România este subapreciată, dar plină de oportunităţi. Află cum poţi folosi AI în compania ta pentru a atrage investiţii şi a deveni campion regional.
România este „subapreciată şi subestimată”, spune Krzysztof Kulig, senior partner la Innova Capital, unul dintre cei mai activi investitori de private equity din regiune. În acelaşi timp, acelaşi investitor spune clar: „există mai multe oportunităţi decât capital aici”.
Asta înseamnă un singur lucru pentru companiile româneşti în 2025: cei care se mişcă repede şi inteligent pot prinde un avantaj care va conta ani de zile de acum înainte. Iar inteligenţa artificială nu mai e un „nice to have” în povestea asta, ci un multiplicator de randament pentru orice euro investit în business.
În seria „Implementarea AI în Business: Ghid complet pentru companii din România”, articolul de azi traduce mesajul lui Krzysztof Kulig în acţiuni concrete pentru antreprenori şi executivi: cum transformi faptul că România e subevaluată într-un avantaj competitiv folosind AI, automatizare şi date.
1. România e subapreciată. De ce e asta o veste bună pentru antreprenori
Realitatea este simplă: dacă un investitor cu istoric lung în regiune spune că România oferă mai multe oportunităţi decât există capital disponibil, înseamnă că piaţa nu este saturată și că există spațiu real de creștere.
Kulig şi Innova Capital au pariat de ani de zile pe:
- companii industriale (EMI)
- procesatori de plăţi digitale (Netopia)
- operatori de plăţi în numerar şi încărcare electronică (PayPoint)
- energie, retail de optică, media ş.a.
Aceste pariuri arată ceva clar: nu există „o singură Românie” pentru investitori, există mai multe Românii – industrială, digitală, de servicii – toate în transformare.
De ce e asta relevant pentru AI și tehnologie:
- unde există multe oportunităţi şi puţin capital, câştigă cei care optimizează resursele cel mai bine;
- AI este exact un instrument de optimizare: mai mult output cu aceiaşi oameni, aceiaşi bani, acelaşi timp;
- investitorii de private equity caută tot mai mult companii scalabile şi digitalizate, pentru că ele pot creşte rapid regional.
Pe româneşte: dacă te uiţi doar la taxe, inflaţie şi incertitudine, pierzi pădurea. Valoarea se creează în companiile care combină piaţa subevaluată cu tehnologie inteligentă.
2. De la „subestimat” la „supra-performant”: unde se vede AI în companiile româneşti
Companiile din portofoliul unor fonduri ca Innova (EMI, Netopia, PayPoint) au un element comun: procese repetitive + volum mare de date + nevoie de decizii rapide. Exact tipul de teren unde AI excelează.
2.1. Procese de plăţi şi servicii financiare
În zona plăţilor, AI deja face diferenţa între companii care cresc şi companii care doar „mai rezistă un an”:
- scoring automat al tranzacţiilor pentru fraudă, cu modele de machine learning;
- chatboţi cu AI pentru suport clienţi 24/7, integraţi cu CRM şi istoricul clientului;
- optimizarea comisioanelor şi a routing-ului plăţilor către procesatorii cei mai avantajoşi.
Un procesator de plăţi românesc care implementează astfel de soluţii AI poate creşte volumul procesat per angajat cu 30-50%, fără să dubleze echipa de back-office.
2.2. Industrie şi producţie
Într-o companie industrială ca EMI, AI poate aduce câştiguri directe în P&L:
- mentenanţă predictivă: modele AI care anticipează când cedează un utilaj;
- optimizarea stocurilor: algoritmi care reduc capitalul blocat în depozit cu 15-25%;
- planificare de producţie în funcţie de cerere, sezonalitate şi constrângeri de capacitate.
Am văzut fabrici din România care, doar printr-un proiect de predicţie a cererii bazat pe machine learning, au redus cu peste 20% rebuturile şi au scurtat termenele de livrare cu câteva zile.
2.3. Retail, servicii, B2B
În retail şi servicii B2B, AI devine rapid „creierul” din spatele creşterii:
- recomandări de produse bazate pe comportamentul clienţilor;
- segmentare automată a bazei de clienţi pentru campanii de marketing mult mai precise;
- analiză de rentabilitate pe client (Customer Lifetime Value) pentru decizii de pricing şi discount.
Asta contează enorm când vrei să te duci dincolo de România şi să joci regional: nu poţi scala manual în 5-7 ţări, ai nevoie de decizii bazate pe date şi de procese automatizate.
3. AI ca magnet pentru investiţii: ce caută un fond când se uită la compania ta
Fondurile de private equity, ca Innova Capital, se uită la România cu interes, dar sunt selective. Aici apare legătura directă cu AI: un business cu AI bine implementat e mult mai uşor de finanţat şi scalat.
3.1. Semnalele care îi atrag pe investitori
Din discuţii cu investitori şi din tranzacţii recente, am observat câteva pattern-uri. Sunt foarte atent la companii care:
- au date structurate (ERP, CRM, sisteme de raportare coerente);
- îşi pot măsura costul de achiziţie a clientului (CAC) şi valoarea pe viaţă (CLV);
- au deja procese automatizate (nu doar fişe Excel şi telefoane);
- folosesc cel puţin câteva componente AI: scoring, forecast, chatboţi, automatizare de documente.
Investitorilor nu le place riscul operaţional inutil. O firmă care depinde de oameni-cheie pentru fiecare decizie e greu de scalat. O firmă unde AI şi automatizarea standardizează deciziile şi procesele e mult mai uşor de multiplicat în Polonia, Cehia, Ungaria sau Bulgaria.
3.2. Cum arată, concret, o „poveste AI” credibilă pentru un investitor
O poveste credibilă nu înseamnă „avem un proiect de AI în plan”. Înseamnă că poţi arăta:
- un proiect pilot clar (ex: reducerea timpului de răspuns în call-center cu 40% prin agent virtual);
- un impact măsurat (ex: marja operaţională crescută de la 12% la 15% după optimizarea stocurilor cu modele predictive);
- o foaie de parcurs pe 12-24 luni pentru extinderea AI în alte procese;
- o echipă responsabilă de date şi AI (nu „IT-ul se ocupă de toate”).
Când aduci un astfel de dosar la masă, nu mai eşti doar „încă o firmă românească”. Eşti o platformă tehnologică ce poate deveni, vorba lui Kulig, „campion regional”.
4. Paşi concreţi: cum începi implementarea AI în compania ta în 2025
Realitatea? E mai simplu decât crede majoritatea managerilor. AI nu începe cu roboţi umanoizi în hală, ci cu 3-4 procese bine alese şi instrumente deja mature, de la ChatGPT la soluţii de machine learning AutoML.
4.1. Pasul 1 – Alege bătăliile corecte
Identifică 3 zone unde:
- ai volum mare (clienţi, tranzacţii, documente, comenzi);
- există multă muncă repetitivă;
- eroarea umană costă bani sau reputaţie.
Exemple frecvente în companiile româneşti:
- procesare facturi şi documente;
- răspuns la solicitări recurente de la clienţi;
- prognoză de vânzări şi planificare de resurse;
- analiză rapoarte şi sinteză pentru management.
Acolo începi. Nu cu proiectul „science fiction” care sperie toată organizaţia.
4.2. Pasul 2 – Începe cu un pilot de 90 de zile
Un proiect pilot de AI bine definit are:
- un indicator clar de succes (timp economisit, % erori reduse, marjă crescută);
- un owner de business, nu doar IT;
- un buget mic, dar cu rezultate vizibile (de ex. 5.000–20.000 euro);
- un furnizor sau consultant care a mai făcut asta în România, nu doar prezentări.
Exemplu de pilot realist:
„În 90 de zile reducem cu 50% timpul de răspuns la tichetele standard, folosind un asistent AI conectat la baza noastră de knowledge.”
Dacă pilotul reuşeşte, ai deja primul slide puternic pentru orice investitor care întreabă „cum folosiţi AI în companie?”.
4.3. Pasul 3 – Construieşte infrastructura de date
Fără date curate, AI e mai mult storytelling decât tehnologie.
Lucrurile de bază pe care le poţi pune la punct în 3-6 luni:
- un data warehouse (sau cel puţin un data mart) unde aduci date din ERP, CRM, e‑commerce, producţie;
- coduri unice pentru clienţi, produse, furnizori, astfel încât modelele AI să aibă consistenţă;
- politici simple de guvernanţă a datelor: cine introduce, cine validează, cine raportează.
Nu trebuie să fie perfect. Dar trebuie să fie suficient de bun încât să nu „hrăneşti” modelele AI cu date haotice.
4.4. Pasul 4 – Educaţie minimă pentru management şi echipe
Firmele care reuşesc cu AI fac un lucru simplu: îşi educă oamenii măcar la nivel de alfabetizare digitală şi AI.
Asta poate însemna:
- workshopuri scurte pentru management: ce poate şi ce nu poate face AI în business;
- training practic intern: cum folosim ChatGPT pentru redactare, analiză, sumarizare de documente;
- politici clare: ce date pot fi urcate în instrumente de AI generativ, ce nu.
Când echipa înţelege că AI e un instrument, nu un înlocuitor imediat, rezistenţa la schimbare scade drastic.
5. De ce acum: fereastra de oportunitate 2025–2028 pentru companiile româneşti
În 2025 vedem trei tendinţe care se intersectează perfect pentru companiile din România:
- Capital global în căutare de randament mai mare – fonduri ca Innova Capital se uită activ la piaţa locală.
- Tehnologie AI mai accesibilă decât oricând – multe soluţii se pot implementa ca abonament, fără investiţii uriaşe iniţiale.
- Regiune subapreciată, dar cu potenţial – exact cum spune Kulig: există mai multe oportunităţi decât capital.
Când aceste trei linii se întâlnesc, apare o fereastră de 3–5 ani în care se decid campionii regionali. Nu doar în fintech sau IT, ci şi în industrie, servicii, logistică, agrobusiness.
Companiile româneşti care:
- îşi pun la punct datele;
- implementează pragmatic 2–3 proiecte AI cu impact;
- gândesc deja regional (nu doar local);
vor fi, peste câţiva ani, exact genul de „campioni” pe care fonduri ca Innova vor să îi finanţeze, listeze sau vândă strategic.
Ce faci concret de mâine
Dacă ar fi să sintetizez într-o listă scurtă, aş recomanda oricărei companii româneşti care vrea să profite de faptul că România este „subestimată” următoarele:
- Defineşte 3 procese candidate pentru AI (cost mare, volum mare, impact mare).
- Lansează un pilot de 90 de zile cu un obiectiv financiar clar.
- Construieşte un mini‑roadmap de AI pe 12 luni, nu o strategie stufoasă pe 5 ani.
- Pune datele în ordine – măcar la nivel de clienţi, produse, tranzacţii.
- Documentează rezultatele – cifre, înainte şi după. Asta vrea să vadă şi un investitor serios.
România este subapreciată la nivel de percepţie, dar nu la nivel de potenţial. AI este acceleratorul care transformă acest potenţial în cifre concrete pe P&L şi în evaluări mai mari atunci când intră un investitor.
Întrebarea reală nu e dacă vei folosi AI în business, ci cât de repede o vei face şi dacă vei prinde fereastra în care investitorii caută exact profilul tău de companie.
Dacă vrei să rămâi în jocul mare al economiei regionale, acum e momentul să treci AI din prezentări PowerPoint în procese reale.