Soluții și integrare AI pentru România
IA înseamnă mai mult decât o demonstrație ChatGPT. Integrăm modele lingvistice mari, sisteme RAG și modele de viziune computațională direct în aplicațiile dvs. de business — conforme GDPR, gata de producție și cu ROI măsurabil.
Cazuri de utilizare IA pe care le livrăm
Nu orice problemă are nevoie de IA. Dar atunci când echipa dvs. petrece ore cu activități de rutină, utilizarea se justifică aproape întotdeauna.
- Bază de cunoștințe (RAG)
Angajații pun întrebări în limbaj natural — IA răspunde din documente interne cu menționarea surselor. - Procesarea documentelor
Facturi, avize de însoțire și contracte citite automat și introduse în sistemele ERP. - Clasificarea e-mailurilor
Categorizarea și prioritizarea corespondenței primite, propunerea de răspunsuri la solicitări standard. - Viziune computațională
Clasificare de imagini, controlul calității, detectarea defectelor în producție. - Boti de chat și voce
Boti de suport clienți cu acces la date în timp real din CRM și ERP. - Generare de conținut
Descrieri de produs, texte SEO, traduceri — cu guardrails de brand voice.
Modelele de IA pe care le folosim
Suntem agnostici față de model și alegem instrumentul potrivit pentru fiecare proiect.
- OpenAI GPT-4, GPT-4o, GPT-5 — cea mai înaltă competență generală, cea mai largă disponibilitate
- Anthropic Claude (Opus, Sonnet, Haiku) — puternic pe cod și contexte lungi
- Mistral & LLaMA — open-source pentru deployment on-premise
- Aleph Alpha — model pur european pentru suveranitate maximă a datelor
- Modele specializate: Whisper (STT), FLUX/Stable Diffusion (imagine), variante BERT (clasificare)
GDPR și protecția datelor în proiectele de IA
Un blocaj frecvent în proiectele de IA este GDPR. Cunoaștem capcanele și livrăm arhitecturi pe care le aprobă chiar și responsabilul cu protecția datelor al unui mare grup.
- Hosting UE prin Azure OpenAI (Frankfurt), AWS Bedrock (Frankfurt) sau complet on-premise
- Contracte de prelucrare a datelor (DPA) verificate și încheiate
- Filtrarea PII înainte de orice apel către modele externe
- Jurnale de audit care acoperă fiecare apel de model
- La nevoie: modele complet locale, fără conexiune la internet
De la PoC la sistem de IA în producție
Multe inițiative de IA se blochează în trecerea de la proof-of-concept la producție. În realitate apar teme pe care niciun tutorial nu le menționează:
- Halucinații: LLM-urile inventează fapte — controlate prin RAG, citation forcing și validarea output-ului.
- Latență și costuri: Streaming, caching, routing de modele după complexitate.
- Prompt injection și jailbreak-uri: Strat de securitate și sanitizare a input-ului.
- Evaluare: Seturi de teste, eval-uri automatizate, human-in-the-loop.
- Drift: Actualizările de model schimbă comportamentul — monitorizare continuă în loc de set-and-forget.
Întrebări frecvente
Merită IA pentru o companie mijlocie?
Dacă angajații petrec ore pe săptămână cu activități de rutină — da. O aplicație IA bine construită se amortizează în 6–18 luni.
Trebuie să trimitem datele noastre către OpenAI/Anthropic?
Nu. Aceleași modele rulează prin Azure OpenAI la Frankfurt sau AWS Bedrock în UE. Alternativ, modele open-source pe hardware propriu.
Cât costă un proiect de IA?
Depinde de cazul de utilizare — o integrare focalizată este gestionabilă, o soluție de tip platformă este mai amplă. După un scurt workshop livrăm o estimare transparentă, inclusiv costurile recurente de API.
Cum se începe cel mai bine un proiect de IA?
Cu un workshop de o zi în care prioritizăm împreună cazurile de utilizare. Apoi construim un prim prototip productiv în 4–8 săptămâni.
