Românii trec de la speculații rapide la investiții pe termen lung. Fix aceeași schimbare au nevoie să o facă firmele IT românești când vine vorba de AI.
De la „tunuri rapide” la strategie: ce ne arată românii despre investiții
În octombrie 2025, numărul femeilor care investesc printr-o platformă digitală majoră a crescut cu 25%, iar sumele investite de ele au urcat cu 87%. În paralel, interesul pentru „loviturile rapide” s-a estompat, fiind înlocuit de investiții pe termen lung, recurente și mai bine documentate.
Nu e doar o știre de bursă. E un semn clar că România se maturizează financiar. Și exact același tip de maturizare le lipsește încă multor companii locale atunci când vine vorba de investiții în AI și digitalizare, mai ales în industria IT.
Majoritatea firmelor IT știu că trebuie să facă ceva cu inteligența artificială, dar încă tratează subiectul ca pe o speculație: un POC rapid, un demo pentru un client, un buzzword într-o ofertă. Realitatea? AI-ul funcționează ca o investiție pe termen lung, foarte similară cu trecerea românilor de la trading rapid la portofolii construite în timp.
În articolul de față plec de la analiza comportamentului investițional al românilor și o conectez cu deciziile de business: cum arată o strategie de AI sănătoasă, ce înseamnă „maturizare tehnologică” și cum pot companiile IT din România să folosească inteligența artificială ca un activ care se construiește, nu ca un pariu speculativ.
1. Maturizarea investițională a românilor – și ce spune ea despre business
Românii trec tot mai mult de la speculație la investiții pe termen lung, iar cifrele din studii recente pe zona de investiții digitale confirmă asta: mai multă disciplină, mai multă diversificare, mai mult interes din partea femeilor și o creștere clară a sumelor investite.
De la „dau un pont” la „am o strategie”
În anii trecuți, mulți investitori mici urmăreau:
- creșteri bruște pe acțiuni sau crypto
- discuții din grupuri de Facebook sau Telegram
- recomandări „de la un prieten care se pricepe”
Acum, se mută focusul spre:
- ETF-uri și fonduri diversificate
- recurență (sume lunare, automatizate)
- orizont lung: 5–10 ani, nu 5–10 zile
Această schimbare nu vine doar din „frică”, ci din accesibilitate și educație. Platformele care oferă acțiuni fracționate și costuri mici au democratizat investițiile. Oamenii nu mai au nevoie de zeci de mii de euro ca să înceapă, pot investi 100–200 lei lunar și tot are sens.
„Asistăm la o maturizare a pieţei locale, la o tranziţie de la speculaţie la investiţii documentate.” – mesaj-cheie din zona de investiții digitale în 2025
Exact același lucru se întâmplă acum și cu inteligența artificială în business. Companiile care se comportă ca investitorii „vechi” pierd teren.
2. Paralelele directe: investiții financiare vs. investiții în AI
Implementarea AI într-o companie IT din România seamănă izbitor cu construirea unui portofoliu de investiții pe termen lung. Diferența este că, în loc de acțiuni și ETF-uri, vorbim despre date, modele, infrastructură și produse.
2.1. Speculație în AI: cum arată și de ce e periculoasă
Speculația în AI, pe care o văd des în piață, arată cam așa:
- un demo rapid cu un chatbot și atât
- integrarea unui API de AI doar ca să dea bine în prezentări
- POC-uri făcute „la modă”, fără roadmap clar și fără metrici de business
- proiecte izolate, făcute de un singur developer „pasionat de AI”
Pe termen scurt, aceste inițiative pot aduce:
- un pitch mai atractiv pentru un client
- un comunicat de presă spectaculos
- atenție pe LinkedIn
Dar, exact ca în speculațiile bursiere, riscul major este să confunzi norocul cu strategia. Fără o viziune coerentă, compania rămâne cu proiecte disparate, greu de întreținut și aproape imposibil de scalat.
2.2. Investiție pe termen lung în AI: cum arată maturizarea
O investiție sănătoasă în inteligență artificială seamănă mai mult cu:
- contribuții lunare într-un portofoliu diversificat
- claritate asupra riscului acceptat
- obiective bine definite: „vreau X randament în Y ani”
Transpus în business IT românesc, asta înseamnă:
- strategie de date: ce colectezi, cum le structurezi, cum le cureți
- design modular al arhitecturii: modele AI care pot fi înlocuite/actualizate fără a rescrie produsul de la zero
- procese repetitive clar identificate în development, testare, support, unde AI poate automatiza 30–60% din muncă
- roadmap pe 2–3 ani pentru produse SaaS cu componente AI, nu doar un „feature” de moment
Românii ca investitori renunță la „ponturi” și cer transparență, educație și instrumente low-cost. Clienții de software fac același lucru: vor transparentă în cum este folosit AI-ul, ce date sunt procesate, ce beneficii concrete obțin.
3. AI în industria IT din România: unde sunt randamentele reale
În seria „AI în Industria IT din România: Servicii și Produse”, întrebarea centrală e simplă: unde produce AI valoare reală, nu doar PR?
3.1. Development: productivitate crescută, nu înlocuire de oameni
În companiile de software, AI poate deveni echivalentul unui ETF de productivitate:
- generare de cod boilerplate
- refactorizare automată a unor bucăți de cod vechi
- sugerarea de teste unitare
- asistare în code review
Companiile care tratează AI-ul ca pe o investiție pe termen lung:
- își educă dezvoltatorii să fie „AI-augmented”, nu „AI-speriați”
- măsoară clar: story points livrate / sprint înainte și după introducerea uneltelor AI
- folosesc datele din Git, Jira, CI/CD pentru a ajusta modele și procese
Cele care îl tratează speculativ se mulțumesc cu un singur tool de generare de cod și gata.
3.2. Testare automatizată cu AI: de la cost la avantaj competitiv
În testare, inteligența artificială poate acționa ca investițiile automate recurente:
- generarea automată de test cases pe baza specificațiilor
- prioritizarea testelor în funcție de riscul funcțional
- detecția anomaliilor în loguri și metrici de performanță
Un vendor românesc de servicii QA care investește consecvent în AI timp de 2–3 ani poate ajunge la:
- reducerea cu 30–50% a timpului de regression testing
- acoperire de test mai mare, fără a crește echipele
- pachete de servicii premium pentru clienți internaționali, cu SLA-uri mai bune
Asta înseamnă randament compus, exact ca într-un portofoliu bine gândit.
3.3. DevOps și MLOps: infrastructura care generează „dobândă compusă”
În DevOps, AI poate optimiza:
- alocarea resurselor în cloud
- monitorizarea și remedierea incidentelor
- predicția încărcării și a costurilor
Iar în MLOps, investiția pe termen lung în:
- pipeline-uri de date
- monitorizarea drift-ului de modele
- retraining automat
duce la un sistem în care fiecare nou client, fiecare nou set de date, crește valoarea întregului portofoliu de modele. Asta este dobânda compusă în AI.
4. Ce putem învăța din creșterea investițiilor făcute de femei
Un detaliu din zona financiară are mult sens și pentru companiile IT: femeile intră mai puternic în zona de investiții. Numărul femeilor investitoare a crescut cu 25%, iar sumele investite de ele cu 87%, comparativ cu 17% și 67% în rândul bărbaților.
De ce contează asta pentru AI în business?
- Femeile tind să aibă, în medie, un stil de investiții mai prudent, mai orientat spre termen lung și mai puțin speculativ.
- Echipele de decizie mai diverse tind să evite pariurile hazardate și să construiască strategii mai robuste.
Pentru companiile IT românești, asta înseamnă concret:
- includeți leadership tehnic feminin în board-urile care decid investițiile în AI
- aduceți product owners și manageri de proiect cu profil orientat spre risc calculat, nu doar spre hype
- asociați proiectele de AI cu KPIs de business clari, similar cu modul în care un portofoliu are ținte de randament și risc
Maturizarea nu înseamnă frică. Înseamnă un apetit sănătos pentru risc, susținut de date și de diversitate în decizie.
5. Cum arată concret o strategie de AI „pe termen lung” pentru o firmă IT românească
Dacă ești CEO, CTO sau founder într-o companie IT din România, ai practic de ales între două abordări:
- Speculativă: „Facem un chatbot, să bifăm AI-ul la marketing.”
- Investițională: „Construim capabilități de AI care ne aduc margini mai bune, produse noi și contracte mai mari în următorii 3–5 ani.”
Pași concreți, inspirați din investițiile financiare
-
Definește-ți obiectivele de randament
- Nu „să fim mai digitali”, ci: „Vrem ca în 2027, 40% din veniturile noastre să vină din produse/servicii augmentate cu AI.”
-
Stabilește-ți „aportul lunar” în AI
- Buget minim recurent pentru:
- training și certificări AI pentru echipe
- infrastructură (GPU, cloud, tooling)
- experimente controlate pe procese interne
- Buget minim recurent pentru:
-
Diversifică-ți portofoliul de AI
- nu paria totul pe un singur use case
- mixează:
- AI în development (productivitate internă)
- AI în produse (feature-uri vândute clienților)
- AI în operațiuni (support, HR, sales)
-
Acceptă volatilitatea pe termen scurt
- la fel ca în piețele financiare, vor exista proiecte de AI care nu ies
- important e ca, pe ansamblu, portofoliul să genereze câștig net
-
Măsoară și ajustează periodic
- trimestrial: revizuire a proiectelor de AI
- renunță la ce nu trage, dublează investiția în ce performează
Asta este adevărata maturizare tehnologică: nu un proiect strălucitor, ci un proces repetabil de investiție în AI.
6. De ce contează asta acum, în România, în decembrie 2025
Suntem într-un moment în care:
- costul accesului la AI a scăzut enorm (APIs, modele open, tooling)
- concurența globală pentru companiile IT românești e mai dură ca oricând
- clienții internaționali așteaptă propuneri inteligente, nu doar „time & material”
Așa cum românii au început să profite de acțiuni fracționate și ETF-uri low-cost pentru a construi avere pe termen lung, companiile românești pot profita de accesul democratizat la AI pentru a-și construi avantajul competitiv.
Diferența dintre un jucător local „ok” și unul care iese în față în 2027 nu va fi doar în ora de tarif sau în senioritatea developerilor, ci în:
- cât de bine folosesc datele
- câtă inteligență pun în procese
- cât de mult din valoare e generată de componente AI scalabile
Concluzie: dacă îți schimbi portofoliul financiar, schimbă-ți și portofoliul tehnologic
Românii care renunță la speculațiile rapide și trec la investiții pe termen lung fac, de fapt, o alegere de mentalitate: mai puțin zgomot, mai multă strategie. Companiile IT din România au exact aceeași decizie de luat în privința AI.
Poți trata AI-ul ca pe un „trend” care îți aduce două slide-uri în plus în deck-ul de vânzări. Sau îl poți trata ca pe un activ construit în ani: algoritmi, date, procese și produse care îți cresc marja, scalabilitatea și atractivitatea pentru clienți internaționali.
Dacă ești în poziție de decizie azi, merită să pui pe hârtie o singură întrebare clară:
„Cum ar arăta businessul meu în 2027 dacă aș trata AI-ul exact cum tratez acum investițiile financiare pe termen lung?”
Răspunsul la această întrebare poate fi cel mai valoros „randament” pe care îl generezi pentru compania ta în următorii ani.