Doar 13% dintre companiile din România au implementat eficient AI în cloud, un nivel sub jumătate din media Europei Centrale și de Est, iar decalajul de adopție față de piețele mature este de 18–24 de luni, potrivit unei analize publicate de Economica. Datele indică o problemă operațională și de competitivitate: fără infrastructură de date și investiții în cloud, proiectele de inteligență artificială rămân fragmentate și greu de scalat.

Infrastructura și datele, principalele blocaje pentru scalare

Potrivit datelor PwC citate în material, România se află într-o etapă incipientă a adopției AI, cu utilizare limitată și infrastructură insuficient dezvoltată. Pe lângă ponderea redusă a implementărilor eficiente în cloud (13%), doar aproximativ 25% dintre organizații consideră că au o arhitectură de date adecvată, ceea ce sugerează o bază fragilă pentru proiecte AI care să poată fi extinse la nivelul întregii companii.

Această fundație slabă se vede și în planurile de investiții: doar 17% dintre firmele din România intenționează investiții specifice în infrastructură cloud pentru AI și machine learning, „la jumătate față de media regională”, ceea ce limitează potențialul de dezvoltare în următorii ani.

„18–24 de luni în urmă”: fereastră scurtă pentru recuperare

Lilia Christofi (PwC) a spus, la PwC Romania Technology Summit, că România este „cu 18–24 de luni în urmă” la implementarea și utilizarea AI, dar că recuperarea este posibilă dacă organizațiile trec rapid de la experiment la execuție.

„Cel mai bun mod de a învăța AI este prin implementare și practică. Nu este vorba despre urmărirea unor cursuri online.”

În contrast, piețele din Europa de Vest ar fi depășit faza de testare și ar integra AI la scară largă în operațiuni, cu accent pe reutilizarea modelelor, abordare care „reduce costurile și crește eficiența”, potrivit aceleiași surse.

Riscuri: costuri, operațiuni și reglementare, dacă AI e „pus peste tot”

Materialul atrage atenția că întârzierea vine și cu un potențial avantaj (învățarea din greșelile altora), însă fereastra este limitată. Christofi a avertizat că lipsa unei implementări corecte poate genera probleme operaționale, costuri ridicate și dificultăți în zona de reglementare, mai ales dacă nu există aliniere la nivelul întregii organizații.

„Pentru că a construi un AI este costisitor. Dacă nu există aliniere la nivelul întregii organizații, complicați foarte mult munca departamentului de risc și provocările de reglementare.”

Un alt risc menționat este utilizarea greșită a tehnologiei, prin aplicarea AI în contexte unde ar fi suficiente automatizări sau modele de machine learning mai simple, pe motiv că AI este „un model probabilistic” și „nu se potrivește în orice situație”.

Semnale mixte: competențe în creștere, dar strategii aproape inexistente

Pe piața muncii, presiunea de adaptare este deja vizibilă: ritmul de schimbare a competențelor în rolurile expuse la AI este cu 66% mai rapid decât în alte joburi, conform datelor citate.

Există și indicatori pozitivi: aproximativ 70% dintre organizațiile din România folosesc infrastructură cloud sustenabilă (peste media regională), iar 62% dintre angajații din servicii financiare au dobândit noi competențe AI în ultimul an (peste media globală).

În același timp, Gabriel Voicilă, Partener Tehnologie PwC România, a prezentat date dintr-un studiu care urmează să fie lansat în luna mai: doar 2% dintre companiile din România au declarat că au o strategie completă aprobată, cu indicatori de măsurare a beneficiilor AI, iar aproape 80% dintre respondenți au semnalat că nu folosesc sisteme bazate pe AI pentru luarea deciziilor. Barierele invocate: dificultatea de a măsura beneficiile investițiilor, lipsa de personal calificat și constrângerile bugetare.

În logica prezentată la eveniment, miza pentru următoarele 12 luni este trecerea de la experimentare la execuție, astfel încât decalajul de adopție să nu se transforme într-un dezavantaj competitiv de durată.