Tendințe privind utilizarea AI în România

ANALIZA/Ernst&Young – România

Documentul evidențiază faptul că România se află într-o fază de adopție accelerată, dar inegală, a tehnologiilor emergente, cu un interes crescut pentru Inteligența Artificială (AI), automatizare, cloud, cybersecurity și data analytics, însă cu decalaje semnificative față de economiile vest-europene în ceea ce privește scalarea și integrarea sistemică a acestor tehnologii.

Tendințe privind utilizarea AI în România

AI este percepută în principal ca un instrument de creștere a eficienței operaționale, nu ca un motor strategic de transformare a modelelor de business. Cele mai frecvente utilizări identificate sunt:

• automatizarea proceselor repetitive (RPA + AI);
• analiză predictivă și suport decizional;
• optimizarea relației cu clienții (chatbots, CRM asistat de AI);
• detecția fraudelor și managementul riscului.

Adopția este concentrată în sectoarele IT&C, servicii financiare, retail, telecom și industrie, în timp ce IMM-urile non-tech și sectorul public rămân semnificativ în urmă. Investițiile în AI sunt adesea pilotate, cu un număr redus de implementări la scară largă.

Tendințe generale privind utilizarea tehnologiei

Raportul indică o orientare clară către:

• cloud-first (în special soluții hibride);
• digitalizarea proceselor interne;
• securitate cibernetică, ca reacție la creșterea incidentelor;
• utilizarea datelor ca activ economic, dar cu nivel scăzut de maturitate analitică.

România beneficiază de un capital uman tehnic solid, însă suferă la capitolele management al inovației, integrare cross-funcțională și guvernanță digitală.

Principalele impedimente în adoptarea AI și a noilor tehnologii

Documentul identifică un set coerent de bariere structurale:

• lipsa unei strategii clare de adopție AI la nivel de companie;
• deficit de competențe avansate (AI engineering, data science aplicat);
• fragmentarea și calitatea redusă a datelor disponibile;
• reticență culturală față de schimbare și automatizare;
• costuri inițiale percepute ca ridicate și ROI incert;
• cadrul legislativ și de reglementare perceput ca neclar sau impredictibil;
• nivel redus de digitalizare în sectorul public, care limitează efectele de rețea.

Recomandări pentru accelerarea adopției

Raportul sugerează, explicit și implicit, următoarele direcții de acțiune:

• trecerea de la proiecte-pilot la implementări scalabile de AI, integrate în strategia de business;
• investiții în guvernanța datelor și infrastructură digitală;
• dezvoltarea competențelor prin upskilling și parteneriate cu mediul academic;
• stimulente fiscale și scheme de sprijin pentru investiții în tehnologii emergente;
• clarificarea cadrului de reglementare pentru AI și utilizarea datelor;
• utilizarea sectorului public ca driver de adopție (procurement digital, servicii publice inteligente).

Concluzie

România are premisele pentru a deveni un hub regional de adopție a AI, dar riscă să rămână la nivel de utilizator oportunist de tehnologie dacă nu sunt depășite barierele legate de strategie, competențe și guvernanță. AI este deja prezentă în economie, însă valoarea sa reală va fi capturată doar prin integrare strategică, nu prin experimente izolate.