Warum hybride KI das nächste große Ding in der Mainframe-Transformation ist

Künstliche Intelligenz (KI) hat einen weiten Weg von einem futuristischen Konzept zu einer treibenden Kraft im modernen Geschäft zurückgelegt. Sie treibt alles von personalisierten Einkaufsempfehlungen bis hin zu fortschrittlichen medizinischen Diagnosen an. Doch da Branchen immer stärker auf KI setzen, werden die Grenzen einzelner KI-Modelle deutlich. Hier kommt Hybrid-KI ins Spiel – die nächste Entwicklung der künstlichen Intelligenz, die mehrere Technologietypen nutzte. Diese Strategie integriert nahtlos verschiedene KI-Techniken und nutzt ihre kombinierten Stärken, um Ergebnisse zu erzielen, die das übertreffen, was jede einzelne Methode allein erreichen könnte. Und für Großrechnerumgebungen ist hybride KI nicht nur ein Wendepunkt; sie ist die Zukunft der Transformation.

Die Kraft generativer KI und LLMs bei der Mainframe-Transformation

Generative KI (GenAI) und große Sprachmodelle (LLMs) haben in den letzten Jahren im Rampenlicht gestanden. Diese Technologien können natürlich klingenden Text erzeugen, komplexe Dokumente zusammenfassen und sogar Code schreiben. Für die Mainframe-Transformation öffnen sie Türen zur Vereinfachung komplexer Aufgaben wie:

• Komplexen Altcode in menschenlesbaren Begriffen erklären
• Unterstützung von Entwicklern bei Debugging- und Modernisierungsarbeiten
• Erstellung von Dokumentation für Systeme, die jahrzehntelang undokumentiert geblieben sind

Allerdings sind LLMs nicht ohne Schwächen. GenKI kann unter "Halluzinationen" leiden, die selbstbewusst ungenaue Informationen generiert. Dieser Mangel an Zuverlässigkeit stellt Herausforderungen dar, besonders in hochriskanten Umgebungen wie Großrechneroperationen, in denen Genauigkeit und Präzision entscheidend sind. Hier glänzt eine hybride KI wirklich!

Was ist hybride KI?

Hybride KI stellt einen kraftvollen Ansatz dar, der die einzigartigen Stärken verschiedener KI-Techniken nutzt und sie zu einer einheitlichen, leistungsfähigen Lösung vereint, die komplexe Herausforderungen bewältigen kann. Diese integrative Methode nutzt nicht nur die Vorteile jeder Technik, sondern kompensiert auch deren jeweilige Einschränkungen, was zu einer robusten und anpassungsfähigen Strategie führt.

• Maschinelle Lernalgorithmen (ML) verbessern ihre Leistung, indem sie aus Daten lernen, um Muster zu erkennen und Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen, ohne explizit für jedes Szenario programmiert zu sein. Mit zunehmender Datenverarbeitung steigen ihre Genauigkeit und Effizienz in der Regel, was sie für Anwendungen unerlässlich macht, die kontinuierliche Anpassung und Verbesserung erfordern.
• Deep Learning ist eine spezialisierte ML-Teilmenge, die mehrschichtige künstliche neuronale Netzwerke zur Datenanalyse verwendet. Dieser geschichtete Ansatz ermöglicht die automatische Extraktion komplexer Merkmale aus dem rohen Input, was ihn besonders effektiv für Aufgaben wie Bild- und Spracherkennung, natürliche Sprachverarbeitung (NLP) und andere Anwendungen macht, bei denen das Verständnis hochrangiger Abstraktionen entscheidend ist.
• GenAI konzentriert sich darauf, neue, originelle Inhalte durch das Lernen aus bestehenden Daten zu schaffen. Diese Fähigkeit ist nicht nur für Kreativbranchen nützlich, sondern auch für die Simulation von Szenarien, die Erweiterung von Datensätzen und die Erkundung innovativer Lösungen in verschiedenen Bereichen.
• Regelbasierte Systeme glänzen in Situationen, in denen Klarheit, Konsistenz und Transparenz entscheidend sind. Auch wenn ihnen die Anpassungsfähigkeit von ML-Modellen fehlt, liefern regelbasierte Systeme vorhersehbare und erklärbare Ergebnisse, was sie in Umgebungen mit strenger Einhaltung und Kontrolle unentbehrlich macht.

Durch die Integration dieser vielfältigen Ansätze mindert hybride KI die Schwächen einzelner Techniken und verstärkt deren Stärken. Das Ergebnis? Ein flexibles, anpassungsfähiges KI-System, das auf die besonderen Herausforderungen von Großrechnerumgebungen zugeschnitten ist.

Warum hybride KI perfekt für die Mainframe-Transformation geeignet ist

Großrechnersysteme sind das Rückgrat vieler Branchen und verarbeiten kritische Anwendungen und riesige Datenmengen. Die Modernisierung dieser Systeme ist jedoch keine leichte Aufgabe. Hybride KI bietet Lösungen sowohl für Betriebs- als auch für Entwicklungsteams und geht die Komplexität direkt an.

Vorteile für Betriebsteams

• Ursachenanalyse und -behebung: Hybride KI kann die wahrscheinlichen Ursachen von Leistungsproblemen oder Ausfällen identifizieren, indem sie Systemverhalten auf mehreren KI-Ebenen analysiert. Sie identifiziert nicht nur das Problem, sondern liefert auch umsetzbare nächste Schritte zur Beheldigung.
• Reduzieren Sie MTTD und MTTR: Die mittlere Erkennungszeit (MTTD) und die mittlere Lösungszeit (MTTR) sind entscheidende Kennzahlen für die operative Effizienz. Hybride KI automatisiert diese Prozesse, reduziert Ausfallzeiten drastisch und verbessert die Zuverlässigkeit der Systeme.
• Agentische KI für Automatisierung: KI-Agenten agieren als virtuelle Teammitglieder und führen Aufgaben autonom aus. Sie können den gesamten Sanierungsprozess durchführen, um Genauigkeit sicherzustellen und Betreiber frei zu machen, sich auf strategische Prioritäten zu konzentrieren.

Vorteile für Entwicklungsteams

• Code-Unterstützung: Hybride KI bietet Entwicklern Echtzeitunterstützung und bietet intelligente Vorschläge und Empfehlungen, die auf Großrechnerumgebungen zugeschnitten sind. Sie markiert potenzielle Fehler, optimiert Code und leitet Entwickler Schritt für Schritt.
• Verständnis von Legacy-Code: Viele Mainframe-Systeme sind jahrzehntealt und verfügen über wenig bis keine Dokumentation. Hybride KI hilft Entwicklern dabei, komplexen, nicht dokumentierten Legacy-Code zu entschlüsseln, indem sie Erklärungen in natürlicher Sprache und Mapping-Abhängigkeiten generiert.
• Beschleunigung von Refactoring und Modernisierung: Indem sie Einblicke darin liefert, wie Codeänderungen andere Systeme beeinflussen, mindert hybride KI Risiken während der Modernisierung. Sie automatisiert außerdem Dokumentation und Abhängigkeitskartierung, was die Transformationsbemühungen beschleunigt.
• Wissenstransfer für Next-Generation-Entwickler: Wenn erfahrene Mainframe-Experten in den Ruhestand gehen, nehmen sie jahrzehntelange Erfahrung mit sich. Hybride KI bewahrt dieses stammesbezogene Wissen und macht es neuen Entwicklern zugänglich. Sie befähigt Junior-Teams, selbstbewusst an Mainframe-Systemen zu arbeiten, indem komplexer Code in verdauliche Erkenntnisse zerlegt wird.
• Unterstützung für GenAI-gesteuerte COBOL-zu-Java-Konvertierungsbemühungen: Die Umstellung von Legacy-COBOL-Code auf moderne Sprachen wie Java ist eine entmutigende Aufgabe. Hybride KI vereinfacht diesen Prozess mit automatisierten Übersetzungen und klaren Erklärungen und sorgt so für Konsistenz und Genauigkeit.

Praxisnahe Anwendungen von hybrider KI in der Großrechnertransformation

Das Potenzial hybrider KI lässt sich am besten durch reale Szenarien verstehen:

• Betrieb: Stellen Sie sich vor, ein Großrechnersystem erlebt Leistungsengpässe aufgrund unerwarteter Workload-Spitzen. Ein hybrides KI-System analysiert Systemprotokolle, identifiziert die Ursache und empfiehlt die Umverteilung von Ressourcen. KI-Agenten führen diese Empfehlungen in Echtzeit aus und stellen die Leistung mit minimalem menschlichem Eingreifen wieder her.
• Entwicklung: Ein Team, das mit der Modernisierung einer Altanwendung beauftragt ist, entdeckt nicht dokumentierte Abhängigkeiten. Hybride KI kartiert diese Abhängigkeiten, erklärt ihre Funktionalität in klarer Sprache und gibt Hinweise zur Refaktorisierung der Anwendung. Sie generiert außerdem Testdaten zur Validierung und stellt sicher, dass Änderungen keine neuen Probleme verursachen. Das Ergebnis ist ein beschleunigter Modernisierungsprozess mit weniger Bugs und Fehlern, wodurch das Risiko verringert wird, andere Systeme zu stören.

KI-Agenten: Wie digitale Assistenten autonom mit der Welt interagieren

Hybride KI eröffnet neue Möglichkeiten, wenn KI-Agenten oder agentische KI – autonome digitale Assistenten, die ihre Umgebung wahrnehmen, Entscheidungen treffen und Maßnahmen ergreifen, um vordefinierte Ziele zu erreichen. In Mainframe-Umgebungen werden KI-Agenten in der Lage sein:

• Automatisieren Sie sich wiederholende Aufgaben
• Überwachung und Erkennung von Anomalien proaktiv
• Selbstheilung und Automatisierung der Sanierung
• Durchführen Sie vorhersagekräftige Wartungs- und Kapazitätsplanungsaufgaben
• Reagieren Sie intelligent auf Vorfälle und automatisieren Sie die Fehlersuche

Mit KI-Agenten, die hybride KI-Techniken nutzen, können Organisationen ein Maß an Autonomie erreichen, das das Mainframe-Management von einem reaktiven Prozess in eine proaktive Strategie verwandelt.

Die strategische Bedeutung hybrider KI für die IT-Transformation

Branchen wie Finanzen und Gesundheitswesen sind auf Mainframes angewiesen, um kritische Daten und Anwendungen zu verarbeiten. Da diese Branchen jedoch zunehmendem Druck zur Transformation ausgesetzt sind, wird hybride KI zu einem wichtigen Werkzeug in diesem Streben.

Die Zukunft der hybriden KI im Mainframe-Management

Die Möglichkeiten für hybride KI in der Mainframe-Transformation sind grenzenlos. Zukünftige Fortschritte könnten umfassen:

• Spezialisierte Sprachmodelle (SLMs): Maßgeschneiderte KI-Modelle für domänenspezifische Herausforderungen, die Präzision bieten, wo breite LLMs versagen.
• LLM-Bibliotheken und BYOLLMs: Organisationen können maßgeschneiderte LLMs integrieren und die passenden KI-Modelle für ihre einzigartigen Anwendungsfälle auswählen.
• Prädiktive und präskriptive Analytik: Erweiterung der Fähigkeiten hybrider KI zur Identifizierung und Lösung von Problemen, bevor sie den Betrieb beeinflussen.

Fazit

Hybride KI ist nicht nur das nächste große Ding in der KI – sie ist der Schlüssel zur Entfaltung des vollen Potenzials von Großrechnersystemen. Indem wir vielfältige KI-Techniken kombinieren und ihre kombinierten Stärken nutzen, können wir Ergebnisse liefern, die das übertreffen, was jede einzelne KI-Methode für sich allein erreichen könnte, und unvergleichliche Innovationsmöglichkeiten bieten. Jetzt ist die Zeit, diesen transformativen Ansatz zu übernehmen. Hybride KI verändert nicht nur, wie wir den Großrechner transformieren – sie gestaltet auch die Zukunft des Mainframe-Managements.

Diese Beiträge sind meine eigenen und spiegeln nicht unbedingt die Position, Strategien oder Meinung von BMC wider.