Spring til hovedindhold

Tilskud og lån til AI og digitalisering i 2026 – sådan vælger du en teknologileverandør

Der er penge til AI. Flaskehalsen er et godt planlagt projekt

Fra 2. november 2026 kan virksomheder søge lån på 2,5–15 mio. zł til digitalisering, automatisering og AI-implementeringer – forrentet med 0,5 % årligt og med mulighed for eftergivelse af op til 15 % af hovedstolen. Det er et nyt PARP-instrument under FENG med en samlet pulje på 792 mio. zł. Parallelt kører ansøgningsrunden til Ścieżka SMART B+R (500 mio. zł, ansøgninger til 29. december) og endnu en runde af Dig.IT-tilskud fra ARP til produktionsvirksomheder.

På finansieringssiden mangler der sjældent penge. Projekter fejler et andet sted: omfanget stemmer ikke overens med dokumentet, som ansøgningen bygger på, indikatorerne kan ikke måles, og kontrakten med leverandøren overfører ikke rettighederne til softwaren. Så ryger tilskuddet, og lånet skal tilbagebetales fuldt ud.

Denne tekst er til bestyrelser og driftsdirektører, der overvejer at implementere AI eller digitalisere produktionen med medfinansiering. Vi viser, hvilke programmer der er åbne, hvad midlerne reelt kan bruges til, og hvilke krav teknologileverandøren skal opfylde, for at projektet består vurdering, gennemførelse og afregning.

Hvilke programmer er åbne nu

Ved udgangen af 2026 har en virksomhed, der planlægger at implementere teknologi, tre hovedspor nationalt: et favorabelt lån med delvis eftergivelse, tilskud til F&U-arbejde og grant til digitalisering af produktionen.

ProgramInstitutionForm og beløbHvemAnsøgningsrundeHvad finansieres inden for teknologi
Pożyczki na cyfrową i zieloną transformację przedsiębiorstw (FENG 1.2)PARP, via Finansierende PartnereLån 2,5–15 mio. zł, 0,5 % årligt, op til 15 år, afdragsfrihed op til 24 mdr., betinget tilskud op til 15 %SMV'er og store virksomheder i hele Polen2.11.2026–31.03.2029ERP, MES, SCADA, IoT, AI, cloud, prediktiv analyse, digitale tvillinger, B2B/B2C-platforme
Ścieżka SMART B+R (FENG)PARPTilskud op til 50 mio. zł; min. 3 mio. zł i F&U-omkostningerSMV'er29.10–29.12.2026F&U-arbejde, der fører til innovation mindst på nationalt niveau
Dig.IT Transformacja cyfrowa (FENG 2.21), konkurs 2/2026ARPGrant 150–850 tus. zł, op til 50 % af omkostningerneProduktions-SMV'er med mindst 5 afsluttede regnskabsårfra 2.11.2026; ARP kan lukke ansøgningsrunden tidligereDigitale teknologier, produktionsautomatisering, dataanalyse, cloud, cybersikkerhed

Lånet til digital og grøn omstilling i praksis

Det er det mest interessante instrument til større AI-implementeringer. Ansøgninger modtages af otte institutioner udvalgt af PARP, bl.a. ING Bank Śląski og Agencja Rozwoju Przemysłu. Egenfinansiering kræves ikke, og op til 25 % af lånebeløbet kan bruges til driftsudgifter.

Programmet har to komponenter. Den digitale (Industri 4.0) omfatter automatisering, robotisering og digitalisering af processer, herunder direkte kunstig intelligens. Den grønne omfatter reduktion af råvareforbrug og affald samt digitale værktøjer til sporing af produktets livscyklus (LCA, PEF, CO2-aftryk).

Størrelsen af den betingede støtte afhænger af komponenten og investeringens placering:

InvesteringsomfangPlacering i en af de 139 mellemstore byer med tab af funktioner eller i en kommune i risiko for marginaliseringØvrige placeringer
Kun den digitale komponent5%ingen støtte
Den grønne komponent eller begge komponenter15%10%

Konklusion for dem, der planlægger AI-projekter: En rent digital investering uden for de nævnte områder får ingen eftergivelse. Tilføjes et grønt element – fx et modul til optimering af råvareforbrug eller sporing af CO2-aftryk – kan støtten stige til 10–15 %. Det skal dog bygge på virksomhedens reelle behov og på en audit – ikke blot et ønske om højere støtte.

De detaljerede vilkår, herunder sikkerheder og rentevariant, fastsættes af den Finansierende Partner sammen med ansøgeren.

Hvad kan midlerne bruges til: eksempler på AI- og digitaliseringsprojekter

De bedst finansierede er projekter, der ændrer en konkret proces og giver en målbar effekt: kortere planlægningstid, færre stop, lavere lagre, mindre spild. Nedenfor typiske omfang, der passer godt til de aktuelle programmer.

ProjektEksempel på omfangHvor finder du finansieringMålbar effekt til indikatorer
Planlægning og produktionsplanlægning med AIIntegration med ERP/MES, AI-agent der planlægger ordrer, scenariesimuleringer, godkendelse af planlæggerenLån (digital komponent), Dig.ITTid til planforberedelse, leveringspræcision, maskinudnyttelse
EfterspørgselsprognoserPrediktive modeller baseret på salgs- og markedsdata, koblet til indkøb og produktionsplanLån, Dig.ITPrognosepræcision, lagerniveau, out-of-stock
Dataindsamling fra maskiner og prædiktivt vedligeholdIoT-sensorer, controllere, MES/SCADA, anomalidetektionsmodellerLån, Dig.ITUplanlagte stop, OEE
Virksomhedens datalag og AISammenkobling af data fra ERP, CRM, MES og dokumenter ét sted, AI-assistent til ledelsen og afdelingerLån (cloud, analytics)Tid til adgang til information, antal manuelle rapporter
Optimering af råvareforbrug og CO2-aftrykAnalyse af materialeforbrug og spild, digital sporing af LCA og produktets CO2-aftrykLån (grøn komponent – højere støtte)Råvareforbrug pr. enhed, spildvolumen, emissioner
B2B-platform eller online-konfiguratorBestillingsportal, produktkonfigurator, integration med produktionenLån (digitale tjenester)Andel af online-ordrer, ordrebehandlingstid
Eget produkt eller AI-modelUdviklingsarbejde, prototype, test i forhold tæt på virkelige forholdŚcieżka SMART B+ROpnåelse af F&U-milepæle, teknologisk parathed

I PARP-lånet er kravet om innovation på virksomhedsplan centralt. Den implementerede løsning skal indebære en ny eller væsentligt forbedret proces i forhold til udgangspunktet. At udskifte et system med et tilsvarende eller at gå fra leje til køb af samme udstyr opfylder ikke kravet.

Hvorfor valget af leverandør afgør projektets succes

I et projekt med medfinansiering er teknologileverandøren ansvarlig for mere end et fungerende system. Det afhænger af leverandøren, om udgifterne bliver støtteberettigede, om indikatorerne nås, og om projektet klarer et tilsyn. Her er de hyppigste risici og hvad du bør kræve af leverandøren.

RisikoÅrsagHvad du skal kræve af leverandøren
Omfang ikke i overensstemmelse med grunddokumentetI PARP-lånet skal mindst 60 % af investeringsomkostningerne fremgå direkte af Digitaliseringskøreplanen eller Auditen af cirkularitetspotentialeEt teknisk omfang beskrevet i proces- og effektsprog, som kan overføres direkte til Køreplanen eller projektbeskrivelsen
Manglende dokumenteret innovationKrav om en ny eller væsentligt forbedret proces i forhold til udgangspunktetEn solid diagnose af de nuværende systemer og en klar beskrivelse af, hvad den nye løsning gør anderledes
Ikke opnåede indikatorerManglende effekter kan medføre, at udgifter erklæres ikke-støtteberettigede og skal tilbagebetalesMålbare indikatorer baseret på virksomhedens data, accepttests koblet til indikatorerne, support efter idriftsættelse
Uklare rettigheder til softwareFinansieret software og licenser bør blive modtagerens ejendomEn aftale, der entydigt overdrager de økonomiske ophavsrettigheder eller giver licens i hele opretholdelsesperioden
Køb fra et forbundet selskabProgrammet udelukker køb fra enheder forbundet med ansøgerenErklæringer om manglende personlige og kapitalmæssige tilknytninger
Fejl i procedure for valg af leverandørI tilskudsprojekter kræver ordrer over 80.000 zł netto anvendelse af konkurrenceprincippet og offentliggørelse af udbud i Baza KonkurencyjnościEt komplet tilbud, i overensstemmelse med udbuddet og indsendt rettidigt
Udgifter afholdt for tidligtLånet finansierer ikke omkostninger før underskrift af investeringsaftalen (undtagelse: Køreplan eller Audit)En tidsplan, hvor betalbare arbejder først starter efter underskrift af aftalen
Projektet overlever ikke opretholdelsesperiodenInvesteringen skal opretholdes i 3 år for SMV'er og 5 år for store virksomhederDrift, SLA og teknisk dokumentation for hele opretholdelsesperioden

En fair bemærkning: Leverandøren kan hjælpe med at definere omfanget, men det må ikke begrænse konkurrencen. Kravene i udbuddet bør beskrive nødvendige funktioner og effekter, ikke et bestemt produkt fra én leverandør. Sådan arbejder vi i SH – også når vi selv afgiver tilbud.

Planlægger du et projekt med medfinansiering? Vi forbereder teknisk omfang, pris og indikatorer til din ansøgning – i overensstemmelse med programmets regler.

Sådan støtter SH virksomheder i EU-finansierede projekter

SH (Startup House) er et Warszawa-baseret softwarehus og AI-implementeringsfirma, grundlagt i 2016, med 100 % polsk kapital. Et team på ca. 60 personer arbejder i to divisioner: SH AI Studio (LLM- og AI-implementeringer) og SH Industrial (produktion, IoT, data fra maskiner). Vi leverer teknologi, der kan finansieres, afregnes og vedligeholdes gennem hele opretholdelsesperioden.

Før ansøgningen

  • Scope-workshop. Vi omsætter forretningsmål til teknisk omfang, arkitektur, budget og målbare indikatorer – i en form, der kan overføres direkte til Digitaliseringskøreplanen eller projektbeskrivelsen.
  • Diagnose af udgangspunktet. Vi beskriver de nuværende systemer og processer, så innovation på virksomhedsplan er tydeligt dokumenteret.
  • Samarbejde med rådgiver. Hvis ansøgningen håndteres af et konsulentfirma, arbejder vi direkte med dem på den tekniske del.

Valg af leverandør

  • Tilbud i overensstemmelse med proceduren. Vi svarer på forespørgsler i Baza Konkurencyjności og hos Finansierende Partnere med fuldt sæt erklæringer og en pris, der er opdelt på omkostningskategorier.

Gennemførelse og afregning

  • Milepæle i overensstemmelse med ansøgningens tidsplan, med acceptprotokoller og dokumentation nødvendig til afregning.
  • Klare rettigheder til løsningen. Overdragelse af rettigheder eller licens i hele opretholdelsesperioden; implementering i kundens cloud eller infrastruktur.
  • Drift og videreudvikling gennem opretholdelsesperioden, med SLA og overvågning af indikatorer.
  • Underleverance af udviklingsarbejde i F&U-projekter inden for AI og dataanalyse, inden for rammerne fastsat i udbudsreglerne.

Færdige komponenter, der forkorter implementeringen

  • Koordynator AI – planlægning og koordinering af produktion med AI-agenter; beslutningen godkendes altid af planlæggeren.
  • AI Demand Planner – efterspørgselsprognoser koblet til produktions- og indkøbsplan.
  • Firmowa warstwa AI – samler data fra alle virksomhedens systemer ét sted og besvarer ledelsens spørgsmål.
  • Compliance Copilot – verifikation af kontrahenter og audit af forsyningskæden i forhold til NIS2 og DORA.

En færdig komponent erstatter ikke et skræddersyet projekt. Den gør det dog muligt hurtigere at vise en fungerende prototype og realistisk estimere budgettet allerede før indsendelse af ansøgningen.

Sådan kommer du i gang: syv trin til en implementering med medfinansiering

  1. Tjek støtteberettigelse. SMV-status (fx i PARP’s SMV-kvalifikator), investeringens placering i forhold til listen over 139 byer og kommuner i risiko for marginalisering samt tilgængeligt loft for statsstøtte.
  2. Vælg én proces at ændre. Planlægning, prognoser, vedligehold, ordrebehandling – og fastlæg, hvordan du i dag måler dens effektivitet.
  3. Organisér en scope-workshop med en teknologileverandør. Resultat: arkitektur, budget, tidsplan og indikatorer, der kan måles ud fra virksomhedens data.
  4. Forbered Digitaliseringskøreplanen eller Auditen og ansøgningen. Selv eller med en rådgiver; udgiften til Køreplan eller Audit er en undtagelse og kan afholdes før aftalen.
  5. Vælg leverandør i overensstemmelse med programmets regler. I tilskud – konkurrenceprincippet og Baza Konkurencyjności; i lånet – markedspriser og ingen tilknytning til leverandøren.
  6. Gennemfør først efter underskrift af aftalen. I etaper, med afleveringer knyttet til indikatorerne.
  7. Afregn og vedligehold effekten. Opbevar dokumentation i 10 år, og overvåg indikatorerne gennem hele opretholdelsesperioden.

Tilbud: AI-projekt til medfinansiering

Planlægger du at søge PARP-lån, Dig.IT-grant eller tilskud fra Ścieżka SMART? Vi forbereder den tekniske del af projektet, inden du indsender ansøgningen – så omfang, budget og indikatorer består vurdering, gennemførelse og afregning.

I tilbuddet får du:

  • teknisk omfang og løsningsarkitektur, klar til overførsel til Digitaliseringskøreplanen eller projektbeskrivelsen,
  • pris opdelt på programmets omkostningskategorier,
  • tidsplan med milepæle i overensstemmelse med ansøgningens tidsplan,
  • forslag til målbare indikatorer og hvordan de måles på baggrund af din virksomheds data,
  • formelt tilbud til udbud i Baza Konkurencyjności eller til Finansierende Partner, med erklæring om manglende tilknytning.

Hvad er nyttigt at sende i forespørgslen:

  • det program, du vil benytte – eller en anmodning om hjælp til valg,
  • den proces, du vil ændre, og de systemer, du bruger i dag (ERP, MES, andre),
  • overslagsbudget og ansøgningsfrist,
  • investeringens placering – i PARP-lånet afgør den størrelsen på eftergivelsen.

Har du allerede en udbudsforespørgsel fra Baza Konkurencyjności? Send linket – vi svarer med et tilbud i overensstemmelse med kravene.

Ansøgningsrunden til Ścieżka SMART B+R slutter 29. december 2026, og ARP kan lukke Dig.IT-runden før tid. Forberedelse af et godt teknisk omfang tager tid – lad det ikke vente til sidste uge.

·

Kontakt:

FAQ

Kan lånet til digital og grøn omstilling finansiere implementering af kunstig intelligens?
Ja. PARP nævner kunstig intelligens, cloud og prediktiv analyse direkte blandt eksemplerne på den digitale komponent (Industri 4.0). Omfanget skal dog fremgå af Digitaliseringskøreplanen.

Hvor stor er eftergivelsen af lånet?
5 %, 10 % eller 15 % – afhængigt af om investeringen kun omfatter den digitale komponent, den grønne eller begge, samt af placeringen. En udelukkende digital investering uden for de 139 byer og kommuner i risiko for marginalisering modtager ingen eftergivelse.

Kan jeg starte arbejdet før underskrift af aftalen?
Lånet kan ikke finansiere udgifter afholdt før underskrift af investeringsaftalen. Undtagelsen er udgiften til Digitaliseringskøreplanen eller Auditen.

Kan teknologileverandøren hjælpe med ansøgningen?
Ja, med den tekniske del: omfang, arkitektur, budget, indikatorer. Valg af leverandør skal dog ske i overensstemmelse med programmets regler, og kravene må ikke være skrevet til én bestemt leverandør.

Hvornår gælder konkurrenceprincippet?
I tilskudsprojekter fra EU-fondene 2021–2027 – ved ordrer over 80.000 zł netto, via Baza Konkurencyjności. I lånet fastsætter aftalen med den Finansierende Partner indkøbsreglerne; der gælder altid forbud mod køb fra forbundne enheder.

Hvornår er fristerne?
PARP-lån: til 31. marts 2029 eller indtil midlerne er opbrugt. Ścieżka SMART B+R: til 29. december 2026. Dig.IT 2/2026: fra 2. november 2026, med mulighed for tidligere lukning af runden.

Status pr. 5. november 2026. Programmets vilkår kan ændre sig – de bindende er udbuddenes regler og aftalerne med de finansierende institutioner.

Sådan blev denne artikel til. Udarbejdet med AI-assistance, derefter faktatjekket og redigeret af vores team. Redaktionelt ansvar: Startup Development House sp. z o.o. Læs vores politik for AI-indhold

Digital Transformation Strategy for Siemens Finance

Cloud-based platform for Siemens Financial Services in Poland

See full Case Study
Ad image
Gå ikke glip af noget - tilmeld dig vores nyhedsbrev
Jeg accepterer at modtage markedsføringskommunikation fra Startup House. Klik for detaljer

Du kan også lide...

Wdrożenie PLLuM-a w firmie: jak wybrać firmę wdrożeniową i od czego zacząć
Generative AIRAGEnterprise AI

Implementering af PLLuM i virksomheden: sådan vælger du den rette implementeringspartner, og sådan kommer du i gang

PLLuM, en polsk open source-sprogmodel, kan hentes gratis, men selve modellen er kun begyndelsen. Vi viser, hvordan en implementering af PLLuM forløber fra idé til drift, hvad infrastrukturen koster, og hvilke spørgsmål du bør stille en implementeringspartner.

Alexander Stasiak

Alexander Stasiak

06. nov. 2026・10 min. læsning

Narzędzia AI dla controllingu: prognozy, wykrywanie anomalii, raportowanie (2027)
AI in FinanceBusiness AutomationEnterprise AI

AI-værktøjer til økonomistyring: prognoser, anomalidetektering, rapportering (2027)

I controlling supplerer man i stigende grad traditionelle regneark med systemer, der automatisk udarbejder prognoser, identificerer afvigelser fra budgettet og genererer kommentarer til resultaterne. Nedenfor har vi samlet AI-værktøjer til controlling – prognoser, anomalidetektering og rapportering – samt virksomheder, der implementerer disse teknologier i Polen. Oversigten er målrettet finansdirektører (CFO’er), controllere og FP&A-teams i mellemstore og store virksomheder, som planlægger implementering i 2026 eller 2027.

Alexander Stasiak

Alexander Stasiak

24. okt. 2026・12 min. læsning

Narzędzia AI dla producentów żywności: prognozowanie popytu, planowanie produkcji, jakość (2027)
AI in ManufacturingAI AutomationIndustry 4.0

AI-værktøjer til fødevareproducenter: efterspørgselsprognoser, produktionsplanlægning, kvalitet (2027)

Dette overblik er til driftsdirektører, planlæggere og IT-afdelinger, der skal vælge software til efterspørgselsprognoser og produktionsplanlægning. Her gennemgår vi AI-værktøjer til fødevareproducenter inden for efterspørgselsprognoser, produktionsplanlægning og kvalitet: AI Demand Planner fra Startup House samt platformene RELEX, o9 Solutions og Kinaxis, med fakta fra leverandørerne, udvælgelseskriterier og risici. Hvis du søger en virksomhed, der kan stå for implementeringen, så se artiklen AI i fødevareproduktion: eksempler på implementeringer og implementeringspartnere.

Alexander Stasiak

Alexander Stasiak

25. okt. 2026・10 min. læsning

Narzędzia AI dla procurementu: od analizy umów do prognozowania zapotrzebowania (2027)
Business AutomationAI AgentsEnterprise AI

AI-værktøjer til indkøb: fra kontraktanalyse til efterspørgselsprognoser (2027)

Indkøb er ikke længere en ren administrativ proces og har i stigende grad ansvar for besparelser og robusthed i forsyningskæden. AI-værktøjer til procurement – fra kontraktanalyse til efterspørgselsprognoser – hjælper indkøbsafdelinger med at gå fra reaktiv problemløsning til proaktiv risikostyring og styring af arbejdskapital. I denne artikel finder indkøbsdirektører, indkøbere og IT-teams i mellemstore og store virksomheder en sammenligning af indkøbsplatforme med AI-funktioner (SAP Ariba, GEP, Coupa, Ivalua, Jaggaer), det polske værktøj til leverandører ofertowa.pl samt Startup Houses produkter til kontraktanalyse, udbudsdokumentation og efterspørgselsprognoser.

Alexander Stasiak

Alexander Stasiak

27. okt. 2026・14 min. læsning

Wdrożenia AI z udokumentowanymi wynikami: case studies z Polski (2027)
Case StudyEnterprise AIAI integration

AI-implementeringer med dokumenterede resultater: casestudier fra Polen (2027)

AI-implementeringer med dokumenterede resultater: Casestudier fra Polen er en oversigt over offentligt tilgængelige casestudier fra virksomheder, der implementerer AI i Polen, og som indeholder konkrete tal: tid, omkostninger, omsætning eller brugsniveau. Artiklen er rettet mod topledelsen, operationsdirektører og IT-direktører i mellemstore og store virksomheder, der søger en partner med dokumenterede resultater – ikke bare løfter. Her finder du en tabel med resultater (Startup House, 10Clouds, WeAreFuture, Comarch), virksomhedsprofiler, vejledning i at læse tallene i casestudier, udvælgelseskriterier og risici.

Alexander Stasiak

Alexander Stasiak

28. okt. 2026・12 min. læsning

AI w firmach produkcyjnych: zastosowania i partnerzy wdrożeniowi (2027)
AI in ManufacturingIndustry 4.0AI integration

AI i produktionsvirksomheder: anvendelsesområder og implementeringspartnere (2027)

AI i produktionsvirksomheder: anvendelser og implementeringspartnere er en oversigt for driftsdirektører, CTO’er og topledelsen i industrivirksomheder i Polen, der planlægger deres første eller næste AI-implementeringer. Her finder du de vigtigste anvendelser – efterspørgselsprognoser, produktionsplanlægning, vedligehold, kvalitetskontrol og vidensbase for operatører – samt profiler af virksomheder og værktøjer, der gennemfører sådanne løsninger: Startup House, Comarch, SAP Joule, Sii Polska, TTMS, Software Mind og Ideo.

Alexander Stasiak

Alexander Stasiak

29. okt. 2026・11 min. læsning

Senest tilføjet

Wdrożenie PLLuM-a w firmie: jak wybrać firmę wdrożeniową i od czego zacząć
Generative AIRAGEnterprise AI

Implementering af PLLuM i virksomheden: sådan vælger du den rette implementeringspartner, og sådan kommer du i gang

PLLuM, en polsk open source-sprogmodel, kan hentes gratis, men selve modellen er kun begyndelsen. Vi viser, hvordan en implementering af PLLuM forløber fra idé til drift, hvad infrastrukturen koster, og hvilke spørgsmål du bør stille en implementeringspartner.

Alexander Stasiak

Alexander Stasiak

06. nov. 2026・10 min. læsning

Najlepsze firmy AI w Europie Środkowo-Wschodniej dla enterprise
Enterprise AIAI AgentsSoftware Outsourcing

De bedste AI-virksomheder i Central- og Østeuropa til enterprise-kunder

Valget af en teknologipartner til at implementere AI i enterprise-segmentet kræver, at man går ud over de gængse kriterier for et softwarehus. I CEE-regionen (Central- og Østeuropa) opererer aktører, der kombinerer global skala med dyb teknisk ekspertise og tilbyder agentbaserede systemer og RAG-vidensbaser i overensstemmelse med AI Act og DORA. Denne artikel præsenterer en oversigt over verificerede virksomheder med dokumenterede AI-implementeringer til enterprise-segmentet.

Alexander Stasiak

Alexander Stasiak

04. nov. 2026・10 min. læsning

Najlepsze firmy AI dla fintechu i ubezpieczeń (2027)
AI in FinanceFintechRegulatory Compliance

De bedste AI-virksomheder til fintech og forsikring (2027)

Valget af en teknologipartner i regulerede sektorer er et strategisk valg med store konsekvenser. Hvis du vil vide, hvilke af de bedste AI-virksomheder inden for fintech og forsikring der er aktive i Polen, finder du her et samlet overblik: Artiklen sammenligner softwarehuse, integratorer og softwareproducenter, som implementerer AI-agenter, RAG-vidensbaser og dataanalyse i banker, fintech-virksomheder og hos forsikringsselskaber. Du får en sammenligningstabel, virksomhedsprofiler, kravene i DORA, GDPR og AI Act, implementeringsprocessen samt et casestudie fra Startup House med tal.

Alexander Stasiak

Alexander Stasiak

03. nov. 2026・12 min. læsning

AI w produkcji żywności: przykłady wdrożeń i partnerzy wdrożeniowi (2027)
AI in ManufacturingAI integrationEnterprise AI

AI i fødevareproduktionen: eksempler på implementeringer og implementeringspartnere (2027)

Fødevareproducenter står over for korte holdbarheder, svingende råvarepriser og stigende krav fra detailkæderne, og derfor bliver efterspørgselsprognoser og produktionsplanlægning i stigende grad understøttet af AI (kunstig intelligens). I denne oversigt viser vi, hvordan AI anvendes i fødevareproduktionen i 2026 og 2027: eksempler på implementeringer og implementeringspartnere i Polen. Her finder du en sammenligning af implementeringspartnere (Startup House, Comarch, Sii Polska, TTMS) og værktøjer (RELEX, o9 Solutions, Kinaxis), implementeringsprocessen, risici og svar på de ofte stillede spørgsmål.

Alexander Stasiak

Alexander Stasiak

02. nov. 2026・11 min. læsning

Integracja AI z ERP i CRM (SAP, Comarch, Dynamics): jak to wygląda w praktyce (2027)
AI integrationAI AgentsEnterprise AI

AI-integration med ERP og CRM (SAP, Comarch, Dynamics): sådan fungerer det i praksis (2027)

Integration af AI med ERP og CRM (SAP, Comarch, Dynamics) betyder i praksis at vælge mellem tre modeller: en indbygget assistent fra systemproducenten, et eget AI‑lag forbundet via API eller AI‑agenter, der opererer på systemerne via MCP. Artiklen henvender sig til mellemstore og store virksomheder i Polen, der vil koble sprogmodeller til deres eksisterende ERP‑ eller CRM‑løsninger, herunder legacy‑systemer. Her finder du en sammenligning af producenternes værktøjer (SAP Joule, Microsoft Dynamics 365, Comarch ERP, Salesforce Agentforce, Oracle NetSuite), implementeringspartnere, implementeringsprocessen, risici samt casestudier med konkrete tal.

Alexander Stasiak

Alexander Stasiak

01. nov. 2026・13 min. læsning

Automatyzacja procesów biznesowych agentami AI: od workflow do agenta
AI AgentsAgentic AIBusiness Automation

Automatisering af forretningsprocesser med AI-agenter: fra workflows til agenter

Automatisering af forretningsprocesser med AI-agenter: fra workflow til agent er en guide til mellemstore og store virksomheder, der søger en implementeringspartner eller et værktøj til at automatisere driften. Vi forklarer, hvordan et deterministisk workflow adskiller sig fra en beslutningstagende AI-agent, og sammenligner implementeringspartnere (Startup House, Comarch, WeAreFuture, TTMS) og platforme (n8n, Make, Zapier, Power Automate, Copilot Studio, UiPath, LangGraph, OpenAI Agents SDK). Til sidst beskriver vi implementeringsprocessen, et case study fra Startup House og de vigtigste risici.

Alexander Stasiak

Alexander Stasiak

31. okt. 2026・11 min. læsning

Klar til at centralisere din knowhow med AI?

Start et nyt kapitel inden for vidensstyring — hvor AI-assistenten bliver den centrale søjle i din digitale supportoplevelse.

Arbejd med et team, som topvirksomheder stoler på.

Siemens
PwC
Toyota