Acceptăm proiecte noi

Construim
infrastructura ta de AI.

Intrăm în organizația ta, înțelegem cum lucrezi și construim infrastructura de AI pe care echipa ta chiar o folosește. Multe companii din România vor AI; puține au implementări care funcționează. Lucrăm în interiorul organizației ca să închidem decalajul dintre intenție și execuție.

Analiză AI în 2 săptămâni
Preț fix, livrabile concrete
Livrare doar cu seniori
Fără juniori pe proiectele clienților
Date în UE
GDPR, deployments private pentru date sensibile
Trei practici
AI · HR · SAP, o singură echipă
Consultanță AI pentru companii
Infrastructură AI
RAG pe datele companiei
Agenți și automatizare de workflow
Integrare AI cu SAP · ANAF · e-Factura
Consultanță AI pentru companii
Infrastructură AI
RAG pe datele companiei
Agenți și automatizare de workflow
Integrare AI cu SAP · ANAF · e-Factura
Consultanță AI pentru companii
Infrastructură AI
RAG pe datele companiei
Agenți și automatizare de workflow
Integrare AI cu SAP · ANAF · e-Factura
Practici

Trei discipline, o singură echipă.

Nu pretindem că AI există într-un vid. Majoritatea clienților noștri își replatformează în paralel SAP-ul sau își redesignează HR-ul, iar AI-ul care merită construit stă de obicei deasupra acelei munci, nu lângă ea.

01 / AI

AI aplicat, construit pe măsură.

Sisteme bazate pe Claude, proiectate pe datele tale, fluxurile tale, granițele tale de securitate. De la un singur copilot intern până la operațiuni cu mai mulți agenți.

  • Aplicații Claude personalizate
  • RAG peste date private
  • Fluxuri agentice
  • Tooling Claude Code
Explorează capabilitățile AI
02 / SAP

SAP care nu se luptă cu tine.

Consultanță SAP la nivel senior pe S/4HANA, SuccessFactors și peisajul de integrări, dublată de AI acolo unde își câștigă locul.

  • Programe S/4HANA
  • SuccessFactors
  • Integrări BTP
  • AI peste SAP
Hai să discutăm
03 / HR

Transformare HR, de la cap la coadă.

Modele operaționale, redesign de procese și tehnologia din spate, informate de ceea ce AI face acum fezabil în interiorul funcției.

  • Target operating model
  • Redesign de procese
  • Selecție de HR tech
  • AI pentru operațiuni HR
Hai să discutăm
Servicii

De la analiză la operare.

Pasul 1 · Analiză

Analiză AI & Workflow Discovery

Punctul de intrare: două săptămâni, preț fix, fără angajament pe termen lung. Intrăm în organizația ta, mapăm fluxurile de lucru și datele și stabilim unde AI aduce valoare reală — și unde nu. Pleci cu un plan concret, indiferent dacă lucrăm mai departe împreună.

·Hartă de oportunități AI, prioritizată
·Plan de infrastructură AI
·Notă de eligibilitate pentru finanțare (PNRR / PoCIDIF)
·Estimări de efort și cost pentru primii pași
Arhitectură de referință

Cum arată un sistem RAG real.

O arhitectură de referință reprezentativă pentru un sistem de regăsire bazat pe Claude peste date enterprise. Forma exactă variază de la client la client, dar piesele rareori.

Derulează diagrama orizontal →
SAP S/4HANASharePointConfluenceSalesforceFile sharesInternal APIsIngest · Chunk · EmbedACL-awareVector indexSemantic recallBM25 indexLexical recallMetadata + ACLsFilters & permissionsHybrid retrievalRewrite · RerankClaudeTools · EvalsCustom UISlack / TeamsClaude CodeSURSEINGESTINDEXREGĂSIRERAȚIONARE
Surse
SAP, SharePoint, Confluence, Salesforce, S3, baze de date personalizate.
Ingestie
Chunk, embedding, indexare. BM25 hibrid + vectori dense. Conștient de ACL-uri.
Regăsire
Rescriere de interogări, regăsire hibridă, reranking, hidratare a citărilor.
Claude
Șabloane de prompt, tool use, ieșiri structurate, evaluări.
Suprafețe
UI personalizat, Slack, Teams, copiloți in-app, Claude Code.
Operare
Observabilitate, evaluări în producție, bugete de cost și latență.
Metodologie

Cum lucrăm cu adevărat.

Fără teatru de discovery, fără un deck de roadmap de cinci luni înainte să se scrie cod. Patru faze, optimizate ca să punem ceva util în fața utilizatorilor devreme.

  1. Faza 01

    Încadrare

    De regulă, analiza AI de două săptămâni. Intrăm în organizație, vorbim cu oamenii care fac munca, ne uităm la date și decidem împreună dacă AI este într-adevăr răspunsul corect — sau dacă problema se rezolvă altfel.

    → Hartă de oportunități · Plan de infrastructură · Notă de finanțare
  2. Faza 02

    Prototip

    Două până la patru săptămâni. Construim o felie funcțională end-to-end peste datele tale reale. Scopul este să învățăm ce cere domeniul tău, nu să livrăm un deck.

    → Prototip funcțional · Set de evaluări · Model de cost
  3. Faza 03

    Producție

    Conectăm observabilitate, ACL-uri, evaluări în producție, tratare a erorilor și topologia de deployment de care ai efectiv nevoie. Ingineri seniori, fără predare către juniori.

    → Sistem în producție · Runbook-uri · SLO-uri
  4. Faza 04

    Operare

    Rămânem suficient cât sistemul să-și câștige încrederea: rulăm evaluări, optimizăm prompturile, urmărim metricile care contează, transferăm proprietatea curat.

    → Rapoarte de evaluare · Optimizare · Transfer de cunoștințe
Încredere și securitate

Modelul nu vede datele tale reale.

Am construit propriul nostru gateway de confidențialitate pentru că am avut nevoie de el în proiecte reale. Aceeași disciplină intră în fiecare sistem pe care îl livrăm.

Semantic Firewall

Gateway reversibil de confidențialitate, construit de noi: pseudonimizează numele, sistemele și secretele înainte să ajungă la model și le restaurează determinist în răspuns. Modelul nu vede niciodată datele tale reale — verificat cap-coadă, cu zero scurgeri pe fir în evaluările publicate.

Vezi produsul

Date în UE, GDPR

Procesare și găzduire în UE. Pentru date sensibile: deployments private sau în VPC-ul tău, regăsire cu permisiuni (ACL) și trasabilitate completă. Postură aliniată GDPR și AI Act.

Doar seniori

Fiecare proiect este livrat de ingineri seniori. Fără predare către juniori și fără strat de account management între tine și oamenii care construiesc.

Fără trackere — dovadă, nu promisiune

Site-ul acesta nu folosește niciun tracker și niciun cookie de marketing, are CSP strict și security headers pe fiecare răspuns. Felul în care ne tratăm propriul site este felul în care îți tratăm sistemele.

Întrebări frecvente

Întrebările pe care le primim cel mai des.

Suntem o agenție AI din România care face consultanță și construiește infrastructură AI pentru companii. Răspunsurile de mai jos sunt cele pe care le dăm și în discuțiile reale.

Cât costă implementarea AI într-o firmă din România?
Depinde de trei lucruri: câte sisteme integrăm, dacă datele pot părăsi compania și câte fluxuri automatizăm. Ca reper, pe piața din România analizele și auditurile AI se vând în general între 1.000 și 3.000 €, proiectele de implementare între 3.000 și 15.000 €+, iar agenții AI complecși pot depăși 25.000 €. Noi lucrăm invers față de piață: începem cu o analiză de două săptămâni, cu preț fix, la finalul căreia ai costuri exacte pentru fiecare pas următor, în scris.
Care e diferența dintre o analiză AI și un audit AI?
În practică, cele două nume descriu același serviciu: cineva se uită la procesele și la datele companiei și spune unde are sens AI. Noi îi spunem analiză pentru că la final primești un plan după care se poate construi: harta de oportunități prioritizată, planul de infrastructură, nota de eligibilitate pentru finanțare și estimări de efort și cost pentru primii pași. Durează două săptămâni, are preț fix, iar condițiile le primești în scris înainte de start. Tot ce include este descris pe pagina analizei AI.
Cât durează o implementare AI într-o companie?
Analiza durează două săptămâni. Un pilot funcțional pe datele voastre: patru până la opt săptămâni. Trecerea în producție depinde mai puțin de noi și mai mult de organizația ta: cele două întârzieri clasice sunt accesul la sisteme (SAP, Active Directory) și aprobările interne de la proprietarii datelor. Le punem pe masă din prima zi, tocmai ca să nu devină surprize.
Cum aleg o firmă de implementare AI?
Cinci verificări simple: numesc modelele și versiunile cu care lucrează? Arată rezultate și proiecte pe care le pot explica în detaliu? Îți dau un preț înainte să fi văzut procesele și datele? Cine face efectiv munca: oamenii din pitch sau juniori? Și ce se întâmplă cu datele tale? Un semnal de alarmă sigur: îți recomandă o unealtă în primele cinci minute ale discuției.
Ce experți AI lucrează efectiv la proiect?
Doar practicieni seniori: aceiași oameni care fac analiza rămân pe proiect până în producție. Fără piramidă de livrare și fără juniori facturați ca consultanți. Ariile noastre: API-ul Claude (Anthropic), MCP, sisteme RAG, integrare SAP și HR. Fondatorul, Radu Matei, lucrează direct pe fiecare proiect.
Ce trebuie să facă prima dată o companie care n-a folosit AI până acum?
Nu o achiziție de unelte, ci un diagnostic pe procese reale. Alege un proces cu cost măsurabil, verifică dacă datele pentru el sunt accesibile și construiește un singur lucru cap-coadă, în loc de cinci pilote în paralel. Exact asta face analiza noastră de două săptămâni.
Ce înseamnă RAG pe datele companiei?
RAG (retrieval-augmented generation) înseamnă că modelul caută mai întâi în documentele și sistemele voastre, apoi formulează răspunsul din pasajele găsite și citează sursa. Documentele nu se folosesc la antrenare și nu se încarcă integral: modelul primește doar fragmentele relevante pentru întrebare, filtrate după permisiunile celui care întreabă. Este arhitectura din spatele unui asistent intern care răspunde din proceduri, contracte sau tichete. Cum se construiește în producție, în ghidul nostru RAG enterprise.
Datele companiei ajung la OpenAI sau Anthropic?
Doar dacă alegi asta. Există trei opțiuni: API cu termeni de zero-retenție (datele nu sunt folosite la antrenare), deployment privat în VPC-ul companiei sau pseudonimizare la gateway cu Semantic Firewall, iar modelul nu vede niciodată valorile reale. Pentru date sensibile recomandăm ultimele două; alegerea o facem împreună, pe clase de date.
Ce înseamnă EU AI Act pentru compania mea, practic?
Pentru majoritatea companiilor, rolul este de „deployer”, nu de furnizor, deci obligațiile sunt operaționale, nu de certificare: inventarul utilizărilor de AI, alfabetizarea AI a angajaților și transparența față de utilizatori (obligațiile de transparență au intrat în vigoare în august 2026). Inventarul îl primești, ca livrabil, în analiza noastră.
Studii de caz

Studii de caz anonimizate.

Accelerator migrare SAP · livrat în mai multe deployment-uri client

Un asistent de migrare
livrat direct în mediul clientului.

Provocare

La fiecare migrare SAP, consultanții petrec sute de ore compilând manual date despre client — export din sistemele sursă, lipit de workbook-uri, clasificare de obiecte, draft-uri de strategie. Fiecare proiect rulează izolat. Aceeași muncă analitică se duplică între echipe și nimic nu se acumulează între angajamente.

Abordare

Am construit un asistent de migrare bazat pe Claude, cu skills și tool-uri proprii care citesc direct din landscape-ul SAP al clientului — extrag, înțeleg și calculează datele relevante pentru migrare, fără pasaj intermediar prin Excel. Asistentul recomandă strategii de migrare ancorate în inventarul real de obiecte, scoate la suprafață riscurile și produce resursele de migrare (documente de mapping, planuri de cutover, scaffold-uri de test) pe care consultanții le scriau înainte de mână.

Rezultat

Implementat în mediile clienților ca o platformă unică, partajată: mai mulți consultanți și stakeholderi lucrează în paralel pe același strat de cunoaștere. Compilarea manuală se reduce la o fracțiune din ce era. Abordările de migrare reutilizează lecțiile anterioare în loc să pornească de la zero, iar colaborarea înlocuiește duplicarea paralelă.

Indicatori rezultat
Ore → minute
compilare date
Partajat
platformă per client
Paralel
acces consultanți
Direct
fără strat Excel
Stack
ClaudeConectori SAP personalizațiSkills + tool useStrat de cunoaștere partajatWorkspace colaborativ
Claude Code

Tooling care schimbă ziua inginerilor tăi.

MCP servers, skills, slash commands, subagenți, construite pentru felul în care echipa ta chiar livrează. Extensii Claude Code personalizate care îți pun API-urile, convențiile și fluxurile la o tastă distanță.

mcp-server.ts
// Custom MCP server exposing your internal APIs to Claude Code
import { McpServer } from "@modelcontextprotocol/sdk";

const server = new McpServer({
  name: "acme-internal",
  version: "1.0.0",
});

server.tool("search_tickets", {
  description: "Search the ticketing system",
  input: { query: z.string(), team: z.string().optional() },
}, async ({ query, team }) => {
  const results = await tickets.search({ query, team });
  return { content: results.map(toClaudeCitation) };
});

server.tool("deploy_preview", {
  description: "Spin up a preview environment",
  input: { branch: z.string() },
}, async ({ branch }) => {
  const env = await ci.deploy(branch, { ttl: "8h" });
  return { content: [{ type: "text", text: env.url }] };
});

server.start();
Articole

Ghiduri practice din proiectele pe care le construim.

5 octombrie 2026 · 11 min

Spec automat pentru modificări SAP cu agenți AI

Cum folosești agenți AI ca să scrii și să verifici specificații de modificare SAP în ECC și S/4HANA: surse, guardrails și ce rămâne decizie umană.

Citește articolul →
5 octombrie 2026 · 8 min

Transformare digitală cu AI: ce se schimbă

Ce înseamnă transformarea digitală cu AI pentru o companie din România: ce procese se schimbă, ce date trebuie pregătite și cum arată primele trei luni.

Citește articolul →
11 august 2026 · 10 min

EU AI Act pentru companii: ce faci din august 2026

Din 2 august 2026 se aplică majoritatea obligațiilor din EU AI Act. Ce înseamnă concret pentru o companie din România: inventar, clasificare de risc, pași.

Citește articolul →
Toate articolele →

Tu aduci organizația.
Noi aducem infrastructura de AI.

Primul pas este analiza de două săptămâni, cu preț fix: intrăm în organizație, mapăm fluxurile de lucru și îți arătăm exact unde AI aduce valoare — cu plan de infrastructură și notă de finanțare. Fără deck, fără upsell.

Programează o analiză
Contact

Hai să vedem dacă ne potrivim.

Spune-ne cum lucrați azi și unde crezi că AI ar putea ajuta. Răspundem în câteva zile lucrătoare cu o părere onestă despre fezabilitate și scope. Primul pas este, de regulă, analiza de două săptămâni.

Domeniu
www.ranresults.com
Arii de practică
AI · SAP · HR
Despre ce e angajamentul?