Studiu: Doar 5,2% dintre companiile românești folosesc inteligența artificială. Țara noastră, pe ultimul loc în UE

Adoptarea AI în companiile românești se confruntă cu un dublu deficit. Este unul de acces și competențe, altul, mai subtil, de transformarea proceselor organizaționale. Chiar și acolo unde inteligența artificială este deja folosită, utilizarea rămâne, cel mai adesea, individuală și punctuală, fără să atingă structura reală a fluxurilor de lucru. Aici intervine rolul potențial decisiv al middle managementului.

România, la coada clasamentului european la utilizarea AI

Adoptarea AI în companiile din România rămâne cea mai redusă din întreaga Uniune Europeană. Doar 5,2% dintre firmele cu minimum 10 angajați utilizau tehnologii de inteligență artificială în 2025, comparativ cu aproximativ 20% media europeană, potrivit unei analize ICDL România.

Problema nu ține doar de accesul limitat la tehnologie. Nici de competențe insuficiente sau ritmul lent al digitalizării. Există o a doua dimensiune, mai greu de sesizat. Este chiar și acolo unde AI este deja folosită, utilizarea rămâne adesea strict individuală. Un angajat scrie un e-mail mai repede, un manager rezumă instantaneu un document, departamentul de marketing pregătește o prezentare. Toate acestea sunt utile, dar introducerea unui instrument precum Claude sau ChatGPT într-o companie nu echivalează cu transformarea proceselor organizaționale în ansamblu.

Cifra care ar trebui să dea de gândit oricărui manager: 5,3x

Un studiu McKinsey publicat în 2026 aduce un argument statistic greu de ignorat pentru orice lider de companie. În organizațiile aflate la început de drum în adoptarea AI, liderii care și-au reproiectat efectiv fluxurile de lucru sunt de 5,3 ori mai predispuși să raporteze valoare economică reală, comparativ cu cei care au păstrat procesele neschimbate: 32%, față de doar 6%.

Mesajul central al studiului este limpede. „Nu promptul este revoluția. Este procesul”. Dacă AI produce în câteva secunde un raport care înainte necesita o oră întreagă, dar datele continuă să fie copiate manual din trei fișiere Excel, iar documentul trece în continuare prin patru aprobări succesive, compania a accelerat, de fapt, doar o sarcină izolată. Însă nu s-a rezolvat transformarea proceselor în profunzime.

McKinsey identifică și un paradox interesant. 70% dintre respondenți se consideră personal pregătiți să folosească AI. Doar 27% dintre lideri cred că propria organizație este pregătită pentru transformarea necesară. Pregătirea organizațională explică 48% din diferența dintre companiile care obțin valoare reală din AI și cele care nu. Asta comparativ cu doar 25% pentru pregătirea individuală. Aceasta dovadește clar că oamenii învață rapid, dar companiile se transformă mult mai greu.

Middle managementul, veriga dintre strategie și realitatea zilnică

Dacă adevărata miză este transformarea proceselor, întrebarea firească devine: cine cunoaște, de fapt, cel mai bine aceste procese? Top managementul stabilește direcția strategică și bugetul, iar departamentul IT furnizează tehnologia. Managerii operaționali și specialiștii care coordonează activitatea zilnică sunt, însă, cei care știu exact unde aceeași informație este introdusă de trei ori, unde se pierde timp inutil cu un raport sau unde o aprobare blochează degeaba întregul flux de lucru.

Tocmai de aceea șefii de departamente pot deveni principalul accelerator al adopției AI cu impact real. În loc să primească doar mesajul general „trebuie să folosim AI”, managerii de nivel mediu pot porni de la o întrebare mult mai concretă. Care este activitatea repetitivă din echipă care consumă cel mai mult timp și produce cea mai puțină valoare reală?

Există, totuși, și o dificultate reală. Aproximativ unul din patru manageri de nivel mediu din studiul McKinsey își exprimă îngrijorarea față de schimbările aduse de AI. Este o reacție firească, având în vedere că organizația le cere, practic, să identifice inclusiv activități din propria echipă care ar putea fi automatizate. Fără încredere, comunicare deschisă și o perspectivă clară asupra evoluției rolurilor, middle managementul riscă să devină un blocaj real, în loc de motorul schimbării.

Trei niveluri de transformare, de la „fă-mi slide-ul” la reinventare completă

McKinsey descrie trei etape distincte ale transformării proceselor printr-un AI folosit strategic. La nivelul Activare (Enablement), AI ajută angajatul să facă mai repede exact ceea ce făcea deja. Promptul e cunoscut „AI, fă-mi slide-ul”. La nivelul Automation, întrebarea se schimbă radical. Ea devine „AI, schimbă-mi procesul”. Organizația simplifică și automatizează fluxuri complete, inclusiv între departamente diferite.

Cel mai avansat nivel, Reinventare (Reinvention), presupune ca firma să se întrebe dacă, având AI disponibil chiar de la început, ar mai fi construit aceleași procese, roluri și structuri organizaționale. Doar 11% dintre liderii intervievați de McKinsey își plasează organizația în această ultimă etapă. Dar 48% dintre aceștia raportează valoare economică semnificativă, față de doar 24% la nivelul Automatizare și 13% la Activare.

Pentru multe firme românești, notează ICDL, există chiar o etapă anterioară acestor trei. Este simpla experimentare, în care AI este folosită de angajați individual, fără nicio integrare reală în procesele companiei. Saltul cel mai dificil rămâne trecerea de la „eu folosesc AI” la „noi ne-am schimbat, cu adevărat, modul de lucru datorită AI”.

Cum începe, practic, transformarea. Trei procese, nu douăzeci de agenți

Transformarea reală nu presupune neapărat proiecte spectaculoase sau investiții masive. Un IMM poate începe prin identificarea a trei procese cu pierderi evidente de timp. Ele sunt raportarea săptămânală a vânzărilor, răspunsul inițial la solicitările clienților, sau transformarea notițelor unei ședințe în sarcini concrete, cu responsabili și termene clare.

Procesul respectiv este apoi documentat, simplificat și automatizat acolo unde are sens real, iar rezultatul este măsurat concret. Sunt ore economisite, mai puține erori, răspuns mai rapid către client sau eliminarea unei etape considerate, până atunci, inutilă. Apoi întregul ciclu se repetă, pentru alte procese. Mesajul McKinsey rămâne consistent. Companiile trebuie să învețe și să itereze constant, nu să aștepte pasiv modelul perfect de transformare a proceselor.

Desigur, îngrijorările angajaților și teama pentru pierderea locurilor de muncă nu sunt abordate. Consecințele pentru piața muncii și echilibrul mental al celor afectați de introducerea și utilizare AI par să nu conteze. Nu încă.

AI Act. Adoptarea trebuie să fie și responsabilă din punct de vedere legal

Adoptarea AI capătă, de la 2 august 2026, și o dimensiune obligatorie de conformitate legală, odată cu aplicarea în mare parte a AI Act. Este regulamentul european privind inteligența artificială, cu termene distincte pentru categoriile de sisteme considerate cu risc ridicat.

Pentru companii, primul pas practic rămâne pragmatic. Ele trebuie să știe exact ce instrumente AI sunt folosite, de cine, în ce scop. În plus, ce date sunt introduse și dacă există utilizări cu risc special. De aici trebuie să urmeze reguli interne clare, responsabilități definite, competențe adecvate. E necesară verificarea sistematică a rezultatelor și, acolo unde este necesar, transparență și supraveghere umană directă. AI nu mai poate rămâne, subliniază ICDL, doar aplicația pe care „și-a instalat-o cineva din echipă”, fără nicio guvernanță organizațională.

Miza reală pentru România. Nu câte firme folosesc AI, ci ce se schimbă cu adevărat

România pare forțată să recupereze decalajul evident de adoptarea AI, comparativ cu restul Uniunii Europene. Succesul nu poate fi măsurat, însă, doar prin numărul de firme care declară că folosesc, într-un fel sau altul, inteligența artificială. Întrebarea cu adevărat relevantă rămâne ce s-a schimbat concret în companie. Au fost eliminate procesele inutile? Deciziile se iau mai rapid? Datele sunt folosite mai eficient, iar angajații petrec mai puțin timp cu activități repetitive și lipsite de valoare reală?

ICDL folosește o analogie istorică memorabilă. În urmă cu peste un secol, simpla înlocuire a motorului cu abur cu motorul electric nu a revoluționat, de la sine, fabrica. Saltul real de productivitate a venit abia atunci când fabrica însăși a fost reorganizată în jurul noii tehnologii. Riscul actual este similar: să instalăm un motor AI într-o organizație construită pentru cu totul altă epocă, și să așteptăm, pasiv, transformarea de la sine.