Urmărește webinarul cu Tiberiu Socaci despre cum devii o companie AI, organizezi cunoștințele și permisiunile și începi cu o echipă. Înregistrare și prezentare.
Ce înseamnă să devii o companie AI?
În acest webinar, înregistrat pe 6 octombrie 2026, Tiberiu Socaci explică abordarea Makeitfuture pentru construirea unei companii AI: oamenii și agenții primesc acces la cunoștințele necesare, fiecare proces are un responsabil, iar agenții sunt conectați la sistemele în care se desfășoară activitatea.
Scopul este ca AI să facă parte din modul în care echipele duc lucrurile la capăt împreună. Un agent de vânzări poate verifica oportunitățile și cere actualizări de la responsabilii acestora. Un agent financiar poate compara o factură cu documentele relevante. Oamenii stabilesc prioritățile, aprobă acțiunile sensibile și rămân responsabili pentru rezultat.
Acest rezumat urmărește explicațiile și exemplele din sesiune. Înregistrarea de mai sus conține discuția integrală.
Când folosești automatizarea și unde se potrivește AI?
Tiberiu începe cu o distincție practică. Pentru un proces cu reguli previzibile, prima sa alegere este automatizarea convențională. Transferul de date între sisteme sau executarea unei succesiuni fixe de pași pot să nu necesite un agent AI.
AI devine util când sarcina presupune interpretarea contextului sau alegerea modului de tratare a unei excepții. De exemplu, compararea unei conversații de vânzări cu datele din CRM cere înțelegerea discuției și verificarea existenței oportunității respective.
Decizia pornește de la munca pe care vrei să o finalizezi. Alegerea modelului AI vine după ce ai stabilit ce părți cer judecată și ce părți pot urma reguli definite.
Cele patru cerințe ale unei companii AI
Oamenii răspund pentru decizii
Oamenii aduc informații de la clienți, parteneri și din piață. Tot ei decid ce poate face un agent. Fiecare proces are nevoie de un responsabil desemnat, de reguli de aprobare și de o evidență a persoanelor care au cerut sau aprobat o acțiune.
O conversație comună permite echipei să vadă cererea, să verifice rezultatul și să adauge informații pe care agentul nu le are.
Cunoștințele companiei sunt accesibile, cu permisiunile potrivite
Un agent nu poate folosi o decizie care există doar în memoria unei persoane. Notele de ședință, procedurile, datele despre clienți și deciziile anterioare relevante trebuie să fie disponibile într-o formă pe care o poate citi.
Accesul depinde în continuare de persoană și de sarcină. O bază comună de cunoștințe nu înseamnă că fiecare angajat sau agent trebuie să poată citi orice document ori căsuță de email.
Agenții pot acționa în sistemele în care se lucrează
Dacă agentul poate doar să recomande o schimbare, cineva trebuie să o execute. Tiberiu descrie cum a devenit un blocaj în verificarea CRM-ului Makeitfuture, deoarece procesul aștepta feedbackul său.
Soluția a fost clarificarea responsabilităților și definirea unui mod aprobat prin care agentul să poată continua procesul. Permisiunile, verificările și responsabilitatea trebuie stabilite împreună cu accesul la sistemele companiei.
Îmbunătățirile se întorc în procedură
Un proces util de feedback verifică rezultatul, înregistrează corecțiile și îmbunătățește procedura pentru următoarea execuție. Revizuirea poate porni de la o cerere, o sarcină programată sau o eroare într-un flux existent.
O corecție punctuală nu ar trebui să devină automat o regulă pentru întreaga companie. Tiberiu dă exemplul unei oferte: eliminarea unei clauze pentru un client nu înseamnă eliminarea ei din toate ofertele viitoare. Cineva trebuie să aprobe transformarea acelei schimbări într-o practică standard.
De ce are nevoie un agent AI pentru a face muncă utilă?
Webinarul descrie șase componente ale mediului de lucru:
- Un model: modelul lingvistic folosit pentru interpretarea cererii și analiza sarcinii.
- Un mediu de execuție: instrumentele, fișierele, permisiunile și verificările care permit modelului să lucreze. Tiberiu discută despre Claude Code și Codex ca exemple folosite în abordarea Makeitfuture.
- Conexiuni: acces aprobat la aplicațiile și fluxurile de care depinde sarcina.
- Abilități sau skills: proceduri scrise care descriu cum trebuie făcută o anumită activitate.
- Memorie și context: cunoștințele relevante ale companiei și deciziile anterioare, disponibile în limitele permisiunilor acordate.
- Cicluri de îmbunătățire: un mod de a verifica rezultatele și de a transforma feedbackul aprobat în proceduri mai bune.
Modelul este o componentă a acestui sistem. Instrucțiunile, informațiile și verificările din jurul său influențează modul în care agentul își îndeplinește rolul.
De ce separi conexiunile personale de instrumentele comune?
Accesul agentului la emailul unei persoane trebuie să respecte permisiunile acelei persoane. Un coleg care pune o întrebare în același canal nu ar trebui să primească acces la acea căsuță de email.
Tiberiu explică și cum un instrument cu rol definit poate pune la dispoziție o activitate cu mai mulți pași fără a expune întregul sistem al companiei. Un flux de creare a contractelor, de exemplu, poate furniza o singură acțiune aprobată, fără acces nelimitat la aplicațiile din spatele ei.
Ce ar trebui să conțină procedurile agentului?
Unele proceduri ajută agentul să execute o sarcină, precum crearea unui document. Altele descriu modul de lucru preferat de companie: structura ofertelor, identitatea vizuală a prezentărilor sau pașii de verificare a contractelor.
Tiberiu susține că procedurile specifice companiei rămân importante pe măsură ce modelele se îmbunătățesc. Ele au nevoie și de responsabili și de gestionarea versiunilor, pentru ca echipa să știe cine le poate modifica și cine trebuie să aprobe schimbarea.
Trei exemple din activitatea Makeitfuture
Verificarea CRM-ului: eliminarea dependenței de fondator
Tiberiu descrie un agent care compară discuții din Slack și emailuri cu datele din HubSpot pentru a identifica oportunități de vânzare care necesitau atenție. Procesul a încetinit când depindea de feedbackul său, deși unele oportunități aveau alți responsabili.
A cerut agentului să pregătească un Google Sheet comun, a transferat coordonarea verificării unui coleg și a solicitat urmărirea actualizărilor cu responsabilii oportunităților. Lecția privește atât responsabilitatea pentru proces, cât și capacitatea agentului de a analiza informații.
Schimbarea termenilor contractuali: coordonarea departamentelor
O modificare a termenilor contractuali a creat sarcini pentru mai multe echipe: actualizarea ofertelor și a șabloanelor, pregătirea actelor adiționale pentru clienții existenți și actualizarea termenilor de pe site.
Tiberiu a repartizat aceste activități colegilor relevanți și a cerut agentului să verifice progresul săptămânal și să pregătească un raport. Agentul a susținut coordonarea, iar departamentele au rămas responsabile pentru activitatea lor.
Marketing: verificarea propunerilor AI înainte de implementare
Webinarul descrie și o analiză programată a performanței site-ului Makeitfuture. Agentul identifică probleme și propune îmbunătățiri, iar Alexandra verifică sugestiile și decide ce modificări sau articole vor fi realizate.
Echipa poate vedea activitatea în canalul de marketing, inclusiv feedbackul și aprobările care stabilesc următorul pas.
Cum aduce ChannelGate această abordare în munca zilnică?
Tiberiu prezintă ChannelGate ca sistemul care aduce agenții în conversațiile comune ale echipelor. În configurația descrisă, fiecare canal are propriul context, proceduri și conexiuni aprobate, cu acces controlat pentru persoanele care îl folosesc.
Vizibilitatea cererilor și a rezultatelor permite colegilor să contribuie la aceeași sarcină și să învețe unii de la alții. Executarea sarcinilor în cloud permite și continuarea conversației de pe alt dispozitiv după închiderea laptopului.
Sesiunea se concentrează pe experiența Makeitfuture cu această abordare. Citește mai multe despre ChannelGate și sistemul de operare AI folosit de Makeitfuture.
Întrebare din public: care au fost cele mai mari dificultăți cu agenții AI în Slack?
Tiberiu identifică două dificultăți. Prima a fost controlul accesului la conexiunile personale. Dorea ca agentul să îl ajute cu emailurile sale, fără ca toți colegii din canal să primească acces la inbox.
A doua a fost urmărirea numărului mai mare de conversații. Discuțiile comune au făcut activitatea mai vizibilă, dar au creat și mai multe fire de urmărit. El descrie cum folosește această vizibilitate pentru a verifica abordarea unei oportunități de vânzare și a adăuga feedback în aceeași conversație.
Aceasta este o redare editată a întrebării și a răspunsului, nu un citat cuvânt cu cuvânt.
Cum poate începe compania ta?
Abordarea prezentată în webinar pornește de la alegerea unei activități importante pentru business și pregătirea conexiunilor și a cunoștințelor necesare. Oamenii care coordonează folosirea AI în companie își ajută colegii să lucreze cu agentul, iar echipa construiește și verifică procesul împreună.
Începe cu un rol definit, o persoană responsabilă și o modalitate de a măsura rezultatul. Evaluează rezultatul și costul înainte de a extinde abordarea la alte echipe. Serviciile Makeitfuture de consultanță pentru strategia AI te pot ajuta să alegi primul proces și să planifici implementarea.
