Vananenud IT-süsteemid: komistuskivi teel tehisintellekti poole – Pilt: Xpert.Digital
Tehisintellekt kohtub vanade IT-süsteemidega: kuidas ettevõtted takerduvad
Kas tehisintellekti revolutsiooni takistatakse? Probleemiks on vananenud IT-struktuurid.
Tehisintellekti (AI) kiire areng tõotab tohutuid eeliseid ettevõtetele ja valitsusasutustele kogu maailmas. Alates keerukate protsesside automatiseerimisest ja otsustusprotsesside täiustamisest kuni täiesti uute ärimudelite loomiseni – võimalused tunduvad piiramatud. Kuid tehisintellekti revolutsiooni särava fassaadi taga peitub sageli tähelepanuta jäetud takistus: aegunud IT-süsteemid.
Tegelikkus on sageli selline: paljud organisatsioonid tuginevad endiselt aastakümneid tagasi loodud IT-infrastruktuuridele. Need niinimetatud "pärandsüsteemid" on mitte ainult tehniliselt aegunud, vaid ka struktuurilt ja kontseptuaalselt sobimatud tänapäevaste tehisintellekti rakenduste nõuetele. Tulemuseks on olukord, kus tehisintellekti potentsiaali piiravad oluliselt olemasoleva IT-maastiku piirangud.
Sobib selleks:
Miks on pärandsüsteemid probleemiks
Vananenud IT-süsteemide põhjustatud probleemid tehisintellekti juurutamisel on arvukad ja keerukad:
Ühilduvusprobleemid
Vananenud süsteemid põhinevad sageli vanematel programmeerimiskeeltel (näiteks COBOL) ja aegunud tarkvaraversioonidel. Need tehnoloogiad lihtsalt ei ühildu tehisintellekti rakenduste arendamiseks ja käitamiseks vajalike tänapäevaste raamistike ja teekidega. Tehisintellekti integreerimine sellistesse süsteemidesse nõuab sageli keerukaid ja kulukaid muudatusi.
Andmesilod ja halb andmete kvaliteet
Paljudes organisatsioonides on andmed hajutatud erinevate isoleeritud süsteemide (andmesilode) vahel. See killustatus mitte ainult ei raskenda asjakohasele teabele juurdepääsu, vaid takistab ka andmete ühendamist ja ettevalmistamist tehisintellekti rakenduste jaoks. Lisaks on pärandsüsteemides olevad andmed sageli aegunud vormingus või halva kvaliteediga, mis piirab veelgi nende kasutatavust tehisintellekti jaoks.
Integratsiooniraskused
Tehisintellekti integreerimine pärandsüsteemidesse tekitab sageli olulisi tehnilisi väljakutseid. Vananenud koodibaasid, paindlikkuse puudumine ja puuduvad rakendusliidesed (API-d) takistavad süsteemidevahelist suhtlust ja andmevahetust. Paljudel juhtudel on integratsiooni võimaldamiseks vaja ulatuslikke uuendusi või isegi tervete platvormide väljavahetamist.
Toimivuse piirangud
Tehisintellekti rakendused, eriti masinõppel põhinevad rakendused, vajavad märkimisväärset arvutusvõimsust. Vananenud riistvara ja ebaefektiivne kood pärandsüsteemides ei suuda neid nõudmisi sageli rahuldada. Tulemuseks on aeglane reageerimisaeg, piiratud skaleeritavus ja tehisintellekti rakenduste üldine efektiivsuse vähenemine.
Turvahaavatused
Vananenud süsteemidel puuduvad sageli küberrünnakute eest kaitsmiseks vajalikud kaasaegsed turvafunktsioonid. Tehisintellekti integreerimine sellistesse süsteemidesse võib tekitada uusi turvariske, eriti kui tehisintellekti platvormid vajavad juurdepääsu tundlikele andmetele. Lisaks ei pakuta vanematele süsteemidele sageli enam turvavärskendusi, mis jätab teadaolevad haavatavused nähtavaks.
Reaalsed tagajärjed: kui tehisintellekti algatused takerduvad
Eespool mainitud väljakutsed viivad sageli tehisintellekti algatuste takerdumiseni või isegi praktikas ebaõnnestumiseni. Mõned näited:
Tervishoid
Haiglad ja muud tervishoiuasutused, mis tuginevad vananenud elektroonilistele tervisekaartidele (EHR), näevad sageli vaeva tehisintellekti rakendamisega selliste ülesannete jaoks nagu pettuste avastamine, diagnostika ja personaalne ravi. Andmesilod takistavad patsiendiandmete terviklikku vaadet ning pärandsüsteemide ja tänapäevaste tehisintellekti tööriistade koostalitlusprobleemid takistavad patsiendihooldust.
ametivõimud
Valitsusasutused, eriti need, mis tegelevad suurte andmekogumite ja keerukate protsessidega, näevad sageli vaeva sügavalt juurdunud vananenud süsteemidega. Need süsteemid takistavad tehisintellekti rakendamist selliste ülesannete puhul nagu maksupettuste avastamine, kodanikuteenused ja taristu haldamine. Vananenud süsteemide poolt nõutavad käsitsi tehtavad protsessid põhjustavad ebatõhusust ja viivitusi teenuste osutamisel.
Finantsteenuste sektor
Pangad ja teised finantsasutused kasutavad tehisintellekti üha enam pettuste avastamiseks, riskihindamiseks ja personaalsete finantstoodete pakkumiseks. Vananenud IT-süsteemid aga raskendavad tehisintellektil põhinevate tööriistade integreerimist pärandtehingutöötlussüsteemidesse. Andmesilod ja ühildumatud vormingud takistavad tehisintellekti tõhusust ning ranged turva- ja vastavusnõuded tekitavad täiendavaid takistusi.
Miks moderniseerimine on keeruline võitlus
IT-süsteemide kaasajastamine on sageli keeruline ja pikk protsess, mis hõlmab mitmeid väljakutseid:
Tehniline võlg
Aastate jooksul kogunevad pärandsüsteemidele sageli tehniline võlg. See tähendab, et lühiajaliste probleemide lahendamiseks on rakendatud kiireid, kuid mitte tingimata puhtaid lahendusi. See "võlg" takistab oluliselt tehisintellekti mõistmist, muutmist ja koodi integreerimist.
Eelarvepiirangud
Taristu uuendamiseks, tarkvara väljavahetamiseks ja töötajate koolitamiseks vajalikud investeeringud võivad olla märkimisväärsed. See on märkimisväärne väljakutse, eriti piiratud rahaliste vahenditega organisatsioonidele.
Vastupanu muutustele:
Vananenud süsteemidega harjunud töötajad võivad tehisintellekti kasutuselevõtule vastu seista. Selle põhjuseks võib olla hirm töökoha kaotamise ees, arusaamise puudumine või lihtsalt ebamugavustunne olemasolevate töövoogudega.
Tehisintellekti oskusteabe puudumine
Tehisintellekti rakendamine nõuab eriteadmisi ja oskusi. Paljudel organisatsioonidel aga puudub vajalik sisemine ekspertiis ning nad tuginevad välistele konsultantidele või teenusepakkujatele.
Lõhe ületamine: tehisintellekti integreerimise strateegiad
Vaatamata väljakutsetele on mitmeid tehnoloogilisi lahendusi ja strateegilisi lähenemisviise, mis aitavad organisatsioonidel ületada lõhet pärandsüsteemide ja tehisintellekti vahel:
Vahevara ja API-d
Vahevara võib toimida sillana pärandrakenduste ja tehisintellekti mudelite vahel. API-d võimaldavad andmevahetust ühildumatute süsteemide vahel ilma alusinfrastruktuuri täielikku uuendamist nõudmata.
Pilve- ja hübriidsed tehisintellekti lahendused
Tehisintellekti töökoormuste migreerimine pilvepõhistesse serveritesse või servapüsi lahendustesse pakub eeliseid arvutusvõimsuse, skaleeritavuse ja paindlikkuse osas. Hübriidsed tehisintellekti mudelid, mis ühendavad pärandsüsteemid uue tehisintellekti infrastruktuuriga, võimaldavad tundlikke tehisintellekti töökoormusi lokaalselt käitada, samal ajal kui teised pilve tellitakse.
Andmete moderniseerimine
Andmete puhastamine, standardiseerimine ja teisendamine on üliolulised pärandandmete tehisintellekti-sõbralikesse vormingutesse teisendamiseks. ETL-kanalid (Extract, Transform, Load ehk ekstraheerimine, teisendamine, laadimine) ja andmejärved aitavad andmeid hallata ja tehisintellekti töötlemiseks ette valmistada.
Järkjärguline rakendamine
Tehisintellekti integreerimise etapiviisiline lähenemine, kus tehnoloogiat tutvustatakse kiht kihi haaval, minimeerib häireid ja võimaldab organisatsioonidel protsessi käigus õppida ja kohaneda.
Tehisintellekti väravad
Tehisintellekti lüüsid on spetsiaalsed tööriistad, mis toimivad liidesena tehisintellekti rakenduste ja pärandsüsteemide vahel. Need lihtsustavad integreerimisprotsessi ja kiirendavad tehisintellekti kasutuselevõttu, säilitades samal ajal pärandsüsteemide terviklikkuse.
Sobib selleks:
Antiikaja hind: tehisintellekti eiramise majanduslikud tagajärjed
Tehisintellekti rakendamise unarusse jätmine vananenud IT-süsteemide tõttu toob kaasa märkimisväärseid majanduslikke tagajärgi:
Suurenenud tegevuskulud
Vananenud süsteemide hooldamine on sageli kulukas ja ebaefektiivne. Spetsialiseeritud teadmised, sagedased seisakud ja pidevad remonditööd suurendavad kulusid.
Tootlikkuse kaod
Aeglased ja ebausaldusväärsed pärandsüsteemid põhjustavad seisakuid ja töötajate tootlikkuse langust. Ebatõhusus tuleneb ka andmesilodest ja sujuva integratsiooni puudumisest kaasaegsete tööriistadega.
konkurentsieelis
Organisatsioonid, mis ei suuda tehisintellekti ära kasutada, riskivad konkurentidest maha jääda. Nad jäävad ilma innovatsioonivõimalustest, uutest tuluallikatest ja parematest kliendikogemustest.
Suurenenud turvariskid
Vananenud IT-süsteemid on küberrünnakute ja nõuetele vastavuse rikkumiste suhtes haavatavamad. See võib kaasa tuua karistusi, suuri trahve ja mainekahju.
Muutuste katalüsaatorid: valitsuse programmid ja toetused
Digitaalse transformatsiooni ja tehisintellekti kasutuselevõtu edendamiseks on valitsused kogu maailmas käivitanud hulga programme ja stiimuleid.
Saksamaa
Saksamaa valitsuse digitaalstrateegia 2025 rõhutab digioskuste arendamist, tehisintellekti ja avalike teenuste kaasajastamist. Konkreetsed algatused, nagu „Koolide digitaalne pakt“ ja Saksamaa tehisintellekti strateegia, on varustatud märkimisväärse rahastamisega.
Euroopa Liit
Digitaalse Euroopa (DIGITAL) programmi eesmärk on kujundada Euroopa ühiskonna ja majanduse digitaalset ümberkujundamist, sealhulgas tehisintellekti, superarvutite ja küberturvalisuse rahastamist. ELi tehisintellekti strateegia ja tehisintellekti seadus on järgmised olulised algatused.
Globaalsed strateegiad: rahvusvaheliste lähenemisviiside võrdlev ülevaade
Lähenemisviisid tehisintellekti rakendamisele ja vananenud IT-süsteemide moderniseerimisele on riigiti väga erinevad. Mõned toetuvad rohkem valitsuse sekkumisele, teised aga eelistavad turule orienteeritumat lähenemisviisi. Ka tehisintellekti kasutuselevõtu määrad on väga erinevad, kusjuures mõned riigid (nt Hiina, USA ja Iisrael) on eesotsas.
Vastavusreeglite labürindis navigeerimine: turvalisuse ja andmekaitse regulatsioonide mõju
Turvalisuse ja andmekaitse regulatsioonid, nagu GDPR ja HIPAA, mängivad tehisintellekti kasutuselevõtu kujundamisel olulist rolli. Need tagavad isikuandmete kaitse ning tehisintellekti rakenduste eetilise ja vastutustundliku kasutamise. Nende regulatsioonide järgimine võib aga tekitada ka väljakutseid, eriti andmemahukate rakenduste puhul.
Soovitused tehisintellekti edukaks rakendamiseks
Vananenud IT-süsteemidega seotud probleemide lahendamiseks tehisintellekti kasutuselevõtul tuleks kaaluda järgmisi soovitusi:
Ettevõtetele ja valitsusasutustele
- Tehke olemasoleva IT-infrastruktuuri põhjalik hindamine.
- Töötada välja terviklikud IT-moderniseerimise strateegiad.
- Eelista andmete kaasajastamist.
- Kaalu hübriid- ja pilvepõhiseid lahendusi.
- Tagage tugevad turvameetmed ja vastavus asjakohastele andmekaitse-eeskirjadele.
- Investeeri koolitus- ja professionaalse arengu programmidesse.
- Lähene tehisintellekti integreerimisele etapiviisiliselt.
- Kasutage vahetarkvara, API-sid ja tehisintellekti väravaid.
Poliitiliste otsustajate jaoks
- Toetada ja laiendada IT moderniseerimise ja tehisintellekti rakendamise rahastamisprogramme.
- Edendada rahvusvahelist koostööd ja parimate tavade vahetamist.
- Töötada välja selged ja kohandatavad regulatiivsed raamistikud.
- Edendada avaliku ja erasektori partnerlust.
- Investeerige algatustesse, mis edendavad digipädevust ja tehisintellekti oskusi.
IT-taristu kaasajastamine on oluline samm tehisintellekti transformatiivse potentsiaali vallandamiseks ja digiajastu pakutavate võimaluste maksimaalseks ärakasutamiseks. Ainult sel viisil saavad ettevõtted ja avaliku sektori asutused säilitada oma konkurentsivõime, parandada oma protsesse ning pakkuda oma kodanikele ja klientidele lisaväärtust.
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.
