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 control plane degli agenti implementano, operano, monitorano e governano gli agenti di AI in tutta un'organizzazione.

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.

Un nuovo studio offre uno sguardo dettagliato su quali iniziative di AI i team ITOps considerano prioritarie, e su cosa sta guidando l'adozione.

Scopri dove l'agentic AI sta già offrendo valore, dove la tecnologia è ancora in evoluzione e come dare priorità agli investimenti.

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

Gli agenti AI non solo possono scrivere codice, ma possono anche migliorare la qualità del codice e ottimizzare il ciclo di sviluppo del software.

Il panel Mixture of Experts discute dell'uso di Claude Code da parte degli scienziati e di come il CFO di Adobe abbia trasformato il suo team finanziario in un laboratorio di AI.

Una risorsa completa con articoli informativi e tutorial

Man mano che l'AI diventa agentic, la sicurezza e l'osservabilità diventano mission-critical.

"È molto personale, è molto facile e puoi realizzarci progetti molto pratici o semplicemente molto divertenti."

L'AI è forte solo se lo sono i sistemi che la supportano, e oggi questi sistemi sono messi a dura prova. La modernizzazione dell'architettura di integrazione diventa il vero fondamento della preparazione all'AI.

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

Esplora le nove previsioni di Gartner per il 2026 e come le aziende possono prepararsi.

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.