IBM טוענת: AI קיצרה מודרניזציה מתשעה חודשים לשלושה ימים
IBM ו-BMC משיקות יכולות AI אגנט חדשות לארגונים: IBM Bob מציעה multi-agent לפיתוח תוכנה עם בקרת עלויות, ו-BMC מרחיבה גישה מאובטחת של סוכנים לזרימות עבודה תפעוליות. 85% מאנשי ה-DevSecOps מדווחים שה-AI העביר את צוואר הבקבוק לבדיקה, והפלטפורמות החדשות מכוונות לייעל תהליכים קריטיים עם ממשל, שקיפות.
בזמן שאתם מתלבטים איזה מודל AI לבחור למשימה הבאה, IBM ו-BMC כבר מייצרות פלטפורמות שמנהלות צוותים שלמים של סוכנים אוטונומיים – עם בקרות שארגונים גדולים דורשים. החדשות האחרונות מ-IBM ו-BMC מסמנות שלב חדש: AI ארגוני יוצא משלב הפיילוט ומשתלב בליבת הפיתוח והפעילות התפעולית, אבל עם דגש חזק על ממשל, שקיפות ושליטה בעלויות. אז מה בעצם קרה כאן?
IBM Bob: הופכים את ה-AI לשותף בצוות הפיתוח
IBM הודיעה על עדכונים גדולים ל-IBM Bob, פלטפורמת הפיתוח האגנטית שלה. הכותרת: יכולות multi-agent מובנות, אנליטיקת שימוש חדשה בשם Bobalytics, וזרימות עבודה מוכנות מראש למודרניזציה של מערכות ותיקות כמו IBM Z, IBM i ו-Java.
למה זה חשוב? כי 85% מאנשי ה-DevSecOps שנסקרו מודים שה-AI העביר את צוואר הבקבוק מכתיבת קוד לבדיקה ואימות שלו. IBM Bob נבנתה בדיוק לזה – לא כעוזר כתיבה בודד, אלא כפלטפורמה שמרכזת עבודת AI לאורך כל מחזור חיי הפיתוח. הפלטפורמה מאפשרת למודלים לבקש כלים מרובים בבת אחת ולהריץ אותם במקביל, מה שאמור לייעל תהליכים מורכבים.
דוגמה באה מ-Blue Pearl, חברת ייעוץ ויישומי ענן. הם השתמשו ב-Bob לתוכנית מודרניזציה של מערכת ירושה שתוכננה תחילה לתשעה חודשים עם 14 מהנדסים – והפרויקט הושלם בשלושה ימים. "התוצאה החזקה ביותר לא הייתה המהירות", אמר Saireshan Govender, מנכ"ל קבוצת Blue Pearl, "אלא השילוב של יעילות תפעולית, אופטימיזציה של עלויות ותוצאות בעולם האמיתי שניתן לסמוך עליהן ולבנות עליהן".
IBM גם השיקה חבילות פרימיום ייעודיות ל-IBM Z, IBM i ומודרניזציה של Java. אלו זרימות עבודה מובנות, שניתנות לביקורת, שמבוססות על עשורים של ניסיון של IBM בסביבות הללו. לדוגמה, צוותים ב-Jack Henry, ספק שירותי בנקאות וטכנולוגיה פיננסית, משתמשים ב-Bob כדי לזרז תהליכי פיתוח RPG, לשפר איכות קוד ולקבל תובנות ממערכת מצטברת של ידע.
ההיבט הכלכלי בולט: Bobalytics מספקת נראות לשימוש במשאבי AI, הקצאת משאבים ושמירה על פיקוח, כדי שארגונים יוכלו לדרג AI בהתאם למנדטים הפנימיים שלהם. Neel Sundaresan, מנהל כללי לאוטומציה ו-AI ב-IBM, אמר: "הפלטפורמה הזו היא מה שלקוחות ארגוניים ביקשו. הסף ל-AI ארגוני כבר לא הוא עוזר כתיבה טוב יותר, אלא שותף לפיתוח אגנטי מקצה לקצה שעובד בתוך כל מערכת שהצוותים כבר משתמשים בה, עם ממשל, אבטחה ובקרות עלויות".
BMC: סוכני AI עם בקרות אבטחה ותפעול
BMC Software הכריזה על יכולות חדשות שמאפשרות לסוכני AI ועוזרים לגשת בבטחה לאינטליגנציה תפעולית ולתקשר עם זרימות עבודה ארגוניות בסביבות מיינפריים, ענן והיברידיות. הליבה: טכנולוגיית Model Context Protocol (MCP) שמחברת סוכנים לזרימות עבודה ייצוריות ונתונים תפעוליים חיים, תוך שמירה על ממשל, נראות ושליטה אנושית.
Ram Chakravarti, מנהל הטכנולוגיה הראשי של BMC, הסביר: "AI יוצר ערך ארגוני רק כאשר הוא יכול להבין הקשר תפעולי ולפעול במסגרת הגדרות שהעסק דורש. עם יכולות MCP ב-BMC AMI Assistant וב-Control-M, אנחנו מאפשרים לסוכנים לעבוד בצורה מאובטחת עם נתוני ייצור חיים וזרימות עבודה, תוך שמירה על ממשל, נראות ושליטה אנושית".
ההרחבות כוללות: לקוח MCP-enabled ב-BMC AMI Assistant שמאפשר גישה לידע מוסדי ונתונים תפעוליים חיים; שרת MCP ב-Control-M שמאפשר לסוכנים להפעיל, לנטר ולחקור תהליכי ייצור; ושירות ארכיון Control-M לסביבות SaaS ו-self-hosted, עם תמיכה בענן, ניהול שינויים מרכזי ואינטגרציית ITSM לביקורות מהירות יותר.
במונחים מעשיים, צוותי מיינפריים יכולים לעבור ממידע לאינטליגנציה, ממאמץ ידני לאוטומציה, ומנראות מוגבלת לתצוגה שלמה יותר. BMC גם מרחיבה אינטגרציות חדשות עם AWS RDS, Oracle Data Transform, SAP CPI, Azure VMSS, Azure AI Foundry ו-Dataiku, מה שמקל על ארגוז סוכנים ומשימות מונעות AI לצד צינורות נתונים, יישומים וזרימות עבודה.
המשותף: ממשל, בקרת עלויות ומעבר מתובנה לפעולה
שתי ההכרזות מדגישות מגמה מרכזית: AI ארגוני מתבגר, עם דגש על ממשל, שקיפות ובקרת עלויות. IBM מתמקדת בפיתוח תוכנה ומודרניזציה, בעוד BMC בפעילות תפעולית ואבטחה, אך שתיהן מכוונות לאותה מטרה – להפוך AI לשותף אמין בפעילות קריטית.
עבורכם, עובדי ההייטק הישראליים, המשמעות היא כפולה: מצד אחד, כלים אלו יכולים לזרז פרויקטי מודרניזציה גלובליים, מה שמשפיע על שוק העבודה ועל תפקידים כמו DevOps, ארכיטקטורים ומהנדסי מערכות. מצד שני, הדרישה לכישורים בניהול סוכנים, אנליטיקה של AI ואבטחת מערכות הולכת וגוברת – מיומנויות שכבר עכשיו מבוקשות בסצנה הישראלית.
IBM ו-BMC מציגות פלטפורמות שמנהלות צוותי AI אוטונומיים עם בקרות אנושיות מובנות. זה לא רק עוזר לכתוב קוד מהר יותר; מדובר בניהול שלם של תהליכי פיתוח ותפעול, עם שקיפות עלויות ויכולת ביקורת. בעולם שבו AI מייצר כמויות עצומות של קוד, האתגרים עברו לשלבים אחרים – וכאן הפלטפורמות האלו נכנסות.
בסופו של דבר, אנחנו רואים איך AI הופך מטכנולוגיה ניסיונית לרכיב ליבה בארגונים. עם דגש על ממשל ובקרות, הפלטפורמות של IBM ו-BMC עשויות לקבוע את הסטנדרט לאיך עסקים מנהלים את ה-AI שלהם בעתיד. ואולי, בעתיד הלא רחוק, מנהלי ה-AI יהיו סוכנים אוטונומיים בעצמם – אבל עם בקרת עלויות קפדנית.