Când Android a fost lansat în 2008, am simțit entuziasm, aceeași senzație pe care am avut-o când am început să folosesc vechiul meu calculator Felix HC85. După ce am dezvoltat timp de opt ani în Java backend pentru rezervări turistice, ceva mi-a captat atenția. Îmi amintesc încă senzația incredibilă de a naviga prin codul sursă al Android Open-Source Project (AOSP) și de a fi uimit de modul în care Google îmi permitea să modific toate părțile platformei. Ce pariu a fost în acel moment să-mi părăsesc compania anterioară și să-mi încep călătoria cu Android!

Faceți cunoștință cu Gervi Labs: cel mai mic, dar cel mai amuzant laborator de cercetare AI din lume. Din echipă fac parte Lena și Thordur, dar și patru sintetici - Aison, Parson, Kim și Flavia. Sunt practicanți ce învață și explorează domeniul AI prin experimente, nu prin teorie. Am discutat cu Lena și Thordur despre interacțiunea om-AI, despre viitorul sistemelor bazate pe agenți și despre motivul pentru care tehnologia cea mai transformatoare din lume va fi cea despre care nu vom mai vorbi, la un moment dat.

În ultimul deceniu, Inteligența Artificială a trecut de la laboratoarele experimentale la coloana vertebrală a produselor mainstream. De la sistemele de recomandare și detectarea fraudelor la asistenții de cod și vehiculele autonome, modelele de învățare automată (ML) influențează acum deciziile importante la scară largă. Cu toate acestea, oricât de puternice ar fi aceste sisteme, ele sunt, de asemenea, inerent probabiliste și, uneori, nesigure. Oricine s-a luptat cu un model de limbaj mare (LLM) care produce cu încredere informații incorecte știe acest lucru din proprie experiență.

În ultimii ani, am asistat la una dintre cele mai accelerate evoluții din istoria tehnologiei. Inteligența artificială generativă (GenAI) a trecut de la experiment la adopție masivă, devenind parte din modul în care companiile gândesc, lucrează și inovează. În prezent, aproape 80% dintre organizații declară că folosesc AI într-o formă sau alta, însă doar 5% dintre proiecte reușesc să livreze un ROI clar și măsurabil. Acest decalaj tot mai evident marchează începutul unei noi etape a transformării digitale — una în care succesul nu se mai măsoară prin viteza adopției, ci prin capacitatea de a ancora tehnologia în rezultate concrete și scalabile.

Când vorbim despre „Android development”, cei mai mulți se gândesc la aplicațiile mobile care rulează pe telefoane sau tablete. Dar în ultimii ani, ecosistemul Android s-a extins dincolo de buzunarul nostru, a ajuns în mașini, televizoare, ceasuri și chiar electrocasnice. Totuși, una dintre cele mai interesante și complexe ramuri este Android Automotive OS — o platformă dedicată industriei auto. Deși împart aceleași rădăcini, dezvoltarea Android clasică și cea Android Automotive diferă semnificativ în scop, arhitectură, instrumente și experiența dezvoltatorului.

Industria transporturilor, în mod special sectorul automotive, se confruntă în momentul de față cu transformări fără precedent : tranziția de la hardware la software, de la motorul clasic cu combustie internă la sisteme de propulsie hibride și electrice este una dintre cel mai frecvent menționate, aceea de la sisteme de conducere acționate mecanic la sisteme de tip steer-by-wire controlate de către mijloace logice de software. Un vehicul modern și conectat rulează peste 100 milioane linii cod (LoC), ceea ce este de 10 ori mai mult decât echivalentul unui avion modern de luptă F-35.

Câți dintre noi cunoaștem sentimentul de a lucra cu un manager care urmărește cu atenție fiecare detaliu și stabilește amănunțit modul în care sunt realizate sarcinile? Și câți am întâlnit lideri care inspiră prin încredere, oferă direcția generală, iar mai apoi lasă echipa liberă să găsească propriile soluții? Diferența dintre aceste două stiluri de leadership este semnificativă: primul generează dependență și oboseală, iar al doilea stimulează autonomia și responsabilitatea.

În ultimii ani, inteligența artificială a trecut de la un subiect „la modă”, rezervat doar unora dintre noi, la un adevărat sistem inovator aplicabil în aproape orice domeniu: de la servicii, unde aplicațiile de suport clienți pot răspunde la întrebări în limbaj natural, până la industria auto, cu sisteme care analizează date în timp real pentru a sprijini luarea deciziilor. Dacă nu demult modelele lingvistice mari păreau inaccesibile din cauza resurselor necesare, astăzi provocarea nu mai este doar antrenarea lor, ci integrarea lor fără fricțiuni în aplicațiile enterprise și în viața de zi cu zi.

Sectorul IT românesc s-a aflat într-o continuă expansiune și transformare, dar astăzi avem provocări semnificative, care pot fi, din fericire, transformate în oportunități. În acest articol, voi sublinia principalele amenințări cu care se confruntă industria noastră, precum schimbările post-pandemie, creșterea salariilor și impactul investițiilor în inteligența artificială. Vreau însă să ofer o viziune optimistă despre viitorul sectorului, subliniind necesitatea unei schimbării de paradigmă a modului în care colaborăm cu colegii și clienții noștri. În încheiere, voi propune un upgrade la parteneriatului nostru cu diaspora, un pas esențial în construirea unor branduri globale de succes și în stimularea antreprenoriatului digital românesc.

Regula de economisire din câștig, adică ideea că o parte din venit trebuie pusă deoparte înainte de a cheltui restul, este una dintre cele mai vechi principii economice cunoscute. Cea mai veche formă cunoscută a regulii apare în Mesopotamia antică, în jurul anului 1750 î.Hr., în Codul lui Hammurabi. Acolo, printre instrucțiunile despre împrumuturi, datorii și dobânzi, se sugerează că oamenii trebuie să își gestioneze veniturile cu prudență și să economisească o parte pentru perioade dificile.