Controlul AI decide dacă firma ta câștigă sau devine „sclavă” instrumentelor digitale. Vezi un cadru clar, în 90 de zile, pentru a implementa AI controlat.
De ce controlul AI a devenit o urgență pentru companii
„Dacă poți controla ceea ce se întâmplă cu AI-ul, vei fi câștigat. Dacă nu, vei deveni un sclav al AI-ului.”
Afirmația profesorului Oliviu Matei de la Universitatea Tehnică din Cluj nu e un slogan dramatic, ci un diagnostic foarte precis pentru ce trăiesc azi multe companii din România: fie controlează ele AI-ul, fie sunt împinse să alerge după el, fără strategie, doar ca „să nu rămână în urmă”.
În 2025, inteligența artificială nu mai e doar un buzzword de conferință. E deja în CRM, în HR, în financiar-contabil, în logistică, în marketing, în productivitatea oamenilor de birou. Diferența dintre firmele care cresc și cele care se chinuie nu este dacă folosesc AI, ci cum îl controlează.
Acest articol face parte din seria „Implementarea AI în Business: Ghid complet pentru companii din România” și folosește mesajul lui Oliviu Matei ca punct de pornire pentru ceva foarte practic: cum faci să controlezi AI-ul în firma ta, nu să fii controlat de el.
Vom merge direct pe concret:
- ce înseamnă, de fapt, să „controlezi AI-ul” în business
- unde sunt riscurile reale pentru companii românești
- un cadru simplu de implementare responsabilă
- ce poți face în următoarele 90 de zile, nu „în viitorul îndepărtat”
1. Ce înseamnă „controlul AI-ului” pentru o companie românească
Controlul AI în business nu înseamnă să ai cei mai buni data scientiști din Cluj sau București. Înseamnă să poți decide ce face AI-ul în firma ta, cu ce date, după ce reguli și cu ce consecințe.
În practică, controlul AI are patru componente:
1.1. Control strategic: AI-ul servește obiectivele de business, nu invers
Multe companii pornesc greșit: „Hai să băgăm AI, că se poartă”. Rezultatul? Tool-uri împrăștiate, costuri în abonamente, frustrări și zero impact real.
Control strategic înseamnă:
- să știi clar ce vrei să îmbunătățești (timp de răspuns suport clienți, acuratețe facturare, cost per lead, timpi de livrare etc.)
- să alegi AI-ul ca mijloc, nu ca scop în sine
- să poți spune „nu implementăm asta acum” chiar dacă e „cool”, pentru că nu servește niciun indicator
Exemplu concret:
- Obiectiv: reducerea timpului de ofertare de la 3 zile la 30 de minute
- Decizie controlată: implementare de AI pentru generarea drafturilor de ofertă pe baza șabloanelor și a istoricului de comenzi
- Ce NU faci: chatbot „fancy” pe site, doar ca să bifezi AI în prezentarea către acționari
1.2. Control operațional: procese, nu magie
AI-ul nu poate fi „aruncat” peste un haos operațional și să aștepți ordine la final. Dacă procesele sunt neclare, AI-ul va doar automatiza haosul.
Control operațional înseamnă:
- cine poate folosi ce AI, pentru ce tip de activități
- cum se validează rezultatele generate de AI
- ce procese sunt automatizate parțial și unde intervine obligatoriu un om
Un principiu sănătos pe care îl folosesc multe companii mature:
„AI propune, omul decide.”
1.3. Controlul datelor: fără date curate, AI-ul devine risc
Profesorul Matei are dreptate când avertizează că, dacă nu controlezi ce face AI-ul, ajungi „sclav”. Primul loc unde se vede asta: datele.
Întrebări incomode, dar necesare pentru orice director de companie în 2025:
- Știi unde ajung datele tale când angajații pun prompturi cu informații confidențiale în diverse tool-uri AI?
- Ai o minimă politică internă despre ce se poate și nu se poate încărca într-un model de AI?
- Cine răspunde dacă un angajat „scapă” date personale sau contracte sensibile într-un instrument gratuit?
Fără reguli clare, AI-ul devine o gaură de securitate, nu un avantaj competitiv.
1.4. Control cultural: oamenii nu trebuie să se teamă de AI
Dacă oamenii simt că AI-ul e acolo „să-i înlocuiască”, nu „să-i ajute”, vei avea sabotaj pasiv, rezistență, utilizare minimală sau pur și simplu ignorare.
Control cultural înseamnă:
- să spui clar: „AI-ul e un instrument, nu un înlocuitor de oameni responsabili”
- să măsori și să recompensezi cum folosesc oamenii AI, nu doar cât
- să asumi că trebuie formare continuă, nu un singur training și gata
2. Fără control, AI-ul te poate face „sclav” în trei moduri
Când profesorul Matei vorbește despre „sclavia față de AI”, nu se referă la scenarii SF cu roboți rebeli. În business, „sclavia” arată mult mai banal – și mult mai periculos.
2.1. Dependență de un singur furnizor sau tool
Multe firme au sărit direct într-un singur ecosistem AI (un anumit cloud, o singură platformă), fără să știe ce înseamnă asta pe termen mediu:
- date captive într-o platformă
- costuri de migrare uriașe
- schimbări de preț peste noapte
Recomandare:
- folosește unde se poate formate deschise
- evită să-ți construiești toată infrastructura pe un singur furnizor, fără „plan B”
- păstrează intern cunoștințele-cheie (documentație, procese, know-how), nu doar în conturile unui integrator extern
2.2. Decizii automate pe care nimeni nu le mai înțelege
Riscul cel mai mare nu este că AI-ul greșește. Greșesc și oamenii. Riscul real este decizia opacă:
- „așa a decis modelul”
- „nu știm exact de ce refuză anumite cereri”
- „nu putem explica clientului de ce a primit altă ofertă decât colegul lui”
În România, asta devine rapid problemă legală și reputațională, mai ales în:
- creditare și scoring
- asigurări
- HR (screening CV-uri, selecție candidați)
Controlul înseamnă să păstrezi dreptul și capacitatea de a explica de ce ai luat o decizie, chiar dacă AI-ul te-a ajutat.
2.3. Deprofesionalizarea oamenilor: „AI știe mai bine”
Când oamenii încetează să mai gândească și doar „cred” AI-ul, firma intră într-o spirală periculoasă:
- competențele se atrofiază
- nimeni nu mai poate evalua dacă AI-ul greșește
- juniorii nu mai învață meserie, doar învață prompturi
Aici e miza reală a mesajului lui Oliviu Matei: ori controlezi tu AI-ul cu mintea ta formată, ori lași AI-ul să-ți dizolve competențele.
3. Cadrul 4×4 pentru implementarea controlată a AI în business
Pentru companiile din România care vor să implementeze AI fără să piardă controlul, un cadru simplu ajută mai mult decât 50 de pagini de „strategie”. Iată un model 4×4, ușor de aplicat.
3.1. Patru întrebări strategice înainte de orice proiect AI
Înainte de orice licență, integrator sau pilot, răspunde în scris la:
- Care este problema de business? (măsurabilă, concretă)
- Cum vom măsura impactul AI? (indicatori înainte/după)
- Cine deține decizia finală? (nu „AI decide”, ci un responsabil uman)
- Care este riscul maxim acceptabil? (eroare de 1%, 5%, 10%? depinde de domeniu)
Dacă nu poți răspunde în 2-3 pagini la aceste întrebări, nu ești pregătit să „controli” acel proiect AI.
3.2. Patru zone unde AI aduce cel mai rapid ROI în companiile românești
Din proiectele care se văd deja pe piața locală, cele mai bune rezultate apar în:
-
Productivitate individuală (white-collar)
Pregătire prezentări, sumarizare documente, generare drafturi de email, traduceri interne, documentație tehnică. -
Suport clienți și sales
Chatbot-uri interne pentru agenți, răspunsuri asistate, generare de oferte personalizate, scripturi de vânzare. -
Procese repetitive în financiar & administrativ
Extracție date din facturi, verificări automate, reconciliere documente. -
Analiză de date și raportare management
Dashboard-uri cu interfață conversațională („Întreabă-ți datele”), detecție de anomalii, forecast simplificat.
Observație importantă: în toate aceste zone, AI-ul nu decide singur, ci propune, sintetizează, pregătește. Decizia rămâne la om.
3.3. Patru reguli de bază pentru controlul datelor în era AI
- Clasifică datele: publice, interne, confidențiale, foarte sensibile. AI-ul nu trebuie să vadă tot.
- Definește ce NU se introduce în tool-urile AI: date personale, contracte sensibile, negocieri în curs etc.
- Păstrează loguri: cine a folosit ce, când și pentru ce tip de sarcini.
- Revizuiește lunar: ce tool-uri AI se folosesc în firmă „pe sub radar” (shadow IT) și decide dacă le interzici sau le integrezi controlat.
3.4. Patru investiții de competență fără de care vei pierde controlul
Nu ai nevoie ca toată firma să devină expertă în machine learning, dar ai nevoie de patru tipuri de competențe:
-
AI literacy pentru toți white-collar
Ce poate și ce nu poate face AI-ul, cum îi verifici rezultatele, cum scrii prompturi utile. -
Un rol intern de tip „AI champion”
O persoană responsabilă să conecteze nevoile de business cu soluțiile AI, să documenteze și să evite haosul. -
Competență juridică & compliance pe AI
GDPR, protecția datelor, viitorul AI Act european – nu vrei să afli de ele abia la primul control. -
Un minim de înțelegere tehnică în management
Nu detalii de cod, ci diferența între model local vs cloud, fine-tuning vs prompt engineering, date de antrenare vs date de rulare.
4. Cum arată un plan de 90 de zile pentru a nu deveni „sclav al AI-ului”
Profesorul Oliviu Matei pune foarte clar problema controlului. Dar ce faci concret luni dimineață, dacă ești director general, COO sau IT manager?
Iată un plan realist pe 90 de zile, adaptat la o companie românească medie.
Primele 30 de zile – Audit și reguli de bază
-
Inventariază tot ce există deja:
- ce tool-uri AI folosesc oamenii (oficial și neoficial)
- în ce procese sunt implicate
- ce tip de date sunt introduse
-
Definește un set minim de reguli scrise:
- ce tip de conținut nu se urcă în AI
- ce tool-uri sunt aprobate / neaprobate
- obligația de verificare umană înainte de a trimite clientului ceva generat de AI
-
Numeste un responsabil intern pentru AI (nu trebuie să fie job full-time, dar trebuie să fie clar cine răspunde).
Zilele 31–60 – Pilot controlat pe 1–2 procese
Alege două procese cu impact rapid, risc mic:
- sumarizare rapoarte și emailuri
- generare drafturi de oferte
- răspunsuri standardizate la întrebări frecvente ale clienților
Pentru aceste procese:
- stabilește indicatorii de pornire (timp/volum/eroare)
- implementează AI cu regulă clară: „AI propune, omul decide”
- notează problemele, limitele, zonele unde câștigul e real
Zilele 61–90 – Standardizare și scalare prudentă
- Documentează ce a mers și ce nu în pilot
- Crează ghiduri simple, nu romane: 3–5 pagini per proces
- Decide ce extinzi: în ce alte echipe se merită să duci același tip de utilizare a AI-ului
- Planifică formări scurte (1–2 ore) pentru echipele noi care vor lucra cu AI
La finalul celor 90 de zile, nu vei avea „transformare digitală totală”, dar vei avea ceva mult mai valoros: un mod de lucru controlat cu AI, pe care îl poți crește fără să pierzi direcția.
5. Unde se leagă totul de România și de 2025
Cluj, București, Iași, Timișoara au deja un ecosistem solid de cercetare și produse AI. Faptul că un profesor ca Oliviu Matei vorbește public, lucid și critic despre AI și AGI e un semn bun: discuția se maturizează.
Pentru companii însă, discuția nu mai e teoretică. În 2025, întrebarea nu mai e „dacă să folosim inteligență artificială”, ci:
„Suntem noi cei care o controlăm, sau doar urmăm ce fac alții?”
Seria „Implementarea AI în Business: Ghid complet pentru companii din România” pornește exact de aici: AI nu este magie, nu este nici bau-bau. Este o tehnologie puternică, iar puterea fără control devine risc pur.
Dacă ești în conducerea unei companii, mesajul lui Oliviu Matei se traduce direct așa:
- dacă îți asumi să înțelegi, să pui limite, să-ți educi oamenii și să alegi proiectele cu cap, AI-ul devine avantaj competitiv;
- dacă îl lași să intre în firmă haotic, fără reguli, fără responsabil, vei ajunge să depinzi de decizii pe care nu le mai poți explica.
Alegerea nu e tehnică, e de management.
Vrei să mergi mai departe?
În următoarele articole din serie intrăm mai specific în:
- cum alegi între ChatGPT, modele open-source și soluții custom
- ghid pas cu pas pentru implementarea AI în suport clienți
- cum calculezi ROI-ul real al unui proiect de inteligență artificială
Între timp, poți începe intern cu două întrebări simple, dar incomode:
„Unde folosim deja AI în companie?” și „Cine îl controlează cu adevărat?”