AI-ul îți poate crește businessul sau te poate controla. Află cum îți construiești un cadru de control al AI-ului în companie, ca să rămâi tu la decizii.
„Dacă nu controlezi AI-ul, devii sclavul lui” – ce înseamnă asta pentru o firmă din România
Cele mai multe companii pornesc cu AI-ul greșit: instalează un chatbot, fac câteva automatizări și speră să „meargă singur”. Asta e, de fapt, rețeta perfectă să pierzi controlul.
Afirmația profesorului Oliviu Matei de la Universitatea Tehnică din Cluj –
„Dacă poți controla ceea ce se întâmplă cu AI-ul, vei fi câștigat. Dacă nu, vei deveni un sclav al AI-ului”
– lovește exact în punctul sensibil al companiilor românești care vor să adopte inteligența artificială, dar fără haos, riscuri juridice sau dependență de un singur furnizor.
În cadrul seriei „AI în Industria IT din România: Servicii și Produse”, articolul de față traduce avertismentul profesorului Matei într-un ghid practic pentru manageri, fondatori și directori IT: ce înseamnă control asupra AI-ului, cum îl construiești concret și ce greșeli duc de la „AI ca avantaj competitiv” la „AI ca stăpân care îți dictează deciziile”.
1. Ce înseamnă, de fapt, să controlezi AI-ul în business
Controlul asupra AI-ului într-o companie nu înseamnă să scrii tu modele de la zero în laborator. Înseamnă să controlezi deciziile, datele și dependențele.
Pe scurt, o firmă controlează AI-ul atunci când:
- Știe clar pentru ce îl folosește – obiective de business măsurabile, nu „să fim și noi pe val”.
- Controlează datele – ce urcă în modele, unde se stochează, cine are acces.
- Are om responsabil de AI – nu „se ocupă cine are timp”, ci un owner clar de produs/proces.
- Păstrează decizia finală la om în zone critice: financiar, juridic, HR, securitate.
- Are plan B – nu depinde total de un singur vendor sau un singur tool.
Când lipsesc aceste cinci elemente, compania începe să se comporte exact cum descrie profesorul Matei:
- AI-ul dictează fluxurile, nu oamenii.
- Procesele devin opace („așa zice tool-ul”).
- Nimeni nu-și mai asumă deciziile.
Asta este „sclavia” de care vorbește: nu roboți care conduc lumea, ci organizații care nu-și mai înțeleg propriile procese, pentru că au externalizat totul către o „cutie neagră”.
2. Cum arată în practică controlul AI într-o companie românească
În industria IT din România se văd deja două tipare clare de companii:
- companii care conduc AI-ul – îl tratează ca pe un produs sau un serviciu intern gestionat profesionist;
- companii conduse de AI – „dau drumul” la tool-uri fără guvernanță.
2.1. Modelul sănătos: AI ca produs intern
Un exemplu tipic de control bun asupra AI-ului într-o firmă IT de la noi:
- Un integrator software din Cluj implementează asistenți AI pentru suport tehnic.
- Proiectul are un product owner clar (de obicei un manager de suport + un arhitect tehnic).
- Datele folosite (tichete, documentație, loguri) sunt:
- curățate de date personale,
- etichetate corespunzător,
- accesibile doar în rețeaua internă sau prin VPN.
- Modelul nu trimite date sensibile către servicii publice, ci folosește fie:
- un LLM găzduit privat,
- fie un API configurat strict, cu politici de confidențialitate și retention.
- Decizia finală în tichete sensibile rămâne la agentul uman.
Rezultat:
- timpi de răspuns mai mici cu 40–60%;
- rata de rezolvare la primul contact crește;
- niciun client nu își vede datele în training-urile unui model public.
2.2. Modelul riscant: AI ca „tool magic” lăsat nesupravegheat
Ce se întâmplă când controlul lipsește?
- Un startup SaaS din București introduce un script AI care aprobă automat solicitări de discount.
- Nimeni nu definește limite clare, nimeni nu urmărește deciziile.
- În câteva luni, marja scade cu 8–10%, dar nimeni nu știe de ce.
AI-ul nu e „rău” în scenariul ăsta. Problema e că a fost pus să ia decizii strategice fără reguli, fără monitorizare, fără oameni în loop. Exact acel tip de situație în care „instrumentul” se transformă în „stăpân”.
3. Cum îți construiești un cadru de control AI în companie
Realitatea e mai simplă decât pare: companiile care reușesc cu AI nu sunt neapărat cele mai tehnologizate, ci cele care își pun ordine în casă.
Iată un cadru minim pe care orice firmă românească îl poate aplica în 60–90 de zile.
3.1. Definește clar scopul: unde ai de fapt nevoie de AI
Nu toate procesele merită automatizate. Cere-ți echipei să răspundă la trei întrebări:
- Unde pierdem cel mai mult timp? (suport, raportare, documentație, testare)
- Unde apar cele mai multe erori umane?
- Ce ar genera impact financiar rapid dacă ar fi optimizat?
Pentru industria IT din România, primele cazuri unde AI aduce valoare controlată sunt de obicei:
- generare și revizuire de cod (cu supervizare umană);
- testare automată cu generare de test case-uri;
- analiză loguri și incident response în DevOps;
- sumarizare și căutare semantică în documentație tehnică;
- suport tehnic de nivel 1 cu asistenți AI.
3.2. Guvernanță: cine răspunde de ce face AI-ul
Un AI fără owner clar devine rapid un risc.
În companiile care o duc bine cu AI apar câteva roluri esențiale:
- AI Product Owner – definește obiective, KPI, roadmap.
- Data Owner – răspunde de ce date intră în AI, cum sunt protejate.
- AI Champion / Architect – coordonează partea tehnică, integrarea în ecosistem.
Pentru firmele mijlocii, aceste roluri pot fi cumulate la început (de ex. CTO + un lead developer + un reprezentant business). Contează mai puțin denumirea, contează enorm claritatea responsabilităților.
3.3. Datele: unde se rupe totul dacă nu ești atent
Controlul AI înseamnă, în realitate, controlul datelor. Trei reguli simple, dar ignorate des în România:
- Nu urci în AI date pe care nu ai voie să le vezi într-un call public.
- Segmentează seturile de date: producție vs. test vs. demo.
- Documentează sursele de date – altfel nu vei putea explica niciodată „de ce a decis așa modelul”.
Pentru companiile IT care construiesc produse SaaS cu AI, lipsa documentării surselor de date va deveni foarte scumpă din 2026 încolo, pe măsură ce presiunea de audit și conformitate (mai ales din Vest) va crește.
3.4. Omul rămâne în buclă – mai ales la decizii cu risc mare
Profesorul Matei insistă asupra unui aspect pe care îl văd și marii jucători globali: AI-ul poate propune, omul decide.
Zone unde nu e acceptabil ca AI-ul să decidă singur într-un business:
- concedieri, recrutare finală, evaluări de performanță;
- aprobări financiare mari;
- decizii juridice sau de compliance;
- intervenții critice de securitate.
AI-ul poate propune opțiuni, poate face scoring, poate explica pattern-uri. Dar decizia finală trebuie să fie a unui om identificabil, care își asumă răspunderea. Asta înseamnă control real.
4. Riscurile concrete dacă lași AI-ul să te „conducă”
Când profesorul Matei vorbește de „sclavia” AI-ului, multe companii se gândesc la scenarii SF. În practică, riscurile sunt mult mai banale și dureros de concrete.
4.1. Dependență totală de un singur furnizor
Un scenariu tipic în industria IT românească:
- toată aplicația ta SaaS se bazează pe un singur model AI găzduit extern;
- nu ai niciun plan de fallback;
- nu ai abstractizat integrarea (ai hardcodat direct API-ul).
Dacă furnizorul își schimbă prețurile, politica de date sau API-ul, produsul tău devine brusc:
- neprofitabil;
- neconform cu cerințele clienților enterprise;
- greu de migrat în altă parte.
4.2. Eroziunea competențelor interne
Când echipele încep să se bazeze orbește pe AI pentru orice:
- scade capacitatea de a înțelege cod complex;
- se pierd abilități de debugging și design arhitectural;
- apar „developeri orchestranți” care știu să vorbească cu AI-ul, dar nu înțeleg bazele.
Asta creează o dependență pe termen lung: fără AI, echipa nu mai poate livra. E exact opusul a ceea ce vrei.
4.3. Risc reputațional și juridic
Câteva exemple reale de risc, adaptate la contextul românesc:
- un model AI de suport oferă recomandări greșite într-o aplicație de sănătate;
- un model de scoring pentru credite face discriminări pe baza unor corelații ascunse;
- un generator de conținut produce texte sau imagini care încalcă drepturi de autor.
În toate aceste cazuri, compania răspunde, nu AI-ul. Iar explicația „așa a generat modelul” nu impresionează nici clienți, nici parteneri, nici autorități.
5. Pași concreți pentru companiile din România care vor control, nu dependență
Dacă ar fi să extragem un mini-ghid de acțiune inspirat din mesajul profesorului Matei, plus experiența proiectelor de AI din IT-ul românesc, ar arăta cam așa.
5.1. Faza 1 – Audit rapid (2–3 săptămâni)
- Fă o listă cu toate tool-urile AI folosite azi în companie.
- Notează pentru fiecare:
- ce date consumă,
- cine îl folosește,
- dacă există aprobare oficială sau a apărut „din inerție”.
- Identifică zonele unde AI ia decizii critice fără supervizare.
5.2. Faza 2 – Reguli clare și responsabilități (3–4 săptămâni)
- Definește o politică internă AI: ce e permis, ce nu, ce tip de date nu ajung niciodată în AI public.
- Numește un AI owner pentru fiecare inițiativă importantă.
- Stabilește pentru fiecare caz de utilizare:
- cine aprobă,
- cine monitorizează,
- ce KPI-uri urmărești.
5.3. Faza 3 – Implementare controlată a 2–3 cazuri de utilizare
În loc să „pui AI peste tot”, alege 2–3 zone cu impact mare și risc mic/mediu, de tipul:
- asistent AI intern pentru căutare în documentație;
- generare de teste automate pe baza specificațiilor;
- sumarizare meeting-uri și extragere de task-uri.
Pentru fiecare:
- definește clar ce date intră în sistem;
- documentează deciziile luate de AI;
- cere feedback sistematic de la utilizatori.
5.4. Faza 4 – Scalare și integrare în strategie
Abia după ce ai dovada că poți controla AI-ul în 2–3 scenarii bine definite are sens să îl duci în zone mai sensibile:
- recomandări de preț;
- scoring clienți;
- prioritizare backlog produs.
În punctul ăsta, AI nu mai e „jucărie de laborator”, ci parte clară din strategia de business. Asta e diferența între o companie care „a testat niște tool-uri” și una care folosește AI ca avantaj competitiv sustenabil.
6. De ce mesajul profesorului Matei contează acum, nu „când o să fim pregătiți”
România e într-o poziție interesantă: avem industrie IT puternică, multe companii de produs și servicii, acces la talente bune, dar și o tendință de a improviza „din mers”. Cu AI-ul, improvizația devine periculoasă foarte repede.
Mesajul profesorului Oliviu Matei se traduce simplu pentru mediul de business:
- Cine învață acum să controleze AI-ul, își crește valoarea companiei în următorii 3–5 ani.
- Cine îl lasă „să se ocupe alții” va ajunge dependent de furnizori, tool-uri și decizii pe care nu le mai poate explica.
Dacă ești fondator, CEO, CTO sau manager într-o companie IT din România, întrebarea nu este „merită să folosim AI?”. E depășită. Întrebarea reală este:
Cine va controla AI-ul din compania ta: tu și echipa ta, sau un set de tool-uri instalate fără strategie?
Dacă răspunsul nu e clar, acum e momentul să pui bazele unui cadru de control. Nu ai nevoie de un departament de cercetare, ci de:
- obiective clare;
- responsabilități explicite;
- reguli de date;
- curajul de a spune „omul decide, AI-ul asistă”.
Asta face diferența între a fi câștigător în era AI și a ajunge, cum spune profesorul Matei, „sclav al AI-ului” – într-o firmă condusă, de fapt, de propriile sale cutii negre.