AI în B2B 2026
Videoclipuri și prezentări despre implementarea AI în B2B
Videoclipuri și prezentări despre implementarea AI în B2B.
De ce eșuează implementările AI în afacerile B2B?
De ce eșuează implementările AI în afacerile B2B?
Cum transformă AI munca agenților de vânzări?
Cum transformă AI munca agenților de vânzări?
OPTI Software a câștigat Premiul ANIS 2026 la categoria R&D Program of the Year
OPTI Software a câștigat Premiul ANIS 2026 la categoria R&D Program of the Year pentru proiectul AI Architecture for B2B in 2026.
Cum oprești AI-ul din a „halucina” stocurile tale?
Când vine vorba de stocuri și predictibilitate B2B (de exemplu, când se va epuiza stocul unui client), Generative AI-ul simplu nu este suficient – ba chiar devine periculos dacă începe să inventeze date. Pentru a preveni deviațiile și erorile, ai nevoie de Machine Learning clasic combinat cu un strat semantic (semantic layer) robust și un graf de cunoștințe (knowledge graph).
Află cum organizăm datele pe procese de business pentru a le oferi agenților AI o structură sigură, clară și precisă din care să își extragă informațiile fără riscuri.
Secretul de miliarde de dolari al gigantului Palantir
Cum reușește o companie de tehnologie precum Palantir să gestioneze date guvernamentale, militare și comerciale de o complexitate uriașă cu o precizie chirurgicală? Secretul lor nu stă doar în modelele AI, ci într-un Knowledge Graph extrem de bine pus la punct – un arbore conceptual de date interconectate. AI-ul inteligent nu rulează în gol, ci pe date perfect structurate.
Află din acest clip cum funcționează această tehnologie și de ce este pilonul central pentru orice AI enterprise de succes.
Cum reduci timpul în ERP cu 70%? Secretul căutării semantice
Cum poți obține cele mai bune rezultate de vânzări folosind o abordare de tip copilot integrată direct peste ERP-ul existent?
Prin căutarea semantică, AI-ul înțelege automat că „holșurub” înseamnă „șurub autofiletant”, fără a fi nevoie de configurări manuale obositoare.
Această tehnologie reduce considerabil timpul necesar agenților pentru găsirea produselor, cu până la 70%.
Cum prevezi când va rămâne clientul tău fără stoc? Predicții AI în B2B
Cum poți fi mereu cu un pas înaintea concurenței și să îți contactezi clientul exact în momentul în care are nevoie de o reîmprospătare de stoc?
În acest episod, Marian Călborean (Fondator OPTI Software) explică cum funcționează un motor de predicție AI personalizat pe ritmul de cumpărare al fiecărui client și cum poți gestiona stocurile indisponibile oferind alternative inteligente (Smart Substitutes) verificate prin reguli stricte.
Capcana „ChatGPT Wrapper”. De ce sunt sceptici liderii din business?
Scepticismul distribuitorilor și al managerilor de top față de AI este perfect justificat!
În ultimii ani, conceptul de AI a însemnat adesea doar un „ChatGPT wrapper”.
Asta înseamnă că angajații sunt forțați să lucreze în software-ul vechi și să copieze manual date în Word sau ChatGPT în paralel.
Află de ce viitorul integrărilor AI în România trebuie să fie complet integrat și automatizat în fluxurile de lucru curente!
AI în business: magie sau inginerie? Cum eliminăm halucinațiile AI
Mulți promit că AI-ul va rezolva totul ca prin magie, însă în realitate, în business avem nevoie de INGINERIE.
Descoperă rețeta OPTI Software pentru eliminarea halucinațiilor AI în companii: menținerea sistemelor actuale, curățarea riguroasă a datelor, utilizarea infrastructurii Cloud (Google Cloud) și, cel mai important, forțarea și verificarea output-ului AI prin reguli de programare stricte, explicite și deterministe. Programarea clasică nu moare, ci devine scutul de siguranță al inteligenței artificiale!
De ce AI-ul generativ dă rateuri în B2B? (DN 50 vs. D 50 vs. PN 50)
În mediul Business-to-Business, nu îți poți permite să oferi recomandări greșite sau să ai „halucinații de stoc”, deoarece greșelile implică răspundere legală (liability) directă.
Un AI generativ simplu nu are cum să înțeleagă din fabrică diferențele tehnice riguroase, cum ar fi distincția critică dintre DN 50 (diametrul nominal interior), D 50 (diametrul exterior) sau PN 50 (presiunea nominală).
Descoperă cum am programat un „sistem de dimensiuni” care garantează precizia tehnică absolută de care are nevoie o afacere reală.
Cât costă, de fapt, implementarea AI? (Surpriză: în B2B e extrem de ieftin)
Te sperie costurile mari de cloud când te gândești la implementarea AI-ului?
În timp ce în Business to Consumer (B2C) costurile sunt masive din cauza numărului uriaș de consumatori publici, în B2B situația este complet diferită.
Când lucrezi intern cu un număr controlat de angajați și clienți, costurile de cloud sunt surprinzător de mici față de ceea ce te aștepți!
De ce nu poți avea un algoritm ca Uber în România?
Vrei un sistem de dynamic pricing sau discounturi inteligente exact ca cel de la Uber? Primul pas nu are legătură cu algoritmul AI, ci cu datele pe care le colectezi. În România, majoritatea companiilor uită să salveze ofertele pierdute (lost leads), lăsând algoritmul complet fără context.
Află din acest video de ce Uber știe exact când și cum să îți ofere o reducere și ce date trebuie să începi să stochezi chiar de astăzi pentru afacerea ta.
Costul ascuns al AI-ului pe care nimeni nu ți-l spune
De ce eșuează majoritatea proiectelor de integrare AI în companii? Răspunsul este simplu: lipsa unor KPI-uri interni stabiliți de management și subestimarea costurilor de pregătire a datelor. Mulți furnizori ascund costurile inițiale de analiză și curățare, lăsând business-urile cu bugete epuizate și sisteme ineficiente.
Descoperă cum să stabilești corect obiectivele de business (timp de ofertare, recomandări proactive, conversie) și cum să eviți capcanele financiare înainte de a porni la drum.
Cum pui „lesă” AI-ului ca să respecte regulile de business?
Cum te asiguri că un AI nu o ia razna și nu inventează rețete sau proceduri într-un domeniu strict, cum este cel farmaceutic? Secretul stă în constrângeri (constraints).
Dacă îți organizezi datele riguros — pe departamente, substanțe active și fluxuri clare —, agenții AI vor lucra doar în interiorul acestei structuri. Nu vor inventa nimic de la zero și nu vor halucina la prima interogare.
În plus, în acest video discutăm despre cum prevenim deviația (drift-ul) în Machine Learning prin actualizarea constantă a seturilor de date pentru a garanta predicții corecte pe termen lung.
