Ten blog przez lata był o podróżach, historii i polityce. Dziś wyjątkowo o czymś, co zajmuje mnie od dłuższego czasu: o sztucznej inteligencji w codziennej pracy małych firm. Konkretnie o agencie AI, którego zbudowałem pod marką Cogitus AI, a który robi jedną rzecz: przygotowuje oferty handlowe.
Skąd pomysł
W większości firm B2B oferta powstaje tak samo od dwudziestu lat. Handlowiec otwiera poprzednią ofertę w Wordzie, zmienia nazwę klienta, szuka cen w Excelu, liczy rabat „na oko” i wysyła PDF. Godzina pracy, a błąd o jedno zero to nie wpadka wizerunkowa, tylko realny problem, bo oferta w rozumieniu prawa potrafi wiązać jak umowa.
Sam pomysł na agenta ofertowego pojawił się podczas moich studiów MBA na Akademii Leona Koźmińskiego, gdy analizowaliśmy, ile czasu w małych firmach pochłaniają czynności, które nie tworzą wartości. Ofertowanie było na szczycie listy.
Programów do ofertowania jest na rynku sporo, ale prawie wszystkie to formularz i szablon PDF. Przepisywanie i liczenie zostaje po stronie człowieka. Pomyślałem, że skoro modele językowe potrafią zrozumieć opis potrzeby klienta, to właściwym narzędziem nie jest kolejny formularz, tylko agent, który zna cennik firmy, jej klientów i historię ofert.
Co robi agent
Handlowiec pisze do niego zwykłymi słowami: „oferta dla ACME, 10 sztuk X-500, rabat 8 procent”. Może też wrzucić zapytanie klienta jako PDF, zdjęcie albo skan. Agent:
- dobiera pozycje z firmowego cennika i liczy ceny, ilości i sumy, pilnując maksymalnych rabatów;
- sprawdza historię: „z ACME wygrywaliście przy 5–7 procent, 8 może być na wyrost”;
- składa PDF z logo firmy i wysyła go z firmowej skrzynki, kopia ląduje w „Wysłanych”;
- pamięta ustalenia z każdym klientem i przypomina, do kogo wrócić, zanim temat ostygnie.
Od zapytania do gotowej oferty mijają około trzy minuty. Cały proces opisałem na stronie: jak działa agent, krok po kroku.
Czym to się różni od ChatGPT
To pytanie słyszę najczęściej. ChatGPT napisze ładny tekst oferty, ale nie zna Twojego cennika, Twoich klientów ani tego, które oferty wygrałeś, a które przegrałeś. Mój generator ofert handlowych pracuje wyłącznie na danych firmy i dlatego jego podpowiedzi mają wartość handlową. Rekomendacja rabatu bierze się z Waszych wyników, nie z ogólnej wiedzy modelu.
Druga różnica to dane. Cennik, klienci i oferty nie trafiają do trenowania publicznych modeli. Każda firma ma oddzielne środowisko, a po zakończeniu współpracy dostaje eksport i środowisko jest usuwane.
Czego się nauczyłem, budując to
Trzy rzeczy zaskoczyły mnie najbardziej.
Po pierwsze, największa wartość nie leży w generowaniu tekstu, tylko w pilnowaniu logiki: żeby cena zgadzała się z cennikiem, rabat nie przekroczył limitu, a termin ważności oferty zawsze był wpisany. Nudne, ale to właśnie tam giną pieniądze.
Po drugie, wiedza handlowa w małej firmie siedzi w głowie jednej osoby. Gdy odchodzi, znika razem z nią. Agent, który pamięta każdą ofertę i ustalenia, zatrzymuje tę wiedzę w firmie.
Po trzecie, użytkownicy nie chcą się uczyć nowego programu. Jeśli umiesz napisać wiadomość, umiesz zrobić ofertę. Tak wygląda AI do ofert, która ma szansę przyjąć się w firmie, w której nikt nie ma czasu na wdrożenia.
Co dalej
Agenta można przetestować w firmie za darmo: darmowy pilotaż trwa 30–60 dni, a środowisko z Waszym cennikiem i logo przygotowuję w jeden dzień. W dniach 8–10 września pokazuję go na żywo na targach Heating Tech Expo w Nadarzynie, na przykładzie ofert na pompy ciepła. Jeśli prowadzisz firmę, w której oferty wciąż powstają w Wordzie, daj znać. Chętnie pokażę, jak to wygląda na Waszych danych.