Od 100 do 10 minut – jak skróciliśmy czas raportowania dzięki AI

Każdy poniedziałek wyglądał tak samo. Magda, CFO w firmie produkcyjnej, przychodziła do pracy o 7:00. Do 10:00 musiała mieć gotowy raport dla zarządu. 15 wykresów, 8 tabel, 20 slajdów. Dane z 6 systemów. 100 minut stresu i copy-paste.

Dziś ten sam raport powstaje w 10 minut. Automatycznie. O 8:00 rano czeka gotowy w skrzynce CEO.

Pokażę Wam dokładnie, jak to zrobiliśmy. Z nazwami systemów, kosztami i każdym krokiem procesu.

Problem: Raportowy koszmar każdego poniedziałku

Firma: MebloPol (nazwa zmieniona)

• Branża: Produkcja mebli biurowych
• Wielkość: 120 pracowników, 4 lokalizacje
• Przychód: 45 mln PLN rocznie
• Systemy: Comarch ERP, własny CRM, Excel, Google Analytics, Baselinker, Monday.com

Anatomia 100-minutowego koszmaru:

7:00-7:20 – Zbieranie danych (20 min)

• Logowanie do 6 systemów
• Eksport 12 plików CSV/Excel
• „Gdzie jest raport z produkcji?” – szukanie maila
• „Czemu dane się nie zgadzają?” – panika

7:20-7:50 – Czyszczenie i łączenie (30 min)

• VLOOKUP, który nie działa
• Ręczne poprawianie formatów dat
• Usuwanie duplikatów
• Przeliczanie walut
• „Czemu suma się nie zgadza?” – szukanie błędu

7:50-8:30 – Analiza i kalkulacje (40 min)

• Liczenie KPI (15 wskaźników)
• Porównania rok do roku
• Trendy miesięczne
• Marże po produktach
• Efektywność produkcji
• „Co się stało w środę?” – detective work

8:30-8:40 – Wizualizacje (10 min)

• Kopiowanie do PowerPointa
• Formatowanie wykresów
• Dopasowywanie kolorów
• „Czemu wykres nie chce się skopiować?”

Efekt: 100 minut, 20 slajdów, zmęczona Magda, spóźnione spotkanie zarządu.

Dodatkowe problemy:

1. Błędy ludzkie – średnio 2-3 błędy na raport
2. Brak historii – trudno porównać trendy
3. Spóźnienia – 30% raportów po czasie
4. Stres – „weekend zepsuty myśleniem o poniedziałku”
5. Brak insights – tylko liczby, zero analizy

Analiza: Co dokładnie zabierało czas?

Przeprowadziliśmy time study (tydzień obserwacji):

CZYNNOŚĆ                        CZAS    % CAŁOŚCI   POTENCJAŁ AI
─────────────────────────────────────────────────────────────
Logowanie do systemów           8 min   8%          100%
Eksport danych                  12 min  12%         100%
Czyszczenie danych             18 min  18%         100%
Łączenie tabel (VLOOKUP)       12 min  12%         100%
Kalkulacje KPI                 25 min  25%         100%
Tworzenie wykresów             10 min  10%         100%
Formatowanie prezentacji       5 min   5%          90%
Szukanie błędów/anomalii       10 min  10%         80%
─────────────────────────────────────────────────────────────
SUMA                           100 min              96 min

Odkrycie: 96% pracy to mechaniczne, powtarzalne czynności. Idealne dla AI.

Analiza danych wejściowych:

Co zawierał typowy raport:

1. Sprzedaż (z Comarch ERP)
   • Przychody dzienne/tygodniowe/miesięczne
   • Top 10 produktów
   • Porównanie do planu
   • YoY growth
2. Produkcja (z Monday.com)
   • Wydajność linii
   • Przestoje
   • Jakość (% braków)
   • Wykorzystanie surowców
3. Marketing (z Google Analytics + Facebook)
   • Traffic na stronie
   • Konwersje
   • ROI kampanii
   • Lead generation
4. Finanse (z Excela księgowej)
   • Cash flow
   • Należności/zobowiązania
   • Marże po kategoriach
5. HR (z systemu kadrowego)
   • Absencje
   • Nadgodziny
   • Rotacja

Rozwiązanie: 3-warstwowy system AI

Warstwa 1: Agregacja danych (Make.com)

Narzędzie: Make.com (dawniej Integromat) Koszt: 29 USD/miesiąc (plan Core)

Co robi:

• O 7:30 automatycznie łączy się ze wszystkimi systemami
• Pobiera dane przez API lub web scraping
• Normalizuje formaty
• Zapisuje do Google Sheets (centralna baza)

Scenariusz w Make.com (uproszczony):

TRIGGER: Każdy poniedziałek 7:30
│
├─→ [Comarch ERP API]
│   └─→ Pobierz sprzedaż 7 dni
│
├─→ [Monday.com API]
│   └─→ Pobierz dane produkcji
│
├─→ [Google Analytics]
│   └─→ Traffic i konwersje
│
├─→ [Email Parser]
│   └─→ Wyciągnij załącznik z finansami
│
└─→ [Google Sheets]
    └─→ Zapisz wszystko w arkuszu "Dane_Raw"

Problem, który rozwiązaliśmy:

Comarch nie miał API. Użyliśmy RPA (Robotic Process Automation) – bot loguje się jak człowiek i klika eksport. Narzędzie: UiPath (darmowy dla małych firm).

Warstwa 2: Analiza i insights (ChatGPT API)

Narzędzie: ChatGPT-4 API Koszt: ~20 USD/miesiąc (przy 20 raportach)

Co robi:

• Analizuje surowe dane
• Znajduje anomalie
• Generuje insights
• Pisze komentarze do wykresów

Nasz Master Prompt (fragment):

def analyze_weekly_data(data):
    prompt = f"""
    Jesteś analitykiem danych w firmie produkcyjnej MebloPol.
    Przeanalizuj dane z ostatniego tygodnia i przygotuj insights.
    
    DANE DO ANALIZY:
    {data}
    
    WYKONAJ ANALIZĘ:
    
    1. TRENDY (co rośnie/spada i dlaczego)
    - Porównaj do poprzedniego tygodnia
    - Porównaj do tego samego tygodnia rok temu
    - Zidentyfikuj największe zmiany %
    
    2. ANOMALIE (co jest nietypowe)
    - Odchylenia > 20% od średniej
    - Nietypowe wzorce
    - Dni/produkty wymagające uwagi
    
    3. KORELACJE (co na co wpływa)
    - Marketing vs Sprzedaż
    - Produkcja vs Przestoje
    - Cena vs Wolumen
    
    4. PREDYKCJE (co się stanie)
    - Trend na następny tydzień
    - Ryzyka do monitorowania
    - Szanse do wykorzystania
    
    5. REKOMENDACJE (co zrobić)
    - 3 konkretne akcje
    - Priorytet każdej (wysoki/średni/niski)
    - Expected impact
    
    FORMAT: JSON z strukturą dla każdego działu
    """
    
    return gpt4_api_call(prompt)

Przykład outputu AI (fragmenty):

{
  "sprzedaz": {
    "trend": "↑ +18% WoW, głównie dzięki krzesłom biurowych ERGO",
    "anomalia": "⚠️ Środa: -40% sprzedaży online, prawdopodobny problem z serwerem 14:00-18:00",
    "insight": "Kampania Google Ads na krzesła dała ROI 4.2:1 - najlepszy wynik roku",
    "rekomendacja": "Zwiększyć budżet kampanii o 50% na następny tydzień"
  },
  "produkcja": {
    "trend": "→ Stabilna wydajność 87% (target 85%)",
    "anomalia": "🔴 Linia 2: 3h przestoju w czwartek - brak surowca",
    "insight": "Zmiana zmianowa (nocna) o 15% bardziej wydajna",
    "rekomendacja": "Przeanalizować metody pracy nocnej zmiany"
  }
}

Warstwa 3: Generowanie raportu (Python + AI)

Narzędzie: Python script + Streamlit + ChatGPT Koszt: 5 USD/miesiąc (hosting na Streamlit Cloud)

Co robi:

• Bierze dane i analizy
• Generuje wykresy (Plotly)
• Tworzy prezentację (python-pptx)
• Wysyła maila z PDF

Kod generowania wykresów (przykład):

import plotly.graph_objects as go
from datetime import datetime, timedelta

def create_sales_dashboard(data):
    # Wykres 1: Sprzedaż dzienna z trendem
    fig1 = go.Figure()
    
    # Dane rzeczywiste
    fig1.add_trace(go.Scatter(
        x=data['date'],
        y=data['sales'],
        name='Sprzedaż',
        line=dict(color='#2E86AB', width=3)
    ))
    
    # Linia trendu
    fig1.add_trace(go.Scatter(
        x=data['date'],
        y=data['trend'],
        name='Trend',
        line=dict(color='#A23B72', width=2, dash='dash')
    ))
    
    # Annotacje z AI insights
    for anomaly in data['anomalies']:
        fig1.add_annotation(
            x=anomaly['date'],
            y=anomaly['value'],
            text=anomaly['ai_comment'],  # "Spadek o 40% - problem z serwerem"
            showarrow=True,
            arrowhead=2
        )
    
    fig1.update_layout(
        title="Sprzedaż tygodniowa z analizą AI",
        template="plotly_white",
        height=400
    )
    
    return fig1

def generate_ppt_report(data, insights, charts):
    prs = Presentation('template.pptx')
    
    # Slajd 1: Executive Summary (AI generuje treść)
    slide = prs.slides.add_slide(prs.slide_layouts[0])
    
    summary = insights['executive_summary']
    slide.shapes.title.text = f"Raport tygodniowy: {datetime.now().strftime('%d.%m.%Y')}"
    
    # AI wypełnia bullet pointy
    for i, point in enumerate(summary['key_points']):
        slide.placeholders[i+1].text = point
    
    # Slajd 2-N: Wykresy z komentarzami AI
    for chart, comment in zip(charts, insights['chart_comments']):
        slide = prs.slides.add_slide(prs.slide_layouts[5])
        
        # Wstawia wykres
        chart.save('temp.png')
        slide.shapes.add_picture('temp.png', left, top, width, height)
        
        # AI komentarz pod wykresem
        textbox = slide.shapes.add_textbox(left, bottom, width, height)
        textbox.text = comment  # np. "Wzrost o 18% dzięki kampanii ERGO"
    
    prs.save('Raport_Tygodniowy.pptx')

Proces wdrożenia: 6 tygodni od zera do automatu

Tydzień 1-2: Mapowanie i przygotowanie

Co zrobiliśmy:

• Zmapowali wszystkie źródła danych
• Spisali dokładną strukturę raportów
• Zidentyfikowali powtarzalne elementy
• Zebrali historyczne raporty (do nauki AI)

Kluczowe odkrycie: 80% slajdów było identycznych co tydzień, zmieniały się tylko liczby.

Tydzień 3: Integracje techniczne

Wyzwania i rozwiązania:

1. Comarch bez API
   • Rozwiązanie: UiPath bot (2 dni setupu)
   • Loguje się i eksportuje dane
2. Excel od księgowej z różną strukturą
   • Rozwiązanie: AI rozpoznaje strukturę
   • ChatGPT „rozumie” nawet chaos w Excelu
3. Różne formaty dat
   • Rozwiązanie: Funkcja normalizacji w Python
   • Wszystko na ISO 8601

Tydzień 4: Budowa systemu AI

Prompt engineering – 3 dni testów:

Testowaliśmy różne podejścia:

• GPT-4: Najlepszy w analizie
• Claude: Lepszy w generowaniu tekstów
• Rozwiązanie: GPT-4 do analizy, Claude do komentarzy

Największy problem: AI czasem „halucynował” trendy. Rozwiązanie: dodaliśmy walidację statystyczną przed AI.

Tydzień 5: Testy i optymalizacja

Test A/B: Raport AI vs Człowiek

Przez tydzień generowaliśmy oba raporty:

• Zarząd nie wiedział, który jest który
• 3 z 5 osób preferowało raport AI
• „Bardziej czytelny i ma lepsze insights”

Co poprawiliśmy po feedbacku:

• Skróciliśmy komentarze (max 2 zdania)
• Dodaliśmy emoji do kluczowych punktów
• Zmieniliśmy kolory wykresów na firmowe

Tydzień 6: Pełne wdrożenie

Poniedziałek, 8:00 – pierwszy automatyczny raport:

Od: system@meblopol.pl
Do: zarzad@meblopol.pl
Temat: 📊 Raport tygodniowy gotowy [Auto-AI]

Raport tygodniowy został wygenerowany automatycznie.

📎 Załączniki:
- Raport_Tygodniowy_2024_03_18.pptx (20 slajdów)
- Dashboard_Interaktywny.html (kliknij i eksploruj)
- Dane_Surowe.xlsx (dla fanów Excela)

🔥 Główne insights tego tygodnia:
1. Sprzedaż +18% WoW (kampania ERGO działa)
2. Alert: Problem z linią 2 (3h przestoju)
3. Szansa: Klient X zainteresowany dużym zamówieniem

Pełna analiza w załączniku.

---
Wygenerowano przez AI w 10 minut | Poprzednio: 100 minut

Wyniki: Liczby nie kłamią

Czas:

• Przed: 100 minut co tydzień
• Po: 10 minut (tylko weryfikacja)
• Oszczędność: 90 minut/tydzień = 78 godzin/rok

Jakość:

• Błędy: z 2-3 na raport do 0
• Insights: z 0-1 do 5-8 na raport
• Satysfakcja zarządu: z 6/10 do 9/10

Finansowo:

• Koszt wdrożenia: 15 000 PLN
• Miesięczne opłaty: 250 PLN (wszystkie narzędzia)
• Wartość czasu Magdy: 200 PLN/h
• ROI: 6 tygodni

Nieoczekiwane korzyści:

1. Raporty daily: Skoro to tak łatwe, CEO poprosił o dzienny mini-raport (2 slajdy)
2. Alerty real-time: System wysyła SMS gdy coś drastycznie spada
3. Predykcje: AI zaczął przewidywać problemy z 85% dokładnością
4. Self-service: Managerowie sami generują raporty ad-hoc

Jak to wdrożyć u siebie – instrukcja krok po kroku

Krok 1: Audyt obecnego procesu (1 dzień)

SZABLON AUDYTU:
1. Ile czasu zajmuje raport? ___ minut
2. Ile systemów używasz? ___
3. Ile osób zaangażowanych? ___
4. Jak często raportujesz? ___
5. Ile błędów znajdujesz? ___/raport

Każde "TAK" = punkt dla AI:
□ Dane są w różnych systemach
□ Dużo copy-paste
□ Te same wykresy co raport
□ Ręczne kalkulacje
□ Formatowanie zabiera czas
□ Często się mylisz
□ Stresujesz się deadline'em

6-7 punktów = WDRÓŻ NATYCHMIAST
4-5 punktów = Warto rozważyć
<4 punkty = Może nie potrzebujesz

Krok 2: Wybór architektury (1 dzień)

Opcja A: No-code (dla nie-technicznych)

• Zapier/Make.com + Google Sheets + Looker Studio
• Koszt: 100-200 PLN/miesiąc
• Setup: 2-3 dni
• Ograniczenia: mniej elastyczności

Opcja B: Low-code (polecamy)

• Make.com + ChatGPT API + Streamlit
• Koszt: 200-400 PLN/miesiąc
• Setup: 1-2 tygodnie
• Najlepszy stosunek możliwości/trudności

Opcja C: Full custom

• Python + własne API + cloud hosting
• Koszt: 500+ PLN/miesiąc
• Setup: 3-4 tygodnie
• Pełna kontrola

Krok 3: Implementacja MVP (2 tygodnie)

Tydzień 1: Dane

1. Połącz 2 najważniejsze źródła
2. Zbuduj prostą agregację
3. Test: czy dane się zgadzają?

Tydzień 2: AI + Wizualizacja

1. Podstawowy prompt do analizy
2. 3-5 kluczowych wykresów
3. Prosty szablon raportu

Krok 4: Iteracja (2 tygodnie)

• Dodawaj źródła po jednym
• Rozbudowuj prompty
• Zbieraj feedback użytkowników
• Poprawiaj co tydzień

Problemy, które napotkasz (i jak je rozwiązać)

Problem 1: „Dane się nie zgadzają”

Przyczyna: Różne momenty eksportu Rozwiązanie: Timestamp każdego źródła, agregacja o stałej porze

Problem 2: „AI pisze głupoty”

Przyczyna: Za ogólny prompt Rozwiązanie: Dodaj kontekst biznesowy, przykłady, ograniczenia

Problem 3: „Szef nie ufa AI”

Przyczyna: Strach przed utratą kontroli Rozwiązanie: Zacznij od raportów równoległych, pokaż track record

Problem 4: „Systemy nie mają API”

Przyczyna: Stary software Rozwiązanie: RPA boty (UiPath), web scraping, email parsing

Problem 5: „Za drogo”

Przyczyna: Patrzenie na koszt, nie ROI Rozwiązanie: Policz wartość czasu * ilość zaoszczędzonych godzin

Co dalej? Roadmapa rozwoju

Faza 1 (już mamy): Automatyczne raporty

• ✅ Agregacja danych
• ✅ Podstawowa analiza
• ✅ Generowanie prezentacji

Faza 2 (Q2 2024): Inteligentne alerty

• Monitoring KPI real-time
• Powiadomienia o anomaliach
• Predykcje problemów

Faza 3 (Q3 2024): Rekomendacje akcji

• AI sugeruje optymalizacje
• Symulacje scenariuszy
• Automatyczne A/B testy

Faza 4 (Q4 2024): Pełna autonomia

• AI sam wykonuje podstawowe akcje
• Automatyczne korekty kampanii
• Self-healing przy problemach

ROI – czy to się opłaca?

Kalkulator oszczędności:

TWÓJ PRZYPADEK:
Czas na raport: ___ h/tydzień
Koszt godziny pracy: ___ PLN
Tygodni w roku: 52

OSZCZĘDNOŚĆ ROCZNA:
= Czas × Koszt × 52 × 90% = ______ PLN

KOSZTY ROCZNE:
Wdrożenie: 15 000 PLN (jednorazowo)
Utrzymanie: 250 PLN × 12 = 3 000 PLN

ROI pierwszy rok: _______ PLN
ROI kolejne lata: _______ PLN

Przykład Magdy:
1.67h × 200 PLN × 52 × 0.9 = 15 600 PLN oszczędności
- 15 000 PLN (wdrożenie) - 3 000 PLN (narzędzia) = -2 400 PLN rok 1
Ale rok 2 i kolejne: +12 600 PLN/rok

Podsumowanie

100 minut → 10 minut. To nie magia, to AI dobrze zastosowane.

Kluczowe wnioski:

1. Raportowanie to idealny use case dla AI – powtarzalne, oparte na danych, czasochłonne
2. Wdrożenie jest prostsze niż myślisz – 6 tygodni to realny timeline
3. ROI jest szybki – często <2 miesiące
4. Jakość rośnie – AI znajduje rzeczy, które człowiek przegapi
5. Czas to nie wszystko – liczy się też brak stresu i więcej insights

Magda dziś:

• Przychodzi do pracy o 8:00 (nie o 7:00)
• Pije kawę czytając gotowy raport
• Skupia się na decyzjach, nie na Excelu
• „Nie wyobrażam sobie powrotu do starego systemu”

Twój ruch:

Jutro rano, zamiast spędzić 2 godziny na raporcie, zmapuj swój proces. Zapisz każdy krok. Zaznacz, co jest powtarzalne. To pierwszy krok do Twojego 10-minutowego poniedziałku.