În 2026, aproape toate companiile B2B au încă un ERP vechi ca sistem central, dar clienții se așteaptă la viteză de e-commerce și răspunsuri instant la stoc, preț și alternative. Concurenții de talie mondială încep să folosească AI, iar companiile medii nu au un roadmap clar de implementare. Ce arhitectură pot folosi? Ce se întâmplă cu datele și politicile mele comerciale?
De aceea am pregătit un manual complet de arhitectură AI pentru vânzări în B2B. Versiunea completă a fost publicată pe 21 ianuarie 2026.
Ce conține ghidul
Rezultate AI | Protecția companiei | Model de cost | Exemple de cod (⚙ Build vs ☁ Managed)
Arhitectura hibridă și Google Cloud
Când AI intră în vânzări B2B, obstacolele apar rapid: catalog imperfect, coduri istorice, politici de preț și discount, stoc variabil, compatibilități tehnice și nevoia de protecție a datelor.
Din experiența noastră, implementările care scalează combină AI modern cu tehnologie clasică și reguli, adică o arhitectură hibridă, bazată pe inginerie, nu pe hype.
Pentru cei atrași de ecosistemul Google și întreabă "Cu cine pot dezvolta o arhitectură pentru AI?", facem o analiză a ecosistemului de parteneri Google Cloud și câteva criterii de alegere.
NOTĂ: OPTI Software este partener independent Google Cloud și HubSpot. Ghidurile și acest articol nu au fost sprijinite sau aprobate de Google.
Ecosistemul de parteneri Google Cloud
Piața de parteneri pentru cloud și AI e mai diversă decât pare. Orice companie poate căuta parteneri oficiali în directory-ul Google Cloud Find a Partner, unde apar parteneri din toată lumea, filtrați pe competențe și servicii.
În plus, puteți căuta agregatoarele de recenzii pentru cloud consulting & system integration. (vezi Clutch)
În practică, există trei tipuri de actori, potriviți pentru contexte diferite:
1. Consultanți globali
De exemplu Big 4 (integratori de sistem binecunoscuți). Sunt aleși când proiectul este masiv, multi-țară sau când organizația are nevoie de guvernanță și procurement standardizat. Punctul lor forte este capacitatea de livrare și conformitate pe programe mari.
Găsiți exemple de tip "alianță" cu Google Cloud în spațiul public, inclusiv în România. (ex: Deloitte)
2. Jucători locali mari și companii mature de engineering
Au echipe consistente, fac migrații de anvergură și dezvoltare custom, și sunt frecvent aleși pentru proiecte enterprise românești sau sectorul guvernamental. Au capacitate de livrare proiecte mari și integrare cu sistemele existente. Pot fi Premier Partners.
Găsiți proiecte și studii de caz în ecosistemul Google, inclusiv anual prezentări la Google Cloud Day Romania (citește un rezumat al ediției 2025 aici).
3. Echipe specializate și agile
Ele concurează prin claritate arhitecturală și prin capacitatea de a se adapta la constrângerile companiei: software legacy, piață de nișă, date dispersate. Un astfel de partener este potrivit când vrei să construiești un pilot realist și să-l scalezi incremental în funcție de rezultate.
OPTI Software se poziționează în această a treia zonă: Google Cloud Partner orientat pe sisteme legacy în jurul unei fundații certificate de securitate.
Pe baza tehnologiilor Google, dezvoltăm software-ul de ofertare Vânzări cu AI, construit pentru scenariul "nu schimb ERP-ul, dar îl fac să vândă mai bine".
Cum alegi partenerul?
Întrebările utile pentru un partener de implementare AI nu sunt de tipul hype, ca "ce model AI recomandați?". Clientul ar trebui să întrebe despre problemele proprii: "Ce veți face când datele sunt imperfecte, regulile comerciale sunt stricte și discounturile negociate nu se pot modifica?". Sau "Dacă folosesc AI pentru transcriere documente cu îmbogățire de context din căutare pe Internet, învață modelul din datele mele?" (pentru răspuns contactați-ne)
Iată trei lucruri care nu se văd într-un demo:
Datele și integrarea
- Stocarea datelor preluate din ERP, CRM sau e-commerce (ex: warehouse ca BigQuery).
- Contractul de date explicit: ce date și ce latență sunt necesare pentru AI.
- Normalizarea codurilor și descrierilor ca parte obligatorie din proiect.
Tipul potrivit de inteligență artificială
- Să nu vândă "LLM pentru orice situație" (en. LLM-wrappers).
- Să folosească: AI predictiv (Deep Learning) pentru recomandări, căutare hibridă. (lexical + semantic) pentru regăsirea informației, RAG (retrieval + LLM) pentru căutare inteligentă în mii de documente PDF.
Control și securitate
- Regulile comerciale care protejează compania: marjă, stoc, preț.
- Testare și training. Dacă nu poți explica intern "de ce a recomandat AI produsul X", adopția AI moare chiar dacă modelul e bun.
- Securitate date (in-transit / at-rest). Pentru această zonă, Ghidul #6 va acoperi NIS2, ISO 27001 și audit în proiecte AI. (Înscrie-te pentru a-l primi)
Din ghid: recomandări plus guardrails și cookbook tehnic
Ghidul lansat pe 21 ianuarie 2026 tratează creșterea venitului companiei cu AI, cu control asupra imaginii, marjei și logicii comerciale. El pune împreună două lumi care de obicei se contrazic: inteligența artificială și regulile.
Specialiștii vor aprecia o diagramă text-art (Vezi ghidul complet pentru varianta imagine)
ZONA DATE INTERNE ZONA MIDDLEWARE ZONA AI
┌─────────────────────────────────┐ ┌───────────────────────────────┐ ┌───────────────────────────┐
│ 1. SURSE DE DATE │ │ 2. DATA HUB & SYNC │ │ 3. Vertex AI (Search + │
│ │ │ │ │ Search for Commerce, │
│ │ │ │ │ Model Garden) │
│ ┌────────────┐ ┌────────────┐ │ │ ┌─────────────────────────┐ │ │ ┌───────────────────────┐ │
│ │ ERP │ │ FILE SERVER│ │ │ │ Bază de date rapidă │ │ │ │ Vectori │ │
│ │ (Master) │ │ (PDF/Docs) │ │ │ │ (Cache) │ │ │ │ Index │ │
│ └──────┬─────┘ └─────┬──────┘ │ │ └────────────┬────────────┘ │ │ └───────────▲───────────┘ │
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │
│ ▼ ▼ │ │ ▼ │ │ │ │
│ [Sync unidirecțional securizat] ├─────►│ [Filtrare și sanitizare] ├─────►│ [Ingestie (doar public)] │
└─────────────────────────────────┘ │ │ │ │ │
│ │ │ │ ┌───────────────────────┐ │
│ ┌────────────▼────────────┐ │ │ │ Gemini / LLM │ │
│ │ API Gateway │◄─┼──────┤ │ (RAG & Procesare) │ │
│ │ (Combinare AI + ERP) │ │ │ └───────────────────────┘ │
│ └────────────▲────────────┘ │ └───────────────────────────┘
└───────────────┼───────────────┘
│
▼
┌─────────────────────────┐
│ 4. Aplicatii │
│ (Ofertare / Chatbot) │
└─────────────────────────┘
Legendă: Diagramă text-art de arhitectură privacy-first cu funcții AI izolate de un middleware centralizat
Partea pe care am insistat să o includem, față de alte materiale din piață, este cookbook-ul tehnic. Cum arată pașii și codul de implementare în două abordări:
- ⚙ Build: custom, cu machine-learning și data-science
- ☁ Managed: Cloud Native, exemplificat de noi ca Google Cloud Partner cu Vertex AI Search for commerce și Vertex AI Search)
Scopul este să clarificăm decidenților costul real al ownership-ului și durata până la rezultate măsurabile.
Tehnologiile efective pot fi înlocuite cu cele din alte soluții cloud decât Google (Amazon Web Services, Microsoft Azure) sau cu servicii SaaS (ex: Algolia pentru căutare)
Cum se închide vânzarea?
În plus față de infrastructură și AI, OPTI Software oferă specializare pe zona de CRM și optimizarea conversiei, ca HubSpot Solution Partner.
Conversia pe primul plan:
- Upsell-ul și regulile sunt utile doar când sunt integrate coerent în fluxul real de vânzare: lead ▶ oportunitate ▶ ofertă ▶ comandă ▶ retenție.
- Deseori CRM-ul este locul unde se vede dacă implementarea AI ajută compania (prin timpi mai mici, oferte mai bune, follow-up automat)
- Scenariu: AI generează recomandarea, dar CRM este cel care închide vânzarea prin automatizarea follow-up-ului.
![[UPDATE] Premiile startup-urilor românești se decernează pe 12 martie. Mr.Benny a câștigat locul 3 la categoria cybersecurity la Romania Startup Awards 2026](/images/new-post/small_long-romania-startup-awards-2026-mrbenny.jpg "[UPDATE] Premiile startup-urilor românești se decernează pe 12 martie. Mr.Benny a câștigat locul 3 la categoria cybersecurity la Romania Startup Awards 2026")