RO
English (English)
Transformăm documentele și datele în răspunsuri utile. Integrăm agenți AI și automatizări care reduc munca repetitivă și conectează aplicațiile.
Reducem munca repetitivă dintr-un proces concret al companiei tale. Poate fi vorba despre procesarea documentelor, căutarea într-o arhivă, pregătirea datelor sau operarea controlată a unei aplicații.
Începem cu o problemă clară, măsurăm timpul, volumul și rata de eroare, apoi construim un pilot pe date reale. Extindem soluția numai dacă rezultatele justifică investiția.
Propunem soluții pe care le-am folosit și validat în propriile fluxuri. Avem experiență cu procesarea documentelor asistată de verificare umană, căutarea semantică și accesul controlat al agenților AI la aplicații.
Transformăm PDF-uri, scanări și formulare în date structurate. Sistemul identifică structura paginilor și extrage textul și imaginile, iar rezultatul este validat de un operator într-o interfață de verificare.
Permitem căutarea în limbaj natural în arhive, documentații și cataloage, cu indicarea documentelor din care provin răspunsurile. Căutarea semantică poate identifica informația chiar dacă este formulată diferit față de întrebare.
Conectăm aplicațiile la asistenți AI prin Model Context Protocol, cu operațiuni permise explicit și limite clare de acces. Agentul poate citi sau modifica numai informațiile autorizate, iar acțiunile sunt înregistrate într-un jurnal.
Automatizăm clasificarea, completarea și pregătirea conținutului, păstrând un pas de verificare umană înainte de publicare sau trimitere. Sistemul procesează volumul, iar omul validează decizia.
Omul rămâne în flux. Nu lăsăm un model să decidă singur atunci când o greșeală poate avea consecințe importante. Automatizăm părțile mecanice și păstrăm deciziile și validarea la oameni, prin interfețe care fac verificarea rapidă.
Datele tale pot rămâne în infrastructura ta. Când informațiile nu pot fi trimise către un furnizor extern, putem rula modelele local, pe infrastructura noastră sau a ta. În celelalte situații, putem folosi servicii externe dacă oferă rezultate mai bune și un cost mai eficient.
Începem cu un pilot măsurabil. Alegem un singur flux și stabilim de la început criteriile de succes: timp economisit, erori evitate sau volum procesat. Extindem soluția numai după validarea rezultatelor.
Verificăm rezultatele. Ieșirile trec prin verificări automate de calitate și sunt păstrate într-un jurnal cu versiuni, astfel încât să poți vedea ce s-a schimbat și cine a aprobat.
Folosim modele rulate local prin Ollama, servicii AI externe atunci când sunt potrivite, sisteme RAG cu encodere semantice multilingve, modele pentru analiza structurii documentelor și Model Context Protocol pentru accesul controlat al agenților la aplicații.
Infrastructura tehnică poate include Python și FastAPI, Node.js și TypeScript, PostgreSQL, fluxuri asincrone cu cozi de procesare, containere și infrastructură administrată de noi.
Alegem tehnologia după problemă. Dacă un flux poate fi rezolvat mai sigur și mai economic prin reguli bine definite, fără un model AI, îți vom recomanda această variantă.
Pentru companii care procesează volume relevante de documente sau date și pot identifica unde se consumă timpul. Pentru organizații cu arhive sau documentații în care informația este greu de găsit. Pentru echipe care vor să conecteze aplicațiile la asistenți AI, cu acces controlat și acțiuni verificabile.
Dacă procesul nu este încă bine definit, îl clarificăm înainte de automatizare. Tehnologia nu corectează singură un flux defectuos, ci îi poate amplifica problemele.
Nu recomandăm implementarea unui chatbot sau a unei funcții AI doar pentru efectul de imagine. Soluția trebuie să rezolve o problemă măsurabilă. De asemenea, nu construim sisteme care iau singure decizii cu impact important, fără reguli de control și validare umană.
Depinde de flux și de cât de curate sunt datele de pornire. Nu putem da o cifră înainte să vedem ce procesezi și în ce volum.
Așa începem: o discuție în care ne arăți fluxul, apoi o propunere de pilot cu obiectiv măsurabil, livrabile, ore estimate și preț. Dacă pilotul nu atinge obiectivul stabilit împreună, îți spunem și nu continuăm doar ca să continuăm.
La costul de dezvoltare se adaugă, când e cazul, costul rulării: servicii AI externe sau resurse pentru modele locale. Ți le arătăm separat, ca să știi care e costul lunar după lansare.
Facturarea se face în RON; sumele în EUR se convertesc la cursul BNR din ziua facturării. Prețurile nu includ TVA.
Pilot întâi, extindere după.
Ne arăți unde se consumă timpul. Alegem împreună un singur proces, suficient de important încât să producă un rezultat relevant și suficient de bine delimitat pentru a fi implementat.
Înainte de a scrie cod, definim ce înseamnă succesul: timp economisit, volum procesat și rată de eroare. Folosim indicatori pe care îi poți verifica după pilot.
Rulezi pilotul pe date reale, cu etapa de verificare umană activă. Analizăm rezultatele și identificăm situațiile în care sistemul trebuie îmbunătățit.
Comparăm rezultatul cu obiectivul stabilit. Dacă investiția este justificată, extindem soluția și o lansăm în producție. Dacă nu, ne oprim și documentăm motivele.
