Automatizarea cu AI în instituțiile publice: unde apare valoarea și cum se cumpără prin SEAP

Contextul: decalajul nu mai este tehnologic, ci operațional

România are o problemă de adopție, nu de tehnologie. Potrivit Eurostat, în 2025 doar 24,1% dintre românii cu vârsta între 16 și 74 de ani au folosit site-uri sau aplicații ale autorităților publice, față de 71,9% media UE, cel mai scăzut nivel din Uniune. În mediul privat, imaginea este similară: 5,2% dintre firmele din România foloseau tehnologii AI în 2025, față de aproape 20% media UE.

În același timp, statul a început să automatizeze la scară. Autoritatea pentru Digitalizarea României coordonează un proiect PNRR care vizează automatizarea a 240 de procese birocratice în 32 de instituții publice. Raportul Comisiei Europene privind Deceniul Digital arată că 5,8 miliarde de euro din PNRR și 2,7 miliarde din fondurile de coeziune sunt direcționate către transformarea digitală a României.

Concluzia pentru un conducător de instituție este simplă: banii și cadrul legal există. Ce lipsește de obicei este metoda prin care o nevoie concretă devine un rezultat măsurabil.

Trei idei care schimbă felul în care se abordează AI în sectorul public

1. Valoarea stă în sarcini, nu în posturi

Un studiu al Alan Turing Institute (2025) a estimat că 41% din timpul de lucru al angajaților din sectorul public britanic este alocat unor sarcini la care AI generativ poate ajuta. Doar 4 din 91 de activități analizate au fost considerate complet expuse. Mesajul este clar: AI nu înlocuiește funcții întregi, ci preia bucăți din fiecare funcție.

2. Câștigurile mici, repetate zilnic, sunt cele mai mari

În pilotul guvernului britanic cu peste 20.000 de funcționari, utilizatorii au raportat în medie 26 de minute economisite pe zi. Pare puțin, dar înmulțit cu numărul de zile lucrătoare și cu numărul de angajați devine o capacitate echivalentă cu zeci de posturi.

3. Procesul bate aplicația

Majoritatea eșecurilor vin din cumpărarea unei licențe fără un proces definit, fără date pregătite și fără un responsabil intern. O automatizare bine aleasă, pe un flux clar, livrează mai mult decât o platformă mare folosită parțial.

Cadrul NION: matricea volum–risc

Pentru a alege primele procese, le așezăm pe două axe: volumul (de câte ori se repetă sarcina) și riscul (cât de grav este un răspuns greșit pentru cetățean).

• Volum mare, risc mic — începeți aici: întrebări frecvente, clasificarea documentelor, rapoarte periodice, introducere de date între aplicații.
• Volum mare, risc mediu — automatizare cu validare umană: drafturi de răspuns la petiții, extragerea datelor din cereri.
• Volum mic, risc mic — automatizare oportunistă: sinteze de documente, traduceri interne.
• Risc mare — doar asistență, nu decizie: orice afectează drepturile cetățeanului rămâne la funcționar.

Ghid practic: de la idee la recepție în cinci pași

1. Inventarul sarcinilor: listați 10–15 sarcini repetitive, cu volumul lunar și timpul mediu pe sarcină.
2. Diagnosticul: alegeți 1–2 procese din zona „volum mare, risc mic” și măsurați situația actuală (timp, erori, întârzieri).
3. Specificația: descrieți rezultatul, nu tehnologia. Exemplu: „90% dintre întrebările frecvente primesc răspuns automat, cu sursa oficială afișată”.
4. Achiziția: estimați valoarea, alegeți procedura (achiziție directă sau procedură simplificată) și codurile CPV potrivite.
5. Pilotul și recepția: testați pe date reale, comparați cu situația inițială, recepționați pe baza indicatorilor.

Un calcul ilustrativ

Ipoteze: o primărie de oraș mediu primește 1.200 de solicitări lunare repetitive (telefon, e-mail, ghișeu), cu un timp mediu de 6 minute pe solicitare. Asta înseamnă 120 de ore pe lună. Dacă un asistent AI preia 50% dintre ele, instituția recuperează circa 60 de ore lunar, adică aproximativ 720 de ore pe an, timp care poate merge către dosarele complexe. Cifrele reale se stabilesc în diagnostic, pe datele instituției.

Greșeli frecvente

• Licență fără implementare, instruire și mentenanță.
• Specificații vagi, care nu permit o recepție obiectivă.
• Lipsa unui responsabil intern care să actualizeze informațiile.
• Ignorarea obligațiilor din AI Act și GDPR până la final.

Ce ar trebui să facă un conducător de instituție în următoarele 90 de zile

• Zilele 1–30: inventarul sarcinilor și alegerea a două procese pilot.
• Zilele 31–60: diagnostic, specificație și achiziție.
• Zilele 61–90: pilot pe date reale și decizia de extindere pe baza cifrelor.

Despre NION

NION este o agenție de marketing digital și implementare de inteligență artificială, fondată în 2018 la Râmnicu Vâlcea. Lucrăm pe procese măsurabile: fiecare automatizare pornește de la un diagnostic, are un indicator de rezultat și se predă documentată. Ofertăm direct în SEAP/SICAP, în asociere sau ca subcontractant pentru ofertantul principal.

Surse

• Eurostat via Business Forum (2026): utilizarea e-guvernării în România vs. UE
• Eurostat via AGIR (2026): utilizarea AI de către firme în 2025, UE vs. România
• Capital (2026): automatizarea a 240 de procese în 32 de instituții
• Comisia Europeană: Romania 2025 Digital Decade Country Report
• PublicTechnology (2025): studiul Alan Turing Institute privind AI în sectorul public
• Guvernul Regatului Unit (2025): rezultatele pilotului cu 20.000 de funcționari
• Newsweek România: pragurile de achiziție directă din Legea 98/2016