„Antreprenoriat ușor” în retail? Cum te ajută AI-ul

Mostenirea antreprenoriatului românesc are o vorbă cinstită: „Antreprenoriat ușor eu nu am auzit până acum”. Andra Ghibuțiu, cofondatoare Beyond Business School, o spune direct. Și are dreptate, mai ales dacă te uiți la ce înseamnă azi să pornești un startup în retail, cu clienți exigenți, concurență agresivă și presiune pe margini de profit.

În același timp, trăim un moment unic: AI-ul a devenit, practic, un coleg de echipă. Nu înlocuiește instinctul de antreprenor, dar poate tăia din haos, poate automatiza bucăți întregi de operațiuni și poate aduce un nivel de analiză pe care, altfel, l-ai plăti scump sau nu l-ai avea deloc.

Articolul de azi pornește de la povestea Andrei Ghibuțiu și de la Beyond Business School, un MBA „fast track” care pregătește lideri în 10 weekenduri, și o pune în oglindă cu realitatea dură din retail: tehnologie, cash flow, echipe, clienți, AI. O să vezi:

• de ce „antreprenoriat ușor” e un mit, mai ales în retail;
• cum poate AI-ul să simplifice exact zonele care dor cel mai tare în magazine și e-commerce;
• ce înseamnă educație de business în 2025 și cum se transformă aceasta cu ajutorul AI;
• 5 principii sănătoase de antreprenoriat, reinterpretate pentru retailul românesc care vrea să crească pe AI, nu doar pe instinct.

1. Antreprenoriatul nu e ușor. Dar AI-ul poate face munca suportabilă

Retailul românesc este printre cele mai competitive sectoare, fie vorbim de magazine de proximitate, branduri D2C pe Instagram sau marketplace-uri. Marjele sunt mici, clienții sunt mereu cu telefonul în mână și compară prețuri în timp real, iar costurile operaționale cresc.

Aici se leagă foarte bine fraza Andrei Ghibuțiu:

„Antreprenoriat ușor eu nu am auzit până acum.”

Nu există scurtături, există doar:

• decizii mai bune sau mai slabe;
• fluxuri de lucru haotice sau bine gândite;
• business condus din instinct sau susținut de date.

Aici intră în scenă AI-ul. Nu ca „magie” care rezolvă tot, ci ca infrastructură de decizie și automatizare.

În retail, AI-ul poate să facă lucruri foarte concrete:

• să prevadă vânzările pe produs și pe magazin, astfel încât să nu mai stai cu stocuri moarte pe raft;
• să personalizeze recomandările pentru fiecare client în e-commerce;
• să automatizeze discuțiile repetitive din customer support (status comandă, retururi, program magazin);
• să optimizeze prețurile în funcție de cerere, concurență și sezonalitate.

Greul nu dispare, dar se schimbă. Devine mai mult un greu de strategie, viziune și leadership, exact ce încearcă să antreneze programe ca Beyond Business School – și exact ce AI-ul nu poate încă să facă în locul tău.

2. Ce face Beyond Business School bine – și ce pot copia startup-urile de retail

Beyond Business School a plecat de la o observație simplă a Andrei: deconectarea între teoria din manuale și realitatea din business. Manuale vechi de 20 de ani nu au cum să ajute un antreprenor care se luptă cu algoritmii de pe TikTok sau cu campanii PPC.

Școala lor a construit un Executive MBA de 140 de ore, în doar 10 weekenduri, cu oameni care chiar au construit companii. E un model interesant pentru orice startup de retail care se întreabă: „cum educ echipa și pe mine, dar fără să blochez 2 ani într-un MBA clasic?”

Ce putem copia din abordarea lor în retail:

1. Fast track, nu maraton fără sfârșit
   În loc să te blochezi în proiecte IT gigantice, lucrezi în sprinturi scurte:

   • 4 săptămâni pentru a implementa un modul de recomandări de produse cu AI;
   • 6 săptămâni pentru a automatiza forecast-ul de stoc pe o singură categorie;
   • 8 săptămâni pentru un proiect-pilot de personalizare a newsletterelor.

2. Traineri = practicieni
   Andra și Gregoire au adus în sală fondatori, directori de marketing, experți în venture capital. În retail, ai nevoie de același tip de mix:

   • consultanți în AI care au implementat deja proiecte în magazine;
   • antreprenori locali care au trecut de la Excel la sisteme bazate pe AI;
   • oameni de product și data din companii mari care știu unde se rupe filmul în implementare.

3. Comunitate, nu doar conținut
   Beyond Business School nu vinde doar cursuri, ci un cerc de oameni (CEO Talks, alumni). Pentru un retailer, comunitatea în jurul brandului și în jurul echipei interne contează enorm:

   • grupuri interne unde oamenii schimbă idei de automatizare și bune practici;
   • micro-comunități de clienți „power users” care testează primele experiențe personalizate generate de AI.

Așa cum Beyond Business School comprimă învățarea într-un format intens, retailerii pot comprima învățarea echipelor despre AI în programe scurte, clare, aplicate pe probleme reale: stocuri, promoții, merchandising, experiență în magazin.

3. „Nu mai poți spune că nu ai acces la informație”. Acum problema e alta

Andra Ghibuțiu punctează foarte bine:

„Nu ai cum să zici că nu ai știut ceva sau nu ai găsit. Este peste tot, trebuie doar să ai o dorință de a găsi informația. Ajutorul AI-ului este și el fantastic, de la a automatiza procese, până la a eficientiza lucruri.”

Are perfectă dreptate. În 2025, bariera nu mai este lipsa de informație, ci:

• lipsa de timp;
• lipsa de structură;
• lipsa de aplicare concretă.

Aici AI-ul joacă rol dublu: profesor și asistent de laborator.

AI ca „profesor” pentru retaileri

În seria „AI în Educația din România: Învățare Personalizată” vorbim mult despre cum algoritmii adaptează conținutul în funcție de ritmul elevului sau al studentului. Același principiu se aplică foarte bine și antreprenorilor de retail.

Un antreprenor sau un manager de magazin poate folosi AI pentru:

• a genera un plan personalizat de învățare pe teme de pricing, merchandising, logistică;
• a transforma datele proprii (vânzări, coș mediu, sezonalitate) în studiu de caz pentru echipă;
• a crea scenarii „what-if” ușor de înțeles: „ce se întâmplă cu profitul dacă reduc prețul cu 7% doar pe anumite categorii?”.

Practic, AI-ul devine un fel de MBA personalizabil, construit din datele tale, nu din exemple generice din SUA.

AI ca „asistent de laborator” în operațiuni

Pe partea operațională, AI-ul poate să ia de pe umeri volume impresionante de muncă:

• să curețe și să structureze datele de vânzări, astfel încât rapoartele să fie corecte;
• să identifice automat produse cu rotație lentă și să propună promoții;
• să semnaleze devieri de la cash flow-ul normal (de exemplu, o scădere bruscă în încasările zilnice într-un magazin).

Realitatea? Nu mai e o problemă de „dacă merită AI-ul”, ci de cum îl pui la treabă inteligent, pas cu pas.

4. 5 principii dure de antreprenoriat, aplicate la AI în retail

La finalul interviului, Andra oferă 5 sfaturi antreprenorilor. Dacă le trecem prin filtrul retailului românesc și al AI-ului, ies niște ghidaje foarte clare.

1) „Antreprenoriat ușor eu nu am auzit până acum”

În retail, presiunea e zilnică: chirii, salarii, furnizori, retururi. AI-ul nu va face antreprenoriatul ușor, dar poate:

• să reducă timpul pierdut pe taskuri repetitive cu 30–50%;
• să scadă erorile de stoc și, deci, banii blocați în depozit;
• să îți ofere o vizibilitate mult mai bună asupra numerelor.

Asta înseamnă mai mult spațiu mental pentru ce contează: brand, produs, oameni.

2) „Trebuie să deprinzi o reziliență pe care să o exersezi mereu”

Implementarea AI-ului în retail nu merge lin:

• modele care nu prezic corect la început;
• rezistență din partea echipei („iar o nouă aplicație?”);
• investiții inițiale în date, integrare, training.

Reziliența, în practică, înseamnă:

• să pornești cu proiecte-pilot, nu cu promisiunea că „în 3 luni digitalizăm totul”;
• să accepți că primele versiuni sunt imperfecte și să iterezi;
• să comunici clar echipei de ce faceți asta și ce câștigă fiecare om.

3) „Atenție mare la cheltuieli și cash flow”

Aici, AI-ul poate face diferența între a sta permanent cu frica scadențelor sau a avea un cash flow predictibil.

Exemple concrete:

• modele de forecast care estimează vânzările și încasările pe următoarele 4–12 săptămâni;
• sisteme care propun niveluri de stoc optime pentru a nu bloca bani inutil;
• analiză automată a rentabilității pe produs, astfel încât să scoți din sortiment ce nu aduce profit.

Investiția în AI ar trebui tratată exact ca un proiect de optimizare a cash flow-ului, nu ca un moft tehnologic.

4) „Să te bazezi pe cât mai multe parteneriate”

Andra regretă că echipa inițială de cofondatori nu a funcționat cum își imagina. În retail și în AI, lecția este clară: nu încerci să le faci pe toate singur.

Parteneriate inteligente pentru un retailer pot fi:

• cu furnizori de soluții AI specializați pe retail, nu generaliști;
• cu agenții de marketing care știu să lucreze cu segmente create de algoritmi, nu doar cu „public larg”;
• cu alți retaileri (chiar și mici competitori) pentru a împărți costul unor soluții comune, cum ar fi un sistem de analiză de date.

5) „Să te bazezi pe sprijinul comunității”

Beyond Business School a ajuns la 65 de alumni și construiește cohortă după cohortă. Forța lor e comunitatea. În retail, comunitatea arată așa:

• clienți loiali care acceptă să testeze primele experiențe de magazin personalizat (promoții adaptate, recomandări inteligente);
• grupuri de antreprenori locali care își împărtășesc deschis cifre, soluții, eșecuri;
• comunități interne: oameni din magazin, depozit și HQ implicați în proiectele de inovație, nu doar „informați după”.

AI-ul poate susține aceste comunități prin:

• platforme interne de knowledge sharing, cu căutare inteligentă;
• analize de feedback clienți, astfel încât vocea comunității chiar să se audă în decizii;
• micro-segmentare a audienței, pentru ca fiecare grup relevant să primească mesaje și oferte adaptate.

5. AI-ul ca „școală de business personalizată” pentru retailul românesc

Seria „AI în Educația din România: Învățare Personalizată” vorbește mult despre elevi și studenți, dar antreprenorii și managerii din retail sunt la fel de mult „elevi”. Doar că banca lor de școală este magazinul, depozitul, dashboard-ul de vânzări.

Dacă ne uităm la Beyond Business School, vedem câteva idei cheie care se potrivesc perfect cu felul în care ar trebui implementat AI-ul în retail:

• programe scurte, intense, focusate – nu proiecte eterne;
• practicieni, nu doar teoreticieni;
• accent pe comunitate și sprijin reciproc;
• gândire ancorată în realitatea locală, nu doar în studii de caz din afară.

AI-ul poate deveni o școală de business personalizată pentru fiecare retailer:

• îți „învață” modelul de business din datele tale;
• îți arată unde curge profitul pe jos;
• îți propune scenarii concrete de creștere;
• îți ajută echipa să învețe în ritmul ei, pe probleme reale.

Dacă ești antreprenor sau manager în retail, merită să-ți pui două întrebări foarte directe:

1. Unde simt astăzi cel mai mare haos în business? Stocuri, prețuri, campanii, clienți?
2. Ce bucățică din haosul ăsta aș putea da mâine pe mâna unui sistem AI, chiar într-un proiect-pilot de 4–8 săptămâni?

Nu va fi ușor. Andra are dreptate: „antreprenoriat ușor” nu există. Dar există antreprenoriat mai inteligent, cu mai puține ore pierdute pe lucruri care pot fi automatizate și cu mai mult timp pentru deciziile grele.

Asta e direcția în care merge retailul românesc care vrea să fie relevant și peste 5 ani: educație de business modernă + AI folosit strategic, nu doar „bifat” pe o listă de trenduri.