Acasă

Blog

Termeni AI Decodificați: Un Ghid Simplu despre Ce Contează (și Ce Nu Contează)

Termeni AI Decodificați: Un Ghid Simplu despre Ce Contează (și Ce Nu Contează)

Scris de

Daria Olieshko

Publicat pe

13 aug. 2025

Timp de citire

3 - 5 min citire

AI este peste tot. Dar să fim realiști — multe „termeni de AI” acolo sunt doar cuvinte de jargon aruncate în prezentări și pagini de produse. Dacă te-ai simțit vreodată copleșit de acronime precum AGI, LLM sau A2A, nu ești singur.

Acest ghid descompune totul în română simplă. Fără jargon. Fără balast. Doar esențialele care contează efectiv în 2025 și mai departe.

Indiferent dacă ești în HR, IT, marketing, operațiuni sau doar încerci să pari deștept la următoarea întâlnire, acesta este cursul tău rapid. Salvează-l. Partajează-l. Marchează-l. Hai să descifrăm termeni de AI împreună — și să învățăm cum să îi folosim pentru a realiza efectiv lucruri.

De ce Termenii AI Contează Chiar în 2025

AI nu mai este un experiment tehnologic. Este motorul din spatele uneltelor tale de programare, fluxurilor de lucru din angajare, tablourilor de bord analitice și alertele Slack. Totuși, majoritatea oamenilor încă nu vorbesc această limbă.

Iată de ce cunoașterea termeni de AI contează:

Vei detecta zgomotul mediatic de valoarea reală.
Vei lua decizii mai inteligente când evaluezi furnizorii.
Vei înțelege în sfârșit cum funcționează uneltele tale.
Vei colabora mai bine cu dezvoltatorii și echipele tehnice.

Exemplu real:

O echipă de HR a cumpărat un „chatbot AI” pentru a automatiza angajările. S-a dovedit a fi un formular de contact glorificat, fără NLP, fără automatizare și fără integrare. De ce? Pentru că nu au înțeles termenii.

Singurii Termeni AI de Care Ai Nevoie cu Adevărat să știi

Să începem cu conceptele de bază pe care le vei întâlni cel mai des.

Agent AI

Un sistem care percepe, decide și acționează pentru a atinge un scop. Nu are nevoie de intervenție manuală pentru a se mișca — își ia inițiativa. Gândește-te la el ca la un asistent digital neobosit.

AI agentic

Un AI care poate seta propriile sale scopuri și acționa fără instrucțiuni constante. Învăță pe măsură ce merge, optimizând rezultatele în timp. Exemplu: planificarea autonoma a turelor și rezolvarea conflictelor.

A2A (Agent-to-Agent)

Un protocol de comunicare care permite agenților AI independenți să colaboreze. AI-ul tău de programare ar putea „vorbi” cu AI-ul de salarizare pentru a sincroniza orele, orele suplimentare și conformitatea.

AGI vs ANI

AGI

(Inteligență Artificială Generală)

O formă încă ipotetică de AI care poate învăța și raționa ca un om. Nu există încă, dar domină titlurile.

ANI

(Inteligență Artificială Îngustă)

AI-ul din lumea reală care se specializează într-o sarcină — cum ar fi programarea, recunoașterea facială sau traducerea. Acesta este AI-ul pe care îl folosești astăzi.

Chatbot-uri AI: Dincolo de Discuțiile Mărunte

Chatbot-urile AI moderne pot:

Răspunde la întrebările de HR
Gestiona cererile de concediu plătit (PTO)
Oferi instrucțiuni de introducere
Acționa ca agenți de suport 24/7

Unelte precum ChatGPT, Claude, Gemini și roboți personalizați antrenați pe documentația internă pot fi extrem de utile.

Automatizare vs Orchestrare

Automatizare AI

Gestionează sarcini specifice, repetitive — cum ar fi etichetarea tichetelor, alocarea turelor sau trimiterea de alerte.

Orchestrare AI

Conectează sistemele și sarcinile într-un flux de la început până la sfârșit. Gândește-te: integrarea unui nou angajat, setarea tiparului său de ture, sincronizarea salariilor și trimiterea documentelor de conformitate.

Modele AI & Familii

Model AI

Algoritmul central antrenat să mapeze inputul la output. GPT-4o, Claude 3 și Gemini 1.5 sunt exemple.

Familia de modele

Un grup de modele legate, antrenate pe o arhitectură similară dar optimizate pentru sarcini diferite. GPT-3.5, GPT-4, GPT-4o sunt toate în familia GPT.

Aliniere, Atenție & Bias

Aliniere

Asigură că comportamentul AI se potrivește cu valorile umane. Alinierea slabă = acțiuni neintenționate.

Atenție

Cum „se concentrează” modelele pe cele mai importante date pentru a genera răspunsuri. Element central al modelelor transformatoare.

Bias

Dacă datele de antrenament sunt părtinitoare, outputul AI va fi la fel. Acest lucru contează pentru HR, conformitate și luarea deciziilor.

Integrarea AI

Folosește platforme precum:

Zapier pentru a declanșa acțiuni între aplicații
API-urile pentru a integra funcții AI
Unelte fără cod pentru a construi automatizări inteligente fără timp de dezvoltare

Exemplu: Folosește ChatGPT pentru a genera rapoarte de tură în Shifton pe baza datelor de urmărire a timpului.

Termeni AI Avansați pe care îi vei întâlni mai des

LLM (Model de Limbaj Mare)

Forța din spatele chatbot-urilor, generării de conținut și răspunsurilor inteligente. LLM-urile sunt antrenate pe seturi massive de date textuale și pot efectua o gamă largă de sarcini lingvistice.

LLM-uri populare:

GPT-4o (OpenAI)
Claude 3 (Anthropic)
Gemini 1.5 (Google)
Mistral (open-source)

RAG (Generație Sovietă Retrival-Augmentat)

Combină un model de limbaj cu un motor de căutare sau o bază de documente pentru a genera răspunsuri în timp real, conștiente de context. Util pentru agenți de suport AI și baze de cunoștințe.

Învățare Zero-shot / Few-shot

Zero-shot: AI face ceva fără exemple.
Few-shot: AI folosește câteva exemple în prompt pentru a învăța cum să efectueze o sarcină.

Aceste abilități permit AI să se adapteze rapid — excelent pentru a analiza noi tendințe în ticket-urile de suport sau feedback-ul HR.

AI Multimodal

Modele care înțeleg textul, imaginile, sunetul sau videoclipurile în același timp. Excelent pentru a interpreta programele vizuale, comenzile vocale și intrările de formular împreună.

Baze de date Vectoriale

Stochează informații într-un format pe care AI-ul îl poate înțelege și căuta semantic (după semnificație, nu cuvânt cheie). Alimentează căutarea documentelor, chatbot-urile și personalizarea.

Unelte populare:

Pinecone
Weaviate
Chroma

Glosar Complet de 40+ Termeni AI (Explicați Simplu)

Agent AI — Un sistem care poate lua decizii și acționa în vederea atingerii obiectivelor fără o supervizare umană constantă.
AI agentic — AI care își stabilește proprii săi scopuri și ia inițiativă pe baza mediului înconjurător.
A2A (Agent-to-Agent) — Un protocol pentru agenții AI de a comunica și colabora.
AGI (Inteligență Artificială Generală) — Un AI ipotetic cu învățare și raționare similară cu a umanului.
ANI (Inteligență Artificială Îngustă) — AI-ul din lumea reală care excelează într-o singură sarcină specifică.
Model AI — O funcție antrenată care transformă inputul în output inteligent.
Familie de modele — Un grup de modele AI legate, construite pe aceeași arhitectură.
LLM (Model de Limbaj Mare) — Un model antrenat pe date lingvistice de mare anvergură pentru a înțelege și genera text de tip uman.
AI Multimodal — AI care poate înțelege și lucra cu multiple tipuri de input (text, imagine, voce).
Bază de date Vectorială — Un tip de bază de date utilizată pentru a stoca și căuta date bazate pe semnificație, nu doar cuvinte-cheie.
Încorporări — Reprezentări numerice ale textului/datelor care ajută AI-ul să înțeleagă relațiile și semnificația.
RAG (Generație Sovietă Retrival-Augmentat) — Combina căutarea în timp real cu generarea pentru răspunsuri mai precise.
Ingineria promptului — Crearea unor inputuri mai bune pentru a obține outputurile dorite de la AI.
Învățare zero-shot — AI-ul îndeplinește o sarcină fără a o fi văzut înainte.
Învățare few-shot — AI-ul învață o nouă sarcină doar cu câteva exemple.
Ajustare fină — Adaptarea unui model general la o sarcină sau un set de date specific.
Antrenament preliminar — Faza inițială de antrenare a unui model AI pe un set de date amplu.
Haluucinația — Când AI generează cu încredere informații false sau incorecte.
Bias — Nedreptăți sistematice în comportamentul AI-ului datorită datelor de antrenament părtinitoare.
Aliniere — Asigurarea că outputurile AI-ului se potrivesc cu scopurile, valorile și etica umană.
AI Constituțional — Antrenarea modelelor utilizând principii etice încorporate.
Explicabilitate — Capacitatea de a înțelege de ce AI a luat o anumită decizie.
Cutie neagră — Un model sau sistem ale cărui funcționări interne nu sunt transparente sau interpretabile.
Raționament pas-cu-pas — O tehnică în care AI explică pașii săi înainte de a ajunge la o concluzie.
Învățare prin intermediul feedback-ului uman (RLHF) — O metodă de antrenare unde preferințele umane ghidează procesul de învățare.
Date sintetice — Date generate artificial utilizate pentru a antrena sau testa modele.
Greutăți deschise — Când parametrii unui model sunt împărtășiți public (open-source).
Model închis — Un model AI proprietar ale cărui aspecte interne nu sunt accesibile.
Token — Cea mai mică unitate de text pe care modelele AI o utilizează (adesea un cuvânt sau parte a unui cuvânt).
Întârziere — Timpul de întârziere între inputul unui utilizator și răspunsul AI-ului.
Inferență — Actul de a utiliza un model antrenat pentru a genera output.
Ancorare — Legarea outputurilor AI-ului la informații reale, verificabile.
AI autonom — AI-ul care poate opera independent pe secvențe lungi fără intervenție.
Evaluarea prin benchmarking — Testarea performanței AI folosind seturi de date și sarcini standardizate.
Limite de protecție — Restricții sau limite impuse AI-ului pentru a preveni utilizarea greșită sau erorile.
Butoni de reglaj — Setări ajustabile care schimbă comportamentul unui model AI.
Scalabilitate — Cât de bine performează un sistem AI pe măsură ce cererea utilizatorilor crește.
Supraînvățare — Când un model performează bine pe datele de antrenament dar prost în lumea reală.
Generalizare — Capacitatea AI-ului de a performa bine pe date nevăzute.
NLP (Prelucrare a Limbajului Natural) — Domeniul AI dedicat înțelegerii și generării limbajului uman.
Etichetarea datelor — Etichetarea datelor brute (imagini, text etc.) pentru a învăța AI-ul ce vede.
Învățare auto-supervizată — Antrenarea AI-ului să învețe tipare din date neetichetate.
AI co-pilot — Un tip de AI asistent care completează, mai degrabă decât să înlocuiască, lucrătorii umani.
Orchestrare — Conectarea uneltelor AI într-un flux de lucru inteligent și automatizat.