Știri
Știri din categoria Inteligență artificială
Inteligența artificială devine un factor esențial pentru randamente financiare în Europa și Orientul Mijlociu, conform unui studiu realizat de IDC și publicat în Lenovo Europe & Middle East CIO (Chief Information Officer) Playbook 2026. Companiile din aceste regiuni au trecut de la proiecte pilot la implementări la scară largă, datorită beneficiilor dovedite ale AI și așteptărilor de randamente financiare semnificative. Studiul indică un randament mediu de 2,78 dolari pentru fiecare dolar investit în AI.
Studiul arată că 57% dintre organizațiile din Europa și Orientul Mijlociu se află într-o fază avansată de adopție a inteligenței artificiale, însă doar 27% au implementat un cadru complet de guvernanță. Aceasta reflectă un dezechilibru între aspirațiile companiilor și nivelul lor de pregătire, determinat de factori precum calitatea datelor și complexitatea integrării.
În contextul în care Agentic AI devine prioritatea principală pentru CIO-uri în 2026, se estimează că 65% dintre organizații se concentrează pe extinderea utilizării acestei tehnologii. Cu toate acestea, doar 16% dintre organizații raportează o utilizare semnificativă a Agentic AI în prezent.
Piețele dezvoltate, precum Scandinavia, Italia și Marea Britanie, au depășit stadiul proiectelor pilot, concentrându-se pe implementări hibride și edge. În schimb, regiunile din sudul și estul Europei sunt la începutul călătoriei AI, în timp ce Orientul Mijlociu se remarcă printr-un ritm accelerat de adopție.
„În prezent, observăm rezultate clare ale proiectelor pilot și ale modelelor proof-of-concept în care au investit organizațiile, AI având un impact măsurabil în întreaga regiune”, a declarat Matt Dobrodziej, Președinte Lenovo Europa.
Arhitectura Hybrid AI este preferată de companii datorită protecției datelor și cerințelor avansate de securitate. Aproape 58% dintre companii optează pentru acest model, care combină cloud-ul public, cloud-ul privat și infrastructura on-premises. Această abordare permite o utilizare mai eficientă a AI, reducând decalajul dintre aspirații și impactul concret în activitatea de zi cu zi a organizațiilor.
Lenovo a lansat recent soluții precum Lenovo Agentic AI și Lenovo xIQ, care acoperă întregul ciclu de viață al agenților AI. Aceste soluții sunt susținute de Lenovo AI Library, facilitând reducerea riscurilor și accelerarea obținerii de valoare.
Lenovo își propune să facă AI accesibilă unui număr cât mai mare de companii și utilizatori, de la infrastructura enterprise la PC-uri cu AI. Această viziune, denumită „Smarter AI for All”, a fost prezentată la Lenovo Tech World de la CES 2026 și se aplică întregului portofoliu de produse Lenovo, inclusiv PC-uri și smartphone-uri.
Recomandate
Meta își leagă câștigurile de productivitate din AI de mai multă muncă, nu de timp liber , potrivit unei discuții interne relatate de HotNews , în care directorul tehnologic Andrew Bosworth a respins ideea ca eficiența adusă de inteligența artificială să se traducă în zile suplimentare de concediu pentru angajați. Într-o sesiune de întrebări și răspunsuri care a avut loc luna trecută, trei participanți au declarat pentru The Business Insider că un angajat l-a întrebat pe Bosworth dacă sporul de productivitate generat de AI ar putea fi transformat în beneficii pentru salariați, inclusiv prin reintroducerea programului „Meta Days” (câteva zile în plus de concediu), inițiativă anulată între timp. Bosworth a respins ferm această posibilitate și a argumentat că timpul economisit prin utilizarea AI ar trebui direcționat către dezvoltarea de produse noi și îmbunătățirea celor existente pentru utilizatorii platformelor Meta, invocând amploarea bazei de utilizatori. „Sper ca timpul suplimentar pe care îl câștigăm să fie folosit pentru a face și mai multe lucruri interesante pentru oamenii care folosesc produsele noastre în fiecare zi.” „Avem miliarde de utilizatori. Dacă am o oră în plus, știți ce fac cu ea? O investesc în asta.” În aceeași discuție, Bosworth a criticat insistența pe tema zilelor libere suplimentare, spunând că nu este o abordare bună pentru evoluția profesională și recomandând angajaților să-și „întrebe părinții” dacă aceasta este o strategie de carieră potrivită. De ce contează: AI ca instrument de intensificare a muncii, nu de reducere a programului Mesajul transmis intern indică o așteptare operațională: eficiența obținută prin AI nu este tratată ca un „dividend” pentru angajați (timp liber), ci ca o resursă care trebuie reinvestită în livrarea de produse. În practică, o astfel de poziționare poate însemna obiective mai ambițioase și un ritm de lucru mai intens, pe măsură ce AI reduce timpul necesar pentru anumite sarcini. Relatarea se bazează pe declarațiile a trei persoane care spun că au participat la sesiunea internă, potrivit The Business Insider. [...]
Piața chineză a roboților industriali cu „inteligență întrupată” intră în faza de comercializare accelerată în 2025 , cu o valoare estimată la 57,4 miliarde yuani (aprox. 36,7 miliarde lei), potrivit datelor IDC citate de IT之家 . Segmentul dominant este cel al aplicațiilor de „inteligență întrupată” construite pe roboți industriali existenți, evaluat la 36,2 miliarde yuani (aprox. 23,1 miliarde lei), semn că piața se mișcă mai degrabă prin integrare în fabrici decât prin înlocuirea rapidă a platformelor. IDC descrie „robotul industrial cu inteligență întrupată” ca un sistem destinat mediilor de producție, care combină modele de inteligență artificială, percepție multimodală (de exemplu, vedere), control robotic și corpul robotului, pentru a închide bucla „percepție–învățare–decizie–execuție” și a lucra autonom în scenarii industriale reale, inclusiv în interacțiune cu oameni și echipamente. Unde se duc banii: roboții industriali rămân vehiculul principal În 2025, IDC estimează că piața se sprijină în principal pe roboți cu forme variate folosiți pentru modernizarea liniilor și posturilor de lucru, cu obiectivul de a împinge producția spre mai multă flexibilitate și autonomie. În interiorul acestei piețe, aplicațiile bazate pe roboți industriali (36,2 miliarde yuani) includ, potrivit IDC: roboți colaborativi; roboți „compuși” (operațiuni mobile, tip „mobile manipulation” – platforme care se deplasează și manipulează obiecte); roboți cu mai multe articulații. Aceste soluții sunt livrate ca pachete integrate „hardware robotic + software inteligent + servicii pe industrie” și sunt deja folosite în sarcini precum alimentare/descărcare pe linie, inspecție de calitate, șlefuire și reparații, asamblare flexibilă și manipulare de materiale. Roboții umanoizi: încă în testare, dar cu o piață separată IDC separă explicit un al doilea segment: purtătorii noi de „inteligență întrupată”, în special roboții umanoizi, care ar ajunge la 21,1 miliarde yuani în 2025 (aprox. 13,5 miliarde lei). În această etapă, utilizarea este descrisă ca fiind concentrată pe implementări demonstrative, validare de scenarii și teste POC (proof of concept – proiecte pilot pentru a verifica fezabilitatea). Publicația notează că, deși umanoizii promit o adaptare mai bună la medii complexe și o formă mai generalistă, rămân în evaluare factori precum costul produsului, fiabilitatea, maturitatea de inginerie și eficiența reală în producție. Ce urmează: integrare în sistemele fabricii și presiune pe rentabilitate IDC anticipează că în următorii trei până la cinci ani piața din China va trece de la validări punctuale la extindere către aplicații la nivel de flux de producție. Direcțiile indicate includ: trecerea de la „inteligență pe un singur post” la „inteligență pe flux”, prin integrare mai profundă cu sisteme precum MES, WMS, ERP, PLC și platforme de internet industrial; accent mai mare pe „cunoaștere industrială” în modele (reguli de proces, mecanica echipamentelor, experiență operațională), nu doar pe volum de date; coexistența pe termen lung a mai multor tipuri de roboți, în funcție de sarcini; avantaj competitiv pentru companiile care pot construi un circuit complet de date: colectare → antrenare model → implementare industrială → feedback și optimizare. Un element cu impact direct asupra deciziilor de investiții este criteriul de rentabilitate: IDC spune că, în baza unui sondaj în rândul utilizatorilor, peste 80% dintre companiile de producție vor ca proiectele cu roboți industriali cu „inteligență întrupată” să își recupereze investiția în maximum doi ani. În consecință, soluțiile care se implementează rapid, rulează stabil și produc beneficii economice măsurabile ar urma să fie favorizate în piață. [...]
Aplicația Gemini a depășit pragul de 1 miliard de utilizatori lunari , consolidându-și poziția de produs cu cea mai rapidă creștere din istoria Google , potrivit Google Health . Pentru piață, miza nu este doar dimensiunea audienței, ci faptul că utilizarea se mută accelerat spre interacțiuni vocale, funcții multimodale (cameră, partajare de ecran) și automatizări în aplicații — adică spre scenarii care pot crește dependența de asistent și pot extinde utilizarea în activități de zi cu zi. Cum se schimbă utilizarea: voce, cameră și atașamente Datele prezentate indică o orientare puternică spre interacțiunea vocală și spre rezolvarea de probleme „în timp real”: 63% dintre utilizatori vorbesc direct cu Gemini , inclusiv un număr mai mare de utilizatori „doar voce”. Părinții ocupați sunt cu 43% mai predispuși să folosească vocea pentru sarcini cotidiene. 1 din 5 interacțiuni Gemini Live depășește vocea: utilizatorii folosesc fluxuri video live și partajare de ecran pentru rezolvare de probleme în timp real, popular mai ales la pasionații de bricolaj și la studenți. În zona educației, 38% dintre solicitările legate de școală includ un atașament , semn că utilizarea se bazează frecvent pe documente și materiale încărcate. Funcții cu impact operațional: creație de conținut și automatizări în aplicații Google indică două direcții care pot conta direct pentru productivitate și pentru utilizarea în mediul de afaceri: Gemini generează peste 150 de milioane de imagini pe zi , iar compania susține că funcțiile de creație (imagini, video și audio „într-un singur loc”) sunt folosite de micile afaceri pentru materiale precum cele de marketing. Pe Android, Gemini poate automatiza acțiuni în peste 40 de aplicații populare , inclusiv pentru sarcini precum rezervări sau comenzi. iOS și macOS: bază mare de utilizatori, intensitate mai ridicată pe Mac Pe ecosistemul Apple, Google raportează peste 100 de milioane de utilizatori activi pe iOS , iar utilizatorii „power” de macOS ar formula solicitări („prompturi”) de circa două ori mai des decât pe alte platforme. Ce urmează, în viziunea Google Compania spune că își propune să construiască „pentru următorul miliard” și să facă Gemini „cel mai personal, proactiv și puternic asistent”. În practică, datele publicate sugerează că direcția este extinderea utilizării dincolo de chat: spre voce, multimodal și automatizări, adică spre integrare mai profundă în fluxurile zilnice de lucru și viață. [...]
China accelerează trecerea la prognoze meteo cu AI, cu potențial de reducere a costurilor de calcul și de îmbunătățire a reacției la fenomene extreme , arată o analiză preluată de HotNews , pe baza unei relatări Reuters, în contextul monitorizării taifunului „Delfin”. Modelele dezvoltate în China – „Fengwu” ( Shanghai AI Laboratory ), „Pangu” (Huawei) și „Fuxi” (Universitatea Fudan) – sunt prezentate ca fiind printre puținele sisteme AI care pot genera prognoze mult mai rapid decât modelele convenționale, obținând rezultate similare sau chiar mai bune pentru anumiți indicatori de acuratețe. Miza operațională este directă: prognoze mai rapide, la costuri mai mici de calcul, care pot susține decizii mai bune în situații de risc. De ce contează: minute și kilometri care schimbă decizii în crize meteo În sezonul taifunurilor din Asia de Est, chiar și îmbunătățiri mici ale prognozelor de traiectorie pot ajuta autoritățile să se pregătească pentru inundații, să organizeze evacuări și să gestioneze perturbările de transport. În acest context, AI devine un „al doilea motor” care rulează alături de prognoza tradițională, nu un înlocuitor imediat. Cum diferă modelele AI de prognoza clasică Prognoza meteorologică tradițională se bazează pe modele numerice care rulează pe supercomputere și simulează procesele fizice din atmosferă. În schimb, modelele AI învață tipare din arhive mari de observații istorice și pot produce prognoze într-o fracțiune din timpul necesar sistemelor convenționale, ceea ce le face atractive în utilizare curentă, mai ales când timpul de reacție este critic. Competiția globală și poziționarea Chinei Ascensiunea prognozelor meteo bazate pe AI a deschis o competiție între companii de tehnologie, institute de cercetare și agenții meteorologice. La nivel global, sunt menționate și sisteme precum „GraphCast” și „GenCast” (Google), „FourCastNet” (susținut de Nvidia) și „AIFS” al Centrului European pentru Prognoze Meteorologice pe Termen Mediu. „Fengwu” a atras atenția după ce dezvoltatorii săi au susținut că a depășit „GraphCast” în aproximativ 80% dintre variabilele meteorologice evaluate și că a extins capacitatea de prognoză globală pe termen mediu dincolo de 10 zile. Limitele actuale: intensitatea furtunilor și încrederea în prognoze pe termen lung Deși AI câștigă teren ca instrument complementar, materialul notează că este puțin probabil ca aceste sisteme să înlocuiască în totalitate modelele tradiționale în viitorul apropiat. Motivul ține atât de performanță, cât și de validare: modelele AI sunt încă în urma prognozelor convenționale la predicția intensității unei furtuni și nu au fost testate pentru prognozarea unor evoluții climatice majore. Un exemplu de performanță operațională invocat este legat de taifunul „Delfin”: potrivit lui Sun Zhi, director tehnologic al Techwind (compania responsabilă de aplicațiile industriale ale „Fengwu”), sistemul ar fi prezis cu cinci zile înainte momentul și locul impactului pe continent, cu o marjă de eroare de 30 de minute și 30 km. „Pe măsură ce fenomenele meteorologice extreme devin tot mai frecvente, oamenii au nevoie de informații pentru a lua decizii – atât administrațiile locale, cât și guvernul național, dar și oamenii obișnuiți, fermierii și pescarii.” În practică, concluzia este una de tranziție: utilizarea simultană a prognozei bazate pe AI și a celei tradiționale va continua, pe măsură ce sistemele AI sunt rafinate și își construiesc credibilitatea prin testare și cercetare pe termen mai lung. [...]
Anthropic va introduce filigranarea textelor generate de modelele sale pentru a se alinia cerințelor europene de transparență , potrivit TechCrunch . Compania spune că măsura vizează inclusiv Claude și este legată de intrarea în vigoare, la 2 august, a „ EU AI Act’s Transparency Code ”, care cere marcarea conținutului generat sau editat de inteligență artificială astfel încât alte sisteme să îl poată identifica. Ce se schimbă operațional pentru utilizatori și dezvoltatori Anthropic afirmă, într-o pagină de suport actualizată, că toate modelele lansate după 2 august vor include automat tehnologie de filigranare atât pentru text, cât și pentru fișiere. Pentru fișiere, compania folosește standardul deschis C2PA (un set de specificații pentru atașarea de metadate de proveniență și autenticitate conținutului digital). Pentru text, Anthropic susține că filigranul „călătorește” odată cu conținutul: „Deoarece filigranul este parte din text, el va călători cu textul atunci când este copiat și lipit în altă parte și poate persista prin unele editări. Filigranarea va fi aplicată la nivel de model, ceea ce înseamnă că va fi prezentă indiferent din ce produs sau suprafață Claude provine textul”, se arată în pagina de suport. Compania spune că va extinde suportul și pentru modelele mai vechi și că filigranarea se va aplica în mai multe produse, inclusiv: Claude platform API, Claude, Claude Code, Claude Cowork, Claude Tag. Miza de reglementare: conformare și detectabilitate „de către alte sisteme” Codul de transparență asociat AI Act, intrat în vigoare la 2 august, impune ca marcarea conținutului generat/alterat de AI să fie realizată într-un mod detectabil de alte sisteme. În acest context, decizia Anthropic are un impact direct asupra modului în care conținutul produs cu Claude poate fi identificat în fluxuri de publicare, moderare sau verificare. Rămâne însă neclar câtă editare este necesară pentru a elimina filigranul din text. TechCrunch notează că a cerut clarificări companiei și va actualiza informația dacă primește un răspuns. Presiune mai largă în industrie TechCrunch mai arată că mai multe platforme accelerează introducerea marcajelor pentru conținutul generat de AI, atât pe fondul reacțiilor utilizatorilor, cât și pentru a reduce riscul de intervenții de reglementare. În același registru, publicația amintește că Suno a spus recent că va filigrana piesele create pe platforma sa, iar Substack a colaborat cu Pangram pentru a semnala conținutul generat de AI. Separat, alte companii – inclusiv Black Forest Labs, Google, Meta, Microsoft, OpenAI și Synthesia – au anunțat că aderă la codul UE. [...]
Modelul de uragane al DeepMind a câștigat timp operațional pentru prognoze, dar rămâne o „cutie neagră” și ridică o problemă practică: meteorologii îl pot folosi ca avantaj, fără să știe încă ce semnal fizic „vede” în date, potrivit Ars Technica . Modelul de inteligență artificială pare să extragă informație relevantă din date cu rezoluție mai mică și să o transforme în predicții mai timpurii despre intensitatea furtunilor, însă cercetătorii nu știu ce anume captează. „Este o cutie neagră la finalul zilei, dar asta le dă fizicienilor un semnal că se întâmplă ceva care nu era înțeles anterior”, spune Alet. Ce schimbă în munca de prognoză: mai multe scenarii, mai repede Spre deosebire de o prognoză singulară, modelul generează o plajă de scenarii posibile pentru o furtună în formare. Abordarea urmărește să surprindă efecte de tip „fluture” — situații în care o abatere mică poate produce schimbări mari ulterior — iar prognoziștii pot folosi aceste ieșiri împreună cu cele ale altor modele pentru a estima evoluția probabilă a sistemului. Un element operațional important este creșterea masivă a numărului de simulări: anul trecut modelul producea 50 de scenarii pe furtună, iar acum generează 1.000. „Asta este ceva ce, cu puterea noastră de calcul, pur și simplu nu putem face cu modelele numerice existente”, spune Musgrave. Limitarea-cheie: performanța nu garantează consistență, iar oamenii rămân esențiali Brennan descrie modelul DeepMind drept un instrument valoros, dar insistă că este doar unul dintre multe. El avertizează că rezultatele bune într-un sezon sau pentru o furtună nu înseamnă automat că același model va fi cel mai bun în sezonul următor. „Nu există nicio garanție că un model, pentru că a mers bine anul trecut sau a mers foarte bine pentru această furtună, va fi neapărat cel mai bun pentru sezonul următor sau următoarea furtună.” În plus, spune el, componenta umană rămâne critică: uraganul nu înseamnă doar traiectorie și intensitate, ci traducerea prognozei în impact — iar impactul este cel care ucide oameni. Ce urmează: modelele WeatherNext vor fi publicate ca open-source Google DeepMind a anunțat că va publica în regim open-source modelele WeatherNext folosite în sezonul uraganelor, astfel încât cercetătorii să le poată utiliza și îmbunătăți. Alet speră că deschiderea către comunitatea de cercetare va ajuta inclusiv la înțelegerea mai bună a modului în care funcționează cicloanele. Materialul citat de Ars Technica provine inițial dintr-o relatare publicată de Wired . [...]
