În era digitală, datele sunt noul „aur” pentru companii, însă explozia surselor de date și diversitatea acestor informații generează frecvent haos și complexitate. Astfel, valoarea lor reală nu stă în cantitate, ci în modul în care acestea pot fi transformate rapid, sigur și fiabil în informații. Platforma Databricks, lider global în domeniul procesării datelor, propune arhitectura Medallion drept standard în gestionarea datelor moderne. Această abordare structurată pe niveluri (Bronze, Silver și Gold), ușurează procesul automatizat de curățare, agregare și analiză a datelor, asigurând calitatea și guvernanța acestora.

Dacă folosim taxonomia Microsoft, ne aflăm în al treilea val al AI, definiția (tradusă) a acestui val de la Google fiind: „Sisteme autonome capabile să ia inițiativa, să stabilească obiective, să planifice acțiuni complet și să se adapteze pentru a obține rezultate fără supraveghere umană constantă.” Pe scurt, Agentic AI. Agentic AI sau nu este cuvântul la modă și, conform știrilor, va înlocui oamenii din toate domeniile. Suntem în IT, am auzit despre vibe coding și copiloți (agentici) ca developeri, dar cum rămâne cu arhitecții?

La sfârșitul anului 2025, mai multe incidente de securitate la nivelul aplicațiilor au evidențiat modul în care slăbiciunile de proiectare pot duce la breșe care implică riscuri mari. De la un bug de execuție de cod la distanță într-un framework web popular, până la un vierme de tip supply chain cu auto-răspândire, fiecare incident a scos în evidență o categorie distinctă de vulnerabilitate software. Acest articol analizează trei cazuri notabile din noiembrie și decembrie 2025 – React2Shell, viermele npm „Shai-Hulud” și o vulnerabilitate XXE în Apache Tika – rezumând ceea ce s-a întâmplat, ce slăbiciune a fost exploatată și cum o arhitectură sau un design mai bune ar fi putut preveni sau limita problema. În final, extragem principii comune și practici de dezvoltare securizată adresate arhitecților, dezvoltatorilor și inginerilor de securitate. 

În companii, menținerea calității codului între proiecte și echipe reprezintă o provocare fundamentală care necesită un efort semnificativ. Costul tiparelor inconsistente, al erorilor subtile, al codului inutil și al stilurilor arhitecturale divergente crește rapid. Deși documentația, revizuirile de cod și respectarea „celor mai bune practici” ajută la atenuarea acestor probleme, ele se bazează în mare măsură pe atenția umană și sunt adesea primele care se erodează sub presiunea livrării.

Inteligența artificială se poate folosi în colectarea și interpretarea datelor aplicațiilor. Se generează, astfel, fluxuri ale utilizatorilor bazându-se pe secvențele tipice de navigare, obținute din capturile de jurnale de aplicație, telemetrie și datele de sesiune ale utilizatorilor.

Inteligența artificială a intrat firesc în conversațiile de zi cu zi, de la sălile de ședință până la discuțiile târzii din grupurile de prieteni. Dar în cursa globală de a construi „următorul model revoluționar”, sărim adesea peste întrebarea mai importantă: construim sistemele potrivite pentru clienții noștri sau doar pe cele care sună impresionant?

Cum se integrează AI-ul în fluxul de lucru al unui programator și ce putem automatiza. Sunt câteva din temele panelului nostru de discuție. Alături de mine au fost:

• Alin Turcu - Data & AI Engineering Director @ Cognizant,

• George Todoran - Principal AI Architect @ BMW TechWorks Romania,

• Alexandru Colta - Test Lead @ Cognizant,

• Radu Tut - Consulting Lead @ Automatify.

În 12-13 Noiembrie a avut loc cea de-a 13-a ediție a IT Days. Tema din acest an a fost #CreateNewWorlds. Cei aprox. 1400 de participanți și alții 100 online au putut urmări prezentările 80 de speakeri proveniți din plan local/ național și internațional. În rândurile de mai jos, gazdele fiecărei scene și-au exprimat impresiile lor cu privire la acest eveniment.

Pe măsură ce instrumentele bazate pe inteligență artificială devin tot mai prezente în procesele de dezvoltare software, calitatea codului generat automat devine un subiect esențial. În acest articol explorăm metodele prin care am îmbunătățit acest cod, făcându-l mai robust, mai clar și mai ușor de integrat. Ne vom baza pe experiența practică și vom evidenția punctele forte ale acestor instrumente, limitările lor, dar și strategiile pentru a le reduce efectul asupra codului generat. Vom pune în balanță furnizarea de context în mod exhaustiv cu împărțirea unei probleme în părți mai mici, scoțând în evidență efectul asupra nivelului de încredere al echipei în aceste instrumente.