AI în meseria ta: ce trebuie să știi dincolo de prompturi

Doi manageri de HR folosesc AI pentru recrutare. Amândoi îi cer unui chatbot să analizeze CV-urile unor candidați și să-i ajute să facă o primă filtrare a candidaților. Amândoi știu să scrie prompturi și primesc un răspuns bine structurat, cu argumente aparent convingătoare pentru fiecare recomandare.

Unul dintre ei se întreabă: după ce criterii a făcut AI-ul selecția? Există criterii care ar putea introduce un bias? Ce informații din CV au influențat recomandarea? Sunt acestea relevante pentru rol? Ce ar trebui verificat înainte ca lista să ajungă la managerul de recrutare? Celălalt preia lista și merge mai departe.

Diferența dintre cei doi se află în ceea ce știe fiecare despre recrutare, despre rolul pentru care caută și despre limitele instrumentului pe care îl folosește. Dar și în capacitatea de a pune sub semnul întrebării un rezultat care, la prima vedere, pare bun.

Aici apare un termen despre care vom auzi tot mai des: AI literacy (alfabetizarea AI). Și este important să nu o confundăm cu simpla abilitate de a folosi ChatGPT, Claude sau Perplexity. AI literacy presupune să înțelegi cum funcționează sistemele AI, să le evaluezi critic rezultatele, să le recunoști limitele, să identifici posibile bias-uri, să iei în calcul implicațiile etice și să-ți folosești propria judecată atunci când lucrezi cu ele, conform World Economic Forum.

Cu alte cuvinte, nu este suficient să știi cum să obții un răspuns de la AI. Trebuie să știi ce faci cu acel răspuns. Jeff Raikes, fost președinte al Microsoft Business Division, face o distincție importantă între AI competency și AI literacy. Competențele AI înseamnă să știi să scrii prompturi, să sumarizezi documente, să faci o analiză cu un LLM. Alfabetizarea AI înseamnă să cunoști atât de bine domeniul în care lucrezi astfel încât să poți pune întrebări mai bune, să chestionezi logica unui răspuns și să observi când AI-ul a luat-o pe cărări greșite.

Mai mult, alfabetizarea AI nu este o competență rezervată doar programatorilor sau celor care lucrează în IT. Devine relevantă pentru aproape fiecare persoană care face o muncă intelectuală, ia decizii sau produce ceva cu ajutorul unui PC.

Într-un articol publicat de Harvard Business Review, cercetătorii observă că inteligența artificială ridică standardele în ceea ce privește expertiza. Dacă un instrument poate genera rapid un prim draft, o analiză sau o recomandare, valoarea omului se mută tot mai mult spre capacitatea de a evalua acel rezultat și de a decide ce merită păstrat, modificat sau respins.

Iar asta ne duce la următoarea întrebare: dacă AI poate face deja atât de multe, mai este suficient să știm să-i dăm promptul potrivit?

„Știu să scriu prompturi” nu mai este suficient

O vreme, discuția despre AI la job a fost aproape sinonimă cu prompt engineering-ul: cum formulezi întrebarea, ce rol îi dai AI-ului, cât context îi oferi, ce format îi ceri, cum îl faci să genereze un răspuns mai bun. Lucrurile astea contează în continuare. Doar că modelele au devenit suficient de bune încât pot produce, în câteva secunde, un e-mail care pare bine scris, o strategie aparent solidă, o sinteză care sună profesionist. Problema este că un rezultat care arată bine nu este neapărat un rezultat bun.

Gândește-te că ai de scris un e-mail către un client. AI-ul poate face asta în câteva secunde și probabil va suna bine. Dar habar nu are dacă promisiunea este realistă, dacă tonul este potrivit sau dacă există un detaliu contractual pe care nu ar trebui să-l menționezi. Tu ești cel care trebuie să știe dacă întrebarea a fost formulată corect, dacă informațiile sunt suficiente, dacă rezultatul are sens și ce consecințe are folosirea lui.

Un prompt bun este cel care îi oferă AI-ului suficiente informații pentru a înțelege ce problemă încerci să rezolvi și cum arată un rezultat bun. Asta înseamnă să știi, înainte să scrii promptul, ce vrei să obții, de ce ai nevoie de acel rezultat, care-i contextul, ce constrângeri există, ce criterii trebuie să îndeplinească rezultatul și în ce format ai nevoie de el.

Prompt engineering-ul începe să semene tot mai mult cu problem framing – capacitatea de a transforma o nevoie vagă într-o problemă clară, cu obiective, context și criterii. Iar procesul nu se încheie când apeși Enter. Un utilizator bun de AI tratează un prim răspuns ca punct de plecare: cere clarificări, adaugă informații, compară variante și ajustează cerințele. Și, mai mult, construiește un proces de lucru împreună cu AI-ul. Asta este și una dintre concluziile cercetării despre utilizatorii eficienți de AI pe care am citit-o în Harvard Business Review.

Alfabetizarea AI diferă în funcție de profesie și rol

Ce trebuie să știe, concret, un profesionist despre AI?

‍Răspunsul depinde de rolul său, de responsabilitățile pe care le are și de deciziile pe care trebuie să le ia. Un specialist HR nu are nevoie de aceleași competențe ca un marketer. Un manager nu are nevoie de aceleași cunoștințe ca un developer. Iar nivelul de experiență și felul în care folosește AI în activitatea de zi cu zi schimbă, la rândul lor, competențele de care are nevoie.

De aceea, este mai util să vorbim despre alfabetizare AI în contextul unor profesii.

În HR: ce putem automatiza fără să lăsăm AI-ul să ia decizii privind angajații?

Un specialist HR poate folosi AI pentru munca repetitivă: poate ajuta la recrutare, redactarea și analizarea documentelor, comunicarea cu angajații, procesele de learning & development sau diverse sarcini administrative. Dar faptul că AI poate sprijini astfel de procese nu înseamnă că decizia poate fi delegată complet unui algoritm.

Un specialist HR trebuie să știe, de exemplu:

• ce date despre candidați și angajați pot fi introduse într-un instrument AI;
• unde pot apărea biasuri și discriminări;
• cum verifică informațiile și recomandările generate de AI;
• ce decizii pot fi sprijinite de AI și care trebuie să rămână în responsabilitatea lui.

Alfabetizarea AI în HR înseamnă să înțelegi unde îți poate face munca mai ușoară, unde poate greși și unde responsabilitatea nu poate fi delegată unui algoritm.

În marketing: cum lucrăm mai inteligent, nu doar mai repede?

Un marketer poate folosi AI pentru research, analiză de date, idei de campanii, copywriting, editare, personalizare, SEO sau automatizarea unor fluxuri de lucru. Dar faptul că poate genera 20 de variante de titluri în câteva secunde nu înseamnă că sunt cele mai bune.

Important e să știi ce merită păstrat din ce îți dă:

• se potrivește mesajul cu identitatea brandului?
• este suficient de specific sau sună generic?
• ce informații lipsesc din brief?
• ce afirmații trebuie verificate?
• conținutul ajută publicul sau doar aglomerează spațiul cu mesaje lipsite de emoție?

Pentru manageri: unde schimbă AI-ul modul de lucru al echipei?

Un manager nu trebuie să fie cel mai bun „prompt writer” din companie. Mai important este să știe unde merită folosit AI și ce se schimbă, concret, în felul în care lucrează echipa.

Asta înseamnă să poată identifica:

• unde poate AI să aducă valoare reală;
• ce activități pot fi automatizate;
• ce procese trebuie regândite, nu doar automatizate;
• ce decizii trebuie să rămână în responsabilitatea oamenilor;
• cum măsurăm dacă folosirea AI chiar îmbunătățește rezultatele.

Pe măsură ce organizațiile trec de la chatboturi care răspund la întrebări la agenți AI care pot executa sarcini, rolul managerului devine și mai important. Harvard Business Review argumentează că organizațiile trebuie să-și facă explicite procesele de decizie pentru ca agenții AI să poată lucra eficient.

Printre cele mai importante competențe: să știi când AI-ul o ia pe arătură

Cu cât AI-ul devine mai bun la a produce rezultate care arată convingător, cu atât devine mai important să știi când să te oprești și să verifici, dar și capacitatea de a decide ce accepți, ce pui sub semnul întrebării și ce îmbunătățești.

Uite câteva întrebări pe care să le ai în minte când lucrezi cu AI:

• De unde provine informația? Este un fapt pe care AI îl poate susține cu o sursă sau doar o afirmație care sună plauzibil?
• Ce a presupus AI fără să-mi spună? Poate că a completat niște goluri din informațiile pe care i le-ai dat. Sau poate că a ales o interpretare dintre mai multe posibile.
• Ce ar trebui să verific? Nu toate răspunsurile au nevoie de același nivel de verificare. O idee de titlu nu are aceleași consecințe ca o recomandare juridică, medicală sau financiară.
• Ce informații am voie să-i dau? Faptul că un instrument poate analiza un document nu înseamnă automat că ar trebui să-i dai orice document. Datele despre clienți, angajați, contracte sau informații confidențiale trebuie tratate diferit față de un text pentru social media pe care vrei să-l rescrii.

Și mai există o problemă: bias-ul. AI nu pornește de la zero. Rezultatul poate fi influențat de datele pe care a fost antrenat, de felul în care este formulată cererea sau chiar de presupunerile pe care le introducem noi în prompt.

Să luăm chiar exemplul recrutării de la începutul articolului. Dacă îi cerem AI-ului să identifice „candidații cu cel mai mare potențial” și nu definim ce înseamnă acest lucru, instrumentul va trebui să interpreteze singur criteriul. Iar dacă acea interpretare se bazează pe indicatori irelevanți pentru rol, putem ajunge la o selecție care n-are nicio legătură cu nevoile companiei.

Asta este partea mai puțin spectaculoasă a alfabetizării AI: să știi când să nu ai încredere în inteligența artificială. Datele ne arată cât de departe suntem încă de acest ideal. Potrivit studiului Work Trend Index 2026, realizat de Microsoft pe un eșantion de 20.000 de angajați din 10 țări, doar 16% dintre angajați au dezvoltat suficient discernământ pentru a ști când să lase AI-ul să facă treaba și când să preia ei înșiși controlul.

Aici se vede cel mai clar diferența dintre a folosi AI și a lucra cu AI. Prima metodă îți poate economisi timp. A doua presupune să știi și când rezultatul merită folosit, când trebuie modificat și când trebuie ignorat.

Cum alegi un curs de AI care te ajută?

Inteligența artificială e integrată în tot mai multe profesii. Apare inevitabil și următoarea întrebare: ce trebuie să învăț și de unde? Oferta de cursuri este uriașă. Unele promit că te învață ChatGPT în câteva ore, altele se concentrează pe prompt engineering, iar altele îți pun în față zeci de instrumente pe care ar trebui să le înveți. Dar să știi să folosești foarte bine un instrument nu înseamnă neapărat că știi să lucrezi mai bine cu AI.

Așa că, înainte să alegi un curs – pentru tine sau pentru echipa ta –, merită să te uiți dincolo de lista de tool-uri și să-ți pui câteva întrebări.

Este relevant pentru rolul și nevoile mele?

Un marketer poate avea nevoie să învețe cum să facă research mai rapid, să genereze idei și conținut sau să analizeze date. În HR, nevoile pot fi legate de recrutare, documente, comunicare sau folosirea responsabilă a datelor.

Iar dacă ești manager sau lider, probabil te interesează mai degrabă cum poate AI să schimbe procesele din echipă, ce merită automatizat și cum îi poți ajuta pe oameni să folosească tehnologia eficient.

Este potrivit pentru nivelul la care mă aflu acum?

Cineva care nu a folosit niciodată AI are nevoie de alt tip de training decât o persoană care îl folosește în fiecare zi.

Pentru un începător, poate fi important să înțeleagă instrumentele de bază și cum să lucreze cu ele. Pentru un utilizator mai experimentat, următorul pas poate fi automatizarea unor sarcini, integrarea AI în fluxurile de lucru sau folosirea mai avansată a datelor.

Dacă alegi un curs pentru o echipă, merită să verifici și dacă poate răspunde unor niveluri diferite de experiență.

Înveți să rezolvi probleme sau doar să folosești tool-uri?

Instrumentele se schimbă repede. Ce contează pe termen lung este să știi cum identifici o problemă, cum alegi instrumentul potrivit și cum construiești un mod de lucru eficient în jurul lui.

Un curs care te învață doar unde să apeși într-un anumit tool poate deveni rapid depășit. Un curs care îți dezvoltă capacitatea de a lucra cu tehnologia te lasă cu ceva util și după ce tool-ul se schimbă.

Te învață și când să nu folosești AI?

Un curs bun ar trebui să te învețe cum verifici informațiile, cum identifici o eroare, ce date nu ar trebui introduse într-un instrument AI, unde pot apărea bias-uri și în ce situații este mai bine să nu folosești AI deloc.

Cum arată, concret, un astfel de program?

La Digital Stack, am construit cursul Competențe Digitale și Inteligență Artificială pornind tocmai de la nevoia de a combina competențele digitale de bază cu utilizarea practică și responsabilă a AI.

În cele 40 de ore de curs, participanții învață să folosească instrumente precum ChatGPT, Gemini, DALL-E și Midjourney pentru generarea de texte, imagini, rapoarte, idei și rezumate. Programul include și lucrul cu prompturi și automatizarea unor sarcini repetitive.

Dar partea de AI este pusă în contextul competențelor digitale de zi cu zi: Word și Google Docs, Excel și Google Sheets, PowerPoint și Google Slides, e-mail, partajarea documentelor și platforme de comunicare și colaborare precum Zoom, Google Meet și Microsoft Teams.

Programul include și o componentă dedicată eticii și securității digitale: protejarea datelor personale, confidențialitate, bias algoritmic, responsabilitate, riscuri de securitate și noțiuni despre reglementarea AI.

‍

Pentru cine este acest curs?

Programul este relevant pentru oamenii care vor să-și dezvolte propriile competențe și pentru companiile care vor să-și pregătească echipele.

• Pentru un angajat, poate însemna mai multă autonomie și mai puțin timp pierdut pe sarcini repetitive.
• Pentru un specialist HR, poate însemna să înțeleagă cum poate folosi AI în activitatea sa, fără să piardă din vedere riscurile legate de datele angajaților și candidaților.
• Pentru un manager, poate fi un pas spre integrarea AI în fluxurile de lucru ale echipei, nu doar folosirea ocazională a unui chatbot.
• Pentru liderii care privesc transformarea organizației în ansamblu, poate fi o modalitate de a construi un nivel comun de competențe digitale și AI în rândul angajaților.

Nu sunt necesare cunoștințe speciale pentru a începe cursul, iar programul este construit astfel încât participanții să poată avansa pas cu pas, de la instrumentele de bază la utilizarea lor practică și responsabilă.

La final, participanții obțin și Certificatul de Competențe Digitale, cu recunoaștere națională și internațională.

Pentru noi, miza este ca oamenii să știe cum să folosească tehnologia pentru a lucra mai bine, mai eficient și mai responsabil.