În România, Inteligența Artificială (AI) nu mai este doar un concept aspirațional sau un lux rezervat giganților tech. Astazi, AI este o necesitate strategică pentru companiile care vor să își automatizeze procesele, să optimizeze costurile, să personalizeze experiențele clienților, și să ia decizii strategice bazate pe date.
Însă, AI nu este o soluție de tip “one-size-fits-all”. Succesul unei implementări depinde de o strategie corectă. Fără o strategie bine definită și o corelare cu obiectivele de afaceri, inteligența artificială riscă să se transforme într-o cheltuială inutilă, în loc să ofere un avantaj competitiv. Alături de Radu Sandulescu, director al diviziei Data & AI la Zitec, și Mihail Mușat, director al diviziei Clouds and Partnerships, vom explora cum pot companiile românești să folosească AI într-un mod strategic și integrat pentru a crea impact real în business.
AI nu este un experiment, ci un motor de creștere
„Inteligența Artificială nu trebuie să fie tratată ca un experiment sau un trend, ci ca o soluție strategică, integrată în procesele de business pentru a scala și eficientiza operațiunile. Adoptată izolat sau fără un obiectiv clar, AI își pierde impactul. Automatizarea nu trebuie să fie un scop în sine, ci un mijloc de a eficientiza activitățile și de a spori competitivitatea.”, precizează Radu Sandulescu, Data & AI Director, Zitec.
Atunci când este utilizată strategic, inteligența artificială poate aduce beneficii semnificative, inclusiv reducerea costurilor operaționale prin automatizarea sarcinilor repetitive și optimizarea alocării resurselor. Conform McKinsey, Generative AI poate diminua costurile pentru experiența și suportul clienților cu până la 40%.
Iar experiența noastră confirmă potențialul Gen AI și în alte domenii, precum automatizarea muncii manuale. De exemplu, în proiectul realizat pentru Ministerul Mediului, am utilizat platforma Vertex AI de la Google Cloud pentru a susține combaterea defrișărilor ilegale și îmbunătăți monitorizarea transportului lemnos în România.
Cu ajutorul tehnologiilor avansate,am automatizat verificarea permiselor de transport, procesând și analizând milioane de imagini în doar cateva secunde pentru a detecta fraudele în timp real și a asigura o aplicare mai strictă a reglementărilor de mediu.
Mai mult, AI își dovedește utilitatea nu doar în automatizare, dar și în luarea deciziilor bazate pe date, personalizarea experiențelor clienților și optimizarea operațiunilor. În retail, de exemplu, AI poate crește loializarea clienților prin recomandări personalizate și dynamic pricing, folosind soluții precum Recommendations AI. De asemenea, scalabilitatea și eficiența operațională sunt amplificate atunci când AI este susținută de infrastructuri moderne, adesea cloud-native.
Cum abordăm AI într-un mod strategic?
Deși inteligența artificială promite eficiență și automatizare, implementarea sa vine cu provocări semnificative. Printre cele mai frecvente obstacole se numără datele incomplete sau dezorganizate, care limitează precizia modelelor AI, sistemele necorelate care nu comunica între ele într-un mod eficient, precum și infrastructura IT inadecvată.
De asemenea, alegerea nepotrivită a modelului AI poate avea un impact negativ, deoarece nu orice tehnologie se potrivește oricărei probleme. De exemplu, un model de Generative AI nu este eficient pentru o analiză predictivă, unde Machine Learning sau Predictive AI oferă rezultate mai precise. În plus, lipsa expertizei interne, costurile ridicate și incertitudinea legată de ROI (Return of Investment) rămân factori care pot încetini adoptarea AI.
Astfel, primul pas esențial este stabilirea unui obiectiv clar și bine definit. Inteligența artificială trebuie să vină ca o soluție strategică la o nevoie reală de business, nu doar o investiție dictată de un trend. Adoptarea AI fără un scop precis riscă să genereze costuri inutile și rezultate sub așteptări. Vrei să reduci timpul de procesare a documentelor? Să îmbunătățești relația cu clienții prin chatbot-uri? Să optimizezi stocurile în retail? Indiferent de scop, implementarea trebuie să înceapă de la problema pe care o vizezi.
Totodată, inainte de implementarea AI, este esențială o evaluare a gradului de pregătire a organizației. Inteligența artificială depinde de date și de infrastructură solidă. “Fără informații structurate și de calitate, o definire clară a nevoilor de business și o testare prealabilă a tehnologiei AI, obținerea unor rezultate precise devine dificilă, iar riscul de inexactități crește.” ne spune Radu Săndulescu.
Alegerea corectă a modelului AI este și ea esențială, deoarece nu toate soluțiile se potrivesc fiecărui business. Machine Learning de exemplu este ideal pentru analiza datelor și luarea deciziilor în baza datelor istorice. Generative AI pe de alta parte, dincolo de simpla automatizare a conținutului, redefinește creativitatea și acționează ca un asistent inteligent capabil să îndeplinească sarcini umane în procese programatice. În acest proces, un partener tehnologic cu expertiză vastă poate face diferența, oferind consultanță strategică și suport pentru o implementare eficientă.
În plus, companiile trebuie să evalueze dacă sistemele lor actuale pot integra fără probleme aplicațiile inteligente. Sunt infrastructurile pregătite pentru soluții avansate precum analiza predictivă sau machine learning, sau tehnologia învechită le ține pe loc? “Blocajele precum puterea de calcul insuficientă pot încetini implementarea AI. Pe măsură ce volumul de request-uri crește, soluțiile cloud scalabile devin nu doar o opțiune, ci o necesitate pentru companii.” adaugă Mihail Mușat.
Pentru a evita investițiile fără randament, este recomandată testarea AI printr-un Proof of Concept (PoC). Aceasta permite companiilor să vadă impactul real al AI într-un mediu controlat, înainte de a o implementa la scară largă. De exemplu, un retailer care dorește să utilizeze AI pentru recomandări personalizate poate testa soluția pe un grup restrâns de utilizatori și să analizeze impactul asupra ratei de conversie. Dacă rezultatele sunt promițătoare, tehnologia poate fi extinsă la întreaga bază de clienți.
Un alt aspect esențial este pregătirea echipei. Implementarea AI este si o schimbare culturala. Angajații trebuie să înțeleagă că AI nu este un înlocuitor al muncii lor, ci un instrument care îi ajută să fie mai eficienți, prin programe de training și sesiuni de comunicare transparentă.
Nu în ultimul rând, orice soluție trebuie monitorizată și ajustată constant. AI nu este o soluție de tip „deploy and forget”. După implementare, este esențial să fie monitorizată prin KPIs clari, cum ar fi gradul de reducere a costurilor operaționale, de creștere a eficienței proceselor sau de îmbunătățire a satisfacției clienților.
Un ultim sfat pentru organizațiile care vor să implementeze AI în 2025?
Atunci când vorbim despre AI, respectarea reglementărilor Uniunii Europene privind utilizarea tehnologiei este extrem de importantă. EU AI Act stabilește standarde stricte pentru transparență și echitate, iar modelele AI trebuie testate regulat pentru a evita bias-ul și pentru a asigura corectitudinea output-ului.
Atunci cand vrem sa maximizam impactul AI în mod pragmatic și conform cu reglementările din industrie, colaborarea cu un partener tehnologic de încredere este varianta câștigătoare pentru a crea abordări strategice, adaptate fiecărei industrii.
