Avaldatud: 30. märtsil 2025 / Uuendus: 30. märts 2025 - autor: Konrad Wolfenstein
Aegunud IT-süsteemid: komistuskivi teel tehisintellekti-pildile: xpert.digital
Tehisintellekt vastab vanadele IT -süsteemidele: kuidas ettevõtted peatuvad
AI revolutsioon puudega? Väljakutse vanade IT -struktuuride kaudu
Tehisintellekti (AI) kiire areng lubab kogu maailmas tohutuid eeliseid. Alates keerukate protsesside automatiseerimisest kuni otsuste tegemise parandamiseni kuni täiesti uute ärimudelite loomiseni - võimalused näivad olevat piiramatud. Kuid AI revolutsiooni läikiva fassaadi taga on sageli tähelepanuta jäetud takistus: vananenud IT -süsteemid.
Reaalsus näeb sageli välja selline: paljud organisatsioonid sõltuvad endiselt IT -infrastruktuuridest, mis olid kavandatud aastakümneid tagasi. Need niinimetatud “pärandsüsteemid” pole mitte ainult tehniliselt vananenud, vaid ka struktuurselt ja kontseptuaalselt mitte kavandatud tänapäevaste AI-rakenduste nõuetele. Tulemuseks on pingeala, milles AI potentsiaali piiravad massiliselt olemasoleva IT -maastiku piirid.
Sobib selleks:
Miks on pärandsüsteemid probleem
Ki -sissejuhatuse vananenud IT -süsteemidest tulenevad probleemid on mitmekesised ja keerulised:
Ühilduvusprobleemid
Pärandsüsteemid põhinevad sageli vanematel programmeerimiskeeltel (näiteks COBOL) ja aegunud tarkvaraversioonidel. Need tehnoloogiad ei ühildu lihtsalt kaasaegsete raamistike ja raamatukogudega, mis on vajalikud AI -rakenduste väljatöötamiseks ja kasutamiseks. AI integreerimine sellistesse süsteemidesse nõuab sageli keerulisi ja kulukaid kohandusi.
Andmesilod ja andmete kvaliteedi puudumine
Paljudes organisatsioonides levitatakse andmeid erinevate isoleeritud süsteemide (andmesilos) kohta. See killustatus ei anna mitte ainult asjakohasele teabele, vaid ka AI -rakenduste andmete ühendamisele ja koostamisele. Lisaks eksisteerivad pärandsüsteemide andmed sageli aegunud vormingutes või kannatavad kvaliteedi puudumise all, mis piirab veelgi nende kasutatavust AI suhtes.
Raskusaste integreerimine
AI integreerimine pärandsüsteemidesse on sageli seotud märkimisväärsete tehniliste väljakutsetega. Aegunud koodi alused, paindlikkuse puudumine ja liideste puudumine (API) muudavad suhtlemise ja andmevahetuse keerukamaks. Paljudel juhtudel on integreerimise võimaldamiseks vaja ulatuslikke täiendusi või isegi tervete platvormide vahetamist.
Jõudluspiirangud
AI rakendused, eriti masinõppel põhinevad rakendused, vajavad märkimisväärset arvutusvõimsust. Aegunud riistvara ja pärandsüsteemides ebaefektiivne kood ei saa neid nõudeid sageli täita. Tulemuseks on aeglane reageerimise ajad, piiratud mastaapsus ja AI -rakenduste üldine madalam tõhusus.
Turvalüngad
Pärandsüsteemidel pole sageli kaasaegseid turvafunktsioone, mis on vajalikud küberrünnakute eest kaitsmiseks. AI integreerimine sellistesse süsteemidesse võib tuua uusi turvariske, eriti kui AI platvormid vajavad juurdepääsu tundlikele andmetele. Lisaks ei pakuta vanemate süsteemide jaoks enam turvauuendusi, mis tähendab, et teadaolevad nõrkused jäävad avatuks.
Tegelikud tagajärjed: kui AI algatused seiskuvad
Praktikas viivad ülaltoodud väljakutsed sageli tõsiasjani, et AI algatused seiskavad või isegi ebaõnnestuvad. Mõned näited:
Tervishoid
Haiglatel ja muudel tervishoiuasutustel, mis tuginevad vananenud elektroonilistele patsientide failidele (aus), on AI kasutamisega sageli raskusi selliste ülesannete jaoks nagu pettuste tuvastamine, diagnostika ja isikupärastatud ravi. Andmesilod takistavad patsiendi andmete terviklikku vaadet ning pärandsüsteemide ja kaasaegsete AI -tööriistade koostalitlusvõime probleeme kahjustab patsientide ravi.
Ametivõimud
Valitsusasutused, eriti need, kes on seotud suure hulga andmete ja keerukate protsessidega, võitlevad sageli sügava juurdunud pärandsüsteemidega. Need süsteemid takistavad AI rakendamist selliste ülesannete jaoks nagu maksupettuste avastamine, avalik teenused ja infrastruktuuri juhtimine. Aegunud süsteemide põhjustatud käsitsi protsessid põhjustavad ebatõhusust ja viivitusi teenuste osutamisel.
Finantsteenuste sektor
Pangad ja muud finantsasutused kasutavad üha enam AI -d pettuste tunnustamiseks, riskihindamiseks ja isikupärastatud finantstoodetes. Kuid vananenud IT-süsteemid muudavad AI-põhiste tööriistade integreerimise päranditehingute töötlemise süsteemidesse. Andmesilod ja kokkusobimatud vormingud mõjutavad AI tõhusust ning kõrge turvalisuse ja vastavuse nõuded tähistavad täiendavaid takistusi.
Miks moderniseerimine on keeruline võitlus
IT -süsteemide moderniseerimine on sageli keeruline ja pikk protsess, mis on seotud paljude väljakutsetega:
Tehniline võlg
Aastate jooksul on tehnilised võlad sageli kogunenud pärandsüsteemidesse. See tähendab, et lühiajaliste probleemide lahendamiseks on rakendatud kiireid, kuid mitte tingimata puhtaid lahendusi. Need võlgad muudavad mõistmise, muutmise ja AI integreerimise koodi märkimisväärselt.
Eelarvepiirangud
Infrastruktuuri ajakohastamiseks, tarkvaravahetuse ja töötajate koolitamiseks vajalikud investeeringud võivad olla märkimisväärsed. See on suur väljakutse, eriti piiratud rahaliste ressurssidega organisatsioonide jaoks.
Vastupanu muutustele:
Pärandsüsteemidega harjunud töötajad saavad AI kasutuselevõtule vastu seista. Selle põhjuseks võib olla hirm töökohtade kaotuse, mõistmise puudumise või lihtsalt olemasolevate tööprotsesside lohutamisega.
AI teadmiste puudumine
AI rakendamine nõuab eriteadmisi ja oskusi. Kuid paljudel organisatsioonidel pole vajalikku sisemist oskusteavet ja nad sõltuvad välistest konsultantidest või teenusepakkujatest.
Lünka ületamine: AI integreerimise strateegiad
Vaatamata väljakutsetele on mitmeid tehnoloogilisi lahendusi ja strateegilisi lähenemisviise, mis aitavad organisatsioonidel ületada lõhe pärandsüsteemide ja AI vahel:
Vahetarkvara ja API -d
Vahevara võib toimida sillana pärandrakenduste ja AI mudelite vahel. API -d võimaldavad andmevahetust kokkusobimatute süsteemide vahel, ilma et aluseks olev infrastruktuur oleks täielikult läbi vaadatud.
Pilve- ja hübriid -AI -lahendused
AI-töökoormuste ümberpaigutamine pilvepõhistesse serveritesse või Edge Computing Solutions pakub eeliseid arvutusvõimsuse, mastaapsuse ja paindlikkuse osas. Hübriidsed AI -mudelid, mis ühendavad pärandsüsteeme uue AI -infrastruktuuriga, võimaldavad tundlikke AI töökoormusi kohapeal läbi viia, teised aga allhanke korras on pilve.
Andmete moderatsioon
Andmete puhastamine, standardimine ja muundamine on ülioluline, et muuta pärandi andmed AI-sõbralikeks vorminguteks. ETL -torujuhtmed (ekstrakt, teisendus, laadimine) ja andmejärved võivad aidata andmeid hallata ja AI töötlemiseks valmistuda.
Etappide rakendamine
AI -integratsiooni järkjärguline lähenemisviis, milles tehnoloogiakiht tutvustab kihi abil, minimeerib häireid ja võimaldab organisatsioonidel protsessi käigus õppida ja kohaneda.
AI Gateways
AI Gateways on spetsiaalsed tööriistad, mis toimivad liidesena AI rakenduste ja pärandsüsteemide vahel. Need lihtsustavad integratsiooniprotsessi ja kiirendavad KI sissejuhatust, samal ajal kui pärandsüsteemide terviklikkus säilitatakse.
Sobib selleks:
Antiigi hind: AI hooletussejätmise majanduslikud tagajärjed
Ki -sissejuhatuse hooletussejätmisel on vananenud IT -süsteemide tõttu olulised majanduslikud tagajärjed:
Suurenenud tegevuskulud
Pärandsüsteemide hooldus on sageli kallis ja ebaefektiivne. Spetsialiseeritud teadmised, sagedased seisakud ja pidevad remondid suurendavad kulusid.
Tootlikkuse kaotus
Aeglased ja ebausaldusväärsed pärandsüsteemid põhjustavad töötajate seas segude ja tootlikkuse kaotamist. Ebaefektiivsus tekivad ka andmesilod ja sujuva integreerimise puudumine kaasaegsete tööriistadega.
Konkurentsivõimeline puudus
Organisatsioonid, mida AI ei saa kasutada, on oht, et nad jäävad konkurentidest maha. Nad jätavad innovatsioonivõimalused, uued sissetulekuallikad ja paremad kliendikogemused.
Suurenenud turvariskid
Aegunud IT -süsteemid on vastuvõtlikumad küberrünnakute ja vastavusrikkumiste suhtes. See võib põhjustada karistusi, kõrgeid trahve ja mainekahjustusi.
Katalüsaatorid muutusteks: riiklikud programmid ja rahastamine
Digitaalse ümberkujundamise ja KI sissejuhatuse edendamiseks on valitsused käivitanud mitmeid programme ja rahastamist kogu maailmas.
Saksamaa
Föderaalvalitsuse digitaalne strateegia 2025 rõhutab digitaalsete oskuste, AI ja avalike teenuste moderniseerimist. Spetsiifilised algatused, näiteks „digitaalse pakti kool” ja Saksamaa AI strateegia on varustatud oluliste vahenditega.
Euroopa Liit
Programmi „Digital Europe” eesmärk on kujundada Euroopa ühiskonna ja äri digitaalset ümberkujundamist, sealhulgas AI finantseerimist, superarvutit ja küberturvalisust. ELi AI strateegia ja AI seaduse (AI seadus) on muud olulised algatused.
Globaalsed strateegiad: võrdlev pilk rahvusvahelistele lähenemisviisidele
AI kasutuselevõtu lähenemisviisid ja vananenud IT -süsteemide moderniseerimine on riikide vahel väga erinevad. Mõned riigid tuginevad rohkem valitsuse sekkumistele, teised eelistavad turule orienteeritud lähenemist. Ka AI lapsendamise määr on tugevalt erinev, teedrajavat rolli mängivad mõned riigid (nt Hiina, USA ja Iisrael).
Nõuetele vastavuse labürint: turva- ja andmekaitseeeskirjade mõju
Turva- ja andmekaitseeeskirjad, näiteks GDPR ja HIPAA, mängivad KI sissejuhatuse kavandamisel üliolulist rolli. Te tagate, et isikuandmed on kaitstud ja AI -rakendusi kasutatakse eetiliselt ja vastutustundlikult. Kuid nende sätete järgimine võib tuua ka väljakutseid, eriti andmete intensiivsete rakenduste jaoks.
Soovitused AI edukaks sissejuhatuseks
AI tutvustamisel aegunud IT -süsteemide väljakutsetest ülesaamiseks tuleb täheldada järgmisi soovitusi:
Ettevõtetele ja ametivõimudele
- Viige läbi olemasoleva IT -infrastruktuuri põhjalik hindamine.
- Töötage välja ulatuslikud IT -moderniseerimisstrateegiad.
- Esmatähtsaks andmete modereerimine.
- Mõelge hübriid- ja pilvepõhistele lahendustele.
- Veenduge kindlad turvameetmed ja vastavus asjakohastele andmekaitseeeskirjadele.
- Investeerige koolitus- ja täiendõppe programmidesse.
- Järgige järkjärgulist lähenemist AI integreerimisele.
- Kasutage vahetarkvara, API -sid ja AI lüüsi.
Poliitiliste otsuste jaoks -tegijad
- Toetage ja laiendage rahastamisprogramme IT moderniseerimiseks ja AI tutvustamiseks.
- Edendada rahvusvahelist koostööd ja parimate tavade vahetamist.
- Töötage välja selge ja kohandatav regulatiivne raamistik.
- Edendada avaliku ja erasektori partnerlust.
- Investeerige algatusi digitaalse pädevuse ja AI oskuste edendamiseks.
IT -infrastruktuuri moderniseerimine on ülioluline samm AI transformatiivse potentsiaali vabastamiseks ja digitaalajastu võimaluste optimaalseks kasutamiseks. See on ainus viis ettevõtete ja ametivõimude konkurentsivõime parandamiseks, protsesside parandamiseks ning oma kodanikke ja klientidele lisandväärtuse pakkumiseks.
Sobib selleks:
Teie ülemaailmne turundus- ja äriarenduspartner
☑️ Meie ärikeel on inglise või sakslane
☑️ Uus: kirjavahetus teie riigikeeles!
Konrad Wolfenstein
Mul on hea meel, et olete teile ja minu meeskonnale isikliku konsultandina kättesaadav.
Võite minuga ühendust võtta, täites siin kontaktvormi või helistage mulle lihtsalt telefonil +49 89 674 804 (München) . Minu e -posti aadress on: Wolfenstein ∂ xpert.digital
Ootan meie ühist projekti.
