Gepubliseer op: 30 Maart 2025 / Update van: 30 Maart 2025 - Skrywer: Konrad Wolfenstein
Verouderde IT-stelsels: 'n struikelblok op pad na kunsmatige intelligensie-prentjie: Xpert.Digital
Kunsmatige intelligensie voldoen aan ou IT -stelsels: hoe ondernemings stilstaan
Revolusie van AI gestremd? Die uitdaging deur ou IT -strukture
Die vinnige ontwikkeling van kunsmatige intelligensie (AI) beloof enorme voordele wêreldwyd. Van outomatisering van ingewikkelde prosesse tot die verbetering van besluitneming tot die skepping van heeltemal nuwe sakemodelle - dit lyk asof die moontlikhede onbeperk is. Maar agter die blink fasade van die AI -rewolusie is 'n dikwels misgekykte hindernis: verouderde IT -stelsels.
Die werklikheid lyk dikwels so: baie organisasies is nog steeds afhanklik van IT -infrastruktuur wat dekades gelede ontwerp is. Hierdie sogenaamde “nalatenskapstelsels” is nie net tegnies verouderd nie, maar ook struktureel en konseptueel nie ontwerp vir die vereistes van moderne AI-toepassings nie. Die resultaat is 'n spanningarea waarin die potensiaal van die AI op groot skaal beperk word deur die grense van die bestaande IT -landskap.
Geskik vir:
Waarom nalatenskapstelsels 'n probleem is
Die probleme wat voortspruit uit verouderde IT -stelsels in die KI -inleiding, is uiteenlopend en ingewikkeld:
Verenigbaarheidsprobleme
Legacy -stelsels is dikwels gebaseer op ouer programmeertale (soos COBOL) en verouderde sagteware -weergawes. Hierdie tegnologieë is eenvoudig nie versoenbaar met die moderne raamwerke en biblioteke wat benodig word vir die ontwikkeling en werking van AI -toepassings nie. Die integrasie van AI in sulke stelsels verg dikwels ingewikkelde en duur aanpassings.
Datasilo's en 'n gebrek aan datakwaliteit
In baie organisasies word data oor verskillende, geïsoleerde stelsels (datasilo's) versprei. Hierdie fragmentering maak nie net toegang tot relevante inligting nie, maar ook die samesmelting en voorbereiding van die data vir AI -toepassings. Daarbenewens bestaan die gegewens in nalatenskapstelsels dikwels in verouderde formate of ly dit aan 'n gebrek aan kwaliteit, wat die bruikbaarheid van AI verder beperk.
Integrasie probleme
Die integrasie van AI in nalatenskapstelsels word dikwels geassosieer met aansienlike tegniese uitdagings. Verouderde kodebasisse, 'n gebrek aan buigsaamheid en 'n gebrek aan koppelvlakke (API's) maak kommunikasie en data -uitruil moeiliker. In baie gevalle is uitgebreide opgraderings of selfs die uitruil van hele platforms nodig om integrasie moontlik te maak.
Prestasiebeperkings
AI -toepassings, veral dié wat gebaseer is op masjienleer, benodig aansienlike rekenaarkrag. Verouderde hardeware en ondoeltreffende kode in nalatenskapstelsels kan dikwels nie aan hierdie vereistes voldoen nie. Die resultaat is stadige reaksietye, beperkte skaalbaarheid en 'n algehele laer effektiwiteit van die AI -toepassings.
Veiligheidsgapings
Legacy -stelsels het dikwels nie moderne veiligheidsfunksies wat nodig is om teen kuberaanvalle te beskerm nie. Die integrasie van AI in sulke stelsels kan nuwe sekuriteitsrisiko's inhou, veral as AI -platforms toegang tot sensitiewe data benodig. Daarbenewens word nie meer sekuriteitsopdaterings vir ouer stelsels voorsien nie, wat beteken dat bekende swakhede oop bly.
Ware gevolge: wanneer AI -inisiatiewe staak
In die praktyk lei bogenoemde uitdagings dikwels daartoe dat AI -inisiatiewe stilstaan of selfs misluk. 'N Paar voorbeelde:
Gesondheidssorg
Hospitale en ander gesondheidsfasiliteite wat op verouderde elektroniese pasiëntlêers (eerlik) staatmaak, sukkel dikwels om AI te gebruik vir take soos opsporing van bedrog, diagnostiek en verpersoonlikte behandelings. Datasilo's verhoed 'n holistiese siening van pasiëntdata, en interoperabiliteitsprobleme tussen nalatenskapstelsels en moderne AI -instrumente benadeel pasiëntsorg.
Owerhede
Regeringsowerhede, veral dié wat met groot hoeveelhede data en ingewikkelde prosesse te make het, veg dikwels met diepgewortelde nalatenskapstelsels. Hierdie stelsels belemmer die implementering van AI vir take soos opsporing van belastingbedrog, staatsdienste en infrastruktuurbestuur. Handmatige prosesse wat deur verouderde stelsels veroorsaak word, lei tot ondoeltreffendheid en vertragings in die verskaffing van dienste.
Finansiële Dienssektor
Banke en ander finansiële instellings gebruik toenemend AI vir erkenning van bedrog, risikobepaling en verpersoonlikte finansiële produkte. Verouderde IT-stelsels maak dit egter moeilik om AI-gebaseerde instrumente in legacy-transaksieverwerkingstelsels te integreer. Data -silo's en onversoenbare formate beïnvloed die effektiwiteit van AI, en die vereistes vir hoë veiligheid en nakoming verteenwoordig addisionele hindernisse.
Waarom modernisering 'n moeilike stryd is
Die modernisering van IT -stelsels is dikwels 'n ingewikkelde en lang proses wat verband hou met 'n aantal uitdagings:
Tegniese skuld
Oor die jare het tegniese skuld dikwels in nalatenskapstelsels opgehoop. Dit beteken dat vinnige, maar nie noodwendig skoon oplossings geïmplementeer is om probleme op kort termyn op te los nie. Hierdie “skuld” maak begrip, modifikasie en die integrasie van AI in die kode aansienlik.
Begrotingsbeperkings
Die beleggings wat benodig word vir infrastruktuuropgraderings, sagteware -uitruil en opleiding van werknemers, kan beduidend wees. Dit is 'n groot uitdaging, veral vir organisasies met beperkte finansiële hulpbronne.
Weerstand teen veranderinge:
Werknemers wat gewoond is aan nalatenskapstelsels, kan die bekendstelling van AI weerstaan. Dit kan toegeskryf word aan die vrees vir werkverlies, 'n gebrek aan begrip of bloot aan die bestaande werkprosesse.
Gebrek aan AI -kundigheid
Die implementering van AI vereis gespesialiseerde kennis en vaardighede. Baie organisasies het egter nie die nodige interne kennis nie en is afhanklik van eksterne konsultante of diensverskaffers.
Oorkom die leemte: strategieë vir AI -integrasie
Ondanks die uitdagings, is daar 'n aantal tegnologiese oplossings en strategiese benaderings wat organisasies kan help om die gaping tussen nalatenskapstelsels en AI te oorkom:
Middleware en API's
Middleware kan optree as 'n brug tussen nalatenskap -toepassings en AI -modelle. API's stel data -uitruiling tussen onversoenbare stelsels moontlik sonder dat die onderliggende infrastruktuur heeltemal hersien moet word.
Wolk- en baster AI -oplossings
Die hervestiging van AI-werklading na wolkgebaseerde bedieners of randrekenaaroplossings bied voordele in terme van rekenaarkrag, skaalbaarheid en buigsaamheid. Hybrid AI -modelle wat nalatenskapstelsels met nuwe AI -infrastruktuur verbind, maak dit moontlik om plaaslik sensitiewe AI -werklas uit te voer, terwyl ander na die wolk uitgekontrakteer word.
Datamoderasie
Skoonmaak, standaardisering en transformasie van data is van uiterste belang om nalatenskapdata in AI-vriendelike formate te omskep. ETL -pypleidings (uittreksel, transformasie, lading) en data mere kan help om data te bestuur en voor te berei vir AI -verwerking.
In fases, implementering
'N Geleidelike benadering vir die AI -integrasie, waarin die tegnologielaag deur laag bekendgestel word, verminder afwykings en stel organisasies in staat om in die loop van die proses te leer en aan te pas.
AI Gateways
AI Gateways is gespesialiseerde instrumente wat dien as 'n koppelvlak tussen AI -toepassings en nalatenskapstelsels. Dit vereenvoudig die integrasieproses en versnel die KI -inleiding, terwyl die integriteit van die nalatenskapstelsels bewaar word.
Geskik vir:
Die prys van antieke: ekonomiese gevolge van die verwaarlosing van AI
Die verwaarlosing van die KI -inleiding as gevolg van verouderde IT -stelsels het beduidende ekonomiese gevolge:
Verhoogde bedryfskoste
Die instandhouding van nalatenskapstelsels is dikwels duur en ondoeltreffend. Gespesialiseerde kennis, gereelde stilstand en deurlopende herstelwerk verhoog die koste.
Verlies aan produktiwiteit
Stadige en onbetroubare nalatenskapstelsels lei tot stilstand en verlies aan produktiwiteit onder werknemers. Ondoeltreffendhede spruit ook uit datasilo's en die gebrek aan naatlose integrasie met moderne instrumente.
Mededingende nadeel
Organisasies wat AI nie kan gebruik nie, loop die risiko om agter hul mededingers te val. Hulle mis geleenthede vir innovasie, nuwe bronne van inkomste en verbeterde klante -ervarings.
Verhoogde veiligheidsrisiko's
Verouderde IT -stelsels is meer vatbaar vir kuberaanvalle en oortredings van nakoming. Dit kan lei tot straf, hoë boetes en reputasie skade.
Katalisators vir verandering: staatsprogramme en befondsing
Ten einde digitale transformasie en die KI -inleiding te bevorder, het regerings 'n aantal programme en finansiering wêreldwyd van stapel gestuur.
Duitsland
Die federale regering se digitale strategie 2025 beklemtoon die ontwikkeling van digitale vaardighede, AI en die modernisering van openbare dienste. Spesifieke inisiatiewe soos die 'Digital Pact School' en Duitsland se AI -strategie is met beduidende maniere toegerus.
Europese Unie
Die “Digital Europe” -program (Digital) is daarop gemik om die digitale transformasie van die Europese samelewing en besigheid te vorm, insluitend die finansiering van AI, superrekenaar en kuberveiligheid. Die AI -strategie van die EU en die AI -wet (AI -wet) is ander belangrike inisiatiewe.
Globale strategieë: 'n Vergelykende blik op internasionale benaderings
Die benaderings vir die bekendstelling van AI en die modernisering van verouderde IT -stelsels verskil baie tussen die lande. Sommige lande vertrou meer op regeringsintervensies, terwyl ander 'n meer markgerigte benadering verkies. Die AI -aannemingsyfers wissel ook sterk, met sommige lande (bv. China, die VSA en Israel) wat 'n baanbrekersrol speel.
In nakoming van labirint: die invloed van sekuriteits- en databeskermingsregulasies
Sekuriteits- en databeskermingsregulasies soos die BBP en HIPAA speel 'n belangrike rol in die ontwerp van die KI -inleiding. U verseker dat persoonlike data beskerm word en dat AI -toepassings eties en verantwoordelik gebruik word. Die nakoming van hierdie bepalings kan egter ook uitdagings meebring, veral vir data -intensiewe toepassings.
Aanbevelings vir 'n suksesvolle AI -inleiding
Om die uitdagings van verouderde IT -stelsels by die bekendstelling van AI te oorkom, moet die volgende aanbevelings waargeneem word:
Vir ondernemings en owerhede
- Doen 'n deeglike beoordeling van die bestaande IT -infrastruktuur.
- Ontwikkel uitgebreide IT -moderniseringstrategieë.
- Prioritiseer datamoderering.
- Oorweeg hibriede en wolkgebaseerde oplossings.
- Verseker robuuste veiligheidsmaatreëls en nakoming van die relevante regulasies oor die beskerming van data.
- Belê in opleiding en verdere opleidingsprogramme.
- Volg 'n geleidelike benadering tot AI -integrasie.
- Gebruik middelware, API's en AI Gateways.
Vir politieke besluite -vervaardigers
- Ondersteun en brei finansieringsprogramme uit vir IT -modernisering en AI -inleiding.
- Bevorder internasionale samewerking en die uitruil van beste praktyk.
- Ontwikkel duidelike en aanpasbare regulatoriese raamwerk.
- Bevorder publiek-private vennootskappe.
- Belê inisiatiewe om digitale vaardighede en AI -vaardighede te bevorder.
Die modernisering van die IT -infrastruktuur is die belangrike stap om die transformatiewe potensiaal van AI vry te stel en om die geleenthede van die digitale era optimaal te gebruik. Dit is die enigste manier om ondernemings en owerhede hul mededingendheid te kry, hul prosesse te verbeter en hul burgers en kliënte toegevoegde waarde aan te bied.
Geskik vir:
- Gereelde vraag, hier is die antwoord: Kunsmatige intelligensie in die maatskappy – interne ontwikkeling of klaargemaakte oplossing? | KI strategie
- Kunsmatige intelligensie: Maak die swart boks van KI verstaanbaar, verstaanbaar en verklaarbaar met Explainable AI (XAI), hittekaarte, surrogaatmodelle of ander oplossings
Jou globale bemarkings- en besigheidsontwikkelingsvennoot
☑️ Ons besigheidstaal is Engels of Duits
☑️ NUUT: Korrespondensie in jou landstaal!
Konrad Wolfenstein
Ek sal graag jou en my span as 'n persoonlike adviseur dien.
Jy kan my kontak deur die kontakvorm hier in te vul of bel my eenvoudig by +49 89 89 674 804 (München) . My e-posadres is: wolfenstein ∂ xpert.digital
Ek sien uit na ons gesamentlike projek.
