De peste jumătate de secol, reputați economiști și informaticieni prevestesc că mașinile vor „face orice poate face un om”. Odată cu apariția modelelor mari de limbaj (LLM) și popularitatea ChatGPT, mulți au considerat că momentul a sosit: algoritmii pot redacta e-mailuri, rapoarte, rezuma documente, genera imagini, video sau cod — exact acolo unde muncesc armate de angajați. Pe fondul valului generativ AI, concedierile anunțate de companii mari (de la Amazon la UPS, Microsoft, Meta etc) au fost puse rapid în contul tehnologiei.
Ce spun, de fapt, datele despre „impactul” AI
Privite mai atent, explicațiile simpliste se clatină. Proiecte-pilot de generative AI eșuează în proporție covârșitoare, iar sondaje ample arată că organizațiile nu observă „salturi dramatice” de eficiență, inovație sau calitate. În multe echipe, apar produse slabe („AI slop”) pe care colegii le corectează pierzând ore prețioase. Dacă productivitatea nu explodează, e greu de susținut că AI ar fi cauza directă a valului de concedieri.
Alți doi suspecți: supraangajarea și teama de recesiune
În anii cu dobânzi aproape de zero și cerere online explozivă, tehnologia a angajat masiv. Normalizarea post-pandemie a lăsat companiile „umflate” structural. În paralel, tensiunile macro — tarife mai mari, costuri cu forța de muncă, incertitudini politice — au alimentat prudența. În astfel de contexte, reducerile de personal devin un răspuns…
.jpg "Hisense lansează gama RGB MiniLED 2026 la sediul FIFA din Zürich, înaintea Cupei Mondiale")
