Data bez jednotného základu
Stejná metrika má v různých týmech jiný zdroj, význam nebo logiku výpočtu.
AI workflow nad daty, dokumenty a pravidly
Z dat, systémů, dokumentů a pravidel stavíme workflow, které vysvětluje odchylky, kontroluje podklady a připravuje další krok. Když data nejsou připravená, začneme u nich.
Výchozí stav
Data máte. Pevný základ často ne.
Reporty, dokumenty, exporty a pravidla často žijí odděleně. Týmy pracují s jinou logikou, část know-how zůstává v hlavách lidí a výjimky se řeší pozdě. Právě tam začíná prostor pro řízené workflow.
Dokumenty mimo proces
Atesty, faktury, normy nebo interní pravidla se kontrolují vedle systémů, ne v nich.
Know-how v hlavách lidí
Důležitý kontext znají konkrétní lidé, ale systém s ním neumí pracovat.
Výjimky příliš pozdě
Chyby a odchylky se řeší až ve chvíli, kdy už stojí čas, peníze nebo důvěru.
Co stavíme
Z dat, dokumentů a pravidel řízené workflow
Nestavíme další dashboard ani obecného chatbota. Propojujeme data, dokumenty, pravidla a rozhodovací body do procesu, který jde měřit, auditovat a rozvíjet.
Pochopíme proces a data
Zmapujeme, jak práce skutečně probíhá, jaká data do ní vstupují a co se dnes řeší ručně.
Navrhneme workflow
Určíme, co má řešit datová vrstva, pravidlo, integrace, AI model a kde má rozhodovat člověk.
Postavíme pilot na reálných datech
Ověříme první použitelnou verzi na skutečných datech, dokumentech a výjimkách.
Rozšíříme do provozu
Workflow rozšíříme na další procesy, týmy nebo dokumenty a nastavíme dlouhodobou správu.
Co reálně řešíme
Kde workflow rychle ukáže hodnotu
Tam, kde nestačí data zobrazit nebo dokument vytěžit. Důležité je pochopit souvislost, ověřit výstup a připravit další krok.
Kontrola atestů a dokumentů
Atesty, faktury, normy, certifikáty a další podklady.
DetailVytěžování faktur
Hlavičky i položky, porovnání s objednávkou a export do ERP.
DetailPráce s normami
Relevantní části, porovnání s dokumentací, strukturované výstupy.
DetailQA a compliance workflow
Checklisty, pravidla, kontrolní body a auditní stopa.
Detail
Příklad z praxe
Z ruční kontroly atestů měřitelné workflow
Ve Favexu lidé dříve ručně přepisovali stovky atestů do ERP. Dnes systém data vytěží, porovná s požadavky a operátor řeší hlavně výjimky.
Workflow zvládá různé dodavatele, více certifikátů v jednom PDF i vícejazyčné podklady.
4+ h
ušetřené manuální práce denně
30–45 s
průměrný čas zpracování certifikátu
95 %+
přesnost na klíčových polích
16+
dodavatelů s automatickou detekcí
Stejný princip funguje všude tam, kde se opakuje práce s daty, dokumenty, pravidly a rozhodováním.
Architektura podle citlivosti dat
Citlivá data nemusí opustit firmu
Ne každé AI workflow má běžet stejně. Podle procesu volíme cloud, privátní infrastrukturu nebo lokální model u klienta.
01
nízká citlivost
Cloud AI služby
Rychlé nasazení pro méně citlivé scénáře a piloty.
02
střední
Privátní cloud
Vyšší kontrola nad přístupy, logy a zpracováním dat.
03
vysoká citlivost
Lokální / on-prem LLM
Model běží u klienta. Data nemusí opustit firmu.
AI, která funguje v provozu
Neprodáváme technologii jako cíl. Stavíme workflow, která mají fungovat v provozu, ne jen na prezentaci.
Začínáme procesem, ne modelem
Nejdřív řešíme práci, hodnotu a rizika. Teprve potom technologii.
Nečekáme na perfektní data
Když data nejsou připravená, začneme mapováním zdrojů, kvality, odpovědností a vazeb.
Nejsme jen nad dokumenty
Pracujeme i s daty z BI, ERP a dalších systémů.
Kombinujeme AI, pravidla a člověka
U kritických procesů musí být jasné, kdo rozhoduje a proč.
Nejsme závislí na jednom cloudu
Architekturu volíme podle citlivosti dat, ne podle preferovaného API.