Inteligența artificială nu mai este doar un subiect de tehnologie pentru companiile mari. Pentru economiile emergente, ea poate deveni o parte importantă din felul în care sunt create servicii, sunt analizate datele și sunt luate decizii. Într-o opinie citată vineri, Leonardo Badea, prim-viceguvernator al BNR, a argumentat că adoptarea responsabilă a AI poate conta pentru țările care încearcă să depășească „capcana venitului mediu”.
De ce este relevantă discuția despre AI pentru o economie emergentă
O economie emergentă are, de regulă, spațiu de recuperat față de statele cu productivitate, capital și infrastructură digitală mai dezvoltate. Creșterea bazată exclusiv pe costuri mai mici și pe forță de muncă disponibilă are limite. În acest context, tehnologiile care reduc timpul de lucru repetitiv, ajută la anticiparea cererii sau îmbunătățesc serviciile publice pot schimba ritmul în care firmele și instituțiile se adaptează.
Ideea nu este că un algoritm rezolvă automat probleme structurale. AI nu înlocuiește investițiile în educație, rețele digitale sigure, energie, reguli previzibile sau concurență. Dar poate amplifica efectul acestor investiții atunci când este folosită pentru sarcini concrete: verificarea unor volume mari de date, detectarea unor anomalii, automatizarea etapelor administrative ori personalizarea relației cu clienții.
Ce semnal transmite poziția exprimată de BNR
Mesajul central al opiniei atribuite lui Leonardo Badea este că inteligența artificială trebuie privită ca element al noului model de dezvoltare, nu ca un proiect opțional de imagine. Pentru România și alte economii comparabile, miza este dublă: adoptarea poate susține productivitatea, însă întârzierea poate lărgi diferența față de economiile care integrează deja aceste tehnologii în industrie, finanțe și administrație.
În același timp, o instituție financiară are motive să privească atent și partea de risc. Modelele automate pot produce rezultate eronate, pot reproduce prejudecăți din datele folosite și pot fi vulnerabile la fraude sau la scurgeri de informații. În domenii sensibile, decizia finală nu ar trebui delegată fără control uman, documentare și posibilitatea de a contesta rezultatul.
Unde pot apărea primele efecte practice
În companii, cele mai vizibile utilizări nu trebuie să fie spectaculoase pentru a avea valoare. Un producător poate estima mai bine necesarul de materii prime. Un comerciant poate identifica mai repede lipsurile din stoc. O firmă de servicii poate ordona solicitările clienților și poate reduce timpul alocat documentelor repetitive. În bănci și asigurări, tehnologia poate sprijini analiza datelor și semnalarea tranzacțiilor neobișnuite, fără a elimina obligațiile de prudență și protecție a consumatorului.
În administrație, potențialul este legat de formulare mai ușor de înțeles, răspunsuri mai rapide pentru cereri standard și verificări preliminare care scurtează traseul unui dosar. Totuși, orice serviciu public bazat pe AI are nevoie de reguli clare privind datele personale, securitatea cibernetică și responsabilitatea instituției care îl folosește.
Ce trebuie urmărit înainte de o implementare
Pentru firme, întrebarea utilă nu este doar „ce instrument folosim?”, ci „ce problemă verificabilă rezolvăm?”. O implementare matură pornește de la date corecte, un obiectiv măsurabil și un responsabil care înțelege limitele sistemului. Datele confidențiale, inclusiv informațiile despre clienți sau contracte, nu ar trebui încărcate în servicii externe fără o evaluare juridică și tehnică.
- stabilirea unei sarcini concrete și a unui indicator de rezultat;
- verificarea calității datelor și a dreptului de utilizare a acestora;
- testarea într-un proiect limitat înainte de extindere;
- păstrarea controlului uman pentru deciziile cu efect financiar, juridic sau social;
- instruirea angajaților, inclusiv pentru identificarea erorilor și a tentativelor de fraudă.
Aceste etape sunt importante și pentru întreprinderile mici. Ele pot evita cheltuieli fără rezultat și pot transforma tehnologia într-un instrument care susține munca echipelor, nu într-o promisiune generală fără impact operațional.
Productivitate, competențe și reguli: trei condiții care merg împreună
Creșterea productivității nu vine numai din software. Ea depinde de competențele oamenilor care folosesc instrumentele, de managementul schimbării și de capacitatea de a corecta rapid un rezultat greșit. Pe piața muncii, unele sarcini se vor transforma, iar altele se pot reduce. De aceea, formarea continuă și alfabetizarea digitală devin parte din răspunsul economic, nu doar din politica educațională.
Regulile europene privind inteligența artificială urmăresc tocmai delimitarea utilizărilor cu risc ridicat și introducerea unor obligații de transparență. Pentru companiile românești, pregătirea din timp poate fi mai eficientă decât adaptarea în grabă după apariția unei cerințe contractuale sau de conformitate. În practică, un registru al instrumentelor folosite, reguli interne de aprobare și auditarea periodică pot fi pași rezonabili.
Ce urmează pentru România
Discuția nu se rezumă la alegerea unei aplicații. Ea ține de capacitatea României de a lega educația, investițiile, infrastructura digitală și încrederea în instituții. AI poate ajuta la recuperarea unor decalaje, însă nu poate compensa singură lipsa competențelor sau a unor procese funcționale. Câștigul real va depinde de proiecte utile, de securitate și de măsurarea rezultatelor, nu de numărul de instrumente declarate ca fiind „inteligente”.
Ce merită urmărit: investițiile în competențe digitale, regulile aplicabile sistemelor cu risc ridicat, proiectele publice cu rezultate verificabile și modul în care firmele protejează datele atunci când folosesc soluții bazate pe AI.
Citește și: Cum verifici rapid o informație online înainte să o distribui și actualizările din secțiunea Politică.
Notă editorială: articol redactat independent de ZIARU.RO pe baza informațiilor publice disponibile și a opiniei semnalate de Economica.net. Ilustrația este generată cu AI, are rol simbolic și nu reprezintă un eveniment real.
