15+Ani de experiență
ISO 27001Securitatea informației
EU/USClienți UE și SUA

Programează o consultație gratuită

30 de minute, fără obligații — doar răspunsuri tehnice.

Prin trimitere, ești de acord cu politica noastră de confidențialitate. Fără spam, niciodată.

Acest site este protejat de reCAPTCHA; se aplică Politica de confidențialitate și Termenii Google.

Ce construim

Capabilități AI de producție, end to end

Integrare AI în aplicațiile existente

Integrăm capabilități AI în ERP-uri, CRM-uri, aplicații interne și portaluri existente, fără a înlocui infrastructura deja utilizată.

Funcționalități LLM și copiloți

Proiectăm și livrăm funcționalități bazate pe LLM direct în produsul tău — interfețe de chat, sugestii inline, Q&A pe documente și copiloți specializați pe domeniu — cu bugete de latență și cost stabilite de la început.

Pipeline-uri RAG și baze de cunoștințe

Sisteme de retrieval-augmented generation care permit modelelor să răspundă precis din date private — ingestie documente, strategie de chunking, selecție embedding și ranking de retrieval, toate în responsabilitatea noastră.

Agenți AI și automatizare fluxuri

Agenți autonomi multi-pas care declanșează acțiuni, apelează API-uri externe și rutează între instrumente — construiți cu trace-uri observabile astfel încât echipa ta să poată inspecta fiecare decizie a agentului.

Evaluări, guardrail-uri și monitorizare

Suite sistematice de evaluare, filtre anti-halucinație și dashboarduri de producție care măsoară acuratețea, rata de refuz și costul în timp — stratul de fiabilitate pe care cele mai multe proiecte AI îl omit.

Pipeline-uri de date și căutare vectorială

Pregătire de date end to end — curățare, transformare, embedding și indexare în vector stores — astfel încât modelul să aibă întotdeauna context proaspăt și relevant pentru a razona.

Strategie AI și build vs. cumpărare

O evaluare onestă a situațiilor în care un model personalizat sau un strat fine-tuned depășește un API off-the-shelf — și a celor în care nu. Te ajutăm să investești bugetul AI acolo unde se înmulțește.

Stack tehnologic

Stack-ul AI pe care îl folosim în producție

Lucrăm cu principalii furnizori de modele și straturi de orchestrare — alegând combinația care atinge țintele tale de acuratețe, latență și cost, nu pe cea care arată cel mai bine într-o prezentare.

OpenAIAnthropic ClaudeAzure OpenAILangChainPineconepgvectorPython.NET

Alegerea modelului, strategia de embedding și selecția vector store-ului sunt decizii inginerești, nu preferințe de furnizor. Facem benchmark-uri înainte de a ne angaja și reevaluăm pe măsură ce capabilitățile modelelor evoluează.

FAQ

Întrebări frecvente

Ce poate automatiza efectiv AI-ul în afacerea mea?

Cele mai valoroase ținte sunt de obicei sarcinile repetitive cu informații: revizuirea documentelor, extracția de date, triajul și rutarea, generarea primului draft și Q&A orientat către clienți pe baza cunoștințelor private. Plafonul practic este determinat de câte erori poți tolera și de ce traseu de audit ai nevoie — cartografiem acest lucru pentru fluxurile tale specifice într-o sesiune de discovery înainte de a scrie o linie de cod.

Cum preveniți halucinațiile în producție?

Nu există un singur comutator — este nevoie de apărare în straturi. Combinăm retrieval-augmented generation (ancorarea răspunsurilor în surse citate), scheme de output structurat (limitând ce poate spune modelul), praguri de încredere (rutând răspunsurile cu certitudine scăzută către un om) și o suită continuă de evaluare care măsoară acuratețea factuală față de un set de date de referință. Monitorizarea în producție detectează deriva înainte ca utilizatorii să o observe.

Ar trebui să construim AI personalizat sau să cumpărăm un instrument gata făcut?

Cumpără pentru sarcini generice unde un produs SaaS acoperă deja 90% din nevoie. Construiește când datele tale sunt proprietare, fluxul de lucru este neobișnuit sau costul per-seat al SaaS-ului depășește un build personalizat în 18 luni. Efectuăm o analiză structurată build vs. cumpărare la începutul fiecărui angajament — dacă răspunsul onest este „cumpără", îți spunem înainte să ne plătești să construim.

Cum gestionați confidențialitatea datelor și GDPR-ul?

Procesăm datele tale în baza unui acord de procesare a datelor aliniat la GDPR. În mod implicit folosim Azure OpenAI sau modele self-hosted, astfel încât datele tale nu antrenează niciodată un model public. Pentru domenii deosebit de sensibile — sănătate, juridic, finanțe — conturăm arhitectura în jurul inferenței on-premises sau VPC-only de la bun început. Politicile de retenție a datelor și controalele de acces sunt documentate înainte ca vreun model să vadă date de producție.

Cât costă o funcționalitate AI?

O funcționalitate LLM adăugată punctual — design de prompt, strat de retrieval, evaluări și monitorizare — costă de obicei 20k–60k €. Un flux agentic complet cu instrumente multiple și un strat de trace observabil ajunge la 60k–150k €+. Costurile continue ale modelului (tokeni API sau hosting) depind de volumul de utilizare; le estimăm în faza de scoping pentru a nu exista surprize după lansare. Un discovery call gratuit îți oferă un interval orientativ înainte de orice angajament.

BRD: 85% din întrebări rezolvate automat, 24/7Automatizare AI
Studiu de caz

BRD: 85% din întrebări rezolvate automat, 24/7

Un asistent bancar pe GPT-4 antrenat pe peste 50.000 de conversații reale — 24/7, răspunsuri sub 2 secunde în română naturală, cu transfer inteligent către operatori umani.

85%
auto-resolution
96%
customer satisfaction
<2s
response time
Citește studiul de caz

Gata să lansezi AI în producție?

Programează un apel gratuit de 30 de minute cu un consultant specialist — pleci cu un scop realist, o recomandare de model și o primă estimare.

Ales de fondatori, scale-up-uri și echipe enterprise