Mecanizarea gândirii: 250 de ani de reflex uman, de la Adam Smith la inteligența artificială

Încep cu un studiu care mi-a rămas în minte. KPMG și University of Texas at Austin au dat au dat unui număr de 523 de profesioniști aflați la început de carieră să rezolve sarcini de business realiste, având alături un agent AI. Studiul a fost prezentat de KPMG în iulie 2026, iar procentele au fost relatate de The Consulting Report (10 august 2026) și de Big4News (4 noiembrie 2026). Cifrele sunt greu de ignorat: 50,1% dintre participanți au îmbunătățit rezultatul produs de AI, 25,8% l-au egalat fără să adauge valoare, iar 24,1% au făcut rezultatul mai slab decât cel obținut de AI lucrând singur.

Detaliul care m-a mi-a atras atenția este altul. Cei din urmă aveau competențe de bază solide, dar observațiile lor au dus agentul AI spre probleme irelevante, în timp ce grupul cu cele mai slabe competențe de bază a egalat rezultatul AI. Cunoștințele de domeniu, gândirea critică și alfabetizarea AI nu au arătat clar în care dintre cele trei grupuri ajunge o persoană. Este un singur studiu și trebuie citit cu rezerve. Dar readuce in prim plan o întrebare care nu e nouă: ce se întâmplă cu judecata profesională atunci când o tehnologie preia munca din care ea se forma?

O spun de la început, scriu din poziția cuiva care urmărește zilnic cum AI-ul intră în practica profesiei, adică audit si contabilitate. Prin „profesii” înțeleg activitățile a căror valoare sta in judecata si in semnătura unui om. Nu cred că AI va înlocui auditorii. Cred însă că poate slăbi, pe tăcute, felul în care îi formăm, iar profesia nu pare pregătită să recunoască asta. Și mai e ceva: tot ce considerăm azi că ține strict de om se află, într-o măsură mai mare decât ne place să admitem, în zona mecanică, iar în zona aceasta AI-ul ne concurează direct și se dezvoltă fără zgomot.

Discuția despre AI în profesiile intelectuale se poartă de obicei ca și cum fenomenul ar fi fără precedent. Nu este cred asta. Este cel mai recent episod dintr-un tipar vechi de aproape 250 de ani. Istoria nu se repetă identic, dar rimează, iar diferențele mă interesează cel puțin la fel de mult ca asemănările.

Fragmentarea: germenele mecanizării

În 1776, Adam Smith a descris cum confecționarea unui ac, împărțită în operații simple și repetabile, crește spectaculos productivitatea. În 1832, Charles Babbage a observat reversul, care mi se pare esențial: fragmentarea unei meserii îi reduce costul, pentru că angajatorul nu mai plătește îndemânarea completă a meșteșugarului, ci doar pe cea cerută de fiecare fragment.

În 1911, Frederick Winslow Taylor a transformat observația în doctrină: descompunerea sarcinilor, „singura metodă corectă” de execuție și separarea gândirii de executare. În 1974, sociologul Harry Braverman a arătat că aceeași logică intrase deja în munca de birou. E greu să-i citești descrierea astăzi fără să te gândești la propriul birou.

Teza lui Braverman, potrivit căreia munca își pierde treptat calificarea, pentru că meseriile se golesc de pricepere și se reduc la execuție simplă, a fost criticată la rândul ei. Istoria care a urmat a arătat și contrariul.

Foaia de calcul: ce nu s-a întâmplat după Braverman

În octombrie 1979 a apărut VisiCalc, prima foaie de calcul electronică. Ideea i-a venit lui Dan Bricklin, student la Harvard Business School, privindu-și profesorul cum ștergea și rescria cifre pe tablă de fiecare dată când se schimba o ipoteză. Au urmat Lotus 1-2-3 și Excel, iar refacerea calculelor, care dura ore sau zile, a ajuns să dureze câteva secunde.

După logica lui Braverman, contabilii ar fi trebuit să dispară. Nu s-a întâmplat. Potrivit unei analize a emisiunii Planet Money (NPR), în cei aproximativ 35 de ani de după lansarea VisiCalc, SUA au pierdut circa 400.000 de locuri de muncă de contabili-funcționari și operatori de evidență, dar au apărut circa 600.000 pentru alte categorii de contabili. Calculul devenise ieftin, așa că oamenii au cerut mai multă analiză, iar profesioniștii au fost împinși în sus, spre scenarii, interpretare și consultanță.

Povestea asta mi se pare cea mai liniștitoare din tot ceea ce observ. Tocmai de aceea pare că o folosim prea ușor ca să ne liniștim și în privința AI.

Costul s-a mutat

Câștigul a fost real, dar un cost s-a mutat în altă parte. Registrul scris de mână își arăta aritmetica. O formulă o ascunde în spatele unei referințe de celulă. Au apărut erori pe care hârtia nu le putea produce la aceeași scară: tăcute, sistemice, invizibile cât timp rezultatul arăta curat.

• În 2003, compania canadiană TransAlta a pierdut 24 de milioane de dolari americani din cauza unei erori de copiere într-o foaie de calcul folosită la licitații.
• În 2013, un doctorand de la University of Massachusetts Amherst a descoperit că studiul lui Reinhart și Rogoff despre datorie și creștere economică, invocat intens în dezbaterea despre austeritate, excludea din calcul cinci țări din cauza unei erori de formulă. Eroarea în sine a modificat rezultatul relativ puțin; alegerile privind datele și ponderarea au contat mai mult. Eroarea a rămas totuși nedetectată ani de zile într-o lucrare de mare influență.
• În 2012, erorile de copiere și o formulă greșită într-un model de risc au contribuit la pierderea de aproximativ 6,2 miliarde de dolari a JPMorgan în cazul „London Whale”.

Răspunsul profesiilor a fost, din nou, procedural: blocarea versiunilor, șabloane standardizate, revizuirea formulelor, liste de verificare. Aceste controale au fost construite reactiv, după pagube. Au construit consecvență și defensivă juridică. Au avut însă și un efect secundar: de mai bine de un deceniu, reglementatorii de audit din SUA și Marea Britanie semnalează scepticismul profesional insuficient ca o cauză recurentă a deficiențelor constatate la inspecții. Nu susțin că procedurile sunt vinovate de asta. Susțin doar că ne-am obișnuit să punem o listă acolo unde ar trebui să punem o întrebare.

Hârtia avea și ceva ce se măsoară greu: efortul. Un studiu larg citat (Mueller și Oppenheimer, 2014) a sugerat că notițele scrise de mână favorizează înțelegerea conceptuală tocmai pentru că încetinesc și obligă la prelucrarea informației. O replică independentă stiudiului din 2019 nu a confirmat efectul la aceeași intensitate. Mecanismul rămâne plauzibil, dar dovezile sunt mai modeste decât sugerează titlurile. Îl rețin totuși, pentru că ideea mi se pare adevărată și dincolo de acest studiu: ce ne încetinește nu e întotdeauna timp pierdut.

De ce astăzi rima s-ar putea schimba?

Văd cel puțin trei diferențe structurale față de trecerea de la hârtie la Excel.

1. Instrumentul nu mai este determinist. Aceeași formulă cu aceleași date dă mereu același rezultat, deci poate fi verificată cu o listă de control. Un model AI poate da răspunsuri diferite la aceeași întrebare, iar metodele de verificare construite pentru artefacte fixe nu se transferă direct.
2. Viteza adopției este alta. Foaia de calcul s-a răspândit în peste un deceniu. AI generativ a ajuns în milioane de birouri în câțiva ani, iar profesiile au avut mult mai puțin timp să-și adapteze controalele.
3. Ținta este alta, și aceasta e diferența care mă preocupă cel mai mult. Excel a preluat calculul și le-a lăsat profesioniștilor mai mult loc pentru judecată. AI ajunge la judecata însăși. Întrebarea deschisă este dacă mai există un drum ascendent pentru judecata profesională și cât de larg este acesta. Nu am un răspuns.

Generațiile

A patra diferență poate fi cea mai importantă, pentru că privește felul în care se formează gândirea profesională. Eu o văd în două etape: gândirea critică de bază (școală, facultate) și judecata profesională (primii ani de muncă). Pentru prima dată, AI ajunge în ambele deodată. Primele studii sugerează o problemă, dar nu o dovedesc.

Un studiu din 2025 al lui Michael Gerlich (SBS Swiss Business School), pe 666 de participanți, a găsit o corelație negativă între folosirea intensă a instrumentelor AI și scorurile de gândire critică. Relația era mediată de „descărcarea cognitivă”, adică delegarea raționamentului către instrument, iar participanții mai tineri arătau o dependență mai mare și scoruri mai mici. Studiul este însă corelațional: nu poate spune dacă tinerii se sprijină mai mult pe instrumente la orice epocă (un efect al vârstei) sau dacă o generație se formează diferit (un efect de generație).

Un al doilea semnal vine de la MIT Media Lab, într-o lucrare din 2025 în care activitatea cerebrală a participanților a fost măsurată prin EEG în timp ce scriau eseuri cu și fără ChatGPT. Rezultatele au sugerat o implicare neuronală redusă în cazul scrisului asistat. Lucrarea este însă preliminară, pe 54 de participanți, și o iau drept semnal, nu drept dovadă.

Înainte să trag concluzii, este necesară o clarificare: despre cine vorbim când spunem „tinerii crescuți cu AI”? Generația Z, născută aproximativ între 1997 și 2012 (după definiția Pew Research Center), nu a crescut cu AI generativ. Când a fost lansat ChatGPT, în noiembrie 2022, cei mai vârstnici dintre ei aveau circa 25 de ani și își încheiaseră formarea de bază, iar cei mai tineri aveau 10 ani. Cred că cei intrați în profesie până acum și-au format gândirea critică înainte de AI generativ, dar cei intrați după 2022 își formează deja judecata profesională alături de el, ca participanții din studiul KPMG. Prima generație care se formează integral alături de el este Generația Alpha, născută după 2012, care nu a ajuns încă pe piața muncii.

De aceea citesc cu grijă datele de mai sus. Ele arată ce se întâmplă cu oameni care folosesc AI-ul. Nu arată ce efect are AI-ul asupra unei gândiri care se formează de la început alături de el. Testul pentru gândirea formată încă din școală alături de AI nu a început. Cel pentru judecata profesională abia a început.

Corectăm înainte sau după pagubă?

Foaia de calcul a distrus un tip de muncă și a creat altul, mai valoros. E tentant să presupun că AI va face la fel, dar nimeni nu poate spune încă spre ce tip de muncă ne conduce AI-ul. Poate că este un motiv de optimism: nici în 1979 nu își imagina nimeni profesia de analist financiar de astăzi. Sau poate că este un semnal că, de data asta, nu mai există un drum ascendent evident pe care să urcăm. Nu știu care dintre cele două posibilități se va confirma. Mă îngrijorează mai puțin necunoscutul decât faptul că profesiile par să se simtă confortabil în el.

Mai sigur este tiparul răspunsului. De fiecare dată, profesiile au fost reactive: au corectat efectele secundare ale tehnologiei abia după ce acestea au produs pagube. O acțiune corectivă înainte de pagubă ar presupune existența cuiva dispus să plătească astăzi un cost vizibil pentru un risc încă invizibil, și nu este clar cine ar avea această motivație: firmele, reglementatorii sau sistemul educațional.

Hârtia ne obliga să încetinim și să prelucrăm informația; foaia de calcul a scutit profesiile de acest efort, iar costul a apărut mai târziu, sub formă de erori tăcute și de scepticism profesional insuficient. Dacă prima generație formată alături de AI abia urmează să intre în profesie, încă putem decide, înainte de pagubă, ce parte din efortul de a învăța merită păstrată deliberat, în educație și în primii ani de carieră. Eu cred că momentul este acum, nu peste zece ani.

Voi merge mai departe cu aceeași întrebare: ce rămâne cu adevărat uman într-o profesie bazată pe raționament, cum se formează juniorii când munca din care învățau dispare și ce cumpără, de fapt, clientul atunci când alege un profesionist. Revenim.

Florin Toma | Managing Partner