IBM ha annunciato una serie di innovazioni in ambito IA e infrastrutturale incentrate sulla produzione durante il suo evento globale TechXchange, consentendo alle aziende di passare dalla sperimentazione dell'IA a guadagni misurabili in termini di velocità di sviluppo, resilienza operativa e automazione dei flussi di lavoro aziendali. Gli aggiornamenti riguardano l'orchestrazione dell'IA agentica, l'osservabilità ibrida/multi-cloud, le operazioni mainframe e gli strumenti di sviluppo AI-first, ciascuno progettato per colmare le lacune di adozione causate da ambienti frammentati, problemi di qualità dei dati e sfide di governance comuni su larga scala.
Architettura della soluzione SDLC di IBM Generative AI
Le previsioni di settore stimano che l'intelligenza artificiale generativa potrebbe generare oltre 4 miliardi di dollari di valore economico nei prossimi anni. Tuttavia, molte organizzazioni faticano a rendere operativa l'intelligenza artificiale a causa di strumenti isolati, controlli delle policy incoerenti e modelli di integrazione fragili in ambienti ibridi. Gli ultimi aggiornamenti del portfolio IBM enfatizzano la prontezza alla produzione, la governance in tempo reale e piani di controllo uniformi che si integrano tra sistemi cloud, on-premise e mainframe.
Dinesh Nirmal, SVP of Products di IBM Software, ha sottolineato che la produttività dell'intelligenza artificiale sta diventando un fattore moltiplicatore per l'agilità aziendale, eliminando i colli di bottiglia lungo l'intero ciclo di vita della tecnologia. Ha sottolineato che i miglioramenti apportati da IBM aumentano la produttività degli sviluppatori, rafforzano l'orchestrazione agentica e approfondiscono l'intelligenza infrastrutturale, migliorando le basi tecniche necessarie per ottenere risultati su scala aziendale.
Migliorare la fiducia e le prestazioni nell'orchestrazione agentica
Al centro della strategia di intelligenza artificiale agentica di IBM c'è watsonx Orchestrate, che ora aggrega oltre 500 strumenti e agenti personalizzabili per dominio, forniti da IBM e dai suoi partner. Orchestrate è progettato per essere indipendente dagli strumenti e dall'ambiente, consentendo un deployment coerente, l'applicazione delle policy e la governance del ciclo di vita su stack eterogenei.
Una funzionalità di rilievo in arrivo è AgentOps, un livello di osservabilità e governance integrato per i sistemi agentici che offre una trasparenza completa del ciclo di vita. Grazie al monitoraggio in tempo reale e ai controlli basati su policy, AgentOps è progettato per garantire che gli agenti operino in modo affidabile e sicuro, con un comportamento verificabile dall'attivazione all'esito. Si consideri un flusso di lavoro comune per l'onboarding delle risorse umane. Senza AgentOps, i team spesso scoprono problemi di policy o di gestione dei dati solo a posteriori. Con AgentOps, ogni azione viene monitorata rispetto alle policy e le anomalie vengono segnalate in tempo reale, consentendo azioni correttive immediate e garantendo un onboarding conforme e prevedibile dall'inizio alla fine.
Per ridurre gli attriti sia per gli sviluppatori che per i team aziendali, IBM sta inoltre semplificando la configurazione e il coordinamento degli agenti:
- Flussi di lavoro agentici: anziché script fragili che si guastano in caso di scalabilità o cambiamenti, i team possono adottare processi standardizzati e riutilizzabili che orchestrano più agenti e strumenti in modo coerente e duraturo. Ciò riduce i costi di manutenzione e migliora l'affidabilità dell'automazione end-to-end.
- Integrazione di Langflow: i team non specializzati possono utilizzare il generatore drag-and-drop di Langflow per progettare, connettere e distribuire rapidamente flussi di agenti, spesso comprimendo i tempi di compilazione da ore a minuti e ampliando la gamma di persone che possono partecipare in sicurezza alla progettazione dell'automazione.
IBM sta estendendo le funzionalità agentiche al mainframe con Watsonx Assistant per Z. Questi agenti IBM Z spostano le operazioni dalla risoluzione reattiva dei problemi a una gestione proattiva basata sugli intenti. Mantengono il contesto conversazionale, automatizzano i runbook e rispettano i requisiti di sicurezza/conformità intrinseci agli ambienti Z. Abbinata alla più recente piattaforma IBM z17, l'esperienza rinnovata mira a semplificare i flussi di lavoro operativi e ad aumentare la produttività degli operatori per i sistemi core che richiedono elevati livelli di sicurezza.
Creazione del livello di contesto attendibile per agenti e operazioni
In seguito all'acquisizione di HashiCorp, IBM ha introdotto Project Infragraph, un piano di controllo intelligente e unificato per l'osservabilità, progettato per sostituire le toolchain frammentate e i processi manuali basati su fogli di calcolo, comuni negli ambienti ibridi e multi-cloud. Con l'espansione delle risorse, la proliferazione di strumenti crea silos informativi che rallentano la risposta e complicano la gestione del rischio.
Con Infragraph, le organizzazioni ottengono una visione consolidata e quasi in tempo reale delle risorse infrastrutturali e del livello di sicurezza, che comprende tutto ciò che viene gestito all'interno di HashiCorp Cloud Platform (HCP) e oltre. In termini pratici, quando emerge un CVE critico, i team non devono più orchestrare thread di email di massa e tracker CSV gestiti manualmente. Infragraph fornisce un'unica fonte di verità per identificare i componenti interessati, verificare la correzione e visualizzare l'esposizione nei cluster di risorse (ad esempio, container all'interno di una VPC), riducendo così il tempo medio di valutazione e risoluzione del rischio.
Guardando al futuro, IBM prevede che Infragraph colleghi HCP con un'ampia gamma di software IBM, tra cui Red Hat Ansible e OpenShift, Watsonx Orchestrate, Concert, Turbonomic e Cloudability. La visione è un modello coerente di dati e policy che unifichi infrastruttura, sicurezza e applicazioni, fornendo ad agenti e operatori una telemetria contestuale affidabile per agire più rapidamente e con maggiore sicurezza.
Accelerare la produttività degli sviluppatori con un SDLC AI-first
IBM ha presentato in anteprima Project Bob, un sistema di sviluppo basato sull'intelligenza artificiale, progettato per collaborare lungo tutto il ciclo di vita dello sviluppo software. Mentre gli attuali assistenti di programmazione sono in gran parte strumenti di completamento del codice, Project Bob si posiziona come un collaboratore agente che genera attività e aiuta a scrivere, testare, aggiornare e proteggere il software su basi di codice di grandi dimensioni e in continua evoluzione.
Project Bob coordina i principali LLM, tra cui Anthropic Claude, Mistral, Llama e IBM Granite, selezionando le competenze più adatte al contesto delle attività, preservando al contempo la continuità tra le sessioni. Le competenze principali includono:
- Supporto multilingue: Ottimizzato oggi per Java, JavaScript/TypeScript e Python, con copertura estesa per RPG, Go, C#, Rust, PHP, Kotlin e altri. Questa ampiezza si rivolge agli stack eterogenei tipici dei portafogli aziendali.
- Modernizzazione Java end-to-end: Aggiornamenti automatizzati, migrazioni di framework e refactoring multi-step su monoliti e servizi distribuiti. L'obiettivo è una modernizzazione duratura su larga scala con un rischio di regressione ridotto e finestre di modifica più brevi.
- Esecuzione agente e contestuale: Flussi coordinati di codifica, test e correzione che mantengono lo stato e l'intento tra le attività, riducendo il cambio di contesto e i passaggi di consegne che rallentano la consegna.
- Sicurezza e scalabilità di livello aziendale: Scansione integrata delle vulnerabilità "shift-left", supporto per accelerare il rafforzamento FedRAMP e guida per la migrazione crittografica sicura per i sistemi quantistici, integrando modelli di sicurezza e conformità nei flussi di lavoro quotidiani.
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