În fiecare săptămână descopăr un nou startup AI din România care vine cu o idee ambițioasă și un produs aproape pregătit de lansare. Ce părea un buzzword în urmă cu 3-4 ani este acum centrul de greutate al ecosistemului tech românesc. În 2025, inteligența artificială nu mai este un subiect de viitor, ci o realitate prezentă în tot ce înseamnă dezvoltare de produs, scalare și investiții.
Am vorbit cu fondatori, investitori și acceleratoare și toți spun același lucru: dacă vrei să atragi atenția și bani în 2025, ai nevoie de o componentă AI solidă. Nu pentru că dă bine în pitch, ci pentru că automatizarea inteligentă devine un standard.
AI-ul românesc are acum un stil propriu
Ce mă surprinde plăcut e că startup-urile AI din România nu copiază idei din Vest, ci vin cu abordări proprii, ancorate în realități locale. Aplicații de detecție fraudă în IMM-uri, sisteme de evaluare automată a riscurilor în agricultură, analiză video pentru spitale sau predicții de trafic urban – sunt doar câteva exemple pe care le-am întâlnit în ultima lună.
E clar că fondatorii încep să înțeleagă cum să folosească machine learning și deep learning nu doar ca tehnologie, ci ca strategie de business. Nu e vorba doar de algoritmi. E vorba de produse care livrează valoare.
De ce AI-ul atrage investiții în 2025
Datele spun tot: în primele 5 luni din 2025, peste 40% din runde de finanțare early-stage din România au avut o componentă AI. Fondurile de venture capital caută activ soluții cu algoritmi deja validați, produse aflate în stadiu beta, și fondatori care pot demonstra tracțiune reală.
Investitorii se uită la:
-
acuratețea modelului
-
cantitatea și calitatea datelor folosite
-
domeniul de aplicare (verticală de piață)
-
capacitatea de scalare
-
bariera tehnologică în fața competiției
Startup-urile care rezolvă probleme reale cu AI scalabil au un avantaj clar. Mai ales când vin din zone precum securitate cibernetică, e-commerce, HR tech sau procesare video/audio.
Echipele se formează diferit față de startup-urile clasice
Un startup AI nu se formează ca orice alt startup. Am observat că echipele sunt formate din cel puțin 2-3 membri cu background tehnic solid: data scientists, ML engineers, NLP researchers. Rolul fondatorului business devine unul de translator între tehnologie și piață.
Nu mai e de ajuns să ai un developer și un designer. Ai nevoie de cineva care înțelege ce înseamnă un model AI antrenat pe seturi de date relevante, ce implică etica deciziilor automate și cum eviți bias-ul în algoritmi. E altă ligă. Și echipele care reușesc să bifeze toate aceste aspecte sunt cele care cresc.
Piața românească începe să genereze produse AI exportabile
Una dintre cele mai mari provocări până acum era lipsa unei piețe locale care să susțină dezvoltarea. În 2025, lucrurile s-au schimbat. Bănci, retaileri, companii de logistică și spitale încep să integreze soluții AI produse în România. Asta le oferă fondatorilor acel „use case real” necesar pentru a merge în afară.
Am văzut startup-uri românești care au început local și acum pilotează soluții în Polonia, Austria sau Italia. AI-ul construit aici nu e doar demonstrativ — e aplicabil, funcțional și validat comercial.
FAQ – Întrebări frecvente
1. Ce înseamnă că AI domină scena startup-urilor din România în 2025?
Peste 40% dintre startup-urile nou înființate în domeniul tech au ca tehnologie principală inteligența artificială, fie în procesare, fie în automatizare.
2. Ce tipuri de AI folosesc startup-urile românești?
Machine learning, deep learning, NLP, computer vision, rețele neuronale pentru automatizări, predicții sau optimizări de procese.
3. Cât de greu este să atragi investiții pentru un startup AI?
Dacă ai un model funcțional, date clare și o echipă tehnică solidă, investițiile sunt mai accesibile decât în multe alte domenii.
4. Ce domenii atrag cel mai mult AI în România?
Fintech, healthtech, e-commerce, logistică, agricultură, educație și securitate cibernetică.
5. Pot fondatorii non-tehnici lansa un startup AI?
Da, dar au nevoie de parteneri tehnici puternici. AI nu este plug-and-play – implică cercetare, date, testare și multe iterații.
