News
KajaGrabowiecka
MarekMac
KajaGrabowiecka
Popularne
Główna
Jak AI zmienia pracę księgowości? Wdrożenie systemu ERP wspieranego przez sztuczną inteligencję
Czy system ERP może sam analizować dokumenty, podpowiadać sposób ich księgowania i pomagać w realizacji codziennych obowiązków? W Comarch ERP Optima sztuczna inteligencja wspiera użytkowników na dwóch poziomach – poprzez Comarch ChatERP, który ułatwia dostęp do informacji oraz Agentów AI odpowiedzialnych za automatyzację konkretnych procesów biznesowych. To rozwiązania, które realnie zmieniają sposób pracy księgowości. Comarch ChatERP i Agenci AI – dwa różne podejścia do wykorzystania sztucznej inteligencji Choć zarówno Comarch ChatERP, jak i Agenci AI wykorzystują sztuczną inteligencję, odpowiadają na zupełnie inne potrzeby przedsiębiorstw. Comarch ChatERP to inteligentny asystent, który ułatwia pracę z systemem ERP. Pozwala zadawać pytania w języku naturalnym, szybko wyszukiwać informacje, analizować dane oraz tworzyć podsumowania bez konieczności przeszukiwania wielu modułów systemu. Agenci AI idą o krok dalej. Zamiast jedynie dostarczać informacje, aktywnie wspierają realizację konkretnych procesów biznesowych – od analizy dokumentów, przez przygotowanie rekomendacji, po automatyzację wybranych czynności. Dzięki temu użytkownicy mogą skupić się na podejmowaniu decyzji, zamiast wykonywać powtarzalne operacje. Comarch ChatERP – szybki dostęp do informacji dzięki AI Jednym z pierwszych rozwiązań wykorzystujących sztuczną inteligencję w ekosystemie Comarch jest Comarch ChatERP. To inteligentny asystent, który zmienia sposób pracy z systemem ERP, umożliwiając komunikację za pomocą języka naturalnego. Zamiast przeszukiwać kolejne moduły czy tworzyć własne zestawienia, użytkownik może po prostu zadać pytanie i otrzymać odpowiedź opartą na danych zapisanych w systemie. Comarch ChatERP wykorzystuje modele językowe do interpretacji pytań oraz analizy informacji znajdujących się w bazie danych. Dzięki temu pozwala szybciej odnaleźć potrzebne dokumenty, zweryfikować informacje o kontrahentach, sprawdzić status procesów czy przygotować podsumowanie wybranych danych biznesowych. Rozwiązanie sprawdza się w codziennej pracy wielu działów przedsiębiorstwa. Księgowi mogą szybciej wyszukiwać informacje o dokumentach i rozliczeniach, handlowcy analizować wyniki sprzedaży, a kadra zarządzająca uzyskiwać odpowiedzi dotyczące najważniejszych wskaźników biznesowych bez konieczności samodzielnego przygotowywania raportów. Agenci AI w Comarch ERP Optima – inteligentne wsparcie codziennych procesów Największą wartością Agentów AI jest ich specjalizacja. Każdy z nich odpowiada za konkretny proces biznesowy i wspiera użytkownika dokładnie tam, gdzie codziennie wykonywanych jest najwięcej powtarzalnych czynności. Zamiast zastępować pracowników, przejmują czasochłonne etapy pracy, przyspieszając realizację zadań i ograniczając ryzyko błędów. Dekretator kosztów Dekretator kosztów wspiera proces księgowania faktur kosztowych. Na podstawie historii wcześniejszych operacji analizuje dokument oraz rozpoznaje kontrahenta, proponując odpowiedni schemat księgowania. Dzięki temu księgowy nie musi każdorazowo wybierać właściwej dekretacji ręcznie, co znacząco przyspiesza obsługę dokumentów. Kategoryzator dokumentów Kategoryzator dokumentów automatycznie analizuje treść faktur pochodzących z KSeF lub systemów OCR i proponuje ich odpowiednią kategorię księgową. Rozwiązanie sprawdza się szczególnie w przypadku nowych kontrahentów oraz dokumentów, które wcześniej nie występowały w systemie. Kwalifikator kosztów Kwalifikator kosztów odpowiada za przypisanie dokumentów do właściwego procesu w systemie ERP. W pierwszej kolejności wykorzystuje historię wcześniejszych operacji, a jeśli nie znajdzie odpowiedniego wzorca, analizuje treść dokumentu z wykorzystaniem algorytmów sztucznej inteligencji. Pozwala to szybciej klasyfikować dokumenty i ograniczyć liczbę ręcznie wykonywanych czynności. Weryfikator e-Faktur Weryfikator e-Faktur zwiększa bezpieczeństwo procesów zakupowych. Po pobraniu dokumentu z KSeF automatycznie porównuje dane kontrahenta z informacjami dostępnymi w bazach referencyjnych i wykrywa ewentualne niezgodności. Dzięki temu użytkownik może zweryfikować poprawność danych jeszcze przed rozpoczęciem dalszej obsługi faktury. Agent rozwiązania umowy Sztuczna inteligencja wspiera również działy kadrowo-płacowe. Agent rozwiązania umowy pomaga przygotować dokumentację związaną z zakończeniem zatrudnienia, analizując dane pracownika oraz obowiązujące przepisy. Użytkownik otrzymuje gotową propozycję wymaganych informacji, którą może zweryfikować i zaakceptować. Ostateczna decyzja zawsze należy do działu księgowego Rozwiązania AI dostępne w Comarch ERP Optima zostały zaprojektowane zgodnie z zasadą Human in the Loop. Oznacza to, że sztuczna inteligencja nie działa samodzielnie, lecz wspiera użytkownika na kolejnych etapach pracy. Agenci AI przygotowują rekomendacje, analizują dane i automatyzują wybrane czynności, jednak nie podejmują ostatecznych decyzji biznesowych. To użytkownik zatwierdza proponowane działania, dzięki czemu przedsiębiorstwo zyskuje korzyści płynące z wykorzystania AI, zachowując pełną kontrolę nad procesami oraz bezpieczeństwem danych. Takie podejście sprawia, że sztuczna inteligencja staje się praktycznym narzędziem wspierającym codzienną pracę, a nie rozwiązaniem zastępującym wiedzę i doświadczenie specjalistów. Chcesz zobaczyć Agentów AI w praktyce? Rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji to tylko część nowości dostępnych w Comarch ERP Optima. Najnowsza wersja systemu wprowadza również szereg zmian w obszarze księgowości, KSeF, automatyzacji procesów oraz codziennej pracy użytkowników. Jeśli chcesz dowiedzieć się więcej o nowych funkcjach, poznać możliwości Comarch ChatERP i Agentów AI oraz zobaczyć ich działanie na praktycznych przykładach, pobierz materiały z czerwcowej Konferencji Biznes 5.0 poświęconej nowościom w Comarch ERP Optima. >> Zobacz nagrania z konferencji << Zyskaj przewagę dzięki AI w Comarch ERP Optima – z T2S to możliwe! Sztuczna inteligencja zmienia sposób pracy przedsiębiorstw, ale o sukcesie nie decyduje wyłącznie technologia. Równie ważne jest jej właściwe wdrożenie i dopasowanie do specyfiki firmy. Właśnie dlatego warto współpracować z doświadczonym partnerem, który nie tylko zna możliwości systemu, ale potrafi przełożyć je na realne usprawnienia procesów biznesowych. Jako Certyfikowany Partner Comarch od lat wdrażamy systemy Comarch ERP i wspieramy przedsiębiorstwa z różnych branż w cyfryzacji oraz automatyzacji codziennej pracy. Doskonale znamy możliwości najnowszych wersji Comarch ERP Optima, dlatego pokażemy Ci nie tylko, jakie nowości zostały udostępnione, ale przede wszystkim, jak wykorzystać je w praktyce. Skontaktuj się ze specjalistami T2S 22 575 86 00 | biuro@t2s.pl
30 klientów, te same czynności – jak wykonać je jednocześnie?
Generowanie deklaracji JPK czy zamykanie miesiąca osobno dla każdego klienta zajmuje księgowym mnóstwo czasu. Na realnym przykładzie pokazujemy, jak masowa obsługa klientów zwiększa efektywność pracy biura rachunkowego i jednocześnie podnosi jakość świadczonych usług. Problem: powielanie tych samych czynności administracyjnych i kontrolnych Księgowi z biura rachunkowego Beaty Liro wykonywali te same czynności administracyjne i kontrolne dla każdego klienta z osobna. Dla każdej z obsługiwanych firm musieli zamknąć miesiąc i wygenerować deklaracje JPK, VAT czy ZUS. Wymagało to zalogowania się do bazy każdego klienta i wykonania tej samej pracy. Pracochłonność z tym związana nie była jednak jedynym problemem. Pozostałe to między innymi: niespójność kartotek – rozproszenie danych sprzyjało powstawaniu duplikatów kontrahentów oraz różnicom w numeracji dokumentów, brak centralnego nadzoru – zarządzanie uprawnieniami operatorów i bezpieczeństwem w wielu bazach było utrudnione i wymagało powtarzalnej konfiguracji, ograniczona weryfikacja zewnętrzna – brak możliwości masowej kontroli statusów VIES czy parametrów VAT zwiększał ryzyko podatkowe zarówno biura, jak i jego klientów. Częsty problem w biurach rachunkowych Jeżeli biuro rachunkowe obsługuje, na przykład, 30 firm pracownicy muszą: 30 razy zamknąć okres VAT, 30 razy wygenerować JPK, 30 razy zweryfikować statusy kontrahentów w rejestrach MF. Robienie tego bez automatyzacji wydłuża czas pracy i drastycznie zwiększa ryzyko błędu, wynikające z konieczności ciągłego „przełączania kontekstu” między różnymi środowiskami. Rozwiązanie: praca na wielu bazach czyli praca dla wielu firm jednocześnie Masowa obsługa wielu klientów w tym samym czasie Biuro rachunkowe Beaty Liro postanowiło wdrożyć system dla biur rachunkowych, który pozwoli wykonywać rutynowe czynności zbiorczo, oszczędzając czas i podnosząc bezpieczeństwo rozliczeń. Rozwiązaniem zaproponowanym przez partnera wdrożeniowego – firmę BST Sp. z o.o., był system ERP enova365 w pakiecie dla biur rachunkowych, w tym praca na wielu bazach. To rozwiązanie całkowicie zmienia sposób interakcji księgowych z biura rachunkowego z systemem. Na czym polega praca na wielu bazach? Jest oparta na 3 filarach: bazie zarządczej, która pełni rolę centralnego panelu administracyjnego – to tutaj definiuje się role operatorów, spójne uprawnienia i konfiguracje, które są następnie dziedziczone przez bazy klientów, centralnym logowaniu, które zapewnia uporządkowany dostęp do wszystkich baz klienckich (slave) bez konieczności wielokrotnego wprowadzania haseł i przelogowywania się, panelu pracy zbiorczej – narzędziu, które pozwala na nadzór nad statusami wykonania prac, przeliczeniami podatków i wysyłką e-Deklaracji we wszystkich bazach jednocześnie. Księgowy nie musi już otwierać każdej firmy z osobna, by sprawdzić, czy JPK został wysłany – widzi to na jednym, zbiorczym zestawieniu. Temat pracy na wielu bazach w biurze rachunkowym wyjaśniliśmy szczegółowo w tym artykule. W jaki sposób nowe rozwiązanie wspiera masową obsługę klientów w biurze rachunkowym? Przed wdrożeniem, księgowa z biura rachunkowego musiała logować się do każdej z baz danych klienta oddzielnie, żeby sprawdzić, czy w każdej firmie zamknięto okres VAT, wygenerowano deklaracje i wysłano wymagane dokumenty. Kilkadziesiąt razy wykonywała te same czynności, co nie tylko zajmowało wiele godzin, ale też zwiększało ryzyko przeoczenia ważnych informacji. Obecnie, dzięki pracy na wielu bazach księgowa loguje się tylko raz – przez bazę master. Na jednym ekranie widzi statusy wszystkich obsługiwanych firm. Może sprawdzić, które deklaracje zostały już wysłane, gdzie wystąpiły błędy i które zadania wymagają interwencji. Może również uruchomić wybrane operacje zbiorczo dla wielu klientów jednocześnie, zamiast wykonywać je osobno w każdej bazie. Korzyści z wdrożenia pracy na wielu bazach Mniej przełączania się między firmami. Znacznie szybsza realizacja powtarzalnych zadań. Pełna kontrola nad obsługą wszystkich klientów z jednego miejsca. Masowa kontrola danych – czyli koniec z ręczną weryfikacją Centralizacja baz to tylko część udanego wdrożenia w biurze rachunkowym Beaty Liro. Aby realnie „robić raz dla wielu”, konieczne było wdrożenie narzędzi automatyzujących merytoryczną kontrolę danych. W Biurze Rachunkowym Beata Liro zaimplementowano autorski pakiet firmy wdrożeniowej – BST.KsięgaEXT. Narzędzie to wprowadziło masowe kontrole danych, które wcześniej wykonywano ręcznie. Aktualnie system automatycznie: wykrywa duplikaty kontrahentów w skali całego biura, czyści i porządkuje kartoteki, masowo weryfikuje statusy kontrahentów w rejestrach VIES oraz Ministerstwa Finansów, automatycznie importuje parametry zewnętrzne, takie jak kursy walut NBP. Dzięki temu, zamiast poświęcać godziny na żmudną weryfikację każdego kontrahenta z osobna, system robi to w tle dla wszystkich podmiotów jednocześnie, generując ostrzeżenia tylko tam, gdzie wykryto nieprawidłowości. Jak wskazuje Bartłomiej Leś, prezes zarządu BST: „takie funkcje (…) znacząco skracają czas operacji przy większej liczbie klientów”.
enova365
AI w księgowości – jak usprawnić pracę biura rachunkowego?
AI w księgowości już dziś realnie usprawnia pracę, ale nie zastępuje odpowiedzialności, wiedzy eksperckiej ani oceny specjalisty w sprawach wymagających zastosowania przepisów. Największą wartość daje tam, gdzie łączy automatyzację procesów księgowych z analizą danych, kontrolą dokumentów i sprawniejszą komunikacją z klientami. AI w księgowości w praktyce Sztuczna inteligencja w branży księgowości nie jest już tylko modnym hasłem. Dla biur rachunkowych i działów finansowych oznacza przede wszystkim szybsze przetwarzanie dokumentów, wsparcie analiz, lepszą organizację pracy i większą efektywność na co dzień. W praktyce wykorzystanie AI ma sens wtedy, gdy skraca czas realizacji powtarzalnych zadań i poprawia jakość danych, a nie wtedy, gdy działa obok systemu i nie wpływa na procesy. Czym różni się AI od OCR i RPA? W dyskusji o automatyzacji łatwo wrzucić do jednego worka OCR, robotic process automation i sztuczną inteligencję, choć każde z tych rozwiązań służy do czegoś innego. OCR odczytuje treść dokumentów, na przykład faktur. RPA wykonuje z góry zaplanowane czynności według procedur, na przykład przenosi dane między systemami albo uruchamia określone działania po spełnieniu warunku. AI idzie krok dalej, bo potrafi rozpoznawać wzorce, wspierać klasyfikację dokumentów, sugerować sposób księgowania, generować raporty i przygotowywać materiał do dalszej oceny przez specjalistę. Dlatego AI w księgowości nie sprowadza się do prostego przepisywania danych. Jej zastosowanie obejmuje także analizę, przewidywanie i wspieranie decyzji operacyjnych na podstawie dużych zbiorów informacji. Jak działa AI w pracy księgowych? AI działa tam, gdzie otrzymuje dane wejściowe, porównuje je z wcześniejszymi wzorcami, regułami lub modelem uczenia maszynowego i przygotowuje wynik: rekomendację, klasyfikację, wykrycie odchylenia, projekt odpowiedzi albo raport. W pracy księgowych może to oznaczać podpowiedź, czy dokument ma komplet danych, czy płatności zgadzają się z fakturami albo czy dany wydatek wymaga dodatkowej kontroli. Im lepsza jakość danych i im lepsza integracja AI z procesami księgowymi, tym większa szansa, że narzędzie rzeczywiście usprawni pracę, zamiast tworzyć dodatkowy etap weryfikacji. Gdzie AI daje największą wartość w księgowości? Największe korzyści zwykle nie pojawiają się w najbardziej spektakularnych wdrożeniach, ale w dobrze uporządkowanej codziennej pracy. To właśnie tam sztuczna inteligencja pomaga odzyskać czas, ograniczyć ręczne księgowanie i uporządkować komunikację z klientami. Faktury, dokumenty i księgowanie To dziś jeden z najbardziej praktycznych obszarów zastosowania. Narzędzia AI mogą wspierać odczyt faktur, rozpoznawanie pól, przypisywanie dokumentów do właściwych spraw, wstępne kategoryzowanie kosztów i przygotowanie danych do zaksięgowania. W połączeniu z elektronicznym obiegiem dokumentów i systemami księgowymi skraca to czas pracy nad pojedynczym dokumentem oraz zmniejsza liczbę prostych pomyłek. Dla biur rachunkowych ma to szczególne znaczenie przy dużej skali obsługi klientów. Gdy dokumenty spływają z wielu kanałów, automatyzacja procesów księgowych pozwala ograniczyć ręczne sortowanie, pilnowanie braków i wysyłanie powtarzalnych przypomnień. Analizy danych, raporty i ocena wyników AI jest przydatna nie tylko przy wprowadzaniu danych. Coraz częściej wspiera analizy danych, generowanie raportów i wykrywanie mniej oczywistych odchyleń. Może szybciej wychwycić zmianę struktury kosztów, nietypowy wzrost wydatków w określonej kategorii albo różnice między bieżącym okresem a wcześniejszym. To ważna zmiana dla branży księgowej, bo rośnie znaczenie pracy doradczej. Klienci oczekują dziś nie tylko poprawnego zaksięgowania dokumentów, ale też krótkiego i zrozumiałego omówienia danych: co się zmieniło, gdzie rośnie ryzyko i jakie decyzje warto rozważyć. Komunikacja z klientami i organizacja pracy Asystenci AI coraz częściej wspierają także komunikację. Mogą przygotowywać robocze odpowiedzi na powtarzalne pytania klientów, przypominać o brakujących dokumentach, porządkować zgłoszenia i podsumowywać ustalenia. W biurach rachunkowych to realna oszczędność czasu, zwłaszcza w okresach spiętrzenia pracy. Nie chodzi jednak o pełne oddanie komunikacji maszynie. W sprawach standardowych AI może odciążyć zespół, ale w tematach związanych z przepisami podatkowymi, wyjątkami, ryzykiem i odpowiedzialnością rola specjalistów nadal pozostaje kluczowa. Czy AI zastąpi księgowych? To pytanie wraca regularnie, bo rozwój technologii budzi jednocześnie ciekawość i obawy. W praktyce trafniejsze jest inne: które zadania przejmie AI, a które staną się jeszcze ważniejsze po jej wdrożeniu? Które zadania przejmie automatyzacja? Najbardziej podatne na automatyzację są zadania powtarzalne, oparte na jasnych regułach i dużej liczbie podobnych operacji. Dotyczy to między innymi wstępnej obróbki faktur, kompletowania dokumentów, podstawowej kontroli zgodności danych, generowania zestawień i części raportów. To oznacza, że pracę księgowych zmienią przede wszystkim narzędzia do automatyzacji, a nie jednorazowa rewolucja. W wielu organizacjach zniknie część ręcznych czynności, ale nie zniknie potrzeba kontroli, oceny i wiedzy eksperckiej. Co pozostanie po stronie księgowych? Po stronie księgowych pozostają strategiczne aspekty pracy: ocena danych, ocena skutków decyzji, dobór właściwego podejścia do klienta, kontrola zgodności, reagowanie na wyjątki i odpowiedzialność za końcowy efekt. AI może podpowiadać rozwiązania i przygotowywać materiał do oceny, ale nie przejmuje odpowiedzialności prawnej ani zawodowej. Dlatego stwierdzenie, że AI zastąpi księgowych, jest zbyt dużym uproszczeniem. Bardziej prawdopodobny jest scenariusz, w którym księgowi pracują inaczej: mniej czasu poświęcają na ręczne czynności, a więcej na analizę, relacje z klientami, kontrolę ryzyka i podejmowanie decyzji biznesowych. Przykład 1. Biuro rachunkowe obsługujące kilkudziesięciu klientów usługowych co miesiąc otrzymywało faktury trzema kanałami: mailem, przez komunikatory i w papierze. Po uporządkowaniu obiegu dokumentów i integracji AI z systemem do rejestracji dokumentów zespół przestał ręcznie sortować pliki i pilnować braków w arkuszu. Księgowe odzyskały czas na kontrolę wyjątków i kontakt z klientami, którzy faktycznie wymagali wyjaśnienia. Przykład 2. W firmie handlowej AI zaczęła przygotowywać cykliczne raporty o opóźnionych płatnościach i zmianach marży. Sam raport nie rozwiązał problemu, ale skrócił drogę do decyzji, bo dział finansowy szybciej widział, których klientów trzeba objąć dodatkową kontrolą i gdzie potrzebna jest rozmowa o warunkach współpracy. Jak bezpiecznie wdrażać AI? Najwięcej problemów nie wynika dziś z samej technologii, ale z chaotycznego wdrożenia. Jeśli firma lub biuro rachunkowe uruchamia narzędzia AI bez zasad, kontroli dostępu i podziału odpowiedzialności, ryzyko szybko rośnie. Dane, bezpieczeństwo i zgodność W księgowości AI niemal zawsze pracuje na danych wrażliwych biznesowo, a często także na danych osobowych. Dlatego bezpieczeństwo nie może być dodatkiem do projektu. Trzeba ustalić, jakie dokumenty wolno przekazywać do danego rozwiązania, czy dane są wykorzystywane do dalszego trenowania modelu, gdzie są przetwarzane i kto ma do nich dostęp. To szczególnie ważne przy korzystaniu z publicznych narzędzi AI. Nawet jeśli dostawca deklaruje wysoki poziom zabezpieczeń, biuro rachunkowe albo firma powinny ocenić zgodność sposobu przetwarzania danych z zasadami RODO, w tym z zasadą legalności, minimalizacji danych i ograniczenia celu. W praktyce oznacza to konieczność sprawdzenia warunków usługi, zakresu powierzanych danych i wewnętrznych procedur, zanim narzędzie zostanie dopuszczone do pracy na dokumentach klientów. Kontrola człowieka, szkolenia i procedury W obszarze księgowości nie wystarczy, że system przez większość czasu generuje poprawne wyniki. Potrzebna jest możliwość sprawdzenia, skąd wzięła się rekomendacja, kto zatwierdza efekt i kiedy człowiek ma obowiązek wejść w proces. Dotyczy to zwłaszcza analizy danych, odpowiedzi dla klientów i działań opartych na przepisach podatkowych. Do tego dochodzą szkolenia. Art. 4 AI Act nakłada obowiązek podejmowania działań na rzecz odpowiedniego poziomu kompetencji w zakresie AI na dostawców i podmioty stosujące systemy AI, z uwzględnieniem ich roli, kontekstu użycia oraz osób, których system może dotyczyć. Przepisy te stosuje się od 2 lutego 2025 r. W praktyce oznacza to, że pracownicy powinni rozumieć nie tylko funkcje narzędzia, ale także jego ograniczenia, ryzyka i zasady kontroli. Integracja AI z systemami księgowymi Największy sens biznesowy ma integracja AI z istniejącymi rozwiązaniami: obiegiem dokumentów, workflow, systemami księgowymi, repozytoriami plików i narzędziami do komunikacji. Bez tego AI bywa tylko dodatkowym oknem, do którego trzeba ręcznie przeklejać dane. Właśnie tu nowoczesne rozwiązania dla biur rachunkowych zyskują znaczenie. Jeśli system porządkuje dokumenty klientów, wspiera komunikację, skraca drogę od dokumentu do zaksięgowania i pozwala zachować kontrolę nad procedurami, wtedy technologia przekłada się na realny wzrost efektywności. W ten kierunek naturalnie wpisuje się Symfonia eBiuro dla biur rachunkowych: nie jako samodzielny silnik AI, ale jako środowisko, w którym cyfryzacja, automatyzacja i uporządkowana współpraca z klientami dają praktyczny efekt. Przyszłość AI w księgowości Przyszłość branży księgowej nie polega na całkowitym zastąpieniu ekspertów przez algorytmy. Bardziej prawdopodobny jest model, w którym AI przejmuje część zadań operacyjnych, a rola księgowych przesuwa się w stronę kontroli, oceny, doradztwa i wspierania przedsiębiorców w podejmowaniu lepszych decyzji. To oznacza także zmianę oczekiwań wobec zespołów. Rośnie znaczenie umiejętności analizy, zadawania właściwych pytań narzędziom AI, oceny jakości odpowiedzi i łączenia danych finansowych z biznesowym kontekstem klienta. W branży księgowości przewagę konkurencyjną będą miały te organizacje, które połączą technologię z procedurami i kompetencjami, a nie te, które po prostu kupią kolejne narzędzia AI. Podsumowanie AI w księgowości jest dziś przede wszystkim praktycznym narzędziem do usprawnienia pracy, a nie zapowiedzią końca zawodu. Najwięcej daje tam, gdzie wspiera analizę dokumentów, generowanie raportów, komunikację i automatyzację procesów księgowych, ale działa pod kontrolą człowieka i w ramach jasno opisanych procedur. Dla biur rachunkowych oraz firm ważniejsze od pytania, czy wdrażać AI, staje się dziś pytanie, jak zrobić to mądrze: z dbałością o bezpieczeństwo, zgodność, szkolenia i realną integrację z codziennym sposobem pracy. FAQ – najczęściej zadawane pytania o AI w księgowości Czy AI w księgowości zastąpi księgowych? AI w księgowości nie zastąpi księgowych w obszarach wymagających odpowiedzialności, zastosowania przepisów do konkretnej sytuacji, oceny ryzyka i kontaktu doradczego z klientem. Najczęściej przejmuje zadania powtarzalne, czasochłonne i oparte na dużej liczbie podobnych danych. Jakie są najbardziej praktyczne zastosowania AI w księgowości? Najbardziej praktyczne zastosowania obejmują analizę dokumentów, odczyt faktur, wsparcie księgowania, generowanie raportów, wykrywanie odchyleń w danych, automatyzację komunikacji i porządkowanie pracy przy dużej liczbie spraw. Czym różni się AI od zwykłej automatyzacji? Zwykła automatyzacja wykonuje z góry zaprogramowane czynności według reguł, a sztuczna inteligencja potrafi rozpoznawać wzorce, uczyć się na danych i przygotowywać rekomendacje lub klasyfikacje w bardziej zmiennym środowisku. Czy publiczne narzędzia AI są bezpieczne dla biura rachunkowego? Publiczne narzędzia AI nie zawsze są bezpieczne dla biura rachunkowego, jeśli trafiają do nich dane klientów bez kontroli nad zakresem przetwarzania, lokalizacją danych i zasadami dalszego wykorzystania. Przed wdrożeniem trzeba sprawdzić warunki usługi, procedury i poziom ochrony danych. Od czego zacząć wdrożenie AI w biurze rachunkowym? Wdrożenie AI w biurze rachunkowym najlepiej zacząć od jednego procesu o dużej powtarzalności, na przykład obiegu faktur, kontroli braków dokumentów albo przygotowania raportów. Dopiero po sprawdzeniu efektów warto rozszerzać wykorzystanie AI na kolejne procesy.
Symfonia
Analityka, której nikt nie używa – dlaczego dashboardy nie zmieniają decyzji biznesowych?
Przez lata widziałem organizacje, które przeznaczały duże budżety na nowoczesną analitykę. Po wielomiesięcznych wdrożeniach platform BI i dopracowaniu wizualizacji przychodzi jednak codzienność. Okazuje się, że menedżerowie nadal proszą o ad-hoc raporty, sprzedaż prowadzi własne Excel’e, a decyzje wciąż zapadają na podstawie intuicji. Narzędzie działa, ale nikt z niego realnie nie korzysta. To jeden z najczęstszych problemów, z jakimi mierzę się jako konsultant. Problemem rzadko jest technologia Gdy organizacja zgłasza potrzebę „lepszej analityki”, zazwyczaj pierwszym krokiem jest zakup nowego systemu. Dane zostają wyczyszczone, wskaźniki zdefiniowane, a wykresy wyglądają profesjonalnie. Po projekcie pojawia się jednak kluczowe pytanie: Co właściwie użytkownik ma z tym dashboardem zrobić? Narzędzie to tylko interfejs. Wykres nie jest działaniem, a raport nie jest decyzją. Dlaczego użytkownicy wracają do Excela? Excel wygrywa nie technologią, lecz bliskością codziennej pracy użytkownika. Menedżer sprzedaży nie potrzebuje kolejnej tabeli z ogólnym przychodem. Szuka odpowiedzi na konkretne pytania: Który handlowiec wymaga wsparcia? Dlaczego spadł wynik? Gdzie skierować uwagę w przyszłym tygodniu? Jeżeli dashboard pokazuje wyłącznie suche dane historyczne („co się wydarzyło”), użytkownik wraca do Excela. Tam może szybko dopisać własną kolumnę i przeprowadzić analizę. Wrócił do arkusza nie ze złośliwości, ale dlatego, że system BI nie rozwiązał jego realnego problemu. Projektowanie od danych zamiast od potrzeb Budowę każdego rozwiązania raportowego czy analitycznego warto zaczynać nie od danych, tabel i wykresów, ale od zdefiniowania celu. Pierwszym pytaniem nie powinno być: „Jakie dane mamy dostępne?”, lecz: „Co chcemy osiągnąć, jakie decyzje chcemy podejmować, jakich informacji potrzebujemy, aby je podejmować oraz w jaki sposób chcemy monitorować i wpływać na aktualną sytuację?” Dopiero uporządkowanie własnych potrzeb pozwala zbudować rozwiązanie, które wspiera działanie, a nie jest jedynie zbiorem atrakcyjnych wizualizacji. Samo zebranie dostępnych tabel i stworzenie na ich podstawie wykresów jest naturalnym, ale często błędnym podejściem – prowadzi do powstawania „katalogów danych”, które pokazują wiele informacji, ale nie pomagają podejmować decyzji. Lepszy proces wygląda odwrotnie – zaczynamy od problemów i decyzji, z którymi mierzą się użytkownicy na co dzień: Zamiast: „Pokażmy sprzedaż według województw” -> Lepiej: „Które regiony wymagają interwencji i dlaczego?” Zamiast: „Zbudujmy raport rotacji” -> Lepiej: „Którzy klienci mogą odejść i co możemy z tym zrobić?” Zamiast: „Dodajmy wszystkie KPI” -> Lepiej: „Jakie trzy wskaźniki pozwolą menedżerowi szybciej zareagować?” Dobry dashboard nie powstaje po to, aby pokazać wszystko, co da się zmierzyć. Powstaje po to, aby dostarczyć właściwe informacje właściwym osobom we właściwym momencie. Dyrektor przed spotkaniem z zarządem nie potrzebuje pięćdziesięciu wykresów – potrzebuje wiedzieć, czy realizuje założony plan, skąd wynikają odchylenia, gdzie pojawia się największe ryzyko i jakie działania należy podjąć. Najpierw definiujemy potrzebę i cel, potem dobieramy informacje, a dopiero na końcu budujemy raport lub dashboard. To, czy użytkownicy będą korzystać z analityki, rozstrzyga się jeszcze przed wdrożeniem Samo dostarczenie narzędzia i jednorazowe szkolenie nie zmienią nawyków. Korzystanie z analityki to zmiana sposobu pracy, która wymaga zaangażowania biznesu od samego początku. Sukcesu wdrożenia BI nie mierzy się liczbą uruchomionych raportów, ale tym, czy przekładają się one na lepsze decyzje. Dobra analityka nie zastępuje doświadczenia menedżerów – ona je wzmacnia. Najlepsze dashboardy to te, które otwiera się w poniedziałek rano, bo realnie pomagają w pracy. Zmiana myślenia Współczesne firmy nie cierpią na brak danych, lecz na trudność w przełożeniu ich na działanie. Przyszłość analityki to nie produkcja kolejnych wykresów, ale osadzanie odpowiedzi w codziennych procesach zarządczych. Najlepsza analityka to nie ta, którą można podziwiać na prezentacji zarządu – to ta, która zmienia sposób funkcjonowania organizacji.
SebastianKruca
Zarządzanie zapasami w magazynie od A do Z: przewodnik dla menedżerów
Zapasy magazynowe stanowią jedno z podstawowych aktywów każdej firmy produkcyjnej i handlowej. Ich prawidłowe utrzymanie wpływa bezpośrednio na płynność operacyjną przedsiębiorstwa, terminowość realizacji zamówień oraz relacje z klientami. Dla menedżerów odpowiedzialnych za logistykę wyzwanie polega na znalezieniu równowagi między dostępnością produktów a kosztami ich utrzymania. Czym jest zarządzanie zapasami i dlaczego jest tak ważne? Zarządzanie zapasami magazynowymi to zespół działań obejmujących planowanie, kontrolowanie i optymalizację ilości towarów przechowywanych w magazynie. Prawidłowe podejście pozwala uniknąć zamrożenia kapitału w nadmiernych zapasach, minimalizuje ryzyko przestojów produkcyjnych oraz umożliwia lepsze wykorzystanie powierzchni magazynowej. W firmach produkcyjnych obszar ten zyskuje dodatkowy wymiar, ponieważ obejmuje nie tylko wyroby gotowe, lecz także surowce, komponenty i materiały pomocnicze. Każda z tych kategorii wymaga odmiennego podejścia i innych parametrów kontrolnych. Podstawowe zasady gospodarki magazynowej Skuteczna gospodarka magazynowa opiera się na kilku fundamentach. Pierwszym jest jednoznaczna identyfikacja każdego towaru poprzez kody kreskowe EAN, kody QR lub etykiety GS1. Drugim – podział magazynu na logiczne strefy składowania, gdzie towary szybko rotujące znajdują się blisko stref wydań. Trzecim elementem jest bieżące dokumentowanie wszystkich operacji w czasie rzeczywistym. Zasady gospodarki magazynowej wymagają również jasnego określenia odpowiedzialności. Każdy pracownik powinien wiedzieć, za które procesy odpowiada i jakich procedur musi przestrzegać, ponieważ rozmycie odpowiedzialności prowadzi do chaosu i błędów. Metody rotacji towarów: FIFO, FEFO i LIFO Wybór właściwej metody rotacji towarów wpływa na jakość wydawanych produktów i poziom strat. Metoda FIFO (First In, First Out) zakłada, że towary przyjęte najwcześniej są wydawane w pierwszej kolejności – sprawdza się w większości branż. Metoda FEFO (First Expired, First Out) jest rozwinięciem tego podejścia, gdzie decyduje data ważności, nie data przyjęcia. Stosuje się ją głównie w branży spożywczej i farmaceutycznej. Rotacja towarów według zasad FIFO czy FEFO wymaga śledzenia partii produktów. System WMS musi znać nie tylko lokalizację towaru, lecz także jego parametry czasowe. Metoda LIFO (Last In, First Out) bywa stosowana w magazynach blokowych, gdzie dostęp do starszych partii jest fizycznie utrudniony. Kontrola stanów magazynowych w praktyce Skuteczna kontrola stanów magazynowych to znacznie więcej niż okresowa inwentaryzacja. Informacja o dostępności towaru musi być aktualna w czasie rzeczywistym, ponieważ na jej podstawie podejmowane są decyzje zakupowe, produkcyjne i sprzedażowe. System WMS zapewnia transparentność ruchów towarów – każda operacja jest rejestrowana natychmiast. Dane są dostępne zarówno dla pracowników magazynu, jak i dla innych działów poprzez integrację z systemem ERP. Ważnym elementem kontroli jest również monitoring wskaźników, takich jak rotacja zapasów czy poziom zapasów bezpieczeństwa. Optymalizacja zapasów – jak znaleźć równowagę? Optymalizacja zapasów to balansowanie między nadmiarem a niedoborem. Zbyt wysokie zapasy zamrażają kapitał i zwiększają ryzyko przeterminowania, zbyt niskie prowadzą do braków towarowych i utraty klientów. Punktem wyjścia jest analiza historycznych danych sprzedażowych, która pozwala określić sezonowość popytu i ustalić właściwe parametry dla każdego indeksu. Istotną rolę odgrywa klasyfikacja ABC, dzieląca asortyment według wartości sprzedaży. Produkty z grupy A wymagają najbardziej precyzyjnej kontroli, podczas gdy produkty z grupy C mogą być zarządzane mniej intensywnie. Optymalizacja zapasów magazynowych to proces ciągły – parametry ustalone rok temu mogą być dziś nieaktualne. Rola systemu WMS w zarządzaniu magazynem System WMS automatyzuje i optymalizuje niemal wszystkie procesy magazynowe. Zarządza lokalizacjami, podpowiada optymalne miejsca składowania przy przyjęciach oraz najkrótszą ścieżkę kompletacji przy wydaniach. Automatycznie wskazuje też, z której lokalizacji pobrać towar zgodnie z wybraną metodą rotacji. Integracja WMS z systemem ERP eliminuje konieczność ręcznego przepisywania danych. Zamówienia automatycznie przekształcają się w dyspozycje magazynowe, a informacje o zrealizowanych wydaniach wracają do systemu nadrzędnego. To fundament sprawnego przepływu informacji w przedsiębiorstwie. Najczęstsze błędy w zarządzaniu zapasami Wiele firm popełnia podobne błędy, które można łatwo wyeliminować. Pierwszy to opieranie decyzji na nieaktualnych danych – jeśli informacja o stanie magazynowym pochodzi z wczorajszego raportu, decyzje będą obarczone ryzykiem błędu. Drugi to traktowanie wszystkich produktów jednakowo, bez uwzględnienia ich znaczenia dla wyników finansowych. Trzeci to ignorowanie kosztów utrzymania zapasów i koncentrowanie się wyłącznie na cenie zakupu. Świadomość tych pułapek pozwala ich unikać i budować bardziej efektywne procesy. Solidne podstawy stabilnego biznesu Zarządzanie zapasami łączy aspekty operacyjne, finansowe i technologiczne. Firmy traktujące magazyn jako strategiczny element łańcucha dostaw zyskują przewagę konkurencyjną dzięki wyższej dostępności produktów, krótszym czasom realizacji i niższym kosztom operacyjnym. Podstawowe zasady gospodarki magazynowej – identyfikacja towarów, bieżąca kontrola stanów magazynowych, właściwa rotacja według metod FIFO, FEFO czy LIFO oraz ciągła optymalizacja zapasów – stanowią fundament profesjonalnego zarządzania magazynem.
AVOCADO Soft
ERP elastyczny jak guma. Jak wybrać system dla produkcji?
RG ROM GUMMI specjalizuje się w wyrobach gumowych, realizując zarówno małe, jak i duże zamówienia. W momencie, gdy zarząd zaczął szukać nowego oprogramowania, zależało mu na łatwym i intuicyjnym rozwiązaniu, które pozwoli na sprawną realizację projektów o różnej skali. Po przeanalizowaniu rynkowych opcji zdecydowano się na wdrożenie systemu Monitor ERP. Powód? Dostęp do funkcjonalności, których we wcześniejszym narzędziu zdecydowanie brakowało. Block Quote Kiedy standardowy ERP się sprawdza? Firmie zależało na wyborze standardowego systemu ERP dla branży produkcyjnej. Dzięki temu zarząd nie musiał martwić się koniecznością dodatkowego zatrudniania programistów do wprowadzania modyfikacji. W efekcie powstało spójne centrum zarządzania wszystkimi procesami zachodzącymi wewnątrz firmy. Sprawdzone, standardowe rozwiązanie to optymalna opcja, jeżeli organizacji zależy na szybkiej i efektywnej kosztowo implementacji. Andersen potwierdza, że w przypadku RG ROM GUMMI system uruchomiono zgodnie z wyznaczonym harmonogramem. Przez cały czas trwania projektu firma współpracowała z dedykowanymi konsultantami ds. finansów i produkcji. Tak zagwarantowano poczucie bezpieczeństwa i obustronne zaufanie. ERP w trosce o środowisko Kluczową rolę dla RG ROM GUMMI odgrywa zrównoważony rozwój – szczególnie ze względu na współpracę z klientami z sektora offshore, gdzie dokumentacja nie jest przywilejem, lecz obowiązkiem. Rozwiązanie Sustainability by Monitor doskonale spełnia te wymogi. Funkcjonalność ta pozwala obliczyć ślad węglowy bezpośrednio w systemie ERP, w oparciu o rzeczywisty proces produkcji. Na podstawie wprowadzonych danych – struktury i składników produktu – wyliczane są emisje związane z wytwarzaniem, transportem oraz łańcuchem dostaw. W efekcie platforma pozwala uzyskać wartość CO₂e dla każdego wyrobu, a także dokonywać wielowymiarowych analiz w tym zakresie. Dzięki temu firmy spełniają zewnętrzne wymogi i standardy zrównoważonego rozwoju, w tym m.in. ESRS, GHG czy REACH. Block Quote Dla jakich firm jest Monitor ERP System? Przede wszystkim – co dobitnie potwierdza przykład RG ROM GUMMI – dla przedsiębiorstw ściśle zorientowanych na produkcję. Monitor ERP posiada wszystkie funkcjonalności pozwalające na precyzyjną kontrolę procesów realizowanych na hali, a także długofalowe planowanie i śledzenie zamówień w czasie rzeczywistym. „Wybierając partnera do współpracy, przywiązujemy dużą wagę do zaufania – a w przypadku firmy Monitor od samego początku je odczuwaliśmy” – podsumowuje Andersen.
Monitor ERP System
Droga do pełnej autonomii. Jak mądrze wdrażać sztuczną inteligencję w systemach ERP?
Sztuczna inteligencja to obecnie kluczowy element budowy tzw. Autonomicznego Przedsiębiorstwa w nowoczesnym sektorze produkcyjnym. Jesteśmy świadkami transformacji, która całkowicie redefiniuje podejście do zarządzania operacyjnego. Zamiast tradycyjnych systemów wymagających nieustannego nadzoru, firmy budują architekturę, w której oprogramowanie samodzielnie zarządza procesami end-to-end, zwalniając personel do realizacji zadań o charakterze strategicznym. Wdrażanie zaawansowanych algorytmów wymaga jednak metodycznego planu i zrozumienia, w jaki sposób ewoluuje ta technologia. Poniżej przyglądamy się, jak wygląda droga od doradczych modeli Augmented AI, poprzez kalibrację z udziałem człowieka (Human-in-the-Loop), aż po zaawansowane, samodzielne środowiska typu Agentic AI. Świadomość tych etapów pozwala firmom przygotować się na wyzwania i płynnie delegować odpowiedzialność na systemy autonomiczne. Stopniowe budowanie zaufania: Od wsparcia do samodzielności Sztuczna inteligencja nie staje się w pełni niezależna zaraz po uruchomieniu oprogramowania. Ewolucja od systemów wspierających użytkownika (Augmented AI) do w pełni autonomicznych algorytmów (Agentic AI) to rygorystyczny proces inżynieryjny. Przekazywanie maszynom coraz większych uprawnień wykonawczych odbywa się stopniowo, w oparciu o rosnącą skuteczność i budowane latami zaufanie. Augmented AI: Analiza i rekomendacje pod ludzkim nadzorem Na wczesnych etapach transformacji cyfrowej, firmy opierają się na modelu Augmented AI (rozszerzonej inteligencji). Modele językowe (LLM) oraz sieci neuronowe działają tu jako potężne silniki rekomendacyjne. System gromadzi dane spływające m.in. z maszyn, modułów logistycznych i finansowych, by w czasie rzeczywistym identyfikować anomalie i podsuwać gotowe rozwiązania. Ostateczna decyzja i odpowiedzialność wciąż należą jednak do człowieka. Przykładowo, system analizujący drgania i temperaturę może z dużym prawdopodobieństwem przewidzieć awarię maszyny CNC w ciągu dwóch dni. Zaproponuje on zamówienie nowych części i korektę planu produkcji. To jednak inżynier musi ocenić trafność tej sugestii i ręcznie zatwierdzić działania zapobiegawcze w systemie ERP. Human-in-the-Loop, czyli oswajanie algorytmów z biznesem Aby system AI mógł stać się samodzielny, musi przejść etap intensywnej nauki oparty na mechanizmie Human-in-the-Loop (człowiek w pętli). Każda odpowiedź systemu, którą człowiek akceptuje, odrzuca lub edytuje, stanowi paliwo dla procesu zwanego fine-tuningiem (dostrajaniem). Proces ten przypomina naukę języków obcych. Uczeń na początku potrzebuje nauczyciela, który koryguje błędy i wyjaśnia kontekst. Dzięki tym informacjom zwrotnym z czasem wypowiada się coraz swobodniej, a ingerencja nauczyciela ogranicza się do minimum. W systemach AI interakcje z użytkownikiem (w tym poprawiane prompty i odpowiedzi) służą dwóm celom optymalizacyjnym: Dostosowanie merytoryczne: system uczy się slangu korporacyjnego, unikalnych procedur oraz kontekstu operacyjnego danej fabryki. Dostosowanie preferencyjne: algorytmy przyswajają preferowany styl, oczekiwaną szczegółowość raportów i próg akceptacji ryzyka biznesowego. W tym celu wykorzystuje się metody takie jak Supervised Fine-Tuning (SFT) lub Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF), a także optymalizacje bezpośrednie (m.in. DPO, IPO czy KTO). Z czasem, gdy skuteczność modelu rośnie, poprawki stają się rzadkością. Agentic AI: Kontrolowane oddelegowanie zadań W momencie, gdy algorytmy działają niemal bezbłędnie, zarząd może podjąć decyzję o aktywacji modelu Agentic AI, stopniowo zdejmując blokady na najmniej ryzykownych procesach. AI otrzymuje uprawnienia do edycji parametrów w systemie ERP, takich jak autonomiczne przesuwanie dat dostaw bez pytania pracowników o zgodę. Block Quote Cztery poziomy zaawansowania sztucznej inteligencji Rozwój AI pociąga za sobą zmianę charakteru interakcji na linii człowiek–maszyna. Architektura techniczna w systemach ERP i ewolucja tej relacji układają się w spójny model czterech er: Poziom 1 – Era Narzędzia (Autonomia zerowa): Prosta automatyzacja zadań (np. boty RPA) i uruchamianie skryptów bazujące na bezpośrednich poleceniach. Każda akcja (jeden prompt = jeden wynik) wymaga wywołania i kontroli przez człowieka. Poziom 2 – Era Asystenta (Autonomia minimalna): Wprowadzenie autonomii warunkowej. System pamięta kontekst, dysponuje regułami brzegowymi (np. limitami budżetowymi) i realizuje działania w imieniu użytkownika, który autoryzuje jedynie sytuacje wykraczające poza standardowe ramy. Poziom 3 – Era Współpracownika (Autonomia umiarkowana): Działanie skoordynowanych agentów AI. Oprogramowanie pracuje asynchronicznie, przekazuje ustalenia między zespołami, generuje raporty na podstawie wglądu do kalendarza i wewnętrznych plików. Operator reaguje niemal wyłącznie w momencie wykrycia anomalii. Poziom 4 – Era Agenta (Autonomia wysoka): Pełna samodzielność algorytmów. Modele Agentic AI zarządzają wieloetapowymi procesami end-to-end z poziomu oprogramowania ERP, potrafią adaptować się do zmian rynkowych i uczą się na bieżąco. Rola człowieka sprowadza się do wyznaczania strategicznych celów. Block Quote Dane ERP to fundament trenowania AI Aby cyfrowi agenci mogli działać bezawaryjnie, potrzebują dostępu do czystych i ustrukturyzowanych danych, które gromadzi system ERP. Zależność tę precyzuje Olaf Wojak: Block Quote Biorąc pod uwagę fakt, że z końcem 2027 roku starsze generacje oprogramowania (jak SAP ECC) przestaną być w pełni wspierane, planowanie migracji do nowoczesnego środowiska (np. SAP Cloud ERP) to krok niezbędny, by odpowiednio przygotować architekturę danych pod algorytmy AI. Transformacja u boku SUPREMIS SUPREMIS, będący Partnerem SAP od blisko 20 lat, dysponuje własnym Centrum Kompetencji AI. Eksperci firmy pomagają ocenić gotowość cyfrową organizacji i bezpiecznie przeprowadzić ją przez proces delegowania zadań algorytmom. Korzystając z rozwiązań takich jak certyfikowany pakiet SUPREMIS Go Cloud for SAP GROW Fast, organizacja może uruchomić system chmurowy z wbudowanym mechanizmem AI już w 16 tygodni, redukując presję na kadrę i skalując zysk. Nowy cykl na horyzoncie Niniejszy artykuł inauguruje 6-częściową edukacyjną serię SUPREMIS pt. „Droga do Autonomicznego Przedsiębiorstwa z AI w SAP Cloud ERP”. W kolejnych tygodniach eksperci przybliżą m.in. kwestie: Tworzenia strategii Autonomous Enterprise (dla CEO i COO). Poprawy wyników na hali produkcyjnej (dla Dyrektorów Produkcji). Prognozowania w Łańcuchu Dostaw (dla Dyrektorów Supply Chain). Odciążenia działu finansowego i controllingu (dla CFO). Minimalizacji kosztów oraz ryzyka podczas migracji (dla całego zespołu C-level).
SUPREMIS
Tego AI za Ciebie nie zrobi – zdaniem ekspertów ERP
Sztuczna inteligencja często staje się częścią nowych funkcjonalności w systemach ERP. Potrafi tworzyć zapytania do baz danych, optymalizować stany magazynowe i wychwytywać anomalie w łańcuchach dostaw. Obietnica oszczędności czasu i ogólnego ułatwienia procesów biznesowych brzmi kusząco. Jednak wciąż istnieją kwestie, których AI zwyczajnie nie dokona w imieniu zarządu. I nie chodzi tylko o podpis na umowie. Podczas wdrożenia systemu ERP pojawiają się etapy, przez które sztuczna inteligencja nas nie przeprowadzi. Zapytaliśmy partnerów myERP o granicę, przy której AI musi ustąpić miejsca człowiekowi. Ich odpowiedzi zarysowały wyraźny podział ról. Kontekst, którego AI nie znajdzie w tabelach Sztuczna inteligencja błyskawicznie radzi sobie z twardymi danymi i powtarzalnymi procesami. Problem pojawia się wcześniej, na etapie definiowania samego wyzwania. AI nie rozwiąże problemu, dopóki człowiek nie dostarczy jej odpowiednich wskazówek. Zwraca na to uwagę Roman Zleśny, Prezes firmy Solemis. Block Quote Nawet poprawnie zebrane dane to wciąż za mało do podjęcia strategicznej decyzji. System zasygnalizuje odchylenie od normy, ale pozostaje ślepy na relacje wewnątrz organizacji. Zgadza się z tym Filip Marcinkiewicz, Senior Manager Sales & Marketing w Proalpha. Block Quote Nigdy nie będzie decydentem Projekt wdrożenia ERP, jak analizuje Bartłomiej Denkowski, Head of Business Solutions Department w InfoConsulting, wiąże się z balansowaniem między sprzecznymi interesami. Nie ma scenariuszy czarno-białych – często wymaga wyboru między równie ważnymi priorytetami. Algorytm bezbłędnie przeliczy ryzyko, ale to menedżer musi je ostatecznie zaakceptować. Block Quote Przeczytaj także: Sztuczna inteligencja w systemach ERP. Które rozwiązanie AI wybrać dla biznesu? Kto ostatecznie weźmie odpowiedzialność? To oczywiście pytanie retoryczne – w biznesie jasne jest, kto pociąga za sznurki. Dlatego samo wygenerowanie rozwiązań nie zakończy procesu. Decyzje biznesowe mają wagę prawną i niosą konsekwencje dla zespołów. Za błąd algorytmu odpowiada zawsze człowiek. Tomasz Mamys, Ekspert ds. Cyfryzacji i systemów ERP z firmy Symfonia, akcentuje rolę komunikacji w tym procesie. Block Quote Zaufanie do algorytmu – pełne czy ograniczone? Nawet najlepszy prompt nie ułatwi trudnej rozmowy z klientem – czego zapewne doświadczyli konsultanci ERP na własnej skórze. Zmiana systemu obciąża firmę, dlatego wymaga komunikacji i budowania poczucia bezpieczeństwa. Te umiejętności są na wskroś ludzkie. AI porozumiewa się językiem naturalnym, ale nie może w pełni zrozumieć emocji drugiego człowieka. Trafnie podsumowuje to Barbara Ożarek-Łaganowska z Wercom: Block Quote Sztuczna inteligencja jest dynamicznie rozwijającym się narzędziem, które kompleksowo wspiera pracowników, jak i cały zarząd firmy. Zakres jej możliwości jest coraz szerszy – od analityki, przez tworzenie raportów czy infografik, aż po doradztwo w kwestiach biznesowych. Jednak należy pamiętać, że doradztwo nie zawsze równa się słusznej decyzji. Każdą, nawet pierwotnie sensowną radę, należy skonfrontować ze stanem obecnym firmy oraz celami biznesowymi, jakie system ERP powinien zrealizować. Dlatego prawdziwa wartość nie leży dziś w szybkości przetworzonych danych, lecz w ich trafnej weryfikacji i połączeniu z rzeczywistością.
KajaGrabowiecka
Jak maksymalnie wykorzystać możliwości systemu Symfonia Finanse i Księgowość? O tym szerzej opowiedzą ekspertki Symfonii w nadchodzącym webinarze. Jesteś użytkownikiem systemu Symfonia Finanse i Księgowość albo zastanawiasz się nad jego wdrożeniem? To wydarzenie jest kierowane do Ciebie. Katarzyna Pakos-Słaba i Dorota Bacia, Starsze Specjalistki ds. finansowo-księgowych w Symfonii, opowiedzą o najlepszych praktykach, jakie możesz stosować […]
