Inteligența artificială începe să schimbe nu doar viteza cu care se scrie cod, ci și structura echipelor din IT. Unele proiecte pot fi realizate de echipe mai compacte, în care oamenii petrec mai puțin timp cu sarcinile repetitive și mai mult cu arhitectura, verificarea, securitatea și deciziile de produs. În același timp, însă, AI poate elimina tocmai o parte dintre sarcinile prin care developerii juniori învățau până acum meseria.
Nouă din zece profesioniști din tehnologie folosesc deja instrumente AI în activitatea lor, iar peste 80% spun că acestea le-au crescut productivitatea, potrivit raportului DORA – State of AI-assisted Software Development 2025, realizat de Google Cloud pe baza răspunsurilor a aproape 5.000 de profesioniști din tehnologie. Există însă și o doză importantă de neîncredere: aproape o treime dintre respondenți spun că au puțină sau deloc încredere în codul generat de AI.
AI scrie mai repede. Oamenii trebuie să verifice mai mult
Modelul tradițional al industriei software presupunea o relație relativ directă între dimensiunea și complexitatea proiectului și numărul de specialiști necesari pentru a-l realiza. Instrumentele de inteligență artificială încep să slăbească această legătură.
O parte dintre activitățile de dezvoltare, testare și documentare pot fi accelerate sau automatizate, ceea ce înseamnă că un volum mai mare de lucru nu trebuie să ducă automat și la creșterea echipei.
Wolfpack Digital, companie românească de dezvoltare de produse digitale cu birouri în Cluj-Napoca și Dublin, spune că folosește deja AI în dezvoltare, design și testare, dar păstrează verificarea umană și controalele de securitate pentru produsele care ajung la utilizatori.
„Inteligența artificială ne permite să reducem timpul consumat pe anumite sarcini, dar nu putem transfera către AI și responsabilitatea pentru produs. Dacă un instrument generează cod în câteva secunde, cineva trebuie în continuare să știe dacă acel cod este bun, dacă se potrivește cu arhitectura produsului și dacă este sigur. Ajungem astfel să scriem mai puțin manual, dar să verificăm și să decidem mai mult”, spune Victor Motogna, Head of Engineering în cadrul Wolfpack Digital.
Schimbarea nu înseamnă însă, pur și simplu, înlocuirea oamenilor cu inteligență artificială.
„Nu vedem AI ca pe o metodă prin care o echipă de zece oameni devine pur și simplu una de trei. Schimbarea este în felul în care lucrează acea echipă. Oamenii pot avea mai multă autonomie, pot înțelege o parte mai mare din produs și pot folosi AI pentru activitățile repetitive, fără să fie nevoie să adăugăm automat un nou rol de fiecare dată când crește volumul de lucru”, explică Adrian Florian, co-CEO Wolfpack Digital.
Mai mult cod livrat nu înseamnă automat un produs mai bun
Creșterea vitezei vine însă cu o condiție: sistemele de verificare trebuie să evolueze în același ritm.
Datele DORA citate de companie indică faptul că folosirea AI este asociată cu un volum mai mare de produse și funcționalități livrate, dar poate genera și mai multe probleme dacă procesele din jurul dezvoltării software nu țin pasul.
Problema devine cu atât mai importantă în domenii precum fintech și healthtech, unde existența rapidă a unei prime versiuni funcționale nu elimină cerințele privind securitatea, protecția datelor, plățile, monitorizarea sau mentenanța.
Programarea este deja unul dintre domeniile în care AI este utilizată intens. Analizele Anthropic Economic Index citate în comunicatul Wolfpack Digital arată că dezvoltarea software se află printre cele mai frecvente utilizări ale inteligenței artificiale, iar instrumentele specializate sunt folosite tot mai mult pentru a executa direct anumite sarcini, nu doar pentru a-i asista pe developeri.
Problema juniorilor: dacă AI face munca simplă, unde mai învață oamenii meseria?
Una dintre cele mai importante consecințe ale transformării ar putea apărea însă la intrarea în profesie.
Implementările simple, documentația, testele de bază sau rezolvarea unor probleme bine delimitate au reprezentat mult timp o parte din munca developerilor juniori. Sunt însă exact tipurile de activități pe care AI le poate prelua sau accelera relativ ușor.
Dacă aceste sarcini dispar fără să fie înlocuite cu alte mecanisme de învățare, companiile riscă să reducă tocmai oportunitățile prin care oamenii aflați la început de carieră acumulau experiență lucrând alături de specialiști mai experimentați.
Apare astfel un paradox pentru industria IT: echipele mai compacte și mai productive au nevoie de oameni autonomi și experimentați, dar trebuie găsit în continuare un mecanism prin care juniorii de astăzi să dobândească experiența necesară pentru a deveni seniorii de mâine.
Există și reversul favorabil al acestei schimbări. Cei care intră acum în industrie pot învăța programarea într-un mediu în care inteligența artificială este deja parte din procesul de lucru și pot ajunge să integreze aceste instrumente natural în modul în care dezvoltă și verifică produse software.
Pentru firme, întrebarea s-ar putea schimba: nu „câți oameni?”, ci „ce puteți livra?”
AI poate modifica și relația dintre firmele de software și clienții lor.
Numărul de developeri alocați unui proiect sau volumul de ore facturate au fost mult timp folosite drept indicii pentru capacitatea de livrare. Într-o echipă în care AI este integrată în procesul de dezvoltare, aceste cifre pot deveni însă mai puțin relevante.
Două echipe cu același număr de oameni pot ajunge la rezultate foarte diferite în funcție de experiența specialiștilor, autonomie, procese și capacitatea lor de a folosi inteligența artificială.
„Cred că vom vorbi din ce în ce mai puțin despre cât de mare este echipa și mai mult despre ce poate livra. AI aduce o capacitate suplimentară, dar valoarea vine din oamenii care știu unde să îl folosească, unde să nu îl folosească și când un rezultat trebuie pus sub semnul întrebării. Pentru client, important nu este câte ore au fost necesare pentru a produce codul, ci dacă produsul rezolvă problema pentru care a fost construit”, spune Georgina Lupu Florian, fondator și co-CEO Wolfpack Digital.
Pentru companiile care cumpără servicii software, schimbarea ar putea modifica astfel inclusiv întrebările puse atunci când este ales un furnizor.
În loc de „câți oameni vor lucra la proiect?”, devin mai relevante întrebările despre ce poate livra echipa, în cât timp, cu ce buget și prin ce mecanisme verifică rezultatele generate sau accelerate cu ajutorul AI.
Pentru industria IT, provocarea va fi însă mai largă: să obțină productivitatea oferită de inteligența artificială fără să elimine mecanismele prin care sunt formați specialiștii capabili, peste câțiva ani, să ia tocmai deciziile complexe pe care AI nu le poate prelua.