Oto Bob, przyjazny asystent kodowania AI od IBM

BOSTON — Poznaj Boba, wspierającego i współpracującego pomocnika AI do programowania, który automatyzuje znaczną część procesu tworzenia oprogramowania, pozostawiając człowieka u steru.

„To Bob Budowniczy” — powiedziała Venkat Venkatesan, starsza menedżerka w dziale technologii podatkowych i transformacji w EY, nawiązując do brytyjskiego animowanego serialu telewizyjnego o budowniczym i jego pomocnych, mówiących maszynach. „Kiedy po raz pierwszy zaczęłam korzystać z Boba, wiedziałam, że to nie jest zwykły asystent do kodowania”.

Wydany około tydzień przed rozpoczęciem konferencji użytkowników IBM Think 2026, Bob szybko stał się jednym z głównych elementów wydarzenia, pojawiając się w panelach, prezentacjach oraz w przemówieniu otwierającym wygłoszonym przez prezesa i dyrektora generalnego IBM, Arvinda Krishnę.

Podejście agentowe do programowania

Bob jest pozycjonowany jako odpowiedź IBM na wiodących agentów programistycznych, takich jak Claude Code od Anthropic oraz Codex od OpenAI. Co istotne, Claude jest również jednym z modeli AI zasilających Boba.

Bob kieruje zadania programistyczne do różnych modeli w zależności od charakteru pracy, w tym do Claude, modeli open source francuskiego dostawcy AI Mistral oraz Granite — własnej rodziny lekkich modeli IBM.

Venkatesan i jej zespół w EY, którzy budują rozbudowaną globalną platformę podatkową, korzystali z Boba w prywatnej wersji beta przez kilka miesięcy, zanim IBM udostępnił go publicznie pod koniec ubiegłego miesiąca i szerzej zaprezentował podczas Think 2026.

„Nazwalabym to agentem” — powiedziała Venkatesan. „Pomaga na każdym etapie. To tak, jakbyś z nim współpracował”.

Porównała to doświadczenie do programowania w parze — tradycyjnej praktyki, w której dwóch programistów współdzieli jedno stanowisko pracy, aby wspólnie pisać kod.

„Bob jest właśnie taki. To jak cyfrowy pracownik. Oboje pracujecie razem” — powiedziała Venkatesan.

AI w centrum strategii IBM

Bob był jedną z kilku zapowiedzi związanych z AI podczas konferencji. Krishna podkreślił, że AI znajduje się w centrum strategii IBM, zaznaczając, że 115-letnia firma zastosowała AI i automatyzację w całej swojej działalności, osiągając 4 miliardy dolarów wzrostu produktywności.

„Gdy rozmawiacie z różnymi klientami, w różnych regionach i sektorach przemysłu, to jest ta wielka zmiana” — powiedział Krishna. „Nie chodzi już o to, jak duży jest wasz budżet. Pytanie brzmi: jak głęboko AI jest osadzone w waszych procesach biznesowych?”

IBM ogłosił również udostępnienie 150 gotowych agentów w Watsonx Orchestrate dla środowisk chmury hybrydowej i mainframe’ów, znaczną rozbudowę platformy Concert AIOps oraz nową generację systemu zarządzania agentami Watsonx Orchestrate. Firma podkreśliła integrację między Watsonx a platformą strumieniowania danych Confluent po przejęciu Confluent za 11 miliardów dolarów.

Obserwatorzy branży twierdzą, że strategia IBM polegająca na rozszerzaniu oferty generatywnej AI — opartej na modelach Granite i Watsonx — na chmurę hybrydową i mainframe’y, przy jednoczesnym utrzymaniu podejścia wielomodelowego i wielochmurowego, odpowiada potrzebom jej klientów korporacyjnych.

IBM od dawna utrzymuje relacje z dużymi instytucjami finansowymi i innymi silnie regulowanymi organizacjami, które priorytetowo traktują prywatność i bezpieczeństwo danych, szczególnie w środowiskach mainframe.

Sanjeev Mohan, założyciel i analityk w SanjMo, zauważył, że mainframe’y pozostają dla IBM źródłem zysków.

„Jeśli jesteś firmą z sektora usług finansowych lub rolniczego, i w przypadku 70% globalnych transakcji wszystko nadal przepływa przez mainframe’y” — powiedział Mohan. „Mainframe’y to rozwijający się biznes, a nie schyłkowy”.

Mohan dodał, że decyzja IBM, by nie konkurować bezpośrednio z największymi dostawcami generatywnej AI, lecz zamiast tego skupić się na mniejszych, lżejszych modelach odpowiadających niszowym potrzebom przedsiębiorstw, jest trafną strategią.

„IBM mówi: przy tak dużej konkurencji, ‘Jeśli skupimy się na bardzo niszowych obszarach, w których są nasi klienci, możemy wytyczyć własną ścieżkę w oparciu o realne potrzeby, zamiast tworzyć model ogólnego przeznaczenia’” — powiedział.

Adopcja w przedsiębiorstwach i strategie wielomodelowe

Klient IBM, SEI — firma świadcząca usługi finansowe z siedzibą w Pensylwanii — współpracuje z IBM Consulting nad projektowaniem agentów AI dla operacji chmurowych w wielu procesach biznesowych, w tym w celu zastąpienia starszych systemów rozpoznawania tekstu (OCR). Dział księgowości SEI nadal działa na mainframe’ach IBM.

„Przychodzą, aby naprawdę pomóc nam od podstaw przeanalizować nasze przepływy pracy, przeprojektować je i zastosować AI tam, gdzie ma to sens, a potencjalnie także zbudować tych agentów” — powiedział Zachary Womack, CTO w SEI. „W przyszłości operacje przejdą od ręcznego operowania aplikacjami do orkiestracji agentów”.

Stos technologiczny może obejmować modele i agentów Watsonx, a także modele Claude lub OpenAI.

„Zdecydowanie stosujemy podejście wielomodelowe” — powiedział Womack. „To wszystko będzie częścią środowiska, które nadal rozwijamy”.

Zwrot z inwestycji pozostaje otwartą kwestią.

„To wciąż wczesny etap. Pytanie o ROI jest zasadne” — powiedział Womack. „Myślę, że ludzie nadal oceniają obietnice, jakie to niesie”.

AI poza przedsiębiorstwami

Podczas konferencji wystąpił również emerytowany mistrz tenisa Andre Agassi, aby omówić swoją mobilną aplikację do cyfrowego coachingu sportów rakietowych, opartą na Watsonx, której premiera planowana jest na koniec tego roku.

Agassi powiedział, że w trakcie swojej kariery sportowej przygotowanie pomagało mu przezwyciężać ograniczenia fizyczne. Teraz postrzega AI jako sposób na poprawę wyników w nowy sposób.

„A teraz, nagle, gdy zaczynasz dostrzegać możliwości AI, moje partnerstwo z IBM, zaczynasz rozumieć… mamy wiele sposobów, aby wykorzystać to do pięknego rozwijania tej gry i przenieść ją daleko w przyszłość” — powiedział.