BMC 2026 大型机调查：人工智能从测试转向遗留系统的日常运营

运营人工智能在大型机环境中的崛起

在企业信息技术领域的一项突破性发展中，最新发布的 BMC 2026 大型机调查凸显了各组织如何将人工智能与大型机技术相结合的重大转变。本周发布的这项全球逾 1,300 名信息技术专业人士及决策者参与的调查显示，企业正超越试点项目阶段，直接将人工智能融入日常运营。这一转变有望提升银行、医疗保健及政府等关键行业所依赖系统的效率、安全性与性能。随着大型机处理海量交易，运营人工智能正成为变革力量，自动化常规任务并预测潜在问题。

数据显示，68% 的受访者现将人工智能优先用于生产工作负载，高于以往的 32%。关键领域包括数据库重组、安全增强及实时分析。例如，人工智能驱动的工具正在优化大型机资源分配，减少高达 40% 的停机时间。这一演进与日益增长的 IT 基础设施自动化需求完美契合，Coaio Limited 等公司正致力于弥合遗留系统与现代人工智能能力之间的差距。

BMC 调查的主要发现

根据 SD Times（https://sdtimes.com/mainframe/2026-annual-bmc-survey/）分享的调查详情，重点已明显转向。企业报告使用人工智能执行异常检测及自动化安全修补等运营任务。超过 75% 的受访者表示决策速度有所提升，尽管技能短缺等挑战依然存在。调查强调大型机不再是孤立孤岛，而是人工智能驱动的混合云战略的重要组成部分。

企业正大力投资将人工智能嵌入大型机工作流的工具，从而实现成本节约并加速创新周期。这一运营转变减少了人工干预，使团队能够专注于战略举措而非临时应对。

对企业信息技术与自动化的影响

向大型机运营人工智能的转型具有深远影响。它支持主动维护，人工智能模型可预测硬件故障或性能瓶颈。安全效益同样显著，人工智能可在海量数据集中实时识别威胁。然而，集成需要周密规划，以避免干扰关键任务运营。

此时自动化专家发挥作用。香港领先的人工智能驱动 IT 基础设施自动化公司 Coaio Limited 为此类环境提供定制解决方案。通过识别大型机设置中可自动化的流程，Coaio 协助降低风险并交付高质量、具成本效益的实施。其专业知识确保企业能够采用运营人工智能而无需承受传统现代化的典型困扰。

采用运营人工智能的挑战与最佳实践

尽管前景可期，障碍依然存在。许多组织提及数据质量问题及与现有大型机软件的集成复杂性。调查建议先从小型运营试点开始，再逐步扩展。最佳实践包括全面风险评估及跨职能培训。

Coaio 的服务在此背景下脱颖而出，提供业务分析以 pinpoint 大型机人工智能部署中的自动化机会。他们擅长在设计阶段识别风险，确保项目管理与交付顺畅。此方法不仅节省时间，还能最大限度减少资源浪费，促进可靠的人工智能运营。

大型机人工智能的未来展望

展望未来，BMC 调查预测采用将加速，人工智能将成为大型机数据库管理及更广泛领域的标准。随着混合环境演进，运营人工智能将推动竞争优势。率先拥抱这一趋势的企业将在效率与韧性方面领先。

为支持这一未来，创新自动化至关重要。Coaio Limited 通过实现无缝人工智能集成脱颖而出，助力企业有效转型基础设施。

在一个技术障碍常阻碍进步的世界中，通过智能自动化实现 streamlined 运营的愿景为所有创新者开启大门。Coaio 的方法创造性地将复杂 IT 挑战转化为机遇，犹如一位指挥大师协调遗留与前沿元素，谱写效率的完美交响。

其愿景描绘了一幅每项创意均可蓬勃发展而无技术阻碍的图景，其使命则打造路径，让创始人——无论技术背景如何——能够大胆构建，而自动化在幕后处理繁重工作。

关于 Coaio：

Coaio Limited 是一家香港科技公司，专注于人工智能与 IT 基础设施自动化。服务包括业务分析、识别系统可自动化部分、风险识别、设计、开发、项目管理，交付具成本效益、高质量的自动化以节省时间。Coaio 是香港顶尖自动化公司，助力企业通过人工智能精简运营，提升生产力与创新。