Każdy koniec miesiąca w naszym biurze wyglądał tak samo. Stosy papierów, dziesiątki plików PDF zagubionych w wątkach mailowych i narastająca frustracja księgowej, która musiała to wszystko ręcznie wprowadzać do systemu. Presja czasu powodowała błędy – a to "czeski błąd" w numerze konta, a to zła data, a to brakujący NIP. Te pomyłki kosztowały nas nie tylko czas na korekty, ale też realny stres i ryzyko problemów z urzędem skarbowym. Postanowiliśmy raz na zawsze przeciąć ten węzeł gordyjski, wykorzystując nowoczesne narzędzia low-code.
Koszmar manualnego procesu
Zanim przeszliśmy do działania, zmierzyliśmy skalę problemu. Przetworzenie jednej faktury – od momentu jej otrzymania, przez otwarcie, przepisanie danych, aż po archiwizację – zajmowało średnio 4 minuty. Wydaje się niewiele? Przy 200 dokumentach kosztowych miesięcznie dawało to ponad 13 godzin żmudnej, całkowicie odtwórczej pracy. To prawie dwa dni robocze wyrzucone do kosza każdego miesiąca. Do tego dochodził chaos w archiwizacji – pliki gubiły się w prywatnych skrzynkach mailowych pracowników, a odnalezienie faktury sprzed pół roku graniczyło z cudem.
Wiedzieliśmy, że nie chcemy wdrażać drogiego, korporacyjnego systemu ERP, który wymagałby miesięcy szkoleń. Potrzebowaliśmy czegoś zwinnego, co zadziała w tle.
Nasze rozwiązanie: Make + OpenAI + Google Drive
Zdecydowaliśmy się na budowę własnego automatu przy użyciu platformy Make (dawniej Integromat). Jest to "cyfrowy klej", który pozwala łączyć różne aplikacje bez konieczności bycia programistą. Stworzyliśmy scenariusz, który działa w pełni automatycznie:
- Centralizacja: Klient lub pracownik wysyła fakturę na jeden, dedykowany adres e-mail (np. faktury@firma.pl). Nie ma znaczenia, czy w tytule wpisze "faktura", czy "FV za usługi".
- Inteligentny OCR: System automatycznie wyłapuje załącznik i przesyła go do modułu OCR wspomaganego przez AI (OpenAI GPT-4 Vision). To kluczowy moment. Zwykłe systemy OCR często się mylą przy nietypowych układach graficznych. AI "widzi" fakturę tak jak człowiek i rozumie, gdzie jest data sprzedaży, a gdzie termin płatności.
- Ekstrakcja danych: Sztuczna inteligencja odczytuje NIP kontrahenta, daty, kwoty netto/brutto (rozbijając je na stawki VAT) oraz pozycje na fakturze. Potrafi nawet przypisać kategorię kosztową na podstawie opisu usługi.
- Zapis i archiwizacja: Dane trafiają do arkusza Google Sheets, który pełni rolę rejestru wstępnego, a plik PDF jest automatycznie nazywany według schematu ROK-MC-DZIEN_KONTRAHENT i zapisywany na Dysku Google w odpowiednim folderze.
- Kontrola: Księgowa otrzymuje powiadomienie na Slacku z krótkim podsumowaniem i linkiem. Jej rola ogranicza się do jednego kliknięcia "Zatwierdź".
Efekty wdrożenia przerosły oczekiwania
Wynik? Czas procesowania faktury spadł z 4 minut do... 0 minut zaangażowania człowieka (poza finalną, sekundową akceptacją). Koszt wdrożenia, opierający się na kilku godzinach konfiguracji i tanich subskrypcjach, zwrócił się w pierwszym miesiącu działania.
Co więcej, zyskaliśmy 100% porządek w dokumentacji. Skończyło się gorączkowe poszukiwanie "tej jednej faktury za paliwo z marca". Błędy w cyfrach zostały wyeliminowane, bo AI kopiuje dane, a nie przepisuje je ręcznie. To idealny przykład na to, że automatyzacja nie musi być wielkim, drogim projektem IT. Wystarczy sprytne połączenie dostępnych narzędzi, by odzyskać czas i spokój ducha w zespole administracyjnym.
O autorze: MK
Ekspert ds. automatyzacji w GoFlow. Pasjonat łączenia technologii z biznesem, pomagający firmom odzyskiwać czas dzięki inteligentnym rozwiązaniom AI.
