Companiile de distribuție și producție dețin o resursă extrem de valoroasă, dar neexploatată: istoricul de tranzacționare și catalogul de produse. OPTI Software are experiență de 20 de ani în dezvoltarea de software pentru distribuție și producție, portaluri de afiliere B2B și ecommerce.
În Ghidul #1: Recomandări AI, upsell și reguli proaspăt lansat, am analizat obstacolele reale care împiedică adoptarea inteligenței artificiale în comerțul B2B. Concluzia este clară: pentru ca algoritmii AI să aducă rezultate, trebuie să rezolvăm „curățenia" datelor (Data Cleaning).
Iată 5 scenarii frecvente identificate și soluțiile tehnice pentru afacerile care caută creșterea vânzărilor, din experiența OPTI în servicii de digitalizare.
1. Haosul prescurtărilor
În multe baze de date B2B, istoricul a dus la prescurtări criptice. Un produs precum „Robinet bucătărie cromat" apare în ERP ca „Rob. buc. Cr.", care poate însemna și „robot bucătărie Cross".
Un motor de căutare standard sau un AI generic nu va face legătura semantică între căutarea clientului („baterie chiuvetă") și stocul de robinete din ERP.
Soluția din ghid
Implementarea căutării hibride. Aceasta combină căutarea exactă (cuvinte cheie) cu cea vectorială (semantică). Cu prelucrarea corectă a datelor, sistemul va „înțelege" că Rob. înseamnă Robinet în contextul unor instalații sanitare. Ghidul 4 din serie AI în B2B 2026 va fi dedicat pe larg acestei probleme.
2. Improvizația câmpurilor de text
O limitare frecventă a ERP-urilor vechi este numărul redus de câmpuri pentru datele de contact. Sunt clasice cazurile unde, neputând trece mai multe adrese de email per client, operatorii le-au notat în câmpul de „Descriere/Observații", separate prin virgulă.
Un sistem automatizat de marketing sau ofertare (sau CRM ca HubSpot) nu poate extrage acele date pentru a trimite oferte personalizate.
Soluția
Utilizarea unor scripturi de extragere și structurare automată (detaliate în capitolul „Contractul de date" al ghidului), care parsează textul liber „Descriere" și populează corect un CRM modern și mențin apoi sincronizare.
3. Turnul Babel al unităților de măsură
Inconsistența datelor afectează direct capacitatea AI de a recunoaște și recomanda produse compatibile. Același produs poate avea dimensiunile notate ca „100 mm", „10 cm" sau „0.1 m".
Soluția
Procesul de normalizare a datelor. Înainte de a antrena orice model AI, datele trebuie trecute printr-un filtru de standardizare, astfel încât algoritmul să știe că 100mm = 10cm. Fără acest pas, recomandările de produse complementare (ex: țeavă + fiting) vor eșua. Experiența OPTI Software este concretizată în opt verificări de date pe care le detaliem în ghid.
4. Culori și adrese notate diferit: atribute nestructurate
Un produs poate fi listat ca „verde", altul ca „verd" (typo), altul ca „vert" (import) sau „green".
Sistemul nu poate livra eficient dacă „Bd. Timișoara 12" nu este mapat corect alături de {"str": "Timisoara", "strtype": "bulevard", "nr": 12}.
Efectul este că filtrele și comenzile de pe portalul de afiliere B2B al companiei nu pot funcționa corect, iar clienții nu găsesc produsele.
Soluția
Unificarea atributelor de culoare într-un singur ID (ex: Color_ID: 23) și similar pentru adrese. Ghidul explică cum se poate automatiza parțial cu agenți LLM (ex: Google Gemini sau ChatGPT) acest proces de curățare pentru a nu face munca manual.
De la curățarea datelor la creșterea vânzărilor
Odată ce datele sunt curate, se pot activa scenarii avansate de vânzare, specifice afacerilor și distribuției B2B, pe care le detaliem în ghid:
Problema stocului zero: înlocuire inteligentă
Când un produs nu e pe stoc, ERP-ul afișează o eroare. Agentul de vânzări spune clientului „Nu avem", iar acesta pleacă la concurență.
Soluția cu inteligența artificială
Sistemul AI poate sugera instant: „Produsul X lipsește, dar Y este echivalent tehnic (același diametru, același material) și este disponibil în depozitul B". Astfel, se salvează vânzarea cu folosirea verificărilor stricte ale companiei, bazate pe fișa de specificații.
Problema agentului junior (Sales Copilot)
Un agent nou are nevoie de luni de zile pentru a învăța un catalog de 10.000 de repere. Până atunci, el ia doar comenzi simple și ratează upsell-ul.
Soluția cu inteligența artificială
Abordarea AI: Un agent „copilot" digital verifică coșul în timp real. Dacă clientul a cerut o centrală termică, AI-ul îi amintește agentului: „Pentru acest model, clientul are nevoie și de kit-ul de evacuare și termostat. Adaugă-le în ofertă?"
Despre Ghidul #1
Aceste soluții fac parte din Ghidul „Recomandări, Upsell și Reguli", un document de referință care tratează arhitectura hibridă AI: cum conectăm sistemele legacy (ERP) cu tehnologiile cloud de inteligență artificială, păstrând controlul asupra prețurilor și marjelor.
Ghidul este structurat pe roluri (CEO, Tehnic, Comercial) și include exemple de cod, diagrame de arhitectură și strategii de bugetare. El pregătește afacerile pentru implementarea AI.
De ce am scris acest ghid
“L-am scris pentru antreprenorii și directorii de vânzări care au trecut prin focul unei implementări de ERP și vor să scaleze. Pentru directorii IT care au construit infrastructuri de la zero și vor să le adapteze. Pentru directorii financiari care trebuie să justifice cheltuielile de inovație. Pentru arhitecții care trebuie să-și fundamenteze deciziile în fața board-ului. Nu promitem magie, ci inginerie.”
dr. Marian Călborean, bursier Fulbright, fondator OPTI Software
![[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")
