Inteligența artificială modifică modul în care sunt dezvoltate aplicațiile, de la scrierea codului până la testare și managementul proiectelor. Cognizant România susține că oamenii vor petrece mai puțin timp cu sarcinile repetitive și mai mult cu proiectarea soluțiilor, stabilirea regulilor și verificarea rezultatelor. Compania identifică cinci schimbări, pornind de la experiența proiectelor realizate pentru clienți globali.
Concluziile au fost prezentate în cadrul Programmers’ Week 2026, eveniment organizat de Cognizant România între 21 și 25 septembrie. Cele peste 20 de prezentări tehnice au abordat utilizarea agenților AI, dezvoltarea aplicațiilor pornind de la specificații, testarea, analiza de business și managementul proiectelor.
Transformarea
Potrivit companiei, transformarea depășește folosirea unui asistent care generează cod. Ea presupune reorganizarea muncii și schimbarea modului în care sunt evaluate serviciile software.
„Modelul clasic din serviciile software s-a construit pe efort: oameni, ore, capacitate. Modelul spre care ne îndreptăm se construiește pe rezultat. Nu mai vindem doar capacitatea de a scrie cod, ci rezultate de business pe care ni le asumăm”, declară Mihai Constandiș, Country Manager & Head of Romania Studios, Cognizant România, potrivit comunicatului.
Acesta spune că strategia companiei urmărește simultan creșterea productivității programatorilor, folosirea agenților AI în procesele de business și colaborarea dintre oameni și sisteme automate.
„La baza tuturor stă o convingere pe care o susținem cu resurse: AI amplifică potențialul uman, nu îl înlocuiește. Anul trecut, Cognizant a angajat la nivel global aproximativ 20.000 de absolvenți la început de carieră, iar în 2026 numărul va fi și mai mare”, afirmă Constandiș.
Cifra privește recrutările globale și nu reprezintă un anunț privind numărul de angajări din România. Pe piața locală, compania declară că are peste 2.500 de angajați în București, Cluj-Napoca, Iași, Timișoara și Baia Mare. Echipele lucrează pentru clienți din banking, retail, sănătate, asigurări și producție, în principal pentru piețele din Europa, Orientul Mijlociu și Africa, dar și pentru America de Nord.
„În plus, participăm direct la inițiative globale precum AI Lab, unde lucrăm la orchestrarea agenților AI, adică la felul în care mai mulți agenți colaborează pentru a duce la capăt sarcini complexe. România nu execută doar o strategie decisă în altă parte, ci contribuie efectiv la construirea ei”, adaugă reprezentantul Cognizant.
1. AI poate propune soluții, dar oamenii trebuie să aprobe deciziile importante
Prima schimbare privește distribuirea responsabilității. Potrivit companiei, AI poate analiza o cerință și poate propune un plan, însă aprobarea acestuia trebuie să aparțină unui om înainte de începerea execuției.
„AI poate prelua sarcini, dar oamenii rămân responsabili de rezultate”, se arată în comunicat.
Această regulă trebuie introdusă în procesul de lucru prin puncte de control clare. Planul aprobat devine referința după care este verificat rezultatul, iar finalizarea sarcinii trebuie stabilită prin teste.
„O sarcină este considerată finalizată când trece testele definite inițial, nu în momentul în care agentul AI spune că a terminat.”
Cognizant recomandă aprobarea umană în special înaintea acțiunilor cu efecte greu de anulat, precum modificarea unui sistem extern sau a unei ramuri de cod protejate. Pentru celelalte operațiuni, automatizarea poate continua în limitele stabilite.
„Delegarea unei sarcini către un agent AI seamănă într-o măsură foarte mare cu buna practică de management uman: obiectiv clar, context, constrângeri, criterii de acceptare, feedback și validare”, explică autorii comunicatului.
2. Sarcinile sunt împărțite între agenți specializați
A doua direcție este folosirea mai multor agenți cu responsabilități limitate, în locul unui singur asistent căruia i se cere să realizeze întregul proiect.
„Așteptarea ca un singur asistent AI să rezolve tot, de la analiză până la testare, s-a dovedit nerealistă. Rezultatele devin greu de verificat, iar când ceva nu funcționează este aproape imposibil de identificat unde s-a greșit”, susține Cognizant.
Compania spune că echipele din România au construit instrumente interne în care agenți diferiți se ocupă de identificarea erorilor, revizuirea codului, testarea unitară și documentația tehnică. În zona de asigurare a calității, sarcinile includ configurarea mediilor, automatizarea și generarea datelor de test.
„Un agent care face un singur lucru produce rezultate previzibile, ușor de revizuit și de utilizat și în alt proiect. În plus, fiecare agent primește acces doar la instrumentele de care are nevoie pentru sarcina lui, ceea ce reduce riscul ca o greșeală să se propage.”
Un coordonator stabilește succesiunea operațiunilor și oprește procesul atunci când este necesară o decizie umană. Pentru procesele care trebuie verificate ulterior, compania recomandă pași prestabiliți și reguli explicite.
3. Informațiile oferite AI contează mai mult decât formularea întrebării
Cognizant susține că rezultatele depind în mare măsură de accesul sistemului la documentație, reguli de business, standarde și istoricul proiectului.
„Progresul nu vine din întrebări mai inteligente adresate inteligenței artificiale, ci din informația pe care i-o punem la dispoziție”, se arată în comunicat.
În lipsa acestui context, rezultatele pot varia de la o utilizare la alta, iar timpul necesar corecturilor poate anula avantajele automatizării.
„Un asistent AI care nu cunoaște convențiile echipei va propune de fiecare dată altceva, iar colegii vor petrece mai mult timp corectând decât ar fi petrecut scriind de la zero.”
Compania oferă exemplul GenAI Toolkit, un set comun de instrumente dezvoltat de echipele din România. Acesta organizează informațiile pe niveluri: reguli generale, standardele companiei, cerințele limbajului de programare, regulile proiectului și preferințele utilizatorului.
Cognizant afirmă că măsurătorile interne indică îmbunătățiri ale eficienței și calității, precum și reducerea rezultatelor nerelevante în identificarea deficiențelor. Comunicatul nu prezintă însă procente, metodologia măsurătorilor sau dimensiunea eșantionului analizat.
„Instrumentele AI se schimbă rapid și sunt inter-schimbabile, dar cunoașterea structurată a organizației este un activ important, pentru că poate fi mutat de la un asistent la altul fără să fie reconstruit.”
4. Rezultatele trebuie evaluate, inclusiv prin verificări independente
A patra schimbare privește trecerea de la demonstrații tehnice la aplicații care funcționează constant și în siguranță.
„Rezultatele trebuie măsurate, nu intuite. Evaluarea trebuie tratată ca o disciplină de inginerie, la fel de serioasă ca testarea clasică”, susține compania.
Într-un exemplu din banking prezentat la eveniment, evaluarea a vizat atât modelul și instrucțiunile sale, cât și întregul agent, cu instrumentele și datele utilizate. Verificările în timp real urmăreau fiabilitatea și fundamentarea răspunsurilor înainte ca acestea să ajungă la utilizator.
Un alt principiu este clasificarea problemei înaintea intervenției: fiecare eroare primește o categorie, un scor de încredere și dovezi care să permită stabilirea cauzei.
Compania recomandă și separarea generării de verificare:
„AI nu ar trebui să își corecteze propria temă: revizuirea trebuie realizată de un alt model, cu un context separat și alte ipoteze, aplicate după verificările deterministe și înaintea deciziei umane. Agenții auditori raportează ce au găsit, dar nu au dreptul să modifice artefactul.”
5. Rolurile profesionale se mută spre decizie și evaluare
În viziunea Cognizant, AI schimbă activitatea analiștilor de business, a responsabililor de produs, a managerilor de proiect și a specialiștilor în testare. Sistemele pot genera specificații, prototipuri și teste, în timp ce oamenii definesc problema și criteriile după care este evaluată soluția.
„Un profesionist care se definește prin documentația pe care o produce rămâne în urmă. Cel care se definește prin întrebările pe care le pune și prin deciziile pe care le susține devine mai valoros în noua economie”, afirmă autorii comunicatului.
Se modifică și modul de formulare a cerințelor pentru aplicațiile AI. În locul unor evaluări exclusiv de tip corect sau greșit, pot fi folosite praguri de performanță și restricții, precum clasificarea corectă a minimum 90% dintre cazuri sau obligativitatea aprobării umane peste un anumit prag.
Pentru managerii de proiect, compania identifică trei utilizări: AI ca asistent pentru raportare și sinteze, ca sprijin pentru identificarea riscurilor și ca executant al unor sarcini bine definite. Delegarea presupune însă o înțelegere tehnică mai bună a instrumentelor și a limitelor acestora.
„Timpul economisit nu înseamnă automat valoare creată, ci doar spațiu pentru a crea valoare. Diferența o face ce alegi să faci cu orele câștigate”, se arată în comunicatul Cognizant.
