Ještě před několika lety se používání CODEXISu, DATIFY a ONEPOSTu ve firmách soustředilo do dvou oblastí: práce s legislativou a evidence. Umělá inteligence tuhle roli výrazně posouvá.
Jak firmy naše systémy používaly dosud
První oblastí byla legislativa a CODEXIS. Personalista, ekonom nebo pracovník odpovědný za kvalitu a compliance v něm hledal předpis, sledoval jeho změny nebo ověřoval, jak konkrétní situaci řeší platné právo. Šlo ale většinou o jednotlivé případy, které přišly na řadu ve chvíli, kdy nastal problém. Nástrojem každodenní práce proto CODEXIS pro řadu uživatelů nebyl.
Druhou oblastí byla evidence. ONEPOST obsluhuje datové schránky, DATIFY vede dokumenty, informace, termíny a navazující agendy. Oba systémy typicky pokrývají to, na co hlavní ERP nebo účetní systém nestačí. Nejčastěji nahrazují operativní evidence v Excelu, tedy agendy, které firma potřebuje, ale jejichž doprogramování do ERP by se nevyplatilo.
Co změnil příchod AI
Změna nepřišla naráz. Přišla ze dvou stran.
První je vývoj samotné umělé inteligence. Od prvních chatů, které uměly odpovídat na otázky, k agentním systémům, které pracují s dokumenty, daty a jednotlivými kroky celého postupu.
Druhou stranou je propojení našich systémů. CODEXIS, DATIFY a ONEPOST dnes nestojí vedle sebe jako tři oddělené aplikace. Přes doplňky ONEPOST - datové schránky a Datify - digitální AI kancelář se CODEXIS AI Agent dostane k obsahu obou a k tomu vidí složky na vašem disku, na SharePointu nebo na OneDrivu. Informace tak mezi systémy přecházejí a Agent s nimi umí dál pracovat.
Teprve obojí dohromady rozšiřuje to, co s našimi systémy ve firmě zvládnete.
Jak dnes může vypadat práce personalistky
Představte si personalistku ve firmě, která má v ERP základní evidenci zaměstnanců. Vedle ní si vede řadu dalších přehledů v Excelu: čerpání dovolené, školení BOZP, další vzdělávání, personální dokumenty a termíny.
Propojení CODEXIS AI, DATIFY a ONEPOSTu tenhle způsob práce mění. Žádost o dovolenou už nikdo nepřepisuje ručně do samostatné tabulky. DATIFY ji zaeviduje a automatizace k ní rovnou vyžádá schválení. Dokumenty doručené datovou schránkou putují z ONEPOSTu do DATIFY, kde je Agent zařadí do příslušné agendy a dál je zpracuje. Ručního pořizování dat tím výrazně ubude.
To je ale jen první polovina změny.
Skutečná změna přichází při práci s daty
Mnohem víc přináší to, co personalistka s dostupnými daty a dokumenty udělá.
Typický požadavek zní: mít na jednom místě přehled všech důležitých informací o konkrétním zaměstnanci. Ty přitom nepocházejí z jednoho systému. Část leží v DATIFY, část ve smlouvách, potvrzeních o školení, žádostech a další personální dokumentaci ve složkách v počítači. Když k nim má Agent přístup, umí je spojit a vytvořit z nich požadovaný výstup.
Personalistka tak neřeší, ve které složce nebo evidenci konkrétní údaj leží ani jak přehled technicky sestavit. Stačí Agentovi zpřístupnit data a složky s dokumenty a popsat, co potřebuje:
„Vytvoř přehlednou kartu zaměstnance, která z dostupných dokumentů a evidovaných údajů ukáže jeho pracovní dokumentaci, platnost školení, čerpání dovolené a další důležité informace."
Určit může nejen to, jaké informace chce, ale i podobu výstupu: tabulku, přehled, graf, kartu zaměstnance nebo manažerský report. Samotnou práci s daty odvede Agent.
Jak to vypadá v praxi
Ukázat se to dá na modelové daňové kauze, kterou má advokátní kancelář vedenou v DATIFY. Ke spisu patří 44 dokumentů: oznámení o zahájení daňové kontroly, platební výměry, odvolání, procesní podání, protokoly z jednání i rozsudek krajského soudu. U každého záznamu je spisová značka, datum, fáze řízení, typ dokumentu, odesílatel, poznámka a příloha.
Evidence je úplná a přesná. Odpověď na otázku, jak na tom kauza po třech letech je, z ní ale nevyčtete. Musíte tabulku seřadit, projít po fázích, dohledat lhůty a spočítat částky.
Agent nad týmiž daty připraví přehled, který na tuhle otázku odpovídá rovnou. Ukazuje poslední krok i nejbližší lhůtu, počet dokumentů a fází, výši doměrku a penále, časovou osu od zahájení kontroly po kasační stížnost a seznam lhůt s tím, které mají určený termín a které ne. Rovnou upozorní i na to, co v evidenci chybí, tedy rozhodnutí Nejvyššího správního soudu.
Nikdo přitom nepsal report, vzorec ani kontingenční tabulku. Data byla v DATIFY celou dobu, chyběl jen způsob, jak se z nich dostat k odpovědi.
Excel jako univerzální mezikrok
Firmy mají ve svých informačních systémech obrovské množství dat. Právě jejich množství ale běžnému uživateli práci spíš ztěžuje.
Obvyklým řešením je proto export do Excelu. Uživatel si stáhne potřebná data z ERP, účetního, personálního nebo jiného systému a teprve v Excelu je filtruje, propojuje, přepočítává a skládá z nich tabulky, grafy a reporty. Excel se tak stává mezivrstvou mezi informačním systémem a tím, co uživatel doopravdy potřebuje. Důvod je jednoduchý: data v systému existují, jen v jiné podobě, jiné kombinaci nebo jiném pohledu, než jaký aplikace nabízí.
A právě tady AI ubírá nejvíc práce. Nemusíte přemýšlet, jak data vyexportovat, které sloupce propojit, jaký vzorec napsat nebo jak postavit kontingenční tabulku. Popíšete, co chcete z dat zjistit a v jakém tvaru chcete výsledek:
„Porovnej vývoj nemocnosti zaměstnanců za poslední tři roky podle jednotlivých oddělení a ukaž výsledek v tabulce a grafu."
„Najdi zaměstnance, kterým během následujících tří měsíců končí platnost povinného školení, rozděl je podle vedoucích pracovníků a připrav přehled pro jednotlivá oddělení."
Co dnes uživatel řeší exportem a ruční prací v Excelu, vyřídí stále častěji jedním zadáním pro Agenta.
Firmám nechybí data, chybí cesta k odpovědi
Moderní ERP, účetní, výrobní, personální a další systémy vyrábějí obrovské množství záznamů. Vedle nich leží smlouvy, směrnice, objednávky, zápisy a personální dokumenty v různých úložištích. Uživatelé přitom obvykle dobře vědí, jaký výsledek potřebují. Dosud ale museli vědět i to, jak se k němu technicky dostat: ovládat Excel, umět sestavit report, ručně procházet dokumenty nebo si o nový výstup říct internímu IT oddělení či dodavateli.
Agentní AI tenhle princip obrací. Uživatel už nepopisuje cestu, popisuje výsledek. Zpřístupní Agentovi potřebné zdroje, řekne, co chce zjistit a jak to má vypadat, a práci s daty a dokumenty nechá na něm.
Od evidence k aktivní práci s informacemi
Tím se posouvá i role našich produktů. ONEPOST je vstupní branou pro dokumenty a komunikaci z datových schránek. DATIFY nad nimi drží strukturovanou evidenci, navazující procesy, termíny a další firemní data. CODEXIS AI přidává práci s informacemi a k tomu právní a legislativní kontext, ve kterém firma rozhoduje.
Výsledkem není jen evidence informací. Vzniká prostředí, ve kterém firemní data a dokumenty vyhledáte, propojíte, vyhodnotíte, zobrazíte a převedete do konkrétního výstupu podle toho, co zrovna potřebujete. Bez ručního zpracování a bez žádosti dodavateli informačního systému o nový report.
Největší změnou není AI sama o sobě
Největší změnou je, že se zkracuje vzdálenost mezi tím, co uživatel potřebuje, a tím, co mu informační technologie umí dát. Dřív pracoval tak, jak mu konkrétní software dovolil. Když potřeboval něco jiného, přenesl si data do Excelu nebo se do dokumentů pustil ručně a výstup si vyrobil sám. S AI se to obrací: popíše, co chce z dostupných dat a dokumentů zjistit a jak má výstup vypadat, a práci s informacemi převezme Agent.
Právě v tom vidíme největší příležitost spojení CODEXIS AI, DATIFY a ONEPOSTu. Nejen data evidovat, ale skutečně je používat.