Branża
AI dla energetyki i firm OZE — sprzedaż w terenie, dobór instalacji, dokumentacja
Aktualizacja: · Sprint0
W skrócie
W firmach OZE i energetyce AI zwraca się tam, gdzie ludzie pracują w terenie i na dokumentach: CRM z trybem offline i kalkulatorami doboru instalacji, asystent odpowiadający z kart katalogowych i warunków przyłączenia, odczyt faktur za energię i dokumentacji przyłączeniowej zamiast przepisywania. Sektor energii jest w załączniku I dyrektywy NIS2 jako sektor kluczowy, więc bezpieczeństwo danych projektuje się od pierwszego dnia, nie dokłada po wdrożeniu. Pracujemy dwiema drogami — model lokalny w Waszej sieci albo komercyjny na umowie powierzenia — i w obu obowiązują te same cztery reguły: minimum danych do modelu, umowa powierzenia, kontrola dostępu rolami, ślad audytowy. Pierwszy krok to MVP systemu (orientacyjnie 6–10 tygodni) albo pilot asystenta na dokumentach (orientacyjnie 4–8 tygodni).
Jak wygląda praca dziś
Handlowiec jedzie do klienta z laptopem, na którym leży arkusz z kalkulatorem — w każdym oddziale w nieco innej wersji. Ofertę liczy w Excelu, wynik zapisuje w notatkach telefonu, a do CRM-u (jeśli jest) wpisuje wieczorem, o ile pamięta. Historia rozmów z klientem żyje w skrzynce jednego człowieka; gdy odchodzi, odchodzi razem z nim. Follow-up obiecany „za dwa tygodnie" ginie między biurem handlowym a działem montażu.
Dokumentacja przyłączeniowa to papier i skany: faktura za energię od klienta, warunki przyłączenia od operatora, protokół odbioru, wniosek o dofinansowanie. Te same dane — moc, adres, numer licznika, taryfa — przepisuje się trzy, cztery razy do różnych formularzy. Monter na dachu dzwoni do biura z pytaniem o parametr falownika, bo karta katalogowa jest w mailu sprzed pół roku.
Do tego sezonowość: po ogłoszeniu naboru dotacyjnego leady spływają falą, a ekip montażowych jest tyle samo. Kto nie widzi lejka w czasie rzeczywistym, planuje na wyczucie. I zasięg — znaczna część klientów mieszka tam, gdzie aplikacja bez trybu offline jest bezużyteczna.
Zastosowania
CRM w terenie z trybem offline
Historia klienta, trasa dnia, kalkulator doboru instalacji i notatki działają na telefonie bez zasięgu, a po powrocie sieci synchronizują się z biurem. Follow-upy trafiają do właściwej osoby, nie do arkusza.
Usługa: systemy i integracje →Asystent na dokumentacji technicznej
Karty katalogowe falowników i pomp ciepła, instrukcje montażu, warunki przyłączenia operatora — w jednym miejscu, z odpowiedzią wskazującą źródło. Monter pyta z dachu, nie dzwoni do biura.
Przewodnik: RAG na wiedzy firmowej →Odczyt faktur za energię i dokumentów przyłączeniowych
Zużycie i taryfa z faktury klienta, dane z warunków przyłączenia i protokołów odbioru zamieniane w pola systemu z kontrolą jakości. Koniec przepisywania do wniosków i ofert.
Przewodnik: ekstrakcja danych →Agent pilnujący kompletu dokumentów
Sprawdza, czego brakuje do zgłoszenia mikroinstalacji albo wniosku o dofinansowanie, przypomina klientowi i handlowcowi, przygotowuje komplet do zatwierdzenia przez człowieka.
Przewodnik: agenty AI w firmie →Planowanie ekip w sezonie
Modele na danych z CRM-u i harmonogramów: ile montaży spłynie po kampanii dotacyjnej, gdzie zabraknie ekip, które leady mają szansę zamknąć się przed zimą.
Usługa: systemy AI dla biznesu →Dowód: CRM dla firmy OZE
Realizacja
Zespoły terenowe firmy sprzedającej PV i pompy ciepła pracowały w Excelu i traciły historię klientów. Zbudowaliśmy mobilny CRM z trybem offline, trasami GPS, pięcioma kalkulatorami energii i automatycznymi follow-upami między biurami — i utrzymujemy go po oddaniu.
To jest system, na którym później osadza się AI: uporządkowane dane o klientach, instalacjach i etapach sprzedaży zamiast arkuszy w kilku wersjach.
Zobacz realizację- 144+
- endpointów API
- 35+
- tabel w bazie
- 24
- ekrany UI
Regulacje, które wyznaczają ramy
- NIS2 — sektor energii jest w załączniku I dyrektywy jako sektor kluczowy. Czy konkretna firma podlega wprost, zależy od roli i wielkości, ale podmiot kluczowy odpowiada za bezpieczeństwo łańcucha dostaw — więc pytania o to, jak chronicie dane, dostaniecie od operatora albo wytwórcy, dla którego pracujecie. Każdy dostawca AI jest elementem tego łańcucha. Więcej: AI zgodne z NIS2.
- RODO — klienci OZE to głównie osoby fizyczne: adres, numer licznika, zużycie z faktury, dane do wniosku o dofinansowanie. Do modelu trafia tylko to, co potrzebne do jednego zadania, a dostawcę modelu wiąże umowa powierzenia. Więcej: RODO a AI.
- AI Act — kalkulatory doboru, asystenci na dokumentacji i odczyt dokumentów to zastosowania niskiego ryzyka; zostają obowiązki przejrzystości (klient ma wiedzieć, że rozmawia z AI) i AI literacy dla pracowników, którzy z systemu korzystają. Więcej: AI Act dla firm.
Reguły danych są w każdym wdrożeniu te same, niezależnie od tego, która regulacja Was dotyczy: minimum danych do modelu, umowa powierzenia z dostawcą, kontrola dostępu rolami i ślad audytowy każdego zapytania. Gdy dane nie mogą opuścić sieci firmy, ten sam system uruchamiamy na modelu lokalnym. To nie jest porada prawna.
Od czego zacząć
Dwa punkty wejścia, zależnie od tego, gdzie dziś jest proces. Jeśli sprzedaż i dobór instalacji żyją w arkuszach — MVP systemu, bo AI potrzebuje uporządkowanych danych. Jeśli proces jest w systemie, a czas pochłania szukanie w dokumentacji — pilot asystenta na dokumentach. Przed decyzją warto przejść checklistę wdrożenia AI.
MVP systemu: CRM, panel B2B albo aplikacja
Dla firm, które pracują w Excelu i mailach, a gotowe systemy nie pasują do ich procesu.
orientacyjnie 6–10 tygodni
- Warsztat procesu i jeden przepływ od początku do końca, bez „na później”
- Aplikacja webowa lub mobilna (tryb offline, gdy ludzie pracują w terenie)
- Integracja z tym, co już jest: ERP, KSeF, EDI, API dostawców
- Kod własnością klienta, utrzymanie i rozwój po oddaniu
Efekt: Działający system na produkcji, na którym później osadzamy AI — bo AI potrzebuje uporządkowanych danych.
Pilot: asystent na dokumentach firmy
Dla firm, w których odpowiedź na typowe pytanie wymaga przekopania instrukcji, intranetu i skrzynki.
orientacyjnie 4–8 tygodni
- Wybór jednego działu i jednego zbioru dokumentów (instrukcje, procedury, oferty)
- Asystent RAG z uprawnieniami na etapie wyszukiwania i wskazaniem źródła w każdej odpowiedzi
- Zestaw pytań kontrolnych ze znanymi odpowiedziami — mierzymy trafność, nie wrażenia
- Decyzja o modelu: lokalny albo komercyjny na umowie powierzenia
Efekt: Działający asystent w jednym dziale, pomiar trafności i plan rozszerzenia na kolejne.
Najczęstsze pytania
Czy mała firma instalująca fotowoltaikę podlega NIS2?
Sektor energii jest w załączniku I dyrektywy NIS2 jako sektor kluczowy, ale czy konkretna firma podlega przepisom wprost, zależy od jej roli i wielkości — najczęściej dotyczy to operatorów sieci, wytwórców i dostawców energii. Mniejsza firma instalacyjna bywa jednak ich dostawcą, a podmiot kluczowy ma obowiązek pilnować bezpieczeństwa łańcucha dostaw, więc pytania o to, jak chronicie dane, przyjdą od klienta. To nie jest porada prawna — rozstrzygnięcie należy do Waszego prawnika.
Handlowcy pracują tam, gdzie nie ma zasięgu. Czy CRM z AI ma wtedy sens?
Ma, pod warunkiem, że aplikacja jest projektowana z trybem offline od pierwszego dnia: dane klienta, kalkulator doboru instalacji i notatki działają lokalnie na telefonie, a synchronizacja z biurem odbywa się, gdy wraca sieć. Funkcje wymagające modelu (np. podsumowanie rozmowy) czekają w kolejce i wykonują się po synchronizacji. Tak zbudowaliśmy CRM dla firmy OZE opisany w realizacjach.
Od czego zacząć: od CRM-u czy od asystenta AI na dokumentacji?
Od tego, co dziś boli bardziej. Jeśli sprzedaż i dobór instalacji żyją w Excelu i notatkach, pierwszy krok to MVP systemu — AI potrzebuje uporządkowanych danych, których arkusze nie dają. Jeśli proces jest w systemie, a czas pochłania szukanie w kartach katalogowych, warunkach przyłączenia i instrukcjach montażu, zaczynamy od pilota asystenta na dokumentach. Odpowiedź daje bezpłatne discovery.