MIA nu există, dar vorbește cu 10.000 de oameni pe zi. Despre LLM, KB, MCP și alte acronime

În septembrie 2025, grupul Saint-Gobain a făcut un pas care ar putea părea, la prima vedere, doar o altă campanie de marketing digitală: au lansat MIA, un avatar creat cu inteligență artificială, care prezintă seria video “Voice of the Future”. Dar dincolo de aspectul lucios al tehnologiei, Saint-Gobain a făcut ceva mult mai curajos: a schimbat modul tradițional în care o corporație globală din construcții comunică cu profesioniștii, clienții și partenerii săi.

Pentru industria lemnului – și pentru orice industrie B2B, de altfel – acest moment marchează începutul unei ere în care comunicarea nu mai e doar despre mesaje trimise și primite, ci despre conversații inteligente, contextualizate și personalizate la scară globală.

Sunt un pasionat al acestui domeniu, urmăresc și utilizez de ceva timp inteligența artificială. Am profitat de această știre pentru a intra mai mult în acest subiect și a dezvolta puțin modul în care inteligența artificială ne poate ajuta în comunicarea cu partenerii din afara organizației și, de ce nu, cu colegii din interiorul ei.

Dar cine (sau ce) e MIA?

MIA nu este doar un chatbot cu o față simpatică. Este un sistem complex care combină mai multe niveluri de tehnologie AI:

1. Avatar AI cu voce și chip real – MIA prezintă conținut video despre soluții de construcție durabilă din întreaga lume, vorbind despre Australia, India, China, Brazilia. Nu citește dintr-un prompter – generează conținut personalizat pentru fiecare țară și context.

2. Chatbot integrat pe site – Pe lângă avatar, Saint-Gobain oferă și un chatbot text/voce (prin Voiceflow) accesibil pe toate paginile site-ului lor. Sistemul răspunde la întrebări despre branduri, soluții și oportunități de carieră, fără să necesite identificarea utilizatorului.

3. Confidențialitate și siguranță – Datele conversațiilor sunt șterse săptămânal, iar sistemul nu colectează date sensibile. Transparența e totală.

Pentru o companie cu 161.000 de angajați în 80 de țări și o cifră de afaceri de 46,6 miliarde euro, comunicarea la acest nivel de complexitate este o provocare uriașă. MIA rezolvă această problemă oferind răspunsuri consistente, în timp real, în multiple limbi, 24/7.

Infrastructura Tehnologică

Pentru a înțelege cu adevărat potențialul acestor sisteme, trebuie să privim dincolo de interfața prietenoasă. Un sistem AI ca MIA funcționează pe mai multe straturi tehnologice. Îmi permit să las mai jos câteva din tehnologiile existente, un fel de sursă de inspirație pentru cei interesați de acest domeniu.

Large Language Models (LLM)

În centrul oricărui sistem modern de comunicare AI stă un LLM – modele precum GPT-4, Claude sau Gemini. Acestea sunt „creierul” care înțelege limba naturală, contextul și nuanțele conversației. Pentru MIA, LLM-ul este antrenat să înțeleagă specific domeniul construcțiilor durabile, materialelor Saint-Gobain și politicilor companiei.

Knowledge Base (Baza de Cunoștințe)

Un LLM singur ar putea spune multe lucruri frumoase, dar ar putea să și inventeze informații. De aceea, sistemele moderne folosesc o bază de cunoștințe internă – sute de mii de documente, cataloguri de produse, ghiduri tehnice, studii de caz. Când un utilizator întreabă despre un produs specific, sistemul caută în această bază și oferă răspunsuri exacte, documentate.

Tehnologia cheie aici se numește RAG (Retrieval-Augmented Generation): sistemul caută informațiile relevante în baza de cunoștințe și apoi generează un răspuns natural, în limba utilizatorului, care combină informațiile găsite cu capacitatea de explicare a LLM-ului.

Model Context Protocol (MCP) – Conectorul Universal

Aici devine cu adevărat interesant. MCP este un protocol open-source lansat recent de Anthropic (compania care a creat Claude) și deja adoptat de OpenAI, Microsoft, Google, Amazon și alți giganți tech.

Imaginați-vă MCP ca pe un port USB-C pentru sistemele AI. Exact cum USB-C permite conectarea standardizată a oricărui device electronic, MCP permite conectarea standardizată a sistemelor AI la orice sursă de date sau instrument: Google Drive, Slack, GitHub, baze de date SQL, sisteme ERP, CRM-uri, platforme de e-commerce, orice tip de aplicație. Din acest moment o întreagă lume de oportunități se deschide.

Beneficiile MCP pentru business:

• Un singur standard – Nu mai trebuie să construiești integrări separate pentru fiecare sistem
• Securitate – Controlezi exact ce date accesează AI-ul și cum
• Scalabilitate – Adaugi noi surse de date fără să rescrii tot sistemul
• Interoperabilitate – Același sistem AI poate lucra cu instrumente de la furnizori diferiți

De exemplu, un producător ar putea conecta un chatbot AI direct la sistemul său de inventar, la CRM, la documentația tehnică și la catalogul de produse – totul printr-un singur protocol standardizat.

Lista nu este completă dar, în principiu, vă poate ajuta să construiți orice fel de automatizare vă doriți. Pentru cei mai puțin familiarizați cu tehnologia, recomandarea mea este să folosiți o soluție (aplicație) deja existentă pe piață și să vă adaptați procesele la ea.

Exemple din alte industrii

Producție și Logistică

IBM Watson este folosit pentru:

• Predictive maintenance – AI analizează senzori de pe mașini și prevede defecțiuni înainte să apară
• Quality control – Detectarea automată a defectelor din imagini
• Supply chain optimization – Gestionarea inteligentă a stocurilor

Chatbots-urile din industriile producătoare permit managerilor să actualizeze statusul comenzilor prin voce, să primească alerte despre livrări, să verifice indicatorii echipamentelor – totul conversațional, fără interfețe complexe.

ARIA (BrainBox AI)

În industria construcțiilor, sistemul ARIA dezvoltat de BrainBox AI din Canada analizează, oferă sfaturi și automatizează sarcini legate de viața clădirii. Prevede necesitățile, optimizează eficiența energetică, interacționează cu utilizatorii prin text sau voce.

Pentru industria lemnului, un sistem similar ar putea gestiona, de exemplu, procesele de uscare a lemnului, monitorizarea condițiilor de depozitare, optimizarea consumului energetic în fabrici.

Statistici B2B care vorbesc de la sine

• 58% din companiile B2B folosesc deja chatbots, conform ProProfs
• 78% din liderii din industriile producătoare confirmă că AI crește productivitatea
• Piața chatbot-urilor va crește de la 8,27 miliarde dolari în 2024 la 27,29 miliarde în 2030
• Economie de costuri: E-commerce economisește aproximativ 30% din cei 1,3 trilioane dolari cheltuiți anual pe customer service prin folosirea chatbots

Aplicații concrete pentru Industria Lemnului

Acum partea importantă: cum ar putea industria lemnului să folosească aceste tehnologii? Iată câteva scenarii realiste:

1. Asistent AI pentru Specificații Tehnice

Un producător de lemn stratificat sau CLT ar putea crea un avatar AI care:

• Răspunde la întrebări tehnice despre produse 24/7, în orice limbă
• Recomandă soluții bazate pe cerințele proiectului (dimensiuni, rezistență, certificări)
• Generează oferte preliminare instant
• Trimite documentație tehnică relevantă
• Conectează clientul direct cu reprezentantul de vânzări potrivit

2. Knowledge Base pentru Distributori și Parteneri

Imaginați-vă un sistem care reunește:

• Toate cataloagele de produse actualizate în timp real
• Certificările și conformitățile pentru diferite piețe
• Ghiduri de instalare și montaj
• Studii de caz și referințe
• Prețuri și disponibilitate (prin MCP conectat la ERP)

Un distribuitor din Germania ar putea întreba în germană: “Am nevoie de 200 mp de parchet stratificat clasa 33, certificat pentru încălzire în pardoseală, livrabil în 2 săptămâni în Bavaria. Ce opțiuni am?”

Sistemul ar căuta în baza de date, ar verifica stocul real-time, ar calcula transportul și ar genera o ofertă completă – tot în conversație.

3. Training și Onboarding

Pentru o fabrică de mobilă sau elemente prefabricate, un agent AI ar putea:

• Pregăti angajații noi prin tutoriale interactive
• Răspunde la întrebări despre proceduri de siguranță
• Explica procesele de producție
• Oferi rezolvări pentru defecțiunile apărute în funcționarea echipamentelor

4. Customer Service inteligent

În loc de formulare de contact și răspunsuri după 48h, un chatbot AI ar putea:

• Rezolva instant 80% din întrebările recurente
• Transfera situații mai complexe către oameni reali
• Colecta feedback și analiza sentimentele (reacțiile) clienților
• Oferi suport pe mai multe canale (website, WhatsApp, Facebook Messenger)

5. Marketplace Intelligence

Un sistem AI conectat la surse de date externe (prin MCP) ar putea:

• Monitoriza prețurile competitorilor
• Analiza tendințe în industrie
• Identifica oportunități de export
• Sugera adaptări de strategie

Totul din surse publice, evident. Nu discutăm despre activități ilegale, gen spargerea rețelelor interne ale competiției.

Provocări

Nu e totul roz. Implementarea acestor sisteme vine cu provocări:

Costuri

Un chatbot simplu pentru o companie medie cu prezență internațională se vinde cu prețuri între 10.000-30.000 USD. Vorbim aici de aplicații dedicate care funcționează pe servere locale. Un sistem complex cu avatar, knowledge base și integrări ajunge la 50.000-200.000 USD, poate și mai mult, în funcție de complexitate. Mentenanța anuală poate fi 15-30% din costul inițial.

Dar vestea bună este aceea că folosind instrumentele prezentate la început poți construi de unul singur, pentru mica ta organizație, un chatbot la costuri mult mai mici folosind mai puține resurse. Poți apela și la multele aplicații de acest tip, cu infrastructura în cloud, care există acum pe piață. ROI (Return of Investment) poate fi spectaculos: companiile raportează economii și de 30% în customer service și creșteri de 40% în atragerea de parteneri noi.

Date și Calitate

Sistemul e la fel de bun ca datele cu care e alimentat. Dacă baza ta de cunoștințe e haotică, răspunsurile vor fi haotice. Pregătirea datelor poate lua 40-60% din timpul de implementare.

Limbaj și Context

Pentru piețe specifice (ex.Europa de Est, Scandinavia, țări baltice), sistemul trebuie antrenat pe terminologia locală, unități de măsură specifice, standarde naționale.

Securitate și Confidențialitate

Poate cu asta trebuia să încep, cu securitate și GDPR. Datele despre clienți, prețuri, strategii – toate trebuie protejate. De aceea, multe companii aleg soluții self-hosted (pe propriile servere) în loc de cloud public.

Nu e întrebarea “Dacă”, ci “Când”

Saint-Gobain nu a creat MIA pentru a fi “cool”. Au făcut-o pentru că au înțeles că viitorul comunicării B2B e deja aici. Când ai 161.000 de angajați, zeci de branduri, sute de mii de produse și milioane de clienți potențiali în 80 de țări, comunicarea umană clasică pur și simplu nu scalează. Și-a atins deja limitele.

Pentru industria lemnului – fie că vorbim de producători de CLT din România, fabrici de mobilă din Polonia, sau distribuitori de parchet din Germania – tehnologiile astea nu sunt science fiction. Sunt disponibile acum, la costuri din ce în ce mai accesibile, cu standarde deschise (MCP) care elimină dependența de un singur furnizor.

Întrebarea nu e dacă industria lemnului va adopta aceste tehnologii. Întrebarea e: cine va fi primul (sau primii) și va profita de ea?

O companie care implementează astăzi un sistem AI inteligent în zona de comunicare, vânzări, service post vânzare:

• Oferă experiență superioară clienților săi
• Reduce dramatic timpul de răspuns
• Scalează fără să angajeze proporțional
• Colectează date valoroase despre cereri și tendințe
• Se diferențiază clar de competiție

În următorii 2-3 ani vom vedea cum aceste sisteme devin standard în B2B, exact cum site-urile web au devenit standard în anii 2000. Companiile care le vor adopta primele vor seta standardele industriei.

MIA de la Saint-Gobain nu e doar un avatar simpatic care vorbește despre construcții durabile. E un avertisment și o oportunitate: tehnologia pentru comunicare inteligentă, contextualizată și personalizată la scară globală există. E open-source. E accesibilă. E timpul să ne gândim cum o integrăm în industria noastră.

Pentru că în era AI, nu se mai pune întrebarea dacă vei comunica mai bine cu clienții tăi. Se pune întrebarea: cât de repede vei începe?

Pentru cititorii mai puțin tehnici:

• LLM (Large Language Model) – Un model AI antrenat pe miliarde de texte (date) care înțelege și generează limbaj natural
• Chatbot – Program software care simulează conversația umană
• Avatar AI – Reprezentare digitală (chip + voce) a unei persoane, animată de AI
• Knowledge Base – Bază de date organizată cu informații despre companie, produse, proceduri
• RAG (Retrieval-Augmented Generation) – Tehnică care combină căutarea informațiilor cu generarea de răspunsuri naturale
• MCP (Model Context Protocol) – Standard open-source pentru conectarea AI-ului la diferite surse de date și instrumente