Dal vincolo alla funzionalità

CrushBank ha collaborato con IBM, un partner di sviluppo basato sull'AI, per ripensare uno dei maggiori ostacoli all'adozione dell'AI: sbloccare e preparare i dati aziendali per l'uso. Invece di affidarsi ai tradizionali impegni di discovery per districare applicazioni legacy, analizzare database e mappare relazioni tra sistemi disconnessi, l'azienda ha integrato Bob in ogni fase del processo. Lavorando insieme agli ingegneri di CrushBank, Bob ha contribuito ad analizzare le architetture di sistema, scoprire le dipendenze, generare schemi e costruire le pipeline di inserimento necessarie per trasformare le informazioni frammentate in dati AI-ready.

Il risultato è stato un approccio più ripetibile e scalabile all'abilitazione dei dati, che ha ridotto gran parte del lavoro manuale storicamente associato a questi progetti. L'ambiente dati di CrushBank girava su IBM® Cloud e includeva IBM® watsonx.data, un'architettura basata su Iceberg e il database vettoriale Milvus, la gestione dei dati governati e la ricerca semantica. Con la governance in atto e questo approccio maturo, CrushBank ha reinventato il proprio modello di distribuzione. Invece di riunire grandi team di consulenza per ogni incarico, l'azienda ha abbinato singoli ingegneri a Bob, creando "team di prodotto composti da una sola persona" potenziati dall'AI. Questi team hanno combinato l'esperienza umana con l'analisi e lo sviluppo assistiti dall'AI, consentendo agli ingegneri di affrontare un lavoro che tradizionalmente richiedeva più specialisti di data engineering, integrazione, architettura e sviluppo di applicazioni. Durante l'intero processo, CrushBank ha mantenuto un modello di recensione con intervento umano per convalidare gli output, guidare le decisioni di implementazione e garantire il rispetto degli standard di qualità e governance.

L'azienda ha quindi trasformato i dati presenti in applicazioni aziendali, database e repository di documenti in asset strutturati, governati e AI-ready. Una volta preparati, i dati sono stati collegati tramite server MCP sicuri, permettendo ai clienti di accedere e utilizzare le conoscenze aziendali tramite le piattaforme e applicazioni AI che meglio si adattano alle loro esigenze. Per i clienti che necessitano di orchestrazione gestita, CrushBank può anche utilizzare IBM watsonx Orchestrate dove l'orchestrazione si adatta all'implementazione. Concentrandosi sull'accessibilità dei dati piuttosto che su una singola destinazione AI, CrushBank ha creato un framework flessibile che ha permesso alle organizzazioni di sbloccare informazioni esistenti, supportare i nuovi casi d'uso dell'AI e integrarsi con un ecosistema AI in rapida evoluzione.

Uno dei maggiori cambiamenti riscontrati da CrushBank è stata la velocità con cui i suoi clienti potevano spostare dall'Esplora delle possibilità di AI ai Risultati tangibili. Invece di passare settimane a valutare i sistemi, mappare i dati e pianificare implementazioni prima che un'iniziativa di AI potesse iniziare, le organizzazioni hanno potuto valutare le opportunità, convalidare i casi d'uso e iniziare a costruire soluzioni molto prima. Il risultato è stato un percorso più pratico e ripetibile verso l'adozione dell'AI che ha consentito ai clienti di concentrarsi sui risultati piuttosto che sulle settimane di lavoro di scoperta iniziale che erano state precedentemente richieste.

L'impatto operativo è stato significativo. Le attività di scoperta e integrazione dei dati che tradizionalmente richiedevano da sei a otto settimane di consulenza specializzata potrebbero ora essere completate nel giro di pochi giorni. I prototipi di soluzioni e gli ambienti dimostrativi potrebbero essere consegnati entro circa una settimana dall'incarico iniziale, permettendo ai clienti di valutare il valore prima e spostare più rapidamente dal concetto all'esecuzione.

La trasformazione ha anche rimodellato il modello di business di CrushBank. Abbinando gli ingegneri a IBM Bob in "team di prodotto composti da una sola persona" potenziati dall'AI, l'azienda ha ridotto la dipendenza dai tradizionali team di consulenza da quattro a sei persone, aumentando al contempo la sua capacità di distribuzione. Quella che era iniziata come un'azienda focalizzata principalmente sul supporto IT basato su AI si è evoluta in una pratica più ampia di abilitazione dei dati, ampliando la gamma di settori e sfide aziendali che CrushBank poteva affrontare e creando una base più scalabile per la crescita. Questo passaggio, dallo sforzo manuale a un approccio potenziato dall'AI, ha cambiato radicalmente il modo in cui CrushBank offre valore, ampliando al contempo ciò che i clienti possono fare con i propri dati.

CrushBank è una piattaforma basata sull'AI che centralizza e normalizza i dati aziendali in un data lakehouse sicuro e specifico per il cliente. Basata sulla tecnologia IBM watsonx, consente alle organizzazioni e ai provider di servizi gestiti di trovare, comprendere e agire rapidamente sulle informazioni, riducendo i tempi di ricerca, migliorando la risoluzione e sbloccando le conoscenze istituzionali in tutta l'azienda.