Featured image for Cum funcționează algoritmii în era AI de zi cu zi

Cum funcționează algoritmii în era AI de zi cu zi

În 2025, algoritmii de inteligență artificială nu mai sunt doar concepte tehnice pentru IT-iști, ci parte din rutina noastră zilnică: de la cum comandăm mâncare, la cum ne planificăm rutele în oraș sau cum primim recomandări de produse. Platforme precum Wolt, Glovo, Bolt sau magazinele online din România se bazează masiv pe acești algoritmi pentru a lua mii de micro-decizii în fiecare secundă.

Pentru companiile românești care vor să implementeze AI în business, a înțelege cum funcționează algoritmii în servicii ca Wolt este o lecție practică excelentă. Vedem, în timp real, cum datele, modelele de machine learning și regulile de business se combină pentru a oferi experiențe rapide, personalizate și – ideal – echitabile.

În acest articol din seria "Implementarea AI în Business: Ghid Complet pentru Companii din România", vom folosi exemplul unei platforme de tip Wolt pentru a explica, pe înțelesul tuturor:

cum funcționează algoritmii care conectează clienți, curieri și restaurante;
ce înseamnă eficiență, transparență și echitate în aceste sisteme;
ce pot învăța companiile românești din acest model pentru propriile proiecte de AI.

1. De ce sunt algoritmii "motorul invizibil" al platformelor moderne

În lumea digitală de azi, algoritmii sunt "cutia de viteze" a fiecărei platforme. Nu îi vedem, dar fără ei totul s-ar bloca sau ar deveni haotic.

Într-un serviciu de livrare de tip Wolt, în câteva secunde, algoritmii trebuie să decidă:

ce restaurante să-ți afișeze primele;
ce promoții sunt relevante pentru tine;
ce curier să preia comanda;
ce rută este mai rapidă în trafic;
cum să împartă comenzile astfel încât să fie rentabile pentru platformă, corecte pentru curieri și ok ca timp de așteptare pentru client.

Fără algoritmi, aceste decizii ar fi luate manual – imposibil în timp util. Cu algoritmi de AI, platforma poate scala de la câteva zeci de comenzi pe zi la zeci de mii, fără să angajeze un "dispicerat" uriș.

Idee-cheie pentru companii: ori de câte ori aveți multe decizii repetitive, bazate pe date (prețuri, rute, priorități, ofertare), există un potențial serios de automatizare cu algoritmi de inteligență artificială.

2. Ce tipuri de algoritmi folosește o platformă ca Wolt

Deși pare un singur sistem, în spatele unei aplicații de livrare funcționează mai multe tipuri de algoritmi care cooperează.

2.1. Algoritmi de recomandare (ce vezi în aplicație)

Când deschizi aplicația, nu vezi toate restaurantele din oraș în ordine alfabetică, ci o selecție personalizată. Asta se întâmplă datorită algoritmilor de recomandare.

Aceștia iau în calcul:

istoricul tău de comenzi (ce ai mai comandat);
ora și ziua (meniuri de prânz, cină târzie, weekend etc.);
locația ta (ce e aproape, ce poate veni rapid);
ce au comandat utilizatori "asemănători" cu tine;
campaniile sau promovțiile active.

Pentru un business, același principiu se aplică la:

recomandări de produse în e-commerce;
oferte personalizate în banking sau asigurări;
pachete de servicii pentru B2B, adaptate tiparului de consum.

2.2. Algoritmi de alocare (ce curier ia comanda)

În momentul în care dai click pe "Confirmă comanda", intră în scenă algoritmii de alocare a comenzilor. Aceștia decid:

care curier este cel mai potrivit (distanță, direcție, încărcare);
dacă se pot combina mai multe comenzi pe aceeași rută;
în ce ordine să fie livrate comenzile.

Algoritmul urmărește un echilibru fin:

viteză pentru client (timp de livrare cât mai scurt);
câștig corect pentru curier (timpul și distanța să merite);
profitabilitate pentru platformă (cost eficient per livrare).

În business, astfel de algoritmi apar la:

planificarea rutelor de distribuție pentru flote auto;
alocarea lead-urilor către echipele de vânzări;
programarea resurselor în producție sau servicii (echipe de intervenții, tehnicieni, consultanți).

2.3. Algoritmi de estimare (timp și preț)

Celebrele "Livrare în 32–42 de minute" sau calculul costului de livrare sunt rezultate ale algoritmilor de estimare.

Aceștia folosesc:

date istorice (cât a durat în trecut, în condiții similare);
trafic în timp real, vreme, tip de locație (bloc, birou, zonă aglomerată);
capacitatea actuală (câți curieri sunt disponibili în zonă).

Același tip de logică poate fi folosit de companii pentru:

estimarea timpilor de livrare sau instalare pentru clienți;
estimarea duratei proiectelor (în servicii software, consultanță etc.);
estimarea costurilor pe proiect sau pe client.

3. Eficiență vs. echitate: dilema centrală a algoritmilor

Un algoritm de AI bine făcut nu înseamnă doar "să fie mai rapid". În platforme cu mai multe părți implicate – clienți, curieri, restaurante, companie – apare mereu o tensiune între eficiență și echitate.

3.1. Din perspectiva clientului

Clientul vrea:

livrare rapidă;
preț mic;
claritate (să nu i se schimbe timpul estimat prea mult).

Algoritmul poate optimiza pentru asta oferind:

rute mai scurte;
combinarea comenzilor (batching) pentru a reduce costul;
prioritizarea anumitor zone cu cerere mare.

3.2. Din perspectiva curierului

Curierul vrea:

comenzi constante, fără timpi morți;
distanțe rezonabile;
plată corectă pentru timpul investit.

Dacă algoritmul îl trimite 5 km pentru o comandă ieftină, sistemul poate fi eficient pentru client, dar inechitabil pentru curier. De aceea, platformele ca Wolt ajustează constant formulele de plată, bonusuri dinamice, zone de tarifare.

3.3. Din perspectiva platformei și a restaurantelor

Platforma vrea:

costuri predictibile;
utilizare bună a flotei;
retenția curierilor și a restaurantelor;
satisfacția clienților (rating bun, recurență).

Restaurantele vor:

vizibilitate în aplicație;
un flux de comenzi stabil;
feedback clar pentru timpul de pregătire.

Lecție pentru businessuri: când construiți algoritmi de AI, întrebați-vă explicit: pe cine avantajează prioritățile noastre? cine ar putea fi dezavantajat? Introduceți, pe cât se poate, criterii de echitate și transparență în model.

4. Cum "învață" algoritmii: de la reguli fixe la machine learning

În România, multe companii sunt încă la nivelul de Excel-uri și reguli fixe ("dacă X, atunci Y"). Platformele de tip Wolt au trecut deja la machine learning, unde sistemul învață din date, nu doar respectă reguli predeterminate.

4.1. Etapa 1: reguli de business

La început, un sistem de livrare poate funcționa cu reguli simple:

alocă întotdeauna comanda către cel mai apropiat curier;
estimează timpul de livrare ca "timp mediu + un buffer fix";
afișează restaurantele în funcție de rating.

Este un început bun, ușor de implementat, dar limitat.

4.2. Etapa 2: modele de predicție

Cu suficient volum de date, platforma începe să folosească modele de predicție:

modele care prezic timpul real de preparare pentru fiecare restaurant;
modele care prezic timpul efectiv de livrare pe fiecare rută, la anumite ore;
modele care estimează probabilitatea ca un curier să accepte sau să refuze o comandă.

Aici apar deja algoritmi de machine learning: regresii, arbori de decizie, modele gradient boosting etc.

4.3. Etapa 3: optimizare continuă și învățare online

La maturitate, sistemul devine aproape "organic":

își actualizează permanent parametrii pe baza datelor noi (learning dinamic);
testează diverse variante de algoritmi în paralel (A/B testing);
ajustează strategiile în funcție de sezon (decembrie vs. august), vreme, evenimente în oraș.

Pentru companiile românești, parcursul realist este același:

începeți cu reguli simple, clare, bazate pe date;
treceți treptat la modele de predicție pe zone critice (cerere, risc, churn, prețuri);
automatizați învățarea pe segmente unde volumul de date și impactul financiar sunt mari.

5. Ce pot învăța companiile din România din exemplul Wolt

Algoritmii care coordonează mii de curieri și comenzi pot părea departe de realitatea unui IMM sau chiar a unei companii mari românești. În practică, principiile sunt aceleași și pot fi adaptate la: retail, logistică, banking, servicii medicale, utilități, producție.

5.1. Pași practici pentru a începe cu AI în business

Identificați un proces cu decizii repetitiv-evaluabile
Exemple: ofertare, alocarea task-urilor, planificare rute, scoring lead-uri.
Colectați și curățați datele
Fără date clare, algoritmul va fi aproximativ. Centralizați datele istorice, eliminați erorile evidente.
Porniți cu un prototip simplu
Nu trebuie să reproduceți complexitatea unui Wolt. Un model de scoring pentru lead-uri sau un algoritm de recomandare de produse este un început excelent.
Măsurați impactul
Comparați înainte/după: timp economisit, conversie, cost per vânzare, satisfacția clienților.
Iterați și scalați
După ce aveți rezultate clare pe un proces, extindeți AI și pe alte zone.

5.2. Exemple concrete pentru piața din România

Retail & e-commerce:
Algoritmi de recomandare de produse, prețuri dinamice în funcție de cerere, predicția stocurilor.
Logistică și distribuție:
Optimizarea rutelor de livrare, planificarea încărcăturii, estimarea timpilor de sosire.
Bănci și IFN-uri:
Scoring automat al clienților, detectarea fraudelor, oferte personalizate.
Servicii medicale private:
Programări optimizate pentru medici, estimarea timpilor de așteptare, recomandări de pachete.
Telecom și utilități:
Predicția consumului, planificarea intervențiilor pe teren, oferte adaptate comportamentului clientului.

5.3. Transparență și încredere: esențiale în România anului 2025

În discuțiile despre Wolt și alte platforme, apar frecvent întrebări despre opacitatea algoritmilor:

"De ce primesc comenzile astea și nu altele?" – întreabă curierii.
"De ce restaurantul meu nu apare mai sus în listă?" – întreabă partenerii.
"De ce s-a schimbat estimarea timpului de livrare?" – întreabă clienții.

Pentru companiile românești care implementează AI, este crucial să comunice clar:

ce face algoritmul;
ce criterii ia în calcul;
cum pot oamenii contesta sau corecta o decizie automată.

Transparența nu înseamnă să publicați formula exactă, ci să oferiți explicații inteligibile și să păstrați opțiuni de intervenție umană în deciziile critice.

Concluzie: Algoritmii de azi sunt avantajul competitiv de mâine

Algoritmii care fac ca o platformă de tip Wolt să funcționeze rapid, eficient și (relativ) echitabil sunt o demonstrație practică a modului în care inteligența artificială poate transforma un model de business. Ei coordonează mii de interacțiuni în timp real, învață continuu din date și echilibrează interese diferite.

Pentru companiile din România, lecția este clară: implementarea AI în business nu este un "nice to have" pentru viitor, ci o investiție strategică acum, în 2025. Fie că începeți cu un algoritm simplu de recomandare sau cu optimizarea rutelor de livrare, fiecare pas vă aduce mai aproape de eficiență, profitabilitate și experiențe mai bune pentru clienți.

Gândiți-vă la procesele din compania voastră: dacă un algoritm poate gestiona mii de comenzi și curieri în timp real, ce ar putea face un sistem de AI pentru vânzările, operațiunile sau service-ul vostru? Este momentul să treceți de la teorie la proiecte concrete și să transformați algoritmii din "magie neagră" în motorul vizibil al creșterii afacerii.