Megjelent: 2025. március 30. / Frissítve: 2025. március 30. – Szerző: Konrad Wolfenstein
Elavult IT-rendszerek: Akadály a mesterséges intelligencia felé vezető úton – Kép: Xpert.Digital
A mesterséges intelligencia találkozik a régi IT-rendszerekkel: Hogyan dadognak a vállalatok?
Akadályozza-e a mesterséges intelligencia forradalmát valami? Az elavult informatikai struktúrák jelentette kihívás
A mesterséges intelligencia (MI) gyors fejlődése óriási előnyöket ígér a vállalatok és kormányzati szervek számára világszerte. Az összetett folyamatok automatizálásától és a döntéshozatal javításától kezdve a teljesen új üzleti modellek létrehozásáig – a lehetőségek korlátlannak tűnnek. Az MI-forradalom csillogó homlokzata mögött azonban egy gyakran figyelmen kívül hagyott akadály húzódik meg: az elavult informatikai rendszerek.
A valóság gyakran a következő: Sok szervezet még mindig évtizedekkel ezelőtt tervezett IT-infrastruktúrákra támaszkodik. Ezek az úgynevezett „örökölt rendszerek” nemcsak technikailag elavultak, hanem strukturálisan és fogalmilag sem felelnek meg a modern MI-alkalmazások követelményeinek. Ennek eredményeként a mesterséges intelligencia lehetőségeit jelentősen korlátozzák a meglévő IT-környezet korlátai.
Alkalmas:
Miért jelentenek problémát a régi rendszerek?
Az elavult informatikai rendszerek által a mesterséges intelligencia bevezetése során okozott problémák számosak és összetettek:
Kompatibilitási problémák
A régi rendszerek gyakran régebbi programozási nyelveken (például COBOL) és elavult szoftververziókon alapulnak. Ezek a technológiák egyszerűen nem kompatibilisek a mesterséges intelligencia alkalmazások fejlesztéséhez és futtatásához szükséges modern keretrendszerekkel és könyvtárakkal. A mesterséges intelligencia ilyen rendszerekbe való integrálása gyakran összetett és költséges módosításokat igényel.
Adatsilók és rossz adatminőség
Sok szervezetben az adatok különböző, elszigetelt rendszerek (adatsilók) között oszlanak meg. Ez a fragmentáció nemcsak a releváns információkhoz való hozzáférést nehezíti meg, hanem akadályozza az adatok egyesítését és előkészítését a mesterséges intelligencia alkalmazásokhoz. Továbbá a régi rendszerekben lévő adatok gyakran elavult formátumban vannak, vagy rossz minőségűek, ami tovább korlátozza a mesterséges intelligencia általi használhatóságukat.
Integrációs nehézségek
A mesterséges intelligencia integrálása a régi rendszerekbe gyakran jelentős technikai kihívásokat jelent. Az elavult kódbázisok, a rugalmasság hiánya és a hiányzó alkalmazásprogramozási interfészek (API-k) akadályozzák a rendszerek közötti kommunikációt és adatcserét. Sok esetben kiterjedt frissítésekre vagy akár teljes platformok cseréjére van szükség az integráció lehetővé tételéhez.
Teljesítménykorlátozások
A mesterséges intelligencia alapú alkalmazások, különösen a gépi tanuláson alapulók, jelentős számítási teljesítményt igényelnek. Az elavult hardverek és a nem hatékony kód a régi rendszerekben gyakran nem tudja kielégíteni ezeket az igényeket. Ennek eredményeként lassú válaszidők, korlátozott skálázhatóság és a mesterséges intelligencia alkalmazások hatékonyságának általános csökkenése következik be.
Biztonsági réseket
A régi rendszerek gyakran nem rendelkeznek a kibertámadások elleni védelemhez szükséges modern biztonsági funkciókkal. A mesterséges intelligencia ilyen rendszerekbe való integrálása új biztonsági kockázatokat jelenthet, különösen, ha a mesterséges intelligencia platformoknak hozzáférésre van szükségük érzékeny adatokhoz. Ezenkívül a régebbi rendszerekhez gyakran már nem biztosítanak biztonsági frissítéseket, így az ismert sebezhetőségek ki vannak téve.
Valós következmények: Amikor a mesterséges intelligencia kezdeményezései elakadnak
A fent említett kihívások gyakran vezetnek a mesterséges intelligenciával kapcsolatos kezdeményezések elakadásához, vagy akár a gyakorlatban való kudarchoz is. Néhány példa:
Egészségügy
A kórházak és más egészségügyi intézmények, amelyek elavult elektronikus egészségügyi nyilvántartási (EHR) rendszerekre támaszkodnak, gyakran nehezen tudják kihasználni a mesterséges intelligenciát olyan feladatokhoz, mint a csalásészlelés, a diagnosztika és a személyre szabott kezelés. Az adatsilók megakadályozzák a betegadatok holisztikus áttekintését, a régi rendszerek és a modern MI-eszközök közötti interoperabilitási problémák pedig akadályozzák a betegellátást.
hatóság
A kormányzati szervek, különösen azok, amelyek nagy adathalmazokkal és összetett folyamatokkal foglalkoznak, gyakran küzdenek a mélyen gyökerező, elavult rendszerekkel. Ezek a rendszerek akadályozzák a mesterséges intelligencia bevezetését olyan feladatokhoz, mint az adócsalás felderítése, a lakossági szolgáltatások és az infrastruktúra-menedzsment. Az elavult rendszerek által megkövetelt manuális folyamatok hatékonyságvesztéshez és a szolgáltatásnyújtás késedelméhez vezetnek.
Pénzügyi szolgáltatási szektor
A bankok és más pénzügyi intézmények egyre inkább használják a mesterséges intelligenciát csalásészleléshez, kockázatértékeléshez és személyre szabott pénzügyi termékekhez. Az elavult informatikai rendszerek azonban bonyolítják a mesterséges intelligencián alapuló eszközök integrálását a hagyományos tranzakciófeldolgozó rendszerekbe. Az adatsilók és az inkompatibilis formátumok akadályozzák a mesterséges intelligencia hatékonyságát, a szigorú biztonsági és megfelelőségi követelmények pedig további akadályokat jelentenek.
Miért nehéz csata a modernizáció?
Az informatikai rendszerek modernizálása gyakran összetett és hosszadalmas folyamat, amely számos kihívást rejt magában:
Technikai adósság
Az évek során a régi rendszerek gyakran felhalmoznak technikai adósságot. Ez azt jelenti, hogy gyors, de nem feltétlenül tiszta megoldásokat vezettek be a rövid távú problémák javítására. Ez az „adósság” jelentősen akadályozza a mesterséges intelligencia megértését, módosítását és a kódba való integrálását.
Költségvetési korlátok
Az infrastruktúra korszerűsítéséhez, a szoftvercseréhez és az alkalmazottak képzéséhez szükséges beruházások jelentősek lehetnek. Ez komoly kihívást jelent, különösen a korlátozott pénzügyi erőforrásokkal rendelkező szervezetek számára.
Változással szembeni ellenállás:
A régi rendszerekhez szokott alkalmazottak ellenállhatnak a mesterséges intelligencia bevezetésének. Ennek oka lehet a munkahely elvesztésétől való félelem, a megfelelő ismeretek hiánya, vagy egyszerűen a meglévő munkafolyamatokkal való kényelmetlenség.
Mesterséges intelligencia szakértelem hiánya
A mesterséges intelligencia bevezetése speciális ismereteket és készségeket igényel. Sok szervezet azonban nem rendelkezik a szükséges belső szakértelemmel, és külső tanácsadókra vagy szolgáltatókra támaszkodik.
A szakadék áthidalása: MI-integrációs stratégiák
A kihívások ellenére számos technológiai megoldás és stratégiai megközelítés létezik, amelyek segíthetnek a szervezeteknek áthidalni a szakadékot a régi rendszerek és a mesterséges intelligencia között:
Köztes szoftverek és API-k
A köztes rétegek hidat képezhetnek a régi alkalmazások és a mesterséges intelligencia modellek között. Az API-k lehetővé teszik az adatcserét az inkompatibilis rendszerek között anélkül, hogy az alapul szolgáló infrastruktúra teljes átalakítására lenne szükség.
Felhőalapú és hibrid mesterséges intelligencia megoldások
A mesterséges intelligencia alapú munkafolyamatok felhőalapú szerverekre vagy peremhálózati megoldásokra való migrálása előnyöket kínál a számítási teljesítmény, a skálázhatóság és a rugalmasság tekintetében. A hibrid MI-modellek, amelyek a régi rendszereket új MI-infrastruktúrával ötvözik, lehetővé teszik az érzékeny MI-munkafolyamatok helybeni futtatását, miközben másokat a felhőbe szerveznek ki.
Adatmodernizáció
Az adatok tisztítása, szabványosítása és átalakítása kulcsfontosságú a régi adatok mesterséges intelligencia által támogatott formátumba konvertálásához. Az ETL (Extract, Transform, Load) folyamatok és adattavak segíthetnek az adatok kezelésében és a mesterséges intelligencia általi feldolgozásra való előkészítésében.
Szakaszos megvalósítás
A mesterséges intelligencia integrációjának szakaszos megközelítése, ahol a technológiát rétegről rétegre vezetik be, minimalizálja a zavarokat, és lehetővé teszi a szervezetek számára, hogy a folyamat kibontakozásával párhuzamosan tanuljanak és alkalmazkodjanak.
AI-átjárók
Az AI-átjárók speciális eszközök, amelyek interfészként szolgálnak az AI-alkalmazások és a régi rendszerek között. Leegyszerűsítik az integrációs folyamatot és felgyorsítják az AI bevezetését, miközben megőrzik a régi rendszerek integritását.
Alkalmas:
Az ókor ára: A mesterséges intelligencia elhanyagolásának gazdasági következményei
Az elavult informatikai rendszerek miatti mesterséges intelligencia bevezetésének elhanyagolása jelentős gazdasági következményekkel jár:
Megnövekedett üzemeltetési költségek
A régi rendszerek karbantartása gyakran drága és nem hatékony. A speciális tudás, a gyakori állásidők és a folyamatos javítások növelik a költségeket.
Termelékenységi veszteségek
A lassú és megbízhatatlan régi rendszerek állásidőhöz és a munkavállalók termelékenységének csökkenéséhez vezetnek. A hatékonyság csökkenése az adatsilókból és a modern eszközökkel való zökkenőmentes integráció hiányából is adódik.
versenyhátrány
Azok a szervezetek, amelyek nem használják ki a mesterséges intelligenciát, kockáztatják, hogy lemaradnak versenytársaik mögött. Lemaradnak az innováció, az új bevételi források és a jobb ügyfélélmény lehetőségeiről.
Megnövekedett biztonsági kockázatok
Az elavult informatikai rendszerek sebezhetőbbek a kibertámadásokkal és a megfelelőségi szabálysértésekkel szemben. Ez büntetésekhez, súlyos pénzbírságokhoz és hírnévkárosodáshoz vezethet.
A változás katalizátorai: Kormányzati programok és támogatások
A digitális átalakulás és a mesterséges intelligencia bevezetésének előmozdítása érdekében a kormányok világszerte számos programot és ösztönzőt indítottak.
Németország
A német kormány 2025-ös digitális stratégiája hangsúlyozza a digitális készségek fejlesztését, a mesterséges intelligenciát és a közszolgáltatások modernizálását. Az olyan konkrét kezdeményezések, mint a „Digitális paktum az iskoláknak” és Németország mesterséges intelligencia stratégiája jelentős finanszírozással rendelkeznek.
Európai Unió
A Digitális Európa (DIGITAL) program célja az európai társadalom és gazdaság digitális átalakulásának alakítása, beleértve a mesterséges intelligencia, a szuper-számítástechnika és a kiberbiztonság finanszírozását. Az EU mesterséges intelligencia stratégiája és a mesterséges intelligenciáról szóló törvény további kulcsfontosságú kezdeményezések.
Globális stratégiák: Összehasonlító áttekintés a nemzetközi megközelítésekről
A mesterséges intelligencia bevezetésének és az elavult informatikai rendszerek modernizálásának megközelítései országonként jelentősen eltérnek. Egyesek jobban támaszkodnak a kormányzati beavatkozásra, míg mások a piacorientáltabb megközelítést részesítik előnyben. A mesterséges intelligencia elterjedésének aránya is jelentősen eltér, egyes országok (pl. Kína, az Egyesült Államok és Izrael) élen járnak.
Eligazodni a megfelelőségi útvesztőben: A biztonsági és adatvédelmi szabályozások hatása
A biztonsági és adatvédelmi szabályozások, mint például a GDPR és a HIPAA, kulcsszerepet játszanak a mesterséges intelligencia elterjedésének alakításában. Biztosítják a személyes adatok védelmét, valamint azt, hogy a mesterséges intelligencia alkalmazásait etikusan és felelősségteljesen használják. Ezen szabályozások betartása azonban kihívásokat is jelenthet, különösen az adatintenzív alkalmazások esetében.
Ajánlások a sikeres mesterséges intelligencia megvalósításához
Az elavult informatikai rendszerek kihívásainak leküzdésére a mesterséges intelligencia bevezetésekor a következő ajánlásokat kell figyelembe venni:
Vállalkozások és kormányzati szervek számára
- Végezzen alapos felmérést a meglévő informatikai infrastruktúráról.
- Átfogó IT modernizációs stratégiák kidolgozása.
- Priorizálja az adatmodernizációt.
- Fontolja meg a hibrid és felhőalapú megoldásokat.
- Biztosítson szigorú biztonsági intézkedéseket és a vonatkozó adatvédelmi előírások betartását.
- Fektess be képzési és szakmai továbbképzési programokba.
- Alkalmazzon szakaszos megközelítést a mesterséges intelligencia integrációjához.
- Használjon köztes szoftvereket, API-kat és mesterséges intelligencián alapuló átjárókat.
Politikai döntéshozók számára
- Támogassa és bővítse az IT modernizációját és a mesterséges intelligencia bevezetését célzó finanszírozási programokat.
- A nemzetközi együttműködés és a bevált gyakorlatok cseréjének előmozdítása.
- Világos és rugalmas szabályozási keretek kidolgozása.
- A köz- és magánszféra közötti partnerségek előmozdítása.
- Fektessen be a digitális kompetencia és a mesterséges intelligencia készségeinek előmozdítását célzó kezdeményezésekbe.
Az informatikai infrastruktúra korszerűsítése kulcsfontosságú lépés a mesterséges intelligencia transzformatív potenciáljának kiaknázása és a digitális kor kínálta lehetőségek maximális kihasználása felé. Csak így tudják a vállalatok és a hatóságok megőrizni versenyképességüket, fejleszteni folyamataikat, és hozzáadott értéket kínálni polgáraik és ügyfeleik számára.
Alkalmas:
- Gyakran ismételt kérdés, íme a válasz: Mesterséges intelligencia az üzleti életben – saját fejlesztés vagy kész megoldás? | MI stratégia
- Mesterséges Intelligencia: A MI fekete dobozának érthetővé, befogadhatóvá és magyarázhatóvá tétele magyarázható MI (XAI), hőtérképek, helyettesítő modellek vagy más megoldások segítségével.
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.
