Ani la rând, „învață programare” a fost unul dintre cele mai populare sfaturi date unui adolescent care voia o carieră sigură și bine plătită. Programarea continuă să fie o competență valoroasă, iar joburile tech nu au dispărut. Dar dezvoltarea rapidă a inteligenței artificiale pune sub semnul întrebării ideea că învățarea unei singure competențe tehnice poate garanta o carieră pentru următoarele două sau trei decenii. Economistul Daniel Susskind spune că, într-o lume în care nu putem anticipa exact ce meserii vor exista, școala ar trebui să pună mai mult accent pe gândire critică, analiză și capacitatea de adaptare.
Întrebarea devine foarte concretă pentru un elev de clasa a XI-a sau a XII-a.
Informatică?
Automatică?
Medicină?
Drept?
Economie?
Inginerie?
Psihologie?
O facultate care pare sigură astăzi poate conduce peste zece ani spre o profesie schimbată radical de AI.
Asta nu înseamnă că alegerea facultății devine inutilă.
Înseamnă că trebuie să ne schimbăm ideea despre ce cumpărăm, de fapt, prin educație.
„Învață programare” nu mai este un răspuns suficient
Daniel Susskind, economist la King’s College London și autor al mai multor cărți despre tehnologie și viitorul muncii, spune într-un interviu acordat Reuters că sfatul de a-i învăța pur și simplu pe copii să scrie cod nu mai este suficient pentru lumea care se construiește acum.
Motivul este ușor de observat.
AI poate deja să:
- genereze cod;
- explice cod existent;
- identifice unele erori;
- scrie teste;
- transforme instrucțiuni în programe;
- ajute programatorii să lucreze mai repede.
Asta nu înseamnă că programatorul devine inutil.
Înseamnă că valoarea lui se mută treptat de la simpla scriere a codului către înțelegerea problemei, proiectarea soluției și verificarea rezultatului.
Susskind argumentează că este foarte dificil să anticipăm exact ce ocupații vor domina piața când copiii care intră acum în școală vor deveni adulți.
Prin urmare, educația construită exclusiv în jurul unei ocupații precise poate deveni vulnerabilă dacă tehnologia schimbă tocmai acea ocupație.
Asta nu înseamnă că programarea „a murit”
Ar fi o concluzie greșită.
În 2025, în Uniunea Europeană lucrau aproximativ 10,45 milioane de specialiști ICT, adică 5% din totalul angajaților.
Numărul lor a continuat să crească, chiar dacă ritmul de creștere s-a temperat față de anii pandemiei.
Și piața românească încă are poziții pentru începători.
În septembrie 2026, eJobs afișa sute de rezultate asociate căutărilor pentru software development și poziții entry-level, inclusiv roluri de junior developer, support engineer, full-stack developer și joburi asociate AI și automatizării.
Existau și poziții entry-level în Iași, inclusiv în zona de IT support.
Deci mesajul nu este:
„Nu mai învăța programare.”
Mai corect este:
„Nu presupune că simplul fapt că știi să scrii cod îți garantează automat o carieră.”
Paradoxul AI: competențele tehnologice devin mai importante, nu mai puțin
World Economic Forum ajunge la o concluzie aparent contradictorie.
Pe de o parte, AI automatizează tot mai multe sarcini.
Pe de altă parte, competențele tehnologice sunt exact cele pentru care angajatorii anticipează cea mai rapidă creștere a cererii până în 2030.
AI și big data se află în fruntea listei.
Urmează rețelele și securitatea cibernetică și alfabetizarea tehnologică.
Asta arată de ce discuția nu poate fi redusă la „uman versus tehnic”.
Viitorul probabil va avea nevoie de ambele.
Un inginer care înțelege AI.
Un medic care poate lucra cu instrumente AI.
Un economist care poate analiza date.
Un avocat care înțelege ce poate și ce nu poate automatiza un model.
Un programator care poate folosi AI, dar poate și observa când rezultatul este greșit.
Aproape 40% dintre competențele de la job s-ar putea schimba până în 2030
World Economic Forum a chestionat peste 1.000 de companii pentru raportul Future of Jobs 2025.
Angajatorii estimează că aproape 40% dintre competențele necesare la locul de muncă se vor modifica până în 2030.
Raportul estimează și o transformare masivă a joburilor:
170 de milioane de roluri noi ar putea apărea până în 2030;
92 de milioane ar putea fi eliminate sau deplasate;
rezultatul net estimat ar fi de 78 de milioane de joburi în plus la nivel global.
Acestea sunt proiecții, nu predicții garantate.
Dar amploarea schimbării sugerează ceva important pentru cine își alege acum facultatea:
este foarte posibil ca profesia pe care o vei practica în 2036 să nu arate exact precum profesia pe care o vezi astăzi.
Atunci ce competențe vor conta?
Angajatorii consultați de World Economic Forum nu pun pe listă doar AI și tehnologie.
Printre competențele considerate tot mai importante apar:
gândirea analitică;
gândirea creativă;
reziliența, flexibilitatea și agilitatea;
curiozitatea și învățarea continuă;
leadershipul și influența socială.
Exact aici se întâlnește raportul WEF cu argumentul lui Susskind.
Nu știm toate instrumentele pe care le vom folosi peste 15 ani.
Dar putem dezvolta capacitatea de a înțelege un instrument nou atunci când apare.
De ce gândirea critică devine mai importantă tocmai când AI știe mai multe
La prima vedere, ar putea părea invers.
Dacă AI știe să scrie, să calculeze și să programeze, de ce mai trebuie să știm noi atât de multe?
Pentru că un sistem care produce un răspuns nu garantează că răspunsul este corect.
Imaginează-ți trei situații.
AI scrie un program.
Cine verifică dacă are o vulnerabilitate?
AI interpretează un rezultat medical.
Cine decide dacă recomandarea are sens pentru pacient?
AI redactează un contract.
Cine observă că o clauză produce un risc juridic?
Cu cât instrumentele devin mai capabile, cu atât oamenii care le folosesc trebuie să poată judeca rezultatul, nu doar să îl accepte.
OECD și Comisia Europeană spun exact acest lucru în cadrul pentru alfabetizarea AI publicat în 2026: elevii trebuie să învețe nu doar să folosească sistemele AI, ci să înțeleagă modul în care funcționează, să le evalueze critic rezultatele și să le utilizeze responsabil și creativ.
Facultatea „sigură” este o idee tot mai greu de susținut
Generațiile anterioare puteau primi sfaturi destul de simple.
„Fă Medicina.”
„Du-te la Drept.”
„Învață programare.”
„Fă Politehnica.”
Logica era că dobândești o calificare și apoi practici aceeași profesie timp de zeci de ani.
Modelul nu dispare complet.
Un medic va avea în continuare nevoie de medicină.
Un inginer constructor va avea nevoie de mecanică, rezistența materialelor și proiectare.
Un avocat trebuie să cunoască dreptul.
Un programator trebuie să înțeleagă informatica.
Dar instrumentele folosite în fiecare dintre aceste profesii se pot schimba mult mai repede.
De aceea întrebarea utilă nu mai este doar:
„Ce meserie îmi garantează un job?”
Ci:
„Ce domeniu îmi oferă o bază suficient de puternică încât să mă pot adapta când jobul se schimbă?”
Specializarea rămâne importantă
Există și riscul de a duce argumentul prea departe.
Dacă spunem că adaptabilitatea este importantă, nu înseamnă că expertiza nu mai contează.
Nu poți deveni inginer doar pentru că „gândești critic”.
Nu poți opera un pacient doar pentru că te adaptezi rapid.
Și nu poți construi un sistem informatic complex fără să înțelegi programarea și arhitectura software.
Competențele generale funcționează cel mai bine atunci când sunt construite peste o bază serioasă de cunoaștere într-un domeniu.
Un expert care gândește critic este mai valoros decât cineva care știe doar să folosească un instrument.
Dar și mai valoros poate deveni expertul care își poate schimba instrumentele fără să își piardă capacitatea de a înțelege problema.
România are încă puțini specialiști ICT raportat la piața muncii
Există și o realitate locală care complică ideea că „sunt prea mulți programatori”.
În 2025, doar 2,7% dintre angajații din România lucrau ca specialiști ICT, una dintre cele mai mici ponderi din Uniunea Europeană.
Media UE era de 5%.
Asta nu înseamnă automat că orice absolvent de Informatică va găsi ușor un job.
Distribuția geografică, experiența și competențele cerute de companii contează.
Dar arată că România nu este o economie în care specialiștii în tehnologie au devenit inutili.
Dimpotrivă, problema poate fi și cât de bine se aliniază pregătirea lor cu noua generație de instrumente.
Dacă ai 17 ani astăzi, ce ar trebui să alegi?
Nu există un răspuns universal.
Un prim criteriu rămâne banal, dar important:
ce domeniu poți studia suficient de serios încât să devii bun?
O facultate aleasă exclusiv pentru că „se câștigă bine” poate fi o investiție slabă dacă abandonezi domeniul după doi ani.
Al doilea criteriu:
cât de transferabile sunt competențele pe care le înveți?
Matematica.
Statistica.
Programarea.
Scrisul.
Analiza.
Comunicarea.
Înțelegerea sistemelor.
Capacitatea de a lucra cu date.
Acestea apar în numeroase profesii.
Al treilea:
cât de ușor poți combina domeniul cu AI?
Un arhitect plus AI poate fi mai relevant decât simpla comparație „arhitect versus AI”.
La fel:
medic + AI;
inginer + AI;
economist + AI;
designer + AI;
programator + AI.
Nu încerca să ghicești jobul perfect din 2040
Asta este poate ideea cea mai utilă din argumentul lui Susskind.
Este extrem de greu să alegi astăzi o profesie doar pentru că presupui că va fi căutată peste 15 sau 20 de ani.
Gândește-te la piața muncii din urmă cu 20 de ani.
Nu existau în forma actuală:
creator de conținut pentru TikTok;
prompt engineer;
specialist în machine learning aplicat;
creator de experiențe AR/VR;
specialist în cloud security;
manager de comunități online.
Și au dispărut sau s-au redus alte roluri care atunci păreau stabile.
Nu există motive să presupunem că următorii 20 de ani vor fi mai previzibili.
Poate întrebarea despre facultate trebuie schimbată
„Ce facultate îmi garantează un job?” este probabil imposibil de răspuns.
Nicio facultate nu poate oferi o garanție de 30 de ani într-o economie în care tehnologia se schimbă atât de repede.
O întrebare mai utilă ar putea fi:
„Ce vreau să înțeleg foarte bine și ce competențe îmi permit să mă adaptez dacă domeniul se schimbă?”
Pentru cine iubește informatica, asta poate însemna în continuare Computer Science.
Pentru cine este atras de inginerie, poate însemna o facultate tehnică în care AI devine unul dintre instrumentele folosite.
Pentru altcineva poate însemna medicină, economie, drept sau științe sociale, dar cu alfabetizare tehnologică mult mai serioasă decât în trecut.
OECD spune că în era AI politicile de educație trebuie să pregătească oamenii pentru schimbarea continuă a competențelor, nu doar pentru o calificare obținută o singură dată la începutul vieții profesionale.
„Învață programare” nu era un sfat prost. Doar că nu mai este suficient
Programarea rămâne importantă.
AI și big data sunt chiar printre competențele cu cea mai rapidă creștere a cererii estimate de angajatori.
Dar dacă un copil de 12 ani începe astăzi să învețe Python, întrebarea nu ar trebui să fie doar dacă va scrie Python în 2040.
Mai important este ce învață prin acest proces:
să descompună o problemă;
să gândească logic;
să testeze;
să găsească erori;
să înțeleagă un sistem;
să construiască o soluție.
Limbajul de programare se poate schimba.
Instrumentul AI se poate schimba.
Jobul se poate schimba.
Capacitatea de a înțelege o problemă nouă și de a învăța instrumentul necesar pentru a o rezolva este mult mai greu de automatizat și mult mai ușor de transferat de la o profesie la alta.
Pentru un elev care își alege facultatea în 2026, poate că aceasta este cea mai utilă schimbare de perspectivă:
nu trebuie să ghicești perfect ce job vei avea la 35 de ani. Trebuie să alegi o educație care îți permite să nu rămâi blocat dacă acel job se schimbă până atunci.