AI do obsługi skarg i wniosków w urzędzie: jak skrócić czas rejestracji i przygotowania odpowiedzi

Każdy urząd obsługuje skargi i wnioski. Obowiązek wynika z Działu VIII Kodeksu postępowania administracyjnego: 30 dni na odpowiedź od daty wpływu, obowiązkowy rejestr, pisemne zawiadomienie skarżącego. W małej gminie takich pism jest kilkanaście miesięcznie. W mieście powiatowym bywają kilkadziesiąt. I choć każde jest inne, większość odpowiedzi ma powtarzalny schemat. To właśnie sprawia, że ten obszar dobrze nadaje się do pracy z AI.

Problem nie leży w tym, że sprawy są skomplikowane. Problem jest w tym, że każda wymaga kilku kroków: rejestracja, ocena trybu, dekretacja, projekt pisma, kontrola terminu. Przy dużym wolumenie robi się z tego poważne obciążenie. Ale nawet przy kilkunastu pismach miesięcznie zdarzają się opóźnienia i błędy klasyfikacji, które kończą się interwencją przełożonego lub skargą na bezczynność.

Gdzie gubi się czas przy skargach i wnioskach

Żeby wiedzieć, co zmienić, warto najpierw spojrzeć na to, co rzeczywiście pochłania czas pracownika kancelarii i referenta.

• Rejestracja: dane nadawcy, temat, data wpływu, numer w rejestrze, wskazanie właściwego wydziału
• Klasyfikacja: czy to skarga z art. 227 KPA, wniosek z art. 241 KPA, petycja w rozumieniu ustawy z 2014 r., czy pismo poza trybem. Od tej decyzji zależy tryb postępowania i termin
• Dekretacja: który pracownik lub wydział odpowiada merytorycznie za sprawę
• Przygotowanie projektu odpowiedzi: od zera, z przywołaniem przepisów i stanu faktycznego
• Pilnowanie terminów: 30 dni od wpływu, a przy przekazaniu do organu wyższego inny tryb i inne obowiązki

Każdy krok z osobna nie wygląda na duże wyzwanie. Ale razem, przy kilkudziesięciu sprawach miesięcznie, potrafią zająć pół etatu. A jeśli kancelaria jest jednoosobowa i obsadzona w niepełnym wymiarze, to już problem organizacyjny, który wychodzi na jaw przy pierwszym spiętrzeniu pism.

Co AI realnie przyspiesza

Klasyfikacja pisma. Pracownik wkleja treść pisma do narzędzia AI, po anonimizacji danych osobowych lub w bezpiecznym środowisku zamkniętym. Model ocenia: skarga, wniosek, petycja czy inne. Proponuje też, który wydział powinien przejąć sprawę merytorycznie.

Brzmi prosto. Ale przy mniej doświadczonej obsadzie kancelarii błędy klasyfikacji zdarzają się regularnie. Skarga potraktowana jak zwykłe zapytanie nie trafia do rejestru skarg i nie biegnie termin. Petycja obsłużona bez właściwego trybu to problem formalny przy ewentualnej kontroli. AI stosuje jednolite kryteria do każdego pisma, co ogranicza te pomyłki.

Streszczenie i wyciąg żądania. Typowe pismo ma dwie lub trzy strony opisu sytuacji i jedno zdanie żądania ukryte gdzieś na końcu. AI w kilka sekund zwraca: czego dotyczy pismo, co konkretnie skarżący żąda, jakie daty lub lokalizacje wskazał. Referent ma punkt wyjścia bez konieczności czytania całości od razu. Przy dużym wolumenie to realna różnica.

Projekt odpowiedzi. To największa oszczędność czasu. Referent przekazuje AI treść skargi i kilka zdań kontekstu merytorycznego, np. "brak podstaw do uwzględnienia skargi, droga leży w zarządzie powiatu, nie gminy, co potwierdza mapa zasięgu z systemu GIS". Model zwraca projekt pisma: z odpowiednim nagłówkiem, przywołaniem przepisu i propozycją treści merytorycznej.

Projekt trzeba sprawdzić i poprawić. Ale zamiast pisać od zera, referent edytuje gotowy szkic. U jednego z urzędów miejskich, z którymi pracujemy, ten krok skrócił czas przygotowania typowej odpowiedzi z kilkudziesięciu do kilkunastu minut na pismo. Przy 40 sprawach miesięcznie robi to realnie kilkadziesiąt godzin w skali roku.

Pilnowanie terminów. Tutaj nie jest potrzebny model językowy, wystarczą proste automatyzacje podpięte pod rejestr spraw. Codzienne zestawienie: które sprawy mają termin za 7 dni, które za 3, które są po 20. dniu bez zamknięcia. Można to zbudować nawet w arkuszu kalkulacyjnym z prostymi formułami. AI wspomaga tutaj, ale główna praca to dobre prowadzenie rejestru od pierwszego dnia.

Czego AI nie zrobi za referenta

AI nie weryfikuje stanu faktycznego. Jeśli skarżący twierdzi, że chodnik jest dziurawy od trzech lat, model nie sprawdzi tego ani w terenie, ani w systemie zgłoszeń. Projekt odpowiedzi powstaje na podstawie tekstu, który mu podamy. Fakty i ich zgodność z rzeczywistością musi sprawdzić pracownik.

AI nie zna historii danego skarżącego, chyba że mu ją dostarczymy. To, że ta sama osoba składa już szóstą skargę w tej samej sprawie, jest ważnym kontekstem. Może zmieniać charakter odpowiedzi albo wskazywać na potrzebę osobistego kontaktu. Model tego nie pamięta między sesjami.

Każda odpowiedź wymaga akceptacji upoważnionego pracownika. AI nie podpisuje, nie wysyła, nie odpowiada merytorycznie za treść. Jest narzędziem do przyspieszenia pracy biurowej, nie do zastąpienia oceny prawnej.

RODO i dane skarżącego: co trzeba wiedzieć

Skargi i wnioski zawierają dane osobowe: imię, nazwisko, adres zamieszkania, numer działki, czasem informacje o sytuacji zdrowotnej lub rodzinnej. Takich danych nie wolno wklejać do ogólnodostępnych narzędzi AI działających w chmurze bez zawartej umowy powierzenia przetwarzania danych. To nie jest kwestia ostrożności, to wymóg RODO.

Dwa bezpieczne podejścia:

• Narzędzie AI wdrożone na infrastrukturze urzędu lub u dostawcy, z którym podpisano umowę powierzenia przetwarzania danych spełniającą wymogi RODO
• Anonimizacja pisma przed wklejeniem do narzędzia: imię i nazwisko zamieniamy na "X", adres na "[adres]", numer PESEL usuwamy. Reszta treści wystarczy do klasyfikacji i przygotowania szkicu odpowiedzi

Pisaliśmy o tym szerzej w artykule o RODO i AI w urzędzie. Przy skargach i wnioskach temat jest szczególnie ważny, bo pisma z reguły zawierają dane wrażliwe, a skarżący zazwyczaj nie spodziewa się, że jego pismo trafi do zewnętrznego systemu. Dobra praktyka to też zapisanie w polityce bezpieczeństwa informacji, jak pracownicy mają postępować z treścią skarg przy korzystaniu z AI.

Jak wygląda to w praktyce: przykładowy przepływ

Pismo wpływa do kancelarii, elektronicznie przez ePUAP, mailowo lub w wersji papierowej po zeskanowaniu. Pracownik anonimizuje dane osobowe lub korzysta z bezpiecznego środowiska. Wkleja treść do narzędzia AI. Model klasyfikuje pismo i sugeruje wydział właściwy do odpowiedzi.

Pracownik potwierdza klasyfikację lub ją koryguje. Rejestruje sprawę w systemie kancelaryjnym z datą wpływu. Od tej daty biegnie termin.

Referent właściwego wydziału otrzymuje pismo. Wkleja treść do AI, dodaje krótki kontekst merytoryczny. Dostaje projekt odpowiedzi. Sprawdza go, uzupełnia o fakty ze swoich systemów, poprawia, wysyła do akceptacji kierownika lub naczelnika. Odpowiedź trafia do skarżącego. Sprawa zamykana w rejestrze.

Ten przepływ nie wymaga na starcie żadnego nowego systemu. Wystarczy jedno narzędzie i krótka instrukcja dla pracowników, jak z niego korzystać i jak postępować z danymi osobowymi. Integracje z systemem kancelaryjnym i automatyczne alerty można dodać później, gdy już wiemy, co w tym urzędzie działa.

Od czego zaczynamy

Pierwszym krokiem jest sprawdzenie, jak wygląda obecny przepływ. Ile skarg i wniosków wpływa miesięcznie? Ile trwa przygotowanie jednej odpowiedzi? Gdzie najczęściej zdarzają się błędy lub opóźnienia?

Nie trzeba do tego formalnego audytu. Wystarczy 30 minut rozmowy z pracownikiem kancelarii i jednym referentem, który obsługuje sprawy merytorycznie. Zazwyczaj po takiej rozmowie wiadomo, gdzie jest największa strata czasu.

Dobrym miejscem startu jest wybór jednej kategorii skarg, np. dotyczących stanu dróg gminnych lub odbioru odpadów komunalnych, gdzie odpowiedzi są najbardziej typowe i powtarzalne. Tam AI najszybciej pokazuje wartość. Potem rozszerzamy na kolejne kategorie, stopniowo.

Jeśli chcesz sprawdzić, jak to mogłoby wyglądać konkretnie w Twoim urzędzie, zapraszamy na bezpłatny audyt. Przeanalizujemy aktualny przepływ obsługi skarg i wniosków i pokażemy, gdzie AI skróci czas pracy, a gdzie lepiej nic nie ruszać. Możesz też przejrzeć realne wdrożenia i zobaczyć, jak podobne urzędy przeprowadziły pierwsze zmiany bez ryzyka i bez wielkiego budżetu.