Orchestration
Les employés numériques répartissent le travail et suivent une séquence coordonnée.
Alakris Agent Operating System
Nous réunissons agents d’IA, données et processus métier dans des systèmes gouvernés pour le marketing, la vente et les opérations. Notre premier secteur est l’immobilier.
Une approche systémique
L’autonomie apparaît lorsque rôles, connaissances, actions et contrôle forment un processus observable.
Alakris Agent OS
La plateforme transforme des agents isolés en un système gouverné qui réalise un travail concret et reste responsable devant les personnes.
Les employés numériques répartissent le travail et suivent une séquence coordonnée.
Chaque rôle utilise les données autorisées de l’organisation et conserve sa mémoire de travail.
Les agents agissent via des outils et intégrations limités au lieu de seulement décrire un résultat.
Limites d’autorité, validations, arrêt et escalade sont intégrés au processus.
Actions, résultats et changements de règles sont mesurables et vérifiables.
Première solution · Immobilier
Le système relie génération de demande, conseil, qualification, sélection des biens, CRM et vente humaine sans perdre le contexte entre les étapes.
Voir les cas vérifiésUne demande reçoit une réponse utile dès que l’intérêt apparaît.
Le responsable reçoit le besoin, les contraintes et l’historique, pas un prospect anonyme.
Le dirigeant voit les étapes, les règles, les interventions humaines et les causes de perte.
Des preuves, pas des promesses
Research construit le savoir, Cases documente la pratique vérifiée et Alakris Lab étudie la fiabilité et les limites de l’autonomie.
Nous testons des hypothèses, cartographions les marchés et publions des conclusions reproductibles.
Des projets où la stratégie, le produit et l’automatisation ont produit des résultats mesurables.
Alakris Lab est l’initiative de recherche et développement d’Alakris consacrée aux organisations autonomes d’IA : des systèmes où des agents accomplissent un travail opérationnel réel, coopèrent avec les humains et d’autres agents, prennent des décisions, se remettent des défaillances et gagnent progressivement en autonomie.
Commencer par le processus
Nous partons d’un processus concret, de sources de données, de limites d’autorité et d’un résultat mesurable — pas d’une collection de fonctions d’IA à la mode.