Implementarea inteligenței artificiale în cadrul instituțiilor publice și private necesită o abordare strategică, dincolo de simpla alocare de resurse financiare. Expertul Ana-Maria Stancu subliniază că bunele intenții nu pot înlocui o strategie bine construită, bazată pe nevoi reale și pe o metodologie clară de implementare. În contextul actual, în care se discută intens despre integrarea tehnologiei, lipsa unor criterii comune de evaluare a competențelor digitale rămâne o barieră majoră în dezvoltarea economică și tehnologică.
Problema principală identificată vizează complexitatea formării în domeniul AI, unde lipsesc obiectivele de învățare și structurile de evaluare. Ana-Maria Stancu menționează că, în prezent, cursuri de introducere în AI sunt disponibile pe piață, însă calitatea acestora este extrem de variabilă. Fără un reper comun și fără competențe minime agreate, companiile riscă să investească în programe de instruire care nu oferă valoare adăugată angajaților, indiferent de bugetul alocat acestor activități.
Eficacitatea investițiilor în competențe digitale a fost criticată, având ca exemplu programul de dezvoltare prin PNRR. Deși zeci de milioane de euro au fost direcționate către traininguri, rezultatele reale asupra nivelului de competență nu sunt vizibile în statistici. Expertul explică faptul că nu orice furnizor poate preda orice conținut, deoarece lipsa adaptării metodologiei la publicul țintă, cum ar fi funcționarii publici, face ca procesul de învățare să fie ineficient și lipsit de aplicabilitate practică.
În ceea ce privește soluțiile tehnice, utilizarea chatbot-urilor comerciale în instituții ridică serioase probleme de securitate și protecția datelor. Ana-Maria Stancu avertizează că nu orice produs comercial este sigur pentru utilizarea organizațională și că trebuie analizate riguros condițiile contractuale și localizarea datelor. Deși există soluții enterprise de la furnizori precum Microsoft sau Google, alegerea trebuie făcută pe baza necesităților de securitate, nu doar a notorietă brandului utilizat.
O altă dimensiune critică este suveranitatea tehnologică și gestionarea costurilor operaționale, care pot deveni semnificative prin modelul de tarifare pe consum (tokeni). Expertul sugerează că instituțiile ar putea opta pentru modele AI care rulează local, pe infrastructură proprie (on-premises), pentru a asigura controlul total asupra datelor. Această abordare necesită însă investiții în hardware adecvat, precum acceleratoare GPU, și acces la personal specializat pentru mentenanță și actualizare constantă.
Decizia privind modelul de implementare nu trebuie să fie impusă centralizat, ci să rezulte din educație și informarea utilizatorilor. O strategie fezabilă poate începe cu testarea soluțiilor cloud oferite de Microsoft, Google sau Amazon, pentru a evalua beneficiile înainte de a trece la o infrastructură proprie. Proiectul AI Factory reprezintă o tentativă de dezvoltare a unei infrastructuri de calcul, însă accesul la resurse de calcul nu rezolvă singur problemele de guvernanță și implementare.
În România, dezvoltarea infrastructurii digitale este un proces continuu, însă provocările legate de viteza de adoptare a noilor tehnologii rămân prezente. Deși datele ANCOM indică o creștere a vitezei internetului la nivel național, eficiența utilizării acestui flux de date depinde de capacitatea instituțiilor de a integra soluții inteligente și sigure. Suveranitatea digitală depinde astfel de o combinație între infrastructură, competențe și decizii fundamentate.