După succesul conferinței BeeGlobal din martie de la sediul UiPath din București, unde am analizat implementarea AI din perspective complementare (business, legal și cybersecurity), discuția a trecut oceanul. Pe 28 aprilie, am fost prezenți la New York în cadrul evenimentului „Safe AI and Business Guardrails – Applications in Google Cloud", organizat de rețeaua BeeGlobal în parteneriat cu System2.
Colegul nostru, Marian Călborean (Founder & CEO OPTI Software), a urcat pe scenă alături de alți experți și lideri din tehnologie pentru a dezbate provocarea momentului: cum transformi AI-ul dintr-un experiment într-o soluție scalabilă în producție, fără să pierzi controlul asupra securității și datelor? Evenimentul fiind după Google Cloud Next și ultimele lansări Google Cloud, tehnologiile citate au fost din Google Cloud, dar cu aplicabilitate în orice alt stack tehnologic.
De ce avem nevoie de reguli pentru AI? Cum au rezumat excelent cei de la BeeGlobal în postarea lor de după eveniment:
„Frânele bune sunt cele care îi permit mașinii să meargă repede."
De ce eșuează AI-ul în mediul Enterprise? Pentru că e prea sigur pe el, nu pentru că nu știe
Unul dintre cele mai bune rezumate ale serii a venit din public, din partea lui David Wong (Technical Program Manager, fost lider tech la BlackRock), care a captat ideile evenimentului. El a subliniat pe LinkedIn un adevăr incomod:
„AI-ul enterprise nu eșuează pentru că modelul greșește. Eșuează pentru că modelul sună extrem de încrezător atunci când greșește."
Când vorbim despre industrii reglementate sau de B2B, nu se pot accepta „halucinații AI", de exemplu pentru date financiare. Din acest motiv, toate inovațiile în domeniul siguranței AI au în centru nevoia de a face AI-ul mai determinist (previzibil, exact, constrâns de reguli).
Cum obținem asta? În cadrul panelului, Marian Călborean a subliniat că secretul stă în fundația de date pe care agenții AI sunt construiți: un Knowledge Graph puternic și un Semantic Layer bine definit.
Soluția OPTI: Construiește un Semantic Layer înainte de agenți AI
Nu lăsa agenții să caute (și să inventeze) răspunsuri de la zero. Dacă vrei să previi halucinațiile pe modele de AI generativ, sau fenomenul de „drift" în Machine Learning, informația trebuie mai întâi structurată în funcție de procesele reale de business ale organizației.
Așa cum se întâmplă și cu giganți precum Palantir, succesul constă într-un grafic de cunoștințe robust:
Când prelucrezi datele unei companii (de exemplu, o companie din Pharma/Medical), organizarea informațiilor pe departamente, substanțe active sau procese de business stricte forțează agenții AI să navigheze într-un mod apropiat de logica companiei.
Rezultatul este reducerea drastică a halucinațiilor, după cum a detaliat Marian:
Patru reguli de fier pentru AI sigur, desprinse din panel
Discuțiile din Manhattan, moderate de Troy Johanson (System2), au scos la iveală strategii testate în producție de către ceilalți colegi de panel: Seth Leonard (System2), Sanjay Mishra (Fidelity Investments) și Gabriel Păunescu (NauLogic).
Am reținut câteva idei de bază pe care orice companie B2B ar trebui să le aplice:
- Nu lăsa niciodată AI-ul să „atingă" numerele: Separă firul narativ de datele numerice. LLM-ul poate să scrie rezumatul sau interpretarea, dar codul tradițional (determinist) trebuie să injecteze cifrele financiare. Astfel, eviți riscurile legale majore.
- Asigură capabilități de audit și logare: În industriile reglementate, un răspuns oferit de AI nu va avea valoare dacă nu poți documenta traseul prin care a ajuns la el.
- Rutează intenția înainte de interogare: Utilizează rute deterministe (soft stops) înainte ca promptul utilizatorului să ajungă efectiv la un LLM, pentru a bloca cererile nesigure din start.
- Tratează prompturile ca pe bucăți de cod: Evită conversațiile lungi care fac modelul să-și piardă contextul. Segmentează task-urile și folosește formate structurate.
La final, Marian a sumarizat conceptul de Semantic Layer ca soluție pentru trasabilitatea și acuratețea datelor:
Concluzie: Determinismul AI este cerința esențială
Pasul de la experimente izolate la integrarea AI-ului în procesele reale, de la generare de oferte complexe la analiză decizională în business se lovește de o problemă de „arhitectură a încrederii". Soluțiile de mai sus sunt cele mai avansate în acest moment.
Vă invităm să citiți perspectiva detaliată a lui David Wong asupra evenimentului, împreună cu discuția pe LinkedIn care a urmat. Se confirmă principiile de calitate asumate de OPTI Software: arhitecturi hibride, predictibilitate și siguranță B2B.
Pentru a aprofunda modul în care poți implementa în mod practic aceste arhitecturi în compania ta, te invităm să descarci materialul nostru gratuit: Ghidul #1 în Seria de arhitectură AI pentru B2B 2026: Recomandări inteligente, upsell și reguli.
Contactează-ne pentru o discuție aprofundată pe scenariul tău de business
