Strategiile de inteligență artificială ale companiilor au urmărit în ultimii doi ani un obiectiv clar: accesul rapid la cele mai avansate modele. Costurile și complexitatea utilizării AI schimbă însă această abordare.

În 2026, accentul se mută de la experimentare la eficiență. Companiile trebuie să stabilească unde rulează fiecare sarcină, cât costă și cum poate fi controlată, scrie techradar.

Investițiile în AI ating niveluri record

Gartner estimează că investițiile globale în inteligență artificială vor ajunge la 2,52 trilioane de dolari în 2026. Suma reprezintă o creștere de 44% față de anul precedent.

Aproximativ 1,37 trilioane de dolari ar urma să fie direcționate către infrastructura necesară AI. Datele arată amploarea investițiilor, dar și presiunea tot mai mare asupra bugetelor.

Piața începe să intre într-o etapă diferită. În locul proiectelor experimentale, companiile caută rezultate măsurabile și un randament clar al investițiilor.

Această schimbare mută atenția de la întrebarea „ce model folosim?” la „unde trebuie să ruleze fiecare proces?”.

Modelele mai ieftine nu înseamnă automat costuri mai mici

Prețurile tokenurilor au scăzut puternic în ultimii ani. Totuși, cheltuielile totale ale companiilor pentru AI au continuat să crească.

Explicația este relativ simplă. Modelele mai performante permit utilizarea inteligenței artificiale în procese mai complexe și la o scară mai mare.

Companii precum OpenAI, Anthropic și Mistral își diferențiază ofertele între modele avansate și variante mai ieftine. Strategia răspunde unei probleme concrete.

Clienții nu vor să plătească prețul unui model de top pentru fiecare operațiune. Pentru sarcinile obișnuite, variantele mai accesibile pot fi suficiente.

Inferența poate transforma AI într-o cheltuială majoră

Costurile devin mai vizibile în aplicațiile care folosesc AI în timp real. Un exemplu este sistemul bancar de recomandări personalizate.

O singură decizie luată de un agent AI poate implica între cinci și 20 de apeluri către modele. Fiecare apel poate include propriul context și propriile costuri de procesare.

Diferențele de preț par mici într-o demonstrație. La sute de milioane de interacțiuni, acestea pot schimba radical rentabilitatea unui produs.

Un exemplu citat în analiză este Uber. Cei aproximativ 5.000 de ingineri ai companiei ar fi consumat întregul buget anual pentru AI în primele patru luni ale anului.

Și furnizorii de AI caută soluții pentru reducerea costurilor. Decagon ar fi redus de șase ori costul unei interogări vocale după trecerea la o arhitectură open-source bazată pe mai multe modele.

Complexitatea se mută către companii

Scăderea prețurilor pentru modele nu elimină problemele operaționale. O parte dintre acestea se mută către companiile care implementează soluțiile.

Modelele cu ponderi deschise, precum cele de la Mistral sau DeepSeek, reduc costurile experimentării. În schimb, orchestrationarea, evaluarea, integrarea și guvernanța devin mai importante.

Companiile trebuie să urmărească mai multe criterii decât costul unui milion de tokenuri. Printre acestea se află costul pentru fiecare sarcină utilă și efortul operațional pentru fiecare agent.

Un alt indicator este proporția de resurse consumate de procesele de control și guvernanță. Potrivit analizei, aceasta poate ajunge la un raport de 1 la 5 sau chiar mai mult.

Procesarea contextelor lungi ar putea schimba economia AI

O altă schimbare tehnologică vizează metodele de procesare a contextelor lungi. Abordări dezvoltate de companii precum DeepSeek, Google și Cartesia urmăresc reducerea costurilor.

Unele rezultate recente indică reduceri de ordinul 100 până la 300 de ori în anumite scenarii. Performanța ar putea rămâne apropiată de cea a metodelor tradiționale.

Impactul ar putea fi important în sectoarele care lucrează cu volume mari de date. Băncile ar putea analiza portofolii întregi de risc într-un singur proces.

Detectarea fraudelor pe perioade lungi și verificările KYC transfrontaliere ar putea beneficia de aceeași abordare. Operatorii telecom ar putea aplica tehnologia pentru întreținerea rețelelor și analiza comportamentului clienților.

În industrie, simulările la nivelul unei fabrici și prognozele privind lanțurile de aprovizionare ar putea deveni mai accesibile.

Unde rulează AI devine la fel de important ca modelul ales

Companiile nu mai pot evalua soluțiile AI doar prin prisma prețului unui token. Locația procesării, accesul la date și cerințele de securitate devin factori esențiali.

În anumite situații, procesarea locală poate reduce latența și poate limita transferul datelor. Pentru sectoarele reglementate, jurisdicția în care sunt procesate informațiile are o importanță suplimentară.

Astfel, viitoarele arhitecturi AI vor trebui să echilibreze costul, performanța și controlul. Alegerea modelului reprezintă doar una dintre componentele acestei decizii.

Pentru companii, noua etapă a inteligenței artificiale nu mai este despre accesul la cel mai puternic model. Miza devine construirea unei infrastructuri care poate susține AI la scară mare, cu rezultate măsurabile și costuri controlabile.

Un posibil furt de date afectează McDonald’s. Aproximativ 1,7 milioane de înregistrări despre angajații companiei ar fi fost puse la vânzare pe un forum dedicat datelor furate.

Oferta a fost publicată de un utilizator care folosește pseudonimul „TheHatman”. Acesta susține că informațiile provin din mediul Microsoft Azure al McDonald’s.

8.000 de înregistrări McDonald’s susține oferta

Vânzătorul a prezentat un eșantion cu aproximativ 8.000 de înregistrări pentru a susține oferta. O analiză tehnică indică faptul că datele ar putea proveni din directorul intern al companiei.

Totuși, nu există deocamdată confirmarea că toate cele 1,7 milioane de înregistrări există. Nu este cunoscută nici data la care informațiile au fost extrase.

Potrivit vânzătorului, datele ar fi fost descărcate direct din tenantul Azure al McDonald’s. Accesul ar fi fost obținut prin intermediul unor credențiale compromise.

Setul include informații despre angajați, conturi de serviciu și alte conturi de utilizator. Nu apar însă parole sau hash-uri ale acestora.

Datele McDonald’s prezintă mai multe indicii de autenticitate

Mai multe elemente tehnice susțin ipoteza că informațiile provin dintr-un export real. Fișierul folosește denumiri de coloane asociate instrumentelor Microsoft pentru exporturile din Entra ID.

Entra ID este fostul Azure Active Directory. În plus, toate cele 50 de domenii de e-mail identificate în set au legătură cu McDonald’s.

Printre acestea se află trei adrese care folosesc domeniul intern mcdonaldscorp.onmicrosoft.com. Un astfel de domeniu nu este ușor de identificat din exterior.

Și anumite erori din date pot indica un export autentic. În 233 de înregistrări apar caractere afectate de o codificare greșită.

Alte 85 de denumiri de funcții se opresc exact după 30 de caractere. Acest detaliu poate indica o limitare tehnică a sistemului din care au fost extrase datele.

Sunt vizate și alte companii

O verificare separată a confirmat unele dintre informațiile din set. O filială McDonald’s din Wirral, Marea Britanie, corespunde unui punct de lucru cunoscut public.

Numărul de telefon din baza de date coincide cu cel asociat locației respective. Vârsta datelor rămâne însă necunoscută, deoarece fișierul nu conține marcaje temporale.

Incidentul ar putea face parte dintr-o operațiune mai amplă. Același cont a publicat nouă oferte în decurs de 16 zile.

În total, acestea ar include aproximativ 3,6 milioane de înregistrări. Printre companiile menționate se află Vodafone și Gap, dar și mai multe firme din domeniul hotelier și IT.

Structura similară a ofertelor indică posibilitatea utilizării aceleiași metode de atac.

Social engineering, unul dintre principalele riscuri

Una dintre ipotezele analizate este furtul masiv de credențiale prin intermediul unor programe de tip infostealer. Datele disponibile nu indică însă o preluare directă a conturilor.

Principalul risc poate fi reprezentat de atacurile de tip social engineering. Informațiile despre nume, funcții, telefoane și adrese interne pot face tentativele de fraudă mai convingătoare.

Angajații vizați ar putea primi apeluri sau mesaje care includ informații reale despre locul lor de muncă. Astfel de contacte ar trebui tratate cu atenție, mai ales atunci când solicită date suplimentare sau acces la conturi.

Revoluțiile industriale au avut până acum un numitor comun: au înlocuit, în primul rând, munca fizică și activitățile repetitive cu mașinării mai rapide, mai precise și mai ieftine. Prima Revoluție Industrială, începută în Marea Britanie în a doua jumătate a secolului al XVIII-lea, a adus mecanizarea industriei textile și utilizarea pe scară tot mai largă a energiei cu abur. Cea de-a doua, desfășurată aproximativ între 1870 și 1914, a fost marcată de electricitate, dezvoltarea industriei oțelului și a producției de masă, culminând, printre altele, cu introducerea liniei de asamblare de către Ford în 1913. Ulterior, electronica, computerele și roboții industriali au automatizat o parte tot mai mare din producție și din activitățile repetitive.

În cazul inteligenței artificiale, lucrurile stau însă diferit. Pentru prima dată avem o tehnologie capabilă să automatizeze la scară largă nu doar activități manuale sau repetitive, ci și sarcini cognitive complexe. OECD arată că tocmai profesiile care necesită studii superioare sunt printre cele mai expuse la AI, iar această schimbare diferă de valurile precedente de automatizare, care loveau în special joburile slab calificate.

Cu alte cuvinte, de această dată nu mai vorbim doar despre robotul care înlocuiește un muncitor de pe linia de producție, ci despre o tehnologie care poate scrie cod, analiza documente, redacta contracte, traduce, genera materiale publicitare, prelucra date, realiza prezentări, răspunde clienților sau crea imagini în câteva secunde. Iar asta reprezintă o problemă uriașă pentru sistemul universitar, pentru că exact pentru astfel de activități pregătim în momentul de față milioane de tineri.

Și nu vorbim despre o ipoteză îndepărtată. În experimente și implementări reale, instrumentele AI au crescut deja semnificativ productivitatea. Un studiu realizat pe angajați din customer support a găsit o creștere medie a productivității de aproximativ 14%, iar în cazul angajaților mai puțin experimentați beneficiul a ajuns la aproximativ 34%. În alte experimente, programatorii care au folosit instrumente de tip GitHub Copilot au terminat anumite sarcini mult mai repede, iar utilizarea ChatGPT pentru activități de redactare profesională a redus timpul de lucru și a crescut calitatea rezultatelor.

Iar aici apare o schimbare extrem de importantă: AI-ul reduce diferența dintre un începător și un profesionist cu experiență. Evident, nu o elimină complet, însă un junior care știe să folosească foarte bine aceste instrumente poate produce într-o oră ceea ce în urmă cu doar câțiva ani ar fi necesitat câteva zile de muncă. În consecință, o companie care avea nevoie de zece oameni pentru o anumită activitate s-ar putea descurca în viitor cu doar trei sau patru. Nu este necesar ca inteligența artificială să înlocuiască complet o profesie pentru a avea un efect devastator asupra pieței muncii, ci este suficient să reducă drastic numărul de angajați necesari.

World Economic Forum include deja printre profesiile aflate în declin asistenții administrativi, secretarii executivi, casierii și inclusiv contabilii și auditorii. Graphic Designers și Legal Secretaries au ajuns și ele foarte aproape de primele zece poziții ale clasamentului ocupațiilor cu cel mai rapid declin, WEF indicând explicit capacitățile inteligenței artificiale drept unul dintre motive. Lista poate continua: contabilitate, traduceri, copywriting, grafică simplă, procesarea documentelor, suport clienți, analiză de date la nivel de bază, activități administrative, o parte din programare și chiar anumite sarcini juridice sunt exact tipurile de activități la care modelele AI devin din ce în ce mai bune. Nu înseamnă însă că în viitorul apropiat nu vom mai avea contabili, programatori sau juriști, ci că vom avea nevoie de mult mai puțini oameni pentru aceeași cantitate de muncă.

Problema este că universitățile pregătesc în continuare studenții după un model construit pentru o lume în care informația era greu accesibilă, iar capacitatea de a memora și reproduce această informație avea o valoare economică reală. În România fenomenul este și mai evident. O bună parte din parcursul școlar continuă să recompenseze memorarea, reproducerea informației și identificarea răspunsului considerat corect. Înveți un capitol, îl reproduci la test, primești o notă și treci mai departe. Gândirea independentă, capacitatea de a pune sub semnul întrebării informația, de a lega idei din domenii diferite și de a găsi soluții proprii rămân mult mai greu de evaluat și, implicit, mult mai puțin importante în practică.

Rezultatele PISA oferă un indiciu în această direcție. E drept, PISA nu măsoară tocmai gândirea critică, ci gândirea creativă, adică capacitatea elevilor de a genera, evalua și îmbunătăți idei. România a obținut 26 de puncte din 60, față de media OECD de 33 de puncte. Doar 58% dintre elevii români au atins nivelul de bază, comparativ cu 78% la nivelul OECD. Exact această educație bazată pe acumularea și reproducerea informației este cea pe care AI-ul o face cel mai puțin valoroasă. Nu mai are aproape niciun sens economic să petreci ani întregi memorând informații pe care un model le poate găsi, sintetiza, compara și explica în câteva secunde.

Astfel, pe viitor, nu va mai conta atât de mult cine deține informația, ci cine știe să o folosească: să înțeleagă problema, să pună întrebările potrivite și să evalueze corect răspunsurile primite. Iar piața muncii începe deja să reflecte această schimbare. OECD vorbește tot mai mult despre o trecere către recrutarea bazată pe competențe, nu exclusiv pe diplome. În cazul joburilor white collar din Marea Britanie, de exemplu, ponderea anunțurilor care solicitau competențe AI a crescut puternic din 2023, în timp ce menționarea unei diplome universitare în cerințe a scăzut cu aproximativ 15%. În Statele Unite, companii precum IBM au eliminat deja cerința unei diplome universitare pentru o mare parte dintre pozițiile publicate.

Elon Musk vorbește despre lucrurile acestea de ani buni. În 2020 spunea că nu ai nevoie de facultate pentru a învăța, deoarece informația necesară este deja disponibilă aproape gratuit, iar într-un anunț pentru recrutarea echipei AI de la Tesla preciza că nu îl interesează dacă un candidat are doctorat sau dacă a terminat măcar liceul, atât timp cât înțelege profund domeniul și poate demonstra că știe să facă treaba. Între timp, poziția lui a devenit și mai radicală. Într-un interviu din 2025, Musk a descris combinația dintre AI și robotică drept un tsunami supersonic și a spus că într-un interval de aproximativ 10-20 de ani munca ar putea deveni opțională. A povestit inclusiv că le-a spus propriilor copii că AI-ul ar putea face inutile competențele pe care le dobândesc în prezent. În privința facultății, Musk consideră că aceasta poate avea în continuare o valoare socială și poate fi o perioadă în care un tânăr explorează diverse domenii, dar nu o vede drept o condiție obligatorie pentru a învăța sau pentru a avea o carieră.

Nu cred că școala va deveni complet inutilă. Un copil trebuie să învețe să citească, să scrie, să înțeleagă concepte științifice elementare și, poate mai important decât oricând, să fie capabil să judece dacă informația pe care o primește este corectă. Logica, cultura generală, capacitatea de argumentare și gândirea critică vor deveni probabil mai importante, nu mai puțin importante. Ce devine însă din ce în ce mai greu de justificat este modelul în care petreci trei sau patru ani într-o facultate pentru a dobândi competențe standardizate necesare unui job de birou, iar la absolvire descoperi că o bună parte dintre ele pot fi executate deja de un algoritm AI.

Nu cred nici că învățarea va deveni irelevantă. Din contră. Probabil vom fi obligați să învățăm permanent, pentru că instrumentele și meseriile se vor schimba mult mai repede. Ceea ce riscă să devină aproape irelevant este modelul actual al educației universitare: înveți timp de trei, patru ani, primești o diplomă, după care folosești aproximativ aceleași cunoștințe într-o carieră de câteva decenii. Inteligența artificială nu va elimina nevoia de oameni inteligenți. Va elimina însă o bună parte din valoarea economică a informației memorate și a muncii intelectuale repetitive. Iar dacă școala și universitățile continuă să pregătească oamenii exact pentru aceste lucruri, atunci nu AI-ul va trebui să se adapteze sistemului de educație, ci sistemul de educație va trebui să se adapteze unei lumi în care diploma nu mai garantează că cineva are competențe pe care o mașină nu le poate reproduce.