Obsługa zamówień — od ich przyjęcia po realizację — składa się z wielu powtarzalnych kroków, z których część da się wspomóc narzędziami AI.

Na czym polega ta usługa

Usługa obejmuje przegląd poszczególnych etapów obsługi zamówień w firmie oraz wskazanie tych fragmentów procesu, które można usprawnić przy pomocy AI.

Dla kogo ma sens

Usługa jest przydatna dla firm z dużą liczbą zamówień, które chcą sprawdzić, gdzie AI mogłoby usprawnić ich obsługę.

Ile to trwa

Przegląd procesów obsługi zamówień mieści się z reguły w standardowym czasie do 3 dni.

Warunki

Diagnoza wstępna i wycena są bezpłatne. Dojazd na terenie Warszawy i okolic jest bezpłatny, a usługa objęta jest gwarancją do 12 miesięcy.

Szczegółowy zakres audytu ścieżki zamówienia

Kompleksowy przegląd procesów rozpoczyna się od szczegółowej inwentaryzacji całej drogi, jaką przebywa pojedyncze zamówienie od momentu jego złożenia przez klienta aż po wydanie towaru z magazynu i wystawienie dokumentu sprzedaży. Każde przedsiębiorstwo posiada specyficzny obieg dokumentów i informacji, który często łączy kilka niezależnych środowisk informatycznych.

Podczas bezpośredniej wizyty w siedzibie firmy analizowane są następujące etapy operacyjne:

Kanały wpływu zamówień: weryfikacja źródeł, z których spływają transakcje, w tym platformy handlowe (np. Allegro), sklepy internetowe, wiadomości e-mail z załącznikami, wiadomości tekstowe oraz zamówienia składane drogą telefoniczną.
Wstępna rejestracja i odczyt danych: ocena nakładu pracy ręcznej potrzebnej do przepisania danych z plików PDF, skanów zamówień lub wiadomości tekstowych do systemu handlowego przy użyciu technologii OCR (Optical Character Recognition, czyli optycznego rozpoznawania znaków) oraz modeli przetwarzania języka naturalnego.
Walidacja i weryfikacja poprawności: kontrola poprawności danych adresowych, numerów NIP w rejestrach państwowych, zgodności cen, dostępności stanów magazynowych oraz weryfikacja ewentualnych duplikatów.
Przekazanie do realizacji i komunikacja z magazynem: analiza obiegu informacji między działem handlowym a magazynem, w tym generowanie dokumentów magazynowych WZ (Wydanie Zewnętrzne) oraz listów przewozowych dla firm kurierskich.
Komunikacja posprzedażowa: przegląd powtarzalnych zapytań od klientów dotyczących statusu wysyłki, numeru listu przewozowego, korekt danych do faktury oraz procedur zwrotów i reklamacji.

Obszary, w których sztuczna inteligencja przynosi największą efektywność

Sztuczna inteligencja nie jest uniwersalnym zamiennikiem całego oprogramowania biznesowego, lecz narzędziem doskonale sprawdzającym się w konkretnych, powtarzalnych zadaniach wymagających interpretacji danych nieustrukturyzowanych (danych niemających sztywnego formatu tabelarycznego, takich jak treść wiadomości e-mail czy plik PDF przygotowany według indywidualnego wzorca kontrahenta).

Główne obszary optymalizacji wyodrębniane podczas przeglądu to:

Inteligentna ekstrakcja danych z niestandardowych zamówień PDF: tradycyjne szablony odczytu dokumentów zawodzą, gdy kontrahent zmieni układ graficzny faktury lub zamówienia. Wykorzystanie modeli LLM (Large Language Model, czyli dużych modeli językowych) pozwala na elastyczne wyciąganie pozycji towarowych, ilości, cen i danych nabywcy bez konieczności definiowania stałych koordynatów na dokumencie.
Automatyczna kategoryzacja i wstępne trasowanie korespondencji: algorytmy klasyfikujące analizują treść przychodzących wiadomości e-mail, przypisując je do odpowiednich kategorii (np. zapytanie o dostępność, prośba o rabat, zgłoszenie reklamacyjne, zmiana adresu dostawy) i przekazują sprawę do właściwego pracownika lub generują gotowy szkic odpowiedzi.
Wczesne wykrywanie anomalii i pomyłek: algorytmy uczenia maszynowego potrafią wychwycić nietypowe zamówienia (np. drastycznie odbiegające od wcześniejszej historii zakupowej danego klienta, pomyłki w jednostkach miary typu sztuki zamiast opakowań zbiorczych czy błędne kody pocztowe), zanim zamówienie trafi do kompletacji.
Wzbogacanie i standaryzacja kartotek towarowych: automatyczne przypisywanie parametrów technicznych, kategorii, kodów GTU (kodów grup towarów i usług) oraz kodów CN (Nomenklatury Scalonej) do nowych towarów wprowadzanych do systemu magazynowego.
Inteligentne asystenty obsługi klienta: przygotowanie bazy wiedzy dla asystentów wspomagających konsultantów, którzy mogą natychmiast uzyskać podsumowanie historii współpracy z klientem oraz sugerowane odpowiedzi na nietypowe zapytania.

Integracja z systemami ERP i lokalnymi bazami danych

Każde usprawnienie oparte na sztucznej inteligencji musi stabilnie współpracować z bazowym systemem ERP (Enterprise Resource Planning, czyli zintegrowanym systemem do zarządzania zasobami przedsiębiorstwa), w którym prowadzona jest ewidencja magazynowa, księgowa i sprzedażowa. Podczas audytu sprawdzana jest architektura techniczna środowiska IT w firmie klienta.

Analizujemy możliwości bezpiecznej wymiany danych z najpopularniejszymi systemami handlowo-magazynowymi używanymi w polskich przedsiębiorstwach, takimi jak:

InsERT: Subiekt GT, Subiekt nexo, Gestor nexo oraz powiązane moduły księgowe (Rewizor, Rachmistrz).
Comarch ERP: Comarch ERP Optima, Comarch ERP XL oraz rozwiązania Comarch Altum.
WAPRO ERP: WAPRO Mag (dawniej WF-Mag), WAPRO Fakturka oraz moduły finansowe.
Inne platformy: Sage Symfonia, enova365, RAKS SQL, SAP oraz integratory wielokanałowe, w tym BaseLinker.

Weryfikacja obejmuje sposób komunikacji z bazami danych (najczęściej Microsoft SQL Server lub PostgreSQL) poprzez oficjalne interfejsy API (Application Programming Interface, czyli interfejsy programistyczne aplikacji) lub mechanizmy sfery zdarzeniowej, co gwarantuje pełną integralność bazy i brak ryzyka uszkodzenia relacji między tabelami.

Bezpieczeństwo danych i poufność informacji firmowych

Przetwarzanie zamówień wiąże się z operowaniem na danych wrażliwych biznesowo, takich jak marże, ceny zakupu, bazy kontrahentów oraz dane osobowe klientów objęte przepisami RODO (Ogólnego Rozporządzenia o Ochronie Danych). Bezpieczeństwo tych zasobów stanowi kluczowy element audytu.

W ramach przeglądu określane są zasady bezpiecznego przetwarzania:

Lokalne modele vs bezpieczne API chmurowe: dobór architektury uwzględniającej albo lokalne instancje modeli uruchamiane w infrastrukturze firmy, albo profesjonalne interfejsy API z gwarancją niewykorzystywania przesyłanych danych do publicznego trenowania modeli.
Anonimizacja danych: procedury automatycznego wycinania danych osobowych przed przekazaniem tekstu do zewnętrznych modułów analitycznych.
Umowa o zachowaniu poufności: przed przystąpieniem do analizy procesów i wglądu w obieg dokumentów podpisujemy na życzenie bezpłatną umowę NDA (Non-Disclosure Agreement), gwarantującą pełne bezpieczeństwo tajemnic handlowych przedsiębiorstwa.

Typowe błędy popełniane przy próbie samodzielnego wdrażania AI

Wiele firm podejmuje próby samodzielnego wdrożenia narzędzi sztucznej inteligencji, kierując się ogólnodostępnymi poradnikami, co często prowadzi do rozczarowania i niepotrzebnych kosztów. Najczęściej spotykane błędy to:

Automatyzowanie nieuporządkowanych procesów: jeśli proces obsługi zamówień w firmie jest chaotyczny, brakuje jasnych procedur lub dane w kartotekach towarowych są niespójne, wdrożenie AI jedynie przyspieszy powstawanie błędów. Warunkiem wstępnym jest standaryzacja procedur.
Całkowite wykluczenie czynnika ludzkiego (brak modelu human-in-the-loop): próba pełnej automatyzacji bez nadzoru człowieka nad kluczowymi operacjami (np. automatyczne zatwierdzanie dokumentów finansowych bez akceptacji operatora) prowadzi do kosztownych pomyłek w przypadku halucynacji modelu (błędnej, ale pewnie brzmiącej odpowiedzi algorytmu).
Przeładowanie narzędziowe i niepotrzebne koszty subskrypcyjne: uruchamianie wielu niespójnych narzędzi chmurowych, które dublują swoje funkcje i nie integrują się bezpośrednio z głównym programem magazynowym.
Ignorowanie wydajności i limitów zapytań: brak uwzględnienia czasów odpowiedzi zewnętrznych serwisów oraz limitów przepustowości przy nagłym wzroście liczby zamówień w okresach szczytowych (np. sezon wyprzedaży).
Brak procedur awaryjnych: brak przygotowanego mechanizmu zastępczego na wypadek przerwy w dostępie do usług internetowych lub awarii API dostawcy modelu.

Kiedy klasyczna automatyzacja jest lepszym wyborem niż AI

Rzetelny przegląd procesów polega nie tylko na wskazaniu miejsc, gdzie AI przyniesie korzyść, ale również na odradzeniu stosowania zaawansowanych modeli tam, gdzie wystarczą prostsze, tańsze i bardziej deterministyczne rozwiązania.

Klasyczna automatyzacja regułowa (np. skrypty bazodanowe, reguły automatycznych akcji w integratorach, triggery SQL) jest znacznie lepsza w sytuacjach, gdy:

Wszystkie dane wejściowe mają stałą, z góry określoną strukturę (np. pliki XML, JSON, ustrukturyzowane formularze ze sklepu internetowego).
Wymagana jest stuprocentowa powtarzalność matematyczna (np. przeliczanie walut, kalkulacja progów rabatowych, naliczanie podatku).
Czas odpowiedzi musi wynosić ułamki sekund bez generowania dodatkowych kosztów za każde przetworzone zapytanie.

Sztuczna inteligencja jest natomiast rekomendowana tam, gdzie pojawia się niejednoznaczność, język naturalny, skany dokumentów o różnym układzie graficznym lub potrzeba interpretacji kontekstu intencji klienta.

Przebieg audytu podczas wizyty u klienta

Usługa realizowana jest w modelu dojazdu bezpośrednio do siedziby zamawiającego na terenie Warszawy oraz okolicznych powiatów (w tym pruszkowskiego, piaseczyńskiego, legionowskiego, wołomińskiego, otwockiego, warszawskiego zachodniego i grodziskiego). Bezpośrednia obecność pozwala na rzeczywistą obserwację pracy personelu i weryfikację stanu infrastruktury komputerowej.

Harmonogram prac obejmuje następujące kroki:

Wywiad z kadrą zarządzającą i pracownikami operacyjnymi: zebranie informacji o celach biznesowych, wolumenie zamówień, występujących opóźnieniach oraz najbardziej czasochłonnych czynnościach w codziennej pracy.
Obserwacja stanowiskowa: analiza sposobu obsługi zgłoszeń na rzeczywistych stanowiskach pracy (np. wprowadzanie zamówień z poczty elektronicznej, wystawianie listów przewozowych, weryfikacja płatności).
Weryfikacja środowiska IT: sprawdzenie wersji oprogramowania ERP, struktury baz danych, stabilności połączeń sieciowych oraz dostępności interfejsów integracyjnych.
Opracowanie raportu z rekomendacjami: przygotowanie zestawienia procesów kwalifikujących się do automatyzacji, proponowanych technologii (z podziałem na reguły klasyczne i AI), szacowanych nakładów oraz przewidywanych zysków operacyjnych.

Najczęściej zadawane pytania dotyczące przeglądu procesów zamówień

Czy wdrożenie AI w procesie zamówień wymaga wymiany naszego dotychczasowego programu ERP?

Nie. Większość nowoczesnych rozwiązań automatyzacyjnych i asystujących można zintegrować z obecnie używanym oprogramowaniem handlowym (np. Subiekt GT/nexo, Comarch ERP Optima, WAPRO Mag) za pośrednictwem istniejących interfejsów programistycznych, baz danych lub narzędzi pośredniczących, bez konieczności ponoszenia kosztów wymiany całego systemu ERP.

Czy dane naszych klientów i kontrahentów są bezpieczne podczas analizy procesów?

Tak. Podczas przeglądu nie kopiujemy baz danych na zewnętrzne nośniki. Analiza odbywa się w siedzibie klienta na jego sprzęcie. Na życzenie przed rozpoczęciem prac podpisujemy bezpłatną umowę o zachowaniu poufności (NDA), która prawnie chroni wszelkie tajemnice przedsiębiorstwa i dane handlowe.

Ile czasu pracownicy firmy muszą poświęcić podczas audytu?

Przegląd jest organizowany w sposób niezakłócający bieżącej pracy operacyjnej. Krótkie wywiady z pracownikami poszczególnych działów trwają z reguły od 15 do 30 minut, a główna część obserwacji i analizy technicznej wykonywana jest samodzielnie przez serwisanta.

Jakie korzyści czasowe można osiągnąć dzięki automatyzacji powtarzalnych etapów?

W zależności od skali zamówień i stopnia skomplikowania dokumentów, automatyzacja odczytu danych z zamówień i kategoryzacji zapytań pozwala skrócić czas wprowadzania pojedynczego dokumentu z kilku minut do kilkunastu sekund, co przy dużej liczbie transakcji przekłada się na oszczędność kilkudziesięciu roboczogodzin miesięcznie.

Czy po zakończeniu przeglądu otrzymujemy gotowy plan wdrożenia?

Tak. Raport podsumowujący zawiera konkretne rekomendacje technologiczne, wskazanie priorytetów wdrożeniowych według kryterium największego zwrotu z inwestycji oraz opis kroków niezbędnych do bezpiecznego uruchomienia wybranych usprawnień.

Podsumowanie możliwości usprawnienia obsługi zamówień

Przegląd procesów obsługi zamówień pod kątem sztucznej inteligencji pozwala na precyzyjne oddzielenie realnych możliwości technologicznych od nieuzasadnionych wydatków. Właściwie dobrane narzędzia eliminują monotonną pracę ręczną, redukują ryzyko pomyłek przy wprowadzaniu danych i przyspieszają realizację zamówień, zwiększając satysfakcję klientów oraz efektywność całego zespołu handlowo-magazynowego.

22 378 48 09

Przegląd procesów obsługi zamówień pod kątem AI