Nazwa organizacji jest zanonimizowana ze względu na poufność projektu. Zakres, założenia i sposób wyliczenia efektu opisujemy poniżej.
MVP AutoFlow AI: od obserwacji pracy do rekomendacji automatyzacji
MVP zbiera wzorce pracy na komputerze, lokalnie maskuje dane wrażliwe i proponuje procesy do automatyzacji wraz z szacunkiem czasu oraz kosztu.
Wyzwanie
Process discovery jest zwykle powolny, ponieważ wymaga wywiadów, obserwacji i ręcznego opisywania pracy. AutoFlow AI testuje alternatywę: zbiera ograniczony kontekst rzeczywistych czynności, wykrywa powtarzalne sekwencje i przygotowuje materiał do decyzji o POC.
Co zrobiliśmy
- Agent Windows i rozszerzenie Chrome rejestrują aplikacje oraz domeny używane w pracy
- Dane wrażliwe są maskowane lokalnie przed wysłaniem do backendu
- Silnik wykrywa powtarzalne sekwencje, szacuje czas i koszt oraz grupuje wzorce
- Generator proponuje skrypt Python lub scenariusz no-code do testu w piaskownicy
- MVP pozostawia decyzję człowiekowi: rekomendacja jest punktem startowym do audytu i roadmapy
Efekt
- Krótszy etap identyfikacji procesów do automatyzacji
- Wstępna lista inicjatyw uporządkowana według częstotliwości i kosztu
- Możliwość bezpiecznego przetestowania POC przed pełnym wdrożeniem
- Architektura gotowa do dalszego rozwoju o wielu użytkowników i organizacje
O projekcie
AutoFlow AI jest referencyjnym MVP pokazującym, jak połączyć discovery procesu, ochronę prywatności i przygotowanie automatyzacji. Projekt nie obiecuje automatycznego wdrożenia bez udziału zespołu: dostarcza dane i rekomendacje, na podstawie których można wybrać pierwszy proces, policzyć ROI i zaplanować POC. To dokładnie ten typ materiału, który powstaje po audycie szans na AI i przed decyzją o większym wdrożeniu.
Masz podobny problem w swojej firmie?
Umów się na rozmowę