Revista >> Iunie 2026 [Nr. 283] >> IT&C

Economia agentică: Agenți AI și prompt engineering

Dr. Sorin Zgura, Institutul de Stiinte Spatiale & Universitatea Crestina „Dimitrie Cantemir”

22 Iunie 2026

Cum transformă agenții AI, prompt engineering-ul și infrastructurile cognitive noua economie digitală

În ultimele trei decenii, economia globală a fost modelată de trei mari valuri tehnologice. Primul a fost internetul, care a conectat oamenii și informația la scară planetară. Al doilea a fost cloud computing-ul, care a permis accesul universal la putere de calcul și servicii digitale. Al treilea a fost economia platformelor, în care aplicațiile mobile, comerțul electronic și rețelele sociale au redefinit modul în care producem, consumăm și comunicăm. Astăzi asistăm la apariția unui nou val tehnologic. De această dată, schimbarea nu este produsă de o infrastructură fizică sau de o platformă digitală, ci de o nouă categorie de sisteme software: agenții AI.

Pentru majoritatea utilizatorilor, inteligența artificială este asociată încă cu chatbot-uri capabile să răspundă la întrebări sau să genereze texte. În realitate, tehnologia evoluează rapid către sisteme capabile să execute sarcini, să utilizeze instrumente software, să coordoneze procese și să colaboreze cu alte sisteme inteligente. În acest context apare conceptul de economie agentică – o economie în care valoarea este generată prin colaborarea dintre oameni, agenți AI și infrastructuri digitale integrate.
Așa cum revoluția industrială a fost alimentată de mașini și energie, iar revoluția digitală de calculatoare și internet, noua economie pare să fie alimentată de capacitatea sistemelor AI de a transforma informația în acțiune.

De la software la agenți digitali
Modelul dominant al ultimelor decenii a fost reprezentat de software-ul specializat. Companiile au implementat: ERP pentru administrarea resurselor; CRM pentru relația cu clienții; sisteme HR pentru managementul personalului; platforme financiare; soluții de raportare și analiză. Fiecare aplicație a rezolvat o problemă specifică. Însă această fragmentare a generat și o provocare majoră: utilizatorii au devenit intermediari permanenți între sisteme. Un manager trebuie să consulte mai multe aplicații pentru a lua o decizie. Un specialist financiar trebuie să extragă date din mai multe surse. Un jurist trebuie să consulte simultan legislație, contracte și proceduri interne.
Agenții AI schimbă această paradigmă. În locul accesării directe a fiecărei aplicații, utilizatorul poate colabora cu un agent inteligent capabil să consulte simultan multiple surse de informație, să interpreteze datele și să execute acțiuni.
Diferența este fundamentală. Software-ul tradițional execută instrucțiuni predefinite. Agentul AI înțelege obiective, utilizează context și adaptează comportamentul în funcție de situație. Din acest motiv, agenții AI încep să fie priviți nu ca simple instrumente software, ci ca participanți activi în procesele economice.

Nașterea forței de muncă digitale
Una dintre cele mai importante consecințe ale acestei transformări este apariția unei noi categorii de resurse: forța de muncă digitală.
În ultimii ani, companiile au investit masiv în automatizarea proceselor repetitive. Cu toate acestea, numeroase activități administrative au rămas dependente de intervenția umană: redactarea documentelor; verificarea conformității; analiza preliminară a informațiilor; răspunsurile la solicitări repetitive; clasificarea documentelor; generarea rapoartelor.
Agenții AI pot prelua o parte semnificativă a acestor activități. Un agent juridic poate analiza contracte și identifica riscuri. Un agent financiar poate monitoriza indicatori economici și genera avertizări. Un agent de conformitate poate verifica respectarea cerințelor GDPR. Un agent de suport tehnic poate diagnostica incidente și poate propune soluții. În acest model, oamenii nu dispar din procesul decizional. Rolul lor se schimbă. Accentul se mută de la execuția operațională către supervizare, validare și strategie. La fel cum calculatoarele au amplificat capacitatea de calcul a organizațiilor, agenții AI au potențialul de a amplifica capacitatea cognitivă a acestora.

Prompt engineering: noul limbaj al organizațiilor
Una dintre cele mai puțin înțelese transformări produse de inteligența artificială este apariția prompt engineering-ului ca mecanism de control operațional.
La prima vedere, un prompt pare o simplă instrucțiune adresată unui model AI. În realitate, prompturile moderne definesc: rolul agentului; obiectivele sale; limitele de acțiune; regulile organizaționale; accesul la informații; prioritățile de lucru; formatul răspunsurilor. Din această perspectivă, prompt engineering-ul începe să joace un rol similar cu cel al codului software în economia digitală tradițională.
În viitor, numeroase procese organizaționale vor fi descrise simultan prin: proceduri operaționale; politici interne; configurații pentru agenți AI. Această evoluție conduce către un nou concept: context engineering. Dacă software-ul clasic era construit în jurul funcțiilor și algoritmilor, agenții AI sunt construiți în jurul contextului și al cunoașterii. Astfel, contextul devine infrastructură economică.

Compania multi-agent
Pe măsură ce numărul agenților AI crește, organizațiile încep să semene cu ecosisteme digitale complexe. În locul unui singur asistent generalist, apar agenți specializați pentru domenii distincte: Agent Financiar; Agent Juridic; Agent Audit IT; Agent GDPR; Agent Secretariat; Agent SSM; Agent Training; Agent Consular; Agent Transfer Tehnologic; Agent Suport Tehnic, etc.
Fiecare dintre aceștia dispune de: cunoștințe specifice; surse de date dedicate; proceduri proprii; instrumente software specializate. Valoarea economică reală apare atunci când acești agenți colaborează. Spre exemplu, aprobarea unei achiziții poate implica simultan: verificare financiară; analiză juridică; validare de conformitate; evaluare de risc; aprobare managerială. Într-o arhitectură multi-agent, aceste etape pot fi coordonate automat, reducând semnificativ timpul necesar luării deciziilor. Organizațiile încep astfel să funcționeze ca rețele cognitive distribuite.

Memoria organizațională devine activ strategic
Un agent AI este util doar dacă are acces la informații relevante. Aici intervine una dintre cele mai importante tehnologii ale următorilor ani: arhitectura RAG (Retrieval-Augmented Generation). În loc să genereze răspunsuri exclusiv pe baza cunoștințelor din timpul antrenării, agenții pot consulta baze de cunoștințe actualizate și verificate înainte de a răspunde. Această abordare a fost deja identificată ca un element strategic pentru dezvoltarea infrastructurilor digitale europene. În consecință, apare o nouă întrebare economică: Cine controlează memoria digitală?
Manuale, proceduri, arhive, legislație, contracte, rapoarte și experiență organizațională devin componente ale unei memorii accesibile agenților AI. În multe cazuri, avantajul competitiv nu va fi determinat de modelul AI utilizat, ci de calitatea cunoașterii pe care acesta o poate accesa.Companiile care vor reuși să transforme informația acumulată într-o memorie semantică operațională vor deține un avantaj strategic major.

Industry 5.0 și colaborarea cognitivă
În industrie, agenții AI se întâlnesc cu o altă transformare majoră: tranziția către Industry 5.0. Dacă Industry 4.0 a urmărit conectarea mașinilor, senzorilor și sistemelor industriale, Industry 5.0 pune accent pe colaborarea dintre oameni și sisteme inteligente.
În fabricile viitorului, agenții AI vor putea analiza în timp real: date provenite de la senzori industriali; sisteme SCADA; roboți colaborativi; fluxuri logistice; consumuri energetice; parametri de producție. Rezultatul nu va fi doar automatizarea. Va apărea o nouă categorie de operatori augmentați digital, capabili să ia decizii mai rapide și mai bine fundamentate. În acest context, inteligența artificială nu înlocuiește omul, ci îi amplifică capacitatea de analiză și coordonare.