अप्रचलित आईटी सिस्टम: कृत्रिम बुद्धिमत्ता की राह में एक बड़ी बाधा – चित्र: Xpert.Digital
कृत्रिम बुद्धिमत्ता और पुरानी आईटी प्रणालियाँ: कंपनियाँ किस प्रकार गतिरोध उत्पन्न कर रही हैं?
क्या एआई क्रांति बाधित हो रही है? अप्रचलित आईटी संरचनाओं द्वारा उत्पन्न चुनौती।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) के तीव्र विकास से दुनिया भर की कंपनियों और सरकारी एजेंसियों को अपार लाभ मिलने की उम्मीद है। जटिल प्रक्रियाओं को स्वचालित करने और निर्णय लेने की क्षमता में सुधार से लेकर पूरी तरह से नए व्यावसायिक मॉडल बनाने तक, संभावनाएं असीमित प्रतीत होती हैं। लेकिन एआई क्रांति की चकाचौंध के पीछे एक अक्सर अनदेखी की जाने वाली बाधा छिपी है: पुराने आईटी सिस्टम।.
वास्तविकता अक्सर यही होती है: कई संगठन अभी भी दशकों पहले डिज़ाइन किए गए आईटी बुनियादी ढांचे पर निर्भर हैं। ये तथाकथित "पुराने सिस्टम" न केवल तकनीकी रूप से अप्रचलित हैं, बल्कि संरचनात्मक और वैचारिक रूप से भी आधुनिक एआई अनुप्रयोगों की आवश्यकताओं के लिए अनुपयुक्त हैं। इसका परिणाम यह होता है कि मौजूदा आईटी व्यवस्था की सीमाओं के कारण एआई की क्षमता गंभीर रूप से सीमित हो जाती है।.
इससे संबंधित:
पुरानी प्रणालियाँ समस्या क्यों हैं?
कृत्रिम बुद्धिमत्ता को लागू करने के दौरान पुराने आईटी सिस्टम के कारण उत्पन्न होने वाली समस्याएं अनेक और जटिल हैं:
संगतता संबंधी समस्याएं
पुराने सिस्टम अक्सर पुरानी प्रोग्रामिंग भाषाओं (जैसे COBOL) और पुराने सॉफ्टवेयर संस्करणों पर आधारित होते हैं। ये तकनीकें AI अनुप्रयोगों को विकसित करने और चलाने के लिए आवश्यक आधुनिक फ्रेमवर्क और लाइब्रेरी के साथ संगत नहीं हैं। ऐसे सिस्टम में AI को एकीकृत करने के लिए अक्सर जटिल और महंगे संशोधन करने पड़ते हैं।.
डेटा साइलो और खराब डेटा गुणवत्ता
कई संगठनों में, डेटा विभिन्न, पृथक प्रणालियों (डेटा साइलो) में वितरित होता है। यह विखंडन न केवल प्रासंगिक जानकारी तक पहुंचना मुश्किल बनाता है, बल्कि एआई अनुप्रयोगों के लिए डेटा के विलय और तैयारी में भी बाधा डालता है। इसके अलावा, पुरानी प्रणालियों में डेटा अक्सर पुराने प्रारूपों में होता है या खराब गुणवत्ता का होता है, जो एआई के लिए इसकी उपयोगिता को और सीमित कर देता है।.
एकीकरण में कठिनाइयाँ
पुराने सिस्टमों में कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) को एकीकृत करना अक्सर महत्वपूर्ण तकनीकी चुनौतियों को जन्म देता है। अप्रचलित कोडबेस, लचीलेपन की कमी और अनुपलब्ध एप्लिकेशन प्रोग्रामिंग इंटरफेस (API) सिस्टमों के बीच संचार और डेटा आदान-प्रदान में बाधा उत्पन्न करते हैं। कई मामलों में, एकीकरण को सक्षम बनाने के लिए व्यापक अपग्रेड या यहां तक कि पूरे प्लेटफॉर्म को बदलना आवश्यक हो जाता है।.
प्रदर्शन सीमाएँ
कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) अनुप्रयोगों, विशेष रूप से मशीन लर्निंग पर आधारित अनुप्रयोगों को, काफी कंप्यूटिंग शक्ति की आवश्यकता होती है। पुराने हार्डवेयर और पुराने सिस्टम में अक्षम कोड अक्सर इन मांगों को पूरा नहीं कर पाते हैं। इसका परिणाम धीमी प्रतिक्रिया समय, सीमित स्केलेबिलिटी और एआई अनुप्रयोगों की समग्र प्रभावशीलता में कमी के रूप में सामने आता है।.
सुरक्षा कमजोरियाँ
पुराने सिस्टम में अक्सर साइबर हमलों से बचाव के लिए आवश्यक आधुनिक सुरक्षा सुविधाओं की कमी होती है। ऐसे सिस्टम में AI को एकीकृत करने से नए सुरक्षा जोखिम उत्पन्न हो सकते हैं, विशेष रूप से यदि AI प्लेटफॉर्म को संवेदनशील डेटा तक पहुंच की आवश्यकता हो। इसके अलावा, पुराने सिस्टम के लिए सुरक्षा अपडेट अक्सर उपलब्ध नहीं कराए जाते हैं, जिससे ज्ञात कमजोरियां उजागर हो जाती हैं।.
वास्तविक दुनिया के परिणाम: जब एआई पहलें रुक जाती हैं
ऊपर बताई गई चुनौतियों के कारण अक्सर एआई पहलें रुक जाती हैं या व्यवहार में विफल भी हो जाती हैं। कुछ उदाहरण:
स्वास्थ्य देखभाल
अस्पताल और अन्य स्वास्थ्य सुविधाएं जो पुराने इलेक्ट्रॉनिक स्वास्थ्य रिकॉर्ड (ईएचआर) सिस्टम पर निर्भर हैं, उन्हें धोखाधड़ी का पता लगाने, निदान और व्यक्तिगत उपचार जैसे कार्यों के लिए एआई का लाभ उठाने में अक्सर कठिनाई होती है। डेटा साइलो रोगी डेटा का समग्र दृष्टिकोण प्राप्त करने में बाधा डालते हैं, और पुराने सिस्टम और आधुनिक एआई उपकरणों के बीच अंतर-संचालनीयता संबंधी समस्याएं रोगी देखभाल में रुकावट पैदा करती हैं।.
अधिकारियों
सरकारी एजेंसियां, विशेषकर वे जो बड़े डेटासेट और जटिल प्रक्रियाओं से निपटती हैं, अक्सर पुरानी और जटिल प्रणालियों से जूझती हैं। ये प्रणालियां कर धोखाधड़ी का पता लगाने, नागरिक सेवाओं और अवसंरचना प्रबंधन जैसे कार्यों में कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) के कार्यान्वयन में बाधा डालती हैं। पुरानी प्रणालियों के कारण आवश्यक मैन्युअल प्रक्रियाएं अक्षमता और सेवा वितरण में देरी का कारण बनती हैं।.
वित्तीय सेवा क्षेत्र
बैंक और अन्य वित्तीय संस्थान धोखाधड़ी का पता लगाने, जोखिम मूल्यांकन और व्यक्तिगत वित्तीय उत्पाद प्रदान करने के लिए एआई का तेजी से उपयोग कर रहे हैं। हालांकि, पुराने आईटी सिस्टम एआई-आधारित उपकरणों को पारंपरिक लेनदेन प्रसंस्करण प्रणालियों में एकीकृत करने में जटिलता पैदा करते हैं। डेटा साइलो और असंगत प्रारूप एआई की प्रभावशीलता में बाधा डालते हैं, और कड़े सुरक्षा और अनुपालन संबंधी आवश्यकताएं अतिरिक्त रुकावटें पैदा करती हैं।.
आधुनिकीकरण एक कठिन लड़ाई क्यों है?
आईटी सिस्टमों का आधुनिकीकरण अक्सर एक जटिल और लंबी प्रक्रिया होती है जिसमें कई चुनौतियां शामिल होती हैं:
तकनीकी ऋण
समय के साथ, पुराने सिस्टम अक्सर तकनीकी खामियों से ग्रस्त हो जाते हैं। इसका मतलब यह है कि अल्पकालिक समस्याओं को हल करने के लिए त्वरित, लेकिन जरूरी नहीं कि त्रुटिहीन, समाधान लागू किए गए थे। यह "खामियां" कोड में एआई को समझने, संशोधित करने और एकीकृत करने में महत्वपूर्ण रूप से बाधा डालती हैं।.
बजट बाधाएं
बुनियादी ढांचे के उन्नयन, सॉफ्टवेयर प्रतिस्थापन और कर्मचारी प्रशिक्षण के लिए आवश्यक निवेश काफी अधिक हो सकता है। यह एक महत्वपूर्ण चुनौती है, खासकर सीमित वित्तीय संसाधनों वाले संगठनों के लिए।.
परिवर्तन का विरोध:
पुराने सिस्टमों के आदी कर्मचारी एआई के परिचय का विरोध कर सकते हैं। इसका कारण नौकरी खोने का डर, समझ की कमी या मौजूदा कार्यप्रणालियों के साथ सहजता हो सकती है।.
एआई विशेषज्ञता का अभाव
कृत्रिम बुद्धिमत्ता को लागू करने के लिए विशेष ज्ञान और कौशल की आवश्यकता होती है। हालांकि, कई संगठनों में आवश्यक आंतरिक विशेषज्ञता की कमी होती है और वे बाहरी सलाहकारों या सेवा प्रदाताओं पर निर्भर रहते हैं।.
अंतर को पाटना: एआई एकीकरण के लिए रणनीतियाँ
चुनौतियों के बावजूद, कई तकनीकी समाधान और रणनीतिक दृष्टिकोण मौजूद हैं जो संगठनों को पारंपरिक प्रणालियों और एआई के बीच की खाई को पाटने में मदद कर सकते हैं:
मिडलवेयर और एपीआई
मिडिलवेयर पुराने अनुप्रयोगों और एआई मॉडलों के बीच एक सेतु का काम कर सकता है। एपीआई अंतर्निहित बुनियादी ढांचे में पूर्ण बदलाव की आवश्यकता के बिना असंगत प्रणालियों के बीच डेटा आदान-प्रदान को सक्षम बनाते हैं।.
क्लाउड और हाइब्रिड एआई समाधान
एआई वर्कलोड को क्लाउड-आधारित सर्वरों या एज कंप्यूटिंग समाधानों में स्थानांतरित करने से कंप्यूटिंग शक्ति, स्केलेबिलिटी और लचीलेपन के मामले में लाभ मिलते हैं। हाइब्रिड एआई मॉडल, जो पुराने सिस्टम को नए एआई बुनियादी ढांचे के साथ जोड़ते हैं, संवेदनशील एआई वर्कलोड को स्थानीय रूप से चलाने और अन्य को क्लाउड पर आउटसोर्स करने की सुविधा प्रदान करते हैं।.
डेटा आधुनिकीकरण
पुराने डेटा को एआई-अनुकूल प्रारूपों में परिवर्तित करने के लिए डेटा की सफाई, मानकीकरण और रूपांतरण अत्यंत महत्वपूर्ण हैं। ईटीएल (एक्सट्रैक्ट, ट्रांसफॉर्म, लोड) पाइपलाइन और डेटा लेक डेटा प्रबंधन और एआई प्रोसेसिंग के लिए उसे तैयार करने में सहायक हो सकते हैं।.
चरणबद्ध कार्यान्वयन
एआई को चरणबद्ध तरीके से एकीकृत करने का दृष्टिकोण, जिसमें प्रौद्योगिकी को परत दर परत पेश किया जाता है, व्यवधान को कम करता है और संगठनों को प्रक्रिया के आगे बढ़ने के साथ सीखने और अनुकूलन करने की अनुमति देता है।.
एआई गेटवे
एआई गेटवे विशेष उपकरण हैं जो एआई अनुप्रयोगों और पुराने सिस्टमों के बीच इंटरफ़ेस का काम करते हैं। ये एकीकरण प्रक्रिया को सरल बनाते हैं और पुराने सिस्टमों की अखंडता को बनाए रखते हुए एआई को अपनाने की गति को बढ़ाते हैं।.
इससे संबंधित:
पुरातनता की कीमत: कृत्रिम बुद्धिमत्ता की उपेक्षा के आर्थिक परिणाम
अप्रचलित आईटी प्रणालियों के कारण एआई के कार्यान्वयन की उपेक्षा करने से महत्वपूर्ण आर्थिक परिणाम होते हैं:
परिचालन लागत में वृद्धि
पुराने सिस्टमों का रखरखाव अक्सर महंगा और अक्षम होता है। विशेष ज्ञान, बार-बार सिस्टम के बंद होने और लगातार मरम्मत की आवश्यकता लागत को बढ़ा देती है।.
उत्पादकता हानि
धीमे और अविश्वसनीय पुराने सिस्टम के कारण काम रुक जाता है और कर्मचारियों की उत्पादकता कम हो जाती है। डेटा के अलग-अलग हिस्सों में बंटे होने और आधुनिक उपकरणों के साथ सहज एकीकरण की कमी से भी अक्षमताएं उत्पन्न होती हैं।.
प्रतिस्पर्धात्मक नुकसान
जो संगठन एआई का लाभ उठाने में विफल रहते हैं, वे अपने प्रतिस्पर्धियों से पिछड़ने का जोखिम उठाते हैं। वे नवाचार, राजस्व के नए स्रोतों और बेहतर ग्राहक अनुभव के अवसरों से वंचित रह जाते हैं।.
सुरक्षा जोखिमों में वृद्धि
पुराने आईटी सिस्टम साइबर हमलों और अनुपालन उल्लंघनों के प्रति अधिक संवेदनशील होते हैं। इससे दंड, भारी जुर्माना और प्रतिष्ठा को नुकसान हो सकता है।.
परिवर्तन के उत्प्रेरक: सरकारी कार्यक्रम और सब्सिडी
डिजिटल परिवर्तन और एआई को अपनाने को बढ़ावा देने के लिए, दुनिया भर की सरकारों ने कई कार्यक्रम और प्रोत्साहन योजनाएं शुरू की हैं।.
जर्मनी
जर्मन सरकार की डिजिटल रणनीति 2025 डिजिटल कौशल, कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) के विकास और सार्वजनिक सेवाओं के आधुनिकीकरण पर जोर देती है। "स्कूलों के लिए डिजिटल समझौता" और जर्मनी की एआई रणनीति जैसी विशिष्ट पहलों के लिए पर्याप्त धनराशि आवंटित की गई है।.
यूरोपीय संघ
डिजिटल यूरोप (DIGITAL) कार्यक्रम का उद्देश्य यूरोपीय समाज और अर्थव्यवस्था के डिजिटल परिवर्तन को आकार देना है, जिसमें कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI), सुपरकंप्यूटिंग और साइबर सुरक्षा के वित्तपोषण शामिल हैं। यूरोपीय संघ की AI रणनीति और AI अधिनियम अन्य प्रमुख पहलें हैं।.
वैश्विक रणनीतियाँ: अंतर्राष्ट्रीय दृष्टिकोणों का तुलनात्मक अध्ययन
कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) को लागू करने और पुराने आईटी सिस्टमों के आधुनिकीकरण के तरीके विभिन्न देशों में काफी भिन्न हैं। कुछ देश सरकारी हस्तक्षेप पर अधिक निर्भर हैं, जबकि अन्य बाजार-उन्मुख दृष्टिकोण को प्राथमिकता देते हैं। एआई को अपनाने की दरें भी काफी भिन्न हैं, जिनमें से कुछ देश (जैसे चीन, अमेरिका और इज़राइल) अग्रणी भूमिका निभा रहे हैं।.
अनुपालन की जटिलताओं को समझना: सुरक्षा और डेटा संरक्षण विनियमों का प्रभाव
GDPR और HIPAA जैसे सुरक्षा और डेटा संरक्षण नियम कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) को अपनाने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाते हैं। ये नियम व्यक्तिगत डेटा की सुरक्षा सुनिश्चित करते हैं और AI अनुप्रयोगों का उपयोग नैतिक और जिम्मेदारीपूर्ण तरीके से किया जाता है। हालांकि, इन नियमों का पालन करना चुनौतीपूर्ण भी हो सकता है, खासकर डेटा-प्रधान अनुप्रयोगों के लिए।.
सफल एआई कार्यान्वयन के लिए अनुशंसाएँ
कृत्रिम बुद्धिमत्ता को लागू करते समय अप्रचलित आईटी प्रणालियों की चुनौतियों से निपटने के लिए, निम्नलिखित अनुशंसाओं पर विचार किया जाना चाहिए:
व्यवसायों और सरकारी एजेंसियों के लिए
- मौजूदा आईटी बुनियादी ढांचे का गहन मूल्यांकन करें।.
- व्यापक आईटी आधुनिकीकरण रणनीतियाँ विकसित करें।.
- डेटा आधुनिकीकरण को प्राथमिकता दें।.
- हाइब्रिड और क्लाउड-आधारित समाधानों पर विचार करें।.
- मजबूत सुरक्षा उपायों को सुनिश्चित करें और संबंधित डेटा संरक्षण नियमों का अनुपालन करें।.
- प्रशिक्षण और व्यावसायिक विकास कार्यक्रमों में निवेश करें।.
- एआई के एकीकरण के लिए चरणबद्ध दृष्टिकोण अपनाएं।.
- मिडलवेयर, एपीआई और एआई गेटवे का उपयोग करें।.
राजनीतिक निर्णयकर्ताओं के लिए
- आईटी आधुनिकीकरण और एआई कार्यान्वयन के लिए वित्तपोषण कार्यक्रमों का समर्थन और विस्तार करें।.
- अंतर्राष्ट्रीय सहयोग और सर्वोत्तम प्रथाओं के आदान-प्रदान को बढ़ावा देना।.
- स्पष्ट और अनुकूलनीय नियामक ढांचे विकसित करें।.
- सार्वजनिक-निजी भागीदारी को बढ़ावा दें।.
- डिजिटल दक्षता और एआई कौशल को बढ़ावा देने वाली पहलों में निवेश करें।.
डिजिटल युग में उपलब्ध अवसरों का अधिकतम लाभ उठाने और कृत्रिम बुद्धिमत्ता की परिवर्तनकारी क्षमता को उजागर करने के लिए आईटी अवसंरचना का आधुनिकीकरण एक महत्वपूर्ण कदम है। केवल इसी तरह कंपनियां और सार्वजनिक प्राधिकरण अपनी प्रतिस्पर्धात्मकता बनाए रख सकते हैं, अपनी प्रक्रियाओं में सुधार कर सकते हैं और अपने नागरिकों और ग्राहकों को अतिरिक्त मूल्य प्रदान कर सकते हैं।.
इससे संबंधित:
- अक्सर पूछा जाने वाला प्रश्न, यहाँ उत्तर है: व्यवसाय में कृत्रिम बुद्धिमत्ता – कंपनी के भीतर विकसित या बाज़ार में उपलब्ध समाधान? | एआई रणनीति
- कृत्रिम बुद्धिमत्ता: व्याख्या योग्य एआई (एक्सएआई), हीटमैप, सरोगेट मॉडल या अन्य समाधानों के साथ एआई के ब्लैक बॉक्स को समझने योग्य, बोधगम्य और व्याख्या योग्य बनाना।
आपका वैश्विक विपणन और व्यवसाय विकास भागीदार
☑️ हमारी व्यावसायिक भाषा अंग्रेजी या जर्मन है।
☑️ नया: अपनी मातृभाषा में पत्राचार करें!
Konrad Wolfenstein
मुझे और मेरी टीम को आपके व्यक्तिगत सलाहकार के रूप में आपकी सेवा करने में खुशी होगी।.
आप यहां दिए गए संपर्क फ़ॉर्म को भरकर मुझसे संपर्क कर सकते हैं wolfenstein@xpert.digital:या मुझे +49 7348 4088 965 पर कॉल कर सकते हैं । मेरा ईमेल पता है
मैं हमारी संयुक्त परियोजना के लिए उत्सुक हूं।.
