⭐ Umělá inteligence (AI) -Ai Blog, hotspot a obsah Hub ⭐ Smart & Inteligentní B2B / Industry 4.0 (UA Mechanical Engineering, stavební průmysl, logistika, intralogistika)-Producing Business ⭐ Prodej / blog ⭐ Digitální inteligence ⭐ Internet věcí ⭐ ⭐ ⭐ ⭐ X ⭐ X ⭐ X

Výběr hlasu 📢

Zastaralé IT systémy: Blok úrazu na cestě k umělé inteligenci

Publikováno dne: 30. března 2025 / Aktualizace od: 30. března 2025 - Autor: Konrad Wolfenstein

Zastaralé IT systémy: Blok úrazu na cestě k umělé inteligenci: xpert.digitální

Umělá inteligence splňuje staré IT systémy: Jak se společnosti stanou

Revoluce AI postižená? Výzva prostřednictvím starých struktur IT

Rychlý rozvoj umělé inteligence (AI) slibuje obrovské výhody po celém světě. Od automatizace složitých procesů až po zlepšení rozhodování - výroba po vytvoření zcela nových obchodních modelů - se zdá, že možnosti jsou neomezené. Za lesklou fasádou revoluce AI je však často přehlížená překážka: zastaralá IT systémy.

Realita často vypadá takto: Mnoho organizací je stále závislých na IT infrastrukturách, které byly navrženy před desítkami let. Tyto tzv. „Legacy systémy“ jsou nejen technicky zastaralé, ale také strukturálně a koncepčně nejsou navrženy pro požadavky moderních aplikací AI. Výsledkem je oblast napětí, ve kterém je potenciál AI masivně omezen limity stávající IT krajiny.

Vhodné pro:

Umělá inteligence: Cesta ostrovních řešení integrované digitální AI strategie pomocí příkladu Otta v elektronickém obchodování

Proč jsou staré systémy problémem

Problémy, které vyplývají z zastaralých IT systémů v úvodu KI, jsou rozmanité a složité:

Problémy s kompatibilitou

Starší systémy jsou často založeny na starších programovacích jazycích (jako je COBOL) a zastaralé softwarové verze. Tyto technologie jednoduše nejsou kompatibilní s moderními rámcemi a knihovnami, které jsou vyžadovány pro vývoj a provoz aplikací AI. Integrace AI do takových systémů často vyžaduje složité a nákladné úpravy.

Datová sila a nedostatek kvality dat

V mnoha organizacích jsou distribuována data o různých izolovaných systémech (datová sila). Tato fragmentace nejen umožňuje přístup k relevantním informacím, ale také sloučení a přípravu dat pro aplikace AI. Kromě toho data ve starších systémech často existují v zastaralých formátech nebo trpí nedostatkem kvality, což dále omezuje jejich použitelnost pro AI.

Potíže s integrací

Integrace AI do starších systémů je často spojena se značnými technickými výzvami. Zastaralé kódové základny, nedostatek flexibility a nedostatek rozhraní (API) ztěžují komunikaci a výměnu dat. V mnoha případech jsou k povolení integrace vyžadovány rozsáhlé upgrady nebo dokonce výměna celých platforem.

Omezení výkonu

Aplikace AI, zejména aplikace založené na strojovém učení, vyžadují značný výpočetní výkon. Zastaralý hardware a neefektivní kód ve starších systémech často nesplňují tyto požadavky. Výsledkem jsou pomalé doby odezvy, omezená škálovatelnost a celková nižší účinnost aplikací AI.

Bezpečnostní mezery

Starší systémy často nemají moderní bezpečnostní funkce, které jsou nutné k ochraně před kybernetickými útoky. Integrace AI do takových systémů může přinést nová bezpečnostní rizika, zejména pokud platformy AI potřebují přístup k citlivým datům. Kromě toho nejsou poskytovány žádné další aktualizace zabezpečení pro starší systémy, což znamená, že známé slabosti zůstávají otevřené.

Skutečné důsledky: Když se iniciativy AI zastaví

V praxi výše uvedené výzvy často vedou k tomu, že iniciativy AI se zastaví nebo dokonce selhají. Některé příklady:

Zdravotní péče

Nemocnice a další zdravotnická zařízení, která se spoléhají na zastaralé soubory elektronických pacientů (čestné), mají často potíže s používáním AI pro úkoly, jako je detekce podvodů, diagnostika a personalizovaná ošetření. Data sila zabraňují holistickému pohledu na údaje o pacientech a problémy s interoperabilitou mezi staršími systémy a moderními nástroji AI narušují péči o pacienta.

Orgány

Vládní úřady, zejména ty, které mají co do činění s velkým množstvím dat a složitých procesů, často bojují s hluboce zakořeněnými staršími systémy. Tyto systémy brání provádění AI pro úkoly, jako je detekce podvodů s podvody, státní služby a správa infrastruktury. Manuální procesy způsobené zastaralými systémy vedou k neefektivnosti a zpoždění při poskytování služeb.

Sektor finančních služeb

Banky a další finanční instituce stále více využívají AI pro rozpoznávání podvodů, hodnocení rizik a personalizované finanční produkty. Zastaralé IT systémy však ztěžují integraci nástrojů založených na AI do starých systémů zpracování transakcí. Datová sila a nekompatibilní formáty ovlivňují účinnost AI a požadavky na vysokou bezpečnost a dodržování předpisů představují další překážky.

Proč je modernizace obtížný boj

Modernizace IT systémů je často složitý a zdlouhavý proces, který je spojen s řadou výzev:

Technický dluh

V průběhu let se ve starých systémech často hromadily technické dluhy. To znamená, že byla implementována rychlá, ale ne nutně čistá řešení pro vyřešení krátkodobých problémů. Tyto „dluhy“ značně porozumění, změní a integraci AI do kódu.

Rozpočtové omezení

Investice potřebné pro upgrady infrastruktury, výměnu softwaru a školení zaměstnanců mohou být významné. Toto je hlavní výzva, zejména pro organizace s omezenými finančními zdroji.

Odolnost vůči změnám:

Zaměstnanci, kteří jsou zvyklí na starší systémy, mohou odolat zavedení AI. To lze přičíst strachu ze ztráty zaměstnání, nedostatku porozumění nebo jednoduše utěšit se stávajícími pracovními procesy.

Nedostatek odborných znalostí AI

Implementace AI vyžaduje specializované znalosti a dovednosti. Mnoho organizací však nemá potřebné interní know-how a je závislé na externích konzultacích nebo poskytovatelch služeb.

Překonejte mezeru: Strategie pro integraci AI

Navzdory výzvám existuje řada technologických řešení a strategických přístupů, které mohou organizacím pomoci překonat propast mezi staršími systémy a AI:

Middleware a API

Middleware může působit jako most mezi staršími aplikacemi a modely AI. API umožňují zcela revizi výměny dat mezi nekompatibilními systémy bez základní infrastruktury.

Cloudová a hybridní řešení AI

Přemístění pracovní zátěže AI na cloudové servery nebo výpočetní řešení Edge nabízí výhody, pokud jde o výpočetní výkon, škálovatelnost a flexibilitu. Hybridní modely AI, které spojují starší systémy s novou infrastrukturou AI, umožňují provést místně citlivé pracovní vytížení AI, zatímco jiné jsou externě zadávány do cloudu.

Moderování dat

Čištění, standardizace a transformace dat je zásadní pro převod starých dat na formáty přátelské k AI. Potrubí ETL (extrakt, transformace, zatížení) a datová jezera mohou pomoci spravovat data a připravit se na zpracování AI.

Ve fázích, implementaci

Postupný přístup pro integraci AI, ve kterém je technologická vrstva zaváděna vrstvou, minimalizuje poruchy a umožňuje organizacím učit se a přizpůsobovat se v průběhu procesu.

AI brány

Brány AI jsou specializované nástroje, které slouží jako rozhraní mezi aplikacemi AI a starými systémy. Zjednodušují proces integrace a urychlují úvod KI, zatímco je zachována integrita starších systémů.

Vhodné pro:

Základní konkurenční atributy: kvalita, rychlost, flexibilita, automatizace, škálovatelnost, hybridní řešení a multimodální AI

Cena starožitnosti: ekonomické důsledky zanedbávání AI

Zanedbávání úvodu KI v důsledku zastaralých IT systémů má významné ekonomické důsledky:

Zvýšené provozní náklady

Údržba starších systémů je často drahá a neefektivní. Specializované znalosti, časté prostoje a nepřetržité opravy zvyšují náklady.

Ztráta produktivity

Pomalé a nespolehlivé starší systémy vedou k úpadkům a ztrátě produktivity mezi zaměstnanci. Neefektivnost také vyplývá z datových sil a nedostatku bezproblémové integrace s moderními nástroji.

Konkurenční nevýhoda

Organizace, které AI nemůže použít, riskují, že zaostávají za svými konkurenty. Chybí jim příležitosti pro inovace, nové zdroje příjmů a zlepšené zkušenosti se zákazníky.

Zvýšená bezpečnostní rizika

Zastavené IT systémy jsou náchylnější k kybernetickým útokům a porušování dodržování předpisů. To může vést k trestům, vysokým pokutám a poškození pověsti.

Katalyzátory pro změnu: Stavové programy a financování

Za účelem podpory digitální transformace a úvodu KI zahájily vlády řadu programů a financování po celém světě.

Německo

Digitální strategie federální vlády 2025 zdůrazňuje rozvoj digitálních dovedností, AI a modernizaci veřejných služeb. Specifické iniciativy, jako je „škola digitálního paktu“ a německá strategie AI, jsou vybaveny významnými prostředky.

Evropská unie

Cílem programu „Digital Europe“ (Digital) je formovat digitální transformaci evropské společnosti a podnikání, včetně financování AI, superpočítadla a kybernetické bezpečnosti. Strategie AI EU a zákona AI (AI ACT) jsou další důležité iniciativy.

Globální strategie: Srovnávací pohled na mezinárodní přístupy

Přístupy k zavedení AI a modernizaci zastaralých IT systémů se mezi zeměmi velmi liší. Některé země se více spoléhají na vládní zásahy, zatímco jiné dávají přednost přístupu více zaměřené na trh. Míra adopce AI se také silně liší. Některé země (např. Čína, USA a Izrael) hrají průkopnickou roli.

V Labyrintu v souladu: Vliv předpisů o zabezpečení a ochraně údajů

Předpisy o zabezpečení a ochraně údajů, jako jsou GDPR a HIPAA, hrají klíčovou roli při navrhování úvodu KI. Zajistíte, aby byly chráněny osobní údaje a aby aplikace AI byly používány eticky a odpovědně. Soulad s těmito ustanoveními však může také přinést výzvy, zejména u aplikací náročných na data.

Doporučení pro úspěšný úvod AI

Aby bylo možné překonat výzvy zastaralých IT systémů při zavádění AI, je třeba dodržovat následující doporučení:

Pro společnosti a úřady

Proveďte důkladné posouzení stávající IT infrastruktury.
Rozvíjet rozsáhlé IT modernizační strategie.
Upřednostňujte moderování dat.
Zvažte hybridní a cloudová řešení.
Zajistěte robustní bezpečnostní opatření a dodržování příslušných předpisů o ochraně údajů.
Investujte do školení a programů dalšího vzdělávání.
Sledujte postupný přístup k integraci AI.
Používejte Middleware, API a AI brány.

Pro politické rozhodnutí -tvůrci

Podporovat a rozšiřovat programy financování pro modernizaci IT a úvod AI.
Podporovat mezinárodní spolupráci a výměnu osvědčených postupů.
Rozvíjet jasný a přizpůsobivý regulační rámec.
Propagovat partnerství veřejného a soukromého sektoru.
Investujte iniciativy na podporu digitální kompetence a dovedností AI.

Modernizace IT infrastruktury je rozhodujícím krokem k uvolnění transformačního potenciálu AI a optimálně využívání příležitostí digitálního věku. To je jediný způsob, jak získat společnosti a úřady jejich konkurenceschopnost, zlepšit své procesy a nabídnout přidanou hodnotu svým občanům a zákazníkům.

Vhodné pro: