Generative AI în Companii – De la concepte la utilizare responsabilă

de

în

Last updated:

ianuarie 26, 2026

Într-o lume în care viteza de execuție și calitatea deciziilor fac diferența, Generative AI devine un avantaj competitiv — dacă știi unde să-l folosești, cum să-l controlezi și cum să eviți capcanele.
Acest curs te duce de la fundamente clare (AI vs automatizare vs analytics) la folosirea AI ca expert virtual și accelerator de cod, apoi la proiectarea de workflows AI controlate (RAG, fine-tuning, AI agents) potrivite pentru procese reale din companie — totul cu accent pe utilizare responsabilă, trasabilitate și guvernanță.

Ce vei învăța la acest curs:

Să separi miturile de realitate: AI vs automatizare vs analytics — și unde intră ML și Generative AI.
Să înțelegi Generative AI “pe bune”: ce înseamnă „generativ”, cum funcționează LLM-urile și de ce pot greși „convingător”.
Să alegi inteligent unde folosești AI: clasifici activități și procese în AI-ready / AI-assisted / Human-only.
Să folosești AI ca expert virtual: brainstorming, explicații pe nivel (inclusiv „pentru board”), sinteze și clasificări de text.
Să accelerezi livrările tehnice: generare de cod (Python/SQL/R), debugging, refactorizare și înțelegerea codului existent.
Să scrii prompturi care chiar livrează: Context → Instrucțiuni → Constrângeri → Output, cu diferența clară între prompturi slabe vs bune.
Să treci de la “chat” la sisteme AI controlate: înțelegi RAG, fine-tuning și AI agents și când se folosesc fiecare.
Să gestionezi riscurile ca un profesionist: hallucinations, bias, confidențialitate, cyber + rutină de human-in-the-loop, trasabilitate și audit.

Curriculum (module și lecții)

Modulul 1 – Harnessing AI în companii: fundația comună (ce este AI și ce nu este)

Clarificăm conceptele, setăm așteptări realiste și învățăm să alegem task-urile potrivite pentru AI.

1. AI vs Automatizare vs Analytics
- Rule-based systems vs Machine Learning vs Generative AI
2. Ce este Generative AI
- Modele de limbaj (LLM)
- Ce înseamnă „generativ”
3. Ce NU este Generative AI
- Nu „înțelege” ca un om
- Nu garantează adevărul
- Nu este responsabil juridic
4. Tipuri de task-uri potrivite pentru AI
- Task-uri cognitive repetitive
- Analiză de text, sinteză, clasificare
- Suport decizional (nu decizie finală)
5. Task-uri nepotrivite
- Decizii critice fără validare umană
- Zone cu date insuficiente sau ambigue
- Procese cu risc reputațional major
Exercițiu: Participanții clasifică propriile activități zilnice în:
- „AI-ready”
- „AI-assisted”
- „Human-only”

Modulul 2 – Generative AI ca expert virtual și accelerator de cod (AI „coleg de echipă”)

Înveți să folosești AI ca partener de lucru: explicații, sinteze, cod și prompting, cu validare corectă.

1. AI ca expert virtual
- Brainstorming
- Explicații tehnice pe niveluri diferite
- Rezumarea documentelor complexe
2. AI ca accelerator de cod
- Scriere de cod (Python, SQL, R)
- Debugging
- Refactorizare
- Explicarea codului existent
3. Prompting fundamentals
- Context → Instrucțiuni → Constrângeri → Output
- Prompturi slabe vs prompturi bune
4. Limitele expertizei AI
- „Sună corect” ≠ „este corect”
- De ce validarea umană este esențială
Demo-uri:
- AI explică un concept complex „pentru board”
- AI generează și explică un script simplu
- AI rezumă un document intern

Modulul 3 – Generative AI Workflows avansate (De la chat la sisteme AI controlate)

Treci de la conversații la soluții scalabile: RAG, fine-tuning și agenți AI, cu trasabilitate și audit.

1. De ce nu este suficient un chatbot
- Lipsa contextului intern
- Probleme de trasabilitate
2. Retrieval-Augmented Generation (RAG)
- Ce este RAG
- Cum conectăm AI la documente interne
- Beneficii: acuratețe, transparență, auditabilitate
3. Fine-tuning
- Când are sens
- Diferența față de RAG
4. AI Agents
- AI care planifică, execută și verifică task-uri
- Exemple: analiză financiară, risk assessment, raportare
5. Exemplu de workflow end-to-end
- Document intern → analiză → raport → verificare
Exercițiu conceptual: Participanții schițează un workflow AI pentru un proces real din compania lor

Modulul 4 – Riscurile Generative AI: o perspectivă critică (AI cu responsabilitate)

Abordăm riscurile și controalele: de la hallucinations și bias, la confidențialitate, cyber și guvernanță.

1. Hallucinations
- De ce apar
- Cum pot fi reduse
2. Bias
- Bias din date
- Bias din prompturi
3. Confidențialitate & protecția datelor
- Date sensibile
- Riscuri de leakage
4. Automation bias
- Tendința de a „crede AI-ul”
- Rolul critic al human-in-the-loop
5. Cyber risks
- Prompt injection
- Data poisoning
6. Reglementare & responsabilitate
- AI governance
- Politici interne
- Trasabilitate și audit
Studiu de caz: „Ce se întâmplă dacă AI-ul greșește?” – analiză de impact operațional, legal și reputațional