Peste 1.250 de dispozitive cu IA sunt acum autorizate de FDA. Întrebarea nu mai este dacă să implementezi IA în MedTech. Întrebarea este dacă organizația ta poate guverna ceea ce a implementat deja. Piața dispozitivelor medicale cu IA a fost evaluată la 13,7 miliarde de dolari în 2024, cu proiecții care depășesc 255 de miliarde de dolari până în 2033. La nivelul lunii iulie 2025, FDA (Food and Drug Administration) listează peste 1.250 de dispozitive medicale cu IA autorizate pentru comercializare în SUA, față de 950 de dispozitive cu douăsprezece luni în urmă. Aceasta reprezintă o creștere de 32% într-un singur an.

Sistemele de educație tradiționale au fost proiectate pentru o economie industrială în care memorarea și execuția repetitivă aduceau valoare. De exemplu, un tehnician care memora pe de rost manualele de operare ale utilajelor era esențial pentru productivitate, deoarece accesul la informație era lent, iar orice minut pierdut căutând într-un manual fizic însemna pierderi financiare. Astăzi, aceste competențe sunt rapid automatizate de inteligența artificială, iar piața muncii recompensează cu precădere gândirea critică, luarea deciziilor în condiții de incertitudine și rezolvarea de probleme complexe, abilități pe care școala actuală le dezvoltă deficitar.

Trăim într-o perioadă în care inteligența artificială a trecut de la statutul de tehnologie emergentă la cel de infrastructură esențială. Algoritmii decid ce informații vedem, ce tranzacții sunt suspecte, ce diagnostice sunt probabile și, din ce în ce mai mult, ce decizii sunt optime pentru organizații și guverne. Companii precum OpenAI, Google DeepMind sau Anthropic au accelerat dezvoltarea modelelor avansate, transformând inteligența artificială într-un element central al economiei digitale. În acest context, securitatea nu mai poate fi o etapă ulterioară sau un mecanism reactiv.

Sistemele RAG (Retrieval Augmented Generation) s-au bucurat de o adopție explozivă sub promisiunea reducerii deficiențelor modelelor de limbaj prin conectarea lor la surse de date customizate. În loc să se bazeze exclusiv pe cunoștințele acumulate în timpul antrenării, arhitectura RAG își propune reducerea riscului de halucinații prin ancorarea modelelor de limbaj în fapte și date relevante.

Dezvoltarea software a parcurs mai multe transformări fundamentale de-a lungul anilor. Ceea ce a început ca scriere manuală de cod evoluează, se pare, către orchestrare de sisteme inteligente. Rolul programatorului s-a redefinit constant, generând implicații pentru industrie și economie. Ne aflăm din nou într-un astfel de moment, așa că am decis să experimentăm orchestrarea de agenți. Dar înainte să împărtășim observații despre unde și când orchestrarea poate să aducă valoare, să detaliem puțin contextul istoric.

Pe măsură ce arhitecturile bazate pe microservicii devin tot mai distribuite, controlul comunicării interne dintre servicii devine o problemă tot mai importantă de securitate și operare. Acest articol analizează rolul Service Mesh în controlul traficului est-vest în aplicațiile cloud-native, prezentând modelul de funcționare, beneficiile operaționale și scenariile în care adoptarea sa devine justificată.

Publicat în Numărul 165 Citeşte mai mult

Stațiile de încărcare pentru vehicule electrice nu mai sunt simple dispozitive electrice pasive. Acestea sunt sisteme conectate, gestionate de la distanță și controlate de software, care se află la intersecția dintre energie, mobilitate și infrastructura digitală. Ca atare, acestea au intrat discret, dar decisiv, în sfera de aplicare a reglementărilor europene privind securitatea cibernetică, cum ar fi Directiva privind echipamentele radio (RED) [1] și actele delegate axate pe securitatea cibernetică. Producătorii de încărcătoare pentru vehicule electrice trebuie să demonstreze acum că produsele lor nu sunt doar sigure din punct de vedere electric și conforme cu normele privind echipamentele radio, ci și rezistente la amenințările cibernetice, încălcările confidențialității și utilizarea abuzivă.

Publicat în Numărul 165 Citeşte mai mult

A sosit era agenților AI! De ce ar trebui să ne intereseze aceștia? Agentul este doar un buzzword nou sau chiar ceva care merită atenția noastră? Care este diferența între un LLM și un agent AI? Citind documentația oficială Strands, care descrie ce este un agent, găsim răspunsul chiar printre primele enunțuri: „un language model poate să răspundă la întrebări, un agent poate să execute fluxuri de lucru”. Vă invit să navigăm împreună în „mintea» agentului, să ne dăm seama despre cum poate un agent să facă anumite lucruri și să definim ceea ce înseamnă un agent și ceea ce poate să facă.

În 2017 un grup de cercetători Google publică articolul care lansează arhitectura Transformer. În câțiva ani, această arhitectură este scalată atât în dimensiunea modelului, cât și a datelor cu care sunt antrenate modelele, devenind rapid etalonul în domeniul procesării lingvistice. În noiembrie 2022, OpenAI lansează oficial ChatGPT care cucerește atenția întregii lumi în timp record și introduce în vocabularul comun termenul de model lingvistic mare (LLM).

Instituțiile democratice din Europa sunt sub o presiune tot mai mare de peste un deceniu. Erodarea treptată a mecanismelor de control și echilibru prin reforme juridice, numiri judiciare și decrete executive este o temă bine documentată în literatura de științe politice, dar practic nemonitorizată în timp real. Twin4Dem este un proiect de cercetare al cărui scop este dezvoltarea unei soluții pentru această problemă folosind tehnologii de tip Digital Twin. Acest articol prezintă proiectul, descrie principalul artefact — un prototip care se adresează cercetătorilor din zona științelor politice — și lansează întrebări deschise referitoare la dezvoltarea ulterioară a acestui sistem.

Publicat în Numărul 165 Citeşte mai mult