6 月 11 日，IBM 和 ServiceNow 宣布扩大合作。两家大厂联姻，本来是条挺无聊的新闻，但他们这回顺嘴点破了一件所有人都心知肚明、却没人愿意大声讲的事——
大多数公司压根没准备好上 AI Agent。
不是不想上。是上不了。
想法都有，地基没有
ServiceNow 管产品的高级副总裁 John Aisien 把话挑明了：
“Most enterprises have the ambition to deploy agentic AI, but lack the foundation to run it at scale.”
讲人话就是——老板们个个想让 AI 替自己干活，可底下那套系统根本扛不住。
问题出在哪？出在那些跑了二三十年、谁碰谁负责的老系统上。数据散在十几个地方，格式各不相同，有的还锁在没人看得懂的老代码里。AI Agent 想干活，第一步得能读到干净、对得上的数据。就这一步，大多数公司直接卡死。
ServiceNow 自己一年要跑 850 亿条工作流。这个量级的盘子想接 AI，靠人手一点点改，根本来不及。
钱不是花在模型上
这次合作分三块，每一块都冲着”老系统”去：
- 改造老应用：用 IBM Bob 和 watsonx.data 扫描、重写那些老掉牙的 Java 应用，不推倒重来，把旧系统直接拽进 AI 时代。
- 把数据理顺：ServiceNow 的 Workflow Data Fabric 接上 IBM 的 watsonx.data，管数据质量、做主数据治理——说白了，先让 AI 有干净的数据可读。
- 让运维自己跑：Red Hat Ansible、Instana、Terraform 这些工具塞进 ServiceNow 的 IT 流程里，系统出岔子，AI 自己发现、自己修，不用等人。
IBM 那边管 AI 合作的总经理 Raj Datta 说得更直接：
“AI adoption at scale requires more than access to models. It requires rethinking the systems, data and governance that support them.”
能调到大模型，不等于能用好大模型——底下的系统、数据、治理那一套不重做，光有模型没用。
这话戳到了行业的痛处
过去两年，企业 AI 的故事全在比谁的模型聪明。可真到落地，绝大多数项目死在了一个特别不性感的地方：数据接不上、老系统动不了。
之前 Deloitte、埃森哲一堆报告都算过同一笔账——企业砸了钱上 AI，近一半高管承认没看到利润。病根不是模型不行，是底下那摊”打杂”的活没人干。
IBM 和 ServiceNow 这步棋赌的就是这个。它们不跟 OpenAI、Anthropic 抢着做模型，而是去接模型够不着的那块脏活：把企业三十年的技术债清干净，给 AI 腾个能落脚的地方。
这套东西下半年才正式上线。能不能成，要看真有多少企业愿意为”修地基”掏钱——毕竟买个聪明模型听着风光，花钱重做老系统这事，没几个 CIO 爱在董事会上主动提。
但方向是对的。AI Agent 这场仗，最后拼的可能不是谁的模型强，是谁先把自家那堆烂摊子收拾利索了。
参考来源：CocoLoop、IBM and ServiceNow Expand Collaboration to Unlock Enterprise Data for AI at Scale（IBM Newsroom）；ServiceNow, IBM team up to target legacy IT（CIO Dive）