IBM i ServiceNow: Koniec z wymówkami. Czas posprzątać dane i systemy, by AI w firmie ruszyła z miejsca

IBM i ServiceNow przestały opowiadać o łatwym i szybkim wdrażaniu sztucznej inteligencji. Zamiast tego wzięły na celownik prawdziwe, brudzące i trudne do ruszenia przeszkody, które od lat uniemożliwiają dużym organizacjom skalowanie AI – dekady starych, powiązanych ze sobą systemów IT i dane, które do zadań AI po prostu się nie nadają. 11 czerwca 2026 roku firmy ogłosiły rozszerzenie współpracy, której celem jest właśnie modernizacja tych systemów, uporządkowanie firmowych danych i automatyzacja operacji infrastrukturalnych [5, 3].

To nie jest kolejny głośny zwrot ku nowej, błyszczącej kategorii produktów. To techniczne, skupione partnerstwo, które łączy flagowe rozwiązania IBM – platformę watsonx.ai, pakiet automatyzacji Red Hat i agenta do kodowania AI o nazwie IBM Bob – z platformą ServiceNow i jej Workflow Data Fabric. Przekaz jest prosty: nie wystarczy włączyć kurek z AI, jeśli wcześniej nie naprawi się hydrauliki całego systemu .

Dwie główne blokady firmowego AI

Partnerstwo wprost identyfikuje dwie fundamentalne bariery, które do tej pory sprawiały, że projekty AI w firmach były albo małe, albo kończyły się fiaskiem [5, 8].

Warstwa przestarzałych aplikacji to pierwsza i najbardziej oczywista przeszkoda. Wielkie korporacje działają na systemach budowanych dekadami, które są ze sobą głęboko powiązane. Ich całkowita wymiana jest często zbyt droga, zbyt ryzykowna i operacyjnie nie do pomyślenia. Zamiast wymuszać rewolucję typu „wyrywamy i wymieniamy”, podejście IBM i ServiceNow wykorzystuje narzędzia takie jak IBM Bob, IBM Enterprise Application Runtimes czy watsonx.data, aby skanować, refaktoryzować i unowocześniać te starzejące się aplikacje (często napisane w Javie) bez przerywania ich działania na produkcji .

Problem danych gotowych na AI to druga, często niewidoczna bariera. Nawet przy nowoczesnej infrastrukturze, firmowe dane są zazwyczaj rozproszone, nieuporządkowane i pełne błędów, co czyni je bezużytecznymi do trenowania modeli lub wnioskowania. Partnerstwo rozszerza ServiceNow Workflow Data Fabric o IBM watsonx.data, dostarczając funkcje Jakości Danych, Obserwowalności i Zarządzania Danymi Głównymi – wszystko to dostępne przez Katalog Danych ServiceNow. Celem jest utrzymanie firmowych danych w stanie ciągłej gotowości na AI, zamiast przeprowadzania bolesnych, jednorazowych akcji sprzątania [5, 6].

Trzy obszary wspólnych rozwiązań

Współpraca skupia się na trzech konkretnych obszarach, które bezpośrednio odpowiadają na te dwie bariery [5, 3].

Modernizacja aplikacji opiera się w dużej mierze na agencie AI IBM Bob, który rozumie i potrafi refaktoryzować stary kod, oraz na środowiskach uruchomieniowych dla aplikacji Javy. Działając wewnątrz istniejących środowisk, narzędzia te mają pomóc firmom rozwijać systemy bez zaczynania od zera .

Zarządzanie danymi korporacyjnymi wykorzystuje rozszerzoną ServiceNow Workflow Data Fabric z dodaną warstwą IBM watsonx.data. Daje to organizacjom spójny sposób na zarządzanie jakością danych, monitorowanie przepływów i utrzymywanie głównych rekordów danych – wszystko to powiązane z Katalogiem Danych ServiceNow dla lepszej widoczności i kontroli .

Autonomiczne operacje infrastrukturalne łączą narzędzia Red Hat Ansible, Instana, IBM Bob i narzędzia infrastrukturalne HashiCorp, aby wykrywać i rozwiązywać problemy, zanim wpłyną na biznes. Zintegrowane bezpośrednio z przepływami pracy IT ServiceNow, mają na celu zmianę pracy zespołów operacyjnych z reaktywnego gaszenia pożarów na proaktywne, zautomatyzowane rozwiązywanie problemów .

Kiedy nowe rozwiązania trafią na rynek

IBM i ServiceNow poinformowały, że wspólnie opracowane rozwiązania mają być dostępne dla klientów w drugiej połowie 2026 roku . Wstępne ogłoszenie nie zawierało szczegółów dotyczących cen ani konkretnych pakietów, co sugeruje, że wdrażanie będzie następować etapami w miarę głębszej integracji technologii.

Ponad dekada pogłębionej współpracy

Wiele głośnych partnerstw szybko się kończy. To jest poparte ponad dziesięcioletnim stażem wspólnej pracy, która rozpoczęła się na długo przed tym, jak obecna fala generatywnej AI przykuła uwagę biznesu [17, 19].

IBM jest dostawcą usług zarządzanych dla całego portfolio ServiceNow od 2011 roku . Obie firmy sformalizowały swoją globalną strategiczną współpracę w 2017 roku, koncentrując się na inteligentnej automatyzacji w obszarach IT, HR, obsługi klienta i bezpieczeństwa [11, 13]. W 2020 roku rozszerzyły umowę, aby zastosować AI konkretnie do operacji IT, dążąc do redukcji ryzyka i kosztów poprzez automatyzację .

W 2023 roku ServiceNow formalnie pogłębił swój ekosystem sojuszy, uznając IBM za centralnego partnera w zakresie usług strategicznych, a w 2024 obie firmy zaktualizowały swoje programy partnerskie, aby wspierać wdrażanie transformacji AI [6, 8]. Następnie, w maju 2024 roku na konferencji ServiceNow Knowledge, ogłosiły integrację IBM watsonx.ai i dużych modeli językowych Granite z asystentem genAI ServiceNow (Now Assist) oraz utworzenie nowego centrum doskonałości generatywnej AI [9, 22].

W lipcu 2024 roku pojawił się wątek rozwoju talentów, gdy IBM Consulting uruchomiło oparte na AI rozwiązanie do podnoszenia kwalifikacji pracowników na platformie ServiceNow, łącząc dane taksonomii umiejętności IBM z wiedzą z zakresu transformacji HR .

Ogłoszenie z czerwca 2026 roku jest logicznym, kolejnym krokiem. Zamiast dokładać kolejną warstwę funkcjonalności AI, koncentruje się na warunkach wstępnych, od których zależy powodzenie każdego firmowego projektu AI: czy można zaufać danym i czy systemy są w stanie te modele w ogóle uruchomić.