AI funkcije za SaaS proizvode
Izrađujemo AI za SaaS kompanije koje žele funkcije za koje će kupci platiti: asistente koji odgovaraju iz podataka kupca, pretragu kroz zapise i dokumente i tokove rada koji završavaju zadatke unutar proizvoda. Radimo u vašem kodu, s evaluacijama, izolacijom podataka po klijentu (tenant) i kontrolom troškova, pa funkcija radi i kada upotreba raste.
Gdje posao zapinje.
AI funkcije koje posustaju na stvarnim podacima
Brza integracija modela dobro odgovara na testna pitanja tima, a loše na pitanja kupaca. Bez evaluacija niko ne može reći da li je izmjena prompta nešto popravila ili pokvarila.
Podaci i dozvole za više klijenata
Pretraga nad podacima kupaca mora pri svakom upitu poštovati granice klijenata (tenanta), radnih prostora i uloga. Jedna greška znači sigurnosni incident kod vašeg najvećeg kupca.
Troškovi modela rastu s upotrebom
Troškovi tokena rastu sa svakim aktivnim korisnikom i svakim dugim kontekstom. Bruto marža trpi kada niko ne mjeri trošak po funkciji ili po klijentu.
Kako unapređujemo rad: SaaS.
Obim svake primjene određujemo prema vašim sistemima i pravilima, a važne odluke uvijek ostaju kod ljudi.
Asistent u proizvodu
Asistent odgovara na pitanja iz zapisa i dokumenata samog kupca i vašeg sadržaja za pomoć, navodi odakle je svaki odgovor i primjenjuje dozvole prijavljenog korisnika. Kada ne zna odgovor, predaje razgovor podršci.
Semantička pretraga kroz podatke kupaca
Pretraga koja razumije značenje u zapisima, dokumentima i komentarima unutar svakog klijenta, s hibridnim rangiranjem i filterima koje vaši korisnici već poznaju. Indeksi ostaju odvojeni po klijentu.
AI tokovi rada kao funkcija proizvoda
Zadatke u više koraka koje korisnici rade ručno, kao što su usklađivanje zapisa ili priprema izvještaja, izvršava agent unutar proizvoda, s korakom pregleda prije nego što se promjene primijene. Svako izvršavanje se prati radi podrške i otklanjanja grešaka.
MCP server za vaš proizvod
MCP server (veza koja AI alatima daje kontrolisan pristup sistemu) otvara podatke i akcije vašeg proizvoda za Claude, ChatGPT i druge AI klijente, u granicama vaših OAuth i API dozvola. Kupci koriste vaš proizvod iz AI alata u kojima već rade.
Evaluacije i praćenje AI funkcija
Skupovi testova iz stvarne upotrebe, automatske provjere u CI-ju i praćenje u radu pokazuju kvalitet, kašnjenje i trošak po funkciji i klijentu. Nadogradnja modela postaje odluka zasnovana na mjerenju.
Razumijevanje dokumenata u proizvodu
Učitane fakture, ugovori ili obrasci postaju strukturirani podaci koje vaš proizvod može koristiti, s ocjenom pouzdanosti za svako polje. Korisnici ispravljaju polja s niskom pouzdanošću na ekranu za pregled, a ispravke ulaze u skup testova.
Usklađeno s propisima.
Ovo uzimamo u obzir od prve sedmice. Posljednju riječ imaju vaši pravnici i osobe zadužene za usklađenost s propisima.
GDPR i uloga obrađivača
Podaci kupaca prolaze kroz vaše AI funkcije, pa dobavljači modela postaju podobrađivači. Pomažemo vam da izaberete opcije smještene u EU ili bez čuvanja podataka, ažurirate listu podobrađivača i gdje je moguće držite lične podatke izvan promptova.
EU AI Act: uloge i transparentnost
Dodavanjem AI funkcija u SaaS proizvod možete po EU AI Actu (evropski propis o vještačkoj inteligenciji) postati pružalac AI sistema, a korisnici moraju znati kada rade s AI sistemom. Provjeravamo dotiče li neka funkcija visokorizičnu primjenu, kao što su zapošljavanje ili procjena kreditne sposobnosti, i dokumentujemo ostalo.
EU Data Act i promjena dobavljača
Evropski zakon o podacima (Data Act), koji se primjenjuje od septembra 2025., traži da cloud i SaaS dobavljači omoguće kupcima prelazak drugom dobavljaču i prenos podataka. AI funkcije koje izrađujemo omogućavaju izvoz izvedenih podataka, kao što su embeddings i postavke.
Očekivanja za SOC 2 i ISO 27001
Veliki kupci pregledaju AI funkcije kroz svoje sigurnosne upitnike. Dajemo bilješke o arhitekturi, dijagrame tokova podataka i logove koji se uklapaju u vaše SOC 2 ili ISO 27001 kontrole.
Radi sa sistemima koje već koristite.
Ako sistem ima API, bazu podataka, izvoz ili e-mail sandučić, možemo raditi s njim. Ovo su sistemi s kojima se najčešće susrećemo.
- GitHub
- Linear
- Jira
- AWS
- Google Cloud
- Azure
- Vercel
- Postgres
- Stripe
- Intercom
Odakle početi.
Jedna AI funkcija iza feature flaga
Biramo jednu funkciju s jasnom vrijednošću za kupce i mjerljivim rezultatom, uz dozvolu izrađujemo skup testova iz stvarnih podataka i funkciju puštamo iza feature flaga (prekidača za odabrane korisnike) grupi odabranih kupaca. Prije odluke o puštanju svima dobijate brojke o upotrebi, kvalitetu i troškovima.
Razgovarajmo o tomeŠta obuhvata
- Skup testova i početna mjera kvaliteta
- Funkcija izrađena u vašem kodu i CI-ju
- Izolacija klijenata i provjera dozvola
- Praćenje s troškom po klijentu
Povezani projekti.
- Softver i tehnologija
Razvoj uz AI agente: 60% brži izlazak na tržište za SaaS scale-up kompaniju
60%brži izlazak na tržište- Razvoj uz AI agente
- Claude Code
- OpenAI Codex
- Prodaja
Kako AI agent za prodaju svakom prodavaču vraća 6 sati istraživanja sedmično
6 sativraćeno svakom prodavaču, svake sedmice- AI agenti
- Automatizacija prodaje
- HubSpot
Vodiči.
Izraditi ili kupiti softver: vodič kroz odluku za timove operative i proizvoda
Praktičan vodič za izbor između gotovog softvera i softvera po mjeri, s poređenjem troškova, matricom odluke i kontrolnom listom za vaš tim.
9 min čitanja
Sigurnosni upitnik za AI dobavljače: šta pitati prije kupovine ili izrade
Pitanja za AI dobavljača ili vaš vlastiti tim o podacima, pružaocima modela, pristupu, logovima, kvalitetu, incidentima, GDPR-u i izlasku, i kako ocijeniti odgovore.
7 min čitanja
Za dalje čitanje.
LLM evaluacije prije svakog izdanja
Praktičan pristup LLM evaluacijama: skup testova iz stvarnih slučajeva, provjere u kodu uz ocjenjivanje modelom i blokiranje novih verzija koje su lošije.
4 min čitanja
RAG ili fine-tuning: šta vam zaista treba?
RAG daje modelu vaše znanje u trenutku odgovora, a fine-tuning oblikuje njegovo ponašanje. Kako izabrati, kada ih kombinovati i koliko šta košta.
4 min čitanja
Kako evaluirati RAG: metrike pretrage, vjernost izvoru i zlatni skup
Kako pravilno mjeriti RAG sistem: pretragu odvojite od odgovora, vjernost izvoru provjerite tvrdnju po tvrdnju i sastavite zlatni skup kojem možete vjerovati.
4 min čitanja
Česta pitanja.
Na onom koji odgovara funkciji: Claude, GPT, Gemini, Mistral ili modeli otvorenih težina u vašem cloudu. Model držimo iza interfejsa, pa ga možete zamijeniti kada se cijene ili kvalitet promijene, a skup testova pokazuje da li je zamjena sigurna.
Da. Radimo u vašim jezicima, frameworkovima i cloudu, na primjer TypeScript na Vercelu, Python na AWS-u ili .NET na Azureu, i pratimo vaš proces pregleda koda i puštanja u rad.
Od početka mjerimo trošak po zahtjevu, funkciji i klijentu, a zatim koristimo keširanje, manje modele za jednostavne korake i kraće kontekste gdje kvalitet to dozvoljava. Limiti i budžeti po klijentu štite vašu maržu.
Pretraga nad dokumentima (retrieval) i dobro osmišljeni promptovi obično dolaze prvi, jer ih je jeftinije održavati i lakše ažurirati. Fine-tuning pomaže za posebne formate odgovora ili uske zadatke s velikim obimom, a prije preporuke ga testiramo u odnosu na rješenje s pretragom.
Vama: kod, promptovi, skupovi testova i sve težine dodatno treniranih modela. Sve je od početka u vašim repozitorijima i cloud nalozima.