Poți folosi Inteligența Artificială pentru a învăța despre aproape orice, dar folosirea IA pentru a învăța despre IA devine un pic mai complicată. Dacă ar fi să luăm în considerare factori precum: halucinațiile, prompturile de sistem, fine-tunningul, prejudecățile antrenate în model, cutofful de cunoaștere și metodele de raționament, am ajunge repede la concluzia că o întrebare către model despre cum funcționează acel model nu va genera un răspuns obiectiv. Din acest motiv, ar trebui ca omul să fie în centrul proceselor de utilizare IA. Primul proces în care ar trebui pus accent pe human-in-the-loop este chiar în faza de învățare despre Inteligența Artificială. Fiecare utilizator de IA ar trebui să știe ce se întâmplă „sub capota” oricărui sistem pentru a putea obține rezultate mai bune. Este foarte ușor să crezi în acest miraj în care IA face absolut orice și poți foarte rapid să devii un vibe-coder, doar că totul se spulberă când aplicația pe care o dezvolți devine mai complexă. Iar atunci, pentru a continua cu succes, este nevoie să înțelegi cum să folosești IA mai mult decât un simplu utilizator care a descoperit-o prin ultimele materiale promoționale ale unor companii ca OpenAI sau Anthropic.

Publicat în Numărul 171 Citeşte mai mult

Human-in-the-loop pare un răspuns sigur la provocările aduse de IA: lăsăm sistemul să lucreze, dar păstrăm un om care să aprobe rezultatul. Ideea este liniștitoare, însă ne poate da și un fals sentiment de control. Pe măsură ce IA preia tot mai mult din execuție, întrebarea utilă devine alta: unde avem cu adevărat nevoie de judecata umană și cum păstrăm oamenii responsabili de direcție fără să-i transformăm în butoane de aprobare?

Publicat în Numărul 171 Citeşte mai mult

Orice inginer cunoaște senzația, chiar dacă nu îi dăm întotdeauna acesteia un nume: problema din fața ta este suficient de grea cât să fie interesantă, dar nu atât de grea încât să te blocheze. Distragerile dispar, timpul se comprimă și, două ore mai târziu, îți îndrepți privirea înspre ceva de care ești cu adevărat mândru.

Publicat în Numărul 171 Citeşte mai mult

Multă vreme, respectarea legilor a fost văzută ca responsabilitate a departamentului juridic. Odată cu EU AI Act, lucrurile încep să se schimbe. Respectarea legilor devine o preocupare și pentru echipele de software, deoarece anumite cerințe trebuie luate în considerare încă din etapa de proiectare.

Să construiești un produs IA este un lucru. Să știi dacă este cu adevărat pregătit pentru clienți este cu totul altceva. Am petrecut o parte semnificativă din timpul meu în săli de ședințe - și mai recent, în apeluri video - cu echipe de inginerie care au făcut totul corect. Luni de muncă. Prompt engineering atent, sisteme de retrieval, optimizare a latenței, comparații de benchmarkuri. Într-un mediu controlat, produsul arată excelent. Scorurile sunt bune. Demonstrațiile merg fără probleme.

În ultimii ani, tot mai mulți profesioniști din Generația Z au intrat în echipele de dezvoltare software, aducând cu ei perspective, așteptări și moduri de lucru diferite de cele cu care mulți dintre noi ne-am obișnuit. Pentru manageri, această schimbare poate reprezenta atât o provocare, cât și o oportunitate. Colaborarea cu dezvoltatori din Generația Z este una dintre cele mai valoroase experiențe de învățare profesională și personală, deoarece ne obligă să ne adaptăm, să ne actualizăm perspectivele și să construim relații de lucru mai autentice.

Inteligența artificială schimbă fundamental modul în care evaluăm candidații tehnici. Interviurile nu mai pot evalua memorarea sau viteza de implementare. Accentul se mută de la „cine poate scrie cod” la „cine poate înțelege, valida și lua decizii corecte”. Problema nu mai este dacă un candidat folosește IA, ci cum o folosește.

Agile a schimbat fundamental modul în care industria software gândește livrarea. Stand-upul zilnic, sprintul de două săptămâni, retrospectiva, fiecare practică a apărut dintr-o nevoie reală: cum menții coerența unei echipe, cum absorbi schimbarea fără să pierzi ritmul, cum creezi spațiu pentru îmbunătățire continuă. Timp de două decenii, modelul a funcționat remarcabil de bine. Contextul în care a fost creat, însă, se schimbă structural: IA-ul agentic și munca asincronă nu sunt doar unelte noi în același cadru, ci forțe care redefinesc premisele pe care Agile le-a luat ca date.

Când lucrezi cu colegi din trei țări, pe două continente și trei fusuri orare, fiecare zi începe cu aceleași întrebări: ce s-a întâmplat peste noapte, cine preia mai departe, unde sunt blocajele și cum păstrezi un ritm comun de lucru între locații care nu împart același program, același context și, uneori, nici același mod de lucru. În astfel de echipe, organizarea nu mai este doar un avantaj, ci o condiție de funcționare.

Publicat în Numărul 167 Citeşte mai mult

În ultimele decenii, munca tehnică a trecut de mai multe ori prin același moment straniu: apare un nou instrument, atrăgător, promițător, dar și imperfect și solicitant din punct de vedere mental. Am trăit senzația aceasta în epoca IDE-urilor, apoi odată cu web search și Stack Overflow, după aceea cu cloud-ul, iar acum cu IA-ul. Privind înapoi, cel mai surprinzător lucru este că valurile anterioare par azi aproape simple. N-au fost simple, dar au devenit normale. Tocmai de aceea merită privit cu mai multă distanță momentul actual al AI-ului: fiecare val a schimbat nu doar instrumentele noastre, ci și ce trebuia să știm noi înșine.