Companiile românești au un potențial real de extindere globală. Iată cum poate fi folosită inteligența artificială pentru analiză de piață, automatizare și produse scalabile.
Cum pot folosi AI companiile românești pentru extindere globală
În 2025, România are peste 600.000 de companii active și un ecosistem IT care exportă software și servicii de peste 10 miliarde de euro anual. Cu toate astea, mult prea puține firme românești trec cu adevărat la nivelul următor: produse scalabile global și operațiuni susținute de inteligență artificială.
Realitatea? Mediul de business local este mai pregătit ca oricând să iasă în lume. Antreprenori cu experiență, companii mid-corporate solide (5–50 mil. euro cifră de afaceri) și programe precum MoonShotX, susținut de Raiffeisen Bank și InnovX, creează exact contextul de care aveam nevoie. Următorul pas logic este clar: AI ca motor de scalare internațională.
În acest articol, pornim de la mesajele lui Voicu Oprean (AROBS) și Marius Marza (Datacor) despre diversitatea afacerilor românești și despre potențialul lor de extindere și le ducem în zona practică: cum folosești concret AI ca să îți pregătești compania pentru export, scalare și piețe noi.
1. De ce AI devine ingredientul obligatoriu pentru extinderea internațională
Orice companie care vrea să iasă din România se lovește de aceleași probleme: necunoașterea pieței, costuri mari de intrare, riscuri greu de estimat și o echipă deja suprasolicitată.
AI rezolvă exact aceste blocaje, pentru că poate:
- să analizeze rapid volume mari de date despre piețe noi;
- să automatizeze procese repetitive din operațiuni și vânzări;
- să personalizeze oferta pentru segmente de clienți complet diferite de cele din România.
Voicu Oprean puncta că „următorul moonshot ar putea veni dintr-o colaborare între companii, nu între indivizi”. AI se potrivește perfect acestei idei: modele, platforme și produse AI construite de un jucător românesc pot fi integrate de alți jucători în soluțiile lor, pentru a crea oferte mai puternice pe piețele externe.
Pentru companiile mid-corporate – exact cele vizate de MoonShotX – AI nu mai e un „nice to have”. Este diferența dintre o extindere bazată pe instinct și una bazată pe date, simulări și scenarii clare.
2. Diversitatea afacerilor românești este un avantaj – dacă e și augmentată cu AI
Voicu Oprean și Marius Marza vorbesc despre diversitatea mare de businessuri din România și despre faptul că mediul antreprenorial s-a maturizat. Asta înseamnă ceva foarte concret pentru AI:
Cu cât ai mai multă diversitate de industrii și modele de business, cu atât ai mai multe seturi de date și mai multe probleme reale pe care AI le poate învăța și rezolva.
Exemple concrete din realitatea locală
Gândește-te la câteva tipuri de companii românești care se înscriu în profilul MoonShotX (5–50 mil. euro CA):
- Firme IT și software – dezvoltare de produse SaaS, soluții ERP, CRM, fintech, healthtech;
- Companii de infrastructură și telecom (precum Datacor) – proiecte complexe B2B, clienți enterprise;
- Furnizori de servicii industriale și automotive (zona AROBS) – soluții embedded, automotive engineering;
- Producători nișați – echipamente, ambalaje, soluții hardware cu componentă digitală.
Toți acești jucători pot introduce module AI în oferta lor și pot folosi AI în operațiunile interne:
- un producător poate folosi AI pentru predicția cererii și optimizarea lanțului logistic, în timp ce vinde extern un portal B2B cu recomandări inteligente;
- o firmă IT poate trece de la proiecte custom la un produs SaaS cu funcții AI (recomandări, scoring, automatizări) vândut global, în engleză, germană sau japoneză;
- o companie de infrastructură poate oferi servicii de monitorizare inteligentă, cu AI care detectează anomalii și incidente înainte să lovească operațiunile clientului.
Diversitatea mediului de business românesc plus maturizarea antreprenorială, despre care se vorbește în MoonShotX, pregătesc terenul pentru un val de produse și servicii românești cu AI în nucleu, nu doar în prezentare.
3. Cum poate ajuta AI la analiza și alegerea piețelor externe
Primul pas într-o strategie de extindere internațională este alegerea corectă a piețelor țintă. Aici AI poate economisi luni de cercetare manuală.
Ce poate face AI pentru analiza de piață
-
Analiză comparativă de piețe
Modele AI pot procesa simultan date despre:- dimensiunea pieței;
- nivelul de digitalizare;
- competiție și prețuri;
- bariere de intrare (reglementări, certificări, licențe);
- comportament de cumpărare.
Rezultatul: un ranking de piețe cu scoruri, plus scenarii – „piață de test” vs „piață de scalare agresivă”.
-
Identificarea nișelor neacoperite
AI poate scana descrieri de produse, recenzii, forumuri, documentații publice și poate evidenția:- ce probleme nu sunt bine rezolvate de competitori;
- unde se plâng clienții cel mai des;
- ce segmente sunt ignorate (de ex. companii medii într-o industrie dominată de soluții enterprise prea scumpe).
-
Analiză de pricing și poziționare
Folosind date publice și interne, AI poate sugera:- intervale optime de preț pentru fiecare țară;
- pachete (bundle-uri) adaptate culturii și obiceiurilor locale;
- mesaje de poziționare diferite pentru SUA, UK, Japonia sau Austria.
Programul MoonShotX include deja vizite pe piețe-cheie precum Statele Unite, Austria, Regatul Unit și Japonia. AI poate pregăti aceste vizite astfel:
- liste scurte de potențiali parteneri, clienți și integratori;
- întrebări relevante pentru fiecare întâlnire, generate pe baza profilului companiei respective;
- materiale de prezentare adaptate limbii și culturii locale.
4. Automatizare cu AI: cum eliberezi echipa pentru creștere, nu pentru tabele
Scalarea fără automatizare înseamnă, de fapt, doar mai mult stres și haos. AI este cel mai eficient mod de a automatiza fluxurile care încetinesc extinderea internațională.
Zone în care companiile românești pot introduce AI rapid
- Vânzări și marketing B2B internațional
- scoring automat al lead-urilor în funcție de probabilitatea de conversie;
- generare asistată de AI pentru emailuri de outreach, adaptate pe industrie și țară;
- analiză a call-urilor de vânzări (speech-to-text + insight-uri: obiecții, interese, teme recurente);
- campanii de content generate și traduse cu AI, apoi rafinate de echipă.
- Suport clienți pe mai multe limbi
- chatbot-uri cu AI generativ, antrenate pe baza documentației interne, care răspund 24/7 în engleză, germană sau franceză;
- sisteme de „augmented support” – AI sugerează operatorului răspunsuri și soluții, operatorul le validează;
- clasificare automată a tichetelor și rutarea lor către echipa corectă.
- Operațiuni și project management
- previzionarea riscurilor și întârzierilor pe proiecte internaționale (mai ales în IT și infrastructură);
- generare automată de rapoarte de status pentru clienți;
- asistenți AI interni care răspund întrebărilor despre proceduri, contracte, SLA-uri.
- Zone sensibile: juridic și compliance internațional
- pre-analiză de contracte cu modele AI care evidențiază clauze riscante sau neobișnuite;
- traduceri asistate pentru contracte și termeni legali, pe care apoi le verifică un avocat;
- sinteze ale normelor de conformitate într-o anumită țară (de ex. protecția datelor, reglementări sectoriale).
Rezultatul? Echipa de management se ocupă de decizii strategice și relații-cheie, nu de tabele și Word-uri interminabile.
5. Personalizare cu AI: produse și servicii „made in Romania”, dar simțite ca „local” în fiecare țară
Unul dintre cele mai puternice avantaje ale AI pentru companiile românești care ies în afară este capacitatea de personalizare la scară.
Cum arată personalizarea reală, nu doar în prezentare
- Localizare inteligentă a produsului
- adaptarea interfeței în funcție de cultură (nu doar traducere de texte);
- personalizarea fluxurilor din aplicație în funcție de rol, industrie și țară;
- recomandări dinamice bazate pe comportamentul utilizatorilor din fiecare piață.
- Mesaj și ofertă diferite pe aceeași platformă
- AI poate genera automat variante de landing page în funcție de țară, industrie și mărimea companiei;
- pachete și opțiuni diferite afișate automat pentru un SMB din Austria vs. un corporate din UK;
- emailuri și campanii de retenție adaptate la modul în care reacționează utilizatorii din fiecare țară.
- Produse SaaS românești cu AI în centru
Seria „AI în Industria IT din România: Servicii și Produse” arată clar tendința: tot mai multe companii trec de la servicii la produse SaaS cu AI integrat:
- sisteme de testare automatizată cu AI pentru dezvoltatori;
- soluții de DevOps cu AI care optimizează deployment-urile și monitorizează aplicațiile;
- platforme B2B care includ scoring de risc, recomandări de preț sau predicții de cerere.
Aceste produse au un avantaj major: sunt ușor de replicat pe piețe multiple, iar AI ajută la adaptarea lor fără să rescrii totul pentru fiecare țară.
6. Cum ar trebui să arate, concret, un plan de extindere cu AI pentru o companie mid-corporate
Dacă ești în liga companiilor vizate de MoonShotX (5–50 mil. euro cifră de afaceri) și știi că urmează să te uiți spre SUA, UK sau Japonia, un plan realist ar arăta cam așa:
Pasul 1 – Diagnoză: unde te poate ajuta AI cel mai mult
- analizezi lanțul de valoare: vânzări, marketing, produs, operațiuni, suport;
- identifici 3–5 fluxuri repetitive/scumpe unde AI poate aduce impact în 3–6 luni;
- stabilești câteva KPI-uri clare: timp de răspuns, cost per lead, timp de lansare într-o nouă piață etc.
Pasul 2 – Pilotare pe o piață de test
- alegi o piață mai apropiată cultural (ex: Austria sau altă țară UE);
- implementezi AI în 1–2 zone critice (de exemplu, lead scoring + suport clienți);
- măsori impactul și ajustezi procesele.
Pasul 3 – Produs și ofertă cu AI la pachet
- introduci componente AI direct în produs/serviciu (nu doar în back-office);
- comunici clar beneficiile pentru clienți: timp economisit, cost redus, acuratețe crescută;
- creezi studii de caz, în special pentru clienți din România pe care îi poți „exporta” ca referințe.
Pasul 4 – Scalare pe piețe mai complexe
- folosești insight-urile din piața de test pentru a aborda SUA, UK sau Japonia;
- ajustezi modelul de business (licențiere, abonament, white-label) în funcție de fiecare piață;
- construiești parteneriate cu integratori locali, unde AI poate fi și un diferențiator, și un liant tehnic.
MoonShotX deja oferă bootcamp, sesiuni de diagnoză one-on-one și acces la evenimente internaționale. Dacă aliniezi aceste resurse cu un plan de AI bine gândit, treci din zona de „vizită și networking” în zona de strategie concretă, măsurabilă, repetabilă.
7. Unde mergem de aici: AI ca standard în scalarea companiilor românești
Marius Marza spunea că este „impresionant să vezi oameni care încurajează companiile mid-corporate să iasă din România și să se scaleze” și că se simte optimist legat de impactul asupra Datacor. Are perfectă dreptate să fie optimist – dar optimismul trebuie dublat de tehnologie serioasă.
AI trebuie să devină standardul, nu excepția, mai ales pentru companiile IT și pentru jucătorii B2B care au deja clienți mari și produse validate în România.
Dacă mediul local chiar are „un potențial bun să se extindă în afara țării”, cum spun Oprean și Marza, atunci următorul pas logic este clar:
- să îți pui întrebarea „unde poate AI să îmi scurteze drumul către piața externă?”;
- să tratezi AI nu ca pe un experiment de laborator, ci ca pe o piesă centrală din strategia de business;
- să folosești programe precum MoonShotX nu doar pentru networking, ci ca să îți validezi planul de extindere cu AI end-to-end.
Dacă ai o companie românească din zona IT, infrastructură, producție nișată sau servicii B2B și ești în zona 5–50 mil. euro cifră de afaceri, întrebarea nu mai este „dacă” vei folosi AI pentru extindere internațională, ci „cât de repede” și „cât de ambițios” vei face asta.