Dezvoltatori certificați Adobe Commerce · Echipe nearshore disponibile în 2 săptămâni

AI în produs și în proces

AI acolo unde elimină muncă. Nu acolo unde adaugă un chatbot.

Folosim AI în două direcții. În procesul nostru de livrare, ingineria asistată de AI înseamnă schelet de cod mai rapid, acoperire mai largă cu teste și code review mai prompt — lucruri care se văd în termenul tău. În produsul tău, înseamnă funcționalități care chiar elimină munca manuală: extragere de documente, căutare semantică, redactare, clasificare și agenți care îți operează propriile sisteme prin API.

Tehnologii

Claude · GPT · modele openRAG · căutare vectorialăpgvector · QdrantLangChain · pipeline-uri propriiOCR · document AIEmbeddingsFunction calling · MCPEvaluare de prompturiInferență self-hosted

01Capabilități

01

Regăsire peste datele tale

Căutare semantică și răspunsuri ancorate în documentele, catalogul sau baza ta de cunoștințe, cu citări către sursă, ca răspunsurile să poată fi verificate, nu crezute orbește.

02

Extragere din documente și facturi

Transformă PDF-uri, scanuri și e-mailuri în înregistrări structurate care intră direct în ERP sau în programul de contabilitate, cu o coadă de verificare umană pentru orice sub pragul de încredere.

03

Agenți care îți folosesc API-urile

Asistenți care verifică stocul, redactează o ofertă, deschid un tichet sau reconciliază o plată apelând sistemele tale reale — cu permisiuni, jurnal de audit și o graniță fermă a ceea ce au voie să modifice.

04

Livrare asistată de AI

Construim cu AI în proces, de la schelet și refactorizare până la generarea de teste și review. Fiecare linie trece în continuare printr-un inginer și printr-un code review — viteza vine din unelte, nu din coborârea ștachetei.

02Perimetru

Ce este inclus

  • Proiectare, prototipare și lansare în producție a funcționalităților LLM
  • Pipeline-uri RAG și căutare semantică peste date private
  • Extragere de date din documente, facturi și contracte
  • Asistenți AI de suport clienți, cu escaladare către oameni
  • Generare la scară de descrieri de produs, traduceri și conținut
  • Clasificare, rutare și scoring de lead-uri
  • Agenți AI integrați cu ERP, CRM și API-uri interne
  • Sisteme de evaluare, garduri de protecție și teste de regresie pe prompturi
  • Inferență self-hosted sau găzduită în UE, pentru date sensibile
  • Analiză de conformitate GDPR și AI Act pentru funcționalitățile AI

03Cum stabilim scopul

Pornim de la sarcină, nu de la model

Proiectele AI care eșuează sunt cele care încep cu „ar trebui să folosim AI”. Cele care se amortizează încep cu o sarcină concretă și măsurabilă pe care cineva o face astăzi manual — citit trei sute de facturi de la furnizori pe lună, răspuns la aceleași patruzeci de întrebări despre produse, tradus un catalog, triat tichete de suport.

De acolo stabilim scopul. Cum arată „bine”, cum se măsoară azi și ce acuratețe face funcționalitatea demnă de livrat? Apoi construim setul de evaluare înainte de funcționalitate, ca să putem demonstra că sistemul funcționează, nu doar să-l arătăm o dată și să sperăm.

Suntem la fel de direcți și acolo unde AI-ul nu își are locul. Dacă un motor de reguli, un formular mai bun sau o integrare corectă rezolvă problema determinist, asta vom recomanda — va fi mai ieftin de rulat și mai ușor de crezut.

04Date și risc

Întrebările pe care ar trebui să le pună oricine

Ajung datele noastre să antreneze modelul altcuiva?

Nu, în configurațiile pe care le implementăm. Folosim niveluri enterprise de API, unde datele de intrare sunt excluse din antrenare, iar pentru sarcini sensibile rulăm modele open pe infrastructură din UE, astfel încât datele nu părăsesc perimetrul tău.

Ce facem cu halucinațiile?

Restrângem problema: regăsirea ancorează răspunsurile în documentele tale, ieșirile sunt validate față de scheme, pragurile de încredere trimit cazurile incerte la un om, iar fiecare răspuns își poartă sursele. Pentru orice ține de bani sau de aspecte juridice, sistemul propune și un om aprobă.

Este conform cu GDPR și cu Regulamentul european privind IA?

Îl tratăm ca pe o constrângere de proiectare. Asta înseamnă documentarea temeiului legal și a fluxurilor de date, minimizarea a ceea ce se trimite către un model, păstrarea procesării în UE acolo unde este necesar, jurnalizarea deciziilor automate și clasificarea sistemului pe nivelurile de risc din AI Act înainte de lansare.

05Întrebări

Întrebări frecvente

Spuneți că dezvoltați cu AI. Înseamnă calitate mai slabă?

Dimpotrivă, când este făcut cu disciplină. AI-ul accelerează partea mecanică — cod repetitiv, migrări, cazuri de test, documentație, prima trecere de review — ceea ce le lasă inginerilor seniori timp pentru arhitectură și cazuri limită. Totul trece în continuare prin review uman, teste automate și CI înainte să ajungă în mediul tău. Se schimbă termenul, nu standardul.

Puteți adăuga AI într-un produs existent?

Da, și aceasta este majoritatea acestei munci. Începem cu un caz de utilizare îngust și cu valoare mare, în stiva ta actuală, îl livrăm în spatele unui feature flag, îl măsurăm față de o referință și extindem doar după ce își câștigă pasul următor.

Cât costă să rulezi o funcționalitate AI?

O modelăm înainte de construcție: tokeni sau ore de inferență per operație, volum estimat, strategie de caching și nivelurile mai ieftine de model care rezolvă cazurile ușoare. Primești o estimare de cost lunar de rulare alături de oferta de dezvoltare, pentru că o funcționalitate AI care devine nesustenabilă la scară nu este o funcționalitate.

Ce facem

Dezvoltare și integrare AI

Funcționalități LLM, căutare augmentată prin regăsire, extragere de documente și agenți de flux — integrate în produsul tău, plus inginerie asistată de AI care ne scurtează timpul de livrare.