IBM dan ServiceNow Tidak Lagi Bercakap Hype: Sasarkan Sistem Lapuk dan Data 'Sampah' Sebagai Penghalang AI

Masalah Data yang Sedia-AI adalah halangan kedua yang kurang ketara. Walaupun dengan infrastruktur moden, data perusahaan selalunya bertaburan, tidak ditadbir, dan penuh dengan isu kualiti—menjadikannya tidak berguna untuk latihan atau inferens AI. Perkongsian ini melanjutkan 'Workflow Data Fabric' ServiceNow dengan 'watsonx.data' IBM untuk menyediakan keupayaan Kualiti Data, Pemerhatian (Observability), dan Pengurusan Data Induk (Master Data Management). Semua ini dipaparkan melalui Katalog Data ServiceNow. Matlamatnya adalah untuk memastikan data perusahaan sentiasa 'sedia-AI' secara berterusan, bukan sekadar projek pembersihan 'one-off' yang menyakitkan .

Tiga Bidang Fokus yang Menyatukan Kerjasama Ini

Kolaborasi ini disusun mengikut tiga bidang penyelesaian khusus yang dipetakan secara langsung kepada dua halangan tadi .

Modenisasi Aplikasi sangat bergantung kepada IBM Bob, ejen pengekodan AI yang direka untuk memahami dan mengubah suai kod warisan, bersama-sama 'IBM Enterprise Application Runtimes' untuk aplikasi berasaskan Java. Dengan bekerja di dalam persekitaran sedia ada, alat ini bertujuan membantu perusahaan mengembangkan sistem tanpa bermula dari sifar .

Tadbir Urus Data Perusahaan menggunakan 'Workflow Data Fabric' ServiceNow yang dilanjutkan dengan 'watsonx.data' IBM. Ini memberikan organisasi cara yang konsisten untuk mengurus kualiti data, memantau aliran data, dan menyelenggara rekod data induk, semuanya diikat balik kepada Katalog Data ServiceNow untuk penglihatan dan kawalan .

Operasi Infrastruktur Berautonomi menghimpunkan Red Hat Ansible, Instana, IBM Bob, dan alat infrastruktur HashiCorp (seperti Terraform dan Vault) untuk mengesan dan membetulkan isu sebelum ia mengganggu perniagaan. Disepadukan terus ke dalam aliran kerja IT ServiceNow, matlamatnya adalah untuk mengalihkan pasukan operasi daripada 'memadam kebakaran' secara reaktif kepada resolusi proaktif yang diautomasikan AI .

Bilakah Penyelesaian Ini Akan Tiba?

IBM dan ServiceNow telah memaklumkan bahawa penyelesaian yang dibangunkan bersama ini dijangka tersedia kepada pelanggan pada separuh kedua tahun 2026 . Tiada perincian harga atau lapisan khusus dimasukkan dalam pengumuman awal, menunjukkan pelancaran mungkin akan berlaku secara berfasa apabila teknologi diintegrasikan dengan lebih mendalam.

Kolaborasi AI Selama Sedekad yang Semakin Mendalam

Banyak perkongsian tajuk utama yang akhirnya pudar. Tetapi kolaborasi ini disokong oleh lebih sepuluh tahun bekerja bersama, bermula jauh sebelum gelombang AI generatif terkini menarik perhatian perusahaan .

Sejak 2011 lagi, IBM telah menjadi pembekal perkhidmatan terurus untuk keseluruhan portfolio ServiceNow . Kedua-dua syarikat memformalkan perkongsian strategik global mereka pada 2017 dengan tumpuan kepada automasi pintar merentas aliran kerja IT, HR, khidmat pelanggan, dan keselamatan . Pada 2020, mereka memperluaskan perjanjian itu untuk menerapkan AI secara khusus dalam operasi IT, bertujuan mengurangkan risiko dan menurunkan kos .

Menjelang 2023, ServiceNow secara formal telah memperdalam ekosistem perikatan mereka dengan IBM sebagai rakan kongsi perkhidmatan strategik utama, dan kedua-dua syarikat memulakan 2024 dengan mengemas kini program rakan kongsi mereka untuk menyokong penyampaian transformasi AI . Kemudian pada Mei 2024, di persidangan 'Knowledge' ServiceNow, mereka mengumumkan integrasi 'watsonx.ai' IBM dan model bahasa besar (Large Language Model, atau LLM) Granite ke dalam pengalaman 'Now Assist GenAI' ServiceNow, bersama-sama pusat kecemerlangan AI generatif yang baru .

Julai 2024 membawa sudut pembangunan bakat apabila IBM Consulting melancarkan penyelesaian peningkatan kemahiran tenaga kerja berkuasa AI yang dibina di atas platform ServiceNow, menggabungkan data taksonomi kemahiran IBM dengan kepakaran transformasi HR .

Pengumuman Jun 2026 ini adalah langkah seterusnya yang logik. Daripada memberi tumpuan kepada satu lagi lapisan fungsi AI, ia menangani prasyarat yang menentukan sama ada projek AI perusahaan akan berjaya atau tidak: bolehkah data itu dipercayai dan mampukah sistem itu menjalankan model AI dengan sebenarnya.

Nota konteks: Untuk pembaca yang kurang biasa, 'sistem warisan' (legacy systems) merujuk kepada teknologi komputer dan aplikasi lama yang masih kritikal untuk perniagaan tetapi sukar dikemas kini. 'Ejen pengekodan AI' pula adalah perisian yang boleh membaca, memahami, dan juga menulis semula kod pengaturcaraan secara automatik.