L'AI & Data Summit Malaysia 2026 offre ai partecipanti spunti pratici, casi d'uso reali e prospettive di esperti su come costruire organizzazioni pronte per l'IA, conformi alle normative, resilienti e proiettate verso il futuro.
L'AI & Data Summit Malaysia 2026 è l'evento di punta in Malesia per i leader aziendali e tecnologici che si trovano ad affrontare la prossima fase della trasformazione digitale del Paese. Riunendo imprese, responsabili politici e innovatori, il summit si svolge in un momento cruciale, in cui l'adozione dell'IA sta accelerando e le nuove normative stanno ridefinendo la gestione dei dati e dell'IA nei diversi settori.
Attraverso interventi di relatori di spicco, tavole rotonde e dimostrazioni tecnologiche, i partecipanti acquisiranno le conoscenze e i contatti necessari per muoversi con sicurezza nel panorama malese dell'IA e dei dati e per sbloccare la prossima ondata di crescita sostenibile basata sull'intelligenza artificiale.
Il successo dell'IA dipende dall'accesso a dati affidabili e ben gestiti. In questa sessione, scoprirai come Sovereign AI Lakehouse di Rocket unisce dati strutturati, semi-strutturati e non strutturati attraverso un livello semantico unificato che rende le informazioni aziendali pronte per l'IA senza spostarle o duplicarle.
Scopri come le organizzazioni possono mantenere la piena sovranità dei dati, ridurre la complessità e fornire alle applicazioni di intelligenza artificiale un contesto aziendale ricco, mantenendo al contempo il controllo su dove risiedono i dati.
Esploreremo inoltre come la fissazione dei prezzi, la riduzione del consumo di token LLM e l'apprendimento automatico integrato nell'hardware standard creino una base pratica, sicura ed economicamente vantaggiosa per l'IA in ambito produttivo nei settori altamente regolamentati.
Rocket® EVA™
Rocket EVA™ offre una diagnostica end-to-end precisa per i sistemi principali tramite una piattaforma di intelligenza artificiale basata su agenti. L'implementazione semplificata e le integrazioni aperte collegano i sintomi direttamente al codice, riducendo la complessità senza interrompere i sistemi esistenti.
Dal progetto pilota alla produzione: il piano di preparazione all'IA per l'infrastruttura dati ibrida.
Sfruttare i dati dei mainframe per analisi più rapide, intelligenti e basate sull'intelligenza artificiale.
