Shardul Chiplunkar représente les doctorants à l'EPFL; réduit le stress des doctorants

Shardul Chiplunkar représente les doctorants à l’EPFL; réduit le stress des doctorants «Représenter mes pairs me permet d’agir ici et maintenant» - EPFL «Représenter mes pairs me permet d’agir ici et maintenant» Voulez-vous vraiment importer cet article dans ? Cet article sera envoyé à ses abonné·es. Shardul Chiplunkar - 2026 EPFL Shardul Chiplunkar est en quatrième année de thèse à la Faculté informatique et communications. Très engagé dans la représentation des doctorantes et doctorants, il partage pour la série «Mind to Mind» des réflexions inspirantes sur la gestion du stress et les grands enjeux de notre époque. ...

August 7, 2026

EuroHPC User Days 2026 finden in Dublin statt

EuroHPC User Days 2026 finden in Dublin statt EuroHPC User Days 2026 | 22.-24. September 2026 - ZEUSS - Zentrale EU-Serviceeinrichtung Sachsen EuroHPC User Days 2026 | 22.-24. September 2026 Lassen Sie sich die EuroHPC User Days vom 22. Bis 24. September 2026 in Dublin nicht entgehen. Sichern Sie sich jetzt die Teilnahme, um mehr über erfolgreiche EU-Projekte zu erfahren, die europäische HPC-, Quanten- und KI-Supercomputer-Ressourcen genutzt haben, die Services von EuroHPC Joint Undertaking kennenzulernen und mit Akteur:innen der High-Performance-Computing-Community in Kontakt zu treten. ...

August 7, 2026

EuroHPC User Days learn about EU projects using HPC, quantum computing, and AI in Dublin

EuroHPC User Days learn about EU projects using HPC, quantum computing, and AI in Dublin EuroHPC User Days 2026 | September 22-24, 2026 - ZEUSS – EU Service Saxony EuroHPC User Days 2026 | September 22-24, 2026 Join the EuroHPC User Days on September 22-24, 2026, in Dublin to learn about successful EU projects that have used European HPC, quantum computing, and AI supercomputing resources, the various services provided by EuroHPC Joint Undertaking, and to connect with stakeholders from the high-performance computing community. ...

August 7, 2026

EU oppdaterer KI-forordningen i Brussel; innført forbud mot ikke-samtykkede intime deepfakes

EU oppdaterer KI-forordningen i Brussel; innført forbud mot ikke-samtykkede intime deepfakes EU endrer KI-loven | BI EU har oppdatert og «forenklet» KI-forordningen før den har trådt i kraft fullt ut. Hva er det som foregår? Like før Europaparlamentets sommerferie stemte 423 parlamentarikere for den såkalte «digitale Omnibus for KI» og de nye reglene trer i kraft allerede fra og med august. Teknisk sett er det tale om en lov som endrer EUs KI-forordning. Ja, nettopp den loven som ble vedtatt for litt over to år siden og rost som en av de første KI-lovene i verden og som Norge nå er i gang med å implementere. ...

August 7, 2026

Fogel Law Group uses IBM watsonx via TrilliCom to accelerate loan-file reviews in the United States; 4-6 hours saved

Fogel Law Group uses IBM watsonx via TrilliCom to accelerate loan-file reviews in the United States; 4-6 hours saved How Fogel Law Group cuts legal document review from hours to minutes with IBM watsonx IBM business partner TrilliCom uses IBM watsonx®, IBM Cloud® and IBM data governance technology to help Fogel Law Group organize and review complex loan files in minutes. It also provides lawyers with relevant answers that include citations and adds secure lender portals without deploying separate infrastructure for each client. Commercial real estate and lending transactions produce large, complicated packages of documents. The supporting files can contain scans, tables and records that describe relationships between borrowers, guarantors, property owners, lenders and other legal entities. Before assessing a transaction, an attorney needs to find the relevant language, identify missing documents and verify that the package meets the lender’s checklist. Fogel Law Group, a US law firm focused on commercial lending and real estate transactions, needed to accelerate that work without compromising accuracy or diminishing the client experience. IBM partner TrilliCom addressed the problem with the File Review Agent (FRA), a branded deployment of its TRC AI Platform. FRA ingests and classifies documents, applies configurable checklists, answers questions with citations and tracks each review. Attorneys can now run compliance reviews on complete document sets in minutes instead of hours, dramatically improving efficiency. Retrieval is designed for sub-second latency across thousands of loan documents per transaction. Missing document detection flags gaps before attorneys begin review, while document Q&A compresses initial due diligence by enabling attorneys to ask targeted questions. FRA also uses a multi-tenant architecture: one shared application serves multiple customers while keeping each lender’s data and configuration isolated. New lender portals can be added through tenant configuration rather than deploying new infrastructure. Both the File Review Agent and the underlying deployment platform scale as workloads and clients increase, supporting growth and white-label deployments with complete data isolation. This post examines the review workflow, follows a document through the architecture and shows how IBM watsonx, IBM Cloud and IBM data governance technology divide the work. Before FRA, attorneys reviewed each loan package manually, requiring 12–16 hours of preparation work before substantive legal work begins. They searched across documents for relevant facts and missing files, compared the contents with lender requirements and reconciled names and other entities across records. Automating document acquisition and quality checks can save four to six hours on that manual step alone and improve process performance by 30% to 40%. Attorneys receive complete, validated documents with the required metrics already displayed, compressing much of the pre-review work from hours into minutes while supporting the stricter compliance and governance requirements of SBA lending. With FRA, legal teams configure checklists around lender requirements and loan stages, including whether documents exist, meet quality thresholds or contain matching entities. FRA stores the configuration in a PostgreSQL relational database, enabling teams to update checklists, document classes and review statuses without rebuilding the application. FRA then applies the checklist to indexed loan documents. For each item, it retrieves relevant passages and asks watsonx.ai® to generate a scored answer with source references. The scores can represent the completeness of financial document packages and suggest that further vetting of a borrower is required. Although RAG does not guarantee accuracy, citations let an attorney inspect the evidence and approve or challenge the result rather than accept an unsupported response. For work outside the checklist, attorneys can ask free-form questions about clauses, obligations or relationships through the same document index. TrilliCom designed FRA as a set of connected services for document intake, AI processing, workflow orchestration, storage and security. This modular design enables compute-heavy tasks, including ingest and processing, to run independently of user interactions and other tasks. It also enables multiple operations to be performed in parallel. IBM technologies provide the foundation for processing, retrieving and governing the information throughout the workflow. The architecture diagram organizes the deployment into five domains: users and legal workflows, the FRA application and Legal Research Agent (LRA) services, the document intelligence and agent pipeline, the governed IBM Cloud foundation and verified operational outcomes. The processing path moves from document upload through parsing, embedding and indexing, orchestration, retrieval and answer generation. Separating those responsibilities lets each service scale, fail or change without making the entire review workflow a tightly coupled application. In the first column, Fogel Law Group attorneys and legal staff use a branded, isolated portal for each of their lender clients. In each client’s bespoke environment, Fogel staff upload scanned PDFs, digital files, tables and mixed-format document packages, then start a checklist compliance review, check for missing documents or ask free-form questions. The interface returns scored answers with citations, workflow status and history, while logged actions preserve a traceable record for audit and enable reconstruction of how a conclusion was reached. The application layer controls how attorneys use the File Review Agent and how each request moves through the system. Attorneys work through a graphical user interface, while a secure backend-for-frontend proxy sends authorized requests to a FastAPI backend. The backend manages document ingestion, research, question-answering, background processing, retries and logging. TrilliCom’s Legal Research Agent services connect the user interface, document systems and specialist AI agents. PostgreSQL stores the structured data needed for each review, including lender-specific checklists, document categories, workflow status and audit records. Each lender is treated as a separate tenant, helping keep its data and settings isolated. Documents and vector indexes are stored separately from workflow data, making access controls easier to manage. PostgreSQL also limits request volumes for each tenant to help protect system performance. When documents enter the system (the third column in the diagram), Docling for IBM watsonx prepares them for AI processing. It uses optical character recognition or OCR, to convert scanned pages into machine-readable text. It also identifies page layouts, extracts tables and breaks large files into smaller sections that are easier to search. Watsonx.ai then creates embeddings, which help the system identify passages with similar meaning. It also supports document classification, entity extraction and source-grounded answer generation. Watsonx.data®, together with the Milvus vector database, indexes the document sections and enables semantic search, helping the application find the evidence most relevant to a checklist item or attorney question. IBM watsonx Orchestrate® coordinates specialist agents for tasks such as document classification, checklist review, question-answering and missing-document detection. When an attorney submits a question, retrieval and reasoning agents search the indexed content through retrieval-augmented generation or RAG. The result is returned with citations, allowing the attorney to review the supporting evidence. In simple terms, the process is: parse the document, create embeddings, index the content, route the task, retrieve the evidence and generate a cited answer. Document and AI processing run in the background, so the portal remains responsive while the backend tracks progress, retries recoverable tasks and returns completed results. IBM technologies also provide the storage, runtime and security foundation. IBM Content Manager OnDemand and IBM Cloud Object Storage store incoming files and support auditable retention. IBM Guardium® monitors access to sensitive data, helps enforce security policies and supports audit readiness. IBM Cloud Code Engine runs the containerized services and manages scaling, health checks and software updates. Multifactor authentication, encrypted keys, file validation and access controls provide enhanced protection. Together, these components support practical outcomes for Fogel Law Group. Semantic search and source citations help attorneys move quickly from a question to the relevant evidence. Background processing keeps the portal responsive during complex reviews. Tenant-specific controls help separate lender data, while the shared infrastructure allows the firm to add new lender portals without creating a separate technology environment for each one. As a result, checklist reviews that once took hours can now be completed in minutes. Missing documents can be identified before substantive review begins, while citations and logged AI interactions provide a traceable record of how each result was produced. The architecture supports faster review, greater transparency and a more scalable way to serve lender clients. The largest user-facing benefit is the reduction in time that Fogel Law Group devotes to locating information and checking whether it’s complete. Checklists define what must be evaluated and workflow state shows what remains. RAG supplies relevant evidence for language-model answers. Attorneys can move from a score or summary to the underlying passage, which supports faster review without removing professional judgment from the decision. For both TrilliCom and Fogel Law Group, configuration-led deployment improves total cost of ownership (TCO). Branding, credentials, email settings, workflows and checklists can vary by tenant while the underlying services remain shared. This approach enables Fogel Law Group to onboard another lender without duplicating infrastructure. TrilliCom can apply the same document-processing foundation to other regulated workflows without rewriting the core ingestion, retrieval and governance services. Coupling FRA reviews with watsonx workflows creates a platform for adaptive automation that evolves with changing regulatory and client requirements. With FRA, Fogel Law Group has changed the starting point for commercial loan review. Attorneys can identify gaps, locate relevant provisions and inspect source-backed findings in minutes instead of spending hours searching manually across a file. The configurable platform also gives the firm a repeatable way to support new lender clients without building a new application for each one. The real value isn’t just receiving an AI-generated answer. It’s being able to reach the relevant evidence faster, understand what’s missing and dedicate time to the legal issues that require professional judgment. TrilliCom selected IBM technology to unite document processing, enterprise AI, data retrieval, orchestration, security monitoring and governance in one foundation. Built-in governance was critical for SBA lending practices such as Fogel Law Group’s, where strict compliance requirements apply. Loan records must remain available and unaltered throughout terms that can span 15–30 years. IBM content management and cloud storage services support that long-term record integrity, while the broader architecture enables faster legal reviews with fewer errors. TrilliCom is now exploring how the same foundation is positioned to support expanded stages of lender due diligence and other document-intensive legal workflows.

August 7, 2026

IBM sondage mondial IA; 25% ROI, 16% déployées à l’échelle

IBM sondage mondial IA; 25% ROI, 16% déployées à l’échelle Le raté à un milliard de dollars | Modèle opérationnel de l’IA | Think Leadership | IBM Malgré des investissements massifs dans l’IA, seul un petit nombre d’entreprises obtient des retours significatifs. Les plus performantes repensent leur fonctionnement autour de l’IA, en intégrant systématiquement l’intelligence, l’action, les opérations et la confiance dans les workflows. Pourtant, seul un petit nombre obtient un retour sur investissement significatif. Les investissements mondiaux des entreprises dans l’IA ont atteint près de 582 milliards USD l’an dernier, soit une hausse de près de 130 % par rapport à 2024, selon un récent rapport de Stanford. De plus, dans une récente enquête mondiale de McKinsey, près de 90 % des répondants, à tous les niveaux de l’entreprise, ont indiqué que leur entreprise utilisait régulièrement l’IA. Pourtant, une enquête mondiale d’IBM menée auprès de présidents-directeurs généraux montre que seules environ 25 % des initiatives IA ont produit le retour sur investissement attendu ces dernières années. Seulement 16 % ont été déployées à l’échelle de l’entreprise. De fait, des études indépendantes de BCG, McKinsey et MIT montrent qu’au maximum 10 % des entreprises obtiennent des retours mesurables de l’IA à grande échelle. Il n’est donc pas surprenant que le fossé de l’IA apparaisse clairement dans les comptes de résultat des entreprises américaines. Alors que les marges opérationnelles du S&P 500 sont passées de 14 % à 17 % en cinq ans, une étude de Morgan Stanley montre que les entreprises qui adoptent l’IA enregistrent une progression de leurs marges deux fois supérieure à celle des autres entreprises. Le problème ne vient pas de la technologie. Dans un article récent, Jonathan Trevor, Professor et Associate Dean à la Saïd Business School de l’université d’Oxford, constate que de nombreuses entreprises cherchent encore à déterminer la place de l’IA dans leur logique d’entreprise. Les résultats de l’enquête couvraient toute l’entreprise, des services support à la direction générale. « Avoir de l’IA ne suffit pas », explique Jonathan Trevor dans un entretien. « Ce qui compte, c’est la façon dont vous l’utilisez, dans un objectif très précis. » Souvent, ce qui manque, c’est un lien clair avec l’orientation stratégique de l’entreprise. « Beaucoup d’entreprises ne rattachent pas explicitement leurs grands investissements à leur stratégie », explique Jeremy Korst, Founder et Chief Executive du cabinet de conseil en IA Mindspan Labs. Jeremy Korst poursuit : « Elles se concentrent sur ce qu’elles pourraient faire, plutôt que sur ce qu’elles devraient faire. Si l’initiative n’est pas explicitement liée à la stratégie, elle a de fortes chances d’échouer. » De nombreux travaux de recherche confirment que l’alignement stratégique bénéficie aux résultats financiers. « Il existe une forte corrélation entre le degré d’alignement stratégique et la performance financière de l’entreprise », explique Jonathan Trevor. « Il ne suffit pas de penser l’IA isolément. Il faut aussi chercher à l’aligner avec les autres ressources. » Une étude menée par Mindspan, l’entreprise de Jeremy Korst, avec la Wharton School et GBK Collective, cabinet de conseil marketing et d’analytics, montre que les entreprises qui réussissent avec l’IA la traitent d’abord comme un sujet humain, puis comme un sujet technologique. « Nous devons mettre toute l’entreprise sur la même longueur d’onde, en particulier la direction générale et les équipes de management », explique Jeremy Korst, qui enseigne également à la Wharton School et à la Columbia Business School. Il ajoute : « C’est autant un défi humain et de leadership qu’un problème d’architecture. Les dirigeants stratégiques doivent chercher à comprendre la capacité de l’entreprise à absorber ce changement, puis la préparer et l’équiper pour y parvenir. » Bien sûr, aligner une entreprise complexe et transversale autour d’une stratégie est plus facile à dire qu’à faire. Dans un article récent de la Harvard Business Review, Jonathan Trevor constate que si 91 % des répondants occupant des fonctions managériales reconnaissent que l’alignement stratégique est important pour la performance, seuls 14 % sont tout à fait d’accord pour dire que leur propre entreprise est alignée. Les travaux de Jonathan Trevor recommandent aux entreprises de commencer par examiner la place de la technologie dans leur chaîne de valeur et de veiller à ce que leurs investissements dans l’IA soient alignés avec leur raison d’être, leur stratégie et leurs capacités. Dans le même temps, elles doivent intégrer les investissements IA dans un système plus large de personnes, de workflows et de technologies. « Nous devons disposer d’une interface très claire, volontaire et efficace entre les ressources humaines et les ressources machines pour bien fonctionner », explique Jonathan Trevor. « Si nous utilisons l’IA agentique, nous devons nous assurer de la mettre en place de façon à l’aligner correctement avec la structure organisationnelle, afin de créer des workflows productifs qui ne se neutralisent pas mutuellement. » Les recherches montrent que les entreprises les plus performantes avec l’IA réussissent non pas parce qu’elles adoptent davantage de technologies, mais parce qu’elles repensent leur mode de fonctionnement. Un récent rapport du Return on AI Institute (RoAI Institute), cabinet de recherche et de conseil, montre que les entreprises qui tirent le plus de valeur économique de l’IA ont tendance à mesurer, gérer et communiquer systématiquement l’impact de leurs initiatives IA. Passer de l’expérimentation aux opérations quotidiennes autour de l’IA semble exiger une approche plus volontaire et orchestrée. Dans un entretien, Tom Davenport, coauteur du rapport et Distinguished Professor of Information Technology and Management au Babson College, explique que les entreprises doivent intégrer la technologie dans leurs workflows. Cette méthode, précise-t-il, consiste à développer les compétences des collaborateurs et à intégrer l’IA dans différents domaines de l’entreprise, des systèmes transactionnels aux indicateurs de performance. Compte tenu du potentiel considérable attribué à l’IA, l’opportunité a changé depuis les années 1990, lorsque les travaux de Tom Davenport avaient contribué à lancer le mouvement de réingénierie des processus métier. « Aujourd’hui, l’IA est à la fois le moteur et le catalyseur, et il est vraiment pertinent de se demander comment faire les choses autrement », explique Tom Davenport, également coauteur de l’ouvrage All in on AI: How Smart Companies Win Big with Artificial Intelligence. « Cette nouvelle façon de faire devrait être guidée en partie par ce que l’IA permet réellement. » Et même si la grande majorité des entreprises sont organisées par fonction, elles doivent veiller à ne pas négliger leurs workflows. « Depuis des décennies, certains expliquent que si vous voulez vraiment mettre en place des processus de bout en bout dans votre entreprise, il vous faut des responsables de ces processus », explique Tom Davenport. Comme l’a déclaré Rob Thomas, Chief Commercial Officer d’IBM, lors d’une récente keynote IBM Think : « Comprenez-vous ce qui se passe ? Pouvez-vous automatiser vos processus ? Pouvez-vous déployer cela à grande échelle et sécuriser la gouvernance ? » L’idée est que les entreprises doivent se poser ces questions et construire un système capable d’y répondre. Selon Rob Thomas, le modèle opérationnel de l’IA d’IBM repose sur ces quatre catégories de systèmes. « C’est le guide de référence pour transformer la façon dont votre entreprise fonctionne grâce à l’IA », explique-t-il. Cette approche s’appuie sur les missions menées par IBM auprès de ses clients et sur sa propre transformation, appelée en interne client zero, pour repenser les processus métier. Les clients d’IBM® Consulting relèvent eux aussi avec succès ce même défi ambitieux de transformation, selon Mohamad Ali, Senior Vice President and Head of IBM Consulting. « Cette approche fonctionne déjà dans les entreprises, et elles en tirent des gains de productivité », a-t-il déclaré dans un récent entretien avec la plateforme média theCUBE. Créez une vision claire de ce qui se passe dans l’entreprise et de ce que cela rend possible, afin que les dirigeants puissent prendre des décisions éclairées sur les prochaines actions à mener. Transformez les décisions fondées sur les données en actions coordonnées, en temps réel, afin que la stratégie produise des résultats dans les workflows. Mettez en place la structure nécessaire à une exécution de bout en bout, pour permettre à l’entreprise de s’adapter au changement tout en maintenant la continuité opérationnelle. Établissez la gouvernance, la sécurité et la responsabilité dans l’ensemble du système, afin que l’intelligence, l’action et les opérations fonctionnent de manière cohérente et responsable à grande échelle. Disposer du bon cadre de référence pour transformer l’IA devient chaque jour plus urgent. Les membres du comité exécutif subissent la pression des conseils d’administration pour convertir les investissements en résultats mesurables, capables de démontrer la valeur créée, la discipline des coûts et la maîtrise des risques. Selon une récente enquête IBM menée auprès de chief executives, les hauts dirigeants placent désormais la productivité et la priorisation au premier rang de leurs priorités. Le service client arrive en deuxième position, contre la sixième place l’année précédente, tandis que la modernisation technologique complète le trio de tête. « Les CEO ne veulent plus d’une IA cantonnée aux pilotes », a déclaré Neil Dhar, Senior Vice President of the Americas for IBM Consulting, lors d’une keynote. « L’exigence est désormais la suivante : montrez-moi les résultats. Mais les vrais résultats ne sont pas uniquement le fruit de gains d’efficacité. La croissance provient des nouveaux produits que vous lancez, des services que vous fournissez avec excellence et des occasions que vous saisissez. » Pour capter la valeur de l’IA, les membres du comité exécutif repensent les workflows à la lumière d’études selon lesquelles, d’ici 2030, près de la moitié des décisions opérationnelles seront prises par la technologie, explique Neil Dhar. Les collaborateurs évoluent vers des rôles d’orchestrateurs, où ils définiront la logique, fixeront les garde-fous et exerceront leur jugement. L’objectif est de trouver le bon équilibre entre intelligence humaine et intelligence artificielle, ajoute Neil Dhar. Les hauts dirigeants reconnaissent également que l’avantage concurrentiel ne viendra pas du choix du meilleur modèle d’IA, selon Neil Dhar. Les recherches d’IBM montrent que la moitié des chief executives s’orientent vers des stratégies hybrides combinant modèles personnalisés, modèles de fondation et modèles spécialisés plus petits, « quelque chose qu’aucun concurrent ne peut acheter prêt à l’emploi », souligne Neil Dhar. « À mesure que l’IA se banalise, votre infrastructure devient le facteur de différenciation. » « Les dirigeants qui prennent de l’avance visent plus grand : ils utilisent l’IA pour entrer sur de nouveaux marchés, bousculer les marchés existants et réinventer ce que signifie être parmi les meilleurs. » Neil Dhar, Senior Vice President of the Americas for IBM Consulting Cette évolution suppose de créer volontairement un système d’IA dans lequel chaque capacité aide la suivante à creuser l’écart avec la concurrence. Les recherches d’IBM montrent que 67 % des dirigeants s’attendent à ce que la plupart des gains de productivité générés par l’IA aient été enregistrés d’ici 2030. Les entreprises les plus performantes ne s’arrêtent donc pas là. « Les dirigeants qui prennent de l’avance visent plus grand : ils utilisent l’IA pour entrer sur de nouveaux marchés, bousculer les marchés existants et réinventer ce que signifie être parmi les meilleurs », explique Neil Dhar. Avec l’appui d’IBM

August 7, 2026

Kurs KI Komplettkurs - ESF-gefördert (4-tägig) in Baden-Württemberg für Einsteiger und Fortgeschrittene; EU AI Act 2025 macht KI-Schulung Pflicht

Kurs KI Komplettkurs - ESF-gefördert (4-tägig) in Baden-Württemberg für Einsteiger und Fortgeschrittene; EU AI Act 2025 macht KI-Schulung Pflicht KI Komplettkurs - ESF-gefördert (4-tägig) KI Komplettkurs - ESF-gefördert (4-tägig) Dieser Kurs ist ein FACHKURS , der vom Europäischen Sozialfonds Plus Baden-Württemberg mit 45% gefördert wird. Mit dem Inkrafttreten des EU AI Act 2025 wird die Vermittlung von KI-Kompetenzen zur gesetzlichen Pflicht für Unternehmen. Dieser Kurs unterstützt Sie dabei, Ihre Mitarbeitenden gezielt auf die neuen Anforderungen vorzubereiten und rechtskonform zu handeln. ...

August 7, 2026

Axel Springer acquires majority stake in Brazilian football app Futez, Brazil; expands BILD's international portfolio.

Axel Springer acquires majority stake in Brazilian football app Futez, Brazil; expands BILD’s international portfolio. Axel Springer Expands Its Digital Sports Portfolio Axel Springer Expands Its Digital Sports Portfolio Investments in international platforms Futez and Marquee Axel Springer has acquired a majority stake in the Brazilian football app Futez, further expanding its digital sports portfolio for the BILD Group, which includes brands such as SPORT BILD, Transfermarkt, and TorAlarm. The app was founded by Brazilian entrepreneurs João Tomazetti Scholz and Giuliano Reginatto, who will continue to serve as managing directors. ...

August 6, 2026

Hyperscalers spend on AI infrastructure globally; memory industry profits surge.

Hyperscalers spend on AI infrastructure globally; memory industry profits surge. August 2026: early signs of AI return on investment? August 2026: early signs of AI return on investment? Hyperscalers continue to spend, but the market is questioning the magnitude of the payoff from doing so. However, we are approaching a point where today’s investment should translate into materially stronger revenue growth. In December 2025, I wrote about what the market was looking for from the technology sector. Put simply, investors wanted evidence that the enormous investment being made in artificial intelligence (AI) was beginning to generate attractive returns. ...

August 6, 2026

AI-related stocks in the U.S. market have been volatile; Debt issuance to exceed $250B in 2026

AI-related stocks in the U.S. market have been volatile; Debt issuance to exceed $250B in 2026 Spotlight on technology: why have AI-related stocks been so volatile? Spotlight on technology: why have AI-related stocks been so volatile? Ongoing concerns about infrastructure spending, competition from low-cost models and speculative trading have all played a role. Yet periods of volatility are an inevitable part of the technology cycle and do not undermine the long-term investment case for AI. ...

August 6, 2026