Publicado el 30 de marzo de 2025 / Actualización de: 30 de marzo de 2025 - Autor: Konrad Wolfenstein
Sistemas de TI obsoletos: un obstáculo en el camino a la imagen de inteligencia artificial: xpert.digital
La inteligencia artificial se encuentra con los antiguos sistemas de TI: cómo las empresas se detienen
Revolución de AI Discapacitada? El desafío a través de las estructuras antiguas de TI
El rápido desarrollo de la inteligencia artificial (IA) promete enormes ventajas en todo el mundo. Desde la automatización de procesos complejos hasta mejorar la toma de decisiones hasta la creación de modelos de negocio completamente nuevos, las posibilidades parecen ser ilimitadas. Pero detrás de la brillante fachada de la Revolución AI hay un obstáculo a menudo pasado por alto: los sistemas de TI obsoletos.
La realidad a menudo se ve así: muchas organizaciones aún dependen de las infraestructuras de TI que fueron diseñadas hace décadas. Estos llamados "sistemas heredados" no solo están técnicamente desactualizados, sino que también estructural y conceptualmente no están diseñados para los requisitos de las aplicaciones modernas de IA. El resultado es un área de tensión en la que el potencial de la IA está restringido masivamente por los límites del panorama de TI existente.
Adecuado para:
Por qué los sistemas heredados son un problema
Los problemas que surgen de los sistemas de TI obsoletos en la introducción de KI son variados y complejos:
Problemas de compatibilidad
Los sistemas heredados a menudo se basan en lenguajes de programación más antiguos (como COBOL) y versiones de software obsoletas. Estas tecnologías simplemente no son compatibles con los marcos y bibliotecas modernos que se requieren para el desarrollo y la operación de aplicaciones de IA. La integración de la IA en tales sistemas a menudo requiere ajustes complejos y costosos.
Silos de datos y falta de calidad de datos
En muchas organizaciones, se distribuyen datos sobre varios sistemas aislados (silos de datos). Esta fragmentación no solo tiene acceso a información relevante, sino también a la fusión y preparación de los datos para aplicaciones de IA. Además, los datos en los sistemas heredados a menudo existen en formatos obsoletos o sufren una falta de calidad, lo que restringe aún más su usabilidad para la IA.
Dificultades de integración
La integración de la IA en los sistemas heredados a menudo se asocia con desafíos técnicos considerables. Las bases de código obsoletas, la falta de flexibilidad y la falta de interfaces (API) dificultan la comunicación y el intercambio de datos. En muchos casos, se requieren actualizaciones extensas o incluso el intercambio de plataformas completas para habilitar la integración.
Restricciones de rendimiento
Las aplicaciones de IA, especialmente las basadas en el aprendizaje automático, requieren un poder informático considerable. El hardware obsoleto y el código ineficiente en los sistemas heredados a menudo no pueden cumplir con estos requisitos. El resultado son tiempos de respuesta lentos, escalabilidad limitada y una menor efectividad general de las aplicaciones de IA.
Brechas de seguridad
Los sistemas heredados a menudo no tienen funciones de seguridad modernas que se requieren para proteger contra los ataques cibernéticos. La integración de la IA en dichos sistemas puede traer nuevos riesgos de seguridad, especialmente si las plataformas de IA necesitan acceso a datos confidenciales. Además, no se proporcionan más actualizaciones de seguridad para sistemas más antiguos, lo que significa que las debilidades conocidas permanecen abiertas.
Consecuencias reales: cuando las iniciativas de IA se detienen
En la práctica, los desafíos anteriores a menudo conducen al hecho de que las iniciativas de IA se detienen o incluso fallan. Algunos ejemplos:
Cuidado de la salud
Los hospitales y otras instalaciones de salud que dependen de archivos electrónicos de pacientes obsoletos (honestos) a menudo tienen dificultades para usar IA para tareas como la detección de fraude, el diagnóstico y los tratamientos personalizados. Los silos de datos evitan una visión holística de los datos del paciente y los problemas de interoperabilidad entre los sistemas heredados y las herramientas modernas de IA perjudican la atención del paciente.
Autoridades
Las autoridades gubernamentales, en particular las que tienen que ver con grandes cantidades de datos y procesos complejos, a menudo luchan con sistemas heredados profundamente arraigados. Estos sistemas obstaculizan la implementación de IA para tareas como la detección de fraude fiscal, los servicios civiles y la gestión de la infraestructura. Los procesos manuales causados por sistemas obsoletos conducen a ineficiencias y demoras en la provisión de servicios.
Sector de servicios financieros
Los bancos y otras instituciones financieras utilizan cada vez más la IA para el reconocimiento de fraude, la evaluación de riesgos y los productos financieros personalizados. Sin embargo, los sistemas de TI obsoletos dificultan la integración de las herramientas basadas en IA en los sistemas de procesamiento de transacciones heredadas. Los silos de datos y los formatos incompatibles afectan la efectividad de la IA, y los altos requisitos de seguridad y cumplimiento representan obstáculos adicionales.
Por qué la modernización es una pelea difícil
La modernización de los sistemas de TI es a menudo un proceso complejo y largo que se asocia con una serie de desafíos:
Deuda técnica
Con los años, las deudas técnicas a menudo se han acumulado en los sistemas heredados. Esto significa que se han implementado soluciones rápidas pero no necesariamente limpias para solucionar problemas a corto plazo. Estas "deudas" hacen que la comprensión, la modificación y la integración de la IA en el código consideren considerablemente.
Restricciones presupuestarias
Las inversiones requeridas para las actualizaciones de infraestructura, el intercambio de software y la capacitación de los empleados pueden ser significativas. Este es un desafío importante, especialmente para organizaciones con recursos financieros limitados.
Resistencia a los cambios:
Los empleados que están acostumbrados a los sistemas heredados pueden resistir la introducción de la IA. Esto puede atribuirse al miedo a la pérdida de empleo, la falta de comprensión o simplemente a la consolar los procesos de trabajo existentes.
Falta de experiencia en AI
La implementación de la IA requiere conocimientos y habilidades especializadas. Sin embargo, muchas organizaciones no tienen el conocimiento interno necesario y dependen de consultores externos o proveedores de servicios.
Superar la brecha: estrategias para la integración de IA
A pesar de los desafíos, hay una serie de soluciones tecnológicas y enfoques estratégicos que pueden ayudar a las organizaciones a superar la brecha entre los sistemas heredados y la IA:
Middleware y API
El middleware puede actuar como un puente entre aplicaciones heredadas y modelos de IA. Las API permiten el intercambio de datos entre sistemas incompatibles sin que la infraestructura subyacente se revise por completo.
Soluciones de IA híbridas e nubes
La reubicación de cargas de trabajo de IA en servidores basados en la nube o soluciones informáticas de borde ofrece ventajas en términos de potencia informática, escalabilidad y flexibilidad. Los modelos de IA híbridos que conectan sistemas heredados con una nueva infraestructura de IA permiten llevar a cabo cargas de trabajo de IA sensibles localmente, mientras que otros se subcontratan a la nube.
Moderación de datos
La limpieza, la estandarización y la transformación de los datos es crucial para convertir los datos heredados en formatos amigables con la IA. Las tuberías ETL (extracto, transformación, carga) y los lagos de datos pueden ayudar a administrar datos y prepararse para el procesamiento de IA.
En fases, implementación
Un enfoque gradual para la integración de IA, en el que la capa de tecnología es introducida por capa, minimiza los trastornos y permite a las organizaciones aprender y adaptarse en el curso del proceso.
Puertas de enlace de IA
Las puertas de enlace de IA son herramientas especializadas que sirven como una interfaz entre aplicaciones de IA y sistemas heredados. Simplifican el proceso de integración y aceleran la introducción de KI, mientras que se conserva la integridad de los sistemas heredados.
Adecuado para:
El precio de la antigüedad: consecuencias económicas de la negligencia de la IA
La negligencia de la introducción de KI debido a sistemas de TI obsoletos tiene consecuencias económicas significativas:
Aumento de los costos operativos
El mantenimiento de los sistemas heredados a menudo es costoso e ineficiente. Conocimiento especializado, tiempo de inactividad frecuente y reparaciones continuas aumentan los costos.
Pérdida de productividad
Los sistemas heredados lentos y poco confiables conducen a los tiempos de inactividad y la pérdida de productividad entre los empleados. Las ineficiencias también surgen de los silos de datos y la falta de integración perfecta con las herramientas modernas.
Desventaja competitiva
Las organizaciones que la IA no puede usar corre el riesgo de quedarse atrás de sus competidores. Echan de menos oportunidades de innovación, nuevas fuentes de ingresos y mejores experiencias de clientes.
Mayores riesgos de seguridad
Los sistemas de TI anticuados son más susceptibles a los ataques cibernéticos y las violaciones de cumplimiento. Esto puede provocar castigos, altos multas y daños en la reputación.
Catalizadores para el cambio: programas estatales y financiación
Para promover la transformación digital y la introducción de KI, los gobiernos han lanzado una serie de programas y fondos en todo el mundo.
Alemania
La estrategia digital del gobierno federal 2025 enfatiza el desarrollo de habilidades digitales, IA y la modernización de los servicios públicos. Las iniciativas específicas, como la "Escuela de Pacto Digital" y la estrategia de IA de Alemania, están equipadas con medios significativos.
unión Europea
El programa "Digital Europe" (digital) tiene como objetivo dar forma a la transformación digital de la sociedad europea y los negocios, incluida la financiación de la IA, la supercomputación y la ciberseguridad. La estrategia de IA de la UE y la Ley de IA (AI de la IA) son otras iniciativas importantes.
Estrategias globales: una mirada comparativa a los enfoques internacionales
Los enfoques para la introducción de la IA y la modernización de los sistemas de TI obsoletos varían mucho entre los países. Algunos países dependen más de las intervenciones gubernamentales, mientras que otros prefieren un enfoque más orientado al mercado. Las tasas de adopción de IA también varían fuertemente, con algunos países (por ejemplo, China, Estados Unidos e Israel) desempeñando un papel pionero.
En cumplimiento Labyrinth: la influencia de las regulaciones de seguridad y protección de datos
Las regulaciones de seguridad y protección de datos, como el GDPR y HIPAA, juegan un papel crucial en el diseño de la introducción de KI. Usted se asegura de que los datos personales estén protegidos y que las aplicaciones de IA se usan de manera ética y responsable. Sin embargo, el cumplimiento de estas disposiciones también puede traer desafíos, especialmente para aplicaciones intensivas en datos.
Recomendaciones para una introducción de IA exitosa
Para superar los desafíos de los sistemas de TI obsoletos al introducir la IA, se deben observar las siguientes recomendaciones:
Para empresas y autoridades
- Realizar una evaluación exhaustiva de la infraestructura de TI existente.
- Desarrollar estrategias de modernización de TI extensas.
- Priorizar la moderación de datos.
- Considere soluciones híbridas y basadas en la nube.
- Garantizar medidas de seguridad sólidas y el cumplimiento de las regulaciones relevantes de protección de datos.
- Invierta en capacitación y programas de educación superior.
- Siga un enfoque gradual para la integración de la IA.
- Use las puertas de enlace de middleware, API y AI.
Para la decisión política -fabricantes
- Apoye y amplíe los programas de financiación para la modernización de TI y la introducción de IA.
- Promover la cooperación internacional y el intercambio de mejores prácticas.
- Desarrollar un marco regulatorio claro y adaptable.
- Promover asociaciones público-privadas.
- Invierta iniciativas para promover la competencia digital y las habilidades de IA.
La modernización de la infraestructura de TI es el paso crucial para liberar el potencial transformador de la IA y para usar de manera óptima las oportunidades de la era digital. Esta es la única forma de hacer que las empresas y las autoridades su competitividad, mejorar sus procesos y ofrecer a sus ciudadanos y clientes valor agregado.
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