Esplora le esperienze di apprendimento gratuite che ti aiutano a sviluppare le competenze che i datori di lavoro si aspettano sempre più spesso, dalla collaborazione con l'AI alla risoluzione dei problemi, dal pensiero di sistema allo sviluppo di software sicuro.

Esplora una vasta gamma di argomenti relativi all'AI, dai principi fondamentali di funzionamento alla gestione, alla governance, ai casi d'uso e alle applicazioni industriali.

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L'ascesa degli strumenti di codifica AI Coding riflette un cambiamento più ampio nel modo in cui gli ingegneri navigano enormi codebase, documentazione tecnica e sistemi sempre più complessi. Scopri come una scienziata di ricerca ha integrato AI nel suo lavoro quotidiano.

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Più gli agenti AI diventano sofisticati, più clamorosamente falliscono. Acquisisci nuove competenze di pensiero critico per tenerli sotto controllo.

Per anni definiti "black box", i modelli AI stanno iniziando a rivelare il loro funzionamento interno e, come mostra questa guida divertente, possono essere spiegati in modo comprensibile a chiunque.

Lo spec-driven development (SDD), o sviluppo basato sulle specifiche, è una metodologia software in cui una specifica che include i dettagli di implementazione viene scritta e concordata prima che lo sviluppo abbia inizio.

"Vibe coding" è un termine nuovo e vagamente definito nello sviluppo software che si riferisce alla pratica di richiedere agli strumenti di AI di generare codice anziché scriverlo manualmente.

L'agentic engineering è la pratica di utilizzare le competenze ingegneristiche per orchestrare e supervisionare gli agenti AI attraverso il processo di sviluppo del software.

Al centro dell'agentic coding ci sono gli agenti di codifica: sistemi di AI che combinano funzionalità di ragionamento degli LLM con l'accesso a strumenti di codifica e ambienti di esecuzione.

Più gli agenti AI diventano sofisticati, più clamorosamente falliscono. Acquisisci nuove competenze di pensiero critico per tenerli sotto controllo.

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I computer quantistici potrebbero presto violare gli schemi di crittografia che proteggono Internet. Ecco come si sono preparate aziende come Cloudflare e Signal.

L'AI fa ancora fatica a riconoscere il sarcasmo. Ma i ricercatori non si sono arresi.

I dati sintetici aiutano a salvare vite e a proteggere i clienti. Ma conciliare privacy e accuratezza rimane una sfida.

Le aziende che hanno adottato un CAIO hanno registrato un ritorno sugli investimenti in AI superiore del 5%. Come ci sono riusciti?

I critici chiamano i data center in orbita "il picco di follia". Gli ingegneri stanno affrontando le sfide passo dopo passo.

17 esperti prevedono cosa ci aspetta per AI, quantum e sicurezza

Le loro e-mail sono finite nelle cartelle spam dei clienti. Per tornare alla posta in arrivo ci sono voluti mesi.

Più gli agenti AI diventano sofisticati, più clamorosamente falliscono. Acquisisci nuove competenze di pensiero critico per tenerli sotto controllo.

Gli strumenti di AI Coding stanno riportando gli ingegneri software senior dietro la tastiera, dopo anni trascorsi a gestire team e progettare sistemi.

Scopri come i retailer possono integrare gli agenti AI direttamente nelle proprie attività per monitorare i segnali in tempo reale ed eseguire i workflow in modo autonomo.

Poiché l'agentic AI è un campo in rapido sviluppo, il landscape delle minacce si sta evolvendo in tempo reale insieme alla tecnologia.

Le banche devono passare da una conformità basata sul semplice spuntare caselle a una governance intelligente e orientata agli obiettivi.

Sostituire gli agenti umani con chatbot che non riescono a risolvere problemi lascia i clienti frustrati e senza supporto. Ma c'è un modo migliore.

Un cliente si sveglia e trova un'e-mail: "Il tuo ordine è stato annullato". Ma non è stato lui ad annullarlo. È stato il tuo sistema.

Scopri come supervisionare, coordinare e governare gli agenti AI in un'organizzazione.

Un nuovo articolo dei ricercatori di Microsoft evidenzia un problema importante nel workflow dell'AI.

Per le aziende che perseguono la trasformazione agentica, la sfida non è più ottenere risultati reali, bensì controllare cosa succede dopo.

Scopri una metodologia strutturata e scalabile end-to-end per costruire e gestire agenti AI aziendali.

Uno sviluppatore IBM afferma che ora gli strumenti di AI gestiscono gran parte del lavoro iniziale di creazione delle demo, permettendogli di entrare direttamente in fase di sperimentazione.

Scopri come i principali brand di tutto il mondo stanno tracciando la rotta per costruire aziende più intelligenti con l'agentic AI.

Costruisci un agente di supporto basato sull'AI che serva i clienti in diverse lingue, alimentato da LLM inter-linguistici e watsonx Orchestrate.

Le organizzazioni che vinceranno nell'era degli agenti governano, orchestrano e scalano una forza lavoro di agenti attraverso cloud, fornitori e sistemi.

Il futuro dell'automazione è un equilibrio deliberato tra approcci agentici e deterministici.

Una risorsa completa con articoli informativi e tutorial

IBM ha collegato due grandi moduli criogenici ultrafreddi, superando un ostacolo ingegneristico verso un computer quantistico molto più grande.

Una scoperta a sorpresa sui materiali dello spessore di un atomo è valsa alla fisica Eva Andrei il Premio Kavli.

Anderon, una nuova società IBM, sarà la prima fonderia quantistica pura d'America

Risultati recenti dimostrano come i computer quantistici potrebbero iniziare ad affrontare alcuni dei compiti più impegnativi dal punto di vista computazionale nel settore finanziario.

Una nuova dimostrazione di una trasformata quantistica di Fourier a 52 qubit mostra come l'innovazione dell'ecosistema migliora le prestazioni degli algoritmi sull'hardware quantistico.

"Probabilmente la maggior parte delle applicazioni deve ancora essere scoperta."

Jay Gambetta, direttore di ricerca di IBM, ritiene che il quantum computing potrebbe essere altrettanto trasformativo: non solo un nuovo strumento, ma un nuovo modo di pensare.

Scopri l'hardware di elaborazione all'avanguardia che risolve problemi complessi utilizzando la meccanica quantistica.

Brassard ha passato quarant'anni ad avvertire il mondo che i suoi segreti potevano essere rubati.

"Puoi avere 10 cose meravigliose, ma se una non va bene, non funziona niente."

I mainframe come IBM Z sono nascosti in bella vista e alimentano il mondo del commercio sin dagli anni '60.

Scopri come le capacità hardware consentono il calcolo delle matrici necessario per eseguire i modelli linguistici di grandi dimensioni e ascolta esempi creativi su come mettere l'AI all'opera.

Poiché la maggior parte dei dati aziendali risiede su di essi, i mainframe sono perfetti per l'AI integrata.

Scopri come uno stack AI fornisce una struttura per la creazione di soluzioni AI.

Un approccio di hybrid cloud intenzionale può aiutare la tua azienda a migliorare l'agilità operativa e la scalabilità.

Poiché i limiti di potenza e la scarsità di GPU rimodellano il panorama dell'AI, le organizzazioni leader stanno passando dalla distribuzione all'ottimizzazione.

Se avere successo con l'AI significa reindirizzare la tua infrastruttura aziendale, i guadagni supereranno i costi?

Il successo delle iniziative di AI dipende fortemente dalla capacità dell'infrastruttura sottostante di supportare in modo efficiente i workload impegnativi.

Elimina l'attrito che impedisce a dati, workflow e intelligence di muoversi alla velocità richiesta dall'azienda.

Scopri come questi due tipi di implementazione differiscono nell'esecuzione dei modelli AI e dove memorizzano ed elaborano i dati.

Prendere decisioni intenzionali sull'architettura è fondamentale per amplificare il valore dell'hybrid cloud e dell'AI.

"Gli aggressori semplicemente non hanno bisogno di zero-day, hanno solo bisogno di credenziali valide e un po' di pazienza."

Un esperto IBM prevede che alcuni importanti cambiamenti rimodelleranno contemporaneamente lo stack di dati.

17 esperti prevedono l'anno a venire.

IBM ha chiesto a più di 1.000 dirigenti aziendali in che modo fattori economici, geopolitici e tecnologici influenzeranno il loro processo decisionale nel 2026.

Nel 2026, l'adozione dell'AI costringerà le organizzazioni a rendere le proprie strategie di observability più intelligenti, economicamente vantaggiose e compatibili con gli standard aperti.

I relatori di The Mixture of Experts riassumono il 2025 e fanno previsioni per il 2026.

2026 sarà un punto di svolta per l'AI aziendale, e al centro ci saranno gli agenti.

Nuovi rischi derivanti dall'AI autonoma e dal social engineering assistito dall'AI

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I prossimi 12 mesi saranno segnati dalla corsa verso lo sviluppo modelli più saggi che pensino prima di parlare e facciano di più con meno.