Atentie, tehnologia AI nu e una chiar noua in sens cronologic, cercetari asupra ei exista de decenii, dar acum a devenit extrem de populara in randul oamenilor sub forma LLM-urilor generaliste sau nisate pe activitati specifice precum coding-ul. Exista deja si aici pe blog o serie de mai multe articole despre acestea, precum cele despre ChatGPT sau Perplexity.

Insa in ultimele saptamani contextul folosirii AI pare ca se schimba usor, usor. Unele companii renunta, altele se feresc sa se mai laude cat de ultra-mega-productive sunt de cand au adoptat AI-ul. Asa ca astazi incercam sa ne uitam la ce se intampla in lume cand vine vorba de folosirea AI: incotro ne indreptam? Mai este folosirea AI-ului in cloud licentiat solutia universala pentru toate flow-urile de lucru din IT? Sa purcedem zic.

Ce se intampla cu folosirea AI-ului in ultima vreme?

In ultimele saptamani, in mass-media au aparut mai multe stiri referitoare la faptul ca tot mai multi giganti Tech incep sa renunte sau sa limiteze folosirea AI-ului, cel mai adesea motiv invocat fiind cel financiar, si anume ca acesta s-a scumpit foarte mult si nu are un ROI (return of investment) deloc satisfacator pentru cat de mult e folosit.

Prima companie care a dat startul acestui sir de stiri referitoare la folosirea redusa a inteligentei artificiale pe plan intern a fost Microsoft. Aceasta a anuntat in prima parte a lunii mai ca incepand cu 30 iunie va stopa folosirea Claude Code ca urmare a facturarii folosirii Claude Code per tokens usage si a epuizarii bugetului dedicat acestuia. Programul pilot de folosire intensiva a Claude Code in cadrul Microsoft a debutat in decembrie 2025, iar la 6 luni dupa a venit si acest rezultat: e fain, e frumos, e prea scump, renuntam la licente.

Un al doilea caz ce a venit aproape imediat si a provocat rumoare intre gigantii Tech in acest sens a fost Uber, celebra companie ce asigura serviciul de ride-sharing. Aici CEO-ul companiei, Praveen Neppalli Naga, a anuntat faptul ca in primele 3 luni ale lui 2026 costul companiei cu Claude Code a sarit de la 32% la 84% in cadrul organizatiei sale de ingineri software, tot ca urmare a facturarii pe consum de tokens, fiecare inginer generand costuri cuprinse intre 500 si 2000$ pe luna. Acest lucru a condus la epuizarea intregului buget dedicat AI-ului dupa doar 4 luni, fortand la reconsiderarea viitoarelor cheltuieli ale companiei in aceasta zona.

Un alt caz vine de la o alta companie (nenumita), citata de Axios, care a cheltuit circa 500 milioane de dolari pe tokeni pentru modelele Anthropic intr-o singura luna (!) dupa ce nu a impus absolut nicio restrictie de business sau limitare interna la cum sa fie folosite aceste resurse. Aceasta informatie e data anonim, pe surse interne, deci e bine sa o luam cu un gram de sare, dar se inscrie totusi in tabloul general de pana acuma: costurile cu AI cresc ca Fat-Frumos, de la o luna la alta, nu insa si productivitatea mult clamata.

Amazon a oprit in plan intern tabloul de clasament KiroRank cu consumul de tokens / angajat dupa ce si-a dat seama ca acestia foloseau multi tokens doar pentru a da bine in acest ranking, la presiunea companiei, dar fara a avea mereu si o valoare certa in munca rezultata, situatie similara intamplandu-se si la Meta, care recent a mai taiat alte 8000 joburi pentru a face rost de bani pentru AI.

Astfel, se pare cel putin la prima vedere, ca asistam la o retragere a apelor in ceea ce priveste adoptia si consumul de AI, efectul fiind unul de bumerang prin faptul ca si-au incurajat angajatii sa foloseasca si sa integreze AI-ul peste tot, iar acuma sunt nevoite fie sa renunte sau sa restranga folosirea acestuia pentru a limita cheltuielile.

Ce factori vor influenta folosirea AI?

Acesta e doar un inceput de context nou, e destul de greu sa anticipam cu maxima precizie cum se vor recalibra companiile software. Insa putem sa ne gandim care sunt factorii cheie ce vor influenta perioada urmatoare in speta utilizarii de tip Enterprise a inteligentei artificiale.

Un prim factor cheie extrem de evident este reprezentat de pretul licentelor si a tokenilor pentru AI. La inceput preturile practicate de companiile dezvoltatoare de AI precum Anthropic, OpenAI sau Adobe erau destul de mici, atat la licentele individuale destinate publicului larg, cat si pachetelor Enterprise, pentru alte companii. Insa pe masura ce investitiile lor au devenit din ce in ce mai mari iar profitul se lasa asteptat, au inceput firesc, conform oricaror legi economice, sa mareasca preturile sau sa rearanjeze abonamentele astfel incat sa existe un ROI mai potrivit.

Aici intervine foarte simplu raportul cerere si oferta, cu cat ceva e mai scump, cu atat scade cererea, si trebuie sa se ajunga la un pret de echilibru care sa asigure profit pentru business si satisfacerea pietei, in caz contrar business-ul respectiv inceteaza pentru ca nu mai exista speranta profitului. Momentan afacerile cu AI sunt intretinute oarecum artificial, din investitii ale unor fonduri sau state (a se vedea cazul China cu DeepSeek), dar care nu au cum sa dureze la nesfarsit.

Un al doilea factor care apare deja de-a lungul industriei software referitor la folosirea AI este asa-zisul fenomen de „tokenmaxxing”. Acesta se refera la practica angajatilor dintr-o companie software sa foloseasca cat mai mult AI (exprimat in numar de tokens ce ulterior se traduc in bani) pentru sarcinile de lucru la recomandarea (eufemism pentru obligarea) din partea companiei, chiar daca acest lucru nu se traduce si in ceva palpabil creat cu acei tokens folositi.

Fenomenul acesta sta la baza unor facturi pentru AI tot mai mari, pentru ca in loc sa existe o strategie echilibrata de adoptie si folosire a AI-ului, indiferent la ce LLM ne referim, multe companii au fortat o adoptie masiva si fara limite, care acuma se concretizeaza in costuri tot mai ridicate.

Alt factor ce conteaza in ecuatia viitorului AI pentru companii este dat de componenta hardware. Stim deja ca un model AI fie ruleaza in cloud, deci pe serverele fizice ale companiilor care necesita investitii mari si intretinere pe masura, fie pe un server local, pe calculatorul personal, dar aici trebuie sa avem un hardware extrem de performant, cu cerinte peste medie.

Acest lucru va da nastere cat de curand unei dezbateri pe care o vom trata si noi putin mai incolo, si anume sa folosim AI in cloud licentiat si scump, sau sa ne reorientam spre modele AI open-source gratuite care ruleaza local, dar pentru care avem nevoie de un PC performant.

Si tot la capitolul alternative se erijeaza ca un factor de discutie si posibilitatea dezvoltarii unor modele AI proprii, create de fiecare companie mare in parte astfel incat sa nu depinda de nota de plata pe care trebuie sa o plateasca la alt actor de business. Desigur, asta nu e neaparat la indemana oricarei mici firme de IT, dar existenta unor modele open-source ar putea conduce intr-un viitor pe termen mediu / lung si la aceasta optiune, comparativ cu plata de tip API-usage la consacratii domeniului.

Alternative ale inteligentei artificiale in dezvoltarea proiectelor

Sa aruncam o scurta privire si asupra alternativelor fata de modelele AI licentiate (platite) si care ruleaza in cloud, precum Opus Anthropic sau Grok.

In trecut am prezentat mai pe larg aici pe blog cum putem sa ne facem setup la un model de LLM pe calculatorul nostru, ca sa ruleze local si sigur, nu pe serverele altor companii. Alternativa prezentata atunci folosea Ollama, o optiune perfect valabila si astazi, care reprezinta un fel de magazin online de unde putem procura modele LLM si sa le incercam.

Accesul insa la anumite modele este contra cost, iar o subscriptie la Ollama este 20$ / luna. Partea faina este ca ne putem instala rapid Ollama si apoi Claude Code, iar apoi sa alegem un model gratuit de pe Ollama si sa folosim Claude Code cu acesta. Atentie, nu vom folosi API-urile celor de la Anthropic pentru ca in continuare nu vom avea acces la modelele Opus sau Sonnet.

Aici m-am jucat in ultimele saptamani si un model gratuit si decent pe care l-am gasit pe Ollama este gemma4, care poate rula si in cloud, fiind dezvoltat de Google. Daca alegeti sa il rulati local, pe acesta sau pe altul, asigurati-va ca aveti niste specificatii hardware bune, ideal 32 GB de RAM, 512 GB sau 1 TB de memorie totala, si o placa video dedicata, pentru o rulare cat mai fluida si care sa nu dureze o eternitate.

Exista si modele open-source, probabil cel mai cunoscut fiind modelul chinezesc DeepSeek. Si pe acesta putem alege fie sa il rulam local, cu un PC bun prin Ollama, fie putem sa achizitionam direct de pe site-ul lor si sa il rulam prin Claude Code. Si pe acesta l-am testat in ultimele saptamani, iar modelul deepseek-pro este destul de bun la partea de coding, nu la fel de performant ca Opus 4.7, dar cu siguranta mult mai ieftin.

Compania chineza are un model de business in care nu platesti un tarif standard lunar, ci platesti per utilizare. Consumi 1 milion tokens, platesti echivalentul lor si atat, daca trece luna si nu ai folosit, nu platesti nimic. Asta pare a fi strategia chinezilor (sustinuti si de stat) pentru a concura cu modelele americane, clar mai scumpe. Si aici este o dezbatere separata, ce alegem, siguranta locala sau cost redus pentru plus de performanta?

O alta alternativa pentru folosirea la proiecte personale sau chiar in mediul business o reprezinta calculatoarele dedicate pentru a rula AI (AI computers). Acestea sunt niste device-uri (laptop-uri sau computere tip desktop) care pe langa faptul ca au CPU si GPU, prezinta o unitate noua numita NPU (Neural Processing Unit), al carei scop este tocmai acela de a ajuta AI-ul sa ruleze cat mai fiabil si sa ii ofere o capacitate de procesare superioara.

In general companiile care dezvolta procesoare au scos si astfel de modele, si aici vorbim evident de Intel (cu gama Ultra Core), AMD (seria Ryzen AI) si Qualcomm (cu Snapdragon X Elite). Desigur, plaja de device-uri dedicate rularii AI-ului local este mult mai diversa, NVDIA contribuind cu foarte multe lansari si proiecte in aceasta nisa. Vorbim inclusiv de workstation-uri AI (desktop-uri mari), mini-pc-uri pentru AI (unde ruleaza non-stop, poti avea un AI conectat la device-urile din locuinta), acceleratoare AI dedicate (de fapt niste placi de baza care pot functiona ca mini-centru de date) si diverse alte dispozitive care pun la dispozitie asistenti AI locali.

Intrebarea cheie, poate vreuna din aceste alternative sa inlocuiasca pentru companii modelele AI business type? In prima faza am fi tentati sa spunem ca nu, si ce e drept, e greu sa credem ca Microsoft renunta la modelele Anthropic si va trece sa foloseasca DeepSeek-ul chinezilor.

Dar totul se rezuma la costuri, iar daca necesitatile de business vor implica mereu AI de acum incolo (si cel mai probabil asa va fi), companiile vor fi obligate sa se orienteze spre solutii mai acceptabile ca pret, fie ca le place sau nu. Putem admite ca e o varianta, ca marile companii care isi permit sa investeasca in statii de lucru locale unde sa ruleze un model AI local si mai ieftin.

Inteligenta artificiala, incotro?

Putem observa destul de clar pana acuma ca peisajul inteligentei artificiale devine unul destul de pestrit, fiind influentat de mai multi factori cheie, si care da nastere la o diversitate semnificativa de modele si alternative pentru a ne folosi de aceasta tehnologie.

Intrebarea retorica a sectiunii este una deschisa, si asa cum v-am obisnuit pana acuma, nu am neaparat un raspuns fara echivoc, acesta depinzand de (prea) multe variabile. Insa cred ca dezbaterea centrala va viza aceste aspecte mentionate pana acuma pe parcursul acestui articol, si anume daca vom mai continua cu modele licentiate si care costa mult sau ne vom reorienta treptat spre open-source gratuit si configurabil? Si oare ne vom mai folosi de modele in cloud ce colecteaza date si le trimite la servere aflate in alte parti ale lumii sau ne vom folosi de modele rulate local, mai safe din perspectiva datelor dar care necesita un hardware mai performant?

In opinia mea, cred ca populatia de rand cel putin va migra treptat spre a doua optiune dintre cele enumerate, si pentru cei care vor sa aiba un AI personal si fara riscuri, hardware-ul va deveni o investitie pe termen lung si ulterior vor folosi modelele gratuite. Dupa cum s-a vazut, poti sa iti faci azi un abonament de 20$ la Anthropic si peste 6 luni sa fie 30 sau 40$. Iar in acest caz, intervine amortizarea prin faptul ca investim intr-un PC mai bun.

Companiile de asemenea cred ca vor prefera sa investeasca in laptop-uri si mai bune sau in PC-uri dedicate pentru a rula AI local, structurat intr-o retea interna care sa fie mai safe si mai ieftin decat clasicul Claude Code in cloud.

Viitorul se anunta unul interesant si in continua evolutie, iar noi vom continua sa fim la curent cu ce se intampla, ca sa putem ulterior sa dezbatem aici pe blog. Important este ca inteligenta artificiala nu va disparea in ciuda costurilor sale, este aici sa ramana, si trebuie sa ne obisnuim cu ea, sa invatam sa o utilizam corect si chiar sa o testam corespunzator pentru a deveni un instrument de lucru solid si de incredere.

Concluzii

Se pare ca petrecerea cu sampanie a celor care credeau ca AI-ul va inlocui oamenii din IT se mai amana putin… putin mai mult. Lasand ironiile la o parte, inteligenta artificiala continua sa demonstreze ca este un tool foarte puternic si util in mainile potirvite, dar exact asta e, doar un tool. Inca suntem departe de stadiul in care ea sa faca singura absolut tot iar oamenii sa aiba un simplu rol decorativ.

Asa cum am mai zis-o si in trecut aici pe blog, ea este un multiplicator de eficienta. AI-ul te ajuta sa faci mai rapid unele lucruri, dar nu garanteaza in mod necesar ca le faci mai bine (sau ca tu devii in mod necesar mai bun). Daca si inainte de AI faceai treaba de mantuiala, AI nu va face decat sa amplifice exponential acest lucru.

La fel pentru cei care faceau lucruri foarte bune, AI-ul ii va ajuta sa fie mai rapizi in a livra lucruri de calitate. Dar totul se rezuma la capacitatile noastre intelectuale si umane, nu trebuie sa ne externalizam gandirea cu totul, ci sa o folosim intr-o abordare diferita, adoptand cea mai buna solutie de AI pe care ne-o permitem din punct de vedere financiar.

Surse

Despre situatia cu folosirea AI-ului sunt informatii aici, despre Microsoft, Uber, Amazon.

Cum sa instalezi modele LLM local?

Invata cum sa testezi un model AI ca un QA (curs Udemy)

Video tutorial + dezbatere despre LLM-uri locale de la ZonaIT

Ce vei învăța în acest curs despre integrarea AI în QA:

• Adoptarea unui mindset non-deterministic: Cum să evaluezi sisteme inteligente care pot oferi rezultate diferite, dar la fel de corecte, pentru exact aceleași date de intrare (input).
• Strategii de testare adversarială și fuzzing: Tehnici ofensive pentru manipularea datelor și prevenirea riscurilor de securitate, precum atacurile de tip prompt injection.
• Conceptul LLM-as-a-Judge: Cum să folosești modele AI puternice direct în scripturile tale de testare pentru a analiza, nota și automatiza validarea rezultatelor complexe (output testing).
• Generarea eficientă a cazurilor de testare: Folosirea inteligenței artificiale pentru a crea automat test cases detaliate, pornind exclusiv de la specificațiile produsului.
• Generarea testelor automate: Utilizarea asistenților AI pentru a crea scripturi de automatizare, pornind de la specificațiile produsului.
• Testarea performanței AI: Evaluarea eficienței modelelor de limbaj prin măsurarea metricilor legate de tokens.

Vezi Cursul AI și prețul său
sau
Începe să înveți despre Testare Software

Tranziția la Testarea Augmentată de AI și Mindset-ul Non-deterministic

Folosirea AI-ului în munca unui QA necesită o schimbare de mindset, nu doar de instrumente (tool-uri). Foarte multe sisteme care integrează Inteligența Artificială sunt non-deterministice; adică pot oferi rezultate diferite, dar la fel de corecte, pentru același input. Prin urmare, testarea în ziua de azi nu se mai rezumă la “voi face X și mă aștept să se întâmple Y”, ci la “voi face X și mă aștept să se întâmple Y sau Z, Q, K etc.”.

O altă schimbare de perspectivă ține de atitudinea benignă sau cooperantă a testerului, care trebuie îndreptată puțin mai mult spre zona adversarială (ofensivă). AI-ul deschide nenumărate posibilități de dezvoltare, dar și noi moduri de a face rău; prin urmare, este esențial ca un QA să pună un accent mai mare decât până acum pe această zonă.

Strategii de Testare

Înainte de toate, este bine să înțelegem (în mare) cum funcționează un tool AI, iar apoi, cunoscându-i componentele, vom putea să construim o strategie eficientă de testare. Conceptul de “fuzzing” este foarte important în contextul AI, mai ales când discutăm despre termeni precum non-determinism și testare adversarială. Pe partea de validare a rezultatelor (output testing), pentru a face față noilor provocări, este nevoie să abordăm și conceptul de “LLM-as-a-Judge”.

Prin urmare, testarea software se schimbă mult și rapid, deci avem nevoie să adoptăm noile tehnologii și strategii cât mai curând.

Cursul beneficiază de update-uri periodice, așa că îți recomand să revii asupra lui din când în când pentru a fi mereu la curent cu noile informații.

Dincolo de idei prost intelese (la care ne vom referi mai tarziu), astazi incercam sa vedem cum se prezinta situatia joburilor din IT, care sunt unele povesti ale oamenilor ce nu si-au mai gasit asa usor de lucru in industrie si sa incercam sa creionam un posibil raspuns la intrebarea daca IT-ul mai este domeniul fagaduintei, acel domeniu super bogat si deschis pentru toata lumea.

Care mai e situatia joburilor din IT in prezent?

Dupa frenezia angajarilor masive din perioada pandemiei (2020-2022), anul 2023 a adus un recul extrem de puternic si abrupt al numarului de angajati in IT pe plan mondial, fiind anul cu cele mai multe disponibilizari din industrie, conform datelor stranse de site-ul de profil layoffs.fyi.

Conform datelor stranse din surse publice de layoffs.fyi, primul trimestru din 2023 a marcat valul cel mai mare de disponibilizari din industria Tech, cand marea majoritate a corporatiilor au dat afara extrem de multi oameni, practic surplusul angajat in perioada pandemiei cand proiectele veneau pe banda rulanta si aproape toata lumea era angajata. Acest lucru desi poate parea benefic, a dus la coborarea extrem de mult a standardelor de intrare in IT, si nu ajuta deloc calitatea pe termen lung.

Ulterior au fost si alte valuri care au curatat industria, dar nu la fel de mari si mult mai atent tintite, fie orientate spre cei fara experienta sau care nu performau, fie spre cei care aveau salarii prea mari fata de cat mai erau dispuse companiile sa ofere. Si investitiile in AI au inceput sa se resimta, companiile disponibilizand anumiti oameni pentru a face rost de banii necesari pentru investitiile in infrastructura AI, cazul cel mai elocvent din ultima perioada fiind Oracle, ce a anuntat disponibilizari de 30.000 oameni, majoritatea din India si SUA.

Mai jos se poate vedea evolutia numarului de joburi disponibile din industrie pe baza datelor stranse din surse oficiale (anunturi de pe site-uri, LinkedIn etc.) de catre trueup.io. Desigur, e aproape imposibil sa strangi absolut toate datele posibile, dar pe noi ne intereseaza tendinta generala, nu cifrele la milimetru.

Mai intai, putem observa curba puternic descendenta, chiar mai abrupta decat o partie de ski, care a avut loc de la finalul lui 2022 pana la inceputul lui 2023. In aceasta perioada s-au restructurat extrem de multe posturi, sute de mii de oameni au fost concediati, si in prima faza nu s-au reangajat.

Ulterior, daca luam fiecare segment din grafic pe ani distincti, putem observa ca trendul a fost de crestere treptata a numarului mediu de joburi in IT: daca linia medie pe 2023 era pe la 160.000 de joburi disponibile, in 2024 linia medie se stabilizeaza pe la 215.000 joburi, in 2025 ajunge pe la ~230.000, iar acum inceputul anului 2026 avem o medie pe la 260.000 joburi disponibile.

Desigur, aceste cifre nu sunt absolute si nu inseamna ca nu sunt inca someri care isi cauta de lucru. Dar atat ca cifre generale, cat si la nivel personal de mesaje primite pe platformele de profil (mai ales LinkedIn), am constatat o usoara efervescenta a unor noi proiecte care au condus la noi pozitii deschise si noi oportunitati, de toate tipurile.

Si daca aruncam un ochi pe LinkedIn, sa vedem ce joburi de QA de exemplu exista, avem joburi de ordinul sutelor atat pentru zona judetului Cluj, cat si daca selectam la locatie Romania (generic). Din pacate acum platforma nu mai arata numarul exact de joburi pe o pozitie ci doar „+99”, dar sunt cateva pagini de locuri de munca, deci exista o oarecare oferta.

Problema apare desigur la detalii. Majoritatea acestor joburi se adreseaza seniorilor si celor de nivel mid. Sunt si unele oportunitati pentru cei aflati la inceput, cate un internship pe ici-colo, dar destul de rasfirate si chiar si acolo exista criterii aditionale de experienta sau studii.

Astfel, segmentul entry-level ramane cel mai lovit pentru ca reasezarea IT-ului fix aceste pozitii a lovit: de ce sa mai angajam 2-3 juniori pe care sa ii formam cand avem deja 2 seniori la care le dam un AI si fac si treaba juniorilor? Nu ne gandim ca daca pleaca si seniorii, nu mai vine nimeni din urma, acesta fiind un ciclu natural: ca sa ai seniori, iti trebuie mid level, ca sa ai mid level iti trebuie juniori.

Piata este mult schimbata fata de perioada ante-2023, nu mai sunt 15-20 de mesaje pe zi de la recrutori pe LinkedIn, si nivelul salarial este unul stagnant, nu mai cresc salariile ca Fat-Frumos, dar chiar si asa numarul joburilor nu e 0, ceea ce indica ca este in continuare nevoie de oameni (nu insa de absolut oricine).

Povesti ale oamenilor, dincolo de cifre

Desigur, chiar daca cifrele pot arata la nivel general o realitate decenta si care se imbunatateste constant, trebuie sa ne uitam si la oameni. La acele povesti care pot sa ne arate realitati mult mai nuantate.

Am citit in ultima vreme foarte multe astfel de povesti si marturii ale multor oameni de pe Reddit sau LinekdIn, care si-au pierdut locul de munca in IT si a durat foarte mult, luni de zile, pana sa gaseasca un alt job, unii dintre ei inca nereusind acest lucru.

Sunt multe astfel de marturii, unele dintre ele mai vechi, de prin 2023 si care nu au mai fost actualizate cu alte raspunsuri / postari, si nu putem spera decat ca cei din spatele acelor conturi s-au reangajat cu bine in IT.

Ies in evidenta mai ales povestilor unor oameni care sunt someri de circa 1 an, senior QA automation sau developer cu tehnologii de back-end, cu multi ani de experienta la activ si care inca postau pe LinkedIn ca sunt in cautare loc de munca. Desigur, avem si la polul opus studenti sau proaspat absolventi care deja incep sa isi piarda entuziasmul de a mai lucra in IT pentru ca nu ii baga nimeni in seama, si deja cauta optiuni de reprofilare pe alte nise sau chiar reconversie profesionala.

Mai in gluma, mai in serios, multi oameni care isi exprima frustrarea in mediul online afirma si ca sunt dispusi la recalificari profesionale majore: de la programator sau QA la zugrav, electrician, instalator, sau efectuat de servicii particulare de genul reparat calculatoare, baby-sitter or gatit feluri de mancare house-made. Unii poate chiar au incercat / vor incerca aceste lucruri si cred ca unii nu vor mai reveni in IT, atat din cele citite cat si din cele discutate cu anumite persoane.

Exista si mesaje ale oamenilor care zic ca au reusit sa se reangajeze in IT, mai mult sau mai putin pe specializarea lor, chiar daca salariile nu sunt la cel mai stralucit nivel. Desigur, in vremuri de criza sau reasezare economica nu poate fi totul perfect, dar un salariu mediu e mai bun decat niciun venit, caci cheltuielile (rate, chirii, facturi etc.) oricum nu se opresc.

Mai este IT-ul „domeniul fagaduintei”?

Se cuvine acuma sa analizam intrebarea din titlul articolului de astazi si sa conturam un potential raspuns. Desigur, expresia initiala si cunoscuta de „pamantul fagaduintei” este una metaforica, si in sens uzual secundar se refera la un taram bogat si fericit, conform DEX online. Eu am parafrazat-o si am adaptat-o IT-ului, pe care multi l-au asemuit unui „domeniu al fagaduintei” in deceniile trecute ca urmare a imaginii ce parea perfecta din toate punctele de vedere asupra acestuia.

Argumente pentru aceasta metafora sugestiva au existat fara discutie. IT-ul a fost multi ani cel mai bine platit domeniu din Romania, media salariilor fiind cea mai mare din economia romaneasca, fiind unul din foarte putinele astfel de domenii cu salarii comparabile cu Vestul Europei.

Pe langa salarii, existau si foarte multe beneficii extrem de faine si apreciate, de la bonuri de masa actualizate la zi, abonamente sportive sau culturale, mese platite la birou, transport sau telefon decontate, asigurari medicale si stomatologice generoase care acopereau niste servicii destul de scumpe, ori chiar plata unor firme de curatenie care sa mearga acasa la angajat sa ii faca curat, asta ca sa enumar doar cateva dintre cele mai auzite in piata.

Cu siguranta unul dintre marile beneficii insa care a atras foarte multi oameni a reprezentat posibilitatea de a munci remote, din confortul propriei case sau chiar din alte orase sau tari, lucru mai putin intalnit in alte industrii, tendinta accentuata puternic de pandemia din anii 2020-2022.

Imaginea domeniului fagaduintei era completata si de deschiderea sa democratica: in anii de boom economic, IT-ul era deschis sa primeasca in randurile sale nu numai absolventi ai facultatilor de profil, ci si persoane fara studii superioare dedicate dar care doreau sa se reconverteasca profesional, eu fiind un astfel de exemplu. Asa ca foarte multi oameni dornici de o cariera mai buna si venituri mai mari au inceput sa urmeze cursuri de recalificare profesionala si sa devina developeri, QA sau sa mearaga pe alte nise initiale ale IT-ului.

Un aspect negativ insa la acest punct este ca asa au aparut acei „mentori” de carton care nu aveau pregatirea necesara sa ghideze oameni la inceput de cariera si au profitat de ei la preturi exorbitante si nesimtite de-a dreptul. Insa aici vorbim si de o iluzie a IT-ului, multi oameni au considerat ca aici nu sunt parti negative (spoiler, exista, in special burnout si multe altele).

Uitandu-ne acum la IT-ul ultimilor 2-3 ani, situatia este una destul de diferita. La inceputul anului 2025, conform datelor INS, IT-ul nu a mai fost sectorul de activitate cu cea mai mare medie salariala, fiind depasit (in anumite luni) fie de industria produselor de cocserie, fie de industria petroliera. Desigur, salariile inca sunt in esenta mari pentru Romania, dar nu mai reprezinta acel superlativ absolut.

Anumite beneficii au inceput sa fie taiate sau limitate cu timpul, la fel si cresterile de salarii, puternic temperate, selective la nivelul oamenilor sau chiar eliminate cu totul in anumite cazuri. Munca remote a inceput sa fie si ea schimbata, existand o tranzitie sustinuta spre un model hibrid tot mai clar de 2-3 zile la birou si restul de acasa, sau chiar full office pentru anumite companii precum Amazon sau Garmin.

Accederea in domeniu a devenit si ea un lucru extrem de dificil in special pentru cei aflati la inceput de drum: studenti, proaspat absolventi, entry-level si junior. Cei care incearca sa se recalifice din alte domenii intampina acuma hopuri foarte mari pentru a intra in domeniu, pe orice fel de pozitie. Chiar si unii oameni cu multa experienta intampina dificultati in a-si gasi un nou angajament dupa demisii sau eventuale restructurari de personal.

Acestea din urma reprezinta iarasi un fenomen neplacut care se intampla regulat in IT in ultimii 3 ani, poate chiar mai accentuat decat in alte domenii economice din intreaga lume.

Avand aceasta paralela antitetica, cred ca nu gresesc cand zic ca IT-ul nu mai este ceea ce era odata considerat ca „domeniul fagaduinte”, acel domeniu ravnit de multi oameni pentru a munci ca urmare a faptului ca parea un sector de activitate ideal, cu bune si cu rele desigur, dar care oferea si promitea foarte multe. IT-ul a coborat din cerurile ridicate si cu ajutorul mass-media (care crea niste imagini fanteziste) cu picioarele pe pamantul realitatii dure, unde nu mai e totul lapte si miere.

Acest sector nu mai este varful economiei, ci a inceput sa devina un domeniu obisnuit, cu salarii mai mici si mai apropiate de media altora, si care scapa incet incet de aceasta aura de idealism, ceea ce dintr-un anumit punct de vedere este si un lucru bun. Depinde pana unde va merge aceasta reasezare si ce se va intampla in urmatorii cativa ani, spre orizontul anului 2030.

Posibile solutii si alternative

Sa vedem si ce se poate face si incerca de catre cei care nu reusesc deloc sa se (mai) angajeze in IT, indiferent de nivelul lor de experienta, astfel incat sa depaseasca greutatile financiare si sa nu intre in incapacitate totala de a plati facturi, rate etc.

O prima idee ce a aparut si pe Reddit si nu numai este aceea a recalificarii din IT spre alte domenii. Iar aici cel mai adesea sunt invocate meseriile consacrate precum electrician, instalator, zugrav. Aici cursurile de calificare acreditate pot dura cateva luni, dar cererea pentru acestea este extrem de mare, un astfel de meserias daca e bun si are deja o anumita reputatie poate sa faca mai multi bani ca un IT-ist mediu.

Desigur, nu e usor mai ales de la un anumit punct al vietii incolo sa te recalifici, dar nici statul degeaba nu e preferat. Iar daca ai avut oarecum iteractiune cu vreo astfel de ramura inainte, s-ar putea sa fie mai usor putin acest proces (de exemplu ai facut un liceu real si ai facut fizica nu e greu de inteles meseria de electrician, sau daca ai lucrat in Automotive sa exista o conexiune cu zona de mecanica auto). Orice astfel de legatura poate reprezenta o oportunitate. Inclusiv zona de reparat calculatoare sau mentenanta software / hardware este o nisa foarte buna dat fiind faptul ca are legatura cu IT-ul si acest background poate fi usor exploatat.

O alta idee ce merita incercata ar fi strainatatea. Nu neaparat in sens de emigrare, ci mai intai in sens de aplicat la joburi din afara Romaniei in IT. Personal am primit si vazut la alti oameni postari care ziceau ca mai usor era sa aplice la pozitii remote / hibride sau in-place de la companii software din afara Romaniei, fiind mai dispuse sa caute oameni bine pregatiti din tara noastra.

Aici cu siguranta depinde de disponibilitatea fiecaruia dintre noi, dar daca nu te retine nimic in Romania si vrei sa incerci o altfel de experienta, relocarea macar temporara in alta tara ar putea fi o experienta benefica, pentru a vedea si alte stiluri de lucru. Dar macar incercatul de aplicat la joburi din strainatate este o sansa ce nu trebuie ignorata.

O alta idee potentiala ar fi dezvoltarea de proiecte personale software care ulterior sa devina aplicatii si produse valide de sine statatoare, nu doar niste file de cod puse pe GitHub, ci aplicatii live, deployate, ce pot fi accesate de toti oamenii, descarcabile, folosibile si de ce nu chiar monetizate. Astfel, acest lucru poate atrage mai bine atentia recrutorilor sau a Hiring managerilor, si sa demonstreze ca esti cu adevarat bine pregatit, dovedind ca stii intreg ciclul de dezvoltare si ca poti sa duci la capat initiative complexe.

Iar un pas mai departe ca solutie potentiala pornind de la ideea precedenta ar fi desigur pornirea unui business, individual sau prin asocierea cu 2-3 prieteni care sa puneti la punct un produs care sa devina cu adevarat o soltuie software monetizata. Desigur, antreprenoriatul nu e usor si cu siguranta nu e pentru oricine. Mereu exista riscuri si intrebari care ne opresc din a incerca, de genul „si daca dau fail?”.

Dar un lucru merita spus: astazi mai mult decat oricand este cel mai la indemana sa pornesti un business, pentru ca e mai usor sa ajungi la oamenii interesati in mediul digital, iar AI-ul ofera un suport foarte mare in a dezvolta un software si a-l angrena in Productie. Nu mai e neaparat nevoie sa angajezi la inceput cel putin 10 oameni (un backend, un frontend, un QA, un DevOps etc.), acum 2-3 oameni cu ceva experiente si care stiu sa foloseasca AI-ul pot sa faca foarte multe la inceput, pana se stabilizeaza situatia afacerii, nemaizicand ca e mai usor de platit 2-3 subscriptii de 20-30$ pe luna decat 10 salarii de IT.

Mai mult decat atat, nu mai conteaza strict anii de experienta din CV, ci skill-urile concrete, ce stim sa facem concret si mai ales daca stim sa folosim Inteligenta Artificiala astfel incat sa ne ajute sa facem lucrurile mai rapid si mai bine, dezvoltand initiative complexe. Astfel, e important sa avem CV-ul si LinkedIn-ul bine puse la punct, si sa ne dezvoltam skill-uri adiacente ocupatiei noastre, si sa nu ne limitam la o singura nisa, integrand astfel si AI-ul.  Daca de exemplu suntem frontend developer, este un moment bun sa invatam putin si partea de backend ca sa cunoastem intregul flux de dezvoltare. Sau daca erai manual QA, acum e momentul perfect pentru a face tranzitia spre automation testing.

Chiar is ideea de freelencing, a colaborarilor mai mici si mai diverse, este o solutie buna, chiar daca ne angrenam in proiecte de 6-8 luni, deci de scurta durata, totusi e mai bine sa avem 6-8 luni cu venit decat 12 luni fara niciun venit. Tot aici, ca o solutie total imperfecta, recomand si aruncatul unui ochi peste joburile de IT din cadrul Statului Roman, la institutiile publice, despre care am vorbit in trecut aici pe blog. S-ar putea sa nu fie cele mai mari salarii, dar e un punct de reper.

Nu totul e perfect, dar important este sa cautam cel mai bun compromis pentru noi cand suntem intr-un moment dificil.

Concluzii

Domeniul IT s-a schimbat. Asta ar fi cea mai sintetica concluzie ce o pot pune pe tapet la subiectul discutat astazi. Nu mai vorbim de acel sector cu salarii infinite, cu beneficii nemasurate si care era gata sa primeasca aproape pe oricine in randurile sale. Vorbim insa de un domeniu restructurat, transformat de AI in ceea ce priveste modul de lucru, cu salarii si beneficii mai temperate, unde angajatorii nu se mai bat chiar pentru orice om, si unde e mai greu de intrat, aflandu-te la inceputul carierei.

Totusi, asta nu inseamna ca e sfarsitul IT-ului. Acesta va continua sa existe, deoarece lumea in care traim e mai digitalizata si tehnologizata ca niciodata iar nevoie de experti software va fi mereu. Important este sa intelegem ca regulile jocului s-au schimbat, ca ce era mai mult decat suficient acum 10 ani, acum este insuficient (sau chiar irelevant), iar daca in 2026 jucam dupa contextul din 2021, vom ramane pe dinafara. Insa avem mereu sansa sa ne reinventam si sa ne repozitionam in acest domeniu extrem de dinamic.

Surse

Povesti ale oamenilor din IT pe Reddit gasesti aici, aici si aici.

Despre situatia economica a IT-ului in Romania, 2025, informatii pe Agerpres si Forbes Romania.

Despre recalificarea celor concediati

Una din aceste directii a fost piata muncii, intrebarile repetate aici fiind in ce masura AI-ul ne va lua joburile? Vom fi inlocuiti cu totul de AI? Vor mai exista oameni in domeniul IT sau inteligenta artificiala va automatiza si programa totul?

Aceste intrebari au inceput in ultimii aproximativ 2 ani sa primeasca diverse raspunsuri de la mai multi actori implicati in dezvoltarea AI-ului, sau de la alte institutitii care au incercat sa ofere o perspectiva mai realista acestui fenomen, incercand sa anticipeze ce se va intampla pe piata muncii pana la finalul acestui deceniu, si care este / va fi adevaratul impact al AI-ului.

Asa ca astazi incercam sa aruncam si noi o privire asupra acestui subiect. Este un discurs speculativ al sefilor din marile corporatii ca AI-ul este cu adevarat puternic sau efectul este ceva mai nuantat, iar raspunsul este mai gri, nu neaparat alb sau negru?

Studiul celor de la Anthropic. Ramanem fara programatori?

Momentul de referinta al noului context Tech a fost lansarea lui Chat GPT la finalul lui noiembrie 2022. Inca de atunci a devenit o aplicatie LLM extrem de populara, iar oamenii de rand au fost impresionati de ce reusea sa faca intr-un timp destul de scurt. Ulterior, marii giganti ai tehnologiei au dezvoltat si au lansat modele proprii care au inundat piata: Gemini, Grok, Perplexity, Claude etc.

De aici, gandul ca AI-ul ne va lua joburile nu a mai fost decat un pas. Pe buna dreptate, multi oameni angrenati in special in domenii inalt calificate, asa-zisele ocupatii white collar („gulere albe”, un eufemism pentru joburile de birou din corporatii) au inceput sa resimta o anxietate, tradusa in faptul ca multe roluri vor fi complet automatizate si ulterior desfiintate.

Fara sa o zica explicit dar dorindu-si la nivel idealist, corporatiile Tech ce dezvolta AI spre asta tindeau, spre dorinta de a dezvolta modele LLM cat mai performante, capabile sa faca cat mai multe task-uri de-ale oamenilor, scopul suprem fiind dezvoltarea celebrului AGI (Artificial General Intelligence), acea inteligenta suprema capabila sa aiba constiinta de sine. Suntem departe de acest punct, companiile stiu acest lucru, asa ca focusul s-a repozitionat spre imbunatatirea de agenti LLM specializati pe o categorie de task-uri, un exemplu sugestiv fiind Claude Code, agentul celor de la Anthropic, capabil sa dezvolte cod complex.

Si ajungem la un prim actor al contextului. Acum vreo 2 luni, cei de la Anthropic au pus la dispozitia publicului un studiu realizat chiar de ei intitulat “Labor market impacts of AI: A new measure and early evidence”. Dupa cum reiese din titlu, analiza celor de la Anthropic a cautat sa observe si sa masoare diferentele pe domenii de activitate intre impactul potential si impactul real actual al AI-ului. Mai pe scurt, diferenta dintre ce ar putea ipotetic sa faca si ce face AI-ul in fapt.

In primul grafic al acestui studiu, care s-a viralizat puternic pe internet, se poate observa ca mai multe domenii de activitate sunt dispuse intr-o diagrama circulara. Cu albastru este reprezentata acea masuratoare a potentialului AI pentru respectivul domeniu de activitate, adica in mod teoretic pana la ce nivel poate el sa execute task-uri specifice acelui domeniu si sa fie implicat in acestea constant.

Cu rosu este a doua masuratoare a studiului, cea a impactului real actual, ce face efectiv AI-ul acuma in domeniul respectiv din punct de vedere al sarcinilor de lucru. Iar compararea celor doua a condus la o serie de concluzii care ulterior au fost extrapolate si reinterpretate de oameni pe retelele de socializare.

Conform analizei, se poate observa usor ca sunt unele domenii in care AI-ul are un potential de implementare destul de redus, precum Constructii, Agricultura sau Instalatii, si unde impactul actual este si mai redus, aici inteligenta artificiala fiind o prezenta mai degraba sporadica, un nice-to-have lipsit totusi de substanta.

Pe de alta parte, sunt domenii unde AI-ul are un potential semnificativ mai mare, chiar foarte mare daca ne uitam la Computer & Math sau Business & Finance, si unde efectul actual este mai mare decat in alte domenii. Dar, caci este vorba de un ”dar” important, AI nu a devenit atat de puternic ca sa faca in totalitate munca unei intregi categorii profesionale. Cu siguranta se va mai dezvolta, dar chiar si asa, graficul nu aserteaza ideea ca in totalitate un domeniu va disparea, precum IT-ul, ca cei mai multi la el se refera, ci AI va transforma munca respectiva.

Si aici este una dintre cheile in care trebuie sa intelegem diferenta de discurs dintre corporatiile Tech si cei care sunt sceptici la AI. Da, aceste tool-uri pot ajuta la eficientizarea mai multor sarcini de lucru din mai multe domenii prin automatizarea lor sau executia mult mai rapida. Insa nici pe departe nu pot fi toate automatizate in toate domeniile. Si atunci, vor ramane programatorii si restul IT-stilor someri? Cu siguranta nu, nici studiul Anthropic nu sugereaza asta, dar cu siguranta multe roluri se vor transforma, macar prin modul cum sunt executate task-urile.

Intr-un alt tabel din acest studiu, sunt prezentate meserii cu cea mai mare expunere la AI. Pe locul 1, aproape deloc surprinzator, sunt programatorii. Pe locul 8 in tabel apar si testerii si QA-ii. Dar expunerea la AI nu inseamna automat inlocuirea lor. Se refera, conform metodologiei acestui studiu, la cat de multe task-uri din aceste activitati pot fi automatizate sau executate cu ajutorul AI-ului, dar fara a elimina in totalitate factorul uman. Desigur, pe social media, unii au interpretat aceste date ca 3 sferturi dintre programatori vor ramane pe drumuri (de aia e bine sa citim tot studiul, nu doar graficele).

Studiul prezinta si alte date si metrici interesante, dar fara a monopoliza discutia doar in jurul acestuia, voi mentiona pe scurt doar concluziile sale: anumite joburi precum programatorii, cei de pe customer support sau analistii financiari sunt mai expuse la integrarea AI decat altele, aici multe task-uri se vor schimba cel putin din punct de vedere al executiei, dar nu s-a constatat o crestere a somajului din cauza ca oamenii au fost inlocuiti de AI. Un efect insa mai putin placut este ca a incetinit ritmul angajarilor pe segementele entry-level si junior, multi angajatori fiind mai reticenti acuma in acest sens. Impactul AI este cel mai puternic la intrarea in domeniul IT, si mai putin la reducerea de personal.

Desigur, ca un disclaimer obligatoriu, situatia poate evolua in viitor, dar acum vorbim de datele prezentului si de ce s-a constatat acuma, la inceputul anului 2026.

Ce zic alte studii legate de impactul AI asupra joburilor?

Si acum sa largim putin acest tablou al impactului inteligentei artificiale, deoarece nu doar Anthropic a efectuat astfel de studii pe acest topic. Din fericire, in ultimii 1,5-2 ani au aparut mai multe materiale extrem de interesante, fiecare prezentand o anumita latura sau perspectiva a intrebarii daca AI-ul ne va lasa fara locuri de munca.

O prima organizatie care a efectuat si publicat 2 studii despre acest domeniu inainte de popularizarea LLM-urilor este OECD (The Organisation for Economic Co-operation and Development). In aceste studii intitulate Artificial intelligence and employment, respectiv 27% of jobs at high risk from AI revolution, OECD a cautat sa vada care este expunerea joburilor la AI prin automatizare, respectiv cat de mult va fi impactata calitatea muncii in aceste activitati in masura in care AI-ul ar fi adoptat pentru a executa o pondere a task-urilor lor. Tot asa sunt analizate mai multe categorii de joburi, cu focus pe white collar.

Concluziile lor pentru perioada 2021-2023 pe scurt erau ca nu exista o relatie clara si directa (atunci) de disparitie a joburilor prin faptul ca AI-ul inlocuieste oamenii, ci mai degraba de transformare a modului de executie a task-urilor, punctul cheie fiind eficientizarea sarcinilor prin automatizare, si desfasurare mai rapida a lor. Ba mai mult, pentru ocupatiile de natura digitala, numarul locurilor de munca ar putea creste, in anumite conditii, pe termen lung.

Din sfera institutiilor private, un studiu cu rezultate interesante intitulat “How Will AI Affect the US Labor Market?” si realizat de banca Goldman Sachs in 2023. Acesta analizeaza piata muncii din SUA, si are in vedere modul in care anumiti parametri (rata de ocupare, somajul, productivitatea si expunerea la AI) vor fi afectati de adoptia acestei noi tehnologii. Ca orizont de timp, Goldman Sachs a incercat sa observe tendintele macro-economice si sa ofere o viziune pe urmatorul deceniu.

Datele oferite de acest studiu sunt printre primele care vorbesc de un impact mai apropiat de acea viziune pesimista a AI-ului fata de joburi. Mai precis, studiul mentioneaza ca aproximativ 7% din joburi pot sa dispara complet in SUA, iar la nivel global extrapolat aproximativ 300 milioane de joburi sunt expuse la AI prin automatizarea (mai mult sau mai putin) a sarcinilor de lucru. Somajul este estimat in crestere cu aproximativ 0,6% in functie de ritmul de adoptie a tool-urilor de AI in companii, ceea ce totusi ramane o cifra moderata.

Chiar daca este mai pesimist putin decat alte pozitii, nici macar aici nu observam o catastrofa de genul ”milioane de someri” si crize sociale, ci o evolutie a anumitor roluri si a modului in care lucreaza anumiti oameni.

Universitatea Stanford si agentia de cercetare ADP (Automatic Data Processing) au efectuat si ele cate o analiza proprie (aici e cea de la Stanford si aici cea de la ADP) pentru a analiza efectele AI asupra pietei muncii. Ambele au fost realizate in perioada 2022-2025 si incearca sa constate primele efecte post-LLM asupra pietei muncii.

Ambele studii mentioneaza ca efect central scaderea ratei de angajare si angajabilitate a celor entry-level, deci a celor aflati la inceput de drum prin faptul ca multi angajatori prefera sa angajeze semnificativ mai putini juniori decat inainte de pandemie. Prin comparatie, seniorii nu sunt afectati asa tare (inca) prin faptul ca ei pot fi mai productivi cu un AI la indemana si sa suplineasca task-urile juniorilor. Conform Stanford, salariile nu scad neaparat din cauza adoptiei AI-ului, dar e posibil sa apara usoare ajustari de personal in departamente, insa asta nu se traduce neaparat intr-un somaj peste limita naturala a economiei.

Analiza ADP nu e departe de aceste idei, mentionand si ea ca AI are deja un impact vizibil asupra pietei muncii, cei mai afectati fiind cei entry-level. Ceea ce este interesant este ca ambele studii mentioneaza ca AI-ul transforma diferit joburile in functie de companie, mod de lucru si angajati.

Economia este astfel afectata diferit, anumite segmente din piata se polarizeaza, unele extrem de automatizate si nisate, altele cu mai multe task-uri manuale, iar calificarile oamenilor se schimba si ele, nemaicontand asa tare avantajele clasice de pana acuma precum o anumita facultate in domeniu. Skill-urile se schimba, deci se pune accentul foarte mult pe adaptare si evolutie.

O alta pereche de studii interesanta este data de 2 analize facute tot de o banca si o universitate, de data aceasta fiind vorba de Morgan Stanley si MIT. Studiul Morgan Stanley se concentreaza strict asupra pietei de software development in ansamblul sau, pe cand MIT extinde cercetarea impactului AI la nivelul intregii piete a muncii din SUA, pe intervalul anilor 2010-2023. Morgan Stanley face o analiza de piata completata cu chestionare punctuale, pe cand MIT face o analiza bazata pe date publice, pe profile de LinekdIn si anunturi de angajare.

Concluziile sunt destul de complementare: chiar daca AI-ul isi regaseste tot mai mult loc in multe joburi, productivitatea creste, numarul de oportunitati in piata va creste (nu peste noapte, desigur), iar industria de software e asteptata sa aiba o crestere in volum de circa 20%. Si aici apare ideea ca rolul programatorilor se va schimba, fiind o tranzitie de la scrierea de cod brut spre partea de verificare, debugging si testare a codului generat de AI.

Un studiu mult mai critic la adresa AI si citat de Global Tech Council zice insa ca doar 2,5% din joburi pot fi automatizate complet, din cauza deficientelor modelelor AI (erori tehnice, calitate indoielnica la inputuri complexe etc.). Iar in ciuda investitiilor extrem de consistente in AI din partea marilor companii, AI-ul inca nu poate inlocui joburi in totalitate, ci doar sa preia niste task-uri, prin automatizare.

Tot pe aceeasi nota, un alt studiu extrem de pragmatic efectuat de cei de la Coursera analizeaza modul in care rolul de programator / software engineer va evolua in urmatorii ani. Concluziile succinte sunt si aici ca AI-ul nu va inlocui omul ca factor determinant in efectuarea de sarcini software, iar rolul de programator va deveni unul AI-assisted, cu focus pe analiza si review. Acesta este un punct de vedere mai echilibrat, dat fiind faptul ca rolul fundamental al unui developer nu este cel de a scrie cod, in ciuda a ceea ce cred oamenii, ci de a gandi si implementa solutii de business.

Iar pentru a incheia aceasta sectiune academica cu articole si analize, un ultim studiu ce l-am gasit extrem de interesant este cel efectuat de HRD (Human Directory Resources) care incearca sa vada care e impactul in piata al companiilor care dau afara oameni pe motiv de AI. Iar rezultatele sunt si aici extrem de interesante: multe dintre aceste disponibilizari se intorc sub o forma sau alta impotriva acelor companii.

Concluzia centrala este ca firmele realizeaza ca au disponibilizat prea mult sau prea devreme, iar 50% dintre companiile in cauza vor cauta sa reangajeze oameni pentru ca AI nu ii poate inlocui in totalitate. Asta arata limitarile efective ale AI-ului si faptul ca expertiza umana nu poate fi simulata sau inlocuita, competenta de business / institutional knowledge este mult prea pretioasa.

Unde ne situam astazi cu busola AI?

Sigur ca este o intrebare foarte importanta, care sta pe buzele tuturor: este inteligenta artificiala un game changer sau e doar o bula foarte umflata? Si desigur, ca in multe alte situatii discutate aici pe blog, raspunsul este ca depinde. Situatia este una nuantata si depinde pe cine intrebi.

Liderii, CEO si directorii din companiile de Big Tech sustin aproape la unison ca AI-ul va duce la disparitia a mai multor joburi, ca nu mai avem nevoie de atatia oameni, ca AI este viitorul. Insa nu trebuie sa uitam care este interesul acestor companii: cel de business, adica acela de a face profit. Investitiile in AI au fost si sunt extrem de mari, dar rata de profit (ROI) nu este nici pe departe la un nivel care sa le permita sa traiasca din asta.

Pe de alta parte, avem si realitatea din teren. Da, uneltele AI au devenit din ce in ce mai bune si capabile sa faca lucruri din ce in ce mai avansate. Insa nu au capacitate de a rationa si de a decide in situatii complexe. Cu alte cuvinte, nu vorbim de forme de inteligenta adevarata. Agentii AI sunt forme mai eficiente de lucru pe anumite domenii comparativ cu LLM-urile generaliste, dar iarasi nu sunt perfecte si au tendinte fie sa infloreasca mai mult decat trebuie sau sa reinventeze roata daca nu au limite de prompt clare.

Pe baza a ce a reiesit pana acuma din diverse studii si observatii, se poate discuta pe 3 nivele legate de implementarea AI-ului: la nivel de task-uri, la nivel de job-uri si la nivel uman. Ca sa le iau pe rand, la nivel de task-uri in mod evident AI-ul poate sa faca sa dispara necesitatea de a mai face manual acele task-uri repetitive pentru ca le poate automatiza, pana aici perfect rezonabil, cred ca toate lumea vrea sa scape de acele sarcini plictisitoare si repetitive.

La nivel de joburi, AI-ul nu cred ca poate sa faca sa dispara cu totul joburi inalt calfiicate, dar le poate transforma, asta cu siguranta, si sa le schimbe modul in care se desfasoara acestea, aici fiind acea perspectiva AI-assisted pentru multe joburi, mai ales in IT: programatori, QA, DevOps etc. Nu e ceva de neimaginat, AI-ul este un multiplicator de facut chestii practice, mai mari si mai rapid, dar nu va lua decizii constiente si la fel de asumate ca in locul oamenilor.

Iar la al treilea nivel, cel uman, aici nu cred ca prea curand AI-ul va putea sa simuleze cu totul responsabilitatea si constiinta umana. Poate ca anumite joburi preponderent manuale vor deveni preponderent automatizate, dar chiar fara oameni personal nu cred ca se poate. Trebuie sa existe undeva in lantul deciziilor un om care sa dea un OK / NOT OK pentru anumite decizii cruciale, si nu pot fi externalizate catre AI. Da, poate fi un Agent care sa analizeze multe varibile, sa faca planuri, sa sugereze solutii cu avantaje si dezavantaje pentru fiecare, sa scrie tone de cod, dar nu sa cumpaneasca la fel ca un om.

Cred ca e important sa ramanem deschisi in a invata cum sa folosim AI-ul, cum sa fim mai eficienti cu el, dar nu cred ca abordarea apocaliptica „vine si ne ia joburile” este cea mai realista. Dar sa fim mereu constienti de efectele sale negative. Mai demult, Radu a vorbit pe canalul de YouTube despre faptul ca in spatele productivitatii aparente din spatele task-urilor facute cu AI la foc comanda se ascunde de fapt mai multa munca pe acelasi salariu, iar recent a vorbit despre un alt efect negativ si anume Brain Fry, sau AI Fatigue. Acestea sunt efecte serioase si palpabile, nu trebuie sa ne jucam cu ele.

Ce va fi in viitor? Cu siguranta nu e nimeni Nostradamus, dar cred ca AI-ul este aici si va ramane alaturi de noi, asa cum a fost si Internetul la inceputul anilor 2000. Tot mai multe companii il vor adopta sub o forma sau alta, probabil ca vor mai fi disponibilizari pe motive de AI (dar de fapt pentru a reduce costurile, nu pentru ca AI-ul acela chiar inlocuieste oamenii), insa cred ca la un moment dat piata se va mai calma cu acest hype. Discursul public venit dinspre companiile AI este unul destul de speculativ, impactul real il vom vedea in viitorul apropiat si mediu.

Joburile ce presupun inalta calificare, sau cele white collar nu vor disparea, probabil vor fi mai putini oameni in aceasta categorie, dar nevoie pentru ele va exista. Este greu de a separa competenta specific umana de un AI care pare (si subliniez, pare) ca poate sa faca orice. De aici si asterixul tuturor declaratiilor formulate de Jensen Huang sau Peter Thiel sau orice alt CEO tech, AI-ul este doar o unealta, puternica si versatila, nimic de contestat aici, dar nu e perfecta sau atotstiutoare.

Concluzii

Nu, nu vine sfarsitul lumii, nici al IT-ului, si nici al rolului de programator sau QA. Dar in mod aproape cert, aceste roluri si meserii se vor schimba, si va evolua modul in care se executa sarcinile de lucru, intr-o maniera AI-assisted. Nu trebuie sa ne luam dupa toate declaratiile de la CEOs ai marilor companii Tech, ci e important sa ne uitam si la realitatea task-urilor noastre, pentru a diferentia hype-ul ce umfla bula AI de capacitatile sale reale ca produs software.

Surse pe subiect

Labor market impacts of AI: A new measure and early evidence (studiul Anthropic)

Artificial intelligence and employment facut de OECD

27% of jobs at high risk from AI revolution, tot de la OECD

“How Will AI Affect the US Labor Market?” realizat de banca Goldman Sachs

Studii de la Universitatea Stanford si ADP legate de perspectiva impactului asupra juniorilor pe piata muncii

Studii despre cresterea productivitatii cu AI in anumite domenii, realizate de Morgan Stanley si universitatea MIT

Analiza despre transformarea jobului de programator, facuta de Coursera

Studiul mai critic fata de influenta AI citat de Global Tech Council

Despre reangajarea oamenilor de catre companiile ce adopta AI

Pe masura ce modelele AI din piata s-au diversificat ca urmare a investitiilor marilor corporatii Tech precum Google, Anthropic sau Meta, au inceput sa iasa la iveala informatii despre modul in care aceste business-uri si-au dezvoltat produsele lor AI, la inceput mai timid si oarecum pe sub radarul interesului public, capatand ulterior valente tot mai semnificative.

Toate acestea aveau in centru legaturi cu un domeniu uman fundamental, si anume etica, modul in care regulile de bun-simt si acceptabile pentru oameni au fost “negociate” pentru o mai puternica dezvoltare a AI-urilor. Asa ca in continuare vom aborda modul in care companiile Tech s-au raportat (sau nu) la etica atunci cand business-ul AI a inceput sa fie mai important decat tehnologia in sine.

La ce ne referim prin Etica in AI?

Inainte de a vedea in ce masura a existat sau mai exista o legatura intre tehnologia momentului si etica, trebuie sa definim acest din urma termen pentru a intelege la ce ne referim. Conform DEX online, etica intr-unul dintre sensurile sale e definita drept “ansamblu de norme in raport cu care un grup uman isi regleaza comportamentul pentru a deosebi ce este legitim si acceptabil in realizarea scopurilor”.

Mai explicit dar fara sa o dam prea mult in filosofie, etica inglobează acele idei, teorii si principii care se refera la norme acceptate de catre societate si care sunt, mai mult sau mai putin, respectate si transpuse in practica. Cu alte cuvinte, etica se refera la ceea ce e bine pentru oameni in general, ceva ce e de bun-simt, atat teoretic cat si practic (common sense ar fi termenul din engleza, mai potrivit in multe contexte).

Reamintesc pe aceasta cale ca debutul meu din postura de contributor pentru BlogDeIT.ro a fost tocmai prin intermediul unei mini-serii de 3 articole despre Etica in domeniul IT in care am dezvoltat mai mult latura teoretica si normativa exprimata prin coduri de etica in domeniul tehnologiei. Respectiva mini-serie poate fi consultata aici.

Revenind in actualitate, prin etica in domeniul AI vrem sa vedem in ce masura dezvoltarea acestor modele extrem de puternice si populare astazi a respectat sau au avut la baza norme de bun-simt, care sa se plieze pe regulile societatilor libere din aceasta lume, fara sa aduca atingere drepturilor, libertatilor si chiar a vietilor oamenilor. Vom lua cateva cazuri concrete pentru a vedea din mai multe unghiuri cum etica s-a pliat ori ba cu business-ul AI si a intelege mai bine contextul actual.

Misiunea OpenAI la inceputurile sale

Un prim caz despre care vom discuta si in care vom vedea cum etica a fost negociata si reimpachetata pentru a se plia pe noul model de business este cel al OpenAI. Sunt convins ca toata lumea stie ce reprezinta astazi OpenAI, fiind startup-ul condus de Sam Altman care in noiembrie 2022 a lansat modelul ChatGPT, acesta si numele startup-ului devenind sinonime aproape perfecte cu inteligenta artificiala in ansamblu.

Insa cred ca nu multa lume stie povestea de inceput a startup-ului OpenAI. Acesta a fost infiinta in anul 2015 cand Sam Altman si un alt om de afaceri super cunoscut si controversat astazi, Elon Musk, au infiintat OpenAI cu titlul de organizatie non-profit. Scopul declarat oficial al acesteia la inceputuri a fost cel de cercetare in maniera open-source a Inteligentei Artificiale Generale sau AGI, cum e mai cunoscuta.

Odata dezvoltata aceasta inteligenta artificiala super-potenta, ea ar fi urmat sa fie pusa la dispozitia oamenilor de rand fara nicio conditie financiara (ca doar erau o organizatie non-profit, nu?) si sa ofere o libertate cat mai mare de utilizare a acesteia, fara constrangerile tipice de care dadeau dovada marile corporatii cu produsele lor pe care incidental detineau chiar monopol, precum Google cu motorul sau de cautare.

Astfel, putem observa chiar un scop cat se poate de etic, legitim, poate chiar cu trasaturi nobile a unor tineri oameni de business in Tech, gata sa isi puna o parte din talent, bani si timp in slujba omenirii fara vreo rasplata ilicita sau “pe sub mana”. Insa timpul a trecut, iar treptat interesele de business s-au schimbat si ele pe masura ce si Sam Altman a inceput sa isi arate adevarata fata in materie de ce doreste sa obtina.

In 2019 se lanseaza OpenAI LP (capped-profit) pentru a putea atrage investitii mai mari pentru a dezvolta acel model AGI foarte dorit, acesta fiind si momentul in care Microsoft intra in scena si ofera o finantare de aproximativ 1 miliard de dolari micului startup. Cu un an inainte, in 2018, Elon Musk s-a retras din Consiliul de Administratie al OpenAI, devenind in anii recenti unul din cei mai mari critici ai noului model de business implementat de Sam Altman, centrat bineinteles pe obtinerea de profit cat mai mare.

Musk i-a acuzat virulent ca si-au abandonat misiunea initiala, de societate non-profit care sa dezvolte un sistem AI open-source si nu inchis. Evident, nu il putem suspecta acuma pe Elon Musk ca fiind cel mai de buna credinta om de pe planeta, dar partial are dreptate. OpenAI pornise foarte bine sub semnul eticii dezvoltarii tehnologiei in slujba oamenilor de pretutindeni, si a sfarsit prin a deveni mijlocul de manifestare a ambitiilor lui Sam Altman de a avea prim-planul acestei tehnologii inovative cu al sau ChatGPT, impregnand masuri pentru a obtine cat mai multi bani, primul pas concret fiind lansarea abonamentelor platite pentru ChatGPT.

Povestea mai pe larg o gasiti prezentat in acest video de pe canalul de YouTube al lui Dan Cadar de la ZonaIT. Iar cazul este unul revelator cum o misiune cu un inalt scop etic decade in a se transforma intr-un business rece si lipsit de empatie pentru oameni, singurul interes real fiind acela de a obtine finantari constante pentru dezvoltare, profit cat mai mare pentru actionari si celebritate in domeniul Tech cu statutul de pionier in domeniul LLM-urilor.

Desigur, nu trebuie sa fim complet idealisti. Ca o afacere sa mearga si sa prospere, trebuie sa aiba succes tradus in surse de venit puternice, altfel ar fi doar un proiect de apartament si atat, fara prea mare impact. Insa intre a oferi solutii la indemana (cu costuri reduse) pentru oameni versus a abandona orice principiu moral cu care ai pornit la drum si a pune totul in slujba profitului obtinut prin orice fel de mijloace e diferenta ca de la cer la pamant.

Astazi OpenAI (incorporat in Microsoft) este unul dintre principalii jucatori de pe piata AI si cauta sa obtine finantari cat mai mari pentru proiectele sale precum data center-ul ce doresc sa il deschida in Europa sau OpenAI Academy (despre care am vorbit in trecut aici pe blog). Insa dincolo de toate aceste fapte, ramane intrebarea: cum ar fi evoluat OpenAI daca ar fi ramas o societate non-profit cu proiecte de AI open-source si nu inchise, facute pentru oameni si nu pentru profit?

Cum au fost antrenate modelele AI?

Continuam discutia cu un alt topic, si anume cel al antrenarii modelelor AI care astazi au devenit parte din suita noastra de instrumente cotidiene. Aici situatia cea mai intalnita a fost aceea in care modele precum ChatGPT sau Gemini dar nu numai ele au fost antrenate cu datele de pe internet.

Cand ma refer la antrenare cu date de pe internet, ma refer la situatia in care dezvoltatorii acestor LLM-uri le-au conectat la internet si le-au dat mana libera, fara nicio restrictie sa preia informatiile respective, sa le stocheze si sa le incorporeze in sistemele lor statistice de compilare a datelor pentru a oferi output-uri cat mai de calitate la prompturile utilizatorilor.

Problema evidenta de etica care intervine in acest caz este cea a drepturilor de autor pentru continuturile respective. Oamenii care au creat respectivele date (articole, carti, imagini, muzica, aplicatii etc.) nu au fost consultati de catre marile corporatii pentru a-si da acordul ca munca lor sa fie folosita de-a gata pentru a face modelele LLM mai capabile. Si de aici apare problema de incalcare a eticii.

Practic avem puse la dispozitie mai multe aplicatii AI a caror dezvoltare stim ca a fost mai mult sau mai putin lipsita de consens etic. OpenAI, Google, Meta si Anthropic au avut parte de nenumarate procese in instantele de judecata federale din SUA pentru incalcarea drepturilor de autor in aceasta privinta. Un caz concret a fost in 2025, cand mai multe organizatii franceze pentru drepturile autorilor (inclusiv SNAC) au intentat un proces la Paris impotriva companiei Meta (Facebook), acuzand-o de utilizarea ilegala a continutului din circa 200.000 de carti (din baza de date Books3) pentru modelul Llama, calificata la momentul respectiv drept “jefuire monumentala” si “parazitism economic”.

Un alt caz de genul acesta a vizat OpenAI si copilul sau ChatGPT. Un grup de mai multi autori americani, inclusiv castigatorul de premiu Pulitzer Michael Chabon, au intentat actiuni colective in San Francisco impotriva OpenAI si Microsoft pentru folosirea operelor in compilatorul lui ChatGPT fara consimtamantul lor legal.

Exista insa si situatii “interesante” in care institutiile de justitie au interpretat altfel aceste spete. In iunie 2025, un judecator federal din San Francisco a decis ca Anthropic poate antrena modelul sau ClaudeAI cu carti protejate de politica de Copyright fara nicio permisiune, invocand drept argument asa-zisul “fair use”. Mai precis, utilizarea continutului original de catre AI transforma acea sursa initiala in ceva nou, fara a afecta piata originala, zise judecatorul respectiv. OpenAI a sustinut public ca e “imposibil” sa antrenezi modelele AI fara astfel de date, iar companii ca Meta sau Google apara si ele aceasta practica.

Argumentul mi se pare unul subred si periculos, intrucat eludeaza exact ideea de originalitate a ideilor produse de oameni. Daca eu vin cu un continut Y, si AI-ul doar il rastalmaceste dar in esenta e tot Y, atunci asta ar fi ceva nou, ceea ce este fals. Aici nu putem vorbi decat de o practica de business care incalca flagrant orice norma de etica fata de munca trecuta si prezenta a oamenilor care si-au postat continutul undeva pe Internet, mai la vedere sau nu.

Nivelul urmator care ne arata cum se intoarce roata este dat de ceea ce au facut chinezii cand au lansat modelul lor open-source DeepSeek. Acesta a fost antrenat preponderent cu ajutorul LLM-ului ChatGPT. Adica chinezii l-au pus pe DeepSeek sa converseze cu ChatGPT si astfel el a preluat ceea ce ChatGPT stia si facea deja cu datele luate de pe internet. Acest lucru a condus la acuzatii din partea OpenAI, dar nu face decat sa ne arata pana la ce limite se poate ajunge atunci cand interesul de business este mai mare decat scopul etic de a aduce contributii corecte pentru oamenii, cu solutii software dezvoltate legal.

Evident, nu m-as fi asteptat ca un stat precum China sa respecte norme de etica avansata in economia lor capitalist-centralizata, dar chiar si asa, cei care ajung sa sufere si sa se intrebe daca mai are rost sa fie originali si creativi sunt oamenii de rand. Ce rost are sa mai creez continut daca oricum il ingurgiteaza un AI care il va genera ulterior mai rapid, poate si mai atractiv?

La un pol opus, Uniunea Europeana prin politica se de reglementare transpusa in AI Act din 2024 limiteaza drastic folosirea continutului protejat de pe internet fara licenta clara, clasificand antrenamentul ca posibila “reproducere” si cerand exceptii doar pentru text si data mining cu opt-out. Aici e o bila alba pentru UE care chiar daca a ramas in urma cu dezvoltarea AI-ului dupa cum am vazut in articolul trecut despre cursa globala AI, macar doreste sa puna niste baza mai curate de dezvoltare si folosire a acestuia, mai apropiat de ce inseamna etica.

Cazurile mai grave si pana unde se poate ajunge?

Antrenarea unui model AI pe continut de pe internet fara licentele si acordurile necesare e o chestiune serioasa, nu contesta nimeni. Insa din pacate lucrurile nu se opresc aici cand vine vorba de modurile in care AI-ul ne poate influenta viata, la modul cel mai direct si propriu.

Recent, o data cu declansarea conflictului din Iran pornit de catre Statele Unite si Israel la finalul lui februarie 2026, in presa de peste ocean si ulterior si in Europa au aparut date si informatii potrivit carora tot mai multe tinte din Iran au fost analizate si selectate cu ajutorul unui model AI folosit de Pentagon. Wall Street Journal indica faptul ca ar fi vorba de modelul Claude AI al celor de la Anthropic, conflictul din Iran devenind astfel primul razboi in care tehnologia inteligentei artificiale devine nu doar un instrument, ci chiar un actor in sine, capabil sa ia unele decizii militare.

Asta este cu siguranta nivelul maxim de incalcare flagranta a oricarui principiu de etica, faptul ca Guvernele unor tari folosesc modelele AI pentru a distruge tinte din alte state si chiar pentru a ucide oameni nevinovati. Nu cred ca trebuie sa argumentez de ce acest lucru este periculos si trebui oprit, astfel incat sa nu deraiem cu totul ca specie si sa ne auto-distrugem la un moment dat prin intermediul acestor tehnologii care si-au pierdut scopul initial.

Din pacate, cazurile tragice in care AI-ul produce direct sau indirect pierderi de vieti omenesti nu se opresc aici. OpenAI a fost data in judecata in 2025, fiind acuzata ca ChatGPT a oferit output-uri complet deplasate care au indus iluzii psihice periculoase utilizatorilor acestuia, in unele cazuri vorbind chiar de sinucideri.

Procesele au fost intentate de catre 2 asociatii, Social Media Victims Law Center si Tech Justice Law Project si sustin in instanta ca OpenAI a lansat modelul GPT-4o (la vremea respectiva), compania fiind perfect constienta ca modelul nu fusese inca riguros testat si ignorand semnalele de alarma cum ca poate genera output-uri deplasate, cu impact psihologic negativ.

Dupa moartea adolescentului Amaurie Lacey in varsta de 17 ani, lucrurile s-au pus puternic in miscare in instanta si in societatea civila, existand reactii puternice. Acuzatorii sustin in plangerea lor ca moartea adolescentului si a celorlalte victime a fost “consecinta previzibila a deciziei intentionate a OpenAI si a lui Sam Altman de a reduce testele de securitate si de a grabi lansarea ChatGPT pe piata”. Datele complete pot fi consultate in stirea publicata de site-ul G4 Media.

Din aceasta perspectiva, e greu de mentionat pana unde se poate ajunge. Dar e evident ca fara respectarea unor standarde etice foarte clare, AI-ul poate sa faca si mult rau, nu doar sa ne faca mai productivi sau sa automatizeze task-uri manuale. Atunci cand mor oameni, deja nu mai vorbim de niste simple scapari justificate prin obtinerea de profit, vorbim de incalcarea celui mai important drept al oamenilor, cel la viata.

Cum iti poti sa seama daca continutul tau a antrenat AI-ul?

Ca o parte mai practica, am incercat sa vad daca exista vreun tool dedicat pentru a vedea daca continutul creat de tine pe internet (postari, articole, creatii artistice, proiecte pe GitHub etc.) a fost preluat si a antrenat vreun model AI. Din pacate, la momentul scrierii si publicarii articolului de fata, nu am gasiti nicio solutie valida de tip 1 tool standard dedicat.

Ceea ce am gasit au fost mai degraba metode indirecte pentru a incerca sa vedem daca exista suspiciuni de ingerinte ale AI-ului in continutul respectiv. O prima varianta ce o putem aplica este de a cauta textul sau imaginea noastra in data set-uri publice de pe internet ce se stiu sigur ca fiind surse de antrenare pentru AI. Aici avem ca optiuni The Atlantic – Books3 dataset search (pentru carti) sau Have I Been Trained? (pentru imagini), si daca gasim aici continutul nostru, atunci asta e un indiciu destul de puternic ca a fost folosit la antrenarea unor AI-uri.

A doua optiune indirecta este sa folosim un tool de tip detector AI (precum GPTZero) sau anti-plagiat (precum Copyleaks) si apoi sa intrebam anumite modele LLM lucruri legate de topicul respectiv si sa vedem daca analiza acestor tool-uri bate intr-o anumita proportie cu ceea ce a generat live acel LLM. Doar ca e un lucru ce nu poate fi 100% sigur, intrucat un LLM poate refactoriza masiv acele idei si sa le exprime complet diferit sau cu mai multe nuante. Cand il mai intrebam pe ChatGPT subiecte tehnice, invariabil imi dadea la surse si link-uri de pe BlogDeIT, lucru ce indica destul de evident accesul lui la articolele de pe blog.

Ca tips & tricks, ce putem face pe viitor pentru a vedea daca continutul generat de noi e preluat de AI este sa facem “data watermarking”, sa marcam continutul nostru inainte de publicare prin insertia de mici structuri / pattern-uri unice in texte sau imagini. Ulterior, daca un AI genereaza lucruri asemanatoare cu acele pattern-uri, atunci este un semn ca AI-ul e antrenat cu acele compozitii.

Care sunt consecintele pe termen lung?

Cu siguranta, lipsa unor limite, a unor teste clare de siguranta si a unor norme legislative construite pe piloni ai eticii vor conduce spre o realitate tot mai critica pentru oameni in relatia lor cu AI-ul. Aceasta tehnologie pe cat e de puternica si utila, pe atat poate fi de periculoasa daca e folosita pentru scopuri malefice, chiar si in numele securitatii si al apararii.

Pentagonul a oprit parteneriatul cu Anthropic dupa ce compania condusa de Dario Amodei a refuzat sa puna la dispozitia conducerii Armatei SUA modelul Claude pentru a fi folosit in supravegherea cetatenilor americani si in operatiuni militare impotriva tintelor civile. Aceste directii, dublate de halucinarile AI-ului antrenat oricum cu continut de pe Internet preluat fara licente de utilizare contureaza un tablou sumbru pentru omenire.

Etica nu este doar o marota, un slogan ce da bine, sa fie si ea acolo. Ea trebuie sa fie baza de pornire pentru orice idee noua, ca sa ne asiguram ca societate ca putem avea cu totii beneficii de pe urma ei. Si da, a face profit nu e un lucru rau in sine, este la urma urmei esenta economiei de piata. Intrebarea cheie este cu ce pret se poate obtine profitul? Chiar cu orice pret, fara sa ne mai pese de binele general al oamenilor?

Dezvoltarea si adoptia AI-ului a fost si continua sa fie una fulminanta. Insa vine la pachet cu un pret scump, platit se pare chiar si in vieti omenesti. Solutia echilibrata ar fi ca dezvoltarea sa fie una ceva mai lenta, sa fie testata riguros cu niste norme tehnice clare, statele sa aiba ragaz sa dezbata si sa adopte norme legislative pentru a reglementa domeniul AI si a-i stabili limite etice clare, ce se poate face si ce nu, si cu ce scop, iar oamenii si companiile sa aiba si ele timp sa se obisnuiasca natural cu aceasta noua tehnologie.

Suna idealist, dar nu e imposibil. Pe termen lung, daca nu suntem atenti, ne putem trezi ca AI-ul pe care il folosim curent ca sa ne facem task-urile cotidiene de fapt trimite date personale despre noi altor entitati (guverne, servicii de informatii, corporatii etc.) iar noi vom fi masa de manevra a acestora, fiind supravegheati 24/7. In numele securitatii nationale, unii vor spune ca e normal. Dar in numele eticii mai putem face ceva atunci, sa nu deraiem cu totul de pe traseul normalitatii?

Concluzii

In incheiere, stiu ca a fost un articol cu idei mai tari si pe alocuri mai dur decat de obicei. Scopul lui nu a fost sa deprim pe nimeni, dar aceste cazuri factuale deja sunt o marturie reala a ce poate sa faca inteligenta artificiala atunci cand nu mai are nicio limita etica impusa de noi, oamenii. Tehnologia a fost si ramane mereu un instrument, nu un scop in sine.

Cheia e sa ne decidem noi care sunt obiectivele pentru care o folosim si ce vrem sa obtinem. Etica trebuie sa fie si ea incorporata pentru a ne proteja de devierile invariabile ale unor sus-pusi care cred ca pot sa faca orice cand detin o anumita functie. Asa ca indemnul final esta sa raportam orice lucru ni se pare ca e in neregula cu tool-urile AI pe care le folosim, macar sa putem atrage in acest mod atentia.

Surse pe subiect

Video de la Zona IT despre scandalul dintre Pentagon si Anthropic privind folosirea modelului Claude

Un alt video de la Zona IT despre inceputurile OpenAI si misiunea sa initiala, pierduta ulterior in marjele profitului

Articol cu o intrebare buna: Quo vadis etica inteligentei artificiale? (Incotro se indreapta)

Despre progrese, provocari si reglementare in etica inteligentei artificiale

Un articol mai juridic despre AI si drepturile de autor

Inteligenta Artificiala si procesele in care a fost implicata, conform ziarului Adevarul

Despre ce a promis OpenAI ca nu va deveni si a devenit

Despre cazurile de sinucideri provocate de halucinarile AI-ului

In ultimii 3 ani am inceput sa asistam la o adevarata politica mondiala, dezvoltarea AI-ului s-a transformat intr-o cursa globala de a avea suprematia in aceasta sfera, capatand valente geopolitice in toata regula. Aceasta cursa a dezvoltarii AI seamana din ce in ce mai mult cu alte asemenea intreceri intre puterile mondiale din trecut, precum cursa inarmarii de la inceputul secolului XX sau cea a adoptiei electricitatii.

Asa ca in articolul de fata vom aborda si noi putin acest subiect, si vom incerca sa vedem unde se situeaza principalii actori mondiali cand vine vorba de Inteligenta Artificiala: SUA, China si Uniunea Europeana, plus cateva observatii si despre Romania. Desigur, nu este o analiza exhaustiva, ci incercam sa vedem principalele repere si evenimente care contureaza dezvoltarea AI-ului pe fiecare continent in parte.

Contextul discutiei

Ideea topicului de azi porneste de la faptul ca in ultimii 2-3 ani am vazut dezvoltarea mai multor modele de AI pe diverse ramuri de activitate si de la diferiti actori de business, astfel incat diversitatea si scopul acestei tehnologii s-a schimbat fundamental. Iar ultimele luni au marcat conturarea unor politici tot mai agresive ale marilor puteri, SUA si China in special, de a dezvolta cat mai rapid si puternic aceasta tehnologie si de a fi protagonisti la „petrecerea” AI.

Finantarile si granturile de cercetare pentru AI sunt si ele din ce in ce mai numeroase, astfel incat astazi daca vrei sa ai o sansa sa cercetezi ceva sau sa gasesti diverse solutii, recomandat este sa faci AI sau cu AI. Nu in ultimul rand, Inteligenta Artificiala devine treptat si o arma in domeniul militar, fiind tot mai folosita la analiza de date si la atacurile cibernetice, astfel incat zona de Cybersecurity este mai populara ca niciodata.

Zona de productie a componentelor fizice, hardware, s-a concentrat si ea in ultimii ani pe productia de RAM si placi necesare AI-ului, Nvidia fiind de departe marele castigator (ca sa nu zic profitor de razboi) in aceasta ecuatie, generand crize de componente si de pret pentru populatia de rand.

Desigur, modul de abordare a problemei AI este unul destul de diferit de la o putere geopolitica la alta, si vom vedea in continuare cum a evoluat situatia acestei tehnologii peste tot.

Cum se prezinta dezvoltarea AI-ului in SUA?

Incepem cu situatia din Statele Unite ale Americii, locul de unde a pornit efectiv trendul AI-ului din ultimii ani. Dezvoltarea acestei tehnologii aici este extrem de puternica, existand companii de Tech care domina piata in momentul de fata, fiind sprijinite atat de resursa umana inalt calificata, cat si de investitiile financiare extrem de serioase. De asemenea, infrastructura majoritara cu servere si centre de date se afla preponderent pe teritoriul SUA, deci inca un avantaj in aceasta cursa globala.

Prima companie care a dat startul trendului AI si care a continuat cu dezvoltarea sa este celebrul startup OpenAI (integrat ulterior de Microsoft) ce a lansat in noiembrie 2022 modelul ChatGPT, devenind sinonime cu “Artificial Inteligence” in ansamblu. La acestea s-au alaturat ulterior Microsoft, Amazon (prin AWS), Google, Meta si Tesla, mentionand desigur si Nvidia care produce hardware-ul tot mai cerut pentru dezvoltarea AI-ului si rularea acestuia.

La nivel de investitii, companiile americane au cheltuit peste 155 miliarde de dolari în 2025 doar in primele cateva luni ale anului, depasind bugetele guvernamentale destinate domeniilor sociale si educatiei. Prognozele FMI indica un impact economic major in 2026, cu crestere de 2,4% a PIB-ului SUA datorita constructiilor de centre de date si achizitiilor de cipuri. Luand situatia defalcat pe companii, Amazon a alocat peste 100 miliarde de dolari in 2025 pentru AI si cloud, Microsoft 80 miliarde de dolari, Alphabet undeva la 75 miliarde de dolari, iar Meta pe la 60-65 miliarde.

La nivelul ultimelor zile, OpenAI a primit o transa uriasa de finantare, in valoare de 110 miliarde de dolari, crescand noua estimare valorica a companiei la 840 miliarde dolari. OpenAI si Anthropic sunt pilonii centrali in dezvoltarea AI din SUA, fiind lideri in crearea modelelor generative avansate precum ChatGPT si Claude Code.

La aceste cifre ametitoare, nu e de mirare ca Statele Unite conduc din punct de vedere financiar in aceasta lupta a dezvoltarii Inteligentei Artificiale. Insa exista si un paradox aici. Potrivit raportului Global AI Adoption in 2025, SUA au o rata de adoptie de doar 28,3% în randul populatiei, clasandu-se pe locul 24 global, desi la capitolul infrastructura sunt lideri mondiali. Increderea scazuta (doar 32%) limitează utilizarea pe scara larga, spre deosebire de lideri precum Emiratele Arabe Unite, cu 64% rata de adoptie.

Exista inclusiv si un Plan National pentru AI in SUA. Lansat in 2025, planul vizeaza o inteligenta artificiala „fara partinire ideologica”, interzicand achizitiile federale de modele partizane. Acum, in ce masura se va intampla asta cu un presedinte extrem de partizan la conducere, ramane de vazut, dar nu este singurul paradox dupa cate am vazut deja.

Chiar si la nivelul achizitiilor federale situatia este una extrem de fluida, in sensul eliminarii barierelor birocratice. Administratia Serviciilor Generale a aprobat OpenAI (ChatGPT), Google (Gemini) și Anthropic (Claude) ca furnizori oficiali pentru agentiile civile federale. Aceasta simplifica achizitiile din sfera IT-ului, sporind productivitatea guvernamentala fara negocieri complexe. Un alt punct forte deci unde SUA puncteaza in aceasta cursa ​globala.

Cum se prezinta dezvoltarea AI-ului in China?

Cea mai populata tara si a doua putere economica a lumii, China a accelerat rapid dezvoltarea si implementarea Inteligentei Artificiale, pozitionandu-se ca principalul rival al SUA in aceasta cursa prin sprijin guvernamental masiv si modele construite pe baze extrem de competitive.

Din perspectiva actorilor de business, companii precum DeepSeek (cu modelul V3 care rivalizeaza ca performante cu ChatGPT), Alibaba Cloud (Qwen), Moonshot AI, MiniMax, Zhipu AI și Huawei (care dezvolta cipuri si clustere proprii) conduc inovatia in domeniul AI, cu investitii sustinute pe planul cincinal al perioadei 2026-2030 (lucru explicat de economia totusi centralizata a regimului comunist). Pana acuma au fost dezvoltate in jur de 10 modele de tip open-source ce rivalizeaza pe buna dreptate in capacitati cu modele dezvoltate in Occident. Meta foloseste chiar Qwen, printre altele, pentru antrenarea propriilor modele.

Daca ne uitam la finantarea acestui spectru, China a stabilit AI-ul ca fiind o prioritate natională, cu peste 4500 de companii AI si o piata ce valoreaza ~81 miliarde de dolari in 2023 (crestere anuala de 13,9%). Planul economic cincinal 2026-2030 aloca resurse masive pentru autosuficienta nationala in cipuri, calcul și aplicatii „AI+” (manufactura, sanatate, logistica), sustinut de finantarea guvernamentala puternica.

Adoptarea este larga in industrii, dar limitata de reglementari stricte. Adoptia Inteligentei Artificiale explodeaza in industrii (fabrici inteligente, lanturi de aprovizionare, servicii publice automatizate) si dispozitive de consum (ochelari AI, telefoane etc.). Rata de raspandire a internetului (peste 1,1 miliarde de utilizatori potentiali) faciliteaza scalarea, dar focusul este pe eficienta industriala mai degraba decat pe consumul larg al populatiei, spre deosebire de SUA unde OpenAI doreste sa aiba cat mai multi clienti din populatia de rand. Unele opinii aserteaza ca dezvoltarea AI in China va depasi SUA pana in 2027 datorită talentelor si politicilor. O afirmatie ce ramane de vazut daca se va concretiza sau nu, cert este ca nu e deloc imposibil.

Exista desigur si limitari vizibile ale modelelor AI chinezesti, prin comparatie cu cele americane. Modelele chineze sunt construite de asa natura sa evite subiecte politice sensibile din cauza reglementarilor (caz clasic, DeepSeek nu iti va „gasi” nicio informatie despre revoltele din Piata Tiananmen, nu e surprinzator de ce). Cele americane exceleaza in versatilitate creativa si integrare comerciala globala. Astfel, AI-ul american domina prin volum de date si hardware superior, dar China castiga teren prin accesibilitatea sa open-source si costuri substantial mai reduse.

Cum se prezinta dezvoltarea AI-ului in Uniunea Europeana?

Venim cu analiza si pe Batranul Continent, sa vedem aici cum se prezinta situatia. Dezvoltarea domeniului Inteligentei Artificiale in Uniunea Europeana este sustinuta de investitii publice masive si reglementari stricte, dar ramane in urma fata de SUA si China din cauza fragmentarii si accentului pe etica. Companiile europene sunt in principal furnizori de servicii si cercetatori, cu adoptare moderata in sectorul public si industrial.

Principalele entitati de business reprezentative in sfera AI-ului european includ Mistral AI (din Franta, ce dezvolta modele generative precum Mistral Large), Aleph Alpha (din Germania, modele construite sa ofere explicatii largi pe subiecte diverse), Hugging Face (tot din Franta, ce propune o platforma open-source) si furnizori precum OVHcloud sau Atos. Acestea colaboreaza la randul lor cu giganti globali, dar se observa instant in UE ca lipsesc modele de top proprii la scara masiva, spre deosebire de OpenAI sau DeepSeek de pe celelalte continente.

​Din punct de vedere al investitiilor, UE este extrem de departe de SUA si China, as indrazni sa zic chiar ca e la ani-lumina de acestea. Mai precis, UE aloca anual aproximativ 1 miliard de euro prin programe precum Orizont Europa si Digital Europe, tinta fiind de a se ajunge la cifra de 20 miliarde de euro anual, atat in mediile public si privat, pana in anul 2030. In 2026, 307 milioane de euro au fost investite in AI de incredere, roboti și GenAI4EU pentru ecosisteme industriale (221,8 milioane de euro pentru autonomie strategica).

Daca ne referim la adoptia Inteligentei Artificiale, UE nu sta neaparat mai bine decat principalii sai competitori geopolitici. Adoptarea se situeaza la o rata mai degraba moderata (circa 25-30% in companiile mari), concentrata in sanatate, agricultura si servicii publice, dar limitata sever de GDPR si AI Act (intrat in vigoare din 2026). UE exceleaza in cercetare (supercalculatoarele EuroHPC) si standarde etice, un lucru bun ce nu prea am vazut sa existe in SUA si China (deloc surprinzator totusi), dar sufera de lipsa talentelor si investitiilor private comparativ cu SUA sau China (adoptie industriala intensa).

Dezvoltarea AI in UE ramane astfel semnificativ in urma fata de SUA si China, cu accent pe reglementare si etica in detrimentul investitiilor masive si constante, precum si a inovarii rapide. SUA domina prin companii private gigant, China prin sprijin guvernamental centralizat, iar UE prin fonduri publice fragmentate.

Romania si dezvoltarea AI

Ajungem la final si pe plaiurile mioritice ale tarii noastre, si sa vedem cat de mult AI este prezent si aici. Din pacate, Romania nu este intr-o pozitie prea stralucita din aceasta perspectiva, nu ca ar fi singurul domeniu deficitar de altfel.

Dezvoltarea AI-ului in Romania este mai degraba emergenta decat concretizata in directii consolidate, fiind sustinuta la nivel guvernamental de documentul intitulat Strategia Nationala IA 2024-2027 si de fondurile europene, dar ramane la nivel incipient comparativ cu media tarilor din UE, cu focus pe cercetarea academica si proiecte pilot pornite din zona startup-urilor.

Principalele companii sunt hub-urile de cercetare si startup-urile, iar adoptarea este scazuta, Romania fiind codasa in clasamentele europene si nu numai. Institutul National de Cercetare-Dezvoltare in Informatica (ICI), Universitatea Politehnica Bucuresti si HUB Roman de Inteligenta Artificiala (HRIA-UPB) conduc zona de entitati implicate in AI prin consortii academico-industriale. Alte firme includ startup-uri ca Leaders in Tech si furnizori IT mari (UiPath, Bittnet cele mai relevante), care integreaza AI in automatizari RPA. Lipsesc insa giganti locali de modele generative asa cum prezinta Franta sau Germania, nemaivorbind de SUA sau China.

Un proiect interesant pe zona AI de la noi care este sustinut si de finantarea europeana este numit RO AI Factory, prima „fabrica AI” europeana din Romania, ce va fi operationala in 2026 la ICI Bucuresti. Proiectul este finantat prin fonduri UE, parte din cele 307 miliaone de euro ale programului Orizont Europa). Strategia nationala vizeaza pentru perioada 2024-2027 dezvoltarea unei infrastructuri reziliente, precum și transfer tehnologic esential, dar investitiile private sunt insa modeste. E bine totusi ca UE vrea sa puna la dispozitie constant fonduri noi pentru sustinerea AI-ului in blocul comunitar, macar aceasta este o perspectiva buna pentru noi ca tara.

Adoptarea si folosirea AI-ului este la o rata redusa, Romania plasandu-se pe locul 63 global, sub media Uniunii Europene de 25-30%, cu proiecte pilot precum chatbot-ul Antonia la Cluj-Napoca si utilizari in sectorul public limitate. Doar 10-15% din firmele mari folosesc AI-ul, blocate de lipsa competentelor, reglementari si exod de talente, aceasta din urma fiind o cauza principala care franeaza sectorul tehnologic din Romania si il face slab competitiv cu marile puteri. Potential exista cu siguranta, insa dezvoltarea AI in Romania, la fel ca in UE, ramane la o scara mica comparativ cu gigantii globali.

Ca sa inchei intr-o nota pozitiva despre tara noastra, Techcelerator identifica peste 100 startup-uri romanesti AI in finance (FintechOS, PayByFace), healthcare (MedicAI, Xvision), cybersecurity (SecurifAI) si enterprise (DRUID, Meetgeek).

Cum se prezinta situatia comparativa?

Statele Unite baga bani, China prinde viteza prin eficientizare, UE reglementeaza, iar Romania nu intreprinde nimic de anvergura. Cam asa ar suna sinteza super rezumativa a ceea ce am prezentat pana acuma. Cursa globala pentru dezvoltarea AI-ului pare a fi o lupta de tipul celei fotbalistice din Spania: avem 2 competitori principali care se bat umar la umar (Real Madrid si Barcelona, aka SUA vs. China), Atletico Madrid are by default locul 3 (UE), iar restul lumii e prea departe.

In mod indubitabil, SUA domina prin finantari masive, prin infrastructura hardware prezenta pe teritoriul sau si prin capitalul uman inalt calificat, insa China vine tare din urma si vrea sa recupereze la toate aceste 3 capitole, pentru a deveni principalul actor pe scena AI-ului global pana la finalul acestui deceniu. UE trateaza lucrurile deocamdata prea birocratic si precaut, lasand loc de foarte multe discutii si pierzand mult initiativa la nivel de implicare strategica pe partea de AI. Singurele ei atuuri sunt standardele etice si mai buna gestiune a datelor utilizatorilor prin politici tip GDPR, insa acestea nu vor compensa pe termen lung lipsa dezvoltarii unor modele AI ca brand european.

Din perspectiva populatiei de rand, partea buna ar fi faptul ca exista totusi o concurenta pentru AI si nu se prefigureaza cel putin deocamdata un monopol ca in alte sfere, precum Google la motoarele de cautare sau Microsoft cu Windows. Concurenta duce la calitate, la costuri mai reduse si la niste tool-uri mai fiabile de folosit de catre noi toti.

Concluzii

In incheiere, se poate spune ca asistam la o cursa in direct pentru suprematia tehnologica a marilor puteri pentru urmatoarele decenii. AI-ul este dincolo de noul trend vedeta pentru cetateni, si noua arma geopolitica a Statelor Unite, Chinei si Uniunii Europene pentru a se pozitiona strategic in plan global.

Folosirea de tool-uri AI proprii, vanzarea lor catre alti parteneri, precum si implementarea lor in domenii critice precum Armata, zona serviciilor secrete sau analiza de date contureaza un tablou cat se poate de actual al unei competitii cat se poate de fierbinte, care poate escalada pe culmi ce inca nu le putem anticipa. Ramane sa vedem daca asta va avea (si) efecte benefice pentru noi, oamenii de rand, cei care lucram in IT sau in alte domenii, si cum ne va transforma pana la urma viata aceasta tehnologie a secolului XXI.

Surse pe subiect

Harta globala a adoptarii inteligentei artificiale

Investitiile in AI in SUA in 2025

Prognoza economica FMI pe 2026

Cursa dintre OpenAI si Anthropic

Despre accelerarea dezvoltarii AI in China

Strategia AI a Chinei pentru perioada 2026 – 2030

Despre modelul AI fanion al Chinei, DeepSeek

Abordarea europeana a Inteligentei Artificiale

Despre investitiile in AI ale Uniunii Europene

Analiza Techrider.com despre cursa globala asupra AI-ului

Comparatie asupra investitiilor in AI, SUA vs. UE

Provocarile UE legate de AI

Despre (slaba) implementare a AI-ului in Romania

Despre Strategia AI a Romaniei

Lista de start-up-uri romanesti + harta start-up-urilor de AI din Romania realizata de Techcelerator

Cu siguranta anumite joburi vor disparea, altele existente se vor transforma, iar altele vor aparea de la 0, fiind nascute din nevoia de a acoperi nevoi, cerinte si dorinte ale oamenilor in noile timpuri traite. Asa ca in articolul de astazi discutam si vedem ce joburi inedite ar putea, cu o probabilitate semnificativa, sa apara in viitorul context al epocii AI.

Care este contextul discutiei?

Pentru a intelege putin mai bine de ce discutam despre noile joburi din viitor, trebuie sa intelegem realitatea prezentului si factorii esentiali care o determina. Evolutia tehnologiei in general si a Inteligentei Artificiale in mod special ofera un prim factor legat de automatizarea foarte multor sarcini si procese repetitive. Acestea sunt consumatoare de timp, iar automatizarea lor conduce in mod natural la degrevarea timpului alocat pentru aceeasi treaba. De exemplu, daca pentru aceasta treaba erau necesare 8 ore, acum vor fi necesare doar 6 sau 4 ore. Sigur, speta este mai complexa aici, iar Radu a dezbatut acest lucru pe Youtube mai demult.

Un al doilea factor derivat din cel al automatizarii este acela al reducerii task-urilor si proceselor manuale, care trebuiau facute in mod personal de un om care trecea prin fiecare faza a procesului pentru a se asigura ca este indeplinit in mod corect. Acum, un soft automatizat sa zicem cu ajutorul AI-ului sau un script bine pus la punct pot conduce la reducerea substantiala a acestor task-uri pur manuale. Corelatia este ca in cele mai multe cazuri (dar exista si exceptii desigur), sarcinile manuale erau si repetitive, si consumatoare de timp, deci castigul este unul substantial.

Un alt factor implicat este cel al schimbarii naturii sarcinilor de lucru. Daca era relativ usor pentru a intelege cum se executa acele task-uri manuale si repetitive, acum munca va fi focusata spre sarcini inalt intelectuale, ce necesita o capacitate de intelegere mai mare si de invatare mult mai accelerata, in contextul in care apar tehnologii si skill-uri noi aproape zilnic. Iar folosirea AI-ului in scop de fast learning poate fi o necesitate care sa conduca la o calificare mai buna si mai rapida pentru anumite joburi.

Nu in ultimul rand, o tendinta ce s-ar puta creiona in viitor mai ales pentru sectorul tehnic / IT este tranzitia de la specialist la mai mult generalist. Daca pana acuma erai specialist doar pe partea de programare back-end cu Java si Spring sa zicem, acuma s-ar putea ca necesitatea sa fie spre a fi mai degraba full-stack, activand si pe partea de front-end, iar AI-ul sa ajute la intelegerea acelei parti intr-un mod mai rapid.

Ce joburi noi ar putea aparea in viitor datorat AI-ului?

Sa vedem deci ce fel de joburi mai interesante ar putea aparea in viitor cu AI. Ca un scurt disclaimer, am incercat sa evit acele joburi super evidente si deja discutate online (ex: AI Engineer sau mecanic de roboti) si sa incerc sa caut altele mai putin intalnite. De asemenea, nu este o lista “completa” ci pur orientativa, caci nimeni nu stie precis ce si cum va fi sa fie (mai multe detalii am pus la sursele de la final), chiar si denumirile lor ar putea sa nu fie fix acestea ci cu totul altele.

1. Psiholog in probleme de “AI”

Un prim job care destul de sigur va aparea in viitorul nu foarte indepartat este cel de psiholog specializat pe probleme cu si despre “AI”. Aceasta categorie, a meseriilor legat de psihicul uman vor fi o necesitate clara deoarece exsita deja foarte multe programe cu AI care reprezinta personificari ale unor indivizi ce imita aproape perfect realitatea: poti vorbi cu ei, simuleaza ca au ganduri, intrebari etc. Iar oamenii (reali) care poate au si tendinte de singuratate si izolare se vor refugia spre acestia pentru a le tine companie.

Consecinta e una previzibila. Acest lucru, de a vorbi foarte mult cu un AI crezand ca este un om adevarat pentru ca te intelege poate conduce la afectiuni puternice, sa te izolezi si mai tare de oamenii reali, si sa nu mai distingi pana la urma lumea reala de cea virtuala. Nu trebuie deloc subestimate problemele de natura psihica caci ele reprezinta printre cele mai mari afectiuni ale secolului 20.

2. Antrenor pentru gandire critica

Un efect al faptului ca folosim mai mult LLM-urile pentru a cauta o anumita informatie este acela ca tindem sa nu mai verificam din mai multe surse daca acea informatie livrata de ChatGPT si compania este relevanta / valida / adevarata. De aici o problema care deja se manifesta este acela al scaderii folosirii abilitatii de gandire critica, lucru corelat si cu alti factori precum folosirea intensa a retelelor de socializare.

Astfel, un al doilea job pe care eu si multi altii il vedem sa apara in viitor este acela de antrenor pentru gandire critica (critical thinking coach). Aparitia lui este oarecum asemanatoare cu avantul antrenorilor personali de fitness. Mai demult cele mai multe joburi implicau munca fizica, deci oamenii faceau natural miscare. Acum, cele mai multe joburi sunt oarecum statice, de birou, white collar, si pentru a preveni sedentarismul, oamenii isi iau un antrenor dedicat pentru miscare la o sala.

La fel vad sa fie si cu gandirea critica. Folosim din ce in ce mai mult AI-ul sa decida si sa gandeasca pentru noi, astfel incat creierul, care in esenta este un muschi, nu mai e folosit la fel de mult. Pentru a preveni atrofierea lui, vor aparea pe piata antrenori care sa te puna in diverse situatii sa gandesti tu pentru tine.

3. Prompt AI translator

Tehnica principala prin care noi comunicam acuma cu modelele AI de tip LLM (large language models) este prin intermediul prompturilor, adica a unor instructiuni scrise detaliate, opuse cautarilor succinte prin cuvinte cheie ce le foloseam la motoarele de cautare pe internet. De aici se poate erija o noua meserie a viitorului, aceea de traducator pentru AI-urile avansate.

Rolul unui Prompt AI translator va fi acela de a traduce efectiv ceea ce oamenii de rand si fara prea mari competente tehnice gandesc in instructiuni clare, optimizate si tintite pentru LLM-urile din ce in ce mai complexe care vor fi inventate, astfel incat sa se obtina cele mai bune rezultate. De asemenea, acest rol ar putea fi unul necesar si cand vine vorba de partea de Accessibility a noilor tehnologii AI pentru anumite categorii de oameni. De exemplu, un astfel de traducator este esential cand vine vorba de implementarea controlului vocal pentru sistemele Home AI, care sa ne automatizeze procesele casnice din casa.

4. Auditor de AI

Ca orice feature tehnic sau tehnologie de mare importanta, modelele AI viitoare nu pot fi lansate direct catre clienti, ci trebuie sa treaca printr-un proces amplu de analiza si certificare, un audit. Din acest motiv, un job ce se proiecteaza ca va fi extrem de necesar va fi acela de auditor de modele AI.

Un astfel de specialist va avea rolul sa evalueze modul in care se comporta acel model AI / LLM pe baza mai multor criterii, de la calitatea raspunsurilor oferite, la respectarea anumitor norme legale ale statelor. Spre exemplu, un auditor poate fi specializat pe partea de drepturi ale omului si etica, sa vada daca acel AI nu o ia pe aratura si incepe sa aiba un discurs xenofob, discriminatoriu ori scapa date care pot leza drepturile fundamentale ale altor oameni precum confidentialitatea datelor personale.

Este un rol ce implica in mod cert valente de testare si QA, astfel incat poate deveni o oportunitate de tranzitie laterala in cariera daca pana la acel moment erai QA Engineer. Rolul tau va fi sa investighezi potentiale probleme, sa le aduci in discutie si sa oferi o perspectiva de cum ar trebui sa fie de fapt.

5. Curator de date uitate (Digital Data Archeologist)

Probabil unul dintre joburile care mi s-au parut cele mai interesante si chiar incitante. Nu este un secret ca modelele tip LLM foarte utilizate azi, precum Chat GPT sau Gemini, au fost antrenate cu datele de pe internet, deci pe continut creat de oameni, si fara a se obosi cu acea parte legata de “drepturi de autor”.

Din acest motiv, tendinta este ca modelele AI sa se uniformizeze in raspunsurile oferite, si sa nu mai aiba nimic original, nimic uman in output-urile lor. Aici este momentul cand intervine un Digital Data Archeologist / “arheolog” de date digitale. Scopul lui este de a sapa prin paginile internetului, de regula cele uitate de oameni care nu le mai acceseaza deloc manual precum blog-urile, forumurile, arhivele digitale si baze de date cvasi-uitate pentru a selecta acele informatii relevante care pot oferi perspective diferite pe anumite subiecte.

Iar informatiile colectate din acest locuri pe care probabil viitoarele generatii nu vor mai stii sa le caute personal, vor fi oferite modelelor AI pentru a deveni mai coerente, mai “umane”, eliminand varianta ca Chat GPT ar da un raspuns standard, cu rol de adevar unic, si va oferi raspunsuri mai diversificate. In acelasi timp, nu tot ce e pe internet este si corect, iar rolul unui astfel de “curator de dat”arheolog” de date digitale va fi si sa verifice ce informatii sunt selectate. Este cu siguranta un job hibrid ce va presupune aptitudini de gandire critica, istorie digitala si etica aplicata.

6. Avocat al tacerii (Silence Rights Consultant)

Un al rol profesional cu o perspectiva extrem de interesanta si cu un nume destul de incitant este cel de Silence Rights Consultant, care in romana ar suna intr-o traducere mai liberala ca “avocat al tacerii”. Acest job face parte din domeniul juridic, iar telul unui astfel de consultant va fi acela de a veghea unde poate exista AI-ul si unde nu are voie.

Dupa cum mentionam si anterior, AI-ul s-a folosit extrem de mult de datele si informatiile oamenilor de pe internet, in cele mai multe cazuri fara acordul expres al acestora. Iar aparitia unui specialist care sa analizeze contextele si locurile unde un model AI poate colecata date si unde nu este mai mult decat bine-venita.

Practic, va fi un om, fie pentru companii, fie la care sa apeleze persoanele individuale, care sa ii ajute sa puna limite legale modelelor AI, si sa isi protejeze confidentialitatea datelor. Pentru cei cu studii in Drept si cu cunostinte din domeniul digital, s-ar putea sa fie o oportunitate extrem de interesanta in viitor.

7. Reality Alignment Specialist

Un fenomen negativ care a aparut odata cu generalizarea AI-ului intre oamenii buni dar si raufacatori este cel al deepfake-ului. Pe langa optimizarea task-urilor, persoanele rau intentionate s-au pus sa foloseasca modelele AI pentru a crea amintiri digitale false, sa recreeze personalitati publice care declara anumite lucruri false (deepfake) si sa manipuleze oamenii de rand care incet incet nu mai pot sa distinga ce e real de ce e creat cu AI.

Aici intervine un Reality Alignment Specialist. In romana nu am gasit o traducere foarte precisa, sa ii zicem un fel de checker sau curator pentru a vedea daca un anumit material este adevarat, real sau este un material fals, propagandistic, creat cu AI in scopuri rau-voitoare. De asemenea, rolul lui este sa ofere solutii de cum pot fi identificate si prevenite astfel de materiale in a fi distribuite sub credinta ca sunt de fapt adevarate.

8. Consultant de sens / de limitare al AI

Probabil jobul cel mai greu de definit printr-o denumire simpla si unitara in toate limbile, dar care pare a fi de perspectiva intr-un viitor ce se anunta a fi oricum dominat de AI. Acest rol pe care am ales sa il prezint sub numele de consultant de sens este cel care vine cu perspectiva in cadrul companiilor despre ce poate fi facut cu AI si ce nu.

Stim deja ca nu orice poate fi automatizat, nu totul merita sa fie automatizat si la fel, nu totul poate si nu trebuie facut cu AI. Aici intervine acest consultant care trebuie sa cunoasca foarte bine atat procesele ce au loc in cadrul acelei companii, cat si modelele AI folosite, pentru a decide unde se poate folosi AI-ul si unde nu, pentru a nu elimina de tot aspectul uman din gandire si decizii.

Nu e un rol inca super clar definit, dar tendintele actuale de a extinde de multe ori fortat aria de folosire a AI-ului ne fac sa credem destul de mult ca acest rol va putea aparea in viitor, sub o forma sau alta.

Concluzii si idei de final

Joburi vor exista, si peste 5 ani, si peste 20 ani. Munca nu are cum sa fie inlocuita total de catre tehnologie, oricat de avansata ar fi ea, si de aceea nu sunt de acord cu ideea ca oamenii nu vor mai munci deloc. Da, joburile se schimba, evolueaza, asa e natura vietii, dar oportunitati pentru cei mai multi se vor gasi mereu.

Important este sa fim deschisi la a invata continuu, la a ne extinde aria de aptitudini si abilitati atat soft cat si tehnice, sa nu refuzam a priori AI-ul sau alte tehnologii si sa fim mereu orientati spre solutii si oportunitati. Nu zic ca nu vor fi si situatii provocatoare, insa in mod cert viitorul suna destul de interesant din punct de vedere profesional.

Surse

Analiza cu joburile viitorului AI de pe Medium.com

Un articol in care se discuta partea de skill-uri ce vor fi trecute cu vederea si de care va fi mai multa nevoie, de pe Aposto.biz

Despre viitoare joburi si sfaturi in era AI de pe Coursera

Banca Mondiala (World Bank) a realizat un studiu in 2025 despre viitoarele locuri de munca. Acesta a fost publicat sub forma de carte, “Future Jobs”, ce se poate gasi aici pentru a fi citita la liber.

Perioada în care recrutorii scriau constant pe LinkedIn, iar schimbarea jobului era mai mult o alegere decât o provocare, pare deja îndepărtată. Piața de joburi IT din România s-a maturizat. Bugetele sunt mai atent analizate, rolurile sunt validate intern de mai multe ori, iar procesele de recrutare sunt mai selective.

Astăzi nu mai este suficient să aplici la zeci de anunțuri și nici companiile nu mai caută cât mai multe CV-uri.

În acest context a apărut JoburiIT.ro – o platformă de joburi IT construită special pentru această nouă realitate.

De la volum la compatibilitate

Modelul clasic al platformelor de recrutare funcționează simplu: compania postează un job, candidații aplică, recruiterii filtrează.

În teorie sună eficient. În practică, înseamnă:

• aplicații fără răspuns,
• CV-uri bune care nu trec de primul filtru,
• mult timp pierdut de ambele părți.

JoburiIT.ro pornește de la o idee diferită: în loc să încurajeze aplicarea în masă, pune accent pe potrivirea dintre specialist și rol.

În loc să trimiți CV-uri în orb, îți construiești un profil profesional clar, iar recrutarea pornește de acolo.

Ce este, concret, JoburiIT.ro?

JoburiIT.ro este o platformă dedicată exclusiv domeniului IT din România. Nu este un site generalist de locuri de muncă, ci un spațiu concentrat pe specialiști IT și companii care recrutează în acest domeniu.

Platforma acoperă peste 20 de arii din IT — de la programare (Frontend, Backend, Full Stack), QA și DevOps, până la Data, Cybersecurity sau roluri de Product și Business Analysis.

Diferența nu stă doar în listarea joburilor IT, ci în modul în care este construit procesul.

Totul începe de la profilul tău profesional.

Mai mult decât listă de joburi IT

Unul dintre lucrurile pe care mulți specialiști le descoperă abia după câteva interviuri este că nu pierd oportunități pentru că „nu sunt buni”, ci pentru că există mici diferențe între ce știu și ce caută piața.

JoburiIT.ro încearcă să reducă exact această distanță.

Pe platformă, utilizatorii pot:

• să își analizeze profilul și CV-ul,
• să identifice diferențele de competențe față de rolurile dorite,
• să simuleze interviuri tehnice și de soft skills,
• să își testeze nivelul prin quiz-uri și exerciții.

Scopul, pe lângă găsirea jobului droit în IT, include și pregătirea pentru el.

Primele rezultate

Chiar dacă este un proiect nou, începutul este promițător.

În primele trei săptămâni peste 300 de specialiști IT s-au înscris pe platformă iar 8 companii partenere au început să publice joburi IT.

Recrutorii folosesc deja filtrele pentru a contacta direct candidații compatibili.

Nu sunt cifre spectaculoase la nivel național, dar sunt suficiente cât să arate că există nevoie pentru un model diferit.

De ce contează asta în 2026?

Pentru că piața IT România nu mai este „candidate-driven” în forma din 2021.
Este mai matură, mai atentă și mai competitivă.

Asta nu înseamnă că nu există locuri de muncă IT.
Înseamnă că diferența o face claritatea profesională.

Cei care știu exact ce pot oferi, unde se află ca nivel și ce trebuie să îmbunătățească au un avantaj real.

JoburiIT.ro a fost construit exact cu această mentalitate.

Cum funcționează, pe scurt

Dacă vrei o prezentare directă a platformei, aici este un video explicativ:

În esență, procesul este simplu:

1. Îți creezi profilul profesional.
2. Vezi joburi IT relevante pentru stack-ul tău.
3. Poți fi contactat direct de recrutori.
4. Îți optimizezi constant poziționarea în piață.

Un proiect construit din experiență reală

JoburiIT.ro este dezvoltat de echipa din spatele Academiei Programatorilor, activă din 2016 în zona de educație și pregătire pentru angajare în IT.

Contactul direct cu sute de candidați, interviuri simulate și discuții cu recrutori a scos la iveală o realitate simplă: problema nu este lipsa joburilor IT, ci lipsa alinierii între așteptări și nivel real.

Platforma este, practic, o extensie naturală a acestei experiențe.

Concluzie

Piața de joburi IT din România s-a schimbat.
Nu mai funcționează modelul „aplică la tot și vezi ce iese”.

JoburiIT.ro propune o abordare mai matură: mai puțin volum, mai multă compatibilitate și mai multă pregătire.

Cei care vor să își optimizeze următorul pas în carieră IT sunt invitați să își creeze un cont gratuity pe https://joburiit.ro.

Desigur, nu e ceva gresit, e o perceptie perfect naturala construita in ultimii ani cand IT-ul a crescut si a devenit extrem de popular in mass-media din tara noastra. Insa foarte putin s-a discutat despre acele joburi din domeniul informatiei si tehnologiei din sectorul public, in cadrul institutiilor Statului Roman.

Asa ca in articolul de fata incercam sa facem o radiografie a acestui subiect, pentru a avea un reper mai clar, sa vedem daca si ce fel de joburi IT exista la stat, cum se situeaza ele in raport cu cele din mediul privat, si daca reprezinta o oportunitate de luat in seama ori ba.

Ce fel de locuri de munca pe partea de IT gasim in institutiile publice?

In general, cam in aproape orice institutie publica din Romania exista niste angajati sau chiar un departament dedicat care se ocupa cu partea de Tehnologie, Informatica, Administrare de Sistem si asa mai departe. Denumirile pot fi variabile, dar in esenta cam peste tot unde exista calculatoare (atentie, zic calculatoare, nu digitalizare eficienta), trebuie sa existe si cativa omuleti gata sa intervina atunci cand e cazul, cand apar probleme.

Desigur, exista si institutii ale statului mai aparte, care au nevoie de specialisti IT inalt calificati pe anumite arii si unde conditiile de lucru si cerintele de aplicare sunt cu totul altele. Ca exemple ma refer la Serviciul de Telecomunicatii Speciale, unul dintre serviciile de informatii ale Romaniei, sau la Directoratul National pentru Securitate Cibernetica (DNSC), aflat in subordinea SRI-ului. Fiind institutii cu un rol special mentionat in lege si care activeaza activ in zona IT&C, tipruile de joburi sunt diferite.

Astfel, daca e sa luam pe categorii si analizand diverse anunturi postate de institutiile statului roman (pe care le putem gasi pe portalul https://posturi.gov.ro/), situatia ar fi asa:

– informatician: o denumire destul de generala care se refera la un specialist care cunoaste cate putin din mai multe arii tehnice, un meserias bun la toate cum s-ar spune (sau un Jack-of-all-trades), a carui scop este sa se asigure ca PC-urile functioneaza, ca nu sunt probleme cu reteaua de internet, sa reinstaleze cate un program sau Windows cand e cazul. La scoli sau in institutiile de tip Casa de Pensii, care folosesc tangential tehnologia este extrem de intalnit acest post.

– analist sistem / expert IT: iarasi o denumire generica pentru specialisti care sa fie nisati pe o anumita ramura, sau pe un mix de 2-3 mai diverse. Denumirea asta am intalnit-o destul de mult cand vine vorba de administrarea retelei de internet si a conexiunii cu hardware-ul institutiei respective, deci sa cunoasca partea de Network si Hardware.

– administrator baze de date: un rol destul de des intalnit, mai ales in acele institutii care opereaza cu seturi de date extrem de mari ale cetatenilor si care folosec baze de date imense, ce bineinteles ca sunt greu accesibile prin digitalizare in anul de gratie 2026. Aici ma refer ca exemplu elocvent la ANAF sau Casa Nationala de Asigurari de Sanatate, dar nu sunt singurele. Pentru acest post de regula se cer cunostinte de baza de date precum MySQL, No SQL, si uneori programare cu alte limbaje.

– Analist Securitate Cibernetica: acesta e un rol inalt calificat si mult mai nisat decat celelalte, pe care de regula il regasim in cadrul DNSC si in alte institutii de profil ce se ocupa cu securitatea cibernetica a statului roman. Pentru acesta se cer specializari absolvite clare de securitate software (cyber security), care sunt mai rare dar care deschid aceasta oportunitate de a lucra intr-o institutie de top a statului.

In general, se poate observa ca in majoritatea cazurilor, exceptand institutiile cu regim special sau „de forta” cum li se zice la cele din subordinea MAI / MApN, denumirile posturilor in IT la stat sunt destul de generale de tipul informatician / expert / specialist IT / analist, diferentele fiind date de cerintele din anunturile de angajare. Insa tendinta este de a cauta generalisti cu un mix de cunostinte din mai multe arii, care sa fie dispusi sa activeze pe mai multe zone (desigur, fara compensatii salariale prea mari).

Unde si cum pot fi cautate aceste joburi in IT la stat? Exemple de anunturi

In continuare vom vedea cateva exemple mai concrete, sa vedem unde anume putem gasi joburi in IT la stat, cum arata anunturile de angajare si care sunt cerintele cele mai comune pentru a lucra pe partea de IT in aceste institutii.

Primul loc si cel mai la indemana este platforma creata de Guvern posturi.gov.ro, un portal national unde institutiile publice isi posteaza anunturile de angajare din cadrul lor, evident nu doar cu posturi de IT, fiind un portal general. Aici putem cauta posturi dupa anumite filtre, si sa cautam posturi intr-un anumit interval de timp, pe judete sau dupa cuvinte cheie. Astfel, putem folosi termenii generali prezentati anterior pentru a cauta posturi ce au legatura cu ramura software / hardware la stat.

Al doilea loc in caz ca pe posturi.gov.ro nu gasim posturi care sa ne intereseze este sa intram pe site-ul respectivei institutii publice (daca exista, caci am avut surprize in acest sens). Pe site trebuie sa cautam acea sectiune intitulata „Cariere” sau „Concursuri”, depinde de la caz la caz. De exemplu, link-ul cu anunturi de angajare al Casei de Pensii Cluj este pensiicluj.ro/despre-noi/cariera/concursuri/ , iar al DNSC este dnsc.ro/doc/cariera .

Daca tintim un anumit post la o anumita institutie, atunci e mai recomandat sa urmarim site-ul respectivei institutii si eventual paginile sale de social media, deoarece daca e sa se scoata un post la concurs pe zona IT / TIC, atunci in primul rand  se va posta pe site-ul sau propriu.

Legat de anunturile de angajare in sine, ele sunt destul de tipizate, trase la indigo ca urmare a faptului ca trebuie croite conform acelorasi tipare legale, fiind obligate sa stipuleze toate expresiile si formulele tipice din lege.

Astfel, in introducere se mentioneaza ce fel de post se scoate la concurs, denumirea sa, gradatia (un fel de echivalent pentru debutant / junior / senior), departamentul unde e deschis postul, apoi vin conditiile generale care sunt reglementate de legislatia nationala si europeana (sa aiba cetatenie romana / europeana, sa cunoasca limba romana, sa nu fi fost condamnat penal etc. De multe ori se trec rapid peste ele pentru ca reprezinta lucruri de bun simt, si nu ceva super exclusivist (exceptand cetatenia).

Dupa aceste conditii generale vin conditiile specifice postului. Aici sunt mentionate studiile si calificarile ce trebuie sa le detina candidatul, ce tehnologii sa cunoasca, experienta minima ceruta pentru acel post, limbi straine si asa mai departe.

Aici trebuie sa fac o precizare foarte importanta, care constituie o diferenta majora intre joburile in IT la stat fata de cele din mediul privat. Pentru joburile in IT la stat in 99% din cazuri se cer studii de specialitate in domeniile conexe precum Informatica, Automatica, Calculatoare, Securitate sau Cibernetica. Fara o diploma de licenta absolvita in aceste domenii este practic imposibil sa te angajezi pe un post de informatician la stat, decat daca prin ceva tertipuri nu se vor stipula tipul de facultati ci doar „studii superioare” sau e un post cu studii medii.

In mediul privat, acest detaliu a devenit in ultimii ani destul de relativ, ca drept dovada ca foarte multi absolventi din alte domenii precum Istorie, Geografie sau Teologie au putut face tranzitia in IT si fara diploma in Informatica.

Dupa ce am vazut conditiile specifice, de regula in anunturi urmeaza detalii despre etapele concursului de admitere. Aici cel mai adesea am intalnit, pentru joburile din domeniul tehnologiei informatiei niste etape standard: depunerea si analiza dosarului cu acte, proba scrisa sau practica pe baza unor cerinte sau bibliografie, si interviu cu o comisie de concurs.

La finalul anuntului se mentioneaza bibliografia pentru concurs, ce legislatie si carti trebuie cunoscute teoretic pentru acel post, plus tehnologiile cerute pentru zona IT. Aici situatia este extrem de asemanatoare cu anunturile din mediul privat deoarece exista tendinta clara de a indesa cam tot ce se poate in acea lista din anunt, un pic si de programare Java, si Pyhton, merge si un SQL, apoi framework-uri de gestioanare a bazelor de date, Microsoft Office, si completam si cu putin Retelistica.

Desigur, e cel putin discutabil daca e nevoie de toate aceste lucruri de stiut, dar in cele mai multe cazuri cei care se ocupa cu redactarea acestor anunturi fie nu se pricep, fie cauta un om care chiar sa stie cate ceva din mai multe, ca 1 om bun la toate e mai de apreciat decat 2-3 oameni diferiti. Evident, si mai ieftin.

Las aici cateva exemple de anunturi pentru posturi de IT la DNSC si de la scoli publice.

Se poate observa din cele detaliate pana in acest punct ca la stat posturile de IT sunt destul de generale, si nu din cele clasice pe care le intalnim in medul privat precum Developer, QA Engineer sau DevOps, lucru de avut in vedere daca vrem sa ne indreptam spre sectorul public, tinand cont si de evolutia carierei.

Singurele ocazii cand pot sa apara astfel de posturi de developer / software engineer care sa lucreze pentru Statul Roman sunt cele legate de proiectele cu fonduri europene, unde o institutie publica contracteaza pe o perioada determinata serviciile unor specialisti de genul acesta pentru o perioada determinata, sa creeze un anumit soft sau platforma, ori o alta firma de IT care sa puna la dispozitie acesti oameni. Aceasta este si cam singura situatie cand specialistii IT ce lucreaza pentru stat pot face o treaba foarte apropiata de ceea ce ar fi facut in mediul privat, si pentru salarii cu adevarat concurentiale.

Salariile pentru posturile in IT la stat

Nu putem trece cu vederea si aspectele salariale ale joburilor in IT la stat. Desi salariul mediu net general in sectorul public este mai mare decat salariul mediu net din mediul privat, strict pentru ramura IT situatia este inversa, IT-ul din mediul privat conducand in topuri.

E adevarat, si in IT in ultimul an salariul mediu net a scazut usor, pentru anumite luni nemaifiind cel mai bine platit sector din economie, dar chiar si asa, privatul a oferit mereu remuneratii mai mari decat statul la acest capitol.

Pentru joburile dedicate debutantilor (entry level) sau juniorilor, salariile de intrare de la stat in IT sunt comparabile cu cele din mediul privat, undeva in intervalul 4500 – 6000 lei net, in functie de institutia publica in cauza, sporuri ce se mai ofera pe langa salariul de baza (iar la stat sunt mai frecvente decat in privat), bonusuri si specificul activitatii.

De exemplu, in acest anunt de angajare de la DNSC pentru posturi dedicat debutantilor in securitate cibernetica, se mentioneaza explicit si transparent salariul de baza, un lucru foarte bun si de laudat, acesta fiind de 8774 lei brut, ceea ce ar corespunde cu aproximativ 5200 lei net. Mai mult, in descrierea de sub tabel se precizeaza ca „Personalul DNSC din tabel beneficiază, pentru complexitatea muncii, de o majorare a salariului de bază de 15%.”, ceea ce ar ridica venitul pana pe la 5900 lei net. Un post de manager de securitate cibernetica la DNSC este remunerat cu 14.275 lei brut, echivalent cu ~8400 lei net (plus sporuri).

Pentru segmentul entry level si junior, salariile din Tech de la stat sunt deci comparabile cu cele din privat. Insa diferente semnificative apar in segmentele urmatoare de senioritate, la mid-level si senior, unde salariile sunt in mod clar mai mici decat in mediul privat, lucru cauzat de faptul ca la stat cresterile acordate sunt mai moderate si mai standardizate decat la privat.

In privat dinamica salariala este una mult mai mare, iar daca respectivul om schimba si locurile de munca odata la cativa ani, atunci poate ajunge la un salariu extrem de mare pentru Romania. Singurele situatii unde salariile oferite de stat pot fi competitive cu mediul privat sunt acelea care implica fonduri europene, iar specialistii sunt platiti foarte bine.

Sa mentionez si un caz real si poate usor ironic de acum cativa ani, cand primarul orasului Cluj-Napoca, Emil Boc, se plangea ca Primaria a scos post de IT-ist (inspector de specialitate, grad profesional IA in cadrul Serviciul Strategii de informatizare) pentru un salariu de 10.000 lei brut (~6000 lei net) si nu venea nimeni.

Analizand cerintele din respectivul anunt de angajare, se cerea un om cu studii superioare in domeniul Informaticii, cunoasterea bazelor de date MySQL, a retelelor de calculatoare, programare PHP, Apache si Windows. Desigur, in mediul privat o persoana cu aceste calificari ar fi putut obtine la momentul respectiv mult mai mult de atata.

Avantaje si dezavantaje in mediul public. Merita un astfel de job?

Ca in orice comparatie si cu orice lucru, si in cazul locurilor de munca in IT la stat avem parte de avantaje si dezavantaje raportat la mediul privat.

Principalul avantaj oferit de un loc de munca la stat, nu doar pe zona de IT, este cel al stabilitatii locului de munca. O simpla analiza a modului cum a evoluat numarul de angajati la stat in ultimii 15 ani ne arata foarte clar ca e mult mai greu sa fii dat afara de la o institutie publica decat de la o companie privata. Practic, daca ai obtinut postul prin concurs si nu comiti o infractiune, nu exageram sa zicem ca esti asigurat pana la pensie. In perspectiva restructurarilor care au avut loc in IT-ul privat, asta chiar e un mare argument pro-stat.

Alt avantaj este acela al beneficiilor specifice mediului public. Unul dintre ele este cel al zilelor libere garantate de legislatia nationala (in mediul privat uneori se incalca acest drept), plus zilele libere acordate bonus de Guvern pentru a realiza o anumita punte de legatura cu vreun weekend. De asemenea, statul avea obiceiul (destul de pagubos) sa acorde in loc de cresteri de salariu sporuri si bonusuri pentru cele mai hilare motive (celebrul caz al sporului de radiatii care nu exista in privat), iar asta conducea la cresteri de venituri.

De asemenea, voucherele de vacanta, intre timp eliminate, au reprezentat si ele un avantaj destul de frumos mai ales vara. In functie de institutia unde lucrezi, cum ar fi la STS sau DNSC, poti beneficia de asigurare medicala completa la stat, avand parte de cele mai bune servicii, mai ales daca se realizeaza prin OPSNAJJ.

Din perspectiva dezavantajelor, cel mai mare este franarea cresterii salariale comparativ cu o evolutie profesionala similara in mediul privat. In etapele de senioritate mari, diferentele public vs. privat pot fi si de 15-20% in defavoarea statului.

Mai mult, in functie si de specificul activitatii si al postului, lucrul in IT la stat poate insemna si o plafonare foarte mare din punct de vedere profesional. Argumentul e acela ca la stat tehnologiile nu evolueaza la fel de rapid precum in mediul privat, si risti sa dai de unele birouri unde inca se folosesc iteratii foarte vechi de Windows sau alte softuri critice. Iar in loc sa vezi ce a mai aparut nou, stai sa cauti cum se fixeaza o problema din Windows 7.

Un alt dezavantaj prin faptul ca nu am gasit deloc detalii in acest sens este posibilitatea muncii remote. E drept, si in mediul privat acest beneficiu incepe sa se restranga usor usor, dar la stat nu am auzit deloc de posibilitatea de a lucra macar si 1 zi de acasa. Aceasta constrangere de a veni zilnic la birou coroborat cu traitul intr-un oras mare cu trafic intens la orele de varf constituie un alt mare dezavantaj.

Iar acum, intrebarea care sa contureze mitul sau realitatea: merita un job pe partea de IT la stat? Exista opinii extrem de diverse pe acest subiect pe Reddit, retelele sociale si alte forumuri online. Aici este un thread pe Reddit, legat de situatia din SUA a joburilor din IT la stat, dar situatia este extrem de comparabila cu Romania, diferentele si problemele mentionate fiind aceleasi.

Ca de obicei, asa cum imi place sa raspund la intrebari complexe de genul acesta, depinde. Depinde extrem de mult de tine, ce te intereseaza, ce asteptari ai si ce anume tintesti pentru cariera si viata ta.

Majoritatea care au lucrat sau lucreaza asa invoca faptul ca la stat munca pe partea de IT este mai lejera, daca lucrezi intr-o institutie normala, fara prea mari batai de cap si cu multe libere platite (nu zicem din banii cui). In acelasi timp, se mentioneaza des ca poti avea colegi care nu fac nici jumatate din cat ar trebui, si poti avea un sef naspa care nu stie sa faca nimic altceva decat sa stea cu gura pe tine, care poate are si o relatie politica pe undeva.

Desigur, daca vorbim de anumite institutii cu un statut aparte precum DNSC, STS, SRI etc., atunci poate reprezenta o oportunitate unica pentru cariera ta, mai ales daca iti place partea de Cyber Security. Dar acest lucru vine la pachet cu responsabilitati foarte mari si chiar cu limitarea anumitor drepturi.

Plus ca la stat hatisul legislativ poate fi unul extrem de complex si sa rezolvi o problema sau un proiect poate dura semnificativ mai mult decat in mediul privat. Nu mai mentionez ca de multe ori, posturile scoase „la concurs” sunt de fapt cu dedicatie pentru o anumite persoana, si astfel tu ca simplu candidat nu ai nicio sansa.

Depinde deci de tine ce iti doresti. Vrei un job mai lejer, cu anumite beneficii punctuale dar cu un salariu mai mic? Sau sa evoluezi constant, sa obtii venituri mai mari si sa iei parte la proiecte Enterprise interesante? Cu siguranta ca si la stat este nevoie de specialisti IT buni, dar asta ar fi ideal sa survina pe fondul unui proces mai amplu si mai clar de digitalizare a Romaniei.

Concluzii

Toata lumea mergem la stat (degeaba). Sunt ironic, dar in mod cert joburile din IT in sectorul public romanesc sunt o nisa ce poate fi luata in seama de cei care isi doresc un loc de munca mai stabil sau sa lucreze pentru apararea informatica a Romaniei. In rest, ele de multe ori ascund faptul ca e nevoie de un om bun cam la toate, dar platit destul de slab.

Per ansamblu, dezavantajele sunt destul de mari raportat la mediul privat unde in ciuda situatiei instabile din ultimii 2-3 ani, totusi exista mai multa sansa de evolutie profesionala decat la stat, atat pe parte salariala dar si tehnica. Nu le excludeti din vedere, dar sa tineti cont de toate avantajele si dezavantajele propuse.

Surse

Salarii debutanti si manager DNSC

Thread Reddit despre anuntul de angajare IT la Primaria Cluj-Napoca

Exemple de anunturi pentru experti IT / informaticieni la stat gasesti aici si aici.

Analiza Wall Street Journal despre munca la stat vs. la privat in Romania

Desigur, exista diferente fundamentale intre a da pronosticuri irelevante asupra viitorului folosind metode dubioase (precum zodiile, ghicitul in zat de cafea si alte asemenea gogomanii), si a incerca sa oferim prognoze bazate pe fapte stiintifice, pe indicatori relevanti si masurabili cum se intampla in economie de exemplu.

Data trecuta am vorbit mai mult despre prezentul AI-ului. In articolul de astazi nu voi oferi o prognoza stiintifica deoarece nu am cunostintele necesare si nici expert in stiinta viitorului nu ma consider (futurology, care are multi reprezentanti de seama precum Alvin Toffler). Insa pentru a porni o discutie tot mai prezenta in spatiul online, vreau sa fac un exercitiu de imaginatie asupra viitorului lumii cu Inteligenta Artificiala (AI). Ceea ce urmeaza sunt doar pareri si idei personale, nu au pretentia unor fapte batute in cuie.

Cum va arata lumea si societatea noastra undeva spre orizontul anilor 2040-2050, dupa aproximativ 20-25 ani de folosire uzuala si aproape nelipsita a AI-ului in cam orice activitate? Va fi mai bine, existand speranta unui viitor in care sa muncim mai putin, sa avem mai mult timp liber? Sau exista o amenintare nevazuta, in care anumite abilitati se vor pierde treptat?

In continuare voi prezenta 2 scenarii, unul pozitiv si unul negativ, deoarece trebuie mereu sa vedem mereu nuantat, ocazie cu care te invit si pe tine sa imi scrii in comentarii sau in privat cum crezi ca va arata lumea la jumatatea secolului cu AI. Hai sa incepem.

Scenariul pozitiv: Lumea super eficienta si relaxata

Suntem in deceniul 2040-2050. Tocmai ne-am trezit, ne-am facut patul, ne-am spalat pe dinti si ne deschidem computer-ul de lucru pentru a incepe o noua zi de munca. Suntem intampinati de o voce extrem de calda si de umana de la asistentul nostru AI care ne intreaba cum am dori sa ne incepem ziua.

Noi raspundem ca pentru inceput vrem sa trecem prin email-uri, mesaje de pe Slack / Teams, sa vedem ce noutati au aparut, dar fara a pierde timpul, si ii cerem AI-ului sa faca o triere a mesajelor, sa ni le rezume pe cele cu adevarat relevante, si sa le stearga pe cele neimportante. Totul e gata in 5 minute.

Apoi tranzitam spre task-urile noastre de lucru. Daca suntem programatori, si avem de lucrat la un feature nou, ii dam documentatia acestuia asistentului AI, acesta o analizeaza in 30 secunde, intelege ce si cum va arata, si porneste implementarea codului cu tot ce trebuie. Noi intre timp ne uitam peste alte chestii, poate vreun bug ce trebuie fixat sau un feedback pasiv-agresiv venit de la vreun client caruia nu ii merge butonul codat (nu de noi fireste) saptamana trecuta.

Ii cerem unei alte instante a AI-ului sau poate vreunui alt tool sa se uite peste bug, sa depisteze root-cause-ul si sa dezvolte un fix. Timpul de lucru, 10 minute cu tot cu o pauza de tigara sau de cafea corespunzatoare.

Pana la ora pranzului, am rezolvat deja 10 tickete de diferite feluri, si facem o pauza de masa bine-meritata. Suntem in grafic cu absolut totul, board-ul cu task-uri ramase restante (numite pentru cei care nu au prins inceputurile IT-ului drept Technical Debt) numara cel mult 3-4 task-uri care pot fi date gata pana la final de saptamana.

In pauza, deschidem AI-ul personal, ii spunem ce am avea pofta sa mancam, acesta analizeaza ofertele de pe principalele aplicatii / site-uri de livrat mancare, ne ofera cele mai bune 2-3 optiuni, noi alegem una, AI-ul da comanda si efectueaza si plata din contul nostru, si ne asteptam mancarea.

Dupa masa, iesim la o scurta plimbare, sa ne mai dezmortim. Nu ne grabim, caci cu task-urile stam extrem de bine, sedintele s-au imputinat serios deoarece AI-ul analizeaza toate prioritatile ce se discutau inainte la Daily si acuma livreaza la inceputul fiecarei zile o lista cu ce ar trebui sa faca fiecare angajat.

Pe strada trecem pe langa o statie de taxiuri unde exista un panou, evident empowered by AI, care ne intreaba daca dorim o cursa cu o masina cu pilot automat. La supermarketul de la colt, intram sa ne luam o paine si un suc, la casa punem toate produsele pe banda pentru scanare, iar un AI ne returneaza totalul si potentialele oferte, ca sa mai reducem din pret.

Parcurile sunt pline de oameni, multi citesc / asculta carti sau podcasturi, copiii se joaca, lumea e mai relaxata caci majoritatea treburilor le fac asistentii AI. In loc sa stea 8-10 ore la birou pentru ca nu ies calculele dintr-un Excel, acuma munca remote e la ordinea zilei, oamenii au timp sa stea cu familiile lor mai mult, multi si-au luat si animale de companie iar business-urile aferente sunt in floare.

Viata pare a fi mai linistita, oamenii mai putini stresati, si economia mai productiva sub aspectul faptului ca nu ne mai pierdem timpul cu chestii aparent banale, precum denumirea unei variabile sau cum se fixeaza un issue software.

Exista timp pentru a invata noi skill-uri, pentru a dezvolta noi pasiuni, AI-ul facandu-le mai accesibile pentru incepatori, precum a canta la un instrument sau a invata sa joci sah decent. Avem agenti AI care ne gestioneaza situatia financiara astfel incat sa economisim mai mult. Fraudele fiscale s-au redus si ele caci totul e digitalizat si automatizat. Traficul si poluarea s-au redus deoarece oamenii nu mai fac navete, si merg mai mult cu bicicleta in timpul liber.

Scenariul negativ: Iluzia productivitatii si cunoasterea superficiala

Tocmai ne-am trezit, ne-am facut cafeaua la espressorul controlat vocal cu AI si ne punem sa citim stirile si noutatile din mass media. Evident, toate sunt scrise cu AI, nimic nu mai trece prin filtrul gandirii critice umane caci aceasta a fost „externalizata” spre agentii AI care verifica ei tot pentru noi, daca o stire e adevarata sau e fake news, ce e bine de propagat mai departe fiind de interes general si ce nu.

Multe stiri sunt scrise destul de prost, multe dezacorduri caci agentii AI nu sunt calibrati pentru gramatica fiecarei limbi. Multe stiri nu sunt decat simple traduceri ale altor articole scrise de AI din alte tari. Opiniile prezentate sunt de fapt compilatii ale unor aberatii izvorate din niste teorii ale conspiratiei ce s-au rostogolit una dupa alta din social media, dar cum oamenii nu mai verifica nimic, nici AI-ul nu le-a considerat nocive.

La scoala profesorul nu mai e deloc relevant. Fiecare copil invata in privat de la un AI. E impropriu spus „invata”, caci orice exercitiu la matematica, orice compunere la romana, orice rezumat la un text de istorie il face AI-ul. Iar replica standard este: „Pai ce rost are sa imi bat capul sa inteleg daca oricum AI-ul le poate face in cateva secunde pe toate?”. Desigur, nu e valabil doar la copii.

Brusc, simti ca parca te doare ceva in zona dreapta a burtii. Evident, nu stii ca acolo e un organ numit ficat, ca la biologie ai folosit un AI care sa iti faca un rezumat automat al corpului uman, ca sa treci clasa. Si ce faci in situatia asta? Deschizi repede telefonul, deschizi agentul AI personal si ii dictezi problema ta (nu ii scrii ca dureaza prea mult, plus ca nici 100% corect gramatical nu mai stii, si vrei totusi ca AI-ul sa inteleaga ce vrei).

Iar AI-ul, bun la toate acuma, iti dezvolta un „diagnostic medical avansat”, iti zice sa iei 5 pastile diferite. Tu, om ascultator ca doar nu ai cum sa il contrazici, executi intocmai. Cateva ore mai tarziu, suni la serviciul de urgenta ca iti este foarte rau.

In alta parte, cineva incearca sa se logheze de pe un browser in contul sau de internet banking, sa isi analizeze cheltuielile, sa vada ce facturi mai are de platit. Introduce credentialele si puf, browser-ul ia crash. Repeta procesul, pateste la fel, apoi primeste un SMS de la banca cu textul ca cineva a incercat sa ii sparga contul si e blocat acuma. Desigur, era un bug extrem de grav ce a fost scapat de compania ce dezvolta acel browser, deoarece codarea, code review-ul si testarea se fac cu ajutorul agentilor AI specializati. Specializati in fail-uri.

Seara, dupa o zi in care am pistonat din greu AI-ul la munca sa ne faca aia si ailalta, vrem sa ne relaxam, ca tot omul. Deschidem o platforma de streaming si avem 3586 de optiuni de filme si seriale generate cu AI. In ele nu mai joaca actorul X sau Y, ci o reprezentare fidela a acestuia facuta de, ati ghicit, AI. E mai ieftin, nu mai trebuie sa inchiriezi masini, avioane si cascadori.

Pe strada, la terase, oamenii stau si cand nu butoneaza telefoanele, discuta intre ei. Si toata lumea se pricepe la orice. Indrazneste sa vina cineva cu o opinie chiar si partial argumentata despre subiectul T, imediat e contrazis: „Pai stai asa, ai intrebat AI-ul? Mie imi spune altceva! Sigur nu ai dreptate.” Chiar daca esti medic cu 40 ani experienta, vine un pacient si iti zice ironic: „Domnu’ doctor, dar sigur spuneti corect? Ca l-am intrebat deunazi si pe Gigel AI si mi-a zis ca sufar de tuberculoza.”

Nu vrei sa pari mai fraier decat prietenii tai, pui mana si intrebi si tu AI-ul. Lumea nu isi mai foloseste gandirea critica (si in general gandirea) ca un skill fundamental. Am externalizat aproape totul spre AI, ca sa avem mai mult timp liber. Si ce facem in timpul liber? Pai, ne luam un personal coach cu care sa facem…..exercitii de gandire critica, sa nu ne atrofiem de tot creierul, ca la sala de fitness pentru sedentarismul omniprezent.

Nimeni nu mai sta sa cerceteze un subiect, sa isi puna intrebari, sa caute mai multe rezultate si sa le discearna pe baza argumentelor prezentate. AI-ul face tot, rezuma tot, gandeste pentru noi. La anul sunt alegeri prezidentiale si parlamentare. Si un anumit partid deja si-a inceput subtil campania cu mesaje bine tintite pe social media, realizate cu AI si adaptate pentru orice om. Fiecare e pe cont propriu.

Intre speranta si amenintare

Cum ziceam si la inceput, aceste 2 scenarii sunt pur fictive, rezultatul unui exercitiu propriu de imaginatie ce inca nu mi-a fost inlocuita de AI. Am incercat sa surprind oarecum la extreme atat partile bune ce AI-ul le va implementa, cat si pe cele negative, unde trebuie sa analizam serios inainte de a lua decizii cruciale pentru noi ca societate.

Nimic nu e doar bun sau doar rau. Iar AI-ul, dincolo de orice, e o tehnologie. Nu e buna sau rea in sine. Doar modul in care alegem fiecare dintre noi sa il folosim ii va acorda valente etice, de „buna” sau „rea”. E ca internetul, il poti folosi ca sa te documentezi, sa cauti carti, sau te poti uita non-stop pe Tik-Tok intr-un doom scrolling nesfarsit.

De aceea invit pe oricine citeste acest articol nu sa imi dea dreptate, nu acesta e scopul. Ci sa isi imagineze fiecare cum ar putea arata lumea noastra la orizontul urmatorilor 20-30 ani cand AI-ul va deveni din ce in ce mai prezent. Adevarul probabil e mai neutru si cu nuante mai diverse, fiind situat sa zicem undeva la mijlocul celor 2 scenarii prezentate mai sus.

Concluzie

Continua sa iti folosesti propria gandire. Nu externaliza absolut totul spre AI. Desigur, invata ce e acesta, invata cum sa il folosesti eficient astfel incat sa te ajute, sa fii mai rapid si mai eficient, sa nu mai pierzi timpul cu chestiile repetitive si plictisitoare. Dar foloseste-l astfel incat tu ca om sa devii mai bun si mai competent, nu el.

Cateva surse interesante (de citit, nu de rezumat cu AI)

Site-ul ai-2027, ce contine o reprezentare vizuala interesanta despre AI si viitor.

Un articol despre viitorul lumii in 2040, cu opinii de la experti din mediul univesitar american.

Despre posibile realitati viitoare asupra lumii si a AI-ului, de la Center for Future Generations, BuiltIn si Ernst & Young Global (EY).