Cum poate fi implementat AI-ul în companiile B2B fără să strice regulile după care funcționează businessul
În multe companii din distribuție, producție sau pharma, inteligența artificială nu intră într-un teren curat. Intră peste ERP-uri vechi, nomenclatoare complicate, reguli comerciale stricte, date fragmentate și procese care încă depind de oameni care știu „cum se face de fapt”.
De aici pornește proiectul „AI Architecture for B2B in 2026”, dezvoltat de OPTI Software: o cercetare aplicată care propune o arhitectură AI hibridă pentru companiile B2B care vor să folosească inteligența artificială fără să destabilizeze infrastructura operațională pe care se bazează deja.
Miza nu este folosirea AI ca strat spectaculos peste software-ul existent, ci integrarea lui într-un mod controlat. Într-un business B2B, o recomandare greșită nu este doar o eroare de interfață. Poate însemna un produs recomandat fără stoc, o comandă imposibil de livrat, o marjă comercială încălcată sau o decizie bazată pe date incomplete.
Soluția: AI-ul nu decide singur, ci lucrează în interiorul regulilor de business
Abordarea propusă de OPTI Software pleacă de la o idee simplă, dar importantă: regulile de business trebuie să guverneze, iar AI-ul trebuie să opereze în interiorul acestor reguli.
„În B2B, AI-ul nu e magie, e inginerie de precizie. Trebuie să respecte regulile afacerii, nu să le improvizeze”, spune Marian Călborean, fondator OPTI Software.
Această perspectivă este relevantă mai ales pentru companiile care lucrează cu volume mari de produse, coduri tehnice, stocuri distribuite și clienți cu reguli comerciale diferite. În astfel de cazuri, un model AI generic poate părea util la nivel de interfață, dar devine riscant dacă nu este legat corect de datele operaționale și de logica internă a companiei.
Cercetarea s-a transpus într-un cadru arhitectural hibrid pentru companii enterprise și B2B, construit în jurul a două componente: Safety Guardrails și un Privacy-First Middleware.
Rolul lor este să limiteze ce poate face AI-ul și să controleze felul în care acesta accesează datele companiei. Algoritmii pot recomanda produse, interpreta comenzi sau ajuta la căutare, dar doar în condițiile definite de companie: produse existente, stoc disponibil, coduri corecte, reguli comerciale respectate și date protejate.
Cu alte cuvinte, AI-ul nu înlocuiește logica ERP-ului, ci o completează. ERP-ul rămâne sursa de adevăr, iar AI-ul devine un strat de interpretare, automatizare și asistare.
Unde poate ajuta concret AI-ul în B2B
Din cercetarea OPTI Software rezultă trei direcții principale în care AI-ul poate aduce valoare pentru companiile de distribuție, producție și pharma.
Prima este transformarea ERP-ului într-un motor mai bun de vânzări. Pe baza istoricului tranzacțiilor, AI-ul poate recomanda produse relevante, poate sprijini agenții de vânzări juniori și poate accelera comenzile online. Potrivit datelor comunicate de companie, efectele estimate includ o creștere medie de 15% a comenzilor online și o accelerare de 20% pentru agenții juniori asistați de AI.
A doua direcție este inputul multimodal. În multe companii B2B, comenzile vin încă prin WhatsApp, PDF-uri, imagini, voce sau documente transmise informal. Soluția cercetată de OPTI urmărește preluarea acestor comenzi și transformarea lor în date utilizabile în ERP, cu o acuratețe raportată de peste 90% pentru limba română.
A treia direcție este auto-corecția. AI-ul poate învăța din comportamentul clienților și poate ajuta companiile să anticipeze mai bine cererea, stocurile sau nevoile recurente. Într-un context în care distribuția depinde de disponibilitatea produselor și de viteza de reacție, această zonă poate avea impact direct în operațiuni.
Ce riscuri încearcă să reducă arhitectura propusă
Partea mai interesantă a proiectului este că nu tratează AI-ul doar ca oportunitate, ci și ca sursă de risc. În B2B, riscurile nu sunt abstracte. Ele apar în date greșite, căutări ambigue, decizii comerciale automate și expunerea informațiilor sensibile.
Primul risc este ceea ce OPTI numește „paradoxul căutării”. În multe domenii tehnice, același produs poate fi descris diferit de clienți, agenți sau furnizori. Un exemplu simplu este diferența dintre „holșurub” și „șurub autofiletant”. O căutare clasică poate rata produsul corect, iar o căutare AI prea liberă poate returna rezultate aproximative. Soluția propusă este căutarea hibridă: AI-ul înțelege limbajul natural și jargonul, dar rezultatul trebuie validat prin coduri exacte și date structurale.
Al doilea risc ține de integritatea datelor. Dacă informațiile despre produse, stocuri, prețuri și clienți sunt împărțite între mai multe sisteme, AI-ul poate amplifica dezordinea în loc să o rezolve. De aceea, proiectul pune accent pe o „sursă unică de adevăr”, prin care datele critice sunt unificate înainte de a fi folosite în procese asistate de AI. Potrivit OPTI, această abordare poate reduce timpul pierdut cu până la opt ore pe săptămână în căutarea informațiilor în sisteme fragmentate.
Al treilea risc este securitatea. Pentru companiile B2B, datele comerciale, istoricul comenzilor, prețurile negociate și informațiile despre clienți sunt active sensibile. OPTI Software susține că arhitectura propusă include stocarea datelor în UE și interzicerea folosirii datelor companiei pentru antrenarea modelelor AI, o direcție relevantă în contextul GDPR, NIS2 și al cerințelor de securitate tot mai stricte.
De ce contează abordarea hibridă
Proiectul OPTI Software se înscrie într-o tendință mai largă din zona enterprise: trecerea de la AI generic la arhitecturi hibride, în care modelele probabilistice sunt combinate cu reguli deterministice, date locale și mecanisme explicabile.
Motivul este simplu. Modelele AI pot interpreta limbajul, pot identifica tipare și pot genera recomandări, dar nu sunt, prin natura lor, sisteme deterministice. Într-un ERP, însă, multe lucruri trebuie să fie exacte: codul produsului, stocul, prețul, discountul, marja, termenul de livrare.
Cercetarea OPTI propune trei forme de hibridizare: reguli deterministice pentru deciziile care trebuie să fie exacte, AI neuro-simbolică pentru explicații și precizie, plus combinarea controlată a datelor locale cu motoare AI din cloud.
Această abordare este importantă mai ales pentru companiile care folosesc deja GenAI la nivel individual, dar rulează în continuare pe software legacy la nivel operațional. În astfel de organizații, riscul nu este doar ca AI-ul să nu funcționeze. Riscul este să funcționeze aparent bine, dar pe date greșite sau în afara regulilor comerciale reale.
De la cercetare la produs: ce arată cazul OPTI
Proiectul OPTI Software indică o direcție care ar putea deveni tot mai relevantă în următorii ani: AI-ul aplicat nu ca înlocuitor pentru sistemele vechi, ci ca strat de modernizare peste infrastructuri care nu pot fi schimbate peste noapte.
Pentru multe companii B2B, schimbarea completă a ERP-ului este costisitoare, lentă și riscantă. În schimb, o arhitectură hibridă poate permite introducerea treptată a unor capabilități noi: căutare mai bună, comenzi preluate automat, recomandări comerciale, suport pentru agenți, validări și predicții operaționale.
Rămâne, totuși, o întrebare importantă: cât de ușor poate fi scalată o astfel de arhitectură de la un context specific la industrii diferite, cu ERP-uri diferite, reguli diferite și niveluri diferite de calitate a datelor?
Răspunsul va depinde mai puțin de modelele AI folosite și mai mult de partea mai puțin spectaculoasă a proiectelor enterprise: integrare, curățarea datelor, definirea regulilor de business și guvernanță.
Validarea industriei
Proiectul „AI Architecture for B2B in 2026” a fost desemnat câștigător al premiului „R&D Program of the Year” la Premiile de Excelență ANIS 2026.
Potrivit informațiilor comunicate de companie, categoria a inclus proiecte înscrise de companii precum Adobe Systems România, Cognizant Technologies și Brinel | IQANTO. Recunoașterea este importantă nu doar pentru OPTI Software, ci și pentru felul în care repoziționează discuția despre AI în zona B2B: mai puțin despre demonstrații spectaculoase și mai mult despre arhitecturi care pot funcționa în sisteme reale, cu constrângeri reale.
Seria „AI în B2B 2026” va continua, potrivit companiei, prin publicarea a peste 100 de diagrame tehnice incluse în cercetare.
Cine este OPTI Software
OPTI Software este o companie românească de software B2B cu peste 20 de ani de activitate, specializată în soluții custom pentru distribuitori și producători. Cu o echipă restrânsă și venituri de peste 2,3 milioane lei în 2025, compania mizează pe o direcție de cercetare aplicată: integrarea AI în sistemele ERP existente, acolo unde multe companii nu își permit schimbări radicale de infrastructură.
Urmărește-ne și pe Google NEWS