodzi z firmy, nikt nie wie, jak ją rozwijać i utrzymywać. Właściwe ramy governance zapobiegają temu, ustalając standardy zanim pojawią się problemy. 5.3 Trudności integracyjne z systemami legacy Problemy z płynną integracją aplikacji low-code z istniejącą infrastrukturą IT (w tym systemami legacy) to krytyczny punkt ryzyka. Wiele organizacji opiera się na złożonych ekosystemach starszych systemów, baz danych i aplikacji. Brak skutecznych połączeń prowadzi do silosów danych, przerwanych procesów biznesowych i w konsekwencji do porażki projektu. Sytuację mogą pogarszać niedostateczne możliwości integracyjne dostawców. Projektowanie „integration-first” zapobiega takim problemom, uwzględniając wymagania łączności już na etapie planowania. 5.4 Niedoszacowanie wymagań wydajności i skalowalności Pomijanie długoterminowych wymagań wydajnościowych i skalowalności to poważna pułapka. Choć platformy low-code ułatwiają szybkie stworzenie pierwszej wersji, nie zawsze są właściwe dla aplikacji, które mają dynamicznie rosnąć pod względem liczby użytkowników, wolumenu danych czy liczby transakcji. Próby wykorzystania low-code do bardzo złożonych, silnie transakcyjnych systemów wymagających zaawansowanych funkcji, takich jak failover czy masowe przetwarzanie wsadowe, bywały niewystarczające. 5.5 Zaniedbania w bezpieczeństwie i zgodności Pominięcie bezpieczeństwa i zgodności może skutkować wyciekami danych, nieautoryzowanym dostępem i konsekwencjami prawnymi. Przekonanie, że aplikacje low-code są „z definicji bezpieczne”, prowadzi do complacency i braku wdrożenia solidnych środków ochrony. Podatności pojawiają się m.in. dlatego, że środowiska low-code często są kierowane do użytkowników nietechnicznych, co zwiększa ryzyko przeoczenia aspektów bezpieczeństwa w trakcie budowy. Citizen developerzy mogą stworzyć aplikację ujawniającą wrażliwe dane bez właściwej kontroli dostępu. Wbudowanie bezpieczeństwa w proces wytwarzania poprzez ustawienia domyślne, automatyczne egzekwowanie polityk i obowiązkowe przeglądy bezpieczeństwa ogranicza te ryzyka. 5.6 Zbyt małe inwestycje w szkolenia Brak odpowiednich szkoleń sprawia, że zespoły nie potrafią efektywnie korzystać z platform. Organizacje mogą wykupić PowerApps dla setek użytkowników, ale nie zapewnić żadnego szkolenia, zakładając, że ludzie nauczą się sami. To marnuje koszty licencji i niewykorzystane możliwości. Inwestycja w kompleksowe programy szkoleniowe zwraca się poprzez wyższą adopcję i lepszą jakość aplikacji. 5.7 Brak wsparcia na poziomie zarządu Brak wsparcia ze strony kadry zarządzającej potrafi pogrzebać inicjatywę niezależnie od jej wartości technicznej. Transformacja low-code dotyka kultury organizacyjnej, procesów i układu odpowiedzialności. Bez widocznego wsparcia liderów inicjatywy napotykają opór, przegrywają z innymi priorytetami i nie dostają zasobów. Zdobycie i utrzymanie „sponsora” na poziomie executives jest równie ważne jak jakość wdrożenia. 6. Ewolucja zasad low-code Rozwój low-code postępuje wraz z technologią i rosnącym doświadczeniem organizacji. Gartner prognozuje, że do 2026 roku 70–75% wszystkich nowych aplikacji enterprise będzie powstawać na platformach low-code lub no-code, co wskazuje na gwałtowny wzrost adopcji. Integracja AI przejdzie od wsparcia do bardziej autonomicznych możliwości wytwarzania. Dziś AI pomaga podpowiedziami i generowaniem kodu. W przyszłości może obsługiwać całe workflow tworzenia aplikacji na podstawie opisów w języku naturalnym, generując rozwiązania do ludzkiej weryfikacji i dopracowania. Tworzenie cross-platform stanie się bardziej spójne wraz z dojrzewaniem platform. Jedno przedsięwzięcie wytwórcze może docelowo obejmować web, mobile, desktop i interfejsy konwersacyjne. To zmniejszy potrzebę specjalistycznej wiedzy dla różnych platform, a jednocześnie zapewni spójne doświadczenie użytkownika w kanałach. Możliwości integracyjne rozszerzą się z „podłączania” systemów do orkiestracji złożonych workflow ponad granicami organizacyjnymi. Platformy low-code mogą stać się główną warstwą integracyjną koordynującą dane i procesy w dziesiątkach systemów, zastępując klasyczne podejścia middleware bardziej elastycznymi i przyjaznymi dla biznesu. Rozwiązania i szablony branżowe będą się mnożyć wraz z dojrzewaniem platform i rozwojem społeczności. Zamiast zaczynać od pustego projektu, organizacje będą korzystać z gotowych rozwiązań dla typowych procesów branżowych. Ochrona zdrowia, produkcja, finanse i inne sektory rozwiną wyspecjalizowane biblioteki szablonów, które znacząco przyspieszą wdrożenia. Organizacje inwestujące w low-code już dziś przygotowują się na tę ewolucję. Kluczowe zasady – rozwój wizualny, reużywalność, szybkie iteracje i governance – pozostaną aktualne, nawet jeśli konkretne możliwości narzędzi będą się zmieniać. TTMS pomaga klientom budować praktyki low-code, które działają dziś i jednocześnie są na tyle elastyczne, by wchłaniać przyszłe innowacje. Zwrot w stronę low-code to coś więcej niż wybór nowych narzędzi. To fundamentalna zmiana w podejściu do wytwarzania technologii, w tym kto uczestniczy w tworzeniu rozwiązań i jak szybko organizacje odpowiadają na zmieniające się potrzeby. Przyjęcie tych zasad daje podstawy trwałej przewagi konkurencyjnej, gdy transformacja cyfrowa przyspiesza w kolejnych branżach. Zrozumienie i stosowanie zasad low-code pozwala organizacjom skutecznie wykorzystywać możliwości platform, jednocześnie unikając typowych pułapek. Sukces wymaga równoważenia empowermentu z governance, szybkości z jakością oraz innowacji ze stabilnością. Organizacje, które opanują tę równowagę, zyskują przewagę zwinności, która rośnie w czasie wraz z budową bibliotek komponentów, rozwojem kompetencji citizen developerów i wdrożeniem zrównoważonych praktyk wytwórczych. TTMS wnosi głębokie doświadczenie we wdrażaniu rozwiązań low-code zgodnych z tymi zasadami, pomagając organizacjom przejść przez wybór platformy, zbudować governance i rozwinąć utrzymywalne kompetencje wytwórcze. Niezależnie od tego, czy chodzi o start od pilotaży, czy skalowanie istniejących inicjatyw, fundamentalne zasady low-code decydują, czy inwestycje dostarczą trwałą wartość, czy wytworzą dług techniczny wymagający późniejszej naprawy. 7. Dlaczego organizacje wybierają TTMS jako partnera low-code Inicjatywy low-code rzadko zawodzą przez samą platformę. Znacznie częściej problemy pojawiają się później – gdy początkowy entuzjazm zderza się z lukami w governance, niejasną odpowiedzialnością albo aplikacjami, które rosną szybciej, niż organizacja potrafi je utrzymać. Właśnie tutaj liczy się doświadczenie. TTMS traktuje low-code nie jako skrót, lecz jako dyscyplinę inżynierską. Nacisk kładzie na budowę rozwiązań, które mają sens w dłuższej perspektywie – pasują do istniejących architektur, respektują wymagania bezpieczeństwa i zgodności oraz mogą się rozwijać wraz ze zmianami potrzeb biznesu. Zamiast pojedynczych aplikacji tworzonych pod presją czasu, celem jest spójny ekosystem, który zespoły mogą bezpiecznie rozbudowywać. Klienci współpracują z TTMS na różnych etapach dojrzałości. Jedni dopiero testują low-code poprzez małe pilotaże, inni skalują je między działami. W obu przypadkach podejście jest takie samo: jasne fundamenty techniczne, przejrzyste zasady governance oraz praktyczne wsparcie dla zespołów, które będą utrzymywać i rozwijać rozwiązania po uruchomieniu produkcyjnym. W miarę jak platformy low-code ewoluują w stronę głębszego wsparcia AI i wyższego poziomu automatyzacji, decyzje długoterminowe mają coraz większe znaczenie. Organizacje, które chcą porozmawiać o odpowiedzialnym wdrażaniu low-code i automatyzacji procesów w skali, mogą rozpocząć rozmowę bezpośrednio z zespołem TTMS przez formularz kontaktowy. Jak zachować kontrolę, gdy więcej osób spoza IT zacznie budować aplikacje? Ta obawa jest w pełni uzasadniona. Odpowiedzią nie jest ograniczanie dostępu, tylko zaprojektowanie właściwych granic. Low-code działa najlepiej wtedy, gdy IT definiuje środowisko, zasady dostępu do danych i ścieżki wdrożeń, a zespoły biznesowe koncentrują się na logice procesów. Kontrola wynika ze standardów i widoczności, a nie z blokowania rozwoju. Organizacje, którym to się udaje, zazwyczaj dokładnie wiedzą, kto jest właścicielem każdej aplikacji, skąd pochodzą dane i w jaki sposób zmiany trafiają na produkcję. Jakie jest realne ryzyko długu technicznego w platformach low-code? Dług techniczny w low-code wygląda inaczej niż w tradycyjnym wytwarzaniu, ale nadal istnieje. Najczęściej objawia się zduplikowaną logiką, niespójnymi modelami danych albo workflow, którego nikt nie rozumie już w całości. Ryzyko rośnie, gdy zespoły działają szybko, ale bez wspólnych wzorców. Wdrożenie kluczowych zasad na wczesnym etapie – reużywalności, modułowości i podejścia model-driven – sprawia, że dług pozostaje widoczny i możliwy do opanowania, zamiast narastać po cichu w tle. Czy low-code może współistnieć z naszą obecną architekturą i systemami legacy? W większości organizacji musi. Low-code rzadko zastępuje systemy core; raczej działa „wokół” nich, łączy je i wypełnia luki, do których nie zostały zaprojektowane. Kluczowa decyzja dotyczy tego, czy low-code stanie się odizolowaną warstwą, czy zintegrowaną częścią architektury. Gdy wzorce integracji są zdefiniowane z góry, low-code może realnie zmniejszyć obciążenie systemów legacy, zamiast dokładać kolejną warstwę złożoności. Jak mierzyć, czy low-code dostarcza realną wartość? Sama szybkość nie jest wystarczającą miarą. Wczesne „quick wins” są ważne, ale osoby decyzyjne powinny patrzeć też na utrzymywalność, adopcję i reużycie. Czy nowe aplikacje wykorzystują istniejące komponenty? Czy zespoły biznesowe faktycznie używają tego, co dostarczono? Czy IT spędza mniej czasu na drobnych zmianach i poprawkach? Te sygnały zwykle mówią więcej o wartości długoterminowej niż porównywanie samych czasów developmentu. W którym momencie low-code wymaga zmiany organizacyjnej, a nie tylko nowych narzędzi? To dzieje się zaskakująco szybko. Gdy tylko zespoły biznesowe realnie uczestniczą w tworzeniu rozwiązań, zmieniają się role i odpowiedzialności. Ktoś musi odpowiadać za standardy, szablony i szkolenia. Ktoś musi decydować, co jest „wystarczająco dobre”, żeby uruchomić produkcję. Organizacje, które traktują low-code wyłącznie jako narzędzie, często mają z tym problem. Te, które traktują je jako wspólną kompetencję, zwykle widzą trwałe korzyści. Kiedy jest właściwy moment, żeby wprowadzić governance w inicjatywie low-code? Wcześniej, niż większość organizacji zakłada. Governance dużo łatwiej zbudować, gdy aplikacji jest pięć, niż gdy jest ich pięćdziesiąt. Nie oznacza to ciężkich procesów ani biurokracji od pierwszego dnia. Na start często wystarczą proste zasady dotyczące środowisk, konwencji nazewniczych, dostępu do danych i własności. Wraz ze wzrostem adopcji reguły mogą ewoluować. Zbyt długie czekanie zwykle kończy się projektami porządkowymi, które są znacznie droższe niż zrobienie tego dobrze od początku.

Czytaj więcej

Salesforce dla branży logistycznej: cyfrowe wsparcie dla działów sprzedaży, obsługi i partnerów

Nowoczesne firmy logistyczne, operatorzy 3PL i firmy spedycyjne działają w świecie, w którym szybkość reakcji, przejrzystość danych i niezawodna komunikacja stają się główną przewagą konkurencyjną. Same systemy operacyjne — TMS, WMS czy ERP — już nie wystarczą, by budować spójne doświadczenia klientów i partnerów na każdym etapie współpracy. Właśnie tu pojawia się Salesforce dla logistyki — narzędzie, które porządkuje procesy sprzedażowe, usprawnia obsługę i ułatwia wymianę informacji z partnerami. Ten artykuł pokazuje, jak system CRM może stać się realnym wsparciem dla branży TSL (Transport, Spedycja, Logistyka) — bez ingerencji w procesy operacyjne — oraz jakie konkretnie korzyści przynosi jego wdrożenie. 1. Dlaczego branża logistyczna potrzebuje zunifikowanego CRM? W firmach logistycznych systemy TMS, WMS i ERP odpowiadają za realizację kluczowych procesów operacyjnych: planowanie przewozów, obsługę magazynów, rozliczenia czy kontrolę zasobów. CRM w logistyce pełni inną, komplementarną rolę — wspiera obszary sprzedaży i obsługi klienta (front-office), porządkując informacje niezbędne do prowadzenia relacji handlowych i podejmowania decyzji biznesowych. Dzięki Salesforce zespoły sprzedażowe mają dostęp do spójnych danych o klientach, kontraktach i historii współpracy bez konieczności sięgania bezpośrednio do systemów operacyjnych. Integracja CRM z TMS, WMS i ERP eliminuje ręczną wymianę informacji, poprawia przejrzystość współpracy między działami i wspiera płynność procesów sprzedażowych. Takie podejście pozwala organizacji zbudować jednolity widok relacji z klientami (tzw. Customer 360), przy zachowaniu pełnej autonomii systemów odpowiedzialnych za realizację operacji logistycznych. 2. Rozwiązania Salesforce dedykowane dla firm logistycznych Salesforce dostarcza zestaw narzędzi, które wspierają działy sprzedaży i obsługi, ułatwiają komunikację z nadawcami i odbiorcami oraz pozwalają na tworzenie portali samoobsługowych. 2.1 Sales Cloud – automatyzacja ofertowania i sprzedaży w logistyce Sales Cloud wspiera kluczowe procesy handlowe: zarządzanie kontaktami, monitorowanie lejka sprzedaży oraz kontrolę nad umowami. Dla operatora logistycznego oznacza to: Łatwiejsze śledzenie zapytań ofertowych i szybkie przygotowywanie wycen. Segmentację klientów według rodzaju ładunków, routingu czy wolumenu. Przejrzyste raportowanie wyników dla różnych linii usług (fracht morski, lotniczy, drogowy, magazynowanie). 2.2 Service Cloud – sprawna obsługa reklamacji i zgłoszeń Service Cloud pełni rolę centralnego systemu do zarządzania zgłoszeniami: reklamacjami, żądaniami informacji o statusie przesyłki czy incydentami. Umożliwia tworzenie case’ów z automatycznym przydzielaniem do właściwych zespołów i definiowaniem SLA. Standaryzacja: Baza wiedzy i skrypty obsługi wspierają szybkie rozwiązywanie powtarzających się problemów. Nadzór: System zapewnia lepszy wgląd w historię komunikacji i pozwala na łatwiejsze raportowanie jakości obsługi klienta. 2.3 Experience Cloud – portale samoobsługowe dla nadawców i partnerów Experience Cloud pozwala tworzyć dedykowane portale, które pełnią funkcję centrum dokumentów. Klienci mogą samodzielnie pobierać listy przewozowe, faktury, potwierdzenia doręczeń (POD) oraz śledzić statusy przesyłek. Zmniejsza to liczbę rutynowych zapytań do działu obsługi i przyspiesza obieg dokumentacji w relacjach B2B. 2.4 AI, automatyzacja i IoT – inteligentne wsparcie decyzji w TSL Funkcjonalności AI (np. Salesforce Einstein) umożliwiają proaktywne wykrywanie ryzyk oraz optymalizację działań handlowych. Integracja z danymi IoT (telemetria, czujniki temperatury, GPS) pozwala przekazywać do CRM istotne sygnały o stanie ładunku lub floty. CRM wykorzystuje te dane do automatycznych powiadomień klientów lub inicjowania procesów serwisowych, podczas gdy zaawansowana analityka danych pozostaje w systemach wyspecjalizowanych. 2.5 Wdrożenie, integracja i Managed Services Sukces wdrożenia CRM zależy od właściwego zaprojektowania procesów i poprawnego mapowania danych z systemów TMS/WMS. Etap ten obejmuje konfigurację uprawnień, migrację informacji oraz szkolenia użytkowników. Model Managed Services zapewnia ciągłość działania po starcie projektu, zarządzając aktualizacjami i rozwijając system zgodnie ze zmianami w biznesie logistycznym. 2.6 Platforma Salesforce — aplikacje szyte na miarę Gdy standardowe funkcje nie wystarczają, platforma pozwala tworzyć dedykowane aplikacje, np. niestandardowe formularze ofertowe czy automaty raportowania specyficznego dla dużych kontraktów logistycznych. Rozszerzenia te integrują się z systemami operacyjnymi, ale ich nie zastępują, oferując elastyczność bez ingerencji w infrastrukturę IT. 3. Kluczowe korzyści z wdrożenia Salesforce CRM w firmach logistycznych 3.1 Pełna widoczność relacji i komunikacji z klientami Zintegrowany CRM konsoliduje historię kontaktów, oferty, umowy i zgłoszenia w jednym miejscu, co pozwala handlowcom i zespołom obsługi na szybkie uzyskanie kontekstu przed rozmową z klientem. Taka centralizacja ułatwia identyfikację powtarzających się problemów, ocenę efektywności działań sprzedażowych oraz śledzenie warunków umów i zobowiązań SLA, co przekłada się na krótszy czas reakcji i większą jakość obsługi. 3.2 Wyższa jakość obsługi klienta i szybsze rozwiązywanie reklamacji Scentralizowane zarządzanie zgłoszeniami pozwala na automatyczne tworzenie i eskalowanie spraw, śledzenie postępów oraz dostęp do kompletnej dokumentacji zdarzenia. W efekcie reklamacje i wyjątki są rozwiązywane sprawniej, co poprawia zaufanie i ogranicza ryzyko utraty kontraktów. 3.3 Optymalizacja operacyjna przez automatyzację i wykorzystanie danych Dzięki automatyzacji rutynowych zadań (np. powiadomień, aktualizacji statusów, generowania dokumentów) oraz analizie danych CRM organizacje mogą przenieść zasoby z prac administracyjnych na działania przynoszące wartość. Informacje z CRM wspierają również decyzje handlowe i strategiczne — identyfikując segmenty klientów o najwyższej wartości czy obszary wymagające usprawnień w obsłudze. 3.4 Skalowalność i elastyczność rozwoju funkcji Platforma Salesforce umożliwia rozwijanie funkcjonalności w miarę wzrostu firmy bez konieczności przebudowy systemów operacyjnych. Możliwość tworzenia niestandardowych aplikacji, integracji i automatyzacji pozwala szybko reagować na zmiany rynkowe, wdrażać nowe modele sprzedaży i dostosowywać procesy obsługi przy relatywnie niskim koszcie i czasie wprowadzenia zmian. 4. Dlaczego warto współpracować z TTMS – Twoim partnerem Salesforce dla branży logistycznej W TTMS pomagamy firmom logistycznym wykorzystać Salesforce jako front-office, który realnie wspiera sprzedaż, obsługę klienta i partnerów. Łączymy doświadczenie branżowe z wiedzą technologiczną, dzięki czemu CRM działa w pełnej harmonii z TMS/WMS/ERP — bez ingerencji w procesy operacyjne. 4.1 Jak pracujemy? Stawiamy na praktyczne, mierzalne wdrożenia. Każdy projekt zaczynamy od krótkiego audytu i wspólnego określenia priorytetów. Następnie projektujemy architekturę integracji oraz konfigurujemy Sales Cloud, Service Cloud i Experience Cloud pod specyfikę logistyki. Tam, gdzie to konieczne, tworzymy rozszerzenia i automatyzacje, a po wdrożeniu zapewniamy stałe wsparcie (Managed Services). 4.2 Co zapewniamy w praktyce? Integracje z TMS/WMS/ERP, które zapewniają handlowcom i obsłudze aktualne dane o klientach, zleceniach i statusach. Usprawnione procesy sprzedażowe — pipeline logistyczny, szybkie ofertowanie, CPQ, kontrolę marż. Lepszą obsługę klienta dzięki SLA, obsłudze reklamacji, portalom samoobsługowym i automatyzacjom. Bezpieczeństwo i jakość danych — odpowiednie role, audyt, zgodność z normami branżowymi. Stały rozwój systemu, aby CRM skalował się razem z biznesem. 4.3 Dlaczego warto współpracować z TTMS? Bo nie wdrażamy zwykłego CRM, tylko rozwiązania dopasowane do realiów logistyki. Dbamy o szybkość wdrożenia, prostotę dla użytkowników i konkretne KPI, które pokazują wartość projektu — od skrócenia czasu ofertowania po redukcję liczby zgłoszeń do działu obsługi. Jeśli chcesz, przygotujemy wstępny plan działań wraz z rekomendowanym zakresem integracji. Skontaktuj się z nami już teraz! Czy Salesforce może zastąpić system TMS lub WMS? Nie, Salesforce nie służy do zarządzania operacjami (planowanie tras, stany magazynowe). Pełni rolę systemu front-office, który integruje dane z TMS/WMS, aby działy sprzedaży i obsługi klienta miały pełny wgląd w relacje z klientem bez wchodzenia w systemy operacyjne. Jakie dane z systemów logistycznych warto integrować z CRM? Najczęściej integruje się statusy przesyłek, historię zleceń, dane o wolumenach, warunki kontraktowe oraz dokumenty (faktury, POD). Dzięki temu handlowiec widzi w CRM, czy dany klient zwiększa obroty lub czy ma otwarte reklamacje. Czy wdrożenie Salesforce wymaga zmiany obecnych procesów w firmie spedycyjnej? Wdrożenie jest okazją do optymalizacji, ale Salesforce jest na tyle elastyczny, że można go dostosować do istniejących, sprawdzonych procesów. Pamiętaj, że Salesforce służy głównie do obsługi klienta, dlatego nie ingeruje w działanie systemów spedycyjnych. Jak Experience Cloud pomaga w relacjach z partnerami logistycznymi? Pozwala stworzyć portal, w którym partnerzy (np. przewoźnicy lub odbiorcy) mogą samodzielnie aktualizować statusy, przesyłać dokumenty lub pobierać zlecenia. Eliminuje to setki maili i telefonów dziennie. Ile trwa wdrożenie Salesforce w firmie logistycznej?

Czytaj więcej

7 kluczowych certyfikacji, które powinien posiadać wiarygodny partner IT

W środowiskach regulowanych, wysokiego ryzyka oraz coraz częściej opartych na AI, certyfikacje stanowią twardy dowód na to, że firma tworząca oprogramowanie potrafi działać bezpiecznie, odpowiedzialnie i na dużą skalę. Dla klientów korporacyjnych oraz instytucji publicznych właściwe certyfikaty często decydują o tym, czy dany dostawca w ogóle może brać udział w strategicznych projektach. Poniżej przedstawiamy siedem kluczowych certyfikacji i uprawnień, które definiują dojrzałego, gotowego na projekty enterprise partnera IT – w tym nowy standard wyznaczający przyszły punkt odniesienia dla odpowiedzialnego rozwoju sztucznej inteligencji. 1. Dlaczego te certyfikacje mają znaczenie przy wyborze partnera IT Te certyfikacje nie są przypadkowe ani aspiracyjne. Odzwierciedlają one najczęściej wymagane standardy w przetargach korporacyjnych, zamówieniach publicznych oraz regulowanych projektach IT w Europie. Łącznie obejmują kluczowe obszary oczekiwane dziś od partnerów technologicznych: bezpieczeństwo informacji, zarządzanie jakością, ciągłość usług, zgodność regulacyjną, zrównoważony rozwój, bezpieczeństwo pracy oraz – coraz częściej – odpowiedzialne zarządzanie sztuczną inteligencją. W wielu dużych projektach brak choćby jednego z tych certyfikatów może skutkować odrzuceniem dostawcy już na etapie preselekcji. Dlatego ta lista nie jest komunikatem marketingowym, lecz praktycznym odzwierciedleniem realnych wymagań stawianych długoterminowym, strategicznym partnerom IT. 1.1 ISO/IEC 27001 – System Zarządzania Bezpieczeństwem Informacji ISO/IEC 27001 określa, w jaki sposób organizacja identyfikuje, ocenia i kontroluje ryzyka związane z bezpieczeństwem informacji. Koncentruje się na ochronie zasobów informacyjnych, takich jak dane klientów, własność intelektualna oraz systemy krytyczne, przed nieuprawnionym dostępem, utratą lub zakłóceniem ciągłości działania. Dla partnerów IT certyfikacja ta potwierdza, że bezpieczeństwo jest zarządzane jako odrębny, wyspecjalizowany obszar – z formalnymi analizami ryzyka, procedurami reagowania na incydenty oraz ciągłym monitorowaniem. Współpraca z partnerem posiadającym certyfikat ISO/IEC 27001 ogranicza ryzyko naruszeń danych, sankcji regulacyjnych oraz przestojów operacyjnych wynikających z incydentów bezpieczeństwa, szczególnie w projektach obejmujących informacje wrażliwe lub poufne. 1.2 ISO 14001 – System Zarządzania Środowiskowego ISO 14001 potwierdza, że organizacja w sposób świadomy i systemowy zarządza swoim wpływem na środowisko. W przypadku usług IT obejmuje to m.in. odpowiedzialne wykorzystanie zasobów, zrównoważone praktyki infrastrukturalne oraz zgodność z przepisami środowiskowymi. Dla klientów korporacyjnych i sektora publicznego certyfikacja ta jest sygnałem, że zrównoważony rozwój stanowi element codziennych decyzji operacyjnych, a nie jedynie deklarację marketingową. 1.3 Koncesja MSWiA – Uprawnienie do realizacji projektów IT o podwyższonej wrażliwości bezpieczeństwa Koncesja MSWiA jest państwowym uprawnieniem wymaganym od firm realizujących rozwiązania informatyczne dla policji, wojska oraz innych instytucji związanych z bezpieczeństwem. Określa ona rygorystyczne standardy operacyjne, organizacyjne oraz kadrowe. W praktyce obejmuje możliwość pracy z informacjami niejawnymi, systemami o ograniczonym dostępie oraz elementami infrastruktury krytycznej. Posiadanie tej koncesji potwierdza, że partner IT jest uznawany za godnego zaufania w środowiskach, w których kluczowe znaczenie mają poufność, bezpieczeństwo państwa oraz dyscyplina proceduralna. 1.4 ISO 9001 – System Zarządzania Jakością ISO 9001 określa, w jaki sposób organizacja zapewnia spójną jakość w planowaniu, realizacji oraz doskonaleniu swojej pracy. W odróżnieniu od norm skoncentrowanych na bezpieczeństwie lub usługach, standard ten kładzie nacisk na dyscyplinę procesową, powtarzalność oraz odpowiedzialność w całym cyklu realizacji projektów. W praktyce rozwoju oprogramowania przekłada się to na przewidywalną realizację projektów, jasno określone zakresy odpowiedzialności, transparentną komunikację oraz mierzalne rezultaty. Partner IT posiadający certyfikat ISO 9001 pokazuje, że jakość nie zależy od pojedynczych zespołów ani konkretnych osób, lecz jest systemowo wbudowana w sposób realizacji projektów i współpracy z klientami. 1.5 ISO/IEC 20000 – System Zarządzania Usługami IT ISO/IEC 20000 koncentruje się na sposobie, w jaki usługi IT są utrzymywane i wspierane po uruchomieniu produkcyjnym. Określa najlepsze praktyki w zakresie projektowania usług, ich świadczenia, monitorowania oraz ciągłego doskonalenia, ze szczególnym naciskiem na dostępność, niezawodność i ciągłość działania. Certyfikacja ta ma kluczowe znaczenie w przypadku usług zarządzanych, długoterminowego outsourcingu oraz systemów krytycznych dla działalności biznesowej, gdzie stabilność operacyjna jest równie istotna jak same kompetencje wytwórcze. Partner IT certyfikowany zgodnie z ISO/IEC 20000 dowodzi, że usługi IT są traktowane jako trwałe, kluczowe procesy biznesowe, a nie jednorazowe dostarczenia techniczne. 1.6 ISO 45001 – System Zarządzania Bezpieczeństwem i Higieną Pracy ISO 45001 określa, w jaki sposób organizacje dbają o zdrowie i bezpieczeństwo pracowników. W branży IT obejmuje to m.in. zarządzanie obciążeniem pracą, odporność operacyjną zespołów oraz tworzenie stabilnych, bezpiecznych warunków pracy dla zespołów realizacyjnych. Z perspektywy klientów przekłada się to pośrednio na niższe ryzyko projektowe, mniejszą rotację kadr oraz większą ciągłość realizacji w złożonych, długoterminowych inicjatywach. 1.7 ISO/IEC 42001 – System Zarządzania Sztuczną Inteligencją 1.7.1 Nowy punkt odniesienia dla odpowiedzialnej AI ISO/IEC 42001 to pierwsza na świecie międzynarodowa norma poświęcona wyłącznie zarządzaniu systemami sztucznej inteligencji. Określa, w jaki sposób organizacje powinny projektować, rozwijać, wdrażać i utrzymywać rozwiązania AI w sposób godny zaufania, transparentny i rozliczalny. Norma ta bezpośrednio wspiera kluczowe wymagania unijnego AI Act, w tym ustrukturyzowane zarządzanie ryzykiem AI, jasno zdefiniowane mechanizmy nadzoru człowieka, kontrolę cyklu życia systemów oraz ich dokumentowanie. TTMS jest pierwszą polską firmą, która uzyskała certyfikację zgodnie z ISO/IEC 42001, potwierdzoną audytem przeprowadzonym przez TÜV Nord Poland. Sytuuje to spółkę w gronie najwcześniejszych operacyjnych wdrożeń tego standardu w Europie. Certyfikacja ta potwierdza, że System Zarządzania Sztuczną Inteligencją (AIMS) wdrożony w TTMS spełnia międzynarodowe wymagania w zakresie odpowiedzialnego zarządzania AI, zarządzania ryzykiem oraz zgodności regulacyjnej. 1.7.2 Dlaczego ISO/IEC 42001 ma znaczenie Zaufanie i wiarygodność – systemy AI są rozwijane w oparciu o formalne mechanizmy nadzoru, transparentność i rozliczalność. Innowacje świadome ryzyka – ryzyka związane z AI są identyfikowane, oceniane i ograniczane bez spowalniania realizacji projektów. Gotowość regulacyjna – ramy zarządcze wspierają dostosowanie do zmieniających się wymagań prawnych, w tym do unijnego AI Act. Pozycja lidera rynkowego – wczesne wdrożenie standardu świadczy o dojrzałości organizacyjnej i gotowości do realizacji projektów AI w skali enterprise. 1.7.3 Co to oznacza dla klientów i partnerów Zgodnie z ISO/IEC 42001 wszystkie komponenty AI rozwijane lub integrowane przez TTMS są objęte jednolitym systemem zarządzania. Obejmuje on dokumentację, nadzór etyczny, kontrolę cyklu życia rozwiązań oraz ich ciągłe monitorowanie. Dla organizacji wybierających partnera IT oznacza to niższe ryzyko zgodności regulacyjnej, lepszą ochronę użytkowników i danych oraz większą pewność, że rozwiązania wykorzystujące AI są projektowane i wdrażane w sposób odpowiedzialny od samego początku. 2. Zintegrowany system zarządzania Wszystkie siedem certyfikacji i uprawnień funkcjonuje w ramach spójnego Zintegrowanego Systemu Zarządzania (IMS). Oznacza to, że bezpieczeństwo, jakość, świadczenie usług, zrównoważony rozwój, bezpieczeństwo pracy oraz – co coraz istotniejsze – zarządzanie sztuczną inteligencją są traktowane jako wzajemnie powiązane procesy, a nie odrębne inicjatywy compliance. Z perspektywy decydentów porównujących partnerów IT taki poziom integracji nie jest kwestią listy certyfikatów czy logotypów. Przekłada się on na realne ograniczenie ryzyka organizacyjnego, większą spójność operacyjną oraz zdolność do realizacji złożonych, regulowanych i przyszłościowych projektów cyfrowych w długim horyzoncie czasowym. 3. Dlaczego zintegrowane certyfikacje mają znaczenie dla klientów W praktyce taki poziom certyfikacji i integracji przynosi klientom wymierne korzyści: Mniejszy nakład pracy po stronie due diligence – certyfikowane procesy skracają ocenę dostawcy i weryfikację zgodności. Mniej audytów po stronie klienta – niezależna certyfikacja zastępuje powtarzalne kontrole wewnętrzne. Szybsze uruchamianie projektów – ustandaryzowane ramy zarządcze przyspieszają start współpracy od strony formalnej i operacyjnej. Niższe ryzyko zgodności – mechanizmy regulacyjne, bezpieczeństwa i operacyjne są wbudowane w model działania. Większa przewidywalność realizacji – projekty opierają się na sprawdzonych, powtarzalnych zasadach, a nie na praktykach ad hoc. W codziennej współpracy certyfikowane i zintegrowane systemy zarządzania upraszczają onboarding klienta, standaryzują raportowanie oraz ograniczają zakres i częstotliwość audytów prowadzonych po stronie klienta. Zapewniają również stabilną podstawę dla jasno zdefiniowanych SLA, ścieżek eskalacji oraz raportowania zgodności, co umożliwia szybsze uruchamianie projektów i sprawniejszą długoterminową realizację. Ostatecznie taki poziom certyfikacji istotnie ogranicza ryzyka najczęściej związane z wyborem partnera IT. Zmniejsza zależność od pojedynczych osób zamiast procesów, redukuje prawdopodobieństwo nieprzewidywalnych modeli realizacji oraz minimalizuje ryzyko vendor lock-in wynikające z nieudokumentowanych lub nieprzejrzystych praktyk. Dla decydentów certyfikowane i zintegrowane systemy zarządzania stanowią gwarancję, że projekty są prowadzone w oparciu o strukturę, transparentność i ciągłość, a nie improwizację. 4. Od certyfikacji do realnego działania Certyfikacje mają znaczenie tylko wtedy, gdy przekładają się na rzeczywiste praktyki operacyjne. W TTMS ramy jakości, bezpieczeństwa i zgodności nie są traktowane jako formalny obowiązek, lecz jako działające systemy zarządzania, osadzone w codziennej realizacji projektów. Jeżeli Twoja organizacja ocenia partnera IT lub chce wzmocnić własne kompetencje w zakresie ładu organizacyjnego, zarządzania jakością i zgodności regulacyjnej, TTMS wspiera klientów z branż regulowanych w projektowaniu, wdrażaniu i utrzymaniu certyfikowanych systemów zarządzania. Dowiedz się więcej o naszym podejściu do jakości i zintegrowanego zarządzania w praktyce: Usługi zarządzania jakością dla firm działających w wymagającym otoczeniu. FAQ Dlaczego certyfikacje ISO są ważne przy wyborze partnera IT? Certyfikacje ISO stanowią niezależne potwierdzenie, że partner IT działa zgodnie z międzynarodowymi, uznanymi standardami w kluczowych obszarach, takich jak bezpieczeństwo, jakość czy zarządzanie usługami. Dla klientów oznacza to mniejsze ryzyko operacyjne, większą przewidywalność współpracy oraz wyższy poziom zaufania. Certyfikacje nie są jedynie formalnością – wymuszają systemowe podejście do procesów, regularne audyty oraz ciągłe doskonalenie. W praktyce przekłada się to na stabilniejsze projekty, lepszą dokumentację i większą odporność organizacyjną dostawcy. Dla wielu organizacji, zwłaszcza z sektorów regulowanych, certyfikacje ISO są także warunkiem dopuszczenia dostawcy do przetargu lub współpracy długoterminowej. Czym różnią się ISO 27001, ISO 9001 i ISO/IEC 20000? ISO/IEC 27001 koncentruje się na ochronie informacji i zarządzaniu ryzykiem bezpieczeństwa, obejmując m.in. dane klientów i systemy krytyczne. ISO 9001 dotyczy jakości i powtarzalności procesów – określa, w jaki sposób organizacja planuje, realizuje i doskonali swoją pracę. Z kolei ISO/IEC 20000 skupia się na operacyjnym zarządzaniu usługami IT po ich uruchomieniu produkcyjnym, zapewniając ciągłość, dostępność i niezawodność. Choć standardy te często są ze sobą mylone, w praktyce regulują trzy różne, komplementarne obszary: bezpieczeństwo, jakość oraz świadczenie usług. W jaki sposób ISO/IEC 42001 wspiera zgodność z unijnym AI Act? ISO/IEC 42001 zapewnia ramy organizacyjne i procesowe, które bezpośrednio wspierają kluczowe wymagania unijnego AI Act. Obejmuje m.in. ustrukturyzowane zarządzanie ryzykiem systemów AI, mechanizmy nadzoru człowieka, kontrolę cyklu życia rozwiązań oraz ich dokumentowanie. Dzięki temu organizacje wdrażające ISO/IEC 42001 są lepiej przygotowane do spełnienia wymogów regulacyjnych dotyczących odpowiedzialnego, transparentnego i bezpiecznego wykorzystania sztucznej inteligencji. Standard ten pomaga przełożyć wymagania prawne na konkretne praktyki operacyjne. Jak zintegrowany system certyfikacji wpływa na współpracę z klientem? Zintegrowany system certyfikacji oznacza, że bezpieczeństwo, jakość, zarządzanie usługami, zgodność regulacyjna i – coraz częściej – zarządzanie AI są realizowane w ramach jednego spójnego modelu zarządczego. Dla klientów przekłada się to na krótszy proces due diligence, mniejszą liczbę audytów po ich stronie oraz szybsze uruchamianie projektów. Taki model zwiększa także przewidywalność współpracy, ogranicza ryzyko vendor lock-in i zmniejsza zależność od pojedynczych osób. W efekcie klienci zyskują partnera IT, który jest przygotowany do realizacji długoterminowych, złożonych i regulowanych projektów w sposób uporządkowany i stabilny.

Czytaj więcej

TTMS na World Defense Show 2026

Transition Technologies MS uczestniczyło w targach World Defense Show 2026, które odbyły się w dniach 8-12 lutego w Rijadzie w Arabii Saudyjskiej – jednym z najważniejszych globalnych wydarzeń dedykowanych sektorowi obronnemu i bezpieczeństwa. Tegoroczna edycja jednoznacznie potwierdziła kierunek rozwoju branży. Nowoczesna obronność coraz silniej opiera się nie tylko na platformach sprzętowych, lecz także na oprogramowaniu, zaawansowanej analityce danych oraz systemach wykorzystujących sztuczną inteligencję, integrowanych bezpośrednio z architekturą operacyjną. Wśród dominujących trendów widocznych podczas wydarzenia znalazły się: rosnące znaczenie bezzałogowych statków powietrznych, w szczególności hybrydowych platform VTOL łączących elastyczność użycia z większym zasięgiem operacyjnym, dynamiczny rozwój środowisk szkoleniowych opartych na symulacjach oraz technologiach VR i AR, umożliwiających przenoszenie kosztownych i ryzykownych elementów szkolenia do przestrzeni wirtualnej, coraz głębsza implementacja sztucznej inteligencji w systemach wspomagania dowodzenia, kierowania ogniem oraz budowania świadomości sytuacyjnej, integracja systemów C2 i C4ISR, szczególnie w kontekście zwalczania bezzałogowych środków napadu powietrznego i budowy wielowarstwowych systemów obrony powietrznej. Wyraźnie zauważalny był również nacisk na autonomizację systemów bojowych oraz poszukiwanie bardziej efektywnych kosztowo metod przeciwdziałania zagrożeniom powietrznym, zwłaszcza w obliczu masowego wykorzystania bezzałogowych platform w aktualnych konfliktach. Dla TTMS udział w World Defense Show 2026 stanowił okazję do rozmów na temat rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji, wspierających systemy dowodzenia, analitykę danych, integrację środowisk C4ISR oraz zaawansowane systemy szkoleniowe dla personelu wojskowego. Wydarzenie umożliwiło nawiązanie nowych relacji międzynarodowych oraz identyfikację potencjalnych obszarów współpracy w środowiskach o podwyższonych wymaganiach bezpieczeństwa i niezawodności. World Defense Show 2026 potwierdziło, że przyszłe pole walki będzie w coraz większym stopniu środowiskiem cyfrowym, sieciocentrycznym i definiowanym przez oprogramowanie – a skuteczna modernizacja sił zbrojnych wymaga dziś nie tylko zaawansowanych platform, lecz przede wszystkim inteligentnych, zintegrowanych systemów.

Czytaj więcej

Wiktor Janicki Poland

Transition Technologies MS świadczy usługi informatyczne terminowo, o wysokiej jakości i zgodnie z podpisaną umową. Polecamy firmę TTMS jako godnego zaufania i rzetelnego dostawcę usług IT oraz partnera wdrożeniowego Salesforce.

Czytaj więcej

Julien Guillot Schneider Electric

TTMS od lat pomaga nam w zakresie konfiguracji i zarządzania urządzeniami zabezpieczającymi z wykorzystaniem różnych technologii. Ueługi świadczone przez TTMS są realizowane terminowo, i zgodnie z umową.

Czytaj więcej

Już dziś możemy pomóc Ci rosnąć

Porozmawiajmy, jak możemy wesprzeć Twój biznes

Monika Radomska

Sales Manager

Systemy IT w oparciu o AI na wyciągnięcie ręki. Jesteśmy nowoczesnym i zaufanym partnerem w IT.

Jak możemy wesprzeć Twój biznes?

AI Solutions

Adobe Experience Manager

Salesforce

Process Automation

Business Intelligence

Quality Management

E-Learning

Internal Communication

Outsourcing

Defence

Pharma – rozwój oprogramowania w branży farmaceutycznej

Energy

Zaufały nam największe światowe organizacje

TTMS w liczbach

Nasze wartości

Nasze wartości

Ukierunkowanie na klienta

Budowanie relacji

Zaufanie

Sukcesy naszych klientów

TTMS blog – świat IT oczami ekspertów

Globalny dostawca outsourcingu IT

Polska

Warszawa Headquarter

Białystok

Kraków

Koszalin

Lublin

Łódź

Poznań

Wrocław

Malezja

Kuala Lumpur

Dania

Brøndby

Lystrup

Szwajcaria

Zurych

UK

Londyn

Indie

Bengaluru

Warszawa Headquarter

Białystok

Kraków

Koszalin

Lublin

Łódź

Poznań

Wrocław

Kuala Lumpur

Brøndby

Lystrup

Zurych

Londyn

Bengaluru

Już dziś możemy pomóc Ci rosnąć

Porozmawiajmy, jak możemy wesprzeć Twój biznes

Monika Radomska

Systemy IT w oparciu o AI
na wyciągnięcie ręki. Jesteśmy
nowoczesnym i zaufanym
partnerem w IT.