Despre noi
Un partener independent de implementare AI care construiește ce recomandă
Suntem echipa de ingineri pe care o aduci când procesele firmei încă trec prin tine. Construim pe instrumentele pe care le plătești deja, iar ce construim rămâne al firmei.
Povestea noastră
Pentru munca ce îl așteaptă pe proprietar
Majoritatea firmelor cu care vorbim nu duc lipsă de software sau de AI. Le lipsesc legăturile dintre ele, așa că cererea de pe WhatsApp, factura, întrebarea „cum stăm?” și evidența ajung toate la un singur om. Acolo se duce săptămâna antreprenorului, iar un chatbot singur nu i-o dă înapoi.
De aceea lucrăm ca ingineri, nu ca niște consultanți care lasă în urmă o prezentare. Luăm un proces, stabilim ce trebuie să fie regulă, ce face AI-ul și ce aprobă un om, apoi îl construim, îl testăm pe cazurile dificile și îl predăm. Lucrăm cu firme conduse de proprietar din România și Marea Britanie, în română și engleză.
În cifre
Fiecare proiect documentat, fiecare afirmație verificabilă
proiecte livrate, documentate ca studii de caz
arhitecturi de soluție, marcate ca atare
piețe, România și Marea Britanie, în română și engleză
Principii
Șase reguli după care lucrăm
Ele dau forma fiecărei oferte și sunt motivul pentru care uneori recomandăm să nu construim nimic.
Reguli, AI, oameni
Reguli pentru ce trebuie să fie exact, AI pentru citire și judecată, un om pentru tot ce costă scump dacă iese greșit.Livrăm în săptămâni
Prima etapă plătită se încheie cu un proces care rulează în producție, nu cu un raport despre el.Rămâne al firmei
Codul, prompturile, datele și conturile se predau în scris, ca sistemul să aparțină firmei.Întâi rezultatul
Un proces merită automatizat când timpul sau riscul pe care îl elimină e clar, nu pentru că a apărut un model nou.Predare documentată
Echipa primește documentația, accesul și criteriile pentru extindere, ca sistemul să nu depindă de noi, nici de tine.Știm să spunem nu
Dacă problema se rezolvă cu un instrument standard, cu o setare pe care n-ai activat-o sau cu abonamentul AI pe care îl plătești deja, asta îți recomandăm.
Cum lucrăm
Metodologie
Aceiași șase pași în fiecare proiect, ce construim, regulile de dovadă pe care ni le impunem și când spunem nu.
Metoda noastră pornește de la procesul operațional, nu de la un instrument sau un model AI. Separă pașii repetabili de activitățile care cer interpretare, lasă deciziile importante la oameni și definește dinainte stările de eroare, responsabilitatea și recuperarea. Rezultatul este un sistem pe care echipa îl poate înțelege, verifica și administra, nu o demonstrație izolată.
1. Analizăm procesul actual
Documentăm intrările, oamenii, sistemele-sursă, schimbările de stare, deciziile, așteptările, excepțiile și rezultatul acceptat. Rezultatul este o hartă suficient de precisă încât echipa să poată corecta neînțelegerile înainte de implementare.
2. Delimităm responsabilitatea
Fiecare activitate primește un singur tip de responsabil:
- Regulă deterministă
- AI limitat
- Decizie umană
Datele și permisiunile sunt analizate înainte ca un model AI să primească acces. Sistemul oficial pentru fiecare câmp rămâne explicit.
3. Proiectăm sistemul și excepțiile
Pentru fiecare pas important răspundem la întrebările: ce validează intrarea, cine deține starea, ce se întâmplă la duplicat, întârziere sau indisponibilitate, ce are voie să facă AI-ul și ce nu, unde se oprește fluxul pentru verificare și cum poate un operator să corecteze sau să reia cazul.
4. Construim o primă versiune restrânsă
Implementarea începe cu un singur traseu valoros și repetabil. Integrările, regulile și interfața sunt construite împreună, ca echipa să nu primească o automatizare invizibilă, fără loc de control. Un prototip poate testa interacțiunea, dar nu devine producție până când securitatea, erorile, monitorizarea și responsabilitățile de operare nu sunt definite.
5. Testăm scenarii reale
Testarea acoperă traseul normal, datele lipsă, duplicatele, răspunsurile lente, integrările indisponibile, rezultatele AI incerte, corecțiile și reluările. Pentru pașii cu AI, exemplele reprezentative verifică atât calitatea rezultatului, cât și comportamentul în afara cazurilor cunoscute.
6. Lansăm controlat și predăm
Lansarea poate fi limitată la un grup, un tip de solicitare sau o linie de servicii. Alertele, excepțiile, conturile, infrastructura, datele și schimbările ulterioare primesc fiecare un responsabil. Predarea include documentație, acces, proceduri de recuperare, limitările cunoscute și criteriile de extindere.
Cine răspunde de fiecare tip de pas: tabelul complet
Glisează sau derulează pentru a compara coloanele.
| Tip | Exemple | Control necesar |
|---|---|---|
| Regulă deterministă | validare, deduplicare, rutare, sincronizare, calcule | teste, idempotență, jurnal și reluări |
| AI limitat | extragere, clasificare, rezumare, cercetare, redactare | surse aprobate, praguri, exemple de evaluare și limite de autoritate |
| Decizie umană | excepții, aprobări, mesaje importante, schimbări comerciale | context vizibil, responsabil numit și termen |
Ce construim
Construim patru tipuri de lucruri, de obicei împreună.
Integrări și automatizări între instrumentele pe care firma le plătește deja: CRM, inbox, calendar, programul de facturare și programul de lucrări. Fluxul de vânzări PaxBespoke leagă șapte instrumente prin n8n, de la programarea consultației la factura de avans, fără AI generativ, pentru că fiecare pas urmează reguli scrise.
Agenți AI cu limite clare, scrise dinainte, pentru mesaje și documente, cu un om pe cazurile grele. Agentul de comenzi pe WhatsApp construit pentru o firmă de tablouri răspunde la întrebările obișnuite despre comenzi și predă conversațiile complicate echipei, cu tot istoricul.
Software la comandă acolo unde niciun instrument nu se potrivește: un CRM dedicat, un spațiu de lucru pentru agenți AI, o aplicație de evidențe. Spațiul de lucru AngajatAI și CRM-ul pentru comenzile din WhatsApp sunt exemple, iar DANOVA NEXT este o aplicație web publică și accesibilă construită pentru un proiect Interreg Danube Region.
Conexiuni prin care abonamentul AI pe care firma îl plătește deja (de exemplu Claude) răspunde la întrebări din propriile sisteme, în loc să-i vindem încă un abonament. saved.md, un produs de publicare construit de noi, se conectează la asistenți AI precum Claude și ChatGPT prin MCP, un standard deschis pentru conectarea instrumentelor AI la alte programe.
Când spunem nu
Refuzăm proiectul sau recomandăm ceva mai mic când:
- vrei ca un AI să facă ceva cu consecințe fără ca un om să verifice;
- un instrument standard, o setare pe care n-ai activat-o sau un proces mai clar ar rezolva problema;
- nimeni nu va răspunde de proces după lansare;
- datele nu pot fi folosite legal în acest scop;
- procesul se schimbă în fiecare săptămână;
- vrei să promitem un preț de vânzare sau un multiplu pentru firmă;
- sistemul pe care ar trebui să-l conectăm nu are API sau export utilizabil, iar o soluție ocolitoare ar fi fragilă.
Când recomandăm să construim
Un proces este un candidat bun când are volum sau cost de coordonare semnificativ, reguli și excepții identificabile, un responsabil activ, date accesibile și un rezultat verificabil. Dacă problema e rară, instabilă sau se rezolvă sigur prin configurare, recomandăm să nu construim software personalizat.
Dovezi și afirmații
O arhitectură de soluție arată cum ar putea fi construit un sistem, dar nu dovedește rezultatul unui client. O afirmație despre economii, viteză, precizie sau venituri se publică doar când definiția, perioada, sursa, aprobarea clientului și limitele ei sunt înregistrate. Deocamdată studiile noastre de caz documentează ce am construit; niciunul nu publică încă o metrică de rezultat. Cifrele din surse externe își poartă sursa și nu sunt prezentate niciodată drept rezultatele noastre.
Experiență
Proiecte cu finanțare europeană
Am dezvoltat aplicația web accesibilă pentru DANOVA NEXT, un proiect Interreg Danube Region cofinanțat de Uniunea Europeană, și am coordonat partea tehnică împreună cu echipele partenere.
Vezi experiența în proiecte UE
Parteneriate
Clienții tăi cer software. Îl putem construi împreună.
Agențiile ne cheamă când un client are nevoie de automatizări, agenți AI sau o aplicație internă pe care nu vor să le livreze singure. Unele firme de experți au o metodă pe care clienții vor s-o cumpere: o evaluare, un model sau un mod de a duce o lucrare la capăt. Dacă nu ai o echipă de ingineri, putem construi produsul împreună. Stabilim în scris modelul, rolurile și cine vorbește cu clientul înainte de orice lucru.
Nu promitem public comisioane sau împărțirea veniturilor; orice condiții se negociază și se semnează pentru fiecare proiect.
Discută un parteneriatRecomandare
Faci introducerea. Noi preluăm analiza, oferta și livrarea, dacă toate părțile sunt de acord.
Partener de livrare
Păstrezi relația cu clientul. Noi livrăm un scop tehnic delimitat, co-brandat doar cu acord scris.
Livrare white-label
Lucrăm sub brandul tău, doar cu acord explicit privind identitatea, contactul și suportul.
Metoda ta, transformată în produs
Un diagnostic și un prototip la preț fix, apoi construcția și suportul, cu scop fix. Conținutul, brandul și datele clienților rămân ale tale.
Cum stabilim colaborarea
Unele firme de experți au o metodă pe care clienții lor vor s-o cumpere: o evaluare, un model sau un mod de a duce o lucrare la capăt. Dacă firma nu are o echipă de ingineri, AutomateFlow poate transforma metoda într-un produs software împreună cu ea, pornind de la un diagnostic și un prototip la preț fix.
Modele de colaborare
Modelul se alege înainte de ofertare, pentru că stabilește cine vorbește cu clientul, cine livrează și cine asigură suportul.
- Recomandare. Partenerul face o introducere agreată, iar AutomateFlow se ocupă de analiză, ofertă și livrare, dacă toate părțile acceptă acest traseu. O recomandare nu transferă automat relația cu clientul, exclusivitatea sau vreun drept la plată.
- Partener de livrare. Partenerul păstrează relația cu clientul, iar AutomateFlow livrează un scop tehnic delimitat: o integrare, o automatizare, un agent AI sau o aplicație operațională. Lucrarea e co-brandată doar cu aprobarea scrisă a logo-urilor, capturilor, numelor de clienți sau a unui studiu de caz.
- Livrare white-label. AutomateFlow lucrează sub marca partenerului doar dacă identitatea vizibilă, contactul cu clientul, documentația, suportul și utilizarea livrabilelor sunt convenite explicit.
- Metoda transformată în produs. Pentru o firmă ai cărei clienți vor să-i cumpere metoda, AutomateFlow face un diagnostic și un prototip la preț fix, apoi construcția și suportul, cu scop fix. Firma își păstrează conținutul, brandul și datele clienților.
Ce trebuie stabilit
Înainte de lucru, părțile stabilesc cine deține relația comercială, cine aprobă scopul și acceptă livrabilele, cum se gestionează accesul și datele clientului, cine asigură suportul după lansare și cum pot fi folosite dovezile, precum nume, citate sau cifre. Compensațiile, comisioanele și împărțirea veniturilor nu sunt promisiuni publice; există doar dacă sunt negociate și semnate pentru un proiect anume.
Această secțiune descrie posibilități de colaborare. Nu anunță parteneri existenți, clienți comuni, venituri sau rezultate.
Pentru o colaborare, programează o discuție gratuită și trimite un rezumat scurt: tipul clientului, procesul, rolul pe care vrei să îl păstrezi și modelul pe care îl ai în vedere. Nu trimite date ale clienților, parole sau documente interne.
Firma
Cu cine lucrezi
Brand
AutomateFlow
Site: www.automateflow.ro
Limbi
Română și engleză
Ediția în engleză: www.automate-flow.co.uk
Scopul, prețul și criteriile de acceptanță se stabilesc în scris înainte de începerea lucrului.
