De la birourile Google în lumea start-up-urilor

După 13 ani petrecuţi  la Google, am decis acum mai bine de un an că este momentul să fac trecerea spre zona de implementare directă în zona start-up-urilor de inteligenţă artificială. Interesul meu nu a fost teoretic, ci unul foarte practic: transformarea „hype-ului” legat de agenţii autonomi în impact real, vizibil în cifrele de business.

La Directimo, am fost printre primii care am trecut de la discuţii la implementare. Am început prin a descompune tot ce înseamnă activitate în real estate: de la prima interacţiune cu un client pe WhatsApp, până la calificarea telefonică şi analiza complexă a preţurilor pe zone specifice. Am implementat rapid agenţi de voce, sisteme automate pe WhatsApp şi „responsabili virtuali” care cunosc fiecare colţ al unui cartier mai bine decât un agent care stă în trafic de dimineaţă până seara.

Această experienţă mi-a oferit o imagine foarte clară: inteligenţa artificială nu este o baghetă magică, ci o unealtă de inginerie care vine cu un manual de instrucţiuni destul de complicat.

Partea Dificilă: Problemele de care nu se vorbeşte la conferinţe

Când începi să lucrezi cu agenţi AI în producţie, te loveşti de câteva bariere care îţi temperează rapid entuziasmul iniţial.

Capcana „AI peste tot”

Prima greşeală a fost dorinţa de a automatiza absolut totul. Am învăţat rapid că există un nivel optim de automatizare. Dacă forţezi AI-ul în procese unde factorul uman sau empatia sunt critice, eficienţa scade. Am observat că extinderea AI peste acest prag optim nu doar că nu aduce valoare, dar poate chiar să încurce fluxul de lucru, făcând experienţa clientului să pară rece şi mecanică.

Lupta cu „imaginaţia” modelului
Erorile de implementare şi celebrele halucinaţii sunt o realitate costisitoare. Într-o industrie unde un metru pătrat sau o virgulă pusă greşit într-un contract contează, nu îţi permiţi ca un agent AI să inventeze facilităţi sau preţuri. Corectarea acestor erori necesită resurse importante şi, de cele mai multe ori, impune o structură de tip „Human-in-the-Loop” (omul în buclă), unde un angajat validezeaza munca maşinii.

Dificultatea de a măsura ROI-ul

Este surprinzător de greu să faci experimente „curate” între procesele automate şi cele manuale. Într-o piaţă volatilă, e complicat să izolezi performanţa AI-ului de influenţa mediului economic, a campaniilor de marketing si a contextului politic . În plus, costurile pot fi mari: între licenţele pentru modelele de top, infrastructura necesară şi orele de programare pentru integrare, factura lunară poate depăşi uşor estimările iniţiale.

Colaborarea dintre om şi maşină

Evoluţia colaborării dintre agenţii umani şi cei virtuali este greoaie. Oamenii se tem de înlocuire sau, pur şi simplu, nu ştiu cum să folosească un coleg digital. Partea de educaţie este esenţială însă necesită timp şi resurse adiţionale.

De ce merită: plusurile care schimbă jocul

În ciuda dificultăţilor, rezultatele pozitive sunt cele care confirmă că acesta e viitorul. Dacă depăşeşti etapa de „pilot”, beneficiile devin motorul afacerii.

Obiectivitatea absolută. Spre deosebire de un om care poate avea o zi proastă sau prejudecăţi legate de un anumit tip de client, agentul AI este 100% obiectiv. El ia decizii bazate pe date, urmează procedurile fără abateri şi oferă acelaşi nivel de calitate la ora 3 dimineaţa ca şi la 3 PM a doua zi.

Viteză şi volum de date. Un agent virtual poate scana tot istoricul tranzacţiilor dintr-o zonă în câteva secunde pentru a oferi un preţ corect. Această capacitate de a procesa un volum aproape nelimitat de informaţie îmbunătăţeşte radical experienţa clientului: acesta primeşte răspunsuri instantanee, argumentate cu date pe care un om ar fi pierdut zile întregi să le compileze.

Evoluţia constantă. Ce este fascinant în acest domeniu este că, de la o lună la alta, uneltele devin mai deştepte şi mai ieftine. Modelele de limbaj (LLM) din 2025 au redus semnificativ rata de eroare faţă de cele de acum un an. În plus, clienţii au început să se obişnuiască cu interacţiunea cu AI-ul, ba chiar o preferă pentru task-uri simple şi rapide (82% dintre clienţi răspund pozitiv la integrarea tehnologiei dacă le simplifică procesul).

Lecţia istoriei: electricitatea

Când fabricile au trecut de la abur la electricitate, productivitatea nu a crescut imediat. A fost nevoie de zeci de ani pentru ca proprietarii de fabrici să înţeleagă că nu trebuie doar să schimbe motorul, ci să reorganizeze toată linia de producţie. La fel şi cu AI-ul: nu îl „lipim” peste o firmă veche, ci regândim procesele de la zero.

România poate fi un hub de eficienţă

În România, avem un avantaj uriaş: o forţă de muncă tehnică foarte bună şi o deschidere mare spre nou. Deşi economia trece printr-o perioadă de ajustare, tocmai acest context forţează companiile să caute eficienţă.

ROI-ul in AI  există şi este masiv (uneori de peste 4x investiţia în primul an), dar el vine doar după ce depăşeşti faza de experiment şi începi să construieşti sisteme serioase.

Viitorul nu este despre AI vs. Oameni, ci despre companii care folosesc AI vs. companii care rămân blocate în procese manuale.

Florin Pravai, MBA, este Consultant AI