Entuziasmul uriaș din jurul inteligenței artificiale a creat un teren perfect pentru promisiuni grandioase, evaluări care sfidează logica și produse împachetate cu eticheta „AI” doar ca să pară mai valoroase. În multe cazuri, tehnologia livrează într-adevăr rezultate spectaculoase; în altele, hype-ul o ia înaintea realității. Tot mai des vedem proiecte prezentate drept revoluționare, care în culise înseamnă muncă manuală, soluții improvizate sau pur și simplu marketing agresiv. Semnele sunt familiare: exact așa a început și „bula dot-com” la finalul anilor ’90, când internetul promitea totul, imediat.
În paralel, scepticismul public crește. O parte dintre consumatori evită produsele etichetate „cu AI”, considerând că noile „minuni” sunt, de fapt, funcții obișnuite rebranduite. Investitorii, presa și utilizatorii se întâlnesc într-un punct sensibil: diferența dintre demo-urile strălucitoare și realitatea produsului de zi cu zi. Iar când apar discrepanțe, apar și „vânzătorii de iluzii”, gata să profite de febra finanțării și de frica de a „nu rata trenul”.
Semnele bulei: promisiuni vagi, demo-uri regizate, bani încinși
Un prim semn al unei piețe inflamate este limbajul vag. Dacă un produs „cu AI” promite să „transforme” totul fără să explice clar cum, ce date folosește, care sunt limitele și metricele de performanță, merită ridicat un steag roșu. În zona sănătoții, a justiției sau a educației, astfel de promisiuni pot produce daune reale dacă tehnologia e supraevaluată sau aplicată greșit. Lipsa documentației, a auditului extern și a exemplelor replicabile este, de regulă, un indiciu că piesele nu se leagă.
Al doilea semn: demo-urile care arată impecabil, dar nu supraviețuiesc testului în producție. De la chatboți care „se încurcă” pe date reale, până la sisteme de procesare care funcționează excelent doar pe un set limitat de scenarii, diferența dintre scenă și viața reală e deseori uriașă. Uneori, în spatele unui „asistent virtual” există zeci sau sute de oameni care fac muncă manuală pentru a susține iluzia de automatizare totală. Nu e ilegal să combini „human-in-the-loop” cu AI, dar e înșelător dacă promiți autonomie deplină.
Banii mulți accelerează hype-ul: evaluări „pe steroizi” și presiunea de a livra
Fluxurile masive de capital spre startupuri AI pun presiune pe creșterea rapidă și pe promisiuni cât mai ambițioase. Când runde de finanțare cu evaluări mari vin peste echipe foarte mici și prototipuri fragile, tentația de a supra-promite devine uriașă. Investitorii cer tracțiune, clienții cer rezultate, iar fondatorii trag de produs până „sună bine” în prezentări. Așa apare spirala: marketingul împinge înainte promisiunea, iar tehnologia rămâne în urmă.
Această dinamică nu înseamnă că toate companiile exagerează sau că progresul e o iluzie. Dimpotrivă, multe produse IA sunt deja utile în producție, de la traduceri și rezumate, la detecția fraudelor, analiză de imagini medicale sau optimizare logistică. Lecția e alta: piața tinde să supraevalueze „magia” și să subevalueze munca de integrare, guvernanță de date, mentenanță și construcție de procese — tocmai acele lucruri „plictisitoare” care fac un sistem fiabil.
Cum recunoști vânzătorii de iluzii: checklist pentru utilizatori și redacții
Cere metrice clare, nu adjective: acuratețe pe seturi publice, rate de eroare, comparații cu alternative non-AI, costuri pe inferență, latență, consum de resurse. Dacă răspunsul este un „vortex” de superlative, mai bine amâni decizia. În plus, întreabă ce date s-au folosit pentru antrenare, ce permisiuni are sistemul, cum este protejată confidențialitatea și ce proceduri există pentru corectarea erorilor. Un furnizor serios are aceste răspunsuri la îndemână.
Testează în condiții reale, pe datele tale și pe cazurile cele mai dificile. Un POC (proof of concept) scurt, dar bine gândit, deconspiră limitările înainte să semnezi un contract pe termen lung. Iar pentru jurnaliști, regula de aur rămâne verificarea independentă: nu publica promisiuni fără dovezi și cere acces la „bucătărie” — loguri, protocoale de test, rapoarte tehnice. În absența lor, spune explicit că afirmațiile nu au fost verificate.
Ce rămâne după ce bula se dezumflă: utilul, nu mirajul
Dacă istoria internetului se repetă, bula se va dezumfla, dar infrastructura utilă va rămâne. Dincolo de titluri și demouri, IA își găsește locul acolo unde reduce costuri, crește calitatea și scade timpul de execuție — în workflows concrete, bine măsurate. Companiile care investesc în guvernanța datelor, în etică aplicată (nu doar în slide-uri), în audit extern și în educarea utilizatorilor vor traversa mai ușor valurile.
Pentru public, morala e simplă: nu respinge la grămadă, dar nici nu îmbrățișa totul pe promisiuni. Între entuziasm și scepticism există o zonă sănătoasă, bazată pe întrebări bune, date și testare. Acolo se separă tehnologia care schimbă jocul de prezentările lucioase. Iar dacă „bula inteligenței artificiale” chiar repetă greșelile începutului internetului, tot ea va lăsa în urmă ceva valoros — cu condiția să nu confundăm competența cu marketingul și să cerem, consecvent, dovada funcționării în lumea reală.