Transformarea digitală rapidă a companiilor și instituțiilor a determinat o reevaluare a strategiilor de securitate cibernetică. Pe măsură ce organizațiile migrează către medii cloud, adoptă munca la distanță și integrează dispozitive IoT, modelele tradiționale de securitate nu mai sunt suficiente. Aceste modele mai vechi presupuneau existența unui perimetru securizat, având încredere în utilizatorii și sistemele interne, concentrându-se în principal pe amenințările externe. Totuși, amenințările cibernetice moderne au devenit mult mai avansate, iar această abordare nu mai reușește să protejeze împotriva atacurilor care reușesc să ocolească mecanismele tradiționale de apărare a perimetrului.

În mod clar, trăim în era AI, fie că interacționăm cu boți inteligenți din ce în ce mai prezenți în interacțiunile noastre zilnice, fie că suntem consumatori de conținut generat de AI, sub formă de text, imagini sau chiar video-uri. În acest articol, vom discuta despre ML.net și despre rolul și modul de utilizare al acestuia în marele ecosistem .NET.

Într-o lume în care inteligența artificială își face simțită prezența în tot mai multe arii profesionale, iar omul încearcă să o înțeleagă, să o modeleze și să îi pună în aplicare utilitatea, într-o lume în care chiar și meseria de BA (Business Analyst) este pusă uneori sub semnul întrebării, am încercat să ies din tiparele discuțiilor care converg spre a defini o nouă ocupație, cea de ‚prompt engineer’ și să caut câteva instrumente AI care să mă ajute să îmbunătățesc fie rezultatul, fie procesul din spatele unor activități din sfera analizei de business. Veți găsi în rândurile ce urmează un ghid sumar al acestora, cartografiat după ariile de utilizare: data analytics și reporting, integrare de date, analiză de text, descifrarea comportamentului uman sau facilitare de brainstorming. La final, voi explica de ce consider că împletirea utilizării AI cu mintea umană este, deocamdată, varianta câștigătoare.

Într-o eră digitală în care informația curge într-un ritm amețitor, tehnologiile care combină căutarea eficientă cu generarea de conținut devin esențiale. Aceste soluții inovatoare ne ajută să navigăm mai eficient prin complexitatea datelor și să găsim rapid răspunsuri relevante la întrebările noastre. Odată cu popularizarea modelelor de limbaj de mari dimensiuni (LLM), căutările semantice au evoluat semnificativ, devenind un instrument valoros în procesul de informare. Din păcate, antrenarea unui LLM necesită resurse greu accesibile, iar situațiile în care căutarea trebuie să extragă rezultate precise și de actualitate sunt tot mai frecvente. În acest context, sistemele care integrează extragerea informațiilor cu generarea de conținut vin să acopere acest gol punând în valoare puterea căutărilor semantice pe date relevante.

Am avut plăcerea de a discuta la început de an despre trendurile din 2025. Alături de noi au fost prezenți:

• Cătălin Golban - Engineering Director, AI and Computer Vision @ Bosch,

• Alexandru Luchiian - Information Technology Specialist @ Accenture,

Este recomandat ca o interfață web să fie atrăgătoare din punct de vedere grafic și să conțină elemente intuitiv de utilizat atunci când este nevoie de interacțiuni cu utilizatorul. Însă putem să nu ne rezumăm doar la aceste aspecte. În beneficiul utilizatorului, suntem liberi să creăm funcționalități suplimentare, poate chiar neobservabile, care să îmbunătățească fluxul de lucru în browser. Prim urmare ne propunem să implementăm o căutare client side într-o listă de obiecte, astfel încât rezultatele cele mai relevante să fie afișate primele.

Ca și alte unelte asistate de AI, folosite pentru dezvoltarea aplicațiilor, GitHub Copilot a devenit parte integrantă a ciclului de viață a dezvoltării soluțiilor IT. Nu mai este o întrebare dacă GitHub Copilot aduce valoare unui programator sau unui DevOps. Întrebarea este: care este impactul asupra atributelor de calitate, a efortului și a bugetului?

Povestea începe cu un proiect pentru a crearea unei mașini robot minimaliste care a declanșat o călătorie inovatoare în domeniul inteligenței artificiale și al roboticii. Mașina robot urma să detecteze incendii și trebuia să mă asiste în demo-urile pe care le făceam pentru diverse evenimente. Construită pe un Raspberry Pi echipat cu senzori, mașina robot putea detecta pericolul și în ciuda faptului că API-ul său suporta mișcările de bază: întoarcere, înainte, înapoi și oprire, îmi crea probleme când trebuia să execute mișcări complexe, pentru că trebuia să implementez eu acea secvență de mișcări.

Documentarea corectă a infrastructurii este esențială pentru menținerea unui mediu robust de dezvoltare. Există, însă, o provocare comună: documentația tinde să devieze de la realitate, în special în cazul infrastructurilor dinamice unde modificările sunt frecvente. În cadrul acestui articol, propun un workflow (flux de lucru) pentru a crea un sistem cu configurații automate de infrastructură, folosind Ansible și Netbox, în cadrul căruia documentația devine o parte activă a procesului de automatizare. Vom construi un proces care configurează automat noi medii virtuale pe baza documentației din Netbox, asigurându-ne că documentația și infrastructura în sine rămân sincronizate. Observațiile curente se bazează pe premisele enunțate de mine anterior, legate de automatizarea documentației cu Terraform și Netbox unde puteți consulta pașii pe care să îi includeți direct din documentație în pipeline-urile Terraform.