Cum folosim AI la Dalbe în Q1 2026 – din proiecte reale, nu prezentări

Cum folosim AI la Dalbe în viața reală – nu în prezentări

Toată lumea vorbește despre AI. Puțini îți arată concret ce fac cu el.

La Dalbe folosim AI serios de aproape doi ani. Nu am descoperit ChatGPT acum șase luni și nu scriem despre el ca să pară că suntem la curent. Îl folosim zilnic, în proiecte reale, pe bani reali, cu clienți reali. Și în viața de zi cu zi, nu doar la birou.

Ținem workshopuri de AI pentru business-uri locale tot de doi ani, ceea ce înseamnă că am văzut deja toate greșelile pe care le fac oamenii când încep să îl folosească. Le-am făcut și noi la început.

Articolul ăsta nu e un tutorial. E o privire sinceră în cum arată folosirea AI la noi acum, în Q1 2026, după doi+ ani de testat, greșit și rafinat constant.

Ce tools folosim zi de zi

La Dalbe nu suntem loiali unui singur tool. Folosim Claude, ChatGPT și Gemini, toate pe conturi pro. Avem acces și la componentele de cod ale fiecărei platforme: GitHub Copilot, Claude pentru coding via VSCode, Gemini în AI Studio (chiar azi ne uitam la un tutorial despre Antigravity). Pentru imagini folosim generatoare dedicate, în funcție de proiect, favoritul nostru fiind Nano Banana, versiunea 2.0 cu Gemini 3.1 PRO.

Fiecare tool are punctele lui forte. Claude e mai bun la raționament și cod complex. ChatGPT e rapid pentru drafturi și brainstorming. Gemini are avantaje când lucrezi în ecosistemul Google, dar, în ultima vreme a devenit un favorit al echipei Dalbe la taskuri generale.

Acum un an foloseam mult mai puține lucruri și mult mai simplu. În Q1 2026 diferența e clară: nu mai vorbim de “folosim AI”, ci de cum alegem tool-ul potrivit pentru fiecare task.

Comparații care duc la decizii reale

Unul dintre cele mai subestimate use case-uri e analiza înainte de o decizie. Nu doar în business, ci și în viața personală.

Exemplu concret: am căutat o bicicletă pentru fiul meu. Noi și second-hand, mai multe variante, diferențe mari de preț. În loc să caut “cea mai bună bicicletă pentru copii”, am pus context real: vârsta lui, unde o va folosi, ce riscuri vin cu o variantă second-hand, ce merită plătit în plus.

Am ajuns la o comparație clară, cu avantaje și compromisuri reale. Decizia nu a mai fost bazată pe instinct sau pe ce arăta mai bine în poze.

Aici e una dintre cele mai mari diferențe: AI-ul nu îți spune automat ce să faci, dar te poate ajuta să vezi mai clar ce contează cu adevărat.

Același proces l-am aplicat când am ales laptopul pentru un coleg nou din echipă. Am comparat variante cu imagini, specificații și feedback real, în funcție de ce avea nevoie în lucru.

A devenit clar ce procesor are sens, ce configurație merită și unde nu are rost să plătești în plus pentru branding. Fără genul ăsta de analiză, e foarte ușor să alegi ceva care pare bun, dar nu te ajută pe termen lung.

Mă repet din nou, asta e partea unde AI-ul ajută cel mai mult. Nu îți dă răspunsul final, dar îți face procesul de gândire mult mai clar.

Shopify și debugging: unde se simte cel mai rapid

Pe Shopify, AI-ul e parte din fluxul de lucru zilnic. Și aici se vede cel mai clar evoluția din ultimele luni. Ce acum un an era “nice to have”, acum e parte din modul normal de lucru.

Liquid are logică specifică, limitări și uneori comportamente greu de urmărit. Când apare o problemă, în loc să pierdem timp căutând pe forumuri, punem contextul și cerem variante.

Nu îl folosim să scrie tot codul în locul nostru. Îl folosim ca să înțelegem mai repede problema și să vedem opțiunile posibile.

De multe ori, doar faptul că îți explică problema din alt unghi e suficient să îți dai seama unde e greșeala.

Același lucru pe Flutter și pe integrări API. Structura contează, iar AI-ul ajută să nu ratezi lucruri evidente când ești în mijlocul unui task complex.

SEO tehnic fără să pierzi vremea

La audit-uri de SEO tehnic, AI-ul ajută să structurezi mai repede ce e prioritar și ce nu. Când ai un site Shopify cu sute de pagini și probleme de performanță, canonicale sau metadata, nu ai timp să analizezi manual fiecare detaliu.

Îl folosim să identificăm pattern-uri, să prioritizăm fix-urile și să formulăm recomandările clar pentru client. Ne ajută cel mai mult la generarea detaliilor META pentru pagini, analizând contextul foarte rapid.

Nu înlocuiește expertiza, dar accelerează mult munca pe task-urile repetitive. Asta înseamnă că rămâne mai mult timp pentru lucrurile care chiar contează.

Imagini generate: utile dacă știi ce ceri

Generatoarele de imagini sunt parte din toolkit-ul nostru pentru mockup-uri, prezentări sau concepte rapide.

Funcționează bine când știi exact ce vrei. Dacă intri vag, ieși cu ceva generic. Cu experiență, înveți să fii precis în ce ceri și rezultatele se schimbă complet.

E o abilitate care se învață, nu un buton magic.

Săptămâna asta am primit și un mic reality check. Credeam că știm deja cum funcționează totul, dar o imagine aparent simplă ne-a luat peste 3 ore.

Problema nu a fost tool-ul. Problema a fost că am vrut să o facem rapid, fără un prompt bine structurat. Am tot iterat, back and forth, până am ajuns la rezultatul dorit.

A fost un reminder bun. Dacă nu investești timp în input, plătești în output.

Marketing: structură da, texte goale nu

Aici e zona unde cei mai mulți greșesc. Cer un text, primesc ceva care sună bine dar nu spune nimic și îl publică.

Noi îl folosim pentru structură, idei și validare. Punem context real: public, obiectiv, obiecții posibile.

Apoi rescriem totul în stilul nostru. Altfel, publici conținut care sună corect, dar nu ajută pe nimeni.

PS. AI-ul e foarte bun pentru brainstorming și idei în marketing. Dar fără input de la cineva cu experiență, riști destul de mult.

În general, așa funcționează. AI-ul e un tool. Un tool care ajută profesioniștii să fie mai eficienți, nu o scurtătură ca să devii peste noapte bun într-un domeniu pe care nu îl stăpânești.

Din practică în cursuri și mai departe

Toată experiența asta nu rămâne doar intern. Structurăm și o ducem mai departe în cursurile noastre de AI.

Pentru noi e un proces normal. Înveți, aplici, testezi, vezi ce funcționează și apoi dai mai departe.

Exact pe ideea asta funcționează și modul în care lucrăm în BNI. Givers gain. Cu cât ajuți mai mult și împărtășești din experiență, cu atât se întoarce în timp.

Ce a rămas după perioada asta

După două luni în care l-am folosit constant, lucrurile sunt destul de clare pentru noi.

Nu ne-a schimbat modul de lucru față de 2025. Dar ne-a ajutat să ne optimizăm timpul și să lucrăm mai eficient. Ajungem mai repede la variante bune și pierdem mai puțin timp pe lucruri inutile.

Se simte mai ales când ai de luat decizii sau când încerci să înțelegi de ce ceva nu funcționează.

Dacă îl folosești fără context, nu te ajută prea mult. Dar dacă știi ce cauți și îl folosești ca să-ți structurezi gândirea, începe să aibă sens.

Asta e starea lucrurilor acum, la început de 2026. Și ritmul în care evoluează e probabil cel mai important lucru de înțeles.

Dacă vrei să ajungi acolo și tu cu echipa ta, avem workshopuri tocmai pentru asta.