Mengetahui perbedaan antara switchboard dan switchgear dapat menjadi tantangan. Keduanya adalah alat distribusi dan proteksi listrik. Bahkan terminologi yang digunakan untuk menggambarkan mereka serupa. Anda perlu mengetahui mana yang tepat untuk aplikasi Anda untuk mengurangi gangguan, melindungi t

Dalam tap testing, palu terukur digunakan untuk merangsang sebuah struktur dan mengukur respons getaran dengan transduktor, seperti accelerometer. Tujuan dari tes ini adalah untuk mengidentifikasi frequency response function (FRF) untuk struktur mekanis yang dipilih. Dengan FRF, kita dapat menghitun

Programmable Logic Controllers tidak hanya digunakan untuk memberikan informasi tentang tingkat sinyal. Mereka juga dapat menangkap dan menganalisis data, tergantung pada penggunaan pengontrol. Penggunaan paling dasar dari PLC, pengambilan sinyal, memungkinkan pengguna untuk menangkap dan mencatat s

Di UiPath, kami telah hidup dengan pola pikir agen selama beberapa waktu. Kami tidak hanya membangun demo; kami membangun agen yang dikirim, menskala, dan bertahan di tengah kekacauan enterprise nyata. Jika Anda pernah memasang LLM ke produksi, Anda tahu: bukan prompt yang pecah. Ini adalah segala s

Pemimpin bisnis di bawah tekanan untuk melakukan lebih dengan lebih sedikit—lebih cepat dari sebelumnya. Namun organisasi menghadapi lanskap proses yang semakin kompleks yang melintasi departemen, sistem, dan alur kerja. Dan sementara proses mungkin terlihat rapi di kertas, dalam kenyataan mereka pe

Model reasoning berkembang, tetapi produksi masih sulit Model reasoning telah berkembang dengan cepat. Sistem sekarang dapat memparsing dokumen, menulis kode, dan membuat penilaian yang sebelumnya berada dalam ranah penelitian. Namun meskipun kemajuan ini, sebagian besar inisiatif AI masih kesulitan

Saat enterprise bergerak menuju agentic AI, pemimpin bertanya pertanyaan mendesak: Siapa yang akan membangun, menyebarkan, dan mengoperasikan AI agen di seluruh bisnis? Laporan 2025 State of the Agentic Automation Professional menunjukkan aset yang jelas dan seringkali tidak diakui yang sudah ada di

Dengan agentic AI yang mengaugmentasi tester, saya melihat tester mulai bergerak naik rantai nilai: saya melihat mereka menghabiskan lebih banyak waktu untuk memikirkan apa yang harus diuji dan mengapa, daripada hanya bagaimana. Saya melihat mereka memikirkan lebih banyak tentang sistem, pengguna, d

Anda mungkin memasuki tahun 2026 dengan pikiran “Okay, ini adalah tahun saya akhirnya mendapatkan AI untuk benar-benar bekerja untuk bisnis saya.” Namun, dengan kemunculan AI agen dan inovasi AI yang bergerak lebih cepat dari sebelumnya, semakin sulit untuk tetap mengikuti. Dan Anda tidak sendirian.

Saat otomatisasi agen semakin momentum, organisasi semakin bertanya di mana intelligent document processing (IDP) berada di dunia agen, dan apakah AI agen dapat menggantikannya. Jawaban singkat adalah tidak, tetapi jawaban yang lebih menarik adalah mengapa. AI agen yang didukung oleh large language

Selama tahun terakhir, hampir semua percakapan yang saya miliki dengan rekan chief information security officer (CISO) berputar di sekitar tegangan yang sama: bagaimana kita membawa Agentic AI ke enterprise tanpa meningkatkan risiko? Baru-baru ini, co-founder dan CEO UiPath Daniel Dines menulis “ent

AI agen bergerak dari demo ke beban kerja produksi yang menyentuh data nyata, sistem nyata, dan hasil bisnis nyata. Menurut laporan G2s 2025 AI Agents Insights, 57% perusahaan sudah memiliki AI agen yang berjalan dalam produksi, sinyal jelas bahwa ini tidak lagi eksperimental. Namun dengan penyebara

Kemajuan dalam performa model (misalnya, Claude Opus 4.6s hybrid reasoning dan one-million-token context window) dan kemajuan dalam desain agent harness (perangkat perencanaan, penggunaan sistem file, keterampilan, dan guardrails) berarti proses bisnis kritis, sebelumnya di luar cakupan AI agen, sek

AI sedang mengubah dinamika pengiriman perangkat lunak. Kode dibuat lebih cepat, diubah lebih sering, dan dipush melalui lanskap aplikasi yang semakin kompleks. Perubahan ini mengangkat pertanyaan baru bagi tim kualitas: bagaimana Anda menjaga kecepatan tanpa kehilangan kontrol? Banyak kemampuan AI

Pemimpin enterprise telah menghabiskan dua tahun terakhir membangun kasus untuk agentic AI. Proof of concepts. Pilots. Demo internal yang memukau ruangan. Dan banyak dari pekerjaan itu telah menjanjikan. Namun apa yang saya terus dengar dari pelanggan adalah jurang antara pilot AI yang bekerja dan p

Pengujian performa memiliki masalah branding.Di suatu titik, pengujian performa menjadi domain para spesialis, orang yang berbicara dalam persentil, menyesuaikan thread pool, dan bergabung dengan proses dua minggu sebelum go-live. Model itu pernah bekerja. Sekarang tidak lagi. Aplikasi modern merent

Industri yang tightly regulated kesulitan untuk melarikan diri dari jebakan pilot agenic AI. Misalnya, sementara 78% asuransi P&C telah mengadopsi AI terbaru, hanya 4% yang telah menskalakannya di seluruh operasi klaim dan hanya 27% yang mencoba transformasi klaim dari ujung ke ujung. Klaim, tempat

Dalam beberapa tahun terakhir, pengenalan AI telah meningkatkan kekuatan dan dampak otomatisasi enterprise, memungkinkan kita untuk berusaha mencapai efisiensi dan produktivitas yang semakin besar. Pada saat yang sama, proses-proses yang didayagani oleh otomatisasi ini juga telah bertambah kompleks.

McKinsey memprediksi bahwa AI akan menjadi penggerak besar dari produktivitas global. PwC mengestimasi bahwa AI dapat berkontribusi hingga 15,7 triliun dolar AS bagi ekonomi global pada tahun 2030. Banyak pemerintah di seluruh dunia telah mengakui hal ini dan mengambil langkah untuk memaksimalkan da

Model AI baru seperti DeepSeek R1 menjanjikan besar tetapi mengangkat pertanyaan kritis tentang tata kelola, keamanan, dan menghindari keterikatan vendor. UiPath percaya perusahaan dapat mencapai inovasi dan keamanan tanpa kompromi. Dalam artikel ini, saya akan berbagi pemikiran saya tentang rilis D