摘要：70% 的財(cái)富 500 強(qiáng)企業(yè)仍依賴大型計(jì)算機(jī)。想讓這些核心系統(tǒng)接軌 AI 自主智能體？如果忽略了技能差距、治理框架和團(tuán)隊(duì)信心，您的現(xiàn)代化之路可能會(huì)直接“拋錨”。

大型計(jì)算機(jī)（Mainframe）常被誤認(rèn)為是過(guò)去的遺物，但數(shù)據(jù)顯示，它依然是全球商業(yè)心臟的起搏器。然而，當(dāng)我們將最前沿的?AI 自主智能體（Agentic AI）引入這些關(guān)鍵任務(wù)環(huán)境時(shí)，一個(gè)嚴(yán)峻的現(xiàn)實(shí)浮出水面：我們的開(kāi)發(fā)人員準(zhǔn)備好了嗎？

最近的報(bào)告顯示，35% 已在大型計(jì)算機(jī)上使用 AI 的企業(yè)表示，技能差距正在嚴(yán)重阻礙進(jìn)展。作為技術(shù)領(lǐng)導(dǎo)者，我們必須認(rèn)識(shí)到：在大型計(jì)算機(jī)上部署 AI，不僅是技術(shù)升級(jí)，更是一場(chǎng)人才與文化的重塑。

一、 治理先行：制定“交通規(guī)則”

AI 驅(qū)動(dòng)的威脅正在快速增長(zhǎng)，而治理往往滯后。在處理敏感數(shù)據(jù)的大型計(jì)算機(jī)環(huán)境中，缺乏監(jiān)管是致命的。

• 風(fēng)險(xiǎn)現(xiàn)狀：僅僅依靠技術(shù)監(jiān)督是不夠的，AI 系統(tǒng)對(duì)數(shù)據(jù)的依賴使得合規(guī)性變得極其復(fù)雜。

• 戰(zhàn)略舉措：必須建立最新的組織護(hù)欄。這不僅是為了合規(guī)，更是為了保護(hù)系統(tǒng)完整性，避免因 AI 失控導(dǎo)致的財(cái)務(wù)或聲譽(yù)損失。

  
  

二、 安全基石：為 AI 系好“安全帶”

引入 AI 自主智能體意味著賦予系統(tǒng)“行動(dòng)權(quán)”。這需要比以往更嚴(yán)格的安全措施。

• 權(quán)限控制：實(shí)施基于角色的訪問(wèn)控制（RBAC），嚴(yán)格限制 AI 代理的權(quán)限。

• 人機(jī)回環(huán)：盡管是“自主”智能體，但對(duì)高影響力操作必須保留人類監(jiān)督層。

• 提示工程規(guī)范：防止結(jié)構(gòu)不良的提示導(dǎo)致 AI 做出不可預(yù)測(cè)的操作。

  
  

三、 信心與技能：從“維護(hù)者”到“駕駛員”

許多企業(yè)面臨的問(wèn)題不是缺乏培訓(xùn)資源，而是缺乏信心。開(kāi)發(fā)人員往往對(duì)“動(dòng)”這些核心遺留系統(tǒng)心存畏懼。

• 打破認(rèn)知偏見(jiàn)：大型計(jì)算機(jī)技能并非過(guò)時(shí)。事實(shí)上，“COBOL + AI”的復(fù)合型人才在市場(chǎng)上供不應(yīng)求。

• 建立安全區(qū)：通過(guò)導(dǎo)師制度和模擬環(huán)境（Sandbox），讓開(kāi)發(fā)人員在不破壞生產(chǎn)環(huán)境的前提下安全試錯(cuò)。

  
  

結(jié)語(yǔ)

AI 的興起不是要取代大型計(jì)算機(jī)專家，而是要賦予他們新的能力。當(dāng)有了正確的治理、安全框架和技能培訓(xùn)，開(kāi)發(fā)人員將不再只是系統(tǒng)的“維護(hù)者”，而是能夠自信駕馭 AI 驅(qū)動(dòng)的大型計(jì)算機(jī)的“駕駛員”。

如果開(kāi)發(fā)人員沒(méi)有做好準(zhǔn)備，AI就無(wú)法使大型計(jì)算機(jī)現(xiàn)代化。技能差距、治理不力和信心不足將迅速阻礙進(jìn)展。

圖源：Credit: PeopleImages.com / Shutterstock

大型計(jì)算機(jī)通常被視為過(guò)去的技術(shù)，但超過(guò)70%的財(cái)富500強(qiáng)公司仍然依賴它，因?yàn)樗軌颥F(xiàn)代化并適應(yīng)新的環(huán)境，以滿足行業(yè)日益增長(zhǎng)的技術(shù)進(jìn)步。然而，隨著大型計(jì)算機(jī)進(jìn)一步深入這些混合環(huán)境，開(kāi)發(fā)人員不能僅僅依賴大型計(jì)算機(jī)的專業(yè)知識(shí)。在人員和流程準(zhǔn)備就緒之前，在大型計(jì)算機(jī)環(huán)境中整合AI——尤其是AI自主智能體——可能會(huì)創(chuàng)造或加劇現(xiàn)有問(wèn)題。最近的一份報(bào)告發(fā)現(xiàn)，盡管公司正在投資技術(shù)和技能以使大型計(jì)算機(jī)開(kāi)發(fā)人員為未來(lái)做好準(zhǔn)備，但35%已經(jīng)在大型計(jì)算機(jī)上使用AI的人表示現(xiàn)有的技能差距正在阻礙進(jìn)展，這強(qiáng)調(diào)了采用更多種技能方法的需求。

開(kāi)發(fā)者需要掌握最新的AI部署規(guī)則，提升其現(xiàn)有技能和技術(shù)熟練度，并培養(yǎng)在新技術(shù)進(jìn)入企業(yè)環(huán)境中時(shí)安全進(jìn)行實(shí)驗(yàn)的信心。

就像學(xué)習(xí)駕駛一樣，在大型計(jì)算機(jī)上部署AI不僅僅需要了解其機(jī)械原理，還需要信心、實(shí)際操作和對(duì)系統(tǒng)的信任。

一、了解道路規(guī)則

企業(yè)安全團(tuán)隊(duì)越來(lái)越關(guān)注AI驅(qū)動(dòng)的威脅，Gartner將其識(shí)別為增長(zhǎng)最快的攻擊類別。然而，治理和合規(guī)工作尚未跟上AI發(fā)展的快速步伐。有限的理解、低優(yōu)先級(jí)和技術(shù)監(jiān)督的差距正在造成重大風(fēng)險(xiǎn)，尤其是因?yàn)?/span>AI系統(tǒng)依賴于敏感數(shù)據(jù)和不斷演變的代碼。與任何變革性技術(shù)一樣，圍繞AI的規(guī)則和法規(guī)正在不斷演變，開(kāi)發(fā)人員必須保持最新知識(shí)，特別是在受監(jiān)管的環(huán)境中。

通過(guò)更好地了解和掌握最新信息，開(kāi)發(fā)人員將能夠使用最新的組織護(hù)欄來(lái)監(jiān)控大型計(jì)算機(jī)，這些護(hù)欄旨在保護(hù)系統(tǒng)和脆弱的數(shù)據(jù)。有效的護(hù)欄和治理框架確保員工負(fù)責(zé)任地使用AI，幫助組織避免監(jiān)管違規(guī)、法律風(fēng)險(xiǎn)、安全風(fēng)險(xiǎn)以及可能導(dǎo)致的財(cái)務(wù)或聲譽(yù)損害。

隨著經(jīng)驗(yàn)豐富的專業(yè)人員退休，圍繞“遺留”系統(tǒng)的誤解持續(xù)存在，組織面臨著日益增長(zhǎng)的技能差距。投資大型計(jì)算機(jī)教育不僅僅是一項(xiàng)技術(shù)需求，還是一種戰(zhàn)略舉措，旨在保護(hù)關(guān)鍵業(yè)務(wù)應(yīng)用程序和基礎(chǔ)設(shè)施，確保連續(xù)性并在快速變化的環(huán)境中保持競(jìng)爭(zhēng)力。

二、安全是AI的安全帶

與任何重大技術(shù)變革一樣，安全性必須是采用AI自主智能體的基石。這些系統(tǒng)需要強(qiáng)大的保障措施，以確保安全可靠的運(yùn)行。一項(xiàng)關(guān)鍵措施是基于角色的訪問(wèn)控制，它根據(jù)其特定功能限制代理權(quán)限，降低未經(jīng)授權(quán)操作的風(fēng)險(xiǎn)。這通過(guò)安全的憑據(jù)存儲(chǔ)、加密和多因素認(rèn)證得到加強(qiáng)，以保護(hù)系統(tǒng)完整性和用戶授權(quán)。

同樣重要的是控制代理與數(shù)據(jù)交互和執(zhí)行任務(wù)的方式。輸入驗(yàn)證、輸出監(jiān)控和行為約束等技術(shù)有助于防止語(yǔ)言模型組件的濫用，而對(duì)高影響力行動(dòng)的人類監(jiān)督則增加了額外的保護(hù)層。提示工程同樣至關(guān)重要，因?yàn)榻Y(jié)構(gòu)不良的提示可能導(dǎo)致AI智能體采取不可預(yù)測(cè)或不安全的操作。通過(guò)應(yīng)用嚴(yán)格的提示設(shè)計(jì)和輸入驗(yàn)證，組織可以確保AI驅(qū)動(dòng)的過(guò)程保持準(zhǔn)確、安全并符合業(yè)務(wù)目標(biāo)。這確保了在執(zhí)行之前對(duì)敏感或破壞性操作進(jìn)行仔細(xì)審查。

最后，持續(xù)監(jiān)控、可觀測(cè)性和審計(jì)在整個(gè)系統(tǒng)生命周期中提供了透明度和問(wèn)責(zé)制。這些實(shí)踐增強(qiáng)了信任和完整性，使組織能夠在保持合規(guī)性和控制的同時(shí)自信地部署AI。

三、通過(guò)核心技能整合推動(dòng)駕駛準(zhǔn)備

要在AI時(shí)代取得成功，開(kāi)發(fā)人員需要具備核心技能與未來(lái)準(zhǔn)備的技能，并以基礎(chǔ)培訓(xùn)為支撐。當(dāng)負(fù)責(zé)任且深思熟慮地使用時(shí)，AI工具可以縮小這一差距并加速現(xiàn)代化努力——前提是它們被有意部署。

大型計(jì)算機(jī)熟練度為AI部署奠定了深厚系統(tǒng)知識(shí)的基礎(chǔ)。AI素養(yǎng)和AI智能體熟練度使開(kāi)發(fā)人員能夠構(gòu)建、訓(xùn)練和管理與業(yè)務(wù)邏輯和企業(yè)目標(biāo)一致的AI智能體。

問(wèn)題并不在于缺乏教育資源——目前有大量的培訓(xùn)可供選擇。真正的障礙在于認(rèn)知：大型計(jì)算機(jī)技能常常被認(rèn)為過(guò)時(shí)或“不流行”。然而，這些技能仍然具有很高的價(jià)值。事實(shí)上，像COBOL這樣領(lǐng)域的專業(yè)知識(shí)往往比像Java這樣更常見(jiàn)的語(yǔ)言獲得更高的薪酬，因?yàn)楹细竦膶I(yè)人員供不應(yīng)求。

Futurum Group的一項(xiàng)研究表明，盡管教育機(jī)構(gòu)正在培養(yǎng)更多具備大型計(jì)算機(jī)技能的畢業(yè)生，但仍有61%的受訪者報(bào)告稱，教學(xué)內(nèi)容與實(shí)際需求之間存在顯著的技能差距。這表明需要持續(xù)的技能整合，而不僅僅是基礎(chǔ)培訓(xùn)。

四、掌握駕駛的信心

就像駕駛員可以了解道路規(guī)則，卻沒(méi)有信心在道路上行駛一樣，開(kāi)發(fā)人員在部署像AI這樣的新技術(shù)時(shí)也面臨同樣的風(fēng)險(xiǎn)。

導(dǎo)師指導(dǎo)、模擬工具和社區(qū)學(xué)習(xí)都可以通過(guò)為大型計(jì)算機(jī)開(kāi)發(fā)人員提供安全的實(shí)踐區(qū)域來(lái)幫助縮小信心差距，使他們可以在不擔(dān)心影響生產(chǎn)的情況下探索AI的部署。

組織可以通過(guò)創(chuàng)建支持實(shí)驗(yàn)和技能發(fā)展的基礎(chǔ)設(shè)施和文化來(lái)成為關(guān)鍵的推動(dòng)者。建立信心與建立強(qiáng)大的技能集同樣重要，兩者都是從謹(jǐn)慎的試點(diǎn)階段邁向自信的大規(guī)模生產(chǎn)部署所必需的。

駕駛不僅僅是向前移動(dòng)，還包括為意外情況做好準(zhǔn)備，知道何時(shí)加速以及信任你的工具。

AI的興起不僅僅是關(guān)于自動(dòng)化任務(wù)，更是關(guān)于賦予人們與他們?cè)?jīng)覺(jué)得令人生畏的系統(tǒng)進(jìn)行互動(dòng)的能力。對(duì)于許多人來(lái)說(shuō)，大型計(jì)算機(jī)現(xiàn)代化的進(jìn)展并非由于缺乏遠(yuǎn)見(jiàn)而放緩，而是由于缺乏信心，對(duì)從何處開(kāi)始、可能會(huì)破壞什么以及如何填補(bǔ)退休專家留下的空白存在不確定性。但當(dāng)AI智能體成為日常工作流程的一部分時(shí)，這種恐懼開(kāi)始消散；開(kāi)發(fā)人員開(kāi)始對(duì)自己的立足點(diǎn)充滿信心；團(tuán)隊(duì)開(kāi)始以清晰而不是謹(jǐn)慎的方式做出決策。

有了正確的基礎(chǔ)，大型計(jì)算機(jī)不再僅僅是開(kāi)發(fā)人員維護(hù)的對(duì)象，而是他們可以駕馭的對(duì)象。

作者：Richard Baird（理查德·貝爾德）

譯者：木青

原文鏈接：https://www.cio.com/article/4121590/skilling-mainframe-developers-for-an-ai-first-future.html

數(shù)據(jù)中心?IT技能和培訓(xùn) ?職業(yè) ?人工智能