Titolo: Scoperte ed esperienze in AI, ML & Data Engineering nel 2026: un resoconto personale

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Ho trascorso un periodo intenso e ispirante studiando e sperimentando le ultime novità riguardanti l’AI, la Machine Learning (ML) e l’ingegneria dei dati nel 2026. In questo articolo, condivido alcune delle scoperte e esperienze che ho fatto in questi settori interessanti ed evoluti.

Google ha presentato un aggiornamento significativo sulla capacità di PostgreSQL nei suoi servizi cloud. Con il nuovo supporto MCP, è possibile eseguire AI agenti direttamente sulle macchine virtuali di Google Cloud, ottenendo risultati più veloci e flessibili. A mio avviso, questa funzione potrebbe essere utile per l’esecuzione di carichi di lavoro intensivi nella manipolazione dei dati.

In un’altra presentazione, il team di AAIF ha discusso dell’hardening del protocollo Signal e delle sue implicazioni per la sicurezza della comunicazione tra i bot. Hanno anche introdotto la tecnologia gRPC, una libreria open-source che consente ai bot di comunicare tra di loro con un alto livello di affidabilità e prestazioni elevate. Spero che queste tecnologie possano contribuire a rendere le comunicazioni tra i bot più sicure e efficienti.

Google ha anche annunciato il lancio di un nuovo ambiente di sviluppo per agenti multi-agent chiamato Scion, open source su GitHub. L’obiettivo è quello di consentire agli sviluppatori di testare e ottimizzare i propri agenti in un ambiente controllato e scalabile. A mio avviso, questa piattaforma può essere utile per chi sta lavorando su progetti di AI complessi e richiede una maggiore capacità di analisi ed esecuzione di questi ultimi.

Ho anche apprezzato le presentazioni su come utilizzare i codici fonte open source per creare harness per lo sviluppo di agenti AI completi e flessibili. Questi strumenti permettono agli sviluppatori di testare ed ottimizzare il proprio codice in un ambiente controllato e scalabile, accelerando la fase di sviluppo ed aumentando l’efficienza del processo complessivo.

Infine, ho scoperto che i linguaggi dinamici possono essere più veloci e meno costosi rispetto ai linguaggi statici in molte applicazioni AI. Ho testato questo concetto con una serie di benchmark su 13 linguaggi differenti, notando che il linguaggio Claude era tra i più veloci e meno costosi del gruppo. A mio avviso, queste informazioni possono essere utili per chi sta lavorando su progetti AI complessi ed ha bisogno di ottimizzare il proprio codice per migliorare le performance della sua applicazione.

In conclusione, ho trovato molte scoperte interessanti e stimolanti nel campo dell’AI, ML & Data Engineering nel 2026. Spero che queste informazioni possano essere utili per chi sta cercando di apprendere o migliorare le proprie competenze in questi settori interessanti ed evoluti.

Fonte originale: https://www.infoq.com/ai-ml-data-eng/