"AI nu este doar o tehnologie, ci o revoluţie operaţională”

Reporter: Cum rescrie Gen AI regulile jocului în Big Data? Vorbim despre evoluţie sau despre o revoluţie totală a modului în care companiile valorifică datele?

Dan Paraschiv: Adopţia AI în organizaţii creşte de la an la an, majoritatea companiilor mari având iniţiative în diferite stadii de execuţie. Mare parte dintre acestea sunt încă la nivel de experimentare sau proiecte pilot, dar trendul este clar ascendent şi în cazul celor care deja scalează soluţiile AI. De altfel, dacă ne raportăm strict la business-ul SoftServe, observăm că serviciile bazate pe AI reprezintă segmentul cu cea mai mare creştere, înregistrând un avans de 85%, de la an la an. În ultimii doi ani, echipa noastră Gen AI Lab a livrat peste 200 de soluţii bazate pe AI, pentru mai mult de 100 de clienţi din întreaga lume, iar sistemele agentice generează cea mai mare cerere. Prin urmare, există un entuziasm puternic faţă de această tehnologie, dar pentru a avea proiecte de succes la scară este nevoie de mai mult - trebuie coordonat un întreg ecosistem -, de la infrastructură de date şi de securitate la guvernanţă şi la pregătirea oamenilor.

Vorbind strict despre date, AI nu schimbă doar viteza cu care lucrăm cu datele, ci schimbă rolul datelor în organizaţie. Trecem de la date folosite pentru a susţine decizii umane la date pe baza cărora sistemele pot acţiona direct. Este şi o revoluţie operaţională, nu doar un salt tehnologic.

Un studiu recent comandat de SoftServe şi realizat de Wakefield Research arată că 98% din liderii de business consideră necesar să îşi regândească strategia de date pentru implementarea proiectelor GenAI la scară. Nu mai este suficient ca datele să fie „destul de bune” pentru ca un om să le interpreteze. Ele trebuie să fie clare şi consistente pentru ca un sistem automat să poată acţiona corect pe baza lor.

Reporter: Big Data mai este un avantaj competitiv sau a devenit deja o „condiţie de supravieţuire” pentru companii? Care sunt industriile din România unde Big Data şi Gen AI generează deja avantaj competitiv măsurabil şi unde impactul este încă marginal? Cum se traduce concret investiţia în Big Data şi Gen AI în rezultate de business: venituri mai mari, costuri mai mici sau decizii mai rapide?

Dan Paraschiv: Traversăm una dintre cele mai importante transformări tehnologice din ultimii ani. La nivel global, interesul pentru AI creşte accelerat, iar România începe să urmeze acest trend, ponderea organizaţiilor care utilizează AI avansând de la an la an.

Totuşi, dacă privim comparativ, observăm că suntem la un nivel mult sub media europeană. Potrivit Eurostat, în 2025, 20% dintre companiile din UE cu cel puţin 10 angajaţi utilizau tehnologii AI, în timp ce România se afla la 5,2%. Diferenţa arată că avem încă un decalaj important de recuperat, dar şi un spaţiu semnificativ de creştere.

Succesul acestor investiţii nu depinde, însă, doar de tehnologie sau de rapiditatea adopţiei. Depinde de cât de bine reuşesc companiile să alinieze obiectivele de business, infrastructura, guvernanţa, procesele şi oamenii. AI nu poate livra valoare într-un vid organizaţional. Are nevoie de date curate, de responsabilităţi clare, de procese bine definite, de oameni bine pregătiţi şi de o arhitectură care să permită scalarea. De aceea, impactul AI nu este determinat neapărat de viteză sau de industria în care este implementată soluţia, ci de maturitatea fundaţiei pe care este construită. Vor avea succes companiile care integrează AI responsabil şi coerent în operaţiunile lor. Acolo apare avantajul competitiv: în capacitatea de a transforma datele în rezultate măsurabile.

Cât despre beneficii, acestea variază în funcţie de specificul fiecărui caz. Spre exemplu, în cazul unui client SoftServe din industria automotive, pentru care compania furnizează un copilot industrial bazat pe AI, această investiţie contribuie la reducerea timpului de punere pe piaţă, dar şi la scăderea costurilor de mentenanţă şi a perioadelor de downtime. În acelaşi timp, dacă discutăm despre industrii precum retailul, soluţiile AI pot facilita personalizarea serviciilor, îmbunătăţirea experienţei clientului, gestionarea mai eficientă a stocurilor şi reducerea timpului de lansare a noilor colecţii.

Reporter: Care sunt cele mai importante tendinţe în Big Data pe care companiile din România încă le subestimează? Ce diferenţiază companiile care obţin ROI real din AI faţă de cele care doar experimentează fără rezultate vizibile?

Dan Paraschiv: Aşa cum am menţionat mai devreme, ROI-ul nu vine dintr-un model mai spectaculos sau din testarea tot mai multor unelte, ci din capacitatea de a le integra în procesele de business. Companiile care au rezultate nu implementează unelte izolat. Cred că multe companii subestimează de fapt importanţa trecerii de la date la sens. Nu este suficient să colectezi date; trebuie să defineşti ce înseamnă acele date pentru business-ul tău.

Reporter: Gen AI promite automatizare la scară: unde se termină eficienţa şi unde începe riscul de decizii greşite generate de modele?

Dan Paraschiv: Eficienţa se termină în momentul în care automatizarea acţionează pe date ambigue sau nevalidate. În acelaşi timp, deşi inteligenţa artificială poate accelera enorm munca, nu trebuie să devină un substitut pentru guvernanţă, responsabilitate şi judecată umană. De aceea, automatizarea trebuie construită cu trasabilitate, audit, validare şi mecanisme clare de intervenţie umană.

Cred că luarea deciziilor ar trebui să rămână o responsabilitate umană şi exact aşa operăm la SoftServe. Decizia finală, fie că vorbim despre leadership sau recrutare, aparţine întotdeauna unei persoane. Inteligenţa artificială este, însă, un instrument valoros. Susţine procesul decizional prin analizarea unor volume mari de date, generarea de rapoarte şi sinteze relevante şi pregătirea unor insight-uri structurate. Chiar şi în procese precum recrutarea, unde AI poate analiza candidaţi sau filtra aplicanţi pe baza unor criterii predefinite, aş descrie rolul său ca fiind unul analitic şi pregătitor. Deşi poate părea că AI ia decizii, în realitate acesta structurează informaţia şi restrânge opţiunile - decizia finală de angajare rămânând întotdeauna în responsabilitatea managerului.

Reporter: Cât de pregătite sunt organizaţiile din România să gestioneze explozia de date generată de AI şi IoT? Cât de rapid ar trebui să investească o companie în Gen AI pentru a nu pierde teren în faţa competiţiei? Există un „moment optim”?

Dan Paraschiv: Nu am date specifice pentru România cu privire la pregătirea pentru adopţie a acestor tehnologii, dar studiul global dedicat datelor efectuat de SoftServe anul trecut arată că majoritatea organizaţiilor se confruntă cu provocări privind calitatea datelor şi consideră că scalarea GenAI cere o actualizare a strategiei de date a organizaţiilor din care fac parte. Astfel, investiţiile în date sunt pe radarul organizaţiilor, 85% din repondenţii acestui studiu spunând că au în plan o creştere a bugetelor dedicate datelor.

Nu cred că există un moment perfect pentru investiţia în AI, dar este evident că această transformare a început deja şi că devine tot mai consistentă. Vital este să îţi bazezi investiţiile pe use case-uri clare şi pe fundaţie de date care permite scalarea.

Reporter: Se vorbeşte mult despre „data-driven companies”: câte dintre ele chiar iau decizii bazate pe date şi câte doar simulează această transformare? Care sunt cele mai frecvente greşeli strategice pe care le fac liderii de business când adoptă soluţii de Big Data şi AI?

Dan Paraschiv: Aş pune problema diferit. Toate organizaţiile care investesc în date îşi doresc să le folosească. Întrebarea este dacă acele date sunt corecte, consistente, accesibile şi oferă valoare. Cum menţionam, calitatea datelor este una dintre provocările organizaţiilor, la nivel global. De multe ori, aceleaşi date pot fi interpretate diferit de echipe diferite din lipsa unui management de date eficient şi a unei guvernanţe clare. Sunt provocări pe care organizaţiile le înţeleg şi pe care doresc să le rezolve astfel încât să crească impactul acestor investiţii în business şi să pregătească organizaţiile din care fac parte pentru o scalare a proiectelor AI.

Cât despre greşeli, sunt două zone importante care pot afecta succesul acestor proiecte. În primul rând, orice investiţie de acest tip ar trebui să pornească de la problema de business, nu de la tehnologie. Apoi, cum spuneam mai devreme, este important să privim această investiţie ca parte a unui întreg, nu izolat, pentru a ne asigura că este parte integrantă a operaţiunilor şi oferă valoarea dorită.

Reporter: Care sunt cele mai mari blocaje în implementarea proiectelor de Big Data şi AI: tehnologia, cultura organizaţională sau lipsa competenţelor? Cum influenţează Gen AI structura costurilor într-o companie: reduce cheltuieli sau, dimpotrivă, creează noi centre de cost?

Dan Paraschiv: Scalarea proiectelor AI este una dintre principalele provocări ale companiilor care au început să experimenteze cu aceste tehnologii în ultimii ani - iar de cele mai multe ori problemele sunt legate de capacitatea de execuţie: lipsa expertizei, a proceselor sau pur şi simplu un model operaţional încă nepregătit pentru o scalare. Mergând apoi şi mai specific, în funcţie de business case şi de soluţia tehnică propusă, pot apărea şi alte provocări. Spre exemplu, dacă vorbim de agenţi AI, atunci este necesară o infrastructură de date sănătoasă, dar şi de guvernanţă şi cadre etice extrem de bine puse la punct. Rezistenţa la schimbare poate fi, de asemenea, un risc, ce trebuie abordat printr-o comunicare clară şi consistentă, dar şi prin mecanismele de învăţare oferite de companii.

Nu trebuie să privim inteligenţa artificială exclusiv ca pe o unealtă de reducere a costurilor. Este, în primul rând, o oportunitate de a creşte performanţa şi a realoca resursele din zone repetitive spre zone strategice.

Reporter: Gen AI poate democratiza accesul la analiză de date. Acest lucru înseamnă sfârşitul rolului tradiţional al data analyst-ului? Ce rol are calitatea datelor în obţinerea unor rezultate reale din AI şi cât de pregătite sunt companiile să investească în această fundaţie invizibilă?

Dan Paraschiv: Dinamica AI din ultimii ani a generat apariţia mai multor roluri noi pe piaţa de IT. Spre exemplu, SoftServe a introdus anul trecut rolul de Intelligence Engineer, un specialist al cărui rol este să fie interfaţa dintre sistemele agentice şi expertiza umană. În acelaşi mod, şi unele dintre rolurile existente în diferite alte arii IT pot suferi mutaţii ca urmare a implementărilor AI. Dacă vorbim specific de Data Analyst - aici AI ar putea duce la o mutare a responsabilităţilor mai mult spre interpretare, validarea rezultatelor, identificarea bias-urilor şi traducerea întrebărilor de business în modele de date.

Reporter: Cum se schimbă securitatea datelor în era Gen AI, când modelele pot accesa, procesa şi chiar „reconstrui” informaţii sensibile? În ce măsură deciziile automate bazate pe AI pot fi integrate în procesele critice de business fără a creşte riscul operaţional?

Dan Paraschiv: Securitatea este o componentă integrată încă din faza de design a oricărui sistem, iar accelerarea implementărilor agentic AI nu a făcut decât să întărească această tendinţă. Pe măsură ce deciziile automate sunt introduse în procese, organizaţiile trebuie să le trateze diferit în funcţie de nivelul de risc: nu orice proces poate fi automatizat în acelaşi mod şi nu orice decizie poate fi lăsată exclusiv în sarcina unui model.

Pentru procesele cu impact major, automatizarea trebuie construită pe baza unei evaluări riguroase a riscurilor şi a unor controale clare: clasificarea datelor, monitorizare continuă, mecanisme bine definite de intervenţie umană şi aşa mai departe.

În Europa, AI Act adaugă un cadru suplimentar de guvernanţă, bazat pe niveluri de risc.

Reporter: Ce tip de companii vor monetiza cel mai eficient Big Data şi Gen AI: cele mari, cu resurse, sau cele agile, care se mişcă rapid?

Dan Paraschiv: Succesul nu este determinat de dimensiune şi de tipul organizaţiei, ci de disciplina execuţiei. Vor avea succes organizaţiile care tratează datele ca infrastructură strategică şi implementează soluţii AI integrate în ecosistemul operaţional şi conectate direct cu obiectivele de business.

Reporter: Mulţumesc!