În ultima perioadă, discuția despre IA în IT a fost dusă foarte mult în zona de tooluri. Ce poate face Copilot? Cât cod poate genera un model? Cât de repede poate un developer să termine un task? Sunt întrebări valide, dar cred că ele acoperă doar o parte din schimbare.

Imaginați-vă că sunteți în anul 2017 (nimic accidental, atunci participasem la cursul de Algoritmi Fundamentali) și trebuie să implementați algoritmul quicksort în C sau în Python. Ce limbaj ați alege? Cum ați aborda problema? Vă gândiți să copiați codul de pe Stack Overflow? (Sau, mai ușor, de la colegii din anii mai mari.) Adresând aceleași întrebări aproape zece ani mai târziu, cunoaștem, cel mai probabil, răspunsul primit: „L-am implementat folosind Python” (cel oficial), „I-am spus unui LLM să îmi genereze un quicksort în cel mai ușor mod posibil” (cel neoficial, o abstracție a metodei Stack Overflow).

Dacă ați petrecut ceva timp construind agenți IA pregătiți pentru producție, probabil că v-ați confruntat cu o mare problemă de securitate legată de accesul la instrumente agentice. În arhitectura software clasică, avem limite clare și statice care separă codul executabil de datele brute introduse de utilizator. Dar atunci când construiți aplicații în jurul unui LLM, aceste limite devin inutile. LLM-urile procesează prompturile sistemului, contextul dinamic preluat și intrările nesigure ale utilizatorului în exact aceeași fereastră de context. Acest design face ca sistemele să fie extrem de vulnerabile la injectarea de prompturi: un atacator poate crea cu ușurință text de intrare care suprascrie instrucțiunile sistemului și deturnează motorul de raționament al modelului.

Cum alegem ce tip de tehnologii Azure vom folosi pentru soluția noastră (I)IoT? ȘI Azure e o opțiune de luat în seama pentru acest tip de soluții. Aceasta este tema acestui articol. Mai întâi, să vedem ce tehnologii sunt disponibile și, pe urmă, să găsim niște criterii pe care să le utilizăm pentru a clasifica aceste tehnologii.

Marco de Vivo este chimist computațional la Institutul Italian de Tehnologie unde ocupă funcția de Director Asociat în Științe Computaționale, fiind totodată coordonator al Laboratorului de Modelare Moleculară și Cercetare Medicamentoasă. În cadrul muncii de laborator, combină principii din domenii precum chimie computațională, chimie medicală, biologie structurală, date biochimice, date farmaceutice pentru a înțelege funcționarea enzimelor și pentru a crea molecule noi.

Complexitatea adăugată de IA schimbă atât modul în care se dezvoltă aplicațiile, cât și dinamica piețe. Am acoperit o mică parte din acest subiect alături de invitații noștri la panelul de discuții:

• Alex Popescu - Solutions Architect @ msg systems Romania,

• Cosmin Sandu - System Architect & Java Tech Lead @ P3,

• Alexandru Ilieș - Software Engineer @ msg systems Romania.

Trebuie să vă mărturisesc ceva: sunt parte a problemei. Am scris articole despre cum să construim skilluri IA, am ținut prezentări despre diferența dintre agenți și skilluri, despre MCP, despre pluginuri. Internetul este plin de astfel de conținut, iar o parte din acesta este al meu. Am devenit foarte buni în a răspunde la întrebarea „Cum să construiesc un tool IA customizat?" Dar nu am răspuns la întrebarea care contează cu adevărat: „Ar trebui să fac lucrul acesta?”

Agile a schimbat fundamental modul în care industria software gândește livrarea. Stand-upul zilnic, sprintul de două săptămâni, retrospectiva, fiecare practică a apărut dintr-o nevoie reală: cum menții coerența unei echipe, cum absorbi schimbarea fără să pierzi ritmul, cum creezi spațiu pentru îmbunătățire continuă. Timp de două decenii, modelul a funcționat remarcabil de bine. Contextul în care a fost creat, însă, se schimbă structural: IA-ul agentic și munca asincronă nu sunt doar unelte noi în același cadru, ci forțe care redefinesc premisele pe care Agile le-a luat ca date.

Documentație portabilă, iterație controlată și dezvoltare software asistată de IA. Când vorbim despre IA în programare, discuția ajunge foarte repede la cod. Cât cod poate genera? Cât de repede poate implementa un feature? Cât de mult ne poate crește productivitatea?