Inteligența artificială este unul dintre termenii pe care îi întâlnim tot mai frecvent atunci când se vorbește despre transformarea economiei și despre viitorul muncii. Apare în aplicații, în servicii online, în programe utilizate de companii, în sisteme de analiză, în instrumente care generează texte sau imagini și, uneori, în tehnologii pe care le folosim fără să știm că includ componente bazate pe inteligență artificială.
Tocmai această răspândire rapidă poate crea însă o imagine confuză. Inteligența artificială ajunge să fie prezentată fie ca o tehnologie aproape atotputernică, fie ca un sinonim pentru un chatbot care răspunde la întrebări, fie ca o amenințare care ar urma să preia activitatea oamenilor.
Pentru un angajat, întrebarea utilă nu este dacă inteligența artificială este „bună” sau „rea” și nici dacă trebuie să devină specialist în AI. Întrebarea relevantă este: ce este această tehnologie, unde o pot întâlni în activitatea profesională, ce poate face, ce nu poate face singură și ce competențe îmi sunt necesare pentru a lucra cu ea în mod competent?
Ce este, de fapt, inteligența artificială?
Inteligența artificială – AI sau IA – nu desemnează o singură aplicație și nici o singură tehnologie.
În sens larg, vorbim despre sisteme informatice care pot procesa date și informații și pot genera rezultate precum predicții, recomandări, clasificări, conținut sau alte rezultate utilizabile într-un proces de lucru. Unele sisteme pot analiza volume mari de date și identifica anumite modele. Altele pot recunoaște obiecte într-o imagine, pot procesa limbajul, pot transforma vorbirea în text, pot recomanda produse sau pot estima anumite evoluții.
O categorie devenită foarte vizibilă în ultimii ani este inteligența artificială generativă, capabilă să genereze text, imagini, cod, sunet sau alte forme de conținut ca răspuns la instrucțiunile utilizatorului.
Din perspectivă europeană, definiția sistemului de inteligență artificială pune accent pe ideea de sistem bazat pe mașină care, pentru anumite obiective, deduce din datele de intrare modul în care poate genera rezultate – de exemplu predicții, conținut, recomandări sau decizii – capabile să influențeze medii fizice sau virtuale. Pentru utilizatorul obișnuit, această definiție poate fi tradusă simplu: AI primește date sau instrucțiuni, le procesează prin modele și produce un rezultat care trebuie înțeles în contextul în care va fi folosit.
AI nu este o singură tehnologie
Când spunem „AI”, putem vorbi despre tehnologii și capabilități diferite. Câteva dintre cele mai relevante pentru activitatea economică sunt:
• Machine learning – identificarea unor modele în date și generarea unor clasificări, estimări sau predicții.
• Procesarea limbajului natural (NLP) – procesarea și generarea limbajului, inclusiv în asistenți conversaționali, traducere, căutare și sintetizare.
• Computer vision – extragerea și interpretarea informației din imagini și fluxuri video.
• Recunoașterea și clasificarea obiectelor – identificarea unor produse, obiecte sau elemente vizuale relevante pentru un proces.
• Analiza predictivă – utilizarea datelor disponibile pentru estimarea unor evoluții sau rezultate viitoare.
• Sisteme de recomandare – selectarea și ordonarea unor opțiuni în funcție de date, criterii și modele de utilizare.
• Inteligență artificială generativă – producerea de text, imagini, sunet, cod sau alte forme de conținut pe baza unei solicitări și a contextului oferit.
• Recunoașterea vorbirii și interfețe conversaționale – transformarea vorbirii în text și interacțiunea cu sisteme digitale prin limbaj natural.
Aceste tehnologii pot funcționa separat sau pot fi integrate în aplicații și sisteme mai ample. Utilizatorul nu vede întotdeauna „AI-ul” ca produs distinct; de multe ori vede doar o funcție nouă într-o aplicație pe care o utiliza deja.
AI nu trebuie confundată cu întregul ecosistem digital
Inteligența artificială funcționează într-un ecosistem tehnologic mai larg, în care pot interveni datele, aplicațiile software, infrastructura cloud, senzorii, dispozitivele conectate, Internet of Things, infrastructurile de calcul, sistemele automatizate sau robotica.
Aceste tehnologii nu sunt, prin ele însele, sinonime cu inteligența artificială:
• un senzor poate colecta date fără să utilizeze AI;
• un serviciu cloud poate găzdui o aplicație fără ca aceasta să includă AI;
• un proces poate fi automatizat prin reguli prestabilite fără să utilizeze un model de inteligență artificială;
• un robot poate executa o secvență programată fără să dispună de capabilități AI avansate.
Dar aceste componente pot fi combinate. De exemplu, un sistem poate colecta date prin senzori, le poate transmite către o infrastructură digitală, le poate analiza cu ajutorul unui model și poate genera o recomandare utilizată ulterior de un angajat sau de un alt sistem.
În activitatea profesională, întrebarea-cheie este: Ce date intră în sistem? → Ce face sistemul cu ele? → Ce rezultat produce? → Cine verifică rezultatul? → Cum este utilizat mai departe?
De la tehnologie la activitatea profesională
Pentru angajat, AI devine relevantă atunci când o anumită capabilitate tehnologică intră într-un proces concret de muncă. În comerț și alimentație publică, aceasta poate însemna analiza vânzărilor, prognozarea cererii, sprijinirea aprovizionării, clasificarea informațiilor, generarea unor materiale, interacțiunea cu clienții, identificarea produselor, monitorizarea unor procese sau automatizarea unor operațiuni.
Un exemplu simplu: un sistem analizează datele disponibile și estimează că într-o anumită perioadă va exista o cerere mai mare pentru un produs. Aceasta nu înseamnă că „AI a decis cât trebuie comandat”. Sistemul a produs o estimare pe baza datelor, a modelului și a condițiilor în care funcționează.
Persoana care utilizează rezultatul poate avea informații suplimentare: un eveniment local, o modificare de preț, o promoție, o problemă de aprovizionare, o schimbare sezonieră sau o situație pe care datele istorice nu o reflectă suficient.
Aici apare diferența dintre rezultatul calculat de sistem și judecata profesională asupra rezultatului. AI poate contribui la proces; nu elimină automat nevoia de context, verificare și decizie umană.
De ce AI a devenit o problemă de competență digitală
Modul în care definim competența digitală evoluează odată cu tehnologia. La nivel european, cadrul DigComp descrie competențele necesare persoanei pentru a utiliza tehnologiile digitale în mod încrezător, critic și responsabil în viața de zi cu zi, în învățare, în societate și la locul de muncă.
În DigComp 3.0, inteligența artificială este tratată transversal. AI nu este izolată într-un singur capitol și nu este prezentată ca o competență rezervată specialiștilor IT. Elementele relevante pentru interacțiunea cu AI apar explicit sau implicit în toate cele 21 de competențe ale cadrului.
Competența privind AI nu înseamnă numai capacitatea de a utiliza o aplicație de inteligență artificială. Ea se intersectează cu modul în care căutăm și evaluăm informația, comunicăm, colaborăm, producem conținut, protejăm datele, rezolvăm probleme și alegem instrumentele digitale potrivite unei situații.
Aria DigComp 3.0 – 1: alfabetizarea în domeniul informației și al datelor
Instrumentele bazate pe AI pot ajuta la găsirea, sintetizarea, clasificarea sau analizarea informațiilor. Faptul că un sistem oferă rapid un răspuns nu înseamnă însă că acel răspuns trebuie acceptat automat.
• formularea corectă a nevoii de informație și a întrebării adresate sistemului;
• evaluarea relevanței și credibilității informației obținute;
• verificarea rezultatului înainte de utilizarea profesională;
• organizarea și interpretarea datelor și informațiilor;
• înțelegerea diferenței dintre un rezultat generat și o informație verificată.
Aria DigComp 3.0 – 2: comunicare și colaborare
AI poate fi integrată în instrumentele prin care comunicăm și colaborăm: asistenți conversaționali, traducere automată, transcriere, sintetizarea unor discuții, pregătirea unor răspunsuri sau funcții integrate în platformele de lucru.
• alegerea instrumentului potrivit contextului profesional;
• adaptarea mesajului la destinatar și scop;
• verificarea conținutului generat înainte de transmitere;
• recunoașterea situațiilor în care o interacțiune este cu un agent automat;
• utilizarea instrumentelor AI fără a pierde controlul asupra comunicării profesionale.
Aria DigComp 3.0 – 3: crearea de conținut digital
AI generativă poate produce într-un timp foarte scurt texte, imagini, variante de prezentare, rezumate sau alte forme de conținut. Această capacitate schimbă modul de lucru, dar nu elimină competența umană.
• formularea obiectivului și a cerințelor pentru conținut;
• furnizarea contextului relevant;
• evaluarea și corectarea rezultatului;
• adaptarea conținutului la public, canal și scop;
• respectarea regulilor privind informația utilizată, drepturile și responsabilitățile asociate conținutului.
Aria DigComp 3.0 – 4: siguranță și utilizare responsabilă
Utilizarea AI presupune și decizii privind informațiile pe care le introducem într-un sistem. În mediul profesional, protecția datelor și a informațiilor nu este o temă periferică, ci o componentă a utilizării competente a tehnologiei.
• recunoașterea datelor personale, informațiilor comerciale și documentelor interne;
• protejarea parolelor, credențialelor și informațiilor confidențiale;
• verificarea permisiunilor și a regulilor interne înainte de încărcarea unor date într-un instrument;
• înțelegerea faptului că „poate procesa” nu înseamnă automat „este permis și sigur să folosesc”;
• utilizarea responsabilă a rezultatelor produse de sistem.
Aria DigComp 3.0 – 5: rezolvarea problemelor
Aceasta este una dintre zonele în care schimbarea produsă de AI devine foarte vizibilă. Competența digitală nu mai poate fi redusă la memorarea unei succesiuni de butoane.
• identificarea problemei și a rezultatului urmărit;
• alegerea unui instrument adecvat;
• testarea modului în care instrumentul răspunde sarcinii;
• evaluarea rezultatului și identificarea erorilor sau limitelor;
• adaptarea atunci când instrumentul, interfața sau procesul se schimbă;
• identificarea momentului în care este necesar sprijin tehnic sau profesional suplimentar.
Cadrul național: DigCompRo și relația cu transformarea digitală
România dispune, din 2025, de propriul Cadru de competențe digitale pentru cetățeni – DigCompRo, aprobat prin OUG nr. 27/2025. Cadrul pornește de la DigComp 2.2 și îl adaptează contextului național.
DigCompRo definește transformarea digitală prin integrarea tehnologiilor digitale de către companii și enumeră explicit, între exemple, platformele digitale, Internet of Things, tehnologiile cloud și inteligența artificială. Totodată, cadrul național introduce un domeniu de bază dedicat fundamentelor, accesului și atitudinilor față de transformarea digitală – inclusiv conștientizării impactului asupra vieții profesionale, stimulării unor atitudini pozitive față de dezvoltarea competențelor și reducerii tehnofobiilor.
Această abordare este deosebit de relevantă pentru formarea adulților: înainte de utilizarea competentă a unei tehnologii emergente, persoana are nevoie de o înțelegere funcțională a rolului, limitelor și efectelor acesteia asupra sarcinilor profesionale.
AI nu este o temă separată de competența digitală. Este unul dintre contextele tehnologice în care competența digitală trebuie astăzi exercitată.
Ce înseamnă aceasta pentru un angajat din comerț sau HoReCa?
Dezvoltarea competențelor digitale nu presupune transformarea tuturor angajaților în specialiști IT. Un lucrător comercial nu trebuie să devină dezvoltator de machine learning pentru a utiliza competent un sistem care include o funcție predictivă. Un ospătar nu trebuie să cunoască arhitectura unui model de procesare a limbajului pentru a interacționa competent cu o aplicație care include un asistent digital.
Dar trebuie să dezvolte un alt tip de capacitate:
• să înțeleagă ce problemă încearcă să rezolve;
• să identifice ce tip de informație sau date sunt necesare;
• să aleagă și să utilizeze instrumentul adecvat;
• să formuleze clar sarcina sau solicitarea;
• să recunoască limitele rezultatului;
• să verifice informația înainte de utilizarea profesională, atunci când contextul o cere;
• să protejeze datele și informațiile la care are acces;
• să adapteze rezultatul la situația concretă de muncă;
• să identifice erorile, excepțiile și situațiile în care rezultatul nu este util;
• să știe când poate continua autonom și când este necesar sprijin suplimentar.
Aceasta este diferența dintre simpla accesare a tehnologiei și competența de a lucra cu tehnologia.
De la „știu aplicația” la „pot funcționa într-un mediu digital care se schimbă”
O aplicație se poate schimba. Interfața poate fi actualizată. Un instrument poate fi înlocuit de altul. O funcție bazată pe AI poate apărea într-un program care ieri nu o avea.
Dacă pregătirea profesională se reduce la memorarea unor pași într-o singură aplicație, fiecare schimbare poate readuce utilizatorul aproape de punctul de plecare. Dacă, în schimb, persoana înțelege problema, informațiile utilizate, logica procesului, criteriile de verificare și modalitățile de căutare a unei soluții, competența devine mai ușor transferabilă.
Autonomia digitală nu înseamnă să nu mai întrebi niciodată un coleg și nici să cunoști toate tehnologiile. Înseamnă să poți face din ce în ce mai mult singur, să știi unde și cum să cauți sprijin și să recunoști situațiile în care este necesară intervenția unei persoane cu o competență diferită sau cu o responsabilitate mai mare.
AI poate accelera o activitate. Nu poate transfera automat competența către utilizator.
Faptul că un instrument poate produce un rezultat în câteva secunde nu înseamnă că utilizatorul dobândește automat capacitatea de a aprecia calitatea acelui rezultat. Viteza instrumentului și competența persoanei sunt două lucruri diferite.
• Un sistem poate genera un text rapid. Angajatul trebuie să poată aprecia dacă este corect și adecvat.
• Poate produce o recomandare. Angajatul trebuie să înțeleagă dacă aceasta are sens în situația concretă.
• Poate analiza date. Utilizatorul trebuie să știe ce date sunt relevante și ce concluzii pot sau nu pot fi trase.
• Poate propune o soluție. Persoana trebuie să înțeleagă dacă soluția poate fi utilizată în contextul profesional respectiv.
Apariția unor instrumente mai performante nu reduce nevoia de competență digitală. În multe situații, schimbă tipul de competență necesară.
Inteligența artificială, valoarea profesională și upskilling-ul
Extinderea AI alimentează firesc întrebări despre schimbarea locurilor de muncă. Nu există însă un răspuns unic, valabil pentru toate ocupațiile și toate organizațiile. Unele sarcini pot fi automatizate, altele pot fi asistate tehnologic, iar altele pot dobândi o importanță mai mare tocmai pentru că tehnologia preia componente repetitive sau standardizabile.
Din perspectiva angajatului, este mai util să analizăm sarcinile și competențele decât să reducem discuția la opoziția simplă „om sau tehnologie”. Pe măsură ce tehnologia se schimbă, crește importanța capacității de a înțelege procese, de a lucra cu informații și date, de a verifica rezultate, de a rezolva probleme și de a învăța instrumente noi.
Upskilling-ul – dezvoltarea și actualizarea competențelor – poate crește capacitatea persoanei de a utiliza tehnologia ca sprijin pentru propria activitate și de a participa activ la schimbarea proceselor profesionale, în loc să intre în contact cu tehnologia doar atunci când aceasta a fost deja implementată și trebuie folosită imediat.
Ce înseamnă toate acestea în proiectul DigiCOMP?
Proiectul DigiCOMP – Competențe Digitale pentru Locuri de Muncă Incluzive și Sustenabile – urmărește dezvoltarea competențelor digitale ale angajaților din domeniile economice vizate de proiect, inclusiv comerț și alimentație publică, prin evaluare inițială și formare profesională corelată cu nevoile identificate.
Metodologia proiectului pornește de la ideea că evaluarea competențelor trebuie să permită identificarea lacunelor și a nevoilor de formare, iar formarea trebuie să includă activități practice și aplicative. În acest context, contactul cu instrumente și situații de utilizare relevante poate ajuta participantul să își dezvolte capacitatea de a înțelege, testa și integra soluții digitale în activitatea profesională.
Prin dezvoltarea competențelor digitale, participantul își poate consolida capacitatea de a:
• înțelege mai bine tehnologiile cu care intră în contact;
• lucra cu informații și date în contexte profesionale;
• utiliza și testa instrumente digitale noi;
• evalua rezultatele produse de aplicații și sisteme;
• proteja informațiile utilizate în activitatea profesională;
• identifica propriile lacune de competență și nevoile viitoare de învățare;
• participa mai competent la procesele de digitalizare ale organizației.
De ce este util să învățăm înainte ca tehnologia să devină o cerință curentă a postului
Adaptarea profesională este mai dificilă atunci când începe numai în momentul în care un instrument nou devine obligatoriu. Formarea oferă un cadru în care tehnologia poate fi înțeleasă și testată fără presiunea imediată a unei sarcini de serviciu: pot fi puse întrebări, comparate rezultate, observate erori și exersate moduri diferite de lucru.
Nu este necesar să anticipăm exact ce aplicație va utiliza o întreprindere peste câțiva ani. Mai importantă este dezvoltarea unei competențe transferabile: capacitatea de a înțelege un instrument digital nou, de a-l testa, de a-i identifica utilitatea și limitele și de a învăța cum poate fi integrat într-o sarcină profesională.
Întrebare de reflecție
Dacă în activitatea dumneavoastră ar fi introdus mâine un instrument bazat pe inteligență artificială, ați putea identifica ce problemă rezolvă, ce informații utilizează, cum trebuie interpretat rezultatul și ce competențe v-ar fi necesare pentru a-l folosi eficient?
Ideea centrală
Inteligența artificială nu reprezintă o singură aplicație și nici o competență rezervată specialiștilor IT. Ea este integrată tot mai frecvent în tehnologiile digitale utilizate pentru informare, comunicare, creare de conținut, analiză și rezolvarea problemelor. Pentru angajat, competența relevantă nu constă numai în a ști să acceseze un instrument AI, ci în a înțelege scopul utilizării lui, a formula corect sarcina, a evalua și verifica rezultatul, a proteja informațiile utilizate și a integra tehnologia în procesul profesional fără a renunța la judecata proprie.
Repere de referință
• Comisia Europeană, Joint Research Centre – DigComp 3.0: Digital Competence Framework for Citizens, versiunea actualizată.
• Vuorikari, R., Kluzer, S., Punie, Y. – DigComp 2.2: The Digital Competence Framework for Citizens, JRC, 2022.
• Guvernul României – OUG nr. 27/2025 pentru aprobarea Cadrului de competențe digitale pentru cetățenii României (DigCompRo).
• Documentele de implementare ale proiectului DigiCOMP – metodologia de evaluare inițială a competențelor digitale și metodologia de formare profesională.
Acest material face parte din campania „Munca în era digitală”, realizată în cadrul proiectului DigiCOMP – Competențe Digitale pentru Locuri de Muncă Incluzive și Sustenabile, cod SMIS 336814, cofinanțat din Fondul Social European Plus prin Programul Educație și Ocupare 2021–2027
Lucrezi într-o întreprindere eligibilă din comerț sau alimentație publică? Vino în DigiCOMP pentru a-ți evalua și dezvolta competențele digitale și pentru a înțelege și testa tehnologii din domeniul inteligenței artificiale care pot deveni relevante pentru activitatea ta profesională.
Reprezinți o întreprindere? DigiCOMP poate contribui la pregătirea angajaților eligibili pentru un mediu de lucru în care tehnologia, datele și inteligența artificială devin tot mai importante pentru
organizarea și eficiența proceselor.
Pentru informațiisuplimentare, trimiterea unei solicitări de participare sau detalii despre calendarul formării scrie-ne la digicomp.adds@gmail.com și urmărește pagina de Facebook.
FĂ CLICK SPRE VIITOR ALĂTURI DE DIGICOMP.