Pășind pe sârmă cu AI: De ce echipele de operațiuni au nevoie de a echilibra impactul cu risc

AI evoluează cu un ritm atât de dramatic încât orice pas înainte este un pas în necunoscut. Oportunitatea este mare, dar riscurile sunt, probabil, și mai mari. În timp ce AI promite să revolutioneze industrii – de la automatizarea sarcinilor rutiniere la furnizarea de informații profunde prin analiza datelor – el dă și naștere la dileme etice, prejudecăți, preocupări legate de confidențialitatea datelor și chiar la un randament negativ al investițiilor (ROI) dacă nu este implementat corect.

Analiștii fac deja previziuni despre modul în care viitorul AI va fi – cel puțin în parte – modelat de risc.

Conform unui raport din 2025 al Gartner intitulat Riding The AI Whirlwind, relația noastră cu AI va fi modificată pe măsură ce tehnologia evoluează și acest risc se conturează. De exemplu, raportul prezice că întreprinderile vor începe să includă protecții legale legate de inteligența emoțională în termenii și condițiile lor – sectorul sănătății fiind așteptat să înceapă aceste actualizări în următorii doi ani. Raportul sugerează, de asemenea, că până în 2028, mai mult de o pătrime din toate încălcările de securitate a datelor din întreprinderi vor fi urmărite până la un fel de abuz de agenți AI, fie din amenințări interne, fie din actori malefici externi.

Dincolo de reglementare și securitatea datelor, există și alt risc – relativ nevăzut – cu stake-uri la fel de mari. Nu toate întreprinderile sunt “pregătite” pentru AI, iar deși poate fi tentant să se grăbească cu implementarea AI, aceasta poate duce la pierderi financiare majore și set-back-uri operaționale. Luați, de exemplu, o industrie intensivă din punct de vedere al datelor, cum ar fi serviciile financiare. În timp ce AI are potențialul de a încărca deciziile operaționale pentru echipele din acest sector, funcționează doar dacă aceste echipe pot avea încredere în informațiile pe care le primesc. Într-un raport din 2024, ActiveOps a dezvăluit că 98% dintre liderii din serviciile financiare menționează “provocări semnificative” atunci când adoptă AI pentru colectarea, analiza și raportarea datelor. Chiar și după implementare, 9 din 10 încă găsesc dificil să obțină informațiile de care au nevoie. Fără o guvernanță structurată, o responsabilitate clară și o forță de muncă calificată pentru a interpreta recomandările bazate pe AI, “riscul” real pentru aceste întreprinderi este că proiectele lor AI ar putea deveni mai mult o povară decât un activ. Pășind pe sârmă cu AI nu este despre a merge repede; este despre a merge inteligent.

Risc ridicat, miză ridicată

Potențialul AI de a transforma afacerile este incontestabil, dar la fel de incontestabilă este și costul greșelilor. În timp ce întreprinderile sunt nerăbdătoare să valorifice AI pentru eficiență, automatizare și luarea deciziilor în timp real, riscurile se acumulează la fel de rapid ca și oportunitățile. Un pas greșit în guvernanța AI, lipsa de supraveghere sau o dependență excesivă de informații generate de AI pe baza datelor inadecvate sau prost întreținute poate duce la orice, de la amenzi de reglementare la încălcări de securitate generate de AI, la luarea deciziilor defectuoase și la prejudicierea reputației. Având în vedere că modelele AI influențează sau iau decizii comerciale critice, există o nevoie urgentă ca întreprinderile să prioritizeze guvernanța datelor înainte de a extinde inițiativele AI. Așa cum spune McKinsey, întreprinderile vor trebui să adopte o mentalitate “totul, peste tot, deodată” pentru a se asigura că datele de-a lungul întregii întreprinderi pot fi utilizate în siguranță și securizat înainte de a-și dezvolta inițiativele AI.

Acesta este, probabil, unul dintre cele mai mari riscuri asociate cu AI. Promisiunea de automatizare și eficiență poate fi seducătoare, determinând companiile să aloce resurse în proiecte bazate pe AI înainte de a se asigura că datele lor sunt pregătite să le susțină. Multe organizații se grăbesc să implementeze AI fără a stabili o guvernanță robustă a datelor, colaborare transversală sau expertiză internă, ceea ce duce, în cele din urmă, la modele AI care întăresc prejudecățile existente, produc ieșiri neverosimile și nu generează un randament satisfăcător al investițiilor. Realitatea este că AI nu este o “soluție plug-and-play” – este o investiție strategică pe termen lung care necesită planificare, supraveghere structurată și o forță de muncă care înțelege cum să o utilizeze eficient.

Stabilirea unei fundații solide

Conform echilibristului și liderului de afaceri, Marty Wolner, cel mai bun sfat atunci când înveți să mergi pe o sârmă este să începi cu pași mici: “Nu încerca să mergi pe o sârmă peste un canion de la început. Începe cu o sârmă joasă și crește gradual distanța și dificultatea pe măsură ce construiești abilitățile și încrederea.” El sugerează că același lucru este valabil și pentru afaceri: “Victorii mici pot pregăti terenul pentru provocări mai mari.”

Pentru ca AI să ofere valoare pe termen lung și durabilă, aceste “victorii mici” sunt cruciale. În timp ce multe organizații se concentrează pe capacitățile tehnologice ale AI și pe a fi cu un pas înaintea concurenței, adevărata provocare constă în construirea cadrului operațional potrivit pentru a susține adoptarea AI la scară. Acest lucru necesită o abordare triplă: guvernanță robustă, învățare continuă și angajament față de dezvoltarea etică a AI.

Guvernanță: AI nu poate funcționa eficient fără un cadru de guvernanță structurat care să dicteze modul în care este proiectat, implementat și monitorizat. Fără guvernanță, inițiativele AI riscă să devină fragmentate, neatribuite sau periculoase. Întreprinderile trebuie să stabilească politici clare privind gestionarea datelor, transparența deciziilor și supravegherea sistemelor pentru a se asigura că informațiile generate de AI pot fi încredințate, explicabile și verificabile. Reglementatorii already strâmtează așteptările în jurul guvernanței AI, cu cadre precum Actul AI al UE și reglementările în evoluție din SUA care vor ține companiile responsabile pentru modul în care AI este utilizat în luarea deciziilor. Conform Gartner, platformele de guvernanță AI vor juca un rol crucial în permiterea companiilor să gestioneze performanța legală, etică și operațională a sistemelor lor AI, asigurând conformitatea în timp ce mențin agilitatea. Organizațiile care nu vor pune în aplicare guvernanța AI în prezent vor probabil suferi consecințe semnificative de reglementare, reputaționale și financiare mai târziu pe sârmă.

Oameni: AI este la fel de eficientă ca și oamenii care o utilizează. În timp ce multe organizații se concentrează pe tehnologie în sine, capacitatea forței de muncă de a înțelege și integra AI în operațiunile zilnice este la fel de critică. Multe organizații cad în capcana de a presupune că AI va îmbunătăți automat luarea deciziilor, când, în realitate, angajații au nevoie de a fi instruiți pentru a interpreta informațiile generate de AI și a le utiliza eficient. Angajații trebuie nu numai să se adapteze la procesele conduse de AI, ci și să dezvolte abilitățile de gândire critică necesare pentru a contesta ieșirile AI atunci când este necesar. Fără aceasta, întreprinderile riscă să se bazeze prea mult pe AI – permițând modelelor defectuoase să influențeze deciziile strategice fără control. Programele de formare, inițiativele de recalificare și educația interfuncțională AI trebuie să devină priorități pentru a se asigura că angajații de la toate nivelurile pot colabora cu AI, și nu să fie înlocuiți sau marginalizați de aceasta.

Etica: Dacă AI urmează să fie un factor de succes pe termen lung pentru afaceri, el trebuie să fie înrădăcinat în principii etice. Prejudecățile algoritmice, încălcările confidențialității datelor și procesele de luare a deciziilor opace au erodat deja încrederea în AI în anumite industrii. Organizațiile trebuie să se asigure că deciziile bazate pe AI se aliniază cu standardele legale și de reglementare și că clienții, angajații și stakeholderii pot avea încredere în procesele conduse de AI. Acest lucru înseamnă a lua măsuri proactive pentru a elimina prejudecățile, a proteja confidențialitatea și a construi sisteme AI care funcționează transparent. Conform Băncii Mondiale, “guvernanța AI este despre crearea de oportunități echitabile, protejarea drepturilor și – în mod crucial – construirea încrederii în tehnologie.”

Date: Având un set unic și consolidat de date de-a lungul întregii operațiuni este vital pentru a stabili atât poziția de start, cât și poziția de sfârșit a implicării AI. Știind unde AI este deja utilizat, înțelegând unde să implementeze AI și fiind capabili să identifice oportunități pentru implicarea ulterioară a AI sunt cruciale pentru succesul continuu. Datele sunt, de asemenea, cel mai bun indicator pentru a măsura beneficiile AI – dacă întreprinderile nu înțeleg “poziția de start” și nu măsoară parcursul AI, nu pot demonstra beneficiile sale. Așa cum a spus Galileo, “Măsoară ceea ce este măsurabil și face măsurabil ceea ce nu este măsurabil.”

Pășind pe sârmă este despre pregătire, calm și găsirea echilibrului cu fiecare pas înainte. Întreprinderile care abordează AI cu prudență măsurată, guvernanță structurată a datelor și o forță de muncă calificată vor fi cele care vor traversa în siguranță, în timp ce cele care se grăbesc fără a-și asigura poziția riscă o cădere costisitoare.