Absolvenții de top în inginerie software nu mai găsesc ușor joburi, pe fondul boom-ului AI

Pentru mulți studenți la informatică, diploma de la o universitate de elită era, până nu demult, un fel de bilet sigur către un job entry-level într-o companie mare de tehnologie. În iarna lui 2025, tot mai multe mărturii sugerează că „biletul” nu mai garantează nimic, iar tranziția de la facultate la primul contract devine surprinzător de grea chiar și pentru cei cu CV-uri impecabile.

Un reportaj recent descrie o stare de spirit apăsătoare în rândul absolvenților de profil, inclusiv la Stanford, pe fondul unei piețe care s-a schimbat brusc: companiile vor mai puțini juniori, caută oameni care pot livra imediat și, în același timp, își bazează tot mai mult fluxurile de lucru pe modele lingvistice mari și instrumente de programare asistată de AI.

Piața entry-level se strânge, iar universitățile de elită simt șocul

În relatarea preluată de presa americană, un profesor de la Stanford spune că absolvenții de computer science se chinuie să găsească joburi de început la brandurile mari din tech, lucru care ar fi părut de neimaginat cu câțiva ani în urmă. Un student a descris atmosfera din campus drept „sumbră”, semn că anxietatea nu mai este un caz izolat, ci o stare colectivă alimentată de incertitudine.

În paralel, se conturează o explicație tot mai des invocată în discuțiile dintre recrutori și candidați: productivitatea per angajat ar fi crescut suficient de mult încât unele echipe consideră că pot face același volum de muncă cu mai puțini oameni, completând restul cu un model AI. Formula care circulă în aceste relatări este dură și simplificatoare: din zece programatori, păstrezi doi, iar restul îl acoperi cu un LLM și cu procese interne adaptate.

Horoscop marți, 3 februarie 2026. Zi dificilă pentru două zodii, pot pierde o sumă importantă de bani

Cele trei zodii cu noroc la bani în săptămâna 2-8 februarie 2026. Vin câştiguri din multe direcţii

Mai tăios este mesajul venit din zona startupurilor AI: CEO-ul Vectara, Amr Awadallah, este citat spunând că „AI-ul poate scrie cod mai bine decât un junior mediu” și că „nu mai avem nevoie de juniori”. Chiar dacă declarația poate fi interpretată și ca marketing, ea arată cum se schimbă percepția despre rolurile de început: juniorul nu mai este văzut automat ca investiție pe termen lung, ci ca „cost” care trebuie justificat imediat.

„AI scrie cod mai bine” vs realitatea din studii: productivitatea nu e atât de simplă

Problema este că narațiunea „AI-ul te înlocuiește” se lovește de date care, în unele cazuri, spun altceva. Un studiu publicat în 2025 de organizația METR a găsit un rezultat contraintuitiv: dezvoltatorii cu experiență care au folosit un asistent AI de programare au fost, în medie, cu 19% mai lenți la rezolvarea sarcinilor într-un codebase cu care erau familiarizați. Cercetătorii au notat că timpul pierdut pe prompting, verificare și corectarea sugestiilor poate depăși timpul economisit la scrierea efectivă de cod.

Disonanța e și mai interesantă pentru că participanții se așteptau să fie mai rapizi, iar chiar după experiment mulți au rămas cu impresia că AI-ul i-a ajutat, deși cronometrul arăta opusul. Asta sugerează că o parte din „efect” este psihologic: AI-ul îți dă sentimentul de viteză și de control, dar în practică poate introduce pași suplimentari. În consecință, dacă productivitatea reală nu crește uniform, decizia de a tăia roluri entry-level poate fi mai degrabă o strategie de cost pe termen scurt decât o concluzie tehnică definitivă.

În același timp, există o contradicție între experiențele absolvenților și unele rapoarte despre piața muncii. Un document de cercetare Vanguard notează că ocupațiile cele mai expuse automatizării prin AI, în loc să se prăbușească, au avut performanțe mai bune decât restul pieței atât la capitolul creștere de joburi, cât și la salarii reale. Interpretarea propusă acolo este că sistemele AI, în forma lor actuală, tind mai degrabă să schimbe sarcinile și să împingă oamenii spre activități cu valoare mai mare, nu să elimine masiv locuri de muncă.

Ce înseamnă asta pentru absolvenți și pentru industrie: adaptare, polarizare și miza pe termen lung

Dacă pui cap la cap aceste indicii, apare o imagine mai nuanțată: nu AI-ul „omoară” direct joburile, ci modul în care companiile aleg să-l integreze poate comprima treptele de intrare. În loc să angajeze juniori și să-i formeze, unele firme preferă să păstreze mai puțini oameni, dar mai seniori, care pot orchestra instrumentele AI și pot livra rapid. E o formă de polarizare: cerere mai mare pentru profiluri experimentate și presiune crescută pe cei aflați la început, chiar și atunci când AI-ul nu este, tehnic, un înlocuitor perfect.

Pe fundal, unele analize despre piața muncii observă că avansul AI pune presiune pe „promisiunea” clasică a diplomei universitare, mai ales în joburile de început, unde sarcinile repetitive sunt cele mai ușor de automatizat sau de „augmentat” cu instrumente generative. Dacă șomajul în rândul proaspeților absolvenți începe să urce peste media generală, apare întrebarea incomodă: cine mai plătește costul formării, dacă firmele nu mai vor să investească în roluri junior?

În reportajele recente, absolvenții încearcă diverse soluții: accepți joburi la companii pe care înainte le-ai fi ignorat, intri la master ca să-ți cumperi timp și să-ți întărești profilul sau îți faci propriul startup, sperând la finanțare. În termeni practici, dacă vrei să rămâi competitiv într-o piață care cere „impact imediat”, trebuie să arăți că poți livra proiecte end-to-end, că știi să folosești AI-ul ca unealtă (nu ca scurtătură) și că înțelegi partea de calitate: testare, securitate, mentenanță și lucrul în echipă. Acolo se vede adesea diferența dintre „cod care merge” și „software care rezistă”.

În final, discuția nu este doar despre cât de bine codează un model, ci despre ce fel de industrie vrei să construiești. Dacă reduci constant rolurile de început, câștigi eficiență pe termen scurt, dar riști să pierzi „puntea” prin care intră noua generație și se formează expertiza pe termen lung. Iar tocmai această pierdere de competențe, greu de măsurat într-un trimestru financiar, poate deveni costul real al tranziției accelerate către AI.