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Kyndryl amplía los servicios y habilidades de IA y GenIA

Para acelerar la modernización del mainframe

[20/05/2024] Kyndryl ha presentado nuevos servicios de consultoría y entrega gestionada basados en inteligencia artificial (IA) e IA generativa (GenIA) para ayudar a las organizaciones a explotar sus activos de datos y aplicaciones de mainframe como parte de su transformación de la nube híbrida.

"Para ayudar a los clientes de mainframe a explorar, poner en marcha o escalar la implementación de IA responsable, Kyndryl está aprovechando las herramientas de IA y GenIA, así como los conocimientos operativos de su plataforma de integración abierta Kyndryl Bridge infundida con IA. Además, las capacidades ampliadas de IA para mainframe están respaldadas por Kyndryl Consult y complementan los servicios de asesoramiento e implementación de datos e IA de la empresa, que incluyen evaluaciones, talleres de innovación y pruebas de concepto. Kyndryl también continúa su colaboración con los hiperescaladores y otros socios para ayudar a los clientes a definir y lograr sus objetivos de IA para impulsar resultados comerciales críticos, sostuvo Petra Goude, líder de Práctica Global para Core Enterprise & zCloud en Kyndryl, en el comunicado de prensa.

El ejecutivo anotó que los nuevos servicios integrales de Kyndryl pueden ayudar a los clientes de mainframe a optimizar la carga de trabajo adecuada, en la plataforma adecuada, utilizando la IA y la GenIA para los siguientes escenarios y posibles casos de uso:

Traslado de cargas de trabajo del mainframe a la nube:

  • Entrega documentación de aplicaciones generativa producida por IA y mejorada con Kyndryl.
  • Permite la conversión automatizada rápida y eficiente del código de la aplicación de mainframe a lenguajes modernos (por ejemplo, COBOL a Java).
  • Proporciona información basada en IA sobre la lógica empresarial y las relaciones de datos para ayudar a los clientes a abordar rápidamente nuevas oportunidades de negocio.

Integración de aplicaciones y datos de mainframe con entornos distribuidos o en la nube:

  • Ayuda a permitir el acceso seguro a los datos de mainframe utilizados en soluciones de IA basadas en la nube y la interoperabilidad segura entre las soluciones de mainframe y en la nube.
  • Impulsa un mejor uso financiero de los activos a través de la colocación dinámica de cargas de trabajo infundidas por IA.

Modernización de las cargas de trabajo en el mainframe:

  • Asesora sobre la modernización del código de la aplicación para evitar posibles problemas de producción.
  • Integra soluciones de IA en tiempo real en aplicaciones de mainframe para obtener mejores perspectivas empresariales.
  • Habilita el cifrado de datos cuántico seguro para mejorar el cumplimiento de los clientes con sus requisitos normativos y de seguridad

Optimización de la agilidad del desarrollador de aplicaciones:

  • Implementa herramientas y procesos de DevSecOps, incluidas las recomendaciones basadas en IA, para obtener información en tiempo real sobre las mejores prácticas de programación y un tiempo de comercialización más rápido para los clientes.
  • Permite que los científicos de datos creen nuevos modelos de IA e integren estas herramientas de LLMOps con las herramientas y procesos de DevSecOps existentes.

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