Tensiunea de business
Compania avea nevoie de viteză, dar nu își permitea răspunsuri inventate sau expunere de informații între departamente. Prioritatea a fost un asistent util, dar guvernat strict prin surse aprobate și permisiuni.
Scenariu reprezentativ
Axora Systems
Asistent AI pentru suport intern
Un asistent intern care răspunde din surse aprobate, citează documentele folosite și creează sau actualizează tichete.
Problema: Echipele pierdeau timp căutând proceduri, specificații și istoricul incidentelor în surse separate.
Sistemul: Asistent conectat la knowledge base, tichete și documentație tehnică aprobată.
Povestea brandului
Irina P., CEO și contextul deciziei
Axora Systems este o companie SaaS B2B fictivă care vinde soluții de monitorizare pentru infrastructură IT. Pe măsură ce produsul s-a extins, documentația tehnică, procedurile de suport și răspunsurile comerciale au ajuns împărțite între wiki, drive-uri, CRM și tichete istorice.
CEO-ul a cerut o întâlnire după ce onboardingul noilor account manageri depășea ritmul de angajare, iar specialiștii seniori erau întrerupți zilnic de întrebări repetitive care aveau deja răspuns intern.
03:45
Thumbnail video
Asistent intern cu surse citate, permisiuni și feedback loop
Baseline operațional
Înainte de model, clarificăm unde se rupe fluxul: surse, excepții, decizii, validări și responsabilități.
Proceduri în PDF-uri, wiki, SharePoint și tichete istorice.
Întrebări repetitive către specialiști seniori.
Răspunsuri diferite pentru aceeași problemă, în funcție de cine era întrebat.
Cum folosim AI-ul
AI-ul este împărțit în funcții verificabile: extrage, clasifică, compară, recomandă și explică. Deciziile critice rămân controlabile.
Date și integrări
Knowledge baseTichete istoriceManuale tehniceProceduri interneCRM/ITSMPolitici acces
Arhitectură livrată
1Index documente
2RAG service
3Policy layer
4Chat UI intern
5ITSM connector
6Feedback loop
Workflow implementat
Angajatul pune întrebarea, AI caută în surse aprobate, oferă răspuns cu referințe și propune pași de rezolvare.
Utilizatorul întreabă în portal sau chat intern.
Sistemul caută în surse aprobate și ignoră documente nepublicate.
AI oferă răspuns cu surse, pași și condiții de escaladare.
Dacă problema cere acțiune, sistemul generează tichet sau update.
Feedback-ul utilizatorului ajustează ranking-ul surselor și lista de lacune.
Metrici urmărite după implementare
Nu tratăm AI-ul ca feature izolat. Fiecare sistem are indicatori operaționali urmăriți după pilot.
Valorile sunt ținte operaționale și se calibrează pe datele clientului în etapa de prototip.
Deflection rate
cereri rezolvate fără escaladare către specialist
Timp până la răspuns
răspuns inițial în secunde, nu ore
Lacune documentație
întrebări recurente fără sursă aprobată
Calitate răspuns
scor feedback + rata de redeschidere tichet
Control și guvernanță
Răspunsurile fără sursă sunt marcate ca nesigure.
Acțiunile cu impact cer confirmare umană.
Sursele pot fi limitate pe rol, departament sau nivel de acces.
Rollout realist
Audit surse și clasificare documente.
Pilot pe 2-3 categorii de întrebări cu volum mare.
Integrare cu ITSM pentru creare tichete.
Extindere pe departamente după validarea surselor.
Ce livrează ETS
Asistent internIndex surse aprobateConnector ITSMDashboard lacunePolitici acces
Etapizare
Cum se transformă scenariul într-un proiect controlat
Săpt. 1-2
Surse
Alegem documentele aprobate și separăm accesul pe roluri.
Săpt. 3-4
Pilot suport
Indexăm procedurile și testăm răspunsurile pe întrebări frecvente.
Săpt. 5-6
Sales + CS
Extindem aria pe materiale comerciale și istoric client.
Săpt. 7-8
Chat intern
Integram asistentul în portal, Slack sau Teams, cu citare și feedback.