AI

Branża farmaceutyczna mierzy się z ukrytymi kosztami energii i mediów, niezbędnych w procesie produkcji leków. Jak uzyskać kontrolę nad zużyciem energii, uniknąć strat i zautomatyzować procesy? Rozwiązaniem mogą być systemy APS i MES, a także algorytmy AI wspierające menedżerów w podejmowaniu decyzji. Coraz częściej ogromnym źródłem kosztów w przemyśle farmaceutycznym stają się media procesowe. Ciągle pracujące systemy HVAC, niezbędna w każdej partii produkcji woda oczyszczona, czy sprężone powietrze wykorzystywane przy pakowaniu – wszystkie te elementy mogą stać się cichym pożeraczem budżetu. Każda zmiana cen energii czy gazu natychmiastowo wpływa na wyniki finansowe firmy. Brak dokładnego nadzoru nad obszarem mediów procesowych może prowadzić do strat sięgających milionów złotych rocznie i niewidocznych aż do chwili, gdy jest już za późno. Pojawia się zatem pytanie: czy produkcja farmaceutyczna ma dzisiaj narzędzia, które pozwalają nie tylko na bieżąco monitorować te koszty, ale również je przewidywać i zoptymalizować? Energia i media – ukryte koszty produkcyjne Jeszcze do niedawna koszty energii i mediów – takie jak instalacje HVAC, woda oczyszczona czy sprężone powietrze – postrzegano w farmacji jako stosunkowo przewidywalną część budżetu. Dziś gwałtowne wzrosty cen energii, coraz bardziej restrykcyjne regulacje oraz rosnące oczekiwania w zakresie tworzenia raportów ESG sprawiają, że obszar energii i mediów staje się jednym z najbardziej zmiennych i trudnych do kontrolowania. Media procesowe przestają być jedynie kwestią finansową. Stają się czynnikiem wpływającym na zgodność z GMP, a także poziom bezpieczeństwa pacjentów. Specyfika procesów w produkcji farmaceutycznej Chociaż energochłonność najczęściej kojarzy się z hutnictwem lub przemysłem chemicznym, farmacja również plasuje się wysoko pod względem zużycia energii: Zapewnienie sterylnych warunków w clean roomach wymaga nieprzerwanej pracy zaawansowanych systemów HVAC. Procesy uzdatniania wody (PW, WFI) to ogromny koszt energetyczny. Sprężone powietrze i para są nieodzowne w procesie produkcyjnym leków, a często generują ukryte koszty. Nawet drobne nieprawidłowości, takie jak nieszczelność w instalacji, nadmierne chłodzenie czy wydłużone cykle mycia, mogą oznaczać straty rzędu setek tysięcy złotych rocznie. Kontrola nad mediami to nie tylko kwestia redukcji kosztów produkcji, ale również wymóg regulacyjny. Audyty GMP, raporty ESG, czy wymagania kontrahentów sprawiają, że konieczne są dokładniejsze dane dotyczące zużycia energii i emisji śladu węglowego. Codzienne straty ograniczające wydajność Menedżerowie produkcji stoją dziś przed trudnymi pytaniami: jakie linie produkcyjne generują największe koszty? Gdzie kryją się realne straty – nieszczelne instalacje, nieoptymalne systemy chłodzenia, zbyt długie cykle mycia? Jak zmniejszyć ryzyko błędów w sytuacji, gdy rachunki za energię i gaz mogą wzrosnąć o kilkadziesiąt procent w skali miesiąca? To balansowanie na cienkiej granicy między kontrolą jakości a efektywnością kosztową. Każda zmiana cen energii i mediów staje się zagrożeniem dla stabilności budżetu produkcyjnego. Gdy brakuje precyzyjnych danych, trudniej jest szybko reagować i podejmować trafne decyzje. Menedżerowie muszą jednocześnie utrzymywać zgodność ze standardami, raportować w ramach ESG, a przy tym nieustannie szukać sposobów na oszczędności i redukcję kosztów produkcji. Do najczęstszych wyzwań, z jakimi mierzy się dziś menedżer produkcji w zakładzie farmaceutycznym, należą: Nieprzewidywalność kosztów – wystarczy zmiana taryf lub kryzys energetyczny na rynku, aby miesięczne opłaty wzrosły nawet o kilkadziesiąt procent. Ograniczona transparentność – w wielu fabrykach nadal trudno jednoznacznie powiązać wydatki na media z konkretną linią technologiczną czy daną partią produkcyjną. Niewidoczne straty – często dopiero audyt pozwala ujawnić nieszczelności w instalacjach czy nadmierne chłodzenie pomieszczeń. Zaostrzone wymagania audytowe – regulatorzy oraz partnerzy biznesowi coraz częściej wymagają szczegółowych i w pełni transparentnych raportów dotyczących emisji oraz zużycia energii. Pełna kontrola i optymalizacja kosztów produkcji Rozwiązaniem dla tych problemów okazują się nowoczesne technologie. Zautomatyzowane systemy monitorujące zużycie mediów nie tylko zbierają i gromadzą dane, lecz także pozwalają analizować je w szerszym kontekście całego procesu produkcyjnego. W praktyce pozwala to: na bieżąco śledzić zużycie energii, wody, pary czy sprężonego powietrza, szybko identyfikować nieprawidłowości, zanim przełożą się na wysokie koszty i obniżą wydajność produkcji, przypisywać zużycie do poszczególnych linii produkcyjnych lub konkretnych wyrobów, przeprowadzać symulacje „co jeśli”, np. sprawdzić, jak zmiana w harmonogramie produkcji wpłynie na wydatki związane z mediami, łatwo przygotować kompletne dane na potrzeby raportów ESG oraz kontroli regulacyjnych. Redukcja kosztów z systemami APS i MES Wykorzystanie takich narzędzi jak oprogramowanie APS (Advanced Planning System), w połączeniu z systemami MES (Manufacturing Execution System) czy SCADA umożliwia przejście od zarządzania intuicyjnego do modelu opartego na faktach. Program zbiera dane z czujników, instalacji oraz systemów produkcyjnych (ERP, MES, SCADA), a następnie tworzy na ich podstawie czytelne raporty i kluczowe wskaźniki efektywności (KPI). Rozwiązanie typu APS+MES nie pełni więc jedynie funkcji „systemu pomiarowego” – staje się kompleksowym, strategicznym narzędziem, które wspiera zarząd w procesie planowania, a dział techniczny w codziennej optymalizacji procesów. Dzięki systemom do zarządzania produkcją proces planowania staje się bardziej świadomy i efektywny, a możliwości zmniejszenia kosztów produkcji – realne i mierzalne. Menedżerowie mogą wówczas opierać swoje decyzje na twardych danych, a nie wyłącznie na doświadczeniu czy intuicji. Firmy produkcyjne, które zdecydowały się na wdrażanie APS oraz MES, zyskują przede wszystkim większą przewidywalność wydatków. Dzięki szczegółowym danym przypisanym do procesów i produktów łatwiej zaplanować budżet oraz prowadzić negocjacje z klientami w oparciu o faktyczne koszty jednostkowe. Inną korzyścią jest możliwość optymalizacji zużycia mediów – zarówno poprzez identyfikację i minimalizację strat, jak również świadome planowanie kampanii produkcyjnych w mniej energochłonnych godzinach. W efekcie rośnie rentowność produkcji, a firma zyskuje większą stabilność finansową. Wdrożenie systemów zarządzania produkcją wpływa również na kwestie wizerunkowe i zgodność z regulacjami. Rozwiązania APS i MES znacząco upraszczają sporządzanie dokumentacji, raportów na potrzeby audytów, a jednocześnie wspierają realizację strategii zrównoważonego rozwoju. Dziś dla wielu klientów może to być kluczowym kryterium współpracy. Sztuczna inteligencja w branży farmaceutycznej Sama kontrola zużycia mediów to jednak za mało. Potrzeba narzędzi, które pozwolą przewidywać skutki decyzji i wybierać najkorzystniejsze scenariusze działania. Tak właśnie funkcjonuje Qualicision, rozwiązanie oparte na sztucznej inteligencji opracowane przez firmę PSI. System nie tylko analizuje dane dotyczące produkcji i energii, lecz także w ułamku sekundy symuluje różne warianty: od opóźnionej dostawy surowca, przez nagły wzrost kosztów gazu o 20%, po konieczność szybkiego zwiększenia produkcji ze względu na kampanię rynkową. Qualicision można porównać do nawigacji GPS dla zakładu produkcyjnego – wskazuje różne możliwe ścieżki i informuje o konsekwencjach ich wyboru. W efekcie decyzje dotyczące dostosowania harmonogramów produkcji, obciążenia maszyn czy alokacji zasobów zapadają szybciej, a przede wszystkim mądrzej – w oparciu o jasne dane dotyczące kosztów i zużycia energii. Przyszłość przemysłu farmaceutycznego W czasach gwałtownie zmieniających się cen energii oraz rygorystycznych regulacji, rachunki mogą wzrosnąć z dnia na dzień. Brak automatyzacji i systemowej kontroli nad mediami nie jest już tylko ryzykiem, lecz poważnym zagrożeniem dla stabilności działania firmy farmaceutycznej. Przedsiębiorstwa, które wdrożą systemy APS i MES z algorytmami sztucznej inteligencji, zyskują nie tylko przewagę kosztową, lecz także większą odporność na wahania i kryzysy energetyczne. Inteligentne zarządzanie mediami pozwala opierać decyzje na danych, usprawnić procesy i bez obaw patrzeć w przyszłość.

“Twoja księgowość mówi Ci, co było. My pokazujemy, co będzie” – to stwierdzenie dobrze oddaje rewolucję, która właśnie transformuje biura rachunkowe. Księgowość przestaje być wyłącznie przestrzenią do rejestrowania minionych zdarzeń. Dzięki nowym technologiom staje się proaktywnym uczestnikiem w bieżącym zarządzaniu biznesem.  W tradycyjnym ujęciu księgowość porządkuje i rejestruje zdarzenia, które już nastąpiły. Tymczasem księgowość aktywna przetwarza aktualne dane przy użyciu algorytmów sztucznej inteligencji (AI). Pozwala to na automatyzację rutynowych czynności, bieżące prognozowanie płynności finansowej oraz wczesne wykrywanie ryzyka operacyjnego. Jednocześnie, co ważne, to podejście nie zastępuje systemu ERP ani księgowego. Jego celem jest rozszerzenie ich możliwości.   Księgowość pasywna a tradycyjny ERP – na czym to polega?  Księgowość pasywna to tradycyjny model prowadzenia rachunkowości, w którym dane finansowe są rejestrowane i przetwarzane po fakcie. Opiera się na zamykaniu okresów rozliczeniowych, co często oznacza, że informacje o realnej kondycji finansowej trafiają do zarządu z kilkutygodniowym opóźnieniem.  Obecnie znaczna część obecnych wdrożeń ERP funkcjonuje właśnie w tym modelu. Oprogramowanie rejestruje historię faktur i płatności, generując raport podsumowujące miniony miesiąc. Tymczasem księgowy pełni rolę „historyka biznesu”. Weryfikuje bowiem poprawność minionych zdarzeń, by spełniać wymogi prawne.   Pasywność w księgowości nie oznacza jednak, że system jest przestarzały. ERP nadal gwarantuje zgodność i wiarygodność danych. Problemem zatem nie jest brak dokumentacji, lecz zbyt długi czas pomiędzy zdarzeniem a reakcją firmy.   Księgowość aktywna ze wsparciem AI  Księgowość aktywna to nowoczesne podejście do rachunkowości, w którym dane finansowe są przetwarzane w czasie rzeczywistym dzięki automatyzacji i algorytmom sztucznej inteligencji. Zamiast wyłącznie podsumowywać przeszłość, księgowość aktywna prognozuje przepływy pieniężne, wykrywa anomalie operacyjne i wspiera bieżące decyzje biznesowe.  Sztuczna inteligencja jest tu absolutnym katalizatorem zmian. Do procesów, które algorytmy skutecznie automatyzują w biurach rachunkowych, należą m.in.:   Odczytywanie i klasyfikowanie dokumentów (inteligentny OCR) oraz automatyczne przekazywanie do osób odpowiedzialnych za akceptację,   Dekretacja inteligentna – przypisywanie kosztów do kont, projektów lub centrów kosztowych,   Uzgadnianie płatności i parowanie wyciągów bankowych z wprowadzonymi fakturami,   Wykrywanie braków, duplikatów i nietypowych operacji (zapobieganie wyłudzeniom),   Monitorowanie terminów i alertowanie o odchyleniach od ustalonych reguł budżetowych,   Bieżące aktualizowanie prognoz przepływów pieniężnych.  Należy pamiętać, że księgowość aktywna nie zwalnia biura z obowiązków pasywnych. Sprawozdawczość i podatki nadal muszą być rozliczane bezbłędnie. Narzędzia takie jak platforma flowMEE działają jako uzupełnienie istniejącego środowiska, stanowiąc wsparcie analityczne. System szacuje najbardziej prawdopodobne skutki finansowe, jednak ostateczna weryfikacja i interpretacja zawsze pozostaje w rękach specjalistów.   Jak księgowość aktywna współpracuje z systemem ERP?  Kluczem do sukcesu jest płynna integracja. W przypadku flowMEE, platformę można bezpiecznie połączyć z popularnym oprogramowaniem, takim jak Comarch ERP Optima, enova365 czy Symfonia. Integracja za pomocą interfejsu API zapewnia bezpośredni, bezpieczny eksport danych finansowych, dając natychmiastowy dostęp do historii zmian, logów operacji i pełnej ścieżki audytowej.   Po spięciu systemu ERP z księgowością aktywną, zachodzi pełna synergia procesów. Zobaczmy, jak wygląda to w praktyce:  Faktura kosztów wpływa na skrzynkę firmy.  AI odczytuje dane, rozpoznaje kontrahenta i kategorię kosztu.  System porównuje wydatek z założonym budżetem oraz historią podobnych operacji.  Dokument zostaje automatycznie skierowany do właściwej osoby celem akceptacji.   Zobowiązanie trafia do ERP i aktualizuje prognozę płynności.  Jeżeli koszt przekracza ustalony próg, osoba przypisana do kontrahenta otrzymuje alert.   Nietypowe przypadki są przekazywane księgowemu do ręcznej weryfikacji.   To właśnie tutaj zarysowuje się fundamentalna różnica. W księgowości pasywnej faktura pojawiłaby się dopiero w raporcie pod koniec miesiąca. Tymczasem w modelu aktywnym – już na etapie akceptacji wpływa na prognozy finansowe.   Od raportowania przeszłości do kreowania przyszłości  Księgowość nadal musi rzetelnie odpowiadać na pytanie, co wydarzyło się w firmie. Zmiana paradygmatu polega na tym, że dzięki bieżącym danym i algorytmom AI można wcześniej zobaczyć, do czego doprowadzą obecne decyzje.   System ERP pozostaje finansową pamięcią organizacji. Księgowość aktywna dodaje do niej sokole oko – mechanizm, który stale obserwuje, analizuje i ostrzega. Dzięki temu tradycyjne biuro rachunkowe przemienia się w nowoczesne centrum.  

Dowiedz się, jak integracja systemów APS, MES i AI usprawnia planowanie, synchronizację oraz optymalizację procesów produkcyjnych w branży metalowej i budowie maszyn. Od chaosu produkcyjnego do synchronizacji procesów W dobie rosnącej personalizacji produktów i presji na skrócenie czasu dostaw, każda firma produkcyjna i przedsiębiorstwo z branży metalowej oraz sektora budowy maszyn staje przed wyzwaniem, jakim jest optymalizacja procesów produkcyjnych. Produkcja dyskretna w tych obszarach charakteryzuje się wyjątkową złożonością, wynikającą z wielopoziomowych struktur wyrobów (BOM). Brak precyzyjnej koordynacji na każdym etapie, od cięcia materiału po montaż końcowy, generuje szereg negatywnych skutków dla całego procesu produkcyjnego. Do najczęstszych konsekwencji braku synchronizacji należą wysoki poziom produkcji w toku, wydłużony lead time, duża liczba nieplanowanych przestojów oraz niska terminowość. Taka sytuacja uniemożliwia efektywne zarządzanie produkcją. Niniejszy artykuł przedstawia, jak zintegrowane wdrożenia systemów APS i MES wspierane przez AI fundamentalnie zmieniają ten paradygmat, pozwalając na realne usprawnienie i automatyzację procesów oraz zwiększenie efektywności. Synchronizacja przepływu: Klucz do efektywnego zarządzania produkcją Fundamentem, który pozwala skutecznie zarządzać nowoczesną produkcją, jest odejście od statycznego planowania na rzecz dynamicznej synchronizacji przepływu. W budowie maszyn, gdzie struktura wyrobu może liczyć setki podzespołów, kluczowym narzędziem jest zastosowanie dualnego podejścia do bilansowania potrzeb materiałowych i efektywne zarządzanie zapasami. Ta optymalizacja pozwala na uniknięcie sytuacji, w której brak jednego detalu wstrzymuje wysyłkę gotowej maszyny, co jest kluczowe dla obniżenia kosztów produkcji. Block Quote Dzięki temu podejściu komunikacja na linii planowanie-produkcja staje się dwukierunkowa. Umożliwia to wdrożenie tzw. harmonogramowania adaptacyjnego, które reaguje na zdarzenia losowe, automatycznie korygując ścieżkę krytyczną projektu i pozwalając doskonalić cały proces produkcyjny. Optymalizacja rozkroju (Nesting) zintegrowana z APS i MES  Dla firm zajmujących się obróbką metali jednym z bardzo istotnych elementów kosztowych i procesowych jest rozkrój. Tradycyjne podejście, w którym nesting jest odizolowaną „wyspą” technologiczną zarządzaną przez technologa w osobnym programie, odchodzi do lamusa, gdyż uniemożliwia ono realne monitorowanie i raportowanie postępu produkcji.  PSI proponuje skuteczne metody optymalizacji produkcji poprzez zintegrowany, trzyetapowy proces:  Grupowanie: Inteligentne łączenie operacji i zleceń z danego okresu według wspólnych cech, takich jak gatunek i grubość blachy. Nesting: Optymalizacja geometryczna wykonywana w dedykowanym oprogramowaniu, której celem jest maksymalizacja wykorzystania materiału i minimalizacja odpadu, co bezpośrednio wpływa na koszty produkcji. Integracja i raportowanie: Przekazanie danych o „cięciach” bezpośrednio do systemów APS i MES. Pozwala to na harmonogramowanie i raportowanie wykonania całych „paczek” detali, co drastycznie upraszcza logistykę wewnętrzną, ewidencję produkcji oraz rozliczanie kosztów rzeczywistych surowca. Jest to podstawą standaryzacji procesów w całej firmie. Zarządzanie zasobami: Predykcja i zwiększenie wydajności Efektywność i wydajność produkcji metalowej zależy nie tylko od dostępności maszyn, ale w równej mierze od dostępności oprzyrządowania. Wiele firm popełnia błąd, planując moce przerobowe bez uwzględnienia stanu technicznego narzędzi, co prowadzi do zatrzymania procesu i nieplanowanych przestojów, a w efekcie: ewidentnego marnotrawstwa. Jak zaznacza Michał Żelichowski:„Wszystkie zasoby, które stanowią ograniczenie dla procesu produkcji, niezależnie czy mówimy o maszynach, narzędziach, oprzyrządowaniu czy pracownikach, muszą być uwzględnione przy bilansowaniu zdolności produkcyjnych. System monitoruje wykorzystanie zasobów, zliczając np. liczbę uderzeń prasy czy godziny pracy głowicy, co pozwala na przejście z trybu reaktywnego na Predictive Maintenance. Wiemy o konieczności regeneracji narzędzia, zanim spowoduje ono przestój na linii”.System PSIpenta/MES Scheduling pozwala na zapisanie wymagalności konkretnego narzędzia bezpośrednio w marszrucie operacji. Dzięki temu weryfikacja dostępności zasobów odbywa się symultanicznie – jeśli narzędzie jest w serwisie, system automatycznie sygnalizuje brak dostępności i koryguje plan.  Inteligentne wsparcie decyzji: Qualicision AI i „What-if”  Najwyższy poziom optymalizacji zapewnia z kolei technologia Qualicision AI. W branży metalowej planista codziennie mierzy się z pokusą lokalnych optymalizacji: czy optymalizować rozkrój blachy (koszt materiału), czy gonić termin dla klienta (koszt kary)? Trzeba jednak pamiętać, że prawdziwa wartość dla firmy jako całości tkwi w optymalizacji przepływu procesu, a nie punktowych “mikrooptymalizacjach”.   Qualicision AI pozwala na szersze spojrzenie na całość procesu i wielokryterialną ocenę harmonogramu na podstawie zdefiniowanych wskaźników KPI. Zaawansowana analiza procesów i relacji między priorytetami pozwala systemowi na stworzenie rankingu scenariuszy „what-if”. Dzięki temu kadra zarządzająca może wirtualnie przetestować skutki przyjęcia nowego zlecenia bez ryzykowania stabilności obecnego planu. Block Quote Koordynacja zespołowa: Synchronizacja on-line wielu planistów  W dużych zakładach kluczowa jest współpraca wielu planistów pracujących na różnych wydziałach. Tradycyjne metody komunikacji często prowadzą do sytuacji, w której lokalne modyfikacje planu „rozpruwają” harmonogram pozostałych działów.  Rozwiązaniem jest systemowa synchronizacja on-line, wspierająca dwa modele pracy: Główny Planista + Planiści Wydziałowi: System na bieżąco synchronizuje lokalne modyfikacje, dając głównemu planiście pełny wgląd w sytuację na całej hali  Równoważni Planiści: Model, który drastycznie skraca czas procesu harmonogramowania, pozwalając kilku osobom nanosić zmiany jednocześnie na jeden, „żywy” organizm planu  Dopiero przejście na model współpracy on-line i wsparcie algorytmami AI i automatyzacja procesów produkcyjnych pozwalają realnie skrócić lead time i przywrócić terminowość, budując trwałą przewagę konkurencyjną. Czy Państwa system planowania pozwala na natychmiastową reakcję na awarię lub brak narzędzia?  Zapraszamy do kontaktu z naszymi ekspertami, aby sprawdzić, jak synchronizacja on-line może zoptymalizować Państwa produkcję.

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

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.

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).

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.  

Ten pracownik wykona za Ciebie wszystkie powtarzalne zadania i w błyskawicznym tempie, bez żadnych przerw, dopnie koncept, jak i pierwsze etapy projektu technologicznego. Brzmi znajomo?   Korzystanie z AI weszło w nawyk przedsiębiorcom – począwszy od popularnych asystentów konwersacyjnych (ChatGPT, Gemini), aż po zaawansowanych agentów wbudowanych w obsługiwane systemy ERP, WMS, CRM i inne. Z najnowszego raportu No Fluff Jobs, “AI na rynku pracy IT”, wynika, że każdego dnia aż 68% specjalistów IT korzysta z generatywnych rozwiązań.   Jednocześnie rola sztucznej inteligencji już dawno wykroczyła poza pasywne doradztwo w zakresie copywritingu, content marketingu czy podstaw IT. Od kilku miesięcy AI staje się aktywnym agentem zdolnym do wykonywania zadań na komputerze. Pionierem w tym zakresie pozostaje firma Anthropic, która rozwija swój model Claude do osiągnięcia jak największej samodzielności.   Claude może sterować Twoim komputerem  Claude to autonomiczny agent AI, który może wyjść poza okno przeglądarki, sięgnąć po myszkę i klawiaturę, a następnie realnie dokonać zmian w Twoich odrębnych aplikacjach. Za pomocą funkcji nazywanej “computer use” Claude widzi zrzut ekranu komputera i dokonuje jego interpretacji. Dalej dzieje się magia: otwieranie aplikacji, przeklikiwanie się przez rozmaite funkcje, wykonywanie komend. Przy tym niepotrzebna jest nawet integracja z API, co daje olbrzymią przewagę podczas pracy z systemami księgowymi (np. Symfonia, Comarch Optima) czy urzędowymi portalami.   Tę funkcjonalność można wykorzystać w programowaniu. Wówczas Claude Code staje się zaawansowanym partnerem do “pair programmingu”, pomagając m.in. przy tworzeniu kodów jednostkowych oraz w ich refaktoryzacji. Tym samym może znacząco przyspieszyć programowanie już na etapie konceptu. Ogólne wymagania biznesowe klienta niemal błyskawicznie przenosi na strukturę bazodanową i ostateczny stack technologiczny.   Szansa czy zagrożenie?   Wróćmy na chwilę do raportu No Fluff Jobs. Ankietowani przyznali, że mimo ogromnego potencjału i dynamicznego rozwoju sztucznej inteligencji, realnie czują obawę o utrzymanie swojego zawodu. Co więcej, aż 40 proc. polskich specjalistów IT deklaruje brak zaufania do technologii AI.   Do głównych obaw hamujących pełne przekazanie sterów sztucznej inteligencji należy ryzyko błędów w generowanym kodzie, co wskazało aż 60 proc. respondentów. Ponadto wciąż pojawiają się wątpliwości dotyczące bezpieczeństwa firmowych danych. Część ekspertów nadal wskazuje na ryzyko wycieków ze względu na nieprzewidywalną naturę modeli LLM.  Z drugiej strony dla sektora MŚP modele takie jak Claude to istna rewolucja finansowa. Za cenę miesięcznej subskrypcji (wynoszącej od 20 dolarów, w zależności od wybranej wersji) małe organizacje mogą zapewnić sobie możliwości automatyzacji przynajmniej na poziomie stanowiska juniorskiego.    Czy Claude wypchnie programistę z firmowego biurka?  Funkcjonalności Claude’a, szczególnie w trybie “computer use”, mogą spowodować, że część pracowników poczuje się w pewnym stopniu zastąpiona. Jednak rzeczywistość jest nieco bardziej optymistyczna. Może i Claude stworzy prostą aplikację do rekrutacji. Jednak nie poprowadzi wdrożenia ogromnego, głęboko zintegrowanego systemu WMS. Do tego potrzeba już ludzkich rąk.   Claude zapewne już zagościł na biurkach wielu specjalistów, ale stał się raczej kolegą z ławki niż permanentnym zastępcą. Firmy nadal potrzebują ekspertów, którzy są w stanie kontrolować kod i nanosić na niego poprawki. Dlatego nadal niezmiernie cenna w CV pozostaje znajomość Pythona czy JavaScriptu – choćby na podstawowym poziomie. Dzięki temu specjalista już nie kopiuje ślepo kodu, lecz może go dodatkowo ulepszyć.   Zmienia się jedna kluczowa rzecz – pracownicy nie mogą udawać, że AI wokół nich nie ma. Oni także powinni nauczyć się nadzorować modele LLM i zarządzać agentami.   Warto pamiętać o zaleceniach ekspertów i nadchodzącej polskiej odpowiedzi na unijne AI Act. Wdrażanie sztucznej inteligencji należy zacząć od automatyzacji procesów o najniższym ryzyku. To pozwoli poznać te mocne i słabe strony rozwiązania, podczas gdy model działa w wyznaczonej “piaskownicy” uprawnień.   Źródło: https://nofluffjobs.com/insights/ai-na-rynku-pracy/, businessinsider.com.pl 

Sektor logistyczny w Polsce zbliża się do granicy, której nie da się przesunąć narzędziami HR. Skala odpływu pracowników z transportu, spedycji i magazynowania szacowana na 150 tys. osób w perspektywie dekady oraz blisko 12 tys. nieobsadzonych wakatów w TSL na koniec III kwartału 2025 r. nie są zjawiskiem koniunkturalnym. To strukturalna zmiana podaży pracy, która wymusza zmianę modelu działania całej branży. Sama rekrutacja przestaje być rozwiązaniem. Decydują o tym trzy nakładające się trendy. Po pierwsze – demografia: liczba osób w wieku produkcyjnym spadła w skali roku o 128 tys., a według prognoz GUS do 2060 r. zmniejszy się o kolejne 6,7 mln. Po drugie – atrakcyjność stanowisk operacyjnych w magazynie systematycznie maleje. Po trzecie – kanał migracyjny przestał kompensować lukę: liczba kierowców-cudzoziemców obniżyła się ze 162 tys. w 2023 r. do około 145 tys. obecnie. Rachunek ekonomiczny przemawia za automatyzacją W tych warunkach jedynym skalowalnym kierunkiem pozostaje podnoszenie efektywności operacyjnej poprzez automatyzację i sztuczną inteligencję. To nie jest wybór ideologiczny – to rachunek ekonomiczny. Robot Stretch wdrożony przez DHL rozładowuje 700 kartonów na godzinę, czyli dwu- do trzykrotnie szybciej od człowieka, pracując w ciągłym cyklu. DHL zakontraktował dostawę kolejnego 1 000 jednostek do 2030 r. Cena humanoida Unitree G1 wynosi obecnie ok. 5 900 USD, podczas gdy trzy lata temu porównywalna konstrukcja kosztowała ćwierć miliona dolarów. Klasyczna automatyka magazynowa wymaga przebudowy obiektu i kapitałochłonnych inwestycji w infrastrukturę. Roboty humanoidalne działają w przestrzeni zaprojektowanej dla człowieka, bez zmiany layoutu. Pozwala to skalować zatrudnienie hybrydowo – do dziesięcioosobowego zespołu można dołączyć kilka jednostek bez przerywania pracy magazynu, co obniża barierę wejścia i skraca czas zwrotu z inwestycji. Polska – niska baza robotyzacji jako przewaga Skala robotyzacji w Polsce pozostaje niska. Według raportu IFR World Robotics 2025 gęstość robotyzacji w polskim przemyśle wynosi 81 robotów na 10 tys. pracowników, przy średniej europejskiej 148 i światowej 177. Korea Południowa osiąga 1 012, Niemcy ok. 415. Paradoksalnie ta niska baza staje się przewagą – rynki, które wcześniej zainwestowały w automatykę pierwszej generacji, posiadają dziś bazę technologiczną wymagającą wymiany. Polskie firmy mogą wejść od razu w rozwiązania najnowszej generacji. Warunki skutecznego wdrożenia Skuteczne wdrożenie wymaga trzech warunków: uporządkowania procesów i organizacji magazynu, wysokiej jakości danych w systemach WMS oraz decyzji inwestycyjnych podejmowanych z wyprzedzeniem. W ciągu najbliższych pięciu lat zdolność do efektywnego łączenia pracy ludzi, systemów WMS opartych na AI i robotów stanie się jedną z kluczowych przewag konkurencyjnych w logistyce. Firmy, które zaczną budować te kompetencje dziś, w 2030 r. będą operować na zupełnie innym poziomie kosztów jednostkowych niż te, które potraktują temat jako odległą perspektywę.

Za nami intensywne road show w ramach Kongresu Biur Rachunkowych Comarch. Podczas tegorocznej edycji szczególnie wybrzmiała jedna teza: branża księgowa się zmienia, aktywnie wspierając się technologią, w tym sztuczną inteligencją. Wspólnie z setkami właścicieli biur i ekspertów rozmawialiśmy o tym, jak narzędzia technologiczne realnie zmieniają codzienną pracę z dokumentami i klientem.  Program tegorocznej edycji, która ze względu na duże zainteresowanie odbyła się w trzech miastach: Krakowie, Warszawie, Poznaniu, był intensywny i skupiony na praktycznych aspektach prowadzenia nowoczesnego biura rachunkowego.  Eksperci dyskutowali m.in. o ewolucji modelu biznesowego biura, zmianach związanych z KSeF oraz cyfrowych procesach organizujących pracę. Rozmawiano o tym, jak zautomatyzować obieg dokumentów, by zyskać czas na budowanie relacji z klientem, oraz jak AI działa w obszarze księgowości. Ciekawe dyskusje – podczas prelekcji czy debaty eksperckiej z udziałem specjalistów od księgowości – toczyły się wokół cyfryzacji biur i użycia sztucznej inteligencji, która wspiera procesy i decyzje księgowego. Biura rachunkowe są strategiczną branżą dla Comarch – z firmą współpracuje 13 tys. biur, z których wiele korzysta z jej oprogramowania od lat. Dlatego spółka priorytetowo rozwija narzędzia i systemy przeznaczone dla segmentu księgowości. W zeszłym roku na rynku z przytupem zadebiutował program dla jednoosobowych działalności gospodarczych i małych firm Comarch Betterfly, z którego już teraz korzystają dziesiątki tysięcy klientów. Firma modernizuje też swój flagowy program Comarch ERP Optima, dostępny również w wersji webowej.  Wszystkie te produkty integruje sztuczna inteligencja – Comarch, zgodnie z filozofią “AI first”, mocno stawia na budowę agentów AI, którzy automatyzują księgowanie faktur w KSeF. Firma wprowadzi w tym roku około 20 cyfrowych asystentów, m.in. weryfikujących faktury, dokonujących klasyfikacji kosztowej czy dobierających właściwy schemat księgowy, co usprawnia proces obsługi klientów. Kongres był także okazją do wyróżnienia cyfrowych liderów księgowości, wyznaczających standardy w branży. Nagrody “Best in Class by Comarch” trafiły do biur, które nie tylko wdrażają innowacje i aktywnie korzystają ze sztucznej inteligencji, ale robią to z myślą o realnej wartości dla swoich klientów i komforcie pracy własnych zespołów.  W kategorii Lider Cyfrowej Księgowości Comarch Betterfly nagrody otrzymały biura, które poprawnie założyły najwięcej kont Comarch Betterfly. Laureaci: Lider Ogólnopolski – ETL POLSKA S.A. I Księgowanie.pl Sp. z o.o. Lider Regionu Południowego – Biuro Rachunkowe DECREE Monika Chronowska Lider Regionu Zachodniego – Biuro Biegłego Rewidenta Krzysztof Powąska Poza tym nagrodzono też Lidera Efektywności w Programie Partnerskim – zostało nim Biuro Rachunkowe K-LEX Kowalska Krystyna – oraz Lidera Automatyzacji i AI; tytuł ten powędrował do Tax Medica sp. z o.o. Comarch ma w planach cykliczną organizację Konkursu, by docenić biura aktywnie cyfryzujące pracę swoją i klientów. Block Quote Autor zdjęcia głównego: Łukasz Korab