Prof. Oliviu Matei avertizează: ori controlezi AI-ul în companie, ori devii dependent de el. Vezi cum transformi AI-ul în partener real de business, nu în risc.
Prof. Oliviu Matei are o formulare tăioasă care lovește direct în miezul discuției despre inteligența artificială:
„Dacă poți controla ceea ce se întâmplă cu AI-ul, vei fi câștigat. Dacă nu, vei deveni un sclav al AI-ului.”
Pentru companiile IT din România, dar și pentru orice business care începe să folosească inteligența artificială, fraza asta nu e metaforă. E plan de management al riscului. În 2025, când aproape fiecare furnizor software împachetează ceva „cu AI” în prezentare, diferența dintre lider și urmăritor e simplă: unii controlează tehnologia, ceilalți sunt duși de ea.
În seria „AI în Industria IT din România: Servicii și Produse”, articolul de față merge exact în direcția asta: cum treci de la „hai să punem și noi AI” la o strategie controlată, care produce rezultate de business – nu doar demo-uri spectaculoase la conferințe.
Vom porni de la avertismentul profesorului Oliviu Matei și îl vom traduce în pași concreți pentru managerii și fondatorii de companii românești: cum controlezi AI-ul, ce înseamnă asta practic în software development, testare, DevOps și produse SaaS și ce trebuie să faci în următoarele 3–6 luni ca să nu rămâi în urmă.
1. Ce înseamnă „să controlezi AI-ul” pentru o companie românească
Pentru un business, „a controla AI-ul” nu înseamnă să scrii modele de la zero în laborator. Înseamnă să controlezi scopul, datele, procesele și impactul.
Pe scurt, o companie controlează AI-ul atunci când:
- știe exact de ce introduce AI (KPI clari, nu doar „inovație”);
- deține controlul asupra datelor cu care antrenează sau alimentează modelele;
- poate explica, audita și corecta deciziile AI;
- are procese și oameni care pot opri, ajusta sau înlocui rapid o soluție AI care greșește;
- nu depinde de un singur tool sau furnizor, fără plan B.
Când nu se întâmplă nimic din cele de mai sus, apare scenariul de „sclav al AI-ului” descris de Oliviu Matei: firma copiază orb orice recomandă vendorul, pierde know-how intern, nu mai înțelege cum ia AI-ul decizii și ajunge blocată într-o tehnologie pe care nu o poate schimba fără costuri uriașe.
Asta contează în România acum pentru că:
- presiunea pe costuri și lipsa de talent senior împing firmele să automatizeze agresiv;
- multe IMM-uri se aruncă direct în tool-uri AI generative fără minimă guvernanță;
- clienții externi (mai ales din UE și SUA) încep să ceară clar cum gestionezi datele și AI-ul în proiectele lor.
Realitatea? E mult mai simplu să construiești controlul de la început decât să repari peste 2 ani un „haos inteligent” deja integrat în toate procesele.
2. AI ca partener, nu „stăpân”: 4 zone-cheie în industria IT din România
În IT-ul românesc, AI-ul lovește în patru zone principale: dezvoltare software, testare automatizată, DevOps și produse SaaS. În fiecare, poți fi partenerul AI-ului sau poți deveni dependent de el.
2.1. Dezvoltare software inteligentă
AI-ul poate crește productivitatea echipelor de development cu 20–40% dacă e integrat corect. Asta înseamnă:
- generare de cod boilerplate;
- refactorizare și identificare de vulnerabilități;
- documentare automată și exemple de utilizare.
Control înseamnă:
- să îți definești clar ce tip de cod are voie AI-ul să scrie (de ex. doar helper functions, nu arhitectură critică);
- să impui review uman obligatoriu pentru tot ce trece de la AI în codebase;
- să blochezi trimiterea de cod confidențial către servicii externe neacoperite contractual.
Lipsă de control arată așa:
- developerii copiază masiv cod generat, fără să înțeleagă logica;
- apar bug-uri subtile, greu de urmărit, pentru că nimeni nu mai știe cine „a gândit” soluția;
- codul seamănă izbitor cu fragmente open source și intri într-o zonă gri de licențiere.
2.2. Testare automatizată cu AI
Pentru companiile românești care fac outsourcing sau produse proprii, testarea e locul unde se pierd multe ore facturabile. AI-ul poate genera teste unitare, poate sugera cazuri edge și poate automatiza regression testing.
Controlul în testare înseamnă:
- să definești clar ce acoperă AI-ul (de ex. teste unitare și de integrare de bază) și ce rămâne manual (UX, scenarii de business complexe);
- să monitorizezi rata de false positive și false negative;
- să păstrezi ownership-ul asupra suitei de teste, nu să fie un rezultat opac al unui tool extern.
Dacă doar apeși pe un buton și „AI-ul îți face testele”, ai pierdut partida. În momentul în care tool-ul se schimbă, licența crește sau vendorul dispare, rămâi fără plasă de siguranță.
2.3. DevOps cu AI: între automatizare și „pilot automat orb”
În DevOps, AI-ul e folosit pentru:
- predicția incidentelor;
- recomandări de scalare a infrastructurii;
- optimizare de costuri în cloud.
Aici riscul de a deveni „sclav al AI-ului” e mare: mulți admini ajung să apese „apply recommendations” fără să înțeleagă efectul. Când factura de cloud explodează sau aplicația cade în vârf de trafic, nimeni nu știe exact de ce.
Control în DevOps înseamnă:
- politici clare: ce recomandări se aplică automat și ce necesită aprobare umană;
- logging și audit trail pentru deciziile AI-ului;
- simulări (what-if) înainte de a aplica optimizări majore.
2.4. Produse SaaS românești cu AI integrat
Tot mai multe startup-uri și companii românești pun AI peste produse SaaS existente: chatboți, scoring automat, generare de rapoarte, asistenți inteligenți. Aici miza e dublă: nu doar tu trebuie să controlezi AI-ul, ci trebuie să îi oferi clientului senzația și realitatea controlului.
Funcții esențiale pentru asta:
- posibilitatea de a vedea și edita deciziile AI (ex.: scoruri, clasificări, generări de conținut);
- setări clare de confidențialitate și retenție a datelor;
- opțiunea „AI on/off” pe anumite fluxuri critice;
- loguri explicabile („de ce am primit acest scor / această recomandare?”).
Dacă produsul tău SaaS pare o „cutie neagră cu AI”, companiile vestice serioase vor ezita să îl adopte sau îl vor testa doar limitat.
3. Beneficii reale ale AI-ului când îl controlezi corect
Când AI-ul este bine guvernat, beneficiile pentru o companie IT din România sunt foarte concrete.
3.1. Productivitate măsurabilă, nu „sentiment de viteză”
Diferența dintre hype și realitate stă în metrici. Un program de AI controlat ar trebui să vină cu:
- reducere de 20–30% a timpului de development pe anumite tipuri de taskuri;
- creștere a acoperirii testelor cu 30–50%, fără creșterea echipei;
- scădere de 10–25% a costurilor de infrastructură prin optimizări ghidate de AI (nu aplicate orbește).
Fără aceste cifre, „AI-ul” din companie e doar marketing intern.
3.2. Scalare mai rapidă cu echipe mai mici
Piața românească de IT suferă de lipsă de seniori, nu de lipsă de proiecte. AI-ul controlat îți permite:
- să ridici productivitatea developerilor mid-level;
- să reduci presiunea pe arhitecți și tech lead-i (AI ca „asistent tehnic”);
- să standardizezi bune practici prin „cod generat după guidelines interne”.
Rezultatul: poți livra proiecte internaționale cu echipe mai compacte, fără să arzi oamenii în overtime continuu.
3.3. Diferențiere pe piața globală
Companiile românești care știu să explice clienților lor cum folosesc AI-ul devin mai credibile decât cele care afișează doar buzzwords în prezentări. Un slide clar cu:
- ce tool-uri AI folosești;
- ce date introduci acolo;
- cum protejezi confidențialitatea;
- ce rol joacă oamenii în review și decizie;
…valorează mai mult decât orice slogan de tip „powered by AI”.
4. Riscurile concrete dacă „devii sclav al AI-ului”
Avertismentul lui Oliviu Matei nu e teorie. Se traduce în pierderi foarte tangibile pentru business.
4.1. Dependență totală de un singur furnizor
Când îți construiești toate fluxurile de lucru, pipeline-urile de ML și integrarea în produs peste un singur provider și nu ai alternativă:
- orice schimbare de preț te lovește direct în P&L;
- orice incident major la acel provider îți blochează produsele;
- migrarea devine aproape imposibilă tehnic sau financiar.
4.2. Pierderea know-how-ului intern
Dacă, în 2–3 ani, tot ce ține de arhitectură, security, optimizare e „lăsat pe seama AI-ului”, firma ajunge într-un punct periculos:
- oamenii nu mai știu să ia decizii fără tool;
- devine tot mai greu să angajezi și să crești seniori reali;
- valoarea companiei scade, pentru că investitorii văd doar un integrator de API-uri, nu un producător de know-how.
4.3. Risc legal și reputațional
AI-ul care decide fără control poate genera:
- încălcări ale GDPR prin utilizarea greșită a datelor;
- discriminări în scoring sau recomandări;
- conținut generat care încalcă drepturi de autor.
Unde ajungi? Contracte pierdute, audituri dure, clienți mari care nu mai vor să audă de tine. Pentru un furnizor român care trăiește din câțiva clienți strategici, un astfel de incident poate închide firma.
5. Ce pot face managerii români în următoarele 90 de zile
Discuția despre „controlul AI-ului” are sens doar dacă se transformă rapid în acțiuni. Mai jos e un plan realist pentru următoarele 3 luni.
5.1. Fază 1: Clarifică scopul (săptămâna 1–2)
- Alege 1–2 zone pilot: de exemplu, generare de cod și testare automată.
- Definește KPI măsurabili (ex.: timp mediu de rezolvare task, acoperire teste, număr de bug-uri post-release).
- Stabilește ce nu vei face cu AI-ul (ex.: decizii financiare automatizate fără review, management de personal etc.).
5.2. Fază 2: Pune reguli de joc (săptămâna 3–6)
- Creează un AI policy intern pe 2–3 pagini, nu un document de 50 de pagini pe care nu-l citește nimeni. Răspunde la întrebări simple:
- ce tool-uri AI sunt aprobate;
- ce date pot fi introduse în ele;
- cine aprobă adoptarea unui nou tool.
- Introdu un proces minim de AI risk review pentru proiectele noi: 20 de minute într-un meeting de design, în care se discută „unde băgăm AI și ce se întâmplă dacă dă greș”.
5.3. Fază 3: Construiește capabilități interne (săptămâna 7–12)
- Alege 1–2 oameni per echipă care devin „AI champions”:
- testează tool-uri;
- documentează bune practici;
- fac knowledge sharing intern.
- Pornește un mic program intern de upskilling:
- workshop-uri hands-on de prompt engineering pentru dev/test/DevOps;
- ghiduri scurte cu exemple concrete de „prompt bun” vs „prompt slab”.
La finalul acestor 90 de zile, compania nu va avea „AI perfect”, dar va avea ceva mult mai valoros: control conștient asupra felului în care experimentează cu AI-ul.
6. Unde se leagă toate acestea de viitorul IT-ului românesc
Industria IT din România are o șansă rară: să treacă de la outsourcing simplu la furnizare de servicii și produse cu AI integrat, competitive global. Dar asta nu se va întâmpla prin colecționare de demo-uri și prezentări frumoase.
Mesajul profesorului Oliviu Matei este, în esență, un mesaj de strategie de business: AI-ul va fi ori cel mai bun partener al tău, ori un stăpân capricios care îți dictează costuri, procese și riscuri. Nu există zonă neutră.
Dacă ești manager, fondator sau director tehnic într-o companie IT din România, întrebarea relevantă pentru 2026 nu este „folosim sau nu AI?”. Mult mai corect este:
- Unde vrem să fim pe lanțul de valoare AI: creatori de soluții controlate sau doar utilizatori dependenți de alții?
Iar răspunsul începe cu pașii mici, făcuți acum: claritate de scop, reguli simple, proiecte pilot bine alese și o cultură în care AI-ul este asistent, nu „judecător suprem”.
Dacă poți controla ceea ce se întâmplă cu AI-ul în organizația ta, vei fi câștigat. Dacă nu, deciziile tale de azi îți vor dicta mâine dependența.