Uber și inteligența artificială: O poveste despre reinventarea muncii

Automatizarea: Lecția fluxului de lucru – oare așa arată viitorul muncii?!

O poveste circulă intens în mediul profesional zilele acestea și merită atenția oricărui CEO și director de resurse umane.

Uber a adunat aproximativ 30 dintre cei mai buni ingineri AI și i-a distribuit în echipe mici, alături de experți din domenii precum finanțe, juridic, operațiuni, marketing, resurse umane și suport clienți.

Fiecare echipă a fost creată pentru a rezolva o problemă specifică.

În doar două luni, au apărut 16 „module agile”, unde oameni și agenți AI lucrează împreună, având același flux de lucru pentru 16 funcții de afaceri. Cifrele sunt impresionante: analiza alocării bugetului pentru 150 de orașe a scăzut de la 15 ore la 30 de minute, rapoartele financiare pentru urmărirea execuției se fac acum în 10 minute, față de două zile, iar un proces de suport care implica 9.000 de fluxuri de lucru manuale a fost înlocuit de automatizare self-service.

Am verificat povestea la sursă. Este reală, iar sursa este chiar Praveen Neppalli Naga, directorul tehnic al Diviziilor Uber pentru Mobilitate și Livrare. El a descris public metoda: fiecare inginer a lucrat în pereche cu un expert din domeniu, într-un ciclu strict de două săptămâni. Două zile de observare directă a muncii, o zi de prioritizare, două zile de construcție, patru zile de validare cu alți colegi care fac aceeași muncă, apoi livrarea.

Sinceritatea ne obligă însă să spunem și restul. Toate aceste cifre provin dintr-o singură postare a unui executiv, fără un audit independent, fără o metodologie publicată și fără un impact exprimat în bani. Iar din versiunile virale, lipsește un detaliu esențial: Uber și-a consumat întregul buget AI pentru 2026 în aproximativ patru luni, în principal pe instrumente de programare asistată, iar ulterior, managementul a impus plafoane de cheltuieli.

Costurile automatizării pot fi uneori mai mari decât par.

Valul verde în automatizare este dat de fluxul de lucru, nu de sarcini. Adevărata lecție a acestui experiment este metoda.

Cercetările independente arată de ce.

Studiul MIT „The GenAI Divide” (2025), bazat pe peste 300 de inițiative analizate și interviuri în 52 de organizații, a constatat că doar aproximativ 5% dintre proiectele pilot integrate produc o valoare măsurabilă în contul de profit și pierdere.

Restul rămân blocate în faza de demonstrație.

Automatizarea, soluția perfectă pentru afacerea ta?!

McKinsey confirmă dintr-un alt unghi: 88% dintre organizații folosesc deja AI în cel puțin o funcție, dar doar 21% au reproiectat efectiv fluxurile de lucru. Companiile cu performanțe ridicate sunt de aproape trei ori mai dispuse să reconstruiască fluxurile de la zero.

Diferența dintre câștigători și restul pieței nu este calitatea modelelor, ci disponibilitatea de a schimba modul în care se lucrează. Ceea ce ne învață cei care s-au grăbit prea tare are și o latură corectivă, pe care o ignorăm pe riscul nostru.

Cazurile de mai jos sunt documentate public, cu declarații ulterioare ale companiilor. Modelul se repetă cu o regularitate aproape didactică: un anunț spectaculos despre înlocuirea oamenilor, urmat de o corecție discretă atunci când calitatea scade. Nu pentru că tehnologia nu funcționează, ci pentru că înlocuirea completă a omului în relația cu clientul s-a dovedit a fi o economie falsă.

Postarea virală identifică trei mutații ale companiei construite în jurul AI: echipe mai mici, roluri mai largi, mai puțini șefi. Toate trei sunt susținute de date. Niciuna nu vine fără costuri.

– Echipele devin mai mici. Măsurătorile Gallup arată o creștere a numărului mediu de subordonați direcți per manager de la 8.2 în 2013 la 12.1 în 2025, iar numărul de manageri din companiile cotate la bursă din SUA a scăzut cu 6.1% între 2022 și 2025.

Atenție, totuși: o parte din această compresie vine de la disciplina costurilor post-pandemie, nu de la AI.

– Rolurile se lărgesc. Aceasta este cea mai puternică dintre cele trei afirmații.

Un studiu realizat la Harvard Business School pe 50.000 de programatori a arătat că accesul la un asistent AI mută timpul de la gestionarea proiectelor (minus 10%) la munca de construcție efectivă (plus 5%).

Specialistul preia coordonarea, iar la Uber, inginerul devine, în cuvintele companiei, managerul unei echipe de agenți.

– Straturile de management se subțiază. Adevărat, dar cu un avertisment serios.

Korn Ferry constată că 41% dintre angajați spun că organizația lor a redus nivelurile de management, și 37% dintre cei care.