Preskočiť na hlavný obsah

AI automatizácia, ktorá zapisuje priamo do vašich systémov

Navrhneme a postavíme automatizácie, v ktorých AI prečíta e-mail, faktúru alebo tabuľku, vytiahne z nich podstatné údaje a zapíše výsledok do CRM, účtovníctva alebo zdieľaného priečinka. Pri každom kroku vopred určíme, kde výstup kontroluje človek. Rovnaké postupy používame vo vlastných AI produktoch, ktoré bežia v ostrej prevádzke.

  • 4 vlastné AI produkty v ostrej prevádzke
  • Kód, scenáre aj dáta odovzdávame vám
  • Model v cloude alebo na vašom serveri
  • Hovoríte priamo s vývojárom, ktorý to stavia
Prebrať proces na automatizáciuPozrieť mapu automatizácií

Čo je AI automatizácia od Webforte

AI automatizácia od Webforte je návrh, vývoj a prevádzka automatizácií, v ktorých jazykový model spracuje text, dokument alebo tabuľku a výsledok zapíše do systému, ktorý firma už používa. Typické úlohy sú triedenie prichádzajúcich e-mailov a dopytov, výťah údajov z faktúr a zmlúv, slovné komentáre k reportom z tabuliek a vyhľadávanie vo firemných dokumentoch s odkazom na zdroj (RAG). Každá automatizácia má vopred určený kontrolný bod, kde výstup schvaľuje človek, ak by chyba stála peniaze alebo dôveru klienta. Model sa volí podľa úlohy: cloudové API (OpenAI, Anthropic Claude, Google) alebo open-source model na serveri klienta, keď dáta nesmú opustiť firmu. Aplikácie vznikajú v TypeScripte a Next.js s databázou PostgreSQL, bežia v Dockeri na VPS alebo u klienta a kód, scenáre aj dáta patria klientovi. Webforte Technologies s.r.o. (IČO 23364343, Praha) prevádzkuje vlastné AI produkty Dotazio, Kurikula.ai, Chytrej článek, Chytrejbyt.cz a Chytrej dárek. AI integráciu pre firmy na Slovensku oceníme kalkuláciou po konzultácii.

Mapa automatizácií: čo urobí AI a kde zostáva človek

Päť typov procesov, na ktorých má AI automatizácia vo firme zmysel najskôr. Pri každom opisujeme, čo vstupuje, čo urobí model, čo vyjde von a kde výstup kontroluje človek. Podľa tejto mapy na úvodnej konzultácii prejdeme aj vaše procesy.

Prichádzajúce e-maily a dopyty

Do zdieľanej schránky chodia dopyty, reklamácie, faktúry aj spam a niekto ich každé ráno ručne triedi. Automatizácia každú správu prečíta, zaradí ju do kategórie, vytiahne meno, firmu, požiadavku a termín a založí záznam v CRM alebo v tabuľke. K dopytu pripraví koncept odpovede podľa vašich vzorových textov. Odosiela však obchodník: koncept upraví a pošle. Správy, pri ktorých si model zaradením nie je istý, idú do samostatného priečinka na ručnú kontrolu, namiesto aby potichu skončili v nesprávnej kategórii.

  • Vstup: správy zo zdieľanej schránky a z formulárov na webe
  • AI: zaradenie, výťah údajov, koncept odpovede
  • Výstup: záznam v CRM a pripravený koncept
  • Človek: upravuje a odosiela odpoveď

Vyťažovanie faktúr a dokumentov

Faktúry v PDF, dodacie listy alebo zmluvy sa dnes ručne prepisujú do účtovníctva alebo ERP. Vyťažovanie faktúr túto prácu prevezme: automatizácia dokument prečíta (pri skenoch najskôr prevedie obraz na text pomocou OCR), vytiahne dodávateľa, IČO, sumy, DPH, splatnosť a položky a skontroluje ich podľa pravidiel: sedí súčet, je dodávateľ v adresári, zodpovedá číslo objednávky. Keď faktúra príde aj v štruktúrovanom formáte (napríklad český ISDOC), prečítame dáta priamo a model nie je potrebný. Čo prejde, pripraví na import do Pohody, Money S3 alebo iného účtovného programu. Čo neprejde, označí a ukáže konkrétne pole, ktoré nesedí. Pri digitalizácii účtovníctva je to zvyčajne prvý krok: účtovníčka rieši výnimky namiesto prepisovania každého riadku.

  • Vstup: PDF, skeny, ISDOC a prílohy e-mailov
  • AI: čítanie dokumentu a výťah polí do pevnej štruktúry
  • Kontrola: súčty a IČO overuje klasický kód, nie model
  • Človek: rieši len označené výnimky

Reporty z tabuliek a exportov

Každý týždeň niekto sťahuje exporty z e-shopu, účtovníctva alebo reklamných účtov, skladá ich v Exceli a píše zhrnutie pre vedenie. Výpočty nechávame na databáze a skripte, pretože tie počítajú presne, kým jazykový model sa v číslach môže pomýliť. AI dostane hotové čísla a napíše k nim komentár: čo sa zmenilo oproti minulému obdobiu, ktoré položky vybočujú a na čo sa pozrieť. Report príde e-mailom alebo do zdieľaného dokumentu v pevný čas. Vedúci číta hotový prehľad a rozhoduje, čo s odchýlkami urobiť.

  • Vstup: exporty CSV, Google Sheets, databázy
  • Výpočty: SQL a skript, nie jazykový model
  • AI: slovné zhrnutie a upozornenie na odchýlky
  • Človek: rozhoduje o ďalších krokoch

Vyhľadávanie vo firemných dokumentoch

Smernice, cenníky, technické listy a zápisnice ležia v zdieľaných priečinkoch a noví kolegovia sa pýtajú stále na to isté. Postavíme interné vyhľadávanie, ktorému sa píše bežnou vetou. Technicky ide o RAG: systém najskôr nájde v dokumentoch pasáže, ktoré sa k otázke vzťahujú, a až z nich model zostaví odpoveď. Každá odpoveď obsahuje odkaz na konkrétny dokument, takže sa dá overiť. Keď podklad chýba, systém povie, že odpoveď nepozná. Na rovnakom princípe stojí náš produkt Dotazio.

  • Vstup: PDF, Word, interná wiki, zdieľané disky
  • AI: nájde relevantné pasáže a odpovie len z nich
  • Výstup: odpoveď s odkazom na zdrojový dokument
  • Človek: vlastník dokumentov udržiava podklady aktuálne

Podklady a koncepty s kontrolou

Ponuky, popisy produktov, odpovede do verejných obstarávaní alebo zápisnice z porád majú opakujúcu sa štruktúru. Automatizácia pripraví prvú verziu z vašich dát: z cenníka, z parametrov produktu, z poznámok z rokovania. Model dostane pevnú osnovu a zoznam faktov, z ktorých smie čerpať, a výstup sa pred uložením porovná so zdrojom. Takto funguje aj naša interná redakčná pipeline pre blog, ktorá pred publikovaním overuje zdroje. Hotový text vždy schvaľuje človek, pretože za obsah zodpovedá firma, nie model.

  • Vstup: cenník, parametre, poznámky, šablóna
  • AI: prvá verzia podľa pevnej osnovy
  • Kontrola: porovnanie výstupu so zdrojovými faktami
  • Človek: upravuje a schvaľuje finálny text

Napojenie na účtovníctvo a firemné systémy

Automatizácia má zmysel, až keď výsledok skončí v systéme, v ktorom firma pracuje. Napájame sa cez rozhranie (API), ktoré výrobca systému oficiálne ponúka. Vopred spíšeme, čo sa synchronizuje, či jednosmerne alebo obojsmerne, a ktorý systém je pre daný údaj hlavný. Keď rozhranie vyžaduje rozširujúci modul alebo vyššiu licenciu, povieme to pred začiatkom prác.

PohodaImport a export faktúr, objednávok, adresára a skladových zásob vo formáte XML. POHODA mServer prijíma XML požiadavky cez HTTP, takže aplikácia môže do Pohody priebežne zapisovať aj z nej čítať. Obojsmerne.
XML API a mServer
Money S3Keď máte rozširujúci modul API, aplikácia číta dáta z Money S3 v reálnom čase a zapisuje doň cez importný front. Bez modulu zostáva výmena XML súborov. Obojsmerne.
API modul alebo XML
ABRA FlexiČítanie aj zápis dokladov, adresára, skladu a objednávok vo formáte JSON alebo XML. Webhooky hlásia zmeny záznamov a testovacie uloženie (dry-run) overí zápis skôr, než sa vykoná naostro.
REST API
Helios iNuvioAgendové rozhranie pre vydané a prijaté faktúry, e-shop a zákazky, opísané v štandarde OpenAPI. Na strane firmy musí bežať Inuvio Server.
REST API
iDoklad a FakturoidFaktúry, kontakty a úhrady z online fakturácie. Typicky: objednávka z e-shopu alebo uzavretý obchod v CRM vystaví faktúru sama a informácia o zaplatení sa vráti do pôvodného systému. Obe rozhrania používajú prihlásenie OAuth 2 a webhooky (pri Fakturoide len v platených tarifoch).
API v3
Shoptet a e-shopyObjednávky, produkty, zákazníci, sklad a doklady. Shoptet sprístupňuje API doplnkom a e-shopom s tarifom Premium. WooCommerce a ďalšie platformy majú vlastné API alebo exporty.
REST API a webhooky
CRMPipedrive, HubSpot, Raynet alebo vlastné CRM: dopyty, kontakty a obchodné prípady. Pri obojsmernej synchronizácii určíme, ktorá strana má pri každom poli posledné slovo, aby sa zmeny navzájom neprepisovali.
REST API
Keď zápis zlyháKaždá požiadavka má jedinečné ID, takže sa pri opakovaní doklad nezaloží dvakrát. Keď cieľový systém neodpovie alebo záznam odmietne, požiadavka zostane vo fronte a skúsi sa znova. Po opakovanom zlyhaní príde upozornenie s konkrétnou chybou, nič sa potichu nestratí.
front a upozornenie

n8n na vašom serveri, Make, Zapier alebo vlastný kód

Na jednoduchšie napojenie často stačí automatizačný nástroj namiesto vlastnej aplikácie. Nástroj n8n vieme nasadiť na váš server alebo na VPS v EÚ prenajatý na vašu firmu, teda ako self-hosted inštanciu, ktorú vlastníte vy, nie poskytovateľ služby (Docker, databáza PostgreSQL, HTTPS, zálohy a aktualizácie). Správu potom môžeme prevziať, alebo ju odovzdáme vášmu IT. Scenáre bežia u vás a dáta neprechádzajú cloudom ďalšieho poskytovateľa automatizácií. Nástroj vyberáme podľa toho, kde smú ležať dáta a aká zložitá je logika.

Tabuľku posuniete prstom do strany.

n8n na vašom serveri, Make, Zapier alebo vlastný kódMake alebo Zapiern8n na vašom serveriVlastný kód
Kde bežíV cloude poskytovateľaNa vašom serveri alebo na VPS v EÚ prenajatom na vašu firmuNa vašom serveri alebo hostingu
Kde ležia dátaPrechádzajú službou poskytovateľaZostávajú na vašej infraštruktúreZostávajú na vašej infraštruktúre
Hodí sa naRýchle prepojenie bežných cloudových aplikáciíOpakované toky medzi systémami s API, aj s krokmi AIZložitú logiku, vlastné rozhranie, veľké objemy
Úpravy scenárovVo vizuálnom editore, zvládne aj netechnický správcaVo vizuálnom editore, zložitejšie kroky v JavaScripteLen vývojár
Prevádzkové nákladyMesačný tarif podľa počtu operáciíCommunity edícia je na vnútornú potrebu firmy zadarmo, platíte server a správuHosting a údržba, bez poplatkov za behy
SprávaAktualizácie rieši poskytovateľAktualizácie, zálohy a sledovanie prevádzky zabezpečíme my alebo vaše ITÚdržbu kódu zabezpečíme my alebo váš vývojár

RPA (robotická automatizácia procesov) napodobňuje klikanie človeka v aplikácii podľa pevného scenára. Hodí sa pre staršie systémy bez API, ale pri zmene obrazovky sa zastaví. AI automatizácia prečíta aj e-mail alebo sken a dáta odovzdáva cez API, preto k RPA siahneme až pri systéme, ktorý nemá API ani export.

Ako odpovedá AI nad vašimi dokumentmi (RAG)

RAG znamená, že systém pred odpoveďou najskôr vyhľadá v dokumentoch. Model neodpovedá z pamäti, ale z pasáží, ktoré mu systém nájde.

  1. 1

    Otázka

    Používateľ napíše otázku bežnou vetou, napríklad „Aká je lehota na reklamáciu pri firemných zákazníkoch?“

  2. 2

    Vyhľadanie

    Systém prehľadá vopred spracované dokumenty a vyberie niekoľko pasáží, ktoré sa k otázke vzťahujú najviac.

  3. 3

    Odpoveď z podkladov

    Model dostane otázku a nájdené pasáže s pokynom odpovedať len z nich. Čo v pasážach nie je, nedopĺňa.

  4. 4

    Odkaz na zdroj

    K odpovedi sa pripojí odkaz na dokument. Keď systém nič relevantné nenájde, povie to a ponúkne odovzdanie kolegovi.

Výsledok: odpoveď, ktorú si overíte v konkrétnom dokumente. Takto funguje Dotazio pre obce a firmy aj interné vyhľadávanie, ktoré staviame klientom.

Ako držíme AI pod kontrolou

Jazykový model je užitočný nástroj s jednou vlastnosťou, s ktorou musí počítať každý návrh: vie sa pomýliť a znieť pritom isto. Preto riešime štyri veci ešte pred prvým riadkom kódu.

Halucinácie: prečo vznikajú a čo s nimi

Halucinácia je odpoveď, ktorá znie vierohodne, ale nie je pravdivá. Model skladá pravdepodobný text a nemá v sebe zoznam overených faktov. Preto mu fakty dodávame zvonka, z vašich dokumentov, databázy alebo cenníka, a v pokyne mu zakazujeme odpovedať mimo nich. Kde sa dá, chceme od modelu odkaz na zdroj alebo kód, podľa ktorého sa odpoveď dohľadá. Kurikula.ai takto ku každému návrhu úpravy školského programu prikladá kód z rámcového programu. Výstup bez zdroja systém označí alebo zahodí.

  • Fakty dostáva model z vašich dát, nie z pamäti
  • Vyžadujeme odkaz na zdroj alebo dohľadateľný kód
  • Bez podkladu odpoveď „neviem“, nie odhad
  • Výstupy v pevnej štruktúre (JSON) overuje kód

Kontrolný bod človeka

Pred vývojom pri každej automatizácii určíme, čo sa stane, keď sa AI pomýli. Keď chyba znamená nesprávne zaradený e-mail, stačí náhodná kontrola. Keď znamená chybnú platbu, ponuku s nesprávnou cenou alebo odpoveď klientovi v citlivej veci, automatizácia výstup len pripraví a schvaľuje ho človek. Táto hranica je v zadaní napísaná vopred, nie doplnená po prvej chybe. Každý krok sa zapisuje do logu, takže sa dá spätne dohľadať, čo model dostal a čo vrátil.

  • Mieru kontroly určuje cena prípadnej chyby
  • Platby, ceny a citlivá komunikácia: vždy schválenie
  • Neisté výstupy idú do frontu na ručnú kontrolu
  • Log vstupov a výstupov na spätné dohľadanie

Nasadenie modelu: API alebo vlastný server

Model sa dá používať dvoma spôsobmi. Cez API poskytovateľa (OpenAI, Anthropic Claude, Google): dostupné sú najsilnejšie modely, platí sa podľa objemu spracovaného textu a dáta sa posielajú poskytovateľovi na spracovanie. Alebo open-source model spustený na vašom serveri: dáta neopustia vašu infraštruktúru, ale je potrebný výkonný hardvér a v náročných úlohách býva model slabší. Často kombinujeme: citlivé dokumenty spracuje lokálny model, bežné texty cloudové API. Rozhodujeme podľa typu dát a úlohy.

  • Cloudové API: najvyššia kvalita, platba podľa objemu
  • Lokálny model: dáta zostávajú u vás
  • Kombinácia podľa citlivosti dát
  • Aplikáciu staviame tak, aby sa dal model vymeniť

GDPR a kde ležia dáta

Pred vývojom spíšeme, aké osobné údaje automatizácia spracúva, kto je sprostredkovateľ a kde fyzicky ležia servery. Pri cloudových modeloch volíme API a nastavenia, pri ktorých poskytovateľ podľa svojich zmluvných podmienok dáta nepoužíva na trénovanie, a spracovanie v EÚ tam, kde ho ponúka. Osobné údaje, ktoré model na úlohu nepotrebuje, sa pred odoslaním odstránia. Aplikácia, databáza a logy bežia v Dockeri na VPS alebo na vašom hostingu, takže viete, kde čo je. Opis spracovania dostanete ako podklad pre zodpovednú osobu alebo právnika.

  • Zoznam spracúvaných osobných údajov pred vývojom
  • Odstránenie údajov, ktoré model nepotrebuje
  • Spracovanie v EÚ, kde ho poskytovateľ ponúka
  • Dokumentácia pre zodpovednú osobu alebo právnika

Kde pobeží model: porovnanie možností

Jedna správna voľba neexistuje. Rozhoduje citlivosť dát, náročnosť úlohy a objem.

Tabuľku posuniete prstom do strany.

Kde pobeží model: porovnanie možnostíCloudové APIModel na vašom serveriKombinácia oboch
Kvalita v náročných úloháchNajvyššia dostupnáNižšia, závisí od modelu a hardvéruVysoká tam, kde je potrebná
Kde ležia dáta pri spracovaníU poskytovateľa modeluNeopustia vašu infraštruktúruCitlivé u vás, ostatné cez API
Prevádzkové nákladyPlatba podľa objemu textuHardvér a prevádzka serveraOboje v menšom rozsahu
Hodí sa preTexty bez citlivých údajov, prvé testyRegulované odvetvia, interné dokumentyFirmy so zmiešanými dátami
Náročnosť spusteniaNajnižšiaVyžaduje prípravu serveraDve časti na nastavenie

Konkrétny model vyberieme po teste na vzorke vašich dát. Aplikáciu staviame tak, aby sa dal model neskôr vymeniť bez prepisovania celého riešenia.

Ako prebieha zákazka

Každá fáza končí výstupom, o ktorom rozhodujete vy. Do vývoja sa ide až po teste na vašich dátach.

  1. Konzultácia a výber procesu

    Prejdeme vaše procesy podľa mapy automatizácií a vyberieme jeden, kde je veľa opakovanej práce a chyba má zvládnuteľné následky. Zistíme, koľko prípadov mesačne riešite, kto ich dnes spracúva a v akých systémoch ležia dáta.

    Výstup: Vybraný proces a nezáväzná kalkulácia

  2. Návrh a pravidlá

    Opíšeme vstupy, výstupy, napojené systémy, typ modelu a hlavne kontrolný bod človeka. Spíšeme, aké osobné údaje sa spracujú a kde pobežia.

    Výstup: Písomný návrh vrátane hraníc automatizácie

  3. Test na reálnych dátach

    Na vzorke vašich skutočných e-mailov, faktúr alebo dokumentov spustíme prvú verziu a výsledky prejdeme spolu. Ukáže sa, kde model chybuje a či sa automatizácia oplatí. Keď nie, povieme to teraz, nie po mesiacoch vývoja.

    Výstup: Výsledky testu a rozhodnutie, či pokračovať

  4. Vývoj a napojenie

    Postavíme aplikáciu v TypeScripte a Next.js s databázou PostgreSQL a napojíme ju na CRM, e-mail, účtovníctvo alebo e-shop cez API, prípadne cez scenáre v n8n alebo Make.com. Doplníme log, front na ručnú kontrolu a upozornenie pri chybe.

    Výstup: Funkčná automatizácia napojená na vaše systémy

  5. Nasadenie a odovzdanie

    Nasadíme v Dockeri na VPS alebo na váš hosting, zaškolíme ľudí, ktorí budú výstupy kontrolovať, a odovzdáme kód, scenáre, prístupy a dokumentáciu.

    Výstup: Bežiaca prevádzka, dokumentácia a prístupy u vás

  6. 30 dní sledovania prevádzky

    Prvý mesiac sledujeme log, chybovosť a front výnimiek, upravujeme pokyny a pravidlá a s vami vyhodnotíme, koľko ručnej práce automatizácia prevzala.

    Výstup: Vyhodnotenie prevádzky a odporúčanie ďalšieho kroku

Čo dostanete

  • Opis procesu s vyznačeným kontrolným bodom človeka
  • Test na vzorke vašich dát pred hlavným vývojom
  • Aplikáciu alebo automatizačné scenáre napojené na vaše systémy
  • Zdrojový kód v repozitári, ktorý vlastníte
  • Prístupy k scenárom v n8n alebo Make.com, serverom a účtom u poskytovateľov AI
  • Log vstupov a výstupov a front výnimiek na ručnú kontrolu
  • Opis spracovania osobných údajov a umiestnenia dát
  • Zaškolenie ľudí, ktorí budú automatizáciu používať
  • 30 dní sledovania prevádzky po spustení

Vlastné AI produkty v prevádzke

AI nenasadzujeme len klientom. Vlastné produkty prevádzkujeme sami, takže chyby modelov, prevádzkové náklady aj otázky používateľov riešime na vlastných službách.

Kedy AI automatizáciu odporúčame a kedy nie

Má zmysel, keď

  • Opakovane spracúvate e-maily, texty alebo dokumenty bez pevného formátu
  • Rovnakú prácu niekto robí každý deň alebo týždeň a chybu sa dá zachytiť kontrolou
  • Dáta máte v systéme s API, alebo ich aspoň viete exportovať
  • Chcete kód a automatizácie vlastniť a prípadne ich rozvíjať sami
  • Potrebujete, aby citlivé dáta zostali na vašom serveri

Neodporúčame, keď

  • Úloha je deterministická: presun dát podľa pevných pravidiel zvládne klasický skript lacnejšie a spoľahlivejšie, a ten vám potom napíšeme namiesto AI
  • Chyba by mala vážne následky a nikto nemá kapacitu výstupy kontrolovať
  • Prípadov je pár mesačne, takže sa vývoj nevráti
  • Podklady, z ktorých má AI čerpať, sú zastarané alebo si protirečia
  • Hľadáte prezentáciu o trendoch v AI, nie bežiacu automatizáciu

Ďalšie projekty v tejto službe

Všetky projekty

Časté otázky

Cena závisí od počtu napojených systémov, od toho, či stačí automatizačný scenár alebo treba vlastnú aplikáciu, a od požiadaviek na umiestnenie dát. K jednorazovému vývoju sa pripočítavajú prevádzkové náklady za volania modelu, ktoré rastú s objemom spracovaného textu, prípadne za server pre lokálny model. Konkrétnu sumu dostanete v kalkulácii po úvodnej konzultácii, ktorá je bezplatná.

Jednoduchá automatizácia jedného procesu, napríklad triedenie e-mailov alebo výťah údajov z faktúr, býva hotová za 1 až 2 týždne. Aplikácia napojená na viac systémov zaberie zhruba 3 až 6 týždňov. Termín najviac ovplyvňuje prístup k dátam a systémom na vašej strane. Vždy začíname testom na vzorke vašich skutočných dát, takže prvé výsledky vidíte pred hlavným vývojom.

Modely vyberáme podľa úlohy: cloudové API od OpenAI, Anthropic Claude a Google alebo open-source modely spustené na vašom serveri. Aplikácie staviame v TypeScripte a Next.js s databázou PostgreSQL a Drizzle ORM, napojenie riešime cez API vašich systémov a kde sa to hodí, cez scenáre v n8n alebo Make.com. Nasadzujeme v Dockeri na VPS alebo na váš hosting a aplikáciu staviame tak, aby sa dal model neskôr vymeniť.

Áno. Pohodu napájame cez jej XML rozhranie: buď výmenou XML súborov, alebo cez POHODA mServer, ktorému aplikácia posiela požiadavky cez HTTP a dostáva odpovede. Money S3 má na čítanie aj zápis rozširujúci modul API, bez neho zostáva výmena XML. ABRA Flexi a Helios iNuvio majú REST API, Fakturoid a iDoklad API vo verzii 3. Pred začiatkom overíme, akú licenciu a moduly máte, pretože niektoré rozhrania vyžadujú rozšírenie na strane účtovného programu.

Závisí od dát a zložitosti. Make alebo Zapier stačí na rýchle prepojenie bežných cloudových aplikácií, dáta však prechádzajú službou poskytovateľa. n8n nasadíme na váš server alebo na VPS v EÚ prenajatý na vašu firmu, takže scenáre aj dáta zostanú u vás, a Community edícia je na vnútornú potrebu firmy zadarmo. Vlastný kód volíme pri zložitej logike, vlastnom rozhraní alebo veľkých objemoch. Často kombinujeme: n8n riadi tok medzi systémami a náročnejšie kroky bežia vo vlastnej aplikácii.

Vyťažovanie faktúr je automatické čítanie údajov z prijatých faktúr: dodávateľ, IČO, sumy, DPH, splatnosť a položky. Z PDF alebo skenu ich prečíta OCR a jazykový model, zo štruktúrovanej faktúry (napríklad ISDOC) priamo. Klasický kód potom skontroluje súčty a dodávateľa v adresári, správne doklady pripraví na import do účtovníctva a sporné označí na ručnú kontrolu. Účtovníčka tak neprepisuje každý riadok, len rieši výnimky.

Počítame s tým od začiatku. Model dostáva fakty z vašich dát a má zakázané odpovedať mimo nich, výstupy v pevnej štruktúre overuje klasický kód a neisté prípady idú do frontu na ručnú kontrolu. Kde by chyba stála peniaze alebo dôveru klienta, automatizácia výstup len pripraví a schvaľuje ho človek. Vstupy a výstupy sa logujú, takže každú chybu dohľadáme a opravíme v pravidlách.

RAG je postup, pri ktorom systém pred odpoveďou najskôr vyhľadá relevantné pasáže vo vašich dokumentoch a model odpovedá len z nich, s odkazom na zdroj. Hodí sa, keď sa ľudia opakovane pýtajú na obsah smerníc, cenníkov, manuálov alebo zmlúv. Nepotrebujete ho pri úlohách, kde sa spracúva jeden konkrétny dokument, napríklad faktúra, alebo kde odpoveď vypočíta databáza.

Aplikácia, databáza a logy bežia v Dockeri na VPS alebo na vašom hostingu. Do cloudového modelu sa posiela len text nutný na úlohu a osobné údaje, ktoré model nepotrebuje, vopred odstránime. Ak dáta nesmú opustiť firmu, použijeme open-source model na vašom serveri. GDPR platí rovnako v Česku aj na Slovensku. Pred vývojom dostanete opis, aké osobné údaje sa spracúvajú a kde ležia servery.

Vám. Zdrojový kód odovzdávame v repozitári, ku ktorému máte plný prístup, rovnako ako k scenárom v n8n alebo Make.com, serverom a účtom u poskytovateľov AI. Dáta zostávajú vo vašej databáze. Automatizáciu tak môže ďalej rozvíjať váš vývojár alebo iná firma. Dokumentácia opisuje, ako jednotlivé časti fungujú a kde sa menia pravidlá a pokyny pre model.

Nie úplne, ale na výsledku je to poznať. Na automatizáciu stačí, keď sa k dátam dostaneme cez API alebo export. Pri vyhľadávaní v dokumentoch záleží na tom, či sú podklady aktuálne a neprotirečia si. Pri teste na vzorke ukážeme, kde dáta drhnú, a niekedy odporučíme najskôr upratať podklady a až potom investovať do automatizácie.

Prvých 30 dní sledujeme prevádzku: log, chybovosť a front výnimiek, a upravujeme pokyny pre model. Potom sa dohodneme na priebežnej údržbe, alebo všetko odovzdáme vášmu tímu. Údržba sa týka hlavne zmien v napojených systémoch, nových verzií modelov u poskytovateľov a úprav pravidiel, keď sa zmení váš proces. Hovoríte priamo s vývojárom, ktorý automatizáciu postavil.

Opíšte proces, ktorý vás zdržuje

Stačí pár viet: čo sa dnes robí ručne, ako často a v akých systémoch sú dáta. Ozveme sa s názorom, či sa hodí AI, klasický skript, alebo ani jedno.

Konzultácia zdarma