AICompIMM
  • Cadrul
  • Arii
    • 1 · Înțelegerea AI
    • 2 · Interacțiunea cu AI
    • 3 · Evaluarea Rezultatelor
    • 4 · Aplicarea la Locul de Muncă
    • 5 · Utilizarea Responsabilă
  • Niveluri
  • Adoptare
  • Roluri
  • Despre
Sari la conținut

AICompIMM

Cadrul de Competențe AI pentru IMM-uri. Un cadru practic și adaptabil pentru dezvoltarea competențelor AI și adoptarea inteligenței artificiale în întreprinderile mici și mijlocii.
Keywords

AICompIMM, competențe AI, AI IMM, AI literacy, DigComp, formare AI, training AI, AI companii, cadru competențe

Cadrul de Competențe AI
pentru IMM-uri

Un cadru practic și adaptabil pentru dezvoltarea competențelor AI și adoptarea inteligenței artificiale, destinat angajaților non-tehnici din întreprinderile mici și mijlocii.

Descarcă cadrul (PDF) →

Organizația ta este pregătită pentru utilizarea AI?

Utilizare AI fără structură

Angajații folosesc ChatGPT, Copilot sau alte instrumente AI pe cont propriu, fără ghidare, fără politici, fără criterii de evaluare a rezultatelor.

Fără strategie de competențe AI

Nu știți ce competențe AI au nevoie angajații dvs., la ce nivel și în ce ordine ar trebui dezvoltate.

Fără plan de adoptare AI

Ați auzit de AI, poate ați testat câteva instrumente, dar nu aveți un parcurs clar de la experimentare la integrare.

AICompIMM răspunde la 3 întrebări

Ce trebuie să știe angajații?

5 arii de competență AI

De la conceptele de bază până la utilizarea responsabilă.

Explorează ariile →

Cât de bine trebuie să le știe?

3 niveluri de competență

Utilizator → Practicant → Expert.

Explorează nivelurile →

Cum adoptăm AI ca organizație?

Parcurs de adoptare în 5 etape

De la descoperire la extindere.

Explorează adoptarea →

5 Arii de competență

3 Niveluri de competență

61 Rezultate de învățare

5 Etape de adoptare

În ce etapă de adoptare AI se află organizația ta?

Completați 5 întrebări scurte și primiți profilul organizației + recomandări.
Durează sub 2 minute · Rezultat rapid · Nu colectăm date personale

framework = await FileAttachment("data/framework.json").json()

readinessItems = framework.readinessItems

// Question labels rendered separately as full-width blocks
html`<div class="quiz-q-label"><strong>${readinessItems[0].dimension}:</strong> ${readinessItems[0].question}</div>`
viewof q1 = Inputs.radio(
  new Map([
    [readinessItems[0].score_0, 0],
    [readinessItems[0].score_1, 1],
    [readinessItems[0].score_2, 2]
  ]),
  {value: 0}
)

html`<div class="quiz-q-label"><strong>${readinessItems[1].dimension}:</strong> ${readinessItems[1].question}</div>`
viewof q2 = Inputs.radio(
  new Map([
    [readinessItems[1].score_0, 0],
    [readinessItems[1].score_1, 1],
    [readinessItems[1].score_2, 2]
  ]),
  {value: 0}
)

html`<div class="quiz-q-label"><strong>${readinessItems[2].dimension}:</strong> ${readinessItems[2].question}</div>`
viewof q3 = Inputs.radio(
  new Map([
    [readinessItems[2].score_0, 0],
    [readinessItems[2].score_1, 1],
    [readinessItems[2].score_2, 2]
  ]),
  {value: 0}
)

html`<div class="quiz-q-label"><strong>${readinessItems[3].dimension}:</strong> ${readinessItems[3].question}</div>`
viewof q4 = Inputs.radio(
  new Map([
    [readinessItems[3].score_0, 0],
    [readinessItems[3].score_1, 1],
    [readinessItems[3].score_2, 2]
  ]),
  {value: 0}
)

html`<div class="quiz-q-label"><strong>${readinessItems[4].dimension}:</strong> ${readinessItems[4].question}</div>`
viewof q5 = Inputs.radio(
  new Map([
    [readinessItems[4].score_0, 0],
    [readinessItems[4].score_1, 1],
    [readinessItems[4].score_2, 2]
  ]),
  {value: 0}
)
totalScore = q1 + q2 + q3 + q4 + q5

stages = framework.adoptionStages

stageIndex = totalScore <= 2 ? 0 :
             totalScore <= 4 ? 1 :
             totalScore <= 6 ? 2 :
             totalScore <= 8 ? 3 : 4

currentStage = stages[stageIndex]

html`<div class="quiz-result">
  <div class="result-header">
    <div class="result-stage-number">${stageIndex + 1}</div>
    <div>
      <div style="font-size:0.8rem;text-transform:uppercase;letter-spacing:0.05em;color:#5C5859;">Etapa de adoptare</div>
      <div class="result-title">Etapa ${stageIndex + 1}: ${currentStage.name}</div>
    </div>
  </div>
  <p class="result-description">${currentStage.purpose}</p>
  <p style="font-size:0.95rem;color:#5C5859;margin-bottom:1rem;">
    <em> ${currentStage.guiding_question}</em>
  </p>
  <a href="adoptare.html#stagiu-${stageIndex + 1}" class="btn btn-primary" style="font-size:0.9rem;padding:0.6rem 1.2rem;">
    Descoperă activitățile pentru Etapa ${stageIndex + 1} →
  </a>
</div>`

5 Arii de Competență AI

Aria 1 Înțelegerea AI

Concepte fundamentale, cum funcționează AI, capabilități și limite, rolul uman.

Explorează →

Aria 2 Interacțiunea cu AI

Formularea prompturilor, contextualizare, tehnici de prompting, iterare și rafinare.

Explorează →

Aria 3 Evaluarea rezultatelor AI

Verificarea acurateții, detectarea bias-ului, evaluarea relevanței, judecata umană.

Explorează →

Aria 4 Aplicarea AI la locul de muncă

Productivitate, automatizare, augmentare, colaborare om-AI, instrumente specifice rolului.

Explorează →

Aria 5 Utilizarea responsabilă a AI

Etică, GDPR, drepturi de autor, impact de mediu, bunăstare digitală, conformitate.

Explorează →

Pentru cine este AICompIMM?

Angajatori & Manageri

Identificați lacunele de competențe AI din organizație, definiți profiluri de rol și construiți un plan structurat de adoptare AI.

Formatori & Traineri

Structurați programe de formare AI pe baza unui cadru, cu rezultate de învățare observabile și măsurabile.

Angajați non-tehnici

Înțelegeți ce competențe AI sunt relevante pentru rolul vostru și care este nivelul de dezvoltare pe care îl puteți atinge.

Descarcă cadrul

Gratuit · Fără înregistrare · Fără date personale

Descarcă AICompIMM PDF → Explorează cadrul online →

2026 Cozmina Secula

Resursă sub licența
Creative Commons (CC BY 4.0)

  • text: “Politica de confidențialitate” href: politica-confidentialitate.qmd
Cookie Preferences