Cum poate folosi România AI pentru educație și sectorul public

De ce discuția despre AI nu mai poate ocoli școala și statul

5% creștere de PIB în 10 ani și până la 4,5 milioane de locuri de muncă afectate de inteligența artificială în România. Acestea nu mai sunt scenarii SF, ci estimările unui studiu Google pentru economia locală. Iar mesajul Mariannei Janik, vicepreședinte Google Cloud EMEA, venită recent la București, e foarte direct: dacă vrem ca AI să lucreze pentru oameni, România trebuie să înceapă din sectorul public – iar educația e printre primele fronturi reale.

Majoritatea companiilor pornesc de la tehnologie și abia apoi se gândesc la oameni. În educație și în administrația publică, ordinea trebuie inversată. Aici nu vinzi un produs; modelezi viitorul unei generații și relația dintre cetățeni și stat.

În acest articol, leg experiențele și observațiile Google Cloud despre digitalizarea României cu AI de tema seriei noastre – „AI în Educația din România: Învățare Personalizată” – și arăt cum aceleași principii pot transforma școala, universitățile și administrația într-un ecosistem coerent, nu în insule de proiecte-pilot care nu duc nicăieri.

De ce să începi cu sectorul public și educația, nu cu „încă un chatbot de marketing”

Cele mai mari beneficii ale AI pentru România apar când sectorul public – inclusiv educația – face primii pași serioși. Asta spune clar Marianne Janik: statul poate folosi AI în beneficiul cetățenilor, atât la nivel de eficiență, cât și de securitate și echitate.

Pentru România, asta înseamnă câteva direcții concrete:

• Educație: învățare personalizată la nivel național, nu doar în câteva licee „de top”
• Administrație: dosare, formulare, cereri și programe sociale gestionate cu agenți AI, nu cu cozi la ghișeu
• Sănătate publică: triaj mai bun, programe de screening, prioritizarea cazurilor complexe

În educație, un stat care începe serios cu AI poate oferi tuturor elevilor acces la:

• platforme adaptive care urmăresc progresul fiecărui copil
• recomandări de exerciții în timp real, ajustate la nivelul și ritmul lui
• feedback pentru profesori bazat pe date, nu doar pe impresii

Aici se joacă de fapt șansa României la acel +5% PIB: dacă AI ajunge doar în marile corporații, vom avea o țară împărțită în două. Dacă ajunge în școli, administrații locale și spitale, impactul devine structural.

Lecția dureroasă a Europei: suntem buni la cercetare, slabi la transfer

Mesajul Mariannei Janik este foarte aplicat pentru România: Europa a pierdut, în ultimul deceniu, abilitatea de a transfera expertiza și tehnologia din sectorul public și academic în IMM-uri. Acolo se rupe și lanțul dintre inovație și economie reală.

În educație, se vede perfect:

• avem profesori excepționali, olimpici, centre de cercetare
• avem proiecte-pilot cu platforme de învățare inteligentă prin tot felul de granturi
• dar puține școli obișnuite văd vreodată o soluție stabilă, la scară, nu doar „un proiect pe un an”

„Am văzut câteva țări din Europa unde se tot implementează proiecte-pilot, dar acest lucru nu duce nicăieri.” – Marianne Janik

Cum ar arăta un transfer sănătos de AI către școli și IMM-uri

Un model sănătos, adaptat României, ar putea arăta așa:

1. Statul și universitățile testează tehnologii AI (platforme de învățare, agenți conversaționali pentru elevi, sisteme de analiză a progresului).
2. Se creează centre regionale de transfer de tehnologie educațională, cu rol clar:
   • certifică soluții AI sigure și eficiente
   • creează ghiduri practice pentru școli și IMM-uri (cum implementezi, ce date folosești, ce reguli de etică aplici)
3. IMM-urile locale EdTech sunt implicate direct:
   • iau rezultatele testate
   • le ambalează în produse adaptate profesorilor români (curriculum, limbă, context cultural)
   • asigură suport și mentenanță

Fără această punte, riscăm să rămânem iarăși cu „un PDF frumos cu strategia națională” și cu profesori care nu au cu ce lucra, de fapt.

De ce nu merge modelul „facem un plan mare și vedem noi”

Janik punctează foarte bine un defect tipic administrațiilor europene (și românești): pornesc cu planuri prea ample, pe orizonturi de timp prea mari, cu prea puține proiecte aplicabile imediat.

În AI educațional și în digitalizarea statului, asta se traduce în:

• strategii de 100 de pagini, fără un singur proiect concret lansat la 6 luni de la aprobare
• zeci de proiecte-pilot care nu ajung niciodată în „producție”
• profesori și funcționari care se satură de „testări” și „formări” fără continuitate

Cum ar arăta un început inteligent pentru România, în 2026

Dacă ar fi să aleg 3 proiecte concrete, perfect aliniate cu ce spune Google Cloud și cu tema seriei noastre de AI în educație, ar fi următoarele:

1. Un agent AI național pentru profesori

   • asistent care generează fișe de lucru, itemi de evaluare, explicații adaptate nivelului elevilor
   • antrenat pe curriculum național și pe ghidurile Ministerului
   • integrat în platformele deja existente, nu încă un site separat

2. Platformă unificată de progres al elevilor pentru ciclul primar și gimnazial

   • colectează date din evaluări curente și naționale
   • folosește AI pentru a semnala riscul de abandon, lacune critice, talente nevalorificate
   • oferă recomandări concrete: ce tip de exerciții, ce intervenții, ce proiecte remediale

1. Agenți AI pentru front-office în administrația locală
   • clarifică cerințele pentru burse sociale, transport, programe after-school
   • ajută părinții și elevii să înțeleagă proceduri și acte necesare
   • reduc timpul pierdut cu întrebări repetitive la ghișeu

Toate trei pot fi pornite în 12 luni, dacă există voință politică, expertiză externă și cooperare reală între ministere, universități și companii tech.

Marea urgență: pregătirea oamenilor, nu doar cumpărarea de licențe

În companii, spune Marianne Janik, AI nu mai poate fi lăsat „la IT” – trebuie să fie prioritate de CEO. În educație și sector public, echivalentul e clar: miniștri, inspectori, directori de școli și rectori trebuie să-și asume personal tema AI, nu să o paseze la „departamentul IT”.

Ce înseamnă, practic, pregătirea forței de muncă în educație

Pentru România, un plan realist pe 2–3 ani ar trebui să includă:

• Formare pentru directori și inspectori: nu training tehnic, ci training de strategie – cum alegi proiecte, cum măsori impact, cum eviți dependența de un singur furnizor
• Programe modulare pentru profesori: 15–20 de ore pe an, practice, cu 3 axe clare:
  • cum folosești AI pentru pregătirea lecțiilor și evaluărilor
  • cum îl folosește elevul în mod responsabil, nu doar pentru „copiat”
  • cum protejezi datele elevilor și cum discuți etica AI în clasă
• Echipe interfuncționale pe proiecte-cheie:
  • profesori + IT-iști + juriști + experți în protecția datelor
  • implicați de la început, exact cum descrie Janik că se întâmplă în companiile mature pe AI

Ce se întâmplă în companii și ce putem copia în educație

Google vede deja rezultate clare în:

• cercetare și dezvoltare
• dezvoltare software (până la 50% din cod generat cu AI, eficiență crescută cu ~11%)
• servicii pentru clienți, cu agenți AI care preiau mare parte din interacțiuni

În școli și universități, analogiile sunt evidente:

• R&D ↔ cercetare academică și inovare educațională
• Dezvoltare software ↔ dezvoltare de materiale, cursuri, resurse didactice
• Customer Service ↔ relația cu elevii, studenții și părinții

Un agent AI bine antrenat poate răspunde 24/7 la întrebări despre:

• orarul elevilor
• regulamente interne
• burse, taxe, situații școlare

Și da, o parte din „front-office-ul” clasic poate fi înlocuit. Asta nu înseamnă concedieri masive, ci mutarea oamenilor din sarcini repetitive în roluri unde contactul uman contează cu adevărat: consiliere, orientare vocațională, relația cu elevii vulnerabili.

De la oncologie la orientare vocațională: personalizare reală cu AI

Exemplul dat de Marianne Janik despre oncologie e dur și foarte relevant: tratamentele nu sunt încă personalizate nici măcar între bărbați și femei, deși datele ar permite asta. AI poate schimba masiv situația.

În educație, suntem în aceeași fază:

• programa este, de fapt, „un tratament unic” pentru toți
• diferențierea reală se întâmplă doar acolo unde profesorii se luptă să facă mai mult, cu resurse puține

AI pentru învățare personalizată în România poate însemna:

• trasee de învățare adaptate nivelului fiecărui elev
• exerciții diferite pentru doi elevi din aceeași clasă, în funcție de lacune și ritm
• recomandări de carieră și facultate bazate pe abilități, nu doar pe medii

Un liceu care folosește deja un sistem de analiză a progresului elevilor ar putea, de exemplu:

• identifica din clasa a IX-a elevii cu înclinații spre IT, sănătate, arte
• recomanda activități extracurriculare, concursuri, cursuri online potrivite
• ghida discuțiile la consiliere, pe date reale, nu doar pe „cred că ți s-ar potrivi…”

Asta este orientare vocațională bazată pe AI, iar România are exact ce îi trebuie pentru a o dezvolta: talent tehnic și o cultură de tip „se poate”.

România are ce îi trebuie. Întrebarea e dacă are și curajul.

Marianne Janik e foarte clară: România are mult mai mult talent tehnic decât multe alte țări europene și o cultură autentică de „se poate”. În contextul AI în educație și sector public, asta nu e doar un compliment; e un avertisment pozitiv: nu există scuză să rămânem pe margine.

„Pentru mine, România are tot ce este necesar pentru a începe cu succes călătoria în această nouă eră a AI agentică… nu lipsește nimic din România.”

Din perspectiva seriei „AI în Educația din România: Învățare Personalizată”, mesajul se traduce în câteva acțiuni clare pentru următorii 2–3 ani:

• liderii publici și din educație trebuie să trateze AI ca subiect strategic, nu tehnic
• proiectele-pilot trebuie înlocuite cu implementări reale, pornind cu 2–3 cazuri de utilizare bine alese
• universitățile, ministerele și companiile tech trebuie să construiască împreună mecanisme de transfer către școli și IMM-uri

Dacă România reușește să folosească agenții AI și învățarea personalizată mai repede decât restul Europei – așa cum anticipează Janik – nu vorbim doar de PIB crescut cu 5%, ci de o generație de elevi și studenți care intră pe piața muncii pregătiți pentru această nouă eră.

Întrebarea reală pentru 2026 nu e dacă AI va intra în școli și în sectorul public, ci cine va conduce această transformare: România reactivă, a proiectelor-pilot, sau România cu mentalitate de „se poate”, care folosește talentul tehnic și își asumă decizii curajoase.