تم النشر على: 30 مارس 2025 / تحديث من: 30 مارس 2025 - المؤلف: Konrad Wolfenstein
أنظمة تكنولوجيا المعلومات القديمة: حجر عثرة في الطريق إلى صورة الذكاء الاصطناعي: xpert.digital
يلتقي الذكاء الاصطناعي بأنظمة تكنولوجيا المعلومات القديمة: كيف تتوقف الشركات
ثورة منظمة العفو الدولية معاق؟ التحدي من خلال هياكل تكنولوجيا المعلومات القديمة
يعد التطور السريع للذكاء الاصطناعي (AI) مزايا هائلة في جميع أنحاء العالم. من الأتمتة للعمليات المعقدة إلى تحسين القرار - اتخاذ القرار إلى إنشاء نماذج أعمال جديدة تمامًا - يبدو أن الاحتمالات لا حدود لها. ولكن خلف الواجهة اللامعة لثورة الذكاء الاصطناعى هي عقبة غالبًا ما يتم تجاهلها: أنظمة تكنولوجيا المعلومات التي عفا عليها الزمن.
يبدو أن الواقع غالبًا ما: لا تزال العديد من المنظمات تعتمد على البنى التحتية لتكنولوجيا المعلومات التي تم تصميمها قبل عقود. هذه "الأنظمة القديمة" المزعومة ليست قديمة من الناحية الفنية ، ولكن أيضًا من الناحية الهيكلية والمفاهيمية غير مصممة لمتطلبات تطبيقات الذكاء الاصطناعى الحديثة. والنتيجة هي مجال التوتر حيث يتم تقييد إمكانات الذكاء الاصطناعي بشكل كبير بحدود المشهد الحالي لتكنولوجيا المعلومات.
مناسب ل:
لماذا الأنظمة القديمة مشكلة
المشكلات التي تنشأ عن أنظمة تكنولوجيا المعلومات التي عفا عليها الزمن في مقدمة KI متنوعة ومعقدة:
مشاكل التوافق
غالبًا ما تعتمد الأنظمة القديمة على لغات البرمجة القديمة (مثل COBOL) وإصدارات البرامج القديمة. هذه التقنيات ببساطة ليست متوافقة مع الأطر والمكتبات الحديثة المطلوبة لتطوير وتشغيل تطبيقات الذكاء الاصطناعي. غالبًا ما يتطلب دمج الذكاء الاصطناعي في مثل هذه الأنظمة تعديلات معقدة ومكلفة.
صوامع البيانات ونقص جودة البيانات
في العديد من المؤسسات ، يتم توزيع بيانات حول مختلف الأنظمة المعزولة (صوامع البيانات). هذا التجزئة لا يجعل الوصول إلى المعلومات ذات الصلة فحسب ، بل أيضًا دمج البيانات وإعدادها لتطبيقات الذكاء الاصطناعي. بالإضافة إلى ذلك ، غالبًا ما توجد البيانات الموجودة في الأنظمة القديمة في تنسيقات قديمة أو تعاني من نقص الجودة ، مما يزيد من قصر قابلية الاستخدام لمنظمة العفو الدولية.
صعوبات التكامل
غالبًا ما يرتبط دمج الذكاء الاصطناعي في الأنظمة القديمة بالتحديات الفنية الكبيرة. إن قواعد التعليمات البرمجية القديمة ، ونقص المرونة ونقص الواجهات (APIs) تجعل الاتصال وتبادل البيانات أكثر صعوبة. في كثير من الحالات ، هناك حاجة إلى ترقيات مكثفة أو حتى تبادل المنصات بأكملها لتمكين التكامل.
قيود الأداء
تتطلب تطبيقات الذكاء الاصطناعي ، وخاصة تلك التي تعتمد على التعلم الآلي ، قوة حوسبة كبيرة. الأجهزة القديمة والرمز غير الفعال في الأنظمة القديمة لا يمكن أن تلبي هذه المتطلبات. والنتيجة هي أوقات الاستجابة البطيئة ، قابلية التوسع المحدودة والفعالية المنخفضة بشكل عام لتطبيقات الذكاء الاصطناعي.
فجوات أمنية
غالبًا ما لا تملك الأنظمة القديمة وظائف أمنية حديثة مطلوبة للحماية من الهجمات الإلكترونية. يمكن أن يؤدي دمج الذكاء الاصطناعي في مثل هذه الأنظمة إلى وجود مخاطر أمان جديدة ، خاصة إذا كانت منصات الذكاء الاصطناعى تحتاج إلى الوصول إلى البيانات الحساسة. بالإضافة إلى ذلك ، لا يتم توفير المزيد من تحديثات الأمان للأنظمة القديمة ، مما يعني أن نقاط الضعف المعروفة تظل مفتوحة.
عواقب حقيقية: عندما تتنزه مبادرات الذكاء الاصطناعي
في الممارسة العملية ، غالبًا ما تؤدي التحديات المذكورة أعلاه إلى حقيقة أن مبادرات الذكاء الاصطناعي تتوقف أو حتى تفشل. بعض الأمثلة:
الرعاىة الصحية
غالبًا ما تواجه المستشفيات والمرافق الصحية الأخرى التي تعتمد على ملفات المرضى الإلكترونية التي عفا عليها الزمن (صادقة) صعوبة في استخدام AI للمهام مثل اكتشاف الاحتيال والتشخيص والعلاجات الشخصية. تمنع صوامع البيانات رؤية شاملة لبيانات المريض ، ومشاكل قابلية التشغيل البيني بين الأنظمة القديمة وأدوات الذكاء الاصطناعى الحديثة تضعف رعاية المرضى.
سلطات
السلطات الحكومية ، وخاصة تلك التي تتعلق بكميات كبيرة من البيانات والعمليات المعقدة ، وغالبا ما تقاتل مع الأنظمة القديمة العميقة الجذور. تعيق هذه الأنظمة تنفيذ منظمة العفو الدولية للمهام مثل اكتشاف الاحتيال الضريبي والخدمات المدنية وإدارة البنية التحتية. تؤدي العمليات اليدوية الناجمة عن أنظمة عفا عليها الزمن إلى عدم الكفاءة والتأخير في توفير الخدمات.
قطاع الخدمات المالية
تستخدم البنوك والمؤسسات المالية الأخرى بشكل متزايد منظمة العفو الدولية للتعرف على الاحتيال وتقييم المخاطر والمنتجات المالية الشخصية. ومع ذلك ، فإن أنظمة تكنولوجيا المعلومات التي عفا عليها الزمن تجعل من الصعب دمج الأدوات المستندة إلى الذكاء الاصطناعي في أنظمة معالجة المعاملات القديمة. تؤثر صوامع البيانات والتنسيقات غير المتوافقة على فعالية الذكاء الاصطناعي ، وتمثل متطلبات الأمان والامتثال العالية عقبات إضافية.
لماذا التحديث معركة صعبة
غالبًا ما يكون تحديث أنظمة تكنولوجيا المعلومات عملية معقدة وطويلة مرتبطة بعدد من التحديات:
الدين الفني
على مر السنين ، غالبًا ما تراكمت الديون الفنية في الأنظمة القديمة. هذا يعني أنه تم تنفيذ حلول سريعة ولكن ليست نظيفة بالضرورة لإصلاح مشاكل قصيرة الأجل. هذه "الديون" تجعل الفهم والتعديل ودمج الذكاء الاصطناعي في الكود إلى حد كبير.
قيود الميزانية
يمكن أن تكون الاستثمارات المطلوبة لترقيات البنية التحتية وتبادل البرمجيات وتدريب الموظفين مهمة. هذا تحد كبير ، خاصة بالنسبة للمنظمات ذات الموارد المالية المحدودة.
مقاومة التغييرات:
يمكن للموظفين المعتادين على الأنظمة القديمة مقاومة إدخال الذكاء الاصطناعي. يمكن أن يعزى ذلك إلى الخوف من فقدان الوظيفة ، أو عدم الفهم أو ببساطة للارتياح مع عمليات العمل الحالية.
عدم وجود خبرة منظمة العفو الدولية
يتطلب تنفيذ الذكاء الاصطناعي معرفة ومهارات متخصصة. ومع ذلك ، فإن العديد من المنظمات لا تملك الدراية الداخلية اللازمة وتعتمد على الاستشاريين الخارجيين أو مقدمي الخدمات.
التغلب على الفجوة: استراتيجيات لتكامل الذكاء الاصطناعي
على الرغم من التحديات ، هناك عدد من الحلول التكنولوجية والمناهج الاستراتيجية التي يمكن أن تساعد المنظمات على التغلب على الفجوة بين الأنظمة القديمة و AI:
الوسيطة وواجهة برمجة التطبيقات
يمكن أن تعمل البرامج الوسيطة كجسر بين التطبيقات القديمة ونماذج الذكاء الاصطناعي. تمكين واجهات برمجة التطبيقات تمكين تبادل البيانات بين الأنظمة غير المتوافقة دون أن يتم مراجعة البنية التحتية الأساسية بالكامل.
حلول السحابة والهجينة الذكاء الاصطناعي
يوفر نقل أعباء عمل الذكاء الاصطناعى إلى الخوادم المستندة إلى مجموعة النظراء أو حلول الحوسبة الحافة مزايا من حيث قوة الحوسبة وقابلية التوسع والمرونة. تتيح نماذج الذكاء الاصطناعى الهجين التي تربط الأنظمة القديمة بالبنية التحتية الجديدة لمنظمة العفو الدولية إجراء أعباء عمل حساسة من الذكاء الاصطناعي محليًا ، بينما يتم الاستعانة بمصادر خارجية للآخرين في السحابة.
اعتدال البيانات
يعد التنظيف والتوحيد وتحويل البيانات أمرًا بالغ الأهمية لتحويل البيانات القديمة إلى تنسيقات صديقة لـ AI. يمكن أن تساعد خطوط أنابيب ETL (المستخلص والتحويل والتحميل) وبحيرات البيانات في إدارة البيانات والتحضير لمعالجة الذكاء الاصطناعي.
في المراحل ، التنفيذ
إن النهج التدريجي لتكامل الذكاء الاصطناعي ، حيث يتم تقديم طبقة التكنولوجيا بواسطة طبقة ، يقلل من الاضطرابات ويمكّن المنظمات من التعلم والتكيف مع العملية.
بوابات الذكاء الاصطناعي
تعتبر بوابات الذكاء الاصطناعي أدوات متخصصة بمثابة واجهة بين تطبيقات الذكاء الاصطناعي والأنظمة القديمة. أنها تبسط عملية التكامل وتسريع مقدمة KI ، في حين يتم الحفاظ على سلامة الأنظمة القديمة.
مناسب ل:
سعر العتيقة: العواقب الاقتصادية لإهمال الذكاء الاصطناعي
إن إهمال مقدمة KI بسبب أنظمة تكنولوجيا المعلومات التي عفا عليها الزمن لها عواقب اقتصادية كبيرة:
زيادة تكاليف التشغيل
غالبًا ما تكون صيانة الأنظمة القديمة باهظة الثمن وغير فعالة. المعرفة المتخصصة ، والتعطل المتكرر والإصلاحات المستمرة رفع التكاليف.
فقدان الإنتاجية
تؤدي الأنظمة القديمة البطيئة وغير الموثوقة إلى أوقات التعطل وفقدان الإنتاجية بين الموظفين. تنشأ عدم الكفاءة أيضًا من صوامع البيانات وعدم وجود تكامل سلس مع الأدوات الحديثة.
عيب تنافسي
المنظمات التي لا يمكن أن تستخدم منظمة العفو الدولية تخاطر بالتخلي عن منافسيها. إنهم يغيبون عن الفرص للابتكار ، ومصادر دخل جديدة وتحسين تجارب العملاء.
زيادة المخاطر الأمنية
أنظمة تكنولوجيا المعلومات التي عفا عليها الزمن أكثر عرضة للهجمات السيبرانية وانتهاكات الامتثال. هذا يمكن أن يؤدي إلى العقوبات والغرامات العالية وأضرار السمعة.
المحفزات للتغيير: برامج الدولة والتمويل
من أجل تعزيز التحول الرقمي ومقدمة KI ، أطلقت الحكومات عددًا من البرامج والتمويل في جميع أنحاء العالم.
ألمانيا
تؤكد الإستراتيجية الرقمية للحكومة الفيدرالية 2025 على تطوير المهارات الرقمية و AI وتحديث الخدمات العامة. المبادرات المحددة مثل "مدرسة الاتفاقية الرقمية" واستراتيجية AI في ألمانيا مجهزة بوسائل مهمة.
الاتحاد الأوروبي
يهدف برنامج "Digital Europe" (الرقمي) إلى تشكيل التحول الرقمي للمجتمع الأوروبي والأعمال ، بما في ذلك تمويل الذكاء الاصطناعى والحوسبة الفائقة والأمن السيبراني. استراتيجية الذكاء الاصطناعي لاتحاد الأوروبي وقانون الذكاء الاصطناعى (قانون الذكاء الاصطناعي) هي مبادرات مهمة أخرى.
الاستراتيجيات العالمية: نظرة مقارنة على النهج الدولية
تختلف مقاربات إدخال الذكاء الاصطناعى وتحديث أنظمة تكنولوجيا المعلومات التي عفا عليها الزمن بشكل كبير بين البلدان. تعتمد بعض الدول أكثر على التدخلات الحكومية ، بينما تفضل البعض الآخر اتباع نهج أكثر توجهاً في السوق. تختلف معدلات تبني الذكاء الاصطناعى بقوة ، حيث تلعب بعض البلدان (مثل الصين والولايات المتحدة الأمريكية وإسرائيل) دورًا رائدًا.
في متاهة الامتثال: تأثير لوائح الأمن وحماية البيانات
تلعب لوائح الأمن وحماية البيانات مثل إجمالي الناتج المحلي و HIPAA دورًا مهمًا في تصميم مقدمة KI. أنت تتأكد من حماية البيانات الشخصية وأن تطبيقات الذكاء الاصطناعي تستخدم أخلاقيا ومسؤولية. ومع ذلك ، فإن الامتثال لهذه الأحكام يمكن أن يجلب أيضًا تحديات ، وخاصة للتطبيقات المكثفة للبيانات.
توصيات لمقدمة منظمة العفو الدولية الناجحة
من أجل التغلب على تحديات أنظمة تكنولوجيا المعلومات التي عفا عليها الزمن عند تقديم الذكاء الاصطناعي ، يجب ملاحظة التوصيات التالية:
للشركات والسلطات
- قم بتقييم شامل للبنية التحتية لتكنولوجيا المعلومات الحالية.
- تطوير استراتيجيات واسعة تحديث تكنولوجيا المعلومات.
- إعطاء الأولوية لاعتدال البيانات.
- النظر في الحلول الهجينة والمنتظمة السحابية.
- ضمان التدابير الأمنية القوية والامتثال لأنظمة حماية البيانات ذات الصلة.
- استثمر في برامج التدريب والتعليم الإضافي.
- اتبع نهج تدريجي لتكامل الذكاء الاصطناعي.
- استخدام الوسيطة و APIs و Gatways AI.
للقرار السياسي -صانعي
- دعم وتوسيع برامج التمويل لتحديث تكنولوجيا المعلومات ومقدمة الذكاء الاصطناعي.
- تعزيز التعاون الدولي وتبادل أفضل الممارسات.
- تطوير إطار تنظيمي واضح وقابل للتكيف.
- تعزيز الشراكات بين القطاعين العام والخاص.
- استثمر المبادرات لتعزيز الكفاءة الرقمية ومهارات الذكاء الاصطناعي.
يعد تحديث البنية التحتية لتكنولوجيا المعلومات هو الخطوة الحاسمة لإصدار الإمكانات التحويلية لمنظمة العفو الدولية واستخدام فرص العصر الرقمي على النحو الأمثل. هذه هي الطريقة الوحيدة للحصول على الشركات والسلطات قدرتها التنافسية ، وتحسين عملياتها وتقديم قيمة مواطنيها وعملائها.
مناسب ل:
شريكك العالمي في التسويق وتطوير الأعمال
☑️ لغة العمل لدينا هي الإنجليزية أو الألمانية
☑️ جديد: المراسلات بلغتك الوطنية!
كونراد ولفنشتاين
سأكون سعيدًا بخدمتك وفريقي كمستشار شخصي.
يمكنك الاتصال بي عن طريق ملء نموذج الاتصال أو ببساطة اتصل بي على +49 89 89 674 804 (ميونخ) . عنوان بريدي الإلكتروني هو: ولفنشتاين ∂ xpert.digital
إنني أتطلع إلى مشروعنا المشترك.
