Przejdź do treści

Blog · Opublikowano · Zaktualizowano

Automatyzacja zamówień do ERP z kontrolą

Krótka odpowiedź

Zamówienie opisane językiem klienta zamieniasz na indeksy i ilości regułami: dopasowanie do katalogu, przeliczenie jednostek i decyzja o zamienniku. Niejasne pozycje trafiają do operatora. Agent jest potrzebny dopiero, gdy ustalona ścieżka nie wystarcza. Automatyzacja kosztuje w Syntalith od 12 500 zł netto i przy 1 000 zamówieniach miesięcznie po 6 minut zwraca się w 2,4 miesiąca.

Jak pracujemySzczegóły ↓

  1. 01Rozmowa30 min z inżynierem, 0 zł
  2. 02Prototypdziałający system na Twoim procesie i Twoich danych, 0 zł
  3. 03Wdrożeniecel i stała cena w umowie, 50% przy podpisaniu
  4. 04Odbiór50% po osiągnięciu celu
netto za automatyzację jednego procesu, budowa płatna raz
od 12 500 zł
od podpisania umowy do odbioru
2–6 tygodni
darmowy prototyp na Twoich sprawach
0 zł

Należymy do programów partnerskich OpenAI i Anthropic, twórców ChatGPT i Claude, i uczymy się z ich oficjalnych kursów. Co to znaczy ↓

Autor: Syntalith · 3 min czytania

Przykład: poranna skrzynka zgłoszeń
Agent · gotowy do pracy

Statystyki

Zamówienia i automatyzacja: statystyki 2026

2,4 mies.

zwrotu automatyzacji za 12 500 zł przy 1 000 zamówieniach miesięcznie: 6 645 zł pracy dziś, 1 364 zł ze sprawdzaniem i modelem. Scenariusz.

Dane sprawdzone: 22 października 2026

Co zrobić z trzema opakowaniami rękawic

Handlowiec dostaje zamówienie: „trzy opakowania rękawic”. Kod najpierw szuka potwierdzonego produktu w katalogu. Pełna nazwa daje dopasowanie, a skrócony albo wieloznaczny opis zostaje kandydatem do sprawdzenia. Trzy opakowania po sto sztuk dają trzysta sztuk w szkicu, a operator widzi przeliczenie. Nieznana jednostka i niedostępny produkt wymagający zamiennika trafiają do operatora, bo zgoda na zamienniki nie oznacza zgody na dowolny indeks.

W demonstratorze te decyzje są trzema osobnymi funkcjami: dopasowanie do katalogu, odczyt jednostki i decyzja o zamienniku. Każda może być poprawna albo błędna niezależnie. Operator wybiera indeks, potwierdza jednostkę i zapisuje uzasadnienie. Ponowienie tej samej decyzji zostaje odrzucone, a zamówienie z nierozstrzygniętą pozycją nie przechodzi do eksportu.

Przyjęcie zamówień w demonstratorze Syntalith
Lokalny demonstrator, 25 września 2026 r. Dane syntetyczne, decyzje zapisuje lokalna baza.
Pozycja zamówienia
  1. 01Katalogpełna nazwa daje dopasowanie, skrót zostaje kandydatem
  2. 02Jednostkatrzy opakowania po sto sztuk to trzysta sztuk
  3. 03Zamienniktylko z listy dozwolonych, inaczej decyzja operatora
  4. 04Operatorwybór indeksu, jednostka i uzasadnienie
  5. 05Eksporttylko zamówienia bez otwartych pozycji
Zakres dowodu
  • 25 września 2026 r.: 12 dopasowań, 5 przeliczeń i 4 decyzje o zamienniku, 21 z 21 przeszło
  • 9 października 2026 r.: 9 nowych przypadków, wszystkie z oczekiwanym wynikiem
  • Ujemna ilość przechodzi przez funkcję przeliczenia, więc walidację wejścia trzeba dodać
  • Bez wywołań modelu, n8n i zewnętrznego systemu zamówień

Ile to kosztuje i kiedy się zwraca

Scenariusz: 1 000 zamówień miesięcznie
Dziś
1 000 zamówień × 6 min = 100 godz. (6 645 zł)
Z systemem człowiek sprawdza wynik w 20% czasu
1 329 zł
Model, 1 wywołanie na sprawę, Claude Sonnet 5.5
35 zł
Koszt jednej sprawy
6,64 zł dziś, 1,36 zł z systemem
Oszczędność
5 281 zł/mies.

Zwrot 12 500 zł

2,4 mies.

Wolumen, czas i udział sprawdzania to założenia scenariusza. Godzina pracy 66,45 zł to przeciętne wynagrodzenie według GUS z września 2026 r. z kosztami pracodawcy, 168 godz. w miesiącu. Model: 2 500 tokenów wejścia i 400 wyjścia na wywołanie po stawkach Anthropic, kurs NBP 3,8889 zł.

Rachunek liczy pracę wokół sprawy: szukanie, czytanie, pisanie i przekazywanie. Zostaje czas na sprawdzenie wyniku, w scenariuszu 20% dzisiejszej pracy. Przed wyceną mierzymy oba czasy na 20 do 100 sprawach, które zespół już obsłużył, w teście za 0 zł trwającym 5 dni roboczych.

Pole pewności w demonstratorze zawiera stałe wpisane w kod. Przy wdrożeniu pewność odczytu mierzymy osobno na zamówieniach klienta.

Czy potrzebujesz n8n, AI czy funkcji obecnego systemu

Jeśli zamówienia przychodzą w pliku z ustalonymi kolumnami i poprawnymi indeksami, sprawdź import w obecnym systemie zamówień: model nie ma tam nic do rozpoznania. Gdy dane trzeba przenieść między kilkoma narzędziami, a warunki są znane, wystarczy przepływ w n8n: węzeł If rozdziela sprawy według warunków, a HTTP Request wywołuje API. AI warto sprawdzić, gdy klient pisze swobodną wiadomość, z której trzeba wydobyć pozycje. Przeliczenie opakowań na sztuki jest zwykłą regułą.

Import, reguły, AI czy agent
  • Plik z ustalonymi kolumnami i indeksami

    import w obecnym systemie

    konfiguracja

  • Znane warunki, kilka narzędzi

    przepływ z regułami i decyzjami operatora

    od 12 500 zł

  • Swobodne wiadomości od klientów

    krok AI do odczytu pozycji przed regułami

    od 12 500 zł

Od czego zacząć

Zacznij od jednego kanału przyjmowania zamówień i zapisu do środowiska testowego. Do przygotowania: aktualny katalog, jednostki i wielkości opakowań oraz przykładowe zamówienia z poprawnym wynikiem. Ekrany demonstratora pokazuje strona przyjęcie zamówień. Takie wdrożenie budujemy w ramach automatyzacji AI. Na bezpłatną analizę wystarczy opis jednej sprawy z ostatnich tygodni i narzędzi, w których się toczyła. Nie trzeba przesyłać poufnych dokumentów, a plan na piśmie dostajesz w 2 dni robocze.

Przykład z liczbami · Scenariusz

Tak liczymy zwrot: przyjmowanie zamówień

Ten sam rachunek robimy na bezpłatnej analizie dla Twoich zamówień.

7 088 zł

miesięcznie kosztuje ręczna obsługa 800 zamówień

Zwrot: 2,1 mies.

8 min na przepisanie zamówienia do programu i sprawdzanie w 15% dawnego czasu to nasze założenia. Godzina pracy 66,45 zł to nasze wyliczenie z przeciętnego wynagrodzenia według GUS z września 2026 r. (9 266,48 zł) z kosztami pracodawcy, 168 h w miesiącu. Koszt modelu: odczyt zamówienia w naszym systemie (około 0,0027 zł) plus dopasowanie pozycji (Claude Sonnet 5.5, około 3 000 + 500 tokenów), kurs NBP 3,8889 zł z 21 października 2026 r.

Zobacz pełny rachunek →

Wyniki u klientów.

Wszystkie realizacje →
foap.comobsługa klienta

Obsługa klienta foap.com: 95% odpowiedzi wychodzi automatycznie.

Do foap.com piszą użytkownicy z kilku krajów, w kilku językach. System czyta całą rozmowę i warunki tej osoby, a potem sam wysyła odpowiedź w jej języku. Pytania o pieniądze i wyjątki trafiają do zespołu z gotowym szkicem, więc zostaje je sprawdzić i wysłać.

odpowiedzi wysyła system sam, bez pisania przez człowieka
95%
mija od nadejścia maila do gotowej odpowiedzi (mediana)
30 s
maili, które wymagają odpowiedzi, dostaje gotowy szkic
100%
pracy mniej na każde 1000 odpowiedzi (szacunek)
47 h

Dane z produkcji foap.com, 20–21 października 2026. Szacunek: 3 minuty na ręcznie pisaną odpowiedź.

Jak działa obsługa klienta foap.com →
Przykładowe wiadomości. Sprawy o pieniądze zawsze trafiają do człowieka.

Inne wdrożenia

jakotako.design

studio projektowe

−87%

Czas na szukanie nowych klientów, dziennie

4 h → 30 min

ok. 73 h mniej w miesiącu (21 dni pracy)

według studia

Jak działa pętla agentowa →
Signature Estates

nieruchomości

ok. −90%

Czas operatora na przeglądanie portali, dziennie

2–3 h → 20 min

ok. 45 h mniej w miesiącu (21 dni pracy)

szacunek · kontakt ze sprzedającym 5 min po ogłoszeniu

Jak agent łapie ogłoszenia →
Kuba Koziej, CEO i współzałożyciel MoreGrowth oraz członek zarządu Natu.Care

Kuba Koziej

CEO i współzałożyciel MoreGrowth

„Zaczęliśmy od mojego własnego agenta AI. Później podczas szkolenia nauczyłem się samodzielnie budować kolejne aplikacje. Dziś wdrażam ten sposób pracy z AI w swojej firmie. Współpraca z Syntalith dała mi dokładnie taki zestaw umiejętności i narzędzi, jakiego potrzebowałem.”

Zobacz pierwotną opinię po szkoleniu na LinkedIn ↗

Ten proces może iść sam. Sprawdzisz to na swoich sprawach, zanim zapłacisz.Umów bezpłatną analizę (30 min) →

Jak budujemy automatyzacje i agentów

Od rozmowy do działającego systemu w czterech krokach.

  1. 01 · 30 min

    Bezpłatna analiza

    0 zł

    Rozmawiasz z inżynierem. Plan na piśmie dostajesz w 2 dni robocze.

  2. 02 · 5 dni

    Darmowy prototyp

    0 zł

    System pracuje na 20–100 sprawach, które Twój zespół już obsłużył. Widzisz każdy wynik.

  3. 03 · 2–16 tygodni

    Wdrożenie

    50%

    Stała cena i cel zapisane w umowie. Pierwsza rata przy podpisaniu.

  4. 04 · po osiągnięciu celu

    Odbiór

    50%

    Drugą ratę płacisz, gdy system osiągnie cel na Twoich sprawach.

Jak powstaje darmowy prototyp

pon.

Ustalamy cel

Jaki wynik uznajesz za dobry.

wt.–śr.

System pracuje

Przechodzi przez Twoje sprawy, jedna po drugiej.

czw.

Porównujemy

Każdą różnicę sprawdzamy z pracą zespołu.

pt.

Wynik i cena

Lista błędów i stała cena wdrożenia.

Sprawy wybierasz Ty. Na życzenie je anonimizujemy, zostają w UE i usuwamy je po zakończeniu prac.

Na rynku taki prototyp kosztuje zwykle od 3 000 do 8 000 zł.

Umów bezpłatną analizę (30 min)

Prototyp ustalamy podczas bezpłatnej analizy.

Dane sprawdzone 25 października 2026.

„Czy moje dane są bezpieczne?”

Tak. Ty wybierasz, gdzie trafiają: od konta firmowego po model na Twoim serwerze.

  1. 00Prywatne konto pracownika

    Dane klientów i firmy lądują na koncie, którego firma nie widzi i nie kontroluje. Nie ma umowy powierzenia, więc to naruszenie RODO. Gdy pracownik odchodzi, historia czatów odchodzi razem z nim.

  2. 01Konto firmowe ChatGPT lub Claude

    Dostawca nie używa Twoich danych do uczenia modeli. Kopia zapytań zostaje w jego logach do 30 dni.

  3. 02API z zerową retencją (ZDR)

    Dostawca przetwarza zapytanie i niczego nie zapisuje. Wymaga jego zgody, wniosek przygotowujemy razem.

  4. 03Przetwarzanie w UE

    Zapytania są liczone i przechowywane w Europie: OpenAI w regionie UE, Claude przez chmury z regionem w UE.

  5. 04Model u Ciebie

    Otwarty model działa na Twoim serwerze albo w Twojej chmurze w UE. Dane nie wychodzą poza firmę.

Co robimy przy każdym wdrożeniu

  • Umowa o poufności i umowa powierzenia, zanim dostaniemy jakiekolwiek dane.
  • Sprawy do prototypu wybierasz Ty. Na życzenie je anonimizujemy.
  • Dane zostają w UE i usuwamy je po zakończeniu prac.
  • Konta firmowe z administratorem po Twojej stronie.

Gdy dane nie mogą wyjść z firmy

Otwarty model działa na Twoim serwerze albo w Twojej chmurze w UE. Do wyboru:

Bielik
polski model, SpeakLeash i ACK Cyfronet AGH
PLLuM
polski model, konsorcjum HIVE na zlecenie Ministerstwa Cyfryzacji
Qwen
Alibaba
GLM
Zhipu AI
DeepSeek
DeepSeek

Model dobieramy do zadania i sprawdzamy na Twoich sprawach. Uruchamiamy go, dostrajamy i utrzymujemy.

Źródło: Bielik i PLLuM, ACK Cyfronet AGH ↗ · PLLuM, Ministerstwo Cyfryzacji ↗

Masz dużo własnych danych? Dostroimy mały model.

  1. 1 Twoje przykłady
  2. 2 dostrajanie
  3. 3 test na nowych sprawach
  4. 4 model w Twojej firmie

Gdy masz tysiące podobnych maili, dokumentów albo zgłoszeń, uczymy mały otwarty model na tych przykładach. Działa w Twojej firmie, odpowiada szybko i kosztuje mniej w utrzymaniu niż duży model. Jakość mierzymy na sprawach, których model nie widział w trakcie nauki.

Przemysław i Piotr robili to w dużych firmach programistycznych i doradczych. Artem robił to wcześniej i robi dziś w Syntalith. Chodzi o modele na własnej infrastrukturze, dostrajanie i test jakości.

Poziom ochrony wybierasz na rozmowie. Umowę powierzenia podpisujemy, zanim zobaczymy jakiekolwiek dane.Umów bezpłatną analizę (30 min) →

Automatyzacje AI

Ten proces może iść sam. Sprawdzisz to na swoich sprawach, zanim zapłacisz.

System przejmuje powtarzalną pracę z maili, dokumentów i arkuszy, a niepewne sprawy oddaje człowiekowi. Prototyp na 20⁠–⁠100 sprawach, które Twój zespół już obsłużył, kosztuje 0 zł. Drugą połowę ceny płacisz, gdy system osiągnie cel.

Zobacz automatyzacje AI →
netto za automatyzację jednego procesu, budowa płatna raz
od 12 500 zł
od podpisania umowy do odbioru
2–6 tygodni
darmowy prototyp na Twoich sprawach
0 zł

Pytania

  • Czy do przyjmowania zamówień potrzebny jest agent AI?

    Zwykle nie. Dopasowanie do katalogu, przeliczenie jednostek i zamienniki obsługują reguły, a niejasne pozycje trafiają do operatora. AI przydaje się do odczytu swobodnych wiadomości, agent dopiero przy decyzjach poza ustaloną ścieżką.

  • Co pokazał test demonstratora?

    21 z 21 przypadków przeszło 25 września 2026 r., a 9 z 9 nowych 9 października. Próba z ujemną ilością pokazała, że walidację wejścia trzeba dodać przed użyciem produkcyjnym.

  • Ile kosztuje taka automatyzacja?

    W Syntalith od 12 500 zł netto. Przy 1 000 zamówieniach miesięcznie po 6 minut zwrot to 2,4 miesiąca. Integracje i utrzymanie ustalamy przed wyceną, a model kosztuje 35 zł miesięcznie.

Porozmawiajmy

Po prostu napisz, zadzwoń albo wybierz termin.

Pracujemy szybko, bo nie znosimy korporacyjnej waty. Nie mamy handlowców ani kierowników od pilnowania kierowników. Rozmawiasz od razu z inżynierami, którzy potem budują Twój system. Szanujemy swój czas i Twój też.

Do końca roku przyjmiemy jeszcze 3 firmy.

pon.–pt. 9–17

Co Ci daje, że jesteśmy partnerem OpenAI i Anthropic?

OpenAI robi ChatGPT, a Anthropic robi Claude. Należymy do programów partnerskich obu firm, więc pracujemy z ich narzędziami na co dzień i uczymy się od samych twórców.

OpenAI Select PartnerClaude Partner Network
01Dobierzemy narzędzie do zadania
Wdrażamy i ChatGPT, i Claude. Oba sprawdzamy na Twoich dokumentach, a Ty wybierasz to, które robi mniej poprawek i oszczędza więcej czasu.
02Wiedza prosto od twórców
Uczymy się z oficjalnych kursów i materiałów OpenAI i Anthropic. Twój zespół poznaje funkcje i ustawienia, które działają dziś.
03Licencje bez naszej marży
Przy wdrożeniu ChatGPT, Claude albo Copilota licencje kupujesz bezpośrednio u OpenAI, Anthropic albo Microsoftu i od nich dostajesz fakturę. Do licencji nic nie doliczamy.
04Certyfikowani inżynierowie
W zespole mamy certyfikat AWS z uczenia maszynowego i certyfikat Anthropic z architektury systemów na Claude.

Udział w programach nie oznacza, że OpenAI albo Anthropic polecają nasze usługi.