Ce este inteligența artificială (AI) și ce impact are asupra afacerilor?

Nivel de acțiune

Gradul de autonomie diferă semnificativ de la o soluție la alta. În practică, sistemele de inteligență artificială pot fi încadrate în următoarele niveluri:

Care sunt limitările inteligenței artificiale?

Deși AI-ul vine la pachet cu avantaje importante, există și limitări care trebuie luate în considerare înainte de implementare:

➜ dependența de calitatea datelor disponibile;

➜ posibilitatea apariției unor rezultate eronate atunci când datele sunt incomplete sau incorecte;

➜ dificultatea interpretării anumitor decizii generate de modele complexe;

➜ costuri ridicate pentru dezvoltarea și antrenarea unor modele avansate;

➜ necesitatea actualizării continue a algoritmilor;

➜ riscul apariției prejudecăților (bias) în procesul de analiză;

➜ necesitatea respectării reglementărilor privind protecția datelor;

➜ lipsa capacității de a înțelege emoțiile și nuanțele umane la nivelul unei persoane;

Să presupunem că o companie utilizează inteligența artificială pentru evaluarea cererilor de credit. Dacă datele istorice conțin „dezechilibre” sau erori, sistemul poate genera recomandări care necesită verificare suplimentară din partea specialiștilor. Din acest motiv, supravegherea umană rămâne esențială, o condiție sine qua non, în procesele critice.

Care sunt diferențele esențiale dintre machine learning și deep learning?

În primul rând, trebuie să înțelegem că cele două concepte sunt strâns legate. Totuși, există diferențe importante în ceea ce privește modul de funcționare și complexitatea modelelor utilizate.

Machine learning reprezintă o ramură a inteligenței artificiale care permite sistemelor să învețe din date. Deep learning este o subcategorie a machine learning-ului și utilizează rețele neuronale cu mai multe straturi pentru analizarea unor volume foarte mari de informații.

Spre exemplu, pentru estimarea vânzărilor viitoare ale unei companii, un model de machine learning poate fi suficient. În schimb, pentru recunoașterea automată a obiectelor din imagini sau pentru generarea de conținut complex, deep learning-ul produce rezultate semnificativ mai performante.

În ce industrii este cel mai des folosit AI-ul?

Adoptarea inteligenței artificiale continuă să crească în majoritatea sectoarelor economice. Organizațiile utilizează aceste tehnologii pentru optimizarea proceselor, analiza datelor și îmbunătățirea experienței clienților:

Care sunt cele mai importante funcții ale inteligenței artificiale pentru activitățile profesionale?

Companiile utilizează inteligența artificială pentru o gamă variată de activități care contribuie la creșterea eficienței și la îmbunătățirea procesului decizional:

Alte exemple utile de utilizare AI într-o afacere

Aplicabilitatea practică a inteligenței artificiale depășește cu mult exemplele generale prezentate frecvent în mediul online. În realitate, organizațiile implementează inteligența artificială pentru rezolvarea unor probleme specifice și pentru optimizarea unor procese care consumă resurse importante.Iată câteva exemple relevante:

1. analizarea automată a CV-urilor și prioritizarea candidaților în procesele de recrutare;
2. generarea de rapoarte executive pe baza datelor operaționale;
3. estimarea cererii pentru anumite produse sau servicii;
4. detectarea tranzacțiilor suspecte în sistemele financiare;
5. programarea inteligentă a intervențiilor tehnice și a mentenanței;
6. monitorizarea satisfacției clienților prin analiza feedback-ului;
7. clasificarea automată a documentelor și contractelor;
8. recomandarea produselor în magazinele online;
9. asistență conversațională prin chatboți și asistenți virtuali;
10. analizarea performanței campaniilor de marketing și identificarea segmentelor cu cel mai mare potențial.

Spre exemplu, o companie care gestionează câteva mii de solicitări de suport lunar poate utiliza AI-ul pentru clasificarea automată a tichetelor și direcționarea acestora către departamentul potrivit. Rezultatul se traduce într-un timp de răspuns mai redus și într-o distribuire mai eficientă a resurselor.

Ce soluții îți oferă Sostenia?

Implementarea inteligenței artificiale produce rezultate atunci când tehnologia este integrată în procesele potrivite și adaptată obiectivelor organizației. La Sostenia avem AI integrat în soluțiile noastre, cu scopul de a eficientiza activitățile operaționale, de a automatiza procese repetitive și de a facilita accesul rapid la informații relevante.

În funcție de nevoile companiei, tehnologiile bazate pe inteligență artificială pot fi utilizate pentru automatizarea sarcinilor administrative, optimizarea fluxurilor de lucru, îmbunătățirea comunicării cu clienții și accelerarea proceselor decizionale.

Roboți software pentru automatizarea activităților repetitive

Roboții software permit preluarea sarcinilor care consumă timp și resurse. Introducerea datelor, validarea documentelor, generarea rapoartelor sau actualizarea informațiilor în sisteme diferite pot fi realizate automat, cu intervenție minimă din partea angajaților. Spre exemplu, o companie care procesează zilnic sute de documente poate reduce semnificativ timpul alocat operațiunilor administrative prin implementarea unor fluxuri automatizate.

Druid AI pentru interacțiuni inteligente și acces rapid la informații

Soluția Druid AI facilitează dezvoltarea de asistenți virtuali capabili să răspundă solicitărilor utilizatorilor, să furnizeze informații relevante și să execute anumite acțiuni în cadrul proceselor interne.Utilizarea unui asistent conversațional poate contribui la reducerea volumului de solicitări adresate departamentelor suport și la îmbunătățirea experienței utilizatorilor.

Implementarea soluțiilor bazate pe inteligența artificială produce rezultate superioare atunci când este integrată într-un ecosistem digital coerent. Din acest motiv, organizațiile urmăresc frecvent combinarea automatizării și a funcționalităților inteligente cu soluții ERP și platforme enterprise.

Soluțiile bazate pe SAP pot susține procese complexe de analiză, raportare și management operațional, facilitând utilizarea eficientă a datelor în cadrul organizației. În același timp, proiectele de implementare ERP contribuie la centralizarea informațiilor și la crearea unei infrastructuri digitale capabile să susțină inițiativele de transformare bazate pe AI.

Pentru companiile care au nevoie de funcționalități personalizate, portofoliul de aplicatii software Sostenia permite dezvoltarea unor soluții adaptate cerințelor specifice fiecărei organizații, cu posibilitatea integrării componentelor bazate pe inteligență artificială.

Pentru companiile care au nevoie de funcționalități personalizate, portofoliul de aplicații software Sostenia permite dezvoltarea unor soluții adaptate cerințelor specifice fiecărei organizații, cu posibilitatea integrării componentelor bazate pe inteligență artificială.

Beneficiile obținute în activitatea de zi cu zi a unei companii

Rezultatele implementării AI se reflectă direct în activitatea operațională și în performanța generală a organizației:

• reducerea costurilor operaționale;
• economisirea timpului alocat activităților repetitive;
• creșterea vitezei de procesare a informațiilor;
• diminuarea riscului de erori umane;
• îmbunătățirea utilizării resurselor disponibile;
• creșterea capacității de scalare a operațiunilor;
• standardizarea proceselor interne;
• reducerea timpilor de răspuns către clienți și parteneri;
• îmbunătățirea controlului asupra fluxurilor operaționale;
• creșterea gradului de transparență în procesele organizaționale.

Să presupunem că o companie procesează lunar câteva mii de facturi și documente administrative. Automatizarea etapelor repetitive reduce fără doar și poate timpul necesar procesării de la câteva zile la câteva ore, permițând echipelor să se concentreze pe activități cu valoare adăugată mai mare.

Care sunt cele mai mari provocări cu privire la AI în business?

Adoptarea inteligenței artificiale presupune și gestionarea unor provocări importante, care ar trebui avute în vedere încă de la început:

➜ lipsa unei strategii clare de implementare;

➜ calitatea redusă a datelor utilizate pentru antrenarea modelelor;

➜ costurile inițiale asociate unor proiecte complexe;

➜ integrarea cu sistemele existente;

➜ deficitul de competențe tehnice specializate;

➜ gestionarea riscurilor privind securitatea informațiilor;

➜ respectarea cerințelor legislative și de conformitate;

➜ rezistența la schimbare din partea echipelor;

➜ necesitatea monitorizării continue a performanței modelelor.

Ce strategii poți aplica pentru a ține pasul?

Companiile care urmăresc utilizarea eficientă a inteligenței artificiale trebuie să adopte o abordare structurată și orientată spre rezultate. Strategiile care se pot dovedi eficiente sunt, fără a se limita la, următoarele:

1. Construirea unei strategii AI aliniate obiectivelor de business: Tehnologia trebuie implementată pentru rezolvarea unor probleme concrete și măsurabile. Fiecare inițiativă ar trebui asociată unor indicatori de performanță clari.
2. Investiția în calitatea datelor: Modelele AI generează rezultate relevante atunci când utilizează informații corecte, actualizate și bine structurate. Guvernanța datelor devine o componentă esențială a oricărui proiect.
3. Dezvoltarea competențelor interne: Formarea angajaților facilitează adoptarea tehnologiilor noi și reduce dependența exclusivă de furnizori externi.
4. Implementarea etapizată a proiectelor: În locul unor transformări radicale, multe organizații obțin rezultate mai bune prin proiecte pilot și extinderea graduală a soluțiilor validate.
5. Monitorizarea continuă a performanței și riscurilor: Evaluarea permanentă a rezultatelor contribuie la identificarea oportunităților de optimizare și la reducerea riscurilor operaționale.

Exista reglementări în vigoare în România sau Europa privind IA?

Utilizarea inteligenței artificiale este reglementată la nivel european prin Legea UE privind IA, cunoscută și sub denumirea de AI Act. Aceasta reprezintă primul cadru legislativ cuprinzător dedicat inteligenței artificiale la nivel global și urmărește promovarea unei utilizări sigure, transparente și responsabile a acestor tehnologii.

Elementul central al legislației este Regulamentul UE 2024/1689, adoptat de Parlamentul European și Consiliul Uniunii Europene. Regulamentul stabilește norme armonizate privind dezvoltarea, comercializarea și utilizarea sistemelor de inteligență artificială în spațiul european.

Una dintre caracteristicile principale ale regulamentului este abordarea bazată pe risc. Sistemele bazate pe inteligență artificială sunt încadrate în mai multe categorii, iar obligațiile impuse cresc proporțional cu nivelul de risc asociat utilizării acestora.Principalele categorii sunt:

• sisteme cu risc inacceptabil, care sunt interzise;
• sisteme cu risc ridicat, supuse unor cerințe stricte privind documentarea, transparența și supravegherea;
• sisteme cu risc limitat, pentru care există obligații de informare;
• sisteme cu risc minim, pentru care cerințele sunt reduse.

Legea UE privind IA urmărește protejarea drepturilor fundamentale, a siguranței utilizatorilor și a valorilor europene, fără a bloca dezvoltarea inovației. De asemenea, sunt introduse obligații specifice pentru furnizorii de modele AI de uz general și pentru organizațiile care utilizează astfel de tehnologii în procese critice.

Pentru companiile din România, respectarea prevederilor din Regulamentul UE 2024/1689 devine din ce în ce mai importantă pe măsură ce implementarea etapizată a actului normativ avansează la nivel european.

Inteligența artificială influențează deja modul în care organizațiile își desfășoară activitatea, de la automatizarea proceselor și analiza datelor până la optimizarea relației cu clienții și susținerea deciziilor strategice. Implementarea eficientă presupune alegerea tehnologiilor potrivite, utilizarea unor date de calitate și integrarea acestora într-o strategie clar definită.

Companiile care adoptă AI într-un mod planificat și responsabil pot obține avantaje competitive importante, eficiență operațională crescută și o capacitate mai bună de adaptare la schimbările pieței. Dacă dorești să identifici soluțiile potrivite pentru organizația ta, echipa Sostenia te poate sprijini în alegerea și implementarea tehnologiilor care se aliniază întocmai obiectivelor tale de business!

Bibliografie:

1. Jetha A, Crouch M, Vold K, Peters SE, Vietas J, Sriharan A, Irvin E. Artificial intelligence in the workplace: a living systematic review protocol on worker safety, health, and well-being implications. Syst Rev. 2025 Dec 30;14(1):255. doi: 10.1186/s13643-025-03000-0. PMID: 41469701; PMCID: PMC12754963.Link: pmc.ncbi.nlm.nih.go
2. National Academy of Medicine; The Learning Health System Series; Whicher D, Ahmed M, Israni ST, et al., editors. Artificial Intelligence in Health Care: The Hope, the Hype, the Promise, the Peril. Washington (DC): National Academies Press (US); 2023 Aug 2. 2, OVERVIEW OF CURRENT ARTIFICIAL INTELLIGENCE. Available from: ncbi.nlm.nih.gov
3. Neha Soni, Enakshi Khular Sharma, Narotam Singh,Amita Kapoor. Artificial Intelligence in Business: From Research and Innovation to Market Deployment. Link: sciencedirect.com
4. Patra AK, Praharaj A, Sudarshan D, Chhatoi BP. AI and business management: Tracking future research agenda through bibliometric network analysis. Heliyon. 2023 Dec 29;10(1):e23902. doi: 10.1016/j.heliyon.2023.e23902. PMID: 38230239; PMCID: PMC10789597.Link: pmc.ncbi.nlm.nih.go
5. Razavian N, Knoll F, Geras KJ. Artificial Intelligence Explained for Nonexperts. Semin Musculoskelet Radiol. 2020 Feb;24(1):3-11. doi: 10.1055/s-0039-3401041. Epub 2020 Jan 28. PMID: 31991447; PMCID: PMC7393604. Link: pmc.ncbi.nlm.nih.go
6. Shahidi Hamedani S, Aslam S, Shahidi Hamedani S. AI in business operations: driving urban growth and societal sustainability. Front Artif Intell. 2025 Mar 24;8:1568210. doi: 10.3389/frai.2025.1568210. PMID: 40196185; PMCID: PMC11973334.Link: pmc.ncbi.nlm.nih.go
7. The Competitive Advantage of Using AI in Business. Link: business.fiu.edu

What is artificial intelligence (AI) in business?Link: ibm.com