Există o diferență între a lua decizii și a ști de ce le iei. Un antreprenor care deschide un al doilea punct de lucru nu o face „pentru că simte că e momentul”. O face după ce a comparat cifre de vânzări, a analizat comportamentul clienților din zona respectivă și a testat scenarii prin algoritmi predictivi.
În business, asta face toată diferența.
Dragoș Petrescu, fondatorul lanțului City Grill, nu a deschis următorul restaurant „pentru că i-a plăcut spațiul”. Decizia a venit după ce echipa a analizat fluxul pietonal, istoricul chiriașilor anteriori, profilul clientului pe zonă și datele de rentabilitate din locații similare. A testat scenarii de consum, a verificat sezonalitatea și abia apoi a investit. Toate aceste analize n-au fost făcute cu pixul pe hârtie milimetrică. A lucrat cu softuri, scoruri de performanță, algoritmi și sisteme inteligente, care filtrează date, compară scenarii și indică direcția optimă. Timpul în care doar instinctul și „flair-ul” erau suficiente a trecut de mult. Au fost vremuri în care antreprenori ca Sam Walton, fondatorul Walmart, își bazau deciziile pe observație directă din magazin, pe discuții cu clienții și feelingul pieței. Se întâmpla în anii ’60, într-o economie locală, fără Big Data, fără automatizări, fără algoritmi. Nu existau sisteme de gestiune în timp real, CRM-uri sau dashboard-uri cu indicatori dinamici. Totul era intuitiv, scris pe carnețel, transmis prin telefon. Iar dacă azi ni s-ar lua accesul la Google Analytics, Waze sau un simplu meniu personalizat pe Netflix, am simți că viața noastră digitală se blochează. Atunci, asta era singura realitate posibilă.
Astăzi, inteligența artificială e peste tot în discursul public. Însă la început a fost percepută ca o amenințare imaginară. În cultură, în literatură, în film. Ne-am temut de ea cu mult înainte s-o înțelegem. HAL 9000, în 2001: A Space Odyssey, decide că misiunea e mai importantă decât viața echipajului. Skynet, în Terminator, elimină oamenii din ecuație pentru a „proteja” sistemul. În I, Robot, roboții preiau controlul în numele unui bine colectiv calculat matematic. Peste tot, AI-ul nu greșește. Tocmai asta sperie. Această idee că tehnologia ar putea merge mai departe fără noi a construit un imaginar întreg, în care algoritmii trec de la sprijinirea procesului decizional la asumarea deciziei în sine. Inteligența artificială rămâne o tehnologie a viitorului, dar funcționează deja în prezentul cel mai banal. Nu o vedem, dar o folosim. Nu o înțelegem complet, dar ne bazăm pe ea. Este acolo când ni se sugerează ce să cumpărăm. Este acolo când o platformă intuiește ce vrem să vedem. Când navigăm mai rapid, când algoritmul anticipează o întrebare, când un sistem ne termină fraza. Nu o invocăm. Nu o căutăm. Doar o folosim. În fiecare zi, fără să ne mai dăm seama.
Ultimul deceniu a schimbat fundamental logica economică. Pandemia a accelerat digitalizarea. Lanțurile de aprovizionare s-au blocat, apoi s-au repoziționat. Comportamentul consumatorilor s-a modificat de la o lună la alta, într-un ritm imposibil de intuit fără date în timp real. Inflația, crizele energetice, instabilitatea geopolitică și valul de automatizări au creat un mediu în care deciziile nu mai pot fi luate „la rece”. Ele sunt luate în mișcare, cu informație parțială, în intervale tot mai scurte de timp. În acest context, algoritmii nu sunt doar un sprijin, sunt infrastructura. Businessurile care funcționează astăzi eficient o fac pentru că își construiesc deciziile pe baza unor sisteme capabile să proceseze rapid volume uriașe de date, să identifice tipare, să prezică deviații și să sugereze scenarii de reacție. Un model predictiv bine calibrat poate anticipa scăderea cererii înainte ca ea să se simtă în încasări. Un algoritm de clustering poate identifica tipologii de clienți care nu pot fi văzute cu ochiul liber. O rețea neuronală poate înțelege mai rapid decât un întreg departament unde se pierde eficiența într-un proces. Decizia inteligentă nu e o chestiune de „flair-ul”, ci rezultatul unei relații continue între om și sistem. Liderii știu să formuleze întrebări bune, dar știu și cu ce instrumente să le verifice.
Antreprenorii folosesc AI pentru că au nevoie de control într-un mediu care nu mai oferă stabilitate. Îl folosesc ca să vadă mai devreme ce urmează, nu să înțeleagă mai târziu ce s-a întâmplat. Să compare scenarii fără să consume resurse. Să evalueze o decizie înainte ca ea să devină cost. Nu caută certitudini. Caută limite mai clare între risc și pierdere. Caută semnalele slabe, deviațiile subtile, lucrurile care nu se văd într-un raport standard. Când AI-ul e bine folosit, nu vine cu o concluzie. Vine cu mai multe versiuni ale viitorului și cu probabilități. Iar pentru cine știe să le interpreteze, asta e suficient. Un lider are nevoie să decidă înainte ca ceilalți să observe că s-a schimbat ceva. Nu există algoritm care să înlocuiască responsabilitatea. Dar există sisteme care te ajută să nu o eviți. Inteligența artificială nu înlocuiește judecata, ci o obligă să fie mai clară, mai bine formulată, mai ancorată în realitate. Pentru că adevărul despre deciziile inteligente nu e legat de viteză sau de intuiție. E legat de structură, de disciplină, de capacitatea de a folosi datele pentru a face alegeri care rezistă în timp.
Totul se leagă, în cele din urmă, de un lucru simplu: cum pregătești oameni care pot lua decizii atunci când nu mai ai luxul de a aștepta toate răspunsurile? Nu vorbim despre excelență tehnică dusă la extrem, ci despre o înțelegere a contextului: ai date, ai instrumente, dar tot tu trebuie să alegi. Ne-am luat acest angajament începând cu anul trecut: să facem din SIPA un program în care decizia e tratată serios. Am construit în jurul ideii că datele, algoritmii și modelele nu au valoare în sine, ci doar atunci când pot susține alegeri clare. Aici, formarea înseamnă disciplină, rigoare, înțelegere a contextului și capacitatea de a lucra cu realitatea așa cum este ea: fluidă, fragmentată, dar plină de semnale. Nu există scenariu ideal. Nu există algoritm perfect. Dar există oameni care înțeleg cum funcționează mecanismele din spatele deciziilor. Iar când ai în față un sistem instabil, ceea ce face diferența e antrenamentul de fiecare zi, nu e inspirația de moment.
Când mediul academic și mediul de business lucrează împreună, se rescrie modul în care reușim să formăm noi profesioniști într-un cadru economic guvernat de algoritmi, inteligență artificială și decizie asistată de date. Dinspre mediul universitar vine metodologia, rigoarea, capacitatea de a lucra în profunzime cu concepte și date. Dinspre business vine presiunea de a aplica rapid, de a testa idei într-un cadru în care greșelile costă. Colaborarea dintre cele două nu e formală și nici de vitrină. E necesară. Pentru că în lipsa contextului practic, formarea riscă să rămână abstractă. Iar fără o gândire solidă în spate, tehnologia ajunge să fie doar un instrument folosit superficial. Programul de studii SIPA s-a născut exact la această intersecție – dintre reflecție și aplicare, dintre structură și reacție. Echipele de la Evantage lucrează în consultanță, tehnologie și analiză de business. Îi avem alături pentru a traduce limbajul modelelor în decizii aplicabile. De la Centrico Selir, partenerii noștri din zona de software și cercetare în inteligență artificială, vin cursuri despre cum se construiește, testează și aplică un sistem inteligent. Iar prin colaborarea cu Thecon, studenții noștri văd cum funcționează marketingul digital asistat de date și ce înseamnă un proiect livrat sub presiunea pieței.
Într-o lume în care algoritmii pot anticipa, dar nu pot decide în locul tău, rămâne întrebarea esențială: cine vrei să fii atunci când toate datele ajung pe masă?
