12 întrebări din interviul cu Raluca Burghelea, Country Managing Director, Accenture România

1. Ce înseamnă, în practică, „transformare digitală”, din perspectiva proiectelor dezvoltate în România?

Pentru noi, transformarea digitală nu înseamnă doar implementarea unei tehnologii sau migrarea unor procese în cloud şi automatizarea lor. Înseamnă regândirea modului în care o organizaţie funcţionează, ia decizii, foloseşte datele şi creează valoare - inclusiv prin transformarea serviciilor şi produselor pe care le oferă. De aceea, prefer să vorbesc mai puţin despre România ca piaţă locală de adopţie, un consumator de tehnologie, şi mai mult despre România ca loc din care se inovează şi se dezvoltă proiecte cu impact global. În industria auto, contribuim la platforme software pentru maşini conectate. În energie, conectăm zeci de active regenerabile într-un singur ecosistem inteligent. În sănătate, contribuim la digitalizarea unor procese critice în medii reglementate.

2. Care este cel mai mare decalaj între ambiţia companiilor şi capacitatea lor reală de execuţie?

Cel mai mare decalaj este între dorinţa de transformare şi pregătirea reală a organizaţiei pentru transformare.

Multe companii au ambiţii mari, vor să folosească inteligenţa artificială, să automatizeze, să devină mai agile sau să creeze experienţe mai bune pentru clienţi. Dar, când intri în profunzime, vezi că datele nu sunt suficient de bine structurate, procesele nu sunt regândite, iar oamenii nu au întotdeauna competenţele sau contextul necesar pentru a lucra diferit. Tehnologia poate accelera schimbarea, dar nu poate înlocui disciplina operaţională. Dacă introduci AI într-un proces greşit, nu obţii un proces bun, ci doar un proces greşit care se mişcă mai repede. De aceea, transformarea reală începe cu întrebări mai fundamentale: ce vrem să schimbăm, ce valoare vrem să creăm, ce procese trebuie regândite şi ce competenţe trebuie dezvoltate?

3. În ultimii ani, multe organizaţii au investit în tehnologie, dar nu toate au obţinut rezultate. Unde se rupe, de fapt, lanţul?

Lanţul se rupe de cele mai multe ori între tehnologie şi modul real de lucru al organizaţiei. Multe companii implementează platforme, instrumente sau soluţii noi, dar păstrează aceleaşi procese, aceleaşi structuri decizionale şi aceleaşi moduri de colaborare. În acel moment, tehnologia rămâne o investiţie izolată. Un alt punct critic este calitatea datelor. Inteligenţa artificială, analiza avansată sau automatizarea depind de date coerente, curate şi bine guvernate. Fără această fundaţie, organizaţiile pot avea soluţii tehnologice sofisticate, dar rezultate limitate. Al treilea element este investiţia în oameni. Vedem la nivel global că investiţiile în AI cresc rapid, însă investiţiile în dezvoltarea competenţelor nu ţin întotdeauna acelaşi ritm. La Accenture, am tratat această zonă ca pe o prioritate strategică: am instruit peste 550.000 de angajaţi în Gen AI până la finalul anului fiscal 2025 şi investim aproximativ 1 miliard de dolari anual în dezvoltarea oamenilor. Pentru noi, acesta este un semnal foarte clar: tehnologia produce valoare doar atunci când oamenii sunt pregătiţi să o folosească.

4. Cum s-a schimbat conversaţia cu clienţii în ultimii doi-trei ani, odată cu accelerarea inteligenţei artificiale?

La început, discuţiile despre inteligenţa artificială erau dominate de curiozitate şi de experimente. Clienţii voiau să înţeleagă ce poate face tehnologia, unde poate fi testată şi cum arată primele cazuri de utilizare. Astăzi, conversaţia este mult mai orientată spre impact, scalare şi valoare măsurabilă. Mai mult decât atât, a apărut un sentiment de urgenţă - companiile nu mai au răbdarea unui pilot îndelungat. Vor să vadă rezultate concrete, rapid, şi să ştie că investiţia în AI se traduce în performanţă măsurabilă. Clienţii întreabă acum cum pot integra AI în procesele companiei, cum pot construi o fundaţie digitală solidă, cum îşi pot organiza datele şi cum pot pregăti oamenii pentru un mod diferit de lucru. Nu mai este o discuţie despre un instrument, ci despre reinventarea rapidă a modelului de business. Vedem această schimbare şi în proiectele din România. În serviciile financiare, inteligenţa artificială sprijină deja procese critice de conformitate, prevenirea spălării banilor, investigaţii de fraudă sau verificări aprofundate ale clienţilor cu risc ridicat. În industria auto, contribuie la crearea unor experienţe personalizate în interiorul maşinii. În energie, ajută la optimizarea producţiei şi la identificarea subperformanţei în timp real.

5. Dacă ar fi să traduceţi impactul AI în termeni simpli pentru un CEO, care este schimbarea care contează cu adevărat?

Pentru un CEO, schimbarea care contează este trecerea de la AI ca instrument de eficienţă la AI ca motor de reinventare şi creştere. Sigur, AI poate reduce timp, poate automatiza activităţi repetitive şi poate creşte productivitatea. Dar valoarea cea mai mare apare atunci când AI schimbă modul în care compania creează produse, servicii, experienţe şi modele de business. Aş spune că întrebarea corectă pentru un CEO nu este „unde putem folosi AI?”, ci „cum arată viitorul businessului nostru şi cum ne poate ajuta AI să ajungem acolo mai repede?”. Dacă porneşti de la tehnologie, rişti să ai iniţiative fragmentate. Dacă porneşti de la valoare, ai şanse mult mai mari să construieşti transformare reală.

6. Unde vedeţi cele mai rapide câştiguri din AI în organizaţii şi unde sunt cele mai mari dezamăgiri?

Cele mai rapide câştiguri apar în zonele în care există volume mari de date, procese repetitive şi nevoia de decizii rapide. Vedem rezultate în operaţiuni, servicii pentru clienţi, dezvoltare software, detectarea fraudei, conformitate, analiză de date sau optimizarea lanţurilor operaţionale. Un exemplu relevant este zona prevenirii criminalităţii financiare. Într-un mediu strict reglementat, unde organizaţiile trebuie să gestioneze volume foarte mari de alerte de sancţiuni, verificarea persoanelor expuse politic, investigaţii de fraudă şi verificări aprofundate ale clienţilor cu risc ridicat, AI poate accelera analiza, poate prioritiza cazurile şi poate susţine consistenţa procesului. Impactul nu este doar operaţional, ci şi de reducere a riscului. Dezamăgirile apar atunci când AI este introdus fără un proces clar, fără date bune şi fără responsabilitate din partea businessului. Dacă AI rămâne un experiment într-o echipă izolată, nu va produce transformare. Dacă este integrat într-un proces critic, cu indicatori clari şi oameni pregătiţi, poate deveni o sursă reală de valoare.

7. Există industrii în România care riscă să rămână în urmă dacă nu accelerează adoptarea tehnologiei?

Aş privi acest subiect mai degrabă prin prisma maturităţii digitale decât printr-o listă de industrii. Sunt organizaţii, inclusiv în sectoare foarte tradiţionale, care fac paşi rapizi, şi organizaţii din sectoare aparent avansate care încă au dificultăţi în a scala tehnologia. În România, diferenţele apar în special între companiile mari, care au deja inteligenţa artificială şi digitalizarea pe agenda de business, companiile mici şi mijlocii, care au interes, dar uneori nu au resursele sau competenţele necesare, şi sectorul public, unde potenţialul este foarte mare, dar depinde de date, infrastructură şi reguli clare. Pentru Accenture România, focusul este însă mai larg, noi dezvoltăm de aici proiecte care au impact în pieţe globale şi în industrii mature. Asta arată că România are capacitatea de a contribui la transformări de vârf, chiar dacă piaţa locală are încă diferenţe de ritm în adopţie.

8. Ce tip de talent se caută astăzi cel mai mult şi ce lipseşte cel mai mult din piaţă?

Căutăm în continuare competenţe tehnice puternice, inginerie software, cloud, ingineria datelor, inteligenţă artificială, securitate cibernetică, automatizare, sisteme integrate, inginerie digitală, dar şi specialişti în operaţiuni avansate, finanţe, conformitate sau transformarea proceselor de business. Ce s-a schimbat este că nu mai este suficient să fii foarte bun într-o tehnologie. Proiectele complexe cer oameni care pot înţelege contextul de business, pot comunica bine cu echipe diverse şi pot conecta tehnologia cu impactul operaţional. Ce lipseşte cel mai mult este această combinaţie, competenţă tehnică, înţelegere de industrie şi capacitate de adaptare. În prevenirea criminalităţii financiare, de exemplu, nu este suficient să înţelegi AI sau date. Trebuie să înţelegi şi reglementarea, riscul, procesele de conformitate şi consecinţele unor decizii greşite. În inginerie şi producţie digitală, trebuie să înţelegi atât software, cât şi producţie, echipamente, date operaţionale sau sustenabilitate. De aceea, investim mult în academii interne, mentorat şi învăţare aplicată.

9. Credeţi că România mai poate concura doar pe cost sau trebuie să se repoziţioneze pe valoare şi expertiză?

România nu mai poate şi nu mai trebuie să concureze pe cost. De fapt, în cazul Accenture, această repoziţionare s-a produs deja. Astăzi, România este aleasă pentru valoare adăugată: pentru capacitatea de a livra proiecte complexe, pentru expertiza tehnologică şi de industrie, pentru maturitatea echipelor şi pentru capacitatea de a lucra cap-coadă. Costul poate rămâne un element în orice decizie de business, dar nu mai este diferenţiatorul principal. Un exemplu clar este zona auto, unde echipele din România contribuie la dezvoltarea unor platforme pentru maşini conectate. Aici nu concurezi prin cost, ci prin capacitatea de a livra software critic, arhitectură, integrare şi testare într-un ecosistem global. La fel, în sănătate şi servicii financiare, unde cerinţele de conformitate, trasabilitate şi calitate sunt foarte ridicate. În aceste domenii, avantajul real este expertiza. Iar România are şansa să se poziţioneze tot mai clar pe această zonă.

10. Există riscul ca tehnologia să avanseze mai repede decât capacitatea oamenilor de a se adapta?

Da, există acest risc, şi cred că este una dintre cele mai importante teme ale următorilor ani. Tehnologia avansează foarte repede, dar organizaţiile şi oamenii au nevoie de timp pentru a schimba moduri de lucru, procese, roluri şi mentalităţi. Riscul real nu este existenţa AI, ci că va fi adoptat inegal. Unele echipe îl vor folosi foarte bine, altele îl vor folosi superficial sau deloc. Unele companii vor investi în competenţe, altele vor investi doar în platforme. Acolo se creează decalaje. De aceea, învăţarea trebuie să fie integrată în muncă. Nu mai funcţionează modelul în care faci un training o dată pe an şi consideri că ai rezolvat problema. Competenţele se construiesc în proiecte, prin expunere, mentorat, academii interne şi acces constant la instrumente. La Accenture, acest lucru face parte din cultura noastră. Când intri în companie, intri într-un ecosistem de dezvoltare continuă. Nu este doar despre traininguri tehnice, ci şi despre gândire critică, aplicare de competenţe noi în munca de zi cu zi, comunicare, siguranţă psihologică, leadership şi capacitatea de a lucra în echipe diverse.

11. Cum arată, din interior, o organizaţie care încearcă să ţină pasul simultan cu mai multe revoluţii tehnologice?

Din interior, o astfel de organizaţie arată ca un sistem aflat într-o învăţare continuă. Nu este un loc în care ai toate răspunsurile, ci unul în care trebuie să creezi mecanisme bune pentru a învăţa rapid, a experimenta, a decide şi a recalibra. În Accenture, această complexitate se vede în faptul că lucrăm simultan cu inteligenţă artificială, securitate cibernetică, robotică autonomă, cloud, sustenabilitate, schimbări profunde în modul de lucru şi nu numai. Nu poţi gestiona toate aceste transformări prin control rigid. Ai nevoie de direcţie clară, echipe autonome, lideri care creează context şi o cultură în care oamenii pot colabora deschis. Un element esenţial este siguranţa psihologică. Oamenii trebuie să poată spune când ceva nu funcţionează, să pună întrebări, să propună alternative şi să înveţe din greşeli. Fără această cultură, inovaţia devine greu de susţinut. În acelaşi timp, ai nevoie de disciplină. Experimentarea este valoroasă doar când este conectată la rezultate. Pentru mine, aceasta este combinaţia importantă, curiozitate şi rigoare.

12. Cum se schimbă rolul angajatului într-o companie ca Accenture într-o lume în care AI preia o parte din muncă?

Rolul angajatului se mută dinspre execuţia repetitivă către judecată, interpretare, creativitate, colaborare şi decizie. AI poate prelua anumite activităţi, poate accelera analiza sau poate automatiza paşi dintr-un proces, dar oamenii rămân cei care definesc problema, înţeleg contextul, validează rezultatele şi dau sens deciziilor. De aceea, noi vorbim despre „human in the lead”. Nu cred că este suficient să spunem că omul este „în buclă”. Omul trebuie să conducă direcţia, iar tehnologia să amplifice capacitatea lui de a crea valoare. Această schimbare cere investiţie masivă în competenţe. La nivel global, Accenture a trecut de la 30 de persoane instruite în Gen AI în 2022 la peste 550.000 până la finalul anului fiscal 2025. Peste 520.000 de colegi au finalizat module dedicate de Agentic AI, iar compania are peste 85.000 de profesionişti în AI şi date. Aceste cifre arată că AI nu este tratat ca o tehnologie pentru câţiva specialişti, ci ca o competenţă de bază pentru întreaga organizaţie. Pentru angajaţi, mesajul este clar, viitorul aparţine celor care învaţă continuu şi care folosesc tehnologia ca partener de lucru, nu ca ameninţare.