NATO DIANA validează capacitatea României de a construi tehnologie AI de top. Află cum se pot traduce aceste inovații în soluții concrete pentru retailul românesc.
De la aerospațial la retail: aceeași miză, date mai inteligente
150 de companii inovatoare din 24 de țări NATO au fost selectate în 2026 Challenge Programme al acceleratorului NATO DIANA. Printre ele se află și Institutul Național de Cercetare-Dezvoltare Aerospațială (INCAS) din România.
Faptul că un institut românesc intră într-un accelerator internațional de apărare și inovație nu e doar o știre „de industrie”. E un semnal clar: ecosistemul românesc de tehnologie și AI a ajuns la masa mare, acolo unde contează viteza, securitatea și capacitatea de a lucra cu volume uriașe de date.
De ce ar trebui să intereseze asta un retailer român, un director IT sau un fondator de start-up SaaS pentru retail? Pentru că aceleași tipuri de tehnologii AI folosite în aerospațial și apărare – analiză avansată de date, simulări, optimizare de logistică, sisteme autonome – sunt exact ce va diferenția retailul românesc în următorii 2–3 ani.
În articolul ăsta îți arăt:
- ce este NATO DIANA și de ce e relevant pentru IT-ul românesc;
- ce tipuri de inovații (multe cu AI) sunt în astfel de programe;
- cum se traduc ele, foarte concret, în retail: logistică inteligentă, personalizare, prețuri dinamice;
- cum pot companiile IT românești să folosească momentul INCAS–DIANA ca model pentru produse SaaS scalabile în retail.
Ce este NATO DIANA și de ce contează pentru România
NATO DIANA (Defence Innovation Accelerator for the North Atlantic) este programul prin care NATO finanțează și accelerează tehnologii cu dublă utilizare: militară și civilă. Vorbim de zone precum:
- inteligență artificială și analiză de date;
- senzori avansați și IoT;
- autonomie și robotică;
- comunicații sigure și sisteme distribuite;
- securitate cibernetică.
Faptul că 150 de companii din 24 de țări au fost selectate pentru ediția 2026 arată un lucru simplu: cine știe să combine AI cu hardware, date și procese complexe are prioritate în investiții și parteneriate internaționale.
Ce înseamnă, practic, pentru IT-ul românesc
Intrarea INCAS în DIANA înseamnă că:
- România este recunoscută ca furnizor de tehnologie, nu doar de outsourcing.
- Se validează un model de lucru: echipe interdisciplinare, AI + inginerie + management de proiect complex.
- Se deschide o ușă pentru alte organizații românești – inclusiv companii IT orientate spre produse SaaS pentru retail, e-commerce și logistică.
În seria „AI în Industria IT din România: Servicii și Produse”, acesta e un punct de cotitură: trecem de la „prestări servicii la comandă” la produse cu IP clar, scalabile internațional, exact ce caută și retailul mare.
De la aerospațial la raft: paralele care nu sunt deloc teoretice
Aerospațialul și retailul par două lumi complet diferite. În realitate, joacă același joc cu alte piese: date multe, decizii rapide, margini de eroare cât mai mici.
1. Date și senzori
În proiecte aerospațiale:
- ai senzori pe aeronave, sateliți, infrastructură;
- colectezi date în timp real despre poziție, vibrații, temperatură, consum;
- AI trebuie să detecteze anomalii și să prevadă defecțiuni.
În retail modern:
- ai POS-uri, camere video, etichete electronice, aplicații de loialitate;
- colectezi date despre trafic în magazin, coșuri de cumpărături, comenzi online;
- AI poate prezice cererea, rupe tipare de fraudă, ajusta prețuri.
Tehnica de bază e aceeași: colectare, curățare, fuziune de date și modele de machine learning robuste.
2. Logistică și lanț de aprovizionare
În apărare și aerospațial, logistica e critică: piese, combustibil, echipamente, totul trebuie să ajungă la timp, la locul potrivit. Aici AI optimizează:
- rute;
- stocuri critice;
- timp de livrare și mentenanță.
În retail:
- depozitele, magazinele fizice și online, furnizorii joacă exact același rol;
- pierderile din stocuri prost dimensionate pot mânca 3–5% din marjă;
- întârzierile pe lanțul de aprovizionare lovesc direct în raftul gol.
Modelele AI pentru optimizare de lanț logistic dezvoltate în contexte „grele” (aerospațial, apărare) pot fi adaptate foarte eficient pentru:
- previziune de cerere pe SKU, pe magazin, pe oră;
- planificare de livrări și rute curierat;
- echilibrarea stocurilor între magazine și online.
3. Securitate și reziliență
Dacă în apărare vorbim de atacuri cibernetice, bruiaj sau sabotaj, în retail avem:
- fraude în plăți;
- atacuri asupra sistemelor de loyalty;
- încercări de intrare în infrastructura de e-commerce.
Algoritmii AI folosiți în proiecte NATO pentru detectarea atacurilor și a comportamentului anormal de rețea se traduc ușor în:
- modele de scoring de tranzacții;
- detecție de conturi suspecte;
- monitorizarea traficului din aplicații și magazine online.
Cum poate folosi retailul românesc lecțiile din NATO DIANA
Retailul românesc are de învățat mai puțin „tehnologie” și mai mult „mod de organizare a inovației”. Aici NATO DIANA e un manual deschis.
1. Gândește-te la AI ca la un program, nu ca la un proiect
DIANA nu finanțează un singur algoritm sau o singură aplicație; finanțează programe de inovare. Retailerii mari din România ar trebui să ia aceeași abordare:
- nu „facem un POC de AI la inventar și vedem”;
- ci „ne asumăm un roadmap de 18–24 luni în care AI intră în: stocuri, prețuri, recomandări, support clienți”.
Ce funcționează bine în practica pe care am văzut-o la clienți mari:
- Un AI task force mixt (IT, operațiuni, marketing, financiar), nu doar echipă tehnică.
- Un buget anual de experimentare clar, cu prag de succes definit (de ex. +2 puncte procentuale marjă brută, -20% rupturi de stoc).
- Parteneriat strâns cu o companie IT românească specializată în produse SaaS de AI, nu doar „outsourcing la oră”.
2. Standardele de calitate și securitate trebuie să fie la nivel „aerospațial”
Proiectele evaluate în NATO DIANA respectă standarde foarte dure de:
- calitate a datelor;
- trasabilitate a modelelor AI;
- securitate și guvernanță.
Retailul românesc încă lucrează deseori cu:
- date împrăștiate în Excel-uri;
- integrări fragile între ERP, WMS, POS și e-commerce;
- acces la date fără politici clare.
Dacă vrei AI care chiar funcționează:
- unifică-ți sursele de date (data warehouse sau data lake minim decent);
- curăță și etichetează datele: produse standardizate, coduri unice, istoric de prețuri;
- tratează securitatea datelor clienților la nivel militar, nu „merge și-așa”. GDPR nu e doar o obligație, e o șansă să îți disciplinezi infrastructura.
3. Colaborează internațional, dar construiește IP în România
Modelul DIANA e simplu: colaborare între organizații din multe țări, dar fiecare își păstrează o parte importantă din proprietatea intelectuală.
Pentru retail și IT românesc, rețeta sănătoasă arată cam așa:
- folosești platforme cloud globale și tool-uri consacrate;
- colaborezi cu furnizori de date și tehnologie din afară;
- dar produsele AI de business (predicție cerere, pricing, customer insights) sunt dezvoltate de echipe românești, cu IP păstrat local.
Așa se nasc produse SaaS românești pentru retail, care pot fi vândute apoi în alte țări din regiune, nu doar aplicate la un singur lanț din România.
Exemple concrete: ce tipuri de AI folosite în aerospațial pot fi adaptate pentru retail
Ca să nu rămânem în zona de principii, hai să intrăm puțin în concret. Tipurile de soluții care apar frecvent în programe ca DIANA sunt perfect adaptabile la retail.
Predicție și simulare (digital twin)
În aerospațial, conceptul de digital twin (geamăn digital) înseamnă:
- un model digital al unei aeronave, al unui motor sau al unei infrastructuri;
- unde poți simula scenarii: uzură, temperatură, regim de zbor, mentenanță.
În retail, un „digital twin” pentru magazin sau lanț de magazine poate însemna:
- simularea fluxului de clienți în funcție de vreme, promoții, salarii, sărbători;
- testarea de scenarii de preț sau amplasare la raft;
- optimizarea programului de lucru al angajaților.
Companiile IT românești pot construi astfel de motoare de simulare ca produse SaaS, folosind aceleași tehnici de modelare și predicție ca în aerospațial.
Detectarea anomaliilor
În proiecte NATO:
- AI caută anomalii în datele de zbor, trafic de rețea, telemetrie;
- orice „deviere” de la normal poate fi un incident sau un atac.
În retail:
- anomaliile pot fi pierderi neexplicate de stoc;
- comportament de achiziție suspect pe carduri de loialitate;
- tranzacții dubioase în e-commerce.
Soluțiile de anomaly detection generaliste se pot specializa ușor pe:
- date de tranzacții;
- loguri de sistem;
- fluxuri de inventar.
Optimizare multi-obiectiv
Aerospațialul nu optimizează doar „costul”. Trebuie să țină cont simultan de:
- siguranță;
- consum;
- timp de răspuns;
- resurse disponibile.
Retailul e în aceeași situație:
- vrei prețuri competitive, dar și marjă bună;
- vrei stocuri suficiente, dar și capital blocat minim;
- vrei livrare rapidă, dar cost logistic controlat.
Algoritmii de optimizare multi-obiectiv, deja folosiți în proiecte avansate, pot sta la baza unor produse SaaS românești de:
- prețuri dinamice;
- planificare de promoții;
- optimizare de lanț de aprovizionare.
Pași concreți pentru retaileri și companii IT românești
Dacă vrei să folosești momentul DIANA–INCAS ca un semnal și nu doar ca știre, ai nevoie de un plan clar.
Pentru retaileri (food, non-food, e-commerce)
- Alege 1–2 cazuri de utilizare AI cu impact direct în P&L:
- predicție cerere pentru reducerea ruperilor de stoc;
- optimizare preț în funcție de concurență și stoc;
- segmentare clienți pentru campanii mai eficiente.
- Invită la masă un partener IT românesc specializat în AI, nu doar integratori generici.
- Cere-le un roadmap de produs, nu un proiect fix – cum evoluează soluția în 12–24 luni.
- Definiți împreună indicatori măsurabili: economii, creștere de vânzări, reducere de stoc.
Pentru companii IT românești (software, SaaS, consultanță)
- Inspiră-te din structura DIANA:
- clarifică ce problemă grea rezolvi (logistică, pricing, personalizare, securitate);
- aliniază-te la standarde înalte de securitate și explicație a modelelor AI.
- Treci de la proiecte custom la produse:
- pornește de la 1–2 clienți retail din România;
- standardizează ce ai construit într-un SaaS configurabil.
- Gândește-te regional:
- dacă soluția funcționează în România, poate funcționa în Polonia, Bulgaria, Cehia;
- construiește de la început cu multi-limbă, multi-valută și reguli fiscale configurabile.
- Construiește-ți credibilitate:
- arată că te raportezi la standarde similare cu cele din proiecte internaționale (NATO, UE);
- pune accent pe calitatea datelor, auditabilitatea modelelor și claritatea KPI-urilor.
De ce știrea cu INCAS și NATO DIANA e relevantă pentru tine acum
Succesul INCAS în acceleratorul NATO DIANA arată că România poate juca în liga mare a inovației bazate pe AI, în zone extrem de complexe precum aerospațialul și apărarea. Dacă putem construi algoritmi și sisteme pentru astfel de contexte, nu există niciun motiv serios să nu putem ridica și retailul românesc la următorul nivel.
Pentru seria „AI în Industria IT din România: Servicii și Produse”, momentul acesta e un fel de test de maturitate: continuăm să vindem doar ore de programare sau trecem la produse AI scalabile, care schimbă modul în care funcționează un lanț de retail?
Dacă ești retailer, întreabă-te direct: unde pierd bani azi pentru că iau decizii „orbește”, fără AI? Iar dacă ești în IT, pune-ți altă întrebare: ce produs de AI pot construi, inspirat din rigorile aerospațiale, care să devină standard în retailul românesc până în 2027?
Răspunsurile la aceste întrebări, nu comunicatele de presă, vor decide cine sunt liderii următorului ciclu de creștere în retailul românesc.