Cinci transformări esențiale care schimbă dezvoltarea software prin inteligența artificială

România doar execută directivele primite de la distanță?

Inovația în domeniul inteligenței artificiale își schimbă radical conturul, iar Cognizant ocupă o poziție de pionierat pe scena globală. Compania a reușit să obțină, în premieră printre furnizorii de servicii IT din lume, certificarea conform standardului internațional ISO/IEC 42001.

Acesta este reperul de referință pentru gestionarea responsabilă a sistemelor bazate pe AI. Vizionarea strategică a acestui proces a fost detaliată în cadrul ediției din 2026 a Programmers’ Week, evenimentul signature al filialei din România. Manifestarea s-a desfășurat între 21 și 25 septembrie, perpetuând o tradiție solidă de învățare continuă și inovare tehnologică.

Agenda a inclus mai mult de douăzeci de sesiuni tehnice, toate centrate pe o temă centrală: metamorfoza dezvoltării de software în era actuală a inteligenței artificiale. Discuțiile au acoperit un spectru larg, de la arhitecturile agentice și programarea ghidată de specificații, până la garantarea calității, analizele de business și managementul proiectelor. Toate concluziile s-au concentrat asupra unei direcții unice. Rolul omului nu este eradicat, ci este transformat fundamental.

Profesioniștii dedică mai puțin efort sarcinilor repetitive de scriere a codului și investesc mai mult timp în proiectarea arhitecturilor, stabilirea regulilor și validarea rezultatelor finale.

Mihai Constandiș, Country Manager și Head of Romania Studios la Cognizant România, a subliniat această schimbare de paradigmă. El a explicat că modelul clasic al serviciilor de software s-a bazat pe volumul de muncă: resurse umane, ore blocate și capacitate brută. Noul model se construipe pe livrarea de rezultate concrete. No longer do we sell just the capacity to write code; instead, we assume responsibility for specific business outcomes.

Strategia globală „AI Builder” a Cognizant urmărește simultan trei obiective majore: creșterea productivității în dezvoltarea software prin AI, migrarea logicii de afaceri către un nivel operațional agentic și extinderea capacităților organizaționale prin parteneriatul dintre oameni și agenți AI.

Fundamentul acestei strategii este convingerea, susținută prin resurse substanțiale, că AI amplifică potențialul uman, nu-l suprimă.

Anul trecut, Cognizant a angajat la nivel global aproximativ 20.000 de absolvenți la început de carieră, iar pentru anul 2026, perspectiva este una chiar mai ambițioasă.

România joacă un rol crucial de execuție strategică în această arhitectură. Centrul din România este cel mai mare hub al Cognizant din Europa de Est, având peste 2.500 de angajați distribuiți în București, Cluj-Napoca, Iași, Timișoara și Baia Mare.

Acest centru este recunoscut oficial ca un centru de excelență în cadrul grupului. Echipele locale lucrează la proiecte AI de importanță strategică pentru piața EMEA, acoperind sectoare precum banking, retail, sănătate, asigurări și producție. O parte dintre soluțiile dezvoltate aici ajung și la clienți din America de Nord.

Constandiș a adăugat că România nu se limitează la executarea unor directive venite de la distanță, ci contribuie activ la construcția strategiilor globale. Echipele participă direct la inițiative precum AI Lab, unde se lucrează la orchestrarea agenților AI. Acest lucru implică studiul modului în care mai mulți agenți colaborează pentru a finaliza sarcini complexe.

Prima transformare majoră constă în faptul că AI propune, dar decizia finală aparține omului. De la inginerie, prin asigurarea calității, până la rolurile de produs, există un consens clar: AI poate asuma sarcini, dar responsabilitatea pentru rezultate rămâne în seama oamenilor.

Pentru ca acest principiu să fie eficient, trebuie integrat rigid în fluxurile de lucru, prin puncte de aprobare clare, nu lăsat la discreția fiecărui echipă. Una dintre idei recurente la Programmers’ Week a fost separarea strictă a planificării de execuție.

AI poate analiza o cerință și poate sugera un plan de acțiune, însă acesta trebuie revizuit și semnat de un coleg înainte ca prima linie de cod să fie generată.

Fluxul din asigurarea calității e segmentat în etape!

După aprobare, planul devine standardul de referință pentru verificarea rezultatului. O sarcină este considerată completă doar când trece testele definite inițial, nu când agentul AI raportează finalizarea.

Un alt aspect critic este plasarea punctelor de control. Aprobarea umană este solicitată acolo unde acțiunile au consecințe greu de anulat, de exemplu când un agent scrie într-un sistem extern sau modifică o ramură de cod protejată.

Restul pașilor pot rula automatizat, cu condiția ca fiecare oprire să fie explicită și motivul ei transparent. Aceeași logică se aplică și în managementul de proiect. Delegarea unei sarcini unui agent AI imită buna practică a managementului uman: obiectiv clar, context, constrângeri, criterii de acceptare, feedback și validare.

A doua transformare vizează utilizarea agenților specializați, în loc a unui singur asistent generalist. Așteptarea ca un singur asistent AI să rezolve totul, de la analiză la testare, s-a dovedit irealistică. Rezultatele devin greu de verificat, iar diagnosticarea erorilor devine aproape imposibilă. Abordarea funcțională implică împărțirea muncii în pași mici, alocați fiecărui agent dedicat unei singure responsabilități. Un agent focalizat produce rezultate previzibile, ușor de revizuit și reutilizabile. În plus, fiecare agent primește acces doar la instrumentele necesare, reducând riscul propagării erorilor.

Echipele din România au aplicat deja această metodologie într-un set de instrumente intern, structurat ca o echipă AI.

Specialiști dedicați gestionează identificarea erorilor, revizuirea codului, testarea unitară și documentația tehnică pe partea de dezvoltare, iar alți specialiști se ocupă de configurarea mediilor de test, automatizare, documentație de testare și generarea datelor pe partea de QA.

Aceeași structură apare și în asigurarea calității, unde fluxul este segmentat în etape distincte, de la ticket și documentație, la plan de testare, cazuri de test, execuție și aprobare finală. Fiecare etapă are propriul agent și reguli. Peste aceștia există un coordonator care stabilește ordinea, păstrează contextul între etape și oprește fluxul pentru decizii umane.

O distincție importantă este că pentru probleme deschise, unde drumul nu este cunoscut, este potrivit un agent autonom; pentru procese bine definite și auditabile, este mai bună o secvență de pași pre-stabilită.

A treia transformare arată că contextul contează mai mult decât formularea întrebării. Progresul nu vine din întrebări mai inteligente, ci din informația pusă la dispoziție: standardele echipei, șabloanele, documentația, regulile de business și istoricul codului. Un asistent AI care nu cunoaște convențiile echipei va propune soluții incoerente, crescând timpul de corectare. Soluția nu este explicarea repetată a contextului, ci organizarea acestuia o singură dată și punerea lui automat la dispoziția agenților.

Un exemplu concret provine de la echipele Cognizant din România, care au construit GenAI Toolkit, pornind de la trei probleme: explicarea repetată a contextului, instrucțiuni personale diferite și rezultate variabile.

Soluția organizează informația pe straturi: reguli generale, standardele companiei, reguli specifice limbajului, reguli ale proiectului și preferințele individuale, activate automat în funcție de tipul fișierului. Se adaugă tipare de cod, reguli de business și informații specifice.

Măsurătorile interne indică îmbunătățiri semnificative ale eficienței în fiecare ciclu de inginerie, creșterea calității în fluxurile critice și reducerea rezultatelor nerelevante în detectarea deficiențelor.

Setul de instrumente este adaptat continuu de echipele care îl folosesc.

Același principiu s-a aplicat și în testare, unde factorul de succes este o bază de cunoștințe construită din codul existent, completată cu exemple de formulări acceptate sau respinse anterior. Instrumentele AI se schimbă rapid și sunt interschimbabile, dar cunoașterea structurată a organizației este un activ valoros, deoarece poate fi transferat de la un asistent la altul fără reconstrucție.