Remoute arată cum o platformă AI poate potrivi oamenii cu proiectele potrivite. Aceeași logică de personalizare se aplică direct în retailul românesc.
De ce numerele contează mai mult decât părerile – și ce legătură are asta cu AI în retail
Cele mai sănătoase decizii de business din 2025 nu se iau din instinct, ci din date. Iar asta se vede foarte clar în povestea lui Alexandru Ionuț Stanciu și a platformei Remoute – o soluție românească ce folosește inteligența artificială pentru a potrivi freelanceri cu proiecte, aproape la fel cum un magazin online îți recomandă exact produsele de care ai nevoie.
Asta interesează direct retailerii români: dacă poți personaliza relația dintre antreprenori și proiecte pe baza datelor, poți folosi aceeași logică pentru a personaliza relația dintre magazin și client. AI-ul nu mai e doar un „buzzword” din IT, ci un motor foarte concret de eficiență, conversii și retenție, fie că vinzi servicii B2B sau adidași în e-commerce.
În seria „AI în Industria IT din România: Servicii și Produse”, Remoute e un exemplu foarte bun: un produs SaaS românesc construit de un developer devenit antreprenor, care folosește AI pentru a înțelege probleme reale, nu doar pentru a bifa o tehnologie la modă.
În continuare:
- ce a învățat Alexandru din Aidly, DocuGo și Remoute
- cum funcționează concret o platformă AI care „înțelege” nevoile utilizatorilor
- cum se traduce modelul Remoute în personalizare pentru retailul românesc
- ce greșeli fac majoritatea startup-urilor tech în primul an și cum le poți evita
De la muncitor necalificat în Italia la platforme AI românești
Povestea lui Alexandru Ionuț Stanciu nu începe cu un exit spectaculos, ci cu 20 de ani de muncă „de toate” în Italia. Acolo a văzut cum crește IT-ul, a făcut cursuri, a înțeles că tehnologia poate fi o rampă de lansare, dar nu neapărat ca angajat.
Revenit în București pentru un curs de IT de 12 luni, nu și-a găsit imediat job ca programator. A ales o rută pe care mulți o evită: și-a deschis direct o agenție digitală. A închis-o. Apoi a intrat în Aidly, un marketplace pentru servicii zilnice (de la mutat mobila la meditații). Apoi DocuGo, pentru documente online. Apoi Remoute, o platformă AI pentru freelanceri și proiecte.
Acest traseu contează pentru că arată ceva foarte concret: inovația în AI din IT-ul românesc nu vine doar din corporații, ci din antreprenori care au învățat în mers business, cifre, go-to-market, marketing. Exact aceiași oameni care, de multe ori, ajung să construiască soluții folosite ulterior de retaileri.
„Numerele sunt importante, nu ceea ce spun oamenii.” – Alexandru Ionuț Stanciu
Această idee trece ca un fir roșu prin parcursul lui și e și esența folosirii AI în retail: deciziile pleacă din date, nu din ce „simțim” noi că ar vrea clienții.
Cum funcționează Remoute și ce putem învăța pentru retail
Remoute e o platformă care folosește inteligența artificială pentru a conecta specialiști (freelanceri, consultanți, experți) cu proiecte la care pot lucra remote. Diferența față de un marketplace clasic nu e doar în interfață, ci în modul în care AI-ul înțelege cererea și oferta.
1. AI pentru clarificarea nevoilor – „brief-ul” care lipsește și în retail
Una dintre cele mai mari probleme, atât în proiecte B2B, cât și în retail, e că oamenii nu știu să-și exprime clar ce vor.
Pe Remoute:
- partea de AI ajută la formularea unui brief clar
- traduce în limbaj structurat ce vrea, de fapt, clientul
- reduce timpul pierdut în explicații, ajustări, mesaje înainte-înapoi
În retail, echivalentul este motorul de recomandări și căutarea inteligentă:
- clientul scrie „rochie de Crăciun, roșie, nu foarte scumpă”
- AI-ul nu se uită doar la cuvinte, ci înțelege intenția: ocazie sezonieră, culoare, buget
- sistemul propune produse relevante, filtrează automat, personalizează oferta
Lecția pentru retail: dacă nu înțelegi bine nevoia, nici cea mai frumoasă ofertă nu vinde. AI-ul devine „traducătorul” dintre dorința clientului și oferta ta.
2. Potrivire inteligentă – de la freelanceri la produse
Pe Remoute, algoritmii trebuie să decidă: ce specialist se potrivește cel mai bine cu un anumit proiect. Nu doar după CV, ci și după:
- istoricul proiectelor
- rata de succes
- timpul de răspuns
- feedback real, nu doar ratinguri frumoase
Exact același mecanism poate fi folosit în retail:
- în loc de „ce freelancer e potrivit pentru acest proiect?”, întrebarea devine
- „ce produse sunt potrivite pentru acest client, în acest moment, la acest buget?”
Un motor AI bun de recomandări în e-commerce ia în calcul:
- istoricul de cumpărături
- comportamentul de navigare
- sezonalitatea (Crăciun, Black Friday, Paște)
- preferințe implicite (mărimi, culori, branduri preferate)
Remoute arată că putem face personalizare inteligentă în B2B, nu doar în B2C. Un retailer român care privește atent la astfel de modele învață cum să gândească experiența clienților ca pe o problemă de „matching”, nu de „catalog”.
De ce a eșuat parțial Aidly și ce înseamnă asta pentru AI în retail
Aidly a fost un marketplace pentru servicii zilnice: un fel de „platformă de zilieri digitală” pentru orice, de la meșteri la bone sau meditații. Alexandru a intrat în proiect, apoi a ieșit. Astăzi vorbește foarte deschis despre ce nu a mers.
El spune clar: prea mult instinct, prea puțină strategie. Mai ales pe:
- direcție de business (unde ajungem, în ce orizont de timp?)
- go-to-market (cum intrăm în piață și cum creștem primele 6-12 luni?)
- cifre (ce urmărești, ce înseamnă succes real, ce metrici contează?)
„Lansarea Aidly a avut foarte mult instinct și mai puțină planificare. Ne bazam prea mult pe ce spuneau oamenii, nu pe cifre.”
Pentru retailul românesc, mai ales cel care vrea să folosească AI, lecția e dură, dar sănătoasă:
- dacă implementezi AI doar pentru că „dă bine”, fără obiective clare (ex: +20% rată conversie, +30% valoare medie comandă), vei arunca bani pe fereastră
- dacă îți iei deciziile din sondaje de opinie și impresii, nu din date, vei construi funcționalități pe care nimeni nu le folosește
- dacă nu înțelegi cum arată primul an cu o tehnologie nouă – cu ce începi, ce măsori, ce iterezi – vei trage concluzia greșită că „la noi nu merge AI”
Realitatea e alta: nu „nu merge AI”, ci nu e implementat cu o strategie clară și cu un respect real pentru numere.
Antreprenoriat tech în România: ce contează cu adevărat în primul an
Alexandru a trecut prin agenție, Aidly, DocuGo și acum Remoute. Fiecare lansare a arătat altfel, dar câteva concluzii se repetă și sunt extrem de relevante pentru orice fondator de produs AI, inclusiv pentru cei care construiesc soluții pentru retail.
1. Strategia scrisă, nu doar în cap
Mulți fondatori cred că „știu ei” unde vor să ajungă. Problema apare când trebuie:
- să explici unui investitor ce faci în 6-12 luni
- să traduci viziunea în backlog de produs
- să decizi ce NU construiești încă
Alexandru spune clar că azi, la Remoute, își planifică:
- problema pe care o rezolvă
- cercetarea (formulare, discuții structurate, nu doar feedback vag)
- ce face în primele 6 luni
- ce obiective numerice urmărește
În AI pentru retail, același lucru înseamnă:
- definirea clară a cazurilor de utilizare (recomandări, pricing dinamic, personalizarea campaniilor)
- roadmap: ce implementezi în Q1, Q2, Q3
- KPI-uri clare (ex: reducere bounce rate cu 15%, creștere conversii pe recomandări cu 25%)
2. Datele bat părerile – inclusiv în România
„Numerele sunt importante, nu ceea ce spun oamenii.” Nu e doar o replică bună pentru un interviu, ci un principiu de produs.
În practică, asta înseamnă:
- să urmărești cohorte de utilizatori, nu doar vizite totale
- să testezi A/B recomandările AI vs. recomandări simple
- să măsori câți utilizatori chiar folosesc funcțiile „smart”, nu câți le laudă pe social media
Retailerii români care își iau în serios datele ajung să facă diferența între „feature frumos” și „feature care aduce bani”. Fix cum Remoute trebuie să distingă între „specialist interesat” și „specialist care chiar livrează bine”.
3. Recomandările și „tribul” – și în business, și în retail
Alexandru a învățat repede o realitate foarte românească:
„În România funcționează recomandările. Dacă nu ai recomandări, poți să fii cel mai bun business din lume.”
De aici și inițiativa „Cafeaua de sâmbătă” – întâlniri cu antreprenori și oameni necunoscuți, fără pitch-uri, fără vânzare agresivă. Doar comunitate și schimb de idei.
În retail, asta se traduce în două direcții clare:
- Recomandări între oameni – review-uri, UGC, social proof
- Recomandări generate de AI – „clienții ca tine au mai cumpărat…”
Un sistem bun de personalizare nu înlocuiește comunitatea, ci o amplifică. Arată clienților produse relevante, bazate nu doar pe ce au cumpărat ei, ci pe ce cumpără oamenii din „tribul” lor digital.
Cinci întrebări pe care ar trebui să și le pună orice retailer care vrea AI
Pornind de la cele cinci sfaturi pe care Alexandru le dă antreprenorilor, putem rescrie lista special pentru retaileri care vor să introducă AI în business:
-
Cât timp chiar ai pentru proiectul de AI?
Personalizarea nu e un buton. Ai nevoie de luni de testare, rafinare, integrare cu sistemele existente. -
Cu cine te asociezi tehnic?
Furnizorul de AI, integratorul sau echipa internă sunt, practic, partenerii tăi de business. Alege-i ca pe niște cofondatori, nu ca pe niște simpli furnizori. -
Cum arată strategia ta de creștere, pe hârtie?
Ce vrei să obții din AI în 3, 6, 12 luni? Mai mulți clienți? Coș mediu mai mare? Stocuri optimizate? -
Ești pregătit să treci la acțiune, nu doar la idei?
Mulți retaileri rămân în faza de „ar fi fain să…” și nu ajung niciodată la un MVP funcțional. -
Știi unde vrei să ajungă business-ul, nu doar proiectul de AI?
AI-ul trebuie să fie o piesă dintr-un puzzle mai mare: extindere națională, intrare în online, scalare internațională etc.
De ce contează toate astea acum, în decembrie 2025
Suntem la final de an, în plin sezon de cumpărături. Pentru retail, decembrie decide, de multe ori, cum arată întreg anul financiar. Diferența dintre un magazin care „merge binișor” și unul care își depășește țintele e, tot mai clar, calitatea personalizării:
- ce recomandări primește fiecare client
- ce oferte vede și în ce ordine
- cum sunt prioritizate produsele în funcție de stoc, marjă și relevanță
Remoute arată că România poate construi produse SaaS cu AI care știu să facă matching inteligent. DocuGo arată că se pot rezolva probleme birocratice reale, tot cu ajutorul tehnologiei. Aidly arată ce se întâmplă când ai idee, dar nu ai cifre și strategie.
Retailerii care privesc atent aceste exemple nu copiază produsul, ci învață metoda:
- pornești de la o problemă clară
- construiești un MVP care chiar rezolvă ceva
- măsori, nu doar asculți impresii
- ajustezi în funcție de date, nu de orgolii
Dacă vrei să folosești AI în retailul tău în 2026, acum, în decembrie 2025, e momentul ideal să setezi direcția: să-ți clarifici obiectivele, să-ți alegi partenerii și să pui pe hârtie un plan realist pentru următoarele 6–12 luni.
Realitatea? E mai simplu decât pare: AI-ul nu înlocuiește instinctul de antreprenor român, ci îl trage de mânecă de fiecare dată când cifrele spun altceva decât orgoliul.