Beobachtetes Signal · 26. Aug. 2026 · Product Launch · Quelle: https://martechseries.com/feed/ · Relevanz: 2/5 · Sentiment: Positiv
Rocket Software stellt KI-Funktionen für geschäftskritische Modernisierung vor
Rocket Software hat neue KI-Funktionen innerhalb seines Portfolios zur Anwendungsmodernisierung für geschäftskritische Plattformen wie IBM i und IBM Z angekündigt. Die Erweiterungen bieten KI-gestützte Entwicklererlebnisse und AIOps-Funktionen, die darauf abzielen, die Softwarebereitstellung zu beschleunigen, die Codequalität zu verbessern – einschließlich KI-generierter Unit-Tests mit einer beanspruchten Abdeckung von über 90 % – und die operative Resilienz zu stärken. Die Aktualisierungen unterstützen hybride sowie containerisierte Architekturen, integrieren sich in moderne DevOps-Toolchains und werden durch ein internes AI Governance Board reguliert, um eine sichere, erklärbare KI-Nutzung zu gewährleisten. Zudem führte das Unternehmen den Rocket iCluster AI Tuner ein, um die Replikationsleistung zu optimieren und Latenz- sowie Durchsatzengpässe proaktiv aufzudecken. Die Ankündigung verweist auf branchenweite Fachkräftemängel und positioniert die KI von Rocket als branchenwissen-fokussiert und direkt in geschäftskritische Workflows integriert.
Unternehmensfokussierte KI-Erweiterungen für geschäftskritische Plattformen verbessern die Entwicklerproduktivität, AIOps und die operative Resilienz, stellen jedoch keine grundlegende Plattformrichtlinie oder branchenverändernde Neuerung dar.
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Wichtigste Kernpunkte & Evidenz
- Rocket Software hat neue KI-Innovationen für sein Portfolio zur Anwendungsmodernisierung angekündigt, die IBM i, IBM Z, MultiValue und Uniface abdecken.
- Das Unternehmen hob KI-gestützte Entwicklererlebnisse und AIOps-Funktionen hervor, um die Entwicklung zu beschleunigen, die Codequalität zu verbessern und die operative Resilienz zu stärken.
- Rocket hat den Rocket iCluster AI Tuner eingeführt, um die Replikationsleistung zu optimieren und Engpässe bei Latenz und Durchsatz zu identifizieren.
- Laut Angaben von Rocket können KI-generierte Unit-Tests die Code-Abdeckung auf über 90 % steigern.
- Rocket unterhält KI-Richtlinien, die von einem internen AI Governance Board überwacht werden, mit Fokus auf eine sichere und ethische KI-Nutzung.
Verknüpfte Unternehmen
7 verknüpfte Unternehmen“Across IBM® i, IBM Z®, MultiValue, and Uniface®, the company is infusing application development, database management, and system operations...”
“According to the Linux Foundation, 57% of organizations say upskilling existing staff is their primary strategy for addressing technical tal...”
“Integrate with modern DevOps toolchains, including Git® and Azure® Pipelines, to detect issues earlier and accelerate software delivery acro...”
“Author: Globe Newswire...”
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““AI is rapidly transforming how organizations approach software quality and delivery...,” said Jim Mercer, Program Vice President, Software ...”
“MarTech Interview with Mark Listes, CEO @ Pendulum Intelligence (linked in related content)....”
Ontologie & Marktkonzepte
Verwandte Marktsignale & Trends
Aktuelle verifizierte Unternehmensentwicklungen und Deal-Aktivitäten in diesem Marktsegment.
Workato stellt AIRO vor: Neue Steuerungs- und Ausführungsplattform für Enterprise AI
Auf der WOW 2026 hat Workato mit AIRO ein neues primäres Interface für seine Plattform vorgestellt, ergänzt durch signifikante Enterprise-AI-Erweiterungen. Der Live Process Graph liefert AI-Systemen notwendigen Kontext über Unternehmensprozesse, Business-Wissen und Laufzeitausführungen. Eine Enterprise AI Control Plane, bestehend aus AI Gateway (Modelle, MCP, Agents, APIs) und AI Registry, stellt Governance, Kostenkontrolle und Asset-Management sicher. Kontinuierliche Überwachung gewährleisten sogenannte Agent Evals über fünf Dimensionen: Korrektheit, Tool-Auswahl, Richtlinien-Compliance, Sicherheit und Ergebnisqualität. Zudem dient Workato XChange als interner Marktplatz für wiederverwendbare AI-Assets. Laut Workato-CEO Vijay Tella ist eine neutrale Steuerungsebene essenziell, um AI-Implementierungen effizient und richtlinienkonform im Unternehmen zu skalieren.
BMC erweitert Control-M um Agentic AI für die Enterprise-Orchestrierung
BMC hat neue KI-gestützte Funktionen für seine Orchestrierungslösung Control-M vorgestellt, um KI-Workloads auf Enterprise-Ebene zu operationalisieren. Das Update integriert Agentic AI über den gesamten Workflow-Lebenszyklus hinweg, um Planung, Joberstellung, Fehlerbehebung und automatisierte operative Insights zu vereinfachen. Über neue Integrationen mit CrewAI, LangGraph und Snowflake Cortex unterstützt Control-M nun die Orchestrierung von KI-Agenten und KI-gestützten Tasks parallel zu klassischen Daten-Pipelines und Unternehmensanwendungen. Zudem erweitert BMC seine Generative-AI-Tools – darunter der KI-Berater Jett und der AI Workflow Creator – auf selbstgehostete Control-M-Deployments. Zusätzliche Verbesserungen bei Konnektivität und Ausfallsicherheit umfassen Performance- und Governance-Upgrades für Managed File Transfer, Hochverfügbarkeits- und Disaster-Recovery-Support, erweiterte agentenlose Windows-Ausführungen sowie neue Out-of-the-Box-Konnektoren zur Reduzierung manueller Skripte. Ziel des Releases ist eine verlässliche, regulierte und skalierbare Ausführung geschäftskritischer KI-Workflows.
Tricentis lanciert KI-Innovationen für agentische Softwareentwicklung
Tricentis hat auf seiner Kundenkonferenz Tricentis Transform neue KI-gestützte Lösungen aus der Innovationsschmiede Tricentis Labs vorgestellt. Die Werkzeuge zielen darauf ab, das Agentic Quality Engineering zu stärken und die Softwareentwicklung in Unternehmen zu beschleunigen. Zu den Neuvorstellungen gehören Tricentis Aida, ein KI-Agent zur autonomen Exploration von Anwendungen, Tricentis AgentScore, ein probabilistisches Framework zur Leistungsbewertung von KI-Agenten, sowie Tricentis Release Risk Intelligence für die KI-basierte Risikobewertung von Releases inklusive Handlungsempfehlungen. Diese Ankündigung baut auf der jüngsten Übernahme von Tabnine auf. Tricentis Labs fungiert dabei als Inkubator, um neue KI-Funktionen frühzeitig gemeinsam mit Kunden und Partnern zur Marktreife zu bringen. Ziel der Initiative ist es, Entwicklungs- und Release-Teams dabei zu unterstützen, Qualitätsrisiken früher zu identifizieren, KI-Systeme verlässlich zu validieren und fundierte Release-Entscheidungen schneller zu treffen.
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