Uneori sunt întrebat dacă AI-ul mă neliniștește ca inginer. Sincer, simt exact opusul: este cel mai captivant lucru care s-a întâmplat în software în cei peste 11 ani ai mei în domeniul tehnologiei. Nu mă refer la hype sau la demo-uri virale de vineri, ci la ce se află în profunzime: software-ul poate, în sfârșit, să lucreze cu limbajul, documentele și vocea într-un mod apropiat de cel uman.
În primul rând, îmi plac noile tipuri de produse. Acum câțiva ani, „citește acest PDF dezordonat și completează formularul” sau „răspunde clientului pe baza bazei noastre de cunoștințe și indică sursa” erau proiecte de cercetare. Astăzi încap într-un sprint. Un pipeline text-to-speech transformă o carte în audiobook; un sistem RAG permite întrebări despre documentele companiei; un agent execută un proces plictisitor în mai mulți pași, iar o persoană aprobă ultimul pas. Categorii întregi de software care păreau imposibile sunt acum pur și simplu inginerie.
Apoi există efectul de multiplicare. Lucrez direct la produs, fără agenție sau echipă de juniori, iar instrumentele AI au schimbat ce poate livra un singur inginer senior. Asistentul scrie boilerplate, primele versiuni ale testelor, migrări și scripturi rapide pentru verificarea unei idei; eu mă ocup de raționament și revizie. Astfel, rămâne timp pentru lucrurile pentru care clienții plătesc cu adevărat: arhitectură, decizii de produs și cazuri-limită care stabilesc dacă o funcționalitate este de încredere.
Îmi place și provocarea inginerească. Un model nu este o funcție obișnuită: aceeași intrare poate produce alt rezultat, poate fi genial și greși în aceeași frază, iar fiecare apel costă. Să construiești ceva fiabil pe această bază este o îndeletnicire nouă: scheme pentru ieșiri structurate, retrieval care găsește paragraful potrivit, evaluări în locul impresiilor, guardrails care eșuează în siguranță și loguri care explică ce s-a întâmplat. Fiecare problemă este interesantă, iar cele mai multe încă nu sunt rezolvate pe deplin.
Îmi plac și ecosistemul, și ritmul lui: API-urile OpenAI și Anthropic, modelele open-source care pot rula pe propriul server, LangChain și LlamaIndex, Vercel AI SDK, MCP care conectează agenții la instrumente reale și căutarea vectorială într-un Postgres obișnuit. AI-ul m-a îndreptat spre Python, audio și idei de care altfel nu m-aș fi apropiat. La câteva luni, peisajul se schimbă și pot redeveni începător — unul dintre cele mai frumoase sentimente pe care le oferă profesia.
Ce nu-mi place este AI-ul folosit ca decor: un chatbot pe pagina de prezentare doar ca să apară un cuvânt la modă în pitch deck sau un model lăsat să scrie în baza de date fără verificare. Să iubești o tehnologie înseamnă să iei în serios costurile și confidențialitatea și să păstrezi omul în proces atunci când miza este reală. Dacă ai o idee care părea imposibilă acum câțiva ani, spune-mi despre ea. S-ar putea ca acum să fie doar un proiect bine delimitat.
Oferă-i următorului produs cuiva care rămâne.
Ești gata să începem? Trimite-mi un mesaj - pot începe acum și pot rămâne alături de produs. Colaborări pe termen lung, nu o predare în două săptămâni. Să discutăm proiectul, cerințele și cea mai bună cale de urmat.