♦ Datele de la ONRC şi ANAF sunt uşor de accesat – dar problema este că datele se contrazic pentru că nu sunt sincronizate. „ONRC-ul îţi spune despre o firmă că e în funcţiune, iar ANAF-ul spune că e radiată din 2016 sau 2018.
E o problemă mare“. Doi oameni – un dezvoltator software cu peste 20 de ani de experienţă şi un consultant în achiziţii publice – au construit, cu ajutorul AI, o infrastructură de date publice care adună la un loc informaţii de la ANAF, SEAP, ONRC şi Monitorul Oficial. Fără inteligenţă artificială, aceeaşi muncă le-ar fi cerut celor doi, sau unei echipe mici, un an sau doi, estimează Radu Ciocan, cofondator, alături de Alexandru Angelescu, al platformelor SICAP.
pro şi harta-firmelor. ro . În noul context, afirmaţiile că ar putea apărea un unicorn, o firmă cu o evaluare de peste un miliard de dolari, cu o echipă de o singură persoană, nu sunt exagerate.
„E chiar un pariu, ceva de genul One Person Unicorn: pariul e că, în următorul an sau doi, o singură persoană să dezvolte o soluţie care să ajungă la o capitalizare de un miliard de dolari. Şi e foarte probabil să se ajungă acolo mai devreme decât au pariat cei care au pus pariul“, a declarat Radu Ciocan, cofondator al SICAP. pro şi harta-firmelor.
ro, în cadrul emisiunii ZF IT Generation. Cel mai bun reper pentru cât s-a schimbat construitul de software este chiar primul proiect la care a lucrat Radu Ciocan. SICAP.
ai, un instrument gratuit de căutare a licitaţiilor, a pornit în 2020, în pandemie, iar atunci extragerea datelor de pe portalul public a fost o muncă de săptămâni: „a trebuit să mă uit în browser, în view source, să văd cum se fac accesările“, îşi aminteşte Ciocan – view source fiind opţiunea prin care se vede codul-sursă din spatele unei pagini web. Astăzi, spune el, aceeaşi operaţiune se rezolvă altfel: „acum, în 2026, se poate face în 5 minute: intri pe Claude, îi dai site-ul şi îţi vine cu răspunsul exact ce trebuie să faci şi construieşte ceva ce poate fi rulat – practic un MVP“, adică o primă versiune funcţională a unui produs. Schimbarea nu ţine doar de viteză, ci de cine face munca.
„Toată munca de scris cod o face AI-ul, şi o face foarte bine, şi poate rula ore, zile în şir pe o problemă, fără să se oprească. Anul trecut, cel mai performant model de atunci ţinea poate o oră, două, trei; acum a ajuns la multe zile în şir“, a explicat Ciocan. El a dat drept exemplu chiar un model lansat în noaptea dinaintea înregistrării, Claude Fable 5.
1, care „poate face chestii complexe săptămâni la rând“. Comprimarea nu vine, însă, fără riscuri, iar Ciocan a fost explicit în privinţa lor. „Intrăm într-o zonă în care e foarte uşor să dezvolţi software, dar la fel de uşor ca acest software să se spargă“, a spus el.
Rezultatul depinde de omul care conduce inteligenţa artificială: dacă îl pui „pe un macaz greşit“, poţi ajunge la o soluţie care merge, dar în spatele căreia nu se ştie ce e şi care se dezvoltă greu mai departe. Iar consecvenţa rămâne partea grea – de-a lungul carierei, spune el, a abandonat „20-30“ de proiecte, „pentru că e foarte dificil să stai pe aceeaşi idee“. Pe acest fond, Ciocan descrie miza următorilor ani printr-o formulă care circulă în industrie: „One Person Unicorn“ – un unicorn, în limbajul start-upurilor, fiind o companie evaluată la peste un miliard de dolari.
Pariul, spune el, este că o singură persoană va putea ridica un astfel de business, iar termenul ar putea fi chiar mai scurt decât estimează cei care l-au lansat. Condiţia, adaugă Angelescu, nu e doar tehnică. „Atâta timp cât ai, în primul rând, viziune.
Al doilea, gândire analitică. Dacă le ai pe astea două, apoi ai disponibilitatea şi dorinţa – obligatorie – să înveţi ceva tehnic“, a spus el. Ciocan completează în aceeaşi direcţie: cu cât cineva e mai „polimat“, adică ştie mai multe din mai multe domenii, cu atât inteligenţa artificială îl ajută să itereze mai repede şi să afle dacă ce a construit aduce sau nu valoare.