Circulă în aceste zile, pe rețelele profesionale, o poveste care merită atenția oricărui CEO și a oricărui director de resurse umane. Uber a luat aproximativ 30 dintre cei mai buni ingineri AI ai săi și i-a așezat, în echipe mici, lângă experți din finanțe, juridic, operațiuni, marketing, resurse umane și suport clienți.
Fiecare echipă a fost construită în jurul unei probleme concrete. În două luni au rezultat 16 „agentic pods", module de lucru în care omul și agenții AI împart același flux, pentru 16 funcții de business.
Cifrele vehiculate sună spectaculos: analiza pentru alocarea bugetelor între 150 de orașe a scăzut de la 15 ore la 30 de minute, rapoartele financiare de urmărire a execuției au coborât de la două zile la 10 minute, iar un proces de suport care acumulase 9.000 de fluxuri construite manual a fost înlocuit cu automatizări de tip self-service.
Am verificat povestea la sursă. Ea este reală, iar sursa este chiar Praveen Neppalli Naga, directorul tehnic al Uber pentru diviziile Mobility și Delivery, care a descris public metoda: fiecare inginer a lucrat în pereche cu un expert de domeniu, într-un ciclu strict de două săptămâni. Două zile de observație directă a muncii, o zi de prioritizare, două zile de construcție, patru zile de validare cu alți colegi care fac aceeași muncă, apoi livrare. Onestitatea ne obligă însă să spunem și restul.
Toate cifrele provin dintr-o singură postare a unui executiv, fără audit independent, fără metodologie publicată și fără impact exprimat în bani. Iar din versiunile virale lipsește un detaliu esențial: Uber și-a consumat întregul buget AI pe 2026 în aproximativ patru luni, în principal pe instrumente de programare asistată, iar conducerea a impus ulterior plafoane de cheltuieli. Automatizarea costă. Uneori mai mult decât pare.
Unda verde în automatizare este dată de fluxul de lucru, nu de sarcini
Adevărata lecție a experimentului este metoda. Cercetarea independentă arată de ce. Studiul MIT „The GenAI Divide" (2025), construit pe peste 300 de inițiative analizate și pe interviuri în 52 de organizații, a găsit că doar circa 5% dintre proiectele pilot integrate produc valoare măsurabilă în contul de profit și pierdere. Restul rămân blocate la stadiul de demonstrație. McKinsey confirmă din alt unghi: 88% dintre organizații folosesc deja AI în cel puțin o funcție, dar numai aproximativ 21% au redesenat efectiv vreun flux de lucru, iar companiile cu performanță ridicată sunt de aproape trei ori mai dispuse să reconstruiască fluxurile din temelii.
Diferența dintre învingători și restul pieței nu este calitatea modelelor. Este disponibilitatea de a schimba modul în care se face munca.
| IDEEA CENTRALĂ Companiile care tratează inteligența artificială ca pe o licență software rămân cu structura veche și cu rezultate marginale. Cele care așază oamenii potriviți lângă tehnologie și redesenează munca în jurul rezultatului intră în minoritatea care produce valoare reală. |
Ce ne învață cei care au alergat prea repede
Entuziasmul are și un dosar de corecții, pe care îl ignorăm pe propriul risc. Cazurile de mai jos sunt documentate public, cu declarațiile ulterioare ale companiilor cu tot.
| Companie | Anunțul | Ce a urmat |
| Klarna | Asistentul AI face munca a 700 de agenți; profit estimat de 40 mil. USD | CEO-ul a recunoscut în 2025 că accentul excesiv pe cost a scăzut calitatea; compania reangajează oameni pentru cazurile complexe |
| Salesforce | 4.000 de posturi de suport reduse; AI preia jumătate din interacțiuni | Reformulat drept „reechilibrare": sute de angajați mutați în vânzări și servicii profesionale |
| Duolingo | Direcție „AI-first"; renunțare treptată la colaboratorii externi | CEO-ul a revenit public de două ori asupra mesajului; niciun angajat permanent concediat |
| Moderna | HR și IT unite sub un singur lider; peste 3.000 de aplicații GPT interne | Cel mai coerent model structural: planificarea muncii, nu a posturilor |
| IKEA (Ingka) | Un chatbot preia aproape jumătate din solicitările clienților | 8.500 de operatori recalificați drept consultanți de design; canal nou de 1,3 miliarde EUR |
Tiparul se repetă cu o regularitate aproape didactică: anunț spectaculos despre înlocuirea oamenilor, urmat de o corecție discretă atunci când calitatea scade. Nu pentru că tehnologia nu funcționează, ci pentru că înlocuirea completă a omului în relația cu clientul s-a dovedit, deocamdată, o economie falsă.
Trei schimbări reale, fiecare cu prețul ei
Postarea virală identifică trei mutații ale companiei construite în jurul AI: echipe mai mici, roluri mai largi, mai puțini șefi. Toate trei sunt susținute de date. Niciuna nu vine gratis.
- Echipele devin mai mici. Gallup măsoară o creștere a numărului mediu de subordonați direcți per manager de la 8,2 în 2013 la 12,1 în 2025, iar numărul managerilor din companiile americane listate a scăzut cu 6,1% între 2022 și 2025. Atenție însă: o parte din această comprimare vine din disciplina de cost de după pandemie, nu din AI.
- Rolurile devin mai largi. Cea mai solidă teză dintre cele trei. Un studiu Harvard Business School pe 50.000 de programatori a arătat că accesul la un asistent AI mută timpul dinspre managementul de proiect (minus 10%) spre munca de construcție propriu-zisă (plus 5%). Specialistul preia coordonarea, iar la Uber inginerul devine, în cuvintele companiei, managerul unei echipe de agenți.
- Straturile de management se subțiază. Adevărat, dar cu un avertisment serios. Korn Ferry găsește că 41% dintre angajați spun că organizația lor a tăiat niveluri de conducere, iar 37% dintre cei rămași fără manager se simt lipsiți de direcție. Aplatizarea fără redefinirea rolului managerilor rămași produce în primul rând epuizare.
Ce ar trebui să facă o companie românească
Recomandarea noastră pentru clienți este simplă și verificabilă. Nu cumpărați licențe ca să bifați transformarea. Începeți cu două până la patru echipe pilot, pe fluxuri repetitive, cu volum mare și date disponibile: un constructor lângă un expert de domeniu, cicluri de două săptămâni, livrare la capătul fiecărui ciclu. Măsurați trei lucruri în același timp: durata procesului, calitatea rezultatului, inclusiv satisfacția clientului, și costul pe rezultat, cu tot cu factura de calcul. Experiența Uber arată că factura poate mânca economiile. Abia după ce fluxurile s-au schimbat cu adevărat discutați organigrama. Structura urmează munca, nu invers.
Postarea care a pornit această discuție se încheia corect: după implementarea AI, organigrama ar trebui să arate diferit. Adăugăm doar condiția care desparte minoritatea de 5% de restul pieței. Organigrama trebuie să arate diferit pentru că ați reconstruit munca, nu pentru că ați tăiat oameni ca să dea bine într-un raport către acționari. Diferența dintre cele două strategii e lăsată pe dinafară în comunicatele de presă. Cel mai important este că se vede în calitate, în clienți și, până la urmă, în cifre.
Dan Mihai Toader este CEO al Aeolus Business Consulting, firmă românească de consultanță în inteligență artificială.
