Brandsit

Tag: Cobol

  • Gartner ostrzega: 70% projektów wyjścia z mainframe nie powiedzie się

    Gartner ostrzega: 70% projektów wyjścia z mainframe nie powiedzie się

    W świecie technologii korporacyjnej panuje niemal religijne przekonanie, że każdy problem można rozwiązać odpowiednią dawką automatyzacji. Szczególnie gdy mowa o „cyfrowym długu”, jakim są systemy typu mainframe. Najnowsze prognozy Gartnera rzucają jednak chłodny cień na entuzjazm Doliny Krzemowej: do 2026 roku ponad 70% projektów wyjścia z mainframe zakończy się porażką. Przyczyną nie jest brak funduszy, lecz nadmierna wiara w „magiczną” moc generatywnej sztucznej inteligencji.

    Przez lata migracja z systemów legacy była procesem żmudnym, kosztownym i obarczonym gigantycznym ryzykiem operacyjnym. Pojawienie się modeli językowych (LLM) obiecywało przełom – automatyczną konwersję milionów linii kodu COBOL na nowoczesną Javę czy Pythona. Rzeczywistość okazuje się jednak bardziej złożona. Choć AI doskonale radzi sobie z identyfikacją błędów czy dokumentowaniem kodu, proces rzeczywistej konwersji i utrzymania wydajności na poziomie mainframe’u pozostaje poza jej zasięgiem.

    Pułapka wysokich oczekiwań

    Głównym problemem, na który wskazują analitycy, jest rozdźwięk między marketingowymi obietnicami dostawców a technologiczną rzeczywistością. Pod presją inwestorów, firmy technologiczne forsują rozwiązania AI jako panaceum na trwające dekady zaniedbania w architekturze IT. To podejście ignoruje fakt, że mainframe’y nie są tylko „starymi komputerami”. To unikalne ekosystemy zoptymalizowane pod kątem niespotykanej przepustowości i niezawodności, których nie da się łatwo odtworzyć w chmurze przy pomocy prostego przepisania kodu przez algorytm.

    Ryzyko jest wymierne. Gartner przewiduje, że do 2030 roku trzy czwarte dostawców zaangażowanych obecnie w migracje oparte na AI po prostu zniknie z rynku. Dla dyrektorów ds. technologii (CTO) oznacza to perspektywę pozostania z niedokończonym, krytycznym projektem i brakiem wsparcia ze strony bankrutującego partnera.

    Dług techniczny w nowym wydaniu

    Zamiast eliminować dług techniczny, bezrefleksyjna migracja sterowana przez AI może go paradoksalnie pogłębić. Generatywna sztuczna inteligencja często generuje kod, który „działa”, ale nie jest zoptymalizowany pod kątem nowej infrastruktury. W efekcie firmy ryzykują zakłócenia operacyjne, które w sektorach takich jak bankowość czy logistyka mogą kosztować miliony dolarów na minutę.

    Co więcej, AI nie potrafi przenieść kontekstu biznesowego gromadzonego przez dziesięciolecia. Kod w mainframe’ach często zawiera reguły biznesowe, o których istnieniu obecne zespoły IT dawno zapomniały. Maszyna, nie rozumiejąc logiki stojącej za konkretnym rozwiązaniem, może stworzyć nowoczesny system, który nie spełnia specyficznych wymagań regulacyjnych lub operacyjnych.

    Powrót do realizmu: Strategia zamiast magii

    Zamiast dążyć do całkowitego i gwałtownego porzucenia mainframe’ów, liderzy biznesowi powinni rozważyć podejście hybrydowe. Wiadomość ta z pewnością cieszy gigantów pokroju IBM, którzy od lat promują ideę modernizacji systemów na miejscu. Gartner sugeruje, że kluczem do sukcesu nie jest „wielka ucieczka”, ale selektywna modernizacja obciążeń i skupienie się na ulepszaniu istniejących fundamentów.

    Skuteczna strategia wymaga odrzucenia narracji o „cudownych narzędziach”. Zamiast pytać, jak AI może przepisać nasz kod, należy zapytać, które procesy rzeczywiście wymagają przeniesienia do chmury, a które najlepiej funkcjonują w swoim obecnym, stabilnym środowisku.

    W nadchodzących latach wygranymi nie będą firmy, które najszybciej wdrożą AI w procesach migracyjnych, ale te, które wykażą się największą powściągliwością. W starciu między obietnicami sztucznej inteligencji a brutalną logiką mainframe’ów, ta druga nadal dyktuje warunki gry. Rozważna ocena ryzyka i akceptacja faktu, że niektóre systemy są „zbyt ważne, by zawieść”, staje się obecnie najbardziej innowacyjnym podejściem w biznesie.

  • Anthropic uderza w fundamenty IBM – 31 miliardów dolarów wyparowało przez jedno narzędzie AI

    Anthropic uderza w fundamenty IBM – 31 miliardów dolarów wyparowało przez jedno narzędzie AI

    Poniedziałkowy krach akcji IBM, który wyparował 31 miliardów dolarów z kapitalizacji spółki, to coś więcej niż giełda korekta. Spadek o 13,1% – najgłębszy od pęknięcia bańki dot-comów w 2000 roku – to weryfikacja optymizmu wokół „nowego oblicza” Big Blue. Fundamenty IBM, oparte na infrastrukturze COBOL, przestały być bezpieczną przystanią, a stały się celem ataku.

    Monopol pod ostrzałem AI

    Uderzenie przyszło ze strony Anthropic. Startup wspierany przez Google i Amazon zapowiedział narzędzie Claude Code, które ma zautomatyzować modernizację kodu COBOL. To bezpośredni atak w „dojną krowę” IBM. Przez dekady gigant z Armonk czerpał zyski z faktu, że globalne finanse są uwięzione w kodzie z lat 60., którego niemal nikt już nie potrafi serwisować. IBM budował swoją potęgę na tej technologicznej niewoli banków i agencji rządowych.

    Anthropic publicznie wytknął IBM to, o czym w branży mówiło się szeptem: liczba inżynierów znających COBOL drastycznie spada, a sztuczna inteligencja potrafi dziś przełamać ten impas szybciej, niż mainframe’y z17 zdążą się zamortyzować. Dla inwestorów to sygnał, że bariera wejścia, którą IBM chronił przez pół wieku, właśnie runęła.

    Początek końca mainframe?

    Choć IBM chwali się portfelem zamówień na AI (watsonx) przekraczającym 12,5 miliarda dolarów, poniedziałkowa panika pokazuje, że rynek nie do końca wierzy w tę transformację. Krytycy zauważają, że znaczna część wzrostów IBM w 2025 roku opierała się na modernizacji starych systemów, a nie na realnej innowacji.

    Warto skonfrontować ten optymizm z inną perspektywą – biznes często wybiera stabilność zamiast rewolucji, ale obecna sytuacja pokazuje drugą stronę medalu: to przywiązanie do stabilności mainframe’ów stało się dla IBM pułapką. Gdy tylko pojawiła się realna alternatywa w postaci migracji wspieranej przez AI, lojalność klientów, na której bazuje model biznesowy IBM, zaczęła być wyceniana jako ryzyko, a nie atut.

    Ucieczka w długi i obronność

    IBM próbuje ratować sytuację agresywnymi przejęciami, jak zakup Confluent za 11 miliardów dolarów, co budzi obawy o dalsze zadłużanie spółki. Strategia „ucieczki do przodu” w stronę kontraktów obronnych (projekt SHIELD za 151 mld USD) to klasyczny ruch korporacji, która traci grunt w sektorze prywatnym i szuka schronienia w powolnych, rządowych cyklach budżetowych.

    Czas, gdy „nikt nie został zwolniony za kupienie IBM”, bezpowrotnie minął. Jeśli narzędzia Anthropic faktycznie udrożnią migrację z COBOL-a, IBM może zostać z miliardami dolarów w niedziałającym sprzęcie i oprogramowaniu, którego nikt już nie będzie potrzebował.

  • IT ogłasza śmierć, biznes liczy zyski. Dlaczego mainframe wciąż rządzi światem?

    IT ogłasza śmierć, biznes liczy zyski. Dlaczego mainframe wciąż rządzi światem?

    Codziennie rano miliony ludzi na całym świecie wykonują tę samą, niemal mechaniczną czynność: zbliżają kartę płatniczą do terminala, sprawdzają saldo w aplikacji mobilnej lub rezerwują bilet kolejowy na drugi koniec kraju. Wszystko to odbywa się w estetycznych, responsywnych interfejsach, które kojarzymy z nowoczesnością. Mało kto jednak zdaje sobie sprawę, że pod tą błyszczącą warstwą „front-endu” bije serce technologii, którą już w latach 90. ubiegłego wieku okrzyknięto skansenem.

    Mainframe i język COBOL – bo o nich mowa – to fundamenty globalnej gospodarki. Choć w świecie IT panuje kult nowości, rzeczywistość biznesowa weryfikuje narrację o „śmierci komputera głównego”. Dziś musimy postawić sobie pytanie: czy te systemy to faktycznie balast przeszłości, czy może najsolidniejsza polisa ubezpieczeniowa, jaką dysponuje współczesny biznes?

    Fundament stabilności: Dlaczego giganci nie odchodzą?

    W sektorze technologicznym mity umierają powoli. Jednym z najtrwalszych jest przekonanie, że nowoczesna architektura rozproszona (mikroserwisy, chmura) jest w stanie bezproblemowo zastąpić monolit mainframe’u. Tymczasem banki, towarzystwa ubezpieczeniowe, systemy administracji publicznej i giganci logistyczni wciąż opierają swoje krytyczne procesy na języku COBOL. Dlaczego?

    Odpowiedź brzmi: wydajność transakcyjna, której nie da się łatwo podrobić. Mainframe został zaprojektowany do jednego celu – obsługi gigantycznej liczby operacji wejścia/wyjścia w czasie rzeczywistym, przy zachowaniu niemal stuprocentowej dostępności. W architekturze chmurowej opóźnienia (latency) wynikające z komunikacji między rozproszonymi serwerami mogą stać się barierą nie do przeskoczenia przy procesowaniu tysięcy transakcji na sekundę. Mainframe to „maszyna do robienia pieniędzy” w sensie dosłownym – to on rozlicza emerytury, podatki i przelewy międzybankowe, zachowując stabilność, o której wiele nowoczesnych platform może tylko pomarzyć.

    Ekonomia kodu: Kiedy chmura staje się pułapką

    Wielu liderów biznesu patrzy na mainframe przez pryzmat kosztów utrzymania własnej infrastruktury i licencji (CapEx). Przejście na model chmurowy (OpEx) wydaje się kuszącą obietnicą oszczędności i elastyczności. Jednak rzeczywistość bywa brutalna dla portfela.

    W środowisku mainframe każda instrukcja ma swoją wymierną cenę. Zużycie procesora, operacje na bazach danych, czas pracy – to wszystko przekłada się na miesięczne faktury. Dlatego tradycyjni programiści COBOL-a byli (i są) mistrzami optymalizacji. Każda zaoszczędzona milisekunda to zysk dla firmy.

    Przenosząc te same, często nieoptymalne procesy do chmury w modelu „pay-as-you-go”, firmy wpadają w pułapkę. Bez głębokiej optymalizacji kodu, dynamiczne skalowanie chmury sprawia, że rachunki rosną w postępie geometrycznym. Często okazuje się, że ucieczka od „monopolu IBM” kończy się wpadnięciem w jeszcze droższą zależność od dostawców chmurowych, gdzie koszty transferu danych i mocy obliczeniowej przy ogromnej skali transakcji przewyższają budżet utrzymania własnego mainframe’u. Nie dziwi więc fakt, że niektóre organizacje, po kosztownych testach migracji, „spadają z chmury jak deszcz” i pokornie wracają do sprawdzonych rozwiązań on-premise.

    Zarządzanie ryzykiem: Luka kompetencyjna jako realne zagrożenie

    Prawdziwym zagrożeniem dla biznesu nie jest sama technologia mainframe, lecz to, co socjologowie nazywają „srebrnym tsunami”. Eksperci, którzy budowali i konserwowali te systemy przez ostatnie 30-40 lat, odchodzą na emeryturę.

    Przez dekady COBOL był usuwany z programów nauczania uniwersytetów jako język „nieatrakcyjny”. Młodzi programiści wolą frameworki JavaScriptu czy Pythona, które oferują natychmiastową gratyfikację wizualną, autouzupełnianie kodu i nowoczesne środowiska programistyczne. Praca w mainframe, gdzie kompilator często bywa surowy, a błędy wytykane są z bezwzględną precyzją, nie jest „sexy”.

    Dla biznesu to sytuacja krytyczna. Jeśli nie nastąpi zmiana pokoleniowa, systemy napędzające gospodarkę zostaną bez opieki. To ryzyko operacyjne większe niż jakikolwiek atak hakerski. Brak specjalistów zdolnych do optymalizacji kodu i rozumiejących architekturę systemów legacy może doprowadzić do paraliżu instytucji finansowych w przeciągu najbliższej dekady. Wiedza o tym, jak działa „serce” systemu, staje się dziś towarem rzadszym i cenniejszym niż znajomość najnowszego frameworka do tworzenia aplikacji mobilnych.

    Strategia na jutro: Modernizacja zamiast rewolucji

    Zamiast radykalnej i ryzykownej migracji, coraz więcej organizacji wybiera drogę środka – model hybrydowy. Polega on na zachowaniu stabilnego, zoptymalizowanego rdzenia w COBOL-u i obudowaniu go nowoczesnymi warstwami middleware. Dzięki temu „stary” mainframe może bezpiecznie komunikować się z nowymi aplikacjami mobilnymi czy systemami AI za pośrednictwem API.

    Modernizacja nie musi oznaczać wyburzenia fundamentów. Może oznaczać ich wzmocnienie. Inwestycja w szkolenia dla obecnych zespołów IT, docenienie dojrzałych talentów (mentoring) oraz otwarcie się na współpracę międzyuczelnianą w zakresie systemów krytycznych to jedyna droga do zachowania ciągłości biznesowej.

    Serce, które musi bić

    Mainframe nie potrzebuje naszej litości ani nostalgii. To technologia, która broni się sama – wynikami, stabilnością i skalą działania. Jednak jako liderzy biznesu musimy przestać traktować go jako „wstydliwy sekret” ukryty w serwerowni.

    Uznanie wartości tych systemów to pierwszy krok do zabezpieczenia przyszłości. Mainframe to nie dług technologiczny, który trzeba jak najszybciej spłacić. To potężna, niedoceniona polisa ubezpieczeniowa. Aby jednak nadal chroniła nasze transakcje i dane, musimy zadbać o nowe pokolenie „cyfrowych mechaników”, którzy nie będą bali się ubrudzić rąk w kodzie COBOL. Bo gdy serce przestaje bić, nawet najpiękniejszy organizm – jakim jest nowoczesna korporacja – po prostu przestaje istnieć.

  • Mainframe w erze AI. Skarbnica danych czeka na przełom

    Mainframe w erze AI. Skarbnica danych czeka na przełom

    Systemy mainframe, choć starsze technologicznie, nadal stanowią kluczowe źródło danych w wielu dużych przedsiębiorstwach. Dane przechowywane w tych systemach są nieocenione dla analityki i rozwoju sztucznej inteligencji, a zarazem trudne do pełnego wykorzystania w nowych środowiskach technologicznych. Raport firmy Rocket Software, opracowany przez Foundry, wskazuje na skalę wyzwań, jakie firmy napotykają w próbach pozyskiwania danych z tych starszych systemów. W badaniu przeprowadzonym w maju wzięło udział 213 specjalistów ds. analityki, zarządzania i inżynierii danych.

    Wyniki raportu pokazują, że aż 76% ankietowanych uważa dostęp do danych mainframe oraz związanych z nimi metadanych kontekstowych za poważne wyzwanie. Integracja danych między systemami mainframe a chmurą również sprawia trudności – niemal 63% respondentów przyznaje, że spotkało się z problemami na tym tle. Takie przeszkody wynikają z fundamentalnych różnic kulturowych i technologicznych między systemami mainframe a środowiskiem chmurowym. Mainframe jest dobrze dostosowany do przetwarzania danych transakcyjnych w czasie rzeczywistym, natomiast chmura jest preferowana do złożonej analizy i zarządzania dużymi zbiorami danych.

    Systemy mainframe, choć stopniowo tracą na popularności, wciąż mają nieocenione znaczenie dla biznesu, zwłaszcza w sektorach takich jak finanse i handel, gdzie przetwarzanie transakcji w czasie rzeczywistym jest kluczowe. Według IBM, około 70% światowych transakcji o dużej wartości wciąż jest realizowanych na tych starszych systemach. Aplikacje mainframe przechowują nie tylko dane, lecz także reguły biznesowe, które definiują działalność przedsiębiorstw – od relacji z klientami po przejęcia i fuzje. Trudno więc po prostu przenieść te systemy do chmury.

    Rozwiązaniem dla wielu firm jest wdrożenie modeli hybrydowych, które łączą zalety chmury z mocą obliczeniową mainframe. W takim układzie, zamiast przesyłać duże ilości danych do chmury, przedsiębiorstwa mogą uruchamiać lokalne modele analityczne na danych pozostających na mainframe. Takie podejście pomaga firmom lepiej zarządzać bezpieczeństwem i zgodnością, zwłaszcza jeśli chodzi o dane zastrzeżone.

    Jednym z wyzwań stojących przed liderami IT jest także modernizacja aplikacji napisanych w języku COBOL, który wciąż jest szeroko stosowany w systemach mainframe. W tym celu firmy coraz częściej sięgają po generatywne narzędzia do kodowania oparte na sztucznej inteligencji. Chociaż całkowite przepisywanie aplikacji mogłoby wydawać się najlepszym rozwiązaniem, specjaliści sugerują, że refaktoryzacja istniejącego kodu jest bardziej realistyczna i obarczona mniejszym ryzykiem niepowodzenia.

    Dla większości organizacji kluczem do sukcesu jest dokładna identyfikacja danych, które mają kluczowe znaczenie dla działań biznesowych, bez konieczności przeprowadzania radykalnych zmian w systemach mainframe. Choć zarządzanie mainframe pozostaje w rękach działów IT, same aplikacje są głęboko zakorzenione w strategiach biznesowych przedsiębiorstw. Kierownictwo, obserwując wyniki inicjatyw związanych z chmurą, coraz częściej dostrzega możliwości, jakie niesie integracja danych. W efekcie naciska na zespoły IT, by te jak najlepiej wykorzystywały dane zamknięte w systemach mainframe, a tym samym wzmocniły innowacje w biznesie.

    Raport Rocket Software jednoznacznie pokazuje, że pomimo wyzwań integracyjnych, przedsiębiorstwa, które skutecznie wydobędą i wykorzystają dane z systemów mainframe, zyskają strategiczną przewagę na rynku, opierając rozwój na bogactwie historycznych danych transakcyjnych, a także na innowacyjnych wdrożeniach sztucznej inteligencji.

  • COBOL – język odchodzący w zapomnienie, od którego wciąż zależy wiele

    COBOL – język odchodzący w zapomnienie, od którego wciąż zależy wiele

    W świecie technologii, gdzie innowacja jest na porządku dziennym, istnieją języki programowania, które przetrwały próbę czasu, stając się swego rodzaju relikwiami cyfrowej ery. Język COBOL (Common Business Oriented Language), wprowadzony w latach 60., jest jednym z takich przykładów. Przez dekady był fundamentem systemów mainframe, kluczowych dla operacji finansowych, ubezpieczeniowych, zdrowotnych i rządowych na całym świecie. Mimo to, jego obecność w współczesnych programach nauczania informatyki maleje, a zainteresowanie nauką tego języka wygasa. Co gorsza, eksperci COBOL powoli odchodzą na emeryturę, pozostawiając potencjalną lukę w zarządzaniu i utrzymaniu krytycznych systemów.

    Krytyczne znaczenie COBOL

    Mimo percepcji COBOL jako starożytnego i nieelastycznego, jego rola w dzisiejszym świecie technologii jest nie do przecenienia. Systemy oparte na COBOL przetwarzają transakcje o wartości trzech bilionów dolarów dziennie, od transakcji bankowych po ubezpieczenia zdrowotne. Niezastąpiony w sektorach, gdzie niezawodność i skalowalność są kluczowe, COBOL pozostaje nieodłącznym elementem infrastruktury krytycznej, mimo swojego wieku.

    Wyzwanie związane z COBOL

    Głównym wyzwaniem jest spadające zainteresowanie nauką COBOL i brak nowych programistów gotowych do przejęcia pałeczki. Wraz z rosnącymi potrzebami modernizacji systemów, firmy stają przed dylematem: jak zarządzać i aktualizować swoje systemy COBOL bez dostępu do nowych talentów? Rozwiązanie tego problemu jest kluczowe dla zapewnienia ciągłości działania systemów, które wspierają globalną ekonomię.

    Nowe horyzonty z AI

    W obliczu tych wyzwań, IBM wskazuje drogę naprzód, proponując wykorzystanie sztucznej inteligencji do modernizacji kodu COBOL. Poprzez asystenta kodu opartego na AI, Watsonx, IBM oferuje możliwość transformacji starych baz kodu COBOL do nowoczesnych języków, takich jak Java. To podejście, choć obiecujące, wiąże się z własnymi wyzwaniami, w tym złożonością przekształcenia kodu i koniecznością głębokiego zrozumienia oryginalnych aplikacji.

    Próby IBM z Watsonx otwierają nowy rozdział w historii COBOL, sugerując, że AI może zaoferować niezbędne wsparcie w modernizacji starych systemów. Jednak, jak podkreśla IBM, sukces tej inicjatywy wymagać będzie czasu i dalszych badań. Wizja, w której programiści współpracują z AI, by skrócić czas wymagany do złożonych zadań kodowania, jest kusząca, ale realizacja tej wizji wciąż jest przed nami.

    Dziedzictwo COBOL jest przypomnieniem o trwałości i niezastąpionym wkładzie niektórych technologii w nasz cyfrowy świat. W obliczu wyzwań związanych z jego przestarzałą naturą i brakiem nowych talentów, inicjatywy takie jak projekt IBM z Watsonx oferują nadzieję na przyszłość, w której stary i nowy świat technologii mogą współistnieć harmonijnie. Modernizacja kodu przy użyciu sztucznej inteligencji może nie tylko zachować istotne systemy biznesowe, ale również otworzyć drzwi dla nowych programistów do nauki i interakcji z historią technologii w innowacyjny sposób.

    Jednakże, aby ten potencjał został w pełni zrealizowany, potrzebna jest dalsza praca, zarówno w zakresie technologii AI, jak i edukacji przyszłych programistów. Zrozumienie COBOL i jego zastosowań powinno być nadal częścią szerszej dyskusji o edukacji w dziedzinie informatyki, podkreślając wartość zrozumienia zarówno nowych, jak i starych technologii.

    W międzyczasie, firmy i instytucje korzystające z systemów COBOL muszą równoważyć potrzebę innowacji z realiami operacyjnymi. Oznacza to nie tylko inwestycje w nowe technologie, ale również w ludzi – zarówno w obecnych ekspertów COBOL, jak i w nowe pokolenia programistów, którzy będą kontynuować ich pracę. Wspieranie inicjatyw takich jak te prowadzone przez IBM, a także promowanie edukacji i szkoleń w zakresie COBOL, może pomóc przezwyciężyć obecne wyzwania.

    Również ważne jest, aby branża technologiczna utrzymywała otwartość na różnorodne języki programowania i rozwiązania. Podczas gdy nowe języki i technologie oferują znaczące ulepszenia w zakresie wydajności, bezpieczeństwa i łatwości użytkowania, języki takie jak COBOL nadal pełnią kluczową rolę w wielu krytycznych systemach. Zrozumienie ich wartości i zapewnienie ciągłości ich działania jest niezbędne dla stabilności finansowej i operacyjnej na całym świecie.

    Ostatecznie, przyszłość COBOL i jego rola w nowoczesnej technologii będą zależały od zdolności branży do adaptacji i innowacji. W miarę jak AI i inne technologie rozwojowe stają się coraz bardziej zaawansowane, mogą oferować nie tylko ścieżki do modernizacji starych systemów, ale również nowe sposoby myślenia o programowaniu i zarządzaniu danymi. Praca z COBOL, a także z jego modernizacją, może stać się nie tylko koniecznością operacyjną, ale również okazją do ponownego zdefiniowania tego, co możliwe w technologii i jak przeszłość może informować i kształtować przyszłość innowacji.

  • Zmierzch Cobola? IBM WatsonX modernizuje starą technologię

    Zmierzch Cobola? IBM WatsonX modernizuje starą technologię

    W świecie, gdzie technologia rozwija się z prędkością światła, komputery mainframe wydają się być reliktem przeszłości. Ale IBM ma inny pomysł. Firma wprowadza swoją najnowszą platformę AI, WatsonX, aby zrewolucjonizować sposób, w jaki komputery mainframe są używane, zwłaszcza w sektorach takich jak bankowość i administracja publiczna.

    WatsonX i Code Assistant: Przyszłość Mainframe

    W maju tego roku, IBM zaprezentował WatsonX, platformę totalnej sztucznej inteligencji. Jednym z najbardziej innowacyjnych elementów tej platformy jest Code Assistant, narzędzie zdolne do generowania kodu. To narzędzie umożliwia firmom przepisywanie krytycznych aplikacji działających na komputerach mainframe na bardziej dynamiczne języki programowania, bez konieczności opuszczania ich obecnej infrastruktury. Na razie działa to wyłącznie dla Javy, ale IBM zapowiada, że wkrótce będą obsługiwane również inne języki.

    Problem z Cobolem

    Cobol, stary język programowania, który dominował w erze mainframe, jest teraz rzadko używany do tworzenia nowych aplikacji. Mimo to, ze względu na jego obecność w istniejących systemach, Cobol pozostaje istotnym elementem w dzisiejszym krajobrazie IT. WatsonX ma za zadanie zapełnić lukę pokoleniową, tłumacząc aplikacje napisane w Cobolu na języki bardziej zrozumiałe dla młodszych programistów.

    Dlaczego mainframe nadal ma znaczenie?

    Choć komputery mainframe są kosztowne w utrzymaniu i trudne do zintegrowania z nowoczesnymi technologiami, oferują one również unikalne korzyści, takie jak wyjątkowe bezpieczeństwo danych. IBM nie ma zamiaru porzucić tej technologii; wręcz przeciwnie, firma widzi w niej potencjał do dalszego rozwoju i innowacji.

    Konkurencja i przyszłość

    Nie można ignorować faktu, że główni dostawcy chmurowi, tacy jak Google Cloud, starają się przekonać użytkowników mainframe do migracji do chmury. Google Cloud oferuje nawet funkcje umożliwiające łatwe przenoszenie danych z mainframe do chmury. Ale z WatsonX, IBM daje jasny sygnał, że mainframe nie odpuszcza, i że mogą być tak nowoczesne i efektywne jak każda inna forma technologii.

    IBM WatsonX nie jest tylko kolejnym krokiem w ewolucji sztucznej inteligencji; to krok w kierunku przyszłości komputerów mainframe. Dzięki narzędziom takim jak Code Assistant, IBM nie tylko modernizuje starzejące się systemy, ale również otwiera drzwi do nowych możliwości i innowacji. W erze, w której technologia jest kluczem do sukcesu, WatsonX może być właśnie tym, czego potrzebują komputery mainframe, aby znów stać się relevantnymi.