Jelajahi pengalaman belajar gratis yang membantu Anda membangun keterampilan yang semakin diharapkan pengusaha, mulai dari kolaborasi AI dan pemecahan masalah hingga pemikiran sistem dan pengembangan perangkat lunak yang aman.

Jelajahi banyak topik AI, mulai dari dasar-dasar kerja kecerdasan buatan hingga manajemen, tata kelola, contoh penggunaan, dan aplikasi industri.

Jelajahi pengalaman belajar gratis yang membantu Anda membangun keterampilan yang semakin diharapkan pengusaha, mulai dari kolaborasi AI dan pemecahan masalah hingga pemikiran sistem dan pengembangan perangkat lunak yang aman.

Munculnya alat pengodean AI mencerminkan perubahan yang lebih luas dalam cara para insinyur menavigasi basis kode besar, dokumentasi teknis, dan sistem yang semakin kompleks. Lihat bagaimana seorang ilmuwan riset telah menanamkan AI dalam pekerjaan sehari-harinya.

Dapatkan berita dan pengumuman paling penting untuk para pemimpin dan profesional DevOps yang dihasilkan dalam IBM Think 2026.

Semakin baik agen AI, semakin sulit mereka gagal. Pelajari keterampilan berpikir penting baru untuk menjaga kemampuan Anda tetap terkendali.

AI model telah lama dianggap sebagai “kotak hitam“, tetapi kini cara kerja internalnya semakin mudah dipahami, seperti dijelaskan dalam panduan yang disajikan dengan bahasa sederhana dan mudah dimengerti.

Pengembangan berbasis spesifikasi (SDD) adalah metodologi perangkat lunak yang menulis dan menyepakati perincian spesifikasi detail implementasi sebelum pengembangan dimulai.

“Pengodean vibe” adalah istilah baru dan kurang terdefinisi dengan jelas dalam pengembangan perangkat lunak yang merujuk pada praktik meminta AI untuk menghasilkan kode daripada menulis kode secara manual.

Rekayasa agen adalah praktik menggunakan keahlian teknik untuk mengatur dan mengawasi agen AI melalui proses pengembangan perangkat lunak.

Inti dari pengodean berbasis agen adalah agen pengodean—sistem AI yang menggabungkan kemampuan penalaran dari LLM dengan akses ke berbagai alat pengodean dan lingkungan eksekusi.

Semakin baik agen AI, semakin sulit mereka gagal. Pelajari keterampilan berpikir penting baru untuk menjaga kemampuan Anda tetap terkendali.

AI model telah lama dianggap sebagai “kotak hitam“, tetapi kini cara kerja internalnya semakin mudah dipahami, seperti dijelaskan dalam panduan yang disajikan dengan bahasa sederhana dan mudah dimengerti.

Komputer Quantum dapat segera memecahkan skema enkripsi yang melindungi internet. Inilah cara perusahaan seperti Cloudflare dan Signal bersiap.

AI masih berjuang untuk mengenali sarkasme. Para peneliti belum menyerah.

Data sintetis membantu menyelamatkan nyawa dan melindungi pelanggan. Tetapi menggabungkan privasi dan akurasi tetap menjadi tantangan.

Perusahaan yang memiliki CAIO memperoleh tingkat pengembalian investasi AI 5% lebih tinggi. Bagaimana mereka melakukannya?

Kritikus menyebut pusat data orbital sebagai “puncak kegilaan.” Sementara itu, para insinyur terus mengatasi berbagai tantangannya sedikit demi sedikit.

17 pakar memprediksi apa yang akan terjadi di depan untuk AI, quantum, dan keamanan

Email mereka mendarat di folder spam klien. Butuh waktu berbulan-bulan untuk bisa mengakses kembali kotak masuk.

Semakin baik agen AI, semakin sulit mereka gagal. Pelajari keterampilan berpikir penting baru untuk menjaga kemampuan Anda tetap terkendali.

Sementara itu, alat AI Coding memungkinkan insinyur perangkat lunak senior kembali aktif menulis kode setelah bertahun-tahun lebih banyak berfokus pada pengelolaan tim dan perancangan sistem.

Pelajari bagaimana peretail dapat mengintegrasikan agen AI langsung ke dalam operasional mereka untuk memantau sinyal real-time dan menjalankan alur kerja secara otonom.

Karena AI agen adalah bidang yang berkembang pesat, lingkungan ancaman berkembang secara real time bersama teknologi.

Bank harus pindah dari kepatuhan kotak ke tata kelola cerdas yang digerakkan oleh tujuan.

Menggantikan agen manusia dengan chatbot yang tidak mampu menyelesaikan masalah hanya akan membuat pelanggan frustrasi dan tidak mendapatkan dukungan yang mereka butuhkan. Ada cara yang lebih baik.

Bayangkan seorang pelanggan terbangun dan menerima email, “Pesanan Anda telah dibatalkan.“ Mereka tidak pernah membatalkannya. Sistem Anda yang melakukannya.

Pelajari cara mengawasi, mengoordinasikan, dan mengelola tata kelola agen AI di seluruh organisasi.

Makalah terbaru dari para peneliti Microsoft mengungkap masalah besar dalam alur kerja AI.

Bagi perusahaan yang mengejar transformasi agen, tantangannya tidak lagi mencapai hasil dunia nyata—tetapi mengendalikan apa yang terjadi selanjutnya.

Pelajari metodologi terstruktur dan menyeluruh yang dapat diskalakan untuk membangun dan mengelola agen AI perusahaan.

Seorang pengembang IBM mengatakan alat AI sekarang menangani banyak pekerjaan awal dalam membangun demo, sehingga ia dapat langsung terjun ke tahap eksperimen.

Lihat bagaimana merek-merek global terkemuka merintis jalan untuk membangun bisnis yang lebih cerdas dengan AI agen.

Bangun agen dukungan bertenaga AI yang melayani pelanggan dalam berbagai bahasa, didukung oleh LLM lintas bahasa dan watsonx Orchestrate.

Organisasi yang memenangkan era agen dapat mengatur, mengorkestrasi, dan meningkatkan skala tenaga kerja agen di cloud, vendor, dan sistem.

Masa depan otomatisasi adalah keseimbangan deliberatif antara pendekatan berbasis agen dan pendekatan deterministik.

Sumber daya komprehensif dengan penjelas dan tutorial langsung

IBM® menghubungkan dua modul kriogenik ultra dingin yang besar, menyelesaikan rintangan teknik dalam perjalanan ke komputer quantum yang jauh lebih besar.

Penemuan mengejutkan tentang bahan tipis atom telah membuat fisikawan Eva Andrei mendapatkan Kavli Prize.

Anderon, perusahaan baru milik IBM®, akan menjadi quantum foundry murni pertama di Amerika Serikat

Hasil terbaru menunjukkan bagaimana komputer quantum dapat mulai menangani beberapa tugas yang paling menuntut komputasi di bidang keuangan.

Demonstrasi transformasi Fourier quantum 52-qubit terbaru membuktikan bahwa inovasi ekosistem berperan dalam meningkatkan kinerja algoritma pada perangkat keras quantum.

“Sebagian besar aplikasi mungkin belum ditemukan.”

Jay Gambetta, Direktur IBM® Research, percaya komputasi quantum bisa sama transformatifnya: bukan hanya alat baru, tetapi cara berpikir baru.

Pelajari perangkat keras pemrosesan mutakhir yang memanfaatkan mekanika quantum untuk menyelesaikan masalah yang kompleks.

Selama empat puluh tahun, Brassard memperingatkan dunia bahwa berbagai rahasianya dapat dicuri.

“Anda bisa memiliki sepuluh hal yang luar biasa, tetapi jika satu saja tidak berjalan dengan benar, tidak ada yang akan berfungsi.“

Mainframe seperti IBM® Z telah tersembunyi di depan mata dan mendukung dunia perdagangan sejak 1960-an.

Pelajari bagaimana kemampuan perangkat keras mendukung matematika matriks yang diperlukan untuk menjalankan LLM, dan dengarkan contoh-contoh kreatif tentang cara memanfaatkan AI.

Karena sebagian besar data perusahaan berada di dalamnya, mainframe sangat cocok untuk AI terintegrasi.

Pelajari bagaimana tumpukan AI menyediakan struktur bagi pembuatan solusi AI.

Pendekatan hybrid cloud intensional dapat membantu bisnis Anda meningkatkan kelincahan dan skalabilitas operasional.

Karena keterbatasan daya dan kelangkaan GPU mengubah lanskap AI, banyak organisasi terkemuka beralih dari penerapan ke pengoptimalan.

Jika keberhasilan penerapan AI berarti mengalihkan infrastruktur perusahaan Anda, apakah keuntungan yang diperoleh akan melebihi biaya yang dikeluarkan?

Keberhasilan inisiatif AI sangat bergantung pada kemampuan infrastruktur dasarnya dalam mendukung beban kerja yang berat secara efisien.

Hilangkan gesekan yang menghambat kelancaran pergerakan data, alur kerja, dan informasi yang dibutuhkan bisnis.

Pelajari perbedaan kedua jenis penerapan ini dalam menjalankan model AI serta lokasi penyimpanan dan pemrosesan datanya.

Pengambilan keputusan arsitektur secara intensional adalah kunci untuk meningkatkan nilai hybrid cloud dan AI.

"Penyerang tidak butuh kerentanan zero-day, mereka hanya perlu kredensial yang valid dan sedikit kesabaran."

Seorang pakar IBM melihat beberapa perubahan besar yang merombak tumpukan data sekaligus.

17 pakar memprediksi tahun depan.

IBM menyurvei lebih dari 1.000 eksekutif C-suite tentang bagaimana faktor ekonomi, geopolitik, dan teknologi akan memengaruhi pengambilan keputusan mereka pada tahun 2026.

Pada tahun 2026, adopsi AI akan memaksa organisasi untuk membuat strategi observabilitas yang lebih cerdas, hemat biaya, dan kompatibel dengan standar terbuka.

Para panelis Mixture of Experts merangkum 2025 dan memprediksi 2026.

2026 adalah titik infleksi untuk AI perusahaan: pivot agen.

Risiko baru dari AI otonom dan rekayasa sosial berbantuan AI

Jelajahi sembilan prediksi Gartner untuk tahun 2026 dan bagaimana bisnis dapat mempersiapkan diri.

Dua belas bulan mendatang akan ditandai dengan upaya keras untuk mengembangkan model lebih bijaksana yang berpikir sebelum berbicara dan mendapat hasil optimal dengan upaya minimal.