Puntos clave: La IA empresarial está evolucionando dentro de las soluciones BMC AMI, permitiendo a la IA ejecutar tareas operativas con gobernanza y transparencia. Este enfoque fomenta la colaboración en desarrollo, operaciones, datos y seguridad, potenciando la innovación en el mainframe.
- La IA facilitará flujos de trabajo agentes que conectan las ideas con las acciones.
- Las organizaciones pueden influir en las capacidades de la IA a través de asociaciones de diseño y talleres.
Las organizaciones de mainframe continúan gestionando algunos de los sistemas más críticos de la economía global mientras gestionan la creciente complejidad y las expectativas crecientes de innovación. La inteligencia artificial (IA) ofrece una forma práctica de escalar la experiencia, Reduce la fricción operativa y ayuda a los equipos a avanzar con mayor confianza.
BMC cree que las organizaciones aprovecharán cada vez más la IA para ampliar el acceso a las capacidades de mainframe e integrar estos sistemas de forma más completa en sus ecosistemas empresariales más amplios. En muchos casos, la IA también actuará como catalizador para la modernización en marcha, ayudando a las organizaciones a evolucionar aplicaciones, flujos de trabajo y prácticas operativas, mientras continúan gestionando cargas de trabajo críticas en la plataforma que ya impulsa su negocio.
La dirección: De la asistencia de IA a la inteligencia coordinada
La IA empresarial está yendo más allá de generar conocimientos y explicaciones. Las organizaciones ahora esperan inteligencia que pueda participar de forma segura en la ejecución de sistemas críticos. Nuestra dirección está clara: las soluciones BMC AMI son evolucionando hacia participantes inteligentes en un ecosistema gobernado de agentes de IA que colaboran de forma autónoma entre desarrollo, operaciones, datos y flujos de seguridad para acelerar la innovación en el mainframe.
Apoyar esta dirección requiere que la IA empresarial en el mainframe opere a través de tres capas coordinadas:
Capa de inteligencia — Conocimiento y razonamiento del dominio basados en la experiencia en mainframes, telemetría operativa y conocimiento institucional.
Capa de coordinación — Agentes de IA orquestados colaborando entre flujos de trabajo para conectar la comprensión con la acción.
Capa de gobernanza — Controles conscientes de políticas que garantizan que las acciones impulsadas por IA sigan siendo seguras, transparentes, auditables y sujetas a supervisión humana.
En conjunto, estas capas Permite a la IA extiende más allá del análisis y participar de forma responsable en la ejecución. Esta base ahora permite la siguiente fase de nuestra dirección: extender la IA más allá del conocimiento y la visión hacia una ejecución coordinada y gobernada a través de la plataforma BMC AMI.
IA en producción: confianza ganada, no reclamada
En julio de 2024, publicamos una Declaración de Dirección centrada en infundir inteligencia directamente en las experiencias de productos BMC AMI. Nuestro objetivo era sencillo: Reduce la complejidad, reducir las brechas de conocimiento y facilitar Haz que los equipos trabajen con confianza en el mainframe.
Esa dirección se basaba en tres principios fundamentales:
- Inteligencia coherente y contextual, con una base común de IA impregnada en todo el portafolio de AMI
- Libertad de LLM, que permite a las organizaciones elegir los modelos que se alinean con sus estrategias de IA empresarial
- Inteligencia en el momento, integrando la IA directamente en los flujos de trabajo para sacar a la luz respuestas e insights donde ocurre el trabajo
Desde entonces, hemos cumplido.
BMC AMI Assistant se introdujo comenzando con una explicación de código impulsada por GenAI y se expandió a lo largo de lanzamientos trimestrales consecutivos hasta una capa de inteligencia cohesiva integrada en toda la cartera de BMC AMI. Utilizando la IA como asesor, los desarrolladores adquirieron una comprensión más rápida de aplicaciones desconocidas, mientras que los operadores adquirieron una visión explicable sobre cuestiones de sistema y operativas. La investigación que antes requería análisis manual incluye cada vez más información guiada y los siguientes pasos directamente dentro del flujo de trabajo.
La incorporación de Knowledge Expert Chat y Knowledge Hub amplió aún más esta capa de inteligencia. En conjunto, estas capacidades combinan inteligencia de producto seleccionada, décadas de experiencia en mainframes BMC y el conocimiento institucional propio de cada organización, haciendo que una guía fiable esté disponible en el momento de la decisión. Este enfoque ayuda al personal menos experimentado a trabajar con mayor confianza, permitiendo que los expertos senior se centren en trabajos de mayor valor, convirtiendo el conocimiento institucional en un activo operativo compartido. Mira este breve vídeo para ver cómo Knowledge Expert Chat ofrece respuestas en el momento de necesidad.
En lugar de buscar en documentación, libros de operaciones y tickets, los equipos pueden encontrar respuestas mediante preguntas en lenguaje natural mediante un chat de expertos en conocimiento dentro de su flujo de trabajo. El uso temprano muestra que este enfoque no solo acelera la resolución de problemas y la toma de decisiones, sino que también ayuda a los usuarios a descubrir capacidades y documentación que antes no sabían que existían.
La confianza en la IA se están ganados a través de resultados reales. Esta base de inteligencia ahora apoya la siguiente fase de nuestra dirección.
Los clientes son redefiniendo lo que debe hacer la IA
A través de consejos asesores, programas de diseño, participación en betas y debates sobre la preparación de la IA empresarial, ha surgido un mensaje claro: los clientes quieren una IA que haga más que explicar lo ocurrido. Quieren inteligencia orquestada que ayude a avanzar en el trabajo.
Quieren Reduce el análisis repetitivo, avanzar más rápido de la visión a la acción y Haz más fácil para que los equipos construyan experiencia y se centren en prioridades de mayor valor. Quieren cumplir plenamente la promesa de BMC AMI como inteligencia automatizada de mainframes.
La IA generativa sentó las bases ayudando a los equipos a comprender, explicar y acelerar el trabajo. La IA agente se basa en esa base al permitir que la inteligencia planifique, decida y lleve el trabajo adelante de forma segura.
Para cumplir con estas expectativas a escala empresarial, nuestra nueva Declaración de Dirección se está fundamentada en cinco principios fundamentales:
- Establece primero el núcleo: Construye una base orquestada de inteligencia agente.
- Agentes especializados: Reflejan la experiencia del dominio con acciones enfocadas y autónomas.
- Humano en el bucle: Autonomía gobernada, transparente y observable.
- Ecosistema abierto: Basado en estándares abiertos, componible y extensible.
- Adopción orientada a resultados: Aportar valor medible desde el principio y expandir con el tiempo.
La siguiente fase amplía la IA más allá de la visión hacia una participación confiable en la ejecución, dentro de los límites empresariales.
Y ese cambio define nuestra próxima declaración de dirección.
Desde la asistencia de IA hasta la inteligencia orquestada
Basándonos en la base del conocimiento y la orientación impulsados por IA que hemos entregado con BMC AMI Assistant, nuestra próxima declaración de dirección está clara: ampliar esa base hacia una inteligencia proactiva y coordinada que pueda ejecutar de forma segura acciones dentro de políticas de gobernanza definidas en toda la cartera de AMI de BMC.
Esta evolución introduce agentes de IA coordinados con capacidades especializadas y conscientes de las políticas que operan en desarrollo, operaciones, datos y seguridad. Cada agente está específico de un dominio, trabajando juntos dentro de las barreras empresariales para ofrecer resultados gobernados y colaborativos.
En esta siguiente fase, los agentes de IA para operaciones, desarrollo, datos y seguridad operarán como participantes orquestados en distintos dominios, apoyando acciones como diagnósticos de sistemas y rendimiento, flujos de trabajo de desarrollo, validación de seguridad y recuperación operativa. Ellos conoce a través de incidentes pasados y participarán en la ejecución con transparencia, verificabilidad, gobernanza empresarial y supervisión humana incorporadas desde el diseño.
Ampliaremos más allá de la explicación y la recomendación para Permite acciones validadas dentro de los flujos de trabajo. Los flujos de trabajo agentes pasarán de la detección a la investigación, a la explicación y a la resolución dentro de una única experiencia de IA gobernada.
La IA no reemplazará la experiencia. La validación humana sigue siendo esencial. Los ingenieros principales y programadores de sistemas seguirán Define políticas, validan resultados y moldean cómo opera la inteligencia. La IA escala la experiencia en lugar de eliminarla.
El resultado están una identificación de problemas más rápida, una toma de decisiones más contextual y una reducción de la fricción operativa, asegurando al mismo tiempo que el mainframe participe plenamente en estrategias empresariales más amplias de IA. El mainframe operará como un participante conectado y alineado con políticas en el ecosistema de IA empresarial en entornos híbridos, manteniendo la seguridad, fiabilidad y confianza de las que dependen las organizaciones.
Ofrecer flujos de trabajo agentes en toda la cartera de AMI de BMC
En las próximas versiones, esta dirección tomará forma a través de flujos de trabajo agenticos que coordinen conocimiento, razonamiento y acción entre las soluciones AMI de BMC. Los flujos de trabajo iniciales podrían incluir resolución de incidentes AIOps agenticos, diagnósticos agenticos, insights de aplicaciones asistidas por IA, resolución de problemas de desarrollo y generación de casos de prueba.
Estos flujos de trabajo se basan en la capa de inteligencia ya establecida en toda la cartera de BMC AMI, combinando telemetría de desarrollo y operaciones, experiencia en el dominio de mainframe y conocimientos organizativos para proporcionar el contexto necesario para una ejecución responsable.
A partir de ahí, los agentes coordinados de IA operan entre soluciones, alineando desarrollo, operaciones, datos y actividades de seguridad que antes estaban aisladas. En lugar de funciones aisladas de IA, la inteligencia pasa a formar parte del propio flujo de trabajo, ayudando a los equipos a conectar la comprensión del sistema con el siguiente paso operativo.
Cada acción sigue estando regida y transparente. La validación humana, la política empresarial y las barreras operativas siguen siendo centrales, asegurando que la participación de la IA refuerza la fiabilidad en lugar de introducir riesgos.
El objetivo está claro: traducir la visión en acciones fiables, preservando al mismo tiempo el control y la disciplina que requieren los sistemas empresariales.
Estableciendo las bases para la ejecución de IA gobernada
A medida que la IA se vuelve más operativa, la gobernanza y la confianza se vuelven cada vez más esenciales. Las organizaciones esperan que la IA no solo informe las decisiones, sino que opere de forma segura, predecible y transparente dentro de los límites de las políticas empresariales.
En toda la industria, ya son surgiendo enfoques fragmentados: integraciones aisladas de IA, capas de ejecución gestionadas de forma independiente y endpoints de herramientas desconectados. Aunque están destinados a acelerar la innovación, estos modelos suelen introducir nueva complejidad, una aplicación de políticas inconsistente y una expansión operativa dispersa.
Los entornos mainframe empresariales no pueden permitirse esa fragmentación, especialmente a medida que la orquestación de agentes de IA se convierte en una capacidad central para coordinar flujos de trabajo agentiales de varios pasos. Esto puede hacer que los agentes den recomendaciones contradictorias y los equipos pierdan confianza y vuelvan al trabajo manual. Sin un enfoque unificado y gobernado, la orquestación en sí misma se fragmenta, lo que conduce a comportamientos impredecibles, pérdida de comprensión y una menor confianza en las operaciones impulsadas por IA.
Como parte de nuestra próxima fase, nuestra dirección incluye establecer un MCP Gateway como una capa de acceso compartida y gobernada en toda la cartera de BMC AMI. En lugar de crear múltiples puntos de entrada de IA gobernados de forma independiente, el MCP Gateway proporcionará una interfaz centralizada, segura y consciente de las políticas a través de la cual los agentes de IA interactúan con las soluciones BMC AMI. Cada acción impulsada por IA será visible, gobernada y alineada con la política empresarial con controles consistentes en toda la plataforma. Esto permite a los agentes de IA no solo acceder a los sistemas BMC AMI, sino ejecutar acciones de forma segura a través de ellos dentro de los límites de política definidos.
Para apoyar esta arquitectura, introduciremos un Agent Gateway para facilitar cómo los agentes de IA se comunican y colaboran. En lugar de que los agentes interactúen de forma independiente, las interacciones fluirán a través del Agent Gateway —donde son visibles las interacciones con los agentes— asegurando la gobernanza, la auditabilidad, el registro y la aplicación de políticas en los flujos de trabajo agentes.
Juntos, el MCP Gateway y el Agent Gateway extienden la Plataforma BMC AMI a una base de IA gobernada que permite inteligencia coordinada y ejecución confiable en toda la cartera (Ve Figura 1). La Plataforma BMC AMI sirve como base empresarial para esta dirección: proporciona una capa unificada de capacidades y servicios clave que conecta inteligencia, orquestación y gobernanza a lo largo de la cartera de BMC AMI. Reúne innovaciones como BMC AMI Assistant, Agent Gateway y MCP Gateway para simplificar la transformación de mainframes, acelerar la innovación y Permite que la IA opere de forma constante y segura a gran escala.
Los estándares del sector Define cómo los sistemas de IA se conectan con herramientas y agentes. Nuestra dirección se centra en cómo son gobernadas, aseguradas y operacionalizadas esas conexiones a escala empresarial, sin introducir fragmentación ni riesgos operativos.
Así están como pretendemos evolucionar la IA agente hacia una base de nivel empresarial en toda la cartera de AMI de BMC (Ve Figura 1).
Figura 1: Visión general de alto nivel de la arquitectura agente de la plataforma BMC AMI que soporta IA de nivel empresarial.
Qué te puede esperar — y cómo moldear lo que viene después
En las próximas versiones, te experimentarás un cambio significativo en la forma en que la IA participa en el entorno AMI de BMC. La inteligencia extenderá más allá de la explicación y la orientación para apoyar la ejecución segura de tareas operativas. Las capacidades que antes parecían características aisladas operarán cada vez más como flujos de trabajo agentes coordinados en toda la cartera AMI de BMC, conectando actividades de desarrollo, operaciones, datos y seguridad.
La IA participará de forma responsable dentro de las barreras de seguridad empresariales, operando bajo las políticas, modelos de validación y controles definidos por los equipos que gestionan estos sistemas. Esta dirección representa más que una sola liberación de capacidades, sino que sienta las bases para una nueva forma de trabajar con soluciones BMC AMI.
Invitamos a los clientes a ayudarnos a dar forma a esta siguiente fase. te puede interactuar con nosotros de varias maneras: unirse a nuestro programa Customer diseña Partner para ayudar a perfeccionar y validar los flujos de trabajo agentiales más impactantes, participar en iniciativas de acceso temprano centradas en capacidades orientadas a la ejecución y trabajar con nosotros para moldear los modelos de gobernanza y políticas que guiarán la ejecución de la IA a escala empresarial.
Avanzar con confianza
Cumplimos nuestros compromisos. Establecimos una base de confianza. Y ahora son entramos en la siguiente fase con claridad.
El futuro de la IA en el mainframe se centra en la inteligencia empresarial diseñada específicamente, donde tu elección de modelos de IA, tu conocimiento institucional y prácticas operativas, tu personal y las plataformas elegidas trabajan juntos para impulsar la ejecución inteligente en toda la empresa. En este modelo, el mainframe no está un entorno aislado. Está un participante completamente gobernado en las estrategias de IA empresarial, capaz de apoyar la ejecución inteligente en sistemas híbridos.
Las organizaciones que adopten esta dirección no se limitarán a modernizar sus entornos mainframe. Desbloquearán nuevas formas de operar cargas de trabajo complejas con mayor visibilidad, control e inteligencia.
Y esto es solo el principio. Antes de que te ejecutes IA en tu plataforma más esencial, BMC First.
son te realmente preparado para pasar de la inteligencia artificial a la ejecución impulsada por IA en el mainframe?
Evalúa el nivel de preparación y madurez de IA de tu organización: inscríbete en un taller de descubrimiento de preparación para IA y así dar el siguiente paso.
Estas publicaciones son mías y no representan necesariamente la posición, estrategias u opinión de BMC.