Cum va trebui să ne adaptăm la modul în care AI ne va schimba joburile

Înainte de 2025, discuțiile despre impactul tehnologiilor AI pe piața muncii oscilau între utopia unui viitor glorios, în care un copilot robot rezolva toate treburile care nu ne plac, și distopii, precum faptul că vom fi înlocuiți și vom rămâne fără job. Însă, pe măsură ce GenAI și sistemele autonome au devenit deja infrastructură, iar analiza datelor a devenit instrument strategic, întrebarea fundamentală rămâne: cum ne pregătim pentru viitorul muncii, atunci când AI-ul nu mai este doar un asistent, ci un partener care ne remodelează radical rolurile?

Această dilemă se reflectă foarte bine și-n statistici. Pe de o parte ai studii precum cel de la McKinsey, care spune că până în 2030, aproximativ 14% din angajaţii din toată lumea (375 de milioane de oameni) ar putea fi obligaţi să-și schimbe cariera din cauza AI. Pe de altă parte, conform unui studiu Salesforce, 64% dintre utilizatorii cotidieni de AI raportează creștere în productivitate, 58% mai multă concentrare și 81% satisfacție mai mare la locul de muncă. E simultan un mix de teamă și de entuziasm față de o tehnologie care ne schimbă viețile în ritm accelerat.

Totuși, indiferent cât de optimiști sau pesimiști suntem legați de AI, realitatea este că devine o parte esențială din domenii precum IT, medicină sau banking. De aceea am decis să explorăm cum ne va schimba munca în aceste domenii și cum ar trebui să se pregătească noua generație pentru această evoluție.

AI-ul în medicină le oferă medicilor mai mult timp să comunice cu pacienții

Un raport al Academiei Medicale Naționale din America arată că unul din 10 decese are loc din cauza diagnosticării greșite. Una din soluțiile pe care au găsit-o la această problemă este folosirea algoritmilor AI pentru a observa detaliile pe care medicii uneori le ratează când își analizează pacienții. O soluție pentru această problemă, în SUA, este investiția în AI pentru imagistică și deja sunt peste 400 de cereri de înregistrare a unor astfel de sisteme AI.

În România, un efort similar e dus de Apollo AI Technologies, o companie din Iași care încă din 2022 încearcă să transforme volumul masiv de informații medicale într-o resursă accesibilă tuturor doctorilor, pentru a le oferi mai mult timp să se ocupe de pacienți. Apollo AI Technologies dezvoltă chatboți medicali avansați care, prin platforme precum Diabeta, Pharmachat, Chat4Doc și HChat, permit acces rapid, sigur și contextualizat la ghiduri clinice, interacțiuni medicamentoase sau protocoale medicale direct de pe smartphone sau de pe desktop.

Pentru Mihaela Onofrei, cofondatoare și managing partner la Apollo AI Technologies, viitorul muncii în medicină nu se traduce printr-o înlocuire a medicilor de către algoritmi, ci printr-o redefinire profundă a modului în care aceștia vor lucra: „Medicina viitorului nu se va defini prin tehnologia în sine, ci prin felul în care aceasta schimbă fundamental procesele clinice, raportarea la incertitudine și, mai ales, timpul.”

Și ea crede că nevoia cea mai mare de AI în medicină va fi tot în diminuarea erorilor de diagnostic. „Până la 15% dintre diagnosticele medicale sunt eronate, întârziate sau comunicate inadecvat, potrivit datelor raportate recent de Organizația Mondială a Sănătății. Aceste erori afectează aproape fiecare pacient măcar o dată în viață și pot genera consecințe devastatoare.”

Inteligența artificială, în opinia sa, va deveni o infrastructură invizibilă, dar esențială în toate etapele actului medical: „Modelele algoritmice vor integra date clinice, istorice și contextuale, vor formula ipoteze, vor detecta deviații subtile și vor alerta în timp real asupra unor riscuri. Mai mult decât atât, AI-ul va accelera și cercetarea: studiile clinice vor deveni mai eficiente, cu selecții automatizate ale pacienților, simulări pe date reale și analize de eficacitate validate în timp real.”

Dar ea subliniază că această augmentare tehnologică nu anulează rolul medicului. Din contră, îl rafinează:

„Într-un ecosistem medical augmentat de inteligență artificială, rolul medicului nu scade în relevanță, dimpotrivă, devine mai sofisticat, mai esențial și profund ancorat în dimensiunile pe care nicio tehnologie nu le poate replica: empatia autentică, înțelegerea contextului de viață al pacientului, discernământul clinic format prin experiență și intuiție profesională.”

Ce înseamnă asta pentru medicii tineri? „Nu e vorba să devină informaticieni, ci să știe ce presupune un algoritm de decizie, cum poate apărea un bias într-un model și ce întrebări etice implică utilizarea inteligenței artificiale în clinică.”

Ea consideră că va deveni esențial ca tinerii medici să poată lucra eficient în echipe interdisciplinare, alături de ingineri, specialiști în date sau bioeticieni, pentru a lucra la soluții care nu doar funcționează tehnic, ci sunt și sustenabile din punct de vedere etic și operațional. „Tinerii medici vor trebui încurajați să pună întrebări, să participe la dezvoltarea de standarde și să-și asume rolul de gardieni ai unei tranziții sigure spre medicina augmentată.”

În domeniul IT, AI schimbă structura joburilor, dar nu va duce la dispariția lor

Recunoscut de Microsoft ca Most Valuable Professional (MVP) pe zona de AI încă din 2019, Daniel Costea lucrează ca Senior Software Engineer la o agenție din cadrul Uniunii Europene și a susținut peste 1200 de ore de training pe tehnologiile .NET și AI.

El vede viitorul domeniului IT dominat de agenții AI (Agentic AI), sisteme autonome care pot prelua un obiectiv complex, îl pot descompune în sarcini mai mici și pot folosi diverse unelte (API-uri, baze de date, alte modele AI) pentru a-l îndeplini fără intervenție umană constantă, după cum explică și-n cartea lui Microsoft Semantic Kernel in Action

Dacă în alte domenii AI este încă în faza de testare, el avertizează că în domeniul IT impactul este deja mult mai vizibil:

„Postările de joburi care cer competențe AI cresc accelerat, în timp ce recrutarea IT clasică se contractă. Valurile de concedieri de la Microsoft, Amazon sau Meta au vizat rolurile repetitive, dar în paralel companiile au recrutat intensiv pentru poziții dedicate AI-ului.”

El atrage atenția asupra unei tranziții clare: „de la o piață a muncii inflaționistă, unde aproape orice rol IT era la mare căutare, la una saturaționistă pentru rolurile tradiționale.”

Costea identifică trei direcții esențiale pentru evoluția industriei în următorii cinci ani:

1. Specializarea modelelor – „Vom trece de la modelele lingvistice mari (LLM), bune la toate, la modele mai mici, specializate pe sarcini concrete.”
2. Ascensiunea sistemelor agentice – „Viitorul este al agenților AI – sisteme autonome care pot prelua un obiectiv complex, îl pot descompune în sarcini mai mici și pot folosi diverse unelte (API-uri, baze de date, alte modele AI) pentru a-l îndeplini fără intervenție umană constantă.”
3. Limitarea energetică – „Progresul rapid va fi temperat de o provocare majoră: consumul imens de energie necesar pentru antrenarea și operarea modelelor avansate.”

Cât despre skill-uri de care vor avea nevoie developerii pentru a rămâne competitivi pe această piață, Costea e tranșant: „Adaptarea la era AI nu înseamnă să concurezi cu mașina, ci să excelezi în zonele în care oamenii rămân superiori.”

„Tehnologiile și uneltele se vor schimba într-un ritm fără precedent”, explică el. „Capacitatea de a învăța rapid un nou model AI, un nou framework sau o nouă abordare nu va mai fi un avantaj, ci o cerință de bază.”

Daniel Costea consideră că, pe măsură ce AI-ul preia tot mai multe sarcini repetitive, inclusiv scrierea de cod standard, valoarea unui dezvoltator se va muta spre competențe greu de automatizat: rezolvarea de probleme la un nivel înalt de abstractizare, arhitectura sistemelor, designul soluțiilor complexe și înțelegerea profundă a logicii de business.

În acest context, gândirea critică aplicată devine esențială. Nu e suficient să generezi cod, ci trebuie să-l poți evalua, valida, corecta și adapta, identificând erori subtile, prejudecăți algoritmice sau riscuri de securitate. Totodată, principiile fundamentale ale ingineriei software (algoritmi, structuri de date, design patterns și cod curat) rămân indispensabile pentru dezvoltarea unor sisteme fiabile, chiar și într-o lume în care AI generează tot mai mult din execuție.

Mesajul său către juniorii din IT este limpede:

„Privește AI-ul ca pe o unealtă, nu ca pe un concurent. Gândește-te la AI ca la un set de unelte extrem de puternice. Un tâmplar nu este înlocuit de un fierăstrău electric, ci tâmplarul care stăpânește fierăstrăul electric îl va surclasa pe cel care folosește doar unelte manuale.”

În banking, AI-ul îți simplifică operațiunile și te menține în siguranță

În banking și servicii financiare, AI-ul și analytics nu mai sunt un experiment. Sunt un vector esențial de competitivitate, conform Andreei Mihăilescu, IT area lead pentru domeniul Analytics în cadrul ING Hubs România: „Datele sunt folosite pentru decizii de business, pentru dezvoltarea de produse, pentru eficientizarea proceselor, pentru experiența clientului, pentru risc, pentru conformitate.”

Inteligența artificială generativă e deja implementată în mai multe direcții în domeniul bancar,e explică ea: „GenAI ne aduce, concret, proiecte care contribuie la hiperpersonalizare și la crearea unor experiențe mai intuitive, cum e cazul contact centerelor automatizate prin chatbots. Pentru client, eficiența înseamnă simplitate. Înseamnă să nu mai fie nevoit să treacă prin mai multe etape inutile atunci când vrea să își deschidă un cont sau să aplice pentru un credit. Îi oferim trasee directe, rapide, fără fricțiuni, în timp ce menținem standardele bancare și de siguranță.”

Un alt domeniu interesant unde activează inteligența artificială în banking ține de fraudele financiare pe care AI-ul le poate uneori observa mai rapid decât omul.

În același timp, provocările sunt clare, spune Mihăilescu: „volumul este imens, iar datele trebuie procesate, curățate și validate într-un mod standardizat, pentru a putea fi folosite la nivel global.”

Pe partea de competențe necesare pentru echipele de analytics în banking, accentul se pune pe mixul dintre capacități tehnice și capacitate de integrare într-un business global, după cum explică Andreea Mihăilescu: „Profilurile pe care le căutăm, un hibrid între tech și analytics, sunt destul de rare în România. Nu e suficient să fii foarte tehnic, trebuie să știi să conduci echipe, să navighezi contexte complexe.”

Adaptarea nu e o opțiune, ci o obligație, dar și o oportunitate.

În toate cele trei domenii analizate, sănătate, IT și banking, AI-ul nu este o simplă unealtă, ci un catalizator de schimbare de paradigmă. Rolurile se redefinesc. Competențele se reconfigurează. Iar diferența între a fi înlocuit și a fi indispensabil va consta în capacitatea noastră de a învăța continuu, de a gândi critic și de a colabora uman cu sisteme tot mai autonome.

Pagini de [cod] – Articol susținut de ING Hubs