Revoluția AI în România, 2025: turbo pe hârtie, frâna de mână în practică

Unde ne-a dus inteligența artificială în economie, administrație, sănătate, educație și spațiul public — și de ce e indispensabilă, dar nu poate înlocui factorul uman competent.

În septembrie 2025, România trăiește paradoxul clasic al modernizării pe repede-înainte: avem campioni globali ai automatizării, instituții europene-cheie pe teritoriul nostru, o avalanșă de proiecte finanțate din PNRR și valuri de aplicații AI care ne intră în casă fără sonerie. Și totuși, la firul ierbii, o bună parte din companii, școli și instituții merg cu viteză redusă: procesele sunt încă greoaie, competențele digitale sunt subțiri, iar „frica de robot” coexistă cu „entuziasmul PowerPoint”.

Realitatea? AI a devenit indispensabilă în tot ce ține de productivitate, securitate cibernetică, medicină de imagistică, gestionarea documentelor publice, suport clienți și logistică — dar suntem, ca societate, între două lumi: una care cere rigoare și integrare serioasă, și cealaltă care preferă improvizația. Mai jos, radiografia completă, fără menajamente.

1) economie & productivitate: între uipath și „excel-ul etern”

Campionii și restul plutonului. E aproape imposibil să vorbești despre AI în România fără să rostești UiPath. Compania a pivotat oficial dinspre RPA clasic către „agentic AI” — orchestrare de agenți inteligenți care combină LLM-uri cu roboți software. E un semnal clar: în birourile reale, automatizarea cu AI nu înseamnă magie, ci disciplină de proces, auditabilitate, guvernanță și — foarte important — oameni care știu ce fac. În paralel, jucători locali din e-commerce, logistică, bănci și retail își cresc discret „coeficientul de AI”: forecast de cerere, rutare dinamică, detectare de fraudă, chatboți care chiar rezolvă (nu doar „transferă la colegul”).

Paradoxul adopției. Deși vedem multe anunțuri, ai un sentiment inconfortabil când sapi în cifre: în companii, AI trăiește mai des în pitch-uri decât în fluxuri de lucru. Transformarea reală e acolo unde AI e pusă să facă „munca murdară”: extrage date din PDF-uri, verifică facturi, reconciliază liste, propune următorul pas. Acolo e câștigul de productivitate. Iar câștigul e cu atât mai mare, cu cât procesele sunt standardizate.

Cazuri românești care contează. În administrație, Agenția pentru Finanțarea Investițiilor Rurale a automatizat verificări pe sute de mii de documente cu roboți alimentați de AI, reducând la zile ceea ce altfel mânca luni. În privat, jucători mari din banking au trecut de la „chatbot drăguț” la asistenți care scriu sumarul convorbirilor, propun decizii pe creditare mică sau filtrează în timp real fraudele. În logistică, depozitele nu mai sunt „hale cu paleți”, ci suprafețe instrumentate: camere, senzori, algoritmi, simulări — un IKEA al fluxurilor, în care omul face ce nu pot face senzorii: decide, verifică excepțiile, rafinează regulile.

Unde ne încurcăm. Două frâne majore: (1) infrastructura de date slab guvernată — fără cataloage de date, fără management al calității, fără un minim MDM, AI e un hamal obosit; (2) deficitul de competențe în corporațiile non-tech — nu toată lumea e din IT; fără „traducători” între business și data/ML, proiectele se fâsâie. Concluzia? E sezon bun pentru oamenii-punte: product managers, data stewards, ML engineers care știu să facă „școală de proces”.

2) administrație digitală: cloud, identitate, anticorpi cibernetici

Ce era cândva promisiune, azi e infrastructură. „Cloudul Guvernamental” — acel back-office critic al statului — a trecut de faza de schiță. Migrarea aplicațiilor a început, iar asta înseamnă mai mult decât servere: presupune securitate, standardizare, monitorizare, logare coerentă, adică exact contextul în care AI poate rula cu responsabilitate. În paralel, ROeID devine poarta unică de acces a cetățeanului la servicii digitale. Fără identitate digitală robustă, nu ai e-guvernare serioasă, iar fără e-guvernare serioasă, AI-ul public rămâne un poster.

Scutul de la București. Faptul că European Cybersecurity Competence Centre (ECCC) e la București nu e doar „mândrie locală”, ci vector de ecosistem: proiecte, granturi, cooperare europeană, know-how. AI fără cybersecurity e o invitație pentru atacatori. România poate face din asta un avantaj competitiv: să-și lege AI-ul public și privat de standarde și exerciții de apărare cibernetică.

Ce doare încă. Interoperabilitate reală între instituții, guvernanțe de date consecvente, retenția specialiștilor (fără salarii demotivante) și, desigur, încrederea. După atâtea fiascouri istorice (platforme neterminate sau care cad la „deschidere”), cetățeanul îți mai dă două șanse jumate. Dacă noile fluxuri digitale nu sunt stabile, AI va fi percepută ca „încă o aplicație care nu merge”.

3) sănătate: AI ca „al doilea cititor” (nu „medicul fantomă”)

Radiologia, laboratorul de maturitate. România are deja povești solide: soluții antrenate pe imagistică toracică (CXR, CT) care marchează leziuni, prioritizează cazurile, reduc timpul până la diagnostic, oferă explicații vizuale. Asta rezolvă două probleme simultan: presiunea pe timpi (volume mari, personal puțin) și consistența interpretării. Spitalele care au integrat corect AI în PACS/RIS vorbesc despre fluxuri mai curate, nu despre „minuni”.

Pragmatism, nu magie. AI în sănătate e excelentă la pattern-uri, triere, second opinion și la „paperwork” (scris de fișe, codare DRG, extragere date pentru registru). E mai puțin grozavă când datele de intrare sunt haotice sau când e pusă să ia decizia finală fără context clinic. Aici intră în scenă omul: medicul decide, modelul sugerează. Orice altă ordine e loterie.

Ce lipsește. Date curate și la scară, consorții pe specialități (oncologie, cardiologie, neuro), finanțare susținută pentru validări clinice și, foarte concret, integrare cu SIUI şi dosarul electronic. Altminteri, rămânem în „insule inteligente” cu punți improvizate.

4) educație: elevii „nativi digital” nu sunt nativi AI

Edtech cu AI – de la catalog la tutori personali. Platforme românești de management școlar au început să integreze asistenți de analiză și personalizare: rapoarte pentru directori, recomandări pentru profesori, feedback adaptat pentru elevi. În plus, tot mai multe licee pilotează module de „AI literacy”: ce poate/nu poate un model, cum verifici sursele, cum te ferești de halucinații.

Marea problemă e în altă parte. România continuă să aibă un deficit masiv la competențe digitale de bază. Dacă un profesor nu stăpânește instrumentele elementare, șansa să adopte AI sănătos tinde spre zero. La fel pentru elevi: a ști să cauți pe internet nu înseamnă a ști să folosești un model de limbaj. De aici derivă riscurile: plagiat-cu-un-click, dependență de „rezumat” în locul înțelegerii, supoziția periculoasă că „AI știe mai bine ca mine”.

Ce ar trebui să facem mâine. Ghiduri oficiale (clare, scurte, obligatorii) pentru folosirea AI la clasă; formare sistematică pentru profesori (nu workshop de o după-amiază), politici explicite despre ce e admis și ce nu (teme, examene, portofolii), plus o infrastructură minimă: conexiune bună, device-uri decente, conturi gestionate centralizat.

5) spațiul public: între DSA, AI Act și „viitorul sună a deepfake”

Anul în care regulile se aplică „pe bune”. AI Act a intrat în faza care chiar mușcă: obligații pentru modelele de uz general, reguli de guvernanță, cerințe de transparență. Pe scurt: dacă rulezi AI în UE, nu te mai joci de-a disclaimerele. În paralel, DSA apasă pe platformele mari: moderație, transparență, riscuri sistemice. De ce contează în România? Pentru că alegerile, campaniile și conversațiile noastre publice s-au mutat pe platforme, iar riscul de manipulare automată (de la microtargetare până la audio/video falsificat) nu mai e teorie.

Ce înseamnă pentru redacții și campanii. Standardizarea procedurilor anti-deepfake (verificări cross-tool, „content authenticity” unde se poate), polizează un pic spațiul. Dar responsabilitatea editorială rămâne: dacă tot ce avem e „a apărut pe X/TikTok”, democrația devine un joc cu umbre. Soluția? Alianțe între redacții pentru verificarea materialelor suspecte, educarea publicului (explicații scurte, clare: „cum recunoști o făcătură”), iar în campanii: linii roșii asumate (publicarea metadatelor audio-video din producțiile proprii, evitarea materialelor de proveniență opacă).

6) cercetare & limba română: din urmă, dar cu viteză

Limbajul contează. Modelele mari „vorbesc” excelent engleza; în română, calitatea răspunsurilor depinde enorm de datele pe care au fost antrenate. Vestea bună e că în ultimii doi ani au apărut inițiative solide pentru LLM-uri dedicate limbii române: echipe din universități și institute au publicat modele, corpuri de date și benchmark-uri. Asta înseamnă două lucruri: (1) putem construi aplicații locale care înțeleg nuanța, (2) putem evalua corect bias-ul și halucinațiile în contextul nostru cultural.

Infrastructură și masă critică. Se ridică, încet, institute și hub-uri care leagă universități, centre de cercetare și companii. Pentru ca povestea să țină, avem nevoie de: acces la GPU serios (consorții/partajare), programe doctorale aplicate (cu burse competitive) și proiecte „cu client” — spitale, bănci, telecom, administrație — care aduc date curate și probleme reale. Altfel, rămânem la papers & press releases.

7) piața muncii: actorii principali nu sunt nici roboții, nici inginerii — sunt managerii

Deplasare, nu apocalipsă. AI schimbă mai întâi conținutul joburilor, apoi structura lor. Din back-office până în front-office, apare o distribuție nouă a sarcinilor: mașina face repetitivul, omul gestionează excepția, relația și responsabilitatea. Asta cere design organizațional: procese redesenate, KPIs adaptați (calitate, timp-la-rezolvare, NPS), roluri noi (AI product owner, compliance for AI, prompt engineering real, nu „magie cu incantații”).

Competențe de bază pentru „mâine dimineață”. Prompting strategic (nu „bagă text și vezi”), alfabetizare de date, cunoașterea limitărilor modelului, verificare dublă, redactare asistată (de la e-mailuri la rapoarte), utilizare de agenți pentru cercetare inițială, dar cu cap. Și un reflex sănătos: ce decizie poate fi luată automat? Ce decizie trebuie validată de om? Ce decizie e exclus să fie delegată?

Riscul real. Nu „AI îți ia jobul”, ci colegul care știe să-l folosească îți ia jobul. Companiile românești care investesc acum în literacy + tooling + guvernanță vor avea avantajul începutului compus. Restul vor simți, într-un an, că „piața e nedreaptă”.

8) unde a devenit AI deja indispensabilă (și unde va deveni în 12–24 luni)

• Securitate cibernetică & fraudă: scoring comportamental, detecția anomaliilor, triere automată a alertelor.
• Documente & back-office: extragere de date (IDP), clasare, sumarizare, drafting cu șabloane controlate.
• Suport clienți: asistenți conversaționali cu „retrieval” pe baza de cunoștințe internă; reduc 30–60% din sarcinile repetitive.
• Logistică & retail: forecast de cerere, optimizare stocuri, rutare, computer vision în depozite.
• Medicină: imagistică (triere/second read), coding/DRG, rezumate clinice, triere telemedicină.
• Administrație: verificări automate inter-baze de date, procesare cereri, analiză de risc, portaluri cu agent conversațional antrenat pe legislație actualizată.
• Educație: feedback personalizat, asistenți pentru profesori, generare de itemi & rubrici, dar cu reguli.
• Media & analiză: transcriere automată de interviuri, căutare semantică în arhive, sumarizare conferințe, verificare preliminară a materialelor audio-video.

9) ce ne ține pe loc — și cum „dai drumul la frână”

1. Competențele digitale joase ale populației și ale unei părți din aparatul public. Soluția nu e „încă un ghid PDF”, ci programe scurte, practice, recurente, cu certificări simple, măsurabile.
2. Date împrăștiate și guvernanțe slabe. Fără dicționare de date, fără politici de calitate, fără auditabilitate, AI e masină de multiplicat erori.
3. Procese nerescrise. Să pui AI peste un proces prost e ca și cum ai turna asfalt nou peste un drum surpat: arată bine două luni.
4. Conformitate neînțeleasă. AI Act cere trasabilitate, evaluări de risc, registre de sisteme, AI literacy pentru personal. Nu e birocrație — e minimul necesar ca să nu faci rău la scară.
5. Bugete „când rămân bani”. AI eficientă cere OPEX continuu: re-antrenări, monitorizare, securitate, suport. „Plata o singură dată” e mit.

10) în loc de concluzie: o strategie care chiar funcționează

• Puneți omul în buclă, dar cu rol clar. Omul validează și decide; modelul propune, explică, calculează, găsește tipare.
• Investiți în alfabetizare AI pentru toți. Nu training elitist pentru „echipa de AI”, ci programe modulare pentru fiecare rol.
• Guvernanță din prima zi. Registre de modele, procese de aprobare, evaluări de impact, red teaming la modelele critice.
• Start mic, iterativ, dar cu ROI măsurat. Un flux, doi indicatori, trei sprinturi. După 12 săptămâni știi dacă scalezi.
• Colaborați cu mediul academic. Acces la talente, la corpuri de date curățate, la evaluări independente.
• Nu reinventați roata. Folosiți modele & cadre de testare și evaluare existente, open și comerciale, dar cereți garanții de conformitate.

AI e extrem de necesară — și totuși nu are voie să înlocuiască omul competent

Da, AI poate face „aproape tot”. Da, în anumite activități e deja mai rapidă, mai ieftină, mai consistentă decât noi. Dar societatea nu e o fabrică fără ferestre; e un organism social. Competența umană — nu „prezența umană” de decor — rămâne ultimul filtru al decenței profesionale: să înțelegi contextul, să asumi responsabilitatea, să spui „nu” când un rezultat arată suspect, să alegi etic între două opțiuni „eficiente”.

AI trebuie să amplifice inteligența colectivă, nu s-o înlocuiască.

În sănătate, nu vrei un „diagnostician” fără răspundere; vrei un medic foarte bun, sprijinit de un sistem foarte bun. În justiție, nu vrei „scoruri de sentințe”; vrei judecători care gândesc, cu instrumente care clarifică, nu decid. În administrație, nu vrei un stat-automat; vrei un stat care funcționează, cu oameni care pot explica decizii și le pot corecta.

Adevărata modernizare e alianța asta între omul competent și mașina riguroasă.

Fără unul dintre ei, ori te rătăcești în erori automate, ori îți risipești viața în birocrație manuală. Iar România, în 2025, are în sfârșit șansa să aleagă corect: să-și păstreze oamenii buni în centru și să pună AI-ul să tragă, nu să tragă omul de AI.