Inteligența artificială (IA) a avansat cu o viteză uluitoare în ultimii ani – de la instrumente de IA generativă precum ChatGPT, care au devenit nume cunoscute, până la mașinile autonome care au ieșit din laboratoare și circulă pe drumurile publice.

Începând cu 2025, IA pătrunde aproape în toate sectoarele economiei, iar experții o consideră pe scară largă o tehnologie transformatoare a secolului XXI.

Următorii cinci ani vor aduce probabil o influență și mai profundă a IA, generând atât inovații captivante, cât și noi provocări.

Acest articol analizează principalele tendințe în dezvoltarea IA proiectate să modeleze lumea noastră în următorul deceniu, bazându-se pe perspectivele instituțiilor de cercetare de top și observatorilor din industrie.

Creșterea Accelerată a Adoptării și Investițiilor în IA

Adoptarea IA este la un nivel record. Companii din întreaga lume adoptă IA pentru a crește productivitatea și a obține avantaje competitive. Aproape patru din cinci organizații la nivel global folosesc sau explorează IA într-o formă sau alta – un nivel istoric de implicare.

Doar în 2024, investițiile private din SUA în IA au atins 109 miliarde de dolari, de aproximativ 12 ori mai mult decât investițiile Chinei și de 24 de ori mai mult decât cele ale Regatului Unit. Această creștere a finanțării este alimentată de încrederea în valoarea concretă a IA pentru afaceri: 78% dintre organizații au raportat utilizarea IA în 2024 (față de 55% în 2023), pe măsură ce companiile integrează IA în produse, servicii și strategii de bază.

Analiștii estimează că acest impuls va continua, cu piața globală a IA care va crește de la aproximativ 390 miliarde de dolari în 2025 la peste 1,8 trilioane de dolari până în 2030 – o rată anuală de creștere uimitoare de aproximativ 35%. O asemenea creștere, fără precedent chiar și în comparație cu boom-urile tehnologice anterioare, reflectă cât de integrată devine IA în afacerile moderne.

Câștigurile de productivitate și rentabilitatea investiției sunt motoarele principale. Primii adoptatori observă deja randamente semnificative din IA. Studiile arată că firmele de top care folosesc IA raportează îmbunătățiri de 15–30% în indicatori precum productivitatea și satisfacția clienților în fluxurile de lucru asistate de IA.

De exemplu, întreprinderile mici și mijlocii care au implementat IA generativă au înregistrat creșteri ale veniturilor în două cifre în unele cazuri. O mare parte din valoarea IA provine din câștiguri incrementale cumulative – automatizarea nenumăratelor sarcini mici și optimizarea proceselor – care pot transforma eficiența unei companii atunci când sunt extinse la nivel organizațional.

Ca urmare, o strategie clară de IA este acum esențială. Companiile care reușesc să integreze IA în operațiunile și deciziile lor vor avea un avantaj semnificativ față de concurenți, în timp ce cele care întârzie riscă să rămână ireversibil în urmă. Analiștii din industrie prevăd o creștere a decalajului între liderii IA și restul pieței în următorii ani, ceea ce ar putea remodela peisajele de piață.

Integrarea IA în companii accelerează. În 2025 și ulterior, vom vedea afaceri de toate dimensiunile trecând de la proiecte pilot la implementări complete de IA. Giganții cloud (așa-numiții „hiperscalatori”) raportează o cerere în creștere pentru servicii cloud alimentate de IA și investesc masiv în infrastructura IA pentru a valorifica această oportunitate.

Acești furnizori colaborează cu producători de cipuri, platforme de date și firme software pentru a oferi soluții integrate de IA care să răspundă nevoilor companiilor în materie de performanță, profitabilitate și securitate. Notabil, peste 60% dintre produsele software ca serviciu au acum funcționalități IA integrate, iar companiile lansează „copiloți” IA pentru funcții variind de la marketing la resurse umane.

Mandatul pentru lideri este clar: tratați IA ca pe o componentă centrală a afacerii, nu ca pe un experiment tehnologic. După cum a spus un lider din industrie,  „suntem pe marginea unei noi fundații tehnologice, unde cea mai bună IA este accesibilă oricărei afaceri”.

În practică, asta înseamnă infuzarea sistematică a IA în fluxurile de lucru, dezvoltarea competențelor angajaților pentru a colabora cu IA și reproiectarea proceselor pentru a valorifica pe deplin automatizarea inteligentă. Organizațiile care adoptă aceste măsuri sunt așteptate să obțină beneficii semnificative în anii următori.

Progrese în Modelele IA și IA Generativă

Modelele fundamentale și IA generativă evoluează rapid. Puține tehnologii au crescut atât de exploziv precum IA generativă. De la debutul modelelor mari de limbaj (LLM) precum GPT-3 și generatoarele de imagini precum DALL·E 2 în 2022, utilizarea IA generative a explodat.

La începutul lui 2023, ChatGPT a depășit 100 de milioane de utilizatori, iar astăzi peste 4 miliarde de comenzi sunt introduse zilnic pe principalele platforme LLM. Următorii cinci ani vor aduce modele IA și mai capabile.

Companiile tehnologice concurează să dezvolte modele IA de frontieră care extind limitele procesării limbajului natural, generării de cod, creativității vizuale și altele. Esențial, ele se străduiesc să îmbunătățească abilitățile de raționament ale IA – permițând modelelor să rezolve logic probleme, să planifice și să „gândească” sarcini complexe mai asemănător oamenilor.

Acest accent pe raționamentul IA este unul dintre cei mai importanți factori de cercetare și dezvoltare în prezent. În mediul de afaceri, obiectivul suprem este o IA care să înțeleagă profund datele și contextul de business pentru a sprijini luarea deciziilor, nu doar generarea de conținut. Companiile care dezvoltă LLM-uri avansate consideră că oportunitatea cea mai promițătoare este aplicarea puterii de raționament a IA pe date proprietare de afaceri – facilitând cazuri de utilizare de la recomandări inteligente la suport pentru planificare strategică.

IA multimodală și de înaltă performanță. O altă tendință este creșterea sistemelor IA multimodale care pot procesa și genera diferite tipuri de date (text, imagini, audio, video) într-un mod integrat. Progrese recente au permis modelelor IA să genereze videoclipuri realiste din comenzi text și să exceleze la sarcini care combină limbajul și viziunea.

De exemplu, noile modele multimodale pot analiza o imagine și răspunde la întrebări despre aceasta folosind limbaj natural sau pot transforma o comandă textuală complexă într-un videoclip scurt. Aceste capabilități se vor maturiza până în 2030, deschizând noi aplicații creative și practice – de la conținut video generat de IA la percepția avansată în robotică.

Testele de referință introduse în 2023 pentru a împinge aceste limite (precum MMMU și GPQA) au înregistrat deja salturi de performanță de zeci de puncte procentuale într-un an, indicând cât de rapid învață IA să abordeze provocări complexe și multimodale. În unele competiții specializate de programare, agenții IA au început chiar să depășească programatorii umani în condiții de timp restrâns.

Ne putem aștepta ca modelele viitoare de IA să fie mai versatile, gestionând fără probleme multiple tipuri de intrări și sarcini. Această convergență a modalităților, împreună cu extinderea continuă a arhitecturilor de modele, indică spre modele fundamentale mai puternice până la sfârșitul deceniului – deși cu cerințe mai mari de calcul.

Eficiența și accesul deschis se îmbunătățesc. O tendință notabilă în dezvoltarea IA este orientarea către modele mai mici și mai eficiente și accesibilitate mai largă. Nu este vorba doar de construirea unor rețele neuronale tot mai mari; cercetătorii găsesc modalități de a obține performanțe comparabile cu resurse mai reduse.

De fapt, între sfârșitul lui 2022 și sfârșitul lui 2024, costul de calcul pentru rularea unui sistem IA la nivelul GPT-3.5 a scăzut de peste 280 de ori. Progresele în optimizarea modelelor și noile arhitecturi înseamnă că și modelele relativ mici (cu mult mai puțini parametri decât cele mai mari LLM-uri) pot atinge performanțe puternice în multe sarcini.

Conform Stanford AI Index, „modelele mici din ce în ce mai capabile” reduc rapid barierele pentru IA avansată. În același timp, IA open-source este în creștere: modele cu greutate deschisă din comunitatea de cercetare reduc diferențele de calitate față de modelele proprietare mari, scăzând diferențele de performanță pe benchmark-uri de la aproximativ 8% la sub 2% în doar un an.

Până în 2025–2030, este probabil să vedem un ecosistem înfloritor de modele și instrumente IA deschise pe care dezvoltatorii din întreaga lume le pot folosi, democratizând dezvoltarea IA dincolo de giganții tehnologici. Combinația dintre calcul mai ieftin, algoritmi mai eficienți și modele deschise înseamnă că IA va deveni mult mai accesibilă și mai accesibilă financiar.

Chiar și startup-urile și organizațiile mici vor putea ajusta modele IA puternice pentru nevoile lor fără costuri exorbitante. Acest lucru este benefic pentru inovație, deoarece permite aplicații și experimente diverse, alimentând un ciclu virtuos de progres IA.

Apariția Agenților IA Autonomi

Una dintre cele mai fascinante tendințe emergente este apariția agenților IA autonomi – sisteme IA dotate nu doar cu inteligență, ci și cu capacitatea de a acționa independent pentru a îndeplini obiective. Uneori denumit „IA agentică”, acest concept combină modele IA avansate (precum LLM-uri) cu logica decizională și utilizarea uneltelor, permițând IA să execute sarcini complexe în mai mulți pași cu intervenție minimă umană.

În următorii cinci ani, ne putem aștepta ca agenții IA să treacă de la demonstrații experimentale la instrumente practice în mediul de lucru. De fapt, liderii din companii prevăd că agenții IA ar putea dubla efectiv dimensiunea forței lor de muncă preluând o serie de sarcini de rutină și bazate pe cunoștințe.

De exemplu, agenții IA pot deja gestiona autonom solicitările de asistență clienți, genera texte de marketing sau cod software în prima versiune și transforma specificațiile de design în prototipuri de produse. Pe măsură ce tehnologia se maturizează, companiile vor implementa agenți IA ca „lucrători digitali” în diverse departamente – de la asociați virtuali de vânzări care interacționează natural cu clienții, până la manageri de proiect IA care coordonează fluxuri de lucru simple.

Este esențial că acești agenți nu sunt concepuți să înlocuiască oamenii, ci să îi completeze. În practică, angajații vor lucra în tandem cu agenții IA: oamenii vor supraveghea agenții, vor oferi îndrumări la nivel înalt și se vor concentra pe sarcini complexe sau creative, delegând munca repetitivă către omologii lor digitali.

Primii adoptatori raportează că această colaborare om-IA poate accelera dramatic procesele (de exemplu, rezolvarea rapidă a solicitărilor clienților sau dezvoltarea mai rapidă a noilor funcționalități) în timp ce eliberează oamenii pentru activități strategice.

Pentru a valorifica această tendință, organizațiile vor trebui să înceapă să regândească fluxurile de lucru și rolurile. Sunt necesare noi abordări manageriale pentru integrarea eficientă a agenților IA – inclusiv instruirea personalului pentru a utiliza agenții, crearea unor roluri de supraveghere pentru monitorizarea rezultatelor agenților și stabilirea unui cadru de guvernanță astfel încât acțiunile autonome ale IA să rămână aliniate cu obiectivele de business și standardele etice.

Este o provocare majoră de management al schimbării: un sondaj recent în industrie a arătat că multe companii abia încep să ia în considerare modul de a orchestra o forță de muncă mixtă om–IA. Cu toate acestea, cele care reușesc ar putea debloca niveluri fără precedent de productivitate și inovație.

După cum a remarcat un expert în forța de muncă,  „agenții IA sunt pregătiți să revoluționeze forța de muncă, combinând creativitatea umană cu eficiența mașinii pentru a atinge niveluri fără precedent de productivitate”. Până în 2030, nu ar fi surprinzător ca întreprinderile să aibă echipe întregi de „agenți IA” sau Centre pentru Agenți IA care gestionează operațiuni substanțiale, redefinind fundamental modul în care se desfășoară munca.

Hardware Specializat pentru IA și Calcul la Margine (Edge Computing)

Avansul rapid al capacităților IA a mers mână în mână cu nevoile explozive de calcul, stimulând inovații majore în hardware. În următorii ani, ne așteptăm să vedem o nouă generație de cipuri specifice IA și strategii de calcul distribuit pentru a susține creșterea IA.

Foamea IA pentru putere de procesare este deja extremă – antrenarea modelelor de ultimă generație și capacitatea lor de a raționa prin sarcini complexe necesită cicluri enorme de calcul. Pentru a satisface această cerere, companiile de semiconductori și giganții tehnologici proiectează siliciu personalizat optimizat pentru sarcini IA.

Spre deosebire de procesoarele generale (CPU) sau chiar GPU-urile, acești acceleratori IA (adesea ASIC-uri – circuite integrate specifice aplicației) sunt concepuți să ruleze eficient calculele rețelelor neuronale. Directorii din tehnologie raportează că mulți clienți iau în considerare cipuri IA specializate pentru centrele lor de date pentru a obține performanță mai mare per watt.

Avantajul acestor cipuri este clar: un ASIC construit pentru un anumit algoritm IA poate depăși cu mult un GPU generalist în acea sarcină, ceea ce este deosebit de util pentru scenarii edge IA (rularea IA pe smartphone-uri, senzori, vehicule și alte dispozitive cu putere limitată). Insiderii din industrie prevăd că cererea pentru acești acceleratori IA va crește pe măsură ce companiile vor implementa mai mult IA la margine în anii următori.

În același timp, furnizorii cloud își extind infrastructura de calcul IA. Platformele cloud majore (Amazon, Microsoft, Google etc.) investesc miliarde în capacitatea centrelor de date, inclusiv dezvoltând propriile cipuri și sisteme IA, pentru a răspunde cererii crescânde de antrenare și inferență a modelelor IA la cerere.

Ei văd sarcinile IA ca pe o oportunitate uriașă de venituri, pe măsură ce întreprinderile migrează tot mai mult datele și sarcinile de învățare automată în cloud. Această centralizare ajută companiile să acceseze IA puternică fără a cumpăra hardware specializat.

Totuși, merită menționat că au apărut constrângeri de aprovizionare – de exemplu, cererea mondială pentru GPU-uri de înaltă performanță a dus la penurii și întârzieri în unele cazuri. Factorii geopolitici precum restricțiile la exportul de cipuri avansate creează, de asemenea, incertitudine. Aceste provocări vor stimula probabil și mai multă inovație, de la noi fabrici de cipuri la arhitecturi hardware inovatoare (inclusiv neuromorfice și calcul cuantic pe termen lung).

Pe o notă pozitivă, eficiența hardware-ului IA se îmbunătățește constant. În fiecare an, cipurile devin mai rapide și mai eficiente energetic: analize recente arată că costurile hardware-ului IA scad cu aproximativ 30% anual, în timp ce eficiența energetică (calcul per watt) crește cu circa 40% pe an.

Aceasta înseamnă că, pe măsură ce modelele IA devin mai complexe, costul per operațiune scade. Până în 2030, rularea algoritmilor IA sofisticați ar putea costa doar o fracțiune din cât costă astăzi.

Combinația dintre calcul mai ieftin și hardware IA dedicat va permite integrarea IA practic peste tot – de la aparate inteligente la senzori industriali – deoarece procesarea poate fi realizată fie pe dispozitive mici la margine, fie transmisă de pe servere cloud foarte optimizate.

În concluzie, următorii cinci ani vor consolida tendința hardware-ului specific IA la ambele extreme: clustere masive de supercalculatoare IA în cloud și cipuri IA eficiente care aduc inteligența la margine. Împreună, acestea vor forma coloana vertebrală digitală care alimentează expansiunea IA.

IA Transformând Industriile și Viața Cotidiană

IA nu este limitată la laboratoarele tehnologice – este din ce în ce mai integrată în viața de zi cu zi și în toate industriile. Anii următori vor aduce o integrare mai profundă a IA în sectoare precum sănătatea, finanțele, producția, retailul, transporturile și altele, schimbând fundamental modul în care serviciile sunt oferite.

• Sănătate: IA ajută medicii să diagnosticheze bolile mai devreme și să gestioneze îngrijirea pacienților mai eficient. De exemplu, FDA din SUA a aprobat 223 de dispozitive medicale cu IA în 2023, o creștere masivă față de doar 6 aprobări similare în 2015.
  
  Acestea variază de la IA care analizează imagini medicale (RMN, radiografii) pentru a detecta tumori, până la algoritmi care monitorizează semnele vitale și prevăd crize de sănătate. Tendințe emergente includ utilizarea IA generative pentru a rezuma notele medicale și a redacta rapoarte pentru pacienți, precum și instrumente de traducere IA care transformă jargonul medical în limbaj accesibil pacienților.

  Până în 2030, analiștii estimează că IA ar putea genera aproape 200 de miliarde de dolari anual în valoare în sănătate prin rezultate și eficiențe îmbunătățite. De asemenea, IA accelerează descoperirea de medicamente – unele companii farmaceutice au redus deja timpii de dezvoltare a medicamentelor cu peste 50% datorită cercetării asistate de IA, facilitând dezvoltarea mai rapidă a noilor terapii.

• Finanțe: Industria financiară a fost un adoptator timpuriu al IA și va continua să împingă frontiera. Băncile și asigurătorii folosesc IA pentru detectarea fraudelor, evaluarea riscurilor în timp real și tranzacționare algoritmică.
  
  Instituții majore precum JPMorgan Chase au raportat peste 300 de cazuri de utilizare IA în producție, de la modele care scanează tranzacțiile pentru fraudă până la instrumente IA generative care automatizează procesarea documentelor.

  Pe viitor, ne așteptăm la „consilieri financiari” IA și agenți autonomi de gestionare a averilor care personalizează strategiile de investiții pentru clienți. IA poate, de asemenea, să redacteze rapoarte de analiză și să gestioneze serviciul clienți de rutină prin chatbot-uri. Importanța este pusă pe transparența și guvernanța IA – de exemplu, băncile investesc în tehnologii precum interpretabilitatea mecanică pentru a înțelege de ce IA a luat o anumită decizie, asigurând conformitatea cu reglementările și standardele etice.

• Producție și Logistică: În fabrici și lanțuri de aprovizionare, IA stimulează eficiența. Companiile folosesc IA pentru mentenanță predictivă – senzori și învățare automată prevăd defecțiunile echipamentelor înainte să apară, reducând timpii de nefuncționare.
  
  Viziunea computerizată pe liniile de asamblare detectează automat defectele în timp real. Următorul val include roboți conduși de IA care pot gestiona sarcini delicate sau complexe alături de oameni și gemeni digitali (simulări virtuale ale fabricilor sau produselor) unde IA testează optimizări într-un model virtual înainte de aplicarea în lumea reală.

  IA generativă este folosită chiar și pentru a proiecta componente și produse noi, sugerând îmbunătățiri inginerești pe care oamenii le-ar putea omite. Aceste inovații pot reduce drastic costurile și accelera producția – conform experților, adoptarea IA în dezvoltarea produselor și cercetare & dezvoltare poate reduce la jumătate timpul de lansare pe piață și scădea costurile cu aproximativ 30% în domenii precum auto și aerospațial.

• Retail și Servicii Clienți: IA transformă modul în care cumpărăm și interacționăm cu afacerile. Platformele de retail online se bazează pe motoare de recomandare IA pentru a personaliza sugestiile de produse („Clienți ca dumneavoastră au cumpărat și…”). Algoritmii de prețuri dinamice ajustează prețurile în timp real în funcție de cerere și stoc.
  
  În comerțul electronic și suportul clienți, chatbot-urile și asistenții virtuali IA devin standard, gestionând solicitările 24/7.

  Până în 2025, multe companii orientate către consumatori plănuiesc să folosească o combinație de chatbot-uri și agenți IA pentru a susține echipele de servicii clienți, oferind autoservire instantanee pentru întrebări de rutină și sprijinind personalul uman cu informații relevante pentru probleme complexe.
  
  Chiar și în magazinele fizice, instrumentele IA precum oglinzile inteligente sau cabinele de probă AR îmbunătățesc experiența de cumpărare. În culise, IA optimizează lanțurile de aprovizionare – de la prognoza cererii la gestionarea logisticii depozitelor – asigurând stocuri și livrări eficiente.

Aceste exemple abia zgârie suprafața. Este remarcabil că și domenii tradițional mai puțin tehnologizate precum agricultura, mineritul și construcțiile folosesc acum IA, fie prin echipamente agricole autonome, explorare minerală asistată de IA sau management inteligent al energiei.

De fapt, toate industriile înregistrează o creștere a utilizării IA, inclusiv sectoare anterior considerate mai puțin dependente de IA. Companiile din aceste domenii descoperă că IA poate optimiza utilizarea resurselor, reduce deșeurile și îmbunătăți siguranța (de exemplu, sisteme IA care monitorizează oboseala lucrătorilor sau condițiile utilajelor în timp real).

Până în 2030, consensul este că nicio industrie nu va rămâne neatinsă de IA – diferența va consta doar în cât de rapid și cât de profund va avansa fiecare sector în călătoria sa IA.

Pe plan personal, viața cotidiană devine tot mai interconectată cu IA în moduri subtile. Mulți oameni se trezesc deja cu aplicații pe smartphone care folosesc IA pentru a le selecta știrile sau a le planifica traseul.

Asistenții virtuali din telefoane, mașini și locuințe devin mai inteligenți și mai conversaționali în fiecare an. Vehiculele autonome și dronele de livrare, deși încă nu sunt omniprezente, vor deveni probabil comune în următorii cinci ani, cel puțin în anumite orașe sau pentru anumite servicii (flote de robotaxi, livrări automate de alimente etc.).

Educația resimte, de asemenea, impactul IA: software-ul de învățare personalizată se adaptează nevoilor elevilor, iar tutorii IA oferă ajutor la cerere în diverse materii. În ansamblu, traiectoria este ca IA să funcționeze tot mai mult în fundalul activităților zilnice – făcând serviciile mai convenabile și personalizate – până în punctul în care, în 2030, aceste facilități IA vor fi considerate parte normală a vieții.

IA Responsabilă și Reglementarea

Ritmul accelerat al dezvoltării IA a ridicat întrebări importante despre etică, siguranță și reglementare, care vor fi teme centrale în anii următori. IA responsabilă – asigurarea că sistemele IA sunt corecte, transparente și sigure – nu mai este doar un slogan, ci o necesitate de afaceri.

În 2024, incidentele legate de IA (precum rezultate părtinitoare sau eșecuri de siguranță) au crescut semnificativ, însă puțini dezvoltatori majori de IA au protocoale standardizate de evaluare pentru etică și siguranță. Acest decalaj între recunoașterea riscurilor IA și atenuarea lor efectivă este o problemă pe care multe organizații încearcă acum să o rezolve rapid.

Sondajele din industrie indică faptul că în 2025 liderii de companii nu vor mai tolera guvernanța IA ad-hoc sau „în buzunare”; se îndreaptă spre supraveghere sistematică și transparentă a IA în întreaga organizație. Raționamentul este simplu: pe măsură ce IA devine parte integrantă a operațiunilor și experiențelor clienților, orice eșec – fie o recomandare eronată, o breșă de confidențialitate sau un rezultat nesigur al modelului – poate provoca daune reale afacerii (de la pierderi de reputație la sancțiuni legale).

Prin urmare, ne așteptăm ca practicile riguroase de gestionare a riscurilor IA să devină norma. Companiile încep să efectueze audituri și validări regulate ale modelelor IA, fie cu echipe interne specializate, fie cu experți externi, pentru a se asigura că IA funcționează conform intențiilor și în limitele legale și etice.

După cum a remarcat un lider în asigurarea IA, guvernanța de succes a IA va fi măsurată nu doar prin evitarea riscurilor, ci și prin atingerea obiectivelor strategice și a rentabilității investiției – cu alte cuvinte, alinierea performanței IA cu valoarea de business într-un mod de încredere.

Regulatorii din întreaga lume intensifică eforturile. Reglementarea IA se înăsprește la nivel național și internațional. În 2024, agențiile federale din SUA au introdus 59 de acțiuni de reglementare legate de IA – de peste două ori mai multe decât în anul precedent.

Uniunea Europeană finalizează un act cuprinzător, Legea IA, care va impune cerințe pentru sistemele IA (în special aplicațiile cu risc ridicat) privind transparența, responsabilitatea și supravegherea umană. Alte regiuni nu sunt mult în urmă: organizații precum OECD, Națiunile Unite și Uniunea Africană au lansat cadre de guvernanță IA în 2024 pentru a ghida țările în principii precum transparența, echitatea și siguranța.

Această tendință de cooperare globală în etica și standardele IA este așteptată să se intensifice, chiar dacă țările adoptă abordări diferite. Notabil,  diferențele în filosofia reglementării pot influența traiectoria IA în fiecare regiune. Analiștii au observat că regimurile relativ flexibile (precum SUA) ar putea permite o inovare și implementare mai rapidă a IA, în timp ce reguli mai stricte (precum cele din UE) ar putea încetini anumite aplicații, dar ar putea construi o încredere publică mai mare.

China, de asemenea, investește masiv în IA și elaborează propriile reglementări (de exemplu, reguli privind deepfake-urile și transparența algoritmilor) pentru a modela utilizarea IA în interiorul granițelor sale.

Un alt aspect al IA responsabile este abordarea problemelor de părtinire, dezinformare și încredere în rezultatele IA. Se dezvoltă noi instrumente și teste pentru a evalua sistemele IA pe aceste criterii – de exemplu, HELM (Evaluarea Holistică a Modelelor de Limbaj) pentru Siguranță și alte teste care măsoară cât de corect și sigur este conținutul generat de IA.

Probabil vom vedea aceste tipuri de verificări standardizate devenind parte obligatorie a dezvoltării sistemelor IA. Între timp, percepția publică asupra riscurilor și beneficiilor IA va influența cât de puternic vor insista reglementatorii și companiile asupra supravegherii.

Interesant, optimismul față de IA variază mult în funcție de regiune: sondajele arată că cetățenii din țări precum China, Indonezia și multe părți ale lumii în curs de dezvoltare sunt foarte optimiști în privința beneficiilor nete ale IA, în timp ce opinia publică în țările occidentale este mai precaută sau chiar sceptică.

Dacă optimismul va crește (așa cum a crescut lent în Europa și America de Nord recent), ar putea exista mai multă acceptare socială pentru implementarea soluțiilor IA – cu condiția să existe garanții că aceste sisteme sunt corecte și sigure.

În concluzie, următorii cinci ani vor fi decisivi pentru guvernanța IA. Probabil vom vedea primele legi cuprinzătoare privind IA intrând în vigoare (de exemplu, în UE), mai multe guverne investind în organisme de supraveghere IA și companii integrând principiile IA responsabile în ciclurile lor de dezvoltare a produselor.

Scopul este de a găsi un echilibru în care inovația să nu fie sugrumată – abordările reglementative „flexibile” pot permite progrese rapide continue – dar consumatorii și societatea să fie protejați de potențialele efecte negative. Realizarea acestui echilibru nu este o sarcină ușoară, dar este una dintre provocările definitorii pe măsură ce IA trece de la o tehnologie incipientă la una matură și omniprezentă.

Competiția și Colaborarea Globală

Dezvoltarea IA în următorul deceniu va fi modelată și de competiția globală intensă pentru supremație în IA, alături de eforturi de colaborare internațională. În prezent, Statele Unite și China sunt cei doi mari concurenți în arena IA.

SUA conduc în multe privințe – de exemplu, în 2024, instituțiile americane au produs 40 dintre cele mai bune modele IA din lume, față de 15 din China și doar câteva din Europa. Totuși, China reduce rapid decalajul în domenii cheie.

Modelele IA dezvoltate în China au ajuns aproape la paritate cu cele americane pe benchmark-uri majore în 2024. Mai mult, China depășește orice altă țară în volum de lucrări de cercetare și brevete IA, semnalând angajamentul său pe termen lung în cercetare și dezvoltare IA.

Această rivalitate va stimula probabil o inovare mai rapidă – o cursă spațială modernă, dar în domeniul IA – pe măsură ce fiecare națiune investește resurse pentru a depăși progresele celeilalte. Am asistat deja la o escaladare a angajamentelor guvernamentale de investiții în IA: China a anunțat un fond național colosal de 47,5 miliarde de dolari pentru tehnologia semiconductorilor și IA, iar SUA, UE și alții investesc, de asemenea, miliarde în inițiative de cercetare IA și dezvoltare de talente.

Totuși, povestea IA nu se rezumă la două țări. Colaborarea și contribuțiile globale sunt în creștere. Regiuni precum Europa, India și Orientul Mijlociu produc inovații și modele IA notabile proprii.

De exemplu, Europa pune accent pe IA de încredere și găzduiește multe proiecte IA open-source. India folosește IA pentru aplicații la scară largă în educație și sănătate și furnizează o mare parte din talentele globale IA (India și SUA împreună reprezintă peste jumătate din forța de muncă IA calificată la nivel mondial).

Există, de asemenea, eforturi în țări mai mici de a-și crea nișe – cum ar fi investițiile Singapore în guvernanța IA și inițiativele de națiune inteligentă, sau eforturile EAU în cercetare și implementare IA. Organisme internaționale organizează discuții despre standardele IA pentru a asigura cel puțin o anumită aliniere – ilustrată de cadrele OECD și ONU menționate anterior și de evenimente precum Parteneriatul Global pentru IA (GPAI) care reunește mai multe țări pentru a împărtăși bune practici.

Deși competiția geopolitică va continua (și probabil se va intensifica în domenii precum IA pentru uz militar sau avantaj economic), există o recunoaștere paralelă că probleme precum etica IA, siguranța și abordarea provocărilor globale necesită cooperare. Am putea vedea mai multe colaborări de cercetare transfrontaliere care abordează teme precum IA pentru schimbările climatice, răspunsul la pandemii sau proiecte umanitare.

Un aspect interesant al peisajului global IA este modul în care atitudinile și bazele de utilizatori diferite vor modela evoluția IA. După cum s-a menționat, sentimentul public este foarte pozitiv în unele economii în curs de dezvoltare, ceea ce ar putea face aceste piețe terenuri mai permisive pentru experimentarea IA în sectoare precum fintech sau tehnologia educației.

În contrast, regiunile cu public sceptic ar putea impune reglementări mai stricte sau ar putea avea o adoptare mai lentă din cauza lipsei de încredere. Până în 2030, am putea asista la o bifurcație: unele țări ating o integrare aproape omniprezentă a IA (orașe inteligente, IA în guvernare zilnică etc.), în timp ce altele avansează mai precaut.

Totuși, chiar și regiunile prudente recunosc că nu pot ignora potențialul IA – de exemplu, Regatul Unit și țările europene investesc în siguranța și infrastructura IA (Regatul Unit planifică un cloud național de cercetare IA, Franța are inițiative publice de supercalcul pentru IA etc.).

Așadar, cursa nu este doar despre construirea celei mai rapide IA, ci despre construirea celei potrivite pentru nevoile fiecărei societăți.

În esență, următorii cinci ani vor vedea o interacțiune complexă între competiție și colaborare. Probabil vom asista la realizări revoluționare în IA provenind din locuri neașteptate din întreaga lume, nu doar din Silicon Valley sau Beijing.

Și pe măsură ce IA devine un pilon al puterii naționale (asemănător petrolului sau electricității în epocile anterioare), modul în care națiunile gestionează atât cooperarea, cât și rivalitatea în acest domeniu va influența semnificativ traiectoria dezvoltării IA la nivel global.

Impactul IA asupra Locurilor de Muncă și Competențelor

În final, nicio discuție despre viitorul apropiat al IA nu este completă fără a examina impactul său asupra muncii și ocupării forței de muncă – un subiect de interes pentru mulți. Va lua IA locurile noastre de muncă sau va crea altele noi? Dovezile de până acum sugerează un pic din ambele, dar cu o tendință puternică spre completare, nu automatizare pură.

Forumul Economic Mondial a estimat că până în 2025, IA va crea aproximativ 97 milioane de locuri de muncă noi la nivel global, în timp ce va înlocui în jur de 85 milioane – un câștig net de 12 milioane de locuri de muncă.

Aceste noi roluri variază de la oameni de știință în date și ingineri IA până la categorii complet noi precum eticieni IA, ingineri de prompturi și experți în întreținerea roboților. Vedem deja această predicție în acțiune: peste 10% din anunțurile de angajare de astăzi sunt pentru roluri care abia existau acum un deceniu (de exemplu, Șef IA sau Dezvoltator Machine Learning).

Important, în loc de șomaj în masă, impactul timpuriu al IA în locurile de muncă a fost să crească productivitatea angajaților și să schimbe cerințele de competențe. Industriile care adoptă IA cel mai rapid au înregistrat o creștere a veniturilor per angajat de până la 3 ori mai mare de la începutul boom-ului IA în jurul anului 2022.

În aceste sectoare, angajații nu sunt înlocuiți; dimpotrivă, devin mai productivi și mai valoroși. De fapt, salariile cresc de două ori mai rapid în industriile intensive în IA comparativ cu cele cu adoptare mai redusă a IA.

Chiar și angajații în roluri foarte automatizabile văd creșteri salariale dacă dețin competențe legate de IA, ceea ce indică faptul că firmele apreciază angajații care pot lucra eficient cu instrumente IA. În general, există o creștere a primei pentru competențele IA – angajații care pot folosi IA (chiar și la nivel de bază, cum ar fi analiza asistată de IA sau generarea de conținut) câștigă salarii mai mari.

O analiză a constatat că angajații cu competențe IA obțin o primă salarială medie de 56% față de cei din roluri similare fără aceste competențe. Această primă s-a dublat în doar un an, evidențiind cât de rapid devine „alfabetizarea IA” o competență indispensabilă.

Totuși, IA schimbă fundamental natura locurilor de muncă. Multe sarcini de rutină sau de nivel inferior sunt automatizate – IA poate prelua introducerea datelor, generarea de rapoarte, întrebările simple ale clienților și altele. Aceasta înseamnă că unele locuri de muncă vor fi eliminate sau redefinite.

Angajații în roluri administrative sau repetitive sunt în special expuși riscului de înlocuire. Totuși, pe măsură ce aceste sarcini dispar, apar altele noi care necesită creativitate umană, judecată și supravegherea IA.

Efectul net este o schimbare a setului de competențe necesare pentru majoritatea profesiilor. O analiză LinkedIn prevede că până în 2030, aproximativ 70% din competențele folosite într-un job mediu vor fi diferite față de cele necesare acum câțiva ani.
Cu alte cuvinte, aproape fiecare job evoluează. Pentru a se adapta, învățarea continuă și recalificarea sunt esențiale pentru forța de muncă.

Din fericire, există un impuls major pentru educația și dezvoltarea competențelor IA: două treimi dintre țări au introdus informatica (adesea cu module IA) în curricula K-12, iar companiile investesc masiv în programe de formare pentru angajați. La nivel global, 37% dintre executivi spun că plănuiesc să investească mai mult în instruirea angajaților pe instrumente IA pe termen scurt.

De asemenea, asistăm la creșterea cursurilor și certificărilor online în IA – de exemplu, programe gratuite oferite de firme tehnologice și universități pentru a preda bazele IA milioane de cursanți.

Un alt aspect al IA la locul de muncă este apariția „echipei om-IA” ca unitate fundamentală de productivitate. După cum s-a descris anterior, agenții IA și automatizarea preiau părți din muncă, în timp ce oamenii oferă supraveghere și expertiză.
Companiile orientate spre viitor redefiniesc rolurile astfel încât munca de nivel de intrare (pe care IA ar putea-o gestiona) să fie mai puțin centrală; în schimb, angajează oameni direct în roluri strategice și se bazează pe IA pentru sarcinile repetitive.

Aceasta ar putea aplatiza ierarhiile tradiționale de carieră și ar necesita noi metode de formare a talentelor (deoarece personalul junior nu va învăța prin efectuarea sarcinilor simple dacă IA le face). De asemenea, crește importanța managementului schimbării în organizații. Mulți angajați simt anxietate sau copleșire din cauza ritmului schimbărilor aduse de IA.

Liderii trebuie, prin urmare, să gestioneze activ această tranziție – comunicând beneficiile IA, implicând angajații în adoptarea IA și asigurându-i că scopul este să îmbunătățească munca umană, nu să o înlocuiască. Companiile care cultivă cu succes o cultură a colaborării om-IA – unde utilizarea IA devine a doua natură pentru personal – vor înregistra probabil cele mai mari câștiguri de performanță.

În concluzie, piața muncii în următorii cinci ani va fi caracterizată de schimbări transformative, nu de catastrofe. IA va automatiza anumite sarcini și funcții, dar va crea și cerere pentru noi expertize și va face mulți angajați mai productivi și mai valoroși.

Provocarea (și oportunitatea) constă în a ghida forța de muncă prin această tranziție. Persoanele și organizațiile care adoptă învățarea pe tot parcursul vieții și adaptează rolurile pentru a valorifica IA vor prospera în noua economie alimentată de IA. Cei care nu o vor face s-ar putea confrunta cu dificultăți în a rămâne relevanți.

După cum a sintetizat un raport,  datorită în parte IA, natura locurilor de muncă se schimbă de la stăpânirea unor sarcini specifice la dobândirea continuă a unor noi competențe. Anii următori ne vor testa capacitatea de a ține pasul cu această schimbare – dar dacă reușim, rezultatul ar putea fi o lume a muncii mai inovatoare, eficientă și chiar mai centrată pe om.

>>> Este posibil să aveți nevoie de:

Competențe necesare pentru a lucra cu inteligența artificială

Beneficiile inteligenței artificiale pentru persoane și companii

Traiectoria dezvoltării IA în următorii cinci ani este pregătită să aducă schimbări profunde în tehnologie, afaceri și societate. Probabil vom vedea sisteme IA din ce în ce mai capabile – stăpânind multiple modalități, manifestând raționament îmbunătățit și operând cu autonomie sporită.

În același timp, IA va deveni profund integrată în țesătura vieții cotidiene: alimentând deciziile în sălile de consiliu și guverne, optimizând operațiunile în fabrici și spitale și îmbunătățind experiențele de la serviciul clienți la educație.

Oportunitățile sunt imense – de la creșterea productivității economice și descoperirilor științifice până la ajutorul în abordarea provocărilor globale precum schimbările climatice (de fapt, se așteaptă ca IA să accelereze tranziția către energie regenerabilă și utilizarea mai inteligentă a resurselor). Dar valorificarea întregului potențial al IA va necesita navigarea riscurilor și obstacolelor asociate. Problemele de etică, guvernanță și incluziune vor necesita atenție continuă pentru ca beneficiile IA să fie împărtășite pe scară largă și să nu fie umbrite de capcane.

Un fir conducător este că alegerile și conducerea umană vor modela viitorul IA. IA însăși este un instrument – un instrument remarcabil de puternic și complex, dar care reflectă în cele din urmă obiectivele pe care le stabilim pentru el.

Următorii cinci ani reprezintă o fereastră critică pentru părțile interesate să ghideze dezvoltarea IA responsabil: companiile trebuie să implementeze IA cu grijă și etică; factorii de decizie trebuie să creeze cadre echilibrate care să stimuleze inovația și să protejeze publicul; educatorii și comunitățile trebuie să pregătească oamenii pentru schimbările pe care le va aduce IA.

Colaborarea internațională și interdisciplinară în jurul IA trebuie să se adâncească, asigurând că această tehnologie este direcționată colectiv spre rezultate pozitive. Dacă reușim, 2030 ar putea marca începutul unei noi ere în care IA amplifică semnificativ potențialul uman – ajutându-ne să muncim mai inteligent, să trăim mai sănătos și să abordăm probleme anterior inaccesibile.

În acel viitor, IA nu va fi privită cu teamă sau exagerare, ci ca o parte acceptată și bine guvernată a vieții moderne care lucrează pentru umanitate. Realizarea acestei viziuni este marea provocare și promisiune a următorilor cinci ani în dezvoltarea IA.