Cum scalează Mercedes-Benz automatizarea cu AI: de la proiecte pilot la workflow-uri create de angajați?

Inteligența artificială a intrat deja în strategiile de transformare digitală ale marilor companii. Provocarea din 2026 nu mai este însă „Cum putem folosi AI?”, ci „Cum putem transforma proiectele AI în procese operaționale care generează rezultate măsurabile?”

Un exemplu relevant vine de la Mercedes-Benz, care face trecerea de la proiecte AI izolate la o strategie de automatizare implementată la nivelul întregii organizații. Producătorul auto german introduce, împreună cu compania n8n, o platformă globală low-code prin care angajații pot construi și integra propriile workflow-uri bazate pe AI direct în procesele de business.

Potrivit informațiilor publicate de CIO.com și confirmate de Mercedes-Benz, platforma este destinată utilizării în zone precum cercetare și dezvoltare, producție, vânzări, servicii financiare, HR și IT. Obiectivul este clar: AI-ul trebuie să treacă de etapa de experiment și să ajungă în procesele de zi cu zi.

De ce este importantă trecerea de la pilot la producție?

În ultimii ani, companiile au lansat numeroase proiecte pilot bazate pe inteligență artificială. Chatboți, copiloți, instrumente de analiză, generare de conținut sau soluții de procesare automată a documentelor au devenit tot mai ușor de testat.

Problema apare atunci când aceste proiecte rămân independente de procesele reale ale organizației.

Un chatbot poate fi performant, dar dacă angajatul trebuie să copieze manual informațiile din ERP într-o altă aplicație pentru a-l utiliza, valoarea sa este limitată. Un model AI poate analiza foarte bine un document, dar dacă rezultatul trebuie introdus manual într-un sistem intern, compania păstrează în continuare o parte importantă din munca administrativă.

Mercedes-Benz abordează problema diferit: AI-ul trebuie conectat la workflow.

Asta înseamnă că inteligența artificială nu este privită ca o aplicație separată, ci ca o componentă a unui proces mai amplu, în care poate primi date, poate lua anumite decizii, poate transmite informații către alte sisteme și poate declanșa acțiuni.

Mercedes-Benz construiește un ecosistem în care angajații pot crea automatizări

Unul dintre cele mai interesante elemente ale strategiei Mercedes-Benz este democratizarea dezvoltării de automatizări.

Compania a definit trei niveluri de competență AI.

• Takers sunt angajații care utilizează instrumente AI în activitatea de zi cu zi. De exemplu, pot folosi AI pentru redactarea unui document, analiza unor informații sau rezumarea unor materiale.
• Makers merg un pas mai departe. Ei pot construi și configura propriile workflow-uri automatizate utilizând platforme low-code precum n8n, fără să fie necesar să aibă competențe avansate de programare.
• Builders sunt specialiștii care dezvoltă soluții AI mai complexe și aplicații software dedicate.

Această structură este importantă deoarece schimbă modul în care este privită adopția AI. Nu toți angajații trebuie să devină programatori sau specialiști în machine learning. În schimb, organizația poate crea un ecosistem în care fiecare categorie de utilizator contribuie la automatizare la nivelul potrivit de competență.

1.500 de angajați implicați într-un hackathon AI

Pentru a identifica oportunități concrete de automatizare, Mercedes-Benz a organizat un hackathon la nivelul companiei, la care au participat peste 1.500 de angajați din diferite zone ale organizației.

Scopul nu a fost doar generarea unor idei interesante despre AI. Participanții au lucrat pe cazuri de utilizare concrete, iar cele mai promițătoare soluții urmează să fie dezvoltate și implementate în cadrul rollout-ului global. Este un model interesant pentru orice companie care încearcă să identifice unde poate aduce AI valoare.

De cele mai multe ori, cele mai bune oportunități de automatizare nu sunt identificate exclusiv de departamentul IT. Ele sunt cunoscute de oamenii care lucrează zilnic cu procesele respective. Un specialist din financiar știe exact unde pierde două ore în fiecare zi. Un angajat din vânzări știe ce informații trebuie introduse manual în CRM. Un manager de producție știe unde apar blocaje. Un specialist HR cunoaște pașii administrativi care pot fi automatizați.

Angajații cunosc problema. Tehnologia poate construi soluția.

Ce schimbă low-code în strategia de automatizare

Platformele low-code reduc distanța dintre identificarea unei probleme și construirea unei soluții.

În loc ca fiecare automatizare să presupună un proiect software separat, un departament poate construi un workflow vizual care conectează mai multe aplicații și servicii.

De exemplu, un workflow poate primi o solicitare prin e-mail, extrage informațiile relevante cu ajutorul AI, verifică datele într-un ERP, generează un document, solicită aprobarea unui manager și transmite rezultatul către client.

Într-un scenariu tradițional, un astfel de proces ar putea necesita dezvoltare software, integrare, testare și mai multe etape de implementare.

Într-o arhitectură low-code, o parte din aceste activități poate fi realizată mult mai rapid, în special atunci când există conectori pentru sistemele utilizate de companie.

CIO a inclus n8n și în analiza sa privind instrumentele de orchestrare a agenților AI, subliniind capacitatea platformei de a conecta mai mulți agenți și de a integra fluxuri de date și aplicații.

AI nu mai este doar un instrument. Devine o componentă a procesului.

Aceasta este, probabil, cea mai importantă lecție din strategia Mercedes-Benz.

Prima etapă a adopției AI a fost dominată de instrumente de tip chatbot și copilot: angajatul întreabă, AI răspunde.

A doua etapă este reprezentată de workflow-urile AI: AI primește informații, le analizează și contribuie la executarea unui proces.

Următorul nivel este reprezentat de agenții AI, care pot executa o serie de acțiuni în baza unor obiective și reguli stabilite de companie.

Diferența este majoră.

• Un copilot poate spune unui angajat ce trebuie făcut.
• Un workflow poate executa automat o parte din proces.
• Un agent AI poate coordona mai multe etape ale procesului, cu intervenția umană acolo unde aceasta este necesară.

Arhitectura modulară devine esențială

Mercedes-Benz nu construiește această strategie în jurul unei singure aplicații. Platforma de automatizare este integrată într-o arhitectură tehnologică mai largă. Aceasta este o abordare relevantă pentru companiile care au deja ERP, CRM, aplicații de producție, soluții HR, sisteme financiare sau platforme de colaborare. În loc să înlocuiască toate aceste aplicații, organizația poate introduce un strat de orchestrare care le conectează.

De exemplu:

ERP → AI → CRM → e-mail → aprobare umană → ERP

sau:

document primit → AI extrage datele → verificare → sistem financiar → notificare

Valoarea nu este neapărat în fiecare aplicație în parte, ci în capacitatea lor de a lucra împreună.

Controlul datelor devine la fel de important ca automatizarea

Un alt aspect important al strategiei Mercedes-Benz este utilizarea unei arhitecturi self-hosted și cloud-agnostic, care oferă companiei un nivel mai mare de control asupra datelor și proceselor. Mercedes-Benz afirmă că această abordare este parte din strategia sa de arhitectură modulară și contribuie la păstrarea controlului asupra datelor critice.

Acest aspect este relevant în special pentru organizațiile care operează cu date sensibile, proprietate intelectuală sau informații reglementate.

Pe măsură ce AI intră în procese tot mai importante, întrebarea nu mai este doar „Ce poate face modelul?”, ci și:

• Unde sunt procesate datele?
• Cine are acces la ele?
• Ce poate face agentul?
• Ce acțiuni sunt permise fără aprobare umană?
• Cum sunt înregistrate acțiunile?
• Cum poate fi oprit workflow-ul?

Acestea devin componente ale arhitecturii de business, nu doar probleme tehnice.

Ce putem învăța de la Mercedes-Benz?

Modelul Mercedes-Benz poate fi adaptat și în companii mult mai mici. Nu este necesar un buget de nivelul unui producător auto global pentru a începe.

Primul pas poate fi identificarea a 5-10 procese repetitive care consumă timp și implică mai multe aplicații. De exemplu, procesarea facturilor, verificarea documentelor, generarea ofertelor, actualizarea CRM-ului, transmiterea notificărilor, raportarea financiară sau procesarea solicitărilor interne.

Apoi, fiecare proces poate fi evaluat în funcție de trei criterii: frecvență, cost și complexitate.

Cu cât un proces este repetitiv, consumă mai multe ore și implică pași care pot fi standardizați, cu atât este un candidat mai bun pentru automatizare. Următorul pas este identificarea tehnologiei potrivite: RPA, workflow automation, AI, agenți AI sau o combinație între acestea.

De la „avem AI” la „AI produce rezultate”

Cazul Mercedes-Benz arată o schimbare importantă în modul în care companiile ar trebui să își construiască strategia de inteligență artificială.

Nu este suficient să existe un buget pentru AI, câteva licențe și proiecte pilot.

Valoarea apare atunci când AI este integrat în procese reale, cu indicatori reali și rezultate măsurabile.

Mercedes-Benz își propune să ducă această abordare în cercetare și dezvoltare, producție, vânzări, servicii financiare, HR și IT, utilizând o platformă comună de automatizare și implicând angajații în identificarea și dezvoltarea cazurilor de utilizare.

Pentru companiile care se află acum în etapa de evaluare a AI, lecția este simplă: nu începe cu tehnologia. Începe cu procesul.

Identifică unde se pierde timp, unde există muncă repetitivă, unde datele sunt transferate manual între aplicații și unde deciziile pot fi asistate sau automatizate.

Apoi alege tehnologia.

Pentru că următoarea etapă a digitalizării nu va fi despre câte instrumente AI are o companie, ci despre câte procese poate transforma cu ajutorul lor.

Sursa principală: CIO.com, How Mercedes-Benz is scaling AI-powered business automation, 11 august 2026.

Pentru companiile care vor să identifice aplicațiile software și soluțiile AI potrivite pentru automatizarea proceselor, Softlead poate fi punctul de plecare pentru evaluarea și compararea opțiunilor existente în piață.