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.

Gdy proces zdarza się rzadko, za każdym razem wygląda inaczej albo reguły zmieniają się szybciej, niż zdążymy je zapisać. Wtedy koszt utrzymania automatyzacji przewyższa czas, który ona oszczędza, i mówimy o tym przed wyceną, a nie po wdrożeniu. Drugi taki przypadek to proces, który mieści się w gotowym narzędziu za 200-2 000 zł miesięcznie bez naginania go pod nasze rozwiązanie.