AI đe dọa các hệ thống phần mềm cũ, IBM bị ảnh hưởng nặng nhất

(MENAFN- IANS) Mumbai, 24 tháng 2 (IANS) Cổ phiếu của IBM đã chứng kiến mức giảm mạnh nhất trong hơn 25 năm sau khi xuất hiện những lo ngại mới về cách trí tuệ nhân tạo có thể ảnh hưởng đến một trong những lĩnh vực kinh doanh ổn định nhất của công ty.

Cổ phiếu giảm 13,2% xuống còn 223,35 USD, đánh dấu mức giảm trong một ngày lớn nhất kể từ ngày 18 tháng 10 năm 2000.

Cổ phiếu của IBM hiện đã giảm khoảng 25% trong năm nay khi các nhà đầu tư xem xét lại tốc độ AI có thể thay đổi kinh tế của phần mềm doanh nghiệp và dịch vụ CNTT.

Cháy hàng này bắt nguồn từ một bài đăng trên blog của startup AI Anthropic, cho rằng công cụ AI của họ, Claude Code, có thể hiểu và hiện đại hóa COBOL, một ngôn ngữ lập trình được tạo ra vào những năm 1950 nhưng vẫn vận hành nhiều hệ thống máy tính quan trọng nhất thế giới.

COBOL vẫn được sử dụng rộng rãi trong các ngân hàng, hãng hàng không, công ty bảo hiểm và các cơ quan chính phủ, và nó đóng vai trò then chốt trong kinh doanh máy chủ chính của IBM.

Trong nhiều thập kỷ, việc cập nhật hệ thống COBOL diễn ra chậm chạp, tốn kém và phụ thuộc vào các đội ngũ tư vấn lớn.

Công việc này mang lại doanh thu đều đặn cho IBM, khi nhiều công ty gặp khó khăn trong việc duy trì hoặc nâng cấp các hệ thống cũ mà ít kỹ sư còn hiểu rõ.

Anthropic lập luận rằng AI thay đổi cân bằng này bằng cách làm cho việc phân tích và cập nhật mã nguồn cũ trở nên dễ dàng hơn nhiều.

Trong bài đăng của mình, Anthropic cho biết có hàng trăm tỷ dòng COBOL vẫn đang chạy trong các hệ thống hoạt động hàng ngày, mặc dù số người biết ngôn ngữ này tiếp tục giảm.

Công ty bổ sung rằng AI đặc biệt giỏi trong việc xử lý các nhiệm vụ phức tạp và tốn thời gian, vốn từng khiến việc hiện đại hóa hệ thống COBOL trở nên quá đắt đỏ.

Anthropic ước tính khoảng 95% các giao dịch ATM tại Mỹ vẫn phụ thuộc vào COBOL, nhấn mạnh mức độ ngôn ngữ này đã ăn sâu vào hạ tầng tài chính.

Công ty cho biết AI của họ có thể quét các mã nguồn khổng lồ, theo dõi cách các phần khác nhau của phần mềm phụ thuộc lẫn nhau, tạo tài liệu rõ ràng cho các hệ thống không còn được hiểu rõ, và làm nổi bật các rủi ro tiềm ẩn mà thông thường phải mất nhiều tháng để phát hiện thủ công.

“Việc hiện đại hóa đã bị trì hoãn nhiều năm vì việc hiểu mã cũ thường tốn nhiều hơn là viết lại nó. AI đảo ngược điều đó,” Anthropic nói.