Discovery AI: întâi procesele, apoi modelul
Primul pas nu e alegerea unui model AI, e înțelegerea proceselor și datelor reale ale companiei. O zi de discovery cu echipa de conducere produce o hartă de oportunități cu ROI estimat pe fiecare, nu o listă generică de „ce poate face AI-ul”.
Fără acest pas, riscul e să construiești ceva tehnic impresionant care nu rezolvă problema reală a companiei — sau, mai rău, ceva care cere date pe care compania nu le are structurate. Discovery-ul AI pentru companii se încheie cu un raport scris: ce merită făcut primul, cu ce date și cu ce estimare. Dacă nu știi încă ce proces să alegi, vezi ce procese automatizezi primele.
Așa începe orice proiect al agenției noastre de AI, fie că e vorba de agenți, de automatizări sau de un asistent intern.
Traseul unei implementări AI
Apasă pe o etapă. Spune-ne și unde ești, ca să vezi de unde continui.
Mapăm procesele, datele disponibile și punctele de fricțiune. Ieșire: o hartă de oportunități cu estimări pe fiecare.
Alegem 1–2 cazuri, scriem criteriile de acceptare înainte să începem, construim și testăm pe date reale. Ieșire: un sistem funcțional, măsurat contra criteriilor.
Dacă pilotul îndeplinește criteriile, extindem. Dacă nu, ajustăm sau oprim. Decizia se ia pe date, nu pe entuziasm.
Extindem pe mai multe departamente, cu training pentru echipă și mentenanță lunară.
Exemplu real de implementare AI: FOX, de la training la SAP
La FOX, producător de mezeluri din România, nu am vândut un proiect mare din prima discuție. Am început cu echipa, am livrat o platformă mică, apoi am făcut discovery-ul pentru digitalizarea producției pe SAP; al patrulea pas a fost o ofertă de platformă AI găzduită în UE. Fiecare etapă a câștigat-o pe următoarea.
28 de angajați, în două faze
Oameni din fiecare departament, nu doar IT-ul. Jumătate din timp, practică pe cazurile lor.
Redeem pentru 250 de câștigători
Validare de coduri, antifraudă și date fiscale pentru premiile impozabile. Construită pe Next.js și Supabase.
Discovery pe SAP
Planificarea producției cu un sistem care lucrează lângă SAP, prin SAP BTP, fără să atingă nucleul.
Ai un proces în minte? În 30 de minute îți spunem sincer dacă merită un discovery.
Pilotul AI: criteriile se scriu înainte, nu după
Cea mai frecventă greșeală într-un pilot AI e să judeci succesul „pe simțire” după ce ai construit ceva. Scriem criteriile de acceptare înainte de a începe implementarea: ce trebuie să facă sistemul, cu ce precizie, în cât timp.
Dacă la finalul pilotului criteriile nu sunt îndeplinite, decizia e clară — ajustezi sau oprești, nu continui pe baza unei impresii bune din demo. Cum a arătat acest proces, concret, la FOX — de la primul training până la un discovery de digitalizare pe SAP — e documentat pas cu pas în studiul de caz.
Cel mai des, pilotul e un singur proces: vezi exemple de automatizare procese cu AI pentru firme.
Go/no-go: extinzi doar ce a trecut testul
După pilot, decizia de a extinde nu se ia din entuziasm, ci din compararea rezultatelor reale cu criteriile scrise la început. Un pilot care nu îndeplinește criteriile nu e un eșec al proiectului — e informația care îți spune ce trebuie schimbat înainte de a investi mai mult.
Acest pas lipsește din majoritatea proiectelor AI eșuate: se trece direct de la „a mers demo-ul” la „extindem peste tot”. O decizie go/no-go pe criterii scrise dinainte separă implementarea AI în companie de un experiment fără final clar — dacă pilotul nu trece criteriile, proiectul se oprește acolo, nu se extinde din inerție. La alegerea uneltelor pentru pilot, explicăm de ce modelul AI contează mai puțin decât crezi față de cât de bine e controlat ce poate face sistemul.
Extinderea în companie cere training, nu doar cod
Un sistem AI care funcționează tehnic dar pe care echipa nu știe să-l folosească nu produce valoare. Rolloutul include training pentru echipele afectate, documentație și, de regulă, un retainer de mentenanță — modelele și integrările se schimbă, sistemul trebuie întreținut.
Același proces se aplică și pentru implementarea agenților AI: un singur flux măsurabil, apoi extindere.
Datele, accesul și ERP-ul: ce rămâne sub controlul tău
Înainte de orice pilot, cineva din conducere sau din IT întreabă unde ajung datele, cine le vede și ce se întâmplă cu ERP-ul. Acestea sunt regulile după care lucrăm. Pentru date sensibile, vezi și infrastructura AI privată, on-premise sau în UE.
- 01Datele rămân în perimetrul stabilit de companie. Pentru date sensibile, modelul poate rula on-premise sau pe GPU dedicat în UE, fără API extern.
- 02Accesul e același ca în sistemul sursă: agentul nu vede date la care omul din spatele lui nu are acces, iar prin conectori MCP modelul primește rezultatul filtrat, nu datele brute.
- 03ERP-ul nu se modifică. Pe SAP lucrăm prin extensii side-by-side pe SAP BTP (OData, IDoc, evenimente); din SAGA citim direct, iar orice modificare trece prin importul oficial, nu prin baza de date.
- 04Codul îl scriu inginerii care au făcut discovery-ul și rămâne al companiei, împreună cu infrastructura, cu predare și documentație la final.
- 05Contractul are scope scris, iar plata se face de regulă în tranșe legate de livrabile, nu de calendar.
- 06GDPR și AI Act se discută din discovery, cu echipa juridică a companiei: rezidența datelor și obligațiile de transparență. Nu dăm consultanță juridică.
AI-ul pregătește, omul decide
În fiecare implementare pe care am făcut-o, am păstrat explicit clar ce rămâne decizie umană: semnătura pe o declarație, apăsarea unui buton de trimitere, judecata pe un caz neclar. Argumentul e comercial la fel de mult ca prudent — „AI-ul face totul singur” e greu de asumat când răspunderea legală rămâne a companiei.
Modelul de „copilot, nu pilot automat” a fost validat direct într-un proiect de automatizare contabilă pe SAGA: sistemul citește, calculează și semnalează, fără să scrie în baza clientului; omul apasă butonul. Extinderea merge mai repede când echipa trece printr-un training AI pentru angajați, pe cazurile ei reale.
Preț fix, după un discovery scurt.
- audit procese și date
- hartă de oportunități cu ROI estimat
- raport de recomandări
- criterii de acceptare scrise
- 1-2 cazuri în producție
- predare + documentație
- extindere multi-departament
- training echipă
- retainer lunar
Fiecare proiect are alt context, alte fluxuri și altă infrastructură, așa că prețul se stabilește după un discovery scurt și plătit, iar apoi nu se schimbă pe parcurs.
Ai un proces în minte? În 30 de minute îți spunem sincer dacă merită un discovery.
Întrebări frecvente
Cât costă implementarea AI într-o companie?
Nu avem preț de listă, pentru că fiecare companie are alte procese, alte date și alte sisteme. Prima discuție, de 30 de minute, e gratuită. Discovery-ul e scurt și plătit, iar prețul lui depinde de câte procese și departamente intră în analiză. După el primești un preț fix pentru pilot, care depinde de integrări și de volumul de date de testat și nu se mai schimbă pe parcurs. Dacă te oprești după discovery, rămâi cu raportul.
Cum se implementează AI într-o companie?
Pe trei pași: discovery (o zi, hartă de oportunități), pilot pe 1-2 cazuri cu criterii de acceptare scrise dinainte, apoi extindere cu training și mentenanță. Sărirea peste discovery sau lipsa criteriilor scrise sunt cele mai frecvente cauze de eșec.
Ce este implementarea AI, mai exact?
Este procesul de conectare a unui model sau agent AI la datele și procesele reale ale companiei, cu reguli, permisiuni și audit — nu doar folosirea ad-hoc a unui chatbot de câțiva angajați. Include atât partea tehnică cât și training-ul echipei și politica internă de utilizare.
Cum implementez AI în propriul business, fără echipă tehnică internă?
Cel mai realist e un partener extern care face discovery-ul, construiește pilotul cu criterii clare și predă un sistem documentat, cu training inclus. Nu ai nevoie de un departament AI intern din prima zi, ai nevoie de un prim caz de utilizare dus până la capăt și măsurat.
Cât durează o implementare AI, de la discovery la producție?
Discovery-ul durează de regulă o zi; un pilot pe 1-2 cazuri de utilizare, între două și șase săptămâni, în funcție de complexitatea datelor și a integrărilor necesare. Rolloutul complet variază mult și depinde de câte departamente sunt implicate.
Ce se întâmplă dacă pilotul AI nu funcționează cum trebuie?
Dacă criteriile de acceptare scrise la început nu sunt îndeplinite, ajustezi abordarea sau oprești proiectul înainte de a investi mai mult — decizia se ia pe date măsurate, nu pe impresia din demo. Ăsta e motivul pentru care criteriile se scriu înainte de a începe, nu la final.
Cine ia decizia finală într-un sistem AI implementat într-o companie?
Deciziile cu impact legal, financiar sau contractual rămân la oameni — sistemul pregătește, verifică și semnalează, dar nu apasă singur butonul final. Această separare e stabilită explicit din faza de discovery, nu adăugată ulterior.
Aveți exemple de implementare AI în companii din România?
Da. La FOX, producător de mezeluri, am început cu un training AI în două faze pentru 28 de angajați, am continuat cu o platformă de redeem pentru o campanie cu 250 de câștigători, apoi cu un discovery pentru digitalizarea producției pe SAP. La un birou de contabilitate, sistemul citește din SAGA, verifică declarațiile și pregătește SAF-T D406, iar contabilul decide. La RSM România, în consultanță fiscală, construim un asistent AI pe o infrastructură care ține datele clienților în firmă.
Se poate implementa AI peste SAP fără să modifici sistemul?
Da. Construim extensii side-by-side pe SAP BTP, care citesc și scriu date prin interfețele oficiale (OData, IDoc sau evenimente), fără să modificăm nucleul. SAP-ul rămâne cu suportul și mentenanța standard și poate fi actualizat normal de furnizor. Pe acest principiu, numit clean core, am făcut discovery-ul pentru digitalizarea producției la FOX.
Unde ajung datele companiei într-un proiect de implementare AI?
Rămân în perimetrul stabilit de companie. Pentru date sensibile, modelul poate rula on-premise sau pe GPU dedicat în UE, fără să treacă printr-un API extern. Agentul respectă aceleași reguli de acces ca sistemul sursă, iar ce se loghează și ce se aprobă manual se stabilește înainte de a conecta modelul la date. Rezidența datelor cerută de GDPR și obligațiile din AI Act se discută cu echipa juridică a companiei; nu oferim consultanță juridică.
Hai să vedem ce se poate automatiza la tine.
O sesiune gratuită de 30 de minute: îți spunem ce se poate automatiza, cât durează și cât costă, cu preț fix după discovery.
Răspundem în aceeași zi lucrătoare.