Integracja AI z WAPRO ERP: Fakir, Mag i Kaper jako jedno źródło wiedzy o firmie

Ktoś dzwoni i pyta: czy zamówienie numer 47 już wyszło, czy firma zalega z płatnościami i ile towaru zostało na stanie. Żeby odpowiedzieć, trzeba otworzyć Maga, przejść do Fakira, może jeszcze sprawdzić fakturę w Fakturkach. Trzy moduły, kilka minut, a informacja była potrzebna od razu. Właśnie w tym miejscu zaczyna się rozmowa o tym, co AI może zrobić z WAPRO ERP.

WAPRO to rodzina programów Asseco WAPRO, bardzo popularna wśród polskich małych i średnich firm oraz biur rachunkowych. Moduły działają osobno: Fakir pilnuje finansów i księgowości, Mag obsługuje magazyn i sprzedaż, Kaper prowadzi Księgę Przychodów i Rozchodów, Fakturki wystawiają faktury, a Gang zajmuje się kadrami i płacami. Każdy moduł ma własną bazę danych, własne ekrany i własną logikę. To silosy. AI może je spiąć.

Co konkretnie wyciągamy z poszczególnych modułów

Integracja nie polega na tym, że AI "widzi cały WAPRO". Wyciągamy konkretne dane z konkretnych tabel i widoków. To ważne, żeby rozumieć, co jest możliwe, a co nie.

Z Fakira pobieramy przede wszystkim:

• plan kont i salda kont na żądany dzień
• rozrachunki otwarte: należności i zobowiązania z terminem płatności i kwotą przeterminowania
• dziennik księgowy i poszczególne dekrety z opisem, kontem Wn i Ma, kwotą
• rejestry VAT: zakupów i sprzedaży, z numerem dokumentu i kontrahentem
• wyciągi bankowe (WB) zaksięgowane i niezaksięgowane

Z Maga pobieramy:

• kartoteki towarowe: indeks, nazwę, jednostkę miary, ceny zakupu i sprzedaży, grupę towarową
• stany magazynowe w rozbiciu na magazyny
• dokumenty WZ (wydania zewnętrzne), PZ (przyjęcia zewnętrzne), MM (przesunięcia między magazynami)
• rezerwacje towaru i dostawy oczekiwane
• kartoteki kontrahentów: dane, historię transakcji, limit kredytowy

Z Kapera ciągniemy kolumny KPiR: przychody ze sprzedaży (kolumna 7), pozostałe przychody (8), koszty towarów i materiałów (10), wynagrodzenia (12), pozostałe koszty (13). To wystarczy, żeby AI mogło odpowiedzieć na pytanie o bieżący wynik podatkowy bez uruchamiania raportu.

Z Fakturek bierzemy nagłówki i pozycje faktur sprzedaży, korekt i faktur zaliczkowych. Razem z danymi z Fakira daje to pełny obraz: wystawiona faktura, termin, zapłacona lub nie.

Automatyczna dekretacja: gdzie AI realnie odciąża księgowość

Fakir ma wbudowany mechanizm schematów dekretacji. Jeśli firma je prowadzi, to połowa roboty z AI jest już zrobiona: schematy opisują, jak dekretować dany typ dokumentu. Problem w tym, że schematy pokrywają może 60-70 procent dokumentów, a reszta trafia na biurko księgowej jako "do ręcznej dekretacji".

AI może się tu przydać na dwa sposoby. Pierwszy: uczy się na historycznych dekretach. Jeśli faktura od dostawcy Kowalski Sp. z o.o. zawsze ląduje na koncie 402 i 210, a VAT na 223, to AI zaproponuje ten sam dekret dla nowej faktury od tego dostawcy, zanim księgowa go otworzy. Drugi: dla nowych dostawców AI analizuje opis na fakturze, grupę zakupów i proponuje konto. Nie wpisuje samodzielnie, tylko podpowiada. Księgowa potwierdza jednym kliknięciem albo poprawia.

U jednego z naszych klientów, firmy handlowej z Poznania, około 40 faktur zakupowych tygodniowo trafiało do ręcznej obsługi właśnie dlatego, że nowi dostawcy nie mieścili się w istniejących schematach. Po podpięciu AI liczba tych "wyjątków" spadła do kilku, bo model uczył się wzorców z historii Fakira.

Kontrola rozrachunków i zaległości bez ręcznego przeglądania

To jeden z najbardziej praktycznych przykładów. W Fakirze są rozrachunki otwarte: należności od klientów i zobowiązania wobec dostawców. Każdy rozrachunek ma termin płatności, kwotę i status. AI co dzień (albo na żądanie) przebiega przez tę listę i:

• wyciąga należności przeterminowane powyżej np. 14 dni
• grupuje je według kontrahenta i kwoty
• pokazuje, czy dany klient ma też aktywne zamówienia w Magu (bo wtedy warto porozmawiać inaczej)
• przygotowuje projekt wiadomości z przypomnieniem płatności, już z numerami faktur i kwotami

Cały ten proces bez AI to kilkanaście minut klikania po Fakirze. Z AI menedżer pyta rano "kto zalega ponad dwa tygodnie" i dostaje gotową listę z kontekstem. Nie musi otwierać żadnego modułu.

Pytania o towary i klientów bez przełączania zakładek

Typowa sytuacja w firmie handlowej: handlowiec rozmawia z klientem przez telefon i potrzebuje wiedzieć, ile zostało towaru o indeksie ABC-1234, jaka jest cena dla tego klienta i czy ma jakieś zaległe faktury. Normalnie: przełącza się do Maga, sprawdza stan, wchodzi do kartoteki klienta, idzie do Fakira po rozrachunki. Dwie, trzy minuty przy odrobinie szczęścia.

Z asystentem AI podpiętym pod Maga i Fakira handlowiec pisze lub mówi pytanie i dostaje odpowiedź w kilka sekund. Wszystkie trzy informacje naraz. AI nie "wchodzi do systemu" w sensie klikania, tylko odpytuje bazę danych przez przygotowane wcześniej połączenie i skleja odpowiedź z kilku źródeł.

To samo działa dla magazyniera: "ile mamy PZ od dostawcy X w tym kwartale" albo "które towary mają stan poniżej minimum". Nie potrzebuje robić raportu, pyta naturalnym językiem.

Kaper i KPiR: bieżące odpowiedzi o wyniku podatkowym

Właściciel firmy na KPiR często nie wie, jaki ma bieżący dochód podatkowy, dopóki nie poprosi o raport lub nie zadzwoni do biura rachunkowego. Kaper trzyma te dane na bieżąco: przychody, koszty, remanent. AI może w każdej chwili odpowiedzieć na pytanie "jaki mam wynik za ostatnie trzy miesiące" albo "ile wyniosły koszty wynagrodzeń od początku roku" bez czekania na zestawienie.

Ważne zastrzeżenie: AI odpowiada na podstawie danych, które są aktualnie w Kaperze. Jeśli biuro rachunkowe jeszcze nie zaksięgowało ostatniego miesiąca, wynik będzie niepełny. AI może o tym poinformować, porównując datę ostatniego wpisu z bieżącą datą.

Gang i kadry: co ma sens, a czego nie robimy

Gang to moduł kadrowo-płacowy. Z danych Ganga AI może odpowiadać na pytania o strukturę zatrudnienia, daty umów, planowane urlopy czy delegacje. Przydaje się, kiedy menedżer chce wiedzieć, kto jest dostępny w danym tygodniu albo kiedy kończy się umowa z pracownikiem.

Natomiast nie podpinamy AI do przetwarzania pasków płacowych ani danych wrażliwych pracowników bez wyraźnej decyzji o architekturze i zabezpieczeniach. To wymaga osobnej rozmowy o tym, gdzie AI działa, na jakiej infrastrukturze i kto ma do czego dostęp. RODO w przypadku danych pracowników jest konkretnym ograniczeniem, nie abstrakcyjnym ryzykiem.

Od czego zaczynamy integrację z WAPRO

Pierwsze pytanie zawsze brzmi: na której bazie stoi WAPRO? Starsze instalacje chodzą na Firebird, nowsze na Microsoft SQL Server. Od tego zależy, jak budujemy connector. Oba są obsługiwalne, ale inaczej się do nich podchodzi.

Potem ustalamy zakres. Nie podpinamy wszystkiego na raz. Najczęściej zaczynamy od jednego z dwóch scenariuszy:

• Scenariusz handlowy: Mag plus rozrachunki z Fakira. Handlowcy i obsługa klienta zyskują szybki dostęp do stanów, historii zamówień i zaległości. To zwykle przynosi najszybsze efekty, widoczne w ciągu kilku tygodni od uruchomienia.
• Scenariusz księgowy: Fakir z naciskiem na podpowiedzi dekretacyjne i monitoring rozrachunków. Księgowość lub biuro rachunkowe obsługujące firmę zyskuje asystenta, który redukuje ręczną robotę przy schematach i przypomnieniach.

Kaper i Gang wchodzą w kolejnym etapie, kiedy pierwszy zakres działa stabilnie i firma wie, czego jeszcze potrzebuje.

Jeśli chcesz sprawdzić, które dane z Twojego WAPRO mają największy sens do integracji jako pierwsze, skontaktuj się z nami: bezpłatny audyt pokaże, od czego zacząć w Twojej konkretnej instalacji. Jak wyglądają takie projekty w praktyce, możesz sprawdzić w realnych wdrożeniach.