Anton Onufriienko, Director General la Devart – Seria de interviuri

Anton Onufriienko, Director General la Devart, este un expert în tehnologie și operator cu o experiență profundă în dezvoltarea afacerilor software, creșterea veniturilor și conducerea unor echipe mari și transfuncționale în domeniul SaaS, software-ului enterprise și serviciilor financiare. De-a lungul carierei sale, el a progresat de la construirea organizațiilor de vânzări și lansarea startup-urilor la supravegherea operațiunilor complete P&L pentru unități de afaceri majore, inclusiv cea mai mare divizie a Devart, cu peste 130 de angajați. Înainte de a deveni Director General, el a ocupat funcția de Chief Revenue Officer și Șef al Departamentului de Vânzări la Devart, unde a condus strategia de piață, transformarea prețurilor și inițiativele de creștere internațională. El este, de asemenea, CEO al TMetric, o platformă de urmărire a timpului și a profitabilității care se axează pe ajutarea afacerilor bazate pe servicii să obțină claritate operațională.

Devart este o companie de software specializată în dezvoltarea bazelor de date, conectivitatea datelor, integrarea și instrumentele de productivitate pentru dezvoltatori, administratori de baze de date, analiști și echipe enterprise. Fondată în 1997, compania este cunoscută pentru suita sa dbForge de instrumente de gestionare a bazelor de date, care suportă sisteme de baze de date majore, inclusiv SQL Server, MySQL, Oracle (ORCL ) și PostgreSQL. Devart dezvoltă, de asemenea, soluții de conectivitate a datelor, cum ar fi conectoarele ODBC, ADO.NET, Python și Delphi, alături de Skyvia, platforma sa de integrare a datelor bazată pe cloud, pentru ETL, automatizare, backup și orchestrare a fluxului de lucru. Compania deservește peste 500.000 de utilizatori la nivel global, inclusiv o parte semnificativă a organizațiilor Fortune 100, și s-a concentrat din ce în ce mai mult pe integrarea capacităților bazate pe inteligență artificială în produsele sale, prin instrumente precum dbForge AI Assistant, care ajută dezvoltatorii să genereze, să optimizeze, să depisteze și să explice interogări SQL folosind limbaj natural.

Ai progresat de la construirea și conducerea echipelor de vânzări la gestionarea operațiunilor complete P&L și, acum, la gestionarea celei mai mari unități de afaceri a Devart. Cum te-a influențat această călătorie în abordarea integrării inteligenței artificiale în strategia de produs și luarea deciziilor la scară?

Vânzările m-au învățat să măsurăm ROI-ul pentru tot. Trecând într-un rol de CRO, am extins această disciplină la nivel de funcții. Gestionarea unității de afaceri m-a forțat să aplic această abordare și inteligenței artificiale în sine.

Am o viziune practică asupra inteligenței artificiale. Nu sunt sceptic, dar cred că hype-ul împiedică rezultatele reale și de durată.

Există o glumă care rezumă unde industria merge adesea greșit. Companiile înlocuiesc abonamente SaaS de 400 de dolari cu instrumente create în casa care costă 1.000 de dolari pe lună în taxe API și necesită reparații constante. Acesta nu este un schimbare reală, ci doar un spectacol scump.

Lecția pe care am învățat-o în vânzări este simplă: fiecare inițiativă își plătește drumul, sau moare. Conduc rollout-ul de inteligență artificială în același mod în care conduceam o teritoriu de vânzări. Ipoteză explicită de ROI pe flux de lucru, lansare în trei etape și impact documentat înainte de a scala.

Metrica noastră cheie este Venitul pe Angajat, iar ținta noastră este să dublăm acest venit până la sfârșitul anului 2028. Nu poți închide această lacună prin angajarea de personal. O poți închide doar schimbând felul în care arată munca, iar inteligența artificială este singurul mecanism realist la această scară.

Filtrul meu pentru fiecare inițiativă de inteligență artificială, internă sau de produs, este același: ce este valoarea măsurată, cine plătește pentru ea și cum știm că a funcționat? Orice inițiativă care nu trece de aceste trei întrebări nu aparține producției. Costul greșelii se acumulează rapid, iar majoritatea companiilor vor descoperi asta pe calea cea mai scumpă.

Devart a construit o reputație puternică în jurul instrumentelor de baze de date și productivitatea dezvoltatorilor. Cum integrezi inteligența artificială în aceste produse pentru a oferi valoare reală și nu doar automatizare de suprafață?

Utilizatorii noștri sunt specialiști tehnici de înalt nivel: administratori de baze de date, ingineri seniori, arhitecți de date. Ei detectează automatizarea de suprafață în secunde și resimt o nemulțumire atunci când li se vinde jucării de marketing deghizate în inovație. Acum doi ani, când hype-ul inteligenței artificiale a atins apogeul și competitorii au curs să atașeze panouri de chat la fiecare element UI, tentația de a urma exemplul a fost reală. Am văzut acest model înainte, în mobile, în cloud, în low-code, și am refuzat să-l repet.

Disciplina a fost simplă: valoarea clientului pe primul loc. Construirea de funcții de inteligență artificială pe care nimeni nu le-a cerut, care nu oferă valoare reală, este cel mai prost mod de a utiliza resursele de inginerie finite. Acest lucru este mai ales valabil atunci când publicul țintă poate detecta imediat diferența.

Ce s-a schimbat în 2026 este că inteligența artificială a trecut de la hype la o adevărată revoluție tehnologică. Diferența dintre ceea ce aceste sisteme puteau face în 2023 și ceea ce pot face astăzi nu este incrementală. Este o categorie complet diferită de capacități. Putem rezolva acum probleme care erau cu adevărat de nerezolvat înainte: accesul securizat la date pentru agenți de inteligență artificială, inteligența contextuală a bazelor de date în interiorul IDE-ului dezvoltatorului și analiza de business autonomă care nu necesită un analist dedicat.

Acestea sunt linii de produse noi care există pentru că inteligența artificială a făcut ca problema de bază să fie soluționabilă. Acesta este standardul pe care ne bazăm: un produs de inteligență artificială reală este acela în care înlăturarea stratului de inteligență artificială rupe produsul. Industria a petrecut doi ani numind panourile de chat “produse de inteligență artificială”. Acestea sunt funcții, nu produse.

Am luat mai mult timp pentru că am vrut să o facem corect. Următorii doisprezece luni vor arăta dacă această disciplină a plătit.

Inteligența artificială este din ce în ce mai mult implicată în scrierea, optimizarea și depanarea codului. Cum vezi schimbarea rolului dezvoltatorilor care lucrează cu baze de date în următorii ani?

Valoarea cunoașterii sintaxei SQL se depreciază rapid. Dacă inteligența artificială poate genera o interogare complexă multi-tabel în secunde și poate identifica indici lipsă din jurnale în minute, valoarea unui inginer nu mai vine din scrierea codului SQL. Acea parte a jobului devine o marfă.

Dar aici este o nuanță critică pe care evangheliștii automatizării totale o omit. O greșeală a inteligenței artificiale pe frontend este un buton decalat pe care îl poți reîncărca. O greșeală a inteligenței artificiale pe baza de date este un mediu de producție șters, o scurgere de informații cu caracter personal sau o închidere tranzacțională a întregii afaceri.

Bazele de date conțin stări. Nu iartă halucinații.

Acea asimetrie redefinește complet rolul. În următorii doi sau trei ani, dezvoltatorii de baze de date și administratorii de baze de date se vor transforma din codatori în arhitecți și auditori. Munca lor principală se va muta către trei lucruri:

• Proiectarea unor arhitecturi fiabile pe care inteligența artificială nu le poate înțelege singură, din cauza lipsei de context de business.
• Stabilirea unor garduri de siguranță și politici de securitate pentru agenții de inteligență artificială care ating sistemele de producție.
• Revizuirea și auditarea codului generat de mașini înainte de a ajunge la baza de date.

Modelul mental la care mă întorc mereu: inginerii vor conduce armate de asistenți inteligenți artificiali. Uneltele precum dbForge vor trebui să evolueze de la IDE-uri tradiționale la centre de comandă și audit. Jobul devine mai puțin despre scrierea manuală a codului SQL și mai mult despre revizuirea și validarea ceea ce generează inteligența artificială, și impunerea limitelor pe care inteligența artificială nu le poate traversa în siguranță.

Oportunitatea profesională aici este semnificativă. Dezvoltatorii care se ridică la nivelul de arhitectură și supraveghere își vor multiplica valoarea pe piață. Ei devin stratul indispensabil dintre productivitatea inteligenței artificiale și siguranța producției. Premiumul pe expertiza în baze de date nu dispare; se mută în sus, către design, guvernanță și judecată, care este exact acolo unde inteligența artificială nu poate opera singură.

Ce sunt cele mai mari limitări ale instrumentelor de inteligență artificială actuale în gestionarea bazelor de date și unde vezi cele mai semnificative progrese?

Inteligența artificială actuală este încă blocată în automatizarea de suprafață. Generarea unei interogări SQL de bază sau a codului de tip boilerplate nu mai este impresionantă. Problema mai mare este că majoritatea sistemelor de inteligență artificială se comportă încă ca niște dactilografi orbi, și nu ca arhitecți de sistem. Ele pot genera sintaxă, dar nu înțeleg cu adevărat mediul în care operează. Adevăratul progres se produce atunci când inteligența artificială începe să raționeze despre context, dependențe, stări și logică de business, împreună.

În acest moment, văd trei limitări majore care împiedică inteligența artificială în medii de baze de date.

În primul rând, există problema contextului. Modelele de limbaj larg pot vedea scheme, DDL, nume de coloane, dar nu înțeleg cu adevărat planurile de execuție, fragmentarea indecșilor, modelele de distribuție a datelor sau logica de business din spatele datelor. Fără o înțelegere mai profundă, multe sfaturi de optimizare devin ghiciri statistice deghizate în expertiză.

În al doilea rând, există problema halucinației, și întreprinderile au aproape zero toleranță pentru aceasta la nivelul bazelor de date. O halucinație a unei interogări JOIN poate încetini sistemele de producție. O actualizare greșită poate șterge înregistrări critice. La acest nivel, chiar și eșecurile mici de precizie pot deveni extrem de costisitoare foarte repede.

Al treilea problemă este securitatea și guvernanța. Nicio întreprindere serioasă nu va lipi scheme de producție sau informații cu caracter personal într-un instrument de inteligență artificială public fără garanții puternice în jurul izolării și controlului datelor. Până când furnizorii nu rezolvă acest lucru în mod corespunzător, adoptarea inteligenței artificiale în industrii reglementate va rămâne limitată.

Progresele semnificative vor veni atunci când inteligența artificială va trece dincolo de generarea de sintaxă și va începe să funcționeze mai mult ca un arhitect sau analist de fundal.

O parte a acestui proces este stratul semantic: trecerea de la nume de tabele brute la înțelesuri de business reale. Nu doar “table_users”, ci înțelegerea conceptelor precum cohorte de clienți, risc de abandon, sau tendințe de valoare a vieții clienților în trimestrul 3.

Altă schimbare este inteligența artificială care acționează mai mult ca un administrator de baze de date senior în fundal. Analizând în mod continuu sarcinile de lucru, identificând blocaje, sugerând indecsi, detectând interogări riscante și prinzând probleme înainte ca sistemele să eşueze.

Apoi avem operațiunile mașină-la-mașină, unde agenți autonomi monitorizează încărcarea bazei de date, testează strategii de optimizare în medii izolate și implementează îmbunătățiri sub supravegherea umană.

Acestea sunt dezvoltările care vor modela următorii cinci ani de instrumente de baze de date.

În calitate de lider al strategiei de venituri și de piață, cum vezi inteligența artificială schimbând modelele de preț, ambalarea produselor și achiziția de clienți în companiile de software?

Cartea de strategie de piață tradițională este spartă. O vedem în numerele noastre și în întregul sector al instrumentelor de dezvoltare.

Moartea achiziției clasice. În ciuda îmbunătățirilor semnificative ale clasamentelor noastre de căutare pentru produse în 2026, lovим realitatea zero-click. Căutarea inteligentă a inteligenței artificiale oferă răspunsuri direct pe pagina de rezultate și privatizează site-urile de trafic. Clasamentele puternice nu se mai traduc în lead-uri așa cum se întâmpla cu doi ani în urmă.

Această schimbare lovește în special companiile tradiționale de instrumente de dezvoltare. Canalele de achiziție bazate pe SEO care au alimentat o generație de SaaS B2B își pierd eficiența rapid. Oricine se bazează încă pe ele ca principal levier de creștere trebuie să construiască active alternative chiar acum: distribuție de ecosistem, comunitate și parteneriate.

Evoluția prețurilor: de la locuri la PLG 3.0. Intrăm în următoarea fază a PLG. Prețurile pe loc încep să se destrame atunci când un agent de inteligență artificială poate face munca a mai multor angajați. Într-un astfel de mediu, taxarea pe cap de persoană încetează să aibă sens. Companiile care nu reambalează produsele în jurul valorii, și nu în jurul numărului de angajați, vor pierde venituri lunare semnificative în următorii 24 de luni.

Următorul pas este PLG 3.0: momentul în care un agent autonom de inteligență artificială, și nu un om, evaluează, testează și cumpără software enterprise. Adoptarea în masă a acestui model este încă la câțiva ani distanță, dar proiectarea produselor și prețurilor pentru cumpărătorul mașină este o sarcină pentru 2026, nu pentru 2028.

Multe organizații se luptă să treacă de la experimentarea inteligenței artificiale la impactul real de producție. Care sunt factorii cheie care determină dacă inițiativele de inteligență artificială au cu adevărat succes?

Majoritatea funcțiilor de inteligență artificială eșuează înainte de a fi construite. Eșuează în camera în care cineva spune “avem nevoie de inteligență artificială în acest produs”, nu pentru că utilizatorii au cerut-o, ci pentru că consiliul de administrație vrea o poveste de inteligență artificială sau marketingul crede că va atrage o nouă audiență. Acesta este păcatul original al majorității inițiativelor de inteligență artificială, și modelează tot ceea ce urmează.

Văd mereu aceleași greșeli repetate în companiile care se luptă să treacă de la experimentarea inteligenței artificiale la impactul real de producție.

Prima greșeală este construirea de funcții de inteligență artificială pe care nimeni nu le-a cerut. Odată ce o funcție de inteligență artificială este impusă fără o nevoie reală a utilizatorului, echipa lucrează înapoi de la tehnologie pentru a inventa un caz de utilizare. Rezultatul este previzibil: un panou de chat atașat la o interfață existentă, un autocomplete care se încurcă, un buton “rezumă” care produce ieșiri mai proaste decât ar putea scrie utilizatorul însuși. Aceste funcții sunt lansate, primesc un comunicat de presă și, în mod liniștit, subperformează toate previziunile de adoptare. Dauna mai profundă este că ele consumă capacitatea de inginerie care ar fi trebuit să meargă către funcții pe care utilizatorii le-au cerut cu adevărat.

A doua problemă este că echipele subestimează masiv diferența dintre datele de demo curate și datele reale de producție. Demo-urile de inteligență artificială rulează pe exemple curate și controlate. Producția rulează pe haosul real al datelor clienților: duplicate, câmpuri lipsă, zece moduri diferite de a scrie același nume de produs, cincisprezece ani de cazuri marginale legacy. Un model care atinge acuratețe impresionantă în evaluare poate degrada sever pe datele live, și majoritatea echipelor nu descoperă acest lucru decât atunci când utilizatorii se plâng. Costul acestei descoperiri în încrederea producției este rareori recuperabil.

Alt punct de eșec comun este cercetarea utilizatorilor. Interviurile standard de produs nu funcționează pentru funcții de inteligență artificială. Utilizatorii nu pot articula ce vor de la inteligența artificială pentru că nu știu ce este posibil. Întrebarea “ați folosi inteligența artificială pentru a face X?” primește răspunsuri politicoase da, care nu au nicio valoare predictivă pentru adoptare. Cercetarea eficientă de produs pentru inteligență artificială necesită prezentarea de prototipuri, observarea utilizării reale și măsurarea dacă utilizatorii se întorc după ce noutatea a dispărut. Puține echipe și-au reconstruit practica de cercetare pentru acest lucru. Ele rulează încă playbooks din 2019 pentru probleme din 2026.

Și, în final, multe companii măsoară activitatea de inteligență artificială în loc de impact de business. “Două sute de oameni au folosit funcția de inteligență artificială săptămâna aceasta” este un metric de adoptare, nu un metric de impact. Impactul real este timpul de ciclu redus, calitatea îmbunătățită, venitul generat sau costul eliminat. Dacă nu puteți trage o linie directă de la funcția de inteligență artificială la un număr de pe raportul de profit și pierdere, nu aveți impact de producție. Aveți o activitate scumpă.

Există un al cincilea factor care devine din ce în ce mai critic și pe care majoritatea echipelor de produs îl ignoră complet.

Conformitatea și calea de construire fără inteligență artificială. O parte semnificativă a utilizatorilor enterprise din finanțe, sănătate, guvern, apărare și juridică operează sub politici care interzic sau restricționează funcții de inteligență artificială în software-ul furnizorilor. Dacă produsul dvs. cuplează strâns inteligența artificială în experiența de bază fără o cale de a o dezactiva sau ocoli, nu extindeți audiența prin adăugarea de inteligență artificială. Pierdeți o parte a audienței dvs. existente.

Acesta este exact problema pe care o rezolvăm cu Conectivitatea Inteligenței Artificiale. Echipele de conformitate din industriile reglementate nu se opun inteligenței artificiale în sine. Se opun datelor care părăsesc perimetrul lor. Soluția nu este să scoatem inteligența artificială; este să oferim acestor organizații o arhitectură de inteligență artificială care se potrivește constrângerilor lor. De aceea, Conectivitatea Inteligenței Artificiale este livrată ca soluție on-premise: capacitatea de inteligență artificială rămâne, datele nu părăsesc infrastructura clientului, și achiziția trece de revizuirea la prima rundă, în loc de a treia.

Echipele care rezolvă acest lucru proiectează pentru conformitate de la început. Echipele care greșesc descoperă problema în timpul revizuirii achiziției, când already deal-ul este pierdut.

Devart operează în multiple ecosisteme de baze de date. Cum poate inteligența artificială ajuta la simplificarea complexității crescânde a gestionării datelor pe diferite platforme?

Durerea este reală. O companie tipică Fortune 500 rulează opt până la doisprezece motoare de baze de date diferite simultan: Oracle legacy pentru finanțe, PostgreSQL pentru servicii noi, SQL Server pentru operațiuni, Snowflake sau BigQuery pentru analize și, din ce în ce mai mult, un magazin de vectori pentru încorporări. Fiecare are propriul dialect, propria instrumentație, propriul regim de guvernanță. Un dezvoltator care se alătură acestui mediu poate petrece trei luni doar învățând unde se află datele și cine are voie să le atingă.

Inteligența artificială nu rezolvă singură această complexitate. Ea amplifică orice context îi este dat. Opt baze de date neconectate fără metadata unificate produc opt seturi de sugestii de suprafață. Acesta este exact modul de eșec pe care îl vedem în majoritatea implementărilor de inteligență artificială la nivel enterprise.

Oportunitatea este un strat de context care stă între agenții de inteligență artificială și bazele de date subiacente. Unul care vorbește cu toate, normalizează metadata, impune politici de guvernanță unificate și expune o interfață MCP curată, astfel încât orice agent de inteligență artificială, fie el Claude, GPT sau un model intern, să funcționeze pe întreaga moștenire cu reguli consistente.

Acesta este arhitectura pe care o construim cu Conectivitatea Inteligenței Artificiale: un server MCP on-premise cu suport multi-bază de date, un strat semantic care captează definiții de business o singură dată, în loc de a forța fiecare agent de inteligență artificială să le reînvețe, control de acces bazat pe rol la nivel de operație SQL și jurnale de audit complete.

Simplificarea nu este gratuită. Cineva trebuie să modeleze stratul semantic și să stabilească politica. Dar această muncă se face o singură dată, nu de mai multe ori pentru fiecare agent de inteligență artificială pe care îl adăugați.

Ai condus echipe mari și transfuncționale. Cum schimbă inteligența artificială colaborarea internă și luarea deciziilor între produs, inginerie, marketing și vânzări?

Majoritatea fricțiunilor transfuncționale erau, de fapt, oameni care așteptau informații de la alte echipe. Inteligența artificială comprimă această fricțiune mai rapid decât orice cadru de management ar putea.

Schimbările sunt practice și imediate.

În produs și inginerie: un manager de produs pune o întrebare de bază de date în termeni de business simpli, “care este varianța valorii vieții clienților pe primele trei niveluri de preț?”, și primește un răspuns acționabil pe loc, în loc de a depune un bilet în Jira și a aștepta trei zile.

În marketing și date: analiza cohortelor are loc în linie, nu printr-o coadă de solicitări. Managerul de marketing pune întrebarea, primește numerele și construiește campania, toate în aceeași dimineață.

În vânzări și inginerie: răspunsurile tehnice pentru potențiali clienți nu mai necesită programarea unui apel cu un inginer senior. Reprezentantul de vânzări primește un răspuns tehnic credibil în timp real, și ciclul de vânzări se comprimă.

Deciziile se mută în conversație, în loc de următoarea întâlnire. Modelul “lasă-mă să te întorc cu acel număr” moare. Întâlnirile se micșorează pentru că inteligența artificială gestionează pre-lecturile și rezumatele care consumau prima jumătate a fiecărei sesiuni.

Acest colaps al fricțiunii forțează o schimbare de management mai profundă, și este cea pe care majoritatea echipelor de conducere o subestimează.

Fiecare companie pretinde că este orientată spre rezultate. Uitați-vă sub capotă, și majoritatea rulează încă pe metrici proxy: puncte de poveste, linii de cod, bilete închise, ore lucrate. Am folosit activitatea ca proxy pentru valoare pentru că valoarea reală era greu de măsurat. Inteligența artificială sparge acest proxy în mod permanent. Când un agent poate scrie 10.000 de linii de cod sau închide 500 de bilete de suport într-un minut, măsurarea activității devine periculoasă și înșelătoare.

Ne mutăm explicit către o gestionare orientată spre rezultate adevărate, unde performanța este măsurată strict de rezultat și judecată. Brutal în practică, pentru că majoritatea sistemelor de performanță nu sunt construite pentru asta. Oamenii care se ascundeau în spatele unei activități ridicate devin vizibili imediat, și conducerea trebuie să fie dispusă să acționeze pe baza acestei vizibilități.

Consecința structurală este reprezentată de organigrame mai plate. Straturile de coordonare și rutare a informațiilor se comprimă. Organizațiile care se adaptează cel mai rapid vor opera cu structuri mai mici, cu mai puțin personal, dar la o eficiență mai mare.

Cu apariția instrumentelor de dezvoltare asistate de inteligență artificială și a uneltelor fără cod, ne îndreptăm spre un viitor în care gestionarea bazelor de date devine accesibilă utilizatorilor non-tehnici?

Există o confuzie periculoasă în industrie în acest moment. Oamenii tratează o bază de date de proiect mic și o bază de date enterprise legacy ca și cum ar fi același lucru. Nu sunt.

Pentru proiecte mici și noi, democratizarea este deja aici. Am construit personal aplicații mici de la zero fără abilități profunde de gestionare a bazelor de date. Dacă schema dvs. întreagă se potrivește în fereastra de context a unui model de limbaj mare, inteligența artificială funcționează ca magie. Dezvoltatorii de aplicații interne care construiesc unelte la scară mică vor fi o categorie reală și în creștere.

Realitatea enterprise este complet diferită. Bazele de date legacy masive se confruntă cu aceeași problemă ca și codurile monolitice: peretele de context. Nu puteți încadra cincisprezece ani de evoluție a schemei, dependențe între baze de date și logică de tranzacționare custom într-o interogare. Când inteligența artificială pierde contextul pe o bază de date mare, halucinațiile nu se degradează în mod grațios. Ele se multiplică exponențial.

Riscul care este subdiscutat este falsa încredere la scară. Interfețele de limbaj natural sunt unice în a produce răspunsuri plauzibile, dar subtil greșite. Dacă o interogare SQL are o eroare de sintaxă, primiți un mesaj de eroare. Dacă o interfață de limbaj natural interpretează greșit “clienți activi” pentru că datele dvs. au șase definiții diferite de activitate, primiți un număr. Numărul arată bine. Ar putea fi în afara cu 30%. Utilizatorul nu are nicio modalitate de a ști.

Deci, nu, gestionarea bazelor de date enterprise nu devine un loc de joacă pentru utilizatori non-tehnici.

Citizen DBA este un mit la scară.

Viitorul aparține arhitecților de date experți care folosesc unelte profesionale pentru a podi gap-ul de context și a construi infrastructură care să permită inteligenței artificiale să opereze în siguranță deasupra.

Soluția structurală este stratul semantic: un vocabular controlat în care definițiile de business sunt fixate o singură dată și reutilizate în fiecare interacțiune cu inteligența artificială. Acesta este nucleul arhitectural pe care îl construim în Insightis. Fără el, accesibilitatea devine o obligație.

Pentru a privi înainte, ce arată un kit de dezvoltare “nativ” de inteligență artificială, și cum ar trebui echipele să se pregătească pentru această schimbare astăzi?

Un kit de dezvoltare nativ de inteligență artificială nu este un chatbot atașat la un IDE. Majoritatea ceea ce se comercializează ca “nativ de inteligență artificială” astăzi este o interfață de chat plus un model de autocomplete. Acesta este doar nivelul de bază, nu destinația.

Pentru mine, un kit de dezvoltare real nativ de inteligență artificială are nevoie de trei lucruri.

În primul rând, inteligența artificială are nevoie de context profund. Trebuie să înțeleagă baza de cod, infrastructura, deciziile istorice și mediul de date continuu, nu doar prin interogări lipite într-o fereastră de chat. Majoritatea uneltelor actuale eșuează acest test. Contextul lor se reîncarcă cu fiecare sesiune, și utilizatorul plătește costul de a-l reconstrui constant.

În al doilea rând, uneltele însele trebuie să comunice între ele corespunzător. IDE-ul dvs. trebuie să vorbească cu baza de date, baza de date cu stiva de observabilitate, și CI/CD cu reviewer-ul de inteligență artificială, etc. Protocolul de Context al Modelului devine stratul standard aici, cu 97 de milioane de descărcări SDK pe lună în primul trimestru al anului 2026, în creștere de la 100.000 la sfârșitul anului 2024. Acesta este cel mai abrupt curbă de adoptare pe care am văzut-o în infrastructura de dezvoltare.

În al treilea rând, inteligența artificială de nivel de producție necesită garduri de siguranță serioase. Prezentarea raziei de explozie înainte de operațiuni distructive. Analiza dependențelor. Planuri de rulare automată. Jurnale de audit implicit. Inteligența artificială fără acestea este bună pentru prototipuri și periculoasă în producție.

Cum să vă pregătiți, concret.

Auditati stiva dvs. împotriva acestor trei componente. Expune fiecare unealtă API și MCP? Vorbește cu altele, sau stă într-un siloz? Are controale de siguranță? Uneltele care eșuează două din trei sunt active pe termen scurt.

Construiți infrastructura de context acum. Documentați schemele, definițiile de business și deciziile arhitecturale în formate citite de mașini. Contextul bogat nu se construiește într-un trimestru. Echipele a căror inteligență artificială are acest context în 2027 sunt cele care documentează astăzi.

Rulați inteligența artificială în producție înainte de a crede că sunteți gata. Echipele care așteaptă o “strategie de inteligență artificială” formală înainte de a livra vor fi cu optsprezece luni în urmă echipelor care deja învață din eșecuri reale de producție. Alegeți un caz de utilizare cu risc scăzut. Livrați. Construiți mușchiul.

Echipele care iau aceste decizii astăzi vor defini următorul deceniu de cum se construiește software-ul. Fereastra este îngustă, și este deschisă chiar acum.

Mulțumim pentru acest interviu excelent. Citiitorii care doresc să afle mai multe ar trebui să viziteze Devart.