UsługiAutomatyzacja AI

Automatyzacja AI dla firm: system przejmuje rutynę, ludzie rozstrzygają wyjątki

Z pomocą AI zdejmujemy z zespołów rutynowe kroki, a wyjątki i decyzje zostają przy ludziach. Rozpisujemy proces, mierzymy, ile dziś kosztuje sprawa, i każdy krok oddajemy najtańszemu narzędziu, które zrobi go niezawodnie, od prostej reguły czy workflow w n8n po model językowy albo agenta. Gdzie błąd jest drogi, zatwierdza człowiek, a każdą zmianę sprawdzamy na twoich wcześniejszych sprawach. Najwięcej zyskują działy zamówień, księgowości i serwisu, które wciąż żyją w skrzynkach mailowych i PDF-ach.

Porozmawiaj z inżynierem

Jak automatyzujemy proces

1
Rozpisujemy proces i mierzymy, ile dziś kosztuje każda sprawa.
2
Każdy krok przypisujemy regule, workflow, modelowi albo człowiekowi.
3
Automatyzację testujemy na wcześniejszych sprawach o znanym wyniku.
4
Startuje z krokami kontroli, logami i raportowanym kosztem sprawy.

Co się zmienia w twojej firmie

Automatyzacja AI opłaca się tam, gdzie ludzie spędzają godziny na tych samych krokach: czytaniu dokumentów, przepisywaniu danych do systemu ERP, sortowaniu zgłoszeń, porównywaniu jednego systemu z drugim. Gdy te kroki przejmuje automatyzacja, spada liczba godzin na sprawę, klienci i dostawcy czekają krócej, jest mniej błędów przy przepisywaniu, a zespół obsługuje więcej spraw bez nowych etatów. Computerwoche podał w 2023 roku, że producent żywności Zentis, korzystając z narzędzia zewnętrznego dostawcy, przetwarza automatycznie w SAP około 80% przychodzących dokumentów zamówień.

Mniej godzin na sprawę, zmierzone przed i po na twoich sprawach
Szybsza obsługa zamówień, faktur, zgłoszeń szkód i zapytań
Mniej błędów przy przepisywaniu, a wyjątki trafiają do człowieka razem z powodem
Więcej spraw obsłużonych przez ten sam zespół, co ma znaczenie, gdy trudno obsadzić etaty
Znany koszt obsłużonej sprawy, który możesz porównać z dzisiejszym procesem

Które procesy automatyzować najpierw

Zacznij od procesu, który ma najwięcej rutynowych godzin, jasny poprawny wynik i dane, do których system może dotrzeć. Kandydatów oceniamy według wolumenu, zróżnicowania danych wejściowych, tego, czy systemy mają interfejsy, ile musi sprawdzać człowiek i czy istnieją wcześniejsze sprawy o znanym wyniku, na których można testować.

Więcej szczegółów

Słabi pierwsi kandydaci to praca wykonywana tylko kilka razy w miesiącu, kroki, których poprawnego wyniku nikt nie potrafi określić, i procesy, które i tak wkrótce się zmienią. Typowi dobrzy kandydaci wyglądają tak:

Napływające dokumenty, takie jak faktury, zgłoszenia szkód, zamówienia i umowy, odczytane i sprawdzone w twoich systemach
Zgłoszenia klientów i IT posortowane, uzupełnione i skierowane do właściwego zespołu
Kontrole w back office, na przykład faktur względem zamówień albo dokumentów onboardingowych względem wymagań
Raporty i podsumowania zbierane z kilku systemów
Przenoszenie danych między systemami, które dziś opiera się na kopiowaniu i wklejaniu

Reguła, narzędzie workflow, model czy agent: kto wykonuje który krok

Często wystarczy narzędzie workflow i wtedy o tym mówimy. Model opłaca się tam, gdzie dane wejściowe się różnią, na przykład w mailach pisanych swobodnym tekstem albo dokumentach w wielu układach. Agent opłaca się dopiero wtedy, gdy sprawa wymaga kilku kroków w różnych systemach i pewnej oceny.

Więcej szczegółów

Klasyczna automatyzacja procesów działa według stałych reguł: jeśli faktura zgadza się z zamówieniem, zatwierdź ją. Zawodzi, gdy dane wejściowe się różnią, dokumenty przychodzą w różnych formatach albo krok wymaga oceny. Automatyzacja AI dodaje modele, które czytają dokumenty, klasyfikują zgłoszenia i piszą szkice tekstów, oraz agentów, którzy prowadzą sprawę przez kilka systemów. Wiele procesów potrzebuje mieszanki tych elementów, a do tego ludzi:

Reguły i narzędzia workflow, takie jak n8n czy Power Automate, do kroków, które za każdym razem wyglądają tak samo, na przykład zbierania załączników albo przenoszenia danych między systemami
Modele językowe do czytania dokumentów, wyodrębniania pól i klasyfikowania zgłoszeń
Agenci do spraw, które przechodzą przez kilka systemów i wymagają pewnej oceny: agent AI to program, który wykonuje kroki w twoich systemach i przedstawia wynik do zatwierdzenia
Ludzie do decyzji, które prawo, twoje zasady albo ryzyko zastrzegają dla nich

Chcesz omówić to na własnym przykładzie? Pierwsza rozmowa jest bezpłatna i trwa 30 minut.

Umów 30-minutową rozmowę

Gdzie zatwierdza człowiek

Automatyzacja nie oznacza, że nikt nie patrzy. Każdy krok, który zapisuje dane w systemie biznesowym, wysyła coś do klienta albo angażuje pieniądze, może wymagać zatwierdzenia przez człowieka i zachowuje je, dopóki wyniki testów nie uzasadnią jego usunięcia. Sprawy, przy których model nie ma pewności albo wartości się nie zgadzają, trafiają do człowieka z podanym powodem.

Więcej szczegółów

Niektóre decyzje zostają u ludzi na stałe. Według AI Act zastosowania takie jak selekcja i ranking kandydatów do pracy albo ocena zdolności kredytowej są zastosowaniami wysokiego ryzyka: firma, która używa takiego systemu, musi objąć go nadzorem człowieka, przechowywać logi i informować osoby, których to dotyczy. Takich decyzji nie automatyzujemy bez ludzi.

Zatwierdzenie przed każdym zapisem do ERP, CRM albo DMS, dopóki testy nie uzasadnią jego usunięcia
Progi dla każdego kroku, ustalone według tego, ile kosztuje błąd
Kolejka do przeglądu pokazująca powód, dokument źródłowy i proponowane działanie
Udział spraw przekazanych ludziom, raportowany razem z kosztem sprawy

Hipotetyczny przykład

Weźmy zespół zobowiązań, który dostaje faktury od dostawców jako PDF-y e-mailem. Dziś każdą fakturę trzeba otworzyć, przepisać do systemu ERP i dopasować do zamówienia. Po rozpisaniu proces ma pięć kroków. Zbieranie załączników i księgowanie dopasowanych faktur to reguły. Odczyt pól faktury trafia do modelu przetestowanego na kilkuset wcześniejszych fakturach. Dopasowanie do zamówienia to znów reguła, z tolerancjami uzgodnionymi z działem finansów.

Więcej szczegółów

Faktury, które się nie zgadzają albo co do których model nie ma pewności, trafiają do człowieka z podanym powodem. Dla działu finansów liczą się koszt i odsetek błędów na fakturę, przed i po zmianie.

Nasze strony z zastosowaniami pokazują to samo podejście dla przetwarzania dokumentów, finansów i księgowości, obsługi klienta oraz IT service desku.

Jak budujemy i utrzymujemy

Budujemy w twoim środowisku i łączymy się z twoimi systemami przez ich API, narzędzia integracyjne, z których już korzystasz, albo serwery MCP. Modele działają przez dostawców zatwierdzonych przez właścicieli danych albo jako modele open-weight na twojej infrastrukturze. Każdy zautomatyzowany krok zapisuje log, a każdy zapis do systemu biznesowego może wymagać zatwierdzenia, dopóki wyniki testów nie uzasadnią jego usunięcia.

Więcej szczegółów

Mapa procesu pokazująca, które kroki obsługuje reguła, model, agent, a które człowiek
Zestaw testowy z wcześniejszych spraw o znanym wyniku, uruchamiany ponownie przed każdą zmianą
Monitoring kosztu sprawy, odsetka błędów i udziału spraw przekazanych ludziom
Runbooki i właściciel po twojej stronie dla każdego zautomatyzowanego procesu

Agencja automatyzacji AI czy partner inżynierski?

Niektóre agencje automatyzacji AI budują workflowy w narzędziu no-code i je przekazują, co pasuje do prostych automatyzacji o niskim ryzyku. Gdy proces dotyka finansów, danych klientów albo kilku kluczowych systemów, potrzebuje testów na wcześniejszych sprawach, dostępu ograniczonego dla każdego kroku, logów, które audytor może prześledzić, i zespołu, który zmieni automatyzację, gdy zmieni się proces. Taką pracę bierzemy na siebie. Tam, gdzie wystarczy proste narzędzie do workflowów, mówimy o tym.

Koszt obsłużonej sprawy i jak wyceniamy pracę

O tym, czy automatyzacja się opłaca, decyduje koszt obsłużonej sprawy. Składają się na niego koszty modelu i infrastruktury, czas, który ludzie poświęcają na kontrolę i poprawki, oraz utrzymanie, na przykład ponowne testy po zmianie modelu, a całość dzielimy przez liczbę obsłużonych spraw. Dzisiejszą wartość mierzymy przed budową, a nową raportujemy na bieżąco po uruchomieniu, więc obie liczby są liczone tak samo.

Więcej szczegółów

Każdy etap naszej pracy ma stałą cenę, uzgadnianą na piśmie po bezpłatnej pierwszej rozmowie. Cena zależy od tego, ilu kroków i systemów dotyka proces, jak różnorodne są napływające dokumenty, jak wysokie są wymagania co do dokładności i czy modele działają u dostawcy, czy na twojej infrastrukturze. Gdy automatyzacja już działa, koszty modeli i infrastruktury wliczamy w koszt sprawy, więc widzisz je obok wszystkich pozostałych.

Pytania

Które procesy powinniśmy zautomatyzować najpierw?

Ten, który ma najwięcej rutynowych godzin, jasny poprawny wynik i dane, do których system może dotrzeć, często napływające dokumenty albo zgłoszenia przepisywane do innego systemu. Rzadkie zadania, kroki, dla których nikt nie potrafi określić poprawnej odpowiedzi, i procesy, które wkrótce się zmienią, to słabi pierwsi kandydaci.

Czy automatyzacja procesu z AI się opłaca?

Tak, gdy koszt obsłużonej sprawy, łącznie z kontrolą, poprawkami i utrzymaniem, wychodzi niższy niż dzisiejszy koszt sprawy. Mierzymy dzisiejszy koszt, zanim zaczniemy budować, i testujemy automatyzację na twoich wcześniejszych sprawach, więc porównanie widzisz przed startem produkcyjnym.

Czy automatyzacja zastąpi stanowiska w naszym zespole?

Najpierw zmienia pracę: mniej rutynowych kroków, więcej wyjątków i decyzji. Czy oznacza to obsługę większej liczby spraw tym samym zespołem, nowe zadania czy mniej rekrutacji, decydujesz ty. My dostarczamy godziny na sprawę, żebyś decydował na podstawie liczb. Tam, gdzie działa rada zakładowa, dokumentujemy, co system loguje, a czego nie.

Czy wystarczy narzędzie workflow, takie jak n8n albo Power Automate?

Często tak, do kroków, które za każdym razem wyglądają tak samo. Granice pojawiają się tam, gdzie dane wejściowe się różnią, krok wymaga czytania albo oceny lub gdy potrzebujesz testów na wcześniejszych sprawach i logów, które audytor może prześledzić. Wtedy w tych krokach dodajemy model albo agenta, w miarę możliwości w narzędziu, którego już używasz.

Czym różni się automatyzacja AI od agentów AI?

Automatyzacja AI to całe zadanie zdjęcia z ludzi rutynowej pracy, z użyciem narzędzia dopasowanego do każdego kroku. Agenci są jednym z tych narzędzi, do spraw wymagających kilku kroków i pewnej oceny. Szczegółowo opisuje to nasza strona o agentach AI.

Czy możecie budować na narzędziach do workflowów lub RPA, których już używamy?

Tak, tam, gdzie pasują do procesu. Zaczynamy od narzędzi, z których dziś korzystasz, i dodajemy modele albo agentów w krokach, w których te narzędzia osiągają swoje granice.

Jak dokładna musi być automatyzacja przed uruchomieniem?

Próg ustalasz razem z nami, krok po kroku, w zależności od tego, ile kosztuje błąd. Dopóki wyniki testów go nie osiągną, krok ma kontrolę człowieka. Po starcie raportujemy, jak często automatyzacja się myliła, a nie tylko, jak wypadła wcześniej.

Czy automatyzacja może działać na naszych serwerach?

Tak. Workflowy, agenci i modele open-weight mogą działać na twojej infrastrukturze. Modeli komercyjnych używamy tylko w przepływach danych zatwierdzonych przez właścicieli danych.

Jak zaczyna się projekt automatyzacji?

Od bezpłatnej 30-minutowej rozmowy o jednym procesie, do której nie potrzebujemy dostępu do twoich systemów. Jeśli proces się nadaje, proponujemy na piśmie pierwszy etap w stałej cenie: rozpisanie procesu i zmierzenie, ile dziś kosztuje sprawa. Budowa automatyzacji przychodzi potem, wyceniona osobno, kiedy mamy już liczby.

Co mamy na koniec projektu automatyzacji?

Automatyzację działającą w twoim procesie, a do tego mapę procesu, na której się opiera, i zestaw testowy z twoich wcześniejszych spraw, na którym ją sprawdziliśmy. Monitoring pokazuje koszt sprawy i to, jak często automatyzacja się myliła, runbooki opisują twojemu zespołowi codzienną obsługę, a po starcie odpowiada za nią wskazana osoba po twojej stronie.

Powiązane usługi

Ewaluacja agentów AI

Sprawdź, jak często agent wykonuje zadanie, zanim zacznie działać w twoich systemach: badamy wyniki, wywołania narzędzi i powtarzalność przebiegów.

Chatboty AI

Klienci i pracownicy szybciej dostają odpowiedzi z twoich danych, z zatwierdzonymi działaniami i przekazaniem sprawy ludziom, gdy to ważne.

Strategia i wdrożenie AI

Strategia i wdrożenie AI, które zaczynają się od jednego działającego, zmierzonego systemu na twoich procesach, a roadmapę opierają na jego liczbach.

Integracja danych dla AI

Odpowiedzi z udziałów plików, SharePoint, ERP i zgłoszeń w kilka sekund, dla asystentów i agentów, z zachowanymi uprawnieniami i testami.

Inżynierowie AI w twoim zespole

Dodatkowe moce inżynierskie AI, gdy twojemu zespołowi brakuje kompetencji: doświadczeni inżynierowie, którzy budują z tobą i zostawiają wiedzę.

Inżynieria ewaluacji AI

Ewaluacje na śladach z twojego systemu pokazują, czy zmiana poprawiła twój produkt AI, czy go pogorszyła, a bramka wydania zostaje w twoim repozytorium.

Testowanie systemów AI

Przed startem testy akceptacyjne na twoich przypadkach pokazują, jak często chatbot, asystent albo agent ma rację, w języku, którym posługuje się twój zespół QA.

Bezpłatny przegląd wykorzystania AI

Jedna strona dla zarządu: na co idą pieniądze na AI, czy to się opłaca i co zmienić, na podstawie eksportów, które chcesz udostępnić. Bezpłatnie, bez dostępu do systemów.

AI dla firm

Jedna zatwierdzona platforma AI dla całej firmy: wewnętrzny asystent zamiast AI w cieniu, zatwierdzone modele, dane w firmie i wydatki na zespół.

Brama LiteLLM

Budżety i zasady dostępu do AI dla każdego zespołu, przez bramę LiteLLM, która jest zabezpieczona, podłączona do dostawcy tożsamości i aktualna.

Platforma AI dla wszystkich zespołów

Jedna zatwierdzona droga do AI dla każdego zespołu, z budżetami, logami i swobodnym wyborem modelu, na twoich serwerach albo w twojej chmurze.

Dostęp agentów do systemów (MCP)

Agenci AI, którzy sprawdzają i zmieniają dane w twoich systemach, z wąskimi uprawnieniami, akceptacją zmian przez człowieka i testami.

AI on-premise

AI na ofertach, umowach i aktach klientów, a dane zostają w firmie: własne serwery albo własne konto w chmurze, przetestowane przed startem.

Azure OpenAI i Bedrock

GPT i Claude na danych firmy, w ramach umów chmurowych, które już masz: Azure OpenAI i Amazon Bedrock na twoim koncie, z przetwarzaniem w UE i jedną bramą.

Asystenci wiedzy (RAG)

Pracownicy znajdują odpowiedzi w wewnętrznych dokumentach w kilka sekund, ze źródłami, uprawnieniami i testami na twoich pytaniach.

Ewaluacja systemów RAG

Asystent odpowiadający z twoich dokumentów, testowany pod kątem wyszukiwania i odpowiedzi w każdym języku twoich użytkowników, żebyś wiedział, jak często ma rację i podaje właściwe źródło.

vLLM na Kubernetes

Modele open-weight na twoich GPU, żeby dane zostały w firmie, a koszty wynikały z planowanej mocy, dobrane do zmierzonego obciążenia.

Inżynieria i architektura AI

Asystenci, interfejsy głosowe i agenci w produktach, które sprzedajesz, razem z serwowaniem modeli i wyszukiwaniem pod spodem.

Trenowanie własnych modeli

Mały model open-weight wytrenowany do jednego zadania i porównany z twoim obecnym modelem pod względem kosztu i dokładności.

Z bloga

Business case dla AI

Jak policzyć, czy AI opłaca się w jednym procesie: zmierz dzisiejszy koszt sprawy, dolicz wszystkie koszty systemu AI razem z weryfikacją i z góry ustal, kiedy przerwać. Z arkuszem do wypełnienia własnymi liczbami.

Wybór pierwszego procesu dla AI

Jak wybrać pierwszy proces do automatyzacji z AI, oceniając propozycję każdego zespołu pod kątem wolumenu, zmienności, dostępu do systemów, kosztu weryfikacji, kosztu pomyłki i znanych wyników.

Zarządzanie zmianą przy AI

Jak wprowadzić AI i nie stracić zespołu: uczciwie o miejscach pracy, rada zakładowa od początku, tryb cienia z zatwierdzaniem przez człowieka i szkolenia na prawdziwej pracy.

Akceptacja człowieka w workflow agentów

Które działania agenta na rekordach biznesowych wymagają akceptacji człowieka, co musi zobaczyć akceptujący i jak sprawić, by akceptacje nie blokowały każdej sprawy.

Porozmawiaj z inżynierem

Przyjdź z jednym procesem, który wciąż jest wykonywany ręcznie i zabiera zespołowi godziny. W bezpłatnej 30-minutowej rozmowie inżynier powie ci, czy nadaje się na pierwszego kandydata i co obejmowałby pierwszy etap. Nie potrzebujemy dostępu do twoich systemów ani danych.

Umów 30-minutową rozmowę

Rezerwacja odbywa się w Kalendarzu Google.

Gdy umawiasz rozmowę, rozmawiasz z Mickeyem Grafem

Założył Cloudsail i od 2017 roku wdraża uczenie maszynowe na produkcji, między innymi jako inżynier AI w trivago i SAP. Rozmowa może być po polsku, niemiecku albo angielsku.

Ocena 4,9 na 5 w serwisie Clutch

Wolisz najpierw napisać? Zostaw e-mail i kilka zdań. Mickey sam czyta każdą wiadomość i odpowiada e-mailem z propozycją terminów.