На протяжении десятилетий мейнфрейм определялся транзакциями и данными, обработку которых предприятия доверяют ему. ИИ расширяет эту роль.
Исследование IBM Institute for Business Value показало, что 75% руководителей ожидают, что приложения на базе мейнфреймов останутся центральным элементом цифровой трансформации, в то время как 60% считают платформы мейнфреймов необходимыми для внедрения инноваций в области ИИ.
Мейнфрейм все в большей степени поддерживает интеллектуальные функции в рамках операционного потока, объединяя корпоративные данные, встроенную бизнес-логику и ИИ, сохраняя при этом отказоустойчивость, безопасность и масштабируемость, на которые организации уже полагаются.
Внедрение интеллекта в транзакцию
Некоторые из наиболее перспективных возможностей для ИИ находятся рядом с данными и бизнес-логикой, которые уже функционируют на мейнфрейме.
Десятилетия истории транзакций обеспечивают контекст для обнаружения мошенничества, оценки рисков, оптимизации операций, персонализированного обслуживания и рекомендаций по следующим наилучшим действиям. Приближение интеллекта к этим данным снижает задержки и ограничивает ненужное перемещение конфиденциальной информации между платформами.
Специализированные технологии обработки, такие как ускорители IBM Telum II и Spyre, поддерживают рабочие нагрузки ИИ ближе к основным транзакциям, не полагаясь на традиционные вычислительные мощности прежним образом.
ИИ также все глубже внедряется в системное программное обеспечение мейнфреймов. Управление производительностью и емкостью, корреляция событий и управление рабочими нагрузками все чаще опираются на анализ на базе ИИ.
AIOps еще больше расширяет эту видимость. Руководители могут использовать оперативную аналитику для понимания таких аспектов, как производительность системы, емкость, общая стоимость и внутренний учет затрат. Интеллектуальные возможности могут начать формировать как бизнес-транзакции, так и работу самой платформы.
Модернизация вокруг бизнес-возможностей
ИИ также меняет подход предприятий к модернизации.
Генеративный ИИ ускоряет анализ устаревших приложений, помогая выявлять бизнес-правила и зависимости в документации, на понимание которых раньше требовались значительные ручные усилия. Команды могут составить более четкое представление о том, что делает приложение, прежде чем принимать решение о его развитии.
Наша работа по модернизации мейнфреймов под руководством ИИ использует этот подход, ориентированный на бизнес.
Руководителям следует сосредоточить решения о модернизации на возможностях, которые создают наибольшую ценность. Другие могут содержать бизнес-логику, которая остается крайне ценной и должна быть сохранена по мере развития окружающей архитектуры.
Этот избирательный подход ускоряет внедрение инноваций, одновременно уменьшая ненужные сбои в критически важных процессах.
Внедрение интеллекта без ослабления отказоустойчивости
ИИ, встроенный в ключевые процессы, требует такой же операционной дисциплины, которая применяется к другим критически важным системам.
Организациям следует начинать с четко определенных вариантов использования, в которых ИИ поддерживает принятие решений, а затем расширять автоматизацию по мере накопления доказательств и уверенности. В реализацию должны быть заложены средства наблюдения, контроля безопасности, возможности аудита, механизмы отката и защитные меры на основе политик.
Ранняя автоматизация должна быть сосредоточена на операциях только для чтения, таких как команды отображения и пакетные операции только для чтения. Изменения в производственных системах должны оставаться связанными с идентифицированным пользователем или ролью, в то время как действия с высоким уровнем воздействия по-прежнему требуют авторизации человека.
Удержание ИИ рядом с надежными корпоративными данными также может помочь в случаях, когда требования задержки, конфиденциальности или соответствия требованиям делают перемещение данных нежелательным.
Эти средства контроля позволяют организациям увеличить скорость принятия решений и автоматизацию, сохраняя при этом надежность и безопасность, связанные с мейнфреймом.
Измерение интеллектуального ядра
Технологические метрики дают лишь часть общей картины.
Руководители также должны оценивать скорость принятия решений, клиентский опыт, операционный риск, отказоустойчивость и время, необходимое для запуска новых продуктов или услуг. Эти показатели показывают, меняет ли интеллект, встроенный в ядро, бизнес-показатели.
Практические примеры включают использование агентного ИИ с плебуками для решения устоявшихся проблем или применение AIOps для выявления неоптимальных конфигураций до того, как они повлияют на производительность.
Интеллектуальное корпоративное ядро связывает надежные данные, бизнес-логику и ИИ напрямую с операционными решениями. Его ценность становится заметной, когда организация может действовать быстрее, реагировать на изменения с большей уверенностью и добиваться лучших результатов от систем, уже находящихся в центре бизнеса.
Таким образом, модернизация становится непрерывным процессом повышения интеллекта и ценности для бизнеса самого ядра.
