Case study z obszaru obsługi technicznej. Dowiedz się, jak agenci AI przejęli powtarzalne decyzje techniczne, dając firmie możliwość natychmiastowego mnożenia wiedzy eksperckiej bez zatrudniania nowych osób.
Długi czas analizy zgłoszeń reklamacyjnych i konieczność ręcznego wertowania setek kart technicznych (TDS) oraz norm zakładowych przez najbardziej doświadczonych — i najdroższych — inżynierów w firmie. Każde zgłoszenie wymagało osobistego zaangażowania eksperta, co tworzyło stałe wąskie gardło: kolejka rosła, czas odpowiedzi się wydłużał, a wiedza techniczna była niedostępna poza godzinami pracy.
Vision AI dokonuje wstępnej diagnozy wizualnej uszkodzeń na podstawie zdjęć przesłanych przez wykonawcę — bez udziału inżyniera. Agenci RAG zderzają diagnozę z kartami technicznymi TDS i normami zakładowymi, identyfikując precedensy i wymagania. Decision Agents generują gotowy draft decyzji reklamacyjnej z pełnym uzasadnieniem technicznym i rekomendowanym działaniem — ekspert zatwierdza jednym kliknięciem zamiast poświęcać godziny na analizę.
Serwisanci skupiają się wyłącznie na zatwierdzaniu decyzji — nie na ich przygotowaniu. Zamykanie zgłoszeń reklamacyjnych przyspieszyło o 30% przy tym samym zespole i bez dodatkowych rekrutacji.
Wsparcie doradcze dla podwykonawców dostępne całą dobę — skalowanie wiedzy eksperckiej bez konieczności rekrutacji nowych inżynierów. System uczy się na każdym zatwierdzonym przypadku, stając się coraz precyzyjniejszy.
Wyniki zmierzone w trakcie 12-tygodniowego pilota w przedsiębiorstwie serwisowym (integracja bazy wiedzy RAG). Dane na podstawie audytu operacyjnego przeprowadzonego po zakończeniu wdrożenia.
Umów konsultację z ekspertem Xelto AI. W 30 minut pokażemy, jak wdrożenie może wyglądać w Twoim środowisku technicznym.
