Implementare AI pentru companii: de la analiză la producție
Intrăm în organizația ta, înțelegem cum lucrezi și construim infrastructura ta de AI. Nu livrăm licențe și prezentări, ci sisteme care rulează în producție, pe datele voastre, folosite zilnic. Primul pas este o analiză de două săptămâni, cu preț fix.
Implementare AI pentru companii: ce înseamnă concret la noi
În România, „implementare AI" înseamnă de multe ori un abonament, un training de o zi și un chatbot pe site. Toate se cumpără într-o săptămână și niciunul nu schimbă felul în care lucrează compania.
Pentru noi, o implementare este un sistem: conectat la datele voastre reale, integrat în uneltele în care echipa lucrează deja, cu permisiuni, evaluări și monitorizare. Codul ajunge la voi, împreună cu documentația. Dacă noi dispărem, sistemul merge mai departe.
Rulează pe date reale
Nu pe exemple pregătite pentru demonstrație.
Este folosit fără să fie impus
Oameni care nu au cerut proiectul îl deschid săptămânal.
Are proprietar intern
Cineva răspunde de flux, cu buget de operare.
Se poate măsura
Ce intră, ce iese, cât costă, unde greșește.
Intrăm în organizația ta
Lucrăm din interior. Stăm cu echipele care fac munca, ne uităm la fluxul real, nu la cel din proceduri, și abia apoi propunem ceva.
Modelul obișnuit: un audit din câteva interviuri, un roadmap în slide-uri, apoi un chatbot livrat prin call-uri video. Documentul rezultat este corect în general și inutil în particular, pentru că nimeni nu a văzut cum se lucrează într-o zi obișnuită.
Noi venim la voi. Ne așezăm lângă oamenii care procesează facturi, fac raportări sau întrețin sistemul SAP. Ne uităm la fișierele reale, la excepții, la pașii nedocumentați pentru că „așa se face de zece ani". Distanța dintre procesul scris și cel real este locul unde AI ajută sau eșuează.
Consecința: propunem mai puțin decât se așteaptă mulți clienți. Un flux dus până în producție valorează mai mult decât zece piloturi paralele.
Ce construim
Patru direcții pe care le livrăm cel mai des. Fiecare pornește de la un flux care există deja, nu de la o listă de funcționalități.
Agenți AI și automatizare de workflow
Agenți care execută pași reali dintr-un proces: citesc din sistemele voastre, aplică regulile voastre, scriu înapoi și escaladează la om unde nu au voie să decidă. Cu limite explicite și jurnal.
Cum construim agențiAsistent AI pe datele companiei (RAG)
Regăsire peste documentele și sistemele voastre, cu respectarea permisiunilor existente. Fiecare răspuns trimite la sursa din care provine și poate fi verificat.
Ghid: RAG enterpriseIntegrare SAP S/4HANA și SuccessFactors
Conectori care citesc și scriu direct în landscape-ul SAP, pentru migrări, raportare și fluxuri de HR. Oamenii care fac integrarea au lucrat în SAP înainte de modele de limbaj.
e-Factura, SAF-T și documente fiscale
Procesare de documente în formatele cerute de ANAF: extragere, validare, potrivire cu comenzi și contracte, cu om în buclă unde o eroare costă. Regulile fiscale rămân la contabilitate.
Stack-ul pe care îl folosim
Alegem componente plictisitoare și verificabile. Un sistem care rulează fără drame doi ani valorează mai mult decât unul care impresionează o lună.
Claude, de la Anthropic
Ne-am specializat pe un singur furnizor de modele, deliberat. O echipă care îi cunoaște limitele și comportamentul în producție livrează mai predictibil decât una care le încearcă pe toate.
Implementare Claude API în RomâniaMCP pentru acces la sisteme
Fiecare sistem devine un tool autentificat, cu permisiuni per utilizator. Agenții următori se conectează la aceeași suprafață, fără integrări refăcute.
Arhitecturi RAG cu citări
Regăsire hibridă, filtrare pe permisiuni, citări către sursă. Un asistent care scapă un document de HR anulează tot proiectul.
Evaluări din prima zi
Scriem evaluările înainte de prompturi. Fără ele, orice modificare este o presupunere; cu ele, putem schimba modelul fără să stricăm ce funcționa.
Claude Code pentru echipa voastră
Echipele voastre de dezvoltare primesc aceleași unelte agentice pe care le folosim noi: MCP servers interne, skills și fluxuri care respectă convențiile din repository.
Claude Code pentru echipeCum lucrăm: analiză → pilot → producție → operare
Patru etape, fiecare cu un rezultat care se poate arăta. Nicio etapă nu începe înainte ca cea anterioară să fie acceptată.
Analiză
Două săptămâni, preț fix. Mapăm fluxurile, datele și utilizările de AI existente, apoi ieșim cu oportunități prioritizate, un plan de infrastructură și estimări. Dacă nu aveți nevoie de un proiect AI, o scriem în raport.
Detalii despre analiza AIPilot
Un singur flux, dus până la capăt, cu utilizatori reali. Criteriile de succes se scriu înainte de start. Dacă nu sunt atinse, oprim.
Producție
Integrare în sistemele voastre, permisiuni, monitorizare, cost per operațiune, plan de escaladare. Codul ajunge în repository-ul vostru, cu teste și CI.
Operare
Modelele se schimbă, datele se schimbă, procesele se schimbă. Predăm runbook-urile echipei voastre și rămânem disponibili pentru restul.
Ca reper: pe piața din România, analizele și auditurile AI se vând de regulă între 1.000 și 3.000 EUR, proiectele de implementare între 3.000 și 15.000 EUR sau peste, iar construcțiile complexe de agenți ajung în jurul a 25.000 EUR.
Analiza noastră are preț fix, comunicat în scris înainte de start. Pentru implementare: preț fix unde scopul este definit, timp și materiale contra unui buget maxim unde nu poate fi fixat cinstit.
Conformitate: GDPR, EU AI Act, date care rămân în companie
Multe companii folosesc AI Act ca motiv de amânare. În practică, obligațiile care vă privesc ca implementator încep cu lucruri gestionabile: ce sisteme AI se folosesc intern, cine răspunde de ele, ce date intră în ele, unde există supraveghere umană.
Din analiză ieșiți cu un inventar al utilizărilor de AI din organizație, inclusiv cele apărute de la sine, prin unelte aduse de angajați. De acolo pornește orice discuție serioasă despre conformitate.
Tehnic: procesare și găzduire în UE, deployment privat sau în VPC-ul vostru pentru date sensibile, regăsire care respectă permisiunile existente, jurnale de acces. Nu antrenăm modele pe datele voastre.
Am construit și un gateway propriu de confidențialitate, care pseudonimizează nume, sisteme și secrete înainte ca textul să plece spre model și le restaurează determinist în răspuns. Semantic Firewall intră în joc când datele nu au voie să iasă așa cum sunt.
Rezultate
Nu publicăm procente de creștere și nu inventăm economii. Clienții nu ne dau voie să le folosim numele, iar o cifră scoasă din context spune oricum puțin.
Un asistent de migrare livrat în mediul clientului, care citește direct din landscape-ul SAP în loc de exporturi manuale.
Un MCP server care expune sistemele de HR ca tool-uri autentificate per utilizator, peste care rulează agenți specializați.
O infrastructură agentică livrată la client, pe care inginerii lui își construiesc singuri aplicațiile.
Cele trei sunt descrise pe larg pe pagina principală, cu provocarea, abordarea și rezultatul fiecărei colaborări. Vezi studiile de caz.
Ce vă promitem în scris: criterii de succes definite înainte de start, evaluări care arată dacă sunt atinse și dreptul de a opri proiectul dacă nu sunt.
Pentru cine nu suntem potriviți
Preferăm să spunem asta la primul apel, nu în luna a treia.
Bugete foarte mici
Sub un anumit prag, o implementare serioasă nu încape: nu conectezi sisteme și nu duci nimic în producție pe bani de abonament. La primul apel vă spunem ce produs gata făcut vă servește mai bine.
Cumpărare de unelte, fără proprietar de proces
Dacă nimeni nu răspunde de fluxul automatizat și nu poate decide schimbări în el, sistemul nu mai este folosit după prima lună. Problema nu este tehnologia, ci mandatul.
Cursuri și sesiuni de conștientizare
Nu vindem programe de training și nu ținem sesiuni despre potențialul AI. Explicăm în detaliu ce construim, oamenilor care vor întreține sistemul, dar asta face parte din livrare.
Primul pas este mic și are un preț fix.
Două săptămâni în care intrăm în organizație, mapăm fluxurile și ieșim cu un plan pe care îl puteți executa cu noi sau fără noi. Fără deck și fără upsell.