Serviciu
Inteligență artificială pentru firme
Serviciul Murarum de integrare a inteligenței artificiale proiectează agenți AI, chatboți, asistenți și automatizări cu modele de limbaj (LLM) și îi pune în funcțiune în sistemele pe care firmele de 10 până la 250 de oameni le folosesc deja, cu evaluare, limite de siguranță și un responsabil clar. Începe cu o analiză care stabilește ce intră în proiect și cât durează.
Când se potrivește
Îți sună cunoscut?
Proiecte pilot care nu trec de demo
Demo-ul funcționează în ședință, apoi totul se oprește. Raportul MIT NANDA, State of AI in Business 2025, arată că 95% dintre proiectele pilot cu AI generativ nu au niciun impact măsurabil în contul de profit și pierdere. Cauza e rareori modelul. Sunt fluxurile fragile, lipsa evaluării și lipsa unui responsabil.
Se cere AI înainte să existe un proces
Conducerea vrea AI în planurile firmei. Dar nimeni n-a spus ce proces repetitiv ar trebui să preia, de ce date are nevoie sau ce decizii are voie să ia. De aici pornim și îți spunem deschis când răspunsul e nu.
Întrebări despre date și securitate, fără răspuns
Ce date ies din firmă, unde e găzduit modelul, cine vede rezultatele, ce cere GDPR. Fără răspunsuri scrise, proiectul se împotmolește la juridic sau la IT. Noi răspundem la ele în scris, încă din faza de design.
Probleme pe care le rezolvăm
Când problema e exact asta.
Cum decurge
Analiză, design, implementare, extindere
- 01
Analiză
Identificăm procesele în care AI ar aduce un câștig real și le ordonăm după volum, costul unei greșeli și cât de pregătite sunt datele. Verificăm ce date există, unde sunt și dacă pot fi folosite. Unele procese se opresc aici, iar acesta e chiar rostul etapei.
O listă scurtă de procese potrivite, fiecare cu argumentele scrise, sau argumentele scrise pentru care niciunul nu merită.
- 02
Design
Pentru procesul ales proiectăm pașii de lucru, momentele în care un om aprobă sau corectează, limitele de siguranță pentru ce intră și ce iese și criteriile de evaluare. Circuitul datelor, cât timp se păstrează și cine are acces sunt documentate pentru responsabilul cu protecția datelor (DPO).
Fluxul descris în detaliu, documentul despre circuitul datelor și un set de teste de evaluare stabilit împreună.
- 03
Implementare
Integrăm modelul cu sistemele pe care le ai deja (ERP, CRM, email, arhive de documente) și punem punctele de aprobare direct în aplicațiile pe care echipa le folosește zilnic. Fiecare versiune trece prin testele de evaluare înainte de lansare.
Un sistem în producție, cu fiecare acțiune înregistrată și testată, folosit de oamenii care răspund de proces.
- 04
Extindere
Monitorizăm dacă scade acuratețea, cât de repede răspunde sistemul și cât costă, punem limite de buget cu alerte și extindem la următorul proces doar când primul funcționează stabil. Apoi predăm: documentație, proceduri de operare și un responsabil desemnat din echipa ta.
Monitorizare activă, costuri sub control, iar echipa ta gestionează sistemul fără noi.
Ce primești
Rezultate concrete, nu prezentări
- Evaluarea pregătirii pentru AI: procese ordonate după valoare și după cât de pregătite sunt datele
- Procesul proiectat pas cu pas, cu momentele în care aprobă un om
- Teste de evaluare și criterii de acuratețe stabilite înainte să construim
- Limite de siguranță: verificări la intrare și la ieșire, permisiuni, jurnal de activitate
- Integrare cu sistemele existente: ERP, CRM, email, documente
- Punere în producție, cu monitorizare și limite de cost
- Documentarea circuitului și a păstrării datelor, pentru verificarea GDPR
- Documentație, proceduri de operare și predare către echipa ta
- Claude
- OpenAI
- Gemini
- LangChain
- Python
- Node.js
- TypeScript
- PostgreSQL
- Supabase
- n8n
- Vercel
Tehnologii
Modele verificate,
testate pe exemplele tale
Claude, OpenAI sau Gemini, alese pentru fiecare sarcină și testate pe exemplele tale, cu evaluări la fiecare pas și datele păstrate în baza ta de date.
Dovezi
Încă nu avem un caz AI publicabil. Nu inventăm unul.
Nu am publicat încă un studiu de caz de integrare AI cu numele clientului. Nu vom inventa unul și nici nu vom transforma un pilot anonim într-un procent. Până atunci, garanția este munca noastră de inginerie: WHO, Sunday, ExproSov și Georgescu & Gonț au fost duse în producție de aceiași oameni care lucrează la proiectele noastre de AI. Primul caz AI apare pe această pagină când clientul își dă acordul, cu cifre și date.
Până atunci, cifrele pe care le publicăm sunt în studiul nostru anual, Adoptarea AI în România: statistici 2026, întocmit pe baza datelor Eurostat și ale Comisiei Europene.
Întrebări despre inteligența artificială în firmă
Ce procese se pretează la AI?
Procesele repetitive, cu volum constant, date de intrare scrise și o definiție clară a rezultatului corect: sortarea emailurilor primite, extragerea datelor din documente, redactarea răspunsurilor pe baza unei baze de cunoștințe, clasificarea solicitărilor, pregătirea rapoartelor de rutină. Procesele care au loc rar, cer de fiecare dată judecata unui om sau nu au date utilizabile nu se pretează, și îți spunem asta încă din analiză.
Cum evaluați acuratețea?
Înainte să construim, stabilim împreună un set de teste de evaluare: exemple reale din procesul tău, cu răspunsul corect pentru fiecare. Orice schimbare de prompt, model sau flux trece prin aceste teste, iar rezultatele le raportăm în cifre, nu în impresii. Pragul de la care sistemul intră în folosință îl stabilim împreună, pentru fiecare proces, și îl urmărim și după lansare.
Cum gestionați datele personale și cerințele GDPR?
În faza de design decidem ce date poate vedea modelul, unde sunt procesate (într-o regiune din UE sau pe infrastructura ta), cât timp sunt păstrate și cine poate citi rezultatele. Datele personale sunt reduse la minimum sau mascate înainte să ajungă la model. Deciziile sunt scrise într-un document despre circuitul datelor, pe care responsabilul cu protecția datelor (DPO) îl poate verifica. Nu antrenăm modele pe datele tale și alegem furnizori care, prin contract, nu fac asta nici ei.
Cât costă un model AI în producție?
Sunt două costuri: utilizarea modelului, facturată de furnizor pe token sau pe cerere, și sistemul din jur: găzduire, monitorizare, jurnal de activitate. În faza de design estimăm costul pe sarcină și pe lună pornind de la volumele tale reale, stabilim o limită de buget cu alerte și alegem cel mai mic model care trece testele de evaluare. Costul proiectului îl stabilim după analiză; nu publicăm prețuri.
Cum stabilim prețulCe se întâmplă când modelul greșește?
Va greși, din când în când, așa că fluxul e gândit pentru asta. Rezultatele nesigure sau cu impact mare ajung la un om, care le aprobă. Fiecare rezultat e înregistrat împreună cu datele de intrare, ca orice eroare să poată fi urmărită. Limitele de siguranță blochează rezultatele care ies din formatul sau din aria permisă. Când o eroare se repetă, devine un nou test de evaluare și fluxul se corectează.
Nu aveți încă un caz AI cu nume. De ce v-aș încredința un proiect AI?
Pentru că riscul într-un proiect AI vine rar din model. Vine din integrare, din date și din ce se întâmplă în producție, iar asta e aceeași muncă de inginerie pe care o arată studiile noastre de caz, făcută de aceiași oameni. Pentru AI, stabilim împreună setul de teste de evaluare înainte să construim, lansăm doar ce trece de el și setăm în producție o limită de buget cu alerte. Dacă analiza arată că AI nu își are locul într-un proces, îți spunem asta și nu îl construim.
Lectură suplimentară
Citește mai departe.
Servicii conexe
De unde pornește, de obicei, un proiect de AI
Pe industrii
Vezi cum arată pentru industria ta.
Descrie-ne procesul. Îți spunem dacă AI are ce căuta în el.
Spune-ne ce proces ai în minte, ce volum are și prin ce sisteme trece. Îți spunem direct dacă AI merită folosit acolo și de ce e nevoie ca să funcționeze în producție.