AI schimbă joburile IT: anxietate, dar şi şansă nouă

AI schimbă regulile în IT. Majoritatea companiilor încă nu ţin pasul

„Îmi caut un job în IT de mai bine de patru luni… iar ceea ce ştiu să fac poate foarte simplu să fie făcut astăzi şi cu AI.”

Vlad, 22 de ani, masterand la Informatică, nu e o excepţie. Exact acelaşi dialog se repetă în Bucureşti, Cluj, Iaşi sau Timişoara: tineri bine pregătiţi tehnic, dar respinşi pentru că nu au „experienţă”, în timp ce companiile se întreabă cum să folosească AI în business fără să-şi sperie echipele.

Realitatea e dură pentru ambele părţi:

• pentru tineri: rolurile entry-level clasice dispar sau se subţiază
• pentru companii: presiunea de a introduce AI în IT creşte, dar nu există suficient know-how intern

Articolul din ZF despre anxietatea generaţiei Z faţă de inteligenţa artificială deschide o discuţie mult mai mare: cum arată, de fapt, o strategie sănătoasă de AI în companiile IT din România şi ce înseamnă asta pentru angajare, formare şi retenţie.

În acest articol, privesc subiectul din perspectiva business-ului: ce trebuie să schimbe angajatorii români dacă vor să implementeze AI responsabil, să atragă tineri ca Vlad şi să obţină rezultate reale, nu doar prezentări frumoase în board.

---

1. Ce schimbă concret AI în joburile de IT din România

Inteligenţa artificială nu „fură” generic joburi, dar descompune joburile în sarcini. Iar sarcinile repetitive, previzibile şi documentate ajung primele în grija AI-ului.

În IT, asta loveste exact acolo unde era „curtea de joacă” a juniorilor:

• scriere de cod boilerplate
• testare manuală repetitivă
• documentaţie tehnică iniţială
• căutare de soluţii standard pe StackOverflow / GitHub
• generare de rapoarte şi analize simple

Acum toate aceste activităţi pot fi făcute de:

• copiloţi de programare (GitHub Copilot, CodeWhisperer etc.)
• instrumente de testare automată bazate pe AI
• agenţi AI integraţi în tool-urile DevOps

Asta are trei efecte directe asupra pieţei muncii IT din România:

1. Rolurile entry-level clasice se comprimă. Nu dispar complet, dar volumul de muncă „ușoară” care justifica 5 juniori poate fi acum preluat de 2 oameni + AI.
2. Job description-urile se mută rapid spre „problem solving”, nu doar executie: „definire problemă”, „gândire critică”, „înţelegere produs şi business”.
3. Experienţa care contează se schimbă: nu mai ajunge să ştii un framework; trebuie să ştii cum îl foloseşti împreună cu AI-ul pentru a livra mai repede şi mai bine.

Companiile care continuă să caute juniori „să dea clickuri” sau „să scrie cod de rutină” vor descoperi că aceste roluri sunt pur şi simplu prea scumpe faţă de ce poate face AI.

Aici apare paradoxul: generaţia Z e cea mai deschisă la AI (peste 75% folosesc instrumente AI pentru învăţare), dar e şi cea mai respinsă la angajare pentru „lipsă de competenţe relevante”. Nu tinerii sunt problema, ci standardele după care îi evaluăm.

---

2. De ce simt tinerii anxietate – şi ce mesaj greşit transmite business-ul

Cifrele din studiile recente sunt foarte clare:

• peste 58% dintre tinerii Gen Z sunt entuziasmaţi de AI în muncă
• aproximativ 46% se tem totuşi că le va afecta cariera

Cum ajung exact aceiaşi oameni să fie şi entuziasmaţi, şi speriaţi? Pentru că mesajul pe care îl primesc e contradictoriu:

• universităţile şi mediul online le spun: „învaţă AI, e viitorul”
• anunţurile de job le spun: „ai nevoie de 2–3 ani experienţă reală cu proiecte în producţie”
• interviurile tehnice le spun: „Ce poţi face tu, poate face şi ChatGPT”

Tinerii reacţionează raţional: folosesc intens AI pentru a învăţa şi a produce mai mult, dar se întreabă pe bună dreptate: „Dacă AI face munca de junior, unde mai intru eu în film?”

Aici intervine responsabilitatea companiilor româneşti. Fără un cadru clar:

• AI devine ameninţare în loc să devină instrument de creştere
• candidaţii buni evită companiile care comunică doar „automatizăm, reducem costuri” fără să vorbească şi de dezvoltarea oamenilor
• managerii de echipă trăiesc aceeaşi anxietate, deci blochează intuitiv iniţiativele de AI

Dacă vrei să implementezi AI în business şi să atragi generaţia Z, mesajul trebuie să fie altul: „AI preia rutina, tu preiei responsabilitatea.”

---

3. Ce pot face companiile: de la „executanţi” la „problem solvers” încă din prima zi

Companiile IT care vor să rămână relevante în România după 2025 trebuie să-şi regândească modelul de joburi entry-level. Asta nu înseamnă doar un anunţ mai modern pe LinkedIn, ci o schimbare structurală.

3.1. Redefineşte rolurile juniorilor în logica AI

Noile roluri pentru tineri nu ar trebui să fie „scrie cod la ce ţi se dă”, ci:

• „definire de probleme” – să înţeleagă clar de ce construim ceva, ce metrici impactează, ce constrângeri există
• „rezolvare de probleme cu AI în buclă” – design de soluţii în care AI este partener: prompt engineering, evaluarea output-ului, testare, rafinare
• „integrare şi validare” – să fie persoana care verifică, ajustează, conectează rezultatele AI la realitatea produsului şi a clientului

Concret, un job description de „Junior Developer cu AI” realist în 2025 ar trebui să includă:

• responsabilitate de a folosi constant un copilot de programare
• obiectiv de productivitate (de ex. număr de task-uri/story points) calibrat pe lucrul cu AI
• task-uri clare de "curatare" şi validare a codului generat de AI
• participare la discuţii de arhitectură, nu doar execuţie oarbă

3.2. Include AI în procesul de onboarding, nu doar în prezentări

Un plan de onboarding modern pentru juniori în era AI ar trebui să aibă, în primele 90 de zile:

1. Training practic de instrumente AI folosite în firmă
   – copilot de cod, asistenţi pentru documentaţie, tool-uri de QA automate.

2. Exerciţii ghidate de tip „human in the loop”
   – juniorul porneşte de la o cerinţă de business, foloseşte AI pentru cod, teste, documentaţie şi apoi revizuieşte împreună cu un mentor.

3. Mini-proiect de valoare reală
   – nu un „pet project” dummy, ci o mică îmbunătăţire reală: un script, un dashboard, o automatizare în DevOps. Cu scop, metri şi impact clar.

1. Feedback explicit pe competenţe de AI
   – nu doar „eşti bun / mai lucrează la algoritmi”, ci: „şti să structurezi un prompt”, „şti să verifici output-ul AI”, „şti să alegi între a scrie tu codul sau a folosi AI”.

Companiile care introduc aceste elemente au două avantaje imediate:

• cresc productivitatea echipei de IT fără să ardă oamenii
• devin mult mai atractive pentru tinerii care caută „job în IT cu AI, nu împotriva AI”

---

4. AI ca instrument de formare internă: avantaj strategic pentru companiile româneşti

Multe companii se gândesc la AI doar ca la o tehnologie de produs: un feature nou în SaaS, un modul de analiză predictivă, un chatbot pentru suport. Ce ignoră încă este faptul că AI poate deveni cel mai puternic motor de formare internă.

4.1. De ce contează formarea în AI „in house”

Când formezi oamenii în jurul AI în interiorul companiei:

• creezi expertiză specifică domeniului tău (banking, logistică, retail, e-commerce, sănătate etc.)
• scazi dependenţa de consultanţi externi
• atragi şi păstrezi tineri care vor să crească rapid

Iar pentru piaţa de IT din România, unde salariile cresc dar presiunea pe marje e tot mai mare, productivitatea augmentată de AI nu e un moft, e diferenţa dintre profit şi stagnare.

4.2. Cum poate arăta un program intern de AI pentru echipa de IT

Un program minim viabil, aplicabil într-o companie medie (50–200 de oameni în IT), poate conţine:

1. Workshop de alfabetizare AI pentru toată echipa tehnică
   – ce poate şi ce nu poate AI în development, testare, DevOps, suport.

2. Laboratoare pe roluri

   • pentru dezvoltatori: proiecte cu copiloţi de cod, refactoring automat, generare de teste
   • pentru QA: generare de scenarii de test, testare exploratorie asistată de AI
   • pentru DevOps: scripturi de automatizare, monitorizare şi alertare inteligentă

3. Standard intern de utilizare AI
   – reguli clare despre cod generat, securitate, confidenţialitate, review, ownership.

4. Mentorat pe proiecte reale
   – fiecare echipă îşi alege un proces pe care îl îmbunătăţeşte cu AI în 3–6 luni, cu obiective măsurabile (timp redus, bug-uri mai puţine, timp de lansare scurtat etc.).

5. Recunoaştere formală
   – badge-uri interne, promovări şi bonusuri legate explicit de adoptarea eficientă a AI, nu doar de „orele suplimentare”.

Astfel, AI nu mai apare ca un „pericol extern”, ci ca un ecosistem de învăţare şi inovaţie în interiorul companiei.

---

5. Cum arată o strategie responsabilă de AI pentru angajatorii din România

O strategie sănătoasă de AI într-o companie IT românească ar trebui să atingă cinci zone:

5.1. Claritate: ce automatizăm şi de ce

Formula e simplă:

Automatizăm sarcini, nu oameni.

Compania trebuie să spună public (şi sincer):

• ce tip de sarcini vor fi automatizate în următorii 1–3 ani
• ce tip de roluri vor evolua, nu vor dispărea
• cum arată traseele de carieră noi: de exemplu, „Junior QA → AI Test Engineer → Test Lead cu AI”.

5.2. Reskilling şi upskilling ca parte din P&L, nu din „CSR”

Bugetul de formare în AI nu e un cost de imagine, e investiţie directă în productivitate. O regulă practică folosită deja de companii cu rezultate bune:

• 1–3% din fondul de salarii IT direcţionat anual către formare în AI (cursuri, workshopuri, timp protejat pentru învăţare pe proiecte reale)

5.3. Standard etic şi de securitate

Generaţia Z e mult mai atentă la:

• cum sunt folosite datele
• unde se păstrează codul
• cine are acces la ce generează AI

Un „AI playbook” intern trebuie să acopere clar:

• ce date nu ajung niciodată în sistemele AI
• cine îşi asumă calitatea şi securitatea codului generat
• cum se face auditul tehnic şi legal.

5.4. Implicarea efectivă a tinerilor în deciziile de AI

Dacă vrei ca Vlad şi colegii lui să nu mai simtă AI-ul ca pe un rival, pune-i la masă când discuţi:

• ce tool-uri de AI adopţi
• cum arată fluxurile noi de lucru
• ce KPI-uri vei urmări

Nu doar pentru că „e frumos”, ci pentru că ei sunt cei mai buni beta-testeri de AI. Folosesc deja zilnic astfel de instrumente pentru învăţare şi side-projects.

5.5. Comunicarea onestă în anunţurile de job

Anunţurile de job pentru IT ar trebui să spună explicit:

• „Folosim AI în: X, Y, Z”
• „Ne aşteptăm să fii confortabil să lucrezi cu: copilot de cod, tool-uri de testare AI etc.”
• „Te ajutăm să creşti în zona asta prin: traininguri, mentori, proiecte specifice”.

Asta filtrează natural candidaţii şi atrage exact oamenii care vor să facă pasul următor, nu pe cei care speră să rămână 5 ani pe acelaşi tip de task-uri manuale.

---

6. Unde se leagă toate acestea de „AI în Industria IT din România: Servicii şi Produse”

Seria „AI în Industria IT din România: Servicii şi Produse” vorbeşte mult despre ce pot construi companiile româneşti cu AI: produse SaaS inteligente, testare automatizată, DevOps augmentat, soluţii personalizate pentru clienţi globali.

Dar adevărul incomod este că nu poţi avea:

• produse inteligente
• servicii IT cu valoare mare
• proiecte AI bine livrate

fără o forţă de muncă pregătită pentru AI, nu doar speriată de AI.

Vlad şi generaţia lui nu sunt doar candidaţi la primul job. Sunt exact oamenii care vor construi următoarea generaţie de produse IT româneşti bazate pe AI – dacă le dăm şansa să lucreze cu AI din prima zi, nu să concureze absurd cu el.

Pentru managerii şi fondatorii de companii IT din România, întrebarea reală pentru 2025–2026 nu mai este „folosim sau nu AI?”, ci:

„Construim o strategie de AI în care oamenii cresc împreună cu tehnologia sau sperăm că ne descurcăm cu outsourcing şi câteva tool-uri gratuite?”

Dacă alegi prima variantă, următorul pas logic este să-ţi pui pe hârtie:

• ce roluri din echipă sunt afectate de AI
• ce roluri noi pot apărea (AI Engineer, AI QA, AI Product Analyst)
• ce program intern de formare poţi lansa în următoarele 3–6 luni

Iar când vei avea în faţă următorul „Vlad” la interviu, întrebarea nu ar mai trebui să fie „ce ştii să faci pe care nu-l poate face AI?”, ci „cum ai folosi AI, împreună cu noi, ca să construim ceva valoros pentru clienţi?”.