Potrivit explicațiilor oferite pentru Capital de Geanni Suru, fondatorul companiei Integrare.ai, angajații care lucrează în echipe hibride om-AI trebuie să dezvolte competențe digitale solide și să înțeleagă modul în care funcționează agenții inteligenți, chiar dacă nu este necesară programarea avansată.
Angajații trebuie să fie capabili să interpreteze rezultatele oferite de agenții AI
Potrivit specialistului, devine importantă capacitatea de a seta corect obiectivele și regulile automatizărilor, de a verifica rezultatele generate și de a optimiza modul în care aceste sisteme sunt integrate în fluxurile de lucru. În paralel, gândirea critică și analiza datelor devin esențiale.
Dacă agenții AI pot genera rapoarte, predicții sau pot automatiza procese complexe, angajații trebuie să fie capabili să interpreteze rezultatele și să valideze deciziile. În același timp, cresc în importanță competențele umane precum comunicarea, creativitatea, relaționarea și luarea deciziilor strategice. În modelul de lucru hibrid, inteligența artificială execută procese și analizează volume mari de date, iar oamenii coordonează activitatea și stabilesc direcția.
Contextul acestei transformări este o accelerare puternică a automatizării în mediul de business românesc. Conform datelor prezentate de Integrare.ai, tot mai multe companii implementează agenți AI capabili să gestioneze procese complete și să reducă semnificativ costurile asociate activităților repetitive. În multe cazuri, firmele folosesc mai mulți agenți digitali simultan, integrați în aplicații de business precum sisteme ERP, CRM sau platforme de comunicare internă.
„În echipele hibride om-AI, competențele esențiale nu mai țin doar de execuție, ci de coordonare și gândire strategică. Devine importantă capacitatea de a înțelege cum funcționează agenții AI, cum pot fi setați, verificați și optimizați. Nu vorbim despre programare avansată, ci despre competențe digitale solide, înțelegerea fluxurilor de lucru și abilitatea de a formula corect cerințe, reguli și obiective pentru automatizări.
La fel de esențiale devin gândirea critică și analiza datelor. Dacă agenții AI generează rapoarte, predicții sau automatizează procese, angajatul trebuie să poată interpreta rezultatele, valida deciziile și ajusta direcția atunci când este nevoie. În paralel, cresc în importanță competențele umane: comunicarea, creativitatea, relaționarea și luarea deciziilor strategice. Într-o echipă hibridă, AI execută și procesează, iar omul coordonează, validează și inovează”, a explicat Geanni Suru pentru Capital.
În România nu există încă un sector unic care să domine adoptarea agenților AI
În România nu există încă un sector unic care să domine adoptarea agenților AI, însă anumite domenii se remarcă prin implementări mai rapide și mai complex, subliniază specialistul.
Sectorul IT și tehnologie este printre cele mai avansate, în special datorită expertizei locale în dezvoltare software și automatizare. Startup-urile și companiile de tehnologie integrează agenți AI atât în produsele pe care le dezvoltă, cât și în procesele interne.
Un alt domeniu în care automatizarea avansează rapid este cel financiar și al serviciilor. Aici inteligența artificială este folosită tot mai des pentru analiza datelor, automatizarea proceselor financiare sau gestionarea relațiilor cu clienții.
Retailul și producția se află, de asemenea, printre sectoarele în care adoptarea AI se accelerează, pe fondul presiunii pentru eficiență operațională și reducerea costurilor. Totuși, comparativ cu alte piețe din Uniunea Europeană, utilizarea inteligenței artificiale în România este încă într-o fază de dezvoltare în multe industrii.
„În România nu există un singur sector clar dominant în integrarea agenților AI, dar anumite industrii se remarcă mai mult prin aplicații concrete de automatizare și agenti AI. Cele mai avansate sunt:
IT & tehnologie – firmele tech și startup-urile din software adoptă AI și automatizări integrate în produse și procese, susținând implementări avansate de agenți AI și fluxuri cap-coadă, datorită expertizei locale în software și automatizare precum RPA (Robotic Process Automation).
Financiar & servicii – aplicațiile de AI în analiza datelor, suport clienți automatizat sau procese financiare sunt deja tot mai folosite în companii mijlocii și mari.
Retail & producție – automatizări pentru managementul stocurilor și relații cu clienții se intensifică pe măsură ce cererea pentru eficiență crește în acest sector.Datele generale arată că adoptarea AI în România, comparativ cu alte piețe UE, este încă la început în multe domenii, dar aceste sectoare tind să fie cel mai activ integrate în practică”, a mai spus specialistul.
Impactul automatizării devine vizibil relativ rapid
În retail și producție, impactul automatizării devine vizibil relativ rapid, în special în zona costurilor și a vitezei operaționale.
În retail, agenții AI pot analiza vânzările, sezonalitatea și rotația produselor pentru a optimiza gestionarea stocurilor și comenzile de aprovizionare. Acest lucru reduce riscul apariției rupturilor de stoc sau al suprastocării. În același timp, automatizarea plăților către furnizori și a procesării documentelor financiare scurtează timpii de lucru și reduce erorile.
În producție, efectele apar în special în departamentele financiare și administrative, unde procesele repetitive, precum gestionarea facturilor, rapoartelor sau reconcilierea datelor, sunt preluate de agenții AI. Rezultatul este o reducere a timpului de procesare, costuri operaționale mai mici și acces mai rapid la informații actualizate.
Un beneficiu important pentru ambele industrii este faptul că angajații sunt eliberați de sarcinile repetitive, ceea ce le permite să se concentreze pe activități strategice sau comerciale care generează valoare pentru companie.
„În retail și producție, cele mai rapide rezultate vizibile apar în zona de costuri și viteză operațională. În retail, companiile observă rapid o mai bună gestionare a stocurilor și a comenzilor de aprovizionare. Agenții AI pot corela vânzările, sezonalitatea și rotația produselor, reducând rupturile de stoc sau suprastocarea. De asemenea, automatizarea plăților către furnizori și a procesării documentelor financiare scurtează timpii de lucru și reduce erorile aproape imediat.
În producție, impactul se vede rapid în departamentele financiar și administrativ, unde procesele repetitive – facturi, rapoarte, reconciliere de date, verificări – sunt preluate de agenți AI. Asta duce la reducerea timpului de procesare, scăderea costurilor operaționale și o mai bună vizibilitate asupra datelor în timp real.
În ambele industrii, unul dintre cele mai rapide beneficii este eliberarea echipelor de sarcini consumatoare de timp, ceea ce crește productivitatea și permite focus pe activități strategice sau comerciale care generează venit”, a explicat Geanni Suru.
Pe măsură ce agenții AI devin parte din infrastructura companiilor, apare și problema securității datelor
Pe măsură ce agenții AI devin parte din infrastructura operațională a companiilor, apare și problema securității datelor. Riscurile pot include acces neautorizat la informații sensibile, configurarea greșită a permisiunilor, integrarea cu aplicații externe nesecurizate sau utilizarea unor modele AI fără control clar asupra modului în care procesează datele.
Pentru a reduce aceste riscuri, companiile implementează arhitecturi de securitate care includ acces diferențiat în funcție de rol, criptarea datelor în tranzit și în repaus, monitorizarea continuă a activității agenților și loguri de audit care permit verificarea tuturor deciziilor sau acțiunilor realizate de sistem.
De asemenea, sunt introduse politici clare de guvernanță a datelor, astfel încât fiecare agent AI să aibă acces doar la informațiile necesare pentru rolul său. Specialiștii subliniază că securitatea nu depinde doar de tehnologie, ci și de procese interne bine definite și de instruirea angajaților în utilizarea corectă a noilor sisteme.
„Există câteva riscuri reale din perspectiva securității datelor, mai ales atunci când agenții AI au acces la informații financiare, contracte, baze de date de clienți sau sisteme interne. Printre cele mai importante riscuri se numără accesul neautorizat la date, configurarea greșită a permisiunilor, integrarea cu aplicații externe nesecurizate sau utilizarea unor modele AI fără control clar asupra modului în care sunt procesate informațiile.
Aceste riscuri sunt gestionate prin arhitecturi securizate, cu acces diferențiat pe roluri, criptarea datelor în tranzit și în repaus, loguri de audit și monitorizare continuă a activității agenților. În plus, companiile implementează politici clare de guvernanță a datelor, astfel încât fiecare agent AI să aibă acces strict la informațiile necesare pentru rolul său, nu la întreaga infrastructură.
Un alt element esențial este posibilitatea de control și audit. Agenții AI utilizați în mediul de business trebuie să fie configurați astfel încât deciziile lor să poată fi urmărite și verificate. În practică, securitatea nu ține doar de tehnologie, ci și de procese interne bine definite și de instruirea angajaților pentru utilizarea corectă a noilor automatizări”, a mai spus acesta.
Responsabilitatea legală și operațională nu aparține sistemului, ci organizației care îl utilizează
Chiar dacă agenții AI pot lua decizii automate în cadrul unor procese, responsabilitatea legală și operațională nu aparține sistemului, ci organizației care îl utilizează. Compania este responsabilă pentru modul în care a decis să implementeze inteligența artificială și pentru procesele în care aceasta este integrată, subliniază specialistul. În același timp, echipa internă sau furnizorul care configurează soluția răspunde pentru stabilirea regulilor de funcționare, a accesului la date și a limitelor de decizie.
Din acest motiv, multe organizații introduc mecanisme de control și validare umană pentru procesele cu impact major, cum ar fi cele financiare, juridice sau contractuale. În astfel de situații, agenții AI pot genera recomandări sau pot executa anumite acțiuni în baza regulilor stabilite, însă decizia finală rămâne sub controlul oamenilor.
„Responsabilitatea nu aparține „agentului AI”, ci companiei care îl implementează și îl utilizează. Din punct de vedere legal și operațional, AI este un instrument – chiar dacă este unul autonom – iar răspunderea rămâne la nivelul organizației și al persoanelor care au configurat, supervizat și validat procesul.
În practică, responsabilitatea este împărțită pe mai multe niveluri. Compania este responsabilă pentru modul în care a decis să folosească agentul AI și pentru procesele în care l-a integrat. Echipa internă sau furnizorul care a configurat soluția răspunde pentru setarea regulilor, accesului și limitelor de decizie. De aceea, este esențial ca agenții AI să funcționeze în cadrul unor politici clare, cu loguri de audit și mecanisme de validare umană acolo unde impactul este critic.
Într-o echipă hibridă om-AI, decizia finală, mai ales în situații sensibile (financiar, juridic, contractual), rămâne sub control uman. AI poate recomanda sau executa în baza unor reguli definite, dar responsabilitatea juridică și managerială rămâne la oameni”, a conchis Geanni Suru.
