Doar 8% dintre companiile UE folosesc AI, dar în retailul românesc apar deja proiecte concrete. Vezi exemple și pași clari ca să implementezi AI în 2025.
De la 8% la majoritate: cursa României spre retail cu AI
Doar 8% dintre companiile europene folosesc tehnologii de inteligență artificială, arată datele Eurostat. În același timp, în România apar săptămânal știri despre startup-uri, bănci și jucători din ecommerce care lansează soluții bazate pe AI, automatizare și experiențe digitale mai fluide.
Diferența dintre cei 8% și restul pieței nu e doar tehnologică. E diferența dintre companii care cresc profitabil în anii următori și companii care vor arde bugete de marketing pentru rezultate tot mai slabe.
Articolul face parte din seria „Implementarea AI în Business: Ghid complet pentru companii din România” și ia ca punct de plecare știrile săptămânii din ecosistemul de startup-uri și tehnologie. Dar nu le tratăm ca simple „noutăți”, ci ca indicatori foarte clari despre încotro merge retailul românesc și ce pot face azi antreprenorii ca să nu rateze trenul AI.
1. AI nu mai e „jucăria marilor corporații” – exemple concrete din România
Realitatea e simplă: AI-ul a coborât în stradă. Nu mai e doar în laboratoare și la Big Tech, îl vedem în:
- plăți online finalizate direct din conversație cu un chatbot
- aplicații de transport și mobilitate urbană
- soluții de digitalizare internă pentru corporații cu zeci de mii de angajați
- startup-uri românești care vând AI pe piețe externe
Chatbot cu AI care finalizează plata – ecommerce-ul românesc face un salt
MerchantPro și NETOPIA Payments au lansat recent soluția AI Checkout cu One Click Payment. Practic, avem un scenariu de tipul:
clientul vorbește cu chatbotul AI, alege produsul, pune întrebări, clarifică returul, iar în aceeași conversație își și plătește comanda, dacă are cardul salvat.
Asta înseamnă trei lucruri foarte importante pentru orice retailer online:
- Mai puține fricțiuni în checkout – nu mai pierzi clientul între pagini, formulare și timpi de gândire.
- Creșterea ratei de conversie – clienții finalizează mai repede decizia, pentru că nu mai „cad” din funnel la pasul de plată.
- Disponibil și pentru magazine medii, nu doar giganți – MerchantPro spune clar: tehnologie rezervată până acum marilor retaileri este acum accesibilă direct din platformă.
Dacă ai un magazin online românesc și încă vezi AI ca pe ceva „science fiction”, acesta e probabil cel mai bun contraexemplu. AI-ul nu îți „fură jobul”, ci îți face banii pe care deja îi lași pe masă prin coșuri abandonate și răspunsuri întârziate la mesaje.
Pryzm – AI pentru achiziții publice, lecție pentru retailerii privați
Startup-ul Pryzm, cofondat de românul David Istrati, a ridicat o rundă de 12,2 milioane de dolari de la un fond precum Andreessen Horowitz. Ei folosesc AI pentru a optimiza achizițiile de stat în SUA.
De ce ar trebui să intereseze un retailer român ce se întâmplă cu achizițiile publice din America?
Pentru că vorbim de același mecanism:
- volum mare de date
- procese de achiziție complexe
- nevoie de transparență și eficiență
Exact asta se întâmplă și în retail:
- mii sau zeci de mii de SKU-uri
- oferte, stocuri, campanii sezoniere
- presiune pe marjă și pe viteză de reacție
Dacă AI poate să ordoneze haosul din achizițiile publice, sigur poate să ordoneze și haosul din procurement-ul unui lanț de magazine sau al unui magazin online mare: ce comanzi, pentru ce perioadă, în ce cantitate, cu ce discount, pentru ce segment de clienți.
2. De ce doar 8% folosesc AI și cum poți să nu rămâi în ceilalți 92%
Eurostat spune că 74% dintre companiile UE au un nivel de bază de intensitate digitală, dar doar 8% folosesc efectiv AI. În traducere liberă: majoritatea au trecut la facturi electronice, ERP, ecommerce, dar foarte puțini fac pasul următor – inteligență, nu doar digitalizare.
Cauzele le văd cam așa:
- frică de complexitate („AI e doar pentru programatori și corporații”)
- lipsă de oameni interni care „văd” cazul de utilizare
- investițiile par mari și neclare ca ROI
- nimeni nu are timp să mai „pornească un proiect”
Realitatea? Implementarea AI în business în 2025 e mult mai pragmatică decât pare. Iar exemplele din știrile săptămânii arată exact pașii.
Case Management cu AI: Devhd & exccon – lecții pentru retail
Devhd, companie românească specializată în ServiceNow, împreună cu exccon AG, au implementat o soluție de Workplace Service Delivery (WSD) pentru un client global din finanțe, cu 40.000+ angajați.
Rezultate din prima lună:
- 80% rată de adopție pentru cereri prin Employee Center
- reducere semnificativă a sarcinilor manuale
- vizibilitate completă asupra operațiunilor de workplace
Acum aplică asta la retail:
- ai sute sau mii de tichete de suport clienți
- întrebări repetitive despre comenzi, retur, stocuri, program magazin
- echipă de suport epuizată, costuri mari de personal
Un sistem de tip „case management” alimentat de AI poate:
- prelua automat întrebările standard
- direcționa cazurile complexe la oamenii potriviți
- oferi timp de răspuns aproape instant, indiferent de oră
Implementarea nu trebuie să fie un mega-proiect de 12 luni. Poți începe cu:
- un chatbot inteligent pentru FAQ și status comenzi
- un sistem intern care clasifică automat tichetele primite
- un mic model de scoring al clienților pe baza istoricului de interacțiuni
Aceste mini-proiecte sunt exact „punțile” care te scot din zona de 92% și te duc în grupul companiilor care chiar folosesc AI cu sens.
3. AI în experiența clientului: de la transport la punctul de livrare
Experiența clientului în retail nu se termină la butonul „Plasează comanda”. Tot ce se întâmplă între click și coletul ajuns în mână e parte din experiență – iar acolo vedem deja digitalizare agresivă.
24pay: 3 milioane de descărcări și comportament digital în mișcare
Aplicația 24pay a depășit 3 milioane de descărcări în decembrie 2025. Doar în 2024 a procesat peste 16,7 milioane de plăți, cu o valoare de peste 123 milioane lei, în creștere cu aproape 30% față de 2023.
Detaliu interesant: adopția pentru plata transportului public în București a fost foarte mare, în special în rândul studenților.
Pentru retail, asta spune ceva clar:
- generațiile tinere nu au răbdare pentru cash, cozile la tonete sau procese greoaie
- sunt obișnuite să plătească din telefon, în câteva secunde
- nu mai percep „digitalul” ca pe un bonus, ci ca pe o normalitate
Dacă targetezi același public cu un magazin online sau cu un lanț de magazine fizice, e logic să mergi în aceeași direcție:
- plăți one-click
- portofel digital în aplicația de loialitate
- notificări contextuale (ofertă când intră în magazin, pe baza istoricului)
Tehnic, exact aici intră implementarea AI în retail:
- modele de recomandare produse pe baza istoricului de cumpărare
- segmentare dinamică a clienților
- recomandări personalizate în aplicație și pe site
Cargus, Packeta și noua normalitate a livrărilor
Cargus extinde accelerat rețeaua SHIP & GO în peste 150 de magazine Carrefour până la final de 2025, cu încă 250–300 de locații planificate pentru 2026. Asta înseamnă aproape 450 de puncte de ridicare în rețeaua comună.
Packeta arată că vârful comerțului online în 2025 a fost pe 12 noiembrie, cu peste 70% mai multe comenzi decât în vârful din 2024. România rămâne o piață de destinație dominantă pentru livrările internaționale, cu ~95% dintre expedieri venind din alte state europene.
Ce rezultă de aici:
- clienții români cumpără mult și des online
- sunt obișnuiți cu puncte de ridicare, rețele OOH și opțiuni flexibile
- competiția nu mai e doar locală – intră jucători din Germania, Polonia, Cehia, care vin cu nivel ridicat de automatizare și AI
Dacă tu, ca retailer român, nu folosești AI măcar pentru:
- estimarea inteligentă a timpului de livrare
- recomandarea celui mai bun punct de ridicare
- optimizarea procesului de retur
vei concura cu jucători care o fac deja. Clienții nu mai compară „X față de Y din România”, ci X față de ce au experimentat ultima dată în Europa.
4. Finanțare, leadership și AI: cine va putea susține transformarea
Nu ajunge să vrei AI. Ai nevoie de bani, de oameni și de parteneri care să înțeleagă direcția.
Bănci și leasing: capital pentru digitalizare inteligentă
BCR Leasing a anunțat depășirea pragului de 1 miliard de euro portofoliu de finanțări. Din acest total, 30,5% (aprox. 310 milioane euro) reprezintă finanțări pentru echipamente cu tehnologii de ultimă generație.
Asta arată că:
- există apetit real pentru finanțarea investițiilor în tehnologie
- leasingul poate fi o cale foarte clară de a finanța infrastructura pentru AI (echipamente, servere, automatizări, echipamente pentru magazin inteligent etc.)
Pe partea de banking, mutarea lui Ionuț Pătrăhău (ex-SeedBlink) la Directoratul Raiffeisen Bank România, pe noua Divizie IMM, e un semnal interesant. Vine cu un mindset antreprenorial și background de investiții în startup-uri tech.
Pentru un retailer mic sau mediu, asta înseamnă că:
- băncile mari devin tot mai deschise la discuții despre proiecte de digitalizare și AI
- apar produse și linii de finanțare dedicate IMM-urilor care vor să treacă la următorul nivel de tehnologie
Dacă ai un plan clar – „vreau să implementez AI pentru personalizarea ofertelor și automatizarea suportului clienți, cu estimare de ROI pe 18 luni” – ai șanse mult mai mari să găsești finanțare decât acum 3–4 ani.
5. Cum arată, practic, un plan de implementare AI pentru un retailer român
Pe baza tuturor acestor exemple, un plan pragmatic pentru un retailer (online sau omnichannel) în 2025–2026 ar putea arăta cam așa:
Pasul 1: identifică 2–3 probleme concrete
Nu începe cu „vreau AI”. Începe cu:
- pierdem prea multe coșuri în checkout
- suportul clienți este supraîncărcat
- nu știm ce să promovăm cui, campaniile sunt generaliste
Pasul 2: alege soluții dovedite, nu proiecte experimentale
Exemple inspirate din știrile săptămânii:
- chatbot AI + plată one-click (model MerchantPro/NETOPIA)
- sistem de case management cu automatizări (model Devhd/ServiceNow)
- integrare cu rețele out-of-home (model Cargus, Packeta) + estimări inteligente de livrare
Pasul 3: testează pe un segment, măsoară, extinde
Nu trebuie să implementezi totul peste noapte. Alege:
- un singur flux (de exemplu, întrebări despre status comenzi)
- un singur canal (de exemplu, site-ul mobil)
- un singur segment (clienți recurenți sau studenți, dacă ai produs relevant)
Măsoară:
- timpul mediu de răspuns
- rata de conversie
- numărul de tichete preluate de AI vs. oameni
Dacă vezi îmbunătățiri de 20–30% la aceste metrici, deja ai un business case solid pentru extindere.
Pasul 4: construiește o cultură internă orientată spre date și AI
AI-ul nu e un „plugin” care se instalează și gata. Ai nevoie de:
- oameni de business care înțeleg ce pot întreba de la AI
- parteneri tehnici care știu să implementeze securizat
- leadership care acceptă că procesele se vor schimba
România are deja exemple bune – de la startup-uri ca .lumen sau Pryzm la companii de produs precum MerchantPro sau instituții care adoptă acceleratoare NATO sau fonduri CEE. Nu mai vorbim de „dacă”, ci de cât de repede și cât de bine facem trecerea.
Concluzie: 2026 va fi anul diferenței vizibile între retaileri
Știrile din ecosistemul românesc arată clar: AI a ieșit din faza de hype și a intrat în faza de implementare concretă, inclusiv în retail și servicii conexe – plăți, logistică, finanțare.
În seria „Implementarea AI în Business: Ghid complet pentru companii din România”, mesajul central e același:
companiile care tratează AI-ul ca pe o investiție strategică în experiența clientului vor avea un avantaj real în următorii 2–3 ani.
Dacă ești antreprenor sau manager în retail (online sau offline), întreabă-te foarte direct:
- În ce parte a statisticii vreau să fiu – în cei 8% care folosesc AI sau în restul de 92%?
Iar răspunsul nu se dă în prezentări, ci în primul proiect AI pe care îl lansezi efectiv – fie că e un chatbot cu plată integrată, un sistem de suport automatizat sau o personalizare inteligentă a ofertelor către clienții tăi.