Featured image for Cum folosesc startup‑urile românești AI și energia solară

Cum folosesc startup‑urile românești AI și energia solară pentru a reinventa businessul

În 2025, discuția despre inteligență artificială în business nu mai este teorie, ci realitate de zi cu zi – inclusiv în România. Unul dintre cele mai dinamice domenii unde vedem această transformare este energia verde, în special soluțiile bazate pe energie solară și AI.

La un accelerator de idei de afaceri dedicat naturii, energiei verzi și sustenabilității – SCION Accelerator – trei startup-uri românești cu soluții de energie solară și inteligență artificială au fost premiate: două cu premii în bani și unul cu o mențiune specială aleasă chiar cu ajutorul AI. Dincolo de vestea bună din ecosistemul local de startup-uri, aceste exemple ne arată ceva mult mai important pentru antreprenorii și managerii români:

AI nu mai este un „nice to have", ci un diferențiator competitiv esențial, inclusiv în industrii aparent „tradiționale" precum energia.

Acest articol face parte din seria „Implementarea AI în Business: Ghid Complet pentru Companii din România" și îți arată, pornind de la cazul acestor startup-uri, cum poți integra concret AI în compania ta, indiferent dacă activezi în energie, producție, logistică sau servicii.

Vom analiza:

ce fac diferit aceste startup-uri cu AI și energie solară;
ce tipuri de soluții AI poți adapta în afacerea ta;
care sunt pașii practici de implementare și ce capcane să eviți;
cum să treci de la „pilot" la scalarea AI în business, fără să blochezi organizația.

1. De ce contează poveștile celor trei startup-uri românești

SCION Accelerator a fost, în esență, un laborator: 10 săptămâni în care echipe de fondatori au lucrat la idei de business cu impact în natură, energie verde și sustenabilitate. La final, două startup-uri românești au primit premii în bani, iar al treilea a primit o mențiune specială aleasă cu ajutorul inteligenței artificiale, în timpul evenimentului Demo Day.

Chiar dacă nu avem toate detaliile tehnice ale fiecărui startup, putem deduce câteva direcții strategice foarte relevante pentru orice companie românească:

folosesc date în timp real (de la panouri solare, senzori de consum, condiții meteo);
aplică algoritmi de machine learning pentru a optimiza producția și consumul de energie;
construiesc modele de afaceri scalabile, bazate pe abonamente SaaS, platforme digitale sau platforme de monitorizare;
validează rapid idei printr‑un accelerator – echivalentul unui sprint de inovare concentrat.

Ce înseamnă asta pentru o companie „tradițională" din România?

Dacă o echipă mică de fondatori poate integra AI în 10 săptămâni într-o soluție complexă de energie, o companie existentă are și mai multe resurse pentru a face același lucru:

are deja clienți, procese și date istorice;
poate porni cu un proiect pilot de AI cu investiție controlată;
poate colabora cu startup-uri sau acceleratoare în loc să construiască totul de la zero.

În loc să privești doar ca „știre de ecosistem", privește aceste trei startup-uri ca pe un manual de bune practici pentru transformarea digitală și energetică a propriei companii.

2. Cum combină AI și energia solară: scenarii concrete de utilizare

2.1. Optimizarea producției de energie solară cu machine learning

Un element comun pentru startup-urile de energie solară este folosirea AI pentru predictive analytics:

algoritmi care prevăd producția de energie în funcție de vreme, sezon și istoric;
modele care ajustează automat unghiul panourilor sau modul de încărcare a bateriilor;
sisteme care decid când este mai eficient să consumi, să stochezi sau să vinzi energie în rețea.

Pentru un parc fotovoltaic sau pentru o companie cu acoperișuri mari (hale industriale, depozite), astfel de modele AI pot aduce:

creșteri de 5–15% ale producției utilizabile de energie;
reducerea pierderilor din supraproducție sau subutilizare;
decizii mai bune privind investițiile în baterii și infrastructură.

2.2. Monitorizare și mentenanță predictivă

Un alt scenariu tipic pentru aceste startup-uri este mentenanța predictivă. În loc să aștepți să se strice un invertor sau o serie de panouri, AI poate anticipa defectele pe baza:

vibrațiilor, temperaturii sau altor date de la senzori;
degradării progresive a producției pe anumite stringuri de panouri;
istoricului de defecte și intervenții.

Beneficii directe pentru un business românesc care operează echipamente (nu doar solare, ci și utilaje industriale):

mai puține opriri neplanificate;
costuri mai mici cu reparațiile de urgență;
o utilizare mai eficientă a echipelor tehnice.

2.3. Platforme pentru consumatori: transparență și automatizare

Unele startup-uri combină energia solară cu interfețe prietenoase pentru utilizator și asistenți virtuali AI:

aplicații care îți arată în timp real producția, consumul și economiile;
recomandări de optimizare (de ex. „mută consumatorii mari după ora 22:00");
chatbot-uri bazate pe modele de limbaj (precum ChatGPT) care răspund la întrebări tehnice într-un limbaj simplu.

Acest tip de abordare poate fi adaptat în aproape orice industrie:

bănci și asigurări: asistenți virtuali pentru clienți;
utilități: portaluri de self‑service inteligente;
retail: recomandări personalizate de produse și oferte.

3. Ce pot învăța companiile românești din aceste exemple

3.1. AI nu este doar pentru „giganți"

Faptul că startup-uri mici au reușit să implementeze AI în doar 10 săptămâni în cadrul unui accelerator arată clar:

nu ai nevoie de sute de oameni în IT;
poți începe cu un proiect mic, bine definit;
poți folosi servicii existente (API-uri, platforme cloud, modele pre-antrenate) fără să construiești totul de la zero.

Pentru o companie medie românească, primul pas nu este „să angajăm un departament de data science", ci să definești:

un proces concret pe care vrei să-l îmbunătățești (ex. prognoză de vânzări, planificare de stoc, suport clienți);
datele la care ai deja acces;
un partener tehnic (startup, consultant, integrator) care să te ajute la implementare.

3.2. AI trebuie legat de un obiectiv de business clar

Startup-urile premiate la accelerator nu au primit finanțare doar pentru că folosesc AI, ci pentru că:

rezolvă o problemă clară (ineficiență energetică, costuri mari, lipsă de transparență);
au un model de business coerent;
au demonstrat impact măsurabil în timpul programului.

În compania ta, orice inițiativă de implementare AI în business ar trebui să plece de la întrebări simple:

Ce indicator de performanță (KPI) vrem să îmbunătățim cu AI?
Cum vom măsura succesul? (ex. % reducere costuri, % creștere vânzări, timp economisit)
Ce se întâmplă dacă proiectul nu reușește? Ce învățăm și cum pivotăm?

3.3. Inovare rapidă: învață din modelul de accelerator

Un accelerator ca SCION condensează luni de muncă în 10 săptămâni. Fără să te înscrii neapărat într-un program formal, poți copia structura în compania ta:

Definește un „sprint de inovare" intern de 8–10 săptămâni.
Alege 1–3 probleme de business cu impact mare (ex. pierderi de energie, timp mare de răspuns la clienți).
Creează echipe mixte (business + IT + operațiuni).
Lucrează cu un consultant AI sau cu un startup românesc ca partener tehnic.
La final, organizează propriul „Demo Day" intern, în care echipele prezintă rezultate concrete (demo, prototip, indicatori).

Acest mod de lucru este mult mai compatibil cu ritmul actual al pieței, comparativ cu proiecte IT mari, rigide, care durează ani și se termină de multe ori cu compromisuri.

4. Pași practici pentru a integra AI în compania ta (inspirat de energia verde)

4.1. Audit de date și infrastructură

Indiferent că ești în energie, producție sau servicii, primul pas este același:

inventariază ce date colectezi deja (ERP, CRM, senzori, Excel-uri);
identifică unde sunt „golurile" de date (de ex. nu măsori consumul pe echipament, doar pe locație);
verifică infrastructura IT: ce poți muta în cloud, ce trebuie securizat suplimentar.

Un exemplu inspirat de startup-urile solare: dacă vrei să optimizezi consumul de energie într-o fabrică, poate trebuie mai întâi să instalezi contoare inteligente sau să colectezi date detaliate pe linii de producție.

4.2. Alege un caz de utilizare „cu randament rapid"

Pentru a evita blocajul, nu începe cu un proiect gigantic, ci cu un use case cu ROI rapid:

prognoza cererii de produse pe bază de istoric;
clasificarea automată a solicitărilor de suport clienți;
optimizarea consumului de energie în birouri sau spații industriale;
detectarea anomaliilor în datele de producție.

Dacă vezi rezultate tangibile în 8–12 săptămâni, vei avea mult mai mult suport intern pentru a continua cu proiecte mai ambițioase.

4.3. Colaborează cu startup-uri și comunități

Exemplele din SCION Accelerator arată clar că startup-urile românești pot livra tehnologie competitivă la nivel internațional. Ca firmă medie sau mare, ai două opțiuni sănătoase:

parteneriat: folosești soluția lor ca furnizor (SaaS, proiect, licență);
co-dezvoltare: lucrați împreună la un produs sau modul dedicat pentru industria ta.

Avantajele sunt evidente:

reduci riscul tehnic;
accelerezi timpul de implementare;
te conectezi la ecosistemul de inovare, nu lucrezi izolat.

4.4. Integrează ChatGPT și asistenți AI în procesele interne

Un pilon important al seriei „Implementarea AI în Business" este folosirea modelor mari de limbaj (LLM), precum ChatGPT, în procese de zi cu zi:

generare și analiză de documente (contracte, oferte, rapoarte);
suport intern pentru angajați (manuale, proceduri, FAQ);
asistenți pentru echipele de vânzări și marketing (drafturi de emailuri, scripturi de apeluri, analize de piață).

Combinat cu soluții specifice industriei (de exemplu, un sistem AI pentru optimizarea energiei), ChatGPT devine „lipiciul" care face tehnologia accesibilă tuturor departamentelor, nu doar echipei tehnice.

5. De la idei premiate la avantaj competitiv real în România

Faptul că două startup-uri românești au câștigat premii în bani, iar un al treilea a primit o mențiune specială aleasă cu ajutorul AI într-un accelerator dedicat naturii și energiei verzi nu este doar o veste bună de presă. Este un semnal strategic pentru piața de business din România:

AI și energia solară nu mai sunt tehnologii „de viitor", ci instrumente concrete pentru reducerea costurilor și creșterea profitabilității;
ecosistemul local oferă deja soluții mature, nu mai e nevoie să te uiți doar în afară;
companiile care pornesc acum vor avea, în 2–3 ani, un avantaj greu de recuperat de concurenți.

În cadrul seriei „Implementarea AI în Business: Ghid Complet pentru Companii din România", acest articol ilustrează un lucru esențial: AI este cel mai valoros atunci când este legat de o problemă clară și de o piață în creștere, cum este energia verde.

Dacă vrei ca și compania ta să profite de valul actual:

identifică un proces concret unde AI poate aduce un impact rapid;
evaluează ce date și resurse ai la dispoziție;
ia în calcul colaborarea cu un startup sau cu un partener specializat în AI;
pornește un proiect pilot de 8–12 săptămâni și măsoară rezultatele.

În ritmul în care evoluează tehnologia în 2025, întrebarea nu mai este „dacă" vei implementa inteligența artificială în business, ci „cât de repede" și „cât de bine structurat" o vei face. Următoarele articole din serie vor detalia instrumente concrete (inclusiv scenarii cu ChatGPT și automatizări) pe care le poți aplica direct în compania ta.

Te afli în punctul în care aceste trei startup-uri au fost acum câteva luni: cu o idee și cu nevoia de a acționa. Ce proiect AI vei lansa în următoarele 90 de zile?