Inteligența artificială se integrează treptat în procesele companiilor europene. Automatizare, analiză de date, asistență în luarea deciziilor: utilizările sale se multiplică și deschid noi posibilități pentru accelerarea transformării digitale.
Însă, pe măsură ce IA capătă un rol din ce în ce mai important în cadrul companiilor și al tranzacțiilor digitale, o altă întrebare devine esențială: cea a încrederii. O companie poate utiliza inteligența artificială fără a fi neapărat pregătită să se bazeze pe ea pentru procese sensibile sau critice. Fiabilitatea, confidențialitatea datelor, controlul uman sau chiar dependența tehnologică devin astfel elemente determinante.
Această problemă legată de încrederea în IA reiese clar din răspunsurile celor 700 de factori de decizie chestionați în Franța, Germania, Italia și Spania în cadrul Barometrului european al încrederii digitale 2026, realizat de Namirial în parteneriat cu Xerfi. Nivelurile de adoptare sunt în creștere, dar nu reflectă întotdeauna încrederea acordată tehnologiei.
Prin urmare, miza nu mai constă doar în a afla până unde sunt dispuse companiile să adopte IA, ci în ce condiții vor fi dispuse să aibă încredere în ea.
IA se integrează în procesele companiilor europene
Inteligența artificială nu mai este limitată la experimente izolate. Ea își găsește treptat locul în procesele companiilor, cu niveluri de adoptare care reflectă totuși ritmuri diferite în funcție de țară.
Franța și Spania înregistrează cele mai ridicate niveluri de utilizare, în jur de 68-70 %, în timp ce Germania și Italia se situează în jur de 54-55 %. Aceste diferențe arată că integrarea IA este deja bine avansată, fără însă a progresa în mod uniform în Europa.
Această adoptare este deja însoțită de așteptări concrete cu privire la valoarea pe care IA o poate aduce întreprinderilor. Astfel, automatizarea proceselor ocupă primul loc în Franța (45 %) și în Spania (52 %), în timp ce Germania plasează pe primul loc analiza documentelor (42 %). Italia se distinge prin acordarea priorității detectării fraudelor (64 %). Aceste diferențe ilustrează utilizări și așteptări încă contrastante în funcție de piețe.
Însă măsurarea gradului de adoptare nu este suficientă pentru a evalua maturitatea companiilor în ceea ce privește IA. Utilizarea unei tehnologii pentru automatizarea anumitor sarcini sau pentru sprijinirea angajaților nu presupune același nivel de încredere ca și încredințarea acesteia cu gestionarea unor procese sensibile sau critice.
Adoptare și încredere: un decalaj revelator
Adoptarea inteligenței artificiale și acordarea încrederii în aceasta sunt două etape bine distincte. Pe măsură ce IA se integrează în procesele companiilor, problema nu mai vizează doar capacitatea acesteia de a îmbunătăți sau automatiza anumite sarcini, ci nivelul de responsabilitate pe care companiile sunt dispuse să i-l încredințeze.
Cifrele ilustrează clar acest decalaj. În Franța, unde utilizarea IA atinge aproximativ 68%, doar 42% dintre factorii de decizie o consideră fiabilă pentru procesele critice. În schimb, Germania înregistrează un nivel de adoptare mai scăzut, de aproximativ 55%, dar cea mai mare proporție de încredere dintre cele patru țări studiate, de 52%.
Italia prezintă, de asemenea, un decalaj mai redus, cu aproximativ 54% adoptare și 51% încredere. În Spania, unde utilizarea IA ajunge la aproape 70%, 53% dintre factorii de decizie se declară dispuși să aibă încredere în ea în cadrul proceselor critice.
Aceste diferențe ne reamintesc că maturitatea în ceea ce privește IA nu poate fi evaluată doar prin prisma ratei sale de adoptare. Cu cât rolul acesteia devine mai important, cu atât intră în joc mai multe criterii: fiabilitatea sistemelor, calitatea datelor, transparența sau chiar capacitatea de a menține o supraveghere umană. Aceste dimensiuni se află, de altfel, în centrul abordării europene privind IA de încredere, în special prin intermediul IA Act.
Nivelurile de încredere observate arată astfel că mai sunt încă câteva obstacole de depășit înainte de a integra pe scară mai largă IA în procesele cele mai sensibile.
Ce mai frânează încă încrederea în IA?
Pe măsură ce inteligența artificială se integrează în procesele companiilor, întrebările se schimbă. Nu mai este vorba doar de a evalua ce poate aduce IA, ci și de riscurile care însoțesc utilizarea acesteia.
Confidențialitatea datelor reprezintă principala preocupare în Franța. În Germania și Italia, factorii de decizie sunt mai preocupați de dependența față de furnizori non-europeni, în timp ce în Spania, pierderea controlului uman reprezintă o preocupare importantă. Aceste diferențe arată clar că încrederea în IA nu se bazează pe un singur factor: ea depinde atât de controlul asupra datelor, cât și de tehnologiile utilizate și de nivelul de control păstrat de întreprindere.
Dincolo de aceste diferențe naționale, anumite preocupări se regăsesc pe mai multe piețe. Confidențialitatea datelor, pierderea controlului uman, dependența de furnizori non-europeni, explicabilitatea deciziilor sau conformitatea cu reglementările stau la baza întrebărilor factorilor de decizie. Aceasta din urmă figurează, în special, printre cele patru preocupări principale în fiecare dintre țările studiate, confirmând faptul că încrederea în IA depinde atât de utilizările sale, cât și de capacitatea întreprinderilor de a le reglementa.
Chestiunea controlului capătă, de asemenea, o importanță tot mai mare pe măsură ce sistemele devin mai autonome. Capacitatea de a înțelege modul lor de funcționare, de a le supraveghea acțiunile și de a interveni atunci când este necesar devine esențială pentru a evita ca automatizarea crescândă să se traducă printr-o pierdere a controlului sau chiar printr-o creștere a riscurilor.
Aceste preocupări ne determină să trecem dincolo de simpla performanță tehnologică și să ne concentrăm asupra cadrului în care este implementată IA. Tocmai aici se construiesc condițiile pentru o IA de încredere.
Date, transparență, control: condițiile unei IA de încredere
Încrederea în inteligența artificială nu depinde doar de performanțele acesteia. Pentru ca o întreprindere să o poată integra în mod durabil în procesele sale, ea trebuie să fie capabilă să înțeleagă cum funcționează aceasta, ce date utilizează și în ce condiții poate fi supravegheată.
Guvernanța datelor constituie un prim pilon. Calitatea, proveniența, protecția acestora și condițiile în care sunt prelucrate influențează direct fiabilitatea sistemelor de IA. O tehnologie performantă nu poate inspira încredere pe termen lung dacă întreprinderea nu deține controlul asupra datelor pe care se bazează.
Transparența joacă, de asemenea, un rol esențial. Identificarea capacităților și a limitelor unui sistem, înțelegerea rolului său într-un proces și asigurarea unei trasabilități suficiente permit o mai bună reglementare a utilizării sale. Această logică se află în centrul abordării europene: pentru sistemele de IA cu risc ridicat, cadrul european, prin intermediul Legii privind IA (IA Act), prevede în special cerințe privind calitatea datelor, transparența, trasabilitatea, robustețea și securitatea cibernetică.
În cele din urmă, automatizarea nu înseamnă neapărat eliminarea intervenției umane. Cu cât IA intervine mai mult în decizii sensibile, cu atât devine mai importantă capacitatea de a-i monitoriza funcționarea, de a-i pune la îndoială rezultatele și de a interveni în caz de probleme. Controlul uman face, de altfel, parte din cerințele prevăzute pentru sistemele cu risc ridicat în Legea privind IA.
Încrederea se bazează astfel atât pe performanțele IA, cât și pe capacitatea întreprinderii de a-i reglementa utilizarea și de a păstra controlul asupra proceselor sale.
IA și suveranitatea: problema dependenței tehnologice
Încrederea în inteligența artificială ridică, de asemenea, o problemă mai strategică: cea a dependenței tehnologice. Sistemele de IA se bazează pe un ansamblu de resurse: modele, infrastructuri cloud, capacități de calcul și date, al căror control poate deveni decisiv atunci când sunt integrate în procese sensibile sau cu risc ridicat.
Această preocupare este deosebit de vizibilă în Germania și Italia, unde dependența față de furnizori non-europeni figurează printre principalele obstacole menționate în legătură cu IA. Alegerea unei soluții nu se mai bazează, așadar, exclusiv pe performanțele acesteia: originea furnizorului, condițiile de prelucrare a datelor sau chiar capacitatea de a păstra controlul asupra mediului tehnologic propriu sunt acum luate în considerare.
Această chestiune depășește strategiile individuale ale întreprinderilor. Uniunea Europeană încearcă astăzi să-și reducă dependențele în ceea ce privește tehnologiile digitale critice, în special în domeniul cloud și al IA. În iunie 2026, Comisia a propus, printre altele, „Cloud and AI Development Act”, care prevede un cadru european de evaluare a suveranității în domeniul cloud și al IA.
Pentru o întreprindere, suveranitatea nu înseamnă neapărat căutarea unei autonomii tehnologice totale. Ea implică mai degrabă capacitatea de a-și evalua dependențele, de a-și controla datele și de a păstra suficiente opțiuni și control asupra tehnologiilor cărora le încredințează procesele sale.
Pe măsură ce IA capătă o importanță tot mai mare, problema devine, așadar, și cea a gradului acceptabil de dependență. O miză deosebit de importantă atunci când nu mai este vorba doar de asistarea anumitor sarcini, ci de integrarea inteligenței artificiale în procese critice și strategice.
Ce rol are IA în procesele critice?
Cu cât inteligența artificială intervine mai mult în procese sensibile, cu atât nivelul de exigență crește. O întreprindere nu așteaptă aceleași garanții de la un instrument utilizat pentru a sprijini redactarea unui conținut, cât de la un sistem implicat într-o decizie, o tranzacție digitală sau un proces cu consecințe directe pentru organizație sau clienții săi.
Nivelul de încredere așteptat trebuie, așadar, să evolueze odată cu nivelul de risc. Cu cât consecințele potențiale ale unei erori sunt mai importante, cu atât compania trebuie să definească cu precizie ce poate realiza IA în mod autonom și situațiile în care intervenția umană rămâne necesară.
Această nevoie de control devine cu atât mai importantă cu cât întreprinderile trec treptat de la experimentare la utilizări mai integrate. Studii recente privind adoptarea IA în întreprinderi subliniază tocmai importanța crescândă a guvernanței, a responsabilității și a supravegherii umane atunci când IA se apropie de activitățile de bază ale întreprinderii.
Adevărata provocare constă, așadar, în a adapta nivelul de control odată cu evoluția utilizărilor. Pentru a integra IA în mod durabil în procesele critice, companiile vor trebui să depășească etapa adoptării tehnologice și să construiască un cadru capabil să inspire suficientă încredere pentru a trece la scară largă.
Construirea încrederii pentru a trece de la adoptare la maturitate
Pe măsură ce utilizările inteligenței artificiale se dezvoltă și se apropie de activitățile strategice, capacitatea de a reglementa tehnologia devine la fel de importantă ca și performanțele acesteia. Această evoluție se regăsește pe scară mai largă în întreprinderile europene, unde progresul IA este încă însoțit de lacune în materie de guvernanță și de gestionare a riscurilor.
Trecerea de la experimentare la o utilizare durabilă presupune astfel îndeplinirea mai multor condiții: controlul datelor utilizate, definirea clară a responsabilităților, adaptarea nivelului de supraveghere umană la riscuri și asigurarea faptului că sistemele rămân suficient de transparente și controlabile. Maturitatea nu se mai măsoară, așadar, doar prin numărul de aplicații implementate, ci prin capacitatea întreprinderii de a le integra într-un cadru de încredere bine controlat.
Această evoluție schimbă, de asemenea, modul de abordare a inovației. Guvernanța, securitatea și controlul nu sunt neapărat obstacole în calea dezvoltării IA: dimpotrivă, ele pot permite extinderea progresivă a utilizării acesteia la procese în care cerințele de fiabilitate sunt mai ridicate. Organizațiile care reușesc să se extindă la scară largă tind tocmai să-și asocieze implementările cu investiții în date, guvernanță și formarea echipelor.
Prin urmare, miza nu mai constă doar în a ști dacă întreprinderile vor adopta inteligența artificială. Acum este vorba de a determina cum vor putea acestea să creeze condițiile necesare pentru a-i acorda mai multă încredere, fără a-și pierde controlul asupra datelor, deciziilor și proceselor lor, îmbunătățindu-și în același timp performanța.
Pentru a afla mai multe și a descoperi date detaliate privind adoptarea IA, nivelurile de încredere și preocupările factorilor de decizie din Franța, Germania, Italia și Spania, consultați Barometrul european al încrederii digitale 2026 realizat de Namirial.
