România are cea mai redusă rată de utilizare a inteligenței artificiale în companii din Uniunea Europeană. Dar simpla adopție a Claude, ChatGPT, Copilot sau a altor instrumente nu este suficientă. ICDL Romania atrage atenția că adevărata miză este trecerea de la „folosim AI” la „lucrăm diferit datorită AI”, iar middle managementul poate deveni veriga esențială a acestei transformări, care poate transforma adopția AI în impact real în companii, potrivit unui comunicat transmis de Echipa ECDL Romania.
În 2025, doar 5,2% dintre companiile din România cu minimum 10 angajați utilizau tehnologii AI, față de aproximativ 20% media UE. România se confruntă astfel cu un dublu deficit: de adopție AI și de transformare organizațională.
Prima problemă ține de acces, competențe și ritmul digitalizării. A doua este mai subtilă: chiar și acolo unde AI este deja folosită, utilizarea rămâne adesea individuală. Un angajat scrie un e-mail mai repede, un manager rezumă instantaneu un document, marketingul pregătește o prezentare sau vânzările generează o ofertă.
Toate acestea sunt utile, dar a introduce Claude sau ChatGPT într-o companie nu este același lucru cu a transforma compania prin AI.
Cifra care ar trebui să intereseze orice manager: 5,3 ori
Un studiu McKinsey publicat în 2026 arată că, în organizațiile aflate în prima etapă de adopție AI, liderii companiilor care și-au reproiectat fluxurile de lucru sunt de 5,3 ori mai predispuși să raporteze valoare economică decât cei care au păstrat procesele neschimbate: 32% față de doar 6%.
Mesajul este simplu: nu promptul este revoluția. Procesul este.
Dacă AI produce în câteva secunde un raport care înainte necesita o oră, dar datele sunt în continuare copiate manual din trei Excel-uri și documentul trece apoi prin patru aprobări, compania a accelerat o sarcină, nu a rezolvat procesul.
McKinsey identifică și un paradox important: 70% dintre respondenți se consideră personal pregătiți să folosească AI, dar doar 27% dintre lideri cred că organizația lor este pregătită pentru transformarea necesară. Mai mult, pregătirea organizațională explică 48% din diferența dintre companiile care obțin valoare din AI și cele care nu, față de 25% în cazul pregătirii individuale.
Cu alte cuvinte, oamenii pot învăța repede să utilizeze AI. Companiile se transformă mai greu.
Middle managementul, veriga dintre strategie și procese
Dacă adevărata miză este procesul, întrebarea devine: cine îl cunoaște cel mai bine?
Top managementul stabilește direcția și bugetul, iar IT-ul furnizează tehnologia. Dar managerii operaționali și specialiștii care coordonează activitatea zilnică știu unde aceeași informație este introdusă de trei ori, unde se pierde timp cu un raport, unde o aprobare blochează inutil fluxul sau unde se repetă săptămânal o activitate pentru că „așa s-a făcut întotdeauna”.
De aceea, middle managementul poate fi principalul accelerator al transformării AI. În loc să primească doar mesajul „trebuie să folosim AI”, managerii pot porni de la o întrebare mult mai concretă: care este activitatea repetitivă din echipă care consumă cel mai mult timp și creează cea mai puțină valoare?
Acolo începe, de multe ori, un caz bun de utilizare AI.
Există însă și o dificultate. Aproximativ unul din patru middle manageri din studiul McKinsey exprimă îngrijorare față de schimbările produse de AI. Este firesc: organizația îi cere unui manager să identifice inclusiv activități din propria echipă care pot fi automatizate.
Fără încredere, comunicare și o perspectivă clară asupra modului în care evoluează rolurile, middle managementul poate deveni un blocaj. Implicat, format și recompensat pentru îmbunătățirea proceselor, poate deveni însă motorul schimbării.
De aceea, transformarea AI este cel puțin la fel de mult un proiect de management precum unul de tehnologie.
De la „AI, fă-mi slide-ul” la „AI, schimbă-mi procesul”
McKinsey descrie trei niveluri ale transformării.
În Enablement, AI îl ajută pe angajat să facă mai repede ceea ce făcea deja: „AI, fă-mi slide-ul”.
În Automation, întrebarea devine „AI, schimbă-mi procesul”: organizația simplifică și automatizează fluxuri complete, inclusiv între departamente.
În Reinvention, compania se întreabă dacă, având AI disponibil de la început, ar mai construi aceleași procese, roluri și structuri.
Doar 11% dintre liderii intervievați de McKinsey își plasează organizațiile în ultima etapă, dar 48% dintre aceștia raportează valoare economică semnificativă, față de 24% în Automation și 13% în Enablement.
Pentru multe firme românești există însă și o etapă anterioară: experimentarea, în care AI este utilizată de angajați, dar fără integrare reală în procese. Saltul dificil este trecerea de la „eu folosesc AI” la „noi ne-am schimbat modul de lucru datorită AI”.
Nu începeți cu 20 de agenți AI. Începeți cu trei procese
Transformarea nu presupune neapărat proiecte spectaculoase. Un IMM poate începe prin identificarea a trei procese cu pierderi evidente de timp: raportarea săptămânală a vânzărilor, răspunsul inițial la solicitările clienților sau transformarea notițelor unei ședințe în sarcini, responsabili și termene.
Procesul este documentat, simplificat și automatizat unde are sens, apoi rezultatul este măsurat: ore economisite, mai puține erori, răspuns mai rapid către client sau eliminarea unei etape inutile.
Apoi se repetă. Mesajul McKinsey este similar: companiile trebuie să învețe și să itereze, nu să aștepte modelul perfect de transformare.
AI Act: adopția trebuie să fie și responsabilă
Transformarea are acum și o dimensiune de conformitate. AI Act a devenit aplicabil în mare parte din 2 august 2026, cu termene distincte pentru anumite categorii de sisteme cu risc ridicat.
Pentru companii, primul pas este pragmatic: să știe ce instrumente AI sunt folosite, de cine și pentru ce, ce date sunt introduse și dacă există utilizări cu risc special. De aici trebuie să urmeze reguli interne clare, responsabilități, competențe adecvate, verificarea rezultatelor și, acolo unde este necesar, transparență și supraveghere umană.
AI nu mai poate rămâne doar aplicația pe care „și-a instalat-o cineva din echipă”.
AI literacy devine competență de business
În acest context, competențele AI nu sunt doar pentru IT. Un manager nu trebuie să construiască un model de machine learning, dar trebuie să poată identifica un caz de utilizare, să înțeleagă limitele tehnologiei și riscurile privind datele, să verifice rezultatele și să măsoare dacă automatizarea produce valoare.
Această nevoie este relevantă mai ales într-o economie în care nivelul general al competențelor digitale și al digitalizării IMM-urilor rămâne sub media europeană.
Pe această direcție se înscrie și ICDL AI4Productivity, inițiativa ICDL România adresată antreprenorilor, managerilor și angajaților din IMM-uri, inclusiv celor fără profil tehnic. Programul urmărește utilizarea practică a AI pentru creșterea productivității, reducerea activităților repetitive și construirea unor fluxuri de lucru mai eficiente, continuând direcția începută prin GhidAI.ro.
Miza pentru România: nu doar AI folosit, ci AI care produce valoare
România trebuie să recupereze decalajul evident de adopție față de restul Uniunii Europene. Dar succesul nu poate fi măsurat doar prin numărul firmelor care declară că folosesc AI.
Întrebarea relevantă este ce s-a schimbat în companie datorită AI: au fost eliminate procese inutile, sunt deciziile mai rapide, se folosesc mai bine datele, iar angajații petrec mai puțin timp cu activități repetitive?
În urmă cu peste un secol, simpla înlocuire a motorului cu abur cu motorul electric nu a revoluționat imediat fabrica. Saltul de productivitate a venit când fabrica însăși a fost reorganizată în jurul noii tehnologii.
Riscul este similar și astăzi: să punem un motor AI într-o organizație construită pentru altă epocă și să așteptăm transformarea.
AI poate face un angajat mai rapid. Managementul poate face compania mai bună. Iar middle managementul poate fi exact locul în care această transformare începe.
| Știri BVB