Odbieranie telefonów, robienie notatek, przygotowywanie wycen, zamawianie części – te niezwykle żmudne obowiązki w warsztacie może wykonywać za nas sztuczna inteligencja. To już nie melodia przyszłości, ale działające rozwiązanie, testowane obecnie w prawdziwych warsztatach. Zapraszamy do lektury wywiadu z jednym z twórców rozwiązania PilotGo.

Witold Hańczka: Z założenia Wasza aplikacja ma przejąć te zadania, których pracownicy warsztatów nie lubią – odbieranie połączeń, sporządzanie notatek, tworzenie wycen. W jaki sposób skompletowaliście listę „zadań”, które Wasza aplikacja miałaby realizować?

Jan Wyrwiński, CEO PilotGo: Zaczęliśmy od badań w warsztatach: 60 pogłębionych wywiadów z właścicielami i doradcami serwisowymi oraz ankiety wśród 250 kierowców. Zmapowaliśmy cały „workflow front-desku” i policzyliśmy, gdzie ucieka najwięcej czasu i powstaje najwięcej błędów. Z tego wyszły cztery grupy zadań, które dziś automatyzujemy: telefony i umawianie wizyt, wyceny i części, asysta w trakcie naprawy oraz utrzymanie relacji z klientem. Jesteśmy w stałym kontakcie ze wszystkimi warsztatami – klientami i pilotami – i na bieżąco zbieramy od nich informacje. Tam gdzie AI pozwala zaoszczędzić najwięcej czasu, w tych obszarach rozwijamy system w pierwszej kolejności.

Dla osób niezaznajomionych ze światem AI, PilotGo może jawić się jako coś rodem z filmu science-fiction. Wyjaśnijmy może, jak to działa. Klient dzwoni do warsztatu – zamiast pracownika, telefon odbiera Agent AI. Co dzieje się potem?

W warsztatach korzystających z PilotGo telefon odbiera człowiek, a agent AI „przysłuchuje się” rozmowie i robi całą papierologię: automatycznie zakłada lub aktualizuje kartę klienta, rozpoznaje, o który samochód chodzi, zapisuje zgłaszany problem i termin wizyty. Taki model wynika z preferencji właścicieli warsztatów – chcą rozmawiać ze swoimi klientami, ale nie chcą tracić czasu na wprowadzanie danych do systemów. Gdy warsztat nie może odebrać (zajęta linia, po godzinach, weekend), włącza się nasz Voice Bot: odbiera połączenie, ustala potrzeby klienta i przekazuje do warsztatu komplet, uporządkowanych informacji do oddzwonienia lub potwierdzenia terminu. Co więcej, sposób działania Voice Bota jest w pełni konfigurowalny i może rozmawiać z klientem zgodnie z wytycznymi konkretnego warsztatu.

Okej, ale to nie wszystko, gdyż na Waszej stronie znalazłem informację, że PilotGo ma być użyteczny także przy oględzinach auta. Jak rozumiem, mechanik ogląda auto i korzystając z aplikacji nagrywa swoje spostrzeżenia, np. co będzie do wymiany, jakie części będzie trzeba zamówić. Co dalej robi z tymi danymi aplikacja?

Dziś wiele informacji z hali serwisu „paruje”. Nasz agent AI słucha mechanika podczas pracy (naturalna mowa, dowolny język) i automatycznie porządkuje dane w karcie zlecenia: wychwytuje usterki (nowe i potwierdzone), wykonane czynności, szacowaną pracochłonność, uwagi dla klienta (np. kontrola za 3 miesiące) oraz notatki wewnętrzne. Mechanik może także dodawać zdjęcia – system łączy je z opisem i tworzy roboczy protokół naprawy.

Na dzień dzisiejszy protokół jest dostępny tylko wewnętrznie dla doradcy/warsztatu, ale niedługo uruchomimy wysyłkę protokołu do klienta (link/SMS). Jedną z funkcjonalności będzie też możliwość wysłania wyceny napraw zarówno tych zgłoszonych przez klienta jak i wykrytych w trakcie inspekcji – tak, by nic nie ginęło i by klient szybciej podejmował decyzje.

Co ważniejsze, częścią tego procesu jest dobranie i zamówienie części koniecznych do naprawy, co również może być w znacznym stopniu zautomatyzowane. Nad tą funkcjonalnością również już pracujemy.

To ważny temat – z pewnością wielu naszych czytelników w tym momencie pomyśli, że zamawianie części i ich właściwy dobór to trudniejszy temat niż może się Wam wydawać. W jaki sposób będzie tego doboru dokonywał PilotGo oraz czy ostatecznie wszystkie decyzje aplikacji będą musiały zostać potwierdzone przez pracownika warsztatu?

Dobór części to realny ból branży – nikt nie rozwiązał go w 100%. Nasze podejście: minimalizujemy konieczność kopiowania i wklejania danych między systemami, ręcznego wyszukiwania numerów części i wszelkiego rodzaju klikologii, która jest czasochłonnym utrapieniem. Trafiamy automatycznie w 60–80% standardowych przypadków, a w pozostałych wspieramy doradcę szybkim zawężeniem opcji. To już dziś daje warsztatom ogromną oszczędność czasu.

Jak to działa: agent łączy kontekst zlecenia (klient, auto, zgłoszone objawy), dane pojazdu (np. VIN/odczyt z kodu AZTEC), wyniki inspekcji mechanika (notatki głosowe, zdjęcia) oraz dane z historycznych napraw. Na tej podstawie generuje krótką listę rekomendowanych części z dopasowaniem do konkretnej naprawy; tam, gdzie mamy integracje, potrafi też porównać oferty dostawców i oszacować roboczogodziny do wyceny.

Rola człowieka pozostaje kluczowa: zamówienie zawsze zatwierdza doradca. W nietypowych przypadkach (rzadsze wersje, brak danych) agent jasno pokazuje niepewność i przekazuje sprawę do ręcznego doboru. Dzięki temu automatyzujemy „powtarzalną większość”, a w reszcie przyspieszamy pracę zamiast ją utrudniać.

Oferujecie także pomoc przy podtrzymywaniu relacji z klientami. To chyba najbardziej odkładany „na wieczne nigdy” proces, gdyż warsztaty skupiają się na bieżących klientach, nie mając czasu na zajęcie się tymi, którzy zostali obsłużeni. Na jaką „asystę” ze strony PilotGo możemy liczyć w tym zakresie?

Papierowe karteczki gubią oddzwonienia i przypomnienia. PilotGo porządkuje całą komunikację i podpowiada kto, kiedy i z jakim tematem wymaga kontaktu. System automatycznie potwierdza wizyty i wysyła przypomnienia, zbiera opinie po wizycie i pomaga mierzyć jakość obsługi, zarządza zgodami RODO i aktualizuje bazę kontaktów oraz daje klientowi widok historii napraw (co, kiedy i dlaczego było robione).
Agent AI sugeruje proaktywne działania: np. po 11 miesiącach od wymiany oleju, przed zaplanowaną inspekcją czy przed sezonem – wysyła zaproszenia. Robi to tydzień–dwa przed szczytem, aby równomiernie rozłożyć obłożenie warsztatu. Wysyłka jest prosta (SMS-y, e-maile); doradca tylko akceptuje propozycję i jednym kliknięciem ją wysyła.

Częścią naszej wizji jest to, że agent AI będzie działał jak źródło wiedzy o każdym kliencie, niczym opiekun klienta, który wszystko pamięta. Wystarczy, że zapytasz (tekstowo lub głosowo) PilotGo: „Hej, przypomnij mi, co wiesz o samochodzie o numerze rejestracyjnym XYZ”, a wyświetli podsumowanie wszystkich istotnych informacji. Przenosi to obsługę klienta na inny poziom, bez zastanawiania się gdzie kliknąć, żeby w ogóle dokopać się do tych informacji. Ta wizja jest w trakcie realizacji – systematycznie dodajemy kolejne elementy usprawniające komunikację.

To wszystko pięknie brzmi, ale sukces zależy od tego, czy program będzie poprawnie działać. Dość powszechnym problemem AI jest wciąż skłonność do „halucynowania”, czyli podawania informacji niezgodnych z rzeczywistością. Czy jesteście w stanie poradzić sobie z problemem, gdy np. agent źle usłyszy model auta i wstawi w formularz inną, znaną mu nazwę?

Działamy na dwóch poziomach – technicznym i operacyjnym. Na poziomie technicznym w czasie rozmowy używamy szybkich modeli do reakcji „tu i teraz”, a po rozmowie te same dane przechodzą przez dokładniejsze modele. Dobieramy model do konkretnego zadania, takiego jak rozpoznanie mowy, intencji czy klasyfikacja. Agent nie „wymyśla” danych, lecz wspiera się strukturami, na przykład numerem VIN, kodem AZTEC czy katalogami części, więc najpierw odczytuje informacje ze źródeł, a nie generuje ich samodzielnie. Każde pole ma przypisany poziom pewności, a dodatkowo istnieją blokady – bez potwierdzenia doradcy agent nie zamawia części ani nie zmienia kluczowych pól zlecenia.

Na poziomie operacyjnym od początku podkreślamy, że modele są probabilistyczne: w typowych sprawach osiągają 80–90% trafności, co jest w pełni akceptowalne, ponieważ resztę doprecyzowuje człowiek. Wykorzystujemy mechanizm pewności rozpoznania, np. „Ford Focus — 0,90”. Jeżeli jednak okazuje się, że chodziło o Forda Fusion, doradca dokonuje poprawki i taka korekta ma wagę 100%, a dodatkowo uczy system na przyszłość. Agenta traktujemy jak „stażystę”: przygotowuje szkic i porządkuje dane, ale ostateczna decyzja zawsze należy do człowieka.

Obecnie Wasza aplikacja jest w fazie testów. W ilu warsztatach ją już sprawdziliście i jakie macie recenzje?

Działamy już w kilkudziesięciu warsztatach – część korzysta komercyjnie, część jest w pilotażu. Odbiór jest bardzo dobry, a jednocześnie nasz asystent wywołał duże oczekiwania w obszarach, które dotąd były poza systemami (chaotyczne notatki, oddzwonienia, wybór części). Zbieramy ciągły feedback od właścicieli i doradców, a roadmapę układamy tak, by na bieżąco zdejmować im z głowy najbardziej czasochłonne czynności. W startupowej terminologii: trafiliśmy w istotny ból tego segmentu – stąd tempo wdrożeń i intensywny dialog z użytkownikami.

Czy PilotGo może integrować się (lub będzie mógł w przyszłości) z innymi systemami warsztatowymi (np. programami do magazynu, CRM czy systemem fakturowania)?

Już dziś łączymy się z Google Contacts (domyślna książka telefoniczna w telefonach opartych na Androidzie) i Google Calendar (wizyty wyłapane przez PilotGo trafiają do kalendarza warsztatu).

Planujemy umożliwić integracje „w duchu AI”: Zamiast pisać wtyczkę do każdego programu, agent będzie działał jak stażysta: „widzi” ekrany innych aplikacji, czyta dane, wypełnia formularze, kopiuje informacje między systemami i wykonuje ustalone sekwencje kroków (playbooki). Taki model obejmuje długi ogon narzędzi, także tam, gdzie brak API lub jest ono ograniczone.

Jakie były największe wyzwania w trakcie pracy nad aplikacją i jak je rozwiązaliście?

Największym wyzwaniem przy budowie każdego produktu cyfrowego jest znalezienie wzorców wspólnych dla wielu warsztatów i przełożenie ich na dobrze zaprojektowane funkcjonalności. Pomogło nam w tym zaangażowanie pierwszych warsztatów, które poświęciły nam wiele godzin dzieląc się wiedzą oraz doświadczenie zdobyte przy budowaniu wcześniejszego produktu w Dolinie Krzemowej – nauczyło nas ono słuchać tak, by naprawdę usłyszeć i przekuwać wnioski w rozwiązania.

Drugą trudnością było stworzenie systemu opartego na modelach probabilistycznych, a nie deterministycznych. Wymagało to zmiany architektury i sposobu pracy z użytkownikami. Stosujemy więc poziomy pewności, pętle uczenia z danymi korygowanymi przez ludzi oraz edukujemy warsztaty, że agent AI to „stażysta”, który usprawnia pracę, ale ostatnie słowo zawsze należy do człowieka.

Co trzeba zrobić, by skorzystać z PilotGo, kiedy będzie już dostępna jego finalna wersja? Czy potrzebny jest jakiś specjalny sprzęt czy wystarczy zwykły smartfon oraz – co szczególnie ważne dla naszych Czytelników – ile to będzie kosztowało?

PilotGo już dziś daje warsztatom wymierne korzyści, dlatego warto zacząć już teraz od założenia konta testowego, które można testować bezpłatnie przez dwa tygodnie. Nie potrzeba nic specjalnego – wystarczy telefon komórkowy w warsztacie. Wdrożenie i konfigurację przeprowadzimy wspólnie.

Jak dołączyć: wejdź na pilotgo.ai i kliknij „Załóż konto” – w prostym formularzu zadamy Ci kilka pytań i skontaktujemy się w celu aktywacji. Cena to 159 zł netto miesięcznie. To mniej niż godzina pracy mechanika, a zapewniam, że PilotGo zaoszczędzi tych godzin wielokrotnie więcej. Dodatkowo dla czytelników Motofocus, którzy dokonają zakupu do końca października, proponujemy dodatkowe 20% zniżki. Wystarczy użyć kodu MOTOFOCUS20 w formularzu płatności.

W kwestii finalnej wersji PilotGo – aplikacja rozwija się bardzo szybko, nowe funkcje dokładamy na podstawie realnych potrzeb warsztatów, więc produkt nigdy nie będzie finalny. Zapraszamy wszystkie warsztaty do testów.