Modelul care a dus mulți programatori spre joburi bine plătite după 2-3 ani de pregătire se schimbă. Iulian Stanciu, antreprenor și fost CEO e-MAG, spune că valoarea economică se mută din execuția de cod spre înțelegerea aprofundată a sistemelor bazate pe inteligență artificială, iar avantajul intrării rapide în profesie se reduce puternic.
Potrivit lui, reperul pentru formare urcă la 9 ani, față de câțiva ani cât erau suficienți până de curând pentru o poziție de început. Stanciu compară direct noul nivel de dificultate cu specializarea în neurochirurgie. Asta înseamnă o perioadă de pregătire de trei-patru ori mai lungă decât în modelul care a dominat ultimul deceniu.
În același timp, companiile tech locale care și-au construit costurile pe volume mari de sarcini repetitive și recrutare accelerată pot automatiza acum aceste activități. Rolurile de bază pierd din valoarea adăugată, iar organizațiile caută specialiști care pot defini arhitectura, formula exact cerințele pentru sistemele AI și verifica acuratețea rezultatelor. Piața muncii se împarte, iar ierarhia salarială se schimbă în favoarea competențelor rare, greu de înlocuit.
Într-o intervenție citată de Financiarul, Iulian Stanciu a explicat direct schimbarea: „IT-ul aşa cum a fost până acuma va fi disruptive, în sensul în care nu mai înveţi doi-3 ani şi pe urmă gata, ţi-ai găsit job uşor. IT-ul va fi ca specializarea la neurochirurgie în medicină în care se studiază 9 ani. Deci va trebui să studiezi mult mai mult pentru a înţelege în profunzime arhitecturi de sisteme şi cum funcţionează, astfel încât să ştii ce să-i ceri agentului ai să facă OK şi să ştii dacă a făcut bine şi n-a făcut bine.”
Zonele de bază, construite pe sarcini tehnice repetitive, riscă automatizarea rapidă. Expertiza umană rămâne importantă acolo unde specialiștii înțeleg arhitectura întregului sistem, dependențele dintre componente și limitele instrumentelor AI. Cererea pentru aceste profiluri complexe susține veniturile ridicate din tehnologie, în timp ce bugetele de recrutare și formare se mută dinspre volum spre specializare.
Presiunea tranziției se vede atât la angajații existenți, cât și la candidații noi. Pentru cei deja din domeniu, reconversia cere investiții mari de timp și efort în studiul arhitecturilor de sistem, iar un curs scurt nu este suficient. Pentru cei care intră acum în profesie, accesul facil și remunerația rapidă devin excepții. Pe măsură ce sistemele AI preiau sarcinile tehnice de bază, companiile trebuie să își schimbe structura organizațională: scad activitățile de rutină și crește nevoia de validare, guvernanță tehnică și calibrare a rezultatelor.
Stanciu a subliniat și limita esențială a utilizării AI fără control uman: „Deci e foarte important asta, să ştii tu să faci tot ce face el pentru a ştii dacă a făcut bine şi n-a făcut bine şi pentru a-l putea calibra corect. Deci nevoia de arhitecţi şi de oameni în zona asta va fi în continuare mare şi acei oameni sunt cei care vor reuşi să câştige bine şi să aibă succes pe urmă.”
În România, tranziția se simte deja, chiar dacă viteza exactă, fondurile europene dedicate și costurile cursurilor de specializare în arhitectură AI rămân neclare. Direcția indicată este una precisă: investițiile utile merg spre adâncirea expertizei necesare pentru controlul și evaluarea sistemelor automate. Sectoarele IT cu sarcini standardizate vor fi transferate rapid către AI, în timp ce arhitectura, supravegherea și calibrarea sistemelor rămân dependente de om.
