Inteligența artificială: Noul aliat al afacerii tale

Inteligența artificială continuă să transforme strategiile operaționale ale întreprinderilor mici și mijlocii, oferind o varietate de soluții care abordează provocări atât în domeniul financiar, cât și în cel al vânzărilor. Deși aceste instrumente bazate pe IA se susțin singure prin funcționalitățile lor, adevărata lor putere iese la iveală atunci când sunt combinate inteligent, permițând fluxul perfect de date și informații între platforme. În această articol mă voi concentra pe exemple concrete care ilustrează atât utilitatea, cât și posibilitățile de integrare ale acestor tehnologii. Observând modul în care IMM-urile pot valorifica simultan mai multe soluții cu ajutorul IA, devine evident că un ecosistem tehnologic coerent le poate ajuta pe acestea să-și administreze finanțele mai eficient și să-și îndrume echipele de vânzări spre rate de conversie mai ridicate.

Ca atunci când începi un job nou și ți se fac training-uri de protecția și stingerea incendiilor precum și de securitate și sănătate în muncă (celebrele PSI și SSM), și aici avem nevoie de câteva noțiuni de bază pentru a ne proteja atât pe noi cât și pe ceilalți de riscurile pe care tehnologiile IA le aduc. Am vorbit într-un articol precedent despre aceste riscuri, așa că le reluăm pe scurt: discriminarea persoanelor, părtiniri și prejudecăți în datele de training și implicit și în rezultate, halucinații, încălcări de copyright, consum ridicat de resurse, convergența rezultatelor etc. 

Toate aceste riscuri obligă companiile ce produc, vând, distribuie și folosesc sisteme IA să facă analize de risc, conform Regulamentului UE pentru utilizarea Inteligenței Artificiale (AI Act) și să le clasifice în sisteme de mare risc, risc limitat și risc minimal. De exemplu, un sistem AI ce filtrează CV-uri poate să discrimineze pe bază de vârstă sau sex, dacă ia ca date de training CV-urile angajaților din firmă ce poate sunt majoritar bărbați de peste 40 de ani. Adresarea acestor riscuri implică măsuri de detecție a discriminărilor, intervenție umană rapidă și feedback.

Pe de altă parte, firmele mici și mijlocii folosesc intens sisteme de IA generativă, fără ca măcar să aibă habar, întrucât angajații au adoptat „pe barba lor” ChatGPT, Claude, Gemini sau alte sisteme pentru a-și face mai ușor treaba – scris de proiecte, referate, email-uri, propuneri de vânzări etc. Însă dacă în aceste sisteme sunt introduse date confidențiale sau personale, avem încălcări sistematice ale securității datelor. De aceea este nevoie ca în orice firmă să există un „portofoliu” de sisteme IA folosite sau dezvoltate, pentru a putea fi monitorizate astfel încât riscurile să nu se materializeze. 

Analiză financiară de bază

Multe firme mici încep drumul spre adoptarea IA automatizând sarcinile financiare de bază, în special pe cele legate de contabilitate și gestionarea facturilor. Un punct de pornire obișnuit este QuickBooks Online, care, prin chatbot-ul QB Assistant, oferă o modalitate facilă de a obține informații în timp real despre fluxul de numerar și tiparele de cheltuieli. Pentru o mică afacere de retail care procesează numeroase plăți mici în fiecare zi, funcțiile de IA din QuickBooks Online pot identifica vârfurile sezoniere de vânzări, sugerând directorului să facă stocuri înainte de o perioadă de cerere crescută. Pasul următor, la fel de logic, este adesea integrarea cu sisteme specializate în gestionarea conturilor de plăți și încasări. Acestea pot prelua automat datele din facturi, caută duplicate și rutează cererile de plată printr-un flux de aprobare. Pentru același magazin de retail, aceste două sisteme comunică între ele astfel încât, de fiecare dată când o factură este înregistrată, QuickBooks Online se actualizează automat, asigurând coerența datelor în registre. Sincronizarea ajută proprietarul să vadă imediat care sunt plățile restante, informație ce intră apoi în calculele pentru fluxul de numerar efectuate de QB Assistant. Când ambele instrumente funcționează la unison, se evită întârzierile la plată și se menține o perspectivă clară asupra obligațiilor financiare curente.

O altă integrare financiară utilă poate implica platforma Xero ca registru contabil principal, în combinație cu Hubdoc pentru gestionarea documentelor și Float pentru prognoza fluxului de numerar. Xero înregistrează toate tranzacțiile financiare, în timp ce Hubdoc automatizează clasificarea chitanțelor și facturilor, scutind o firmă mică de producție de ore întregi de introducere manuală a datelor. Float folosește apoi datele din Xero pentru a prezice, în timp real, când este posibil să apară un deficit sau un surplus de numerar. Dacă firma produce piese pentru un client care plătește în 60 de zile, previziunile făcute de Float pot semnala un posibil deficit de fonduri în luna următoare, permițând proprietarului să amâne o achiziție non-critică sau să obțină o finanțare pe termen scurt. Forța integrării rezidă în modul cum fiecare platformă o alimentează pe cealaltă: Hubdoc se asigură că datele din Xero sunt corecte și la zi, iar Xero furnizează cifrele pe baza cărora Float construiește analizele sale de flux de numerar. Astfel, dacă firma trebuie să refacă prognoza după o decizie de investiție, scenariul se recalculează aproape instantaneu. Având o imagine clară a costurilor imediate și a veniturilor viitoare, proprietarul poate decide dacă investiția merită făcută fără să riște plata salariilor sau a altor cheltuieli esențiale.

Pentru cei care doresc să adauge un grad mai avansat de analiză financiară, instrumente precum Fathom sau Jirav pot fi suprapuse peste software-ul de contabilitate existent. Un lanț de restaurante cu mai multe locații ar putea folosi QuickBooks Online pentru contabilitatea de bază, un alt sistem pentru automatizarea plăților și apoi Fathom pentru a genera tablouri de bord KPI ce compară costurile la mâncare, cheltuielile cu personalul și marjele de profit între locații. Analizând date istorice din QuickBooks, algoritmii IA din Fathom semnalează valorile atipice, precum o creștere neobișnuită a costurilor pentru ingrediente la o anumită locație. Managerii pot investiga dacă furnizorii locali au ridicat brusc prețurile sau dacă există o problemă de stocare ce duce la risipă. Pe termen lung, acest tip de feedback menține costurile sub control. La rândul său, Jirav adaugă instrumente avansate de planificare și prognoză, permițând proprietarilor să evalueze diverse scenarii: ce se întâmplă dacă negociază contracte cu furnizorii, reduc orele de lucru în perioadele mai slabe sau investesc mai mult în publicitatea unui restaurant cu performanțe mai slabe? Toate aceste calcule au la bază aceleași date din QuickBooks, ceea ce previne apariția unor seturi de cifre contradictorii ori reintroducerea manuală a datelor.

În zona de prognoză și analiză, există firme care utilizează simultan mai multe instrumente de predicție, în special atunci când fluxurile de venit sunt volatile. Să luăm exemplul unei agenții de design care se bazează pe QuickBooks Online pentru contabilitate zilnică și pe Jirav pentru planificarea financiară. Agenția ar putea integra și Float pentru proiecția pe termen scurt a fluxului de numerar, în timp ce Jirav se ocupă de planificarea pe termen mai lung, luând în calcul personalul necesar și bugetul de marketing. În fiecare zi, Float se actualizează cu numerele din conturile de încasat din QuickBooks și oferă o imagine în timp real a disponibilului, ajutând agenția să știe dacă poate angaja un ilustrator pe durata unui proiect amplu sau dacă e nevoie să aștepte până la încasarea următoarei facturi de la un client. Jirav, în schimb, extrage datele din QuickBooks pentru a rula modele mai complexe pe un orizont de șase luni, analizând rata de retenție a clienților și potențialele noi contracte. Astfel, eventualele probleme de numerar pe termen scurt nu devin obstacole pentru obiectivele strategice pe termen lung.

Un alt domeniu în care ecosistemele IA economisesc timp este gestionarea chitanțelor și a cheltuielilor. Expensify, de exemplu, este un instrument foarte des utilizat pentru scanarea și clasificarea automată a cheltuielilor. O echipă de vânzări care călătorește frecvent la conferințe și întâlniri cu clienții își poate ușura munca prin simpla fotografiere a chitanțelor de cazare, masă sau transport, iar Expensify introduce imediat aceste informații într-o categorie corespunzătoare. Dacă firma integrează Expensify cu QuickBooks sau Xero, cheltuielile sunt transferate automat în platforma contabilă, unde managerii pot vedea rapid impactul deplasărilor asupra bugetului lunar. Integrându-se cu sistemul de plăți, deconturile se pot procesa și mai automatizat: după aprobarea unei cheltuieli, se pregătește plata către angajat, iar QuickBooks înregistrează operațiunea. Pentru o firmă de consultanță în plină expansiune, acest lanț de procese automatizate permite managerului financiar să se concentreze pe sarcini strategice, fără a mai fi copleșit de hârtii și aprobări.

Pe zona de vânzări, IA capătă o importanță similară. Multe IMM-uri se orientează către platforme CRM cu funcții de IA pentru a îmbunătăți atribuirea de scoruri pentru lead-uri, gestionarea pipeline-ului și coaching-ul în timp real. HubSpot Sales Hub, de pildă, folosește IA pentru a analiza comportamentul potențialilor clienți — vizite pe site, e-mailuri deschise, formulare completate — și calculează probabilitatea ca aceștia să devină clienți. O firmă mică de marketing online care primește zeci de lead-uri poate să se axeze pe acele contacte pe care HubSpot le marchează ca fiind cele mai promițătoare, sporind șansele de conversie. Dacă agenția dorește și o analiză profundă a convorbirilor telefonice sau a e-mailurilor, poate integra Gong, care înregistrează și descifrează întâlnirile și apelurile, evidențiind eventualele piedici precum obiecțiile de preț sau mențiunile despre concurență. După convorbire, transcrierea și concluziile furnizate de Gong ajung în HubSpot, astfel încât echipa de vânzări are la dispoziție tot istoricul acelui client. Acest nivel de detaliu ajută managerii să vadă cât de des apare cuvântul „buget” într-o discuție, corelându-l cu rezultatul final al tranzacției. Într-o companie software de dimensiuni mici, o astfel de analiză poate scoate la iveală soluții ce reduc durata ciclului de vânzare.

Alte firme aleg Zoho CRM cu Zia pentru a primi sugestii bazate pe IA, completând apoi pachetul cu Clari sau Salesken, platforme care analizează apelurile în timp real. Zoho CRM calculează probabilitatea de conversie a lead-urilor prin analiza e-mailurilor, a convorbirilor și a istoricului de cumpărături, în timp ce un apel telefonic cu un potențial client se derulează sub supravegherea Clari, care ascultă discuția și sugerează documente sau propuneri promoționale pe măsură ce apar întrebări specifice. Odată încheiat apelul, Clari rezumă conversația și îi face update profilului de client în Zoho CRM. Pentru o firmă mică de consultanță financiară, dacă potențialii clienți pun frecvent întrebări despre certificări sau rate de succes, Clari trimite consultantului un mesaj cu un studiu de caz recent, astfel încât consultantul să poată demonstra imediat expertiza firmei. Această integrare IA îi ajută chiar și pe agenții noi să răspundă prompt la întrebări complexe, fără a avea nevoie de o instruire îndelungată.

Un alt nivel de integrare apare când sistemele de vânzări și cele financiare comunică între ele. În multe IMM-uri, departamentul financiar și cel de vânzări funcționează separat, ceea ce duce la estimări eronate ale veniturilor. Dacă HubSpot sau Zoho CRM se integrează cu Fathom sau Jirav, tranzacțiile potențiale prognozate trec direct în planificarea financiară. O firmă de producție ar putea avea douăsprezece comenzi potențiale de mare valoare în pipeline, fiecare cu o probabilitate diferită de a se semna. Pe măsură ce aceste probabilități se schimbă în CRM, Jirav recalculează automat venitul așteptat pentru luna sau trimestrul următor, oferind o imagine mai clară a fluxului de numerar disponibil. Dacă, brusc, două dintre aceste comenzi intră în impas, Jirav detectează reducerea veniturilor previzionate și o semnalează echipei financiare. Firma poate reacționa prin amânarea unor achiziții de echipamente sau prin ajustarea planului de producție. Dacă, dimpotrivă, apar noi oportunități majore, Jirav indică o creștere a veniturilor preconizate, sugerând că există resurse pentru a investi în noi echipamente sau forță de muncă. Astfel, vânzările și finanțele sunt aliniate la realitatea de pe piață, evitând fie cheltuielile peste măsură, fie pierderea unei oportunități de creștere.

Unele firme mici utilizează automatizările de marketing ca punct de intrare în IA, după care unesc CRM-ul și analizele convorbirilor. ActiveCampaign, de exemplu, îmbină e-mail marketingul, segmentarea publicului și funcțiile de bază de CRM, folosindu-se de IA pentru a prezice momentele optime de trimitere a mesajelor. Un magazin online de modă poate identifica segmente de abonați care reacționează mai bine noaptea. ActiveCampaign recomandă atunci trimiterea de e-mailuri promoționale în intervalul respectiv și poate chiar sugera subiecte de e-mail cu potențial ridicat de deschidere. Pe de altă parte, echipa de vânzări sau suport poate folosi Copper CRM, care se integrează îndeaproape cu Google Workspace. Dacă un client răspunde la un e-mail promoțional solicitând informații despre mărimi, cererea se înregistrează atât în ActiveCampaign, cât și în Copper, menținând consecvența dintre marketing și vânzări. Dacă magazinul online integrează și Nimble, ce adună date din social media, obține o imagine și mai largă asupra preferințelor și obiceiurilor clientului. De pildă, poate descoperi că unii clienți postează frecvent pe Facebook impresii despre brand, informații care pot fi folosite de echipa de marketing atunci când creează campanii țintite. Toate aceste instrumente comunică între ele, iar firma evită dispersia și inconsecvența datelor, beneficiind de un profil de client mult mai complex, fără să fie necesar un departament masiv de IT sau marketing.

Pe lângă beneficiile operaționale imediate, instrumentele IA ajută și la optimizarea proceselor interne și la formarea echipelor. Platformele de conversație inteligentă precum Gong, Clari și Salesken analizează continuu apelurile și e-mailurile, evidențiind nu doar conținutul discuțiilor, ci și modul în care reacționează potențialii clienți. Această buclă de feedback este și mai eficientă când informațiile sunt salvate în CRM. O firmă nouă de software B2B poate să constate, prin analiza Gong, că un anumit pitch este mult prea tehnic pentru unele industrii tradiționale și că este nevoie de un limbaj mai accesibil. Sistemul sugerează apoi scripturi alternative în Zoho CRM, astfel încât noii agenți să aibă la îndemână abordarea corectă în funcție de domeniul clientului. Pe măsură ce se efectuează mai multe apeluri, platforma IA rafinează recomandările, ducând la o scădere a timpului de instruire și la o creștere a calității abordării.

În loc să funcționeze ca un mozaic de tehnologii disparate, aceste sisteme IA pot fi văzute ca o rețea vie, care folosește același set de date. Schimbul de actualizări în timp real între finanțe, marketing și vânzări conduce la o mai bună aliniere și la decizii fundamentate. IA nu înlocuiește complet expertiza sau judecata umană, ci le completează prin preluarea sarcinilor repetitive, identificarea tiparelor și afișarea informațiilor relevante. Asta înseamnă că un proprietar sau un manager se poate concentra pe crearea de noi produse, pe cultivarea relațiilor cu clienții ori pe definirea unei strategii de marketing inovatoare. Însă el trebuie să cunoască toate sistemele IA ce funcționează în cadrul organizației, pentru a înțelege mai bine cum ele se integrează și ce beneficii (dar și ce riscuri) aduc.

Insistând pe posibilitățile de integrare, firmele mici și mijlocii pot construi un mediu în care fiecare departament se bucură de viteza și precizia pe care IA le oferă. Însă acest lucru implică o analiză detaliată a tuturor proceselor de business existente în firmă, pentru a putea identifica exact unde este nevoie de sisteme IA.

Consecința firească este o companie mai agilă, capabilă să se adapteze schimbărilor din piață, să prevadă blocajele de numerar și să creeze experiențe de vânzare personalizate. Avantajele sunt deosebit de valoroase pe piețe competitive, unde o ușoară îmbunătățire a eficienței ori a implicării clienților poate genera o creștere semnificativă, însă și riscurile descrise la începutul articolului cresc odată cu adopția de noi sisteme IA. 

IA schimbă și funcționarea diverselor departamente: contabilitatea nu se mai rezumă la închiderea lunară, ci oferă analize care ghidează deciziile de achiziție și de dezvoltare. Echipele de vânzări nu doar stochează datele despre lead-uri în fișiere Excel, ci folosesc informații inteligente și coaching în timp real pentru a-și îmbunătăți strategiile de abordare a clienților. Treptat, interacțiunea dintre aceste funcții devine o calitate definitorie a unui model de afaceri mai rafinat și mai receptiv la schimbări.

În final, succesul implementării IA în IMM-uri depinde de disponibilitatea firmelor de a privi dincolo de sarcinile izolate și de a lua în considerare cum circulă informația în întregul proces de lucru. Sistemele discutate demonstrează cum tehnologia, care părea cândva prea complexă și costisitoare, este azi accesibilă și adaptabilă nevoilor organizațiilor mai mici. Cu o planificare corespunzătoare și exploatând integrarea logică a acestor instrumente, firmele pot evita blocajele, reduce erorile și rămâne flexibile într-un mediu de afaceri impredictibil. Pe măsură ce inteligența artificială continuă să evolueze, posibilitățile de conectare perfectă între soluțiile digitale se vor extinde și ele. IMM-urile care își dezvoltă din timp aceste ecosisteme tehnologice vor fi cel mai bine poziționate să valorifice potențialul deplin al IA, menținându-se competitive și rezistente într-o piață în continuă transformare.