Jak AI podłączone do Macrologic Merit i Softlab ERP odpowiada na pytania o koszty projektu, budżet i dokumenty w obiegu?

Tak, AI można podłączyć zarówno do Macrologic Merit, jak i do Softlab ERP firmy Asseco i wyciągnąć z tych systemów konkretne dane finansowe, projektowe i dokumentowe. Po integracji pracownicy pytają AI przez czat o koszty projektu, stan obiegu faktury czy odchylenie od budżetu i dostają odpowiedź bez logowania do systemu i bez proszenia księgowości o zestawienie. AI czyta to, co już leży w tabelach bazy danych, i odpowiada po polsku.

Merit i Softlab działają na MS SQL: to ważne przy integracji

Oba systemy opierają się na Microsoft SQL Server. Oznacza to, że do danych można dotrzeć przez zapytania SQL bez rozbudowanego API po stronie ERP. Macrologic Merit jest spotykany głównie w firmach produkcyjnych i usługowych, które potrzebują silnego controllingu projektowego i obiegu dokumentów. Softlab ERP (rozwijany przez Asseco, wcześniej jako Softlab 9) trafia częściej do firm usługowych, budowlanych i do dostawców dla przemysłu.

Oba systemy znalazły się dziś w jednym holdingu: Macrologic został przejęty przez Asseco. Dla integracji z AI nie ma to większego znaczenia technicznego, ale warto wiedzieć, bo wsparcie i dokumentacja idą przez kanały Asseco.

Z Merit wyciągamy dane z kilku modułów:

• FK (Finanse i Księgowość): dziennik główny, plan kont, dokumenty PK (polecenie księgowania), faktury zakupu i sprzedaży, rozrachunki z kontrahentem, rejestry VAT
• Projekty: kartoteka projektu, etapy, budżet projektu, koszty zaksięgowane na MPK projektu, faktury przypisane do konkretnego zlecenia
• Controlling: MPK (Miejsca Powstawania Kosztów), budżety analityczne, zestawienia wykonania do planu
• Obieg Dokumentów: statusy dokumentów w ścieżce akceptacji, daty wpływu, terminy, osoby w kolejce akceptacyjnej
• Kadry i Płace: kartoteka pracownika, absencje, ewidencja czasu pracy w zakresie istotnym dla controllingu projektów

Softlab ERP ma zbliżone moduły, choć nazwy tabel i pól są inne. Tu też mamy FK z dokumentami dekretacyjnymi, moduł Projekty z kartami kosztowymi, Kadry z ewidencją czasu pracy i własny workflow dokumentów. Softlab ma wyraźnie mocniejszy moduł serwisowy: zlecenia serwisowe, karty pracy techników, rozliczenie usług. Jeśli firma prowadzi jednocześnie serwis i projekty, to połączenie AI z Softlabem daje więcej w tym obszarze niż Merit.

Pytania o koszty i budżet: kto pyta i dlaczego to trwa tak długo bez AI

W praktyce o koszty projektu pytają trzy grupy:

• Kierownicy projektów, którzy chcą wiedzieć "ile mi zostało z budżetu" przed spotkaniem z klientem albo przed akceptacją kolejnej faktury
• Zarząd przeglądający portfolio: chcą streszczenia bez proszenia controllera o raport i bez czekania do piątku
• Handlowcy wyceniający nowe zlecenie, którzy chcą zobaczyć, jak wyglądały koszty poprzedniego projektu dla tego samego klienta

Żadna z tych osób nie chce otwierać Merit ani Softlaba. Często w ogóle nie mają licencji albo nie znają nawigacji w module Projekty. AI spięte z bazą odpowiada na pytania: "jakie faktury zakupu są przypisane do projektu Budowa hali w Radomiu?", "kto zaksięgował koszty na MPK 1042 w sierpniu?" albo "które etapy projektu Wdrożenie ERP mają termin w październiku i jeszcze nie są zamknięte?". Z jednego okna czatu, bez szukania w systemie.

Ważne zastrzeżenie: AI odpowiada tak dobrze, jak dobrze dane są wprowadzone do systemu. Jeśli część kosztów jest zaksięgowana bez przypisania do projektu albo MPK jest nieuporządkowane, AI zwróci niekompletne dane. Przy okazji wdrożenia takie problemy wychodzą na jaw. Co bywa bolesne, ale jest właściwie pierwszym krokiem do porządku w controllingu.

Obieg dokumentów: gdzie najczęściej wszystko staje

U jednego klienta pracującego na Merit ścieżka akceptacji faktury kosztowej wyglądała tak: wpływ dokumentu do systemu, przesłanie do kierownika projektu, akceptacja merytoryczna, przesłanie do dyrektora finansowego, ostateczna akceptacja, przekazanie do księgowości. Pięć kroków. I co jakiś czas faktura utykała na kroku trzecim przez tydzień, bo dyrektor finansowy był w delegacji i nikt o tym nie wiedział, dopóki nie zadzwonił dostawca z pytaniem o płatność.

AI spięte z modułem obiegu dokumentów w Merit widzi trzy pola: data wpływu dokumentu, aktualny status ścieżki akceptacji i osoba odpowiedzialna na danym etapie. Sprawdza raz dziennie (albo częściej), które dokumenty stoją dłużej niż ustawiony próg. I wysyła przypomnienie przez e-mail lub czat firmowy: "Faktura nr 145/2026 od Kowalski Serwis Sp. z o.o. czeka na Twoją akceptację od 6 dni. Termin płatności upływa 10 października."

W Softlabie workflow ma inne nazwy pól (np. StatusObieg, DataPrzejścia, OsobaOdpowiedzialna), ale logika jest identyczna. AI nic nie zmienia w systemie. Czyta stan, porównuje z terminem i informuje właściwe osoby. To tyle.

Zestawienie budżetu z wykonaniem: jak AI skraca pracę controlera

Typowe pytanie, które pojawia się w firmach po wdrożeniu: "ile wydaliśmy na projekt X do końca września i ile zostało z budżetu". W Merit to pytanie wymaga wejścia do modułu Projekty, otwarcia kartoteki projektu, przejrzenia zestawienia kosztów i porównania z budżetem. Robi to controller albo ktoś z księgowości, bo inni pracownicy nie mają licencji albo nie znają nawigacji.

AI dostaje dostęp tylko do odczytu do widoków SQL, które agregują te dane. Pyta bazę, dostaje liczby i odpowiada w czacie: "Na projekt Wdrożenie systemu kontroli jakości wydano do 30 września 47 000 zł, budżet wynosił 60 000 zł, pozostało 13 000 zł. Największa pozycja kosztowa to usługi zewnętrzne przypisane do MPK 1042." Menedżer projektu dostaje tę odpowiedź od razu, bez angażowania działu finansów.

AI może też co miesiąc generować krótkie zestawienie odchyleń dla całej firmy: które MPK przekroczyły plan, które mają jeszcze zapas, gdzie pojawił się koszt niezabudżetowany. To nie jest pełny raport controllingowy. Ale to solidna baza do porannej rozmowy z zarządem albo wejście do szczegółowej analizy dla controllera.

Komentarz do raportu miesięcznego: co robi AI, zanim CFO siądzie do Excela

To jeden z bardziej konkretnych przypadków użycia, które widzimy w firmach z rozbudowanym controllingiem. Raz w miesiącu, po zamknięciu okresu w FK, AI pobiera z Merit lub Softlaba dane z zestawienia kont wynikowych, porównuje z planem budżetowym i przygotowuje projekt komentarza do raportu. Nie wykres. Nie dashboard. Tekst po polsku, gotowy do redakcji.

Wygląda to tak: AI widzi, że koszty usług zewnętrznych na MPK "Dział IT" wzrosły o kilkadziesiąt procent względem poprzednich trzech miesięcy. Nie zna powodu: w żadnym polu nie ma opisu. Ale w komentarzu pisze: "Wzrost kosztów usług zewnętrznych w Dziale IT wymaga wyjaśnienia: brak opisu w systemie. Rekomendacja: sprawdzić faktury zakupu przypisane do konta 402 w październiku i potwierdzić, czy wynikają z jednorazowego zlecenia." To jest zadanie dla controllera, nie gotowa odpowiedź. Ale zamiast spędzać godzinę na przeglądaniu kont, controller dostaje listę konkretnych wątpliwości do sprawdzenia.

CFO widzi projekt komentarza, poprawia, zatwierdza. Zamiast pisać od zera, redaguje. Przy zamknięciu miesiąca, gdy równocześnie trwa kilkanaście projektów, to realna różnica w czasie pracy.

Od czego zaczyna się integracja w praktyce

Pierwsze pytanie zawsze brzmi: czy serwer z Merit lub Softlabem jest dostępny z miejsca, gdzie będzie działać AI. Jeśli system działa lokalnie w siedzibie firmy, AI musi być w tej samej sieci albo mieć połączenie VPN. To kwestia infrastruktury, nie oprogramowania.

Potem mapujemy, które dane są potrzebne. Nie trzeba udostępniać całej bazy. Zwykle wystarczą widoki (views) na kilku tabelach: dokumenty FK, kartoteki projektów, statusy obiegu, MPK z wartościami budżetu i wykonania. Dostęp jest tylko do odczytu. Żadna zmiana nie trafia do Merit ani Softlaba przez AI.

Następnie definiujemy, kto ma pytać i o co. Inne pytania zadaje kierownik projektu, inne dyrektor finansowy, inne handlowiec. AI konfigurujemy tak, żeby każda rola miała dostęp tylko do danych, które są dla niej właściwe. Kierownik widzi swoje projekty. Dyrektor finansowy widzi całość.

Całość działa jako asystent w firmowym czacie albo jako okienko w intranecie. Nie wymaga instalacji czegokolwiek na komputerach użytkowników. Pytasz, AI odpowiada, dane zostają na firmowym serwerze.

Jeśli chcesz sprawdzić, jak to działa konkretnie na Twoich danych z Merit lub Softlaba, zacznij od bezpłatnego audytu: spojrzymy na dostępność bazy i pokażemy, jakie pytania AI mogłoby odpowiadać już dziś. Przykłady z podobnych firm znajdziesz w realnych wdrożeniach.