♦ Paradigma în IT se schimbă radical: inginerii software nu vor mai scrie tot codul manual, ci se vor transforma în orchestratori care asamblează şi validează munca unor agenţi AI independenţi ♦ Capcana soluţiilor in-house: multe companii eşuează când implementează AI intern pentru că le lipseşte disciplina de „context engineering“ - antrenarea tehnologiei cu regulile specifice de business ♦ Avertisment pentru piaţa locală: adopţia AI va împărţi economia într-o curbă în formă de „K“.
Piaţa de IT traversează un punct de inflexiune care va schimba fundamental fişa postului pentru un inginer software. Într-un viitor apropiat, programatorii aflaţi la început de carieră vor acţiona mai degrabă ca manageri care validează rezultatele generate de inteligenţa artificială, trecând de la scrierea manuală a codului la coordonarea unor echipe de agenţi AI independenţi. În acelaşi timp, adopţia la nivel de corporaţie ridică provocări majore de scalare, iar companiile care întârzie să integreze aceste tehnologii în procesele de business riscă o pierdere abruptă a competitivităţii.
„Va fi foarte important, ca programator, să ai un rol de orchestrator, în care te uiţi la outputul AI-ului şi îl validezi integrând codul generat şi asigurându-te că are impactul dorit în contextul dat. Dar va fi în continuare necesar ca un software engineer să ştie un limbaj sau mai multe limbaje de programare, să fie cât mai versatil“, a declarat pentru ZF, în cadrul emisiunii ZF Live, Mihai Constandiş, Country Manager şi Head of Romania Studios, Cognizant.
Această schimbare de paradigmă vine în contextul în care inteligenţa artificială trece de la faza de simplă asistenţă la cea de multiplicare efectivă a forţei de muncă, modificând viteza şi costurile de livrare.
„În viitorul nu foarte îndepărtat - eu cred că chiar în acest an vom vedea anumite transformări în zona asta - vom vedea agenţi AI care se vor comporta independent şi vor fi conduşi de către inginerii noştri. Deci, de fapt, ajungem la o amplificare a unor taskuri concrete şi vedem de fapt o multiplicare a acestora printr-o echipă de agenţi coordonată de ingineri umani, care împreună vor livra mai mult într-un termen mai scurt, la un cost mai mic“, a detaliat el.
Prin urmare, aşteptările de la noul angajat se transformă, iar un inginer trebuie să fie mult mai versatil şi capabil să asambleze părţi de proiect generate automat. Mihai Constandiş a explicat: „Suntem seniori, ştim multe tehnologii. Am un ajutor grozav într-un asistent AI, care face o parte din treabă, dar eu sunt responsabil să asamblez de fapt ce a produs.“
Pentru a susţine şi a scala acest nou mod de lucru, compania are nevoie de o structură corporativă solidă. Gigantul american Cognizant, cu venituri globale de 21 mld. dolari şi 350.000 de angajaţi, a intrat pe piaţa locală prin achiziţia companiei româneşti Softvision. În prezent, filiala din România numără peste 2.100 de angajaţi şi a încheiat anul 2024 cu afaceri de aproximativ 145,7 mil. euro (725 mil. lei) şi un profit net de 60,6 mil. lei. Echipa locală deserveşte circa 100 de clienţi din Europa şi America de Nord, activi în industrii precum banking, retail, sănătate şi tech. Tocmai pentru a pregăti generaţia capabilă să lucreze cu aceşti „subalterni AI“, compania a reluat programele de internship, atrăgând recent aproximativ 40 de tineri (în două clase de training) direct de pe băncile şcolii.
Alin Turcu, Data & AI Engineering Director Cognizant: Marea provocare pe care o vedem este ca AI să funcţioneze într-un mod constant, previzibil şi sigur în realitatea unică a unei companii. Şi aici eşuează foarte multe proiecte.
De ce eşuează companiile: capcana „studentului genial“
Dincolo de modul în care se scrie codul, impactul real al inteligenţei artificiale se vede în transformarea operaţiunilor de business. Deşi experimentele cu AI sunt la ordinea zilei în majoritatea companiilor, trecerea de la un simplu demo la un sistem integrat şi funcţional la nivel de corporaţie este punctul în care multe organizaţii se blochează, în special dacă încearcă să construiască soluţii izolate (in-house).
„Oricine şi toate companiile făceau în anii trecuţi demo-uri impresionante. Acum marea provocare pe care o vedem este ca AI să funcţioneze într-un mod constant, previzibil şi sigur în realitatea unică a unei companii. Şi aici eşuează foarte multe proiecte“, a declarat Alin Turcu, Data & AI Engineering Director la Cognizant.
Soluţia constă într-o disciplină tehnologică de nişă, esenţială pentru a ancora sistemele inteligente în realitatea practică a companiilor.
„Este o disciplină prin care învăţăm AI-ul regulile de business pentru procesele interne“, a precizat el. Acest pas este obligatoriu pentru ca platforma să nu ofere date eronate sau halucinaţii: „De fapt, asta înseamnă <<context engineering>>: înţelegerea profundă a unui business, a regulilor şi a unui environment de business, iar apoi codificarea lor într-un mod în care AI-ul poate să-l folosească. Fără asta, e ca şi cum ai avea un student genial, dar fără experienţă. Deci poate să dea răspunsuri foarte bune, generale, dar nu are experienţă specifică în acest business şi context“, a subliniat Alin Turcu.
Curba în formă de „K“ şi un semnal de alarmă pentru piaţa locală
Această dificultate de implementare va crea o prăpastie uriaşă în piaţă. Transformarea AI depăşeşte graniţele industriei IT şi va restructura hărţile de competitivitate ale tuturor industriilor.
„De fapt, noi vedem o evoluţie în forma literei K: adică companiile care vor adopta AI vor merge în sus, companiile care vor întârzia vor merge în jos, pentru că nu vor mai avea un avantaj competitiv. Şi noi, ca şi companie de servicii software, suntem chiar acolo ca să ajutăm aceşti clienţi să adopte AI-ul şi, de fapt, să-şi transforme organizaţia“, a explicat Mihai Constandiş.
Această polarizare tehnologică reprezintă un semnal de alarmă major pentru piaţa locală. Deşi centrul Cognizant din România a crescut şi livrează inovaţie pentru giganţi globali, pe plan intern cererea este mult mai timidă. Întrebat dacă divizia locală are clienţi din rândul firmelor româneşti, Constandiş a răspuns clar: „Deocamdată nu avem clienţi locali, nu.“ Totuşi, el a subliniat că mediul de business autohton trebuie să facă pasul următor: „Acum cred că dacă ne uităm la adopţia digitală, mai ales în ultimii ani, aceasta a accelerat foarte mult. Deci România, cel puţin businessul din România, a adoptat tehnologia digitală foarte bine. Cred că următoarea provocare este să adoptăm AI-ul în business, pentru a păstra, de fapt, competitivitatea României, atât pe plan local, cât şi, evident, pe plan extern.“
Start-up-uri şi impactul social: 800.000 de pacienţi
În timp ce marile corporaţii luptă cu integrarea tehnologiei la scară largă, AI-ul scade drastic barierele de intrare în zona antreprenorială. Astfel, în noile start-up-uri, fondatorii îşi pot schimba complet modul de lucru prin creativitate. „Oamenii se axează mult mai mult pe idee şi creativitate decât pe implementare propriu-zisă tehnologică“, a remarcat Alin Turcu, explicând că sarcinile repetitive sunt acum preluate de maşini.
Mai mult, rezultatele finale ale implementărilor complexe se traduc deja într-un impact social masiv, dincolo de câştigurile de eficienţă. Un astfel de exemplu vine din industria medicală, unde optimizarea fluxurilor prin AI a salvat vieţi la propriu.
„O să vă dau chiar exemplu concret din healthcare. Unul dintre cei mai importanţi clienţi ai noştri a reuşit să crească producţia de vaccinuri, de exemplu, pentru diverse boli, ajungând la un număr estimat de 800.000 pe an, ajungând la mai mulţi pacienţi“, a concluzionat Alin Turcu.
