Mierzalny pilotaż

Automatyzacja i AI w codziennej pracy

AI czyta maile, dokumenty i zapytania od klientów, przygotowuje odpowiedź, a człowiek ją zatwierdza. Efekt widzisz w liczbach: godziny i błędy przed wdrożeniem i po.

Opisz swój proces ⟶

Pilotaż w 1–2 tygodnie · odpowiedź w 24 h w dni robocze · pierwsza rozmowa bez kosztu

/Wyzwanie

Godziny tracone na czynności, które oprogramowanie wykona szybciej

Nieczytane ankiety, ręczne wprowadzanie faktur, pięć otwartych narzędzi przed każdą decyzją. Najpierw reguły i API. AI tylko tam, gdzie trzeba przeczytać maila, PDF albo odpowiedź opisową. Powiemy też, gdy wystarczy gotowe narzędzie.

Przykład: automatyzacja obsługi wydarzeń w firmie HR odzyskała klientowi 56 godzin pracy miesięcznie (672 h rocznie).

/Jak to działa

Zanim przeczytasz zapytanie, odpowiedź już czeka

Klient pisze do firmy. Agent AI sprawdza wiadomość, rozpoznaje klienta, przygotowuje ofertę, pytania i maila, a potem czeka. Wysyłkę zatwierdza człowiek. Tak obsługujemy zapytania z naszego własnego formularza.

Przykład poniżej: dane fikcyjne.

Przychodzi mailKlient pisze przez formularz kontaktowy albo prosto na skrzynkę firmy.
[email protected]Codziennie przepisujemy ok. 120 zamówień z maili do systemu magazynowego. Czy da się to zautomatyzować?
Agent weryfikuje wiadomośćOdróżnia prawdziwe zapytanie od spamu i ofert handlowych, rozpoznaje temat i pilność.
Zapytanie ofertoweAutomatyzacjaPilne
Rozpoznanie klientaSprawdza stronę firmy, publiczne rejestry (KRS, CEIDG) i historię w CRM: kim jest klient, jaka to skala, czy już się znamy.
Przykład Logistyka Sp. z o.o.logistyka · ok. 40 osób · Wrocław · pierwszy kontakt
Opracowuje ofertęSkłada propozycję z cennika, podobnych realizacji i warunków firmy.
Pilotaż na jednej skrzynce, 2 tygodniepotem pełne wdrożenie · 2 podobne realizacje do pokazania
Przygotowuje pytania i mailaWypisuje, o co dopytać i jakie są warianty, pisze gotową odpowiedź do klienta.
- Jaki system magazynowy i czy ma API?
- W jakiej formie przychodzą zamówienia: treść maila, PDF, Excel?
„Dzień dobry Pani Anno, przepisywanie zamówień automatyzujemy zwykle w dwutygodniowym pilotażu…”
Czeka na zielone światłoOperator czyta, poprawia i zatwierdza wysyłkę. Agent podpowiada też, kiedy najlepiej umówić rozmowę, na podstawie wolnych terminów w kalendarzu.
Panel operatora (podgląd) · proponowany termin rozmowy
jutro, 10:00czw, 14:30
Zatwierdź i wyślij

Dane ustalamy przed startemktóre pola w ogóle wychodzą do modelu, a co zostaje po Twojej stronie
Model u Ciebie, gdy trzebaprzy danych wrażliwych pracujemy na modelu w Twojej infrastrukturze
Wysyłkę zatwierdza człowiekna starcie każdą wiadomość. Automatyczną wysyłkę włączamy tylko dla wiadomości, które przez kilka tygodni nie wymagały poprawek, i tylko za Twoją zgodą

Masz podobną skrzynkę zapytań? Pokażemy ten przepływ na Twoich mailach ⟶

/Scenariusze

Co jeszcze automatyzujemy

Sprzedaż i obsługa zapytań

Kierowanie zgłoszeń

Zgłoszenie trafia do właściwego zespołu na podstawie treści, nie ręcznego przydziału.

Przypomnienie po ofercie

Klient nie odpisał od tygodnia? Handlowiec dostaje sygnał i szkic wiadomości, który nawiązuje do wysłanej oferty.

Odpowiedzi z wiedzy firmy

Pytanie o cennik albo warunki dostaje odpowiedź z Twoich dokumentów, z odnośnikiem do źródła.

Administracja i dane

Codzienny briefing dla zarządu

Metryki z kilku systemów w jednym porannym podsumowaniu.

Notatka ze spotkania

Nagranie zamienia się w ustalenia, zadania i termin kolejnego kontaktu – handlowiec poprawia, nie pisze od zera.

Trzeci obszar to zespół techniczny: logi, zgłoszenia i kod. Zobacz, co agent robi w zespole IT ⟶

/AI w zespole technicznym

AI wchodzi też do środowiska technologicznego

Ten sam mechanizm, który czyta maile i dokumenty, radzi sobie z logami, zgłoszeniami i kodem. Wdrażamy go w zespołach IT – najpierw u siebie, potem u klientów, którym utrzymujemy systemy.

Od błędu w logach do gotowego PR

Agent zbiera dane o błędzie, wskazuje przyczynę i sam pisze łatkę z pull requestem. Śpisz spokojniej: system łapie błędy w zarodku, a o wdrożeniu decyduje Twój zespół.

Przykład poniżej: dane fikcyjne.

W logach pojawiają się błędyProdukcja zaczyna zwracać błędy przy zamówieniach. Zanim zgłosi to pierwszy klient, agent już zbiera dane.
ERROR 502 POST /api/orders × 318 w 15 min
Agent analizuje logi, metryki i wdrożeniaZestawia błędy z obciążeniem serwera, czasami odpowiedzi bazy i historią ostatnich wdrożeń.
Skok błędów 4 min po wdrożeniu v2.14.0czas zapytań do bazy ×3 · CPU w normie · ruch bez zmian
Identyfikuje sytuacjęŁączy objawy w jedną przyczynę, zamiast zasypywać zespół setką osobnych alertów.
Nowe zapytanie o zamówienia działa bez indeksu318 błędów, 3 powiązane alerty, jedna przyczyna
Grupuje zadania z opisem i rozwiązaniemKażde zadanie dostaje opis problemu, kontekst techniczny i proponowaną poprawkę.
Wycofanie v2.14.0kontekst: błędy od 4 min po wdrożeniu · propozycja: rollback teraz, poprawka bez presji czasu
Indeks dla zapytań o zamówieniakontekst: tabela orders · propozycja: migracja z indeksem i test obciążeniowy
Operator oznacza i przekazujeCzłowiek przegląda zadania, ustawia priorytet i jednym kliknięciem przekazuje je agentowi technicznemu.
Panel operatora (podgląd)
Priorytet: wysokiBackend
Przekaż agentowi
Agent techniczny pisze łatkęPrzejmuje zadanie z opisem i kontekstem, sam poprawia kod, dopisuje migrację i testy, a potem otwiera pull request z uzasadnieniem zmian.
PR #482 fix(orders): indeks dla zapytań o zamówieniatesty przechodzą · czas zapytania 1,8 s → 40 ms na kopii bazy
Wdrożenie: człowiek albo automatDomyślnie łatkę wdraża człowiek po przejrzeniu PR. Automatyczne wdrożenie po testach włączasz dla wybranych, niskoryzykownych poprawek. Migracje bazy zawsze przechodzą przez człowieka.
Tryb wdrożenia
AutomatyczniePo akceptacji

Co jeszcze robi AI w zespole IT

Nowe funkcjeopis biznesowy zamieniony w zadanie z zakresem i wskazaniem miejsc w kodzie
Analiza serweraprzegląd obciążenia, zapytań i wąskich gardeł z rekomendacją, zanim urosną w awarię
Dobre praktykipierwsze przejście po zmianach w kodzie: konwencje, testy, bezpieczeństwo. Zatwierdza człowiek

Pokażemy, co agent znalazłby w Twoich logach ⟶

Więcej o tym, jak wyłapać problem, zanim zauważy go klient: observability w praktyce.

/Proces

Od wyboru procesu do zmierzonego efektu

Wybór procesu

Ten, który zjada najwięcej godzin albo generuje najwięcej błędów.

Projekt przepływu

Workflow z KPI i punktami kontroli człowieka.

Wdrożenie etapami

Pilotaż w 1–2 tygodnie, potem rozszerzanie.

Pomiar i rozwój

Weryfikacja KPI i kolejne procesy.

/Dla kogo

Czy automatyzacja procesów ma u Ciebie sens?

Ma sens, jeśli:

Powtarzalne zadania zjadają godziny Twojego zespołu
Chcesz odzyskać czas specjalistów na pracę, która wymaga myślenia, a nie tylko „mieć AI”
Masz konkretny cel i właściciela procesu

Lepiej sprawdzi się inne podejście, gdy:

Oczekujesz, że system sam podejmie decyzje, których dziś nikt nie chce podpisać
Proces nie ma właściciela po stronie firmy
Proces zmienia się co miesiąc i nie ma jeszcze stałego kształtu

Nie masz pewności, czy to Twój przypadek? Opisz jeden proces, odpowiemy w 24 h ⟶

Co zmierzymy w pilotażu?

Wskaż jeden proces i liczbę, którą chcesz poprawić, a zaproponujemy pilotaż z KPI mierzonym przed i po.