Autor: Gabriel MANOLE 

Fondator si Product Manager la NOUVEAUX 

Dacă urmărești conversațiile din mediul de business românesc despre inteligența artificială, ai impresia că toată lumea se ocupă cu ea. Toată lumea a auzit de ChatGPT. Toată lumea a „experimentat”. Și toată lumea știe că „e ceva important”. Și totuși, dacă te uiți la cum funcționează efectiv companiile, lucrurile s-au schimbat surprinzător de puțin.

Și nu este vina nimănui că lucrurile stau așa. Digitalizarea în companiile românești nu a mers cu viteza așteptată dintr-un motiv foarte concret: avem în majoritate companii mici, în care este realmente mai ieftin să faci ceva cu mâna ta decât să cumperi o soluție digitală, să o implementezi și să o înveți. Calculul economic a fost, de multe ori, corect. Problema este că acest model a generat organizații care se bazează pe eroi — oameni care știu tot, fac tot și țin tot în cap. Iar un erou nu poate delega unui agent AI, pentru că nu are cui să delege: nu există procese scrise, nu există fluxuri definite, nu există o structură care să preia sarcina. Suntem acum la momentul în care transformările minore, aplicate corect, pot avea un impact real — dar numai dacă înțelegem că primul obstacol nu este tehnologia, ci modul în care suntem obișnuiți să lucrăm.

Realitatea din teren — și o spun din experiența directă cu organizații de dimensiuni diferite — este că adoptarea AI rămâne, în cea mai mare parte, limitată la chat. Cineva din echipă folosește Claude sau ChatGPT pentru a redacta un email, pentru a rezuma un document sau pentru a căuta rapid o informație. Avem o metodă nouă de a procesa informația, dar nu avem o transformare în modul în care lucrăm.

Să fim sinceri: nu avem structură.

Motivul pentru care impactul real rămâne modest nu are legătură în primul rând cu tehnologia. Are legătură cu cum sunt construite companiile care vor să o adopte. Dacă procesele interne nu sunt clare, dacă fluxurile de date nu sunt documentate, dacă oamenii nu înțeleg exact ce fac și de ce — atunci AI-ul nu poate adăuga valoare sistematică. Poate ajuta individual, poate economisi câteva ore pe ici-colo, dar nu poate restructura ceea ce nu este structurat.

Există un decalaj vizibil între direcția strategică și execuția tactică. Mulți manageri și antreprenori au adoptat o poziție de principiu: „vrem să integrăm AI în companie”. Este o decizie bună, dar adesea rămâne acolo. Nu este urmată de o hartă concretă a proceselor care ar putea beneficia de automatizare sau de augmentare, nu este urmată de o prioritizare a zonelor cu impact rapid și măsurabil, și cu atât mai puțin de un buget clar și de indicatori care să arate dacă mergem în direcția bună.

Fără această coloană vertebrală operațională, adoptarea AI devine un proiect fără consistență. Toată lumea este entuziasmată la început, nimeni nu știe cum să măsoare progresul, și după câteva luni subiectul dispare din agendă — până la următoarea conferință sau până la următorul val de știri despre un model nou.

Cum arată un start corect

Dacă ești manager sau antreprenor și vrei să faci mai mult decât să bifezi o căsuță, iată cum aș structura abordarea:

Mai întâi, asigură-te că toată lumea înțelege despre ce vorbim. Nu este nevoie de cursuri tehnice aprofundate, dar oamenii din echipă trebuie să aibă o înțelegere funcțională a ce poate și ce nu poate face AI-ul astăzi. Fără un limbaj comun, orice discuție despre adoptare devine un dialog al surzilor. Există training-uri accesibile, există resurse în română, există consultanți care pot facilita acest prim pas — investiția este mică, iar câștigul de claritate este imediat.

Apoi, cartografiază-ți procesele. Sună birocratic, dar este esențial. Nu poți optimiza ceea ce nu ai definit. Începe cu procesele repetitive, cu cele care consumă mult timp sau cu cele care generează erori frecvente. Implică oamenii care le execută zilnic — ei știu cel mai bine unde sunt fricțiunile. Acest exercițiu, chiar dacă nu ajungi niciodată să implementezi AI, are valoare în sine: îți arată cum funcționează cu adevărat organizația ta.

Identifică câștigurile rapide. Odată ce ai harta proceselor, identifică două sau trei zone unde AI poate aduce rezultate vizibile în 30-60 de zile. Nu trebuie să fie revoluționare — poate fi automatizarea unui raport săptămânal, poate fi un asistent intern care răspunde la întrebări frecvente ale echipei, poate fi o îmbunătățire a modului în care gestionezi ofertele comerciale. Aceste mici victorii sunt importante nu doar ca rezultate, ci ca schimbare culturală: oamenii văd că merge, capătă încredere și se implică mai activ.

Și abia după aceea definește-ți obiectivul mare. Cu dovezile din quick wins, cu procesele documentate și cu o echipă care a trecut printr-un ciclu de adoptare, ești în poziția corectă să investești mai serios — fie într-o soluție personalizată, fie într-un consultant specializat, fie într-o platformă care să integreze mai multe fluxuri. La acest pas, cheltuiala are sens și poate fi justificată cu date reale din propria organizație.

Ce înseamnă asta concret

Caută un training pentru echipă, pornind de la informații de bază. Poate fi plictisitor pentru unii, dar te asiguri că toată lumea vorbește aceeași limbă — și fără asta, orice pas următor se construiește pe nisip. Investește în câteva sesiuni de consultanță pentru a mapa procesele și fluxurile de date — nu ai nevoie de luni de zile, câteva workshops bine conduse sunt suficiente. Identifică un „campion intern” — cineva din echipă cu apetit pentru nou — și pune-l să lucreze cot la cot cu un consultant pe primele implementări. Și stabilește un buget, chiar și mic: faptul că există o alocare financiară transformă proiectul dintr-o intenție într-un angajament.

Din teren: ce am făcut noi

Am aplicat aceste principii și în compania pe care o conduc, și în comunitatea pe care o coordonez, și pot spune că rezultatele sunt reale, chiar dacă modeste la scară. În firmă, am reușit să structurăm aproximativ 25% din informații cu ajutorul AI, am pus câteva proceduri în funcțiune și am introdus o logică mai clară în procesarea datelor. Nu pare mult, dar tocmai această fundație ne-a dat mai mult spor când a venit momentul să implementăm ceva mai ambițios: prin programul de finanțare ADR Nord-Est, am primit sprijin pentru a dezvolta VorbaVine.ai — o platformă dedicată recunoașterii vocale în limba română, care presupune antrenarea unui model de AI pe date lingvistice locale. Un proiect care n-ar fi fost posibil fără structura construită înainte. În comunitatea COMM-IT România, am procedurizat organizarea evenimentelor și am început să folosim AI acolo unde o subscripție la o soluție dedicată ar fi fost prea scumpă pentru volumul nostru de activitate. Avem acum minute de întâlnire generate automat, acțiuni urmărite, remindere sincronizate, articole pregătite în flux. Mici avantaje, fiecare în parte — dar cumulate, ele schimbă ritmul cu care lucrăm.

AI-ul nu este magic și nu rezolvă problemele de organizare pe care le aveai deja înainte să îl adoptezi. Dar pentru companiile care au structură, claritate și disponibilitate să învețe, poate aduce un avantaj competitiv real și durabil. Diferența dintre companiile care vor profita de acest val și cele care îl vor privi de pe margine nu va fi dată de acces la tehnologie — ci de capacitatea de a acționa metodic, pas cu pas.

Și primul pas, de obicei, este să începi.