Dzięki ich rozwiązaniu Polacy nie będą czekali w kolejkach

Dodane:

Informacja prasowa Informacja prasowa

Udostępnij:

18 minut – tyle średnio tracimy w kolejce podczas dużych zakupów, a naszą cierpliwość testują i sklepy, i branża usługowa. Polski startup chce to zmienić, a jego założycielka pierwszego klienta zdobyła… w kolejce.

Polacy nienawidzą czekać. Co drugi klient (46%) jest skłonny zrezygnować z zakupów, widząc tłum oczekujący na obsługę. Czekamy na kuriera, na jedzenie, do lekarza, na poczcie i na rozmowę z konsultantem. Automatyzacja sklepów i zwalnianie kasjerów oraz chatboty nie są zatem rozwiązaniem przyspieszającym czas oczekiwania.

Prawdziwy powód? Źle ułożony grafik pracowników. Karolina Dolaś, która planowaniem czasu pracy zajmuje się od lat postanowiła skończyć z czekaniem. Wykorzystując sztuczną inteligencję, stworzyła Grafik Optymalny – narzędzie, które dzisiaj pomaga sprawnie obsługiwać klientów największym firmom w Polsce.

Grafik Optymalny jest kompleksowym systemem do planowania i rozliczania czasu pracy z wykorzystaniem dodatkowych narzędzi jak plan urlopów i e-obieg wniosków urlopowych, rejestracji czasu pracy i wielu innych, umożliwiającym optymalizację kosztów pracy. Oprogramowanie online typu SaaS dostępne jest w planie abonamentowym z jednomięsięcznym darmowym okresem próbnym.

System został stworzony w 2014 roku przez Karolinę Dolaś i Grzegorza Galosa. Grafik Optymalny wykorzystywany jest w takich firmach, jak: Samsung, Radisson Blue, North Food, Travelist, Amcor, Takeda czy Lilou planując czas pracy dla ponad 15 tysięcy pracowników.

Flying Tiger Copenhagen

Jedną z pierwszych firm, które zdecydowały się wykorzystać Grafik Optymalny, aby usprawnić obsługę klientów była sieć sklepów Tiger.

– Wdrożenie rozwiązania pozwoliło zlikwidować “ogonek” między półkami w sklepie, a główną przyczyną kolejek nie byli pracownicy, tylko niewłaściwie ułożony grafik pracy. Przekonałam do tego Dyrektor Regionalną sieci, podczas zakupów w sklepie.

To był przypadek. Mieliśmy już wtedy gotowy produkt i pierwszych klientów, którym pomógł on usprawnić obsługę i zmierzyć się ze żmudnym i skomplikowanym procesem tworzenia grafików pracy. Porozmawiałyśmy i kupiła moje rozwiązanie.

Tematem czasu pracy zajmowałam się od dziecka. Najpierw u mamy w pracy pomagając przy kartach ewidencji, a potem w kolejnych korporacjach, układając grafiki pracownicze. Znałam skalę problemu, z jakim mierzą się firmy zatrudniające w różnych systemach czasu pracy, przy mieszanej strukturze zatrudnienia i wiedziałam, jak go rozwiązać – komentuje Karolina Dolaś, pomysłodawczyni Grafiku Optymalnego.

Obecnie Grafik Optymalny planuje czas pracy dla ponad 15 tysięcy pracowników w firmach takich jak Samsung, Radisson Blue, North Food, Takeda, Amcor, Travelist czy Lilou

Sztuczna inteligencja kontra papier

W Polsce duże sklepy, branża usługowa i korporacje wciąż stawiają na Excel lub kartkę papieru. Grafik Optymalny ma to zmienić. System, jednym kliknięciem, pozwala stworzyć grafik pracy z uwzględnieniem takich zmiennych, jak ilość potrzebnych w danym momencie pracowników ich dostępność oraz wysokość wynagrodzenia, normy czasu pracy i stale zmieniający się Kodeks Pracy. Dzięki wykorzystaniu sztucznej inteligencji narzędzie wie jak zachować się w sytuacji niedoboru pracowników, aby dopasować możliwie najlepszy grafik, optymalizując koszty w firmie.

– Przez złe planowanie czasu pracy firma traci pieniądze. Zarówno kiedy na zmianie brakuje pracowników, bo to powoduje kolejki i ogranicza potencjalne przychody. Ale również, kiedy jest ich zbyt wielu, w czasie, kiedy nie jest to konieczne. Menadżerowie często tego nie rozumieją. Koszty pracy powinny być optymalnie dostosowane do założeń biznesowych. Jeśli na zmianie może pojawić się pracownik z niższym wynagrodzeniem, nasz system sam to zaproponuje – dodaje Karolina.

Predictive HR czyli wróżenie z danych

Startup pracuje obecnie nad rozwojem produktu w kierunku wykorzystania sztucznej inteligencji do predykcji z zakresu HR, co pozwoli przewidywać takie zjawiska jakim są np. odejścia pracowników.

– Raportowanie z danych zawsze jest działaniem po fakcie. Chcemy pójść dalej i dać naszym klientom predykcje, czyli analizując szereg danych zawartych w systemie, informować o zjawiskach i trendach takich jak rotacja pracowników, zanim jeszcze wystąpią. To pozwoli firmom odpowiednio wcześnie reagować. Takich rozwiązań nie ma na polski rynku – tłumaczy Karolina.

Predictive HR, czyli analityka oparta o predykcje to szybko rozwijająca się dziedzina AI. Eksperci prognozują, że oszczędności, jakie może przynieść wykorzystanie sztucznej inteligencji w polskim biznesie do 2020 roku, mogą wynieść nawet 20 miliardów złotych.