Corecțiile de pe Wall Street arată frica de „bula AI”. Iată cum pot companiile IT românești să implementeze AI calculat, cu ROI clar, nu ca pariu speculativ.
Panică pe Wall Street, entuziasm în board-urile din România
Vineri, acțiunile Broadcom au căzut cu 10%. Nasdaq a pierdut peste 2%, iar S&P 500 s-a dus și el în jos. Motivul central invocat de investitori: frica de o potențială bulă AI, cu evaluări umflate pentru companiile care promit câștiguri rapide din inteligență artificială.
În același timp, în board-urile companiilor din România – de la corporații IT la IMM-uri care abia își fac primul roadmap de digitalizare – subiectul AI e pe ordinea de zi. Toată lumea vrea „AI în business”, dar nimeni nu vrea să fie ultimul care intră în joc sau primul care se arde.
Realitatea? Implementarea AI nu trebuie să arate ca un pariu la bursă. Poate fi un proiect calculat, cu impact măsurabil, mai ales pentru companiile IT românești care construiesc servicii și produse pentru piața globală.
În articolul ăsta clarificăm:
- ce spune, de fapt, episodul Broadcom despre „bula AI”
- cum arată o implementare sănătoasă de AI într-o companie IT românească
- cum separi hype-ul de valoarea reală în proiectele tale
- un plan în 6 pași ca să pornești cu AI în 2026 fără să-ți joci bugetul la ruletă
Ce ne spune episodul Broadcom despre riscul de „bulă AI”
Căderea Broadcom și corecțiile Oracle nu sunt doar știri de bursă. Ele trimit un mesaj clar către companii: piețele pedepsesc promisiunile vagi despre AI și supraevaluarea fără rezultate concrete.
Câteva lucruri care se văd din ce s-a întâmplat pe Wall Street:
-
Investitorii nu mai cred în „AI la modul general”.
- Nu mai ajunge să spui în prezentări că faci „AI”.
- Se uită la: venituri recurente, contracte reale, clienți plătitori, costuri de infrastructură, marje.
-
Companiile care promit prea mult, prea repede sunt penalizate.
- Oracle a ratat așteptările de creștere pe zona de cloud & AI și a pierdut 10% într-o zi.
- Semnal clar: dacă supra-vinzi AI în fața investitorilor sau clienților, dar nu livrezi, corecția vine dur.
-
Costul capitalului crește, presiunea pe rezultate la fel.
- Randamentele obligațiunilor americane cresc, ceea ce înseamnă bani mai scumpi.
- Într-un mediu cu dobânzi mai mari, proiectele AI fără ROI clar devin vulnerabile.
Pentru o companie IT românească, lecția e simplă: nu copia mentalitatea de „AI la bursă” în strategia ta de produs. Nu te poziționa ca Broadcom în miniatură, cu promisiuni de hype și fără un P&L solid în spate.
Bula e în așteptări, nu în tehnologie: cum gândești corect AI în IT
AI nu e o bulă în sine. Bula apare când așteptările sar cu 5 ani înaintea realității. Tehnologia e aici, matură deja pe multe zone, dar valoarea apare doar unde există:
- un proces clar
- date bune
- o problemă importantă de business
Pentru industria IT din România, AI înseamnă câteva direcții foarte concrete:
1. Dezvoltare software inteligentă
Companiile de software pot folosi AI în două feluri:
- intern, ca să accelereze livrarea:
- asistenți de cod (
copilot-uri) integrați în IDE - generare de teste unitare
- refactorizare semi-automată
- asistenți de cod (
- extern, în produsele vândute către clienți:
- module de recomandări
- clasificare automată a documentelor
- asistenți conversaționali integrați în aplicații B2B
Ce contează: nu „să punem AI peste tot”, ci să alegem 1-2 zone unde AI reduce timp sau crește venitul per utilizator.
2. Testare automatizată și QA cu AI
Testarea e printre primele arii unde AI aduce valoare palpabilă pentru firmele românești de outsourcing sau produs:
- generare automată de scenarii de test pornind de la specificații
- prioritizarea testelor în funcție de riscul de defect
- analiză automată a log-urilor ca să identifici pattern-uri de bug-uri
Aici poți măsura foarte clar:
- scădere în ore alocate pe QA
- creșterea acoperirii de test
- reducerea bug-urilor critice în producție
3. DevOps cu AI: mai puțin „hero-work”, mai multă predictibilitate
DevOps cu AI nu e magie, e disciplină:
- monitorizare inteligentă a infrastructurii
- predicția incidentelor (CPU, memorie, trafic)
- recomandări automate pentru scalare
Pentru companiile românești care operează produse SaaS, asta înseamnă:
- timpi de nefuncționare mai mici
- echipe de on-call mai puțin arse
- costuri de cloud mai bine controlate
4. Produse SaaS cu AI pentru piețele externe
Aici România are un avantaj real: cost bun la talent plus acces la piețe globale.
Zone unde deja apar produse SaaS românești cu AI integrat:
- instrumente de suport clienți cu chatbots multilingvi
- soluții de analiză de documente pentru contabilitate, HR, legal
- platforme de marketing cu personalizare bazată pe comportamentul utilizatorului
Dacă ești în IT și vrei să intri pe AI, gândește astfel:
„Cum creez un feature AI pentru care clienții ar plăti 20–30% în plus la abonament?”
Asta e diferența dintre hype și business real.
Cum separi hype-ul de valoare: 5 întrebări dure pe care să ți le pui
Majoritatea companiilor care „se ard” cu AI au o problemă foarte simplă: au început cu tehnologia, nu cu problema.
Înainte să semnezi orice contract mare de AI, întreabă-te:
- Ce KPI de business vreau să mișc?
- Timp de răspuns în suport redus cu 40%?
- Cost per ticket redus cu 30%?
- Timp de livrare feature redus cu 25%?
-
Pe ce proces concret aplic AI?
- „Suport clienți pentru e-commerce” este concret.
- „Transformarea digitală cu AI” nu este.
-
Ce date am, în ce stare sunt și cine le deține?
- ai log-uri, tichete, fișiere, CRM
- dar: sunt curate? structurate? există acorduri legale?
-
Cât mă costă efectiv AI-ul, pe lună?
- nu doar licența sau API-ul
- și: storage, DevOps, oameni, experimente eșuate
-
Ce înseamnă succesul după 3, 6, 12 luni?
- fără aceste borne, proiectele de AI alunecă în „R&D perpetuu”
Dacă nu poți răspunde clar, nu ești pregătit să investești. Fă întâi curățenie în date și procese, apoi adu AI.
Plan în 6 pași: cum implementezi AI fără să intri în „bula AI”
Pentru o companie IT românească, un plan sănătos de implementare AI în 2026 arată așa:
1. Alege un use case mic, dar valoros
Nu începi cu „refacem tot sistemul cu AI”. Alegi un proces îngust, cu volum mare și impact clar:
- trierea automată a tichetelor de suport
- generarea de drafturi de răspuns pentru agenți
- sumarizarea log-urilor după incidente
2. Fă inventarul de date
Strânge datele necesare și evaluează-le:
- unde sunt stocate
- cât istoric ai (luni/ani)
- ce calitate au (missing values, inconsistențe)
- ce restricții legale există (GDPR, clauze contractuale)
E mai util să ai un set modest de date curate decât terabytes de gunoaie.
3. Alege tehnologia cu cap, nu după modă
Nu trebuie să îți construiești propriul model mare de limbaj în data center.
Pentru majoritatea companiilor IT românești, e mai înțelept să folosești:
- API-uri de modele mari (LLM) gestionate de furnizori consacrați
- servicii managed de cloud pentru ML ops
- modele pre-antrenate open-source adaptate pe datele tale
Scopul nu e să impresionezi experții ML, ci să livrezi valoare clienților.
4. Prototip rapid, dar cu metrici clari
Construiește un MVP de AI în 4–8 săptămâni, nu în 12 luni:
- versiune limitată pentru un subset de utilizatori
- un dashboard simplu de măsurare: timp, cost, acuratețe
De exemplu, pentru un asistent AI în suport:
baseline: 10 minute timp mediu de rezolvarețintă: 6 minute în 3 luni de pilotmetrice: % răspunsuri AI folosite de agenți, satisfacție clienți
5. Implică oamenii din operațional, nu doar IT-ul
Cele mai slabe implementări AI sunt construite doar de tehnici, fără business.
În echipa de proiect ar trebui să fie:
- 1–2 oameni de business (suport, vânzări, operațiuni)
- 1 product owner
- 1–2 ingineri software
- 1 inginer de date / ML engineer (intern sau partener)
Oamenii de business trebuie să decidă dacă rezultatul AI e utilizabil sau nu, nu doar dacă e „impresionant tehnic”.
6. Scalezi doar ce funcționează
După 3–6 luni:
- oprești ce nu produce ROI
- scalezi ce îți mută clar KPI-urile
Abia în momentul ăsta are sens să vorbești de:
- extindere la alte procese
- creșterea investiției
- comunicare externă (marketing „powered by AI”)
Așa arată o strategie de AI anti-bulă: mic, măsurabil, scalat doar pe dovezi.
Cum pot companiile IT românești să folosească volatilitatea din piață în favoarea lor
Faptul că Wall Street se teme de o bulă AI e, paradoxal, o oportunitate pentru firmele românești de tehnologie.
Trei direcții strategice care au sens în 2026:
-
Poziționează-te ca partener de implementare, nu ca povestitor de hype.
- Clienții internaționali sunt sătui de slide-uri cu promisiuni.
- Își doresc parteneri care știu să transforme AI în procese concrete, stable, documentate.
-
Vinde „valoare de business”, nu „modele de AI”.
- „Reducem cu 35% costurile de suport în 6 luni” vinde.
- „Folosim LLM-uri de ultimă generație” e detaliu tehnic.
-
Construiește produse SaaS nișate cu AI integrat.
- Soluții pentru verticale unde România are know-how: fintech, asigurări, logistică, outsourcing, e-commerce.
- Piața nu mai vrea „platforme AI universale”, ci produse clare care rezolvă o problemă de industrie.
În seria „AI în Industria IT din România: Servicii și Produse” accentul e exact aici: cum să folosești AI ca să construiești business scalabil, nu doar să bifezi buzzword-ul în prezentări.
Unde mergi mai departe de aici
Dacă ești founder, CTO sau manager într-o companie IT românească, mesajul e simplu:
- nu te lăsa speriat de știrile cu „bula AI”
- dar nici nu copia comportamentul companiilor listate care joacă totul pe promisiuni
Un proiect de AI bine făcut în 2026 ar trebui să bifeze trei lucruri:
- are un KPI clar de business pe care îl influențează (cost, timp, venit)
- folosește datele pe care deja le ai într-un mod disciplinat
- poate fi explicat în 2 minute unei persoane non-tehnice din companie
Dacă vrei să transformi AI din risc speculativ în avantaj competitiv, începe cu un proiect mic, măsurabil, care să arate în cifre că se poate. De acolo, fiecare iterație te duce mai departe de „bula AI” și mai aproape de un portofoliu sănătos de servicii și produse IT românești bazate pe AI.