Potrivit unui scenariu de adopție AI la nivel mediu, analizat de McKinsey, automatizarea cu AI ar putea genera valoare economică anuală de ordinul trilioanelor de dolari până în 2030. Însă studiul subliniază că aceste câștiguri nu vor proveni din automatizarea unor sarcini izolate, ci din redesenarea completă a fluxurilor de lucru, astfel încât oamenii, agenții AI și roboții să colaboreze într-un mod integrat și coerent.
De ce investițiile actuale nu generează încă impact maxim
Studiul arată un paradox: aproape 90% dintre companii declară că au investit în AI, dar mai puțin de 40% raportează câștiguri măsurabile. Explicația, potrivit McKinsey, ține de abordare.
Fluxurile de lucru sunt procese în mai mulți pași, care implică schimb de informații, colaborare și decizii succesive. Majoritatea acestor procese au fost concepute într-o eră pre-AI. Introducerea tehnologiei într-o singură etapă a unui flux vechi limitează impactul asupra productivității.
Acest lucru explică, potrivit McKinsey, de ce multe organizații nu raportează încă beneficii tangibile din investițiile în AI. Deși majoritatea companiilor declară că au investit în tehnologie, doar o parte dintre ele înregistrează câștiguri măsurabile. În multe cazuri, proiectele sunt încă în faze pilot sau sunt aplicate fragmentar, fără reproiectarea proceselor în ansamblu.
Majoritatea organizațiilor aplică AI la nivel de sarcină – un chatbot pentru suport intern, un instrument de analiză pentru o etapă specifică – fără a regândi întregul proces operațional.
În banking, de exemplu, este o diferență majoră între:
- a pune la dispoziția angajaților un chatbot pentru utilizare ad-hoc;
- și a integra agenți AI personalizați într-un proces complet regândit, de exemplu pentru aprobarea, procesarea și administrarea creditelor într-o bancă.
Productivitatea reală apare în al doilea scenariu.
Unde se concentrează cele mai mari oportunități
McKinsey a analizat 190 de procese de business din economia SUA pentru a identifica zonele cu potențial major de câștig. Concluzia: aproximativ 60% din oportunitățilede productivitate sunt concentrate în fluxuri specifice fiecărui sector – adică în activitățile de bază ale industriilor.
Exemple relevante:
- în producție: managementul lanțului de aprovizionare;
- în sănătate: diagnosticul clinic și îngrijirea pacienților;
- în sectorul financiar: conformitatea și managementul riscului.
La acestea se adaugă funcțiile transversale – IT, financiar, servicii administrative – prezente în toate sectoarele economiei.
Unitatea reală de transformare nu este sarcina individuală, ci fluxul de lucru complet.
Primele modele de fluxuri regândite cu AI inclus
În analiza a 80 de cazuri de implementare, McKinsey identifică un tipar comun: rolul oamenilor se mută de la execuție la orchestrare și validare, în timp ce agenții AI preiau etapele repetitive sau analitice.
Specialiștii – analiști de date, subscriitori, ingineri, redactori medicali – colaborează cu agenți care realizează analize preliminare sau generează drafturi. În consecință, competențele esențiale devin fluența în AI, capacitatea de evaluare critică și adaptabilitatea.
Cazuri relevante analizate de McKinsey
1. Vânzări: agenți AI care eliberează timp pentru activități strategice
O companie globală de tehnologie a implementat mai mulți agenți AI pentru etapele inițiale ale procesului comercial:
- prioritizarea automată a lead-urilor;
- contactarea și gestionarea răspunsurilor;
- programarea întâlnirilor;
- transferul cazurilor complexe către specialiști.
Rezultatul: specialiștii în dezvoltarea afacerilor și-au redirecționat 30–50% din timp către activități cu valoare ridicată – negociere, construcția relațiilor, parteneriate strategice. Proiecțiile indică o creștere anuală a veniturilor cu 7–12% din vânzări noi și cross-selling.
2. Servicii pentru clienți: eficiență operațională și experiență îmbunătățită
O companie mare de utilități a implementat agenți conversaționali care autentifică clienții, identifică intenția apelului, gestionează programări și rezolvă solicitări simple prin integrare cu sistemele interne.
Aproximativ 40% dintre apeluri sunt gestionate de agenți, iar costul mediu per apel a scăzut cu aproximativ 50%. Satisfacția clienților a crescut, iar personalul uman se ocupă de cazurile complexe, sensibile sau cu valoare ridicată, unde empatia și judecata contextuală sunt esențiale.
3. Industria farmaceutică: AI generativă în redactarea studiilor clinice
O companie biofarmaceutică globală a dezvoltat o platformă AI pentru redactarea rapoartelor clinice. Sistemul sintetizează date, generează drafturi complete de rapoarte clinice, aplică automat template-uri de conformitate și verifică erorile.
Timpul necesar pentru realizarea primului draft revizuit de un specialist a scăzut cu aproape 60%, iar erorile s-au redus cu aproximativ 50%. Rolul redactorilor medicali s-a mutat din zona de execuție manuală către validare și aplicarea judecății clinice.
4. Modernizare IT: agenți AI pentru migrarea codului
O bancă regională a utilizat agenți AI pentru modernizarea aplicațiilor sale. Agenții au analizat codul vechi, au generat arhitectura țintă și au migrat automat milioane de linii de cod.
Dezvoltatorii au colaborat simultan cu 15–20 de agenți, validând și rafinând rezultatele. Primele rezultate indică o acuratețe de până la 70% a codului generat, iar instituția estimează o reducere de până la 50% a volumului de muncă necesar pentru întregul program de modernizare.
Munca managerială se transformă
Potrivit studiului McKinsey, pe măsură ce AI preia sarcini analitice și de suport decizional, managerii devin orchestratori ai sistemelor hibride în care colaborează oameni, agenți și roboți.
Timpul alocat:
- controlului operațional direct scade,
- orchestrării sistemelor hibride crește,
- activităților de influență, mentorat și dezvoltare a competențelor crește.
Managerii devin coordonatori ai colaborării dintre oameni, agenți și roboți, ceea ce crește importanța fluenței în AI și a capacității de evaluare critică.
Concluzie: cheia este arhitectura muncii, nu doar tehnologia
În urma cazurilor analizate, concluzia studiului McKinsey este fermă: cele mai mari câștiguri economice nu vor veni din utilizarea punctuală a instrumentelor AI, ci din reproiectarea completă a fluxurilor de lucru.
Aceasta presupune:
- noi modele operaționale;
- fundații solide de date;
- investiții în dezvoltarea competențelor;
- leadership capabil să gestioneze schimbarea.
Inteligența artificială nu elimină oamenii din procese, ci îi repoziționează ca ghizi, validatori și arhitecți ai noilor sisteme de lucru.
În economia următorului deceniu, valoarea nu va fi generată doar de tehnologie, ci de modul în care organizațiile vor ști să construiască colaborarea dintre oameni, agenți și roboți.
