Koniec z Excelem i chaosem w danych. Polski startup ma sposób na uwolnienie ukrytych zysków firmy

W dobie cyfryzacji firmy toną w aplikacjach i systemach, które generują wyspy odizolowanych informacji. Jak wynika z raportu „MuleSoft Connectivity Benchmark Report” opublikowanego przez firmę Salesforce, przeciętne przedsiębiorstwo używa dziś średnio aż 1061 różnych aplikacji, z czego zaledwie 29 proc. jest ze sobą zintegrowanych. To oznacza, że menedżerowie podejmują strategiczne decyzje na podstawie fragmentarycznych i często nieaktualnych wycinków rzeczywistości.

Tę właśnie barierę rozbija innowacyjne rozwiązanie stworzone przez zespół AI Superpowers. AI Dashboard to w pełni modularny system, który poprzez wielowarstwowy pipeline łączy dane rozproszone po dziesiątkach firmowych narzędzi w jeden zunifikowany ekosystem decyzyjny.

Sztuczna inteligencja, która łączy kropki

Narzędzie nie wymaga wyrzucania dotychczasowych programów do kosza. Za pomocą API, konektorów bazodanowych lub importu plików, AI Dashboard wpina się w popularne środowiska: CRM (jak Salesforce czy HubSpot), ERP (SAP, Comarch), systemy finansowe, wsparcia technicznego, a nawet w arkusze Excel czy pliki na dysku Google Drive. Następnie platforma automatycznie standaryzuje i czyści te dane.

– Każda firma korzysta z wielu systemów jednocześnie: CRM do zarządzania klientami, ERP do operacji, Meta Ads i Google Ads do kampanii, platformy ticketingowe do obsługi zgłoszeń, systemy billingowe do faktur, arkusze kalkulacyjne do raportów, pliki na dyskach sieciowych. Każdy z tych systemów ma własny dashboard, własne wykresy i własne KPI. Problem w tym, że żaden z nich nie rozmawia z pozostałymi – mówi Marta Zalewska, cofounderka AIsuperpowsers.io.

Zamiast jednak tworzyć kolejny, nudny agregator tabelek, system zaprzęga do pracy algorytmy AI (m.in. przetwarzanie języka naturalnego – NLP), by aktywnie szukać wzorców i wyciągać wnioski dla menedżerów.

– System wykorzystuje sztuczną inteligencję, żeby wyciągnąć to, czego żaden pojedynczy dashboard nie pokaże: związki między danymi z różnych źródeł. A następnie mówi zarządowi wprost, co wymaga uwagi i dlaczego – dodaje Marta Zalewska.

Precyzja celowana w stanowisko. CEO widzi zysk, marketing widzi konwersję

 AI Dashboard polega na personalizacji. Interaktywny kokpit na żywo dostosowuje wyświetlane wskaźniki do konkretnej roli w organizacji:

• Zarząd (CEO/Właściciel): Zyskuje pełny obraz firmy, w tym zysk operacyjny (EBITDA) aktualizowany w czasie rzeczywistym, cash flow, czy AI forecasting z trafnością na poziomie 95%.
• Finanse (CFO): Kontroluje bieżące koszty pozyskania klienta (CAC), analizuje płatności i modeluje scenariusze finansowe (optymistyczne, bazowe i pesymistyczne).
• Sprzedaż i Retencja: Szefowie sprzedaży widzą indywidualny scoring ryzyka odejścia dla każdego klienta (churn scoring) i otrzymują precyzyjne listy rekomendacji upsell.
• Obsługa Klienta (Support): Zyskuje automatyczną klasyfikację zgłoszeń, podgląd eskalacji i monitoring średniego czasu obsługi przypisanego do agenta.
• Marketing: Otrzymuje twarde dane o ROI kampanii w rozbiciu na kanały, kosztach pozyskania leada oraz ścieżkach atrybucji.

800 proc. zwrotu z inwestycji. Zaskakujące efekty wdrożenia w polskim telekomie

Zastosowanie zaawansowanej analityki w praktyce przynosi ciekawe rezultaty. Pokazuje to przykład wdrożenia AI Dashboard w polskiej firmie telekomunikacyjnej obsługującej kilka tysięcy klientów. Warto dodać, że sektor ten ma gigantyczny potencjał optymalizacyjny. Według najnowszego raportu instytutu badawczego McKinsey Global Institute, wdrażanie sztucznej inteligencji (w tym analitycznej i generatywnej) w branży telekomunikacyjnej może przynieść temu sektorowi nawet 100 miliardów dolarów dodatkowych zysków operacyjnych rocznie na całym świecie.

W polskim telekomie wdrożono 5 dedykowanych modułów, a ich wyniki zaskakują:

1. Optymalizacja przychodów: Moduł zidentyfikował ponad 1400 klientów korzystających tylko z jednej usługi, wykazujących gotowość na pakiet łączony. Potencjał wzrostu przychodu na kliencie oszacowano na poziomie 30–65%.
2. Predykcja odpływów (Churn prevention): Algorytmy odkryły, że ponad 50% bazy klientów ma podwyższone ryzyko odejścia z powodu powtarzających się awarii internetu. Skuteczność interwencji wyniosła 70%, a moduł wygenerował astronomiczny wskaźnik ROI rzędu 800%, chroniąc kilkaset tysięcy złotych przychodu rocznie.
3. Inteligentna klasyfikacja: Zasilony bazą ponad 228 000 zgłoszeń z ostatnich 13 lat system NLP zaczął automatycznie kategoryzować aż 80% zgłoszeń bez żadnego udziału człowieka, redukując czas ich obsługi o 35%.
4. Prognozowanie (Forecasting): Symulacje wykazały oszałamiającą różnicę. Ze wsparciem AI firma odnotowała wzrost rzędu +20% rok do roku, podczas gdy bez tego narzędzia prognozy wskazywały na mizerne +1,7%.
5. Dynamiczna segmentacja: System podzielił bazę klientów na podstawie ich realnych, zmiennych zachowań (tworząc m.in. grupy cyfrowych tubylców czy klientów wrażliwych na cenę), co pozwoliło na personalizację komunikacji.

Twoje dane, twoje serwery. Koniec z oddawaniem know-how

W dobie ciągłych wycieków danych i obaw przed wielkimi korporacjami technologicznymi, twórcy AI Dashboard kładą nacisk na absolutne bezpieczeństwo. Żadne wrażliwe informacje o klientach czy finansach nie wychodzą do zewnętrznych chmur.

– Cały pipeline działa na infrastrukturze klienta. Żadne dane nie wychodzą poza środowisko firmowe. Po wdrożeniu klient jest właścicielem kodu, danych i kompetencji – mówi Marta Zalewska, cofounderka AIsuperpowsers.io i dodaje, że dzięki temu przedsiębiorca zachowuje nie tylko tajemnicę handlową, ale zyskuje pełną kontrolę i może modyfikować kod na własne potrzeby.

Marta Zalewska, cofounderka AIsuperpowsers.io

Cały proces transformacji został zaprojektowany tak, aby zminimalizować przestoje w pracy firmy. Faza pierwsza – prowadząca do uzyskania pierwszego panelu zarządczego (MVP) – trwa zaledwie cztery tygodnie. Od drugiego do trzeciego miesiąca włączane są moduły zapobiegające odpływom i kategoryzujące zgłoszenia, a między czwartym a szóstym miesiącem następuje zaawansowana faza dynamicznych cen i pełnej optymalizacji (Customer 360).

Jednak sama technologia to nie wszystko. Twórcy systemu kładą nacisk na transformację kulturową w firmie, oferując kompleksowe programy edukacyjne – od warsztatów dla zarządu po certyfikację wewnętrznych liderów AI.

– Jednym z największych problemów firm wdrażających AI nie jest technologia, lecz adaptacja pracowników. Celem nie jest dostarczenie systemu. Celem jest zbudowanie organizacji, która potrafi z niego korzystać i rozwijać go samodzielnie – podsumowuje Marta Zalewska.