Rano w skrzynce zamowienia@ czeka 40 maili. Część to PDF-y wygenerowane z systemów klientów, część to skany, część to treść maila w stylu „to samo co w zeszłym tygodniu, plus 2 palety kleju". Dwie osoby z działu obsługi klienta przepisują to do ERP do południa, a pomyłka w indeksie wychodzi dopiero przy reklamacji.
Dostawcy AI obiecują, że model przeczyta te zamówienia sam. Częściowo to prawda. Ten tekst pozwoli Ci zdecydować, czy Twój strumień zamówień nadaje się do automatyzacji z AI, ile to realnie kosztuje i kiedy tańszą odpowiedzią jest zwykły plik CSV od klienta.
Policz, zanim kupisz
Odczyt zamówienia sprzedażowego to ten sam mechanizm, który opisaliśmy przy AI do faktur kosztowych: model czyta dokument, wyciąga pola, człowiek zatwierdza. Różnica jest jedna. Faktura ma ustawowy zestaw pól, a zamówienie od klienta ma jego indeksy, jego nazwy towarów i jego jednostki miary.
Zanim rozmawiasz z jakimkolwiek dostawcą, zbierz trzy liczby z ostatnich 4 tygodni:
- Wolumen. Ile zamówień dziennie wpływa mailem lub w PDF. Poniżej 15–20 dziennie automatyzacja rzadko zwraca się szybciej niż w 2 lata.
- Rozproszenie. Od ilu różnych klientów. Jeśli 3 klientów daje 80% zamówień, problem rozwiązuje się rozmową z nimi, nie modelem.
- Czas na zamówienie. Zmierz stoperem 20 kolejnych zamówień. Typowo widzimy 4–10 minut na zamówienie z 10–30 pozycjami.
Jeśli wychodzi Ci ponad 30 zamówień dziennie od ponad 50 klientów i 5+ minut na sztukę, masz kandydata. Jeśli nie, przeczytaj sekcję o tym, kiedy to nie ma sensu, zanim wydasz złotówkę.
Gdzie naprawdę leży praca: mapowanie indeksów
Najczęstszy błąd, który widzimy: firma ocenia projekt po tym, jak dobrze model czyta PDF. Model czyta dobrze. Problem zaczyna się chwilę później, gdy w zamówieniu stoi „RUR-PP-20x2,8 / 4m", a w Twoim ERP ten sam towar ma indeks 100245 i nazwę „Rura PP20 PN20 4mb".
Bez tabeli powiązań „kod klienta → Twój indeks" każda pozycja wymaga ręcznego wyszukania. Wtedy AI oszczędza przepisywanie nagłówka, a nie pracę. W projektach, które prowadziliśmy, budowa i czyszczenie tej tabeli to 50–60% całego nakładu.
Jak to wygląda w praktyce:
- Wyciągasz z ERP historię zamówień z ostatnich 12 miesięcy i dopasowujesz kody klientów do swoich indeksów tam, gdzie się da automatycznie.
- Resztę uzupełnia osoba z obsługi klienta, która zna asortyment. Zwykle 1–3 tygodnie po 2 godziny dziennie.
- Każda ręczna poprawka po starcie dopisuje się do tabeli. Po 2–3 miesiącach odsetek pozycji do ręcznego dopasowania spada zwykle poniżej 5%.
Druga rzecz to jednostki miary. Klient zamawia „10 opak.", a Ty sprzedajesz na sztuki po 25 w opakowaniu. Przeliczniki muszą siedzieć w kartotece, nie w głowie pani Ani. Jeśli kartoteka jest w złym stanie, zacznij od jej uporządkowania: jeden towar, jeden indeks, poprawne przeliczniki.
Przykład: dystrybutor, 24 osoby, Comarch Optima
U jednego z naszych klientów, dystrybutora materiałów instalacyjnych zatrudniającego 24 osoby, wpływało około 60 zamówień dziennie od mniej więcej 140 aktywnych klientów. 70% przychodziło jako PDF lub treść maila. Dwie osoby w obsłudze klienta spędzały na przepisywaniu łącznie około 7 godzin dziennie, średnio 7 minut na zamówienie.
Co zrobiliśmy:
- skrzynka zamowienia@ w Microsoft 365 przekazuje załączniki do usługi, która przez model językowy wyciąga nagłówek i pozycje,
- pozycje przechodzą przez tabelę powiązań (około 3 200 par „kod klienta → indeks"),
- gotowy szkic zamówienia trafia do Comarch Optima jako dokument do zatwierdzenia, a pozycje bez dopasowania są podświetlone,
- nic nie wchodzi do systemu bez kliknięcia człowieka.
Projekt trwał 6 tygodni i kosztował około 38 tys. zł, z czego 2 tygodnie zajęła sama tabela powiązań. Koszt modelu i hostingu to u nich 150–300 zł miesięcznie. Po trzech miesiącach średni czas obsługi zamówienia spadł z 7 do około 1,5 minuty, czyli z 7 do około 1,5 godziny dziennie. Pomyłki w indeksach spadły z około 3 tygodniowo do mniej niż 1.
Co zrobilibyśmy inaczej: tabelę powiązań zaczęlibyśmy budować przed wyborem narzędzia. To jedyny element, który przydaje się niezależnie od tego, czy na końcu będzie AI, import CSV, czy nic.
Kiedy to nie ma sensu
Drugi przykład skończył się gorzej. Producent opakowań, 35 osób, enova365. Około 15 zamówień dziennie, ale 80% od 8 dużych klientów. Część zamówień zawierała odwołania do rysunków technicznych i dopiski w stylu „jak ostatnio, tylko nadruk w nowej wersji".
Po 10 tygodniach i około 22 tys. zł model poprawnie odczytywał około 70% pozycji. Obsługa klienta i tak sprawdzała każde zamówienie linijka po linijce, więc oszczędność wyniosła około 30 minut dziennie. Okazało się, że 5 z 8 dużych klientów miało w swoich systemach eksport zamówień do CSV albo XML. Wystarczyło o niego poprosić. Prosty import plików kosztował 6 tys. zł i objął ponad połowę wolumenu.
AI nie ma sensu, gdy:
- kilku klientów daje większość zamówień. Zapytaj ich o eksport CSV, XML albo EDI. Sieci handlowe i tak będą wymagać EDI, o czym piszemy w tekście o EDI dla małych dostawców.
- zamówienie wymaga interpretacji, nie przepisania. Rysunki, warianty techniczne, „jak ostatnio". Tu potrzebny jest człowiek albo konfigurator po stronie klienta.
- kartoteka towarowa jest w złym stanie. Model trafi w kod klienta, ale nie trafi w Twój indeks, bo masz trzy indeksy na jeden towar.
- masz mniej niż 15–20 zamówień dziennie. Przy 5 minutach na zamówienie to poniżej 2 godzin dziennie. Projekt za 20–40 tys. zł zwraca się wtedy w 2–3 lata, o ile wszystko pójdzie dobrze.
Osobna sprawa to dane. Zamówienia zawierają nazwiska, adresy dostaw i telefony, więc wysyłasz dane osobowe do dostawcy modelu. Używaj wersji firmowej z umową powierzenia, a nie konta prywatnego pracownika. Przykładowo Microsoft deklaruje, że w usłudze Azure OpenAI zapytania i odpowiedzi nie są używane do trenowania modeli, ale przy wdrożeniu typu „Global" mogą być przetwarzane poza UE (źródło: Microsoft Learn — Data, privacy, and security for Azure OpenAI). Sprawdź to w umowie swojego dostawcy.
Realne widełki dla firmy 10–50 osób: 15–40 tys. zł i 4–10 tygodni na wdrożenie z AI, 4–10 tys. zł i 1–3 tygodnie na import plików od kilku klientów. Do tego 1–3 tygodnie pracy kogoś z obsługi klienta na tabelę powiązań, niezależnie od wariantu.
Co zrobić w tym tygodniu
Żaden z tych kroków nie wymaga zakupu ani dostawcy:
- Policz zamówienia z ostatnich 4 tygodni: ile mailem lub w PDF, od ilu klientów, jak wygląda top 10 klientów.
- Zmierz stoperem czas wprowadzenia 20 kolejnych zamówień i zapisz, ile pozycji wymagało szukania indeksu.
- Napisz do 3 największych klientów z pytaniem, czy ich system może wysyłać zamówienie jako CSV, XML lub EDI.
- Wyeksportuj z ERP historię zamówień z 12 miesięcy i sprawdź, ilu klientów używa własnych kodów towarów.
- Odłóż 30 przykładowych zamówień różnych klientów, z najgorszymi skanami włącznie. To będzie Twój zestaw testowy dla każdego dostawcy.
Jeśli po tych pięciu krokach okaże się, że większość wolumenu da się załatwić plikiem od klienta, zrób najpierw to. AI dołożysz dla długiego ogona drobnych klientów, jeśli wciąż będzie się opłacać.
AI przeczyta zamówienie od klienta. Ale zwrot z projektu zależy od tabeli powiązań kodów klienta z Twoimi indeksami, a nie od modelu.