Un român se află printre oamenii care definesc și construiesc tehnologia unui startup german care ar putea schimba modul în care companiile folosesc inteligența artificială. Andrei Bechet este unul dintre liderii tehnici ai INXM, companie care a atras recent o finanțare de 5,7 milioane de euro și care dezvoltă deja platforma Orchestrator, testată de clienți din industrii precum manufacturing, retail și servicii aeriene.
Miza este una importantă pentru mediul de afaceri. Tehnologia dezvoltată de echipa din care face parte românul încearcă să rezolve una dintre cele mai mari probleme ale AI-ului actual: costurile generate de apelurile repetate către modele precum ChatGPT și caracterul imprevizibil al acestora.
Dacă abordarea se va impune în industrie, impactul asupra costurilor și asupra modului în care companiile folosesc inteligența artificială ar putea fi semnificativ.
Compania numește această abordare „Compiled AI”, iar ideea este simplă: în loc ca inteligența artificială să fie consultată la fiecare pas, ea este folosită o singură dată pentru a înțelege întreaga problemă și pentru a construi procesul optim. Ulterior, acel proces poate fi executat de mii sau chiar milioane de ori fără noi apeluri către model și fără costurile asociate acestora.
Românul care decide cum este construit produsul
În marile companii de tehnologie, pozițiile cele mai importante nu sunt ocupate doar de manageri, ci și de oameni care stabilesc arhitectura produsului și direcția tehnologică.
Andrei Bechet ocupă un astfel de rol în cadrul INXM și face parte din grupul restrâns de oameni care definesc și construiesc tehnologia pe care se bazează platforma Orchestrator.
„Nu este un rol în care primesc doar ticket-uri gata definite și le implementez. Trebuie să înțelegem problema, să luăm decizii rapide, să validăm idei în cicluri mult mai scurte”, spune Andrei Bechet.
Potrivit acestuia, echipa INXM nu funcționează după modelul clasic în care produsul și designul definesc direcția, iar inginerii doar execută.
„Practic formăm o singură echipă, cu o colaborare foarte strânsă și ownership direct. Este o schimbare importantă de model, nu doar o ajustare de proces”, explică Andrei Bechet.
De ce nu este vorba despre „încă un chatbot”
Toată lumea știe cum funcționează ChatGPT. Pui o întrebare și primești un răspuns. Reformulezi întrebarea și modelul generează alt răspuns. De fiecare dată sunt consumați alți tokeni, ceea ce pentru companii înseamnă alte costuri.
INXM încearcă să schimbe această logică.
În loc să întrebi AI-ul de zece ori și să plătești de zece ori, îl întrebi o singură dată. Sistemul înțelege problema, construiește întregul proces și îl transformă într-o formă executabilă. După aceea, procesul poate fi rulat de mii sau chiar milioane de ori fără ca modelul să fie chemat din nou la fiecare pas. Practic, dacă ChatGPT este ca un consultant pe care îl plătești pentru fiecare întrebare nouă, tehnologia dezvoltată de INXM seamănă mai degrabă cu situația în care consultantul îți livrează soluția completă de la început, iar apoi o poți folosi ori de câte ori este nevoie.
INXM nu încearcă să construiască un ChatGPT mai bun. Încearcă să schimbe modul în care este folosit AI-ul.
Ce înseamnă „Compiled AI”, pe înțelesul tuturor
Conceptul central al INXM este „Compiled AI”. Termenul vine din lumea software-ului, unde există o diferență între programele interpretate de fiecare dată și programele compilate, care sunt transformate într-o formă ce poate fi executată rapid și predictibil. Aplicat la inteligența artificială, conceptul înseamnă că AI-ul nu este lăsat să improvizeze de fiecare dată când apare o sarcină nouă. Este folosit în faza inițială, pentru a înțelege problema, a construi planul și a valida procesul. După aceea, execuția se face determinist, adică după reguli clare, cu rezultate previzibile.
„Conceptul de compiled AI presupune utilizarea AI-ului în faza de design, pentru a genera un artefact validat, care ulterior este rulat într-un mod determinist. AI-ul este folosit acolo unde aduce cea mai mare valoare, însă execuția rămâne predictibilă: zero tokeni, rezultate consistente pentru aceleași condiții și un nivel ridicat de control”, explică Andrei Bechet.
Matthias Kainer, cofondator și CTO al INXM, descrie ideea în termeni asemănători: „În esență, Compiled AI înseamnă că folosești modelele AI pentru a genera cod determinist, pregătit pentru mediul enterprise. Apoi rulezi codul pentru a obține rezultatul dorit. Astfel obții flexibilitatea limbajului natural oferită de modelele AI, dar și posibilitatea de testare specifică unui cod determinist”.
De ce costurile pot deveni mult mai mici
Pentru companii, tokenii înseamnă bani. Fiecare apel către un model AI consumă resurse. Dacă un proces de business are zeci sau sute de pași, iar fiecare pas cere modelului să „gândească” din nou, costurile pot crește rapid.
INXM încearcă să mute costul principal în etapa inițială. AI-ul este folosit pentru a înțelege problema și pentru a genera procesul. După aceea, procesul poate fi executat fără consum continuu de tokeni.
De aici vine și miza proiectului. Dacă această abordare funcționează la scară mare, companiile ar putea folosi AI-ul nu doar ca pe un instrument de conversație, ci ca pe o infrastructură prin care procesele sunt create, validate și apoi rulate repetabil.
Cu alte cuvinte, AI-ul nu mai este întrebat de fiecare dată ce trebuie făcut. AI-ul construiește mecanismul, iar mecanismul execută.
Orchestrator, platforma care vrea să lege sistemele companiilor
Produsul principal al companiei se numește Orchestrator.
Platforma nu înlocuiește sistemele existente într-o companie, ci încearcă să le coordoneze. Într-o companie mare, informațiile sunt adesea împărțite între ERP, PLM, MES, QMS, Excel, e-mail, aplicații interne și fluxuri de aprobare. De multe ori, oamenii sunt cei care mută datele între aceste sisteme, verifică manual statusuri, trimit notificări și actualizează documente.
Orchestrator încearcă să preia acest rol.
Platforma folosește AI-ul pentru a înțelege intenția utilizatorului și pentru a crea planuri executabile. Apoi coordonează lucrul între sisteme, oameni și procese, într-un mod repetabil și auditabil.
Un exemplu simplu: dacă un furnizor întârzie livrarea unei componente, într-o companie industrială acest lucru poate afecta stocurile, producția, comenzile și comunicarea cu clienții. În mod normal, mai mulți oameni ar trebui să verifice informații în sisteme diferite, să modifice planificări și să trimită notificări. INXM încearcă să transforme acest lanț într-un proces clar, executabil și repetabil.
De ce INXM nu se vede nici ca UiPath, nici ca un simplu sistem de agenți AI
Andrei Bechet spune că există, simplificat, două mari direcții în care companiile încearcă să rezolve automatizarea proceselor.
Prima este zona de workflow și process automation, unde se află companii precum UiPath sau ServiceNow. Aceste sisteme sunt fiabile, dar pot fi rigide. Procesele sunt definite, automatizate și apoi executate, în general în contexte foarte repetitive. Când procesul se schimbă, adaptarea lui poate cere timp, configurare și intervenție tehnică.
A doua direcție este zona de AI-native orchestration, mai ales sistemele bazate pe agenți AI. Acestea sunt mai flexibile, dar vin cu o altă problemă: sunt probabilistice. Pot arăta foarte bine în demonstrații, dar în producție există riscul ca sistemul să facă ceva imprevizibil.
INXM încearcă să se poziționeze între aceste două lumi. Vrea flexibilitatea AI-ului în faza de proiectare și predictibilitatea software-ului clasic în faza de execuție.
„INXM funcționează ca un strat de compiled AI: captează intenția și logica procesului cu ajutorul AI-ului în faza de definire, apoi le transpune într-un sistem executabil, robust și repetabil. Practic, INXM elimină ambiguitatea din runtime și transformă procesele în active digitale clare, ușor de rulat, adaptat și scalat, fără a sacrifica viteza sau flexibilitatea în faza de design”, explică Andrei Bechet.
„AI-ul care termină treaba”
Alexander Oelling, cofondator și CEO al INXM, spune că ideea companiei a apărut dintr-o problemă observată în proiectele enterprise bazate pe inteligență artificială.
„Am fondat INXM pentru că am văzut pe propria piele cum eșuează proiectele de AI din companii: ani întregi de implementare, armate de ingineri și sisteme AI care ajung să strice mai mult decât repară. Angajații încă dau copy-paste între ERP, PLM, Excel, e-mail și fluxuri de aprobare pentru a închide o lună. Ne-am propus să construim AI-ul care termină treaba pentru tine”, a declarat Alexander Oelling.
Compania susține că nu vrea să înlocuiască infrastructura existentă, ci să construiască un strat de execuție peste sistemele pe care companiile le folosesc deja. Asta este important mai ales pentru organizațiile mari, unde aplicațiile vechi, procesele interne și cerințele de audit nu pot fi schimbate peste noapte.
Cum a ajuns Andrei Bechet în startup-ul german
Pentru Andrei Bechet, decizia de a se alătura INXM a venit înainte ca startup-ul să fie cunoscut public.
„Îl știam deja pe Matthias, CTO-ul INXM, și îi cunoșteam și pe ceilalți doi dezvoltatori care s-au alăturat echipei în același timp cu mine. Decizia a venit mult din încredere: îi știam pe oameni și mai lucrasem cu ei”, spune el.
A contat și modul în care echipa vedea construirea produsului.
„A contat mult faptul că vedeam lucrurile destul de similar: cum lucrăm împreună, cum ar trebui construit un produs, cum luăm decizii și cât de aproape trebuie să fie engineering-ul de problemă”, afirmă Andrei Bechet.
Dar decisivă a fost și tehnologia.
„A contat mult și ce urma să construim. Domeniul mi s-a părut foarte interesant, pentru că abordează o problemă reală dintr-o perspectivă pe care nu o mai văzusem până atunci: compiled AI și deterministic execution. Mi-a plăcut și felul în care urma să lucrăm, nu doar ideea produsului”, spune el.
Un startup cu 14 oameni și doi români în echipă
INXM are în prezent 14 oameni. Pentru un startup aflat în această etapă, dimensiunea redusă a echipei înseamnă că fiecare persoană are impact direct asupra produsului.
„Suntem 14 oameni în acest moment. Echipa este încă mică, ceea ce înseamnă că fiecare persoană are impact direct asupra produsului și asupra felului în care lucrăm”, spune Andrei Bechet.
În afară de el, în echipă mai este implicat încă un român.
„Mai este și Dan, un alt coleg român implicat în companie. Amândoi venim cu experiență în produse construite pentru piețe internaționale, în mai multe domenii și în contexte foarte diferite, de la companii mici până la enterprise”, spune Andrei Bechet.
De la stealth la clienți care testează produsul în producție
INXM a ieșit recent din stealth și a atras o rundă pre-seed de 5,7 milioane de euro, condusă de Cherry Ventures și Redstone, cu participarea Angel Invest, Linden Capital și a unor investitori privați.
Pentru următorii doi ani, obiectivul companiei este extinderea utilizării platformei Orchestrator în companii reale, nu doar în demonstrații sau proiecte pilot.
„Avem deja clienți care testează Orchestrator în producție, în industrii precum manufacturing, retail și servicii aeriene. Pentru următorii doi ani, obiectivul principal este expansiunea: vrem ca tot mai multe companii să ruleze procese reale prin INXM, nu doar piloturi sau demo-uri”, spune Andrei Bechet.
Pentru echipă, următoarea etapă este trecerea de la demonstrarea tehnologiei la scalarea ei.
„Pentru noi, următorul pas este să mutăm conversația de la «oare chiar funcționează?» la «câte procese poate rula pentru tine?». Asta înseamnă un produs suficient de robust pentru producție, dar și suficient de simplu încât un expert de business să poată descrie un proces în limbaj natural, să îl valideze și să îl pună live rapid, fără să depindă de engineering pentru fiecare schimbare”, explică Andrei Bechet.
Andrei Bechet spune că inginerii români pot ajunge în astfel de companii, inclusiv foarte devreme în construcția lor.
„De mai mulți ani, în software, geografia contează din ce în ce mai puțin. Diferența reală vine din viteza de învățare, din capacitatea de a înțelege produsul în profunzime, din proximitatea față de problemele reale și din abilitatea de a transforma idei încă neclare în sisteme care funcționează în producție”, spune el.
Potrivit acestuia, experiența acumulată în industrii complexe poate reprezenta un avantaj important.
„În cazul nostru, ajută și faptul că venim cu experiență în industrii complexe, precum automotive, aerospace sau retail. Asta ne dă un avantaj practic: nu construim doar dintr-o perspectivă tehnică, ci înțelegem mai bine constrângerile, ritmul și complexitatea proceselor reale din companii”, spune Andrei Bechet.
De ce „compiled AI” ar fi „aur” pentru antreprenori
Pentru antreprenori, miza INXM nu este doar tehnică. Este economică.
Dacă sistemele AI actuale consumă tokeni la fiecare interacțiune, costurile pot deveni o problemă serioasă atunci când companiile încearcă să folosească AI-ul în procese reale, repetitive și critice. O tehnologie care reduce apelurile repetate către model și transformă AI-ul într-un mecanism de execuție predictibilă ar putea avea implicații importante asupra costurilor, eficienței și scalării.
Deocamdată, INXM este un startup aflat la început, iar promisiunea tehnologiei trebuie validată la scară mare. Dar direcția este clară: compania nu încearcă să facă un chatbot mai spectaculos, ci să construiască o infrastructură prin care AI-ul poate deveni util în procesele reale ale companiilor.