Przeczytaj najnowsze

Jeśli poszukujesz więcej informacji na temat Ogólnopolskiej Sieci Certyfikowanych Biur Rachunkowych lub chcesz nawiązać współpracę, skontaktuj się z nami:

                   Paulina Haczykowska - Rosłonek

                   [email protected]

                  Koordynator ds. Komunikacji Marketingowej

Kontakt dla Mediów

Stworzona przez 

Wszelkie prawa zastrzeżone. Wszystkie materiały wykorzystane na ww. stronie w tym: logo, tekst, zdjęcia, grafika, dźwięk oraz sposób ich prezentacji są prawnie chronione i stanowią własność intelektualną ich właścicieli. Dane te zostały podane wyłącznie w celach informacyjnych. 

Rozwój sieci i technologię rozwiązań oferowanych przez OSCBR zapewnia CashDirector wraz z mBankiem.

FAQ

Regulaminy

Polityka prywatności

Kontakt:

mail: [email protected]

telefon: 533 337 005

AI opłaca się w biurze rachunkowym wtedy, gdy wartość korzyści uzyskanych w konkretnym procesie przewyższa pełny dodatkowy koszt narzędzia i jego wdrożenia, a wynik nadal spełnia wymagany standard jakości. ROI należy więc oceniać dla konkretnego zastosowania AI, a nie dla samej licencji, modelu czy całego biura.

AI może skrócić zadanie i nadal się nie opłacać. Jeżeli pracownik wcześniej przygotowywał wiadomość przez 20 minut, a narzędzie AI generuje szkic w 3 minuty, kuszące jest stwierdzenie: „oszczędzamy 17 minut”.

Taki rachunek jest jednak niepełny.

Do procesu mogą dojść przygotowanie danych, anonimizacja, napisanie polecenia, sprawdzenie źródeł, kontrola odpowiedzi, korekta, konsultacja z bardziej doświadczoną osobą czy ponowne wykonanie zadania, gdy rezultat nie nadaje się do użycia.

Dlatego w biurze rachunkowym nie powinniśmy mierzyć czasu do pojawienia się odpowiedzi na ekranie. Interesuje nas czas do uzyskania wyniku spełniającego ten sam standard, który obowiązywał bez AI.

Nie porównuj czasu „człowiek pisze” z czasem „AI generuje”. Porównuj pełny czas wykonania zadania bez AI z pełnym czasem wykonania, kontroli i zatwierdzenia zadania z AI.

Spis treści:

1. Kiedy AI naprawdę się opłaca?

2. Zasada 6K: pełny rachunek opłacalności AI

3. Jak policzyć ROI z AI? 

4. Przykład obliczenia ROI AI dla 40 zadań

5. Odzyskany czas nie zawsze oznacza dodatkowy przychód

6. Kiedy AI nie opłaca się w biurze rachunkowym

7. Krótka checklista przed zakupem kolejnych licencji

8. FAQ o ROI z AI w biurze rachunkowym

9. Ekspert OSCBR - Dorota Prościńska

Kiedy AI naprawdę się opłaca?

Nie da się wiarygodnie policzyć jednego ROI dla całego AI w biurze. Tę samą licencję można z powodzeniem wykorzystywać do przygotowywania powtarzalnych szkiców wiadomości, a ze stratą do sporadycznej analizy wymagającej długiej kontroli eksperta. Dlatego opłacalność należy oceniać dla konkretnego zastosowania, a nie dla samej aplikacji.

Proces nadaje się do pomiaru, jeśli można jasno określić:

• jakie zadanie wykonujemy i jak często się ono powtarza;

• co uznajemy za prawidłowy rezultat;

• ile trwa wykonanie bez AI i z AI;

• kto oraz w jaki sposób sprawdza wynik;

• co biuro zrobi z odzyskanym czasem.

Jeśli potrzebujesz przykładów konkretnych zadań, które można najpierw przetestować na małej skali, zobacz poradnik ChatGPT w biurze rachunkowym – zastosowania i gotowe prompty dla księgowych. 

Zasada 6K: pełny rachunek opłacalności AI

Cena licencji pokazuje tylko niewielką część kosztu. Do oceny zastosowania AI można wykorzystać Zasadę 6K, która porządkuje najważniejsze elementy rachunku. 

Zasada 6K pomaga niczego nie pominąć, ale nie służy do wielokrotnego liczenia tych samych kosztów. Jeżeli czas kontroli i standardowych poprawek został już ujęty w pełnym czasie procesu z AI, nie doliczamy wartości tych minut ponownie.

Przed wyborem rozwiązania dobrze jest również sprawdzić jego bezpieczeństwo, zasady administracji i dopasowanie do procesu. Pomaga w tym poradnik Jak wybrać narzędzie AI dla biura rachunkowego.

Jak policzyć ROI z AI? 

Do pierwszej oceny nie potrzeba rozbudowanego modelu finansowego. Wystarczą cztery kroki.

1. Zmierz czas bez AI. Sprawdź kilka porównywalnych zadań i ustal typowy czas wykonania. Pojedynczy przypadek może być nietypowy, dlatego lepiej oprzeć się na większej próbie.
2. Zmierz pełny czas z AI. Uwzględnij przygotowanie danych, napisanie polecenia, generowanie, kontrolę, poprawki i akceptację. Jeśli wynik został odrzucony, również zapisz ten przypadek.
3. Wyceń oszczędność. Pomnóż odzyskany czas przez wewnętrzny koszt godziny procesu. Nie zastępuj go automatycznie stawką sprzedażową, ponieważ cena usługi i koszt pracy oznaczają coś innego.
4. Odejmij dodatkowe koszty. Uwzględnij licencję, przypisaną część kosztu wdrożenia, integracje i administrację, o ile nie zostały już ujęte w czasie pracy.

ROI = (łączna korzyść - dodatkowy koszt AI) / dodatkowy koszt AI x 100%

Jeśli proces wymaga materiałów klienta, przed testem trzeba ustalić, jakie informacje mogą trafić do narzędzia. Konkretne przykłady znajdziesz w poradniku Jakich danych klientów nie wolno wprowadzać do ChatGPT i innych narzędzi AI.

Przykład obliczenia ROI AI dla 40 zadań

Załóżmy, że biuro testuje AI przy tworzeniu powtarzalnych wiadomości o brakujących dokumentach. W miesiącu przygotowuje 40 takich wiadomości. Przykład pokazuje wyłącznie sposób liczenia, a nie wynik konkretnego biura.

Przy wewnętrznym koszcie godziny wynoszącym 70 zł wartość czterech odzyskanych godzin wynosi 280 zł. Jeżeli miesięczny koszt licencji i administracji przypisany do tego zastosowania to 240 zł, ROI wynosi:

(280 zł - 240 zł) / 240 zł x 100% = 16,7%

Wynik jest dodatni, ale przewaga wynosi tylko 40 zł. Dodatkowa minuta kontroli przy każdym zadaniu może pochłonąć znaczną część efektu. Rozsądną decyzją nie jest więc automatyczny zakup licencji dla całego zespołu, lecz dalszy pomiar i poprawienie procesu.

Odzyskany czas nie zawsze oznacza dodatkowy przychód

Trzy biura mogą odzyskać po 10 godzin i uzyskać zupełnie inny efekt finansowy. Jedno wykorzysta ten czas na dodatkową, sprzedaną pracę. Drugie ograniczy nadgodziny. Trzecie zmniejszy przeciążenie zespołu, ale bez bezpośredniego wzrostu przychodów lub spadku kosztów.

Każdy z tych rezultatów może mieć wartość, lecz nie wolno automatycznie liczyć odzyskanych godzin według ceny usługi. Dodatkowy przychód powstaje dopiero wtedy, gdy wolny czas rzeczywiście pozwolił wykonać pracę, za którą zapłacił klient.

Co sprawdzić przed skalowaniem

Jakość

Wynik powinien spełniać ustalony standard. Można oznaczać rezultaty jako zaakceptowane bez zmian, zaakceptowane po drobnej korekcie, wymagające istotnej poprawy lub odrzucone. Dzięki temu liczby wygenerowanych odpowiedzi nie pomylą się z liczbą poprawnie zakończonych zadań.

Stabilność wyniku

Mały pilotaż bywa bardziej optymistyczny niż codzienna praca. Przelicz ROI ponownie, zakładając o 20% mniejszą oszczędność czasu albo o 20% większy koszt kontroli. Jeżeli dodatni wynik znika po niewielkiej zmianie założeń, proces nie jest jeszcze gotowy do skalowania.

Obciążenie osoby kontrolującej

AI może przyspieszyć pracę osoby przygotowującej materiał i jednocześnie zwiększyć obciążenie najbardziej doświadczonego specjalisty. Wtedy wąskie gardło nie znika, tylko przesuwa się do etapu kontroli.

Zasady kontroli powinny odpowiadać ryzyku procesu. W zadaniach wpływających na rozliczenia, terminy lub decyzje klientów jakość ma pierwszeństwo przed dodatnim ROI. Szerzej opisujemy to w poradniku Jak bezpiecznie korzystać z AI w biurze rachunkowym.

Kiedy AI nie opłaca się w biurze rachunkowym?

Zastosowanie AI może być technicznie możliwe, ale ekonomicznie nieuzasadnione, gdy:

• zadanie występuje zbyt rzadko lub każdy przypadek jest inny;

• przygotowanie i anonimizacja danych pochłaniają potencjalną oszczędność;

• kontrola eksperta trwa prawie tyle samo co wykonanie zadania bez AI;

• duża część wyników wymaga istotnych poprawek albo zostaje odrzucona;

• integracja i utrzymanie procesu kosztują więcej, niż zakładano;

• odzyskany czas nie jest później wykorzystywany.

Taki wynik nie oznacza, że AI nie działa. Oznacza jedynie, że nie opłaca się w tym konkretnym procesie i przy obecnym sposobie wykorzystania. Można wtedy zmienić zakres zadania, poprawić szablon albo zakończyć próbę bez kupowania kolejnych licencji.

Decyzja po pilotażu

Krótka checklista przed zakupem kolejnych licencji

• Czy mierzymy jedno jasno określone zastosowanie?

• Czy znamy pełny czas zadania bez AI i z AI?

• Czy uwzględniliśmy kontrolę, poprawki i odrzucone wyniki?

• Czy jakość ma ustalony minimalny poziom?

• Czy ROI pozostaje dodatnie przy ostrożniejszych założeniach?

• Czy wiemy, co biuro zrobi z odzyskanym czasem?

Jeżeli na kilka pytań odpowiedź brzmi "nie wiemy", lepiej przedłużyć pomiar niż rozszerzać wdrożenie.

FAQ o ROI z AI w biurze rachunkowym

Czy ROI liczyć dla narzędzia czy procesu

Przede wszystkim dla konkretnego zastosowania. Ta sama licencja może być opłacalna w jednym zadaniu i nieopłacalna w innym. Łączny wynik dla narzędzia można policzyć później na podstawie wyników poszczególnych procesów.

Po jakim czasie mierzyć ROI

Pierwszy wynik można obliczyć po krótkim pilotażu, ale trzeba go powtórzyć po ustabilizowaniu procesu, szablonów i sposobu kontroli. Początkowe rezultaty mogą być zbyt optymistyczne albo zaniżone przez brak doświadczenia zespołu.

Czy dodatnie ROI oznacza że warto skalować AI

Nie. Najpierw proces musi spełniać ustalony standard jakości. Trzeba również sprawdzić, czy wynik pozostaje dodatni przy ostrożniejszych założeniach i czy kontrola nie staje się nowym wąskim gardłem.

Co zrobić gdy AI poprawia jakość ale nie oszczędza czasu

Nie musi to oznaczać nieudanego wdrożenia. Jeśli poprawę jakości można zmierzyć i jej wartość uzasadnia poniesiony koszt, główną miarą może być np. mniejsza liczba poprawek, większa kompletność materiału lub szybsze wdrożenie pracownika.

ROI ma odpowiadać na pytanie o proces

Pytanie "czy AI się opłaca?" jest zbyt szerokie, aby podjąć na jego podstawie decyzję biznesową. Lepiej zapytać, czy konkretne zastosowanie poprawia wynik procesu po uwzględnieniu całego czasu pracy, kosztów, kontroli, jakości i sposobu wykorzystania odzyskanych godzin.

Najpierw mierzymy proces bez AI, następnie ten sam proces z AI, a dopiero później liczymy korzyść. Jeżeli wynik nie spełnia wymaganego poziomu jakości, nie skalujemy. Jeżeli jakość jest odpowiednia, ale wartość pozostaje zbyt mała, poprawiamy proces, ograniczamy zastosowanie albo kończymy próbę. Rozszerzenie wdrożenia ma sens dopiero wtedy, gdy wynik jest jednocześnie dobry, powtarzalny i ekonomicznie uzasadniony.

Ekspert OSCBR - Dorota Prościńska

 

Dorota Prościńska jest właścicielką firmy Pewne Dotacje w Chełmie, która specjalizuje się w całościowej obsłudze przedsiębiorców w zakresie księgowości, kadr i płac oraz pozyskiwania finansowania na rozwój działalności.

 

Biuro rachunkowe Pewne Dotacje w Chełmie obsługuje niemal 300 firm w zakresie księgowości oraz ponad 400 pracowników w obszarze kadr i płac. Zespół specjalistów wspiera przedsiębiorców z Chełma, Zamościa i Lublina, a także klientów z całej Polski, oferując kompleksową obsługę — od prowadzenia księgowości i rozliczeń podatkowych, przez pozyskiwanie dotacji i finansowania, po wsparcie w zakładaniu firm i wdrażaniu nowoczesnych narzędzi do obsługi dokumentów.

 

👉 Biuro rachunkowe Chełm — Pewne Dotacje

 

🌐 https://www.pewnedotacje.eu/

📞 82 568 10 63

📧 [email protected]