Lecțiile implementării: Ce am învățat după un an de lucru cu agenții AI

De la birourile Google în lumea start-up-urilor

După 13 ani petrecuți  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 inteligență artificială. Interesul meu nu a fost teoretic, ci unul foarte practic: transformarea „hype-ului” legat de agenții autonomi în impact real, vizibil în cifrele de business.

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

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

Partea Dificilă: Problemele de care nu se vorbește la conferințe

Când începi să lucrezi cu agenți AI în producție, te lovești de câteva bariere care îți temperează rapid entuziasmul inițial.

Capcana „AI peste tot”

Prima greșeală a fost dorința de a automatiza absolut totul. Am învățat rapid că există un nivel optim de automatizare. Dacă forțezi AI-ul în procese unde factorul uman sau empatia sunt critice, eficiența 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 experiența clientului să pară rece și mecanică.

Lupta cu „imaginația” modelului
Erorile de implementare și celebrele halucinații sunt o realitate costisitoare. Într-o industrie unde un metru pătrat sau o virgulă pusă greșit într-un contract contează, nu îți permiți ca un agent AI să inventeze facilități sau prețuri. Corectarea acestor erori necesită resurse importante și, de cele mai multe ori, impune o structură de tip „Human-in-the-Loop” (omul în buclă), unde un angajat validezeaza munca mașinii.

Dificultatea de a măsura ROI-ul

Este surprinzător de greu să faci experimente „curate” între procesele automate și cele manuale. Într-o piață volatilă, e complicat să izolezi performanța AI-ului de influența mediului economic, a campaniilor de marketing si a contextului politic . În plus, costurile pot fi mari: între licențele pentru modelele de top, infrastructura necesară și orele de programare pentru integrare, factura lunară poate depăși ușor estimările inițiale.

Colaborarea dintre om și mașină

Evoluția colaborării dintre agenții umani și cei virtuali este greoaie. Oamenii se tem de înlocuire sau, pur și simplu, nu știu cum să folosească un coleg digital. Partea de educație este esențială însă necesită timp și resurse adiționale.

De ce merită: plusurile care schimbă jocul

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

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

Viteză și volum de date. Un agent virtual poate scana tot istoricul tranzacțiilor dintr-o zonă în câteva secunde pentru a oferi un preț corect. Această capacitate de a procesa un volum aproape nelimitat de informație îmbunătățește radical experiența clientului: acesta primește răspunsuri instantanee, argumentate cu date pe care un om ar fi pierdut zile întregi să le compileze.

Evoluția constantă. Ce este fascinant în acest domeniu este că, de la o lună la alta, uneltele devin mai deștepte și mai ieftine. Modelele de limbaj (LLM) din 2025 au redus semnificativ rata de eroare față de cele de acum un an. În plus, clienții au început să se obișnuiască cu interacțiunea cu AI-ul, ba chiar o preferă pentru task-uri simple și rapide (82% dintre clienți răspund pozitiv la integrarea tehnologiei dacă le simplifică procesul).

Lecția 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 înțeleagă că nu trebuie doar să schimbe motorul, ci să reorganizeze toată linia de producție. La fel și cu AI-ul: nu îl „lipim” peste o firmă veche, ci regândim procesele de la zero.

România poate fi un hub de eficiență

În România, avem un avantaj uriaș: o forță de muncă tehnică foarte bună și o deschidere mare spre nou. Deși economia trece printr-o perioadă de ajustare, tocmai acest context forțează companiile să caute eficiență.

ROI-ul in AI  există și este masiv (uneori de peste 4x investiția în primul an), dar el vine doar după ce depășești faza de experiment și începi să construiești 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