Automatizacija tijekova rada

Kako radi.

Sustav, korak po korak — svaka je faza agent ili servis s jasnim zadatkom i predajom sljedećem.

01 · Prepoznavanje okidača

Utvrđujemo točne digitalne događaje (webhook, e-mail, promjena u bazi) koji pokreću stvaranje vrijednosti.

02 · Mapiranje logike

Projektiramo složeno uvjetno grananje, petlje i protokole za obradu pogrešaka.

03 · Orkestracija API-ja

Prilagođeni API konektori za alate koji prirodno ne razgovaraju jedni s drugima.

04 · Čovjek u petlji

Strateške kontrolne točke na kojima AI priprema posao, a čovjek ga odobrava u Slacku/Teamsu.

Građeno za produkciju, u vašem vlasništvu.

Provjereni okviri, a ne tanki omotači. Otvorite bilo koju mogućnost i pogledajte tehniku, stack i skicu implementacije.

Inteligentna obrada dokumenata (IDP)

OCR + izdvajanje pomoću LLM-a koje PDF-ove (račune, narudžbenice) pretvara u strukturirane retke baze podataka.

Pipeline od nestrukturiranog do strukturiranog — Tehnika: vizualni LLM-ovi (GPT-4o) + validacija regexom

Gradimo pipelineove koji preuzimaju neuredne PDF račune, potvrde i ugovore. Multimodalnim LLM-ovima „čitamo“ raspored dokumenta i izdvajamo parove ključ–vrijednost (iznos, datum, dobavljač) u JSON. Dodajemo validacijski sloj koji provjerava izračun (međuzbroj + porez = ukupno) prije nego što čiste podatke pošalje u vaš ERP (NetSuite/QuickBooks).

Stack: Azure Document Intelligence, GPT-4o, Python Pandas, SQL

Pipelineovi za obogaćivanje leadova

Automatsko obogaćivanje novih leadova podacima iz Clearbita/LinkedIna i bodovanje prije unosa u CRM.

Automatsko obogaćivanje leadova — Tehnika: ulančavanje API-ja i bodovanje leadova

Kad se korisnik prijavi samo s e-mail adresom, naš se sustav aktivira. 1. Upit Clearbitu za veličinu tvrtke. 2. Upit LinkedInu za radno mjesto. 3. LLM analizira njihovu web-stranicu i klasificira „namjeru“. 4. Izračun ocjene leada. 5. Ako je ocjena > 80, lead ide prodaji; ako je < 80, ide u nurture slijed. Nije potrebno nikakvo ručno istraživanje.

Stack: Clearbit/Apollo API, n8n, Salesforce, OpenAI Classifier

Automatizirano izvještavanje

Povlačenje podataka iz oglasa, analitike i Stripea za izradu nadzornih ploča za upravu svakog ponedjeljka ujutro.

BI nadzorne ploče koje se pišu same — Tehnika: ETL pipelineovi i generiranje prirodnog jezika

Prestanite kopirati CSV datoteke. Gradimo ETL (Extract, Transform, Load) pipelineove koji sirove podatke iz Meta Adsa, Google Analyticsa i Stripea prenose u skladište podataka (BigQuery). Zatim LLM analizira tjedne trendove i piše tekstualni sažetak („CPA je porastao 10% zbog…“). Izvještaj se automatski šalje upravi e-mailom.

Stack: Fivetran, BigQuery, Looker Studio, Python

Tijekovi rada koji se sami oporavljaju

Logika obrade pogrešaka koja ponavlja neuspjele API pozive i upozorava administratore samo kad je potrebno.

Otporna arhitektura automatizacije — Tehnika: eksponencijalni backoff i redovi neisporučenih poruka (DLQ)

API-ji padaju. Skripte se ruše. Naši su tijekovi rada projektirani za kvarove. Za mrežne smetnje uvodimo „eksponencijalni backoff“ (ponovni pokušaj nakon 1 s, zatim 2 s, pa 4 s). Ako zadatak trajno ne uspije, preusmjerava se u „red neisporučenih poruka“ (Dead Letter Queue) i otvara se tiket u Jiri, pa se podaci kupaca nikad ne gube.

Stack: AWS SQS, Try/Catch Logic, PagerDuty Integration

Typical stack: n8n, Make.com, Python, Webhooks, AWS Lambda

Od eksperimenta do produkcije.

Opseg definiramo na vašem stacku, isporučujemo prvi mjereni sustav i vodimo ga u odnosu na polaznu vrijednost koju možete pratiti.