[AIdea] Alex Budin: AI-ul ne-a învățat să fim deschiși la schimbare, să acceptăm provocarea de a învăța lucruri noi continuu și să vedem tehnologia ca un partener valoros, nu ca un competitor

AI a schimbat felul în care abordăm creativitatea și strategia: acum avem timp să ne gândim mai mult și să experimentăm liber, crede Alex Budin, Head of Technology McCann Worldgroup Romania. Alex a început să analizeze serios mecanismele Machine Learning încă din 2013: la acel moment nu se gândea că în doar 10 ani vom ajunge să avem o relație atât de strânsă cu AI-ul, în multe zone din viața noastră. 

"Unul dintre beneficiile cele mai evidente este viteza incredibilă cu care poți să generezi idei și prototipuri. Acest lucru ne permite să fim mult mai creativi și să testăm rapid concepte diferite, să eliminăm din timp variantele mai slabe și să rămânem cu ce e mai valoros", spune Alex. 

Schimbările și transformările produse de AI vin și cu dezavantaje, însă. De la riscul de a deveni dependenți de ajutorul acestei tehnologii la acela de a ne pierde în prea multe variante și opțiuni. Filtrul uman critic și conștient este esențial în noua simbioză dintre creativitatea umană și inteligența artificială. Care este stadiul acestei relații, explică Alex Budin în rândurile de mai jos. 

Când ai început să testezi AI

Wow, sper să nu greșesc, dar cred că în anul 2013 am început să mă uit serios la AI și Machine Learning în mod specific și să îi văd potențialul. Cred că prima aplicație făcută cu Machine Learning a fost una care analiza un set extrem de mare de date pentru a extrage și segmenta niște tipologii anume de clienți. Asta se întâmpla înainte să apară atâtea tool-uri care fac asta foarte simplu fără să trebuiască să scrii cod. Nici nu îmi trecea prin cap la momentul acela că într-un deceniu vom ajunge să comunicăm cu aceste sisteme natural, text-to-insight, așa cum e acum.

Primele încercări, primele impresii

Lucram totul manual – scriam cod în Python si prototipam rețele simple în TensorFlow. Ce mă surprindea atunci era rolul esențial al calității datelor – fără curățare atentă, rezultatele erau aproape inutile. Totul era mult mai greu atunci, dar simt că faptul că trebuia să cauți ore întregi de ce ai o eroare sau de ce nu merge ceva, te făcea să înveți atât de mult. Simt că acest lucru dispare din ce în ce mai mult – viitorii programatori se bazează tot mai mult pe AI ca să genereze și să rezolve probleme, iar fără acel efort de înțelegere și căutare se pierde simțul de „problem solving”. Nu mai au parte de entuziasmul ăla specific care apare atunci când, după 4 ore de căutat de ce nu îți compilează codul și 120 de taburi în Chrome, în sfârșit găsești soluția și îți dai seama că ai învățat atât de multe pe parcurs.

Cum a evoluat relația ta cu AI

Mi-am menținut o curiozitate activă: de la prototipuri de ML de analizare a sentimentelor din review-uri până la proiecte integrate în campanii de marketing. Adevărata poftă de a folosi AI-ul în cât mai multe proiecte a apărut când majoritatea providerilor de servicii de cloud, cum sunt Google, AWS sau Microsoft Azure, au început să democratizeze masiv serviciile de tip AI și ML. Au făcut ca totul să fie mult mai simplu de creat și mai rapid de prototipat. Brusc, puteai să ai un analizator de date sau imagini, sau generator si procesator de limbaj natural doar din câteva call-uri de API.

Ce instrumente folosești acum

A fi parte dintr-o agenție globală vine cu foarte multe avantaje, iar unul dintre cele mai faine pentru mine este că am acces la o mulțime de tool-uri, inclusiv de AI – unele în versiuni Enterprise, altele care nici măcar nu sunt încă pe piață. În fiecare zi folosesc diverse platforme de AI, atât în day-to-day work, cât și în proiectele pe care le dezvoltăm pentru clienții noștri. Ecosistemul e în continuă expansiune – de la RunwayML, Sora, Luma pentru video generation, la ElevenLabs și Suno pentru audio, Interact, ChatGPT, Claude, Gemini pentru analiză de date, deep research și coding.

Este într-adevăr extraordinar ce se poate face în ziua de astăzi. AI-ul a devenit un ajutor real în day-to-day-ul meu si al nostru: acasă mă ajută la gătit, la research pe diferite teme, la a-mi organiza viața mai bine. Iar la birou mă ajută să îmi optimizez timpul, să rezolv rapid lucruri, să fac estimări mai ușor la proiecte, să scriu prezentări, să caut și să analizez informații, să automatizăm procese interne și să prototipăm rapid idei pentru clienți. Este deja ceva de nelipsit din toolbelt-ul meu.

Colegii și AI-ul

În agenția noastră, echipele folosesc AI-ul în moduri foarte diverse.

Echipele de strategie și planneri folosesc Interact, Waldo sau ChatGPT pentru sinteze, analiză de briefuri, automatizări de rapoarte și research.

Echipele de creație lucrează cu Interact, Jasper, Midjourney, Adobe Firefly – fie ca să îi ajute în procesul de ideare, fie ca să genereze variante de copy sau să creeze imagini și videouri care urmează să fie folosite în prezentări sau campanii.

UX/UI și Web Dev folosesc AI-ul din Figma pentru design, plus agenți AI creați custom de noi pentru a verifica dacă livrabilele respectă rigorile clientului sau pentru optimizarea layout-urilor. La nivel de coding, îl folosim pentru prototipare rapidă și automatizarea multor procese interne.

Echipele de producție... nici nu mai zic cât de mult se entuziasmează când testează tot felul de tool-uri AI – de la Adobe Firefly la RunwayML, Kring, Veo3 sau Luma. De fiecare dată reușesc să mă surprindă, ba chiar să mă șocheze uneori când avem un pitch sau livrăm un produs, și vin să-mi arate un video generat cu AI, cu modele antrenate de ei.

De ceva timp am început să lucrăm tot mai aproape cu clienții noștri pentru a defini procese augmentate cu AI – atât ca să optimizăm munca noastră și feedback-ul, cât și ca să le ușurăm lor stresul de zi cu zi legat de verificări, asseturi și livrabile.

Dacă un client vrea să devină mai eficient intern, să lanseze campanii rapide și personalizate sau, pur și simplu, să facă lucruri pe care competitorii nu le pot face la aceeași viteză – atunci este momentul să lucreze cu noi. :) I mean it!

Guidelinuri

Da, am dezvoltat un set intern de bune practici, inspirat de reglementari precum EU AI Act, adaptat realitatii noastre. Este un cadru clar care spune cine poate folosi ce instrument, cu ce date si cu ce responsabilitati. Ne asiguram ca IP-ul clientului ramane protejat, ca datele sensibile sunt anonimizate, ca sunt trasabile si auditate, iar orice model este evaluat corect din perspectiva riscului si a bias-ului. Punem accent pe o utilizare responsabila si sigura a tehnologiilor AI. Este o abordare constienta in-house, fara sa fim prea rigizi, astfel incat sa lasam destul loc pentru inovatie si "joaca".

Cursuri, întâlniri de învățare

Da, avem o cultura interna deschisa, cu workshop-uri regulate – fie ca sunt quick demos, workshop-uri orientate pe a invata si a descoperi tool-uri sau procese noi, fie pe prototipare rapida. Toate acestea sunt mixate cu discutii intre colegi, schimburi de bune practici si validari de tool-uri in context real, pe work real, in campanii sau in procesele interne.

Atat eu personal, ca parte din European AI Council, cat si echipa mea, dar si la nivel de grup, investim foarte mult in a ajuta toate departamentele si toti oamenii sa inteleaga mai bine tehnologiile si platformele AI si sa realizeze ca nu sunt aici sa ii inlocuiasca, ci doar sa le aduca un plus, ba chiar sa le usureze multe dintre procese.

Cum folosiți AI-ul în agenție

Incep cu un exemplu – cand cineva din CS lucreaza la un brief pentru un client, tool-urile ca Interact si ChatGPT, prin niste agenti AI creati custom de noi (individual pentru fiecare client), ne ajuta sa spargem acel brief si sa avem automat lista de livrabile necesare, task-urile care trebuie ridicate si catre cine trebuie sa ajunga, whatout-uri, guidelines si specificatii de care sa tinem cont. Apoi, aceste informatii sunt diseminate catre oamenii si departamentele care urmeaza sa lucreze pe acel brief.

Unele ajung la creatie, unde colegii se apuca de lucru – fie in Photoshop, Firefly sau Midjourney, fie in Jasper sau Interact pentru copy. Se genereaza content in diferite variante de ton, respectand brand guidelines, adaptari stilistice, A/B-uri – tot ce e generat este apoi verificat si rafinat manual. Nimic nu pleaca fara o validare creativa umana.

Altele ajung la strategie, unde tool-uri ca Waldo ii ajuta cu insight-uri sau research, iar aceste informatii sunt apoi feed-uite inapoi catre creatie, pentru a ajuta ca asset-ul final sa fie "pe brief", cum se zice.

Ca agenție, folosim foarte des Interact – o platformă internă all-in-one dezvoltată de IPG, care unifică AI, date, media, creativ și producție într-un singur flux integrat. Bazată pe datele din Acxiom și integrată cu tehnologii de la Adobe, Google, Microsoft, IBM și alți parteneri, permite personalizare în masă, optimizări în timp real și sincronizare completă de-a lungul întregului ciclu de campanie. E infrastructura noastră inteligentă pentru branduri.

Folosim AI și ca să automatizăm taskuri repetitive (newslettere, lead-gen, rapoarte), însă flow-urile sunt supravegheate continuu. Întotdeauna, omul e în buclă, validând și asumându-se responsabilitatea finală – etic, sigur și transparent, mereu cu atenție la calitate.

Noi nu tratăm AI-ul ca pe ceva magic, ci ca pe un partener cu reguli clare. Avem un ghid adaptat specific agenției, întâlniri regulate pentru a învăța și valida tool-uri, și folosim AI într-un mod responsabil – cu screening de bias, audit, securitate și, mai ales, cu control uman

Este o relație simbiotică între creativitatea umană și inteligența artificială, care ne ajută să împingem limitele inovației.

Beneficii

Unul dintre beneficiile cele mai evidente este viteza incredibilă cu care poți să generezi idei și prototipuri. Acest lucru ne permite să fim mult mai creativi și să testăm rapid concepte diferite, să eliminăm din timp variantele mai slabe și să rămânem cu ce e mai valoros. În plus, automatizarea taskurilor repetitive ne lasă mai mult timp să ne concentrăm pe strategie și pe gândirea creativă, lucruri pe care niciun tool nu le poate face în locul nostru. AI-ul reduce stresul și presiunea în echipă, și ne ajută să fim mai eficienți și mai fericiți în activitatea zilnică.

Dezavantaje

Dezavantajul major, din punctul meu de vedere, este riscul ca oamenii să devină prea dependenți de AI, să-și piardă instinctul și capacitatea de "problem solving". De asemenea, există riscul real al bias-ului și al lipsei de transparență în modul cum modelele AI iau decizii. Chiar dacă avem grijă să audităm constant aceste lucruri, tot este necesar să fim extrem de vigilenți și să avem întotdeauna un filtru uman critic și conștient. Un alt dezavantaj subtil este că uneori, prin faptul că AI-ul generează atât de rapid, putem să ne pierdem în prea multe variante și opțiuni, ajungând să pierdem din claritatea strategică inițială.

Cum a schimbat AI munca

AI-ul ne-a transformat modul în care lucrăm profund și pozitiv. A schimbat felul în care abordăm creativitatea și strategia: acum avem timp să ne gândim mai mult, să experimentăm liber, și să inovăm mai mult decât oricând. Tool-urile AI ne-au adus mult mai aproape de colaborare autentică între departamente, pentru că informația circulă mai rapid, mai precis și este mult mai transparentă. Poate cel mai important, AI-ul ne-a învățat să fim deschiși la schimbare, să acceptăm provocarea de a învăța lucruri noi continuu și să vedem tehnologia ca un partener valoros, nu ca un competitor.

Dezvoltarea AI

Cred că cea mai mare schimbare e cât de accesibile au devenit aceste platforme. Dacă acum câțiva ani doar specialiștii puteau să antreneze modele AI complexe, azi aproape oricine poate folosi aceste platforme prin câteva click-uri. De asemenea, a evoluat foarte mult capacitatea modelelor de a genera conținut relevant și coerent, indiferent dacă vorbim de text, imagine sau video. AI-ul s-a transformat dintr-un instrument foarte tehnic într-unul intuitiv, prietenos și extrem de puternic.

Cât de bine performează

AI-ul performează excelent în task-uri clare și repetitive, cum ar fi automatizarea rapoartelor, generarea variantelor creative rapide sau analiza datelor complexe pentru insight-uri. Este foarte eficient și în procesele de prototipare și testare rapidă. Totuși, în zone unde sunt necesare subtilități și nuanțe profunde, cum ar fi deciziile strategice complexe sau evaluările emoționale, e încă nevoie de filtrul uman pentru validare și ajustare.

Probleme des întâlnite

Cele mai frecvente probleme sunt, probabil, cele legate de bias și calitatea datelor. Platformele AI sunt exact atât de bune cât datele cu care sunt antrenate. De multe ori, apar bias-uri subtile pe care poate nu le observi imediat. O altă problemă este că modelele tind uneori să fie prea generice sau repetitive, pierzând acel “spark" de creativitate autentică. De asemenea, faptul că AI-ul poate genera conținut atât de rapid poate duce la supraîncărcare și confuzie, dacă nu ai un control uman clar asupra outputului.

Influența AI în viitor

AI-ul va continua să transforme profund modul în care comunicăm, permițându-ne să personalizăm mesajele la scară mare într-un mod imposibil anterior. Va ajuta la identificarea mai exactă a nevoilor și preferințelor audienței și la crearea unor campanii mult mai relevante și eficiente. Totuși, provocarea reală pe viitor va fi păstrarea autenticității umane într-un peisaj dominat de conținut generat automat. Echilibrul dintre AI și atingerea umană autentică va fi cheia unei comunicări de succes

Granițele etice

AI-ul provoacă regândirea unor concepte fundamentale precum drepturile de autor, confidențialitatea datelor personale și limitele manipulării conținutului (deepfakes, de exemplu). Începe să se discute intens despre cât de mult ar trebui să lăsăm AI-ul să influențeze deciziile noastre personale și profesionale. Apar noi întrebări despre responsabilitate și transparență—cât de clar trebuie să fie menționat când ceva e generat de AI, și cum ne asigurăm că nu alimentăm stereotipuri sau discriminări prin modelele pe care le folosim.

Dacă AI-ul ar fi un coleg: cum l-ai descrie?

AI-ul ar fi acel coleg super talentat, incredibil de rapid și eficient, dar uneori un pic ciudat și literal. E colegul care vine la tine cu zeci de idei într-un minut, dar pe care nu-l lași niciodată să trimită un email important fără să-l verifici întâi :)

Ce evaluare de final de an ar primi

Probabil ceva de genul: "Performanță excepțională, a revoluționat munca echipei, foarte bun la multitasking și generare de idei creative. Totuși, mai are nevoie să lucreze la empatie, subtilitate și înțelegerea contextului"