Dane i połączenia
Zapytania i załączniki, katalog produktowy, ERP oraz obsługa zgłoszeń. Każdy element wspiera przejście od potrzeby klienta do gotowej oferty.
Oferta gotowa dla klienta, kilka dni przed konkurencją
Handlowcy byli obłożeni ręczną pracą, więc klient czekał na ofertę średnio 7–8 dni. Agent ofertowy ze skillami i połączeniami z ERP, CRM i helpdeskiem przygotowuje ofertę, a handlowiec ją sprawdza i zatwierdza. Gdy zapytanie obsłuży agent, oferta trafia do klienta w ciągu doby, a handlowcy zajmują się domykaniem sprzedaży, a nie produkowaniem ofert.
Efekt
- 7 dni → 1 dzień
- czas odpowiedzi na zapytania, które obsługuje agent
Jak to działa
Co robi agent
Czytam zapytanie i 2 załączniki
specyfikacja.xlsx · rysunek-A12.pdf
Rozpoznaję pozycje0 / 38
Dopasowuję do katalogu
36 dopasowanych · 2 do decyzji handlowca
Ceny z cennika i rabat z umowy ramowej
rabat 7% · ważny do 31.12
Historia zamówień klienta w CRM
3 ostatnie zamówienia
Składam ofertę w szablonie firmy
PDF + arkusz pozycji
Oferta OF/2026/1042
Gotowa do sprawdzeniaDla
Dział zakupów · Klient B2B
Termin dostawy
do 28.11.2026
Profil aluminiowy 40×40120 m18 600 zł
Łącznik kątowy480 szt.6 240 zł
Zawór kulowy DN2564 szt.9 920 zł
Siłownik pneumatyczny24 szt.31 440 zł
+ 34 pozycje
Razem netto0 zł
Sprawdź i wyślijPopraw
Wysłano do klienta · 1 dzień zamiast 7
01
Wyzwanie
Do zespołu wsparcia sprzedaży trafia kilka tysięcy zapytań miesięcznie: treść maila, zestawienia PDF i XLSX, skany i zdjęcia, często z nazwami produktów konkurencji. Handlowiec sam czytał załączniki, przekładał każdą pozycję na produkt i konfigurację z katalogu, a potem przepisywał ją do ERP. Ta wiedza siedziała w głowach kilku doświadczonych osób. Klient czekał na ofertę średnio 7–8 dni, a często pyta kilku dostawców naraz.
Przy większej liczbie zapytań praca ręczna wydłuża odpowiedź. Wiedza handlowca jest potrzebna do wyjątków i rozmowy z klientem, a dużą część czasu zajmuje przygotowanie danych.
02
Rozwiązanie
Agent ofertowy przejmuje zapytanie z helpdesku, odczytuje treść i załączniki, wyciąga pozycje z ilościami i parametrami, dobiera produkty i przygotowuje ofertę. Handlowiec zatwierdza ją przed wysłaniem do ERP i sam odpowiada klientowi. Cenę zawsze liczy ERP. Pozycje nietypowe i spoza katalogu trafiają do decyzji człowieka.
03
Jak to zbudowaliśmy
Stan każdego zapytania jest zapisany w bazie, więc po awarii proces rusza od przerwanego etapu: odczyt załączników (OCR dla skanów i zdjęć), ekstrakcja pozycji, dopasowanie do katalogu, konfiguracja i oferta w ERP. Każda pozycja wyciągnięta przez model musi mieć dosłowny cytat w źródle. Powtarzalne pozycje rozpoznają reguły bez udziału modelu, taniej i bez ryzyka halucynacji. Konfigurację produktu potwierdza konfigurator ERP, a nie samoocena modelu. Modele nie mają dostępu do systemów, a każde wywołanie trafia do dziennika z kosztem, czasem i wersją instrukcji. Zmiana modelu lub instrukcji przechodzi test na zestawie zapytań, które klient potwierdził jako poprawnie przetworzone.
ClaudeOpenAIMistral OCRLaravelPostgreSQLERP klientaHelpdesk klienta
Przebieg
Jak działa rozwiązanie
- 01
Odczyt zapytania
Agent zbiera treść zapytania i pozycje z załączników. Przygotowuje materiał do doboru produktów.
- 02
Dobór i wycena
Dopasowuje produkty do wymagań. Cena wynika z reguł ERP, a nie z odpowiedzi modelu językowego.
- 03
Sprawdzenie i odpowiedź
Handlowiec weryfikuje ofertę, rozstrzyga nietypowe pozycje i zatwierdza wynik przed dalszą obsługą klienta.
Rola człowieka
Handlowiec zachowuje decyzję o ofercie. Agent przygotowuje wynik i odciąża od odczytywania oraz przenoszenia danych.
Wnioski
Co zadecydowało o efekcie.
- 01
Odczyt dowolnego załącznika
Treść maila, PDF, arkusze, skany i zdjęcia agent zamienia na listę pozycji z ilościami i parametrami, także gdy klient używa nazw konkurencji.
- 02
Każda pozycja z dowodem
Model może zwrócić tylko pozycję, którą da się wskazać w źródle, więc handlowiec widzi, skąd wzięła się każda linia oferty.
- 03
Cenę liczy ERP, nie model
Model nie zgaduje parametrów ani cen: konfigurację potwierdza ERP, a ofertę przed wysłaniem zatwierdza handlowiec.
Agent AIEkstrakcja dokumentówIntegracja ERPKontrola człowieka
Firma przyszłości
Jak to buduje firmę przyszłości
Projekt daje efekt sam w sobie, ale zostawia też w firmie uporządkowany kontekst. Z niego korzysta każde kolejne rozwiązanie AI. Ten projekt dołożył do AI Engine:
- Context Lakehouse
Zapytania klientów z załącznikami i ich dopasowania do katalogu są zapisane w bazie, każda pozycja z cytatem ze źródła.
- Skills
Wiedza kilku doświadczonych handlowców o tym, jak przełożyć pozycję na produkt, jest spisana: powtarzalne pozycje rozpoznają reguły bez udziału modelu.
- MCP
Kontrolowane połączenie z helpdeskiem i ERP: cenę zawsze liczy ERP, konfigurację potwierdza konfigurator ERP, a modele nie mają dostępu do systemów.
Wartość
Gdzie powstaje wartość
Oszczędność czasu
Mniej ręcznego odczytu i przepisywania pozycji.
Sprzedaż i przychody
Szybsza odpowiedź pozwala wcześniej wrócić do klienta z ofertą.
Co dalej
Dalszy rozwój polega na rozszerzaniu obsługiwanych wariantów i uzupełnianiu reguł na podstawie sprawdzonych przypadków.
Większość naszych realizacji jest objęta NDA. Dlatego pokazujemy tylko część, bez nazw klientów i szczegółów, jako inspirację. Chętnie opowiemy więcej o naszym doświadczeniu na rozmowie.
Porozmawiajmy o kolejnym kroku.
Wspólnie określimy proces, dostępne dane i efekt, który warto sprawdzić. Na tej podstawie dobierzemy punkt startu.
Umów rozmowęAlbo napisz: hello@wearefuture.ai
