Pentru început, e important să setăm cadrul discuției, prin a vedea cum arată gradul de pregătire al datelor instituțiilor din România pentru integrarea soluțiilor avansate de AI, din perspectiva furnizorului de tehnologie.
Reprezentantul Zitec descrie nivelul de maturitate al pieței din România drept unul mixt. Unele instituții au făcut pași importanți către modernizarea infrastructurii și standardizarea datelor, altele sunt încă la început de drum.
„Abordarea Zitec pornește întotdeauna de la auditul datelor și al fluxurilor existente, urmat de corelarea sistemelor și definirea unor structuri standardizate. Un sistem AI performant nu poate exista fără date de calitate și fără o fundație tehnică solidă. În final, AI nu este doar despre modele și algoritmi, ci mai ales despre oameni și felul în care organizația îl integrează în cultura și modul ei de lucru: prin dezvoltarea competențelor, educație continuă și leadership care ghidează schimbarea. Doar așa adopția devine sustenabilă, iar echipele o acceptă și o folosesc cu încredere. Angajații trebuie să aibă încredere în noile sisteme. Obiectivul final nu este înlocuirea profesioniștilor, ci amplificarea capacităților acestora, prin preluarea sarcinilor repetitive, reducerea fricțiunilor operaționale și eliberarea de timp pentru gândire critică, creativitate și inovație”, precizează Radu Săndulescu.
Riscurile la care sunt expuse companiile care nu integrează soluții AI
Înainte de a intra în detaliile care fac diferența între o companie pregătită de a fi AI-ready și una care doar integrează AI de dragul de a fi în trend, e important să ne uităm la riscurile la care sunt supuse instituțiile care amână aceste tipuri de integrări.
„Cel mai mare risc este pierderea ireversibilă a avantajului competitiv. Băncile și organizațiile care operează pe arhitecturi rapide și inteligente vor lansa produse mai bune, vor evalua riscul mult mai precis și vor avea costuri operaționale mult sub media pieței. Un alt risc imediat și foarte periculos este fenomenul de utilizare ascunsă a tehnologiei de către proprii angajați. Dacă departamentele de IT nu construiesc o infrastructură inteligentă, sigură și aprobată intern, angajații vor începe să folosească instrumente publice neautorizate pentru a-și ușura munca. Acest lucru înseamnă că date financiare confidențiale pot ajunge pe servere externe nesecurizate, generând riscuri uriașe de conformitate și încălcări severe ale reglementărilor”, adaugă reprezentantul Zitec.
Expertul în tehnologie punctează faptul că, a fi pregătit pentru AI nu înseamnă să cumperi o licență pentru un asistent virtual sau să rulezi un experiment izolat într-un departament.
„Pentru o instituție financiară, a fi AI-ready înseamnă să ai o arhitectură de date centralizată, curată și extrem de sigură. Înseamnă trecerea de la silozuri de informații la un nucleu de date unificat, peste care poți construi automatizări și modele predictive cu zero halucinații”, precizează Radu Săndulescu, Data & AI Director Zitec.
În realitate, acesta observă un decalaj masiv între entuziasmul din piață și infrastructura reală. O problemă ridicată de acesta este faptul că mulți lideri cred că sunt pregătiți pentru revoluția inteligenței artificiale doar pentru că au digitalizat câteva fluxuri.
Semnalele clare care îți arată că instituția ta financiară nu e AI-Ready și că există o mentalitate de tipul „AI for the sake of AI”
În acest moment, în mediul de business se poate observa în unele cazuri și o mentalitate de tip „AI for the sake of AI”(a avea AI în organizație doar de dragul de a avea AI). Motivul, consideră reprezentantul Zitec, este reprezentat de faptul că tehnologiile generative au dus la un val de entuziasm, dar și de fobia rămânerii în urmă (FOMO).
„Multe instituții finanțează proiecte doar pentru a bifa inovația în rapoartele anuale. Astfel de implementări superficiale nu doar că ratează scopul inițial de a aduce valoare adăugată, dar creează “technical debt” (atât la nivel de cod cât și la nivel de digitalizare) și distrug încrederea echipelor interne în noile tehnologii”, adaugă reprezentantul Zitec.
Dar cum pot companiile face diferența între hype-ul GenAI și implementările care livrează rezultate reale? Săndulescu precizează că prin disciplină și pragmatism.
„Începem întotdeauna de la obiectivele de business, nu de la tehnologie în sine. Identificăm ce merită automatizat, ce aduce valoare măsurabilă și unde AI poate fi implementat responsabil. Alături de parteneri precum Databricks, Google Cloud și Microsoft integrăm soluții care folosesc GenAI acolo unde are sens, combinat cu analiza datelor, soluții în cloud și punem accent pe ROI, securitate și sustenabilitate. Pentru noi, integrarea AI este despre rezultate clare, pe termen lung și despre a echipa o companie cu o bază arhitecturală stabilă, pentru a face față atât provocărilor operaționale din prezent, cât și viitorului”, adaugă reprezentantul Zitec.
Din experiența companiei Zitec, succesul apare atunci când inteligența artificială este tratată ca un instrument de business, nu ca un experiment tehnologic.
Un concept care capătă din ce în ce mai multă atenție este acela de vibe coding, conform căruia este suficient să descrii în limbaj natural ce dorești și sistemul va genera singur arhitectura și rezultatul, fără intervenție umană. Săndulescu vede această abordare utilă doar pentru un prototip rapid, însă pentru o bancă poate deveni o rețetă sigură pentru dezastru.
„Într-o bancă, unde gestionăm portofolii de risc și tranzacții sensibile, această abordare empirică este rețeta sigură pentru dezastru. În aceste industrii critice, inteligența artificială trebuie ancorată în date perfect structurate și guvernată de reguli de inginerie stricte, nu lăsată să ghicească rezultate”, adaugă reprezentantul Zitec.
Reprezentanții instituțiilor financiare sunt invitați să se uite cu atenție la semnalele care le arată destul de clar că organizația pe care o reprezintă nu este una AI-ready. Primul semnal clar punctat de specialistul Zitec este legat de fragmentarea datelor.
Cel de-al doilea semnal constă în absența unei guvernanțe clare. Mediul financiar este unul marcat de trasabilitatea strictă a datelor și controlul riguros al riscului. Săndulescu consideră că, dacă organizația nu poate trasa exact de unde provine o bucată de informație și cine are acces la ea, implementarea unor modele generative va crea vulnerabilități majore de securitate și conformitate.
Pe ultimul loc al podiumului de semnale ce îți arată că organizația ta nu este pregătită să fie AI-ready avem abordarea pur teoretică.
„Vedem echipe entuziasmate de tehnologie, dar care nu pot răspunde la o întrebare de business fundamentală legată de reducerea costurilor operaționale sau de generarea de noi venituri. Orice proiect care nu are un obiectiv clar de profitabilitate va rămâne blocat în stadiul de prototip”, adaugă reprezentantul Zitec.
În cât timp poți integra AI în organizație și cât de intruziv este acest proces?
Reprezentantul Zitec consideră că orizontul de timp pentru integrarea AI depinde strict de calitatea fundației de date. Rezultatele de business pot apărea în doar 2 sau 3 luni, mai ales când sunt aplicate soluții de automatizare pe fluxuri de lucru izolate.
Secretul, în opinia sa, este să nu fii intruziv de la început și să pornești cu un proiect pilot din care echipa să învețe cum să folosească tehnologia și să testeze limitele sistemelor curente. În colaborările pe care Zitec le are cu clienții, nu recomandă niciodată înlocuirea sistemelor centrale de la prima interacțiune.
„Începem mereu prin izolarea unei probleme de business, urmată de dezvoltarea unui Proof of Concept rapid, pentru a testa direct rentabilitatea investiției. Trecerea soluției în producție, de la un experiment validat, la implementare enterprise, se realizează numai după ce aceasta a demonstrat ROI pozitiv. Ne interesează în mod particular ca schimbarea să genereze impact pozitiv, fără a bloca operațiunile companiei.”, adaugă reprezentantul Zitec.
Unde se văd cel mai rapid rezultatele implementării soluțiilor care folosesc AI?
Când vine vorba de return on Investment (ROI) în urma implementării soluțiilor bazate pe AI, reprezentantul Zitec precizează că acesta apare masiv și rapid în zonele sufocate de operațiuni manuale și date nestructurate. Vorbim despre preluarea clienților noi, evaluarea riscului, procesarea documentelor complexe și validarea identității.
„În proiectele pe care le livrăm, măsurăm succesul prin scăderi dramatice ale costurilor operaționale și eliminarea blocajelor umane, ceea ce conduce la creșterea potențialului de scalare rapidă.
De exemplu, în proiecte de automatizare a finanțărilor, atât pentru persoane fizice, cât și pentru IMM-uri, arhitecturile noastre au permis unor echipe restrânse să proceseze cu succes sute de solicitări zilnic, fără eroare umană. De asemenea, în cazul creditelor pentru IMM-uri, livrarea deciziilor de eligibilitate se întâmplă în mai puțin de două ore, contribuind pozitiv la creșterea ratei de conversie”, precizează Radu Săndulescu.
Acesta adaugă că, în alte cazuri, lucrând cu mari companii de utilități din România, sistemele implementate de echipa Zitec au reușit să rezolve autonom peste 80% din cererile de suport ale clienților.
„Discutăm despre zeci de mii de tichete rezolvate anual fără intervenție umană. Pe termen lung, ROI-ul nu vine doar din economii, ci din faptul că echipele umane de top sunt eliberate pentru a construi strategii, în timp ce tehnologia face munca grea de sortare”, adaugă Radu Săndulescu.
