Adoptarea inteligenței artificiale avansează mai rapid decât capacitatea companiilor de a defini un cadru clar pentru utilizarea acesteia. Aceasta este una dintre concluziile principale ale studiului Data & AI Barometer 2026, realizat de Coface și Les Echos Études. Date sensibile, utilizări autorizate, validare umană, responsabilități... adoptarea AI în organizații presupune mult mai mult decât alegerea unui instrument. Iată o listă de verificare în patru pași care vă poate ajuta să treceți de la faza de experimentare la un impact real asupra activității companiei.
Când utilizarea AI devansează regulile
Pe măsură ce inteligența artificială (AI) devine tot mai prezentă în activitatea companiilor, nevoia unui cadru clar de utilizare și guvernanță nu mai poate fi ignorată. De la automatizarea proceselor de raportare și analiza portofoliilor de clienți până la identificarea timpurie a unor semnale de risc, AI își face loc în organizații, de cele mai multe ori, prin utilizările dezvoltate direct de echipe, înainte ca regulile interne să fie pe deplin definite.
Cu toate acestea, în majoritatea companiilor, adopția AI devansează încă definirea unui cadru de guvernanță. Studiul Data & AI Barometer 2026, realizat de Coface și Les Echos Études în rândul a 900 de factori de decizie din Franța, confirmă această tendință: 60% dintre companii nu și-au formalizat încă un astfel de cadru. Dintre acestea, peste o treime nu dispun în prezent de nicio structură de guvernanță și nici nu intenționează să implementeze una în viitorul apropiat, în timp ce un sfert analizează această posibilitate, fără a fi stabilit deocamdată reguli clare.
În acest context, prioritatea nu este construirea imediată a unui sistem complex, ci definirea unui cadru simplu și ușor de înțeles la nivelul întregii organizații. Obiectivul este stabilirea unor reguli comune care să permită echipelor să valorifice potențialul AI fără a compromite securitatea datelor, calitatea deciziilor sau responsabilitatea organizației.
Implementarea cu succes a inteligenței artificiale nu începe neapărat cu elaborarea unui set extins de politici interne sau cu achiziția unei noi platforme tehnologice.
Primul pas constă în patru acțiuni strategice esențiale:
- protejarea datelor relevante;
- selectarea unor cazuri de utilizare adecvate;
- organizarea unui proces de supraveghere umană;
- definirea clară a responsabilităților.
O bază intenționat simplă, dar suficient de solidă pentru a transforma experimentarea în rezultate concrete și impact real asupra activității companiei.
Pasul 1: Stabiliți limite clare între diferitele categorii de date
Informații despre clienți, date financiare, informații cu caracter personal sau date strategice: nu toate tipurile de date pot fi utilizate în orice instrument AI. Motivul este simplu: nivelul de sensibilitate diferă de la un tip de date la altul. Datele publice, istoricul plăților, o bază de date cu clienți sau o prognoză de cash flow nu pot fi tratate în același mod.
Un prim pas esențial este clasificarea datelor în trei categorii:
- date care pot fi utilizate liber în instrumentele aprobate;
- date care necesită măsuri suplimentare de protecție, precum anonimizarea sau accesul restricționat;
- date care trebuie excluse din utilizarea în servicii AI externe.
Pentru orice director financiar, credit manager sau responsabil de risc, acest proces de clasificare reprezintă o primă măsură de protecție. Scopul este ca beneficiile imediate aduse de AI în materie de eficiență și economie de timp să nu se transforme, în timp, într-un risc de confidențialitate sau de conformitate pentru companie.
Pasul 2: Definiți cazurile de utilizare și domeniul de aplicare
Un caz de utilizare atractiv nu reprezintă neapărat cel mai bun punct de plecare pentru un proiect AI în cadrul companiei. Înainte de toate, utilizarea inteligenței artificiale trebuie să răspundă unei nevoi concrete de business. Generarea unui raport, analiza unui portofoliu de clienți sau identificarea unor abateri neobișnuite nu implică același nivel de impact și nici aceleași riscuri pentru organizație.
Prin urmare, este important să definiți clar și simplu utilizările AI, împărțindu-le în trei categorii:
- utilizări autorizate în mod autonom;
- utilizări care necesită monitorizare;
- utilizări condiționate de o aprobare prealabilă.
Următorul pas este stabilirea domeniului de aplicare pentru fiecare dintre aceste categorii și asocierea lor cu indicatori de performanță relevanți, precum timpul de procesare, relevanța alertelor generate, gradul de adopție sau reducerea activităților manuale.
O astfel de abordare permite evaluarea rapidă a valorii adăugate a proiectului, înainte de alocarea unor resurse mai importante pentru implementarea sa la scară largă.
Step 3: Stabiliți nivelul de autonomie al AI
Inteligența artificială poate analiza volume mari de informații, poate identifica discrepanțe și poate formula recomandări. Riscul care trebuie evitat este însă ca aceasta să devină, în mod implicit sau automat, factorul de decizie pentru toate procesele organizației, inclusiv pentru cele mai sensibile.
Pe scurt, cu cât o decizie are un impact mai mare asupra organizației, cu atât rolul expertizei și al supravegherii umane trebuie definit mai clar. Refuzul unei limite de credit, selecția unui furnizor, evaluarea unui posibil caz de fraudă sau decizia de intrare pe o nouă piață sunt exemple de decizii strategice, cu implicații financiare, comerciale sau de conformitate, care pot avea consecințe semnificative asupra activității companiei.
Prin urmare, este esențial să identificați atât tipurile de decizii, cât și etapele proceselor în care intervenția umană, verificarea și validarea aduc o valoare reală. Obiectivul nu este verificarea fiecărui rezultat generat de AI, ci concentrarea expertizei umane acolo unde impactul unei erori ar putea fi cel mai mare pentru organizație.
Pasul 4: Definiți rolurile și responsabilitățile
În companii, ca în orice proiect colectiv, atunci când responsabilitatea aparține tuturor, există riscul ca nimeni să nu și-o asume cu adevărat sau să acționeze atunci când este necesar.
Datele, departamentul IT, echipele de business, juridic și conformitate: implementarea AI implică mai multe funcții și echipe din cadrul organizației. Însă responsabilitatea comună nu trebuie să însemne responsabilitate difuză. Fiecare caz de utilizare trebuie să aibă un responsabil clar desemnat.
Pentru fiecare proiect, este esențial să definiți clar și să comunicați periodic rolurile și responsabilitățile fiecărei echipe, în funcție de activitățile care trebuie realizate:
- cine aprobă testarea;
- cine monitorizează utilizarea și rezultatele;
- cine ia decizia finală.
O astfel de repartizare explicită a responsabilităților contribuie la accelerarea procesului decizional și la menținerea coerenței, evitând în același timp situațiile în care proiectele stagnează din cauza unui număr excesiv de aprobări sau a lipsei unui responsabil clar. De asemenea, este recomandată revizuirea periodică a cadrului de utilizare a AI. Instrumentele, datele utilizate și riscurile asociate se schimbă constant, iar regulile de guvernanță trebuie să evolueze în același ritm. Un cadru clar de responsabilități nu doar că facilitează adoptarea AI, ci contribuie și la transformarea acesteia într-un instrument de încredere, capabil să genereze valoare reală pentru organizație.
Data & AI > de la experimentare la impact
>Descoperiți cum puteți transforma datele și inteligența artificială în avantaje competitive: Descărcați studiul global Coface, explorați metodologia Open Advantage și aflați care sunt cele 5 strategii esențiale pentru a susține creșterea afacerii.
