Deficitul cronic de personal calificat a mutat rapid atenția directorilor financiari spre tehnologie, iar inteligența artificială a devenit din excepție regulă. În paralel, apar posturi noi în jurul AI, greu de ocupat la fel ca pozițiile clasice rămase vacante. Rezultatul este un cerc vicios: lipsa oamenilor împinge companiile spre automatizare, automatizarea cere competențe noi pe care piața nu le produce suficient de repede, iar decalajele se adâncesc. Dacă privești această dinamică strict prin costuri și productivitate, pare un progres logic. Dacă o privești prin prisma capitalului uman, înțelegi de ce Europa și România au nevoie urgentă de recalificare reală și de politici care să țină pasul cu ritmul tehnologic.
Ce arată datele: AI devine soluția implicită
În finanțe, majoritatea echipelor au trecut de pilotări la implementări integrate de AI. Studiile recente arată că aproximativ două treimi dintre organizații declară soluții de inteligență artificială operaționale, iar peste o zecime folosesc deja agenți AI autonomi pentru sarcini repetitive sau analitice. Zonele cu câștig rapid sunt clare: planificare și analiză financiară, managementul vânzărilor și al profitabilității, optimizarea capitalului de lucru și controlul cheltuielilor. Pe scurt, acolo unde datele sunt multe, deciziile sunt frecvente și timpul e critic, AI livrează valoare.
În același timp, prioritățile de recrutare s-au schimbat vizibil. Competențele de top cerute anul acesta și anul viitor combină AI și automatizarea cu analiza de date și integrarea tehnologică. Abilități odinioară centrale în finanțe rămân importante, dar coboară în ierarhie. Ca răspuns, o parte dintre companii investesc în programe de perfecționare pentru personalul existent și lărgesc căutarea spre candidați din medii netradiționale sau din alte departamente. Chiar și așa, rezistența la schimbare și deficitul de expertiză în implementare rămân obstacole consistente.
Cercul vicios: lipsă de oameni, mai multă automatizare, roluri noi greu de acoperit
Criza de talente împinge spre automatizare, iar automatizarea creează cerere pentru arhitecți de date, ingineri de prompt, product owners de AI și analiști cu dublă specializare financiar-tehnică. Pentru aceste roluri, piața oferă încă prea puțini candidați, iar organizațiile intră în competiție acerbă. În paralel, joburile tradiționale nu dispar, ci se redesenează. Controllerul devine designer de fluxuri, FP&A devine orchestrator de agenți, iar auditorul își petrece tot mai mult timp pe guvernanță de date și validarea modelelor.
Această transformare vine cu riscuri. Fără o arhitectură solidă de date și o guvernanță clară, inițiativele se împotmolesc în securitate, calitatea datelor sau conformitate. În fazele incipiente, multe echipe se lovesc de infrastructură moștenită și de ROI neclar. Pe măsură ce maturitatea crește, provocarea se mută spre protejarea datelor sensibile și controlul folosirii instrumentelor generative. Dacă nu traduci tehnologia în procese, metrici și politici, riști să accelerezi cheltuiala fără să accelerezi și valoarea.
De ce Europa și România sunt expuse
La nivel european, raportările oficiale arată un deficit structural de competențe digitale, accentuat de demografie și de ritmul inegal al educației adulților. O parte semnificativă a populației active nu deține nici măcar competențe digitale de bază, iar recunoașterea calificărilor peste granițe este încă greoaie. În aceste condiții, migrația internă nu acoperă golurile, iar competiția pentru specialiști IT devine standard în toate sectoarele, nu doar în tehnologie.
Pentru România, decalajele sunt mai adânci. Participarea redusă la formarea continuă, investițiile scăzute în cercetare-dezvoltare și accesul inegal la resurse digitale îngreunează reprofesionalizarea rapidă. Rezultatul este o piață în care posturile legate de AI se deschid, dar nu se ocupă ușor, iar companiile se văd nevoite fie să importe competențe, fie să construiască programe interne de academii și rezidențiate, cu costuri inițiale mai mari și recuperare în timp.
Cum rupi cercul la nivel de companie și la nivel individual
Ca organizație, începi cu fundația de date: curățare, catalogare, politici de retenție și acces. Fără asta, niciun agent AI nu îți va livra constant. Apoi, stabilești o foaie de parcurs cu scenarii de utilizare măsurabile, de la task-uri cu câștig rapid până la procese critice, cu obiective de valoare și de risc clar definite. Creezi o funcție de guvernanță pentru AI care să includă securitate, juridic, risc, conformitate și etică, iar în paralel lansezi programe de upskilling diferențiate: pentru utilizatori de business, pentru super-utilizatori și pentru rolurile tehnice cheie. Când nu găsești la timp oameni pe piață, te uiți spre candidați netradiționali și spre reconversii interne, însoțite de mentorat pe proiecte reale.
La nivel individual, îți crești valoarea combinând abilitățile de domeniu cu alfabetizarea de date și noțiunile de AI aplicat. Înveți să definiești un caz de utilizare, să judeci calitatea datelor, să documentezi un prompt și să validezi un rezultat. Îți exersezi gândirea critică și înțelegi limitările modelelor, de la halucinații la bias. Începi cu certificări scurte, apoi treci pe proiecte de teren, pentru că doar practica îți fixează competența. Dacă ești la început cu AI, alegi un proces simplu din munca ta și îl automatizezi parțial, măsurând timpul economisit și calitatea rezultatului. Așa construiești portofoliu și încredere, conform Deloitte Finance Trends 2026.