De ce ai GenAI în companie, dar productivitatea nu crește?
⚡ Reper CorpQuants: “Avem AI” nu înseamnă “avem rezultate”. Diferența se face prin workflow-uri clare, verificare și standardizare.
Mulți au trecut deja de etapa “wow, AI-ul scrie texte”. Au conturi, tool-uri, licențe. Și totuși, după câteva luni, apare surpriza: nu se vede în timpi, în calitate sau în decizii. Doar în “încă un tool”.
Asta e AI Productivity Gap: diferența dintre potențialul GenAI și rezultatele reale. Se întâmplă când AI-ul e folosit ocazional, fiecare “după stil”, fără output standard, fără reguli de date și fără un pas clar de validare.
Vestea bună: gap-ul nu se repară cu “mai mult AI”, ci cu mai multă disciplină — exact ca în orice proces:
input controlat → logică → verificare → output standard.
🔍 3 simptome că ești în “AI Productivity Gap”
- Output-uri frumoase, dar inconsecvente: fiecare scrie altfel, rezultatele nu se pot compara, nu se pot reutiliza.
- AI produce “narațiuni”, nu evidențe: apar explicații convingătoare, dar fără surse, calcule sau pași verificabili.
- Confidențialitatea e neclară: oamenii nu știu ce date pot introduce și ce e interzis → risc operațional.
🧩 Secțiunea care face diferența: “dovada” ca standard de lucru
Cea mai rapidă metodă de a transforma GenAI într-un instrument sigur și util este să îl obligi să lucreze cu evidențe. În loc să ceri “explică-mi situația”, cere un output structurat în trei straturi:
- FAPT: ce se vede direct în date (cifre, trenduri, diferențe vs. perioadă/buget).
- IPOTEZĂ: explicații posibile, dar marcate clar ca ipoteze.
- NECESITĂ VERIFICARE: întrebări de control + ce surse interne confirmă/infimă.
Acest “triunghi” reduce drastic riscul de halucinații și, în același timp, crește calitatea: echipele nu mai primesc un text frumos, ci un draft care îți economisește timp și te conduce la validare.
🛠️ “Fixul” CQ: 4 pași simpli care aduc ROI (în 2–4 săptămâni)
1) Alege un flux repetitiv
Memo 1-pager, sinteză PDF, raport variații, e-mailuri către stakeholderi. Un singur flux = control rapid.
2) Standardizează output-ul
Același format, aceleași secțiuni, aceeași cerință: evidențe înainte de concluzii.
3) Introdu un pas de validare
Checklist scurt (5–10 puncte). AI propune, omul validează. Simplu, dar transformator.
4) Reguli de date
Ce e interzis, ce e permis, ce se anonimizează. Fără asta, ROI-ul vine cu risc.
🎯 CQ tip: AI-ul productiv arată “plictisitor”: același format, aceleași reguli, aceeași verificare. Dar tocmai asta îl face scalabil.
📈 Ce câștigi când închizi gap-ul
- -30% până la -50% timp pe livrabile repetitive (drafturi, sinteze, rapoarte narative);
- mai puține erori prin standard + validare;
- consistență în comunicare și un audit trail mai curat.
🚀 Legătura cu cursul
Dacă vrei să transformi GenAI din “tool simpatic” într-un motor de productivitate , cursul nostru este construit exact pentru asta:
Generative AI în Companii – De la concepte la utilizare responsabilă
Vei învăța cum alegi use-case-uri bune, cum standardizezi output-uri, cum validezi și cum setezi un cadru practic de guvernanță și date.
(Acest material a fost asistat de un instrument AI și a fost revizuit de echipa noastră înainte de publicare).