Cum transformi anxietatea de AI într-un avantaj pentru HR

AI în Industria IT din România: Servicii și Produse••By 3L3C

AI sperie candidații tineri, dar poate deveni cel mai puternic instrument de recrutare, onboarding și formare continuă pentru companiile din România.

inteligență artificialăHR și recrutareindustria IT din Româniaonboardinggenerația Zdezvoltare profesională
Share:

În ultimele 12 luni, peste 50% dintre tinerii din generația Z au folosit deja instrumente de inteligență artificială la job sau pentru a învăța. În același timp, aproape jumătate se tem că AI le va afecta negativ cariera. Acest paradox lovește direct în companiile românești care încearcă să implementeze AI, dar se plâng de „lipsă de candidați potriviți”.

Realitatea? Majoritatea firmelor IT și non-IT din România folosesc AI încă haotic: un tool aici, un plugin acolo, dar fără o strategie clară de recrutare, onboarding și formare în jurul AI. Și exact aici se pierde cel mai mare avantaj competitiv posibil în 2025.

În articolul de față pornesc de la cazul „lui Vlad”, personaj din materialul ZF – un tânăr de 22 de ani, care își caută job în IT și aude la interviuri că „ce știe el să facă poate face și AI”. Nu e doar frustrarea lui. E simptomul unui model de HR care nu s-a actualizat la economia AI-driven.

Voi arăta cum poate fi folosită inteligența artificială ca aliat de recrutare, onboarding și dezvoltare în companiile din România, nu ca motiv în plus să respingi candidații pentru că „nu au experiență în AI”.

1. De la „nu ai experiență” la „te formăm să lucrezi cu AI”

Dacă un candidat îți spune în 2025 că nu are experiență cu AI, nu înseamnă că e slab. De multe ori înseamnă doar că nimeni nu i-a dat un context clar să învețe practic.

Pentru companii, problema nu este „lipsa de experiență în AI”, ci lipsa unui cadru de învățare în interiorul firmei. Iar asta se poate repara relativ rapid.

Ce pot face angajatorii români diferit

În loc de a transforma AI într-un nou filtru de respingere, companiile pot:

  1. Schimba modul în care formulează anunțurile de job

    • În loc de: „cerem experiență cu tool-uri AI avansate”
    • Mai sănătos: „căutăm oameni curioși, care să învețe să folosească AI; oferim training specific pe tool-urile interne”

  2. Include AI direct în programul de onboarding

    • primele 2–4 săptămâni: sesiuni ghidate despre cum se folosește AI în companie, pe procese concrete;
    • mini-proiecte în care noul angajat trebuie să rezolve o sarcină împreună cu un asistent AI (ex.: generare de cod, testare, analiză de log-uri, sumarizare cerințe de business).

  3. Măsura progresul în funcție de cum folosește omul AI, nu doar ce știe „din cap”

    • AI devine o unealtă la fel ca Google sau IDE-ul – nu un examinator.

Pentru industria IT din România, unde presiunea pe cost și timp de livrare e uriașă, angajații care știu să lucreze eficient cu AI sunt mult mai valoroși decât cei care știu „totul de mână”, dar nu se adaptează.

2. Cum arată, concret, un onboarding modern cu AI

Un onboarding bun nu înseamnă doar „uite wiki-ul, uite repo-ul, descurcă-te”. În contextul AI, onboardingul devine un mix între:

  • training tehnic clasic (stack, procese, tool-uri interne);
  • training de AI aplicat pe procesele companiei;
  • exerciții de gândire critică: ce dai la AI, ce verifici singur, ce NU automatizezi.

Exemplu pentru o companie IT românească

Să presupunem că ai o firmă de dezvoltare software care livrează produse SaaS pentru clienți din Europa.

Un plan de onboarding în 4 săptămâni ar putea arăta așa:

Săptămâna 1 – Baze + context AI intern

  • introducere în produs, arhitectură, standarde de cod;
  • prezentare clară: ce tipuri de AI folosește compania (ex.: modele de generare cod, instrumente de testare automată, analiză log-uri);
  • sesiune practică: „cum scriem prompturi bune pentru AI, pe stack-ul nostru”.

Săptămâna 2 – Task-uri simple, asistate de AI

  • bugfix-uri mici, documentate;
  • utilizarea AI pentru:
    • generare de teste unitare;
    • refactorizare de funcții;
    • generare de documentație tehnică;
  • review cu un mentor uman, care explică ce e ok și ce nu din ce a propus AI.

Săptămâna 3 – Mini-feature + AI ca „pair programmer”

  • un mic feature end-to-end:
    • înțelegerea cerinței;
    • generarea unui plan de implementare (cu ajutor de la AI);
    • scriere cod + teste;
    • update documentație;
  • focus pe gândire critică: de ce ai acceptat varianta asta de cod propusă de AI și nu alta?.

Săptămâna 4 – Integrare în fluxul real de lucru

  • intrare în sprinturile echipei;
  • utilizarea standardizată a AI, conform guidelines interne;
  • feedback 1:1 pe modul în care omul combină skill-urile proprii cu asistentul AI.

Asta transformă AI din „concurent la job” într-un antrenor integrat în procesul de învățare. Iar pentru tinerii de tip „Vlad” asta este diferența dintre anxietate și progres clar.

3. De ce dispar rolurile entry-level și ce pot pune companiile în loc

Studiile Randstad arată clar: AI reduce nevoia de task-uri rutiniere clasice, tipice pentru poziții entry-level. Asta nu înseamnă că nu mai ai nevoie de juniori, ci că nu mai ai nevoie de juniori folosiți ca „muncă de mână ieftină”.

Ce roluri vor dispărea treptat

În IT și industrii conexe, AI deja mușcă din:

  • task-uri de testare manuală repetitivă;
  • scriere de cod boilerplate;
  • generare de rapoarte standard din date;
  • task-uri de suport nivel 1, bazate pe FAQ-uri relativ simple.

Dacă firma ta trăia din a vinde astfel de ore low-skill, presiunea e reală. Dar în același timp, se creează spațiu pentru roluri cu valoare adăugată mai mare.

Cum poți redefini rolurile pentru generația Z

În loc de job descriptions de tip „junior care execută ce i se spune”, companiile pot gândi roluri de la început ca:

  • „Problem definers” – oameni care vorbesc cu business-ul, structurează problema, formulează cerințe clare (inclusiv prompturi pentru AI);
  • „Problem solvers” – oameni care orchestrează AI, cod, procese, oameni, pentru a livra o soluție completă.

Pentru asta ai nevoie de:

  • gândire critică;
  • abilități de comunicare;
  • înțelegere de business;
  • minimă alfabetizare în AI și date.

Și exact aici generația Z are un potențial enorm: nu le este frică de tehnologie, se adaptează repede, dar au nevoie ca angajatorul să nu îi vadă doar ca executanți ieftini.

4. Cum folosești AI ca instrument de formare continuă în companie

AI nu este doar pentru productivitate. E și un motor de învățare continuă dacă îl construiești corect în jurul oamenilor.

4 tipuri de „academii de AI” pe care le poți crea în firmă

  1. Academie de AI pentru onboarding tehnic

    • chatbot intern, antrenat pe documentația companiei, cod, proceduri;
    • noul angajat poate întreba: „cum fac X în proiectul Y?”, „care sunt standardele noastre de logging?”;
    • timp de răspuns: secunde, nu ore până se eliberează un coleg.

  2. Academie de AI pentru skill-uri soft și management

    • scenarii simulate pentru manageri sau viitori team lead-i:
      • cum dai feedback constructiv;
      • cum gestionezi un conflict în echipă;
      • cum prezinți roadmap-ul unui client dificil.
    • AI poate juca rolul interlocutorului și oferi variante de răspuns.

  3. Academie de AI pentru vânzări și customer success

    • generare de scenarii customizate de conversație cu clienți;
    • simulări de demo pentru produse IT, cu întrebări tehnice neașteptate;
    • analiză a discuțiilor reale (anonimizate) pentru a evidenția pattern-uri: unde pierzi clienți, ce obiecții revin constant.

  4. Micro-learning zilnic, direct în fluxul de lucru

    • în loc de cursuri lungi pe care nu le termină nimeni, AI poate livra:
      • „capsule” de învățare de 5–10 minute pe Slack/Teams;
      • exerciții aplicate pe task-ul de azi al angajatului;
      • recomandări personalizate: „văd că lucrezi des cu X, uite 2 bune practici noi”.

Companiile românești care construiesc astfel de „straturi de învățare asistată de AI” peste activitatea zilnică vor avea un avantaj clar la recrutare: tinerii vor simți că nu doar muncesc, ci cresc profesional în mod vizibil.

5. Pași practici pentru companiile din România care vor să implementeze AI „cu oamenii, nu în locul lor”

Mai jos este un plan simplu, în 6 pași, pentru un business (IT sau non-IT) care vrea să folosească AI atât pentru eficiență, cât și pentru a atrage și dezvolta talente tinere.

1. Audit onest al proceselor

  • Unde se irosesc azi ore pe task-uri repetitive?
  • Care sunt procesele unde un junior este folosit ca „robot uman”?
  • Ce tipuri de date/documente avem și pot fi folosite pentru a antrena un asistent intern de AI?

2. Definirea clară a rolului AI în companie

Scris, negru pe alb:

  • ce tipuri de task-uri vrem să automatizăm;
  • ce decizii rămân exclusiv la oameni;
  • cum măsurăm impactul (timp economisit, calitate, satisfacția echipei).

Transparența reduce anxietatea în rândul angajaților. Dacă oamenii știu clar „AI nu e aici să îmi ia jobul, ci să îmi ia 30% din munca mecanică”, reacția e complet diferită.

3. Crearea unui „AI Champion” intern

Nu ai nevoie de un departament întreg de data science ca să începi. Dar ai nevoie de 1–2 oameni responsabili să:

  • testeze tool-uri;
  • documenteze bune practici;
  • antreneze restul echipei;
  • fie punct de contact între IT, HR și management.

4. Integrarea AI în recrutare și onboarding

  • clarifică în anunțuri că firma oferă training de AI;
  • testează la interviu nu „câte tool-uri știi?”, ci cum gândești o problemă și cum ai folosi AI ca să o rezolvi;
  • include zilnic AI în onboarding, nu doar un training teoretic de 2 ore.

5. Construirea de trasee de carieră „AI-aware”

Arată unui tânăr angajat cam așa:

  • anul 1: junior care învață stack-ul și cum să folosească AI în task-urile lui;
  • anii 2–3: responsabil de optimizarea fluxurilor de lucru cu AI pentru o parte din echipă;
  • anii 3–5: rol de arhitect de soluții, product owner, tech lead sau manager, unde AI este integrat în modul de lucru, nu un „extra”.

6. Măsurarea și comunicarea rezultatelor

  • raportează intern: „am redus timpul de livrare cu X% folosind AI + training pentru echipă”;
  • arată la interviuri aceste rezultate – devine un argument puternic de employer branding;
  • folosește datele pentru a ajusta constant programele de formare.

6. De ce merită să abordezi AI ca parteneriat oameni–tehnologie

Seria „AI în Industria IT din România: Servicii și Produse” arată clar: companiile românești pot crea soluții software inteligente, pot automatiza testarea, pot integra AI în DevOps și pot vinde produse SaaS competitive global. Dar toate acestea stau într-un singur lucru: oameni capabili să lucreze cu AI, nu paralizați de frica lui.

Dacă ești angajator, ai practic două variante:

  • să folosești AI ca pretext să respingi candidați – „nu ai experiență, te înlocuiește AI”;
  • sau să folosești AI ca instrument de formare accelerată, care scurtează drumul de la „junior fără experiență” la „profesionist productiv” de la 2–3 ani la 6–12 luni.

Eu pariez pe a doua variantă. Companiile care o aleg vor atrage cei mai buni tineri, îi vor păstra mai mult și vor construi produse și servicii de AI care nu doar „bifează trendul”, ci chiar generează rezultate.

Întrebarea pentru orice business românesc, azi, în decembrie 2025, nu mai este „ne afectează AI-ul?”. Întrebarea corectă este: cum folosim AI ca să ne creștem oamenii și să rămânem relevanți în următorii 5 ani?