IA evoluează mai rapid decât vocabularul nostru pentru a o descrie, iar pentru România aceasta înseamnă o revoluție în economie și societate. Avem „cogniție” pentru modul în care gândește o singură minte, dar nu avem un cuvânt pentru ceea ce se întâmplă când inteligența umană și cea a mașinilor colaborează pentru a percepe, decide, crea și acționa. Să numim acest proces intelition. Intelition nu este o funcționalitate; este principiul organizatoric al următoarei valuri de software, unde oamenii și IA operează în același model partajat al întreprinderii, oferind companiilor românești un avantaj competitiv în UE prin integrarea eficientă a datelor și deciziilor automate. Sistemele de azi tratează modelele IA ca pe ceva invocat din exterior. Tu acționezi ca un „utilizator”, cerând răspunsuri sau integrând un pas „om în buclă” în fluxurile de lucru agentice. Dar asta evoluează spre o co-producție continuă: Oamenii și agenții modelează împreună decizii, logică și acțiuni în timp real, ceea ce poate transforma productivitatea cetățenilor români și eficiența IMM-urilor în fața provocărilor economice europene. Citiți mai departe pentru o analiză a celor trei forțe care impulsionează acest nou paradigma, cu implicații directe pentru piața muncii și inovația tehnologică din România. O ontologie unificată este doar începutulÎntr-o scrisoare recentă către acționari, CEO-ul Palantir, Alex Karp, a scris că „toată valoarea de pe piață va merge către cipuri și ceea ce numim ontologie”, argumentând că această schimbare este „doar începutul a ceva mult mai mare și mai semnificativ”, relevant pentru România prin potențialul de a unifica datele fragmentate din sectoare cheie precum agricultură, energie și administrație publică. Prin ontologie, Karp înțelege un model partajat al obiectelor (clienți, politici, active, evenimente) și relațiilor lor. Aceasta include și ceea ce Palantir numește „stratul kinetic” al ontologiei, care definește acțiunile și permisiunile de securitate care conectează obiectele.În era SaaS, fiecare aplicație enterprise creează propriile modele de obiecte și procese. Combinat cu o multitudine de sisteme legacy și modele adesea haotice, întreprinderile se confruntă cu provocarea de a coase totul la un loc – o sarcină uriașă și dificilă, cu redundanțe, structuri incomplete și date lipsă, o problemă acută pentru firmele românești în tranziția digitală. Realitatea: Indiferent de câte proiecte de data warehouse sau data lake sunt lansate, puține întreprinderi se apropie de crearea unei ontologii enterprise consolidate. O ontologie unificată este esențială pentru instrumentele IA agentice de azi. Pe măsură ce organizațiile leagă și federează ontologiile, apare un nou paradigma software: IA agentică poate raționa și acționa peste furnizori, regulatori, clienți și operațiuni, nu doar într-o singură aplicație, deschizând oportunități pentru colaborări transfrontaliere în România. După cum descrie Karp, scopul este „să lege puterea inteligenței artificiale de obiecte și relații din lumea reală”. Modele mondiale și învățare continuăModelele de azi pot deține un context extins, dar păstrarea informațiilor nu este același cu învățarea din ele. Învățarea continuă necesită acumularea înțelegerii, nu resetări la fiecare reantrenare. În acest scop, Google a anunțat recent „Nested Learning” ca soluție potențială, ancorată direct în arhitectura și datele de antrenare ale LLM-urilor existente, promițând eficiență energetică și scalabilitate pentru infrastructura IT românească. Autorii nu pretind că au rezolvat provocările construirii modelelor mondiale. Dar Nested Learning ar putea furniza ingredientele brute: Memorie durabilă cu învățare continuă integrată în sistem. Scopul final ar face reantrenarea învechită. În iunie 2022, șeful științific AI al Meta, Yann LeCun, a creat un blueprint pentru „inteligență mașină autonomă” care prezenta o abordare ierarhică pentru folosirea embedding-urilor comune în predicții cu modele mondiale. A numit tehnica H-JEPA și a spus mai târziu pe șleau: „LLM-urile sunt bune la manipularea limbajului, dar nu la gândire”.În ultimii trei ani, LeCun și colegii săi de la Meta au trecut teoria H-JEPA în practică cu modele open source V-JEPA și I-JEPA, care învață reprezentări imagistice și video ale lumii. Interfața personală de intelitionA treia forță în această lume agentică, condusă de ontologie, este interfața personală. Aceasta pune oamenii în centru, nu ca „utilizatori” în periferie, permițând cetățenilor români un control mai mare asupra datelor personale în contextul RGPD. Nu este o altă aplicație; este modul principal prin care o persoană participă la următoarea eră a muncii și vieții. În loc să tratăm IA ca pe ceva pe care îl vizităm prin fereastra de chat sau apel API, interfața personală de intelition va fi mereu pornită, conștientă de contextul, preferințele și obiectivele noastre și capabilă să acționeze în numele nostru în întreaga economie federată, îmbunătățind calitatea vieții și securitatea digitală în România. Să analizăm cum se conturează deja asta.În mai, Jony Ive și-a vândut compania de dispozitive AI, io, către OpenAI pentru a accelera o nouă categorie de dispozitive AI. El a notat atunci: „Dacă faci ceva nou, dacă inovezi, vor fi consecințe neprevăzute, unele minunate, altele dăunătoare. Deși unele consecințe mai puțin pozitive au fost neintenționate, simt totuși responsabilitate. Și manifestarea asta este o determinare de a încerca să fiu util.” Adică, realizarea corectă a dispozitivului de inteligență personală înseamnă mai mult decât o oportunitate de venture atractivă. Apple caută dincolo de LLM-uri soluții on-device care necesită mai puțină putere de procesare și rezultă în mai puțină latență la crearea aplicațiilor AI care înțeleg „intenția utilizatorului”, relevant pentru adoptarea masivă în România. Anul trecut, au creat UI-JEPA, o inovație care trece la „analiza on-device” a dorințelor utilizatorului. Asta lovește direct modelul de afaceri al economiei digitale de azi, unde profilarea centralizată a „utilizatorilor” transformă datele de intenție și comportament în fluxuri masive de venituri.Tim Berners-Lee, inventatorul World Wide Web, a notat recent: „Utilizatorul a fost redus la un produs consumabil pentru advertiser... mai este timp să construim mașini care lucrează pentru oameni, nu invers.” Mutarea intenției utilizatorului pe dispozitiv va stimula interesul pentru un standard securizat de management al datelor personale, Solid, pe care Berners-Lee și colegii săi îl dezvoltă din 2022. Standardul este ideal să se împerecheze cu noile dispozitive AI personale. De exemplu, Inrupt, Inc., o companie fondată de Berners-Lee, a combinat recent Solid cu standardul MCP al Anthropic pentru Agentic Wallets. Controlul personal este mai mult decât o funcționalitate a acestei paradigme; este protecția arhitecturală pe măsură ce sistemele câștigă capacitatea de a învăța și acționa continuu, esențial pentru protecția datelor românilor.În ultimul rând, aceste trei forțe se mișcă și converg mai rapid decât își dau seama cei mai mulți. Ontologiile enterprise furnizează substantivele și verbele, cercetarea modelelor mondiale oferă memorie durabilă și învățare, iar interfața personală devine punctul de control autorizat. Următoarea eră software nu vine. Este deja aici, promițând o transformare profundă a economiei și societății românești.Brian Mulconrey este SVP la Sureify Labs.