Inteligența artificială în fondurile europene: cât putem automatiza fără să pierdem răspunderea?

Analiză Construim Proiecte | 25 august 2026

De la experiența RPA a apelului PNRR pentru Digitalizarea IMM-urilor la regulile AI Act și practica programelor gestionate direct de Comisia Europeană

Informațiile și sursele din această analiză au fost verificate la 24 august 2026.

Inteligența artificială este deja folosită în activități care țin de pregătirea, evaluarea, monitorizarea și auditarea proiectelor. Uneori este integrată în instrumente profesionale. Alteori este utilizată informal, prin aplicații publice, fără reguli interne și fără ca beneficiarul ori autoritatea să știe ce date au fost încărcate, ce versiune a modelului a fost folosită și cine a verificat rezultatul.

Pentru consultanți, promisiunea este evidentă: mai puțin timp consumat pentru căutări, comparații și verificări repetitive, acces mai rapid la volume mari de informații și posibilitatea de a testa coerența unui proiect înainte de depunere. Pentru finanțatori, miza este și mai mare: mii de dosare ar putea fi prelucrate mai repede, neconcordanțele ar putea fi identificate automat, iar evaluarea și monitorizarea s-ar putea concentra asupra zonelor cu risc real.

Dar ce se întâmplă atunci când instrumentul nu mai sprijină analiza, ci începe să o înlocuiască? Cine răspunde pentru o condiție de eligibilitate interpretată greșit, pentru o sursă inventată, pentru o cheltuială încadrată eronat sau pentru un proiect respins pe baza unei concluzii pe care nimeni nu o poate explica? Poate o autoritate să ceară solicitantului transparență privind folosirea AI, dar să își păstreze propriul algoritm de evaluare într-o zonă opacă?

Discuția nu mai poate fi redusă la alegerea dintre tehnologie și munca umană. Întrebarea reală este ce automatizăm, cu ce date, sub ce reguli, cine verifică și cine își asumă decizia.

RPA nu este același lucru cu inteligența artificială

Înaintea oricărei analize trebuie separați termenii. RPA, prescurtarea de la Robotic Process Automation, automatizează în principal operațiuni repetitive și bazate pe reguli: preia date, deschide aplicații, verifică existența unor câmpuri, mută documente, interoghează baze de date și execută pași stabiliți în prealabil. Chiar Autoritatea pentru Digitalizarea României descrie RPA drept automatizarea sarcinilor laborioase, repetitive și bazate pe norme.

Inteligența artificială, în special modelele generative, poate clasifica, rezuma, formula texte, identifica tipare și produce răspunsuri care nu au fost programate ca o succesiune fixă de pași. Această flexibilitate îi dă valoare, dar introduce și incertitudine: aceeași întrebare poate primi răspunsuri diferite, iar un rezultat formulat convingător poate fi factual greșit.

Confuzia dintre RPA și AI produce așteptări nerealiste. Un robot software poate verifica dacă un certificat există sau poate prelua o cifră dintr-o bază de date. Nu poate repara singur un ghid ambiguu, date publice necorelate, o platformă instabilă ori un criteriu care necesită judecată profesională. Automatizarea unui proces prost proiectat nu îl transformă într-un proces bun. Îl poate face doar mai rapid în acele puncte în care regulile și datele sunt deja corecte.

Ce ne arată experiența PNRR – Digitalizarea IMM-urilor

Apelul „Digitalizarea IMM-urilor – grant de până la 100.000 euro pe întreprindere” oferă un exemplu util tocmai pentru că a fost prezentat public drept o premieră în evaluarea automatizată.

La 30 mai 2023, un secretar de stat din MIPE anunța că cele 7.188 de proiecte urmau să fie evaluate de un „robot”, cu reducerea subiectivității și fără așteptarea unor clarificări ori completări. Tot atunci era recunoscută vulnerabilitatea centrală a sistemului: dacă bazele de date furnizează informații greșite, și rezultatul automat va fi greșit. Declarațiile și explicațiile de la acel moment sunt consemnate în relatarea Profit.ro privind evaluarea robotizată.

În decembrie 2023, soluția RPA a fost prezentată ca instrument care a automatizat operațiuni necesare gestionării celor 7.188 de cereri. Activitățile descrise public includeau validarea și prelucrarea fișierelor, organizarea documentelor, deschiderea canalelor de comunicare, sprijinirea contractării și interconectarea cu baze de date ale ANAF, Ministerului Finanțelor și ONRC. Acestea sunt utilizări legitime și utile ale RPA, dar nu echivalează cu preluarea integrală a evaluării calitative și a deciziei de finanțare. Comunicarea publică despre implementarea RPA confirma mai ales automatizarea operațiunilor de suport.

Rezultatele ulterioare nu au confirmat însă promisiunea unui proces rapid de la depunere până la decizie. La sfârșitul lunii iunie 2024, la un an de la închiderea apelului, verificarea conformității administrative și a eligibilității fusese finalizată pentru 3.869 dintre cele 7.188 de proiecte: 3.683 admise și 186 respinse. Restul se aflau încă în diferite etape de verificare și clarificare. Situația publicată la acel moment arăta că puțin peste jumătate dintre dosare parcurseseră complet această verificare.

În iulie 2025, după finalizarea procesului de evaluare, MIPE comunica selectarea a 4.555 de proiecte din cele 7.188 depuse. Datele privind rezultatul final și întâlnirea cu beneficiarii apăreau la mai mult de doi ani după închiderea sesiunii.

Poate fi numit acest episod un eșec al RPA? Sursele publice nu permit atribuirea întârzierilor unei singure aplicații și nici nu arată ce procent din proces a fost executat efectiv de roboți. Ele permit însă o concluzie mai atentă: automatizarea unor sarcini nu a produs automat un flux de evaluare rapid, predictibil și complet. Blocajele au rămas în calitatea datelor, interoperabilitate, clarificări, verificările umane, contractare și organizarea procesului.

Aceasta este lecția relevantă pentru AI. Tehnologia nu compensează reguli neclare, formulare prost construite, baze de date necorelate sau lipsa răspunderii. Dacă aceste probleme sunt transferate unui sistem mai sofisticat, rezultatul poate fi o eroare mai greu de observat și mai dificil de contestat.

Cum poate folosi un consultant AI fără să își abandoneze profesia

AI poate crește substanțial calitatea muncii de consultanță atunci când este folosit ca instrument de analiză și control, nu ca autor autonom al proiectului.

În etapa de identificare a finanțării, poate urmări surse oficiale, ordona apelurile după criterii stabilite și construi o primă matrice între condițiile programului și datele solicitantului. Poate semnala că lipsesc informații, dar concluzia de eligibilitate trebuie formulată după verificarea ghidului, anexelor, schemei de ajutor de stat, răspunsurilor oficiale și situației concrete a beneficiarului.

La pregătirea proiectului, AI poate compara versiuni succesive ale unui ghid, poate extrage obligațiile și termenele, poate corela obiectivele cu activitățile, rezultatele și indicatorii și poate verifica dacă aceeași informație apare consecvent în cererea de finanțare, buget, planul de afaceri și declarații. Poate testa formule, totaluri și scenarii, poate identifica dublări sau contradicții și poate simula întrebările pe care le-ar putea formula un evaluator.

În implementare, utilitatea poate fi chiar mai mare. Un sistem bine configurat poate urmări termenele contractuale, achizițiile, livrabilele, cererile de plată sau de rambursare, modificările bugetare, indicatorii și răspunsurile la clarificări. Poate construi un registru al obligațiilor și poate avertiza că o decizie tehnică are efect financiar sau că o modificare aparent minoră necesită notificare ori act adițional.

Pentru echipa financiară, AI poate ajuta la reconcilierea listelor de cheltuieli, contractelor, facturilor, plăților și liniilor bugetare. Nu poate înlocui însă profesionistul care cunoaște regulile contabile, fiscale și contractuale aplicabile proiectului. O încadrare contabilă corectă nu înseamnă automat că o cheltuială este eligibilă, iar o cheltuială prevăzută în buget nu este automat rambursabilă dacă nu au fost respectate achiziția, livrarea, plata, publicitatea și documentele justificative.

Există și limite care nu ar trebui negociate. AI nu trebuie folosit pentru a inventa date de piață, experiențe, parteneri, rezultate, citate ori surse. Nu trebuie să completeze prin presupuneri informațiile lipsă ale beneficiarului și nici să transforme o ipoteză într-o afirmație asumată prin declarație. Documentele care conțin date personale, secrete comerciale, oferte confidențiale, parole, semnături, date bancare sau informații nepublice nu ar trebui încărcate într-un instrument extern fără garanții contractuale și tehnice clare privind stocarea, reutilizarea și accesul la date.

Cum poate folosi finanțatorul AI fără să transforme evaluarea într-o „cutie neagră”

Autoritățile de management, organismele intermediare și agențiile executive au multe activități care pot fi automatizate fără a delega decizia:

Există deja rezultate măsurabile în zona de audit. Proiectul european AI4Audit – Use of artificial intelligence on audit of the EU Funds, implementat în Portugalia prin Instrumentul de sprijin tehnic, a testat modele predictive pentru estimarea erorilor și orientarea eșantionării. Potrivit rezultatelor publicate de Comisie, la aceeași dimensiune a eșantionului precizia a crescut cu 35%, iar într-un scenariu alternativ dimensiunea eșantionului putea fi redusă cu până la 60% fără pierderea preciziei.

Acest exemplu arată diferența dintre o promisiune generală și un caz de utilizare controlat: obiectiv îngust, date definite, performanță măsurată și metodă comparată cu auditul tradițional. Un scor de risc poate orienta controlul. Nu trebuie confundat cu dovada unei fraude și nu poate înlocui procedura de verificare și dreptul persoanei vizate de a explica situația.

Evaluarea calitativă ridică alte probleme. Relevanța unei investiții, caracterul inovator, proporționalitatea bugetului, capacitatea reală de implementare și credibilitatea unor rezultate presupun context și judecată profesională. AI poate identifica pasajele relevante și poate formula întrebări, dar o decizie de admitere, respingere, corecție financiară ori recuperare trebuie să rămână explicabilă, verificabilă și asumată de o persoană competentă.

Ce spune Comisia Europeană pentru programele gestionate direct

Uniunea Europeană nu a ales interzicerea generală a AI în pregătirea proiectelor. A ales o combinație de utilizare permisă, transparență și răspundere umană.

În întrebările și răspunsurile oficiale ale European Innovation Council, solicitanții sunt informați că pot folosi instrumente de AI generativă atât pentru structura propunerii, inclusiv grafice, cât și pentru conținut: revizuire lingvistică, dezvoltarea unei narațiuni pornind de la idei și căutarea informațiilor de context. Permisiunea vine însă cu obligații clare. Solicitantul rămâne răspunzător juridic pentru întreaga propunere, trebuie să verifice exactitatea și respectarea drepturilor de proprietate intelectuală și trebuie să declare ce instrumente a folosit și în ce mod.

Pentru evaluatori, limita este mult mai strictă. În martie 2026, European Research Council a precizat că evaluatorii nu pot folosi AI pentru a rezuma propunerile, pentru a aprecia meritul științific sau pentru a genera proiecte de rapoarte de evaluare. Încărcarea propunerii ori a unor fragmente într-un sistem extern este interzisă din motive de confidențialitate. Sunt permise numai utilizări limitate, precum îmbunătățirea limbii raportului sau căutarea unor informații generale, fără transmiterea conținutului proiectului și fără delegarea analizei. Regulile ERC privind folosirea AI în evaluarea granturilor formulează astfel o graniță clară între asistență și substituirea evaluatorului.

Comisia a mers mai departe în ediția din mai 2026 a Living Guidelines on the responsible use of generative AI in research. Documentul recomandă organizațiilor finanțatoare să folosească AI transparent și responsabil în procesele interne, fără să îi atribuie un rol în evaluarea conținutului științific. Totodată, finanțatorii sunt îndemnați să le ceară solicitanților să declare utilizarea substanțială a AI.

Actualizarea din 2026 introduce și un risc care ar trebui să intereseze orice autoritate: instrucțiunile ascunse. Un document poate conține text invizibil, formatare sau metadate concepute pentru a influența un sistem AI care îl procesează. Dacă un finanțator folosește nedeclarat un model pentru rezumare ori evaluare, un solicitant ar putea încerca să îi manipuleze rezultatul fără ca evaluatorul uman să observe. Comisia recomandă reguli explicite și garanții tehnice împotriva acestor practici.

Această abordare poate fi extinsă dincolo de cercetare: solicitantul trebuie să răspundă pentru conținutul depus, iar finanțatorul trebuie să răspundă pentru modul în care îl evaluează. Transparența nu poate funcționa într-un singur sens.

Ce schimbă AI Act în 2026

Regulamentul (UE) 2024/1689 privind inteligența artificială a devenit aplicabil, în cea mai mare parte, la 2 august 2026. Interdicțiile privind anumite practici și obligațiile de alfabetizare în domeniul AI se aplică din 2 februarie 2025, iar regulile pentru modelele AI de uz general din 2 august 2025. Din august 2026, Comisia și autoritățile naționale au început efectiv supravegherea și aplicarea unei părți importante a cadrului.

Tot la 2 august 2026 au devenit aplicabile obligații de transparență pentru anumite sisteme: utilizatorul trebuie informat când interacționează cu un chatbot, iar anumite materiale generate sau manipulate artificial trebuie să poată fi identificate și, după caz, etichetate. Comisia a publicat în iulie 2026 orientările privind obligațiile de transparență.

În paralel, Uniunea a ajustat calendarul prin „AI Omnibus”. Modificarea a intrat în vigoare la 27 iulie 2026 și a stabilit că regulile pentru utilizările autonome cu risc ridicat din domeniile enumerate de AI Act se vor aplica de la 2 decembrie 2027, iar cele pentru AI integrată în anumite produse reglementate de la 2 august 2028.

Nu orice instrument folosit la gestionarea fondurilor europene devine automat un sistem cu risc ridicat în sensul AI Act. Clasificarea depinde de scopul concret. Anexa III include, de exemplu, sisteme folosite de autorități pentru a evalua eligibilitatea persoanelor fizice la servicii și prestații publice esențiale. O verificare administrativă a unei cereri depuse de o societate comercială nu intră automat în aceeași categorie. Autoritatea trebuie să își analizeze cazul de utilizare, datele, persoanele afectate și efectul deciziei, fără a presupune nici că toate sistemele sunt cu risc ridicat, nici că finanțările sunt în afara oricărui risc juridic.

Pentru consultanți și finanțatori, obligația deja actuală și adesea ignorată este alfabetizarea AI. Nu este suficientă cumpărarea unei licențe. Personalul trebuie să înțeleagă limitele instrumentului, protecția datelor, verificarea surselor, riscul de părtinire, securitatea și situațiile în care utilizarea trebuie oprită.

Uniunea reglementează riscul, dar finanțează adopția

AI Act nu este o încercare de a opri tehnologia. În octombrie 2025, Comisia a lansat Apply AI Strategy, prin care urmărește folosirea AI în sectoare economice strategice și în administrația publică. Politica „AI first” nu înseamnă alegerea automată a AI, ci analizarea ei ca soluție posibilă împreună cu beneficiile și riscurile cazului concret.

În paralel, Uniunea construiește infrastructura necesară. Rețeaua a ajuns la 19 fabrici de AI în 16 state membre, inclusiv România, iar investițiile cumulate ale Comisiei, statelor membre și țărilor asociate în infrastructura de supercalcul și fabricile AI sunt estimate la 10 miliarde euro pentru perioada 2021–2027. Pagina Comisiei privind AI Factories arată că acestea trebuie să ofere întreprinderilor, cercetătorilor și sectorului public acces la capacitate de calcul, expertiză și medii de testare.

Prin GenAI4EU, Comisia urmărește integrarea aplicațiilor de AI generativă în apelurile Horizon Europe, Digital Europe și EIC din 2026–2027. Pentru consultanți, aceasta schimbă și conținutul viitoarelor proiecte. Nu va fi suficient ca bugetul să includă o licență AI. Proiectul va trebui să explice datele folosite, securitatea, drepturile asupra informațiilor, performanța măsurabilă, supravegherea umană și conformitatea încă din etapa de proiectare.

Ce câștigăm și ce riscăm să pierdem

Folosirea responsabilă a AI poate reduce munca administrativă, poate scurta timpul de căutare și verificare, poate îmbunătăți consecvența documentelor și poate semnala mai devreme erori care altfel ar apărea la evaluare, contractare sau audit. Pentru autorități, poate însemna o repartizare mai bună a resurselor, controale orientate către risc și răspunsuri mai rapide pentru beneficiari. Pentru firmele mici, poate face accesibile analize care înainte necesitau echipe numeroase.

Aceleași instrumente pot produce însă efectul opus. Un model poate inventa o sursă, poate utiliza o versiune depășită a ghidului sau poate confirma fără rezerve ipoteza greșită a utilizatorului. Datele istorice pot reproduce tratamente inegale. Dosarele generate după aceleași șabloane pot deveni uniforme și aparent corecte, deși proiectele nu au fundament economic. O autoritate poate ajunge să acorde prea multă încredere unui scor pe care evaluatorul nu îl înțelege, iar consultantul își poate pierde treptat capacitatea de a observa tocmai excepția pe care modelul nu a întâlnit-o.

Mai apare și o asimetrie de piață. Beneficiarii și consultanții care au acces la instrumente mai bune, baze de date curate și personal instruit vor produce dosare mai convingătoare. Dacă finanțarea recompensează forma în locul substanței, AI poate adânci diferența dintre capacitatea de prezentare și calitatea reală a investiției.

Avantajul decisiv nu va aparține celui care generează cel mai mult text, ci celui care poate demonstra traseul dintre regulă, sursă, analiză, decizie și documentul final.

Cum ar putea fi asimilat progresul tehnologic

O politică serioasă nu ar trebui să pornească de la întrebarea „folosim sau nu AI?”, ci de la o clasificare a sarcinilor.

Zona cu risc redus poate include căutarea în surse aprobate, compararea versiunilor, traducerea, formatarea, extragerea datelor și verificările aritmetice. Chiar și aici rezultatul trebuie controlat, dar procesul poate fi automatizat pe scară largă.

Zona care cere validare profesională include analiza eligibilității, simularea punctajului, încadrarea cheltuielilor, evaluarea riscurilor și formularea răspunsurilor la clarificări. AI poate pregăti analiza, însă concluzia trebuie verificată de persoana care cunoaște programul și își asumă documentul.

Zona în care decizia nu trebuie delegată include aprobarea sau respingerea proiectului, aprecierea criteriilor calitative, aplicarea unei corecții, constatarea unei nereguli sau fraude și semnarea declarațiilor. Aici AI poate furniza indicii și poate organiza probele, dar nu trebuie să devină autoritatea care decide.

Pentru ca această separare să funcționeze, sunt necesare câteva condiții practice:

Autoritățile ar trebui să publice politica de utilizare a AI înainte de evaluare: în ce etape este folosită, ce date procesează, dacă produce recomandări sau scoruri, cine verifică rezultatul și cât timp sunt păstrate jurnalele. Consultanții ar trebui să adopte propriul registru de utilizare și să poată explica beneficiarului ce a fost generat, ce a fost verificat și ce nu a fost transmis unui sistem extern.

Ne putem opune progresului tehnologic?

Putem opri consultanții să folosească instrumente care citesc într-o oră mii de pagini, compară ghiduri și descoperă neconcordanțe? Putem cere autorităților să continue verificări manuale care pot fi făcute mai rapid și mai consecvent de un sistem bine proiectat? Probabil că întrebarea nu mai este dacă tehnologia va intra în acest domeniu. A intrat deja.

Dar faptul că progresul nu poate fi oprit înseamnă că orice automatizare trebuie acceptată? Ar trebui eficiența să justifice o decizie pe care solicitantul nu o poate înțelege sau contesta? Poate fi considerat „uman în buclă” un evaluator care confirmă mecanic concluzia sistemului? Și cine răspunde atunci când toți au folosit instrumentul, dar nimeni nu a verificat sursa?

Asimilarea responsabilă a AI nu presupune apărarea vechilor proceduri și nici înlocuirea profesioniștilor cu o interfață. Presupune folosirea tehnologiei acolo unde poate fi măsurată și controlată, păstrarea deciziei umane acolo unde există judecată și efecte juridice și o regulă simplă de răspundere: AI poate pregăti, compara, semnala și recomanda; profesionistul trebuie să verifice, să explice și să își asume.

Articol publicat inițial pe LinkedIn.