Industria IT&C își temperează creșterea, dar presiunea fiscală face ca AI-ul în retail – personalizare, pricing dinamic, optimizare stocuri – să devină esențial.
Industria IT încetinește, dar presiunea pe eficiență abia începe
Când o industrie care generează 23,6 miliarde EUR cifră de afaceri și aproape 7% din PIB începe să își tempereze creșterea, nu mai vorbim doar de un sector. Vorbim de întreaga economie. Exact asta arată cele mai recente date ANIS despre industria IT&C din România.
Sectorul IT continuă să crească, exporturile urcă, iar ponderea în PIB a ajuns la 6,67%. Totuși, noile măsuri fiscale au frânat ritmul. Marjele se comprimă, salariile nete se ajustează, iar companiile IT sunt forțate să facă mai mult cu aceiași bani – sau chiar cu mai puțini.
Asta e vestea proastă. Vestea bună? Aceleași presiuni împing companiile să adopte AI și automatizare mult mai serios. Iar lecțiile învățate acum de IT sunt exact ce are nevoie retailul românesc: eficiență, personalizare și decizii bazate pe date.
În seria „AI în Industria IT din România: Servicii și Produse”, articolul de azi merge într-o direcție foarte concretă:
- ce înseamnă temperarea creșterii în IT&C,
- de ce fiscalitatea pune presiune pe tot lanțul economic,
- cum poate AI-ul orientat spre retail (personalizare, pricing dinamic, optimizare stocuri) să fie răspunsul logic la aceste presiuni.
1. Industria IT&C: cifre mari, ritm mai lent
Realitatea e clară: industria IT&C rămâne motor pentru economia României, dar accelerația nu mai e la podea.
Conform ultimului studiu de industrie ANIS:
- cifra de afaceri IT&C: 23,6 miliarde EUR,
- pondere în PIB: 6,67%,
- exporturi în creștere – tot mai multe servicii software și produse SaaS vândute pe piețe externe.
Până aici, totul sună bine. Problema apare când intră în scenă măsurile fiscale.
Cum lovește fiscalitatea sectorul IT
Măsurile introduse în ultimii ani (renegocierea facilităților pentru IT-iști, modificări de contribuții, noi impozite) au trei efecte directe:
- Costul cu personalul crește pentru angajatori.
- Salariul net al specialiștilor scade sau stagnează.
- Companiile sunt obligate să-și recalibreze bugetele de investiții.
Ce înseamnă asta, practic?
- mai puține „experimente” și proiecte pe feeling,
- mai multă presiune pe proiecte cu ROI clar, rapid și măsurabil,
- interes crescut pentru produse și servicii bazate pe AI și automatizare care reduc costuri operaționale.
Industria IT e, în felul ei, un laborator de stres: vede prima efectele fiscale și e forțată să inoveze sub presiune. Retailul va urma același traseu, doar că are marje și mai fragile.
2. De la IT la retail: aceeași presiune, altă marjă
Retailul românesc trăiește aceeași poveste, doar că nu are luxul marjelor mari din software.
- costurile cu personalul cresc,
- chirii și utilități mai scumpe,
- presiune pe prețuri din partea consumatorilor,
- și, deasupra, noi reguli fiscale.
Dacă IT-ul, cu 6,67% din PIB, se simte strâns de gât, un retailer cu marjă de 3–5% simte strângerea mult mai dur.
Ce putem „importa” din modul în care reacționează IT-ul
Companiile IT românești au început deja să se repoziționeze:
- automatizează procese interne (HR, financiar, suport),
- mută focusul de la „time & materials” pe produse SaaS scalabile,
- investesc în AI în DevOps, testare automatizată, suport clienți,
- caută să standardizeze, nu să rescrie de fiecare dată roata.
Retailul poate învăța direct din asta:
Când fiscalitatea îți mănâncă din marjă, AI-ul nu mai e „nice to have”. Devine infrastructură de eficiență.
Iar trei zone concrete aduc cel mai rapid impact:
- Experiență de cumpărare personalizată (online și offline).
- Pricing dinamic și promoții inteligente.
- Optimizarea stocurilor și a lanțului de aprovizionare.
3. AI pentru experiență de cumpărare personalizată
Personalizarea experienței de cumpărare este cea mai vizibilă aplicare de AI în retail. Și e, de obicei, cea care convinge managementul că „AI chiar aduce bani”.
Cum arată o experiență personalizată, concret
Exemplele pe care le văd cel mai des în proiecte reale:
- recomandări de produse bazate pe istoricul fiecărui client,
- bannere și campanii de e-mail diferite pentru segmente de clienți,
- oferte personalizate în funcție de comportament (nu doar demografie),
- mesaje în aplicația mobilă adaptate la ce a căutat sau a cumpărat clientul.
Cu modele de AI bine antrenate pe datele retailerului, poți trece:
- de la „toți primesc același newsletter”
- la „fiecare client vede lucruri relevante pentru el, exact când contează”.
De ce contează acum, în context de presiune fiscală
Când costurile cresc, ai două opțiuni pentru a-ți proteja profitul:
- Tai costuri brute (renunți la oameni, spații, stocuri).
- Crești valoarea medie a coșului și rata de conversie, fără să mărești agresiv bugetul de marketing.
AI-ul de personalizare ajută direct la varianta a doua:
- mai multe vânzări la același trafic,
- ofertare mai inteligentă către clienții cu probabilitate mare de cumpărare,
- mai puțini bani aruncați pe campanii generice.
Retailerii care nu au deja un minim de personalizare AI vor simți din plin cum presiunile fiscale „rod” profitul. Ceilalți vor amortiza șocul prin eficiență comercială.
4. Pricing dinamic și promoții inteligente cu AI
Prețul greșit mănâncă marja mai repede decât orice taxă. De aici vine obsesia tot mai mare pentru pricing dinamic în retail.
Cum funcționează pricingul dinamic
Modelele de AI pot analiza în timp real:
- istoricul vânzărilor pe produs, categorie, zonă,
- sezonalitate (de Black Friday vs luna ianuarie, de exemplu),
- stocuri disponibile și viteza de rotație,
- reacția clienților la promoții trecute,
- mișcările competitorilor (unde există date disponibile).
Pe baza acestor informații, sistemul poate recomanda sau chiar aplica:
- ajustări fine de preț (nu doar reduceri masive),
- pachete și bundle-uri inteligente,
- promoții diferențiate pe canale (online vs magazin fizic),
- oferte personalizate pentru clienți cu risc de churn.
Legătura directă cu presiunea fiscală
Fiscalitatea nu îți lasă prea mult loc să „greșești în sus sau în jos”:
- dacă ții prețul prea mic, pierzi marjă;
- dacă îl crești prea abrupt, pierzi volum;
- dacă promoțiile sunt puse „după feeling”, pierzi bani în ambele direcții.
AI-ul pentru pricing dinamic face exact ceea ce lipsă de timp și resurse nu îți permite:
„Testează” constant zeci de scenarii de preț și promoție și alege varianta cu cel mai bun raport între volum, profit și risc.
Retailerii care își aliniază pricingul cu date reale, nu cu intuiții și presiuni de moment, trec peste șocurile fiscale cu mult mai puține pierderi.
5. Optimizarea stocurilor: unde AI recuperează direct bani pierduți
Dacă ar fi să aleg un singur loc în care AI aduce cel mai clar ROI în retail, acela ar fi managementul stocurilor.
De ce stocurile sunt „gaura neagră” a retailului
Două extreme ard bani în tăcere:
- overstock – blochezi cash în produse care nu se mișcă,
- out-of-stock – pierzi vânzări și încrederea clienților.
Într-o perioadă în care fiscalitatea crește presiunea pe cash-flow, niciuna dintre extreme nu mai e acceptabilă.
Cum ajută AI în prognoza și rotația stocurilor
Modelele AI de forecast pot lua în calcul:
- vânzări istorice pe SKU, magazin, canal,
- sezonalitate și evenimente speciale (Paște, Crăciun, reduceri de iarnă),
- factori locali (vreme, evenimente regionale, comportament specific orașului),
- timpi reali de livrare de la furnizori,
- promoțiile planificate.
Rezultatul:
- comenzi mai precise către furnizori,
- mai puțină marfă „adormită” în depozit,
- mai puține rafturi goale la produse cu rotație mare,
- cash blocat mai puțin timp în stoc.
În proiectele bine implementate, nu e deloc neobișnuit să vezi:
- scădere cu 20–30% a overstock-ului,
- creștere vizibilă a rotației medii,
- reducerea incidentelor out-of-stock la produse cheie.
Într-un context în care industria IT&C își temperează creșterea și banii sunt numărați mai atent, astfel de procente fac diferența între „ne descurcăm” și „suntem nevoiți să închidem magazine”.
6. IT-ul românesc ca furnizor de AI pentru retail
Partea interesantă în România e această suprapunere între două lumi:
- o industrie IT cu experiență globală, cu exporturi în creștere,
- un retail local extrem de competitiv, dar încă sub-digitalizat în zone cheie.
Chiar dacă măsurile fiscale temperează creșterea IT, ele nu taie competența. Din contră, împing companiile IT să:
- creeze produse SaaS de AI pentru retail, scalabile pe mai mulți clienți,
- folosească AI în dezvoltare software, testare automatizată și DevOps ca să scoată mai repede pe piață soluții stabile,
- structurzeze oferte cu focus pe ROI clar pentru clienți – nu doar pe ore facturate.
Pentru retaileri, asta e o oportunitate clară:
Poți lucra cu furnizori IT români care înțeleg atât fiscalitatea locală, cât și contextul specific al pieței de retail.
Când IT-ul e obligat de context să devină mai eficient și mai orientat pe produs, beneficiarul direct este tocmai clientul din retail, care primește soluții mai bune, mai ieftine și mai rapid implementabile.
7. De unde începi ca retailer: pași concreți
Orice discuție despre AI sună frumos până când trebuie să semnezi un buget. Acolo apar blocajele.
O abordare rezonabilă în contextul actual:
-
Diagnostic de date
Unde sunt datele tale azi? ERP, POS, e-commerce, CRM, Excel-uri disparate? Fără o minimă ordine, AI-ul e doar un slogan. -
Un singur caz de utilizare clar
Alege una dintre cele trei zone cu impact rapid:- personalizare recomandări produs,
- pricing/promoții pentru o categorie cheie,
- forecast de stoc pentru 1–2 categorii critice.
-
Pilot mic, dar măsurabil
Lucrează cu un furnizor IT (ideal românesc, care cunoaște deja contextul fiscal și operațional) la un proiect pilot cu indicatori clari: rata de conversie, rotația stocului, marja per categorie. -
Scalare treptată
Dacă pilotul aduce rezultatele așteptate, extinde către: mai multe magazine, mai multe categorii, integrare cu programe de loialitate. -
Integrare în operațional, nu „jucărie de marketing”
AI-ul trebuie să ajungă în deciziile zilnice ale buyerilor, merchandiserilor și managerilor de magazin, nu doar în prezentări PowerPoint.
În contextul fiscal actual, proiectele de AI care nu au un business case simplu – „investim X, recuperăm în Y luni prin Z indicatori” – nu vor trece nici de CFO, nici de board. E normal. Tocmai de aceea, furnizorii IT care știu să construiască astfel de business case-uri pornesc cu un avantaj masiv.
Concluzie: creștere mai lentă în IT, necesar mai mare de AI în retail
Industria IT&C din România, cu 23,6 miliarde EUR cifră de afaceri și 6,67% din PIB, rămâne un pilon al economiei, chiar dacă ritmul de creștere este temperat de fiscalitate.
Pentru retail, mesajul e clar: dacă un sector atât de performant își regândește investițiile, automatizarea și AI-ul, nu are sens ca retailul să rămână blocat în Excel și decizii „după instinct”.
AI în retail – de la experiență de cumpărare personalizată la pricing dinamic și optimizarea stocurilor – nu mai este un moft tehnologic, ci un răspuns direct la:
- presiunea fiscală,
- scumpirea resurselor,
- așteptările crescute ale clienților.
Seria „AI în Industria IT din România: Servicii și Produse” arată, de fapt, cum acest context forțează IT-ul să construiască soluții tot mai concrete pentru businessuri reale, nu doar pentru slide-uri de conferință. Retailul care intră acum în conversația asta, cu curaj și cu un plan clar, va fi exact acel tip de business despre care, peste câțiva ani, vom spune: „au făcut pașii grei când era mai greu, nu când era prea târziu”.