Powtarzalna robota, którą maszynazrobi szybciej i bez błędów.

Najczęściej przepisywanie i przeklejanie danych między systemami, wysyłki, generowanie raportów, obieg dokumentów oraz wypełnianie powtarzalnych formularzy. Zaczynamy od tych, które zżerają najwięcej czasu.

Nie. Wiele procesów wystarczy zautomatyzować klasycznie, bez AI - i tak jest taniej oraz prościej. Sztuczną inteligencję dokładamy tylko tam, gdzie faktycznie jest potrzebna i daje przewagę.

Robimy analizę i liczymy, ile czasu pochłania dane zadanie oraz czy automatyzacja zwróci się szybko. Mówimy wprost, co warto przejąć, a czego nie opłaca się ruszać.

Opiekujemy się tym, co zbudowaliśmy. Gdy zmienia się proces albo system, aktualizujemy automatyzację, żeby działała dalej bez niespodzianek.

Od trzech rzeczy: ile razy proces powtarza się w miesiącu, ile minut zajmuje za każdym razem i jak drogo kosztuje pomyłka. Proces wykonywany kilkanaście razy w miesiącu prawie nigdy nie zwraca kosztu automatu. Proces wykonywany codziennie przez trzy osoby - zwykle tak. Liczymy to na audycie i pokazujemy Wam rachunek.

Narzędzia no-code są dobre do prostych przepływów i przestają wystarczać, gdy dochodzą wyjątki, ponawianie i obsługa błędów. Wtedy zaczyna się łatanie, którego nikt poza autorem nie rozumie. Tam, gdzie proces ma wyjątki, piszemy go w Pythonie - z testami i logiem, w którym widać, co się stało.

Nie. Automatyzacja złego procesu daje szybszy zły proces, tylko trudniejszy do poprawienia, bo teraz jest w kodzie. Dlatego najpierw mapujemy proces i czasem pierwszą rekomendacją jest uporządkowanie go bez żadnej technologii.