INTERVIU EXCLUSIV Microsoft România și Qase: Daniela Prodan și Vitaly Sharovatov, despre viitorul inteligenței artificiale și transformarea industriei tech

Inteligența artificială a trecut de la statutul de promisiune la cel de motor real al transformării digitale. Într-un moment în care companiile din România caută echilibrul dintre inovație, eficiență și etică, liderii din tehnologie se întâlnesc pentru a contura direcția viitorului digital. În această toamnă, DevCon 2025 a transformat din nou Bucureștiul în centrul universului tech din Europa de Est: peste 2.500 de participanți, peste 50 de speakeri internaționali și locali și șase scene dedicate celor mai avansate domenii IT — de la AI și DevOps, la cybersecurity și testare software — s-au reunit la NORD Events Center by Globalworth, pe 5–6 noiembrie.

Printre speakerii de top ai acestei ediții se numără Daniela Prodan, Engineering Site Leader, Microsoft România, și Vitaly Sharovatov, Developer Advocate @Qase, care au urcat pe scenele conferinței pentru a vorbi despre impactul concret al inteligenței artificiale în mediul enterprise și despre felul în care AI schimbă testarea software la nivel global.

Într-o serie de interviuri exclusive realizate de Playtech cu invitații DevCon 2025, am explorat idei, tendințe și viziuni despre modul în care AI modelează viitorul industriei tech. Săptămâna trecută, am publicat interviurile cu Alfonso Sandoval Rosas (Developer Advocate @Cisco Systems) și Nacho Cougil (Principal Software Engineer & Java Champion @Dynatrace), care au discutat despre evoluția dezvoltării software în epoca AI și reinventarea procesului de test-driven development.

Astăzi, seria continuă cu două perspective complementare asupra aceluiași fenomen global — una din partea Microsoft România, unde Daniela Prodan vorbește despre implementarea AI enterprise și maturizarea pieței locale, și cealaltă din partea Qase, prin vocea lui Vitaly Sharovatov, care explică de ce inteligența artificială nu înlocuiește testarea, ci o duce la un nou nivel de eficiență și precizie.

Horoscop zilnic 9 decembrie 2025. Zodia care trece printr-o despărțire dureroasă

Zodiile care atrag noroc și abundență începând cu 8 decembrie. Vin bani din surse neaşteptate

Împreună, cele două interviuri oferă o imagine completă asupra viitorului AI — un viitor în care inovația tehnologică, etica și inteligența umană trebuie să evolueze în echilibru.

INTERVIU Daniela Prodan – Engineering Site Leader, Microsoft Romania

Inteligența artificială dincolo de hype: implementarea AI enterprise în România

Daniela Prodan

Ozana Mazilu (Playtech): Cum percepe Microsoft România maturizarea pieței locale în ceea ce privește adoptarea AI enterprise?

Daniela Prodan: Dacă acum doi ani discuțiile erau mai degrabă despre „ce este AI?”, astăzi vedem companii care întreabă „cum îl pot integra concret în procesele mele?”. Organizațiile mari – din banking, energie, telecom – au început deja implementări reale, iar multe IMM-uri testează primele scenarii pilot.

La Microsoft România, rolul nostru e să oferim nu doar tehnologie, ci și sa ghidam companiile si clientii: cum implementezi AI în mod responsabil, sigur și scalabil. E adevărat că doar 3–4% dintre companii folosesc AI în mod activ, față de media europeană de 13–14%, dar eu văd asta ca pe o oportunitate, nu un decalaj. România are competențe tehnice puternice și acces la fonduri europene, ceea ce creează premise excelente pentru o adopție accelerată.

Ozana Mazilu (Playtech): Care sunt domeniile unde vezi cea mai rapidă integrare a AI-ului în producție?

Daniela Prodan: Cele mai vizibile progrese vin din serviciile financiare, producție și retail. În zona financiară, AI ajută la analiza de risc și la detectarea mai rapidă a fraudei. În retail, e folosit pentru personalizarea ofertelor și pentru a optimiza lanțurile logistice. Iar în producție și energie, AI contribuie la mentenanță predictivă și la creșterea eficienței operaționale.

Vedem rezultate concrete și în customer service, unde agenții Copilot reduc timpii de răspuns și cresc satisfacția clienților. Toate aceste industrii au ceva în comun – au nevoie de decizii rapide și procese automatizate, iar AI-ul accelerează această transformare mai mult ca orice altă tehnologie de până acum.

Ozana Mazilu (Playtech): În ce mod au schimbat AI Agents modul de gândire al echipelor de dezvoltare software?

Daniela Prodan: AI Agents au schimbat complet felul în care gândim despre dezvoltarea software. Nu mai e vorba doar de automatizare, ci de sisteme care învață și se adaptează. Echipele nu mai scriu pur și simplu cod – inginerii orchestrează agenți AI care pot testa, optimiza pipeline-uri și chiar orchestra părți din procesul de dezvoltare.

La Microsoft, vedem tot mai mulți ingineri care construiesc agenti AI – parteneri care colaborează cu angajatii, de la debugging automat al codului până la optimizarea fluxurilor DevOps. Asta aduce eficiență, dar și o responsabilitate nouă: securitate, guvernanță și o gândire mult mai strategică despre cum folosim AI în dezvoltare.

Ozana Mazilu (Playtech): Ce rol joacă Microsoft în stabilirea unor standarde etice și de securitate pentru AI?

Daniela Prodan: Microsoft a fost printre primele companii care au pus bazele AI-ului responsabil. Ne ghidăm după șase principii clare – echitate, transparență, responsabilitate, siguranță, fiabilitate și incluziune. Le aplicăm prin standardul nostru Responsible AI și prin instrumente precum Transparency Note și AI Red Team, care testează modelele pentru riscuri.

Lucrăm îndeaproape cu autorități europene, contribuim la AI Act și colaborăm cu universități pentru a integra principiile etice în formarea viitorilor specialiști. În România, avem deja programe educaționale și parteneriate care pun accent pe etică și securitate. Credem că doar prin încredere și responsabilitate AI poate aduce beneficii reale oamenilor și organizațiilor.

Ozana Mazilu (Playtech): Cum pot companiile mici beneficia de soluții AI fără bugete uriașe?

Daniela Prodan: Prin faptul că tehnologia a devenit tot mai accesibilă. Astăzi, orice companie – indiferent de dimensiune – poate accesa modele de inteligență artificială folosind tehnologiii cloud. Soluții precum Microsoft 365 Copilot sau Azure AI Studio permit utilizarea AI fără investiții mari în infrastructură.

IMM-urile pot începe simplu: automatizarea sarcinilor repetitive, suport pentru clienți prin chatbot-uri sau analiza datelor de vânzări.
Există și instrumente low-code/no-code care elimină barierele tehnice, iar fondurile europene și programele de accelerare pot acoperi o parte din costuri. Recomandarea mea e mereu aceeași: începeți cu pași mici, dar cu o viziune mare – alegeți un proces unde AI poate aduce valoare imediată și construiți de acolo.

Ozana Mazilu (Playtech): Ce obstacole culturale sau organizaționale mai împiedică adoptarea AI în România?

Daniela Prodan: Aș spune că cel mai mare obstacol este, în continuare, reticența la schimbare. Mulți oameni văd AI-ul ca pe o amenințare, nu ca pe un instrument care îi poate ajuta să-și facă munca mai bine. Apoi, vine lipsa competențelor digitale și a unei culturi a datelor bine consolidate – fără o bază de date curate și procese clare de guvernanță, e greu să extragi valoare reală din AI. Și uneori, deciziile se iau prea mult prin prisma costurilor, nu a valorii și inovației pe care o poate aduce AI-ul.

Soluția ține, în mare parte, de leadership: de curajul de a investi, de a comunica transparent și de a încuraja oamenii să experimenteze. Adoptarea cu success a unei tehnologii noi începe cu mentalitatea potrivită. Companiile care reușesc sunt cele unde top managementul nu doar aprobă inițiative AI, ci susțin activ și integrează AI-ul în strategia de business.

Ozana Mazilu (Playtech): Există exemple locale de parteneriate de succes între companii și Microsoft pentru implementări AI?

Daniela Prodan: Da, avem mai multe, din industrii foarte diferite. În sectorul financiar, partenerii locali folosesc Azure OpenAI pentru analiză de documente și detecție de fraudă – procese care înainte necesitau zile, acum se fac în câteva minute. În retail, AI ajută la personalizarea ofertelor și la optimizarea lanțurilor de aprovizionare.

Pe partea academică, colaborăm cu Universitatea Babeș-Bolyai la dezvoltarea de incubatoare și proiecte de cercetare în AI, iar în zona de business avem parteneriate pentru migrarea în Azure și adoptarea soluțiilor AI enterprise. Ce mi se pare important e că toate aceste exemple arată același lucru: AI-ul nu mai e ceva „distanțat”, e real, local și aduce deja valoare măsurabilă în România.

Ozana Mazilu (Playtech): Cum se poate măsura rentabilitatea investiției în AI din perspectiva businessului?

Daniela Prodan: Rentabilitatea în AI nu se măsoară doar prin economii de costuri – de fapt, uneori, valoarea cea mai mare vine din ce lucruri noi poți face. E vorba despre productivitate, decizii mai rapide și experiențe mai bune pentru clienți.

De exemplu, organizațiile care folosesc Copilot au raportat până la 40% reducere a timpului petrecut pe sarcini repetitive, dar și o creștere a calității livrabilelor. Important e să stabilești clar ce vrei să obții: eficiență operațională, satisfacția clienților sau poate inovație mai rapidă. Impactul AI nu se vede doar la nivel de buget – AI-ul transformă modul în care oamenii lucrează și iau decizii.

Ozana Mazilu (Playtech): Ce sfat ai da unui CIO care vrea să înceapă transformarea AI în compania sa?

Daniela Prodan: Primul pas ar fi să pornească de la o problemă reală de business, nu de la tehnologie. Să identifice un proces concret unde AI poate aduce valoare, să formeze apoi o echipă mixtă – business și tehnic – și să lanseze un proiect pilot care demonstrează si poate masura rapid beneficiile.

În paralel, să investească în calitatea datelor, guvernanță și competențe interne, pentru că fără aceste trei elemente, modelele AI nu pot livra rezultate relevante. Și cel mai important: să privească AI ca pe o călătorie, un process, nu ca pe un proiect izolat. Succesul vine din iterație, învățare și leadership vizibil – nu dintr-o implementare unică.

Ozana Mazilu (Playtech): Cum vezi evoluția relației om–AI în mediul enterprise în următorii ani?

Daniela Prodan: Cred că vom trece de la automatizare la colaborare augmentată. AI nu va înlocui oamenii – dimpotrivă, va deveni partenerul lor cognitiv, amplificând creativitatea, empatia și gândirea critică. În mediul enterprise, fiecare angajat va avea propriul AI agent, care îi va oferi context, informații și suport în timp real.

Succesul companiilor va depinde de cât de bine reușesc să combine puterea tehnologiei cu inteligența umană. Rolul nostru, ca lideri, este să facem această tranziție responsabilă și umană – să ne asigurăm că AI-ul ajută oamenii să devină mai buni, nu să fie înlocuiți.

Pentru noi, la Microsoft România, AI-ul nu e doar despre tehnologie – e despre potențialul uman. Despre cum putem folosi inovația pentru a amplifica inteligența, creativitatea și impactul oamenilor din fiecare organizație sau companie.

INTERVIU Vitaly Sharovatov – Developer Advocate @Qase

Vitaly Sharovatov

Ozana Mazilu (Playtech): Cum evoluează testarea software (QA) într-un context în care inteligența artificială scrie și verifică codul?

Vitaly Sharovatov: Încă nu am văzut o aplicație de producție de succes care să fie construită, gestionată și testată exclusiv de modele lingvistice de tip LLM. Mulți afirmă că au făcut acest lucru, dar atunci când li se cere dovada, nimeni nu o poate oferi. Până acum, nu am întâlnit niciun caz în care „AI scrie și verifică codul” într-un mod complet autonom. Dacă un astfel de exemplu există, mi-ar plăcea să-l văd.

Totuși, LLM-urile sunt din ce în ce mai folosite pentru a îmbunătăți atât dezvoltarea, cât și testarea. În dezvoltare, ele pot susține o abordare de tip test-driven development (TDD), în care oamenii scriu testele, iar LLM-ul generează codul care le satisface. Am folosit personal această metodă și am văzut și alții făcând același lucru. În acest scenariu, rolul testerului rămâne neschimbat.

În testare, LLM-urile pot reduce costurile și accelera anumite etape:

• pot genera teste automate pornind de la teste manuale — o funcționalitate implementată în produsul nostru, AIDEN. Cu supravegherea umană adecvată, funcționează excelent și simplifică primele etape ale automatizării;
• pot genera cazuri de testare manuale pornind de la cerințe — o funcție tot mai matură în industrie (inclusiv în AIDEN). Totuși, revizuirea umană rămâne esențială: doar oamenii înțeleg contextul real al afacerii.

Așadar, AI asistă testarea, dar nu o înlocuiește. Am detaliat ce funcționează deja, ce este în dezvoltare și ce rămâne doar o promisiune în acest whitepaper: AI in software testing.

Ozana Mazilu (Playtech): Ce înseamnă „responsabilitate umană” în testare atunci când sistemele devin tot mai autonome?

Vitaly Sharovatov: Nu cred că majoritatea sistemelor software devin cu adevărat autonome. Există câteva domenii în care autonomia avansează — de exemplu, conducerea autonomă — dar și acolo întrebarea legată de responsabilitate rămâne nerezolvată. Încă se dezbate dacă responsabilitatea ar trebui să revină producătorului sau altcuiva. Această incertitudine explică de ce majoritatea companiilor auto se concentrează pe sisteme de asistență avansată a șoferului, nu pe vehicule complet autonome — implicațiile legale și etice sunt încă neclare.

Ozana Mazilu (Playtech): Care sunt cele mai promițătoare instrumente bazate pe AI în testarea software de azi?

Vitaly Sharovatov: Evident, Qase. Ne concentrăm pe asistență, nu pe înlocuire. Scopul nostru este să îi sprijinim pe profesioniștii QA, nu să-i eliminăm.

Ozana Mazilu (Playtech): Poate AI elimina complet erorile umane sau doar mută problema în altă parte?

Vitaly Sharovatov: AI nu poate elimina erorile umane, deoarece software-ul este creat pentru a răspunde nevoilor umane — iar aceste nevoi trebuie înțelese, prioritizate și interpretate de oameni. LLM-urile nu au inițiativă: nu pot începe conversații cu utilizatorii și nu pot anticipa dorințele lor. În plus, ele sunt inerent părtinitoare, deoarece învață din date părtinitoare.

Prin urmare, oamenii vor avea întotdeauna rolul esențial de a decide ce probleme trebuie rezolvate și cum.

Ozana Mazilu (Playtech): Cum se redefinește rolul testerului în această nouă eră a automatizării?

Vitaly Sharovatov: În esență, nu se redefinește. Testerii trebuie în continuare să înțeleagă produsul, să identifice riscurile și să evalueze calitatea. Instrumentele se schimbă, dar principiile fundamentale ale testării rămân aceleași.

Ozana Mazilu (Playtech): Ce bune practici recomanzi echipelor care trec la testarea augmentată de AI?

Vitaly Sharovatov: Sunt patru:

1. Înțelege limitele instrumentelor bazate pe LLM-uri.
2. Consolidează-ți abilitățile de programare.
3. Studiază managementul calității totale, designul de produs și marketingul.
4. Nu urma orbește „cele mai bune practici” — înțelege principiile din spatele lor și adaptează ceea ce se potrivește cu adevărat contextului tău.

Ozana Mazilu (Playtech): Cum echilibrezi viteza și acuratețea în procesele de QA?

Vitaly Sharovatov: Prin definirea fidelității modelului — adică a gradului de precizie de care ai nevoie în modelarea procesului.

De exemplu, atunci când analizezi ineficiențele dintr-un proces de code review asincron, este suficient să măsori în ore de muncă. Măsurarea în secunde nu îmbunătățește deciziile, ci doar irosește timpul. Alege nivelul de precizie care servește scopului decizional.

Ozana Mazilu (Playtech): Ce greșeli frecvente fac companiile când implementează QA fără o strategie clară?

Vitaly Sharovatov: Cea mai mare greșeală este tocmai implementarea QA fără o strategie clară. Tot restul — alegerea instrumentelor, a proceselor și a metricilor — derivă din aceasta.

Ozana Mazilu (Playtech): Cum pot fi educați clienții non-tehnici despre importanța calității codului?

Vitaly Sharovatov: Începe printr-o perspectivă de management al riscurilor. Când clienții înțeleg că o calitate slabă a codului se traduce direct în risc de business, discuția devine concretă. Am detaliat această idee în această prezentare: The business impact of code quality.

Ozana Mazilu (Playtech): Ce înseamnă pentru tine „testare etică” într-un ecosistem alimentat de AI?

Vitaly Sharovatov: Sincer, nu am văzut încă un „ecosistem alimentat de AI” în adevăratul sens al cuvântului. Până când astfel de ecosisteme vor exista cu adevărat, întrebarea rămâne una teoretică — dar va trebui să o reconsiderăm atunci când autonomia și luarea deciziilor de către sistemele AI vor deveni reale, nu doar retorice.

Notă redactor: DevCon 2025 a confirmat că energia ecosistemului tech din România este reală și măsurabilă: 5–6 noiembrie, NORD Events Center by Globalworth, peste 2.500 de participanți și peste 50 de speakeri internaționali și locali pe șase scene care au acoperit întreg spectrul — de la Data, AI & ML până la DevOps, Cybersecurity și QA & Testing. În acest context, vocile Danielei Prodan (Engineering Site Leader, Microsoft România) și ale lui Vitaly Sharovatov (Developer Advocate @Qase) au adus claritate acolo unde există, de obicei, zgomot: AI-ul produce valoare atunci când îl ancorezi în probleme reale de business, în date curate și în procese guvernate responsabil.

Pentru tine, cheia rămâne aceeași: începi mic, dar gândit strategic, și măsori ce contează — productivitate, calitatea livrabilelor, timp de răspuns, satisfacția clienților. Dacă ești CIO, lead de produs sau QA manager, iei din aceste interviuri un cadru de lucru aplicabil imediat: identifici un proces, pilotezi cu o echipă mixtă, pui accent pe guvernanță și pe competențe interne, apoi iterezi. Iar dacă ești developer sau tester, privești AI-ul ca pe un partener cognitiv: îți crește raza de acțiune, dar cere rigoare, context și responsabilitate.

Seria noastră de interviuri de la DevCon continuă — săptămâna trecută ai putut citi discuțiile cu Alfonso Sandoval Rosas și Nacho Cougil despre dezvoltare în epoca AI și TDD reinventat, iar astăzi ai avut două perspective complementare despre AI enterprise și testare. Urmărește în continuare materialele: îți promit să rămâi cu idei concrete, pe care le poți duce mâine în echipa ta.