Nie tylko budowa agentów, lecz także zmiana sposobu pracy

Nowa praktyka ma odpowiadać nie tylko za stronę techniczną. Jej celem jest również przeprojektowanie procesów biznesowych tak, aby agenci AI mogli rzeczywiście wykonywać zadania w organizacji.

IBM wnosi gotowe zasoby, wielokrotnego użytku agentów oraz sprawdzone metody transformacji. Google Cloud zapewnia środowisko uruchomieniowe, mechanizmy zarządzania i kontroli oraz zabezpieczenia klasy korporacyjnej .

Wykorzystywany stos technologiczny obejmuje cały cykl dostarczania rozwiązań AI:

• IBM Consulting Advantage – platformę wspierającą zespoły IBM w projektowaniu i wdrażaniu rozwiązań AI .
• Gemini Enterprise Agent Platform – zunifikowane środowisko do budowy, zarządzania i uruchamiania agentów AI .
• BigQuery – fundament danych dla produkcyjnych obciążeń związanych ze sztuczną inteligencją .
• watsonx Orchestrate i watsonx.data – narzędzia IBM integrowane z Gemini na potrzeby automatyzacji decyzji i pracy z danymi .
• Confluent – rozwiązania do strumieniowego przetwarzania danych w czasie rzeczywistym .
• Red Hat OpenShift – dostępny bezpośrednio w konsoli Google Cloud, a także narzędzia HashiCorp wspierające odporność operacyjną i zgodność z regulacjami .

Agenci dla branż, w których błędy są kosztowne

IBM przygotowuje portfolio gotowych, wyspecjalizowanych agentów AI dla ośmiu sektorów: bankowości, administracji publicznej, handlu detalicznego, telekomunikacji, energetyki, bezpieczeństwa, ubezpieczeń oraz nauk o życiu .

Agenci mają automatyzować przepływy pracy, przyspieszać podejmowanie decyzji i wspierać bardziej autonomiczne operacje. Jednocześnie muszą działać w ramach rygorystycznych zasad dotyczących bezpieczeństwa, nadzoru, zgodności i lokalizacji danych .

Najważniejsze obszary docelowe to lotnictwo i kosmonautyka, usługi finansowe, administracja publiczna, ochrona zdrowia oraz telekomunikacja . To sektory, w których rozwiązania tworzone „z półki” często nie spełniają wymagań audytowych lub regulacyjnych.

Współpraca ma już wcześniejszy precedens

IBM i Google Cloud nie zaczynają od zera. Wcześniej współpracowały przy dużej migracji dla Airbusa. Konsultanci IBM pomogli przekształcić dwie jednostki biznesowe koncernu lotniczego w całkowicie niezależne operacje w czasie krótszym niż 18 miesięcy, jednocześnie aktualizując ponad 100 kluczowych systemów .

To doświadczenie pokazuje model realizacji, który obie firmy chcą teraz powtarzać i oferować na większą skalę.

Praktyczna konsekwencja zapowiedzi z Google Cloud Next '26

Praktyka IBM jest bezpośrednim rozwinięciem zapowiedzi przedstawionych podczas Google Cloud Next '26 . Wśród najważniejszych elementów znalazły się:

• Gemini Enterprise Agent Platform, rozwinięta i zunifikowana platforma do tworzenia, skalowania i nadzorowania agentów AI .
• Procesory TPU ósmej generacji, zapewniające infrastrukturę obliczeniową dla zadań AI .
• Protokół A2A (Agent-to-Agent), który umożliwia współpracę wielu agentów w złożonych procesach biznesowych .
• Workspace Studio, czyli narzędzie do tworzenia agentów bez kodowania, przeznaczone także dla osób spoza zespołów inżynieryjnych .

U podstaw tej strategii leży ogłoszony w kwietniu fundusz partnerski Google Cloud o wartości 750 mln dolarów. Środki i związane z nimi zasoby obejmują kredyty na środowiska testowe, wsparcie w pozyskiwaniu popytu, bony wdrożeniowe, szkolenia oraz pomoc inżynierów pracujących bezpośrednio z partnerami .

Fundusz ma wesprzeć ekosystem Google Cloud liczący 120 tys. partnerów, w tym firmy takie jak Accenture, Deloitte i Capgemini, pomagając mu przejść od wspólnej sprzedaży do wspólnego dostarczania rozwiązań . Praktyka IBM jest pierwszą tak wyraźnie nazwaną i dedykowaną jednostką konsultingową opartą bezpośrednio na tej inwestycji.

IBM i Google Cloud kontra alianse hyperskalerów

Partnerstwo stawia IBM i Google Cloud w bezpośredniej konkurencji z innymi sojuszami integratorów systemów i dostawców chmury, między innymi Accenture–Microsoft w obszarze Azure AI oraz Deloitte–AWS .

Przewagą IBM ma być doświadczenie konsultingowe w branżach regulowanych. Firma chce nie tylko budować agentów, ale także pomagać klientom przebudowywać modele operacyjne wokół tych narzędzi. Google Cloud dostarcza natomiast infrastrukturę agentową, zabezpieczenia i globalny kanał dystrybucji .

Co mówią przedstawiciele firm?

Mohamad Ali, starszy wiceprezes i szef IBM Consulting, ocenił, że przedsiębiorstwa przechodzą przez jeden z najbardziej złożonych cykli modernizacyjnych od dziesięcioleci. Jak stwierdził, rozszerzenie współpracy z Google Cloud ma dać klientom „bardziej klarowną i niezawodną drogę do skalowania AI w całej organizacji”, łącząc specjalistyczną wiedzę branżową, modernizację chmury hybrydowej i platformę dostarczania rozwiązań opartą przede wszystkim na AI .

Kevin Ichhpurani, prezes Global Partner Ecosystem w Google Cloud, podkreślił z kolei znaczenie dostępnych kompetencji. Według niego partnerstwo wyraźnie zwiększa pulę ekspertów Google Cloud na rynku, odpowiadając na rosnący popyt na AI. Połączenie infrastruktury agentowej Google z wiedzą branżową IBM i jego sprawdzonymi metodami realizacji ma pozwolić klientom wyjść poza pilotaże i wdrażać oraz nadzorować produkcyjnych agentów AI w całym środowisku chmurowym .

Dlaczego ta zapowiedź ma znaczenie?

Uruchomienie praktyki Google Cloud pokazuje zmianę w centrum ciężkości rynku AI dla przedsiębiorstw. Firmy przechodzą od testowania modeli do organizowania ich codziennego działania w kontrolowanym środowisku.

W tej fazie największą wartość może przejąć niekoniecznie ten, kto oferuje najlepszy model, lecz ten, kto potrafi przeprowadzić klienta przez ostatni, najtrudniejszy etap: przebudowę procesów, integrację z istniejącymi systemami i uruchomienie AI zgodnie z wymaganiami bezpieczeństwa oraz regulacji.

IBM i Google Cloud próbują więc sprzedać nie pojedynczego agenta, ale gotowy model transformacji. Jednocześnie praktyka będzie sprawdzianem, czy fundusz o wartości 750 mln dolarów przełoży się na konkretne, wyspecjalizowane zespoły zdolne konkurować o największe projekty AI w sektorach regulowanych.

Nie tylko budowa agentów, lecz także zmiana sposobu pracy

Nowa praktyka ma odpowiadać nie tylko za stronę techniczną. Jej celem jest również przeprojektowanie procesów biznesowych tak, aby agenci AI mogli rzeczywiście wykonywać zadania w organizacji.

IBM wnosi gotowe zasoby, wielokrotnego użytku agentów oraz sprawdzone metody transformacji. Google Cloud zapewnia środowisko uruchomieniowe, mechanizmy zarządzania i kontroli oraz zabezpieczenia klasy korporacyjnej .

Wykorzystywany stos technologiczny obejmuje cały cykl dostarczania rozwiązań AI:

• IBM Consulting Advantage – platformę wspierającą zespoły IBM w projektowaniu i wdrażaniu rozwiązań AI .
• Gemini Enterprise Agent Platform – zunifikowane środowisko do budowy, zarządzania i uruchamiania agentów AI .
• BigQuery – fundament danych dla produkcyjnych obciążeń związanych ze sztuczną inteligencją .
• watsonx Orchestrate i watsonx.data – narzędzia IBM integrowane z Gemini na potrzeby automatyzacji decyzji i pracy z danymi .
• Confluent – rozwiązania do strumieniowego przetwarzania danych w czasie rzeczywistym .
• Red Hat OpenShift – dostępny bezpośrednio w konsoli Google Cloud, a także narzędzia HashiCorp wspierające odporność operacyjną i zgodność z regulacjami .

Agenci dla branż, w których błędy są kosztowne

IBM przygotowuje portfolio gotowych, wyspecjalizowanych agentów AI dla ośmiu sektorów: bankowości, administracji publicznej, handlu detalicznego, telekomunikacji, energetyki, bezpieczeństwa, ubezpieczeń oraz nauk o życiu .

Agenci mają automatyzować przepływy pracy, przyspieszać podejmowanie decyzji i wspierać bardziej autonomiczne operacje. Jednocześnie muszą działać w ramach rygorystycznych zasad dotyczących bezpieczeństwa, nadzoru, zgodności i lokalizacji danych .

Najważniejsze obszary docelowe to lotnictwo i kosmonautyka, usługi finansowe, administracja publiczna, ochrona zdrowia oraz telekomunikacja . To sektory, w których rozwiązania tworzone „z półki” często nie spełniają wymagań audytowych lub regulacyjnych.

Współpraca ma już wcześniejszy precedens

IBM i Google Cloud nie zaczynają od zera. Wcześniej współpracowały przy dużej migracji dla Airbusa. Konsultanci IBM pomogli przekształcić dwie jednostki biznesowe koncernu lotniczego w całkowicie niezależne operacje w czasie krótszym niż 18 miesięcy, jednocześnie aktualizując ponad 100 kluczowych systemów .

To doświadczenie pokazuje model realizacji, który obie firmy chcą teraz powtarzać i oferować na większą skalę.

Praktyczna konsekwencja zapowiedzi z Google Cloud Next '26

Praktyka IBM jest bezpośrednim rozwinięciem zapowiedzi przedstawionych podczas Google Cloud Next '26 . Wśród najważniejszych elementów znalazły się:

• Gemini Enterprise Agent Platform, rozwinięta i zunifikowana platforma do tworzenia, skalowania i nadzorowania agentów AI .
• Procesory TPU ósmej generacji, zapewniające infrastrukturę obliczeniową dla zadań AI .
• Protokół A2A (Agent-to-Agent), który umożliwia współpracę wielu agentów w złożonych procesach biznesowych .
• Workspace Studio, czyli narzędzie do tworzenia agentów bez kodowania, przeznaczone także dla osób spoza zespołów inżynieryjnych .

U podstaw tej strategii leży ogłoszony w kwietniu fundusz partnerski Google Cloud o wartości 750 mln dolarów. Środki i związane z nimi zasoby obejmują kredyty na środowiska testowe, wsparcie w pozyskiwaniu popytu, bony wdrożeniowe, szkolenia oraz pomoc inżynierów pracujących bezpośrednio z partnerami .

Fundusz ma wesprzeć ekosystem Google Cloud liczący 120 tys. partnerów, w tym firmy takie jak Accenture, Deloitte i Capgemini, pomagając mu przejść od wspólnej sprzedaży do wspólnego dostarczania rozwiązań . Praktyka IBM jest pierwszą tak wyraźnie nazwaną i dedykowaną jednostką konsultingową opartą bezpośrednio na tej inwestycji.

IBM i Google Cloud kontra alianse hyperskalerów

Partnerstwo stawia IBM i Google Cloud w bezpośredniej konkurencji z innymi sojuszami integratorów systemów i dostawców chmury, między innymi Accenture–Microsoft w obszarze Azure AI oraz Deloitte–AWS .

Przewagą IBM ma być doświadczenie konsultingowe w branżach regulowanych. Firma chce nie tylko budować agentów, ale także pomagać klientom przebudowywać modele operacyjne wokół tych narzędzi. Google Cloud dostarcza natomiast infrastrukturę agentową, zabezpieczenia i globalny kanał dystrybucji .

Co mówią przedstawiciele firm?

Mohamad Ali, starszy wiceprezes i szef IBM Consulting, ocenił, że przedsiębiorstwa przechodzą przez jeden z najbardziej złożonych cykli modernizacyjnych od dziesięcioleci. Jak stwierdził, rozszerzenie współpracy z Google Cloud ma dać klientom „bardziej klarowną i niezawodną drogę do skalowania AI w całej organizacji”, łącząc specjalistyczną wiedzę branżową, modernizację chmury hybrydowej i platformę dostarczania rozwiązań opartą przede wszystkim na AI .

Kevin Ichhpurani, prezes Global Partner Ecosystem w Google Cloud, podkreślił z kolei znaczenie dostępnych kompetencji. Według niego partnerstwo wyraźnie zwiększa pulę ekspertów Google Cloud na rynku, odpowiadając na rosnący popyt na AI. Połączenie infrastruktury agentowej Google z wiedzą branżową IBM i jego sprawdzonymi metodami realizacji ma pozwolić klientom wyjść poza pilotaże i wdrażać oraz nadzorować produkcyjnych agentów AI w całym środowisku chmurowym .

Dlaczego ta zapowiedź ma znaczenie?

Uruchomienie praktyki Google Cloud pokazuje zmianę w centrum ciężkości rynku AI dla przedsiębiorstw. Firmy przechodzą od testowania modeli do organizowania ich codziennego działania w kontrolowanym środowisku.

W tej fazie największą wartość może przejąć niekoniecznie ten, kto oferuje najlepszy model, lecz ten, kto potrafi przeprowadzić klienta przez ostatni, najtrudniejszy etap: przebudowę procesów, integrację z istniejącymi systemami i uruchomienie AI zgodnie z wymaganiami bezpieczeństwa oraz regulacji.

IBM i Google Cloud próbują więc sprzedać nie pojedynczego agenta, ale gotowy model transformacji. Jednocześnie praktyka będzie sprawdzianem, czy fundusz o wartości 750 mln dolarów przełoży się na konkretne, wyspecjalizowane zespoły zdolne konkurować o największe projekty AI w sektorach regulowanych.