ECHO AI 2026
Suntem bucuroși să vă prezentăm Echo-AI, o inițiativă din UK pentru România.
Acest program sprijină studenți și profesioniști în dezvoltarea cunoștințelor și conștienței despre Inteligența Artificială (AI). Indiferent dacă ești un mentor care își dorește să împărtășească expertiză sau un mentee care își dorește să-și dezvolte competențele în AI, noi vă oferim cadrul structurat pentru a fixa obiective concrete, a documenta evoluția și a celebra succesul.
Inteligența Artificială nu reprezintă doar un progres tehnologic, este o forță care redefinește educația, munca și societatea în ansamblu. Echo-AI facilitează conexiunea între studenți și tineri profesioniști și experți din diaspora și industrie cu o vastă expertiză în AI din diverse domenii. Obiectivul nostru este de a consolida o comunitate de sprijin reciproc pentru a naviga această transformare cu responsabilitate și o înțelegere profundă a fenomenului.
Filosofia programului: Mentorat real, feedback direct și oameni care descoperă împreună și se ajută reciproc.
Cum funcționează programul
- Durata: Septembrie 2026 – Mai 2027
- Format principal: Mentorat unu-la-unu (bilunar, 12 sesiuni totale) + ateliere lunare + proiect aplicat și portofoliu de reflecție
- Participanți: Mentori (specialiști în AI) și mentee (studenți)
- Limbă de lucru: Română și Engleză
- Cost: Complet gratuit pentru toți participanții
Roluri și responsabilități
Mentori - specialiști cu experiență
- Experiență: AI engineers, data scientists, cercetători, specialiști în AI din UK care au trecut prin procesul de învățare și doresc să ghideze alții
- Engagement minim: 2 ore pe lună pentru mentorat bilunar (12 sesiuni)
Mentee-uri - studenți și tineri profesioniști
- Studenți din licee și universități din România care doresc să înțeleagă impactul AI și responsabilitatea etică
- Engagement minim: 2 ore pe lună pentru mentorat bilunar (12 sesiuni) + participare la ateliere (aprox. 1 oră pe lună) + proiect aplicat (1–2 ore pe lună)
Timeline (AY26–27)
| Dată | Eveniment |
|---|---|
| 21 sept. 2026 | Deschidere înregistrări pentru Mentori și Mentees |
| 23 oct. 2026 | Închidere înregistrări |
| 2 nov. 2026 | Orientation + prima sesiune |
| dec. 2026 – mai 2027 | Mentorat lunar + ateliere + dezvoltare proiect aplicat |
| 27 ian. 2027 | Mid-Year - sesiune de feedback |
| 30 apr. 2027 | Deadline pentru portofoliu și logs pentru mentorat |
| 10 mai 2027 | Deadline proiect aplicat |
| 24 mai 2027 | TBC + prezentări de sfârșit de an + premii și certificate + încheiere program |
Ateliere lunare
Toți participanții (mentori și mentee-uri) sunt invitați la atelierele lunare, fiecare pe o temă specifică. Fiecare atelier durează în jur de 40–50 de minute și constă într-o discuție bazată pe o temă specifică, care este prezentată în 20 de minute și este apoi deschisă spre discuție și dezbatere participanților.
| Lună | Temă |
|---|---|
| Noiembrie | Automatizarea și impactul asupra carierei tale |
| Decembrie | Costul de mediu ascuns în dezvoltarea AI |
| Ianuarie | Când AI decide și nu poate explica de ce |
| Februarie | Prieteni AI și roboți de terapie |
| Martie | AI, confidențialitate și GDPR |
| Aprilie | Când algoritmii discriminează |
| Mai | Deepfake-uri și dezinformare |
Hands-on Project
Proiectul este elementul diferențiator al programului. Pe parcursul celor 6 luni, fiecare echipă de 2–3 participanți dezvoltă o investigație structurată a unui caz real de utilizare a AI, analizat prin lentilă etică, cu concluzii practice și propuneri concrete de îmbunătățire.
Nu este:
- O lucrare academică densă cu pagini și pagini de matematică
- Un prototip software sau model AI
- Un eseu generic despre „viitorul AI”
Este:
- O analiză pragmatică a unui caz real din România (sau din domeniu)
- Gândire critică și etică aplicată
- Concluzii practice și recomandări de acțiune
- Ceva pentru a include în CV și portofoliu profesional
Exemple de teme (orientative)
- Cum folosesc platformele de e-learning din România instrumente AI generative și ce riscuri etice ridică (proctoring, adaptivitate, algoritmi de recomandare, fals în documente)
- AI în diagnostic medical: cazuri de succes și eșecuri, ce am învățat
- Adicția invizibilă: cazuri reale de oameni care nu mai pot gândi fără AI (și ce se întâmplă cu creierul)
- Cursa pentru AI ucide planeta: ce nu-ți spun Big Tech despre mediu (și datele pe care nu le găsești)
- Deepfake și dezinformare în contextul alegerilor sau al știrilor
- Discriminare în algoritmi de recrutare: investigație pe instrumente folosite în România
Structura proiectului
Fiecare proiect ar trebui să conțină:
- Intro și context (1 pagină) - ce problemă investigați și de ce e importantă
- Caz de studiu (2–3 pagini) - descrierea detaliată a cazului / aplicației / scenariului
- Analiză etică (2–3 pagini) - ce implicații etice ridică acest caz?
- Recomandări practice (1–2 pagini) - ce ar trebui să se schimbe? Cum?
- Reflecție și lecții (1 pagină) - ce ați învățat din acest proces
Lungime totală: 8–12 pagini (text dens, cu imagini și diagrame dacă e relevant)
Deliverables
- Raport scris (PDF, DOCX, LaTeX)
- Prezentare PowerPoint / Google Slides (pentru showcase)
Sprijin pentru proiect
Echo-AI vă pune la dispoziție:
- Ghid de structurare pentru proiect
- Template de document care economisește timp
- Feedback de la fondatori - Alessia și Adrian vă vor ajuta să rafinați ideea și să vă organizați
- Atelierele lunare - vor fi direct relevante pentru tipul de proiect pe care îl faceți
Learning Portfolio
La încheierea acestui parcurs, invităm fiecare mentee să elaboreze un Learning Portfolio concis, o reflexie personală asupra evoluției voastre în universul AI. Departe de a fi o lucrare formală, portofoliul reprezintă o colecție de dovezi ale progresului vostru real:
- Tehnologii și instrumente explorate - ce soluții AI ați testat practic?
- Reflecție asupra parcursului - provocări întâmpinate, lecții învățate și momente de succes
- Feedback de impact - perspectivele primite de la mentor și comunitate
- Contribuție la viitorul programului - recomandări pentru optimizarea experienței viitorilor participanți
Aveți libertatea de a alege:
- Document de sinteză (4–6 pagini, integrând vizualuri și capturi de ecran)
- Prezentare digitală (10–15 slide-uri structurate)
- Reflecție video (o prezentare dinamică de 3–5 minute)
Valoarea portofoliului
- Validarea progresului - fundament pentru sesiunile finale de evaluare
- Recunoașterea excelenței - portofoliul și log-urile complete sunt criterii de eligibilitate pentru AI Innovator Award
- Resursă comunitară - documentarea bunelor practici pentru întreaga rețea Echo-AI
- Autoevaluare - o oglindă clară a dezvoltării voastre profesionale și digitale
Ce vă oferim
- Template-uri digitale (Learning Portfolio, project brief, conversation guides)
- Ghiduri de conversație pentru mentori și mentee-uri (cum să discuți eficient)
- Resurse și recomandări - cărți, cursuri, comunități, instrumente
- Showcase final - platformă pentru celebrare și vizibilitate
- Rețea permanentă - acces la comunitate și conexiuni și după program
- Certificare - documente profesionale pentru CV
Evenimente & activități
Webinare, ateliere și întâlniri deschise comunității.
Automatizarea și impactul asupra carierei tale
Automatizarea nu elimină joburi peste noapte, elimină taskuri. Acest webinar separă hype-ul de realitate: care activități sunt cu adevărat vulnerabile, ce spun datele despre crearea vs. distrugerea de locuri de muncă și ce abilități umane rămân, deocamdată, greu de replicat. Includem și o privire asupra sectoarelor din România cel mai expuse la schimbare.
Costul de mediu ascuns în dezvoltarea AI
Fiecare prompt are un cost invizibil: energie, apă și hardware. Acest webinar cuantifică amprenta reală a modelelor AI mari, de la antrenare până la utilizare zilnică, și explorează de ce eficiența tehnică nu reduce neapărat impactul total. Plecăm de la date concrete și ajungem la întrebarea practică: ce înseamnă un comportament digital responsabil față de mediu?
Când AI decide și nu poate explica de ce
Sisteme AI iau deja decizii care îți afectează accesul la credit, la un job sau la îngrijire medicală, fără să poată explica de ce. Acest webinar explorează ce înseamnă cu adevărat „explicabilitatea" în AI, unde se opresc garanțiile legale actuale și de ce transparența formală nu înseamnă întotdeauna înțelegere reală. Plecăm de la cazuri concrete și ajungem la întrebarea de fond: cine răspunde când algoritmul greșește?
Prieteni AI și roboți de terapie
Chatbot-urile de companie și aplicațiile de sănătate mintală sunt deja folosite de milioane de oameni, inclusiv de tineri în criză. Acest webinar cântărește beneficiile reale față de riscurile documentate: dependența emoțională, protecția datelor sensibile și întrebarea incomodă despre ce datorie de grijă au companiile față de utilizatorii vulnerabili. Nu e o dezbatere despre tehnologie, ci despre ce înseamnă să ai grijă de cineva.
AI, confidențialitate și GDPR
Modelele AI sunt antrenate pe cantități masive de date personale, adesea fără consimțământ clar, uneori fără știrea celor vizați. Acest webinar examinează unde intră această practică în conflict cu principiile GDPR și ce înseamnă protecția datelor nu în teorie, ci în organizații reale. Plecăm de la o întrebare simplă: dacă ai scris vreodată ceva online, datele tale au putut ajunge în antrenarea unui model AI, și ce drepturi ai în legătură cu asta?
Când algoritmii discriminează
Inegalitățile istorice nu dispar când decizia e luată de un algoritm, ele sunt reproduse la scară. Sisteme de recrutare, scoring de credit și alocare de resurse produc deja rezultate discriminatorii documentate, adesea fără ca nimeni să fi intenționat asta. Acest webinar explorează cum intră bias-ul în sisteme AI, cum îl poți detecta în practică și cine răspunde când algoritmul discriminează, inclusiv cu un exemplu de cercetare dezvoltat chiar la Babeș-Bolyai.
Deepfake-uri și dezinformare
Deepfake-urile nu sunt o problemă de viitor, sunt deja folosite în campanii de dezinformare, fraude financiare și hărțuire. Acest webinar demontează atât frica nejustificată, cât și încrederea oarbă: cum sunt produse aceste conținuturi, de ce le credem, ce pot și ce nu pot face instrumentele de detecție și ce pași concreți poate face oricine pentru a verifica ce vede. Scopul nu e paranoia, ci literație vizuală.
Resurse
Materiale din această ediție, disponibile gratuit.
Cunoaște mentorii
Mentorii care susțin participanții în această ediție.
Alessia Mihaela Vlasceanu
Doctorandă în Computer Science, University of Manchester · Human-AI Interaction, psihologie, știința datelor și etica și guvernanța AI · Researcher și Data Analyst Supervisor
Adrian Mircea Nenu
Doctorand în AI, University of Manchester · Membru UKYA, Președinte IEEE Platforma de Voluntariat, Trustee Society RSE · Anterior software engineer la Google și Morgan Stanley
Mara-Alexia Monoșes
Mara-Alexia Monoșes este masterandă în cadrul programului de Securitate Internațională al Paris School of International Affairs (PSIA), Sciences Po. Și-a finalizat studiile universitare de licență la Sciences Po - Le Havre, în domeniul științelor politice, guvernării și relațiilor internaționale, cu o specializare regională asupra zonei Asia-Pacific. Ulterior, a urmat un an de schimb academic la Universitatea Tsinghua, unde activitatea sa academică a vizat guvernanța inteligenței artificiale, tehnologiile emergente și controlul armamentelor, precum și securitatea globală.
Cercetarea sa examinează integrarea inteligenței artificiale în procesele militare de luare a deciziilor și condițiile în care schimbările militare determinate de IA ar putea constitui o transformare fundamentală a războiului contemporan și ar putea conduce la o tranziție către războiul algoritmic. Interesele sale mai ample de cercetare includ interacțiunea dintre factorul uman și algoritmi, tehnologiile militare emergente, studiile strategice, evoluția modului de desfășurare și a caracterului războiului, precum și implicațiile schimbărilor tehnologice asupra controlului armamentelor și securității internaționale.
Teodor Vicovan-Hantascu
Sunt Engineering Lead la THG, în Manchester, unde conduc o echipă multidisciplinară de ingineri care construiește platforme de CRM și de trimitere a campaniilor prin email, și răspund de arhitectura din spatele lor. După opt ani în domeniu, lucrez cu React, Next.js, TypeScript, Angular și Java Spring Boot, iar o bună parte din timp o dedic instrumentelor interne și automatizării cu unelte AI, ca ceilalți ingineri să avanseze mai repede.
Mentoratul e partea care mă pasionează cel mai mult. În ultimii șase ani am lucrat cu mulți ingineri la început de drum, unii cu studii de informatică, alții veniți pe alte căi, și i-am ajutat să-și ducă mai departe cariera. Lucrez cel mai bine cu dezvoltatori care vor să treacă de la a scrie cod la a-și asuma sisteme întregi.
Cristian Filip
Cristian este absolvent al Manchester Metropolitan University, cu o diplomă în Marketing Management. Lucrează în prezent ca Sales Manager la Rockwell Automation, unde coordonează echipa din regiunea EMEA, fiind specializat în sisteme CMMS, mentenanța predictivă și preventivă.
De-a lungul carierei, a avut oportunitatea să lucreze cu firme globale precum Intel Irlanda, HP 3D Printing, sau VFC Belgia acumulând experiență în dezvoltarea de parteneriate, modernizarea proceselor de vânzări și adoptarea tehnologiilor emergente.
Deși locuiește astăzi în Barcelona, a rămas mereu aproape de România și își dorește să contribuie la dezvoltarea noilor generații. Prin implicarea în Echo AI, vrea să împărtășească din experiența acumulată în mediul internațional, să îi sprijine pe tinerii aflați la început de drum și, în același timp, să învețe de la ei. Crede că cele mai bune rezultate apar atunci când experiența se întâlnește cu ideile noi, iar mentoratul este o oportunitate de creștere pentru ambele părți.
Înregistrează-ți interesul sau pune o întrebare
Nu este o înscriere pentru a începe ceva imediat. Fie că ești student, profesor, cercetător sau organizație, înregistrează-ți interesul sau trimite-ne o întrebare, iar noi te conectăm cu partea potrivită a programului.