Știri
Știri din categoria Inteligență artificială
YouTube testează o căutare cu AI care schimbă modul în care utilizatorii găsesc conținut, trecând de la o listă de rezultate la răspunsuri structurate și conversații interactive, potrivit Antena 3.
Noua funcție, descrisă ca un instrument de căutare bazat pe inteligență artificială, este gândită să ofere utilizatorilor răspunsuri „mai clare și ghidate”, inclusiv pentru întrebări mai complexe, cum ar fi planificarea unei excursii. Antena 3 notează că informația este preluată de la TechCrunch.
Funcția, numită „Ask YouTube”, permite utilizatorilor să formuleze întrebări, iar sistemul răspunde într-un format interactiv, cu pași și recomandări. În locul afișării clasice a unei liste de videoclipuri, rezultatele combină:
Un element central este continuitatea: utilizatorii pot reveni cu întrebări suplimentare, iar sistemul păstrează formatul interactiv și poate sugera locuri sau opțiuni relevante, conform aceleiași surse.
Deocamdată, funcția este disponibilă doar pentru abonații YouTube Premium din Statele Unite, cu vârsta de peste 18 ani, care aleg să participe la test.
Google lucrează la extinderea accesului și pentru restul utilizatorilor, însă articolul nu precizează un calendar sau piețe vizate pentru lansarea mai largă.
Inițiativa este prezentată ca parte din strategia mai amplă de integrare a inteligenței artificiale în experiența de căutare, cu accent pe răspunsuri mai complexe, interactive și adaptate nevoilor utilizatorilor. În practică, miza este o schimbare operațională în felul în care oamenii navighează pe YouTube: mai puțin „căutare și filtrare” și mai mult „întrebare și ghidare” direct în interfață.
Recomandate
Google ar fi început să limiteze accesul Meta la modelul Gemini din cauza lipsei de capacitate de calcul , iar blocajul riscă să întârzie proiecte interne de inteligență artificială la Meta, potrivit IT Home , care citează un articol din Financial Times . Meta ar fi cerut de la Google o cantitate de resurse de calcul (putere de procesare necesară pentru rularea și antrenarea modelelor de inteligență artificială) peste ceea ce compania putea livra. Conform informațiilor, Alphabet (compania-mamă a Google) ar fi transmis în jurul lunii martie că nu poate acoperi necesarul Meta pentru Gemini, iar acest deficit ar fi afectat calendarul mai multor inițiative interne, unele fiind amânate. Efect operațional: proiecte întârziate și raționalizarea consumului de „tokeni” În urma restricțiilor, Meta ar fi cerut angajaților să economisească „tokeni” (unitatea de bază folosită pentru a măsura consumul în servicii de inteligență artificială, în special la utilizarea modelelor lingvistice mari). Măsura sugerează o presiune directă asupra bugetelor și planificării de produs, atunci când accesul la infrastructura necesară nu mai este garantat la nivelul cerut. Financial Times mai notează că și alți clienți ai Google ar fi fost afectați, însă într-o măsură mai mică; Meta ar fi resimțit cel mai puternic impactul, tocmai din cauza volumului ridicat de resurse solicitate. Context: investiții de miliarde, dar „gâtul de sticlă” rămâne Deși marile companii tehnologice investesc de ani buni miliarde de dolari în achiziții de cipuri și în construirea de centre de date, piața încă se confruntă cu un deficit de capacitate care să țină pasul cu cererea în creștere pentru servicii de inteligență artificială, potrivit aceleiași relatări. În acest context, IT Home menționează că veniturile Google Cloud au ajuns la 20 de miliarde de dolari (aprox. 92 miliarde lei) în trimestrul I, până în martie. Totuși, CEO-ul Google, Sundar Pichai, a indicat că limitările de capacitate au frânat o creștere mai rapidă și au contribuit la acumularea de comenzi restante, care ar fi crescut aproape dublu față de trimestrul anterior. Ce urmează Dacă restricțiile de capacitate persistă, companiile mari care depind de furnizori externi pentru acces la modele și infrastructură ar putea fi nevoite să își recalibreze planurile: fie prin prioritizarea proiectelor și reducerea consumului, fie prin diversificarea furnizorilor sau accelerarea investițiilor proprii în infrastructură. În material nu sunt oferite detalii despre durata limitărilor sau despre un calendar de revenire la capacitatea solicitată. [...]
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. [...]
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. [...]
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. [...]
Costul tot mai mic de a construi software de infrastructură cu ajutorul AI riscă să „comoditizeze” sistemele de operare , mutând competiția și marjele către cloud și infrastructura de inteligență artificială, potrivit unei analize publicate de Mobilissimo . Ideea centrală: timp de decenii, controlul asupra sistemului de operare ( Windows , iOS, Android ) a însemnat control asupra pieței, nu pentru că aceste platforme ar fi fost imposibil de copiat, ci pentru că era extrem de scump și greu să construiești ceva comparabil. Acum, susține autorul, ecuația începe să se schimbe nu prin dispariția platformelor consacrate, ci prin scăderea accelerată a costului de dezvoltare, pe fondul apariției „agenților” AI care pot prelua o parte tot mai mare din munca de programare. De ce contează economic: valoarea se mută din „OS” în stratul următor Analiza argumentează că, atunci când costul de producție al unui strat software scade suficient, valoarea migrează către alt strat: serverele au devenit „marfă” și valoarea s-a mutat în cloud, browserele au devenit gratuite și valoarea s-a mutat în servicii, iar diferențierea la telefoane s-a dus în ecosistem. În aceeași logică, sistemele de operare ar intra într-o „eră ieftină”, în care avantajele istorice se erodează și marjele se comprimă. Consecința anticipată nu este apariția rapidă a unor rivali direcți pentru Windows sau Android, ci proliferarea unor sisteme de operare construite pentru domenii foarte specifice (de la roboți și industrie la infrastructură critică, automobile, echipamente medicale sau dispozitive noi), tocmai pentru că o parte tot mai mare din efortul de dezvoltare ar urma să fie preluată de agenți software. Semnalul operațional: agenții AI nu mai sunt doar „autocomplete” Mobilissimo notează că instrumente precum Claude Code, Codex, Cursor, GitHub Copilot sau Devin sunt încă privite de mulți ca un „autocomplete” mai bun, însă rolul lor se schimbă: primesc un obiectiv, își împart sarcinile, generează cod, îl testează, îl rescriu și îl repară, în timp ce inginerul devine mai degrabă persoana care stabilește direcția și validează rezultatul. Diferența, susține autorul, este „uriașă” din punct de vedere economic. Ca exemplu al vitezei cu care poate fi produs software de infrastructură, analiza indică experimentul descris în articolul „When the model writes the kernel” : un model AI (Fable 5) ar fi construit într-o sesiune de lucru de „câteva zeci de minute” nucleul unui kernel compatibil conceptual cu Windows NT, scris în Rust , iar proiectul ar fi evoluat ulterior până la încărcarea unor drivere Windows și rularea unor executabile reale. Miza nu este, subliniază autorul, ca acel kernel să concureze cu Windows, ci semnalul privind scăderea costului de a replica lucruri considerate până recent aproape imposibile. „Agentic OS”: sistemul de operare ca interfață către infrastructura AI Un alt indiciu invocat este schimbarea de discurs la producătorii de hardware. La MWC Shanghai, Honor ar fi folosit termenul „Agentic OS”, descriind o direcție în care AI-ul înțelege intenția utilizatorului, comunică permanent cu modele din cloud și transformă telefonul într-un nod conectat la o infrastructură AI mai mare decât dispozitivul; primele elemente ar urma să apară odată cu MagicOS 11 , conform articolului care descrie direcția (link în sursă: https://www.huaweicentral.com/agentic-os-features-will-show-up-to-users-with-magicos-11-honor/ ). În această viziune, sistemul de operare devine „translatorul” dintre utilizator și infrastructura AI, iar diferențierea se mută către ceea ce platforma „nu conține” local: cloud-ul, modelele, memoria utilizatorului și contextul acumulat, plus capacitatea unui agent de a coordona servicii fără ca utilizatorul să deschidă aplicații. Ce urmează: competiția se mută în cloud-ul „unde rulează inteligența” Concluzia analizei este că sistemele de operare nu dispar, ci se „democratizează”, iar centrul de greutate se mută către infrastructura AI. În acest cadru, investițiile marilor jucători în cloud și acceleratoare AI sunt prezentate ca parte a aceleiași repoziționări: „nu următorul sistem de operare va decide cine conduce industria, ci cloud-ul în care acel sistem de operare își caută inteligența”, potrivit Mobilissimo. [...]
Google își împinge Gemini spre rolul de „asistent de familie”, cu integrare în Gmail și Calendar, pentru a reduce din sarcinile administrative ale părinților , potrivit Google Blog . Într-un material bazat pe exemple de la angajați ai companiei, Google descrie cinci tipuri de utilizări recurente, de la planificarea călătoriilor și a meselor până la organizarea programelor școlare și generarea de jocuri pentru copii. Organizare: de la PDF-uri „grele” la calendar și liste de sarcini Unul dintre cele mai concrete beneficii operaționale descrise este automatizarea organizării programelor, prin încărcarea de documente sau prin conectarea la aplicațiile Google. Un exemplu: încărcarea unui PDF cu programul sportiv al școlii și extragerea automată a meciurilor relevante, care sunt apoi puse în calendar. Un alt caz folosește „integrarea profundă” dintre Gemini, Gmail și Calendar pentru cereri mai țintite, de tipul: căutarea e-mailurilor de la școală și adăugarea datelor importante în Calendar, liste de tip to-do în Keep și mementouri în Tasks (aplicația de sarcini). Sprijin pentru învățare: chestionare și explorarea opțiunilor de facultate Google indică și utilizări în zona educațională: părinți care importă programa școlară și cer aplicației să genereze chestionare pentru pregătirea examenelor. În același registru, Gemini poate pune „întrebări de aprofundare” pentru rezolvarea pas cu pas a problemelor, nu doar pentru obținerea răspunsului final. Separat, un alt exemplu descrie folosirea Gemini pentru orientare educațională: explorarea specializărilor universitare potrivite pentru un traseu către medicina dermatologică, inclusiv ce opțiuni de studii ar putea susține parcursul. Planificare în gospodărie: meniuri săptămânale și liste de cumpărături În zona de rutină domestică, materialul menționează folosirea Gemini pentru planuri săptămânale de mese, rețete și liste de cumpărături, pe baza unor cerințe introduse de utilizator. Pentru părinți cu copii foarte mici, apare și un exemplu de planificare a introducerii alimentelor solide, realizată cu ajutorul Gemini, în paralel cu recomandările pediatrului. Timp liber: itinerarii și activități „prietenoase cu copiii” Google prezintă Gemini și ca instrument de planificare a timpului liber, inclusiv pentru călătorii. Un exemplu din articol descrie generarea unui itinerar de patru zile pentru Portland, Maine, pentru doi adulți și un bebeluș de 9 luni, cu timp inclus pentru somn și recomandări de locuri potrivite pentru copii. Alte utilizări includ liste cu activități pentru copii în biblioteci publice din apropiere (cu programul acestora) și itinerarii pentru călătorii internaționale, cu selecție de activități adecvate vârstei, opțiuni de cazare și transport. Conținut pentru copii: povești, jocuri și pagini de colorat generate din imagini Cea mai frecventă utilizare menționată în răspunsurile primite de autor este generarea de conținut pentru divertismentul copiilor, folosind capabilități de generare de imagini (menționate sub numele „Nano Banana”). Exemplele includ: adaptarea unui joc de societate prin generarea de cartonașe la nivel de citire pentru clasa I; întrebări și puzzle-uri pentru drumuri lungi; ideea de a încărca fotografii cu „pachete” de cărți dintr-un joc pentru a obține sugestii de strategie. De ce contează Dincolo de exemplele punctuale, mesajul operațional este că Google încearcă să poziționeze Gemini ca un instrument care preia „încărcarea mentală” a părinților: planificare, organizare, sinteză și generare de conținut, cu accent pe integrarea în aplicațiile din ecosistemul Google (e-mail, calendar, liste). Publicația notează și că sumarizările din pagină au fost generate de Google AI și că „AI generativ este experimental”, ceea ce sugerează că funcțiile și rezultatele pot varia. [...]
