Dokumentum-feldolgozás, belső copilotok és adat-pipeline-ok — mérhető megtérüléssel, két hét alatt élesben.
Az AI automatizálás a napi ismétlődő, mégis kognitív munkákat veszi le a csapatok válláról: dokumentumok feldolgozását, belső tudás kereshetővé tételét, riportok írását. Nem egy modell — egy működő pipeline, ami integrálódik a meglévő rendszereibe.
A legjobb hely a kezdéshez egy konkrét, mérhető use-case — pl. „minden bejövő szerződés 24 órán belül kivonatolva”, vagy „a HR-en belül egy belső chat, ami a szabályzatokra hivatkozva válaszol”. Mi nem általános AI-stratégiát árulunk — egy konkrét folyamatot automatizálunk, és onnan skálázunk.
Konkrét folyamatok, percre kalibrált megtérüléssel — nem üres ígéretek.
M365, SharePoint, Google Workspace, ERP-k, jegykezelők — saját API-kon és konnektorokon át.
Cloud vagy on-prem opció — érzékeny adat sosem kerül publikus modellbe.
A legtöbb cégnél ezekkel kezdjük — gyors megtérülés, alacsony kockázat, azonnali bizalom-építés.
OCR, kivonatolás, osztályozás, automatikus összefoglalás — szerződésekre, számlákra, jelentésekre, levelezésekre.
Kereshető-és-válaszoló asszisztens a cég saját tudásbázisán — szabályzatok, SOP-k, projekt-dokumentációk fölött.
Adatdúsítás, automatizált elemzések, ütemezett vezetői riportok természetes nyelven, dashboardok narratíváival.
Egy konkrét folyamat kiválasztása, ROI-becslés, sikerkritériumok rögzítése.
2–4 hetes prototípus valós adaton — mérhető kimenet, nem demo.
Csatlakozás a meglévő rendszerekhez (Microsoft, Google, ERP, jegykezelő stb.).
Monitoring, finomhangolás, új use-case-ek iteratív bevezetése.
A megközelítés iparág-specifikus — más prioritások egy bankban, mint egy retail vállalkozásban. Itt vannak a legjobban illeszkedő vertikumok.