Polska gospodarka stoi dziś na styku trzech potężnych zjawisk: boomu na infrastrukturę obliczeniową pod AI, presji marżowo-kosztowej i regulacyjnej w przemyśle oraz przyspieszającej cyfryzacji dużych grup kapitałowych. Wspólny mianownik to dane i automatyzacja – od placu manewrowego w recyklingu po centralny ERP w multienergetycznym koncernie.
„To konferencja o decyzjach i o tym, jak znaleźć przestrzeń i czas na innowacje. Kluczem jest AI” – podkreślił prezes SAP Polska Piotr Ferszka, apelując, by „rolę followersów zostawić innym” i budować przewagi „w oparciu o dane, nie przeczucia”.
Z tej perspektywy dobrze widać, jak AI zmienia logikę produktywności. „Stworzyliśmy cyfrowego pracownika i znaleźliśmy sposób, by go skalować” – mówił wiceprezes SAP Polska Marcin Demkiw, prezentując koncepcję SAP Business AI i interfejs Joule z agentami AI „dla konkretnych ról, procesów i decyzji”. Demkiw zaznaczał, że adopcja AI w korporacjach jest trudna, bo „modele muszą zrozumieć kontekst organizacji”, a to wymaga porządku w danych. Dlatego równolegle z agentami AI SAP rozwija Business Data Cloud – warstwę, która łączy i porządkuje informacje z wielu aplikacji, by „AI nie dławiła się na nieustrukturyzowanych danych”.
Skalę i praktykę tej transformacji widać w polskich grupach przemysłowych. Grupa Azoty – pod silną presją cen energii, gazu i importu – traktuje cyfryzację jako warunek odbudowy
rentowności. „To transformacja warta miliardy, bo ma nas wprowadzić na drogę pozytywnej EBITDA” – mówił prezes Andrzej Skolmowski. Uzasadnienie jest nie tylko strategiczne, ale i operacyjne: „Musimy mieć informację za godzinę, za chwilę – teraz. Bez wsparcia nowych systemów sobie nie poradzimy”.
W wywiadzie dla ISBtech CIO Grupy Azoty Leszek Maciuga potwierdził, że go-live SAP S/4HANA dla czterech kluczowych spółek zaplanowano na styczeń 2026 r.: „System jest gotowy i przechodzi pełne testy procesowe. 1 stycznia to data umowna – mrożenie starych systemów nastąpi pod koniec grudnia, rejestrację w nowym rozpoczniemy ok. 4–5 stycznia. Nie mamy sygnałów, które mogłyby temu zagrozić”. Azoty poszły w greenfield i clean
core: najpierw szkolenia z branżowych best practices S/4HANA, potem minimalne odejścia od standardu i centralizacja słowników oraz planu kont „po to, by benchmarkować procesy między zakładami i szukać procentowych różnic, które w naszej skali mają realny wpływ”. Maciuga zapowiedział też ścieżkę roll out AI: „Startowo wesprzemy użytkowników w języku naturalnym i raportowaniu, a następnie uruchomimy algorytmy do porównywania setek transakcji między zakładami, by wychwytywać drobne różnice. Scenariusze ‘co-by-było-gdyby’ i cyfrowy bliźniak to temat najwcześniej na koniec 2026 lub 2027 r.”.
Grupa Azoty uruchomi system SAP S/4HANA Private Cloud od stycznia
Z kolei Orlen, po konsolidacjach i ogłoszeniu strategii do 2035 r., buduje jeden, jednolity szkielet procesowy, który obejmie zróżnicowane segmenty – od upstreamu, przez rafinerie i chemię, po retail i energetykę. „Chcemy zbudować zintegrowaną, spójną cyfrowo organizację, co nabiera znaczenia po dołączeniu Lotosu, PGNiG i Energi” – mówili przedstawiciele spółki. Program „Zebra” (symbol współpracy IT i biznesu) zaczyna od finansów i księgowości, HR, T&E, procurementu i retailu, z podejściem greenfield oraz fit-to-standard, by uniknąć dziedziczonych customizacji. „To przedsięwzięcie na lata i setki spółek. Wzorzec (global template) ma pozwolić na szybkie rollouty i automatyzację testów, a biznes – na pracę w modelu data-driven” – dodali. Marek Sawczuk, który reprezentował partnera wdrożeniowego EY, podkreślił dyscyplinę decyzyjną i rolę Komitetu Zarządzania Standardem: „Każde odejście od standardu wymaga
twardego uzasadnienia, by inwestycja zachowała wartość w czasie”.
W przemyśle drzewnym Woodeco pokazuje, jak ESG zdejmuje odium „kosztu regulacyjnego”, stając się źródłem przewagi. „To nie wymóg, to fundament” – mówił prezes Grzegorz Kulesza. Firma stawia na obieg zamknięty i zaawansowany recykling, równolegle wdrażając S/4HANA i SAP Digital Manufacturing: „Cyfrowa fabryka przyszłości łączy automatyzację, analitykę i AI z człowiekiem. Chcemy reagować szybciej i działać bardziej zwinnie”. To odpowiedź na „złożoność regulacyjną – największą zmorę biznesu”, o której przypomniał Piotr Ferszka, wskazując, że technologia i automatyzacja compliance’u mogą zamienić ją „z przeszkody w przewagę”.
W recyklingu i logistyce placu parkingowego firma PreZero – środowiskowy filar Grupy
Schwarz, właściciela Lidla i Kauflandu – pokazała, jak cyfryzacja „niewidzialnych” odcinków
procesu przekłada się na twarde pieniądze. „My traktujemy odpady jako surowiec i zamykamy obieg. Prawdziwe rezerwy kryją się na tzw. bramie, wadze i placu” – mówi Leszek Steuer, szef IT PreZero Polska. Z pomocą LeverX spółka zbudowała globalny template dla SAP Yard Logistics, zintegrowany z ERP i urządzeniami (wagi, skanery, szlabany, ANPR). Efekt pilotaży: czas ważenia na wjeździe krótszy o ok. 70%, operacje wyjazdowe o ok. 35%, dokładność załadunku +8% i – w jednym dużym zakładzie – ok. 800 tys. zł rocznych oszczędności dzięki eliminacji „pustych postojów”. „System wpuszcza w taki sposób, które nie prowadzi do zakorkowania jednego typu ramp. Znika stres, decyzje są oparte na danych” – dodaje Steuer. Oleksandr Stambulskyy z LeverX zwraca uwagę na skalowalność: „Jeden wzorzec i modularne klocki pozwalają robić rollouty szybciej i taniej. Separacja warstwy placu parkingowego od ERP zwiększa odporność operacji”.
Jeśli połączyć te wątki, rysuje się dość jasna mapa działania. Po pierwsze – dane jako
krwiobieg decyzji. „Duża część menedżerów wciąż decyduje intuicyjnie – to się nie może dobrze skończyć” – ostrzega Piotr Ferszka. Po drugie – standaryzacja i upraszczanie architektury, by skrócić czas od pomysłu do produkcji. Po trzecie – odwaga, o której mówił Andrzej Skolmowski: kontynuować transformację mimo trudnej koniunktury, bo to inwestycja w odporność. I po czwarte – infrastruktura, bez której AI pozostanie fasadą: czyli skupienie się na procesach związanych z energią, działkami, łącznością.
„Przyszłość biznesowa się nie wydarza. To liderzy ją kreują” – puentował Ferszka. Prezentowane case’y pokazują, że ta kreacja zaczyna się od bardzo konkretnych wyborów: standardy zamiast tzw. customizacji, metryki zamiast przeczucia, AI jako wykonawca powtarzalnych czynności. To także inwestycje w obszary, które są trudne do analizy, ale dopiero pomiar ujawnia, ile tak naprawdę pieniędzy traci biznes.
[…] SAP NOW AI Tour 2025: Dane i automatyzacja odpowiedzią na wyzwania […]