Vaši agenti jsou chytří, ale pracují naslepo. Dejte jim živý znalostní graf vaší organizace – dostupný přes API v reálném čase.
Vaši AI agenti mají přístup k dokumentům, databázím i internetu – ale ne k té nejdůležitější informaci: jak vaše organizace skutečně funguje. Kdo za co odpovídá. Jak se doopravdy rozhoduje. Které procesy souvisejí s kterými týmy. Tento provozní kontext je v hlavách lidí, ne v žádném systému, na který se vaši agenti mohou dotázat. RAG nad firemními dokumenty dává zastaralé nebo protichůdné odpovědi, protože dokumenty neodrážejí současnou realitu. Vaši agenti u otázek specifických pro organizaci halucinují – a zaměstnanci jim přestávají věřit.
Jak to funguje
Zachyťte realitu organizace
Holo vede 30minutové hlasové rozhovory s AI se zaměstnanci napříč organizací a zachytí skutečné procesy, týmy, nástroje, závislosti a rozhodovací řetězce.
Sestavte strukturovaný znalostní graf
AI z každého rozhovoru vytěží entity a vztahy, sloučí je, odstraní duplicity a vytvoří strukturovaný graf vaší organizace, na který se lze dotazovat.
Připojte agenty přes API
Jakýkoli agent – HR asistent, IT helpdesk, průvodce onboardingem, provozní kopilot – se může grafu dotazovat přes jediný API endpoint. Na straně agenta žádný integrační kód.
Odpovědi podložené realitou
Každá odpověď vašich agentů vychází ze skutečných znalostí o organizaci, ne z útržků dokumentů. Přesnost u otázek specifických pro organizaci vyskočí z běžné úrovně RAG na v průměru 85 % a více.
Co získáte
85 %+
Průměrná přesnost agentů u dotazů na organizaci po připojení k Holo – oproti 40 % se samotným RAG
1 den
Průměrná doba připojení agenta k Holo – oproti 3–6 měsícům vlastního context engineeringu
0
Řádků integračního kódu na agenta – stačí volání API
“Strávili jsme 6 měsíců stavbou vlastních kontextových pipeline pro naše agenty. RAG, embeddingy, fine-tuning – celý arzenál. Přesnost agentů u otázek specifických pro organizaci uvízla na 40 %. Holo jsme připojili za jedno odpoledne – doslova jeden API endpoint – a přesnost přes noc vyskočila na 85 %. Šest měsíců vývoje nahradilo jedno odpoledne hlasových rozhovorů.”
Romain V.
Head of AI, Enterprise SaaS, 1 200 zaměstnanců
Případová studie
Firma poskytující enterprise SaaS nasadila 4 interní AI agenty (IT helpdesk, HR asistent, průvodce onboardingem a alokátor projektů), ale všichni měli potíže s otázkami o organizaci. RAG nad firemními dokumenty dával zastaralé nebo protichůdné odpovědi, protože dokumenty neodrážely současnou realitu.
Holo za 1 týden vedl hlasové rozhovory se 45 zaměstnanci ze všech oddělení. Výsledný znalostní graf byl přes API připojen ke všem 4 agentům. Přesnost u dotazů na organizaci vyskočila během prvního týdne ze 40 % na 85 %. Používání AI nástrojů se do měsíce zdvojnásobilo. Jen samotný agent IT helpdesku ušetřil odhadem 120 hodin měsíčně při vyřizování tiketů, protože požadavky správně směroval podle skutečných odpovědností týmů.