第二个障碍是“AI 就绪型数据问题”,这是一个更隐蔽却同样致命的问题。即便企业搭建了现代化的基础设施,数据却是分散的、缺乏治理的,质量参差不齐,根本无法用于模型训练或推理。合作方案将 ServiceNow 的工作流数据架构与 IBM watsonx.data 集成,提供数据质量、可观测性和主数据管理能力,并统一呈现在 ServiceNow 的数据目录中。目标是从根源上保障企业数据的持续“AI 就绪”状态,而不是每次都进行痛苦的一次性清理 。
企业数据治理:通过将 IBM watsonx.data 整合到 ServiceNow 的工作流数据架构中,为企业提供统一的数据质量管控、数据流动监控和主数据记录维护方式。所有治理能力最终都关联回 ServiceNow 的数据目录,实现清晰的可视化和可控性 。
自主化基础设施运维:集结红帽 Ansible、可观性平台 Instana、IBM Bob 以及 HashiCorp 基础设施工具,实现对 IT 问题的自动发现、修复和解决,防患于未然。这些功能被直接集成到 ServiceNow 的 IT 工作流中,旨在将运维团队从被动的“救火队员”转变为主动的、由 AI 自动化驱动的运营者 。
IBM 和 ServiceNow 表示,这些联合开发的解决方案预计将于 2026 年下半年 向客户推出 。初次公告中并未包含具体的定价或套餐细节,这表明随着各项技术的深度融合,方案很可能分阶段向市场铺开。
自 2011 年起,IBM 就是 ServiceNow 全产品线的管理服务提供商 。2017 年,两家公司正式确立了全球战略合作伙伴关系,专注于在 IT、人力资源、客户服务和安全管理等工作流中实现智能自动化
。2020 年,双方扩展协议,将 AI 技术专门应用于 IT 运维,旨在通过自动化手段降低风险和成本
。
到 2023 年,ServiceNow 正式将 IBM 作为核心战略服务伙伴,深化其联盟生态。2024 年初,两家公司同步更新了合作伙伴计划,以支持 AI 转型交付 。此后不久,在 2024 年 5 月的 ServiceNow Knowledge 大会上,他们宣布将 IBM watsonx.ai 和 Granite 大语言模型集成到 ServiceNow 的 Now Assist GenAI 体验中,并联合成立了一个生成式 AI 卓越中心
。
2026 年 6 月的此次合作扩大,是这一系列动作的必然延伸。它不再仅仅聚焦于增加一层 AI 功能,而是着手解决决定企业 AI 项目成败的根本前提:数据是否值得信赖,以及系统是否具备运行模型的能力。
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