Systemy AI – możliwe zastosowania

Systemy AI znajdują zastosowanie w praktycznie każdej branży – od przemysłu i utrzymania ruchu, przez budownictwo i logistykę, po administrację, finanse oraz obsługę klienta. W organizacjach mogą wspierać analizę i przetwarzanie dokumentów (umów, zamówień, raportów, korespondencji), automatyzować klasyfikację i obieg informacji, budować inteligentne bazy wiedzy oraz dostarczać konwersacyjne wsparcie użytkowników (chatboty i asystenci). AI pozwala także na predykcję zdarzeń (np. awarii, opóźnień, ryzyk), optymalizację procesów i harmonogramów, wykrywanie anomalii, a także podejmowanie lepszych decyzji dzięki łączeniu danych z wielu systemów i ich interpretacji w kontekście procesów biznesowych.

Systemy AI w AMAGE Systems – zastosowania i możliwości w ramach rozwiązań AMAGE

Rozwiązania AMAGE od lat wspierają organizacje w utrzymaniu ruchu oraz w zarządzaniu procesami operacyjnymi. To naturalne środowisko dla automatyzacji i wsparcia decyzji przez AI, ponieważ w systemach AMAGE występują powtarzalne procesy, duża ilość dokumentacji oraz jedno źródło prawdy o stanie zasobów, zgłoszeń i prac.

Najcenniejszym elementem dla wdrożeń AI w AMAGE jest połączenie dwóch obszarów danych: struktury zasobów (urządzenia, instalacje, obiekty, lokalizacje, powiązania) oraz dokumentacji (instrukcje, protokoły, normy, raporty, historia serwisowa). Tak uporządkowana wiedza może być podstawą dla agentów AI, którzy:

• szybciej odnajdują informacje w dokumentacji i historii zdarzeń,
• podpowiadają decyzje w kontekście konkretnego zasobu i jego stanu,
• przygotowują propozycje działań (np. checklisty, zlecenia, plan przeglądu), a w uzgodnionym zakresie mogą je również wykonywać.

Agentowa architektura AMAGE AI pozwala wykorzystywać dane bezpośrednio z instancji AMAGE jako wiarygodny kontekst pracy (np. aktualne parametry, statusy, powiązania, harmonogramy, odpowiedzialności). Jednocześnie platforma może łączyć ten kontekst z innymi źródłami danych — zależnie od potrzeb organizacji — takimi jak systemy ERP, BMS/SCADA, repozytoria dokumentów, poczta, bazy procedur, dane z czujników czy rejestry zdarzeń.

Kluczowe jest, aby takie instalacje AI działały w sposób przewidywalny i kontrolowalny: umożliwiamy projektowanie zasad zachowania agentów, definiowanie zakresu ich kompetencji oraz reguł podejmowania działań. Równie istotna jest prywatność i bezpieczeństwo danych, szczególnie w przedsiębiorstwach o znaczeniu krytycznym (energia, transport, infrastruktura, przemysł strategiczny). Dlatego rozwiązania AMAGE AI można wdrażać w modelach dopasowanych do wymagań klienta — od chmury, przez chmurę prywatną, aż po pełną instalację on‑premises.

Platforma AMAGE AI

Platforma AMAGE AI to centralny system do budowy, uruchamiania i nadzorowania rozwiązań sztucznej inteligencji w ekosystemie AMAGE. Zapewnia jedno, spójne środowisko, w którym organizacja może łączyć dane procesowe i dokumentację, projektować zachowania agentów oraz udostępniać użytkownikom bezpieczne, kontekstowe wsparcie AI — dokładnie tam, gdzie wykonywana jest praca.

Rozwiązanie zostało zaprojektowane i rozwijane w Polsce, co przekłada się na realną możliwość dopasowania platformy do specyfiki branży i procesów klienta: integracji z istniejącymi systemami, konfiguracji uprawnień i polityk bezpieczeństwa, a także rozbudowy modułów i automatyzacji w miarę rozwoju potrzeb.

Platforma pełni rolę „huba” integrującego systemy oparte o AMAGE w centralny system analityki i automatyzacji AI, umożliwiając m.in.:

• spójne zarządzanie rozwiązaniami AI dla wielu obszarów i instancji AMAGE,
• wykorzystanie danych operacyjnych i wiedzy organizacji jako wiarygodnego kontekstu działania,
• kontrolowalne wdrażanie agentów (zakres kompetencji, zasady działania, audytowalność),
• rozwój od prostych asystentów i wyszukiwania wiedzy po automatyzację wybranych procesów.

Platforma AMAGE AI może obsługiwać wiele organizacji i projektów w ramach jednej instalacji (multi‑tenant), zapewniając pełną izolację danych i konfiguracji pomiędzy środowiskami. Ułatwia to centralne utrzymanie platformy przy jednoczesnym zachowaniu wymagań bezpieczeństwa: odrębnych użytkowników, ról, uprawnień oraz kontroli dostępu do modułów i zasobów.

W ramach platformy dostępne są wbudowane aplikacje wspierające codzienną pracę z AI i wiedzą organizacji, m.in.:

• przestrzeń spotkań i notatek (porządkowanie ustaleń, wniosków i zadań),
• baza wiedzy (gromadzenie i indeksacja dokumentów oraz źródeł),
• chatbot/asystenci konwersacyjni,
• integracje z instancjami AMAGE oraz innymi systemami (dostarczanie kontekstu i danych do agentów).

Sercem rozwiązania jest backend AMAGE AI – warstwa, która odpowiada za zarządzanie modelami i ich użyciem, konfigurację profili konwersacji oraz agentów AI, a także budowę i analizę baz wiedzy. Backend umożliwia również definiowanie struktur danych oraz reguł działania automatyzacji, tak aby rozwiązania AI były spójne z procesami biznesowymi i możliwe do kontrolowania w środowisku produkcyjnym.

W AMAGE AI dostępny jest projektant promptów, profili konwersacji i agentów, który pozwala w uporządkowany sposób definiować zachowanie asystentów: ich rolę, zakres kompetencji, źródła kontekstu, sposób odpowiadania oraz zasady bezpieczeństwa. Dzięki temu mechanizmy konwersacyjne można konfigurować i testować przed udostępnieniem użytkownikom – bez „ręcznego” utrzymywania wielu wariantów promptów i bez ryzyka niespójnych ustawień pomiędzy środowiskami.

Gotowe konfiguracje mogą być publikowane jako profile konwersacji i agenci dla wybranej organizacji lub projektu, z kontrolą dostępu i uprawnień. Ułatwia to wdrożenia w większych strukturach, gdzie różne zespoły potrzebują różnych asystentów (np. utrzymanie ruchu, administracja, dokumentacja, zakupy), ale w ramach wspólnych standardów.

Platforma umożliwia również definiowanie i wykorzystywanie modeli językowych (LLM) w modelu najlepiej dopasowanym do wymagań klienta:

• modele udostępniane przez API,
• usługi serverless w chmurze,
• modele uruchamiane na dedykowanej infrastrukturze (w tym modele open na sprzęcie klienta).

Wszystkie komponenty uruchamiane są w kilku dostępnych modelach wdrożeń uwzględniając wdrożenie w pełni izolowane na infrastrukturze klienta (On Premises).

Możliwości wdrożeń

Platforma AMAGE AI może być wdrożona w modelu dopasowanym do wymagań organizacji — zarówno pod kątem prywatności danych, jak i integracji z istniejącą infrastrukturą IT. Dobór wariantu wdrożenia pozwala zbalansować czas uruchomienia, koszty utrzymania, skalowalność oraz poziom kontroli nad danymi i używanymi modelami AI.

W praktyce proponujemy trzy sprawdzone modele wdrożeń:

• SaaS (chmura publiczna AMAGE) – najszybszy start i łatwe skalowanie, bez inwestycji w infrastrukturę.
• PaaS (chmura prywatna/dedykowana) – większa kontrola, dedykowane zasoby oraz integracje dostosowane do środowiska klienta.
• On‑Premises (infrastruktura klienta) – pełna izolacja i kontrola, rekomendowane przy najwyższych wymaganiach bezpieczeństwa oraz regulacyjnych.

Każdy model może obejmować integracje z systemami AMAGE i systemami zewnętrznymi, a także wykorzystanie modeli LLM w wariancie chmurowym lub na infrastrukturze klienta — zależnie od polityk bezpieczeństwa, dostępnych zasobów i oczekiwanego poziomu niezależności.

Rozwiązania chmurowe (SaaS)

Model SaaS to najszybszy sposób uruchomienia AMAGE AI w organizacji — bez inwestycji w infrastrukturę i bez długiego etapu przygotowań. Platforma działa na zarządzanym środowisku chmurowym AMAGE AI, a klient otrzymuje gotowe, skalowalne rozwiązanie, które można szybko zintegrować z wybranymi źródłami danych i procesami.

Wariant SaaS sprawdza się szczególnie przy wdrożeniach pilotażowych oraz wtedy, gdy kluczowe są krótki czas uruchomienia i elastyczność rozwoju. W zależności od wymagań możliwe jest wykorzystanie modeli LLM udostępnianych jako usługi chmurowe (serverless/API), przy zachowaniu zasad kontroli dostępu i konfiguracji profili/agentów.

Najważniejsze korzyści modelu SaaS:

• szybkie wdrożenie i niski próg startu (bez własnych serwerów),
• skalowalność wraz ze wzrostem liczby użytkowników i obciążeń,
• przewidywalne koszty utrzymania i aktualizacji po stronie dostawcy,
• dobre dopasowanie do organizacji z mniejszymi wymaganiami dotyczącymi izolacji infrastruktury, przy jednoczesnym zachowaniu kontroli uprawnień i konfiguracji w platformie.

Rozwiązania chmurowe prywatne (PaaS)

Model PaaS (chmura prywatna lub dedykowana) jest przeznaczony dla organizacji, które oczekują większej kontroli nad środowiskiem niż w SaaS, a jednocześnie chcą zachować zalety chmury: skalowalność, automatyzację utrzymania oraz możliwość szybkiej rozbudowy. AMAGE AI działa na dedykowanej infrastrukturze chmurowej zaprojektowanej pod wymagania klienta (architektura, sieć, izolacja, polityki dostępu, integracje).

Wariant PaaS umożliwia korzystanie zarówno z modeli serverless/API, jak i z własnych instancji modeli AI uruchamianych na dedykowanych zasobach (GPU/TPU) oraz z własnych serwerów inferencji (np. vLLM, Ollama) — co pozwala dopasować rozwiązanie do wymagań wydajności, kosztów i polityk bezpieczeństwa.

Najważniejsze korzyści modelu PaaS:

• większa izolacja i kontrola nad środowiskiem (w porównaniu do SaaS),
• dedykowane zasoby oraz możliwość precyzyjnego doboru infrastruktury pod obciążenia,
• łatwiejsze spełnienie wymagań bezpieczeństwa i zgodności (polityki sieciowe, dostęp, logowanie, audyt),
• szerokie możliwości integracji z systemami klienta i istniejącym środowiskiem IT.

Rozwiązania prywatne (On-Premises)

Model On‑Premises to wdrożenie AMAGE AI w pełni w środowisku klienta — na serwerach lokalnych lub w prywatnej chmurze organizacji. Ten wariant jest przeznaczony dla podmiotów, które wymagają maksymalnej kontroli nad danymi, ruchem sieciowym i sposobem przetwarzania informacji (np. środowiska regulowane, infrastruktura krytyczna, organizacje z polityką „no cloud” lub z sieciami odseparowanymi).

W On‑Premises możliwe jest uruchamianie własnych instancji modeli AI na zasobach klienta (np. GPU/TPU) oraz korzystanie z własnych serwerów inferencji (np. vLLM, Ollama). W zależności od potrzeb rozwiązanie może obejmować również przygotowanie i utrzymanie modeli w środowisku klienta, w tym ich dostrajanie na danych wewnętrznych — bez wynoszenia danych poza organizację.

Najważniejsze korzyści modelu On‑Premises:

• pełna kontrola nad infrastrukturą, danymi i konfiguracją środowiska,
• możliwość pracy w sieciach izolowanych oraz z restrykcyjnymi politykami bezpieczeństwa,
• uruchamianie modeli i inferencji lokalnie (przewidywalność, wymagania compliance),
• opcja dostrajania modeli na danych klienta w kontrolowanym środowisku,
• najlepsze dopasowanie do organizacji z najwyższymi wymaganiami w obszarze prywatności i bezpieczeństwa.

Funkcje i możliwości

Platforma AMAGE AI dostarcza komplet narzędzi do praktycznego wykorzystania sztucznej inteligencji w organizacji — od pracy z dokumentacją i wiedzą, przez asystentów konwersacyjnych, po agentową automatyzację procesów. Dzięki integracji z AMAGE Software Suite rozwiązania AI mogą działać na danych i procesach, które już funkcjonują w organizacji, bez dublowania informacji i bez utraty kontekstu operacyjnego.

Kluczowe możliwości obejmują:

• przetwarzanie i analizę dokumentów oraz budowę baz wiedzy (wyszukiwanie, streszczenia, klasyfikacja, kontekstowe odpowiedzi),
• asystentów i chatboty biznesowe osadzone w realnych danych organizacji i zasadach dostępu,
• konfigurację modeli i profili konwersacji dopasowanych do ról użytkowników i obszarów zastosowań,
• agentowe wykonywanie zadań i wspieranie procesów (w uzgodnionym zakresie: rekomendacje, przygotowanie działań, automatyzacje),
• integracje z instancjami AMAGE i systemami zewnętrznymi, aby AI pracowało na aktualnym i wiarygodnym kontekście.

Analiza i przetwarzanie dokumentów, baz wiedzy, spotkań, raportów

AMAGE AI wspiera organizacje w pracy z dużą ilością treści — od dokumentacji technicznej i procedur, przez korespondencję i raporty, aż po materiały ze spotkań. Platforma automatyzuje porządkowanie informacji, wydobywanie kluczowych danych oraz budowę baz wiedzy, dzięki czemu użytkownicy szybciej znajdują odpowiedzi i podejmują decyzje w oparciu o aktualny, zweryfikowany kontekst.

Kluczowe możliwości obejmują:

• ekstrakcję informacji z dokumentów (np. dane, parametry, identyfikatory, ustalenia, obowiązki) oraz ich ustrukturyzowanie,
• podsumowania i streszczenia dopasowane do roli użytkownika (zarząd, operacje, technika),
• klasyfikację i tagowanie dokumentów oraz automatyczne przypisywanie do obszarów tematycznych,
• kontekstowe odpowiedzi na pytania z wykorzystaniem zaawansowanego RAG (Retrieval‑Augmented Generation), czyli łączenia modelu językowego z wyszukiwaniem w bazie wiedzy,
• pracę na treściach ze spotkań (notatki, wnioski, lista ustaleń) oraz ich powiązanie z procesami i dokumentacją.

Biznesowe konwersacyjne systemy AI

AMAGE AI umożliwia budowę biznesowych asystentów konwersacyjnych, które odpowiadają w oparciu o wiedzę organizacji oraz aktualny kontekst pracy użytkownika. W przeciwieństwie do ogólnych chatbotów, asystenci w AMAGE AI mogą działać na zdefiniowanych źródłach danych (dokumentacja, bazy wiedzy, procesy AMAGE, integracje) oraz w ramach polityk dostępu, dzięki czemu są użyteczni w codziennej pracy i przewidywalni w środowisku firmowym.

Platforma pozwala konfigurować asystentów dla konkretnych ról i zastosowań (np. wsparcie operacji utrzymania ruchu, legislacji, danych produkcyjnych), w tym:

• odpowiedzi oparte o bazy wiedzy i dane klienta (RAG) oraz wybrane źródła publiczne/ogólne,
• integracje z instancjami AMAGE i usługami zewnętrznymi poprzez serwery MCP i konektory,
• definiowalne profile konwersacji (język, styl, format odpowiedzi, ograniczenia, zasady bezpieczeństwa),
• kontrolę uprawnień i widoczności danych, aby użytkownik otrzymywał odpowiedzi zgodne z jego rolą,
• możliwość rozwoju od prostych Q&A do asystentów wspierających proces (np. przygotowanie podsumowania, zebranie danych, propozycja kolejnych kroków).

Personalizowane modele AI

W AMAGE AI możliwe jest tworzenie i utrzymywanie spersonalizowanych rozwiązań modelowych dopasowanych do specyfiki organizacji — jej terminologii, typów dokumentów, procesów oraz wymagań jakościowych. W zależności od potrzeb może to oznaczać konfigurację modeli pod konkretne zadania (np. ekstrakcja danych, klasyfikacja, analiza treści) lub przygotowanie wariantów działania asystentów opartych o dedykowany kontekst wiedzy.

Platforma wspiera rozwój rozwiązań AI w kierunku większej precyzji i automatyzacji, m.in. poprzez:

• budowę i rozwój baz wiedzy (RAG) oraz ich wzbogacanie o przetwarzanie wielomodalne dokumentów: tekst, obrazy, wideo i audio,
• wykorzystanie wyspecjalizowanych modeli do zadań takich jak ekstrakcja pól, wykrywanie elementów w dokumentach, analiza zgodności i jakości danych,
• możliwość uruchamiania modeli w trybie chmurowym lub na infrastrukturze klienta (zgodnie z wymaganiami bezpieczeństwa),
• dopasowanie konfiguracji i komponentów AI do konkretnych przypadków użycia (np. dokumenty techniczne, raporty, formularze, korespondencja).

Agentowe systemy AI

Agentowe podejście w AMAGE AI pozwala przejść od „asystenta odpowiadającego na pytania” do rozwiązań, które realizują zadania w ramach zdefiniowanych zasad i uprawnień. Agenci mogą analizować kontekst, planować kroki, korzystać z wiedzy oraz wykonywać działania w systemach AMAGE i systemach zewnętrznych — zawsze w zakresie uzgodnionym z klientem i z możliwością kontroli (np. zatwierdzanie, rejestrowanie działań, audyt).

Platforma umożliwia projektowanie agentów wspierających procesy operacyjne i administracyjne, w tym:

• definiowanie agentów do wykonywania zadań i etapów procesów (np. przygotowanie propozycji zlecenia, checklisty, raportu),
• integracje z AMAGE i systemami zewnętrznymi, aby agent mógł działać na aktualnych danych (np. ERP, BMS/SCADA, repozytoria dokumentów),
• automatyzację rutynowych czynności (zbieranie informacji, porównania, weryfikacje, przygotowanie danych wejściowych),
• wsparcie decyzyjne w oparciu o kontekst zasobów, dokumentacji i historii zdarzeń,
• możliwość wdrażania reguł działania (kompetencje, ograniczenia, wymagane potwierdzenia) dla przewidywalności i bezpieczeństwa.

Integracja z systemem AMAGE Software Suite

Integracja AMAGE AI z AMAGE Software Suite umożliwia osadzenie sztucznej inteligencji bezpośrednio w procesach operacyjnych — tak, aby asystenci i agenci pracowali na tych samych danych, na których pracują użytkownicy systemu. Dzięki temu AI nie jest „oddzielnym narzędziem”, lecz uzupełnieniem środowiska AMAGE o funkcje wyszukiwania wiedzy, analityki kontekstowej i automatyzacji działań.

Połączenie realizowane jest poprzez mechanizmy integracyjne (m.in. protokoły MCP), co pozwala bezpiecznie udostępniać kontekst z wielu obszarów i instancji AMAGE. W praktyce integracja obejmuje:

• dostęp do danych procesowych AMAGE (np. zasoby, zgłoszenia, zlecenia, harmonogramy, inspekcje) jako kontekstu rozmowy i pracy agentów,
• indeksację dokumentacji oraz struktury systemu AMAGE w bazach wiedzy AI, aby odpowiedzi były oparte o wiarygodne źródła,
• kontrolę uprawnień i izolację danych zgodnie z rolami użytkowników oraz zasadami organizacji.

Integracja wewnątrz systemu AMAGE

AMAGE AI może działać bezpośrednio wewnątrz systemów AMAGE, udostępniając użytkownikom konwersacyjne wsparcie w miejscu, gdzie realizowane są zadania operacyjne. Dzięki temu pracownicy nie muszą przełączać się między narzędziami: asystent ma dostęp do bieżącego kontekstu (np. wskazany zasób, zgłoszenie, zlecenie, dokument), a odpowiedzi i podpowiedzi są powiązane z rzeczywistymi danymi w systemie.

W praktyce integracja wewnętrzna umożliwia m.in.:

• szybkie wyszukiwanie informacji w dokumentacji i bazach wiedzy bez opuszczania AMAGE,
• analizę danych i historii zdarzeń w kontekście konkretnego obiektu/urządzenia lub procesu,
• przygotowanie podsumowań, notatek i propozycji działań (np. checklist, kroków diagnostycznych, opisu zgłoszenia),
• wsparcie użytkowników w codziennej pracy poprzez asystentów dopasowanych do ról i uprawnień.

Integracje wielu instancji systemów AMAGE w ramach platformy AMAGE AI

W organizacjach posiadających wiele lokalizacji, spółek lub projektów AMAGE AI może pełnić rolę centralnej platformy AI dla wielu instancji systemów AMAGE. Pozwala to wdrażać i utrzymywać rozwiązania AI w jednym miejscu, a jednocześnie korzystać z danych i kontekstu z różnych środowisk — zgodnie z przyjętymi zasadami dostępu oraz wymaganiami bezpieczeństwa.

Takie podejście umożliwia m.in.:

• koordynację i ujednolicenie sposobu działania asystentów i agentów w całej organizacji (wspólne standardy, profile, polityki),
• budowę wspólnych lub wydzielonych baz wiedzy oraz wykorzystywanie danych z wielu instancji jako kontekstu analitycznego,
• wsparcie pracy w modelu wielolokalizacyjnym (porównania, raportowanie, wymiana dobrych praktyk, spójne definicje),
• zarządzanie integracjami i uprawnieniami w sposób centralny, przy zachowaniu izolacji danych pomiędzy organizacjami/projektami tam, gdzie jest to wymagane.

Przykłady zastosowań

Poniżej przedstawiono przykładowe scenariusze wdrożeń AMAGE AI, które pokazują, jak platforma łączy dane procesowe, dokumentację i agentowe automatyzacje w praktycznych zastosowaniach. Dobór funkcji i zakresu automatyzacji zależy od potrzeb organizacji: od szybkiego dostępu do wiedzy i wsparcia użytkowników, po analitykę i realizację zadań w procesach operacyjnych.

Wdrażane obszary mogą obejmować m.in.:

• wsparcie utrzymania ruchu (diagnostyka, procedury, historia serwisowa, planowanie),
• obsługę inwestycji i projektów (praca na dokumentacji, raportach, komunikacji),
• automatyzację przetwarzania dokumentów (ekstrakcja danych, klasyfikacja, obieg),
• agentowe wsparcie użytkowników AMAGE w realizacji powtarzalnych zadań.

Wsparcie w systemach zarządzania utrzymaniem ruchu

W obszarze utrzymania ruchu AMAGE AI pomaga skrócić czas diagnozy, poprawić jakość decyzji oraz ograniczyć przestoje poprzez połączenie danych operacyjnych AMAGE (zgłoszenia, zlecenia, historia serwisowa, zasoby) z dokumentacją techniczną i wiedzą organizacji. Asystenci i agenci mogą wspierać zarówno planowanie i analitykę, jak i codzienną pracę techników w terenie.

Przykładowe zastosowania obejmują:

• automatyczną analizę zgłoszeń i historii awarii (klasyfikacja, wskazanie prawdopodobnych przyczyn, priorytety, wyszukanie dokumentacji),
• predykcję awarii i wykrywanie anomalii na podstawie danych z czujników oraz systemów monitoringu,
• podpowiedzi procedur, checklist i kroków diagnostycznych w kontekście konkretnego urządzenia i jego stanu,
• optymalizację harmonogramów przeglądów i prac (lepsze planowanie zasobów, krótsze okna serwisowe),
• szybkie wyszukiwanie i interpretację dokumentacji (instrukcje, protokoły, normy, raporty) bez opuszczania procesu,
• przygotowanie propozycji działań serwisowych (opis zlecenia, zakres prac, lista części) do zatwierdzenia i realizacji.

Wsparcie w systemach obsługi inwestycji budowlanych

W projektach budowlanych AMAGE AI usprawnia pracę zespołów poprzez szybsze przetwarzanie dokumentacji i komunikacji projektowej oraz lepszą kontrolę nad informacją w całym cyklu inwestycji. Asystenci kontekstowi mogą łączyć dane procesowe (zadania, obieg dokumentów, statusy, decyzje) z treścią dokumentów, dzięki czemu ułatwiają koordynację i redukują czas potrzebny na wyszukiwanie oraz weryfikację informacji.

Przykładowe zastosowania obejmują:

• automatyczną analizę dokumentacji projektowej oraz raportów postępu prac (podsumowania, wykrywanie zmian, wskazywanie ryzyk i zależności),
• analiza danych z modułu nadzoru, weryfikacja postępu prac oraz raportowanych danych, analiza kompletności zadań i zgodności z harmonogramem,
• wsparcie obszaru zakupów i logistyki: analiza zamówień, dostaw oraz dzierżaw sprzętu i materiałów (porównania, kompletność, statusy, zgodność z ustaleniami, wyliczenia dzierżaw).

Automatyzacja przetwarzania dokumentów

AMAGE AI automatyzuje pracę z dokumentami, które w wielu organizacjach stanowią wąskie gardło: dostawy, zamówienia, dokumenty magazynowe, a także dokumenty prawne i regulacyjne. Platforma potrafi wyodrębniać informacje z treści, porządkować je i przekazywać do odpowiednich modułów oraz procesów — ograniczając ręczne wprowadzanie danych i ryzyko błędów.

Przykładowe zastosowania obejmują:

• przetwarzanie dokumentów dostaw (np. faktury, WZ, specyfikacje): ekstrakcję danych z zeskanowanych dokumentów, weryfikację kompletności i powiązanie z zamówieniami, dostawami oraz magazynem,
• analizę dokumentów prawnych i regulacyjnych: ekstrakcję kluczowych informacji (np. terminy, obowiązki, zakresy, odwołania) oraz przekazywanie ich do modułów legislacji / zgodności w celu dalszego obiegu i raportowania.

Systemy agentowe wspierające użytkowników systemów AMAGE

W tym scenariuszu AMAGE AI działa jako zestaw agentów wspierających użytkowników w realizacji codziennych zadań w systemach AMAGE. Agenci mogą nie tylko odpowiadać na pytania, ale również przygotowywać działania i wykonywać uzgodnione kroki w procesach — w oparciu o dane operacyjne, dokumentację i zdefiniowane reguły dostępu.

Przykładowe zastosowania obejmują:

• definiowanie agentów do wykonywania konkretnych zadań i etapów procesów (np. przygotowanie zlecenia, weryfikacja danych, opracowanie checklisty, wygenerowanie podsumowania),
• automatyzację rutynowych czynności oraz wsparcie decyzyjne (np. kompletowanie informacji z wielu modułów, porównania, wskazanie braków i ryzyk),
• łączenie wielu profili konwersacji i agentów w celu obsługi bardziej złożonych procesów biznesowych (np. „asystent techniczny” + „asystent dokumentacji” + „agent integracyjny” pracujące w jednym przepływie).

Podsumowanie

Rozwiązania AMAGE AI umożliwiają praktyczne wykorzystanie sztucznej inteligencji w organizacji — od pracy z dokumentacją i bazami wiedzy, przez asystentów konwersacyjnych, po agentowe automatyzacje procesów. Kluczową wartością jest połączenie AI z danymi operacyjnymi AMAGE (zasoby, zdarzenia, zlecenia, harmonogramy) oraz z dokumentacją, co pozwala uzyskiwać odpowiedzi i rekomendacje w realnym kontekście pracy.

Platforma AMAGE AI wspiera wdrożenia w modelu dopasowanym do wymagań klienta (SaaS / PaaS / On‑Premises), z naciskiem na bezpieczeństwo, kontrolę dostępu i możliwość skalowania. Dzięki temu organizacja może rozwijać rozwiązania AI etapowo: od pilotażu i pierwszych asystentów po automatyzację wybranych procesów.

Jeśli chcesz omówić scenariusze wdrożenia AMAGE AI w Twojej organizacji (zakres, integracje, model infrastruktury), skontaktuj się z nami — przygotujemy propozycję architektury i plan wdrożenia dopasowany do potrzeb oraz polityk bezpieczeństwa.