प्रकाशित: 30 मार्च, 2025 / अपडेट से: 30 मार्च, 2025 - लेखक: कोनराड वोल्फेंस्टीन
पुरानी आईटी सिस्टम: आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस-पिक्चर के रास्ते पर एक ठोकरें: Xpert.Digital
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस ओल्ड आईटी सिस्टम से मिलता है: कैसे कंपनियां स्टाल
AI की क्रांति अक्षम? पुरानी आईटी संरचनाओं के माध्यम से चुनौती
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) का रैपिड डेवलपमेंट दुनिया भर में भारी लाभ का वादा करता है। जटिल प्रक्रियाओं के स्वचालन से लेकर निर्णय को बेहतर बनाने के लिए -पूरी तरह से नए व्यवसाय मॉडल के निर्माण के लिए - संभावनाएं असीम लगती हैं। लेकिन एआई क्रांति के चमकदार पहलू के पीछे एक अक्सर अनदेखी की गई बाधा है: पुरानी आईटी सिस्टम।
वास्तविकता अक्सर इस तरह दिखती है: कई संगठन अभी भी आईटी इन्फ्रास्ट्रक्चर पर निर्भर हैं जो दशकों पहले डिजाइन किए गए थे। ये तथाकथित "विरासत प्रणाली" न केवल तकनीकी रूप से पुरानी हैं, बल्कि संरचनात्मक और वैचारिक रूप से भी आधुनिक एआई अनुप्रयोगों की आवश्यकताओं के लिए डिज़ाइन नहीं की गई हैं। परिणाम तनाव का एक क्षेत्र है जिसमें एआई की क्षमता मौजूदा आईटी परिदृश्य की सीमाओं से बड़े पैमाने पर प्रतिबंधित है।
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विरासत प्रणाली एक समस्या क्यों है
KI परिचय में पुरानी आईटी प्रणालियों से उत्पन्न होने वाली समस्याएं विविध और जटिल हैं:
संगतता समस्याएं
विरासत प्रणाली अक्सर पुरानी प्रोग्रामिंग भाषाओं (जैसे COBOL) और पुराने सॉफ़्टवेयर संस्करणों पर आधारित होती हैं। ये प्रौद्योगिकियां केवल आधुनिक ढांचे और पुस्तकालयों के साथ संगत नहीं हैं जो एआई अनुप्रयोगों के विकास और संचालन के लिए आवश्यक हैं। ऐसी प्रणालियों में एआई के एकीकरण के लिए अक्सर जटिल और महंगे समायोजन की आवश्यकता होती है।
डेटा सिलोस और डेटा गुणवत्ता की कमी
कई संगठनों में, विभिन्न, अछूता सिस्टम (डेटा सिलोस) के बारे में डेटा वितरित किए जाते हैं। यह विखंडन न केवल प्रासंगिक जानकारी तक पहुंच बनाता है, बल्कि एआई अनुप्रयोगों के लिए डेटा का विलय और तैयारी भी करता है। इसके अलावा, विरासत प्रणालियों में डेटा अक्सर पुराने प्रारूपों में मौजूद होते हैं या गुणवत्ता की कमी से पीड़ित होते हैं, जो आगे एआई के लिए उनकी प्रयोज्यता को प्रतिबंधित करता है।
एकीकरण कठिनाइयाँ
एआई का विरासत प्रणालियों में एकीकरण अक्सर काफी तकनीकी चुनौतियों से जुड़ा होता है। पुराने कोड आधार, लचीलेपन की कमी और इंटरफेस की कमी (एपीआई) संचार और डेटा एक्सचेंज को अधिक कठिन बनाते हैं। कई मामलों में, एकीकरण को सक्षम करने के लिए व्यापक उन्नयन या यहां तक कि पूरे प्लेटफार्मों के आदान -प्रदान की आवश्यकता होती है।
प्रदर्शन प्रतिबंध
एआई अनुप्रयोग, विशेष रूप से मशीन सीखने पर आधारित, काफी कम्प्यूटिंग शक्ति की आवश्यकता होती है। विरासत प्रणालियों में पुराना हार्डवेयर और अक्षम कोड अक्सर इन आवश्यकताओं को पूरा नहीं कर सकता है। परिणाम धीमी प्रतिक्रिया समय, सीमित स्केलेबिलिटी और एआई अनुप्रयोगों की समग्र कम प्रभावशीलता है।
सुरक्षा अंतराल
विरासत प्रणालियों में अक्सर आधुनिक सुरक्षा कार्य नहीं होते हैं जो साइबर हमलों से बचाने के लिए आवश्यक होते हैं। ऐसी प्रणालियों में एआई का एकीकरण नए सुरक्षा जोखिम ला सकता है, खासकर अगर एआई प्लेटफार्मों को संवेदनशील डेटा तक पहुंच की आवश्यकता है। इसके अलावा, पुराने सिस्टम के लिए कोई और अधिक सुरक्षा अपडेट नहीं दिया जाता है, जिसका अर्थ है कि ज्ञात कमजोरियां खुली रहती हैं।
वास्तविक परिणाम: जब एआई पहल करता है
व्यवहार में, उपरोक्त चुनौतियां अक्सर इस तथ्य की ओर ले जाती हैं कि एआई पहल स्टाल या यहां तक कि विफल हो जाती है। कुछ उदाहरण:
स्वास्थ्य देखभाल
अस्पताल और अन्य स्वास्थ्य सुविधाएं जो पुरानी इलेक्ट्रॉनिक रोगी फ़ाइलों (ईमानदार) पर भरोसा करती हैं, अक्सर धोखाधड़ी का पता लगाने, निदान और व्यक्तिगत उपचार जैसे कार्यों के लिए एआई का उपयोग करने में कठिनाई होती है। डेटा सिलोस रोगी के डेटा के एक समग्र दृष्टिकोण को रोकता है, और विरासत प्रणालियों और आधुनिक एआई उपकरणों के बीच अंतर -समस्याओं की समस्याएं रोगी देखभाल को प्रभावित करती हैं।
प्राधिकारी
सरकारी अधिकारियों, विशेष रूप से जिन्हें बड़ी मात्रा में डेटा और जटिल प्रक्रियाओं के साथ करना पड़ता है, अक्सर गहरी जड़ वाली विरासत प्रणालियों के साथ लड़ते हैं। ये सिस्टम टैक्स फ्रॉड डिटेक्शन, सिविल सर्विसेज और इन्फ्रास्ट्रक्चर मैनेजमेंट जैसे कार्यों के लिए एआई के कार्यान्वयन में बाधा डालते हैं। पुरानी प्रणालियों के कारण होने वाली मैनुअल प्रक्रियाओं से सेवाओं के प्रावधान में अक्षमता और देरी होती है।
वित्तीय सेवा क्षेत्र
बैंक और अन्य वित्तीय संस्थान तेजी से धोखाधड़ी मान्यता, जोखिम मूल्यांकन और व्यक्तिगत वित्तीय उत्पादों के लिए एआई का उपयोग कर रहे हैं। हालांकि, पुरानी आईटी सिस्टम एआई-आधारित टूल को विरासत लेनदेन प्रसंस्करण प्रणालियों में एकीकृत करना मुश्किल बना देता है। डेटा सिलोस और असंगत प्रारूप एआई की प्रभावशीलता को प्रभावित करते हैं, और उच्च सुरक्षा और अनुपालन आवश्यकताएं अतिरिक्त बाधाओं का प्रतिनिधित्व करती हैं।
क्यों आधुनिकीकरण एक कठिन लड़ाई है
आईटी सिस्टम का आधुनिकीकरण अक्सर एक जटिल और लंबी प्रक्रिया है जो कई चुनौतियों से जुड़ी होती है:
तकनीकी ऋण
इन वर्षों में, तकनीकी ऋण अक्सर विरासत प्रणालियों में जमा होते हैं। इसका मतलब यह है कि त्वरित लेकिन जरूरी नहीं कि स्वच्छ समाधानों को कम -समस्याओं को ठीक करने के लिए लागू किया गया हो। ये "ऋण" एआई के एकीकरण को कोड में काफी समझ, संशोधन और एआई के एकीकरण को बनाते हैं।
बजट प्रतिबंध
इन्फ्रास्ट्रक्चर अपग्रेड, सॉफ्टवेयर एक्सचेंज और कर्मचारी प्रशिक्षण के लिए आवश्यक निवेश महत्वपूर्ण हो सकते हैं। यह एक बड़ी चुनौती है, विशेष रूप से सीमित वित्तीय संसाधनों वाले संगठनों के लिए।
परिवर्तनों का प्रतिरोध:
जो कर्मचारी विरासत प्रणालियों के लिए उपयोग किए जाते हैं, वे एआई की शुरूआत का विरोध कर सकते हैं। यह नौकरी के नुकसान, समझ की कमी या बस मौजूदा कार्य प्रक्रियाओं के साथ आराम करने के लिए जिम्मेदार ठहराया जा सकता है।
एआई विशेषज्ञता का अभाव
एआई के कार्यान्वयन के लिए विशेष ज्ञान और कौशल की आवश्यकता होती है। हालांकि, कई संगठनों के पास आवश्यक आंतरिक ज्ञान नहीं है और बाहरी सलाहकारों या सेवा प्रदाताओं पर निर्भर हैं।
अंतर को दूर करें: एआई एकीकरण के लिए रणनीतियाँ
चुनौतियों के बावजूद, कई तकनीकी समाधान और रणनीतिक दृष्टिकोण हैं जो संगठनों को विरासत प्रणालियों और एआई के बीच अंतर को दूर करने में मदद कर सकते हैं:
मिडलवेयर और एपीआई
मिडलवेयर विरासत अनुप्रयोगों और एआई मॉडल के बीच एक पुल के रूप में कार्य कर सकता है। एपीआई अंतर्निहित बुनियादी ढांचे के बिना असंगत प्रणालियों के बीच डेटा एक्सचेंज को पूरी तरह से संशोधित करने में सक्षम बनाते हैं।
क्लाउड और हाइब्रिड एआई समाधान
क्लाउड-आधारित सर्वर या एज कंप्यूटिंग समाधानों के लिए एआई वर्कलोड का स्थानांतरण कंप्यूटिंग शक्ति, स्केलेबिलिटी और लचीलेपन के संदर्भ में लाभ प्रदान करता है। हाइब्रिड एआई मॉडल जो नए एआई इन्फ्रास्ट्रक्चर के साथ विरासत प्रणालियों को जोड़ते हैं, वे स्थानीय रूप से संवेदनशील एआई वर्कलोड को आगे बढ़ाना संभव बनाते हैं, जबकि अन्य को क्लाउड में आउटसोर्स किया जाता है।
आँकड़ा मॉडरेशन
सफाई, मानकीकरण और डेटा का परिवर्तन विरासत डेटा को एआई-अनुकूल स्वरूपों में बदलने के लिए महत्वपूर्ण है। ETL पाइपलाइन (अर्क, ट्रांसफॉर्म, लोड) और डेटा झीलें डेटा को प्रबंधित करने और AI प्रसंस्करण के लिए तैयार करने में मदद कर सकती हैं।
चरणों में, कार्यान्वयन
एआई एकीकरण के लिए एक क्रमिक दृष्टिकोण, जिसमें प्रौद्योगिकी परत को परत द्वारा पेश किया जाता है, विकारों को कम करता है और संगठनों को प्रक्रिया के दौरान सीखने और अनुकूलन करने में सक्षम बनाता है।
एआई गेटवे
एआई गेटवे विशेष उपकरण हैं जो एआई अनुप्रयोगों और विरासत प्रणालियों के बीच एक इंटरफ़ेस के रूप में काम करते हैं। वे एकीकरण प्रक्रिया को सरल बनाते हैं और KI परिचय में तेजी लाते हैं, जबकि विरासत प्रणालियों की अखंडता को संरक्षित किया जाता है।
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एंटीक की कीमत: एआई की उपेक्षा के आर्थिक परिणाम
पुरानी आईटी प्रणालियों के कारण की परिचय की उपेक्षा के महत्वपूर्ण आर्थिक परिणाम हैं:
परिचालन लागत में वृद्धि
विरासत प्रणालियों का रखरखाव अक्सर महंगा और अक्षम होता है। विशेष ज्ञान, बार -बार डाउनटाइम और निरंतर मरम्मत लागत को बढ़ाते हैं।
उत्पादकता हानि
धीमी और अविश्वसनीय विरासत प्रणालियों से कर्मचारियों में गिरावट और उत्पादकता का नुकसान होता है। डेटा सिलोस और आधुनिक उपकरणों के साथ सहज एकीकरण की कमी से भी अक्षमताएं उत्पन्न होती हैं।
प्रतिस्पर्धी नुकसान
एआई का उपयोग करने वाले संगठन अपने प्रतिद्वंद्वियों के पीछे गिरने का जोखिम नहीं उठा सकते हैं। वे नवाचार, आय के नए स्रोतों और बेहतर ग्राहक अनुभवों के अवसरों को याद करते हैं।
सुरक्षा जोखिम में वृद्धि हुई है
पुराने आईटी सिस्टम साइबर हमलों और अनुपालन उल्लंघनों के लिए अतिसंवेदनशील हैं। इससे दंड, उच्च जुर्माना और प्रतिष्ठा क्षति हो सकती है।
परिवर्तन के लिए उत्प्रेरक: राज्य कार्यक्रम और वित्त पोषण
डिजिटल परिवर्तन और की परिचय को बढ़ावा देने के लिए, सरकारों ने दुनिया भर में कई कार्यक्रम और फंडिंग शुरू की हैं।
जर्मनी
संघीय सरकार की डिजिटल रणनीति 2025 डिजिटल कौशल, एआई और सार्वजनिक सेवाओं के आधुनिकीकरण के विकास पर जोर देती है। "डिजिटल पैक्ट स्कूल" और जर्मनी की एआई रणनीति जैसी विशिष्ट पहल महत्वपूर्ण साधनों से सुसज्जित हैं।
यूरोपीय संघ
"डिजिटल यूरोप" कार्यक्रम (डिजिटल) का उद्देश्य यूरोपीय समाज और व्यवसाय के डिजिटल परिवर्तन को आकार देना है, जिसमें एआई, सुपरकंप्यूटिंग और साइबर सुरक्षा सहित शामिल हैं। यूरोपीय संघ और एआई अधिनियम (एआई अधिनियम) की एआई रणनीति अन्य महत्वपूर्ण पहल हैं।
वैश्विक रणनीतियाँ: अंतरराष्ट्रीय दृष्टिकोणों पर एक तुलनात्मक नज़र
एआई की शुरूआत और पुराने आईटी प्रणालियों के आधुनिकीकरण के लिए दृष्टिकोण देशों के बीच बहुत भिन्न होते हैं। कुछ देश सरकारी हस्तक्षेपों पर अधिक भरोसा करते हैं, जबकि अन्य अधिक बाजार -संबंधी दृष्टिकोण पसंद करते हैं। एआई गोद लेने की दर भी दृढ़ता से भिन्न होती है, कुछ देशों (जैसे चीन, संयुक्त राज्य अमेरिका और इज़राइल) एक अग्रणी भूमिका निभाते हैं।
अनुपालन भूलभुलैया में: सुरक्षा और डेटा सुरक्षा विनियमों का प्रभाव
GDPR और HIPAA जैसे सुरक्षा और डेटा सुरक्षा नियम KI परिचय के डिजाइन में एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाते हैं। आप यह सुनिश्चित करते हैं कि व्यक्तिगत डेटा संरक्षित है और एआई अनुप्रयोगों का उपयोग नैतिक और जिम्मेदारी से किया जाता है। हालांकि, इन प्रावधानों का अनुपालन भी चुनौतियां ला सकता है, विशेष रूप से डेटा -संविदा अनुप्रयोगों के लिए।
एक सफल एआई परिचय के लिए सिफारिशें
एआई की शुरुआत करते समय पुरानी आईटी सिस्टम की चुनौतियों को दूर करने के लिए, निम्नलिखित सिफारिशें देखी जानी चाहिए:
कंपनियों और अधिकारियों के लिए
- मौजूदा आईटी बुनियादी ढांचे का गहन मूल्यांकन करें।
- व्यापक आईटी आधुनिकीकरण रणनीतियों का विकास करें।
- डेटा मॉडरेशन को प्राथमिकता दें।
- हाइब्रिड और क्लाउड-आधारित समाधानों पर विचार करें।
- मजबूत सुरक्षा उपायों को सुनिश्चित करें और प्रासंगिक डेटा संरक्षण नियमों का अनुपालन करें।
- प्रशिक्षण और आगे की शिक्षा कार्यक्रमों में निवेश करें।
- एआई एकीकरण के लिए एक क्रमिक दृष्टिकोण का पालन करें।
- मिडलवेयर, एपीआई और एआई गेटवे का उपयोग करें।
राजनीतिक निर्णय के लिए
- आईटी आधुनिकीकरण और एआई परिचय के लिए फंडिंग कार्यक्रमों का समर्थन और विस्तार करें।
- अंतर्राष्ट्रीय सहयोग और सर्वोत्तम अभ्यास के आदान -प्रदान को बढ़ावा देना।
- स्पष्ट और अनुकूलनीय नियामक ढांचा विकसित करें।
- सार्वजनिक-निजी भागीदारी को बढ़ावा देना।
- डिजिटल क्षमता और एआई कौशल को बढ़ावा देने के लिए पहल की गई।
आईटी बुनियादी ढांचे का आधुनिकीकरण एआई की परिवर्तनकारी क्षमता को जारी करने और डिजिटल युग के अवसरों का बेहतर उपयोग करने के लिए महत्वपूर्ण कदम है। यह कंपनियों और अधिकारियों को उनकी प्रतिस्पर्धात्मकता प्राप्त करने, उनकी प्रक्रियाओं में सुधार करने और अपने नागरिकों और ग्राहकों को जोड़ा मूल्य प्रदान करने का एकमात्र तरीका है।
के लिए उपयुक्त:
आपका वैश्विक विपणन और व्यवसाय विकास भागीदार
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