Cum colaborăm
Cinci moduri de a lucra cu noi pe AI — inclusiv unul în care o parte din onorariu depinde de rezultate.
Evaluare cu scop fix, pilot, colaborare bazată pe valoare, echipă AI dedicată sau time and materials. Te ajutăm să alegi modelul potrivit riscului proiectului, nu pe cel care ne convine nouă.
MODELE DE COLABORARE PENTRU AI
Plătești întâi pentru claritate, apoi pentru rezultate.
Contractul potrivit depinde de cât de bine e cunoscută deja problema.
Multe proiecte AI eșuează din cauza contractului înainte să eșueze din cauza tehnologiei. Un preț fix pentru ceva ce nimeni nu a măsurat încă împinge tot riscul pe o parte; un buget orar deschis îl împinge pe cealaltă. Preferăm să reducem incertitudinea în pași mici, plătiți: întâi înțelegem procesul și datele, apoi demonstrăm ideea pe cazuri reale și abia apoi ne angajăm la o construcție mai mare — uneori cu o parte din onorariu legată de rezultat.
Echipa noastră construiește și operează software în producție din 2013, din Cluj-Napoca, pe infrastructură pe care o administrăm noi. Inginerii care definesc lucrarea sunt cei care o construiesc și o mențin, așa că cei care fac estimarea sunt și cei care răspund de ea.
Primii pași mici și ficși
Un discovery sau un pilot are scop fix, durată fixă și un rezultat scris. Dacă ideea nu se susține, te oprești acolo cu un raport clar, nu cu un sistem construit pe jumătate.
Valoare pe care o poți măsura
Acolo unde un proces poate fi măsurat, stabilim metrica și nivelul de referință înainte de începerea lucrului. O parte din onorariu poate depinde apoi de îmbunătățire, verificată pe datele tale.
Tu deții ce construim
Codul livrat îți aparține, împreună cu prompturile, seturile de evaluare și documentația. Datele rămân ale tale și sunt folosite doar pentru proiectul tău.- Scop, ipoteze și puncte de ieșire scrise pentru fiecare etapă
- Nivel de referință măsurat pe procesul real, înainte să-l schimbăm
- Criterii de succes agreate în scris, nu după ce totul s-a terminat
- Seturi de evaluare construite din cazurile tale
- Demo-uri regulate pe date reale, nu slide-uri
- Cod, prompturi și documentație livrate, în proprietatea ta
- Arhitectură independentă de model: API-uri comerciale sau modele open-weight
- Opțiunea de a rula pe cloud-ul și GPU cloud-ul nostru din România
- Monitorizarea calității și a costurilor după lansare
- Ingineri seniori în fiecare colaborare, de la definire la suport
MODELELE DE COLABORARE
Cinci modele, un singur drum
Majoritatea clienților încep cu primul pas și avansează pe măsură ce dovezile se adună.
Discovery și evaluare
Scop fix, onorariu fix. Cartografiem procesul, verificăm datele și ordonăm cazurile de utilizare după valoare și fezabilitate. Primești un raport scris și un plan — vezi evaluarea de pregătire AI.
Pilot / dovadă de valoare
O versiune funcțională pe o parte restrânsă din cazurile reale, cu criterii de succes agreate înainte de start: acuratețe, timp de procesare, ponderea cazurilor rezolvate. La final decizi: extinzi, schimbi sau oprești.
Colaborare bazată pe valoare
Un onorariu de bază plus o componentă legată de rezultate agreate dinainte — ore economisite, timp de procesare sau rată de eroare — comparate cu un nivel de referință măsurat înainte de începerea lucrului.
Echipă AI dedicată
O echipă stabilă, pe abonament lunar, pentru un plan de agenți, integrări și îmbunătățiri. Capacitate predictibilă, priorități comune, un singur backlog. Detalii despre echipa AI dedicată.
Time and materials
Pentru lucrări al căror scop se va schimba pe parcurs: plătești timpul lucrat, cu rapoarte săptămânale, un plafon de buget agreat și libertatea de a reprioritiza oricând.
Combini și schimbi
Modelele nu se exclud. Un drum obișnuit: evaluare, apoi pilot, apoi o construcție bazată pe valoare sau o echipă dedicată. Poți schimba modelul la fiecare punct de ieșire.VALOARE MĂSURATĂ CORECT
Fără nivel de referință, fără onorariu bazat pe valoare
Preferăm să renunțăm la acest model decât să ne certăm pe cifre mai târziu.
Un nivel de referință înainte de orice schimbare
Înainte de orice schimbare, măsurăm procesul așa cum rulează azi: cât durează un caz de la început la sfârșit, câți oameni îl ating, cât de des e corectat sau trimis înapoi. Folosim marcajele de timp din sistemele tale acolo unde există și eșantioane cronometrate împreună cu echipa ta acolo unde nu există. Când datele stau deja într-un ERP sau într-un sistem de ticketing, process mining ne dă o imagine obiectivă a fluxului actual.
Puține metrici, definite precis
Stabilim ce înseamnă un caz, ce înseamnă o eroare, ce perioadă și ce volum. Ambele părți pot recalcula fiecare cifră din aceleași loguri. Evităm cifrele de vitrină, precum „sarcini atinse de AI”, și preferăm rezultate pe care le recunoaște și departamentul financiar: ore de muncă, durata ciclului, lucru refăcut și erori prinse înainte să ajungă la client.
O comparație corectă
Volumele, sezonalitatea și schimbările din echipă mișcă și ele cifrele. Stabilim dinainte cum le normalizăm, rulăm procesul vechi și cel nou în paralel acolo unde se poate și excludem perioadele afectate de evenimente din afara proiectului. Metoda de măsurare este scrisă în contract, nu improvizată la final.
Ce face un caz de utilizare potrivit pentru prețul bazat pe valoare
Acest model funcționează bine când:
- procesul e repetitiv și are volum suficient pentru a fi măsurat — facturi, comenzi, tichete de suport, documente;
- datele necesare măsurării există sau pot fi colectate fără să perturbe echipa;
- rezultatul depinde în principal de soluția pe care o construim, nu de decizii din afara proiectului;
- cineva din partea ta răspunde de proces și poate face ca schimbarea să fie adoptată;
- abordarea a fost validată într-un pilot, așa că ambele părți știu ce e realist.
Nu se potrivește pentru cercetare exploratorie, pentru proiecte unice fără un proces stabil în spate sau când beneficiul principal e greu de cuantificat, cum ar fi decizii mai bune sau o experiență mai bună pentru angajați. În aceste cazuri îți spunem direct și recomandăm un model cu scop fix sau time and materials.
Cine deține ce
Codul pe care îl scriem pentru tine în cadrul colaborării îți aparține, așa cum prevede contractul, împreună cu configurația, prompturile, seturile de evaluare și documentația. Componentele open-source își păstrează licențele proprii, iar serviciile terțe, cum ar fi API-urile de modele, rămân sub termenii furnizorilor lor. Poți rula rezultatul la noi, pe serverele tale sau la alt furnizor.
Cum reducem riscul
Fiecare etapă se încheie cu un punct de ieșire și un rezultat scris, așa că nu finanțezi niciodată mai mult de un pas de incertitudine o dată. Construim seturi de evaluare din cazurile tale înainte de a construi funcționalități, păstrăm un om în buclă pentru deciziile importante și proiectăm astfel încât modelul să poată fi schimbat: API-uri comerciale precum OpenAI sau Anthropic Claude ori modele open-weight precum Llama, Mistral sau Qwen, servite cu vLLM pe GPU cloud-ul nostru. Pentru agenții AI care acționează în sistemele tale, permisiunile pornesc restrânse și se extind doar după ce logurile arată că e sigur.
ÎNTREBĂRI FRECVENTE
Întrebări despre cum colaborăm
Răspunsuri scurte la ce întreabă de obicei clienții la început.
Publicați prețuri pentru aceste modele?
Nu. Fiecare colaborare se definește pornind de la procesul și datele implicate. După o primă discuție trimitem o propunere scrisă cu scopul, durata și structura onorariului pentru modelul potrivit.
Ce parte din onorariu poate fi legată de rezultate?
Depinde de cât de sigur poate fi măsurat rezultatul și de cât din el depinde de munca noastră. Stabilim împărțirea pentru fiecare proiect, în scris, împreună cu metrica, nivelul de referință și perioada de măsurare. Există întotdeauna un onorariu de bază care acoperă munca în sine.
Ce se întâmplă dacă ținta agreată nu este atinsă?
Onorariul de bază acoperă munca livrată; partea variabilă urmează îmbunătățirea măsurată efectiv. Pentru că țintele se stabilesc după un pilot, față de un nivel de referință măsurat, ambele părți știu dinainte ce este realist.
Cine deține codul și modelele?
Codul livrat îți aparține, împreună cu prompturile, seturile de evaluare și documentația. Modelele de bază precum GPT, Claude sau Llama rămân sub licențele furnizorilor lor, iar componentele open-source își păstrează propriile licențe.
Putem începe cu un pilot fără să ne angajăm pentru restul?
Da. Pilotul este o colaborare de sine stătătoare, cu livrabile proprii. Dacă rezultatele nu justifică continuarea, păstrezi ce s-a construit și raportul, fără nicio obligație de a continua.
Nu știi ce model ți se potrivește? Întreabă un inginer.
Povestește-ne despre procesul pe care vrei să-l îmbunătățești și despre datele din spatele lui. Îți propunem modelul potrivit și îți explicăm de ce.