IBM annuncia il completamento dell’acquisizione di Confluent. Questa operazione tra l’altro rafforza il ruolo dei dati in tempo reale come motore dell’AI enterprise. Con il passaggio dalla sperimentazione all’utilizzo dell’AI in produzione, le aziende si confrontano sempre più con una sfida strutturale. Cioè la disponibilità di dati affidabili, governati e costantemente aggiornati, in grado di supportare decisioni automatizzate alla velocità richiesta dal business.
L’integrazione tra IBM e Confluent
Oggi, in molte organizzazioni, i dati restano distribuiti su sistemi eterogenei e arrivano ai modelli di AI con ritardi incompatibili con i processi operativi. L’integrazione tra IBM e Confluent risponde a questa esigenza. Consentendo ai modelli di AI, agli agenti e ai workflow automatizzati di accedere a informazioni contestualizzate e in tempo reale, con adeguati livelli di sicurezza e governance. Secondo IDC, entro il 2028 emergeranno oltre un miliardo di nuove applicazioni logiche, abilitate da una nuova generazione di AI. Essa fornirà valore solo se i dati che la alimentano saranno in tempo reale, in un flusso continuo e affidabile.
Tutto in tempo reale
In questo scenario, IBM e Confluent offrono alle imprese una piattaforma dati unificata e governata. Progettata inoltre per supportare l’operatività dell’AI in tempo reale, su scala enterprise e in qualsiasi ambiente.
Rob Thomas, Senior Vice President, IBM Software e Chief Commercial Officer
Le transazioni avvengono in millisecondi e le decisioni basate sull’AI devono essere altrettanto rapide. Con Confluent mettiamo a disposizione dei clienti un flusso continuo di dati affidabili lungo l’intera organizzazione. Permettendo ai modelli e agli agenti di AI di agire su ciò che accade in tempo reale, e non su informazioni superate. Insieme, IBM e Confluent pongono le basi per un nuovo modello operativo, in cui l’AI diventa parte integrante dei processi aziendali e genera valore su larga scala.
Completata l’acquisizione di Confluent
Basata su Apache Kafka, Confluent è già integrata nei sistemi operativi di numerose grandi organizzazioni in settori quali servizi finanziari, sanità, manifattura e retail:
Michelin utilizza Confluent per gestire in tempo reale le scorte lungo una supply chain che copre 170 Paesi, ottenendo una riduzione dei costi del 35% senza rinunciare a visibilità e controllo.
L’Oréal si affida a Confluent per distribuire aggiornamenti in tempo reale su prodotti e inventario tra sistemi interni e applicazioni di terze parti. Migliorando la capacità di risposta alle variazioni della domanda dei consumatori.
BMW Group utilizza il data streaming in tempo reale per i dati IoT provenienti da oltre 30 siti produttivi e dalla rete commerciale globale. Collegando i sistemi di fabbrica alle applicazioni cloud in tutta l’organizzazione.
Ticketmaster gestisce in tempo reale l’inventario dei biglietti, le vendite e le attività dei clienti su centinaia di sistemi, riducendo la complessità di sviluppo e supportando il machine learning su larga scala.
Avere una mission
Jay Kreps, CEO e co‑fondatore di Confluent
Fin dalla nostra fondazione, la missione di Confluent è stata quella di rendere il data streaming un elemento fondamentale per le imprese, al pari dei database. Entrare a far parte di IBM ci consente di accelerare questa missione grazie a una presenza globale e a relazioni consolidate con il mondo enterprise. In una fase in cui le aziende passano dalla sperimentazione dell’AI alla gestione del business basata su di essa, garantire un flusso continuo dei dati è più che mai cruciale. Non vedo l’ora di vedere cosa costruiremo insieme.
Sinergie di prodotto tra IBM e Confluent
L’acquisizione abilita integrazioni immediate con il portafoglio IBM, in particolare:
Dati in tempo reale pronti per l’AI. Confluent consente di alimentare watsonx.data con eventi operativi in tempo reale, assicurando che modelli e agenti AI operino su dati aggiornati, tracciabili e soggetti a policy di governance.
Il mainframe modernizzato nell’era dell’AI. L’integrazione con IBM Z permette di intercettare e gestire eventi in tempo reale direttamente alla fonte transazionale oltre a rendere disponibili i dati per analisi, automazione e workflow di AI in tempo reale, collegando i sistemi mission‑critical al resto dell’ecosistema digitale.
Automazione event‑driven in ambienti ibridi. IBM MQ e IBM webMethods Hybrid Integration costituiscono la base dell’automazione event‑driven. Confluent estende questa piattaforma con lo streaming di eventi su larga scala, consentendo ad applicazioni, API e agenti di intelligenza artificiale di intercettare e reagire agli eventi di business in tempo reale.
Grazie a Confluent, IBM Consulting e l’ecosistema dei partner IBM supportano le organizzazioni nella costruzione di una base dati adatta all’AI.
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