Fine tuning sau RAG: de ce are nevoie afacerea?
RAG sau fine tuning: alegeți în funcție de activitatea necesară, pregătiți datele potrivite și cereți furnizorului o demonstrație verificabilă.
AI
Implementare AI în companie — de la asistenți gata făcuți la un LLM privat
Pornim de la proces, nu de la model: ChatGPT, Copilot sau Gemini configurate pentru echipa dumneavoastră, agenți AI integrați în fluxurile de lucru sau un model open-weight instalat și antrenat pe propria infrastructură.
Când este vorba despre dumneavoastră
Echipa pierde ore cu copy-paste: e-mailuri, documente, rapoarte, introducere de date.
Angajații folosesc deja ChatGPT pe cont propriu — cu datele companiei și fără reguli.
Ați încercat un instrument AI, a dat răspunsuri greșite cu toată încrederea, iar pilotul a murit discret.
Datele dumneavoastră nu pot ieși din companie, așa că AI-ul din cloud pare exclus.
Ce implementăm
Punct de pornire
Audit AI al proceselor
O hartă a locurilor unde AI economisește ore și unde adaugă risc: sarcini, volume, date, responsabili.
ChatGPT · Copilot · Gemini · Claude
AI gata făcut pentru echipă
Planuri business configurate pentru companie: conturi, reguli pentru date, politică de utilizare, instruire.
n8n · Make · APIs
Agenți AI și automatizare
Agenți care sortează solicitările, redactează răspunsuri, extrag date din documente și actualizează CRM-ul — cu un om care aprobă acolo unde contează.
RAG
Asistent de cunoștințe
Un asistent intern care răspunde pe baza contractelor, manualelor și wiki-ului dumneavoastră — cu link către sursă.
Llama · Mistral · Qwen
Implementare LLM privat
Un model open-weight pe serverele dumneavoastră sau într-un cloud dedicat din UE: prompturile și documentele nu ies niciodată din perimetrul companiei.
LoRA · seturi de test
Fine-tuning și evaluare
Antrenarea unui model pe exemplele dumneavoastră pentru ton, format și terminologie de domeniu — măsurată pe un set de test înainte și după.
Cum decurge o implementare AI
Cartografierea procesului
Unde se duc orele astăzi: sarcini, volume, cine ce face și cu ce date.
Alegerea cazurilor de utilizare
Ordonate după orele economisite și după risc; începem cu cel care se amortizează cel mai repede și se măsoară cel mai ușor.
Date și conformitate
Ce date atinge sarcina, unde pot fi prelucrate, ce cer GDPR și Regulamentul UE privind IA (AI Act).
Alegerea abordării
Instrument gata făcut, automatizare, RAG sau model privat — după matricea de mai jos, cu argumente scrise.
Pilot pe muncă reală
Un grup mic, sarcini reale și un set de test din propriile exemple, pe care verificăm răspunsurile.
Evaluare
Acuratețe, timp economisit și erori, comparate cu procesul manual — nu impresii.
Implementare și instruire
Accese, reguli de utilizare și instruirea echipei. AI fără reguli de utilizare este o scurgere de date care stă să se întâmple.
Monitorizare și îmbunătățire
Verificări regulate de calitate, actualizări ale modelelor și următoarele cazuri de utilizare.
Ce abordare — matricea onestă
De la un asistent gata făcut la propriul model — alegem după sarcină, date și volum, nu după modă:
| ✓ | ✕ | |
|---|---|---|
| Asistenți gata făcuți (ChatGPT, Copilot, Gemini, Claude) | Start rapid pentru toată echipa; modele puternice; controale de administrare și condiții business pentru date | Datele sunt prelucrate în cloudul furnizorului, în baza unui contract; profunzime limitată a integrării |
| AI în instrumentele pe care le folosiți deja | CRM-ul, helpdesk-ul și suitele office au deja funcții AI — nimic nou de adoptat | Primiți ce a construit furnizorul, nu ce îi trebuie procesului dumneavoastră |
| Automatizare + API-uri de modele (n8n, Make, cod) | AI în pași concreți: sortarea e-mailurilor, redactarea răspunsurilor, mutarea datelor din documente în CRM | Necesită monitorizare și tratarea erorilor; nu repară un proces stricat |
| RAG — răspunsuri din documentele dumneavoastră | Un asistent care citează propriile contracte, manuale și wiki; cunoștințele se actualizează fără reantrenare | E la fel de bun ca documentele din spatele lui — o arhivă dezordonată dă răspunsuri dezordonate |
| LLM privat (model open-weight pe serverele dumneavoastră) | Datele nu ies niciodată din perimetrul companiei; cost previzibil la volume mari; control total asupra versiunilor | Hardware sau cloud cu GPU și cineva care să-l opereze; modele mai mici decât cele mai bune din cloud |
| Fine-tuning (ajustare fină) | Ton și format fixe, vocabular de domeniu, un model mic care face bine o singură sarcină îngustă | Nu este o metodă de a învăța fapte — pentru asta există RAG; necesită un set solid de exemple bune |
Principiul nostru: câștigă cea mai simplă abordare care respectă cerințele privind datele. Un model privat atunci când datele o cer — nu pentru prestigiu.
Așteptări oneste
- Nu orice sarcină are nevoie de AI. Dacă un checklist sau o automatizare simplă rezolvă problema, vă spunem — și construim asta.
- AI greșește. Pentru tot ce ajunge la clienți sau are valoare juridică, aprobă un om — proiectăm acest pas de la început.
- Măsurăm înainte de implementare: un set de test din exemplele dumneavoastră reale și o metrică clară. „Pare inteligent” nu este un rezultat.
- Datele dumneavoastră, activele dumneavoastră: prompturile, bazele de cunoștințe, modelele ajustate și conturile aparțin companiei dumneavoastră.
Prețuri orientative
Costul implementării AI în companie
Prețuri de pornire. Licențele modelelor, cloudul cu GPU sau hardware-ul se plătesc separat — le calculăm în estimare, alături de implementare.
-
Audit AI al proceselor
O hartă a muncii de rutină: unde AI economisește ore, unde adaugă risc și cu ce scenariu să începeți.
de la 400 € pe proiect
-
Agenți AI și automatizare
Solicitări sortate, răspunsuri redactate, date extrase din documente direct în CRM — acolo unde contează, aprobă un om.
de la 2.850 € pe proiect
-
LLM privat
Un model open-weight pe serverele dumneavoastră sau într-un cloud dedicat din UE, conectat la baza de cunoștințe. Infrastructura se plătește separat.
de la 4.900 € pe proiect
Estimarea exactă vine după brief și analiza proiectului dumneavoastră — cu argumente, nu o cifră luată din aer.
Prețuri de pornire pentru proiecte tipice, fără TVA. Bugetele de publicitate, licențele, hostingul și serviciile terților se plătesc separat, fără adaos.
Primele studii de caz sunt în pregătire
Publicăm studii de caz doar cu acordul clientului și cu cifre verificate. Până atunci — metoda și checklist-urile noastre de mai sus sunt cel mai onest lucru pe care îl putem arăta.
De pe blog
Halucinații AI: de ce greșește asistentul și cum reduceți erorile
Halucinații AI în relația cu clienții sau angajații? De ce inventează asistenții de business, cum îl testați pe al dvs. și ce remedieri reduc primele erorile.
Automatizare email cu AI: ce preia un agent și ce păstrați
Automatizare email cu AI fără haos: de ce eșuează încercările, cum vedeți ce emailuri poate prelua un agent și în ce ordine îi predăm munca.
Întrebări frecvente
De unde începem implementarea AI în companie?
Cu un proces, nu cu un instrument. Auditul arată unde se duc orele și ce sarcini poate prelua AI în siguranță; începem cu cazul de utilizare care se amortizează cel mai repede și se măsoară cel mai ușor.
Sunt datele noastre în siguranță cu ChatGPT, Copilot sau Gemini?
Planurile business ale acestor asistenți vin cu condiții contractuale pentru date și controale de administrare, iar condițiile diferă de la un furnizor la altul. Dacă sunt suficiente depinde de datele și de industria dumneavoastră — le verificăm față de cerințele dumneavoastră înainte de implementare.
Ce este un LLM privat și când avem nevoie de unul?
Un model de limbaj open-weight care rulează pe propriile servere sau într-un cloud dedicat, astfel încât prompturile și documentele nu ies niciodată din perimetrul companiei. Are sens pentru date sensibile — sănătate, juridic, finanțe, secrete comerciale —, contracte stricte cu clienții sau volume mari, unde prețul per cerere se adună.
Trebuie să facem fine-tuning unui model?
De obicei nu, cel puțin la început. Majoritatea sarcinilor de business se rezolvă cu un model bun, documentele dumneavoastră (RAG) și instrucțiuni clare. Fine-tuning-ul merită atunci când aveți nevoie de un ton sau un format fix, de vocabular de domeniu ori de un model mai mic și mai ieftin care face o singură sarcină îngustă — și când aveți suficiente exemple bune.
Cât costă implementarea AI în companie?
Un audit AI al proceselor pornește de la 400 €, agenții AI și automatizarea de la 2.850 €, un LLM privat de la 4.900 €, fără TVA. La instrumentele gata făcute sunt în principal licențe și configurare; un LLM privat adaugă hardware sau cloud cu GPU și operare. Estimarea exactă vine după audit — cu costurile curente calculate, nu doar cu cele de implementare.
Cum rămâne cu GDPR și Regulamentul UE privind IA (AI Act)?
Stabilim ce reguli se aplică în cazul dumneavoastră: informarea clienților când vorbesc cu un AI, acorduri de prelucrare a datelor, unde sunt stocate datele și pentru cât timp. Nu suntem avocații dumneavoastră, dar construim astfel încât avocații dumneavoastră să poată da avizul.
Începeți cu un audit AI
Spuneți-ne ce proces consumă cele mai multe ore — răspundem cu cazurile de utilizare care merită un pilot și cu ce le trebuie din datele dumneavoastră.
Amploarea merge de la o singură sarcină până la conducerea completă a direcției. Prețurile orientative sunt mai sus; estimarea exactă vine după brief și analiza proiectului dumneavoastră.
Servicii conexe:
Vă mulțumim — iată pașii următori
- Răspundem într-o zi lucrătoare.
- Un apel scurt, ca să înțelegem sarcina.
- Vă propunem un punct de intrare — de regulă, un audit.
Vrei mai exact? Completează brieful — ajunge ca o completare la solicitarea ta.
Completați brieful