Analiza opłacalności

To usługa doradcza, która przekłada entuzjazm związany z robotyzacją i AI na twarde liczby. W oparciu o zweryfikowane dane kosztowe modelujemy Total Cost of Ownership (TCO) proponowanego rozwiązania, szacujemy realne oszczędności operacyjne i wskazujemy, w jakim horyzoncie czasowym projekt pokryje własne nakłady. Efektem jest kilkunastostronicowy raport— przygotowany z myślą o zarządzie i finansach — który transparentnie odpowiada na kluczowe pytanie: „czy i kiedy ta automatyzacja się opłaci?”

Dlaczego warto?

1. Decyzje oparte na danych – zamiast abstrakcyjnych obietnic otrzymujesz liczby: payback period, ROI, NPV i IRR.

2. Redukcja ryzyka inwestycyjnego – precyzyjne wyliczenia kosztów licencji, developmentu i utrzymania (cloud API vs on-prem).

3. Optymalizacja architektury – porównujemy scenariusze (API publiczne, lokalne inferencje AI, hybryda) pod kątem CAPEX/OPEX.

4. Wsparcie finansowania – raport zawiera gotową sekcję dla CFO i banku / funduszu UE, ułatwiając pozyskanie budżetu.

Zakres i metodologia

Analizę prowadzimy w czterech, ściśle powiązanych etapach, wykorzystując best practices z controllingu, metodykę PMI oraz framework Lean ROI.

1. Kick-off i zbieranie danych

• Warsztat celów biznesowych – definiujemy mierniki sukcesu (np. redukcja czasu cyklu o 40 %, spadek kosztu obsługi o 0,8 zł na transakcję).

• Checklist kosztów – wspólnie wypełniamy szablon zawierający: licencje RPA/AI, integracje API, infrastrukturę, DevOps, szkolenia, support.

• Uzgodnienie zakresu – ustalamy, które elementy automatyzacji (model AI, silnik workflow, OCR itp.) podlegają kalkulacji.

2. Model kosztowy TCO

• CAPEX – jednorazowe nakłady: development, PoC, sprzęt (GPU/TPU), wdrożenie bezpieczeństwa.

• OPEX – koszty stałe/miesięczne: fee za odpytywanie API, utrzymanie serwerów, aktualizacje modeli, support L2/L3.

• Scenariusze wdrożenia – porównujemy:

  1. AI-as-a-Service (np. Azure OpenAI, Google Vertex)

  2. On-prem inference (własne GPU w klastrze Kubernetes)

  3. Hybrydę (API na trening, lokalnie na produkcji)
     Dla każdego wariantu wyliczamy koszty 3- i 5-letnie, z indeksacją energii i walut.

3. Symulacja efektów i oszczędności

• Mapowanie kosztów bieżących „as-is” – czas pracy FTE, straty jakości, kary SLA, marnotrawstwo materiału.

• Algorytmy oszczędności – stosujemy wzory Lean Accounting i analitykę procesową:

  • czas × stawka pracownika,

  • redukcja błędów × koszt poprawki,

  • zwiększenie przepustowości × przychód utracony.

• Analiza wrażliwości – Monte-Carlo (10 000 iteracji) pokazuje, jak wahania wolumenu lub kursu USD wpływają na zwrot z inwestycji.

4. Raport i rekomendacje

• Dokument 15–25 stron PDF zawiera:

  • macierz kosztów (CAPEX/OPEX) wraz z dyskontem,

  • prognozę przychodów/ oszczędności w układzie miesięcznym,

  • kluczowe wskaźniki (payback, ROI, NPV przy 8 % WACC, IRR),

  • wykres przepływów gotówki i analiza ryzyk,

  • rekomendacje: go / postpone / stop + zalecany model AI (API vs lokalny).

• Sesja prezentacyjna (60 min) – wyjaśniamy metodologię, odpowiadamy na pytania CFO/CTO, sugerujemy wariant finansowania (CAPEX leasing, OPEX subskrypcja).

Co wyróżnia nasze podejście?

Rezultaty dla Twojej firmy

• Pewność strategiczna – wiesz, który projekt przyniesie największe zwroty i w jakim terminie.

• Gotowy materiał decyzyjny – dokument spełnia wymogi audytu wewnętrznego i może stanowić załącznik do wniosku inwestycyjnego.

• Lepsze negocjacje z dostawcami – szczegółowa lista kosztów ułatwia uzyskanie rabatów na licencje czy infrastrukturę.

• Ograniczenie ryzyka „shadow IT” – jasny podział ról i odpowiedzialności (RACI) oraz plan na utrzymanie i cykl życia modelu AI.

Dla kogo?

• Firmy planujące pierwsze wdrożenie RPA/AI i potrzebujące biznes-case’u dla zarządu.

• Organizacje wielooddziałowe z dużym wolumenem procesów, gdzie decyzje inwestycyjne muszą opierać się na surowych danych.

• CFO oraz działy controllingu, które pragną zweryfikować szacunki IT i zminimalizować ryzyko budżetowe.

• Spółki przygotowujące się do finansowania zewnętrznego lub grantów UE, gdzie wymagany jest szczegółowy feasibility study.

Kolejne kroki

1. Zgłoś proces – wypełnij formularz z podstawowymi danymi (czas cyklu, wolumen, koszty FTE).

2. Podpisz NDA – gwarantujemy pełną poufność i anonimowość danych wejściowych.

3. Kick-off (online/onsite) – ustalamy zakres i zbieramy dane (1–2 dni robocze).

4. Odbiór raportu – w ciągu 10 dni roboczych od zebrania danych otrzymujesz kompletną analizę gotową do prezentacji zarządowi.

Analiza Opłacalności Automatyzacji to nie koszt — to inwestycja w pewność decyzji. Zanim wydasz pierwszy milion na roboty, serwery GPU czy API AI, otrzymasz jasną odpowiedź: gdzie leżą prawdziwe oszczędności, ile dokładnie zyskasz i po jakim czasie projekt spłaci się sam.

Jeśli zależy Ci na tym, by automatyzacja była nie tylko innowacyjna, ale przede wszystkim rentowna — skontaktuj się z nami i poznaj liczby, które przemówią do każdego CFO.