Acest site folosește cookie-uri pentru analiză, conținut personalizat și publicitate. Folosind acest site, confirmați că sunteți de acord. Vezi detalii.OK
Acest site folosește cookie-uri pentru analiză, conținut personalizat și publicitate. Folosind acest site, confirmați că sunteți de acord. Vezi detalii.OK
Dacă cineva ți-ar fi spus acum zece ani că calculatoarele vor scrie cod, vor crea imagini, vor compune muzică și vor ajuta medicii să diagnosticheze boli, probabil ai fi ridicat din umeri. Iar acum trăim exact în această lume.
Inteligența artificială nu mai este un viitor îndepărtat — este prezentul care se schimbă de la lună la lună și adesea chiar de la zi la zi. În sprijinul acestui fapt vin și datele prezentate într-un studiu realizat de compania Grand View Research, conform căruia piața globală AI valora 239 de miliarde de euro în 2024, cu o creștere estimată de două cifre.
Ceea ce a început ca un experiment în laboratoare, astăzi impulsionează industrii întregi. Și undeva între învățarea automată și automatizarea creativă a apărut o nouă profesie — inginerul AI.
Dar dacă aceasta este profesia care te interesează, va fi interesant să faci câțiva pași înapoi pentru a o înțelege cât mai bine. Așadar — ești gata pentru o scurtă călătorie în AI?
Dezvoltarea inteligenței artificiale: De la laborator la piața globală
Cum schimbă inteligența artificială rolul inginerilor software?
Probabil te-ai întrebat: Poate AI să înlocuiască complet programatorii în viitor?
Inteligența artificială astăzi pare omnipotentă — scrie, desenează, codează, analizează, vorbește, realizează taskuri în locul tău, oferă sfaturi și multe altele… Dar nu a ajuns la acest nivel peste noapte. S-a dezvoltat pas cu pas, de-a lungul deceniilor: mai întâi oamenii de știință au învățat-o să gândească logic, apoi să recunoască tipare, apoi să vadă, să înțeleagă și, în final, să creeze.
În 1950, Alan Turing pune celebra întrebare: „Pot mașinile să gândească?” și introduce testul Turing — un experiment simplu prin care se verifică dacă un calculator poate „finaliza o conversație” fără ca interlocutorul să observe că nu este om. Doar șase ani mai târziu, în 1956, la Dartmouth, un grup de vizionari folosește pentru prima dată termenul Artificial Intelligence.
Scopul oamenilor de știință era clar — să învețe calculatoarele să rezolve sarcini pe care oamenii le fac prin logică: construirea de propoziții, rezolvarea problemelor matematice, planificarea mișcărilor în jocul de șah. Primele programe AI puteau să joace dame și șah, să rezolve ecuații simple și să analizeze texte la nivelul regulilor de bază.
@henrybelcaster The invention of AI..
♬ original sound - Henry Belcaster
În anii '70 și '80 au fost create așa-numitele sisteme expert — programe care conțineau mii de reguli logice și luau decizii precum medicii, inginerii sau analiștii financiari.
AI ajuta în acea perioadă în medicină, diagnosticare și planificarea producției. Totuși, avea o limitare: putea face doar ceea ce fusese programat să facă. Nu știa să învețe din greșeli — și tocmai de aceea a dezamăgit așteptările oamenilor de știință, ceea ce a dus la așa-numita „iarna AI”.
În anii '90, AI a revenit — de data aceasta cu o abordare nouă. În loc să i se explice totul în avans, oamenii de știință l-au învățat să descopere singur reguli din date. Așa s-a născut machine learning.
Acum AI nu mai urma instrucțiuni prestabilite, ci analiza cantități enorme de informații și învăța din experiență. Acest lucru i-a permis să recunoască tipare, să evalueze riscuri și chiar să prevadă evenimente.
Un exemplu celebru din 1997 este IBM Deep Blue, calculatorul care l-a învins pe Garry Kasparov, campionul mondial la șah de atunci. Aceasta a fost dovada că o mașină poate învinge omul într-o sarcină care necesită planificare, anticipare și strategie. Totuși, în acea perioadă, AI rămânea limitat — putea îndeplini sarcini strict definite, dar nu înțelegea contextul.
La începutul anilor 2000, AI a ieșit din laboratoare și a devenit parte a internetului. Datorită cantităților uriașe de date și a calculatoarelor mai rapide, AI a învățat să recunoască vocea, imaginile și textul. Aceasta este perioada în care se naște machine learning în sensul modern.
Acest lucru a permis apariția asistenților vocali, a sistemelor de recunoaștere facială, a filtrelor din camere și a recomandărilor pe YouTube și Spotify. Inteligența artificială a început pentru prima dată să influențeze viața cotidiană a milioane de oameni, chiar dacă majoritatea nici măcar nu știau că o folosesc.
La mijlocul anilor 2010 are loc revoluția numită deep learning — modele cu mai multe straturi de rețele neuronale. Aceasta permite AI-ului să proceseze un număr imens de informații și să învețe tipare complexe.
Modelele pot acum să recunoască obiecte într-o imagine, să înțeleagă vorbirea, să traducă limbi și să scrie texte. În acel moment, AI nu mai era doar un „asistent” care ajută — a devenit un partener în creație.
A început să genereze imagini, muzică și chiar video. Acesta a fost primul pas către actuala eră generativă.
AI începe, de asemenea, să fie folosit pentru analiza imaginilor medicale, controlul vehiculelor inteligente și recomandări personalizate, iar întreaga lume vede pentru prima dată cât de departe poate ajunge AI-ul.
Anul 2017 a fost un punct de cotitură. Apare arhitectura transformer — fundația tehnologică a modelelor de astăzi precum ChatGPT, Claude, Gemini și LLaMA. Pentru prima dată, AI putea să înțeleagă contextul, să învețe din răspunsurile anterioare și să creeze conținut care părea că a fost scris de un om.
Astăzi, AI nu mai este rezervat doar oamenilor de știință și programatorilor. Este folosit în școli, spitale, bănci, marketing digital, producție, design — oriunde există date. Poate ajuta un medic să pună un diagnostic, un profesor să creeze un plan de lecție sau un agent de marketing să scrie o campanie.
În timp ce companiile angajau odinioară armate de dezvoltatori juniori să scrie cod, acum o parte din muncă este realizată de instrumente AI precum GitHub Copilot, ChatGPT sau Replit Ghostwriter. Ele scriu funcții, generează teste și chiar propun soluții care oamenilor le-ar fi luat ore întregi.
Și, deși la început părea o amenințare, astăzi se vede clar că nu este vorba de înlocuire, ci de evoluția muncii. Conform unui studiu realizat de compania McKinsey, în 2024, peste 78% dintre organizații au folosit AI în cel puțin o funcție de afaceri.
Programatorul nu mai este doar cel care scrie cod, ci cineva care știe cum să gestioneze instrumentele, să verifice rezultatele și să conecteze diferite tehnologii într-un sistem funcțional. Aici intervine ingineria AI — o combinație între programare, date, machine learning și logică de produs. Sarcina inginerului AI nu este să „învețe mașina să gândească”, ci să creeze procesul care face acest lucru posibil.
Inteligența artificială nu este doar un nou instrument în arsenalul programatorilor — ea schimbă modul în care se creează software-ul. În loc ca toată munca să se reducă la scrierea manuală a codului, inginerii proiectează astăzi sisteme în care o parte din muncă este realizată de modele, iar o parte de oameni. Aceasta necesită un nou tip de abilități, planificare și responsabilitate.
Acum câțiva ani, programatorii construiau manual fiecare funcție, API sau test. Astăzi, instrumente AI precum GitHub Copilot și Replit pot scrie cod de bază în câteva secunde. Sarcina inginerului nu mai este „să scrie”, ci „să dirijeze” — definește obiectivul, verifică rezultatul și îl integrează în întreg.
Rolul inginerului software seamănă tot mai mult cu cel al unui arhitect. În loc să construiască perete cu perete, acum planifică întreaga structură: alege modelele AI potrivite, decide unde se folosește fiecare instrument și se asigură că toate componentele comunică fără erori.
Funcțiile standard nu mai reprezintă principala valoare. Acum este necesară abilitatea de a concepe sisteme — să funcționeze stabil, să fie scalabile și să folosească AI doar acolo unde are sens.
Inginerul trebuie să știe să combine modele, API-uri, baze de date și interfețe într-un ansamblu funcțional.
AI nu aduce doar automatizare — aduce și viteză în testarea ideilor. Inginerul poate verifica mai multe soluții în aceeași zi, să compare performanțele și să optimizeze codul în timp real. Acest lucru deschide spațiu pentru inovație, deoarece costul erorilor scade, iar ciclul de învățare se scurtează.
Inginerii de astăzi folosesc AI pentru a analiza performanțele sistemelor, a măsura eficiența modelelor și a anticipa blocaje. Aceasta îi apropie de analiști și ingineri de date, deoarece înțelegerea datelor devine la fel de importantă ca scrierea codului.
Este imposibil să nu te fi întrebat măcar o dată — va putea într-o zi AI să facă tot ce fac programatorii? Răspunsul este clar: nu. AI va prelua părțile de rutină ale muncii, dar creativitatea, responsabilitatea și înțelegerea contextului rămân în continuare la oameni.
AI poate scrie cod funcțional, dar nu știe de ce există acel cod. Nu vede nevoile utilizatorului, obiectivele de afaceri sau realitățile pieței. De aceea, va fi întotdeauna nevoie de un inginer care să conecteze tehnologia cu intențiile umane.
AI poate ajuta la luarea unei decizii, dar nu poate fi responsabil pentru ea. Când sistemul greșește, baza de date este afectată sau proiectul nu își atinge obiectivul — responsabilitatea este umană. Programatorii trebuie în continuare să înțeleagă riscurile și consecințele fiecărei linii de cod.
AI execută excelent sarcinile repetitive, dar creează cu greu ceva nou. Programatorii adevărați nu doar rezolvă problema, ci o și definesc. Ei gândesc dincolo de șabloane, în timp ce AI le învață. Și exact aici constă diferența.
Numărul de anunțuri pentru abilități AI a crescut cu 73% între 2023 și 2024, și a avut o creștere de peste 100% în 2025. Așadar, AI nu va lua locul programatorilor — va lua avantajul celor care nu îl folosesc. Cei care învață să folosească instrumentele AI pentru testare rapidă, scriere și analiză vor fi mai căutați ca niciodată.
Aceasta este noua generație de ingineri — cei care lucrează mai inteligent, nu neapărat mai mult. De aceea, întrebarea actuală nu este „va înlocui AI-ul programatorii?”, ci „vor înlocui programatorii care nu folosesc AI pe cei care îl folosesc?”. Studiul „Complement or substitute?” arată clar acest trend, demonstrând că cererea pentru abilitățile umane care completează AI-ul este cu până la 50% mai mare decât efectul prin care AI înlocuiește munca umană.
AI nu se răspândește doar în industria IT — devine parte integrantă a fiecărei profesii. Datele arată că companiile care îl folosesc înregistrează creșteri ale eficienței și veniturilor, în timp ce persoanele care stăpânesc instrumentele AI avansează mai rapid în carieră.
Trebuie doar să înțelegi cum „învață” sistemele AI, cum să le ajuți să ofere rezultate corecte și cum să le folosești în activitatea de zi cu zi. Iată care sunt abilitățile cele mai importante astăzi pentru orice viitor inginer AI, dar și pentru oricine vrea să înțeleagă cum funcționează lumea inteligenței artificiale:
Înțelegerea modului în care AI învațăInteligența artificială învață din exemple. În loc să îi dai fiecare regulă, îi arăți date — imagini, texte, numere — și ea găsește singură tiparele. De aceea este important să înțelegi conceptele de machine learning, adică cum recunoaște mașina diferențele, cum știe când greșește și cum să o ajuți să învețe mai bine.
Lucrul cu dateleDatele sunt combustibil pentru AI. Dacă sunt slabe, rezultatele vor fi și ele slabe. Inginerii AI învață cum să colecteze datele, să le curețe de erori, să le organizeze corect și să le folosească. Acestea pot fi orice — de la comentarii pe rețelele sociale, la imagini medicale sau rapoarte de vânzări. Scopul este ca datele să fie corecte, curate și pregătite pentru învățare.
Comunicarea cu AI-ulAstăzi nu trebuie să știi să programezi ca să lucrezi cu AI-ul — dar trebuie să știi cum să îi explici ce vrei. Acest lucru se numește prompt engineering. Dacă formulezi o întrebare neclară, modelul îți va da un răspuns neclar. Dacă ești precis, AI-ul va lucra ca și cum ar ști exact ce ai nevoie. Tocmai această abilitate diferențiază oamenii care folosesc AI superficial de cei care obțin rezultate reale.
Înțelegerea procesului de codare AIAI a dus la apariția unei noi abordări numite procesul de codare AI, în cadrul căreia AI scrie cod, dar are în continuare nevoie de un om care știe să verifice și să direcționeze rezultatul. Inginerul AI știe să dea sarcina („creează o funcție care face X”), să verifice dacă funcționează corect, să corecteze erorile și să conecteze totul într-un sistem. Cu alte cuvinte — AI scrie, dar omul decide ce intră în producție.
Cel mai mare avantaj al AI-ului este că poate să facă lucruri în locul tău. Scrierea documentației, testarea codului, procesarea e-mailurilor, rapoarte — toate acestea pot fi automatizate. Inginerul AI se întreabă: „Ce pot să las mașinii, păstrând eu controlul?” Aceasta este automatizarea AI — eliberarea timpului pentru partea mai importantă și mai creativă a muncii.
Odată ce creezi o soluție AI, aceasta nu funcționează la fel pentru totdeauna. Modelele se pot „strica” în timp dacă datele sau obiceiurile utilizatorilor se schimbă. De aceea, inginerii AI urmăresc constant comportamentul sistemului, măsoară rezultatele și îl ajustează dacă este nevoie. Este o muncă care combină tehnica, analiza și logica — și devine o parte tot mai importantă a fiecărei companii.
Securitate și eticăSistemele AI au acces la cantități uriașe de date, așa că este important să știi cum să le protejezi. Nu este vorba doar despre parole și servere, ci despre faptul ca AI să nu folosească datele altora fără permisiune, să nu ia decizii părtinitoare și să nu ia decizii care ar putea dăuna cuiva. Un bun inginer AI se gândește întotdeauna la consecințe — nu doar la performanță.
Gândește ca un creator, nu ca un executantIngineria AI nu este o muncă în care doar execuți sarcinile altora. Este un rol în care gândești sistemic — cum să faci ceva să funcționeze mai repede, mai inteligent și mai ușor pentru utilizator. Inginerii AI nu sunt „mașini de cod”, ci oameni care combină logica, designul și gândirea privind experiența utilizatorului.
Comunicare și lucru în echipăÎn lumea AI, inginerii nu lucrează singuri. Colaborează cu designeri, analiști, manageri și chiar avocați. De aceea, capacitatea de a explica lucruri complexe simplu este poate cea mai importantă abilitate dintre toate. Dacă știi să conectezi oamenii cu tehnologia, AI devine un instrument care schimbă modul în care funcționează echipa.
Inginerul AI nu este un cercetător care se ocupă cu teoria, ci un practicant care leagă codul, datele și modelele. Într-o zi de lucru are multe experimente: testarea prompturilor, evaluarea modelelor, ajustarea metricilor, monitorizarea performanțelor și a costurilor. Lucrează îndeaproape cu programatori, ingineri de date și manageri de produs.
La început, acestea pot fi sarcini mici — crearea unui API care folosește un model pentru analiza textului sau generarea de sugestii de cod. Ulterior, inginerul AI devine o parte esențială în dezvoltarea sistemelor mai mari: de la aplicații care folosesc modele lingvistice, până la platforme care automatizează procese în cadrul companiilor.
Studiul companiei Qubit Labs arată că salariile reflectă această importanță:
Companiile nu caută doar oameni care știu să codeze, ci pe cei care înțeleg cum instrumentele AI pot crește eficiența, pot aduce rezultate reale și pot lucra în sisteme complexe.
Dacă abia intri în lumea inteligenței artificiale, totul poate părea complicat: modele, date, cod, algoritmi. Dar adevărul este că totul se reduce la logică și practică. Nu trebuie să fii expert în matematică — este suficient să înțelegi cum învață mașina din exemple și să fii pregătit să experimentezi. Drumul către inginer AI este clar dacă mergi pas cu pas:
Totul începe cu înțelegerea modului în care „respiră” software-ul. De aceea, Python este cea mai bună alegere pentru început — este simplu, lizibil și folosit aproape în toate proiectele AI, de la analiza datelor până la crearea de modele.
Învață cum să scrii funcții de bază, cum funcționează buclele și cum să stochezi date. După doar o lună de practică regulată, vei putea scrie scripturi simple care colectează date, recalculează automat tabele sau analizează texte.
Înțelege logica machine learning: cum recunosc modelele tiparele și de ce sunt datele cea mai importantă parte a procesului. Odată ce înțelegi logica din spatele lor, totul devine mai ușor. Nu trebuie să creezi modele complexe — este suficient să înțelegi ce se întâmplă „în culise”.
Învață să recunoști date bune și date proaste. Descarcă seturi de date gratuite de pe site-uri precum Kaggle și exersează filtrarea, sortarea și curățarea lor. Inginerii AI nu creează doar modele, ci se asigură că ceea ce intră în model are sens. Aceasta este o abilitate pe care majoritatea o subestimează, dar care adesea face diferența între un rezultat mediu și unul excelent.
Cel mai rapid mod de a înțelege AI-ul este să îl folosești. Încearcă diferite instrumente AI — de la ChatGPT și Copilot până la Gemini sau Midjourney. Începe cu lucruri simple: scrie o sarcină, roagă AI-ul să scrie un e-mail, să organizeze un tabel, să îți explice un cod sau să creeze un plan de proiect.
Observă cum reacționează AI-ul la cererile tale și cât de mult depinde de modul în care îi adresezi instrucțiunile. Această experiență te va ajuta să înțelegi prompt engineering — arta de a da instrucțiuni clare și utile modelelor.
Angajatorii moderni apreciază mai mult exemplele practice decât cunoștințele teoretice. De aceea, cel mai bun mod de a te prezenta este să creezi ceva concret — chiar simplu. Poți, de exemplu, să creezi un instrument care rezumă automat texte, recomandă filme, recunoaște tonul comentariilor sau generează mesaje scurte de marketing.
AI-ul se schimbă săptămână de săptămână. Folosește Git/GitHub pentru versionarea codului și conectează-te cu comunitatea, citește bloguri, încearcă instrumente noi. Acest lucru te ajută să rămâi la curent, dar și să vezi cum gândesc alții — ceea ce inspiră adesea următoarele tale idei. Acesta este un domeniu în care progresul nu se oprește niciodată — de aceea este ideal pentru cei curioși.
LINK Academy este structurat astfel încât vei parcurge toți pașii menționați anterior, de la primul până la ultimul — de la bazele programării și procesarea datelor, până la aplicarea practică a instrumentelor AI și construirea propriilor proiecte.
Și, după cum am spus, cel mai ideal program care te va introduce în lumea AI este AI & Python Program. Vei învăța Python pas cu pas, iar apoi, prin proiecte practice, vei aplica algoritmi AI și vei vedea cum funcționează în situații reale. Este alegerea perfectă dacă vrei să devii inginer AI junior sau să înțelegi cum se leagă modelele de cod.
- Totuși, dacă ambițiile tale actuale sunt concentrate exclusiv pe utilizarea corectă a instrumentelor AI — la cursul „Introducere în instrumentele AI”, în doar 32 de ore de instruire, sub îndrumarea unui expert AI, vei învăța să folosești peste 10 instrumente AI populare și să îți ușurezi semnificativ munca și viața de zi cu zi.
Desigur, indiferent de ce alegi — primești 100% cunoștințe practice, fără teorie inutilă și cu suport constant din partea mentorilor. Proiecte pentru portofoliu, cursuri bonus de limbi străine, pregătire pentru job, conectarea cu angajatori renumiți — toate sunt un bonus suplimentar alături de abilitățile pe care le dobândești.
Amintește-ți — inteligența artificială nu mai este un lux — este un instrument pe care îl folosește fiecare companie serioasă. Și cu cât înveți mai repede să îl folosești, cu atât vei face parte mai rapid din viitorul care se construiește chiar acum.
Şcoala pentru construirea unei profitabile
de programator. de administrator. de dezvoltator.de expert 3D. de designer. de IT manager.
Doriți un salariu bun?
Noi vă putem ajuta. Vă vom trimite instrucţiuni, invitaţii la seminare gratuite şi noutăţi de la LINK Academy. Introduceţi-vă doar e-mailul şi numele.
Copyright © LINK Academy. Toate drepturile rezervate. Confidenţialitate.
Comentariu