Automatizace podnikových procesů dnes nestačí jen „klikat". V Hyverr propojujeme robotickou procesní automatizaci (RPA) s umělou inteligencí a LLM — a budujeme řešení, která vaší firmě skutečně rozumí. Rutina běží automaticky, lidé se věnují důležitým rozhodnutím. Propojujeme RPA a AI s kontrolními mechanismy a jasnou eskalací výjimek.
RPA: Digitální svaly (Precision & Execution)
Tradiční RPA (např. UiPath, Power Automate) funguje jako spolehlivý digitální pracovník, který se neunaví a přepisuje data konzistentně podle pravidel.
-
Co dělá: Přihlašuje se do systémů (ERP, SAP, RSMS), stahuje soubory, kopíruje data z buňky A do buňky B, odesílá předdefinované e-maily.
-
Limitace: Jakmile narazí na nestrukturovaná data (např. e-mail od zákazníka, který píše nespisovně, nebo skenovanou fakturu s jiným rozložením), robot se zastaví a vyžaduje lidský zásah.
LLM: Digitální mozek (Context & Cognition)
Navrhujeme a integrujeme AI funkcionality na míru, včetně kontrolních mechanismů a dokumentace pro konkrétní použití
-
Co dělá: Co dělá: čte texty, rozpozná jejich typ a
naléhavost (např. stížnost vs. dotaz), extrahuje klíčové informace a navrhuje odpovědi a priority.
-
Přínos: Dokáže zpracovat informaci, která nemá pevnou strukturu. Rozpozná, že „posílám vám ten papír k letu“ a „v příloze naleznete Air Waybill“ znamená totéž.
Naše filozofie: Synergie "Digitálních Rukou" a "Digitálního Mozku"
Tradiční automatizace (RPA) dokáže data přenášet, ale nedokáže jim rozumět. V Hyverr tento rozdíl stíráme. Naše řešení navrhujeme jako uzavřený ekosystém:
-
RPA (Digitální ruce): Vykonává rutinní úkoly, propojuje systémy (jako RSMS, SAP, Salesforce) a zajišťuje konzistentní a auditovatelný přenos dat.
-
LLM & AI (Digitální mozek): Analyzuje nestrukturované texty, chápe kontext e-mailů, extrahuje klíčové informace z dokumentů a a navrhuje další postup podle pravidel, která určíte.
Výsledek? Od hodin rutinní práce k rychlejšímu zpracování. RPA a AI pomáhají šetřit čas, omezovat přepisy a udržet proces pod kontrolou.
Jak postupujeme: Od analýzy k nasazení
Nenasazujeme technologii pro technologii. Náš proces je řízen výsledkem:
-
1. Process Mining & Audit: Identifikujeme úzká hrdla ve vašich interních procesech.
-
2. Návrh architektury: Definujeme, kde RPA zajistí stabilitu a kde LLM dodá potřebnou inteligenci.
-
3. Proof of Value (PoV): Během týdnů doručíme funkční prototyp, který prokáže reálnou úsporu.
-
4. Škálování: Integrujeme řešení do vašeho firemního prostředí s důrazem na bezpečnost dat a GDPR.
Jak vypadá synergie v praxi? (The Hyverr Loop)
Naše řešení propojuje tyto dva světy do jednoho plynulého toku, který nazýváme Cognitive automation loop:
| Fáze |
Technologie |
Činnost v organizaci |
| Vstup |
RPA |
Robot monitoruje příchozí e-maily nebo složku s naskenovanými dokumenty. |
| Pochopení |
LLM (AI) |
Model přečte dokument, zjistí, že jde o reklamaci poškozeného nákladu, vytáhne číslo letu, ID zásilky a popis poškození. |
| Rozhodnutí |
LLM (AI) |
AI navrhne kategorii a prioritu požadavku; konečný postup se řídí nastavenými pravidly a kontrolami. |
| Exekuce |
RPA |
Robot se přihlásí do interní aplikace, vyhledá konkrétní záznam a vloží do něj všechna data, která mu AI připravila. |
| Zpětná vazba |
LLM + RPA |
AI připraví odpověď zákazníkovi v jeho jazyce. Odešle se po schválení, nebo automaticky s označením, že ji připravil AI asistent (podle nastavení klienta). |
Naše řešení v praxi:
Inteligentní produkty
Intelligent Document Orchestrator (IDO)
Kombinujeme RPA a AI pro vytěžování informací z různě strukturovaných dokumentů a navazující kontrolu dat.
-
Využití: Automatická extrakce dat z dokumentů a následné párování v účetních systémech bez nutnosti definovat šablony.
-
Přínos: Omezení ručního přepisu a třídění dokumentů; konkrétní úsporu ověřujeme na datech klienta.
Smart Mailbox Automator
Smart Mailbox pomáhá klasifikovat příchozí e-maily, vytěžovat data a připravovat odpovědi podle definovaných pravidel; rozsah automatizace závisí na nasazení.
-
Využití: Zpracování zákaznických požadavků nebo vnitrofiremní komunikace.
-
Přínos: Snížení objemu ručního třídění e-mailů; skutečný efekt závisí na skladbě doručených zpráv.
