1. De ce QQchat.plan™?

Capabilitățile AI din prezent au evoluat spectaculos, în special în ultimii 2 ani. Asta ne oferă  în prezent (la un cost uneori chiar derizoriu) acces la tehnologii extrem de puternice (proprietare sau chiar în regim open source).

În goana continuă a companiilor după eficiență și profit,  ideea de a simplifica pre-programarea și/ sau configurarea unor astfel de sisteme de suport în managementul planficării și bugetării capătă tot mai mult sens, mutând accentul pe modelarea tuturor scenariilor necesare.

Includerea AI-ului în fluxurile de planificare-bugetare aduce nu doar creștrea vitezei și eficienței, dar simultan se poate constata și creșterea flexibilității în ce privește scenariile ce pot fi imaginate și combinate în pregătirea asistată de AI a planificării și bugetării, atât pentru  corporații cât și pentru companii mai mici sau alte tipuri de organizații.

În plus, folosirea definirii de reguli și excepții de bugetare în limbaj natural este o formă mai sintetică de transmitere a regulilor de bugetare & planificare, mai facil de înțeles și mai ușor de folosit.

Combinarea acestei abordări  cu alegerea de opțiuni predefinite sau precompletate îmbină cele mai bune elemente din amblele familii de abordări: cerințele precompletate se pot mixa inteligent cu cele liber exprimate în limbaj natural, oferind maximul de flexibilitate și deschizând sistemul la o multitudine de opțiuni încă neimaginate chiar !

Cum funcționează QQchat.plan™?

• realizatul de anul trecut;
• ultimul estimat de închidere de an;
• ultima versiune de buget aprobat sau elaborat;
• sau ultimul rolling forecast.

pot fi opțiuni relevante valabile la nivel de întreaga afacere  (iar pentru o subunitate nouă sau pentru un proiect nou, referința de plecare ar putea fi o subunitate de tipologie asemănătoare deschisă anterior,  sau exemple de cheltuielile istorice dintr-o anumită perioadă, asociate unui proiect sau faze).

2. Definirea logicilor de alterare/ combinare

3. Asamblarea în unele situații, este posibil ca pachetul de referință să fie multiplu, fiecare componentă fiind utilizată fie filtrat în anumite condiții, fie ponderat într-un calcul cu medii.

4. Formular cu selecții

• Pe ce elemente se aplică regulile – filtrare
• Din ce set de date se pleacă – pentru a trimite și datel

5. Trimitere formular cu selecții împreună cu tabelul de context și contextul general ca prompt – datele primite sunt extrase înapoi și incluse în model ca o nouă versiune de date trimise

Provocări

• Poți continua discuția via API sau fiecare solicitare are nevoie de întreg contextul retrimis ?
• Cum facem verificările?

Verificări

• În teste
  • Manual
  • Mai mult de atât – cel puțin în faza de probe

Roiscul de halucinatii AI

• Cum il adresam ?
• • AK! – cu două sucursale de probă
• Creăm o nouă entitate similară cu ….. dar cu următoarele excepții:…

• Nu va doriti utilizarea de engine-uri din cloud ? Suntem pregatiti sa foliosim si modele LLM self-hosted, care nu trimit datele in afara companiei.
  • Llam , Qwen etc.
    •