Cine decide că este o urgență?

Întrebarea corectă

În 112, contează ce autoritate primește AI-ul.

O familie asemănătoare de tehnologii poate face lucruri public foarte diferite. Un model poate transcrie „mă doare pieptul”. Altul poate deduce că apelul este critic, îl poate muta înaintea altora și poate recomanda ce echipaj pleacă.

Eticheta tehnică nu rezolvă problema. Frontiera este rolul concret al fiecărui output: doar transportă informație sau schimbă probabilitatea ca o persoană să primească atenție, mai repede și cu anumite resurse?

Unde se termină asistența operatorului și unde începe AI-ul care influențează clasificarea unei urgențe sau prioritatea intervenției?

AI Act enumeră explicit ca high-risk sistemele destinate să evalueze și să clasifice apelurile de urgență ori să fie folosite pentru dispecerizarea sau prioritizarea serviciilor de prim răspuns. Există excepții pentru anumite sarcini înguste ori pregătitoare, dar numai când sistemul nu creează un risc semnificativ și nu influențează material rezultatul deciziei. Furnizorul care invocă excepția trebuie să-și documenteze evaluarea.

Ce dovedește achiziția

Un contract real. O cerință LLM reală. Un rol operațional încă incomplet vizibil.

La 18 august 2026 a devenit public anunțul de atribuire CAN1172992. Contractul fusese semnat la 28 iulie, are o durată de 20 de luni și privește platformele RTT, video, SMS și Chatbot/Smart IVR care vor fi integrate cu sistemul 112 existent.

24,55

milioane lei

Valoarea atribuită RADCOM, față de o valoare estimată a procedurii de 38,46 milioane lei.

1 → 3

librării LLM

Una era obligatorie. O librărie suplimentară aducea 6 puncte; cel puțin două suplimentare, 12 puncte.

225,52

milioane lei

Valoarea întregului proiect 112, derulat de STS și MAI până la 6 martie 2028.

Motivația criteriului LLM este „fiabilitate și performanță generală”, inclusiv capacitatea modulelor de a ține cont de context, dialect și terminologie. Înregistrarea publică a atribuirii nu spune însă câte librării a ofertat RADCOM, ce modele sunt, ce funcții primesc și ce scor tehnic a obținut oferta la acest criteriu.

HG 485/2026 descrie o ambiție mai largă decât simplul chatbot: AI și ML pentru conversație, analiză, corelare și predicție, pentru identificarea rapidă a caracterului de urgență, complexității și riscurilor imediate, plus sprijin pentru decizii și alocarea resurselor. Asta nu dovedește că fiecare componentă din contractul RADCOM execută acele funcții. Arată însă de ce delimitarea trebuie făcută public, componentă cu componentă.

Experiment interactiv

Mută frontiera de autoritate.

Urmărește un apel fictiv prin opt etape. Alege ce face AI-ul în fiecare punct. Rezultatul este o hartă a locului în care funcția trece de la transportul informației la evaluare, prioritate sau dispecerizare.

funcție auxiliară caz de frontieră / de documentat probabil utilizare high-risk

Categoriile se bazează pe textul AI Act și pe exemplele actuale ale AI Act Service Desk al Comisiei. Exemplele sunt ghidaj, nu o decizie obligatorie asupra viitorului sistem STS.

O corecție importantă

Omul din buclă nu este o gumă juridică.

Ghidajul curent al Comisiei desenează frontiera prin funcție. Faptul că operatorul poate confirma sau refuza outputul este important pentru supraveghere, dar nu face automat sistemul „low-risk”.

În afara 5(d), în exemplul oficial

Transcrie, dar nu evaluează.

Un sistem care curăță sau transcrie un apel greu de auzit și marchează informații relevante, fără să stabilească urgența ori prioritatea, nu este tratat ca sistem de evaluare a apelurilor.

Sursa: AI Act Service Desk, „Essential services”.

High-risk, în exemplul oficial

Ascultă după pericol și ajută la clasificare.

Un asistent în timp real care caută semne de urgență vitală și ajută operatorul să clasifice severitatea este high-risk, chiar și atunci când operatorul uman ia decizia finală.

Sursa: AI Act Service Desk, „Essential services”.

Consecința pentru 112: „operatorul decide” este o informație necesară, dar insuficientă. Trebuie să știm ce a produs modelul înaintea deciziei, cum a fost afișat și cât de mult a structurat opțiunile omului.

Ce a recompensat licitația

Arhitectura a primit puncte. Siguranța operațională trebuie măsurată altfel.

Numărul de librării LLM a fost un criteriu tehnic important. Dar trei modele nu sunt automat mai sigure decât unul, iar anunțul public nu arată matricea de acceptanță pentru erorile care contează într-un serviciu de urgență.

Cele 100 de puncte

criterii de atribuire

40141212125

Preț40
Suport 24/714
Acces conferință TC12
Cel puțin 3 librării LLM12
Text-to-speech12
Tutoriale și lecții5
Experiență PM2
Metodologie3

Ponderile și descrierile provin din înregistrarea consolidată a procedurii.

1 + 2

Una obligatorie; încă două pentru punctajul maxim.

STS a legat pluralitatea de fiabilitate și performanță, inclusiv de context, dialect și terminologie. Documentul public nu arată dacă RADCOM a oferit una, două sau cel puțin trei librării și nici cum sunt combinate outputurile lor.

↓OmisiuniCâte semnale critice nu sunt detectate sau nu ajung la operator?

↕Clasificări greșiteCâte cazuri sunt urcate ori coborâte eronat în prioritate?

msLatențăCât timp adaugă fiecare componentă și ce se întâmplă la vârf?

≈Degradare diferențialăDialect, accent, stres, zgomot, dizabilitate și tipuri diferite de vorbire.

24/7DisponibilitateCe nivel este garantat și cum funcționează sistemul degradat?

↩FallbackCine preia, ce dispare din interfață și ce log se păstrează la contradicții?

Calendarul se întâlnește cu legea

Regimul high-risk intră în vigoare în timpul implementării proiectului.

Modificarea din 2026 a AI Act a mutat aplicarea cerințelor pentru sistemele high-risk din Anexa III la 2 decembrie 2027. Proiectul 112 continuă până în martie 2028.

06 mar. 2025
Începe proiectul extins 112STS și MAI, finanțare totală de 225,52 milioane lei.
28 iul. 2026
Este semnat contractul RADCOMPlatforma RTT, video, SMS și Chatbot/Smart IVR.
02 aug. 2026
Se aplică regula generală de transparență pentru chatboturiCând o persoană interacționează direct cu AI, trebuie informată, cu excepțiile prevăzute de articolul 50.
18 aug. 2026
Este publicată atribuirea CAN1172992Valoare: 24.548.231 lei; câștigător: RADCOM.
02 dec. 2027
Se aplică obligațiile pentru high-risk din Anexa IIIManagementul riscului, date, logging, documentație, human oversight, robustețe, securitate și acuratețe.
06 mar. 2028
Termenul proiectului 112Frontiera normativă apare înainte de încheierea implementării anunțate.

Registrul de încredere

Ce știm. Ce nu știm. Ce nu ar trebui ghicit.

Documentat public

Contractul a fost atribuit RADCOM pentru 24.548.231 lei.
Platforma include RTT, video, SMS și Chatbot/Smart IVR.
Cel puțin o componentă/librărie LLM era obligatorie.
Cel puțin trei librării în total puteau aduce 12 puncte.
Proiectul oficial include funcții AI/ML de asistare, analiză și sprijin decizional.
AI Act enumeră evaluarea apelurilor și prioritizarea intervenției ca utilizări high-risk.

Încă nedocumentat public

Câte librării LLM a oferit și va livra RADCOM?
Chatbotul vorbește direct cu apelantul sau asistă numai operatorul?
Produce scoruri, categorii ori alerte de severitate?
Recomandă resurse sau schimbă prioritatea apelurilor?
Ce poate modifica, ignora ori opri operatorul?
Ce evaluare Art. 6 a fost făcută pentru fiecare componentă?
Care sunt pragurile de acceptanță, logurile și procedura de fallback?

Nivel de încredere: foarte ridicat pentru atribuirea contractului, criteriul LLM, ambiția oficială a proiectului și textul legal. Deliberat nedeterminat pentru încadrarea sistemului final: aceasta depinde de scopul intenționat, fluxul efectiv și influența fiecărei componente.

Caietul de guvernanță care lipsește

Documentele cu cel mai mare randament public.

Nu este nevoie de codul sursă sau de detalii care ar expune infrastructura critică. Este nevoie de frontiera de autoritate, criteriile de acceptanță și alocarea responsabilităților.

Propunerea tehnică RADCOMComponentele LLM, rolul fiecăreia, arhitectura logică și punctajul acceptat.

Specificațiile funcționale 4.2.2.3Ce intră și ce iese din Chatbot/Smart IVR; cine vede outputul.

Evaluarea de încadrare AI ActScop intenționat și justificarea pentru high-risk sau pentru o excepție Art. 6(3).

Matricea de testare și acceptanțăErori, latență, disponibilitate, grupuri de test și praguri de respingere.

Schema de human oversightCe poate schimba operatorul, ce alerte vede, cum evită automatismul și când oprește componenta.

Logging și trasabilitateCe output, versiune, input și intervenție umană pot fi reconstruite după incident.

Fallback și mod degradatComportamentul la indisponibilitate, contradicții între modele sau latență excesivă.

Provider și deployerCine poartă obligațiile juridice pentru fiecare componentă: producător, integrator, STS ori alt actor.

Instrument public

O cerere 544 pregătită pentru frontiera relevantă.

Textul cere descrieri funcționale și documente de guvernanță, nu vulnerabilități, parole, topologii de rețea sau detalii operative care ar periclita sistemul. Poate fi trimis electronic către STS și adaptat după răspuns.

Către: Serviciul de Telecomunicații Speciale
În atenția compartimentului de informare și relații publice

Subiect: Solicitare de informații de interes public: CAN1172992 / componentele AI și LLM ale platformei Chatbot/Smart IVR pentru SNUAU 112

Stimată doamnă / Stimate domn,

În baza Legii nr. 544/2001 privind liberul acces la informațiile de interes public, vă rog să-mi comunicați, în format electronic, următoarele informații și documente referitoare la contractul atribuit prin anunțul CAN1172992 pentru „Platformă software pentru comunicații de urgență prin servicii multimedia de tip RTT, video și SMS”, inclusiv Platforma Chatbot/Smart IVR:

1. Contractul semnat la 28.07.2026 și anexele sale, inclusiv propunerea tehnică a ofertantului câștigător, în măsura în care acestea pot fi comunicate; pentru pasajele exceptate, vă rog să transmiteți documentele în formă parțială, cu anonimizarea informațiilor protejate și indicarea punctuală a temeiului juridic al fiecărei omisiuni.

2. Secțiunea 4.2.2.3, „Cerințe funcționale specifice asociate Platformei Chatbot/Smart IVR”, și orice document ulterior care detaliază intrările, ieșirile și rolul funcțional al componentelor/librăriilor LLM.

3. Numărul de componente/librării LLM ofertate și acceptate în propunerea RADCOM, punctajul acordat pentru factorul 2.3 și partea relevantă a raportului procedurii / fișei de evaluare care justifică punctajul.

4. Pentru fiecare componentă AI/ML sau LLM prevăzută: scopul intenționat, utilizatorul outputului, dacă interacționează direct cu apelantul și dacă produce ori influențează scoruri, clase de urgență, alerte de severitate, prioritatea apelurilor, recomandări de resurse sau dispecerizarea acestora.

5. Orice evaluare, notă, registru de risc sau opinie juridică prin care STS ori contractantul a stabilit aplicabilitatea art. 6 și a Anexei III pct. 5(d) din Regulamentul (UE) 2024/1689, inclusiv justificarea unei eventuale încadrări în excepțiile art. 6 alin. (3) și documentarea prevăzută de art. 6 alin. (4).

6. Matricea de testare și acceptanță pentru funcțiile AI/ML și LLM: tipurile de eroare măsurate, pragurile minime, latența, disponibilitatea, comportamentul în mod degradat și testarea pe limba română regională, dialecte, terminologie, vorbire afectată de stres, zgomot și nevoile persoanelor cu dizabilități. Nu solicit seturi de date care conțin date personale ori detalii care ar permite compromiterea sistemului.

7. Descrierea mecanismelor de supraveghere umană: ce output poate modifica sau respinge operatorul, ce acțiuni nu pot fi executate de AI, cum este prevenită acceptarea automată a recomandărilor și cine poate suspenda o componentă.

8. Categoriile de loguri și informații de trasabilitate păstrate pentru outputurile AI/LLM, versiunea modelului, intervenția operatorului și decizia finală, fără a include date cu caracter personal ori detalii tehnice exploatabile.

9. Procedura de fallback pentru indisponibilitate, latență excesivă, output contradictoriu între librării sau rezultate sub pragul de încredere.

10. Alocarea rolurilor de „provider” și „deployer”, în sensul Regulamentului (UE) 2024/1689, între STS, RADCOM și eventualii furnizori ai componentelor AI/LLM.

11. În cazul unei interacțiuni directe între Chatbot/Smart IVR și apelant, modalitatea prevăzută pentru informarea acestuia că interacționează cu un sistem AI, conform art. 50, inclusiv soluția pentru comunicări de urgență în care timpul și accesibilitatea sunt critice.

Precizez că nu solicit cod sursă, credențiale, adrese, topologii de rețea, configurații de securitate, vulnerabilități, date operaționale în timp real sau alte informații a căror divulgare ar putea afecta securitatea SNUAU. Solicit descrierile funcționale, criteriile de guvernanță și documentele de evaluare care permit înțelegerea frontierei dintre asistarea personalului și influențarea clasificării ori dispecerizării unei urgențe.

Pentru orice informație exceptată de la comunicare, vă rog să aplicați principiul accesului parțial și să indicați pentru fiecare pasaj omis categoria de informație protejată, temeiul legal și motivul pentru care anonimizarea nu ar permite comunicarea restului documentului.

Vă rog să confirmați înregistrarea cererii și să transmiteți răspunsul la adresa de e-mail: [ADRESA DE E-MAIL].

Cu stimă,
[NUME]
[DATA]

Surse și metodă

Lanțul de dovezi.

Am separat faptele contractuale, ambiția programului, regula juridică și exemplele interpretative. Niciun exemplu fictiv din interfață nu este prezentat drept funcție a sistemului contractat.

01Înregistrarea consolidată SICAP: CAN1172992Valoare, câștigător, durată, platforme și criteriile de atribuire, inclusiv factorul LLM. 02HG 485/2026Nota de fundamentare și scopul oficial al investiției 112, inclusiv AI/ML și sprijinul decizional. 03MAI: proiectul „Extinderea și eficientizarea 112”Perioadă, obiective, componente și valoarea finanțării. 04Regulamentul (UE) 2024/1689: AI ActArt. 6, Anexa III pct. 5(d), obligațiile high-risk, transparență și rolurile provider/deployer. 05Regulamentul (UE) 2026/1744Calendarul actualizat: 2 decembrie 2027 pentru sistemele high-risk din Anexa III. 06Comisia Europeană: AI Act Service DeskExemple curente pentru transcriere, asistarea operatorului, triere, prioritate și dispecerizare.

Limită metodologică: exemplele Service Desk ajută la interpretare, dar nu sunt o hotărâre asupra acestui contract. Clasificarea juridică a unei componente cere scopul intenționat și fluxul său real. Pagina va fi actualizată dacă apar propunerea tehnică, contractul integral, matricea de teste sau evaluarea Art. 6.