Diferitele piste ale evenimentului din a doua zi au aprofundat problemele omniprezente care afectează implementările AI. Sesiunile din cadrul pistelor Enterprise AI Implementation, ROI și Adoption au pornit de la proiectele pilot eșuate și au încercat să identifice cauzele din spatele proiectelor care nu avansează. S-au oferit o mulțime de sfaturi valoroase pentru organizații, cu sesiuni despre focalizarea AI agentic pe domenii specifice de business, construirea unor fundații de date pregătite pentru agenți (planificarea succesului sub capotă) și realitățile taxării bazate pe token-uri asupra finanțelor companiei.
La nivel de infrastructură, au avut loc discuții mai aprofundate despre dacă companiile ar trebui să cumpere sau să construiască infrastructura fizică pentru proiectele lor AI și care sunt cele mai bune modalități de a crea un ROI durabil pentru proiectele de date și AI, atunci când toți factorii multipli sunt luați în considerare în mod corespunzător.
În proiectele în care implementările AI se blochează, problema centrală poate fi rezumată prin conceptul de „copilot personal”. Acesta funcționează bine la biroul unui singur angajat și pentru fluxurile sale individuale de lucru, dar nu se scalează cu adevărat la un întreg departament – ca să nu mai vorbim de o întreagă companie. Multe companii raportează că au bugetul necesar pentru a începe astfel de experimente AI la nivelul unui singur utilizator și, de obicei, obțin rezultate excelente. Când acel utilizator este un executiv din C-suite, o eficiență obținută personal tinde să crească entuziasmul în jurul companiei, ceea ce trebuie considerat un aspect pozitiv. Dar tranziția de la acest punct la o schimbare semnificativă în întreaga afacere este locul unde multe organizații își întâlnesc propriile lupte și blocaje.
Aici a fost miezul activităților din ziua a doua pe podeaua expoziției și pe numeroasele scene de la San Jose McEnery Convention Center. În ciuda utilizării unor termeni precum „blocat” și „dificil de scalat”, pe scena Cyber Security and Cloud Expo, vorbitorii au citat viteza cu care companiile și organizațiile adoptă sistemele AI agentice drept cauză a unui „decalaj de viteză”. Acolo unde implementările AI au succes, ele câștigă tracțiune rapid! Dar problemele de securitate și guvernanță apar atunci când unitățile de business adoptă AI generativ mai repede decât poate echipa de securitate să guverneze și să asigure siguranța întreprinderii.
Ca o sabie cu două tăișuri, AI poate fi considerată o forță care schimbă și poate îmbunătăți atât atacul, cât și apărarea în domeniul securității cibernetice. Există probleme create intern de agenți nelimitați și modele de limbaj mari, plus adăugarea în arsenalul atacatorilor a uneltelor de scanare AI care pot identifica potențiale vulnerabilități. De asemenea, frecventă în discuțiile de tip round-table și în discursurile principale a fost tema mai veche a shadow IT, acum prezentată sub noua sa formă: shadow AI. Dacă angajații plasează materiale sensibile în instrumente neautorizate, de exemplu, sau dacă sistemele AI aprobate sunt prost delimitate și gestionate, atunci suprafața de atac se poate extinde fără ca echipa de securitate cibernetică să fie măcar conștientă de acest lucru.
Prin urmare, guvernanța datelor și supravegherea sistemelor devin mai interconectate ca niciodată – acesta a fost mesajul atât din partea pistelor de securitate cibernetică ale expoziției, cât și din elementele de Cloud și Big Data. Pentru funcțiile pure de securitate cibernetică, zero trust a fost prezentat ca un răspuns la adoptarea necontrolată a AI în afara auspiciilor echipelor de securitate cibernetică – adoptarea poziției de „negare implicită” atât pentru oameni, cât și pentru mașini. Dovada identității și a nivelurilor de privilegii trebuie să se aplice și serviciilor și agenților; astfel, fluxurile de lucru automatizate sunt supuse acelorași modele de permisiuni ca orice alt element din stiva IT.
A doua zi a TechEx America de Nord nu a fost cu siguranță o respingere a ambițiilor AI ale factorilor de decizie – rolul AI și chiar al agenților erau lucruri acceptate ca fapte printre vorbitori, lideri de opinie și delegați la eveniment. Dar au existat detalii și considerații prezentate de reprezentanți din diferite industrii și funcții de business, fiecare având contribuții pozitive și perspicace. Fiecare și-a pus pe masă atât preocupările, cât și entuziasmul, adăugând la discuțiile despre implementarea AI în 2026. Și a existat încă mult entuziasm în multe zone ale sălii de conferințe.
Roboții umanoizi prezenți au fost o sursă de mare entuziasm (toată lumea pare să iubească un android simpatic!), dar, mai pragmatic, noua pistă Physical AI a atras unele dintre cele mai mari audiențe ale expoziției. Mai mulți delegați din afara pistei au citat codarea software ca fiind locul care a produs primele rezultate pozitive din utilizarea modelelor de limbaj mari în medii profesionale. Și din multe părți a venit și opinia că sistemele fizice automatizate vor fi următorul segment industrial care va beneficia de munca concertată în jurul noilor modele și a aplicațiilor lor practice.
Modelele AI din centrul AI-ului fizic de ultimă generație este puțin probabil să fie LLM-uri (deși acestea vor fi utile dacă dispozitivele sunt concepute pentru a interacționa cu oamenii) și, pe măsură ce astfel de modele se dezvoltă și ies din fazele de cercetare, seria TechEx Events va fi prima care le va prezenta și arăta cum pot funcționa viabil în contexte de business.
Evenimentul din acest an a inclus o injecție binevenită de codare pragmatică, cu sesiuni practice de învățare care au ghidat participanții prin crearea propriilor modele AI agentice, cu lecții despre cum agenții se pot îmbunătăți singuri, direct din instanțe interactive Google Colab. TechEx Learning Hub a prezentat, de asemenea, ateliere de la Nvidia și popularul Google Hackathon, cu cursanți de la cei care aveau nevoie de o introducere într-un IDE până la cei care aveau deja abilități software bine dezvoltate.
Punerea în practică a cunoștințelor este scopul acestui eveniment, fie că este vorba de factori de decizie din C-suite care învață lecții sau de ingineri care își perfecționează abilitățile. Pe măsură ce AI enterprise continuă să evolueze, evenimente precum TechEx oferă o platformă esențială pentru a naviga provocările și a valorifica oportunitățile.
De ce este important:
Acest articol evidențiază provocările reale cu care se confruntă companiile în implementarea AI la scară largă, de la blocajele de scalare a proiectelor pilot până la riscurile de securitate generate de adoptarea rapidă a AI-ului agentic. Înțelegerea acestor obstacole și a soluțiilor propuse (precum zero trust, guvernanța datelor și infrastructura adecvată) este crucială pentru orice organizație care dorește să evite „cimitirul AI” și să obțină un ROI durabil. De asemenea, emergența AI-ului fizic și a roboților umanoizi semnalează următoarea frontieră tehnologică, iar evenimentele precum TechEx sunt vitale pentru a rămâne la curent cu tendințele și cele mai bune practici.
