Cum pregătești un motor de recomandare AI în 30 de zile. Pas cu pas.

Săptămâna 1: Datele și adevărul companiei

   

Obiectiv: Să știi exact ce ai în companie înainte să dai de lucru noului angajat virtual (AI).

1. Inventarierea sistemelor sursă

Nu poți face AI pe date pe care nu le găsești. Fă lista completă:

• ERP: Senior, Entersoft, Pluriva, Winmentor, SAP One, Microsoft D365 etc.
• Site e-commerce: custom, Adobe Magento, Woocommerce etc.
• CRM: HubSpot, Pipedrive, Zoho, Microsoft D365, Salesforce etc.
• Fișiere Excel critice (prețurile speciale per client?)

Acțiune: Stabiliți care sistem este single source of truth pentrucatalogul de produse (coduri, atribute, compatibilități).

2. Definirea evenimentelor de business

Ce vrei să învețe AI-ul din activitatea companiei? Definește setul minim:

• Vizualizare_produs / Vizualizare_gama (categorie)
• Adaugare_la_comanda / Inregistrare_comanda
• Adaugare_la_oferta / Inregistrare_oferta
• Acceptare_oferta / Refuz_oferta

Acțiune: Verificați cum sunt stocate aceste evenimente în prezent (log-uri, bază de date).

3. Auditul de calitate a datelor

Identifică datele necorelate, numite ”murdare” care ar putea deruta algoritmii:

• Coduri ambigue sau duplicate
• Prescurtări istorice (ex: rob.buc.cr)
• Date identice ținute în formate diferite

Acțiune: Creați o listă cu priorități decurățare de date.

Săptămâna 2: Strategia comercială

   

Obiectiv: Să decizi ce problemă financiară rezolvi pentru ROI (rentabilitate).

1. Identificarea problemelor dureroase de vânzări

Nu implementa AI doar pentru că e la modă. Alege 2-3 probleme care dor:

• Lipsa upsell-ului, în special la agenții juniori de vânzări
• Pierderea clientului la lipsă de stoc
• Durată prea mare de ofertare pentru coșuri complexe

Sfat: Citește indicatorii de performanță ca să le găsești.

2. Alegerea unei soluții dintre cele propuse

Ghidul ilustrează zece livrabile concrete, dintre care:

• Copilot pentru agenți: asistent care sugerează ce să facă agentul de vânzări.
• Smart Substitutes: înlocuitor inteligent de produse când nu există stoc.
• Dynamic Bundling: creare de pachete de produse în mod automat.
• Reaprovizionare inteligentă: prognoză care anunță când clientul probabil va rămâne fără marfă.

Acțiune: Marcați un proiect ca fiind pilot și restul pentru faza 2.

3. Colectarea de exemple

Selectați coșuri de cumpărături reale din istoricul recent (anonimizate) pentru a le folosi ca teste.

• Uite un coș unde am ratat un upsell.
• Uite o comandă pierdută pentru că nu am știut să oferim înlocuitor.

Sfat: Te ajută la planul de proiect.

Săptămâna 3: Arhitectura și siguranța

   

Obiectiv: Să desenăm sistemul tehnic și limitele lui.

1. Fluxurile de date și vânzări

Desenați cum circulă informația:

• De la Furnizor -> ERP -> Site.
• De la Agent -> Backoffice -> Facturare.
• Unde intră AI-ul în acest circuit?

Acțiune: Schițați arhitectură generală pentru AI, reținând că AI va fi o parte a companiei.

2. Build vs Managed

Aveți echipă internă de Data Science sau Machine Learning? Aveți cantități mari de date și nevoie de control? Dacă răspundeți afirmativ, abordarea ⚙ Build are sens.

Vreți implementare rapidă? Vreți să folosiți algoritmi gata antrenați (ex: Vertex AI Search for Commerce) și să plătiți proporțional cu folosirea? Dacă răspundeți afirmativ, abordarea ☁ Managed are sens.

Acțiune: Stabiliți provizoriu direcția după comparație atentă între variante..

3. Definirea de reguli (guardrails) obligatorii

Stabiliți regulile pe care AI-ul nu are voie să le încalce niciodată:

• Compatibilitatea tehnică: Nu recomandăm piesa greșită.
• Marja minimă: Nu vindem în pierdere (ex: sub 10%).
• Stocul real: Nu vindem ce nu avem în depozit.

Săptămâna 4: Decizia și bugetul

   

1. Echipa și rolurile

Nominalizați un responsabil de Business (Sales/Product) și unul Tehnic (IT/Data). AI-ul nu este doar un proiect IT, este un proiect comercial.

Sfat: Formați apoi toate rolurile necesare în echipa de proiect.

2. KPI și măsurare

Ce înseamnă succesul?

• Creștere valoare medie comandă (en. AOV) cu 8%
• Reducere timp de ofertare cu 45%
• Reducere coșuri pierdute din lipsă de stoc cu 15%

Sfat: KPI pot fi apoi definiți și pentru baza tehnologică (ex: cât durează afișarea)..

3. Conformitate și securitate

Documentați cerințele non-funcționale:

• NIS2, ISO 27001, reglementări sectoriale
• Posibilitățile de criptare în cloud
• Opțiunile contra vendor lock-in (cum îmi iau datele din AI)

4. Bugetul final (Setup vs. Run)

Luați în considerare:

• NIS2, ISO 27001, reglementări sectoriale
• Servicii necesare: puteți livra intern (cu resursele companiei sau extern cu un furnizor)
• Costuri Setup și Run: Setup până la lansarea în producție, Run pe termen lung.

Acțiune: Realizați propriul checklist scurt cu principiile proiectului de integrare AI.El vă va ajuta permanent ca să vedeți de unde ați plecat.

Cum folosești acest checklist?

Am scris această sinteză a Ghidului 1 cu patru speranțe. Îl poți folosi:

1. Ca anexă de lucru rapidă în ședințele interne.
2. Ca document de brief pentru departamentul UT, dacă nu au timp să citească tot ghidul.
3. Ca fișă de verificare a unui partener de implementare AI (pentru a nu sări pași esențiali).
4. Ca agendă pentru prima ședință cu noi, dacă dezvoltați un proiect cu OPTI.