Megjelent: 2025. március 30. / Frissítés: 2025. március 30. - Szerző: Konrad Wolfenstein
Elavult informatikai rendszerek: Bakó blokk a mesterséges intelligencia-kép felé vezető úton: xpert.digital
A mesterséges intelligencia megfelel a régi informatikai rendszereknek: Hogyan állnak le a vállalatok
Az AI rászorulási forradalma? A kihívás a régi informatikai struktúrák révén
A mesterséges intelligencia gyors fejlődése (AI) óriási előnyöket ígér világszerte. A komplex folyamatok automatizálásától a döntéshozatal javításáig - a teljesen új üzleti modellek létrehozásáig - a lehetőségek korlátlannak tűnnek. Az AI forradalom fényes homlokzatának mögött azonban egy gyakran figyelmen kívül hagyott akadály: elavult informatikai rendszerek.
A valóság gyakran így néz ki: sok szervezet továbbra is függ az IT -infrastruktúráktól, amelyeket évtizedekkel ezelőtt terveztek. Ezek az úgynevezett „régi rendszerek” nemcsak technikailag elavultak, hanem szerkezetileg és fogalmi szempontból is nem a modern AI alkalmazások követelményeire. Ennek eredményeként a feszültség olyan területe, amelyben az AI potenciálját a meglévő IT -táj határai nagymértékben korlátozzák.
Alkalmas:
Miért jelent problémát a régi rendszerek?
A KI bevezetés elavult informatikai rendszereiből fakadó problémák változatosak és összetettek:
Kompatibilitási problémák
A régi rendszerek gyakran a régebbi programozási nyelveken (például a COBOL) és az elavult szoftver verziókon alapulnak. Ezek a technológiák egyszerűen nem kompatibilisek a modern keretekkel és könyvtárakkal, amelyek szükségesek az AI alkalmazások fejlesztéséhez és működéséhez. Az AI ilyen rendszerekbe történő integrációja gyakran összetett és költséges kiigazításokat igényel.
Adat silók és az adatminőség hiánya
Számos szervezetben a különféle, szigetelt rendszerekre (Data Silos) adatok eloszlanak. Ez a széttöredezettség nemcsak hozzáférést biztosít a releváns információkhoz, hanem az adatok összeolvadását és előkészítését az AI alkalmazásokhoz is. Ezenkívül a régi rendszerekben szereplő adatok gyakran elavult formátumokban léteznek, vagy a minőség hiányától szenvednek, ami tovább korlátozza azok használhatóságát az AI -hez.
Integrációs nehézségek
Az AI integrációja a régi rendszerekbe gyakran jelentős technikai kihívásokkal jár. Az elavult kódbázisok, a rugalmasság hiánya és az interfészek hiánya (API) megnehezítik a kommunikációt és az adatok cseréjét. Sok esetben az integráció lehetővé tétele érdekében sok esetben kiterjedt frissítésekre vagy akár teljes platformok cseréjére van szükség.
Teljesítménykorlátozások
Az AI alkalmazások, különösen a gépi tanuláson alapuló alkalmazások jelentős számítási teljesítményt igényelnek. Az elavult hardver és a régi rendszerek nem hatékony kódja gyakran nem felel meg ezeknek a követelményeknek. Az eredmény a lassú válaszidő, a korlátozott méretezhetőség és az AI alkalmazások általános alacsonyabb hatékonysága.
Biztonsági hiányosságok
A régi rendszerek gyakran nem rendelkeznek modern biztonsági funkciókkal, amelyekre szükség van a számítógépes támadások elleni védelemhez. Az AI integrációja az ilyen rendszerekbe új biztonsági kockázatokat hozhat, különösen akkor, ha az AI platformoknak hozzáférést kell biztosítani az érzékeny adatokhoz. Ezen túlmenően a régebbi rendszerekről nem biztosítanak több biztonsági frissítést, ami azt jelenti, hogy az ismert gyengeségek nyitottak maradnak.
Valódi következmények: Amikor az AI kezdeményezések leállnak
A gyakorlatban a fenti kihívások gyakran ahhoz a tényhez vezetnek, hogy az AI kezdeményezések elakadnak vagy akár kudarcot vallnak. Néhány példa:
Egészségügy
A kórházak és más egészségügyi intézmények, amelyek az elavult elektronikus betegfájlokra (őszinte) támaszkodnak, gyakran nehezen használják az AI -t olyan feladatokhoz, mint a csalások észlelése, a diagnosztika és a személyre szabott kezelések. Az adatok silók megakadályozzák a beteg adatainak holisztikus képet, és a régi rendszerek és a modern AI eszközök közötti interoperabilitási problémák rontják a betegek gondozását.
Hatóság
A kormányzati hatóságok, különösen azok, amelyek nagy mennyiségű adathoz és összetett folyamatokhoz kapcsolódnak, gyakran harcolnak a mély gyökerező régi rendszerekkel. Ezek a rendszerek akadályozzák az AI végrehajtását olyan feladatok esetén, mint az adócsalások észlelése, a közszolgáltatások és az infrastruktúra -kezelés. Az elavult rendszerek által okozott kézi folyamatok hatékonysághoz és a szolgáltatások nyújtásának késedelméhez vezetnek.
Pénzügyi szolgáltatási ágazat
A bankok és más pénzügyi intézmények egyre inkább használják az AI -t a csalások felismerése, a kockázatértékelés és a személyre szabott pénzügyi termékek számára. Az elavult informatikai rendszerek azonban megnehezítik az AI-alapú eszközök integrálását a régi tranzakciós feldolgozó rendszerekbe. Az adat silók és az inkompatibilis formátumok befolyásolják az AI hatékonyságát, és a magas biztonsági és megfelelési követelmények további akadályokat jelentenek.
Miért a modernizáció nehéz harc?
Az informatikai rendszerek korszerűsítése gyakran összetett és hosszú folyamat, amely számos kihívással jár:
Műszaki adósság
Az évek során a műszaki adósságok gyakran felhalmozódtak a régi rendszerekben. Ez azt jelenti, hogy gyors, de nem feltétlenül tiszta megoldásokat hajtottak végre a rövid távú problémák megoldására. Ezek az „adósságok” jelentősen megértik a megértést, a módosítást és az AI integrációját a kódexbe.
Költségvetési korlátozások
Az infrastruktúra -frissítésekhez, a szoftvercsere és a munkavállalói képzéshez szükséges beruházások jelentősek lehetnek. Ez nagy kihívás, különösen a korlátozott pénzügyi forrásokkal rendelkező szervezetek számára.
A változásokkal szembeni ellenállás:
A régi rendszerekhez használt alkalmazottak ellenállhatnak az AI bevezetésének. Ez annak tulajdonítható, hogy a munkahelyi veszteség, a megértés hiánya vagy a meglévő munkafolyamatokkal való megnyugtatáshoz való félelem.
AI szakértelem hiánya
Az AI megvalósítása speciális ismereteket és készségeket igényel. Sok szervezetnek azonban nincs a szükséges belső know-how, és a külső tanácsadóktól vagy szolgáltatóktól függ.
Legyőzze a rést: stratégiák az AI integrációhoz
A kihívások ellenére számos technológiai megoldás és stratégiai megközelítés létezik, amelyek segíthetnek a szervezeteknek a régi rendszerek és az AI közötti szakadék leküzdésében:
Köztes szoftver és API -k
A köztes szoftver hídként működhet a régi alkalmazások és az AI modellek között. Az API -k lehetővé teszik az adatcserét az összeegyeztethetetlen rendszerek között, a mögöttes infrastruktúra teljes felülvizsgálata nélkül.
Felhő és hibrid AI megoldások
Az AI munkaterhelések áthelyezése felhőalapú szerverekre vagy Edge Computing Solutions-re előnyöket kínál a számítási teljesítmény, a méretezhetőség és a rugalmasság szempontjából. A hibrid AI modellek, amelyek összekapcsolják a régi rendszereket az új AI infrastruktúrával, lehetővé teszik az érzékeny AI munkaterhelések helyben történő elvégzését, míg mások kiszervezik a felhőbe.
Adatkezelés
Az adatok tisztítása, szabványosítása és átalakítása elengedhetetlen a régi adatok AI-barát formátumokká történő átalakításához. Az ETL csővezetékek (kivonat, transzformáció, betöltés) és az adat tavak segíthetnek az adatok kezelésében és az AI -feldolgozás előkészítésében.
Fázisokban a megvalósítás
Az AI integráció fokozatos megközelítése, amelyben a technológiai réteget a réteg vezeti be, minimalizálja a rendellenességeket, és lehetővé teszi a szervezetek számára, hogy megtanulják és alkalmazkodjanak a folyamat során.
AI átjárók
Az AI átjárók olyan speciális eszközök, amelyek interfészként szolgálnak az AI alkalmazások és a régi rendszerek között. Egyszerűsítik az integrációs folyamatot és felgyorsítják a KI bevezetést, miközben megőrzik a régi rendszerek integritása.
Alkalmas:
Az antik ára: az AI gondatlanságának gazdasági következményei
A KI bevezetés elhanyagolása az elavult informatikai rendszerek miatt jelentős gazdasági következményekkel jár:
Megnövekedett működési költségek
A régi rendszerek karbantartása gyakran drága és nem hatékony. A speciális ismeretek, a gyakori leállás és a folyamatos javítások növelik a költségeket.
A termelékenység elvesztése
A lassú és megbízhatatlan örökölt rendszerek csökkenéshez és termelékenység elvesztéséhez vezetnek a munkavállalók körében. A hatékonyságok az adat silókból és a modern eszközökkel való zökkenőmentes integráció hiányából származnak.
Versenyképes hátrány
Azok a szervezetek, amelyeket az AI nem használhat, fennáll annak a kockázata, hogy elmaradnak versenytársaiktól. Hiányoznak az innováció lehetőségei, az új jövedelemforrások és a javított vevői tapasztalatok.
Megnövekedett biztonsági kockázatok
Az elavult informatikai rendszerek hajlamosabbak a számítógépes támadásokra és a megfelelés megsértésére. Ez büntetésekhez, magas bírságokhoz és jó hírnév károsodásához vezethet.
A változás katalizátorai: Állami programok és finanszírozás
A digitális átalakulás és a KI bevezetése érdekében a kormányok számos programot és finanszírozást indítottak világszerte.
Németország
A szövetségi kormány 2025 -es digitális stratégiája hangsúlyozza a digitális készségek fejlesztését, az AI -t és a közszolgáltatások korszerűsítését. Az olyan konkrét kezdeményezések, mint például a „digitális paktumok iskolája” és a német AI stratégiája, jelentős eszközökkel vannak felszerelve.
Európai Unió
A „Digital Europe” program (digitális) célja az európai társadalom és az üzleti élet digitális átalakulásának kialakítása, ideértve az AI finanszírozását, a szuperszámítás és a kiberbiztonság finanszírozását. Az EU és az AI törvény (AI törvény) AI stratégiája más fontos kezdeményezések.
Globális stratégiák: A nemzetközi megközelítések összehasonlító pillantása
Az AI bevezetésének és az elavult informatikai rendszerek modernizációjának megközelítései az országok között nagymértékben eltérőek. Egyes országok inkább a kormányzati beavatkozásokra támaszkodnak, míg mások inkább a piac -orientált megközelítést részesítik előnyben. Az AI örökbefogadási arányai szintén erősen változnak, néhány ország (például Kína, az USA és Izrael) úttörő szerepet játszik.
A megfelelési labirintus: A biztonsági és adatvédelmi előírások befolyása
A biztonsági és adatvédelmi rendeletek, mint például a GDPR és a HIPAA, döntő szerepet játszanak a KI bevezetés tervezésében. Gondoskodhat arról, hogy a személyes adatok védett legyen, és hogy az AI alkalmazásokat etikai és felelősségteljesen használják. Az e rendelkezések betartása azonban kihívásokat is hozhat, különösen az adatintenzív alkalmazások esetében.
Ajánlások a sikeres AI bevezetéshez
Az elavult informatikai rendszerek kihívásainak leküzdése érdekében az AI bevezetésekor a következő ajánlásokat kell megfigyelni:
A vállalatok és a hatóságok számára
- Végezze el a meglévő informatikai infrastruktúra alapos értékelését.
- Készítsen kiterjedt IT modernizációs stratégiákat.
- Az adatok moderálásának rangsorolása.
- Fontolja meg a hibrid és felhőalapú megoldásokat.
- Biztosítsa a robusztus biztonsági intézkedéseket és a vonatkozó adatvédelmi előírások betartását.
- Fektessen be képzési és továbbképzési programokba.
- Kövesse az AI integráció fokozatos megközelítését.
- Használjon köztes szoftvert, API -kat és AI átjárókat.
Politikai döntéshez -a gyártók
- Támogassa és bővítse az informatikai modernizáció finanszírozási programjait és az AI bevezetését.
- Elősegíti a nemzetközi együttműködést és a bevált gyakorlatok cseréjét.
- Fejlesszen ki egyértelmű és alkalmazkodó szabályozási keretet.
- A köz- és magánszféra partnerségének előmozdítása.
- Fektessen be kezdeményezéseket a digitális kompetencia és az AI készségek előmozdítása érdekében.
Az informatikai infrastruktúra modernizálása az AI transzformációs potenciáljának felszabadításának és a digitális kor lehetőségeinek optimális felhasználásának döntő lépése. Ez az egyetlen módja annak, hogy a vállalatok és a hatóságok versenyképességüket megszerezzék, javítsák folyamatukat, és hozzáadott értéket kínálnak polgáraiknak és ügyfeleiknek.
Alkalmas:
- Gyakori kérdés, itt a válasz: Mesterséges intelligencia a cégben – házon belüli fejlesztés vagy kész megoldás? | AI stratégia
- Mesterséges intelligencia: A mesterséges intelligencia fekete dobozának érthetővé, érthetővé és magyarázhatóvá tétele az Explainable AI-vel (XAI), hőtérképekkel, helyettesítő modellekkel vagy más megoldásokkal
Az Ön globális marketing- és üzletfejlesztési partnere
☑️ Üzleti nyelvünk angol vagy német
☑️ ÚJ: Levelezés az Ön nemzeti nyelvén!
Konrad Wolfenstein
Szívesen szolgálok Önt és csapatomat személyes tanácsadóként.
Felveheti velem a kapcsolatot az itt található kapcsolatfelvételi űrlap kitöltésével , vagy egyszerűen hívjon a +49 89 89 674 804 (München) . Az e-mail címem: wolfenstein ∂ xpert.digital
Nagyon várom a közös projektünket.
