Primul panel al Forbes Business Bridges 2025 s-a deschis cu o discuție orientată spre viitor despre modul în care inteligența artificială, automatizarea și ecosistemele digitale redefinesc competitivitatea și inovația în toate industriile.
Moderat de Mihai Ivașcu — Fondator și Membru al Consiliului de Administrație al Modex, Co-Fondator al .Lumen și Aeronews, Membru al Consiliului de Administrație al Rayscape.ai, și Managing Partner la I64 Capital — conversația a reunit o echipă puternică formată din: Adrian Gociu (Gociu Lawyers, LoContemporary.com), Marian Anghelache (Global Vision), Constantin Gorgan (CG Tech Labs, Giles AI), și Andrada Morar (UiPath).
Mai jos sunt principalele perspective împărtășite de speakeri:
ADRIAN GOCIU – Avocat, Fondator și Managing Partner Gociu Lawyers, Fondator LoContemporary.com
Chiar acum, UE, SUA și chiar China converg în moduri interesante, deși cu stiluri diferite. În Uniunea Europeană, abordarea este mai prescriptivă: reglementează mai mult și definește ce se întâmplă la fiecare pas. În Statele Unite, cadrul legal se bazează pe dezbateri despre utilizarea echitabilă și tradiția common-law. Aceste diferențe impactează modul în care AI este reglementat și cum gândim despre el în fiecare jurisdicție.
Aici în SUA, nu avem încă multe cazuri finalizate de common-law care să clarifice răspunderea în AI. Din cauza acestei incertitudini, unele fonduri sunt prudente în ceea ce privește investițiile în produse sau software create de AI. Un practician cu care am vorbit în Silicon Valley săptămâna trecută mi-a spus că devine extrem de dificil—aproape imposibil—să urmărești ce părți din cod au fost generate de AI doar din output.
Deci provocarea nu este doar cum reglementăm AI, ci și cum dovedim implicarea și proveniența AI. În general știm că mare parte din AI-ul de astăzi a fost antrenat pe date protejate prin drepturi de autor. Adesea output-urile pot să nu încalce drepturile de autor, dar există cazuri limită. Am văzut, de asemenea, procese de mare profil—de exemplu, implicând Anthropic—cu daune foarte mari solicitate pentru datele de antrenament. Unele dintre acestea pot fi dovedite; în general, este încă dificil.
Mihai Ivașcu: Permiteți-mi să vă dau un exemplu concret. Să zicem că navigăm o persoană nevăzătoare prin oraș și sistemul spune: „Poți să mergi în siguranță”, dar nu este așa—și o mașină îi lovește. Sau luați în considerare un AI medical care pretinde o acuratețe de 99,8% în detectarea cancerului pe scanări CT, dar returnează un rezultat greșit. Cine este în cele din urmă responsabil pentru rezultatele AI?
Adrian Gociu: Este o întrebare excelentă. La fiecare conferință, răspunderea este subiectul. Este probabil prea devreme să definim răspunderea exactă în toate cazurile. Legea va evolua—în special în SUA sub common law.
În acest moment, utilizatorul final poartă adesea responsabilitatea primară, iar majoritatea instrumentelor AI includ disclaimere extinse. Totuși, mă aștept ca acest lucru să se schimbe, având în vedere amploarea afacerilor AI și banii implicați. Dacă furnizorii nu ar avea nicio răspundere, ar fi problematic. De asemenea, asigurătorii—în special în SUA—încep să introducă noi reguli de politică (gândiți-vă la funcțiile autonome din mașini, de exemplu). Modul în care asigurătorii decid să acopere pierderile va influența puternic modul în care este alocată răspunderea.
MARIAN ANGHELACHE – Head of Technology and Innovation Global Vision
Anul trecut am vorbit despre prompt engineering și AI părea o noutate. Anul acesta, focusul este pe context engineering—și asta devine noul standard. Nu mai doar soliciți sau puneți întrebări; AI poate executa sarcini de afaceri dacă pui contextul potrivit în fața lui.
Datele în sine înseamnă puțin decât dacă sunt structurate și plasate în contextul potrivit pentru acea companie. De aceea am construit platforma noastră: un AI contextual, o platformă enterprise personalizată. Gândiți-vă la ea ca la schimbătorul de viteză între AI ca tehnologie și oameni ca piloți. Dar nu o poți conduce dacă nu modelezi contextul corect.
Acea „formă corectă” este contextul. Când implementăm AI într-o organizație, AI nu transformă compania de la sine—oamenii o fac. Oamenii cu contextul potrivit și instrumentele potrivite livrează transformarea.
Construim agenți AI personalizați pentru fiecare industrie. Ne concentrăm pe imobiliare, finanțe și investiții, unde munca grea este semnificativă. În imobiliare, de exemplu, datele trăiesc în silozuri și trebuie curatate și contextualizate.
Să zicem că aveți un pipeline de proiecte: trebuie să validați fiecare—proprietatea terenului, liste de verificare pentru permise, dacă permisele corespund locației, risc de mediu, potențiale probleme de conformitate sau due diligence. Aducem toate acestea într-un singur context și generăm o listă de verificare pentru stakeholder.
Stakeholderul nu trebuie să scrie prompt-uri—noi furnizăm agenda și facem munca grea. Oamenii iau decizia finală; ei rămân la comandă. Ce contează este să dai AI-ului coordonatele corecte. Altfel, poate halucinat și duce la decizii proaste.
CONSTANTIN GORGAN – Fondator @ CG Tech Labs & Co-Fondator și CTO @ Giles AI
Cea mai mare diferență nu este despre idei—este despre viteză și densitate de capital. În Silicon Valley, vei auzi oameni discutând despre startup-uri și mișcând milioane în fiecare cafenea. În Europa, nu este cazul. Companiile în stadiu incipient găsesc adesea mai greu să securizeze capitalul de care au nevoie la linia de start, cel puțin până când arată tracțiune reală.
Am văzut companii în Silicon Valley ajungând la un Series A în șase săptămâni—asta este de neauzit în Europa. O concluzie cheie este viteza: cercetarea mea arată că, în medie în Europa, aceeași rundă durează 8 până la 12 luni.
Un alt punct important: poate fi inteligent să folosești Europa ca mediul tău de lansare. Există avantaje—costuri mai mici, pool-uri puternice de talente și acces mai ușor la oameni calificați care ar putea fi mai greu (sau mai scumpi) de angajat în SUA.
ANDRADA MORAR – VP Customer Experience & Global Partners UiPath
Este interesant — am auzit astăzi mai devreme cât de multe investiții au fost făcute, și continuă să fie făcute, în AI. Vedem asta atât din partea finanțării, cât și din partea enterprise. Totuși, există o statistică nefericită: aproximativ 95% din proiectele AI eșuează. De ce? Dacă ne uităm la propria noastră călătorie — de la RPA la Generative AI — răspunsul este de fapt destul de simplu. Multe companii se concentrează pe partea „mai sexy” a AI, care adesea înseamnă construirea încă unui chatbot. Dar asta nu creează neapărat impact real, în special la nivel enterprise.
La UiPath, am început cu RPA — Robotic Process Automation, și continuăm să credem că este cea mai sănătoasă fundație pentru GenAI. Gândiți-vă așa: RPA este excelent la automatizarea bazată pe roluri. Dacă îi spui unui robot să meargă de la punctul A la punctul B, va merge exact de la A la B.
Dacă îi spui unui sistem AI să facă același lucru, ar putea merge și el de la A la B — dar nu neapărat luând ruta pe care o aștepți. Când ne-am evoluat viziunea de a emula și augmenta oamenii, am început să vedem Generative AI ca o oportunitate incredibilă de a reimagina modul în care se face munca — nu doar pentru a automatiza sarcini, așa cum face RPA, ci pentru a transforma procese întregi de afaceri de la un capăt la altul.
Acolo vedem că clienții noștri obțin succes real. Nu se concentrează doar pe o sarcină sau o parte „cool” a unui proces; în schimb, au curajul să abordeze provocări enterprise cu adevărat dificile — cele pe care nici măcar nu le-ar atinge înainte, pentru că tehnologia nu era gata.
Acestea sunt companiile care alcătuiesc cei 5% de succes. Și ceea ce le diferențiază este abordarea lor: au suport la nivel de CEO. Folosesc RPA unde RPA funcționează cel mai bine, AI unde AI funcționează cel mai bine, și oameni unde oamenii sunt de neînlocuit. Și aduc totul împreună sub un cadru cu guvernanță clară și sisteme auditabile.
Acesta este modelul în care credem — unde tehnologia nu înlocuiește oamenii ci îi împuternicește, și unde automatizarea și AI lucrează mână în mână pentru a remodelează cu adevărat modul în care operează enterprise-urile.
Moderator: MIHAI IVAȘCU – Fondator și Membru al Consiliului de Administrație al Modex – Co-Fondator al .Lumen – Co-Fondator al Aeronews – Membru al Consiliului de Administrație al Rayscape.ai – Managing Partner I64 Capital
Este un moment grozav pentru AI. Vreau să stabilesc cadrul pentru ceea ce este probabil una dintre cele mai interesante discuții de astăzi—nu doar în afaceri, ci în lume și în viețile noastre zilnice. AI a depășit hype-ul. Nu este doar un cuvânt la modă; este o tehnologie activă care livrează rezultate reale. În venture-urile noastre, de exemplu, cu AI am ajutat oameni nevăzători să meargă. Cu AI pe proiectul RaceKeep, am rulat un test în mai puțin de 45 de secunde. ModX a folosit AI pentru biletele FIFA. Aceste tehnologii funcționează deja în culise și obțin rezultate excelente.
De aceea atât de mulți dezvoltatori de top—oameni ambițioși care vor ca această tehnologie să fie folosită bine—sunt atrași de ea. Mai mult decât atât, aceasta este o schimbare de paradigmă. Luați în considerare acest lucru:
90& din datele lumii au fost produse în ultimele 24 de luni. Din acestea, doar aproximativ 1% este folosit și interpretat corespunzător. Spațiul pentru creștere condusă de AI este enorm. Nu ar trebui să ne fie frică de el. Ar trebui să gândim cu atenție, desigur, și să construim cadrele de reglementare potrivite. Dar ce este mai bun decât un instrument AI grozav? Un expert care folosește un instrument AI grozav. În loc să rezistăm adoptării, ar trebui să o îmbrățișăm și să găsim modalități de a-l folosi în viețile noastre zilnice.
Sunt fericit să fiu pe scenă astăzi cu un panel grozav de vorbitori, pe care aș dori să-i invit să mi se alăture pentru a putea începe discuția. Vrem ca aceasta să fie interactivă—vă rog să contribuiți și să ne provocați.