exeAI projektuje i wdraża agentów AI dla CFO i działów controllingu. Od mapowania procesów i ROI, przez integrację z ERP i BI, po produkcyjne wdrożenie agentów, którzy analizują dane, generują scenariusze i przygotowują rekomendacje dla zarządu.
EBITDA powyżej planu o 0.6M. Główny driver: utrzymanie marży w segmencie B2B i niższe koszty energii.
W wielu firmach controlling nadal działa w rytmie Excela, ręcznych uzgodnień i raportów, które są gotowe wtedy, kiedy decyzje już zapadły. AI4Controlling zmienia ten model. Agenci AI cyklicznie zbierają dane, sprawdzają spójność, analizują odchylenia, generują komentarze i przygotowują scenariusze dla zarządu.
Zamknięcie miesiąca trwa zbyt długo
Konsekwencja
opóźnione decyzje zarządcze
Dane są rozproszone między ERP, BI, CRM, HR i arkuszami
Konsekwencja
niska jakość forecastu
Analiza odchyleń wymaga ręcznego drill-downu
Konsekwencja
zbyt dużo ręcznej pracy
Pilotaże AI kończą się prezentacją, a nie wdrożeniem produkcyjnym
Konsekwencja
brak mierzalnego ROI z AI
Oferta exeAI dla firm, które chcą wdrażać AI w controllingu w sposób mierzalny, bezpieczny i gotowy do produkcji. Łączymy wiedzę finansową, architekturę danych, agentic AI i governance, aby automatyzować powtarzalne zadania, poprawiać jakość analiz i wspierać decyzje zarządcze.
Analizują dane, odchylenia, forecasty, koszty, marżę, cash flow i ryzyka.
Prowadzi projekt od Discovery, przez Design i Deploy, aż po Deliver i skalowanie.
Pozwala policzyć ROI, KPI, oszczędność czasu, wpływ na jakość decyzji i koszt utrzymania AI.
Każdy agent jest projektowany pod konkretny proces, źródła danych i decyzje biznesowe. Nie wdrażamy AI dla efektu technologicznego. Wdrażamy agentów, którzy wykonują realne zadania i tworzą mierzalną wartość.
Identyfikujemy procesy controllingu, źródła danych, powtarzalne zadania, wąskie gardła i miejsca, w których AI może dać mierzalny efekt. Definiujemy KPI, bazę AS-IS i hipotezy ROI.
Projektujemy agentów, workflow, integracje, logikę human-in-the-loop, architekturę danych, prompt governance i sposób mierzenia wartości biznesowej.
Wdrażamy agenta w środowisku testowym i produkcyjnym, integrujemy z ERP, BI, bazami danych, Teams, e-mailem lub aplikacją webową. Testujemy jakość, bezpieczeństwo i koszt działania.
Monitorujemy wyniki, koszty AI, jakość odpowiedzi, adoption rate i efekty biznesowe. Optymalizujemy model i skalujemy rozwiązanie na kolejne procesy controllingu.
Wpisz podstawowe dane, a my pokażemy szacunkowy potencjał oszczędności czasu i wartości biznesowej.
Zaznacz do 3 obszarów, które chcesz wdrożyć w pierwszej kolejności.
Szacunek oparty o uśrednioną redukcję czasu pracy 45% w pilotażach AI4Controlling.
AI4Controlling jest projektowane tak, aby działało w realnym środowisku firmy. Uwzględniamy architekturę danych, bezpieczeństwo, jakość modeli, kontrolę kosztów, odpowiedzialność za decyzje i wymogi governance.
Chce skrócić cykl raportowania, poprawić forecast accuracy i mierzyć ROI z AI.
Chce odciążyć zespół z ręcznej pracy i przejść od raportowania do analizy i rekomendacji.
Chce szybciej budować scenariusze, rolling forecasty i analizy what-if.
Chce otrzymywać lepsze rekomendacje, szybciej i na podstawie spójnych danych.
Nie. Discovery pozwala ocenić stan danych i wskazać, które źródła są potrzebne do pierwszego wdrożenia. AI4Controlling może startować od jednego procesu i ograniczonego zakresu danych.
Nie. Agenci AI są projektowani tak, aby integrować się z istniejącym ekosystemem firmy. Celem jest wykorzystanie danych i systemów, które już istnieją.
To zależy od procesu, jakości danych i zakresu integracji. Pierwszy sensowny pilotaż projektujemy tak, aby szybko pokazać wartość, ale jednocześnie miał ścieżkę do produkcji.
Patrzymy na oszczędność czasu, redukcję błędów, jakość forecastu, szybkość raportowania, wpływ na marżę, cash flow, koszty AI i jakość decyzji biznesowych.
Projekt zakłada governance by design: role i uprawnienia, logowanie decyzji, kontrolę dostępu, audytowalność, human-in-the-loop i zgodność z politykami bezpieczeństwa firmy.
Nie. Celem jest odciążenie zespołu z powtarzalnych analiz i raportowania, aby controllerzy mogli pełnić rolę partnerów biznesowych, interpretować dane i wspierać decyzje zarządu.
Pokażemy, gdzie agenci AI mogą dać najszybszy efekt, jak policzyć ROI i jak przejść od pilotażu do produkcyjnego wdrożenia.