AI Mengancam Sistem Perangkat Lunak Warisan, IBM Paling Terkena Dampak

(MENAFN- IANS) Mumbai, 24 Feb (IANS) Saham IBM mengalami penurunan terbesar dalam satu hari lebih dari 25 tahun setelah muncul kekhawatiran baru tentang bagaimana kecerdasan buatan dapat merugikan salah satu bisnis paling stabil perusahaan tersebut.

Saham tersebut turun 13,2 persen menjadi $223,35, menandai penurunan terbesar dalam satu hari sejak 18 Oktober 2000.

Saham IBM kini turun sekitar 25 persen sepanjang tahun ini karena investor mempertimbangkan kembali seberapa cepat AI dapat mengubah ekonomi perangkat lunak perusahaan dan layanan TI.

Penjualan besar ini dipicu oleh sebuah posting blog dari startup AI Anthropic, yang mengklaim bahwa alat AI mereka, Claude Code, dapat memahami dan memodernisasi COBOL, bahasa pemrograman yang dibuat pada tahun 1950-an dan masih menjalankan banyak sistem komputer penting di dunia.

COBOL tetap banyak digunakan di bank, maskapai penerbangan, perusahaan asuransi, dan departemen pemerintah, serta memainkan peran kunci dalam bisnis mainframe IBM.

Selama puluhan tahun, pembaruan sistem COBOL berlangsung lambat, mahal, dan bergantung pada tim konsultan besar.

Pekerjaan ini menghasilkan pendapatan stabil bagi IBM, karena banyak perusahaan berjuang untuk mempertahankan atau meningkatkan sistem lama yang sedikit engineer yang benar-benar memahaminya lagi.

Anthropic berpendapat bahwa AI mengubah keseimbangan ini dengan memudahkan analisis dan pembaruan kode warisan.

Dalam postingnya, Anthropic menyatakan bahwa ratusan miliar baris COBOL masih berjalan di sistem langsung setiap hari, meskipun jumlah orang yang mengetahui bahasa ini terus menurun.

Perusahaan menambahkan bahwa AI sangat baik dalam menangani tugas kompleks dan memakan waktu yang dulu membuat modernisasi sistem COBOL terlalu mahal.

Anthropic memperkirakan sekitar 95 persen transaksi ATM di AS masih bergantung pada COBOL, menegaskan betapa dalamnya bahasa ini tertanam dalam infrastruktur keuangan.

Perusahaan mengatakan AI-nya dapat memindai basis kode besar, melacak bagaimana bagian-bagian perangkat lunak saling bergantung, membuat dokumentasi yang jelas untuk sistem yang sudah tidak dipahami dengan baik, dan menyoroti risiko potensial yang biasanya memerlukan berbulan-bulan untuk diungkap secara manual.

“Modernisasi telah terhenti selama bertahun-tahun karena memahami kode lama seringkali lebih mahal daripada menulis ulang. AI membalikkan keadaan itu,” kata Anthropic.