Preview Ghid tehnic #3

Input multimodal: Cum transformi scrisul de mână, mesajele vocale, WhatsApp-ul sau cererile SEAP în repere ERP

Informații detaliate despre AI multimodal și tehnologii de extragere a datelor din orice input nestructurat (foto/audio/PDF) pentru vânzări mai rapide.

LANSAT

Ghidul 1 AI în Vânzări a fost lansat pe 21 ianuarie 2026. Citiți-l aici

Următorul ghid se va publica începând cu 25 martie 2026 (actualizat).
Vei primi fișierul PDF cu 48 de ore înaintea publicării oficiale.

Înscrie-te pentru manualul complet

De ce datele nestructurate costă timp

$100

Cost per eroare

Costul mediu (SUA) suportat de o companie pentru necorectarea unei erori de introducere date.

Sursa: 1-10-100 Rule ➛

99%

Acuratețe OCR

Rata de recunoaștere a caracterelor pentru documente tipărite scanate calitativ.

Sursa: Intuition Labs ➛

>88%

Cuvinte transcrise corect din voce

Acuratețe la nivel de cuvânt pe audio curat, Speech-To-Text de la Google. Alte modele ating >94%.

Sursa: Soniox ➛

<5 sec

Transcriere din imagine

Timpul necesar pentru a transcrie o listă de 50 de produse dintr-o imagine scrisă de mână.

Demo Vânzări cu AI

Problema tehnică: Poze/Audio/PDF vs. ERP text-only

Procesarea multimodală este critică atât pentru vânzări, cât și pentru digitalizarea documentelor contabile și operaționale. Tehnologia multimodală poate citi facturi, avize sau comenzi scrise de mână, poate permite căutare vocală și le poate introduce automat în ERP. Se reduce aproape complet nevoia de transcriere (data entry), oferind o soluție software de automatizare pentru operatori.

Scenariu: Clientul trimite o poză cu o piesă ruptă pe WhatsApp și întreabă "Aveți așa ceva?".
Realitatea ERP: Sistemul cere un cod SKU exact pentru căutare.
Procedură manuală: Agentul pierde 20 de minute căutând pe internet, în cataloage PDF sau sunând la depozit.

Peste 80% din datele de business sunt nestructurate. Sistemele ERP standard le ignoră, de unde vine necesitatea de a transcrie date, eventual cu greșeli.

Înscrie-te pe lista prioritară

Soluția: LLM + OCR + Speech-to-text

Un AI de tip LLM ca Google Gemini "vede" și "aude". În plus, poate procesa rapid documente de sute de pagini ca unele licitații din SEAP. Fluxul automatizat cu tehnologii Google Cloud ca Vision și Speech To Text arată astfel:

1. Ingestie: Preluarea imaginii, fișierului audio sau a cererii de ofertă (PDF, DOCX etc.) direct din WhatsApp sau email.
2. Transcrierea (OCR/STT): Sistemul extrage textul brut din imagine sau voce.
3. Mapare semantică: Se identifică produsele din baza de date, de ex. prin fuzzy matching, inclusiv cantitatea (ex: "3 bucăți", "3 buc.", "3x").

Studiu de caz

Situație: Un distribuitor de echipamente primește sute de comenzi prin WhatsApp (poze de ambalaj, liste scrise de mână). Trei angajați descifrează și transcriu în ERP.

Soluția: Software-ul Vânzări cu AI identifică automat produsele și cantitățile, propune codurile din ERP, agentul doar validează.

Impact în business: Timpul de procesare scade cu 90%, permițând angajaților să se concentreze pe vânzări proactive.

Vrei să procesezi orice input? Înscrie-te pe listă

Ghidul PDF ”Input Multimodal” va conține explicațiile tehnice complete.

Cuprins:

Google Vision API vs Gemini Pro. Când folosim fiecare tehnologie.
Procesare scris de mână. Exemple de acuratețe, inclusiv pentru limba română.
Procesare audio. Transcrierea apelurilor telefonice și comenzi vocale inclusiv pentru limba română.
Maparea Produselor (Fuzzy Matching). Cum se ajunge de la textul din poză la codul ERP.
Procesarea documentelor mari. Documente de licitație, cataloage furnizori etc.
Workflow & UI. Cum arată o interfață split-screen pentru agent.