Przejdź do treści

Blog · Opublikowano · Zaktualizowano

Szkolenie AI dla kontrolingu: jak pisać komentarze do odchyleń

Krótka odpowiedź

AI przygotuje szkic komentarza do odchylenia budżetu, ale nie zna przyczyny, której nie ma w danych. Szkolenie dla kontrolingu uczy zachować sprawdzone liczby, wyłapać dopisane wyjaśnienia i zadać działowi precyzyjne pytanie. Kosztuje w Syntalith od 4 900 zł netto za dzień. Przy 4 kontrolerach oszczędzających półtorej godziny tygodniowo zwraca się w 3,7 miesiąca.

netto za dzień szkolenia zamkniętego dla zespołu
od 4 900 zł
osób w jednej grupie szkoleniowej
do 15
po tym czasie mierzymy efekt na tych samych zadaniach
30 dni

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

Autor: Syntalith · 2 min czytania

Przykład: poranna skrzynka zgłoszeń
Agent · gotowy do pracy

Statystyki

AI w pracy z tekstem: statystyki 2026

3,7 mies.

zwrotu szkolenia za 4 900 zł, gdy 4 kontrolerów oszczędza 1,5 godziny tygodniowo na komentarzach. Po licencjach zostaje 1 337 zł miesięcznie. Scenariusz.

Dane sprawdzone: 22 października 2026

Co napisać, gdy znamy różnicę, ale nie znamy powodu

W ćwiczeniu plan wynosi 200 godzin pracy, a wykonanie 250 godzin, w tym samym okresie i tej samej jednostce.

Ćwiczenie: odchylenie godzin pracy
Plan
200 godz.
Wykonanie
250 godz.
Różnica
250 − 200 = 50 godz.

Odchylenie

50 / 200 = 25%

Liczby są założeniem ćwiczenia. Obliczenie zostaje w sprawdzonym arkuszu, model tylko ubiera wynik w słowa.

Gdy AI dopisze, że przyczyną były nadgodziny, kontroler zatrzymuje się przy tym zdaniu. W tabeli nie ma informacji, która je potwierdza.

W kolejnej części ćwiczenia pojawia się fikcyjny rejestr czasu pracy. Potwierdza, że dodatkowe 50 godzin zaklasyfikowano jako nadgodziny. Nadal nie wiemy, dlaczego je zlecono, więc pytanie do działu brzmi: „Z jakiego powodu zlecono dodatkowe 50 godzin wykazanych w rejestrze jako nadgodziny? Proszę wskazać zapis, który potwierdza ten powód.”

Czego uczestnik uczy się na własnym komentarzu

Praca nad komentarzem
  1. 01DaneSprawdza okres, jednostkę i źródło planu oraz wykonania.
  2. 02OdbiorcaUstala, jakiego komentarza potrzebuje czytelnik raportu.
  3. 03SzkicProsi model o tekst na podstawie wskazanych materiałów.
  4. 04KontrolaWraca do źródeł: liczby, kierunek zmiany, zdania o przyczynach.
  5. 05PytanieFormułuje pytanie do działu tam, gdzie brakuje potwierdzenia.

Prowadzący omawia decyzje na tekście uczestnika. Jeśli przy liczbie zabrakło odwołania do arkusza, pokazuje, gdzie czytelnik traci możliwość sprawdzenia. Jeśli hipoteza stała się faktem, wraca do zdania i materiału, który miał je uzasadniać.

Ile kosztuje szkolenie i kiedy się zwraca

Scenariusz: 4 kontrolerów pisze komentarze do odchyleń
Oszczędność czasu
4 os. × 1,5 godz. tygodniowo × 4,33 = 26,0 godz.
Wartość czasu
1 726 zł
Licencje
395 zł (100 USD)
Zostaje po licencjach
1 331 zł/mies.

Zwrot szkolenia za 4 900 zł

3,7 mies.

Godziny oszczędności to założenie scenariusza, które sprawdzamy, mierząc czas zadań przed szkoleniem i po 30 dniach. Godzina pracy 66,45 zł to przeciętne wynagrodzenie według GUS z września 2026 r. z kosztami pracodawcy, 168 godz. w miesiącu. ChatGPT Business Standard 25 USD za miejsce przy płatności miesięcznej, kurs NBP z 27 października 2026: 3,9542 zł.

Czas mierzymy na komentarzach z ostatniego zamknięcia miesiąca, przed szkoleniem i po 30 dniach. Kontrolerzy, którzy mają już licencje, obniżają koszt w rachunku do samego szkolenia.

Jak zmieścić naukę między zamknięciami

Jedno spotkanie wystarczy na wspólny przykład i omówienie poprawek. Jeśli celem jest miesięczne raportowanie, rozłóż pracę: pierwsze zajęcia przed zamknięciem, własny komentarz w zwykłym cyklu, przegląd po zamknięciu. Na końcu kontroler dostaje materiał z innego okresu, w którym brakuje wyjaśnienia albo dwa źródła sobie przeczą.

Kiedy trzeba zająć się systemem

Microsoft opisuje w przedpremierowej dokumentacji Variance analysis w Finance in Copilot analizę tabeli przestawnej i danych źródłowych w jednym skoroszycie oraz edycję wygenerowanego komentarza. Gdy kontroler co miesiąc ręcznie zbiera informacje z kilku systemów, potrzebna jest integracja. Zakres opisuje strona AI w finansach i controllingu, a program warsztatu ustalamy w ramach szkoleń zespołowych.

Tak wdrażamy to w firmach

Wszystkie wdrożenia →

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 ↗

Przećwiczcie to na zadaniach Twojego zespołu.Umów bezpłatną analizę (30 min) →

„Już korzystam z AI.”

Twoi ludzie też. Tylko bez zasad.

Z naszych rozmów z firmami

5 na 10 pracowników wkleja do prywatnych kont AI wrażliwe dane: umowy, faktury, dane klientów.

W ankiecie ESET (2026)

1 na 10 przyznaje się do tego w ankiecie.

Dane klientów wklejone do prywatnego konta AI bez umowy powierzenia to naruszenie RODO.

Spokojnie, nikomu nie powiemy :)

Co widzimy w firmach, które „już korzystają”

  • Same konta ChatGPT lub Claude, bez wtyczek, umiejętności (skills), integracji i serwerów MCP z firmowymi narzędziami.
  • Firmowe programy nie są połączone z AI. Ludzie dalej przeklikują się przez systemy i Excela, a dane do czatu przepisują ręcznie.
  • Brak firmowych standardów: każdy pisze polecenia po swojemu, nikt nie dzieli się tym, co działa.
  • Brak zasad dla danych osobowych, RODO i tajemnic firmy.
  • Brak limitów i podglądu: nikt nie wie, kto, ile i do czego używa AI.

62% polskich pracowników używa AI w pracy · 27% firm ma spisane zasady pracy z AI.

Źródło: ESET i DAGMA, Cyberportret polskiego biznesu 2026 (marzec 2026, 1 026 osób) ↗

Przegląd przestrzeni ChatGPT lub Claude

Konta, uprawnienia, zasady pracy z danymi i 5 zadań ustawionych dla zespołu. 1 dzień.

1 900 zł netto

Wdrożenie ChatGPT →Wdrożenie Claude →

Konta firmowe, zasady pracy z danymi i szkolenie zespołu w 2 tygodnie, od 4 900 zł netto.Zobacz wdrożenie dla zespołu →

„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) →

Szkolenia AI dla zespołów

Przećwiczcie to na zadaniach Twojego zespołu.

Zamknięte szkolenie prowadzą inżynierowie, którzy sami wdrażają systemy AI. Program układamy pod role i narzędzia uczestników, a czas tych samych zadań mierzymy przed szkoleniem i po 30 dniach.

Zobacz szkolenia AI →
netto za dzień szkolenia zamkniętego dla zespołu
od 4 900 zł
osób w jednej grupie szkoleniowej
do 15
po tym czasie mierzymy efekt na tych samych zadaniach
30 dni

Pytania

  • Czy AI może pisać komentarze do odchyleń budżetu?

    Może przygotować szkic na podstawie sprawdzonych liczb. Obliczenie zostaje w arkuszu, a przyczynę odchylenia potwierdza osoba z działu operacyjnego. Zdanie o przyczynie bez źródła kontroler usuwa albo zamienia w pytanie.

  • Ile kosztuje szkolenie AI dla kontrolingu?

    W Syntalith szkolenie zespołu kosztuje od 4 900 zł netto za dzień. Licencje i ewentualne zmiany w systemach wyceniamy osobno. Przy 4 kontrolerach oszczędzających 1,5 godziny tygodniowo szkolenie zwraca się w 3,7 miesiąca.

  • Na jakich danych ćwiczyć?

    Na danych fikcyjnych albo na przykładzie dopuszczonym do pracy z wybranym narzędziem AI. O użyciu materiału decyduje osoba wyznaczona przez firmę, a anonimizacja może być częścią przygotowania.

  • Kiedy zamiast szkolenia potrzebna jest automatyzacja?

    Gdy kontroler co miesiąc ręcznie zbiera te same informacje z kilku systemów. Powtarzalne liczenie różnic na uporządkowanych danych załatwi formuła albo szablon, a zbieranie danych z wielu systemów integracja.

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.