Modelul care a dus mulți programatori spre joburi bine plătite după 2-3 ani de pregătire pierde teren. Potrivit lui Iulian Stanciu, antreprenor și fost CEO e-MAG, valoarea economică nu mai stă în execuția de cod, ci în înțelegerea profundă a sistemelor bazate pe inteligență artificială.
Schimbarea afectează direct felul în care se intră în profesie. Dacă până de curând câțiva ani de studiu puteau fi suficienți pentru un rol de început, noul reper indicat de Stanciu urcă la 9 ani. El compară direct nivelul de dificultate cu specializarea în neurochirurgie, ceea ce înseamnă o perioadă de formare de trei-patru ori mai lungă.
În intervenția sa, citată de Financiarul, Iulian Stanciu a explicat clar direcția: „IT-ul aşa cum a fost până acuma va fi disruptive, în sensul în care nu mai înveţi doi-3 ani şi pe urmă gata, ţi-ai găsit job uşor. IT-ul va fi ca specializarea la neurochirurgie în medicină în care se studiază 9 ani. Deci va trebui să studiezi mult mai mult pentru a înţelege în profunzime arhitecturi de sisteme şi cum funcţionează, astfel încât să ştii ce să-i ceri agentului ai să facă OK şi să ştii dacă a făcut bine şi n-a făcut bine.”
Companiile locale de tehnologie care și-au construit costurile pe volume mari de sarcini repetitive și recrutare accelerată pot automatiza acum aceste activități. Rolurile de bază își pierd din valoarea adăugată. În locul lor, organizațiile caută oameni care pot defini arhitectura, formula precis cerințele pentru sistemele AI și verifica acuratețea rezultatelor.
Piața muncii se separă tot mai clar între execuție automatizată și expertiză greu de înlocuit. Presiunea se mută pe competențele rare, legate de arhitectura de sistem și supravegherea execuției AI. Capacitatea de a scrie cod, singură, nu mai este suficientă. Angajatorii vor suporta costuri ridicate pentru retenția specialiștilor de vârf, în timp ce vor avea tot mai puține motive să păstreze rolurile de bază.
Costul tranziției apasă atât pe angajații existenți, cât și pe candidații noi. Pentru cei deja în domeniu, reconversia cere investiții mari de timp și efort în studiul arhitecturilor de sistem, iar un curs scurt nu rezolvă problema. Pentru cei care vor să intre acum în industrie, accesul facil și remunerația rapidă devin excepții.
Pe măsură ce sistemele AI preiau sarcinile tehnice de bază, companiile sunt obligate să își schimbe structura organizațională. Scad activitățile de rutină și crește nevoia de validare, guvernanță tehnică și calibrare a rezultatelor. Stanciu a rezumat această limită a automatizării astfel: „Deci e foarte important asta, să ştii tu să faci tot ce face el pentru a ştii dacă a făcut bine şi n-a făcut bine şi pentru a-l putea calibra corect. Deci nevoia de arhitecţi şi de oameni în zona asta va fi în continuare mare şi acei oameni sunt cei care vor reuşi să câştige bine şi să aibă succes pe urmă.”
În România, tranziția se simte deja, chiar dacă viteza exactă, fondurile europene dedicate și costurile cursurilor de specializare în arhitectură AI rămân neclare. Direcția indicată este însă fermă: sarcinile standardizate din IT vor fi transferate rapid către AI, iar arhitectura, supravegherea și calibrarea sistemelor rămân dependente de expertiza umană.
