AI w enova365: pierwsze kroki do inteligentnego ERP

enova365 to jeden z najpopularniejszych systemów ERP w Polsce. Przez lata służył głównie do rejestrowania i przechowywania danych: ktoś wprowadzał fakturę, ktoś inny ją dekretował, a raport powstawał na koniec miesiąca. Z odpowiednimi modułami AI system zaczyna brać udział w procesach. Przygotowuje dekret, wskazuje towar, którego zaraz zabraknie, podpowiada ofertę, a w ramach zdefiniowanych reguł może sam wykonać część pracy.

Poniżej opisujemy, jak wygląda pierwsze wdrożenie AI w enova365 w kolejności, w jakiej zwykle zapadają decyzje: od wyboru procesu, przez przygotowanie danych, po ocenę wyników.

Gdzie AI wchodzi do enova365?

Najczęściej firmy zaczynają od czterech obszarów:

• automatycznego przypisywania kosztów do kont księgowych,
• predykcji stanów magazynowych,
• analizy rentowności kontrahentów,
• sugerowania ofert na podstawie historii zakupów klienta.

Każdy z tych modułów można wdrożyć osobno, bez pełnej transformacji cyfrowej firmy. Ma to znaczenie szczególnie dla średnich firm, które chcą sprawdzić AI na jednym procesie, zanim zmienią sposób pracy całego zespołu.

Do tego dochodzą funkcje rozwijane przez samego producenta. Soneta opisuje Asystenta AI, z którym rozmawia się w enova365 jak na czacie, oraz gotowe polecenia AI dla finansów, kadr i analiz BI. Osobną grupą jest odczyt dokumentów, np. faktur i paragonów spoza KSeF, który opisaliśmy w tekście o cyfrowym asystencie w enova365. Według strony producenta funkcje AI nie są aktywne w licencji domyślnie i trzeba je zgłosić u producenta lub partnera wdrożeniowego.

Krok 1: wybierz proces, który boli i da się zmierzyć

Najlepszy kandydat na pierwszy projekt ma trzy cechy: powtarza się codziennie, ktoś dziś spędza na nim sporo czasu i da się policzyć efekt. Dekretowanie faktur kosztowych spełnia te warunki prawie w każdej firmie. Księgowa wie, ile dokumentów miesięcznie przechodzi przez jej ręce i jak często poprawia konto.

Gorszym wyborem na start są procesy rzadkie albo takie, w których każda decyzja jest inna, np. negocjowanie warunków z kluczowym klientem. AI może tam pomóc, ale trudno ocenić, czy pomaga.

Krok 2: sprawdź dane, na których AI będzie się uczyć

AI w ERP opiera się na historii. Podpowiedź konta działa dobrze, jeśli w poprzednich latach dokumenty od tego samego dostawcy były księgowane konsekwentnie. Prognoza zapasów potrzebuje kompletnej historii sprzedaży, bez dziur po migracji i bez towarów założonych pięć razy pod różnymi nazwami.

Przed wdrożeniem przejrzyj:

• kartoteki kontrahentów i towarów pod kątem duplikatów,
• plan kont i to, czy te same koszty trafiały na te same konta,
• okres, z którego masz wiarygodne dane (zwykle przynajmniej rok, przy sezonowości dłużej).

Więcej o tym etapie piszemy w artykule jak przygotować dane w ERP pod wdrożenie AI.

Krok 3: ustal, co AI robi samo, a co tylko podpowiada

Hasło „ERP, który sam podejmuje decyzje” brzmi dobrze, ale na start lepiej działa tryb podpowiedzi. AI przygotowuje dekret, zamówienie albo ofertę, a człowiek akceptuje lub poprawia. Producent enova365 opisuje swoje funkcje AI właśnie w ten sposób: wynik trafia do systemu po akceptacji użytkownika, a każda akceptacja zostaje w historii.

Gdy po kilku tygodniach widać, że w konkretnej grupie dokumentów podpowiedzi są trafne niemal zawsze, możesz pozwolić na automatyczne zatwierdzanie w tej grupie. Reguła powinna być wąska, np. „faktury za media od stałych dostawców do określonej kwoty”, a nie „wszystkie faktury kosztowe”.

Krok 4: zmierz efekt po pierwszym miesiącu

Przed uruchomieniem zanotuj, ile trwa proces i jak często pojawiają się błędy. Po miesiącu porównaj te same liczby oraz odsetek podpowiedzi przyjętych bez poprawek. Jeśli zespół poprawia większość wyników, problem leży zwykle w danych albo w zbyt szeroko zdefiniowanej regule, a nie w samym modelu.

Czego AI w ERP nie załatwi

AI nie naprawi procesu, którego nikt w firmie nie potrafi opisać. Jeśli dwie księgowe dekretują ten sam rodzaj kosztu na różne konta, model nauczy się obu wariantów i będzie podpowiadał raz jeden, raz drugi. Najpierw trzeba ustalić zasadę, potem ją automatyzować.

Prognoza zapasów nie przewidzi też zdarzeń, których nie było w historii: wejścia nowego konkurenta, zmiany przepisów czy jednorazowego dużego zamówienia od nowego klienta. Traktuj ją jako punkt wyjścia do decyzji zakupowca, a nie gotowe zamówienie. Podobnie z analizą rentowności kontrahentów: AI policzy marżę i koszty obsługi, ale nie wie, że dany klient otwiera Ci drogę do całej sieci sklepów.

Na koniec rzecz organizacyjna. Ktoś musi być właścicielem każdej funkcji AI: wiedzieć, jak działa, przeglądać wyniki i zgłaszać problemy. Bez tej osoby nawet dobrze skonfigurowany moduł po kilku miesiącach przestaje być używany.

Dla kogo to ma sens, a dla kogo jeszcze nie

AI w enova365 najszybciej zwraca się w firmach, które mają dużo powtarzalnych dokumentów, kilkuletnią historię w systemie i osobę, która będzie pilnować wyników. Hurtownia z kilkoma tysiącami faktur zakupowych miesięcznie odczuje różnicę od razu.

Mniej skorzysta firma, która dopiero przeszła na enova365 i ma kilka miesięcy danych, albo taka, w której dokumentów jest kilkadziesiąt w miesiącu. Tam lepiej zacząć od uporządkowania procesów i obiegu dokumentów, a AI dodać później.

Co z bezpieczeństwem danych?

Obawy o bezpieczeństwo danych są zrozumiałe, bo enova365 przechowuje wrażliwe informacje finansowe i kadrowe. Dlatego nasze rozwiązania AI działają lokalnie lub w polskiej infrastrukturze chmurowej, bez wysyłania danych firmowych do zewnętrznych usług. Dane pozostają w Polsce.

Niezależnie od tego, kto dostarcza funkcje AI, przed startem sprawdź trzy rzeczy. Po pierwsze, czy AI widzi tylko te dane, do których ma dostęp użytkownik. Po drugie, czy dostawca modelu nie wykorzystuje Twoich danych do trenowania. Po trzecie, czy zapytania i wyniki są zapisywane, tak żeby dało się później odtworzyć, skąd wzięła się dana podpowiedź.

Pierwszy projekt AI w enova365 najłatwiej zaplanować, gdy na stole leżą konkretne liczby: ile dokumentów, ile godzin, ile poprawek. Przygotuj je, a pomożemy wybrać proces, od którego opłaca się zacząć.