Agent Pageant submission type
maestro-mind
Full name
Joanna Rychlicka
Team name
Workload Wizards
Team members
Joanna Rychlicka, Marcin Kaliński, Jakub Sitek, @joannar, @Marcin_Kalinski, @kubabokuba
How many agents do you use
multiple-agents
Industry category in which use case would best fit in (Select up to 2 industries)
finance
information-technology-and-services
Complexity level
intermediate
Summary (abstract)
Czy Twój proces rozwoju RPA obciąża najlepszych specjalistów? Nasz projekt to zespół czterech inteligentnych agentów AI, którzy automatyzują kluczowe etapy cyklu życia automatyzacji – od analizy biznesowej, przez projekt techniczny, aż po wsparcie dewelopera. Uwalniamy ludzki potencjał, drastycznie skracając czas dostarczania rozwiązań i pozwalając ekspertom skupić się na tym, co najważniejsze.
Detailed problem statement
Obecny, manualny cykl życia projektu RPA jest nieefektywny i stanowi wąskie gardło dla rozwoju automatyzacji w naszej organizacji. Każda nowa inicjatywa, od pomysłu do wdrożenia, pochłania około 110 godzin pracy wysoko wykwalifikowanych specjalistów, co uniemożliwia skalowanie działań i szybkie dostarczanie wartości biznesowej.
Główne wyzwania to:
-
Przeciążenie analityków i deweloperów: nasi eksperci poświęcają dziesiątki godzin na powtarzalne zadania: analizę, tworzenie dokumentacji (PDD/SDD), koordynację, testowanie i wyszukiwanie re-używanych komponentów. To cenny czas, który mogliby przeznaczyć na bardziej złożone i strategiczne problemy.
-
Długi czas realizacji: przy rosnącej liczbie pomysłów na automatyzację (10-15 miesięcznie), manualny proces powoduje powstawanie zatorów i znaczne opóźnienia. Czas oczekiwania na nową automatyzację staje się zbyt długi.
-
Niespójność i brak standaryzacji: Ręczne tworzenie dokumentacji i analiza techniczna prowadzą do niespójności, co utrudnia utrzymanie i przyszły rozwój robotów.
Projekt ten adresuje powyższe problemy, automatyzując najbardziej czasochłonne etapy procesu i uwalniając potencjał naszych zespołów.
Detailed solution
Naszym rozwiązaniem jest ekosystem czterech wyspecjalizowanych agentów AI, które współpracują ze sobą, aby zautomatyzować i zoptymalizować cały cykl życia projektu RPA. Każdy agent odpowiada za inny etap procesu, co pozwala odciążyć ludzkich ekspertów i wyeliminować manualne, powtarzalne zadania.
Tak rozwiązujemy problem:
RAAJAN - “Robot i Agenty Automatyzujące Jira, ale nie całą” (Agent ds. alokacji zasobów): Zamiast manualnego przydzielania zadań, agent automatycznie analizuje obciążenie analityków i przypisuje im nowe inicjatywy. Eliminuje to przestoje i zapewnia natychmiastowe rozpoczęcie pracy.
ROJAN - “Roboty Automatyzujące Jira, ale Nie całą” (Agent ds. analizy biznesowej): Po spotkaniu z biznesem agent analizuje transkrypcję, samodzielnie generuje mapę procesu (BPMN) oraz przygotowuje rekomendację “Go/No-Go”. Automatyzuje w ten sposób czasochłonne tworzenie dokumentacji PDD.
GARNEK - “Genialny Agent, Robot Niestrudzenie Eliminujący Klikanie” (Agent ds. wsparcia technicznego): Przeprowadza analizę techniczną, generuje szczegółowe scenariusze testowe oraz, co kluczowe, przeszukuje bazę wiedzy w poszukiwaniu gotowych, re-używalnych komponentów. Zwiększa to standaryzację i znacząco skraca czas developmentu.
ROBERT - “Robot Ograniczający Biurokrację i Eliminujący Rutynowe Taski” (Agent ds. wsparcia deweloperskiego): Działa jako “drugi pilot” dla dewelopera. Proaktywnie wspiera go w tworzeniu dokumentacji technicznej (SDD), monitoruje postępy i pomaga identyfikować blokady, zanim staną się one realnym problemem.
Dzięki płynnej współpracy agentów, którzy przekazują sobie zadania poprzez aktualizacje w systemie Jira, cały proces staje się szybszy, tańszy i bardziej przewidywalny.
Narrated video link (sample: https://bit.ly/4pvuNEL)
Expected impact of this automation
Wdrożenie zautomatyzowanego agentycznego procesu zarządzania cyklem życia RPA przyniesie szereg wymiernych korzyści, które bezpośrednio wpłyną na efektywność i skalowalność programu automatyzacji.
Spodziewany wpływ:
-
Radykalna redukcja czasu manualnego: oczekujemy skrócenia czasu pracy manualnej ekspertów (analityków i deweloperów) o ponad 60% na każdy proces – z obecnych ~110 godzin do poniżej 45 godzin.
-
Zwiększenie przepustowości zespołu: dzięki oszczędności czasu, zespół będzie w stanie realizować co najmniej dwa razy więcej inicjatyw w tym samym okresie, eliminując zatory i przyspieszając dostarczanie wartości biznesowej.
-
Poprawa jakości i standaryzacji (Compliance): automatyczne generowanie spójnej dokumentacji (PDD/SDD) i scenariuszy testowych zapewni zgodność z wewnętrznymi standardami, co znacząco ułatwi przyszłe utrzymanie oraz audytowanie robotów.
-
Wyższy zwrot z inwestycji (ROI) w zespole ekspertów: uwolnienie specjalistów od powtarzalnych zadań pozwoli im w pełni skupić się na rozwiązywaniu złożonych problemów i zadaniach strategicznych, co maksymalizuje wartość ich pracy.
-
Promowanie re-używalności kodów: Agent GARNEK, poprzez aktywne wyszukiwanie re-używalnych komponentów, przyczyni się do obniżenia kosztów i czasu przyszłych wdrożeń.
UiPath products used (select up to 4 items)
UiPath-assistant
UiPath-integration-service
UiPath-maestro
UiPath-robots
Automation Applications
Jira API, m365: Excel, Word, Outlook, ADONIS
Integration with external technologies
Azure, BPMN
Agentic solution architecture (file size up to 4 MB)
Sample inputs and outputs for solution execution
Wejście: Nowe zgłoszenie w Jira.
Wyjście: Zgłoszenie z przypisanym analitykiem i e-mail z notyfikacją.
Wejście: Plik z transkrypcją spotkania.
Wyjście: Mapa procesu .bpmn oraz rekomendacja “Go/No-Go”.
Wejście: Zgłoszenie po analizie biznesowej.
Wyjście: Scenariusze testowe oraz rekomendacja re-używalnych komponentów.
Wejście: Zgłoszenie w trakcie developmentu.
Wyjście: Na bieżąco aktualizowana dokumentacja techniczna (SDD).