Inteligența artificială a ajuns în multe companii. Unii angajați o folosesc ca să redacteze un e-mail, alții ca să rezume documente, să caute informații sau să scrie cod. Dar faptul că două echipe au acces la aceleași instrumente nu înseamnă că vor obține și aceleași rezultate.
În raportul The State of AI 2025, McKinsey arată că 88% dintre respondenți spun că organizațiile lor folosesc AI în cel puțin o funcție de business. Totuși, aproape două treimi afirmă că firmele lor nu au început încă să extindă utilizarea la nivelul întregii organizații. Iar numai 39% raportează un impact al AI asupra profitului operațional.
Avantajul competitiv al unei companii ține tot mai mult de felul în care echipele folosesc modelele AI, nu doar de oamenii pe care îi angajează. „Avantajul se mută rapid de la oamenii pe care îi angajezi la felul în care echipa folosește modelele”, spune Marius Hanganu, co-fondator Tremend.
Cuprins:
- De ce folosirea AI nu înseamnă automat impact în business
- Cum ajunge tehnologia să sprijine activitatea echipelor
- Ce rol au competențele, procesele și măsurarea rezultatelor
- Cum pot companiile să treacă de la experiment la integrare
Cât produce o echipă, nu doar ce instrumente folosește
Un indiciu despre efectul AI vine de la PwC. Pentru Global AI Jobs Barometer 2025, compania a analizat aproape un miliard de anunțuri de angajare și mii de rapoarte financiare din șase continente. În industriile mai expuse la AI, veniturile per angajat au crescut cu 27%, față de 9% în industriile mai puțin expuse. PwC mai arată că abilitățile cerute în joburile puternic expuse la AI se schimbă cu 66% mai repede.
Cifrele nu arată că AI este singura explicație pentru diferența de venituri și nici că orice companie care introduce un instrument nou va deveni automat mai productivă. Ele arată însă că industria și felul în care este organizată munca pot influența rezultatele. Un program folosit sporadic de câțiva angajați nu are același rol ca o tehnologie integrată într-un proces pe care îl folosește întreaga echipă.
Angajații au început deja. Companiile trebuie să țină pasul
În Work Trend Index 2024, realizat de Microsoft și LinkedIn pe baza unui sondaj cu 31.000 de persoane din 31 de țări, 75% dintre angajații din zona knowledge work spuneau că folosesc AI la serviciu. Dintre utilizatorii AI, 78% își aduceau propriile instrumente la locul de muncă.
Asta poate părea o inițiativă utilă, dar ridică și întrebări pentru companii: ce instrumente pot fi folosite, ce informații pot introduce angajații și cine verifică rezultatele? Fără răspunsuri clare, fiecare își găsește propria metodă. Se câștigă timp la unele sarcini, dar compania nu știe întotdeauna cum este folosit AI sau ce riscuri apar.
O echipă are nevoie de exemple concrete, nu doar de acces la un cont. Un coleg din marketing poate folosi AI pentru o primă variantă de text, unul din resurse umane pentru a organiza informații, iar un programator pentru a verifica sau genera cod. În fiecare caz, contează ca persoana care folosește instrumentul să știe ce rezultat urmărește și cum verifică ce primește.
Procesul contează la fel de mult ca instrumentul
Dacă o companie adaugă AI într-un proces greoi, problema nu dispare automat. Mai întâi trebuie să vadă unde se pierde timp, ce activități se repetă și ce decizii trebuie să rămână la oameni. Apoi poate stabili unde ajută AI și ce rezultat ar trebui să producă.
Pe măsură ce AI intră în fluxurile de lucru, companiile trebuie să se gândească și la felul în care îi verifică rezultatele. „Așa cum construim procese în jurul erorilor și rezultatelor oamenilor, va trebui să facem același lucru și pentru AI”, spune Ethan Mollick, profesor de management la Wharton.
În practică, o echipă poate testa AI într-o singură activitate și poate compara rezultatele cu metoda actuală: cât timp economisește, câte corecturi sunt necesare și câte erori apar. McKinsey identifică reproiectarea fluxurilor de lucru drept un factor asociat cu obținerea unui impact mai mare din AI.
La fel de important este cine răspunde pentru rezultatul final. AI poate pregăti o sinteză sau o propunere, dar un om trebuie să verifice dacă informațiile sunt corecte și se potrivesc situației.
Diferența o face felul în care lucrează echipa
Accesul la AI este un început, nu un rezultat în sine. Pentru ca tehnologia să ajute o companie, echipa are nevoie să știe când să o folosească, cum să verifice ce produce și ce schimbare concretă urmărește.
Două companii pot folosi aceleași modele și pot avea rezultate diferite. Una le poate lăsa la nivel de experiment individual. Cealaltă poate alege procese potrivite, își poate pregăti oamenii și poate măsura ce s-a schimbat.
