AI I AUTOMATYZACJE
Od promptu do produkcji z MCP i agentami AI
Jak NETFLY usprawnia procesy w firmach
- Diagnozujemy procesy o największym wpływie na przychód i koszty (KPI, SLA, ryzyko błędów).
- Projektujemy automatyzacje w ask mode (plan), a następnie budujemy je agentem AI przez MCP.
- Wdrażamy w n8n z kontrolą jakości, wersjonowaniem i szybkim rollbackiem.
- Dostarczamy mierzalne efekty: oszczędność roboczogodzin, spadek kosztów operacyjnych, wzrost konwersji.
Najczęstsze automatyzacje w firmach (przykłady)
- Lead routing 360°: spływy z formularzy/ads/LinkedIn → deduplikacja → scoring AI → CRM → przypięcie do handlowca → SLA/alerty.
- Obsługa zapytań i ticketów: klasyfikacja AI, auto‑odpowiedzi, wzbogacenie danych klienta, eskalacja do właściwego działu.
- Faktury i dokumenty: OCR + AI ekstrakcja danych → weryfikacja → system księgowy → statusy i przypomnienia płatności.
- Obieg umów i podpisów: generowanie draftu umowy, e‑podpis, zapis do DMS/CRM, alerty o wygasaniu.
- Synchronizacja systemów: ERP ↔ CRM ↔ e‑commerce (produkty, stany, ceny, statusy), minimalizacja błędów ręcznych.
- Raporty zarządcze: codzienny P&L, MRR/ARR, lejek sprzedaży, cohorty — zasilane danymi z wielu źródeł.
- Marketing automation: segmentacja AI, kampanie omnichannel, przypomnienia koszyka, aktywacje po zdarzeniach.
- Onboarding pracownika/klienta: zakładanie kont, uprawnień, checklisty, szkolenia, automatyczne przypomnienia.
- Asystenci w Slack/Teams: komendy do uruchamiania workflow (np. „utwórz ofertę”, „pokaż status klienta”).
Wyniki finansowe z wdrożeń (przykłady)
- E‑commerce (zwroty i reklamacje): automatyzacja obiegu + statusów klienta → oszczędność ~40 h/mies. (ok. 3 000–5 000 zł) i +12% NPS.
- B2B (lead routing): scoring AI + SLA + przypisania → +18% konwersji lead→szansa i skrócenie czasu reakcji z 20 h do 2 h.
- Księgowość (OCR faktur): AI wyciąg danych + walidacja → redukcja 0,3–0,6 FTE (ok. 4 000–9 000 zł/mies.) i mniej błędów.
Jak wdrażamy w NETFLY (prod‑ready)
- Discovery: KPI procesu, źródła danych, systemy docelowe, RODO/PII.
- Ask mode: plan workflow (wejścia/wyjścia, błędy, SLA), akceptacja klienta.
- Dev workspace n8n: suche przebiegi na danych testowych; sekrety z vault/env.
- Agent + MCP: budowa w kontrolowanym sandboxie (Docker), przegląd PR „diff konta n8n”.
- Testy: scenariusze E2E, retry/backoff, idempotencja, rate‑limit.
- Promocja → test: import workflow z wersjonowaniem, tagi „beta”.
- Wdrożenie na prod: osobne poświadczenia, ograniczone uprawnienia, alerting.
- Monitoring: logi zdarzeń, metryki sukcesów/błędów, alerty kanałowe.
- Rollback: snapshot workflow/cred, plan powrotu w 1 klik.
- Dokumentacja: „runbook”, schemat, RACI, owner procesu po stronie klienta.
MCP w praktyce u nas
- Lokalny MCP (Docker): pełny dostęp do konta n8n, tworzenie/edycja workflow i cred.
- Zdalne serwery MCP: repozytoria GitHub z gotowymi workflow/dokumentacją jako „pamięć” dla AI.
- IDE/Agent: Cursor/Claude Desktop do interaktywnej edycji i automatycznego wdrożenia.
- Standaryzacja: wywołania narzędzi przez MCP zamiast ad‑hoc HTTP — mniej błędów, lepsza audytowalność.
Dobre praktyki
- Plan w ask mode → dopiero potem agent i build.
- Oddzielne środowiska: dev/test/prod, inne poświadczenia i uprawnienia.
- Idempotencja, retry, backoff, rate‑limit — odporność na błędy integracji.
- Wersjonowanie workflow i cred, szybki rollback.
- Monitoring i alerting od dnia 1.
