Procesy

Z rozhovorů se 7 členy týmu vyplynulo několik procesů, které se opakují, zabírají značný čas a mají potenciál pro zefektivnění. Nejde o kompletní procesní audit – zaměřuji se na místa, kde je úspora nejviditelnější.

Přehled procesů

Kde začít – impact a effort

Snazší + velký dopad → začněte zde. TLDV pro porady je otázka jednoho odpoledne. Sloučení tabulek zvládne AI za hodinu. Náročnější + velký dopad → hackathonové projekty. Automatická kontrola dokumentů vyžaduje nastavení pravidel a testování, ale úspora je obrovská.

1. Kontrola měsíčních reportů

Jak to funguje dnes: Zaměstnanci vyplňují záznamy konzultací do Google Docs na sdíleném disku. Každý klient má svůj dokument. Na konci měsíce J. Černá a E. Horáková otevřou každý dokument a zkontrolují: jsou tam datumy, známky, poučení compliance, náplň výuky, pomůcky. Když něco chybí, okomentují. Učitel „opraví" (někdy jen klikne „vyřešeno" bez opravy). Kontrola se opakuje.

„Někteří zaměstnanci jsou takoví experti, že nám tam dají sice vyřešeno, ale nic se tam nezmění. Takže ta kontrola tam opravdu musí proběhnout znova zpětně," popisuje E. Horáková.

Co je špatně: Ruční otevírání 150 dokumentů. Žádná automatická kontrola vyplněnosti. Opakované kontroly po „opravách".

Co může automatizace doplnit:

• Google Apps Script – skript, který projde všechny dokumenty ve složce a zkontroluje přítomnost klíčových polí (datum, známky, compliance). Výstup: tabulka s přehledem, kdo má co doplnit.
• ChatGPT Business projekt – pro kontrolu kvality obsahu (ne jen přítomnosti, ale smysluplnosti zápisu). Nahraje se pravidlo, co má být v dokumentu, a AI zkontroluje shodu.

2. Kontrola individuálních klientských plánů

Jak to funguje dnes: Interní systém vygeneruje prázdný IKP formulář. Zaměstnanec ho vyplní na základě doporučení od centrály. Finance a účetnictví zkontroluje: jsou tam správné cíle, odpovídá to doporučení, je tam měřitelnost, správná terminologie. Nedostatky se vrací k opravě.

J. Černá už s konzultantem testovala automatizovanou kontrolu. Zjistili, že problém nebyl v AI, ale v tom, že pravidla nebyla jasně definovaná. Letos pravidla přepracovali – základ pro automatizaci je připravený.

Co může automatizace doplnit:

• ChatGPT Business projekt s instrukcemi: „Zkontroluj, jestli IKP obsahuje měřitelné cíle, odpovídá doporučení centrály, používá správnou terminologii." Pracovník nahraje dokument, AI vrátí seznam nedostatků.
• Dávková kontrola – po nastavení pravidel lze zpracovat dokumenty ve skupinách (po třídách), ne jeden po jednom.

3. Dodací listy a přefakturace

Jak to funguje dnes: L. Říhová si v účetním systému vyfiltruje faktury za daný měsíc a pobočku. Otevře je jednu po jedné. Protože naskenované faktury nejdou kopírovat, ručně opisuje názvy položek a ceny do Excelu. Excel dopočítá marži a DPH. Výsledek se přenese do e-dokladu jako faktura pro pobočku.

„Opisuju ‚puzzle dinosauru, 185,93' a tohle dělám se všema položkama ze všech faktur," ukazuje Říhová.

Co je špatně: Ruční opisování z naskenovaných faktur. Opakování pro každou pobočku každý měsíc.

Co může automatizace doplnit:

• účetní systém export do CSV – pokud účetní systém umožňuje export položkového seznamu (ne jen obrázky faktur), celý proces se zredukuje na import do Excelu.
• Google Apps Script – automatická tvorba dodacího listu ze strukturovaných dat. Vyplní šablonu, spočítá marži, vygeneruje PDF.

4. Zápisy z porad

Jak to funguje dnes: Koordinační porady finančního oddělení probíhají každý pátek online. E. Horáková popisuje: kolegyně píše zápis ručně v Google Doc se sdílenou obrazovkou. Z porady se vypisují úkoly, termíny. A. Pokorná po poradě vedení sbírá zápisy z jednotlivých poboček a v ChatGPT sjednocuje formátování.

J. Černá už testuje TLDV pro automatické zápisy. Narazila na limity free verze a nedotažené nastavení firemního účtu.

Co může automatizace doplnit:

• TLDV (nebo alternativa) – automatický přepis a sumarizace online porad. Jeden účet pro organizaci, přístup pro všechny.
• NotebookLM – nahrát přepis z porady, nechat vygenerovat strukturovaný zápis a seznam úkolů per osoba.

5. Reorganizace Google Disku

Jak to funguje dnes: Každá pobočka má svůj sdílený disk. Struktura se liší. Složky se duplikují. H. Marková: „Něco tam najít je dost složitý. Když si nahoru napíšu IKP, vidím IKP 25, IKP 25-26 zkontrolované, IKP neskontrolované… Je to takový chaos."

Co může automatizace doplnit:

• Jednotná šablona struktury – definovat standardní složky (IKP, Měsíční reporty, Zápisy, Šablony) a replikovat napříč pobočkami.
• Google Workspace Admin – nastavit sdílené disky centrálně, omezit vytváření duplicit.
• Toto není AI problém; je to problém organizační. Ale jeho vyřešení je prerekvizitou pro efektivní nasazení AI nástrojů.

6. Přijímací formuláře

Jak to funguje dnes: H. Marková vyplňuje přijímací formuláře ručně z dat ve 4 různých tabulkách. V létě přijme 60 klientů, každý vyžaduje několik formulářů. Informace v tabulkách nekorespondují.

Co může automatizace doplnit:

• Sloučení tabulek do jedné master tabulky klientů (AI zvládne identifikovat duplicity a nesrovnalosti).
• Mail merge – z jedné tabulky automaticky vyplnit šablony formulářů. Google Docs + Apps Script, nebo Canva pro vizuálnější dokumenty.
• Pozn.: Pokud pobočka přejde na nový interní systém (jak Marková naznačila), problém se vyřeší systémově.