Anthropic z orodjem za COBOL pretresel trg (in IBM)

V svetu visoke tehnologije le redke stvari veljajo za tako nepremagljive kot IBM-ov nadzor nad starodavno, a ključno kodo COBOL, ki še vedno poganja hrbtenico svetovnega finančnega sistema. Vendar se je ta teden podoba nedotakljivosti razblinila.

Delnice podjetja IBM so v enem dnevu strmoglavile za več kot 13 odstotkov, kar je njihov največji dnevni padec v zadnjih 25 letih. Razlog za preplah med vlagatelji ni bila slaba poslovna napoved ali strojna napaka, temveč objava podjetja Anthropic, ki trdi, da lahko njihova umetna inteligenca Claude korenito spremeni in pospeši posodobitev te desetletja stare programske opreme.

COBOL ostaja ključen v bančništvu, zavarovalništvu in javnem sektorju, kjer po nekaterih ocenah še vedno upravlja večino transakcij na bankomatih in plačilnih sistemih. Težava, s katero se podjetja soočajo že leta, je pomanjkanje strokovnjakov, ki to kodo sploh še razumejo.

Tradicionalno so takšne migracije zahtevale številne drage svetovalce in večletne projekte z negotovim izidom, kar je IBM-u zagotavljalo stabilne in visoke prihodke iz svetovanja in vzdrževanja mainframov. Anthropic pa zdaj obljublja, da lahko njihova orodja avtomatizirajo najbolj zamudne dele procesa – analizo zapletenih delovnih tokov in dokumentacijo kode –, kar bi čas posodobitve z let skrajšalo na le nekaj mesecev.

Trg se je na to možnost odzval panično, saj bi takšna tehnološka bližnjica lahko spodkopala IBM-ov poslovni model, ki temelji na dolgotrajni zvestobi strank njihovi strojni in programski opremi. Čeprav IBM že nekaj časa ponuja lastne rešitve z umetno inteligenco za prevajanje kode v sodobnejša okolja, je agresiven vstop podjetja Anthropic v ta specifičen segment vlagatelje prepričal, da je njihova dosedanja prevlada pod resnim vprašajem.

Kljub dramatičnemu padcu na borzi nekateri strokovnjaki opozarjajo, da je reakcija morda pretirana. Prehod iz COBOL-a je namreč še vedno izjemno tvegan podvig, ki zahteva več kot le hitro generiranje nove kode. Vprašanja varnosti, regulativne skladnosti in tisočev robnih primerov, ki so se v teh sistemih kopičili pol stoletja, pomenijo, da AI orodja morda še niso pripravljena na popoln prevzem nadzora.