AI în Servicii
AI în servicii profesionale
Serviciile profesionale – precum cele juridice, contabile, de consultanță sau arhitectură – devin tot mai digitalizate. AI eficientizează procesele prin automatizarea sarcinilor repetitive, extragerea inteligentă a informației și generarea de informații relevante în timp real. Astfel, deciziile sunt luate mai rapid, serviciile sunt mai precise și soluțiile scalabile sporesc valoarea adăugată oferită clienților. AI devine catalizatorul transformării digitale în domeniul serviciilor profesionale.
Află noutățile AI în afaceri!
Impactul utilizării AI în furnizarea de servicii profesionale
- Creșterea eficienței și a scalabilității operaționale - AI automatizează procese, de la redactarea documentelor și clasificarea tranzacțiilor la reconciliere, generare de rapoarte sau extragerea datelor din contracte și baze financiare.
- Îmbunătățirea calității procesului decizional - AI procesează rapid date complexe – financiare, juridice, operaționale sau de piață – și generează concluzii predictive și recomandări relevante pentru deciziile strategice.
- Personalizarea serviciilor și atenuarea riscurilor în relația cu clienții - AI permite adaptarea conținutului și a recomandărilor la nevoile specifice ale clienților, susținând loializarea și relevanța serviciilor, în paralel cu monitorizarea riscurilor de conformitate, financiare sau reputaționale.
€110 Mld.
valoarea previzionată în 2033 a pieței globale de AI în servicii profesionale, structurată astfel: 43% - consultanță AI, 42% - contabilitate AI și 14% - AI generativ în servicii financiare (GlobeNewswire, Spherical Insights, MRFR)
€4.3 Mld.
valoarea estimată a pieței europene de AI în contabilitate în 2032 (MRFR).
95%
dintre profesioniștii din firme juridice, servicii fiscale, contabilitate și financiare utilizează AI generativ cel puțin lunar (BCG)
55%
se declară entuziaști sau optimiști în privința impactului GenAI, iar 85% dintre companii consideră că viteza și eficiența sporite sunt principalele beneficii ale AI (Thomson Reuters, Karbon)
26%
rata medie anuală de creștere a pieței europene de AI în servicii de contabilitate 2023-2032 (MRFR)
Aplicații cheie ale inteligenței artificiale în segmentul serviciilor profesionale
Automatizarea sarcinilor repetitive
AI automatizează activități precum introducerea de date, reconcilierea conturilor, procesarea cererilor, redactarea documentelor, clasificarea tranzacțiilor sau generarea de rapoarte.
- Aplicații practice: back-office financiar, închideri contabile, propuneri de consultanță
- Impact: firmele contabile care utilizează AI economisesc în medie 40 de ore pe an/angajat prin automatizare
Detectarea fraudelor și a riscurilor
AI analizează tranzacții în timp real și modele comportamentale pentru a identifica fraude (ex: spălare de bani), anomalii contabile sau riscuri financiare și juridice.
- Aplicații practice: AML/KYC în financiar, audit automatizat în contabilitate, screening juridic al clienților
- Impact: modelele AI îmbunătățesc precizia evaluării riscurilor de credit și piață, oferind răspunsuri mai rapide și mai fiabile decât metodele tradiționale
Generarea de insight-uri strategice
AI sintetizează volume mari de date structurale și nestructurale – de la rapoarte de piață la documente juridice – pentru a descoperi corelații, tendințe și oportunități de afaceri.
- Aplicații practice: evaluări financiare predictive, due diligence automatizat, cercetare de piață accelerată
- Impact: utilizarea AI în consultanță reduce timpul de analiză și îmbunătățește calitatea insight-urilor în fazele de diagnostic și strategie
Suportul în reglementare
AI monitorizează în mod constant procesele și datele pentru a asigura respectarea cerințelor legale și fiscale complexe (KYC, AML, cod fiscal).
- Aplicații practice: calcul fiscal automatizat, raportări financiare conforme, detectarea breșelor de reglementare
- Impact: Deloitte estimează că AI reduce semnificativ costurile de conformitate, în special în sectoarele financiar și contabil
Crearea și ajustarea conținutului
AI generează conținut profesional – propuneri, prezentări, analize – accelerând procesele de ofertare și documentare.
- Aplicații practice: propuneri de consultanță, sinteze legale, prezentări executive
- Impact: McKinsey utilizează platforma Lilli pentru a genera automat propuneri și prezentări, reducând timpul de livrare și crescând coerența documentelor livrate
Tendințe - AI în servicii profesionale
Gen AI
Gen AI automatizează generarea de conținut, îmbunătățește interacțiunile cu clienții și eficientizează procesele de analiză și documentare. Furnizorii de servicii profesionale utilizează Gen AI în marketing, vânzări și servicii pentru clienți (Deloitte).
Agentic AI
Modele AI de dimensiuni reduse, dar specializate – cunoscute ca Agentic AI – capabile să gestioneze cap-coadă procese complexe, nu doar să asiste punctual. Acestea preiau, coordonează și finalizează întregi fluxuri de lucru (Deloitte).
Cloud AI
Adoptarea soluțiilor AI bazate pe cloud devine standardul operațional, datorită scalabilității, flexibilității și optimizării costurilor de implementare. Software-ul în cloud va reprezenta aproximativ 65% din piață în viitorul apropiat (MRFR).
Guvernanță AI
Se pune accent pe calitatea datelor, integritatea acestora și pe dezvoltarea unor cadre robuste de guvernanță AI. De aceea este esențială aplicarea unor controale riguroase și responsabile de-a lungul întregului lanț valoric al soluțiilor AI (PwC).
Ești pregătit pentru AI?
Autoevaluări.
Obține o analiză rapidă și personalizată a gradului de pregătire al companiei pentru utilizarea AI.
Provocări în implementarea AI în servicii profesionale
Calitatea datelor și integrarea
AI se bazează pe date exacte, relevante, însă în multe organizații datele sunt silozate, incomplete sau de calitate slabă. 87% dintre profesioniști raportează dificultăți legate de inexactitatea, fragmentarea sau lipsa integrării datelor (HBR/Earley Information Science). Această problemă limitează performanța și scalabilitatea soluțiilor de inteligență artificială.
Lipsa de politici clare și guvernanță AI
Absența unor cadre instituționale solide pentru utilizarea AI generează incertitudine și risc reputațional. 52% dintre firmele de servicii profesionale nu au încă politici formale privind AI (Thomson Reuters, 2025). Fără norme clare privind testarea, auditarea și validarea modelelor, companiile sunt expuse la erori operaționale și la posibile încălcări de reglementări.
Lipsa competențelor și a talentelor în AI
Adoptarea AI este frânată de un deficit semnificativ de talente în machine learning și știința datelor. 28% dintre companii consideră lipsa de talente calificate o barieră critică (KPMG). În plus, 64% dintre profesioniștii din servicii profesionale nu au primit nicio formare specifică în utilizarea GenAI (Thomson Reuters). Acest deficit afectează atât productivitatea, cât și adoptarea la scară largă a soluțiilor.
Incertitudini etice și de reglementare
Există preocupări majore privind bias-ul algoritmic, confidențialitatea datelor, responsabilitatea deciziilor automatizate și impactul asupra forței de muncă. 23% dintre organizații indică incertitudinea cadrului de reglementare ca o barieră importantă (KPMG). În lipsa unor standarde clare, firmele sunt obligate să dezvolte protocoale interne de etică, ceea ce generează costuri și riscuri suplimentare.
Rezistență culturală și organizațională
Adoptarea AI presupune schimbări semnificative în modul de lucru, în procesul decizional și în cultura profesională. 25% dintre companii se confruntă cu rezistență internă la schimbare (KPMG), iar mulți profesioniști percep AI ca pe o amenințare la adresa expertizei lor (BCG, 2025). Depășirea acestei bariere necesită leadership activ, comunicare eficientă și programe de schimbare organizațională.
Costuri inițiale ridicate și incertitudinea ROI
Investițiile în AI (licențe, infrastructură, consultanță, instruire) pot fi considerabile, iar rentabilitatea investiției pare adesea întârziată în lipsa unei planificări. Aceasta frânează angajamentul strategic, în special în firmele de servicii cu marje reduse. Companiile care nu definesc de la început KPI specifici pentru AI riscă să subestimeze valoarea generată pe termen mediu și lung.
Simplifică AI.
Amplifică Performanța.
Nu rata ultimele noutăți și tendințe privind utilizarea AI in afaceri!
Implementarea AI în companiile de servicii profesionale
McKinsey & Company
Utilizează AI generativă, inclusiv propria platformă Lilli, pentru a accelera procesele interne de cercetare și generare de conținut. Aceasta permite consultanților să se concentreze mai mult pe gândirea strategică și interacțiunea directă cu clienții.
PwC
AI este folosită pentru a analiza volume mari de tranzacții și a identifica riscuri potențiale sau erori. Această abordare a condus la creșterea acurateței auditului, la reducerea timpului alocat analizelor complexe și la îmbunătățirea calității deciziilor.
KPMG
Utilizează AI pentru a analiza date financiare complexe, a detecta frauda și a automatiza sarcinile repetitive. Această integrare a condus la o îmbunătățire a acurateței datelor și a capacității de a identifica riscurile și oportunitățile.
Cum te pot ajuta specialiștii AI Board
să beneficiezi de oportunitățile AI
Elaborarea strategiei de AI
Totul începe cu o viziune clară. Această etapă presupune definirea modului în care AI poate susține atingerea obiectivelor, stimularea funcțiunilor cheie și identificarea priorităților. O strategie adecvată aliniază utilizarea AI cu valorile, cultura și planurile de dezvoltare ale companiei.
Pasul 1
Evaluarea maturității digitale
Este esențial să înțelegem unde se află compania. Acest pas implică auditul proceselor interne la nivelul funcțiunilor, a calității datelor și nivelul de automatizare existent. Având o radiografie clară a capabilităților companiei putem construi o bază realistă pentru scalare prin utilizarea AI.
Pasul 2
Identificarea funcțiunilor pretabile AI
Nu toate funcțiunile sunt la fel de pregătite sau potrivite pentru automatizare și analiză avansată. În acest pas, identificăm funcțiunile – Vânzări, HR, Financiar, Suport clienți, Producție etc. – unde AI poate aduce valoare imediată prin eficiență crescută, reducerea costurilor sau decizii mai bine fundamentate.
Pasul 3
Pregătirea datelor și identificarea soluțiilor AI
În această etapă te asistăm în colectarea, curățarea și organizarea datelor, precum și în selecția soluțiilor AI potrivite pentru fiecare funcțiune. Ne asigurăm că soluțiile alese să fie compatibile cu infrastructura digitală existentă și să răspundă nevoilor reale ale companiei.
Pasul 4
Implementare, testare și dezvoltarea competențelor
Vom asista implementarea soluțiilor într-un mediu controlat (pilot), urmată de validarea performanței și calibrări succesive. În paralel, echipele vor fi instruite pentru a lucra eficient cu noile modele și instrumente, dezvoltând competențele necesare.
Pasul 5
Monitorizare și îmbunătățire continuă
Monitorizarea performanței se va face în corelație cu sistemul de KPI și obiectivele strategice. Strategia AI va fi revizuită și ajustată periodic, integrând schimbările la nivelul companiei, într-un cadru de îmbunătățire continuă, responsabilă.
Pasul 6
AI nu este doar tehnologie. Este viitorul afacerilor.
- Descoperă potențialul real al AI dincolo de automatizare
- Înțelege cum o strategie clară aliniază AI cu obiectivele de business
- Află ce face diferența între inițiative izolate și transformare scalabilă
- Evaluează maturitatea digitală a organizației printr-o nouă perspectivă
- Inspiră-ți echipa să gândească businessul în termeni AI-first
Completează formularul pentru următorii pași în dezvoltarea strategiei AI a afacerii tale.
