Știri
Știri din categoria Inteligență artificială
Doar 13% dintre companiile din România au implementat eficient AI în cloud, un nivel sub jumătate din media Europei Centrale și de Est, iar decalajul de adopție față de piețele mature este de 18–24 de luni, potrivit unei analize publicate de Economica. Datele indică o problemă operațională și de competitivitate: fără infrastructură de date și investiții în cloud, proiectele de inteligență artificială rămân fragmentate și greu de scalat.
Potrivit datelor PwC citate în material, România se află într-o etapă incipientă a adopției AI, cu utilizare limitată și infrastructură insuficient dezvoltată. Pe lângă ponderea redusă a implementărilor eficiente în cloud (13%), doar aproximativ 25% dintre organizații consideră că au o arhitectură de date adecvată, ceea ce sugerează o bază fragilă pentru proiecte AI care să poată fi extinse la nivelul întregii companii.
Această fundație slabă se vede și în planurile de investiții: doar 17% dintre firmele din România intenționează investiții specifice în infrastructură cloud pentru AI și machine learning, „la jumătate față de media regională”, ceea ce limitează potențialul de dezvoltare în următorii ani.
Lilia Christofi (PwC) a spus, la PwC Romania Technology Summit, că România este „cu 18–24 de luni în urmă” la implementarea și utilizarea AI, dar că recuperarea este posibilă dacă organizațiile trec rapid de la experiment la execuție.
„Cel mai bun mod de a învăța AI este prin implementare și practică. Nu este vorba despre urmărirea unor cursuri online.”
În contrast, piețele din Europa de Vest ar fi depășit faza de testare și ar integra AI la scară largă în operațiuni, cu accent pe reutilizarea modelelor, abordare care „reduce costurile și crește eficiența”, potrivit aceleiași surse.
Materialul atrage atenția că întârzierea vine și cu un potențial avantaj (învățarea din greșelile altora), însă fereastra este limitată. Christofi a avertizat că lipsa unei implementări corecte poate genera probleme operaționale, costuri ridicate și dificultăți în zona de reglementare, mai ales dacă nu există aliniere la nivelul întregii organizații.
„Pentru că a construi un AI este costisitor. Dacă nu există aliniere la nivelul întregii organizații, complicați foarte mult munca departamentului de risc și provocările de reglementare.”
Un alt risc menționat este utilizarea greșită a tehnologiei, prin aplicarea AI în contexte unde ar fi suficiente automatizări sau modele de machine learning mai simple, pe motiv că AI este „un model probabilistic” și „nu se potrivește în orice situație”.
Pe piața muncii, presiunea de adaptare este deja vizibilă: ritmul de schimbare a competențelor în rolurile expuse la AI este cu 66% mai rapid decât în alte joburi, conform datelor citate.
Există și indicatori pozitivi: aproximativ 70% dintre organizațiile din România folosesc infrastructură cloud sustenabilă (peste media regională), iar 62% dintre angajații din servicii financiare au dobândit noi competențe AI în ultimul an (peste media globală).
În același timp, Gabriel Voicilă, Partener Tehnologie PwC România, a prezentat date dintr-un studiu care urmează să fie lansat în luna mai: doar 2% dintre companiile din România au declarat că au o strategie completă aprobată, cu indicatori de măsurare a beneficiilor AI, iar aproape 80% dintre respondenți au semnalat că nu folosesc sisteme bazate pe AI pentru luarea deciziilor. Barierele invocate: dificultatea de a măsura beneficiile investițiilor, lipsa de personal calificat și constrângerile bugetare.
În logica prezentată la eveniment, miza pentru următoarele 12 luni este trecerea de la experimentare la execuție, astfel încât decalajul de adopție să nu se transforme într-un dezavantaj competitiv de durată.
Recomandate
Google a plafonat accesul Meta la Gemini din lipsă de capacitate de calcul , un semnal că infrastructura pentru inteligență artificială începe să devină un blocaj operațional chiar și pentru cei mai mari jucători din tehnologie, potrivit Ziarul Financiar . Google i-a transmis Meta în jurul lunii martie că nu poate furniza întreaga capacitate Gemini pe care compania o dorea să o cumpere, conform a trei persoane familiarizate cu situația. Restricțiile sunt încă în vigoare și, potrivit publicației, au perturbat și întârziat unele proiecte interne de AI ale Meta. Un blocaj de infrastructură care lovește direct în proiecte și bugete Limitarea accesului la modele nu este doar o chestiune comercială, ci una de „putere de calcul” (capacitatea de procesare necesară pentru antrenarea și rularea modelelor AI). În acest context, Meta a început să-și împingă angajații să folosească mai eficient „tokenurile” AI – unități prin care este măsurată utilizarea AI – atât din cauza restricțiilor impuse de Google, cât și pe fondul unei inițiative mai ample de eficientizare a costurilor cu AI. Aceeași sursă notează că și alți clienți ai Google au fost afectați de restricții, însă într-o măsură mai mică, Meta fiind lovită mai puternic din cauza cererii „excepțional de mari” pentru modelele Google. De ce contează: cererea depășește investițiile, iar cloud-ul rămâne limitat Decizia Google de a plafona accesul unui client mare oferă o imagine rară asupra presiunilor din infrastructura AI, într-un moment în care industria investește masiv în cipuri, centre de date și energie, dar tot nu reușește să țină pasul cu cererea. Ca reacție la cererea ridicată – în special din partea clienților corporate mari precum Meta – Google s-a grăbit să-și asigure capacitate suplimentară, potrivit unei persoane familiarizate cu situația. La începutul lunii, compania a semnat un acord de 920 de milioane de dolari pe lună (aprox. 4,22 mld. lei) pentru a închiria capacitate de calcul de la SpaceX , compania lui Elon Musk. Google și Meta au refuzat să comenteze. Context financiar: „suntem limitați de capacitatea de calcul” La prezentarea rezultatelor pentru primul trimestru, în aprilie, directorul general al Google, Sundar Pichai, a spus că veniturile din cloud au depășit pentru prima dată 20 de miliarde de dolari, iar portofoliul de contracte cloud semnate, dar încă nelivrate, aproape s-a dublat față de trimestrul anterior, ajungând la peste 460 de miliarde de dolari. „Evident, pe termen scurt suntem limitați de capacitatea de calcul. De exemplu, veniturile noastre din Cloud ar fi fost mai mari dacă am fi putut satisface cererea.” În esență, episodul arată că „frenezia AI” nu mai pune presiune doar pe bugete, ci și pe livrarea efectivă a capacității, cu efecte directe asupra ritmului de dezvoltare a produselor și asupra veniturilor din cloud. [...]
Actualizarea „tăcută” a GPT-5.5 schimbă modul în care ChatGPT gestionează conversațiile , iar asta poate reduce efortul operațional al utilizatorilor care lucrează iterativ (mai puține reformulări și „corecții” repetate), potrivit TechRadar . OpenAI spune că ChatGPT a devenit „mai puțin literal” și „mai conversațional” după actualizarea GPT-5.5 Instant pentru toți utilizatorii, cu scopul de a face interacțiunea mai ușoară, nu neapărat modelul „dramatic mai inteligent”. Ce se schimbă, concret, în utilizarea prin text Conform descrierii OpenAI, modelul ar trebui să: deducă mai bine ce vrea utilizatorul să obțină, în loc să ia fiecare comandă „ad litteram”; se adapteze mai natural când utilizatorul se răzgândește pe parcurs; urmărească mai bine firul unei discuții, cu mai puține „reamintiri” din partea utilizatorului. În testarea autorului TechRadar , efectul a fost mixt: unele conversații au părut mai naturale, iar modelul a părut să își ajusteze mai repede direcția după clarificări. Diferența observată nu este că „înțelege fără să i se spună”, ci că, odată corectat, pare mai probabil să păstreze feedbackul în restul conversației, în loc să revină la interpretarea inițială. Unde rămân limitele: Voice Mode încă „sună” nenatural În Voice Mode (care folosește tot GPT-5.5), autorul spune că nu a observat o schimbare relevantă. Mai mult, într-un test cu sarcasm, replica „No way!” a fost interpretată literal, iar ChatGPT a presupus că utilizatorul vrea să încheie conversația — un exemplu că „nuanța” și „conștientizarea contextului” pot rămâne fragile în interacțiunea vocală. De ce contează pentru utilizatori și echipe Miza practică a unei interpretări mai puțin literale este reducerea fricțiunii în lucru: dacă modelul „ține minte” corecțiile pe durata unei sesiuni și se repliază mai ușor, utilizatorii pot ajunge mai repede la rezultat, mai ales în sarcini iterative (brainstorming, rafinare de text, clarificări succesive). În același timp, testul din Voice Mode sugerează că, pentru scenarii în care tonul și intenția sunt esențiale, interacțiunea vocală poate necesita în continuare formulări explicite și verificări. Per ansamblu, concluzia TechRadar este că actualizarea pare să fi făcut conversația prin text „un pic” mai naturală, dar interacțiunea vocală om–AI este încă departe de a fi complet fluidă. [...]
Cloudflare își mută rapid resursele către inginerie, chiar și după concedieri masive , într-un tipar pe care CEO-ul Matthew Prince spune că îl vor replica „toate companiile”, pe măsură ce inteligența artificială preia tot mai mult din munca de coordonare și raportare, potrivit The Next Web . După ce a tăiat 1.100 de posturi în luna mai, Cloudflare și-a crescut efectivul de inginerie cu 45% „în săptămânile” următoare, pe baza unor date BNP Paribas extrase din profiluri LinkedIn și relatate inițial de Business Insider. Conform acestor date, numărul inginerilor ar fi urcat de la 1.308 la 1.894, în timp ce forța de muncă totală a companiei a scăzut cu o cincime. Prince a confirmat tendința și a propus o explicație operațională: AI elimină în primul rând rolurile de „măsurare” (supraveghere, raportare, coordonare), nu pe cele de „construcție” (dezvoltare) sau „vânzare” (generare de venituri). „Constructori, vânzători, măsurători”: ce roluri intră sub presiune În schema CEO-ului Cloudflare, „constructorii” fac produsul, „vânzătorii” aduc venituri, iar „măsurătorii” urmăresc, raportează și coordonează munca primelor două categorii. Prince a spus că posturile eliminate la Cloudflare – și, în general, în tehnologie – sunt preponderent din această a treia zonă: manageri de nivel mediu, personal de operațiuni, analiști financiari și coordonatori de marketing, adică funcții în care „agenții” AI (software care execută sarcini în mod semi-autonom) pot aproxima o parte din activități. „Dacă te gândești la ce este cel mai eficient AI, este să se uite la seturi de date și să le rezume”, a spus Prince. El a adăugat că, dacă inginerii devin mai productivi cu AI, ar angaja mai mulți, nu mai puțini — ceea ce explică de ce reducerile de personal pot coexista cu extinderea accelerată a echipelor tehnice. Cât de solide sunt datele și ce indică piața Analiza BNP Paribas, pe care Business Insider spune că Prince a revizuit-o și confirmat-o, nu a putut fi verificată independent în afara acelui raport. În plus, datele din profiluri LinkedIn pot surprinde schimbări de titluri și nu reflectă perfect organigramele interne. Totuși, direcția este în linie cu strategia descrisă: reducere de roluri suport și reinvestire în funcțiile considerate „de bază”. În paralel, TrueUp (platformă care urmărește angajările în tehnologie) raportează că posturile deschise în roluri tehnologice sunt în creștere cu 14% în 2026 față de anul anterior, iar pozițiile de inginerie hardware au urcat cu 52%. Creșterile sunt concentrate în roluri tehnice și de produs, în timp ce oportunitățile în operațiuni, resurse umane și management general au scăzut. Modelul se vede și la alte companii: exemplul GitLab Cloudflare nu ar fi un caz izolat. GitLab a urmat un plan similar în mai: a redus 7% din personal și a eliminat până la trei niveluri de management, reorganizând ingineria în 60 de echipe autonome. CEO-ul Bill Staples a numit schimbarea o pregătire pentru „era agentică”. De ce contează: restructurare din poziție de creștere, nu de slăbiciune Un element important este că restructurarea nu este prezentată ca reacție la probleme financiare. Cloudflare a raportat pentru T1 2026 venituri de 640 milioane dolari (aprox. 2,9 miliarde lei), în creștere cu 34% față de anul anterior, și un număr record de clienți enterprise, chiar în perioada în care a eliminat 1.100 de roluri. Mesajul implicit: economiile din rolurile suport sunt redirecționate către inginerie și automatizare. Rămâne însă o întrebare deschisă, subliniată și în material: dacă modelul „constructor–vânzător–măsurător” se aplică dincolo de Cloudflare și în ce măsură rolurile de „măsurare” pot fi înlocuite fără costuri de control, conformitate și calitate — mai ales cât timp fiabilitatea instrumentelor AI în funcții de supraveghere rămâne contestată. [...]
Administrația Trump a permis reluarea accesului la modelul Mythos 5 doar pentru un grup restrâns , după două săptămâni de negocieri și în pofida faptului că directiva de control al exporturilor rămâne în vigoare, potrivit The Verge . Pentru companii, mesajul este că modelele avansate de IA pot deveni, practic, infrastructură reglementată: utilizarea lor depinde de licențe și de aprobări punctuale, nu doar de decizii comerciale. Scrisoarea guvernului american către Anthropic, datată 26 iunie și semnată de secretarul Comerțului Howard Lutnick , indică o „revizuire a cerințelor de licențiere”, după ce compania ar fi lucrat cu autoritățile SUA pentru a aborda riscurile asociate cu Mythos 5 și Fable 5. Documentul a fost văzut de publicație. Ce se schimbă operațional: Mythos 5 revine, dar cu acces limitat Anthropic spune că a primit notificare că Mythos 5 — descris de companie drept „cel mai puternic model de securitate cibernetică” al său — poate fi „redeployat” (repus în funcțiune) pentru un număr mic de „apărători cibernetici” și furnizori de infrastructură. Compania afirmă că lucrează la: „provisionarea” (activarea/înrolarea) furnizorilor aprobați; restabilirea accesului la Mythos 5 „cât mai repede posibil”; extinderea accesului la Mythos 5, în discuții cu guvernul. Ce rămâne blocat: Fable 5, fără calendar de relansare În același timp, Fable 5 — modelul „public-facing” din aceeași clasă Mythos, adică destinat utilizării generale — „pare să fie încă în limbo”, fără un termen indicat pentru un acord de relansare. Asta înseamnă că, deși o parte din utilizatorii instituționali își pot relua activitatea cu Mythos 5, componenta de produs cu acces larg rămâne suspendată. Reglementarea nu dispare: excepție punctuală, nu ridicarea directivei Publicația notează că guvernul SUA nu a ridicat directiva de control al exporturilor impusă cu două săptămâni în urmă, care interzicea accesul oricărui cetățean străin la oricare dintre cele două modele (inclusiv angajați ai Anthropic). În schimb, autoritățile au creat o excepție pentru Mythos 5, aprobând accesul pentru un grup selectat de organizații, într-un mecanism pe care The Verge îl compară cu cel folosit pentru OpenAI și GPT-5.6 . Pentru piață, episodul întărește ideea că accesul la modele de IA cu capabilități sensibile (în special în zona de securitate) poate fi condiționat de regimuri de licențiere și de liste de utilizatori aprobați, cu efect direct asupra implementărilor și contractelor. [...]
Guvernul SUA a permis reluarea accesului la modelul Mythos 5 doar pentru „parteneri de încredere”, după ce impusese la începutul lunii o blocare de export pe fondul temerilor de securitate națională, potrivit CNN . Decizia introduce, în practică, un regim de acces controlat la un model de inteligență artificială considerat sensibil din perspectivă de securitate cibernetică, cu efect direct asupra companiilor care îl folosesc în apărare și protecția infrastructurilor. Secretarul Comerțului, Howard Lutnick , a scris într-o scrisoare către Anthropic că, după discuții și măsuri pentru reducerea riscurilor asociate „modelelor acoperite”, a concluzionat că există „garanții adecvate” pentru ca „anumiți parteneri de încredere” să poată accesa modelul Claude Mythos 5. Anthropic a confirmat că a primit notificarea guvernului și că Mythos 5, descris de companie drept „cel mai puternic model de securitate cibernetică” al său, poate fi „redeployat” către un grup restrâns de apărători cibernetici și furnizori de infrastructură. Compania spune că lucrează să reactiveze accesul pentru setul aprobat de furnizori „cât mai repede posibil”. Ce rămâne blocat și ce urmează Scrisoarea nu acordă permisiunea pentru relansarea „Fable”, o versiune mai puțin puternică a Mythos. Potrivit unei surse familiarizate cu discuțiile, citate de CNN, negocierile dintre Anthropic și guvern ar urma să continue în weekend, cu obiectivul de a restabili și accesul la Fable. La începutul lunii, Anthropic a dezactivat accesul clienților atât la Mythos, cât și la Fable pentru a se conforma ordinului guvernului american de a suspenda utilizarea de către cetățeni străini — inclusiv de către propriii angajați ai companiei. De ce contează pentru piață: precedent de „licențiere” operațională a modelelor AI Cazul Anthropic evidențiază lipsa unui cadru de reglementare consecvent pentru inteligența artificială, în condițiile în care tehnologia avansează rapid, iar SUA încearcă să rămână înaintea competitorilor globali, inclusiv China. În același timp, intervenția arată că autoritățile pot impune rapid restricții de acces atunci când un model este perceput ca amplificator de risc: experți au avertizat că Mythos ar putea facilita atacuri prin capacitatea de a identifica și exploata vulnerabilități „excepțional de repede”. Publicația notează și că administrația Trump a cerut recent și OpenAI să limiteze lansarea următorului său model, semn al unei schimbări față de abordarea anterioară, mai „hands-off”, în zona AI. Context: relația tensionată dintre guvern și Anthropic Relația dintre guvernul federal și Anthropic a avut și alte episoade tensionate. CNN amintește că, mai devreme în acest an, administrația a etichetat compania drept „risc pentru lanțul de aprovizionare”, ceea ce a echivalat cu o „listare neagră”, pe fondul unui dezacord privind utilizările militare ale produselor Anthropic. Compania a dat în judecată guvernul pentru această desemnare și a obținut cel puțin o victorie preliminară în procesul aflat în derulare. [...]
Automatizarea sarcinilor repetitive împinge companiile din România să-și refacă rapid rolurile și competențele , pe fondul integrării tot mai accelerate a inteligenței artificiale în procesele de lucru, potrivit Adevărul . Schimbarea nu este descrisă ca o dispariție bruscă a meseriilor, ci ca o „reconfigurare” a atribuțiilor, cu efect direct asupra joburilor de început de carieră și a pozițiilor de back-office. În practică, primele activități expuse sunt cele standardizate și ușor de digitalizat: introducerea de date, verificări contabile de bază, răspunsuri tipizate în call-center sau filtrarea inițială a CV-urilor. Analize citate în material, atribuite World Economic Forum și Organisation for Economic Co-operation and Development, indică faptul că rolurile care presupun analiză, decizie sau interacțiune umană complexă rămân mai greu de înlocuit. Unde se vede presiunea cel mai repede: entry-level, back-office și outsourcing Rapoartele internaționale menționate arată că joburile entry-level și pozițiile de back-office sunt primele afectate, tocmai din cauza volumului mare de sarcini repetitive. În paralel, în sectorul de outsourcing și servicii IT – un pilon al avantajului competitiv al României – apare o presiune pentru eficientizare: mai puține poziții strict operaționale și o cerere mai mare pentru roluri tehnice și analitice. Ce roluri cresc și ce competențe devin „de bază” Pe măsură ce unele sarcini sunt automatizate, apar zone de creștere în jurul tehnologiilor digitale avansate, unde companiile au nevoie de oameni care să gestioneze, să antreneze sau să supravegheze sisteme de inteligență artificială. Materialul indică drept direcții importante: analiză de date; securitate cibernetică; dezvoltare de sisteme AI; roluri noi în marketing digital, pentru personalizare și optimizare la scară mare; „AI prompt engineering” (optimizarea modului în care sunt formulate instrucțiunile pentru sisteme generative). Consecința pentru angajați este o mutare a accentului de la competențe strict operaționale la abilități de interpretare, analiză și adaptare: alfabetizare digitală avansată, gândire critică și capacitatea de a lucra cu instrumente AI. În această logică, învățarea continuă trece de la opțiune la condiție de menținere pe piața muncii, conform organizațiilor citate. Reglementarea UE: AI Act schimbă modul de implementare în companii La nivel european, AI Act introduce un cadru de reglementare pentru utilizarea inteligenței artificiale, cu accent pe transparență, siguranță și limitarea riscurilor în domenii sensibile. Pentru piața muncii, regulile nu opresc automatizarea, dar o împing spre un model mai controlat: utilizarea AI în recrutare, evaluare sau decizii automatizate trebuie să respecte criterii de non-discriminare și trasabilitate, ceea ce obligă companiile să-și reproiecteze procesele interne. De ce contează pentru România În România, impactul este amplificat de ponderea serviciilor IT și de outsourcing în economia digitală, unde eficiența și costurile sunt decisive, iar adoptarea AI tinde să fie mai rapidă. Efectul, așa cum este descris în material, este dublu: scade nevoia de muncă pur operațională și crește cererea pentru specialiști care pot lucra cu tehnologii avansate, ceea ce adâncește diferențele dintre angajații cu competențe digitale solide și cei care nu reușesc să se reconvertească profesional. [...]
