În spatele statisticii care plasează România pe ultimul loc din UE la adopția AI (3,1%) se află o realitate mult mai nuanțată. În ultimele luni, echipa Neo xAI a avut peste 50 de conversații directe cu companii din România, din producție, construcții, energie, servicii financiare și alte sectoare.
Interesul pentru AI este prezent în toate industriile. Deși multe organizații dispun deja de sisteme digitale, încă se regăsesc procese operaționale greoaie, inconsecvente și dificil de conectat într-un sistem funcțional. Când vine vorba de automatizare, cele mai frecvente întrebări nu mai sunt „ce putem face cu AI-ul?”, ci „De unde începem concret?”.
Pe baza acestor discuții, au fost identificate câteva tipare clare, care conturează stadiul real al pregătirii organizațiilor pentru integrarea AI-ului în operațiunile curente.
1. Infrastructura digitală există, dar procesele rămân fragile
Majoritatea companiilor dispun deja de sisteme centrale (ERP, CRM, etc), însă acestea sunt rareori interconectate într-un mod care permite automatizarea reală. Informația încă circulă, de multe ori, prin Excel-uri între departamente, PDF-uri, planșe tehnice, emailuri sau chiar WhatsApp. În multe cazuri, lipsa unei structuri coerente împiedică orice inițiativă AI să treacă de faza de intenție.
Tot aici intră și provocările aduse de sistemele „legacy”, care nu mai pot fi adaptate la nevoile operaționale actuale, dar care rămân în uz, blocând orice formă de optimizare dinamică.
2. Timpul pierdut pe sarcini repetitive e cel mai scump “cost invizibil”
Indiferent de industrie, aceeași plângere revine obsesiv: oamenii calificați pierd ore în șir cu sarcini administrative. Fie că e vorba de extragerea informațiilor din documente, completarea de formulare, reconcilierea de facturi sau analiza ofertelor, nevoia este clară. AI-ul este văzut aici ca un instrument operațional. Soluțiile care funcționează sunt cele care preiau munca redundantă și o fac predictibilă, fără erori.
3. AI-ul aduce cele mai rapide rezultate în zonele unde documentele “blochează” procesele
Cazurile concrete arată că cele mai mari beneficii apar acolo unde documentația este intensă, variată și critică: licitații publice, generarea de propuneri tehnice, evaluarea ofertelor, analiză financiară.
Aici intervin agenții AI specializați în interpretarea documentelor și completarea automată a fluxurilor de lucru. De la extragerea listelor de materialepână la generarea completă a documentației pentru SEAP, aceste soluții reduc timpul de execuție de la săptămâni la zile, uneori chiar la ore.
4. Deciziile bazate pe date devin o prioritate strategică
Tot mai multe organizații caută să iasă din paradigma deciziilor bazate pe intuiție. AI-ul este testat ca mijloc de sprijin în luarea deciziilor rapide și informate, fie prin scoruri de eligibilitate pentru licitații, fie prin analiză predictivă a pieței sau simulări financiare rapide. În loc de o transformare “miraculoasă”, companiile caută soluții incrementale, care oferă rezultate rapide pe cazuri bine alese, și care pot fi scalate ulterior.
5. Claritatea operațională contează mai mult decât nivelul de digitalizare
Companiile care reușesc să implementeze soluții AI cu succes nu sunt neapărat cele mai tehnologizate, ci cele care înțeleg ce date au, cine le gestionează, cum circulă informația intern și ce proces merită automatizat primul. Adopția funcționează acolo unde există ownership clar, obiective definite și un business case validat. Altfel, proiectele rămân în zona dezbaterilor și a PowerPoint-urilor.
6. Tipologiile de soluții cu cel mai mare potențial sunt deja conturate
Printre cele mai cerute și eficiente soluții se numără:
- Agenți AI pentru analiză și extracție din documente
- Sisteme care generează automat dosare, oferte, rapoarte
- Asistenți digitali (chatbots, voicebots) pentru suport sau interogare internă de documente.
Acestea nu înlocuiesc oameni, ci le eliberează timpul de la sarcini repetitive, permițându-le să se concentreze pe optimizare, relații sau decizii de business.
Concluzie: apetitul există, dar e nevoie de un cadru clar și de parteneri care înțeleg contextul local
România nu duce lipsă de interes pentru AI. Ce lipsește, de multe ori, este claritatea în definirea unui business case, în integrarea soluției în sistemele existente, sau în evaluarea reală a ROI-ului (randamentul investiției).
Maturitatea nu se măsoară în buget sau în dorință, ci în capacitatea de a înțelege procesele interne și de a le modela cu ajutorul tehnologiei.
Pentru companiile care au ajuns în punctul în care vor să facă ceva concret, dar nu știu exact cum, momentul este potrivit, iar soluțiile există. Ce lipsește, de cele mai multe ori, este claritatea, iar Neo xAI furnizează metodologia și suportul unui Chief AI Officer extern pentru a ajunge la o implementare concretă și măsurabilă.