Megoldások

AI
Agentek

OpenAI, Claude, MCP protokoll — nem chatbotok, hanem valódi ügynökök: olvasnak, döntnek, cselekednek. Lead-kvalifikáció, ügyfélszolgálat, tartalomgenerálás emberi beavatkozás nélkül.

Mit kapsz

Átadható eredmények

🧠
Egyedi AI logika

Nem sablon chatbot, hanem az üzleti folyamatodra szabott ügynök. Ismeri a termékeidet, az ügyfeleidet, a hangodat — és ennek megfelelően cselekszik.

🔌
MCP tool integráció

Az AI ügynök nem csak szöveget generál — az MCP protokollon keresztül valódi eszközöket hív: CRM-t frissít, e-mailt küld, naptárba ír, adatbázisban keres.

🎯
Lead-kvalifikáció

Beérkező érdeklődőt az ügynök megkérdezi, elemzi a válaszokat, kategorizálja, és a megfelelő értékesítőhöz irányítja — azonnal, 0-24-ben.

👁️
Human-in-the-loop opció

Ha az AI nem biztos a döntésben (alacsony confidence score), automatikusan embernek adja át. Nem kell mindent automatizálni, ami automatizálható.

📊
Prompt engineering & finomhangolás

Az első verzió után mérünk: hány esetben volt helyes a döntés, mikor nem? Iterálunk, amíg a pontosság az elvárt szint alá kerül.

🔒
Biztonságos adatkezelés

Ügyféladatok nem kerülnek modell-tréningbe. Privacy-by-design: csak az szükséges kontextus megy az AI-nak, ami a döntéshez kell.

Döntési segítő

Mikor válaszd ezt?

Ez neked való, ha…
  • Ismétlődő döntési feladatok vannak, ahol a kontextus változó (lead-ek, ügyfélkérdések, tartalom)
  • Nagy mennyiségű szöveges adatot kell feldolgozni, kategorizálni vagy szummarizálni
  • Ügyfélszolgálati terhelést csökkentenél anélkül, hogy az élmény romlik
  • Gyorsan kell reagálni érkező érdeklődőkre — az első 5 perc kritikus a konverziónál
  • Belső tudást (dokumentumok, GYIK, folyamatleírások) akarsz könnyen kereshetővé tenni
Nem ez kell, ha…
  • Pontos, determinisztikus választ kell adni változatlan formában — ott szabályalapú logika megbízhatóbb
  • Csak egyszerű if-then triggereket szeretnél — workflow-automatizáció egyszerűbb és olcsóbb
  • Az adatok érzékenysége olyan szintű, hogy külső LLM-nek semmi sem küldhető — más architektúrát tervezzük
Folyamat

Hogyan dolgozunk

01
Use-case azonosítás

Meghatározzuk, pontosan mit csináljon az ügynök, mi a siker mérőszáma, és melyek azok az esetek, ahol emberi felülvizsgálat szükséges.

02
Modell- és architektúraválasztás

OpenAI GPT-4o, Claude 3.5 Sonnet, vagy más — az igénytől, az adatvédelmi elvárástól és a cost/quality mátrixtól függően döntünk. Nem egy modell mindenre.

03
Fejlesztés & prompt engineering

Prompt-tervezés, tool-integráció, eval-tesztek valós példákon. Az ügynök nem "kész" az első futás után — iterálunk, amíg megbízható nem lesz.

04
Élesítés & folyamatos monitoring

Éles deploy, output-logolás, confidence-score monitoring. Havonta egyszer átnézzük a téves eseteket és finomhangolunk — az AI sosem "kész".

Van egy feladat, amit egy AI elvégezhetne?

Mondd el — megmondjuk, megvalósítható-e, milyen modellel, és mire érdemes figyelni az implementáció során.