Caietul de sarcini pentru un proiect AI: ce scrii în el ca să primești oferte comparabile

Caietul de sarcini pentru un proiect AI conține cinci lucruri. Primul sunt procesele incluse. Apoi vin datele și sistemele pe care AI-ul le citește, deciziile pe care are voie să le ia și momentul în care preia un om. Ultimul capitol sunt criteriile de acceptare pe care le poți măsura. Cu aceste cinci capitole, furnizorii pot face oferte comparabile, iar tu poți verifica rezultatul la predare.

Caietul de sarcini pentru un proiect AI este documentul în care firma descrie ce trebuie să facă sistemul AI, cu ce date lucrează, unde se oprește și cum se verifică la final. Documentul nu este o specificație tehnică. Îl scrie omul care cunoaște procesul, nu programatorul.

Fără un astfel de document, fiecare furnizor ghicește altceva. Unul ofertează un chatbot simplu. Altul ofertează o integrare cu trei sisteme. Prețurile ies foarte diferite și nu ai cum să le compari. La final, nimeni nu poate spune dacă proiectul a reușit, pentru că nimeni nu a scris ce înseamnă „a reușit”.

Ghidul de față este scris din partea celui care implementează. Arată ce trebuie să citească un furnizor ca să poată da un preț corect. Fiecare capitol de mai jos poate fi copiat ca titlu în propriul tău document.

Capitolul despre procese spune exact ce activitate preia AI-ul, de la ce eveniment pornește și unde se termină. Scrie procesul așa cum se întâmplă azi, nu așa cum ar trebui să fie. De exemplu: „Un client trimite un email la suport. Cineva îl citește, îl încadrează într-o categorie și îl dă colegului potrivit.”

Pentru fiecare proces din caietul de sarcini, notează patru lucruri:

• evenimentul care pornește procesul, de exemplu un email nou sau un formular trimis;
• pașii pe care îi face omul azi, în ordine;
• volumul aproximativ pe zi sau pe lună, din datele tale;
• rezultatul care încheie procesul, de exemplu un tichet alocat.

La fel de important este ce lași în afară. Scrie explicit procesele vecine pe care AI-ul nu le atinge. Dacă proiectul este triajul emailurilor, poți nota că facturarea și reclamațiile juridice nu fac parte din el. Așa furnizorul nu le include în preț, iar tu nu te trezești cu ele la predare.

Un singur proces bine descris valorează mai mult decât cinci schițate. Dacă procesul de azi este haotic, AI-ul îl va automatiza tot haotic. Despre ordinea corectă găsești mai multe în ghidul despre proiectarea procesului înainte de alegerea modelului.

Capitolul despre date enumeră fiecare sistem din care AI-ul citește și fiecare sistem în care scrie. Exemple: Zoho CRM, căsuța de email de suport, un folder cu proceduri interne. Pentru fiecare sistem, notează ce câmpuri contează și cine răspunde de ele în firmă.

Conexiunea dintre AI și sistemele tale se face de obicei printr-un API sau prin MCP. MCP (Model Context Protocol) este un standard open-source pentru conectarea aplicațiilor AI la sisteme externe. Prin MCP, o aplicație ca Claude se poate conecta la surse de date, unelte și fluxuri de lucru, conform documentației MCP. Nu trebuie să alegi tu metoda. Cere furnizorului să o scrie în ofertă.

Separă clar citirea de scriere. Citirea înseamnă că AI-ul vede date. Scrierea înseamnă că modifică date. Documentația MCP spune că agenții pot accesa datele utilizatorului și pot acționa în numele lui atunci când este necesar. Tocmai de aceea caietul de sarcini trebuie să spună ce acțiuni sunt permise.

Mai notează setările de cont care pot bloca o funcție. Documentația Anthropic arată că setările organizației pot face să eșueze o cerere care folosește o unealtă suportată, de exemplu când un administrator dezactivează căutarea web. La fel, Skills, adică foldere cu instrucțiuni, scripturi și resurse pe care Claude le încarcă dinamic, cer ca execuția de cod să fie activată. Scrie în document cine administrează aceste setări.

Capitolul despre decizii este cel care schimbă cel mai mult prețul unei oferte. Un AI care doar propune un răspuns costă altfel decât unul care trimite răspunsul singur. Scrie deciziile sub forma a două liste, una cu ce are voie și una cu ce nu are voie.

Pentru fiecare decizie, alege unul dintre trei niveluri:

• propune: AI-ul pregătește, omul aprobă înainte de orice efect;
• execută și raportează: AI-ul acționează, omul vede ce s-a făcut;
• interzis: AI-ul nu face acțiunea niciodată, chiar dacă i se cere.

Deciziile cu efect asupra banilor sau asupra clientului merită trecute la început pe nivelul „propune”. Exemple: o reducere de preț, închiderea unui tichet, un răspuns trimis direct clientului. Poți muta o decizie pe nivelul următor după ce ai date din producție care arată că AI-ul o ia corect.

Lista de interdicții trebuie să fie concretă. „Nu face greșeli” nu este o interdicție. „Nu modifică prețuri din CRM” și „nu șterge înregistrări” sunt interdicții pe care furnizorul le poate implementa ca permisiuni tehnice. O interdicție scrisă doar în instrucțiunile modelului este mai slabă decât una impusă prin drepturile de acces.

Predarea către om este momentul în care AI-ul se oprește și dă cazul unui angajat. Caietul de sarcini trebuie să spună ce declanșează predarea, cui ajunge cazul și ce informație îl însoțește. Fără aceste trei lucruri, cazurile grele se pierd între sistem și echipă.

Declanșatorii tipici pot fi scriși ca reguli simple:

• cererea nu se încadrează în nicio categorie din lista ta;
• clientul cere explicit un om;
• cazul atinge o decizie de pe lista de interdicții;
• lipsesc date fără de care AI-ul nu poate continua.

Specifică și forma predării. Angajatul trebuie să primească cazul într-un loc pe care îl folosește deja, de exemplu o coadă separată în sistemul de tichete. Cere ca AI-ul să lase un rezumat scurt și motivul pentru care s-a oprit. Clientul nu trebuie să repete ce a spus deja.

La Svennis cerem clientului, înainte de orice estimare, câteva zeci de cazuri reale care au ajuns azi la un om, inclusiv cele încurcate. Din ele scriem regulile de predare, pentru că acolo apar situațiile pe care nimeni nu le pomenește în ședința de start.

Echipa care primește cazurile trebuie pregătită din timp. Ghidul despre instruirea echipei pentru un asistent AI descrie cum faci asta.

Criteriile de acceptare sunt condițiile pe care sistemul AI trebuie să le îndeplinească pentru ca tu să semnezi predarea. Ele se scriu înainte de cererea de ofertă, nu după. Altfel, furnizorul și tu veți negocia ce înseamnă succesul exact când aveți interese opuse.

Un criteriu bun are trei părți: ce măsori, pe ce set de date și ce prag trebuie atins. Formularea poate arăta așa: „Pe setul de test de [număr] cazuri reale, AI-ul alege categoria corectă în cel puțin [prag] dintre cazuri.” Numerele le pui tu, din volumul și toleranța firmei tale.

Setul de test este partea pe care cele mai multe firme o sar. Este o listă de cazuri reale, cu răspunsul corect marcat de echipa ta. Păstrează-l separat de ce primește furnizorul pentru configurare. Așa testul arată cum se descurcă sistemul pe cazuri noi, nu pe cele învățate.

Pe lângă corectitudine, poți cere criterii pentru:

• timpul de răspuns pe caz;
• costul de rulare pe lună, la volumul tău;
• procentul de cazuri predate corect către om;
• zero acțiuni de pe lista de interdicții în perioada de test.

Indicatorii de după lansare sunt o temă separată. Ghidul despre cum măsori un asistent AI arată ce urmărești în primele luni.

Caietul de sarcini trebuie să ceară furnizorului să numească modelul AI folosit, costul de rulare și planul pentru momentul în care modelul este retras. Modelele se schimbă des. O ofertă care spune doar „folosim AI” nu îți permite să compari costuri și nici să planifici.

Prețurile publicate de Anthropic arată de ce contează alegerea. Pe pagina de prezentare a modelelor, prețurile la zi sunt următoarele, în dolari pe un milion de tokeni:

Anthropic recomandă Claude Opus 5.5 ca punct de pornire pentru cele mai multe sarcini. Claude Haiku 5.5 este poziționat pentru sarcini cu volum mare, sensibile la timp, cum sunt clasificarea, extragerea de date și rutarea. Toate modelele actuale suportă text, imagini, mai multe limbi și tool use, adică apelarea de unelte externe.

Cere în caietul de sarcini ca oferta să includă un calcul de cost la volumul tău real. Cere și ca trecerea la un model nou să fie testată pe același set de test, înainte de data de retragere.

Exemplul de mai jos arată un caiet de sarcini scurt pentru o firmă de servicii care primește cereri de suport pe email în Zoho Desk. Scopul este ca fiecare tichet nou să ajungă la echipa potrivită fără să-l citească întâi un coordonator.

Proces și date

Procesul pornește când un email nou creează un tichet în Zoho Desk. AI-ul citește subiectul, textul și istoricul clientului. Scrie în tichet doar trei câmpuri: categoria, prioritatea și echipa. Lista de categorii este cea folosită azi de coordonator, fără categorii noi.

Decizii și predare

AI-ul execută și raportează alocarea pe echipă. Nu răspunde clientului, nu închide tichete și nu schimbă datele clientului. Tichetele pe care nu le poate încadra într-o categorie existentă merg într-o coadă de triaj manual, cu un rezumat de două rânduri.

Model și acceptare

Pentru o sarcină de rutare cu volum mare, oferta poate propune Claude Haiku 5.5, pe care Anthropic l-a anunțat pe 7 octombrie 2026 pentru lucru cu volum mare și cost redus. Criteriul de acceptare: pe un set de tichete din ultimele luni, marcate de coordonator, AI-ul alege echipa corectă peste pragul stabilit de firmă. Un al doilea criteriu: niciun tichet nu este închis sau trimis clientului în perioada de test.

Un caiet de sarcini de această mărime încape pe două pagini. Este suficient ca trei furnizori să ofere același lucru.

Lista de verificare de mai jos rezumă ce trebuie să conțină caietul de sarcini pentru un proiect AI înainte să-l trimiți furnizorilor. Pentru fiecare capitol, coloana a doua spune ce scrii, iar a treia cum verifici la predare că furnizorul a livrat.

Dacă un rând rămâne gol, furnizorul va completa singur golul. Completarea lui poate fi bună, dar nu va fi comparabilă cu a celorlalți ofertanți.

Pentru o firmă din România, caietul de sarcini pentru un proiect AI trebuie să acopere și cerințele europene: GDPR pentru datele personale și AI Act pentru sistemele AI. Nu trebuie să scrii tu analiza juridică. Trebuie să ceri furnizorului să răspundă la întrebările concrete, în scris.

Prima întrebare privește datele personale. Tichetele, emailurile și fișele din CRM conțin aproape mereu nume, telefoane și adrese. Cere în document unde sunt procesate datele și ce date ajung la model. Ghidul despre GDPR și AI Act pentru o firmă din România enumeră verificările de bază.

A doua întrebare privește transparența conținutului generat. Anthropic a semnat Codul de bune practici pentru articolul 50(2) din AI Act, privind transparența conținutului generat de AI. Conform paginii Anthropic despre marcarea conținutului, modelele Claude lansate în UE începând cu 2 august 2026 suportă marcare citibilă de mașină. Textul generat poartă un watermark încorporat, invizibil. Dacă AI-ul tău scrie mesaje către clienți, notează în caietul de sarcini cine le verifică și cum sunt prezentate.

A treia întrebare privește limba. Modelele actuale sunt multilingve, dar setul tău de test trebuie să conțină cazuri reale în română, cu diacritice și cu formulările clienților tăi. Textul adnotat al AI Act în română te ajută să găsești articolele care contează pentru procesul tău.

Primul pas practic este să alegi un singur proces și să completezi pentru el cele șapte rânduri din lista de verificare. Nu ai nevoie de furnizor pentru asta. Ai nevoie de omul care face procesul azi și de o oră cu el.

Ordinea care funcționează de obicei:

1. descrie procesul așa cum este azi, cu volumul real;
2. scrie lista de decizii pe cele trei niveluri;
3. adună setul de test din cazuri reale și marchează răspunsul corect;
4. fixează pragurile de acceptare;
5. trimite același document tuturor furnizorilor și cere ofertele în același format.

Înainte să trimiți cererea, merită să decizi și cine construiește. Poate fi echipa ta, un produs cumpărat gata făcut sau un partener. Ghidul despre alegerea între AI intern, cumpărat sau cu un partener compară cele trei variante.

Dacă nu știi încă ce proces să alegi primul, începe cu evaluarea pregătirii companiei tale pentru AI. Rezultatul îți arată unde ai datele și procesele cele mai curate. Acolo poți scrie primul caiet de sarcini.