Pe măsură ce inteligența artificială continuă să redefinească peisajul digital, Cognizant România, una dintre cele mai mari companii IT din țară, publică 10 descoperiri și idei despre modul în care AI transformă dezvoltarea de software. Cognizant se află în prima linie a inovației AI la nivel global, sprijinindu-și clienții să valorifice puterea inteligenței artificiale pentru a-și transforma afacerile. În România, Cognizant joacă un rol strategic în avansarea capabilităților AI, printr-o bază de talente bine pregătite și expertiză profundă în industrie și angajament pentru dezvoltarea responsabilă a inteligenței artificiale.
Aceste perspective au fost prezentate în cadrul Programmers’ Week 2025, un eveniment emblematic al Cognizant în România, desfășurat în luna septembrie, inspirat de tradiția companiei în inovare și împărtășirea cunoștințelor. Anul acesta, tema centrală explorată a fost modul în care inteligența artificială transformă dezvoltarea software pe întreg stack-ul tehnologic – de la agenți backend și aplicații mobile, până la DevOps, QA și guvernanța proiectelor.
1. Accelerarea dezvoltării aplicațiilor mobile cu AI: experiența Cursor
Dezvoltarea de aplicații mobile evoluează rapid. Echipele sunt supuse presiunii de a livra mai repede, de a menține integritatea arhitecturală și de a asigura experiențe de utilizator de înaltă calitate. Fluxurile de lucru tradiționale întâmpină adesea dificultăți în a ține pasul cu aceste cerințe, mai ales atunci când se lucrează cu cod vechi, arhitecturi complexe sau documentație fragmentată.
Pentru a răspunde acestor provocări, echipele de inginerie apelează la instrumente bazate pe AI, iar unul dintre acestea este Cursor, un editor de cod inteligent conceput pentru a asista dezvoltatorii prin instrucțiuni în limbaj natural. Cursor sprijină totul, de la inițializarea proiectelor și refactorizarea codului, până la generarea documentației și auditarea securității, devenind astfel un aliat puternic în fluxurile moderne de dezvoltare.
Dezvoltarea asistată de AI aduce avantaje clare: economii semnificative de timp în toate etapele de dezvoltare, mai multă consecvență cu standardele arhitecturale și integrarea mai ușoară de noi membri în echipă, prin împărtășirea mai eficientă a cunoștințelor. Analizele și corecțiile automate de securitate îmbunătățesc, de asemenea, calitatea codului.
Totuși, există și limitări: logica de business complexă și sarcinile specifice necesită în continuare expertiză umană – codul generat trebuie verificat temeinic pentru acuratețe și securitate, iar integrarea cu SDK-uri terțe necesită adesea ajustări fine.
Deși nu înlocuiește expertiza umană, Cursor permite echipelor să lucreze mai rapid, mai inteligent și într-un mod mai bine aliniat. Adoptarea sa poate genera fluxuri de lucru mai disciplinate și cicluri de livrare mai rapide, ceea ce îl face să fie un instrument valoros pentru echipele moderne de software.
2. Adoptarea AI în Project Management
Pe măsură ce AI devine o prioritate strategică în dezvoltarea de software, managerii de proiect trebuie să integreze AI în fluxurile echipelor, în procesele părților interesate și în modelele de livrare. Pentru a valorifica eficient AI în cadrul echipelor, experții Cognizant recomandă să începeți printr-o evaluare folosind checklist-uri structurate, care clarifică capacitățile actuale și ghidează strategiile de training și dezvoltare; stabiliți așteptări realiste, estimând efortul și rezultatele pe care instrumentele AI le pot oferi, evitând promisiunile exagerate.
Dezvoltarea competențelor în folosirea AI în echipe este esențială – identificați abilitățile critice și promovați o cultură a învățării continue. Gestionați proactiv riscurile folosind cadre precum NIST AI RMF, pentru a anticipa și rezolva eventualele capcane specifice AI.
În final, e bine să măsurați productivitatea și impactul prin KPI bine stabiliți, folosind modele precum DORA Metrics, DX AI Framework sau LinearB ROI.
3. Ghid pentru construirea pipeline-urilor Medallion asistat de GPT-4.1 pentru inginerii de date
Pe măsură ce platformele de date devin tot mai complexe, echipele de ingineri resimt o presiune tot mai mare pentru a livra rapid pipeline-uri robuste și scalabile. Arhitectura Medallion – organizarea datelor în straturi Bronze, Silver și Gold – a devenit un standard în ingineria modernă a datelor. Totuși, implementarea acestei arhitecturi necesită un efort semnificativ de codare, orchestrare și documentare.
Integrarea GitHub Copilot în fluxurile DevOps accelerează dezvoltarea și prototiparea, îmbunătățește documentația prin fișiere README și comentarii generate automat și facilitează colaborarea prin iterație AI–om. Scalabilitatea sa sprijină implementări modulare și containerizate, fiind ideal pentru pipeline-uri moderne CI/CD.
Totuși, claritatea prompturilor este esențială pentru calitatea rezultatelor, iar supravegherea umană rămâne crucială pentru validarea și testarea codului generat de AI. Adoptarea cu succes depinde, de asemenea, de accesul la instrumente avansate precum GPT-4.1 și infrastructura suport, împreună cu bune practici precum prompt engineering, design modular și documentare iterativă.
4. Construirea agenților inteligenți AI în .NET
Dezvoltatorii nu mai scriu doar cod, ci orchestrază fluxuri de lucru AI. Apariția sistemelor agentice – agenți AI autonomi, orientați pe obiective – deschide noi oportunități pentru automatizare scalabilă, decizii inteligente și colaborare interdisciplinară.
Dezvoltatorii .NET pot construi agenți inteligenți AI folosind framework-uri precum Semantic Kernel și AutoGen.NET, demonstrând evoluția de la soluții cu un singur agent la sisteme multi-agent capabile să raționeze, să planifice și să acționeze autonom.
Iată o serie de recomandări pentru implementarea cu succes a agenților: începeți cu agenți simpli și adăugați complexitate treptat, definiți obiective clare și context pentru a îmbunătăți performanța, păstrați oamenii în conversație pentru deciziile critice, folosiți sandbox și mecanisme de logare pentru a preveni, controla și monitoriza, alegeți framework-uri aliniate cu maturitatea proiectului și necesitățile de integrare. Prin această abordare, echipele pot să dezvolte agenți AI eficienți, siguri și adaptabili, pregătiți pentru provocările sistemelor complexe.
5. Îmbunătățirea dezvoltării .NET cu GitHub Copilot
Dezvoltarea modernă de backend în .NET devine tot mai complexă, necesitând livrare rapidă, arhitectură curată și cod de înaltă calitate. Dezvoltatorii petrec adesea mult timp generând cod standard, depanând și documentând. În acest context, instrumentele bazate pe AI, precum GitHub Copilot, se conturează deja ca aliați strategici pentru optimizarea fluxurilor.
Deși Copilot automatizează sarcinile repetitive și crește productivitatea, adevăratul său potențial se dezvăluie atunci când este folosit împreună cu practici de inginerie bine gândite și sub supraveghere umană.
Iată o serie de recomandări pentru utilizarea eficientă a Copilot în fluxurile de dezvoltare: împărțiți sarcinile în prompturi mici și ușor de revizuit pentru un control mai bun; folosiți fișiere de instrucțiuni pentru a ghida sugestiile în limbajul specific domeniului; revizuiți și refactorizați întotdeauna codul generat înainte de a-l integra; automatizați documentarea și testarea cât mai devreme; păstrați playbook-uri de prompturi pentru fluxurile recurente pentru a menține consecvența.
Echipele care adoptă Copilot strategic se pot aștepta nu doar la livrări mai rapide, ci și la o mai bună mentenabilitate a codului și o experiență mai bună pentru dezvoltatori.
6. Asistenții AI generativi ajută dezvoltatorii să recupereze rapid și să țină pasul
Asistenții AI generativi, precum ChatGPT, Claude sau TabNine, sunt tot mai folosiți pentru optimizarea dezvoltării software, mai ales atunci când se lucrează cu biblioteci sau framework-uri necunoscute. Aceștia generează rapid cod standard și repetitiv, simplificând munca mult, comparativ cu scripting-ul manual sau soluțiile bazate pe regex din IDE-uri precum IntelliJ sau Visual Studio Code.
Dezvoltatorii îi folosesc și pentru brainstorming de funcționalități, pentru redactarea cerințelor și identificarea cazurilor care sunt la limită. Toate aceste instrumente ajută la automatizarea testelor unitare și de integrare, precum și a mock-urilor, crescând impactul testelor cu efort minim.
Eficiența lor reflectă adesea calitatea tehnologiei de bază. Când asistenții nu reușesc să genereze cod funcțional, acest lucru poate indica documentație slabă sau design inconsecvent în biblioteca respectivă – provocări observate, de exemplu, în framework-uri precum Next.js. În schimb, tehnologiile cu suport solid din comunitate și documentație clară, precum Java, React, Kotlin sau Docker, oferă rezultate mult mai bune. Ecosistemele bine întreținute furnizează actualizări frecvente și exemple accesibile, permițând modelelor AI să rămână relevante și fiabile în fluxurile moderne de dezvoltare software.
7. De la API la MCP: Este GenAI noul control panel pentru DevOps?
MCP, introdus de Anthropic în 2024, este un protocol deschis creat pentru a standardiza modul în care sistemele AI interacționează cu instrumente, API-uri și surse de date. Prin integrarea API-urilor existente într-un strat structurat și prietenos cu AI, MCP permite LLM-urilor (modelelor lingvistice mari), agenților și copiloților să interogheze și să acționeze în siguranță asupra serviciilor cloud, infrastructurii și instrumentelor pentru dezvoltatori.
Pentru unii, MCP marchează o nouă eră în care GenAI devine turnul de control al operațiunilor. Pentru alții, ridică întrebări legate de securitate, guvernanță și dependența de furnizori.
În final, impactul MCP va depinde de deschiderea cu care este adoptat și de cât de bine reușește ecosistemul să echilibreze inovația cu siguranța. Marea întrebare nu este doar dacă MCP va avea succes, ci cum își vor redefini inginerii DevOps rolul într-o lume în care AI poate automatiza chiar și procesul de automatizare.
8. GitHub Copilot în dezvoltarea de aplicații mobile: de la evaluare la adoptare la nivel de echipă
Echipele de dezvoltare de aplicații mobile se confruntă cu presiunea de a livra calitate înaltă mai rapid, în timp ce navighează prin framework-uri în continuă schimbare și așteptările utilizatorilor cresc. Instrumentele AI, precum GitHub Copilot, promit să reducă munca repetitivă și să accelereze scrierea codului, însă eficiența lor depinde în mare măsură de modul în care sunt utilizate. Prompt engineering și context engineering pot „debloca” întregul potențial al Copilot în fluxurile mobile.
Iată o serie de recomandări pentru a maximiza eficiența Copilot: creați fișiere de instrucțiuni specifice pentru activități precum testarea sau refactorizarea, pentru claritate și repetabilitate; dezvoltați codul iterativ, ajustând prompturile și contextul pe măsură ce cerințele evoluează; mențineți contextul concis și resetați-l periodic pentru a evita supraîncărcarea; încurajați Copilot să evidențieze ipotezele pentru o transparență mai mare; folosiți comentarii pentru a surprinde intenția de design, nu doar pentru a descrie codul.
Echipele pot transforma Copilot dintr-un asistent reactiv într-un contributor proactiv, accelerând livrările și îmbunătățind calitatea codului la scară largă.
9. Dezvoltarea aplicațiilor alimentate de AI: Vercel AI SDK și Model Context Protocol
Vercel AI SDK oferă instrumentele practice și optimizările necesare pentru implementarea în producție, în timp ce MCP stabilește fundația arhitecturală pentru aplicații AI sustenabile, multi-provider. Această combinație reprezintă stadiul actual de vârf în instrumentele și standardele de dezvoltare AI, permițând dezvoltatorilor să creeze aplicații sofisticate cu o ușurință și flexibilitate fără precedent.
Aceste tehnologii rezolvă provocări reale în dezvoltarea aplicațiilor AI, de la prototiparea inițială până la implementarea la scară enterprise, devenind esențiale pentru orice dezvoltator implicat în AI. Ele sprijină dezvoltarea AI la nivel enterprise prin gestionarea robustă a erorilor, integrarea flexibilă cu pipeline-urile de deployment și arhitecturi proiectate pentru interoperabilitate și scalabilitate. Deși monitorizarea și analiza sunt, de obicei, furnizate de platforme externe sau integrări, Vercel AI SDK și MCP creează, împreună, fundația practică și arhitecturală necesară pentru construirea de aplicații AI scalabile, sigure și pregătite pentru producție.
10. Ce oportunități aduce testarea AI-driven
Dezvoltatorii de software se află astăzi într-o cursă contracronometru. Funcționalitățile sunt construite, testate și livrate în zile, uneori chiar în câteva ore. În acest ritm alert al lansărilor, asigurarea calității nu mai este doar un simplu pas birocratic, ci un adevărat pilon de încredere. Odată cu integrarea AI în produse, de la chatbots la motoare de recomandare, QA nu mai înseamnă doar verificarea corectitudinii; este vorba despre garantarea încrederii în sisteme care generează rezultate probabilistice și adesea imprevizibile.
Metodele tradiționale de QA nu fac față testării componentelor AI. Testarea AI-driven reprezintă nu doar un upgrade tehnologic, ci o schimbare de paradigmă care redefinește rolul QA în dezvoltarea software modernă. În loc să înlocuiască testerii, AI le oferă mai multă putere. AI folosește modele lingvistice mari (LLM) pentru a genera cazuri de test, pentru a crea date sintetice, a corecta teste instabile și a prioritiza bug-urile, mutând QA de la un rol reactiv la unul proactiv.
Testarea AI-driven combină metode avansate de evaluare cu automatizarea. Procesul începe cu AI Testing, unde LLM-urile sunt evaluate pentru fluență, coerență și înțelegere semantică, folosind judecată umană, tehnici LLM-as-Judge și scorare bazată pe metrici. Pe această bază, sistemele agentice aduc automatizare în domenii complexe, precum sănătatea și finanțele, prin generarea de date scenariate, agenți de validare și crearea conversațională a cazurilor de test.
În final, Automated Bug Triage eficientizează clasificarea și prioritizarea defectelor, reducând blocajele manuale și accelerând livrarea. Împreună, aceste inovații transformă provocările tradiționale QA în oportunități pentru o testare mai inteligentă, scalabilă și fiabilă.
