Implementarea rapidă a sistemelor de AI aduce atât oportunități: eficiență, automatizare, predicție - cât și provocări: dileme etice, noi suprafețe de atac și riscul ca anumite competențe să devină rapid irelevante. Deși implicațiile etice ale inteligenței artificiale, necesitatea unei reglementări mai stricte și alte aspecte sunt incontestabile, acest articol nu este despre ceea ce lipsește, ci despre ceea ce putem construi. Întrebarea reală este cum pot profesioniștii din tehnologie și securitate cibernetică să valorifice astăzi AI pentru a-și îmbunătăți constant competențele și a fi cu un pas înaintea schimbării.Ca inginer în securitate cibernetică într-o companie din topul Fortune 100 și cadru universitar într-o universitate americană de prestigiu, interacționez cu AI dintr-o perspectivă atât operațională, cât și academică. Ceea ce urmează este propria mea perspectivă născută la această intersecție și nu reprezintă poziția oficială a vreunei instituții
Venind din mediul academic, este firesc să-mi ancorez reflecțiile în teorii create de oameni, precum Sistemele Socio-Tehnice (STS). Teoria STS a apărut în anii 1950 la Tavistock Institute din Londra (Trist & Bamforth, 1951; Emery, 1993; Ropohl, 1999) și a propus o idee simplă, dar profundă: organizațiile sunt sisteme vii în care oamenii și tehnologia trebuie să evolueze împreună. Acest principiu este, după părerea mea, mai actual ca oricând în era muncii augmentate de inteligență artificială. Dacă vechiul model îl vedea pe om ca o prelungire — sau chiar o piesă înlocuibilă — a mașinii, noul model cere altceva: colaborare între om și mașină, competențe multiple și flexibile.
Când AI a devenit fenomenul momentului, a urmat panica. La început, AI era tratată ca un dușman - ceva de interzis, pedepsit și ținut sub control. Politicile s-au înăsprit, regulile s-au înmulțit. Apoi a venit răsturnarea de situație: inamicul a devenit strategie. Ce s-a schimbat? Conștientizarea faptului că rezistența era inutilă. În loc să trateze AI ca pe o amenințare imposibil de controlat, instituțiile au ales să o îmbrățișeze și să-i reglementeze utilizarea. Interdicțiile s-au transformat în ghiduri, iar teama a fost înlocuită de curiozitate. Astăzi, la doar câteva luni distanță, învățarea AI nu mai este o opțiune; este o așteptare. Ca inginer implicat activ zilnic în operațiuni de securitate cibernetică, dar și ca profesor universitar care formează următoarea generație de specialiști, am dezvoltat propria mea metodă agilă de perfecționare continuă. Inspirându-mă din clasicul model SMART pentru stabilirea obiectivelor, am creat ceea ce numesc Modelul SMART pentru Dezvoltarea Forței de Muncă în Era AI - un sistem practic pe care îl predau studenților mei și îl aplic totodată în mediul corporatist. Modelul este conceput pentru a ajuta atât echipele operaționale, cât și liderii să se adapteze ritmului accelerat al integrării AI:
S - Self-Learning (Auto-Învățare)
Orice transformare începe cu individul. AI nu va înlocui oamenii care continuă să învețe — îi va înlocui pe cei care nu o fac. Auto-Învățarea înlocuiește vechiul obiectiv „Specific” cu ceva mai uman: curiozitatea. Pentru instituții, S devine Perfecționare Strategică — o schimbare culturală în care învățarea devine responsabilitatea tuturor.
M - Mindful Machine Use (Utilizarea Conștientă a Mașinilor)
Tehnologia nu înlocuiește judecata umană— o testează. Utilizarea Conștientă a Mașinilor înseamnă echilibru între automatizare, rațiune umană și etică — folosirea AI ca instrument, nu ca dependență. Pentru lideri, M devine Machine Collaboration (Colaborare Om–Mașină) cultivarea unei culturi în care oamenii lucrează cu AI, nu împotriva ei, iar inovația nu sacrifică responsabilitatea. Albert Einstein a spus „Spiritul uman trebuie să prevaleze asupra tehnologiei (The human spirit must prevail over technology)”.
A - Asigurare (Assurance)
Mașinile nu garantează adevărul — ele generează probabilități. Asigurarea este filtrul uman: verificarea fiabilității, eticii și contextului fiecărui rezultat generat de AI. Pentru lideri, A înseamnă (Accountability) Asumarea impactului fiecărei decizii asistate de AI.
R - Risc
AI rescrie regulile riscului. Pentru profesioniști, R înseamnă Învățare Adaptivă la Risc: integrarea educației continue privind riscurile în rolurile tehnice. Pentru lideri, înseamnă Managementul Riscului: abilitatea de a conduce prin incertitudine, nu de a o Evita - strategii pentru a naviga într-un mediu în care cele mai mari riscuri n AI abia încep să fie descoperite.
T - Timp
Ultimul pilon rămâne fidel cadrului SMART original. Timpul contează — T ne amintește că sincronizarea este totul: competențele, strategiile și adaptarea trebuie să evolueze în ritmul inovației. A fi actualizat nu mai este opțional; este noul standard.
A ține pasul cu noul model SMART necesită efort conștient. Începe modest: alocă zilnic 30 de minute pentru învățarea AI — testează instrumente noi, formulează prompturi, citește analize din industrie. Aplică AI în propriile fluxuri de lucru, nu doar pentru a observa, ci pentru a le îmbunătăți. Creează comunități de practică în cadrul organizației pentru a împărtăși experiențe și rezultate. Pentru lideri - oamenii tăi sunt cel mai valoros algoritm. Învață-i, echipează-i și ai încredere că pot crește. Liderii care prosperă în era AI sunt cei care continuă să învețe — despre tehnologie, despre ceilalți și despre ei înșiși.
Adaptabilitatea este noul avantaj competitiv. Pe măsură ce AI redefinește munca, succesul nu va depinde de cine știe cel mai mult, ci de cine învață cel mai repede. Viitorul aparține celor care evoluează la fel de rapid ca tehnologia însăși.
„Nu cea mai puternică specie supraviețuiește, nici cea mai inteligentă, ci cea care se adaptează cel mai bine la schimbare (It is not the strongest of the species that survives, nor the most intelligent; it is the one most adaptable to change)” - Charles Darwin, naturalist britanic.
Despre autoare
Dr. Natalia Bell este un inginer senior în domeniul securității cibernetice într-o companie din topul Fortune și Profesor Asociat Adjunct la o universitate de prestigiu din Statele Unite. Ea este a cincea absolventă a primei promoții a programului de Doctorat în Securitate Cibernetică de la Marymount University, instituție desemnată de Agenția Națională de Securitate a Statelor Unite (NSA) ca Centru Național de Excelență Academică în Apărare Cibernetică (CAE-CD). De asemenea , activează ca și in calitate de consultant pentru diverse organizații internaționale, precum NATO COE-DAT și CEPOL. Cetățean american născut în străinătate și stabilit în Washington, D.C., Dr. Bell este prima femeie originară din Republica Moldova care a obținut un doctorat în securitate cibernetică.
Despre Asociația 360
Fondată în 2019, Asociația 360 (Think Tank 360) urmărește o viziune holistică asupra educației, cercetării, inovării și digitalizării din România. Misiunea sa este de a facilita colaborarea între educație, guvern și mediul de afaceri pentru a stimula progresul și investițiile în cercetare și prognoză economică. Este singurul ONG din România aflat sub auspiciile Universității Stanford și susține activ comunitatea Data Science locală, promovând diversitatea, echitatea și incluziunea. Think Tank 360 are un rol activ în implementarea Legii UE privind Inteligența Artificială, oferind claritate privind transparența, etica și prejudecățile legate de AI și creând punți între guvern, sectorul privat și societatea civilă. Din iunie 2023, organizația oferă servicii în domeniul inteligenței artificiale fiabile, managementului riscurilor, conformității, inovației și protecției drepturilor fundamentale, consolidând România în centrul digitalizării și inovării societale.
