Ecosistemul tech românesc s-a maturizat, iar AI-ul trece din prezentări în magazine: cum pot retailerii din România să folosească soluții AI locale cu impact real.
AI românesc cu substanță: de la start-up la retail
În 2025, startup-urile tech cu ADN românesc au atras aproape 400 de milioane de euro. Pare mult, dar detaliul care contează este altul: peste 350 de milioane s-au dus către runde mari, iar zona de seed și early-stage abia trece de 20 de milioane de euro. Asta nu mai e perioada pitch-urilor sclipitoare fără produs în spate; e perioada în care banii urmăresc execuția și impactul real în business.
Și aici apare miza pentru retailul românesc. În timp ce ecosistemul tech se așază, AI-ul iese din zona de prezentări PowerPoint și intră în rafturi, case de marcat și aplicații de loialitate. Retailerii nu mai caută „AI pentru PR”, ci soluții care reduc pierderile, cresc coșul mediu, personalizează oferta și fac diferența într-un Q4 aglomerat, cum e decembrie 2025.
Articolul original despre TechAngels și startup-urile românești vorbește despre maturizare. În seria „AI în Industria IT din România: Servicii și Produse”, merită să ducem discuția mai departe: cum se traduce această maturizare în AI aplicat în retailul românesc, nu doar în pitch deck-uri.
1. De la hype la execuție: ce s-a schimbat în tech-ul românesc
Realitatea este clară: ecosistemul tech românesc a intrat în faza de selecție dură. Capital există, dar nu mai curge în orice idee cu „AI” trecută pe slide.
Câteva repere din 2025:
- ~398 mil. euro capital vizibil în mișcare
- Peste 350 mil. euro în runde mari, pentru companii cu poziționare globală
- Doar puțin peste 20 mil. euro în seed & early-stage
- O parte importantă a banilor vine din runde internaționale ale startup-urilor cu fondatori români
Asta înseamnă două lucruri pentru retail:
- Există deja tech românesc scalat internațional care poate fi adus în magazinele din România fără frică de „pilot pe viață”.
- Startup-urile mici sunt filtrate mai dur, deci ce ajunge în fața unui retailer are, de obicei, mai multă substanță decât acum 3–4 ani.
Marius Istrate (TechAngels) a punctat foarte bine tranziția:
„În 2024 am avut pitch-uri bune, dar companii slabe. În 2025 am avut pitch-uri slabe, dar companii bune.”
Pe românește: forma nu mai ține loc de fond. Iar pentru un director de retail, asta e veștile bune – nu mai pierzi timp cu demo-uri spectaculoase care nu se traduc în ROI.
2. AI nativ vs. „AI lipit pe deasupra” – testul de maturitate
Diferența dintre AI cu impact real și AI de prezentare e simplă:
- AI nativ: construit pe date proprii, integrat în procesele de business, cu efect măsurabil (venit, cost, timp).
- AI ca strat decorativ: API pus peste un produs existent, fără schimbare reală în operațiuni.
Investitorii TechAngels au început să separe agresiv aceste două categorii. Startup-urile care au ridicat runde serioase în 2025 sunt cele cu AI aplicat, nu doar menționat.
Pentru retailul românesc, asta schimbă jocul. Când un furnizor vine cu „soluție de AI pentru retail”, întrebările bune sunt directe:
- Ce date folosește modelul? Datele mele sau doar agregări generice?
- Unde se integrează în operațiunile mele? ERP, POS, e-commerce, CRM, WMS?
- În cât timp văd un rezultat concret (procente, nu promisiuni)?
Exemple de AI nativ relevant pentru retail
-
Recomandări personalizate pentru e-commerce și aplicații de loialitate
Model antrenat pe:- istoricul de cumpărături
- comportamentul în aplicație
- sezonalitate (Black Friday, Crăciun, Paște)
Rezultat realist: +10–20% creștere în valoarea coșului în 3–6 luni, dacă e integrat corect.
-
Optimizare de stoc și forecasting de cerere
AI care învață din:- vânzări pe magazin, categorie, oră
- promoții trecute
- sezonalitate locală (ex. litoral vs. oraș, oraș mic vs. mall)
Rezultat realist: reducere cu 15–30% a out-of-stock pe categorii sensibile, fără să umfle stocul total.
-
Dynamic pricing controlat, nu haotic
Nu schimbat prețul din 5 în 5 minute, ci:- scenarii testate pe segmente
- elasticitate de preț învățată pe date reale
- reguli de business clare (limite, excepții, brand constraints)
Rezultat realist: +3–5% marjă brută pe anumite categorii, fără backlash de la clienți.
Asta înseamnă „mai puțină agitație, mai multă substanță” în AI românesc: mai puține promisiuni vagi, mai multe KPI-uri înainte de semnat contractul.
3. De la start-up la raft: cum arată un proiect AI reușit în retail
Majoritatea companiilor de retail mari din România sunt deja curtate de startup-uri și furnizori IT cu AI în ofertă. Puține proiecte însă trec de faza de „proof of concept etern”. Diferența o face modul în care este gândită execuția, nu doar tehnologia.
Un proiect sănătos de AI în retail românesc are, în practică, câteva etape clare.
3.1. Definirea problemei în limbaj de business, nu de tehnologie
În loc de:
„Vrem să folosim AI în magazine.”
Formula câștigătoare arată așa:
- „Vrem să reducem pierderile din expirare la lactate cu 15% în 9 luni.”
- „Vrem să creștem rata de conversie în aplicație cu 5 puncte procentuale.”
- „Vrem să reducem timpul de răspuns în call center cu 30 de secunde per apel.”
Abia apoi intră în joc furnizorul sau startup-ul românesc cu AI.
3.2. Alegerea partenerilor: ce s-a schimbat în 2025
Pe măsură ce investitorii devin mai selectivi, retailerii pot folosi același filtru:
- Startup-ul are deja un client plătitor pe un use case apropiat?
- Modelul folosește date proprii sau doar un „skin” peste un LLM general?
- Echipa fondatoare are experiență în retail / FMCG / logistică, nu doar în coding?
- Soluția e construită să se integreze cu sisteme folosite și în România (ex. tipuri de ERP, POS)?
TechAngels menționează clar: fondatorii vorbesc din ce în ce mai mult despre rute de extindere, cifre și internațional. Asta e exact ce îți dorești și ca retailer: parteneri care știu să livreze în mai multe piețe, nu doar într-un singur proof of concept local.
3.3. Pilotul: mic, dar serios
Un pilot bun nu înseamnă „hai să vedem ce iese”. Înseamnă:
- scope clar (1–3 magazine, 1 categorie, 1 flux operațional)
- date de referință (baseline înainte de AI)
- KPI măsurabili (ex: shrinkage, coș mediu, NPS, timp mediu la casă)
- termen ferm (8–12 săptămâni, nu 1 an de „testare”)
Dacă startup-ul românesc vine dintr-un ecosistem mai matur, cum îl descriu TechAngels în 2025, va cere exact asta: claritate, date, decizii rapide.
4. Extinderea internațională: de ce e o veste bună pentru retailerii români
Un alt trend clar în tech-ul românesc din 2025:
„Tot mai mulți fondatori tratează extinderea internațională ca pe o etapă operațională.”
Startup-urile românești își duc produsele în DACH, Franța, țările nordice, SUA, Canada, Asia. Și nu vorbim doar de prezentări, ci de pilotări și deschideri reale.
Pentru retailul din România, asta are două consecințe importante:
-
Soluțiile au fost deja „bătute” în piețe mai dure.
Dacă un produs de AI pentru optimizarea stocurilor funcționează într-un lanț de supermarketuri din Germania sau Franța, șansele să facă față și în România sunt mari. -
Retailerii români pot testa soluții locale cu potențial global, nu doar importuri scumpe.
Costul inițial poate fi mai prietenos, iar customizarea pentru specificul local (TVA, promoții, sărbători, obiceiuri de consum) este, de regulă, mai rapidă.
Mălin Ștefănescu rezumă bine starea de spirit:
„România este de partea bună a istoriei și asta ar trebui să ne dea încredere să încercăm mai mult, să construim și să inovăm. Trăim unii dintre cei mai buni ani ai istoriei noastre ca țară.”
Tradus în limbaj de retail: nu mai are sens să aștepți să vezi ce fac alții 5 ani. AI-ul construit de echipe românești are deja o generație de maturitate în plus față de 2020–2021 și poate fi testat serios acum.
5. Cum arată „AI cu substanță” pentru retaileri români, în practică
Dacă 2025 a fost, cum spune analiza TechAngels, anul maturizării, 2026 are toate șansele să fie anul execuției. Pentru retail, execuția înseamnă proiecte concrete, nu „strategii AI” în PDF.
5.1. 3 tipuri de proiecte AI pe care un retailer român le poate începe în 2026
-
Personalizarea experienței clienților
- recomandări în aplicație și online
- oferte dinamice în funcție de coșul anterior
- segmentare automată pentru campanii SMS / push / e-mail
-
Eficientizarea operațiunilor din magazine
- predicție de trafic pe ore și zile pentru planificarea turelor
- detecție de rafturi goale pe bază de video analytics
- identificarea produselor cu risc mare de expirare
-
Decizie mai rapidă în category management
- simulări de sortiment (ce se întâmplă dacă scot X și introduc Y?)
- analiză automată a impactului promoțiilor
- alocare de spațiu la raft bazată pe date, nu doar instinct
5.2. Câteva reguli simple ca să nu arzi buget pe „agitație”
Din experiența ultimilor ani în piață, sunt câteva filtre care chiar funcționează:
- Cere un singur KPI principal pentru fiecare proiect AI (nu 10 vagi).
- Întreabă furnizorul: „Pe ce date proprii ai antrenat sau calibrat modelul?”
- Evită proiectele fără owner clar în business (IT singur nu e suficient).
- Stabilește de la început cum măsori ROI-ul și când tragi linie.
- Preferă parteneri care acceptă proiect pilot cu obiective ferme, nu doar licențe pe 3 ani din start.
Un lucru pe care l-am văzut mereu când am discutat cu echipe de retail: când AI-ul e tratat ca un proiect de business, nu ca experiment tehnic, rezultatele apar mult mai repede.
6. De ce contează acum: 2026 ca an al execuției în retail
Textul original se încheia așa:
„Dacă 2025 a fost anul maturizării, 2026 poate fi anul execuției. Iar execuția, spre deosebire de agitație, produce rezultate.”
Pentru retailul românesc, asta nu e doar o frază frumoasă. E o fereastră de oportunitate:
- ecosistemul de AI și deep tech românesc s-a așezat;
- startup-urile bune sunt mai puține, dar mai solide;
- investitorii pun presiune pe tracțiune reală, ceea ce înseamnă și proiecte reale cu retaileri.
Dacă faci parte dintr-un lanț de retail, marketplace, mall sau rețea de proximitate, merită ca în 2026 să ai pe roadmap măcar două-trei inițiative clare de AI aplicat. Nu trebuie să fie mega-transformări, ci proiecte bine definite, cu parteneri care au ieșit deja din faza de „agitație”.
Seria „AI în Industria IT din România: Servicii și Produse” urmărește exact asta: să arate cum companiile IT românești nu mai construiesc doar demo-uri, ci produse SaaS, servicii și platforme AI care pot să schimbe efectiv modul în care se face business. În retail, schimbarea deja a început. Întrebarea este dacă vrei să fii printre cei care testează acum sau printre cei care recuperează peste câțiva ani.