Sari la conținut
GlabIT
GlabIT

Validarea cazurilor de utilizare · prototipuri evaluate · sisteme AI de producție

Produse AI proiectate pentru producție

Dezvoltare de produse și aplicații AI în România: validăm cazul de utilizare, evaluăm prototipul și proiectăm fluxurile de producție cu supraveghere.

Programează o evaluare

Într-o propoziție

GlabIT transformă cazuri de utilizare AI bine definite în prototipuri evaluate și sisteme de producție — cu fluxuri de date documentate, supraveghere umană, controale de securitate, monitorizarea costurilor și tratarea defecțiunilor proiectate de la început, de ingineri care evaluează sistemele AI și din perspectiva securității.

Pentru cine este

  • Companii cu o sarcină concretă pe care vor să o încredințeze AI-ului — răspunsuri la întrebările clienților, prelucrare de documente, redactare, clasificare, extragere — care au nevoie de un rezultat funcțional și evaluat, nu de o prezentare
  • Echipe cu un prototip intern promițător care acum trebuie să devină fiabil, sigur, ușor de întreținut și operabil în producție
  • Organizații care vor un asistent bazat pe documentele, sistemele și datele proprii, cu control al accesului și o prelucrare a datelor documentată, pe care o pot susține în fața consiliului de administrație și a autorității de supraveghere
  • Echipe de produs care adaugă capabilități AI unei aplicații sau unui produs SaaS existent, fără să destabilizeze ce funcționează deja

Validat înainte de construcție, evaluat înainte de utilizare

Proiectele AI eșuează adesea în același loc: un proiect mare început pentru un caz de utilizare pe care nimeni nu l-a testat pe cazuri reale. Noi ordonăm munca astfel încât deciziile costisitoare să aștepte dovezile. O etapă scurtă de analiză fixează sarcina și criteriile de succes; un prototip pe datele voastre este măsurat pe un set de evaluare și pus în fața oamenilor care îl vor folosi; implementarea pentru producție se decide pe acele rezultate măsurate — sau nu se mai face deloc. Nu orice idee AI merită construită, iar o parte din acest serviciu este să vă spunem când o soluție mai simplă vă servește mai bine.

Ce construim

  • Asistenți bazați pe cunoștințele voastre. Răspunsuri din documentele, wiki-ul, tichetele și sistemele voastre, cu drepturi de acces care controlează ce poate vedea fiecare utilizator, și cu sursele afișate.
  • Prelucrare documentară. Extragere, clasificare și rezumare de contracte, facturi, formulare, e-mailuri și tichete, livrate în sistemele pe care le folosiți deja.
  • Automatizarea fluxurilor cu supraveghere umană. Procese cu mai mulți pași, în care modelul propune sau inițiază o acțiune delimitată, cu validare sau aprobare umană acolo unde consecințele o cer și cu o cale de eroare sigură atunci când nu poate continua.
  • Capabilități AI în produse existente. Căutare care înțelege sensul, ajutor la redactare și revizuire, recomandări — adăugate aplicației sau produsului vostru SaaS fără a le destabiliza.
  • Copiloți interni. Pentru echipele de suport, vânzări, operațiuni sau inginerie, adaptați la terminologia și procesul vostru, cu aceeași disciplină a accesului și a jurnalelor ca orice sistem expus clienților.

Cum se desfășoară proiectul

Validare

Una sau două sesiuni de lucru cu cei care răspund de sarcină. Fixăm împreună ce trebuie să facă sistemul, pentru cine, pe ce date și cum vom ști că funcționează — un set de cazuri reale cu rezultatele așteptate. Cazurile de utilizare pe care datele disponibile nu le pot susține sunt excluse aici, înainte să coste bani.

Prototipare și evaluare

Un prototip funcțional pe datele voastre: integrarea modelului, regăsirea informațiilor din documentele sau sistemele voastre acolo unde este nevoie și o interfață minimă. Utilizatori selectați îl încearcă în timp ce calitatea este măsurată pe setul de evaluare. Vedeți ce face bine, ce greșește și cât costă să ruleze — și decideți pe această bază.

Inginerie pentru producție

Implementarea pentru producție adaugă ceea ce îi lipsește unui prototip: o arhitectură ușor de întreținut, integrări cu sistemele voastre, mecanisme de protecție și puncte de aprobare umană, validarea ieșirilor, jurnalizare și monitorizare, limite de cost și de consum, și căi de rezervă, revenire și oprire în siguranță. Furnizorul modelului și găzduirea se aleg în funcție de datele voastre și se documentează — API-uri comerciale cu termenii aplicabili și configurația verificate pentru proiect, opțiuni găzduite în UE sau modele open-weight pe infrastructură pe care o controlați. Înainte de lansare, sistemul trece printr-o revizuire de securitate față de ghidurile curente ale OWASP Gen AI Security Project consemnate în proiect — la momentul redactării, OWASP GenAI LLM Top 10 (ediția 2026), împreună cu ghidurile de securitate agentică ale proiectului acolo unde sistemul execută acțiuni. Rezultatul este un mediu de producție cu măsuri de securitate proiectate, nu o promisiune.

Operare și îmbunătățire

Performanța sistemelor AI se poate schimba în timp, pe măsură ce modelele, datele și tiparele de utilizare se schimbă. Planul operațional definește ce se monitorizează — calitate, costuri, semnale de abuz — și controlul schimbărilor care se aplică: ce modificări de modele, prompturi și furnizori declanșează o reevaluare și ce praguri de lansare trebuie să treacă. Frecvența și pragurile sunt definite în proiect, astfel încât operarea să fie un proces documentat, nu o promisiune.

Construit de ingineri care evaluează și securitatea sistemelor AI

Echipa noastră specializată în securitate AI evaluează aplicațiile de AI generativă pentru prompt injection, divulgarea de informații sensibile, tratarea nesigură a ieșirilor, autonomie excesivă și utilizarea nesigură a instrumentelor — serviciul de evaluare este descris la securitate AI. Această experiență modelează ceea ce construim: accesul delimitat la instrumente, regăsirea protejată a informațiilor, validarea ieșirilor și jurnalizarea pregătită pentru investigații fac parte din proiectare, nu sunt un adaos târziu. Acolo unde perimetrul o include, sistemul finalizat este revizuit de ingineri separați de echipa care l-a construit.

Livrabile

Ce primiți

  • Definirea cazului de utilizare și analiza de fezabilitate

    Sarcina, utilizatorii, datele disponibile, criteriile de succes și riscurile — puse în scris și trecute printr-o verificare de fezabilitate, astfel încât dezvoltarea să pornească doar de la ceva care poate funcționa. Vă spunem deschis când o soluție fără AI v-ar servi mai bine.

  • Prototip evaluat

    Un prototip funcțional pe datele voastre, măsurat pe un set de evaluare construit din cazuri reale — astfel încât decizia de a investi în implementarea pentru producție să se ia pe dovezi, nu pe un demo.

  • Implementare pentru producție

    Sistemul construit pentru uz real — integrarea modelului, regăsirea informațiilor din documentele sau sistemele voastre acolo unde este nevoie, automatizări delimitate, o interfață sau un API și monitorizarea necesară operării.

  • Set de evaluare și raport de calitate

    Cazurile de test, rezultatele așteptate și cele măsurate, păstrate ca un instrument de lucru actualizat continuu; proiectul definește când se reia evaluarea și ce praguri de lansare se aplică modificărilor de modele, prompturi și configurație.

  • Proiectarea prelucrării datelor și a securității

    Sursele de date, furnizorul modelului și găzduirea, păstrarea, jurnalizarea, accesul, ștergerea și exportul — agreate și documentate înainte de a folosi date reale ale clienților, împreună cu controalele de securitate ale cazului de utilizare, într-o formă cu care DPO-ul și auditorii voștri pot lucra.

  • Cod sursă, configurație și predare

    Cod, prompturi și configurație versionate, livrate conform termenilor de proprietate și licențiere din contractul vostru, cu documentația de care echipa voastră are nevoie pentru a opera, monitoriza și extinde sistemul.

Modelul de colaborare

Cum se desfășoară

Model
Întâi o fază scurtă de analiză și prototip, la preț fix; apoi preț fix sau time-and-materials pentru trecerea în producție și un plan operațional scris pentru monitorizare, controlul costurilor și gestionarea schimbărilor.
Durată tipică
Stabilită în propunere pentru fiecare fază; faza de prototip este în mod deliberat compactă, astfel încât decizia de a construi să se ia pe rezultate măsurate.
  1. 01

    Validarea cazului de utilizare

    Sesiuni de lucru cu cei care răspund de sarcină. Agreăm ce trebuie să facă sistemul, pentru cine, pe ce date și cum se va măsura succesul — și excludem cazurile de utilizare pe care datele disponibile nu le pot susține, înainte să coste bani.

  2. 02

    Prototipare și evaluare

    Un prototip funcțional pe datele voastre, măsurat pe un set de evaluare construit din cazuri reale. Voi și utilizatori selectați îl încercați; analizăm împreună calitatea măsurată, cazurile de eroare și costul de operare.

  3. 03

    Inginerie pentru producție

    Arhitectură, integrări, mecanisme de protecție, puncte de aprobare umană, jurnalizare, limite de cost și o revizuire de securitate față de ghidurile curente ale OWASP Gen AI Security Project consemnate în proiect — apoi o lansare controlată către un prim grup de utilizatori.

  4. 04

    Operare și îmbunătățire

    Calitatea, costurile și semnalele de abuz sunt monitorizate conform planului operațional agreat; modificările de modele, prompturi și furnizori trec prin controlul schimbărilor și prin pragurile de reevaluare definite în proiect.

Întrebări frecvente

Întrebările pe care le pune un CISO sceptic

Ce puteți construi care să fie cu adevărat util?

Asistenți care răspund pe baza documentelor și sistemelor voastre, cu sursele afișate; prelucrare documentară — extragere, clasificare, rezumare de contracte, facturi, tichete și formulare, direct în sistemele pe care le folosiți deja; sprijin la redactarea și revizuirea textelor recurente; căutare care înțelege sensul; și automatizarea fluxurilor în care modelul propune sau inițiază o acțiune delimitată, cu aprobare umană acolo unde consecințele o cer. Când o soluție mai simplă, fără AI, se potrivește mai bine, v-o recomandăm pe aceea.

Unde ajung datele noastre?

Sursele de date, furnizorul modelului, regiunea de găzduire, păstrarea, jurnalizarea, accesul, ștergerea și exportul se agreează și se documentează înainte de a folosi orice date reale ale clienților; opțiunile disponibile depind de cerințele tehnice și de furnizorii care le pot îndeplini. Variantele merg de la API-uri de modele comerciale la servicii găzduite în UE și modele open-weight pe infrastructură aflată sub controlul vostru. Ne bazăm pe angajamentele unui furnizor privind utilizarea datelor doar după ce termenii de serviciu aplicabili, tipul de cont și configurația au fost verificate pentru proiectul vostru — și nu tratăm găzduirea în UE ca și cum ar rezolva automat orice chestiune de transferuri internaționale sau de subîmputerniciți; aceste aspecte se documentează pentru fiecare proiect.

Cum împiedicați o funcționalitate AI să spună sau să facă ceva greșit?

Prin proiectare, cu controale potrivite cazului de utilizare și perimetrului — acces delimitat la date și instrumente, validare a intrărilor și a ieșirilor, aprobare umană pentru acțiunile cu consecințe, testare împotriva atacurilor de tip prompt injection, directe și indirecte, jurnale cu care se poate investiga, limite de cost și de consum, și căi de rezervă și de oprire în siguranță. Proiectarea stabilește și ce se întâmplă când sistemul greșește, pentru că niciun sistem AI nu este lipsit de erori.

Trebuie să ne gândim la Regulamentul european privind AI (AI Act)?

Dacă AI Act-ul UE se aplică sistemului vostru — și în ce rol sau categorie de risc — depinde de scopul său prevăzut, de funcționalități, de sector și de utilizare. Obligații de transparență și de altă natură pot exista chiar și atunci când un sistem nu este clasificat ca fiind cu risc ridicat. GlabIT poate sprijini delimitarea tehnică, documentarea și pregătirea; încadrarea juridică și concluziile privind conformitatea rămân la voi și la consilieri calificați. Serviciul nostru de securitate AI acoperă pregătirea pentru AI Act mai în profunzime.

Avem deja un prototip. Îl puteți duce în producție?

De obicei, da. Revizuim ce există — cod, prompturi, fluxuri de date, costuri și cazuri de eroare — construim un set de evaluare, apoi securizăm și reproiectăm acolo unde este nevoie, în loc să o luăm de la zero. Revizuirea vă spune în scris ce era solid și ce trebuie schimbat.

Validați un caz de utilizare AI

Descrieți sarcina și datele pe care le aveți. Vă propunem o analiză de fezabilitate și un preț fix pentru un prototip evaluat, pe care să îl puneți în fața utilizatorilor reali.

Validați un caz de utilizare AI

Adesea combinat cu

Securitate AI

Testarea aplicațiilor LLM (OWASP GenAI LLM Top 10), revizuirea pipeline-urilor, politică de utilizare a AI și pregătire pentru AI Act-ul UE.

Citește mai mult

Aplicații web

Portaluri critice pentru afacere, platforme interne și API-uri — specificate cu criterii de acceptanță, construite în iterații revizuite, securitate agreată în perimetru.

Citește mai mult

Inginerie securizată

Dezvoltare web și de aplicații cu securitatea integrată: SDLC securizat, code review, găzduire securizată.

Citește mai mult