Agent AI do analizy obłożenia zespołu i planowania rekrutacji
Wyzwanie
Podczas procesu sprzedaży nikt nie weryfikował realnej dostępności zespołu. Handlowcy zamykali deale, a potem okazywało się, że kluczowi specjaliści są zajęci na miesiące do przodu. Efekt: albo odmowa klientowi po podpisaniu listu intencyjnego, albo pośpieszna rekrutacja z drogimi stawkami kontraktowymi. Decyzje o rekrutacjach zapadały za późno — dopiero gdy brakowało ludzi do obsługi nowego projektu.
Rozwiązanie
Agent AI integruje się z systemem projektowym (Jira/Linear), CRM-em (pipeline sprzedażowy) i kalendarzem zespołu. Na bieżąco analizuje: bieżące obłożenie każdego specjalisty, planowane zakończenia projektów, prawdopodobieństwo domknięcia deali w pipeline i wymagania kompetencyjne nowych projektów. Gdy wykryje, że w horyzoncie 4-8 tygodni dostępność w danej specjalizacji spadnie poniżej progu — automatycznie generuje rekomendację: rekrutacja, przesunięcie zasobów lub renegocjacja timeline'u z klientem.
Proces wdrożenia
Mapowanie danych
Integracja z Linear (projekty, taski, alokacje), HubSpot (pipeline, prawdopodobieństwa, wymagania kompetencyjne) i Google Calendar (urlopy, dostępność). Definicja schematu obłożenia per specjalizacja.
Model predykcji
Agent prognozuje obłożenie na 8 tygodni do przodu, uwzględniając: pewne projekty, prawdopodobne deale (ważone scoring CRM), planowane zakończenia i sezonowość.
System rekomendacji
Gdy prognozowane obłożenie w danej specjalizacji przekracza próg — agent generuje rekomendację z kontekstem: które deale powodują presję, kto się zwalnia, czy da się przesunąć zasoby. Alerty na Slacku dla COO i Head of Sales.
Kalibracja i feedback
Regularne porównanie predykcji z rzeczywistością. Agent uczy się na podstawie odchyleń i coraz lepiej waży prawdopodobieństwa z pipeline.