IKVision kombinira RAG, Law as Code, relacijske baze podataka, vektorske baze i LLM agente u kontrolirane sustave odlučivanja.
An LLM agent analyzes incoming applications, identifies the requested benefit, compares the provided information against legal requirements, and generates a traceable recommendation.
Agent poboljšava donošenje odluka, ali ga ne zamjenjuje
Agent može prikupljati informacije, prepoznavati rizike i procjenjivati mogućnosti. Odgovornost ostaje tamo gdje pripada: kod čovjeka koji donosi odluku.
Kupac pita podršku: 'Je li najnoviji firmware prikladan za moj sustav za pohranu podataka?' Ono što zvuči jednostavno, u stvarnosti je tehnički vrlo složeno.
LLM agent ne daje generički odgovor. Umjesto toga, restrukturira zahtjev, identificira nedostajuće informacije i dohvaća relevantan sadržaj iz odobrenih izvora znanja, poput bilješki o izdanjima i vodiča za nadogradnju.
Nakon procjene dostupnih informacija, agent utvrđuje da je novi firmware kompatibilan, ali zahtijeva prethodnu nadogradnju firmwarea tvrdih diskova. Izravna nadogradnja nosila bi značajan rizik.
Umjesto nagađanja, agent daje obrazloženu preporuku koja uključuje ispravan redoslijed koraka, smjernice za smanjenje rizika i preporuke za održavanje.
Konačna odluka ostaje u rukama čovjeka – ali se temelji na potpunom kontekstu, provjerenim pravilima i dokumentiranom stručnom znanju.
Agenti pokreću konkretne radnje na temelju događaja, konteksta i pravila – kontrolirano, dokumentirano i, prema potrebi, uz odobrenje.
Sama pravila ne razumiju kontekst
Tradicionalna automatizacija pokreće radnje na temelju unaprijed definiranih pravila. Agenti dodatno procjenjuju kontekst, ovisnosti i rizike prije djelovanja ili traženja odobrenja.
Razina zaliha padne ispod definiranog minimalnog praga. Tradicionalni sustav automatizacije odmah bi pokrenuo narudžbu za nadopunu zaliha.
LLM agent, međutim, procjenjuje širi kontekst: otvorene isporuke, proizvodne planove, status dobavljača i povijesne obrasce potrošnje.
Umjesto automatskog naručivanja, agent priprema preporuku, predlaže alternative i predstavlja odluku na kontrolirano odobrenje.
Agentski procesi smanjuju troškove bez gubitka kontrole.
An LLM agent creates personalized invitation messages based on customer data, event information, and approved content templates.
Communication requires context, tone, and approval
Automation without approval can damage trust. The agent creates the draft, but delivery only takes place after human review.
A company is planning an exclusive customer event. Customer information, agenda details, and text templates are already available. Fully automated delivery would be technically possible—but communicatively risky.
The LLM agent therefore first creates a personalized invitation message. It considers the recipient’s role, relationship, and context, and highlights sensitive aspects such as tone and timing.
Only after explicit approval by marketing or sales is the invitation sent. The result is controlled, high-quality communication instead of uncontrolled automation.
Agents analyze internal information, identify dependencies, and prepare well-founded recommendations. The final decision remains with the human.
Agent poboljšava donošenje odluka, ali ga ne zamjenjuje
Agent može prikupljati informacije, prepoznavati rizike i procjenjivati mogućnosti. Odgovornost ostaje tamo gdje pripada: kod osobe koja donosi odluku.
Korisnik pita podršku: 'Je li najnoviji firmware prikladan za moj sustav za pohranu podataka?' Ono što zvuči jednostavno u stvarnosti je tehnički vrlo složeno.
LLM agent ne daje generički odgovor. Umjesto toga, restrukturira zahtjev, identificira nedostajuće informacije i dohvaća relevantan sadržaj iz odobrenih izvora znanja, kao što su bilješke o izdanjima i vodiči za nadogradnju.
Nakon procjene dostupnih informacija, agent utvrđuje da je novi firmware kompatibilan, ali zahtijeva prethodnu nadogradnju firmwarea tvrdih diskova. Izravna nadogradnja nosila bi značajan rizik.
Umjesto nagađanja, agent daje obrazloženu preporuku koja uključuje ispravan redoslijed koraka, smjernice za smanjenje rizika i preporuke za održavanje.
Konačna odluka ostaje u rukama čovjeka – ali se temelji na potpunom kontekstu, provjerenim pravilima i dokumentiranom stručnom znanju.
Agenti pokreću konkretne radnje na temelju događaja, konteksta i pravila – kontrolirano, dokumentirano i, prema potrebi, uz odobrenje.
Sama pravila ne razumiju kontekst
Tradicionalna automatizacija pokreće radnje na temelju unaprijed definiranih pravila. Agenti dodatno procjenjuju kontekst, ovisnosti i rizike prije djelovanja ili traženja odobrenja.
Razina zaliha padne ispod definiranog minimalnog praga. Tradicionalni sustav automatizacije odmah bi pokrenuo narudžbu za nadopunu zaliha.
LLM agent, međutim, procjenjuje širi kontekst: otvorene isporuke, proizvodne planove, status dobavljača i povijesne obrasce potrošnje.
Umjesto automatskog naručivanja, agent priprema preporuku, predlaže alternative i odluku upućuje na kontrolirano odobrenje.
Agentski procesi smanjuju troškove bez gubitka kontrole.
Analyse von Prozessen, Daten und Rahmenbedingungen. Entwicklung realistischer KI-Roadmaps mit Fokus auf Nutzen, Datenschutz und Umsetzbarkeit.
Semantische Erschließung von Dokumenten, Datenbanken und Fachwissen. Antworten auf Basis kontrollierter Unternehmensdaten.
Transformation von Gesetzen, Richtlinien und Regelwerken in nachvollziehbare, maschinenlesbare Entscheidungslogik.
Agenten zur Analyse von Informationen, Vorbereitung von Entscheidungen und kontrollierten Ausführung von Prozessschritten.
Rado ćemo razgovarati s vama o vašim procesima, podacima i ciljevima.
Kontaktirajte IKVision