Οι agents σας είναι έξυπνοι αλλά λειτουργούν στα τυφλά. Δώστε τους έναν ζωντανό knowledge graph του οργανισμού σας — προσβάσιμο μέσω API σε πραγματικό χρόνο.
Οι AI agents σας έχουν πρόσβαση σε έγγραφα, βάσεις δεδομένων και στο διαδίκτυο — αλλά όχι στην πιο σημαντική πληροφορία: πώς λειτουργεί πραγματικά ο οργανισμός σας. Ποιος είναι υπεύθυνος για τι. Πώς παίρνονται στην πράξη οι αποφάσεις. Ποιες διαδικασίες συνδέονται με ποιες ομάδες. Αυτό το επιχειρησιακό context βρίσκεται στο μυαλό των ανθρώπων, όχι σε κάποιο σύστημα που μπορούν να ρωτήσουν οι agents σας. Το RAG πάνω στα εταιρικά έγγραφα δίνει παρωχημένες ή αντιφατικές απαντήσεις, γιατί τα έγγραφα δεν αποτυπώνουν τη σημερινή πραγματικότητα. Οι agents σας κάνουν hallucinations σε ερωτήσεις για τον οργανισμό — και οι εργαζόμενοι παύουν να τους εμπιστεύονται.
Πώς λειτουργεί
Αποτύπωση της οργανωσιακής πραγματικότητας
Ο Holo πραγματοποιεί φωνητικές συνεντεύξεις 30 λεπτών με καθοδήγηση AI με εργαζόμενους σε όλο τον οργανισμό, καταγράφοντας τις πραγματικές διαδικασίες, ομάδες, εργαλεία, εξαρτήσεις και αλυσίδες αποφάσεων.
Δημιουργία δομημένου knowledge graph
Το AI εξάγει οντότητες και σχέσεις από κάθε συνομιλία, τις ενοποιεί, αφαιρεί τα διπλότυπα και παράγει έναν δομημένο γράφο του οργανισμού σας, που μπορείτε να ρωτήσετε.
Σύνδεση των agents μέσω API
Κάθε agent — βοηθός HR, IT helpdesk, οδηγός onboarding, copilot λειτουργιών — μπορεί να ρωτά τον γράφο μέσω ενός μοναδικού API endpoint. Μηδενικός κώδικας ενσωμάτωσης στην πλευρά του agent.
Τεκμηριωμένες απαντήσεις
Κάθε απάντηση των agents σας βασίζεται σε πραγματική γνώση του οργανισμού, όχι σε αποσπάσματα εγγράφων. Η ακρίβεια σε ερωτήσεις για τον οργανισμό ανεβαίνει από τα συνήθη επίπεδα του RAG σε 85%+ κατά μέσο όρο.
Τι κερδίζετε
85%+
Μέση ακρίβεια των agents σε ερωτήσεις για τον οργανισμό μετά τη σύνδεση με τον Holo — έναντι 40% μόνο με RAG
1 ημέρα
Μέσος χρόνος σύνδεσης ενός agent με τον Holo — έναντι 3–6 μηνών custom context engineering
0
Γραμμές κώδικα ενσωμάτωσης ανά agent — μόνο μία κλήση API
“Είχαμε περάσει 6 μήνες φτιάχνοντας custom context pipelines για τους agents μας. RAG, embeddings, fine-tuning — τα πάντα. Η ακρίβεια σε ερωτήσεις για τον οργανισμό είχε κολλήσει στο 40%. Συνδέσαμε τον Holo σε ένα απόγευμα — κυριολεκτικά ένα API endpoint — και η ακρίβεια εκτοξεύτηκε στο 85% από τη μια μέρα στην άλλη. Έξι μήνες engineering αντικαταστάθηκαν από ένα απόγευμα φωνητικών συνεντεύξεων.”
Romain V.
Head of AI, Enterprise SaaS, 1.200 εργαζόμενοι
Μελέτη περίπτωσης
Μια εταιρεία enterprise SaaS είχε αναπτύξει 4 εσωτερικούς AI agents (IT helpdesk, βοηθό HR, οδηγό onboarding και agent κατανομής έργων), αλλά όλοι δυσκολεύονταν με τις ερωτήσεις για τον οργανισμό. Το RAG πάνω στα εταιρικά έγγραφα έδινε παρωχημένες ή αντιφατικές απαντήσεις, γιατί τα έγγραφα δεν αποτύπωναν τη σημερινή πραγματικότητα.
Ο Holo πραγματοποίησε φωνητικές συνεντεύξεις με 45 εργαζόμενους από όλα τα τμήματα σε 1 εβδομάδα. Ο knowledge graph που προέκυψε συνδέθηκε και με τους 4 agents μέσω API. Η ακρίβεια σε ερωτήσεις για τον οργανισμό ανέβηκε από 40% σε 85% μέσα στην πρώτη εβδομάδα. Η χρήση των εργαλείων AI από τους εργαζόμενους διπλασιάστηκε μέσα σε έναν μήνα. Μόνο ο agent του IT helpdesk εξοικονόμησε περίπου 120 ώρες/μήνα στον χειρισμό tickets, δρομολογώντας σωστά τα αιτήματα με βάση τις πραγματικές αρμοδιότητες των ομάδων.