Czym jest wycena B2B z AI (a czym nie jest)?
Wycena B2B z AI to automatyzacja etapów powtarzalnych w ofertowaniu: odczyt zapytania w języku naturalnym, dopasowanie linii do katalogu, przygotowanie szkicu oferty z cenami i — opcjonalnie — zapytania cenowe do dostawców dla pozycji bez stałej ceny. Handlowiec nadal akceptuje wynik przed wysyłką.
To nie jest chatbot, który „wymyśla” cenę. Bezpieczna wycena rozdziela role: AI (lub dopasowanie rozmyte) pomaga trafić w pozycję, ale rabat, marża i suma liczone są deterministycznie w kodzie wg reguł Twojej hurtowni. Dzięki temu automat nie ma prawa pomylić się w cenie.
Jak AI czyta zapytanie i dopasowuje pozycje katalogowe?
Klient pisze „zawór kulowy DN50 PN16 mosiężny, 10 szt.” albo wkleja tabelę z Excela. System wyłuskuje nazwę, parametry i ilość, potem szuka kandydatów w katalogu — z premią za trafiony indeks producenta i odpornością na fleksję, literówki oraz brak polskich znaków.
Im lepsze dane katalogowe (indeksy, kategorie, parametry kanoniczne jak DN/PN), tym wyższa trafność. AI nie zastępuje uporządkowanego cennika — wzmacnia go. Bez czystego katalogu automatyzacja będzie zgadywać; z czystym katalogiem zamienia godziny rozpisywania na minuty akceptacji.
Dlaczego cena musi liczyć się w kodzie, nie w modelu?
Modele językowe świetnie radzą sobie z językiem, ale nie powinny być źródłem prawdy o cenie. Marża 20% od 100 zł to zawsze 125 zł — to arytmetyka, nie interpretacja. Jeśli „AI wycenia”, a tak naprawdę model zgaduje kwotę, ryzykujesz błędy na każdej ofercie.
Właściwy podział: dopasowanie pozycji może być inteligentne; cena = f(cena zakupu, reguły rabatu/marży, grupa klienta). Ten sam klient, ten sam towar, ta sama reguła → ta sama cena, niezależnie od tego, kto i o której robił ofertę. To podstawa wiarygodnej wyceny B2B z AI.
- Rabat wg grupy i specyficzności (nazwa > kategoria > producent).
- Tryb wyceny per produkt: rabat albo marża.
- Pozycje „na zapytanie”: najpierw cena zakupu od producenta, potem marża.
- Handlowiec akceptuje szkic — AI nie wysyła oferty bez kontroli.
Kiedy wycena B2B z AI zaczyna się opłacać?
Opłacalność widać po progach operacyjnych: powyżej ~20–30 zapytań dziennie, katalogu z tysiącami SKU, kilku grupach rabatowych albo częstych pozycjach „na zapytanie”. Wtedy Excel i skrzynka mailowa generują opóźnienia, niespójne rabaty i brak historii sprawy.
OferIQ łączy dopasowanie z opisu, liczenie cen w kodzie i pętlę zapytań cenowych do dostawców w jednym obiegu ze szkicem PDF i numerem sprawy. Jeśli chcesz zobaczyć próg „Excel przestaje wystarczać”, zajrzyj do porównania (/porownania/oferiq-vs-excel) i poradnika o automatyzacji ofertowania (/poradniki/jak-zautomatyzowac-ofertowanie).