“Conduc proiecte în companii din Silicon Valley de 10 ani. De un an şi jumătate folosim AI zilnic. Productivitatea nu e constantă: pe unele speţe obţii 10x, pe altele AI mai mult te încurcă. Dar în medie, în echipele mele, vorbim de o multiplicare reală, nu spectaculoasă. Deşi ideea predominantă e că AI-ul ameninţă specialiştii, observaţiile mele spun altceva: cu cât ai mai multă experienţă, cu alte cuvinte cu cât eşti mai bun în ceea ce faci, cu atât AI-ul te multiplică mai mult. Un senior cu AI poate livra cât livrau doi sau trei înainte. Cineva fără experienţă riscă să producă haos mai repede decât rezultate”, spune într-o opinie transmisă ZF Ionuţ Antiu, antreprenor şi consultant la intersecţia dintre business şi inginerie software, care coordonează echipe globale pentru companii din Fortune 500 şi startup-uri din Silicon Valley. Citiţi în continuare textul pentru a afla opinia experului despre riscurile şi oportunităţile pe care le are AI pentru România.
“În California, dezbaterea s-a încheiat. Companiile cu care lucrez nu mai discută dacă folosesc AI. Toată lumea încearcă să construiască mai mult, mai repede, cu mai puţin. O nouă goană după aur. Numai că de data asta, uneltele sunt aceleaşi peste tot. Fie că eşti în San Francisco, fie că eşti în Londra, Bucureşti, Cluj, Iaşi sau Timişoara.
Iar acest factor de multiplicare nu rămâne doar la nivel individual. Se transferă în procese. Într-un produs cu milioane de utilizatori, am construit recent un sistem care triază automat problemele de la clienţi şi încearcă să identifice cauza înainte să se uite un om. Ce se făcea în ore, acum se face în minute. Genul acesta de optimizări se întâmplă în tot mai multe companii, nu doar în tech, ci oriunde există un flux de documente de procesat.
Şi cred că aici ratăm miza reală când vorbim despre AI. Nu e o revoluţie de productivitate. E o schimbare de gândire. Execuţia devine ieftină peste tot în lume. Iar când execuţia e ieftină, ce contează se mută în decizie: ce alegem să construim, pe ce date, după ce reguli.
Dar această oportunitate vine cu riscuri pe care nu le discutăm suficient. Şi nu doar riscul de a nu adopta AI, ci şi riscul de a-l adopta haotic.
Primul risc este cel al neadoptării: Competitorii tăi se adaptează, deci vor livra mai repede, la un alt ritm şi la un alt preţ decât tine. Departamentele de procurement reevaluează deja relaţiile cu furnizorii, pentru că ştiu sau se aşteaptă ca aceştia să folosească AI şi ar trebui să poată oferi preţuri mai bune. Companiile care întârzie nu vor pierde clienţi pentru că aceştia dispar, ci pentru că alternative mai eficiente devin disponibile. Este o dinamică simplă de piaţă, accelerată de tehnologie.
Al doilea risc este al adopţiei haotice: Până când companiile se decid dacă sau câtă utilizare AI permit, angajaţii nu aşteaptă permisiunea. Un raport Microsoft din 2025 arată că 71% din angajaţi au folosit deja instrumente AI neaprobate de companie la locul de muncă.
Adică încarcă date ale firmei, contracte, rapoarte, informaţii despre clienţi, în modele pe care compania nu le controlează şi de multe ori nici nu ştie că există. Firmele care interzic AI nu opresc adopţia. Doar pierd controlul asupra modului în care este folosit. Pentru o instituţie financiară sau o firmă de avocatură, expunerea este reală.
Restricţiile nu funcţionează. Interzicerea AI nu opreşte adopţia; doar mută utilizarea în zona necontrolată. La fel de important: oferirea unui instrument oficial slab sau incomplet produce acelaşi rezultat. Angajaţii fie îl ocolesc, fie obţin rezultate mediocre şi concluzionează că AI nu funcţionează. Alegerea instrumentului este la fel de critică precum decizia de adopţie.
Mai există o dimensiune pe care am observat-o în echipele cu implementări mature. Primele săptămâni cu AI dau impresia că problema productivităţii s-a rezolvat mecanic. Cifrele arată bine, livrezi mai repede, toată lumea e mulţumită. Dar după câteva luni apare alt efect. AI comprimă execuţia şi mută toată presiunea pe decizii. Cu AI lucrezi mai repede, dar iei şi de 10x mai multe decizii. Rezultatul se vede în uzura cognitivă, în retenţie, calitatea deciziilor, relaţiile între colegi. Un director care măsoară exclusiv output-ul va pierde oameni competenţi în 12 luni, chiar dacă raportările lunare arată excelent.
Ce observ, atât în companii mari cât şi în startup-uri, e că ajung în acelaşi loc: când poţi produce mult mai mult, punctul de blocaj nu mai e execuţia. E discernământul. AI nu rezolvă haosul, îl accelerează.
Pentru România, implicaţiile sunt directe. Nu ducem lipsă de talent. Iar faptul că economia a devenit mai funcţională şi mai prosperă, în ciuda politicului, e tocmai rezultatul oamenilor capabili să facă o treabă bună. Dar dacă talentul e aici, care e atunci provocarea? Procesele. Modul în care abordăm munca. Procesele organizaţionale pe care le folosim astăzi au fost importate odată cu multinaţionalele care au operat aici. Am fost eficienţi în a le învăţa, adapta şi scala. Această strategie, de a importa structuri deja mature, nu mai este viabilă în cazul AI. Viteza de evoluţie nu permite aşteptarea. E prima dată când nu ne mai permitem să aşteptăm până se recalibrează lucrurile în afară, ca apoi să le importăm aici gata făcute. Valul trece acum, nu peste doi ani, nu după ce termină alţii de experimentat şi ne trimit nouă manualul.
De asta AI-ul e un test real. Şi al felului în care ne adaptăm, şi al felului în care suntem conectaţi. Între noi, dar şi cu pulsul global, cu ce se întâmplă chiar acum în ecosistemele care se mişcă mai repede decât noi.
Întrebările corecte nu mai sunt „folosim AI sau nu?". Sunt: ce procese transformăm, pe ce date îl lăsăm să opereze, cine are responsabilitatea când sistemul greşeşte, cum asigurăm continuitatea şi conformitatea. Organizaţiile care răspund clar la aceste întrebări nu vor avea nevoie de o „strategie AI". Vor avea deja una, integrată în modul lor de operare. Diferenţa o face discernământul, al fiecăruia şi al ansamblului.
Cel mai bun semnal pe care îl observ nu este volumul de articole sau conferinţe despre AI. Este faptul că tot mai mulţi profesionişti, la toate nivelurile, discută între ei: ce au încercat, ce funcţionează, ce nu. Aici se construieşte, în practică, o capabilitate reală. Am fost buni la a învăţa ce ne-a fost livrat gata făcut. Este momentul să fim la fel de buni în a găsi noi răspunsuri şi a contribui la scrierea manualului. Şi, pentru prima dată, în acelaşi ritm cu lumea. Nu pentru că AI ne va rezolva problemele, ci pentru că sunt deja mulţi oameni care caută răspunsuri împreună.”
