Cognizant România este prezentă în România din 2018, când Cognizant a achiziționat Softvision, companie fondată în 1998, în Cluj-Napoca. În prezent, Cognizant este angajator de top în România, cu sedii în București, Cluj-Napoca, Iași, Timișoara și Baia Mare, cu 2.500 de angajați, fiind unul dintre cele mai mari centre de dezvoltare software Cognizant din Europa de Est.
În 2024, Cognizant România a ocupat locul al 2-lea în topul “Randstad România Employer Brand Research 2024”, cea mai cuprinzătoare cercetare de brand de angajator din lume.
Cum schimbă AI modul clasic de dezvoltare software? Ce etape sunt automatizate și unde intervine încă omul?
Inteligența artificială schimbă fundamental modul în care dezvoltăm software – de la scrierea codului și testare, până la guvernanța proiectelor și livrare. Etape importante din ciclul de dezvoltare software precum analiza cerințelor, documentația și testarea unitară sau chiar generarea de cod pot fi augmentate prin diverse instrumente.
Totuși, AI nu înlocuiește expertiza umană. Logica de business, arhitectura și deciziile critice privind securitatea, performanța sau etica rămân în mâinile dezvoltatorilor. AI devine un partener de co-creație – un „copilot” care amplifică abilitățile oamenilor, nu le substituie.
Deciziile umane pot fi validate rapid folosind AI, iar AI se poate asigura ca arhitectura și deciziile în ceea ce privește securitatea sunt aliniate cu best practices din domeniu, ceea ce aduce un plus semnificativ de productivitate în ceea ce privește aceste etape ale livrării produselor software.
Care sunt cele mai vizibile beneficii pentru companii: viteză, costuri, calitate, securitate?
Beneficiile imediate sunt viteza și eficiența. Echipele pot livra prototipuri mai rapid, pot reduce timpul petrecut pe sarcini repetitive, pot înțelege și corecta cod existent, pot optimiza și moderniza funcționalități.
Pe termen mediu, beneficiile se extind spre costuri mai mici, o calitate mai constantă a livrărilor și o mai bună securitate – pentru că modelele AI pot detecta vulnerabilități și inconsecvențe încă din fazele incipiente ale dezvoltării. Modelele avansate de AI pot identifica tipare de cod nesigure care pot duce la atacuri, îmbunătățind securitatea preventivă.
AI reduce timpul de dezvoltare, dar poate crește și calitatea codului? Cu cât scade rata erorilor în practică?
Da, calitatea codului poate crește atunci când AI este folosit corect, susținut de cunoștințele unui dezvoltator cu experiență. Analizele noastre interne arată o reducere a defectelor de cod, datorită corecțiilor automate, revizuirilor asistate și standardizării, dar rezultatele variază în funcție de context. Folosind unelte AI-powered în fazele de evaluare a codului generat, se pot identifica automat erori de logică, ce altfel ar putea scăpa echipei în procesul de code review.
AI contribuie la menținerea consecvenței arhitecturale și facilitează onboarding-ul noilor membri, prin documentație generată automat. Totuși, calitatea depinde în continuare de claritatea prompturilor și de verificarea umană, ceea ce face din AI un multiplicator de forță pentru dezvoltator.
Care sunt cele mai avansate utilizări AI în programare: generare de cod, testare automată, optimizare, identificare vulnerabilități?
Toate aceste direcții evoluează rapid, dar cele mai avansate utilizări sunt cele care implică agenți AI autonomi și sisteme multi-agent. În cadrul Cognizant, construim agenți inteligenți AI folosind o varietate de framework-uri specializate, capabili să planifice, să optimizeze și să învețe din feedback.
De asemenea, folosim AI pentru testare automată și trierea defectelor, generare de date sintetice și optimizarea performanței aplicațiilor. AI este integrat în procesele de execuție și operare prin protocoale deschise precum MCP (Model Context Protocol), care permit interacțiuni sigure și contextuale cu infrastructura și serviciile expuse prin API-uri.
Există situații în care AI nu este recomandată sau poate duce la rezultate greșite în dezvoltarea software?
Da, AI nu înțelege întotdeauna contextul de business sau particularitățile unui sistem complex. Poate genera cod care „pare corect”, dar care se dovedește a fi eronat în situații reale.
De aceea, Cognizant promovează un model de adopție responsabilă a AI: utilizarea sa este evaluată constant de ingineri, în raport cu riscurile, etica, confidențialitatea și valoarea adăugată reală.
Inginerii umani au mereu ultimul cuvânt de zis înaintea unor schimbări aplicate, astfel încât să ne asigurăm mereu că integritatea datelor și a funcționalităților rămâne constantă.
Cum se schimbă rolul echipelor de QA și testare?
QA evoluează dintr-un rol reactiv într-o componentă strategică a calității pe tot parcursul dezvoltării. Transformarea se bazează pe trei direcții majore:
1. Integrarea timpurie și colaborare extinsă
QA nu mai este „ultima barieră”, ci participă la fazele de design și planificare, prin abordarea shift-left. Echipele de QA colaborează strâns cu DevOps și developers, integrând testarea în pipeline-urile CI/CD pentru un feedback rapid.
2. Adopția AI și LLM în testare
– Generare automată de cazuri de test și date sintetice pentru acoperire mai bună și scenarii complexe.
– Prioritizarea și clasificarea defectelor prin algoritmi AI, reducând blocajele și accelerând remedierea.
– Crearea de scenarii predictive pentru identificarea riscurilor înainte de apariția lor.
3. Schimbarea competențelor și a mentalității
Testerii devin ingineri de calitate, cu abilități în automatizare, analiză de date și AI. QA nu mai înseamnă doar „testare”, ci proactivitate: prevenirea defectelor, monitorizarea continuă și optimizarea proceselor.
Cum poate AI să detecteze vulnerabilitățile de securitate mai rapid decât o echipă umană? Poate preveni atacuri cibernetice?
AI poate analiza volume uriașe de cod și loguri în timp real, identificând tipare anormale și comportamente care scapă analizei manuale. Modelele de securitate bazate pe AI detectează vulnerabilități logice, scurgeri de date sau permisiuni greșite înainte ca acestea să fie exploatate.
Totuși, prevenirea completă a atacurilor cibernetice presupune colaborare între AI și experți umani – AI semnalează riscurile, oamenii le interpretează și implementează măsuri robuste de protecție.
Ce se schimbă în modul în care sunt gândite proiectele software pentru clienți: mai multă personalizare, predicție, automatizare?
Realitatea operaționala diferă de la un client la altul. Astfel, profitând de noua revoluție tehnologică bazata pe AI, Cognizant vine cu o inițiativă globala: Cognizant Context Engineers, ingineri capabili să desfacă practic contextele specifice în bucăți și să lucreze împreună cu AI-ul pentru validarea și planificarea muncii.
Cu ajutorul puterii de analiză a cerințelor, regulilor și proceselor de către AI, inginerii Cognizant pot sa prezică, să personalizeze și să execute proiectele software cu un accent puternic pe contextul individual al fiecărui client, în detrimentul soluțiilor generale sau adaptate între diverse domenii de business.
Cum sunt pregătiți angajații pentru a lucra cu instrumente AI? Devine AI o competență obligatorie pentru programatori?
Da, AI devine o competență fundamentală. La Cognizant, derulăm programe de formare continuă si parteneriate cu Amazon, Nvidia, Microsoft si Google pentru ca inginerii să devină AI-native, nu dependenți de AI.
Aceste programe acoperă prompt engineering, context engineering, testarea AI-driven și etica digitală. În paralel, formăm o echipă globală de 1.000 de ingineri de context, care vor integra aceste competențe în toate liniile de servicii. Este o investiție strategică în viitorul muncii augumentate de AI.
În ce industrii vedeți cel mai rapid impact: banking, sănătate, retail, automotive?
Vedem o adopție accelerată în toate aceste sectoare, dar mai ales în banking, retail și automotive, unde AI optimizează procese, automatizează decizii și personalizează experiențele clienților. În sănătate, AI oferă un sprijin valoros în analizarea datelor și în testarea aplicațiilor medicale, însă aici viteza adopției depinde de reglementări și de nevoia de trasabilitate completă.
Pe termen lung, orice industrie bazată pe date și procese complexe va fi influențată de AI – inclusiv administrația publică și educația.
Ce competențe vor conta în IT peste 5 ani? Ce trebuie să învețe un student ca să fie angajabil într-o eră a AI?
Viitorul IT va fi definit de hibridizarea competențelor. Pe lângă programare și arhitectură software, vor conta abilități precum:
- AI literacy – capacitatea de a colabora eficient cu sisteme inteligente;
- Context Engineering – înțelegerea modului în care datele se leagă de procesele reale ale unei companii;
- Etica tehnologică și gândirea critică;
Studenții trebuie să învețe nu doar să scrie cod, ci să construiască sisteme care gândesc, se adaptează și rămân aliniate la scopurile unei organizații.
Va schimba AI relația dintre clienți și companiile de software? De exemplu: proiecte mai scurte, echipe mai mici, rezultate mai rapide?
Da, relația evoluează spre parteneriate mai agile și mai orientate pe valoare. AI permite livrări mai rapide și echipe mai compacte, dar cu o expertiză mai profundă.
Proiectele nu mai sunt doar despre software, ci despre ecosisteme inteligente care se adaptează continuu. Rolul companiilor de IT, precum Cognizant, este să ghideze clienții în această tranziție – de la experimentare la scalare reală – într-un mod sigur, predictibil și sustenabil.
În concluzie, inteligența artificială nu este o soluție universală, ci reprezintă un set de instrumente puternice aflate în proces de maturizare. La Cognizant, credem că valoarea reală vine din augmentarea inteligenței umane, nu din înlocuirea ei.
Cognizant România joacă un rol strategic în acest efort global: echipele noastre locale contribuie direct la dezvoltarea și implementarea tehnologiilor AI de ultimă generație, consolidând poziția Cognizant ca lider global în transformarea digitală responsabilă.
