IBM amplia il perimetro di IBM Bob, la sua piattaforma agentica per lo sviluppo software, con un aggiornamento pensato per portare l’AI oltre la sola generazione di codice. Le novità includono capacità multi-agent, analytics integrati su costi e utilizzo dell’intelligenza artificiale e workflow preconfigurati per modernizzare sistemi enterprise complessi.
Il dato che inquadra la mossa è netto: l’85% dei professionisti DevSecOps intervistati concorda sul fatto che l’AI abbia spostato il collo di bottiglia dallo scrivere codice al rivederlo e validarlo. In questo scenario, Bob viene presentato come una base unificata per coordinare il lavoro lungo il ciclo di vita dello sviluppo software, invece di limitare l’AI a un singolo assistente dentro un’interfaccia di coding.
Il cambio di prospettiva è significativo per le imprese che stanno introducendo l’AI nei processi di engineering. Molti team, spiega IBM, si trovano ancora a scegliere manualmente i modelli, bilanciando costi e prestazioni con risultati non sempre coerenti e una spesa difficile da prevedere. Con il nuovo aggiornamento, Bob può abbinare i modelli ai task, coordinare l’esecuzione tra agenti e offrire visibilità su produttività, qualità, performance e costi attraverso Bobalytics.
Neel Sundaresan, GM Automation and AI di IBM, ha sintetizzato la direzione del prodotto descrivendo Bob come un partner agentico end-to-end per lo sviluppo enterprise, progettato per operare nei sistemi già usati dai team e con controlli di governance, sicurezza e costo. Il messaggio è chiaro: per IBM, la competizione non si gioca più soltanto sull’assistente che scrive codice meglio, ma sulla capacità di orchestrare attività complesse e verificabili.
Il tema diventa ancora più concreto quando l’AI viene applicata alla modernizzazione di ambienti legacy. IBM richiama il caso di Jack Henry, fornitore di tecnologie per servizi finanziari e banking, alle prese con una vasta base di codice RPG. Kevin Sligar, Chief Technical Architect della società, ha dichiarato che l’uso di IBM Bob ha aiutato gli sviluppatori ad accelerare i workflow RPG, migliorare la qualità del codice e ottenere maggiore conoscenza su sistemi accumulati in decenni di attività.
La nuova versione introduce anche workflow predefiniti, personalizzabili ed estendibili, pensati per rendere gli esiti più coerenti e auditabili indipendentemente da chi li esegue. I primi pacchetti premium riguardano IBM Z, IBM i e Java Modernization, tre aree in cui IBM rivendica una lunga esperienza di dominio. L’obiettivo è tradurre questa competenza in processi AI-native strutturati per modernizzazioni su larga scala.
Un altro esempio citato da IBM arriva da Blue Pearl, società di cloud solutions e consulenza. Saireshan Govender, Group CEO dell’azienda, ha riferito che un programma di modernizzazione legacy inizialmente stimato in nove mesi con 14 ingegneri è stato completato in tre giorni con IBM Bob. Lo stesso manager ha indicato come risultato principale non solo la velocità, ma la combinazione di efficienza operativa, ottimizzazione dei costi e risultati utilizzabili in contesti reali.
La direzione è quella di un’AI per lo sviluppo meno centrata sulla singola risposta e più orientata al processo. Nei progetti enterprise, soprattutto quando coinvolgono sistemi ad alto impatto e più fasi operative, la variabilità dell’output può diventare un problema. IBM punta quindi su workflow ripetibili, controllo dei costi e orchestrazione tra agenti per portare l’intelligenza artificiale dentro la modernizzazione del software con criteri più vicini alle esigenze di audit, sicurezza e governance delle grandi organizzazioni.