Marian Anghelache, Global Vision: România își poate construi un AI Data Center suveran | Prima rundă

Marian Anghelache are peste 15 ani de experiență în dezvoltarea de soluții de big data și sisteme de automatizare. Din 2024, coordonează Divizia de Tehnologie și Inovare a Global Vision, companie activă în sectorul imobiliar și al investițiilor, unde are misiunea de a implementa soluții personalizate de AI pentru creșterea eficienței operaționale, sustenabilității și inovării în proiectele din portofoliul grupului. În acest episod, vorbim despre modul în care tehnologia și AI s-au transformat în ultimii 15 ani și despre impactul pe care îl au asupra mediului de afaceri.

„În primul rând, am creat această divizie pentru noi, deoarece activitatea grupului s-a extins foarte mult în ultimii ani. Am evoluat de la un grup axat pe real estate și industrial la unul cu o componentă importantă de investiții, iar acest lucru a adus nevoia unei mai bune trasabilități a datelor și a unor decizii mai transparente, în special în zona de procurement. Inteligența artificială ne ajută să realizăm predicții și procese de due diligence pe seturi complexe de date, să evaluăm partenerii prin sisteme de scoring și să fundamentăm prognoze financiare pe termen lung pentru proiectele noastre, bazate pe date, nu pe estimările unei persoane sau ale unei echipe”, a spus Marian Anghelache în emisiunea „Prima rundă.”

Global Vision dezvoltă soluții de AI personalizate, construite pe nevoile și datele fiecărui client.

„În toate întâlnirile cu partenerii noștri încercăm, înainte de orice, să identificăm problemele concrete pe care le au în activitatea de zi cu zi, fie că vorbim despre procese administrative și de back-office, fie despre producție și logistică. Nu există un model de inteligență artificială care să funcționeze la fel pentru toți clienții, de aceea dezvoltăm modele de private AI, antrenate pe specificul fiecărei afaceri. Platforma noastră rulează on-premise, nu în cloud, astfel încât toate datele rămân în infrastructura clientului. De aceea, primele întrebări pe care le punem sunt: cum putem ajuta și unde sunt stocate datele? Dacă nu putem răspunde la aceste două întrebări, înseamnă că nu avem cum să construim o soluție potrivită.”

Exemple concrete de utilizare a AI în business

• În zona de back-office, soluțiile noastre ajută la procesele de due diligence și la creșterea trasabilității, dar, mai ales, rezolvă problema silozurilor de date.
• Toate e-mailurile procesate sunt integrate prin modelele noastre de AI și orchestrate de platformă, astfel încât informația să fie disponibilă întregii echipe, nu doar unei persoane sau unui departament.
• În zona industrială folosim module de computer vision, care îi ajută pe clienți în procesele de control al calității.
• Computer vision ne permite să identificăm și aspecte legate de sănătatea și securitatea în muncă, de exemplu să prevenim pornirea unui echipament dacă operatorul nu poartă echipamentul de protecție necesar.
• În logistică, putem asigura trasabilitatea produselor pe întregul lanț de producție și putem monitoriza securitatea perimetrală.

Provocările AI în real estate

• În real estate, principala provocare este volumul foarte mare de date și faptul că acestea nu sunt întotdeauna curate sau standardizate.
• Recomandăm întotdeauna normalizarea și curățarea datelor înainte ca acestea să fie utilizate de modelele de AI.
• Dacă un proces pornește de la date greșite sau necurățate, inteligența artificială nu face decât să amplifice aceste erori.
• AI-ul are nevoie de date curate și de contextul potrivit pentru a produce rezultate relevante.
• Este important să existe coerență între datele introduse în model și rezultatele pe care compania își propune să le obțină.
• Nu ne concentrăm doar pe AI generativ sau conversațional, ci și pe automatizarea proceselor repetitive, astfel încât rezultatele să aibă un impact concret în activitatea companiei.

De ce infrastructura de date este esențială

• Infrastructura de date este punctul de plecare în orice proiect de implementare AI și trebuie să aparțină clientului, deoarece datele îi aparțin acestuia.
• Înainte de implementare, analizăm particularitățile infrastructurii: dacă este multi-tenant, dacă trebuie să fie on-prem și izolată de internet, ce restricții de acces există și ce nivel de acces poate oferi clientul.
• Evaluăm și dacă infrastructura dispune de capabilitățile de procesare necesare, inclusiv resurse de high-performance computing și GPU.
• Dacă infrastructura se bazează doar pe câteva servere care nu pot susține procesarea pe GPU, atunci nu este pregătită pentru implementarea unui astfel de model de AI.

Cum implementezi AI corect și ce greșeli trebuie evitate

• Una dintre cele mai mari greșeli este graba de a implementa AI. Este nevoie de timp pentru a construi o soluție care, ulterior, să economisească timp.
• Generative AI oferă rezultate rapide în zona conversațională, însă transformarea reală vine din utilizarea unor agenți AI și a unor modele private, construite pe specificul fiecărei companii.
• Un model AI care folosește o bază generică de cunoștințe poate genera decizii compromise sau subiective, deoarece nu ține cont de contextul afacerii.
• Utilizatorii uită adesea să includă în prompt toate constrângerile necesare, cum ar fi perioada la care se raportează informațiile, ceea ce poate duce la răspunsuri bazate pe date depășite. Platforma noastră adaugă automat aceste constrângeri și poate limita sursele de informații folosite de AI.
• Există riscul ca AI-ul să preia informații false de pe internet, de aceea este important să existe control asupra surselor de date și posibilitatea de a exclude anumite site-uri. În implementarea AI, controlul este esențial.

Nivelul adopției AI în România

• Estimez că 70–80% dintre angajați folosesc deja tehnologia AI, însă acest lucru nu înseamnă că și companiile o folosesc la nivel organizațional.
• Faptul că angajații folosesc AI arată că tehnologia și-a demonstrat utilitatea. Următorul pas este să demonstreze că aduce valoare și pentru business.
• De multe ori, obiectivele angajaților nu sunt aliniate cu cele ale companiei și cu cultura organizațională.
• Dacă echipa lucrează într-o platformă comună, rezultatele generate de AI pot fi transformate într-un knowledge base accesibil tuturor, fără să mai fie nevoie de schimburi de e-mailuri sau de refacerea acelorași prompturi.
• Modul în care este formulată o întrebare influențează răspunsul primit de la AI, ceea ce poate introduce subiectivitate în proces.
• O platformă care orchestrează modul de utilizare a AI și stabilește reguli comune poate genera rezultate mai utile și mai relevante pentru companie.

Cea mai mare oportunitate tehnologică a României

• România și Europa au oportunitatea de a dezvolta propriile centre de date suverane pentru AI, însă acest lucru necesită investiții importante în infrastructură și colaborare între autorități și mediul privat.
• Există o cerere tot mai mare pentru centre de date locale dedicate soluțiilor de private AI.
• Dezvoltatorii de parcuri industriale ar putea integra astfel de centre de date și oferi infrastructura necesară pentru soluții AI, sub forma unui model AI as a Service, fără ca fiecare companie să facă investiții proprii.
• Un AI suveran ar permite dezvoltarea unor modele adaptate culturii și nevoilor locale, fără dependență de infrastructuri cloud externe.
• Este nevoie de investiții mai mari în educație, atât pentru utilizarea AI, cât și pentru dezvoltarea gândirii critice. Folosirea excesivă a AI, fără filtrul gândirii critice, poate crește riscul de manipulare și de preluare necritică a informațiilor.
• Personalizarea modelelor de AI este un proces de durată, care presupune curățarea datelor și instruirea modelelor pe termen lung. Ar trebui dezvoltate programe de sprijin pentru absolvenții de IT, deoarece oportunitățile de entry-level și internship s-au redus odată cu adoptarea AI.
• În contextul dezvoltării AI, timpul devine o resursă mai valoroasă decât banii, iar utilizarea eficientă a acestuia poate crește productivitatea. AI nu ar trebui să înlocuiască munca în echipă, ci să o susțină, fiecare membru al echipei având în continuare un rol bine definit.

Ce competențe vor conta în era AI

• Prompt engineering rămâne o abilitate importantă, însă modelele noi de AI pot înțelege și reformula întrebările chiar dacă acestea nu sunt formulate perfect.
• Cea mai importantă abilitate este experiența dobândită prin experimentare. Cu cât folosești mai mult AI-ul, cu atât înțelegi mai bine cum să obții rezultate relevante.
• Vibe coding este util pentru prototipare și experimentare, dar nu este suficient pentru dezvoltarea unui produs final.
• Folosirea necontrolată a vibe coding poate introduce riscuri de securitate, deoarece AI-ul poate include automat dependențe compromise sau malițioase în proiecte. Pentru un produs pregătit de producție sunt necesare competențe suplimentare, precum securitate cibernetică, arhitectură software, DevOps și experiență practică. Companiile care încearcă să sară peste aceste etape riscă să piardă timp și bani pe termen lung.

Cum mai definim inovația

• Inovația trebuie privită ca un proces continuu, iar companiile ar trebui să își pună permanent întrebarea dacă ceea ce consideră inovator este cu adevărat relevant și pentru piață.
• AI nu este o tehnologie nouă. Ceea ce s-a schimbat este modul în care oamenii o accesează și o folosesc. AI-ul poate fi comparat mai degrabă cu apariția scrisului și a tiparului decât cu electricitatea, deoarece diferența este dată de accesibilitatea tehnologiei.
• Astăzi, AI-ul a devenit mainstream, însă utilizarea lui este încă lipsită de o guvernanță clară. O tehnologie nu ar trebui implementată doar pentru că există, ci pentru că rezolvă o problemă concretă. Acesta este punctul de plecare al oricărui proiect de AI.

Industriile care vor fi transformate de AI

• AI va produce cele mai mari schimbări în industriile care generează și utilizează volume mari de date.
• Printre domeniile cu cel mai mare potențial se numără sectorul financiar și bankingul, unde AI poate fi folosit pentru predicții financiare și simulări. Și logistica va beneficia puternic de AI, în special în companiile care se confruntă cu silozuri de date.
• Educația este un alt domeniu cu un potențial major de transformare, însă schimbarea ar trebui să însemne dezvoltarea gândirii critice și formularea unor întrebări mai bune, nu delegarea rezolvării problemelor către AI.

Cum se schimbă rolul oamenilor în companii

• AI nu ar trebui folosit pentru a înlocui expertiza altor departamente sau pentru a ocoli procesele interne ale companiei.
• De exemplu, un contract ar trebui să fie gestionat de departamentul juridic, nu generat exclusiv cu AI, deoarece pot fi omise etape importante și pot apărea riscuri pentru companie.
• O abordare de tip one-size-fits-all nu este potrivită în utilizarea AI. Modul în care tehnologia este folosită depinde de regulile și procesele fiecărei organizații.
• Companiile ar trebui să stabilească limite clare privind utilizarea AI, astfel încât tehnologia să aducă valoare întregii echipe, nu doar utilizatorilor individuali.
• Timpul economisit cu ajutorul AI ar trebui folosit pentru activitățile în care fiecare angajat este specializat, nu pentru a prelua responsabilitățile altor colegi.
• Munca în echipă rămâne esențială, iar AI ar trebui să o susțină, nu să o înlocuiască.

O recomandare pentru companiile care nu folosesc încă AI

• Companiile ar trebui să înceapă prin a experimenta și prin a identifica problemele concrete pe care vor să le rezolve.
• Implementarea AI nu ar trebui să pornească de la tehnologia disponibilă pe piață, ci de la întrebarea: ce problemă vrem să rezolvăm? Nu orice problemă necesită o soluție bazată pe AI. În multe cazuri, automatizarea clasică este suficientă.
• AI poate aduce valoare în special în situațiile excepționale (edge cases) pe care soluțiile tradiționale de automatizare nu le pot acoperi, însă cu validare umană.
• Înainte de implementarea AI, companiile ar trebui să își digitalizeze procesele și să își normalizeze datele.
• Implementarea AI este un proces care diferă de la o companie la alta și trebuie parcurs etapizat, pentru a evita investițiile în soluții care nu aduc valoare businessului.

‍