Zamówienia od klientów w 18 formatach: AI ekstraktuje, do ERP w 30 sek.

Sytuacja przed wdrożeniem

Producent opakowań kartonowych, 140 osób. 280 zamówień/dzień od B2B klientów. Każdy klient miał swój format: jedni mail z tabelką, inni PDF od ERP swojego, inni Excel, faks (sic!), formularz na ich portal, EDI (tylko 8% klientów). 3 osoby od 8:00 do 18:00 przepisywały do naszego ERP. Błędy: 4%. Korekty kosztowały 280 tys. zł/rok.

Co zrobiliśmy

• AI rozumie 18 formatów + cokolwiek nowego (nauka 2–3 sample dokumentów wystarczy).
• Ekstraktuje: numer zamówienia, datę, klienta, pozycje (SKU, ilość, cena, oczekiwana dostawa), uwagi specjalne.
• Sprawdza spójność: czy nasze SKU pasują, czy ceny zgodne z kontraktem, czy klient ma kredyt.
• Jeśli wszystko OK → wprowadza do ERP, generuje potwierdzenie do klienta.
• Jeśli niejasność (np. klient napisał "12 sztuk dużych kartonów" — które konkretnie?) → AI eskaluje do human operatora z konkretnym pytaniem.
• Operator klika "to ten" — AI uczy się i następnym razem rozpozna sam.
• Każde zamówienie procesowane w 28 sek. vs 4–8 min ręcznie.

Rezultat

Czas wprowadzenia zamówienia: z 6 min na 28 sek. Błędy: z 4% na 0.2% (-94%). Korekty/reklamacje: -82%. Liczba osób na wprowadzaniu: 3 → 0.5 (pół etatu na nadzór). Oszczędność: 440 tys. zł/rok (pensje + korekty). Bonus: zamówienia procesowane 24/7 (nie tylko 8–18) — klient wysłał o 23:00, ma potwierdzenie o 23:01.