01
Reporting bez ručního skládání
Data z e-shopu, marketingu a ERP se sejdou na jednom místě. Automatizace připraví podklady a AI doplní komentář k odchylkám, trendům nebo neobvyklému vývoji.
01 / Kde to funguje
AI tam, kde vzniká skutečné tření.
Neprodáváme seznam technologií. Hledáme proces, ve kterém lidé zbytečně přepisují, kontrolují, třídí nebo skládají informace.
02
Produktový katalog ve velkém
Popisy, atributy, překlady nebo kategorizace nemusí vznikat po jednom. AI připraví návrh, pravidla zkontrolují strukturu a člověk řeší jen výjimky.
03
Customer care s kontextem objednávky
Požadavek se roztřídí, doplní se objednávka a historie zákazníka a operátor dostane návrh dalšího kroku místo hledání informací ve třech systémech.
04
Nákup a zásoby jako doporučení
Historie prodejů, stav skladu a další vstupy se zpracují automaticky. Výstupem může být doporučení objednávky, které člověk schválí nebo upraví.
02 / Co se mění
Nejde o chatbota. Jde o kratší proces.
Dobrá automatizace není vidět podle počtu použitých modelů. Je vidět podle toho, kolik kroků, přepisování a čekání z procesu zmizelo.
DNES / MANUÁLNĚ
Člověk drží celý proces pohromadě.
01Export z e-shopu
02Kontrola tabulky
03Dohledání kontextu v ERP
04Ruční rozhodnutí
05Přepis výsledku zpět
→
PO AUTOMATIZACI
Člověk řeší rozhodnutí, ne přenos dat.
01Data se načtou automaticky
02Workflow připraví kontext
03AI vyhodnotí proměnlivou část
04Člověk schválí výjimku
05Výsledek se propíše do systému
03 / Jednoduchý příklad
AI nákupčí jako podklad, ne jako černá skříňka.
Například u zásob nemusí agent rovnou posílat objednávku dodavateli. Může nejprve připravit doporučení, které je dohledatelné, kontrolovatelné a člověk ho schválí.
01Prodeje + sklad + lead time
02Vyhodnocení odchylek a trendu
03Doporučené množství k objednání
04Výstup do Excelu nebo workflow
BUSINESS RULE
Automatizujeme jen tam, kde je jasný přínos.
Nejdřív chceme vědět, kolik času proces zabírá, jak často běží, jaká je cena chyby a co má být výsledkem. Teprve potom má smysl řešit model, agentní logiku nebo API.
AÚspora času
BRychlost rozhodnutí
CSnížení chybovosti
DLepší využití existujících dat
04 / Delivery
Od procesu k ostrému provozu.
Každý projekt začíná jednoduše: co se děje dnes, kde jsou data a kde přesně má člověk zůstat v rozhodování.
01 / MAP
Proces
Mapování kroků, času, chyb a odpovědností.
02 / DATA
Vstupy
Zdroje dat, API, dostupnost a kvalita informací.
03 / BUILD
Workflow
Pravidla, automatizace, modely a integrační logika.
04 / RUN
Provoz
Test, kontrolní body, monitoring a další iterace.
05 / Technologie
Stack se skládá až podle řešení.
Použijeme jednoduché workflow, pokud stačí. AI zapojíme až tam, kde skutečně pracuje s kontextem, textem nebo proměnlivým rozhodováním.
OpenAIn8nMakeAPIERPCRMShoptetShopifyPower BI
06 / FAQ
Otázky před první automatizací.
Nejdřív potřebujeme vědět, co má být jinak v procesu. Technologie je až druhá část rozhovoru.
Co lze v e-commerce automatizovat?
Reporting, produktový obsah, customer care, forecast, nákup i interní workflow. Smysluplnost určuje objem práce, data a očekávaný přínos.
Agent nebo klasická automatizace?
Pokud jsou kroky pevně dané, preferujeme klasickou automatizaci. Agent dává smysl tam, kde je potřeba kontext nebo volba dalšího kroku.
Musí se měnit současné systémy?
Často ne. Lepší bývá využít současný e-shop, ERP, CRM nebo BI a propojit je přes API.
Jak se hlídá cena provozu?
Architekturu navrhujeme podle frekvence úloh a objemu dat. Ne každý krok musí běžet přes nejdražší model.