Frameworki, języki, narzędzia i sztuczna inteligencja w praktyce.
Firmy masowo kupują modele i agentów AI, ale rzadko zmieniają sposób funkcjonowania organizacji, przez co technologia nie przekłada się na wynik finansowy. Coraz więcej danych wskazuje, że kluczem do skalowania AI nie są lepsze algorytmy, a uporządkowana architektura korporacyjna.
Firmy coraz częściej redukują liczbę aplikacji i dostawców, licząc na prostszy i tańszy system. Problem w tym, że złożoność nie znika – przenosi się do umów, danych i uzależnienia od jednej platformy.
Od 12 września 2025 roku obowiązuje unijny Data Act, który ogranicza możliwość wiązania klientów przez kontrolę nad danymi z urządzeń i systemów. Konkurencja przenosi się teraz na jakość usług, analitykę i umiejętność wykorzystania informacji.
Sprawdziliśmy, jak w codziennym użytkowaniu i najnowszych grach spisuje się duży laptop GIGABYTE z 18-calowym ekranem oraz kartą RTX 5080, który trafił do polskich sklepów w zaskakująco niskiej cenie.
Rosnąca liczba krótkich zleceń oraz presja na jakość skłaniają zakłady poligraficzne do wdrażania automatyzacji procesów produkcyjnych i biznesowych. Rynek poligrafii ma rosnąć do 969,7 mld USD w 2030 roku.
Międzynarodowa Unia Telekomunikacyjna chce ustalić, jak weryfikować tożsamość i uprawnienia agentów AI działających w imieniu ludzi. Nowa grupa robocza ma przygotować grunt pod przyszłe standardy zaufania do autonomicznych systemów.
Fundusze majątkowe państw przestają być czysto finansowymi inwestorami i coraz bardziej wspierają narodowe strategie technologiczne. Z raportu IE University wynika, że mniej transakcji przekłada się na znacznie wyższe kwoty inwestycji w AI, centra danych i infrastrukturę energetyczną.
OpenAI wypuszcza ChatGPT Work - wersję chatbota, która sama zbiera dane z firmowych aplikacji i przerabia je w dokumenty, arkusze czy strony. To odpowiedź na Claude Cowork od Anthropic.
