Alegi un consultant AI după ce a dus deja în producție, nu după cât de bine prezintă. Înainte să semnezi, cere-i să-ți arate un sistem care rulează, să-ți spună cine face concret munca, cum se măsoară succesul, ce primești la final și unde stau datele tale. Cele zece întrebări de mai jos fac diferența, în practică, între un inginer și un vânzător de slide-uri.
Din 2021, de când am fondat Sapio AI, stau de partea cealaltă a mesei: eu sunt cel care răspunde la întrebările astea. Mai jos e fiecare, cum sună un răspuns bun și semnalul de alarmă de urmărit.
De ce e greu să alegi un consultant AI acum
„Consultant AI” nu e o profesie reglementată. Oricine își poate trece titlul pe LinkedIn de mâine, iar după lansarea ChatGPT mulți au făcut-o. Și cumpărătorul e, de cele mai multe ori, exact omul care n-are cum să verifice expertiza, pentru că de aceea caută un consultant.
Cifrele spun același lucru. Printre companiile europene care s-au gândit la AI și n-au mers mai departe, 70,3% indică lipsa expertizei drept motiv (Eurostat, raportul KS-01-26-009, tabelul 7, anul de referință 2025). În România, doar 5,2% dintre companiile cu cel puțin 10 angajați foloseau AI în 2025, față de 20,0% media UE (Eurostat). Nevoia de expertiză e mare, iar expertiza e greu de verificat. În situația asta, întrebările bune sunt singurul filtru pe care îl ai.
Mai e o capcană, specifică AI-ului. Un demo impresionant e ușor de făcut: câteva documente alese cu grijă, o întrebare pregătită, un răspuns care sună inteligent. Efectul se poate imita chiar în absența cauzei. Un sistem care răspunde corect pe datele tale reale, lună de lună, e cauza. Pe primul îl poți copia într-o după-amiază. Pe al doilea trebuie să-l înțelegi, și de obicei acolo se împotmolesc proiectele AI (de ce nu funcționează AI-ul în firma mea).
Cele 10 întrebări
1. Ce ai dus în producție și pot să văd funcționând?
Nu un case study în PDF, ci ceva ce rulează acum și poți încerca. Numele clientului poate fi confidențial; problema, abordarea și rezultatul nu. Un răspuns bun vine cu un link sau cu un om pe care îl poți suna. Semnal de alarmă: doar demo-uri, doar logo-uri, doar „proiecte confidențiale” despre care nu afli nimic concret.
2. Cine face concret munca?
Omul care vinde e adesea altul decât cel care construiește. Întreabă numele celui care va scrie codul și va vorbi cu echipa ta, și cere să-l cunoști înainte să semnezi. Semnal de alarmă: „echipa noastră”, fără niciun nume.
3. Ce vrei să știi despre datele mele?
Un consultant bun întreabă de date înainte să vorbească de modele: unde stau, în ce format, cât de curate sunt, cine le actualizează. Dacă în primele zece minute auzi numele unui model sau al unei platforme și nicio întrebare despre date, ți se vinde o soluție care își caută o problemă.
4. Cum știm dacă a funcționat?
Cere o cifră măsurabilă, stabilită dinainte: timp de procesare, rată de eroare, ore economisite, cât de des e folosit sistemul. Și cere să se noteze valoarea de azi, altfel n-ai cu ce compara. „Va fi mai eficient” nu e un criteriu de acceptanță.
5. Ce n-ar trebui să construim?
Întrebarea mea preferată, pentru că e greu de răspuns de cineva care vrea doar să vândă. Uneori soluția e un formular mai bun, un Excel mai curat sau o regulă scrisă. Un consultant care nu-ți spune niciodată „asta nu merită” nu te poate ajuta nici să afli ce merită.
6. Ce cumpărăm gata făcut și ce construim?
Transcriere, chat generic, funcții standard de SaaS: acolo cumperi. Construiești doar unde valoarea vine din datele sau din procesul tău. Semnal de alarmă: totul se construiește de la zero sau, la polul opus, totul se rezolvă cu licența unei platforme pe care consultantul o revinde. Întreabă direct dacă primește comision de la vreun furnizor.
7. Ce primesc la final și al cui e?
Codul, modelele antrenate, documentația, accesul la infrastructură și, unde e cazul, pipeline-ul de antrenare. Toate scrise în contract. Un sistem pe care nu-l poți muta, modifica sau reantrena fără furnizor rămâne, practic, al furnizorului.
8. Unde stau datele mele și cine are acces la ele?
Pe ce servere rulează soluția, ce date ajung la un furnizor de modele și în ce țară, cine din echipa consultantului le vede. Pentru date sensibile, întreabă dacă soluția poate rula pe infrastructura ta, fără acces la internet. Dacă ești într-un domeniu reglementat, întreabă și cum se încadrează use case-ul în AI Act. Pentru avocați și pentru sectorul public, întrebarea asta e de obicei prima.
9. Cât costă să funcționeze după lansare?
Hosting, costul per cerere al modelului, actualizarea datelor, mentenanța. Cere trei scenarii de utilizare, nu o singură cifră. Am scris separat despre ce anume mută prețul unui proiect AI: cât costă un consultant AI.
10. Ce se întâmplă dacă ne oprim după primul pas?
Un proiect bine structurat are puncte de ieșire: după discuție, după audit, după fiecare etapă de livrare. Fiecare pas ar trebui să lase în urmă ceva utilizabil, fie un roadmap pe care altcineva îl poate prelua, fie o bucată de sistem care merge. Semnal de alarmă: un contract lung, cu plată lunară și fără livrabile intermediare.
Un exemplu: cum arată o predare bună
În 2021–22, ca ML engineer, am antrenat pentru un client ceea ce era atunci cel mai performant model speech-to-text pentru limba română. Modelul e partea de care își amintește lumea. Pentru întrebarea 7, e partea mai mică.
Ca să poată merge mai departe fără furnizor, clientul are nevoie de rest: pipeline-ul de antrenare, automatizat ca să poată fi rulat din nou; datele de evaluare care arată dacă o versiune nouă e mai bună; documentația; și un ghid pas cu pas pe care echipa lui îl poate urma. Cere-le pe fiecare pe nume, în contract. Un test simplu, ipotetic, dar util: dacă furnizorul ar dispărea mâine, ar putea echipa ta să reantreneze sistemul și să lanseze următoarea versiune? Dacă nu, ai cumpărat o dependență, nu un sistem.
Mi se pare cel mai cinstit test pentru un consultant: lucrează spre momentul în care nu mai e necesar?
Efectul se poate imita chiar în absența cauzei. Un demo e efectul. Un sistem care merge pe datele tale, lună de lună, e cauza.
Consultant AI sau firmă de dezvoltare AI?
Dacă de fapt cauți cum alegi o firmă de dezvoltare AI, întrebările de mai sus se aplică la fel. Diferența e în ce cumperi. Un consultant clasic recomandă și se oprește la roadmap. O firmă de dezvoltare construiește ce i se cere, de obicei după o specificație. Între cele două rămâne adesea o gaură: roadmap-ul scris de cineva care nu construiește și specificația executată de cineva care n-a fost în cameră când s-a discutat problema.
Varianta sigură e ca omul care definește problema să înțeleagă și implementarea. Eu lucrez așa: consultanța, iar când răspunsul e „construim”, implementarea prin Sapio AI. Dacă preferi să construiască echipa ta, roadmap-ul trebuie scris astfel încât să-l poată prelua, iar oamenii pregătiți pentru asta (training AI pentru echipe).
Semnalele de alarmă, pe scurt
- ROI garantat în procente, înainte să fi văzut cineva datele.
- O platformă recomandată în primul call, înainte de orice întrebare despre proces.
- Demo doar pe datele lor, niciodată pe ale tale.
- Niciun nume pentru omul care face munca.
- Contract lung, fără livrabile intermediare și fără puncte de ieșire.
- Nu poate explica simplu ce va construi. De obicei, cine nu poate explica nici nu știe.
Întrebarea pe care aș păstra-o
Dacă ar fi să păstrez o singură întrebare din zece, aș păstra-o pe a cincea. Cineva care îți poate spune ce să nu construiești a înțeles problema suficient de bine încât să vadă unde se termină. Restul se poate verifica în contract.
Paradoxul e că cel mai bun consultant pe care îl vei întâlni te va costa, cel puțin o dată, un proiect: pe cel pe care te-a convins să nu-l faci.
Dacă vrei să-mi pui mie cele zece întrebări: vladtudor.com/consultant-ai.