IT 更新呢個故事，寫咗幾十年：由大型主機（mainframe）搬去雲上、由 x86 換成微服務、由實體機換成虛擬機。每一輪都話「呢次一定搞掂」，但幾十年過去，Kyndryl 喺 2026 年對 2,000 位高層 IT 決策者做嘅調查顯示，情況冇乜改善。
調查指出，大約一半做過現代化嘅企業話 IT 運作有改善，但見到「創新收益」嘅連一半都未夠。有 18% 直稱過去嘅改造計劃對公司「價值有限或不清」；接近半數受訪者話項目超時、超支。再講：做咗好多年，唔少公司話「唔知乜嘢都改咗，但冇乜用」。
Agentic AI 呢波，廠商賣法係「呢次唔同」——唔再係單純把舊硬件拆走，而係用 agentic AI（能夠自主執行多步驟任務嘅 AI 系統）去重新理順舊系統之間嘅複雜依賴關係、產出文件、生成程式碼，同埋將舊系統能力重新對接新業務。
不過用緊嘅真係少。調查顯示，只有 10% 嘅科技主管話正用 agentic AI 做系統現代化。同時，少於一成企業話自己完全清楚自家技術生態內嘅依賴關係——「一個重大技術盲點」，Kyndryl 咁講。
Agentic AI 早期用途包括：映射隱藏嘅系統依賴、生成程式碼、產出技術文件。Kyndryl 報告指出，未使用 agentic AI 嘅組織超時機會明顯較早採用者為高。
但前 IBM 首席策略師、現任 The Field CTO Andy Thurai 嘅評價，唔算暖。他將 IT 現代化形容為「慢性病」，並指出根據他嘅觀察，AI 對 legacy 問題嘅「經濟賬數唔係真」（economics don't hold up）。
阿調搞兩下：呢波 agentic AI 同以前微服務、雲遷移最不同嘅地方，唔係技術層面，係賣法——以前賣「拆走舊嘅」，現在賣「AI 幫你理順」。技術層面，agentic AI 確實可以做映射依賴、產出文件呢啲事，但「能做」同「做了有冇用」係兩回事。真正要問嘅係：你哋 IT 部有冇人真正跟足每個 agentic AI 任務，知道佢改咗乜、改錯咗乜，而唔係淨係入數去度。
