פורסם ב: 30 במרץ, 2025 / עדכון מ: 30 במרץ 2025 - מחבר: קונרד וולפנשטיין
מערכות IT מיושנות: אבן נגף בדרך לתקן בינה מלאכותי: xpert.digital
בינה מלאכותית פוגשת מערכות IT ישנות: כיצד חברות מתמודדות
מהפכה של AI נכה? האתגר באמצעות מבני IT ישנים
ההתפתחות המהירה של בינה מלאכותית (AI) מבטיחה יתרונות אדירים ברחבי העולם. מאוטומציה של תהליכים מורכבים ועד שיפור קבלת ההחלטות ליצירת מודלים עסקיים חדשים לחלוטין - נראה שהאפשרויות אינן מוגבלות. אך מאחורי החזית המבריקה של מהפכת AI נמצא מכשול מתעלמים לעתים קרובות: מערכות IT מיושנות.
המציאות נראית לעתים קרובות כך: ארגונים רבים עדיין תלויים בתשתיות IT שעוצבו לפני עשרות שנים. מה שמכונה "מערכות מדור קודם" אלה לא רק מיושנים מבחינה טכנית, אלא גם מבחינה מבנית ורעיונית לא מיועדות לדרישות של יישומי AI מודרניים. התוצאה היא תחום של מתח בו פוטנציאל ה- AI מוגבל באופן מאסיבי על ידי גבולות הנוף הקיים הקיים.
מתאים לכך:
מדוע מערכות מדור קודם הן בעיה
הבעיות הנובעות ממערכות IT מיושנות במבוא KI הן מגוונות ומורכבות:
בעיות תאימות
מערכות מדור קודם מבוססות לרוב על שפות תכנות ישנות יותר (כגון COBOL) וגרסאות תוכנה מיושנות. טכנולוגיות אלה פשוט אינן תואמות את המסגרות והספריות המודרניות הנדרשות לפיתוח ותפעול של יישומי AI. שילוב AI במערכות כאלה דורש לעתים קרובות התאמות מורכבות ויקרות.
ממגורות נתונים וחוסר איכות נתונים
בארגונים רבים מופצים נתונים על מערכות שונות ומבודדות (ממגורות נתונים). פיצול זה לא רק הופך גישה למידע רלוונטי, אלא גם למיזוג והכנת הנתונים ליישומי AI. בנוסף, הנתונים במערכות מדור קודם קיימים לעתים קרובות בפורמטים מיושנים או סובלים מחוסר איכות, מה שמגביל עוד יותר את השימושיות שלהם ל- AI.
שילוב קושי
שילוב AI במערכות מדור קודם קשור לרוב לאתגרים טכניים ניכרים. בסיסי קוד מיושנים, חוסר גמישות וחוסר ממשקים (API) מקשים על תקשורת והחלפת נתונים. במקרים רבים, שדרוגים נרחבים או אפילו חילופי פלטפורמות שלמות נדרשים כדי לאפשר שילוב.
מגבלות ביצועים
יישומי AI, במיוחד אלה המבוססים על למידת מכונה, דורשים כוח מחשוב ניכר. חומרה מיושנת וקוד לא יעיל במערכות מדור קודם לא יכולים לעמוד בדרישות אלה. התוצאה היא זמני תגובה איטיים, מדרגיות מוגבלת ויעילות נמוכה יותר של יישומי AI.
פערי אבטחה
למערכות מדור קודם לרוב אין פונקציות אבטחה מודרניות הנדרשות להגנה מפני התקפות סייבר. שילוב AI במערכות כאלה יכול להביא סיכוני אבטחה חדשים, במיוחד אם פלטפורמות AI זקוקות לגישה לנתונים רגישים. בנוסף, לא מסופקים עדכוני אבטחה נוספים למערכות ישנות יותר, מה שאומר שחולשות ידועות נותרות פתוחות.
השלכות אמיתיות: כאשר יוזמות AI דוכנות
בפועל, האתגרים לעיל מובילים לעתים קרובות לעובדה שיוזמות AI נוכחות או אפילו נכשלות. כמה דוגמאות:
שירותי בריאות
בתי חולים ומתקני בריאות אחרים המסתמכים על קבצי חולים אלקטרוניים מיושנים (כנים) מתקשים לעתים קרובות להשתמש ב- AI למשימות כמו גילוי הונאה, אבחון וטיפולים בהתאמה אישית. ממגורות נתונים מונעות תצוגה הוליסטית של נתוני המטופלים, ובעיות יכולות פעולה הדדית בין מערכות מדור קודם וכלי AI מודרניים פוגעים בטיפול בחולים.
רָשׁוּיוֹת
רשויות ממשלתיות, בפרט אלה שקשורות לכמויות גדולות של נתונים ותהליכים מורכבים, נלחמים לעתים קרובות עם מערכות מורשת מושרשות עמוקות. מערכות אלה מפריעות ליישום AI למשימות כמו גילוי הונאת מס, שירותים אזרחיים וניהול תשתיות. תהליכים ידניים הנגרמים על ידי מערכות מיושנות גורמים לחוסר יעילות ועיכובים במתן שירותים.
מגזר שירותים פיננסי
בנקים ומוסדות פיננסיים אחרים משתמשים יותר ויותר ב- AI לצורך הכרת הונאה, הערכת סיכונים ומוצרים פיננסיים בהתאמה אישית. עם זאת, מערכות IT מיושנות מקשות על שילוב כלים מבוססי AI במערכות עיבוד עסקאות מדור קודם. ממגורות נתונים ופורמטים לא תואמים משפיעים על יעילות ה- AI, ודרישות האבטחה והתאימות הגבוהות מייצגות מכשולים נוספים.
מדוע המודרניזציה היא קטטה קשה
המודרניזציה של מערכות IT היא לרוב תהליך מורכב וארוך הקשור למספר אתגרים:
חוב טכני
במהלך השנים צברו לעתים קרובות חובות טכניים במערכות מדור קודם. המשמעות היא שפתרונות מהירים אך לאו דווקא נקיים יושמו לתיקון בעיות קצרות לטווח. "חובות" אלה הופכים את הבנה, שינוי ושילוב של AI בקוד במידה ניכרת.
הגבלות תקציב
ההשקעות הנדרשות לשדרוגי תשתית, החלפת תוכנה והדרכת עובדים יכולות להיות משמעותיות. זהו אתגר מרכזי, במיוחד עבור ארגונים עם משאבים כספיים מוגבלים.
התנגדות לשינויים:
עובדים שרגילים למערכות מדור קודם יכולים לעמוד בפני הצגת AI. ניתן לייחס זאת לחשש מאובדן עבודה, חוסר הבנה או פשוט לנחם בתהליכי העבודה הקיימים.
חוסר מומחיות AI
יישום AI דורש ידע ומיומנויות מיוחדים. עם זאת, לארגונים רבים אין את הידע הפנימי הדרוש והם תלויים ביועצים חיצוניים או בספקי שירותים.
להתגבר על הפער: אסטרטגיות לשילוב AI
למרות האתגרים, ישנם מספר פתרונות טכנולוגיים וגישות אסטרטגיות שיכולות לעזור לארגונים להתגבר על הפער בין מערכות מדור קודם ל- AI:
תוכנת תווך וממשקי API
תוכנת תווך יכולה לפעול כגשר בין יישומי מדור קודם לדגמי AI. ממשקי API מאפשרים חילופי נתונים בין מערכות לא תואמות ללא שינוי התשתית הבסיסית.
פתרונות AI בענן והיברידי
העברת עומסי עבודה של AI לשרתים מבוססי ענן או פתרונות מחשוב קצה מציעה יתרונות מבחינת כוח מחשוב, מדרגיות וגמישות. דגמי AI היברידיים המחברים מערכות מדור קודם עם תשתית AI חדשה מאפשרת לבצע עומסי עבודה רגישים ל- AI באופן מקומי, בעוד שאחרים מוצבים במיקור חוץ לענן.
מתינות נתונים
ניקוי, סטנדרטיזציה ושינוי נתונים הם מכריעים להמרת נתוני מדור קודם לפורמטים ידידותיים ל- AI. צינורות ETL (חילוץ, טרנספורמציה, עומס) ואגמי נתונים יכולים לעזור בניהול נתונים ולהתכונן לעיבוד AI.
בשלבים, יישום
גישה הדרגתית לשילוב ה- AI, בה מוצגת שכבת הטכנולוגיה על ידי שכבה, ממזערת הפרעות ומאפשרת לארגונים ללמוד ולהסתגל במהלך התהליך.
AI Gateways
שערים AI הם כלים מיוחדים המשמשים ממשק בין יישומי AI למערכות מדור קודם. הם מפשטים את תהליך האינטגרציה ומאיץ את מבוא ה- KI, ואילו שלמות מערכות המורשת נשמרת.
מתאים לכך:
מחיר העתיק: השלכות כלכליות של הזנחת AI
להזנחת מבוא KI עקב מערכות IT מיושנות יש השלכות כלכליות משמעותיות:
עלויות תפעול מוגברות
תחזוקה של מערכות מדור קודם היא לרוב יקרה ולא יעילה. ידע מיוחד, השבתה תכופה ותיקונים רציפים מעלה את העלויות.
אובדן התפוקה
מערכות מורשת איטיות ולא אמינות מביאות לירידה ואובדן התפוקה בקרב העובדים. חוסר יעילות נובע גם מממגורות נתונים והיעדר שילוב חלק עם כלים מודרניים.
חסרון תחרותי
ארגונים ש- AI אינם יכולים להשתמש בסיכון ליפול מאחורי המתחרים שלהם. הם מפספסים הזדמנויות לחדשנות, מקורות הכנסה חדשים וחוויות לקוחות משופרות.
סיכוני אבטחה מוגברים
מערכות IT מיושנות רגישות יותר להתקפות סייבר והפרות ציות. זה יכול להוביל לעונשים, קנסות גבוהים ונזק למוניטין.
זרזים לשינוי: תוכניות מדינה ומימון
על מנת לקדם טרנספורמציה דיגיטלית והקדמת KI, הממשלות השיקו מספר תוכניות ומימון ברחבי העולם.
גֶרמָנִיָה
האסטרטגיה הדיגיטלית של הממשלה הפדרלית 2025 מדגישה פיתוח מיומנויות דיגיטליות, AI ומודרניזציה של השירותים הציבוריים. יוזמות ספציפיות כמו "בית הספר לסכם דיגיטלי" ואסטרטגיית ה- AI של גרמניה מצוידים באמצעים משמעותיים.
האיחוד האירופי
התוכנית "אירופה דיגיטלית" (דיגיטלית) שמה לה למטרה לעצב את השינוי הדיגיטלי של החברה והעסקים האירופיים, כולל מימון AI, מחשבת -על וביטחון סייבר. אסטרטגיית ה- AI של האיחוד האירופי וחוק AI (חוק AI) הם יוזמות חשובות אחרות.
אסטרטגיות גלובליות: מבט השוואתי על גישות בינלאומיות
הגישות להכנסת AI והמודרניזציה של מערכות IT מיושנות משתנות מאוד בין המדינות. מדינות מסוימות מסתמכות יותר על התערבויות ממשלתיות, בעוד שאחרות מעדיפות גישה מכוונת יותר בשוק. שיעורי האימוץ של AI משתנים גם הם מאוד, כאשר מדינות מסוימות (למשל סין, ארה"ב וישראל) ממלאות תפקיד חלוצי.
במבוך ציות: השפעת תקנות אבטחה והגנת נתונים
תקנות אבטחה והגנת נתונים כמו GDPR ו- HIPAA ממלאות תפקיד מכריע בעיצוב מבוא KI. אתה מבטיח שהנתונים האישיים מוגנים וכי יישומי AI משמשים באופן אתי ואחראי. עם זאת, עמידה בהוראות אלה יכולה גם להביא אתגרים, במיוחד ליישומים אינטנסיביים של נתונים.
המלצות למבוא AI מוצלח
על מנת להתגבר על האתגרים של מערכות IT מיושנות בעת הצגת AI, יש לציין את ההמלצות הבאות:
לחברות ורשויות
- בצע הערכה יסודית של תשתית ה- IT הקיימת.
- פיתוח אסטרטגיות מודרניזציה IT נרחבות.
- קבע עדיפות למתינות נתונים.
- שקול פתרונות היברידיים וענן מבוססי ענן.
- להבטיח אמצעי אבטחה חזקים ועמידה בתקנות הרלוונטיות להגנת נתונים.
- השקיעו בהכשרה ותוכניות חינוך נוספות.
- עקוב אחר גישה הדרגתית לשילוב AI.
- השתמש בשערים של כלי תווך, ממשקי API ו- AI.
להחלטה פוליטית -יצרנים
- תמיכה והרחיב תוכניות מימון למודרניזציה של IT והקדמת AI.
- לקדם שיתוף פעולה בינלאומי והחלפת שיטות עבודה מומלצות.
- פיתוח מסגרת רגולטורית ברורה וניתנת להתאמה.
- לקדם שותפויות ציבוריות-פרטיות.
- השקיעו יוזמות לקידום מיומנויות דיגיטליות ומיומנויות AI.
המודרניזציה של תשתית ה- IT היא הצעד המכריע לשחרור הפוטנציאל הטרנספורמטיבי של AI ולהשתמש באופן אופטימלי בהזדמנויות של העידן הדיגיטלי. זו הדרך היחידה לגרום לחברות ורשויות את התחרותיות שלהן, לשפר את התהליכים שלהן ולהציע לאזרחיהם ולקוחות הערך המוסף.
מתאים לכך:
השותף הגלובלי שלך לשיווק ופיתוח עסקי
☑️ השפה העסקית שלנו היא אנגלית או גרמנית
☑️ חדש: התכתבויות בשפה הלאומית שלך!
קונרד וולפנשטיין
אני שמח להיות זמין לך ולצוות שלי כיועץ אישי.
אתה יכול ליצור איתי קשר על ידי מילוי טופס יצירת הקשר או פשוט להתקשר אליי בטלפון +49 89 674 804 (מינכן) . כתובת הדוא"ל שלי היא: וולפנשטיין ∂ xpert.digital
אני מצפה לפרויקט המשותף שלנו.
