Harmonic, unicorn fondat de românul Tudor Achim, arată cum arată AI-ul serios: superinteligență matematică, raționament și produse reale pentru business.
De la medalie de aur la unicorn: povestea care arată unde merge AI-ul
Un model de inteligență artificială care ia medalie de aur la Olimpiada Internațională de Matematică și o rundă de finanțare de 120 milioane dolari în doar doi ani de la lansare. Asta a reușit Harmonic, startup-ul fondat de românul Tudor Achim și Vlad Tenev, ajuns la o evaluare de 1,45 miliarde dolari.
Asta nu e doar o știre de „încă un unicorn cu fondator român”. E un semnal clar despre direcția în care se duce AI-ul și despre cum poate arăta, foarte concret, inteligența artificială în industria IT, inclusiv pentru companiile din România care vor să rămână relevante în 2026–2028.
În seria „AI în Industria IT din România: Servicii și Produse”, povestea Harmonic e un exemplu aproape perfect: combină cercetare grea (matematică de nivel olimpic), un produs clar (modelul Aristotle) și aplicabilitate directă în business, acolo unde raționamentul corect și fiabilitatea nu sunt doar „nice to have”, ci vitale.
Ce este Harmonic și de ce contează „superinteligența matematică”
Harmonic este un startup de AI fondat în 2023, în Palo Alto, de Tudor Achim (inginer de origine română) și Vlad Tenev (cofondator Robinhood). În doar doi ani, compania a strâns 295 milioane dolari și a ajuns unicorn, cu o evaluare de 1,45 miliarde dolari.
Esența produsului lor e clară: „superinteligență matematică” – un model AI care nu doar „vorbește frumos”, ci gândește riguros. Modelul lor, numit Aristotle, este construit pentru:
- rezolvarea problemelor avansate de matematică;
- raționament pas cu pas;
- verificare formală a rezultatelor, pentru a reduce halucinațiile.
Pe scurt, Harmonic merge în direcția pe care multe companii IT românești încep abia acum să o ia în serios: AI care nu doar generează text, ci rezolvă corect probleme complexe. Aici e diferența cheie față de modelele generaliste de tip LLM pe care le folosim cu toții.
„Această finanțare ne permite să avansăm această fundație și mai departe și mai rapid, în timp ce implementăm agresiv Aristotle în industrii unde fiabilitatea este esențială”, spune Tudor Achim.
Fiabilitate. Nu „wow effect”. Asta e direcția sănătoasă pentru AI în business.
Aristotle: de la Olimpiada de Matematică la aplicații de business
Aristotle a atins recent performanțe de medalie de aur la Olimpiada Internațională de Matematică (IMO). Pentru context: IMO este standardul absolut în matematică pentru liceeni, unde ajung cei mai buni elevi din lume. Faptul că un model AI se poate bate cu ei – și chiar îi poate depăși – nu e doar PR, ci un indicator clar de nivel de raționament.
Modelul este deja disponibil prin API în versiune beta și este folosit de matematicieni și cercetători. Dar partea interesantă pentru noi nu e olimpiada, ci cum se traduce asta în aplicații concrete pentru companii.
Unde are sens un model ca Aristotle în business
Un model de superinteligență matematică poate deveni un motor de raționament în spatele multor produse software:
- Fintech și banking: pricing de produse complexe, modele de risc, optimizare de portofolii, detecție de anomalii în tranzacții;
- Asigurări: calcul de prime, modelare de scenarii, actuariat asistat de AI;
- Telecom & energie: optimizarea rețelelor, prognoze de consum și cost, simulări multi-scenariu;
- Manufactură și logistică: optimizarea rutelor, planificarea producției, management avansat de stocuri;
- Healthtech: analiză de date clinice, modele statistice complexe, simulări farmacologice.
Pentru un integrator IT sau o firmă de dezvoltare software din România, asta înseamnă două lucruri concrete:
- Poți construi produse SaaS unde valoarea nu mai e doar UI-ul, ci „creierul” matematic din spate;
- Poți poziționa serviciile tale de AI pentru companii ca fiind orientate spre decizii corecte, nu doar automatizări de text.
În seria noastră despre AI în industria IT din România, Harmonic marchează clar o trecere: de la „AI care scrie” la AI care demonstrează.
Ce putem învăța în mod practic din cazul Harmonic
Majoritatea firmelor IT românești nu vor construi următorul unicorn de la Palo Alto. Dar pot lua câteva lecții foarte aplicate din modul în care Harmonic și-a gândit produsul și strategia.
1. Focus pe o problemă îngustă, dar critică
Harmonic nu a încercat să construiască „AI pentru orice”. A ales matematica, o zonă îngustă, dar extrem de valoroasă, cu o proprietate esențială:
matematica poate fi verificată formal.
Pentru o firmă IT din România, asta se poate traduce așa:
- alege un domeniu unde corectitudinea poate fi măsurată clar (de ex. reconciliere contabilă, calcul de discounturi, optimizare de rute);
- construiește modele AI specializate, nu doar integrare generică de LLM;
- pune de la început în arhitectură mecanisme de verificare (reguli, motoare de business, teste automate).
2. Raționament + verificare formală > „text frumos”
Modelele mari de limbaj sunt bune la conversație, dar prost stau la calcule precise și la respectarea strictă a regulilor. Harmonic a mers pe combinația:
- raționament pas cu pas;
- verificare matematică a fiecărui pas.
În software-ul de business, un pattern similar se poate implementa prin:
- folosirea AI pentru a propune pașii de rezolvare (de ex. în pricing, forecasting, planificare);
- validarea fiecărui pas prin motoare de reguli, baze de date, simulări sau teste unitare generate automat;
- refuz explicit al răspunsului acolo unde încrederea modelului sau verificările nu trec.
Asta e esențial dacă vrei să vinzi servicii AI pentru corporații în România, în domenii reglementate (bănci, asigurări, utilități): nu vinzi „magie”, vinzi decizii controlabile.
3. AI ca „motor invizibil” în produsele tale
Aristotle e un model care trăiește „în spate”, accesibil prin API. Utilizatorul final nu are de ce să știe cum îl cheamă, ci doar că produsul:
- ia decizii mai bune;
- calculează mai repede;
- greșește mai rar.
Asta e o schimbare de mindset importantă pentru firmele românești de IT:
- nu trebuie să construiești „propriul tău LLM”;
- poți folosi modele specializate (ca Aristotle sau altele similare) ca infrastructură de inteligență;
- diferențierea ta rămâne la nivel de:
- înțelegere de industrie;
- UX și workflow;
- integrare cu sistemele clientului;
- guvernanță, securitate, audit.
Cum poate folosi o companie IT din România un model de tip Harmonic
Dacă ești CEO, CTO sau manager de produs într-o companie IT românească și vrei să treci de la POC-uri de chat la produse AI serioase, iată un cadru simplu pe 4 pași.
1. Identifică procese „matematizabile” la clienții tăi
Caută zone unde:
- se calculează scoruri, prețuri, riscuri;
- se fac prognoze (vânzări, consum, fluxuri de numerar);
- se iau decizii bazate pe multe variabile (creditare, underwriting, logistică);
- există deja Excel-uri foarte complicate sau cod plin de formule.
Acolo are sens să propui un motor AI de raționament matematic, nu doar un chatbot.
2. Propune un co-pilot de decizie, nu înlocuire de oameni
Modelele precum Aristotle sunt ideale ca „second opinion”:
- sugerează variante de decizie;
- explică pașii de calcul;
- semnalează anomalii sau cazuri atipice.
Pentru România, unde există încă multă reticență la „AI care ia decizii în locul nostru”, poziționarea de co-pilot funcționează mai bine decât promisiunile de automatizare completă.
3. Integrează AI cu regulile interne ale clientului
Un motiv pentru care multe proiecte de AI eșuează în companii mari este că modelul nu „știe regulile casei”. Un proiect bine făcut va:
- preia din sistemele clientului reguli de business existente;
- definește împreună cu stakeholderii zonele de libertate ale AI (unde poate propune variante);
- pune praguri clare de aprobări umane (de ex. orice decizie peste o anumită sumă trebuie validată).
Modelele de tip Harmonic aduc raționamentul; tu, ca firmă de software, aduci contextul local și controlul.
4. Măsoară și comunică impactul în cifre
Ca să vinzi AI B2B în România, poveștile frumoase nu ajung. Trebuie:
- KPI clari (timp de analiză redus cu X%, număr de erori redus cu Y%, venituri crescute cu Z%);
- A/B testing acolo unde se poate;
- rapoarte periodice care arată cum „gândește” sistemul.
Acesta este genul de abordare care transformă un proiect AI din „pilot interesant” în contract recurent.
De ce apar unicorni cu fondatori români în AI – și ce înseamnă asta pentru ecosistemul local
Harmonic nu este singurul „unicorn” cu ADN românesc în tehnologie. Dar e printre cele mai relevante exemple pentru zona de inteligență artificială aplicată.
Profilul lui Tudor Achim spune multe despre direcția în care ar trebui să meargă și ecosistemul local:
- studii solide în Matematică-Informatică (Carnegie Mellon);
- doctorat în Informatică la Stanford;
- experiență în alte startup-uri deep tech, inclusiv helm.ai (mașini autonome);
- expunere la companii de produs (Quora).
Ce înseamnă asta pentru România?
- avem deja talent tehnic foarte bun în AI, matematică și informatică;
- lipsesc încă destule produse deep tech construite din România pentru piața globală;
- zona de AI în software românesc este încă dominată de outsourcing și integrare, nu de R&D propriu.
Veștile bune pentru 2026–2028:
- apar incubatoare, acceleratoare și linii de finanțare dedicate AI;
- tot mai multe companii IT românești își construiesc proprii stack-uri de AI (nu doar plug-and-play);
- clienții enterprise locali încep să ceară proiecte mai serioase: nu doar chatboți, ci sisteme de decizie asistată.
Harmonic e un reper: arată ce se poate construi când combini talent regional cu viziune globală și cu un focus pe probleme dure, nu doar pe trenduri.
Ce urmează pentru companiile românești care vor să prindă trenul AI
Realitatea? Nu ai nevoie de 295 milioane de dolari ca să începi să aplici aceleași principii în compania ta IT.
Ai nevoie de:
- un domeniu de business unde matematica și regulile sunt deja acolo;
- 1–2 oameni tehnici buni pe AI/ML și inginerie software;
- un client dispus să testeze ceva mai ambițios decât un chatbot;
- disciplina de a măsura, îmbunătăți și controla constant modelul.
Seria „AI în Industria IT din România: Servicii și Produse” e gândită exact pentru acest punct în care ne aflăm acum: între hype-ul inițial și nevoia de implementări serioase. Cazul Harmonic arată unde se poate ajunge. Următorul pas ține de tine:
- vei rămâne la integrarea generică de modele de limbaj;
- sau vei folosi AI ca motor de raționament în produsele și serviciile tale?
Dacă ai deja un produs software sau un client unde matematica „curge prin pereți”, acum e momentul să îl transformi într-un exemplu local de superinteligență aplicată.