Исход
~75% брже
анализа кредитног ризика
AI систем за подршку аналитичарима: јавни сигнали ризика и интерни контекст обједињени у структурисане препоруке.
00 / преглед Београд, Србија · ради са међународним тимовима
Интерни AI системи који раде и када је важно
Многи интерни AI системи добро изгледају у демоу. Ја развијам и доводим до продукције системе који морају да раде са стварним корисницима, у стварним условима и са стварним трошковима — са евалуацијом, правилима приступа, увидом у трошкове и предајом планираном од почетка.
Оквир рада
- Фокус
- Подршка аналитичарима, приступ знању и интерни процеси у којима су поверење, коришћење и оперативна ограничења важни.
- Шта радим
- Израда и стабилизација система кроз конкретне пројекте, уз саветовање везано за стварне одлуке о испоруци.
- Како испоручујем
- Евалуација, увид у трошкове, људска провера, правила приступа и предаја тиму третирају се као део система.
Коришћење
300+ корисника
интерно хостован асистент
Више од 300 активних корисника од око 1.500 са правом приступа, уз преко 85% позитивних оцена на одговоре.
Обим
50+ процеса процењено
од процене прилике до одлуке о увођењу
AI пројекти у финансијама, операцијама, логистици и сродним тимовима — уз јасно раздвајање корисних система од занимљивих идеја.
01 / пројекти
Пројекти
Конкретне одлуке у испоруци, начин на који је систем постављен и резултати који су били важни.
Delta Holding
Пројекат 01Подршка одлучивању у процени кредитног ризика
Систем за подршку одлучивању у процени кредитног ризика, развијен интерно у Делта Холдингу, који повезује јавне сигнале ризика компанија са интерним оперативним контекстом и претвара их у структурисане препоруке за аналитичаре.
- Контекст
- B2B анализа кредитног ризика и одређивање лимита у оквиру финансијске функције компаније са више правних лица.
- Исход
- Забележени исходи процеса укључивали су око 75% бржу анализу, квалитет оцењен са 4,4/5 од стране аналитичара и више од 90% прихваћених препорука.
PythonLLM API-јиДизајн процесаСтруктурисана подршка доношењу одлука
Delta Holding
Пројекат 02Интерно хостован асистент за приступ знању
Интерни асистент за приступ знању, развијен у Делта Холдингу и хостован у оквиру организације, са Azure AD приступом, административним делом система, повратним оценама и увидом у коришћење и трошкове од прве верзије.
- Контекст
- Интерни систем за приступ знању за више пословних целина, са захтевима у погледу контроле приступа, управљања квалитетом и увида у рад система.
- Коришћење и повратне оцене
- Пуштен у рад за око 1.500 корисника са одобреним приступом, са више од 300 стварних корисника и више од 85% позитивних експлицитних оцена одговора.
FlaskDockerPostgreSQLpgvectorLangChainAzure AD SSO
02 / контекст
О Стефану
Испорука AI система за компаније, заснована на искуству из финансија, индустријских окружења и ранијих система за подршку доношењу одлука.
Тренутно радим у корпоративном и индустријском окружењу. Раније сам четири године провео у Делта Холдингу, од позиције AI Specialist до AI Innovation Lead, где сам помагао да интерни AI пројекти пређу од ране процене прилика до првог ширег увођења у више чланица система.
Пре садашњег AI циклуса радио сам на системима за подршку доношењу одлука у оперативној пољопривреди и BI окружењима: предиктивна заштита биља и наводњавање, IoT подаци са терена, ETL, KPI извештавање и тимови који су прихватали алате само када су помагали стварном раду. Зато архитектуру решења, пут до коришћења у пракси и власништво над системом третирам као основне пројектне услове, не као накнадно сређивање имплементације.
Доступност
Доступан за одабране пројекте.
Тренутни фокус
Примена AI у интерним индустријским процесима и технички захтевним применама са много података. Јавни опис је намерно ограничен на процес и проблем који систем решава.
Окружења испоруке
Искуство из Делта Холдинга на кредитним процесима, интерним асистентима и програмима AI испоруке, уз раније системе за подршку доношењу одлука у оперативним окружењима.
Начело рада
Уклапање у процес, могућност провере и квалитет предаје тиму важни су колико и излаз модела. Систем мора да заслужи наставак употребе; не добија га подразумевано.
Оперативни модел
Опсег → Израда → Стабилизација → ПредајаКомпактан модел испоруке: дефинисати опсег процеса, испоручити прву верзију, затворити слабе тачке и оставити тиму систем којим може да управља.
01 / опсег
Ускладити процес и ограничења
Дефинисати кориснике, власништво, временски оквир и шта „корисно” мора да значи у пракси.
02 / израда
Испоручити прву верзију
Донети одлуке које подржавају стварну употребу, повратне информације и поуздано пуштање у рад.
03 / стабилизација
Затворити слабе тачке
Уградити евалуацију, људску проверу и надзор у сам систем.
04 / предаја
Оставити систем који тим може да води
Тим треба да може да управља системом, проверава га и проширује без ослањања на аутора.
03 / услуге
Шта радим
Ангажман је најчешће организован као пројектна израда система, уз стабилизацију и саветовање када они побољшавају поузданост, могућност провере и предају тиму.
Израда система је најчешћа улазна тачка. Страница услуга детаљније описује полазне тачке, ток сарадње и где стабилизација или саветовање помажу да систем ради у стварним условима.
Тимови се обично јављају када треба да одлуче да ли вреди развијати AI систем за одређени процес, када имају прототип који ради само у демоу, када интерни асистент треба припремити за стварну употребу или када аналитичком процесу треба подршка доношењу одлука.
Главни модел
Израда
Пројектна испорука интерних AI система за велике и средње организације, када постоји конкретан процес који треба унапредити и стварни оперативни контекст у ком систем мора да ради.
- Интерни асистенти, системи за приступ знању и процеси за подршку аналитичарима
- Прве верзије са јасном евалуацијом, људском провером и одлукама о приступу
- Одговорност од дефинисања процеса до испоручене имплементације и предаје тиму
Додатни модел
Стабилизација
Прототип или пилот који већ постоји довести до поузданије, проверљивије и мерљивије употребе у пракси.
- Евалуација, типичне грешке и начин људске провере
- Модел приступа, надзор, сигнали коришћења и увид у трошкове
- Сређивање прелаза од прототипа до продукције и припрема за предају тиму
Додатни модел
Саветовање
Ограничен саветодавни рад који пре или током израде система помаже да се разјасне архитектура, ток испоруке и ризици имплементације.
- Преглед архитектуре и пословног процеса
- Дефинисање use case-а, власништва и опсега испоруке
- Планирање ризика имплементације и предаје тиму
04 / јавни пример
Начин рада
Јаван пример дисциплине која стоји иза испоруке.
Agentic Development Playbook је јавни артефакт који показује како AI имплементацију држим јасно ограниченом, проверљивом и везаном за евалуацију када посао пређе на ниво репозиторијума и стварне испоруке.
То није страница са недоступним тврдњама о приватним пројектима, већ јавни пример начина рада: јасно ограничени task-ови, провера пре commit-а, фајлови у репозиторијуму као извор истине и лаган PoC / евалуациони пут када раном решењу још треба потврда за одлуку. Та дисциплина чини испоручено решење проверљивим, употребљивим и лакшим за тим да га прошири после ангажмана.
Погледајте Playbook → 05 / за кога је ово
Када има смисла
Најбоље сарадње почињу јасним оперативним проблемом, стварним корисницима и разлогом да систем мора да се покаже када уђе у употребу.
Добар тип пројекта
- Тимови са конкретним интерним процесом, стварним корисницима и разлогом да систем мора да заслужи наставак употребе после увођења.
- Системи за подршку доношењу одлука, приступ знању и интерни алати који захтевају дисциплиновану евалуацију и испоруку.
- Конкретни пројекти израде, стабилизације или саветовања са јасним власништвом и стварном пословном потребом.
Обично прерано или није прави тип пројекта
- Истраживање на нивоу идеје, без власника процеса или пута до коришћења у пракси.
- Општи захтеви за „AI трансформацију” без дефинисаног проблема.
- Четбот или демо-пројекат где оперативни квалитет и стварно коришћење нису циљ.
Процена процеса
Ако је процес довољно конкретан да се опише, обично могу брзо да кажем да ли има смисла разговор о изради система или саветовању.
Радим на изради, стабилизацији и саветовању за интерне AI системе. Кратак опис процеса, тренутне фазе и кључних ограничења довољан је за прву процену.