Hopp til hovedinnhold

Tilskudd og lån til AI og digitalisering 2026 – hvordan velge riktig teknologileverandør

Pengene til AI er der. Flaskehalsen er et godt planlagt prosjekt

Fra 2. november 2026 kan bedrifter søke om lån på 2,5–15 mill. zł til digitalisering, automatisering og AI-implementeringer – med 0,5 % årlig rente og mulighet for ettergivelse av inntil 15 % av hovedstolen. Dette er et nytt PARP-instrument i FENG-programmet med en total pott på 792 mill. zł. Parallelt pågår utlysningen til Ścieżka SMART B+R (500 mill. zł, søknadsfrist 29. desember) og en ny runde med Dig.IT-tilskudd fra ARP for produksjonsbedrifter.

På finansieringssiden mangler det sjelden penger. Prosjekter ryker andre steder: omfanget følger ikke dokumentet søknaden bygger på, indikatorene kan ikke måles, og avtalen med leverandøren overfører ikke rettighetene til programvaren. Da ryker tilskuddet, og lånet må tilbakebetales i sin helhet.

Denne teksten er for styrer og operasjonsdirektører som vurderer å innføre AI eller digitalisere produksjonen med medfinansiering. Vi viser hvilke programmer som er åpne, hva midlene faktisk kan brukes til, og hvilke krav teknologileverandøren må oppfylle for at prosjektet skal passere vurdering, gjennomføring og oppgjør.

Hvilke programmer er åpne nå

Ved utgangen av 2026 har en bedrift som planlegger teknologiinvestering tre hovedløp nasjonalt: et gunstig lån med delvis ettergivelse, et tilskudd til FoU-arbeid og et tilskudd til digitalisering av produksjon.

ProgramInstitusjonForm og beløpHvemUtlysningHva finansieres innen teknologi
Pożyczki na cyfrową i zieloną transformację przedsiębiorstw (FENG 1.2)PARP, via finansierende partnereLån 2,5–15 mill. zł, 0,5 % årlig, opptil 15 år, avdragsfrihet inntil 24 mnd., betinget tilskudd opptil 15 %SMB og store selskaper i hele Polen2.11.2026–31.03.2029ERP, MES, SCADA, IoT, AI, sky, prediktiv analyse, digitale tvillinger, B2B/B2C-plattformer
Ścieżka SMART B+R (FENG)PARPTilskudd opptil 50 mill. zł; minst 3 mill. zł i FoU-kostnaderSMB29.10–29.12.2026FoU-arbeid som leder til innovasjon minst på nasjonalt nivå
Dig.IT Transformacja cyfrowa (FENG 2.21), konkurranse 2/2026ARPTilskudd 150–850 tusen zł, inntil 50 % av kostnaderProduksjons-SMB med minst 5 avsluttede regnskapsårfra 2.11.2026; ARP kan stenge utlysningen tidligereDigitale teknologier, produksjonsautomatisering, dataanalyse, sky, cybersikkerhet

Låneordningen for digital og grønn omstilling i praksis

Dette er det mest interessante instrumentet for større AI-utrullinger. Søknader tas imot av åtte institusjoner valgt av PARP, bl.a. ING Bank Śląski og Agencja Rozwoju Przemysłu. Egenandel er ikke påkrevd, og inntil 25 % av lånet kan brukes til driftskostnader.

Programmet har to komponenter. Den digitale (Industri 4.0) omfatter automatisering, robotisering og digitalisering av prosesser – inkludert kunstig intelligens. Den grønne omfatter redusert råvareforbruk og avfall, men også digitale verktøy for sporing av produktets livsløp (LCA, PEF, karbonavtrykk).

Størrelsen på det betingede tilskuddet avhenger av komponent og investeringslokasjon:

Omfang av investeringenLokalisering i én av 139 mellomstore byer som mister funksjoner eller i en kommune truet av marginaliseringØvrige lokaliseringer
Bare digital komponent5 %ingen tilskudd
Grønn komponent eller begge komponenter15 %10 %

Konklusjon for AI-prosjekter: en rent digital investering utenfor de angitte områdene får ingen ettergivelse. Å legge til et grønt element – f.eks. modul for optimalisering av råvareforbruk eller sporing av karbonavtrykk – kan øke tilskuddet til 10–15 %. Det må imidlertid springe ut av reelle behov og en audit, ikke bare ønsket om å maksimere tilskuddet.

Detaljerte vilkår, inkludert sikkerheter og rentesatsvariant, fastsettes av den finansierende partneren sammen med søker.

Hva kan midlene brukes til: eksempler på AI og digitalisering

Best finansieres prosjekter som endrer en konkret prosess og gir målbar effekt: kortere planleggingstid, færre stopp, lavere lagernivåer, mindre svinn. Nedenfor er typiske omfang som passer godt i dagens programmer.

ProsjektEksempelomfangHvor finne finansieringMålbar effekt til indikatorer
Planlegging og sekvensering av produksjon med AIIntegrasjon med ERP/MES, agent som planlegger ordre, scenariosimulering, godkjenning hos planleggerLån (digital komponent), Dig.ITTid til plan, leveringspresisjon, maskinutnyttelse
EtterspørselsprognoserPrediktive modeller basert på salgs- og markedsdata, koblet til innkjøp og produksjonsplanLån, Dig.ITPrognosetreff, lagernivå, utsolgte varer
Datainnsamling fra maskiner og prediktivt vedlikeholdIoT-sensorer, kontrollere, MES/SCADA, modeller for avviksdeteksjonLån, Dig.ITUplanlagte stopp, OEE
Bedriftens datalag og AISamle data fra ERP, CRM, MES og dokumenter på ett sted, AI-assistent for ledelse og avdelingerLån (sky, analyse)Tid til innsikt, antall manuelle rapporter
Optimalisering av råvareforbruk og karbonavtrykkAnalyse av materialforbruk og svinn, digital sporing av LCA og produktets karbonavtrykkLån (grønn komponent – høyere tilskudd)Råvare per enhet, svinnvolum, utslipp
B2B-plattform eller online-konfiguratorBestillingsportal, produktkonfigurator, integrasjon med produksjonLån (digitale tjenester)Andel ordre online, tid per ordrebehandling
Eget AI-produkt eller -modellUtviklingsarbeid, prototype, testing i tilnærmet reelle forholdŚcieżka SMART B+RNådde FoU-milepæler, teknologisk modenhet

I PARP-lånet er kravet om innovasjon på bedriftsnivå avgjørende. Løsningen som innføres må innebære en ny eller vesentlig forbedret prosess sammenlignet med utgangspunktet. Å bytte system til et tilsvarende eller å endre leie til kjøp av samme utstyr oppfyller ikke dette kravet.

Hvorfor valg av leverandør avgjør om prosjektet lykkes

I et prosjekt med medfinansiering svarer teknologileverandøren ikke bare for at systemet virker. Det avhenger også av ham om utgiftene blir kvalifiserte, om indikatorene nås, og om prosjektet tåler kontroll. Her er de vanligste risikoene og hva du bør kreve av leverandøren.

RisikoÅrsakHva kreve av leverandøren
Omfang i strid med grunnlagsdokumentetI PARP-lånet må minst 60 % av investeringskostnadene komme direkte fra Veikart for digitalisering eller en sirkularitetsauditTeknisk omfang beskrevet med prosesser og effekter som kan overføres direkte til Veikartet eller prosjektbeskrivelsen
Manglende dokumentert innovasjonKrav om ny eller vesentlig forbedret prosess sammenlignet med utgangspunktetRedelig kartlegging av dagens systemer og en tydelig beskrivelse av hva den nye løsningen gjør annerledes
Indikatorer nås ikkeUteblitte effekter kan føre til at utgifter anses som ikke-kvalifiserte og at midler må tilbakebetalesMålbare indikatorer basert på bedriftens data, akseptansetester koblet til indikatorene, støtte etter utrulling
Uklare rettigheter til programvarenFinansiert programvare og lisenser bør bli tilskuddsmottakerens eiendomAvtale som entydig overfører økonomiske opphavsrettigheter eller gir lisens for hele varighetsperioden
Kjøp fra tilknyttet enhetProgrammet utelukker kjøp fra enheter med tilknytning til søkerErklæringer om fravær av personlige og kapitalmessige bindinger
Feil i anskaffelsesprosedyrenI tilskuddsprosjekter krever anskaffelser over 80 000 zł netto bruk av konkurranseprinsippet og publisering av forespørsel i Baza KonkurencyjnościKomplett tilbud, i tråd med forespørselen og levert innen fristen
Utgifter påløpt for tidligLånet finansierer ikke kostnader før investeringsavtalen er signert (unntak: Veikart eller Audit)Et tidsskjema der betalte arbeider starter først etter signert avtale
Prosjektet overlever ikke varighetsperiodenInvesteringen må opprettholdes i 3 år for SMB og 5 år for store selskaperDrift, SLA og teknisk dokumentasjon for hele varighetsperioden

En ærlig presisering: Leverandøren kan hjelpe med å definere omfanget, men det kan ikke begrense konkurransen. Kravene i forespørselen bør beskrive nødvendige funksjoner og effekter – ikke ett bestemt produkt fra én leverandør. Slik jobber vi i SH – også når vi selv leverer tilbud.

Planlegger du et prosjekt med medfinansiering? Vi utarbeider teknisk omfang, pris og indikatorer til din søknad – i tråd med programreglene.

Slik støtter SH bedrifter i EU-finansierte prosjekter

SH (Startup House) er et warszawabasert programvarehus og AI-implementeringsselskap, etablert i 2016, 100 % polsk eid. Et team på ca. 60 personer jobber i to divisjoner: SH AI Studio (implementering av LLM og AI) og SH Industrial (produksjon, IoT, maskindata). Vi leverer teknologi som lar seg finansiere, gjøre opp og drifte gjennom hele varighetsperioden.

Før søknaden

  • Omfangsworkshop. Vi oversetter forretningsmål til teknisk omfang, arkitektur, budsjett og målbare indikatorer – i et format som kan løftes rett inn i Veikart for digitalisering eller prosjektbeskrivelsen.
  • Kartlegging av utgangspunkt. Vi beskriver dagens systemer og prosesser slik at innovasjon på bedriftsnivå er tydelig dokumentert.
  • Samarbeid med rådgiver. Hvis en rådgiver håndterer søknaden, jobber vi direkte med dem på den tekniske delen.

Valg av leverandør

  • Tilbud i tråd med prosedyren. Vi svarer på forespørsler i Baza Konkurencyjności og hos finansierende partnere, med komplette erklæringer og kostnadsbrytning per kostnadskategori.

Gjennomføring og oppgjør

  • Milepæler i tråd med søknadens tidsskjema, med overtakelsesprotokoller og dokumentasjon nødvendig for oppgjør.
  • Tydelige rettigheter til løsningen. Overføring av rettigheter eller lisens for hele varighetsperioden; implementasjon i kundens sky eller på kundens infrastruktur.
  • Drift og videreutvikling gjennom varighetsperioden, med SLA og overvåking av indikatorer.
  • Underleveranse av FoU-arbeid i AI- og dataanalyseprosjekter, innenfor rammene i utlysningen.

Ferdige komponenter som korter ned utrullingen

  • Koordynator AI – planlegging og koordinering av produksjon med AI-agenter; beslutninger godkjennes alltid av planlegger.
  • AI Demand Planner – etterspørselsprognoser koblet til produksjons- og innkjøpsplan.
  • Firmowa warstwa AI – samler data fra alle bedriftens systemer på ett sted og svarer på spørsmål fra ledelsen.
  • Compliance Copilot – verifisering av motparter og audit av forsyningskjeden med hensyn til NIS2 og DORA.

En ferdig komponent erstatter ikke et skreddersydd prosjekt. Den gjør det likevel mulig å vise en fungerende prototype raskere og å anslå budsjett mer realistisk før søknaden sendes.

Slik kommer du i gang: sju trinn til utrulling med medfinansiering

  1. Sjekk kvalifiserbarhet. SMB-status (f.eks. i PARPs Kwalifikator MŚP), investeringslokasjon opp mot listen over 139 byer og kommuner truet av marginalisering, samt tilgjengelig ramme for statsstøtte.
  2. Velg én prosess å endre. Planlegging, prognoser, vedlikehold, ordrebehandling – og avklar hvordan du i dag måler effektiviteten.
  3. Hold en omfangsworkshop med teknologileverandør. Resultat: arkitektur, budsjett, tidsskjema og indikatorer som kan måles på bedriftens data.
  4. Forbered Veikart for digitalisering eller Audit og søknaden. Selv eller med rådgiver; kostnad for Veikart eller Audit er et unntak og kan påløpe før avtale.
  5. Velg leverandør i tråd med programreglene. I tilskudd – konkurranseprinsippet og Baza Konkurencyjności; i lånet – markedspriser og ingen bindinger til leverandør.
  6. Start først etter signert avtale. I etapper, med overtakelser koblet til indikatorene.
  7. Gjør opp og oppretthold effekten. Oppbevar dokumentasjonen i 10 år, og følg opp indikatorene gjennom hele varighetsperioden.

Tilbud: AI-prosjekt med medfinansiering

Planlegger du en søknad om PARP-lån, Dig.IT-tilskudd eller Ścieżka SMART-tilskudd? Vi forbereder den tekniske delen før du søker – slik at omfang, budsjett og indikatorer passerer vurdering, gjennomføring og oppgjør.

I tilbudet får du:

  • teknisk omfang og løsningsarkitektur, klare til å overføres til Veikart for digitalisering eller prosjektbeskrivelse,
  • kostnadsoverslag fordelt på programmets kostnadskategorier,
  • tidsskjema med milepæler i tråd med søknadens plan,
  • forslag til målbare indikatorer og målemetode basert på dine data,
  • formelt tilbud på forespørsel i Baza Konkurencyjności eller til finansierende partner, med erklæring om manglende bindinger.

Hva som er nyttig å sende i forespørselen:

  • hvilket program du vil bruke – eller be om hjelp til å velge,
  • prosessen du vil endre, og hvilke systemer du bruker i dag (ERP, MES, andre),
  • omtrentlig budsjett og søknadsfrist,
  • investeringslokasjon – i PARP-lånet avgjør den størrelsen på ettergivelsen.

Har du allerede en anbudsforespørsel fra Baza Konkurencyjności? Send lenken – vi svarer med et tilbud i tråd med kravene.

Utlysningen til Ścieżka SMART B+R avsluttes 29. desember 2026, og ARP kan stenge Dig.IT før fristen. Å utarbeide et godt teknisk omfang tar tid – ikke vent til siste uke.

·

Kontakt:

FAQ

Kan lånet for digital og grønn omstilling finansiere implementering av kunstig intelligens?
Ja. PARP nevner kunstig intelligens, sky og prediktiv analyse eksplisitt som eksempler i den digitale komponenten (Industri 4.0). Omfanget må imidlertid komme fra Veikart for digitalisering.

Hvor stor er ettergivelsen på lånet?
5 %, 10 % eller 15 % – avhengig av om investeringen omfatter kun digital komponent, grønn komponent eller begge, samt lokasjon. En rent digital investering utenfor de 139 byene og kommunene truet av marginalisering får ingen ettergivelse.

Kan jeg starte arbeidet før avtalen er signert?
Lånet kan ikke finansiere utgifter påløpt før investeringsavtalen er signert. Unntaket er kostnaden for Veikart for digitalisering eller Audit.

Kan teknologileverandøren hjelpe med søknaden?
Ja, på den tekniske delen: omfang, arkitektur, budsjett, indikatorer. Valg av leverandør må likevel følge programreglene, og kravene kan ikke skreddersys til én leverandør.

Når gjelder konkurranseprinsippet?
I EU-tilskuddsprosjekter 2021–2027 – for anskaffelser over 80 000 zł netto, via Baza Konkurencyjności. I lånet angis innkjøpsreglene i avtalen med finansierende partner; det er alltid forbud mot kjøp fra tilknyttede enheter.

Hvor lenge kan man søke?
PARP-lånet: til 31. mars 2029 eller til midlene er brukt opp. Ścieżka SMART B+R: til 29. desember 2026. Dig.IT 2/2026: fra 2. november 2026, med mulighet for tidligere stenging av utlysningen.

Status per 5. november 2026. Vilkårene i programmene kan endres – bindende er utlysningenes regelverk og avtaler med finansierende institusjoner.

Slik ble denne artikkelen laget. Utarbeidet med KI-assistanse, deretter faktasjekket og redigert av teamet vårt. Redaksjonelt ansvar: Startup Development House sp. z o.o. Les retningslinjene våre for KI-innhold

Digital Transformation Strategy for Siemens Finance

Cloud-based platform for Siemens Financial Services in Poland

See full Case Study
Ad image
Ikke gå glipp av noe – abonner på nyhetsbrevet vårt
Jeg samtykker til å motta markedskommunikasjon fra Startup House. Klikk for detaljer

Du vil kanskje også like...

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

Implementering av PLLuM i bedriften: slik velger du en implementeringspartner og kommer i gang

PLLuM, den polske åpne språkmodellen, kan lastes ned gratis, men selve modellen er bare begynnelsen. Vi viser hvordan implementeringen av PLLuM ser ut – fra idé til et fungerende system – hva infrastrukturen koster, og hvilke spørsmål du bør stille implementeringspartneren.

Alexander Stasiak

Alexander Stasiak

06. nov. 2026・10 min lesing

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

AI-verktøy for økonomistyring: prognoser, anomalideteksjon, rapportering (2027)

Tradisjonelle regneark i controlling blir stadig oftere supplert av systemer som automatisk lager prognoser, avdekker budsjettavvik og skriver resultatkommentarer. Nedenfor har vi samlet AI-verktøy for controlling: prognoser, anomalideteksjon og rapportering, samt selskaper som implementerer disse teknologiene i Polen. Oversikten er beregnet på finansdirektører, controllere og FP&A-team i mellomstore og store selskaper som planlegger å ta dem i bruk i 2026 eller 2027.

Alexander Stasiak

Alexander Stasiak

24. okt. 2026・12 min lesing

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

AI-verktøy for næringsmiddelprodusenter: etterspørselsprognoser, produksjonsplanlegging, kvalitet (2027)

Denne oversikten er for operasjonsdirektører, planleggere og IT‑avdelinger som skal velge programvare for etterspørselsprognoser og produksjonsplanlegging. Temaet er AI‑verktøy for matprodusenter – etterspørselsprognoser, produksjonsplanlegging og kvalitet – der du finner AI Demand Planner fra Startup House samt plattformene RELEX, o9 Solutions og Kinaxis, med fakta fra leverandørene, valgkriterier og risikofaktorer. Hvis du leter etter et selskap som kan gjennomføre implementeringen, se artikkelen AI i matproduksjon: eksempler på implementeringer og implementeringspartnere.

Alexander Stasiak

Alexander Stasiak

25. okt. 2026・10 min lesing

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

AI-verktøy for innkjøp: fra kontraktanalyse til etterspørselsprognoser (2027)

Innkjøp er ikke lenger en ren administrativ prosess; funksjonen har i økende grad ansvar for kostnadsbesparelser og robusthet i forsyningskjeden. AI-verktøy for innkjøp – fra kontraktsanalyse til etterspørselsprognoser – hjelper innkjøpsavdelinger å gå fra å reagere på løpende problemer til planmessig risikostyring og styring av arbeidskapital. I denne artikkelen finner innkjøpsdirektører, innkjøpere og IT-team i mellomstore og store selskaper en sammenligning av innkjøpsplattformer med AI-funksjoner (SAP Ariba, GEP, Coupa, Ivalua, Jaggaer), det polske verktøyet for leverandører ofertowa.pl samt Startup House-produkter for kontraktsanalyse, anbudsdokumentasjon og etterspørselsprognoser.

Alexander Stasiak

Alexander Stasiak

27. okt. 2026・14 min lesing

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

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

AI-implementeringer med dokumenterte resultater: case studies fra Polen er en oversikt over åpent tilgjengelige case studies fra selskaper som implementerer AI i Polen, med konkrete tall på tid, kostnad, inntekt eller bruksnivå. Teksten er for styrer, driftsdirektører og IT-direktører i mellomstore og store selskaper som leter etter en partner med dokumenterte resultater – ikke bare løfter. Her finner du en resultattabell (Startup House, 10Clouds, WeAreFuture, Comarch), selskapsprofiler, tips til hvordan du leser tall i case studies, samt utvalgskriterier og risiko.

Alexander Stasiak

Alexander Stasiak

28. okt. 2026・12 min lesing

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

AI i produksjonsbedrifter: bruksområder og implementeringspartnere (2027)

AI i produksjonsbedrifter: bruksområder og implementeringspartnere er en oversikt for driftsdirektører, CTO-er og ledelsen i industribedrifter i Polen som planlegger sine første eller neste AI-implementeringer. I artikkelen finner du de viktigste bruksområdene (etterspørselsprognoser, produksjonsplanlegging, vedlikehold, kvalitetskontroll, kunnskapsbase for operatører) samt profiler av selskaper og verktøy som leverer slike implementeringer: Startup House, Comarch, SAP Joule, Sii Polska, TTMS, Software Mind og Ideo.

Alexander Stasiak

Alexander Stasiak

29. okt. 2026・11 min lesing

Nylig lagt til

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

Implementering av PLLuM i bedriften: slik velger du en implementeringspartner og kommer i gang

PLLuM, den polske åpne språkmodellen, kan lastes ned gratis, men selve modellen er bare begynnelsen. Vi viser hvordan implementeringen av PLLuM ser ut – fra idé til et fungerende system – hva infrastrukturen koster, og hvilke spørsmål du bør stille implementeringspartneren.

Alexander Stasiak

Alexander Stasiak

06. nov. 2026・10 min lesing

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

De beste AI-selskapene i Sentral- og Øst-Europa for enterprise-kunder

Å velge en teknologipartner for implementering av AI i enterprise-segmentet krever at man går utover de vanlige kriteriene for et programvarehus. I CEE-regionen (Sentral- og Øst-Europa) finnes det aktører som kombinerer global skala med dyp ingeniørkompetanse, og som tilbyr agentsystemer og RAG-kunnskapsbaser i samsvar med AI Act og DORA. Denne artikkelen presenterer en oversikt over verifiserte selskaper med dokumenterte AI-implementeringer for enterprise-segmentet.

Alexander Stasiak

Alexander Stasiak

04. nov. 2026・10 min lesing

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

De beste AI-selskapene innen fintech og forsikring (2027)

Å velge teknologipartner i regulerte bransjer er en beslutning med høy fallhøyde. Hvis du vil vite hvilke av de beste AI-selskapene for fintech og forsikring som opererer i Polen, oppsummerer denne artikkelen programvarehus, systemintegratorer og programvareleverandører som implementerer AI‑agenter, RAG‑kunnskapsbaser og dataanalyse i banker, fintech‑selskaper og hos forsikringsselskaper. Her finner du en sammenligningstabell, selskapsprofiler, krav i DORA, GDPR og AI Act, implementeringsprosessen samt en Startup House‑case med konkrete tall.

Alexander Stasiak

Alexander Stasiak

03. nov. 2026・12 min lesing

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

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

Matprodusenter står overfor kort holdbarhet, svingende råvarepriser og stadig strengere krav fra dagligvarekjeder. Derfor blir etterspørselsprognoser og produksjonsplanlegging i stadig større grad støttet av kunstig intelligens (AI). I denne gjennomgangen viser vi hvordan AI tas i bruk i matproduksjon i 2026 og 2027: eksempler på implementeringer og implementeringspartnere i Polen. Her finner du en sammenligning av implementeringspartnere (Startup House, Comarch, Sii Polska, TTMS) og verktøy (RELEX, o9 Solutions, Kinaxis), implementeringsprosessen, risikoer og svar på de vanligste spørsmålene.

Alexander Stasiak

Alexander Stasiak

02. nov. 2026・11 min lesing

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

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

Integrering av AI med ERP og CRM (SAP, Comarch, Dynamics) betyr i praksis å velge mellom tre modeller: en innebygd assistent fra systemleverandøren, et eget AI-lag koblet til via API, eller AI-agenter som opererer i systemene via MCP. Teksten er for mellomstore og store bedrifter i Polen som vil koble språkmodeller til eksisterende ERP- eller CRM-løsninger, også legacy. Her finner du en sammenligning av leverandørenes verktøy (SAP Joule, Microsoft Dynamics 365, Comarch ERP, Salesforce Agentforce, Oracle NetSuite), implementeringspartnere, implementeringsprosess, risikoer og en case-studie med konkrete tall.

Alexander Stasiak

Alexander Stasiak

01. nov. 2026・13 min lesing

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

Automatisering av forretningsprosesser med AI-agenter: fra workflow til agent

Automatisering av forretningsprosesser med AI‑agenter: fra workflow til agent er en guide for mellomstore og store selskaper som ser etter en leverandør eller et verktøy for å automatisere driften. Vi viser hvordan en deterministisk workflow skiller seg fra en AI‑agent som tar beslutninger, og sammenligner implementeringsselskaper (Startup House, Comarch, WeAreFuture, TTMS) og plattformer (n8n, Make, Zapier, Power Automate, Copilot Studio, UiPath, LangGraph, OpenAI Agents SDK). Til slutt beskriver vi implementeringsprosessen, en case‑studie fra Startup House og risikoene.

Alexander Stasiak

Alexander Stasiak

31. okt. 2026・11 min lesing

Klar til å sentralisere din kompetanse med AI?

Start et nytt kapittel innen kunnskapsforvaltning – der AI-assistenten blir den sentrale pilaren i din digitale støtteopplevelse.

Arbeid med et team som er betrodd av ledende selskaper.

Siemens
PwC
Toyota