Diterbitkan pada: 30 Maret 2025 / Pembaruan Dari: 30 Maret 2025 - Penulis: Konrad Wolfenstein
Sistem TI yang sudah ketinggalan zaman: batu sandungan dalam perjalanan menuju gambar kecerdasan buatan: xpert.digital
Kecerdasan Buatan Bertemu Sistem TI Lama: Bagaimana Perusahaan Berhenti
Revolusi AI dinonaktifkan? Tantangan melalui struktur TI yang lama
Perkembangan Cepat Kecerdasan Buatan (AI) menjanjikan keunggulan besar di seluruh dunia. Dari otomatisasi proses yang kompleks hingga meningkatkan pengambilan keputusan hingga penciptaan model bisnis yang sama sekali baru - kemungkinan tampaknya tidak terbatas. Tetapi di balik fasad mengkilap dari revolusi AI adalah hambatan yang sering diabaikan: sistem TI yang sudah ketinggalan zaman.
Realitas sering terlihat seperti ini: banyak organisasi masih bergantung pada infrastruktur TI yang dirancang beberapa dekade yang lalu. Yang disebut "sistem warisan" ini tidak hanya sudah ketinggalan zaman secara teknis, tetapi juga tidak secara struktural dan konseptual tidak dirancang untuk persyaratan aplikasi AI modern. Hasilnya adalah area ketegangan di mana potensi AI dibatasi secara besar -besaran oleh batas -batas lanskap TI yang ada.
Cocok untuk:
Mengapa sistem warisan menjadi masalah
Masalah yang timbul dari sistem TI yang sudah ketinggalan zaman dalam pengantar KI bervariasi dan kompleks:
Masalah kompatibilitas
Sistem warisan sering didasarkan pada bahasa pemrograman yang lebih lama (seperti COBOL) dan versi perangkat lunak yang sudah ketinggalan zaman. Teknologi ini sama sekali tidak kompatibel dengan kerangka kerja modern dan perpustakaan yang diperlukan untuk pengembangan dan pengoperasian aplikasi AI. Integrasi AI ke dalam sistem seperti itu seringkali membutuhkan penyesuaian yang kompleks dan mahal.
Silo data dan kurangnya kualitas data
Di banyak organisasi, data tentang berbagai sistem terisolasi (silo data) didistribusikan. Fragmentasi ini tidak hanya membuat akses ke informasi yang relevan, tetapi juga penggabungan dan persiapan data untuk aplikasi AI. Selain itu, data dalam sistem warisan sering ada dalam format yang sudah ketinggalan zaman atau menderita kurangnya kualitas, yang selanjutnya membatasi kegunaannya untuk AI.
Kesulitan integrasi
Integrasi AI ke dalam sistem warisan sering dikaitkan dengan tantangan teknis yang cukup besar. Basis kode yang sudah ketinggalan zaman, kurangnya fleksibilitas dan kurangnya antarmuka (API) membuat komunikasi dan pertukaran data lebih sulit. Dalam banyak kasus, peningkatan luas atau bahkan pertukaran seluruh platform diperlukan untuk memungkinkan integrasi.
Pembatasan kinerja
Aplikasi AI, terutama yang berdasarkan pembelajaran mesin, membutuhkan daya komputasi yang cukup besar. Perangkat keras yang sudah ketinggalan zaman dan kode yang tidak efisien dalam sistem warisan seringkali tidak dapat memenuhi persyaratan ini. Hasilnya adalah waktu respons yang lambat, skalabilitas terbatas dan efektivitas aplikasi AI secara keseluruhan lebih rendah.
Kesenjangan keamanan
Sistem warisan sering tidak memiliki fungsi keamanan modern yang diperlukan untuk melindungi terhadap serangan cyber. Integrasi AI ke dalam sistem tersebut dapat membawa risiko keamanan baru, terutama jika platform AI memerlukan akses ke data sensitif. Selain itu, tidak ada lagi pembaruan keamanan yang disediakan untuk sistem yang lebih lama, yang berarti kelemahan yang diketahui tetap terbuka.
Konsekuensi Nyata: Ketika inisiatif AI berhenti
Dalam praktiknya, tantangan di atas sering mengarah pada fakta bahwa inisiatif AI terhenti atau bahkan gagal. Beberapa contoh:
Kesehatan
Rumah sakit dan fasilitas kesehatan lainnya yang mengandalkan file pasien elektronik yang sudah ketinggalan zaman (jujur) sering mengalami kesulitan menggunakan AI untuk tugas -tugas seperti deteksi penipuan, diagnostik dan perawatan yang dipersonalisasi. Silo data mencegah pandangan holistik data pasien, dan masalah interoperabilitas antara sistem warisan dan alat AI modern merusak perawatan pasien.
Pihak berwajib
Otoritas pemerintah, khususnya yang berkaitan dengan sejumlah besar data dan proses yang kompleks, sering bertarung dengan sistem warisan yang berakar dalam. Sistem ini menghambat implementasi AI untuk tugas -tugas seperti deteksi penipuan pajak, layanan sipil dan manajemen infrastruktur. Proses manual yang disebabkan oleh sistem yang sudah ketinggalan zaman menyebabkan inefisiensi dan keterlambatan dalam penyediaan layanan.
Sektor jasa keuangan
Bank dan lembaga keuangan lainnya semakin banyak menggunakan AI untuk pengakuan penipuan, penilaian risiko, dan produk keuangan yang dipersonalisasi. Namun, sistem TI yang sudah ketinggalan zaman membuatnya sulit untuk mengintegrasikan alat berbasis AI ke dalam sistem pemrosesan transaksi lama. Silo data dan format yang tidak kompatibel mempengaruhi efektivitas AI, dan persyaratan keamanan dan kepatuhan yang tinggi mewakili rintangan tambahan.
Mengapa modernisasi adalah pertarungan yang sulit
Modernisasi sistem TI sering kali merupakan proses yang kompleks dan panjang yang terkait dengan sejumlah tantangan:
Hutang teknis
Selama bertahun -tahun, hutang teknis sering terakumulasi dalam sistem warisan. Ini berarti bahwa solusi yang cepat tetapi tidak selalu bersih telah diimplementasikan untuk memperbaiki masalah jangka pendek. "Hutang" ini membuat pemahaman, modifikasi, dan integrasi AI ke dalam kode secara signifikan.
Pembatasan anggaran
Investasi yang diperlukan untuk peningkatan infrastruktur, pertukaran perangkat lunak, dan pelatihan karyawan bisa menjadi signifikan. Ini adalah tantangan utama, terutama bagi organisasi dengan sumber daya keuangan yang terbatas.
Resistensi terhadap perubahan:
Karyawan yang terbiasa dengan sistem warisan dapat menolak pengenalan AI. Ini dapat dikaitkan dengan takut kehilangan pekerjaan, kurangnya pemahaman atau hanya untuk menghibur dengan proses kerja yang ada.
Kurangnya keahlian AI
Implementasi AI membutuhkan pengetahuan dan keterampilan khusus. Namun, banyak organisasi tidak memiliki pengetahuan internal yang diperlukan dan bergantung pada konsultan eksternal atau penyedia layanan.
Mengatasi kesenjangan: strategi untuk integrasi AI
Terlepas dari tantangan, ada sejumlah solusi teknologi dan pendekatan strategis yang dapat membantu organisasi untuk mengatasi kesenjangan antara sistem warisan dan AI:
Middleware dan API
Middleware dapat bertindak sebagai jembatan antara aplikasi lama dan model AI. API Mengaktifkan pertukaran data antara sistem yang tidak kompatibel tanpa infrastruktur yang mendasarinya untuk sepenuhnya direvisi.
Solusi AI Cloud dan Hybrid
Relokasi beban kerja AI ke server berbasis cloud atau solusi komputasi tepi menawarkan keuntungan dalam hal daya komputasi, skalabilitas, dan fleksibilitas. Model AI hibrida yang menghubungkan sistem warisan dengan infrastruktur AI baru memungkinkan untuk melakukan beban kerja AI yang sensitif secara lokal, sementara yang lain di -outsourcing ke cloud.
Moderasi data
Pembersihan, standardisasi, dan transformasi data sangat penting untuk mengubah data warisan menjadi format yang ramah AI. Pipa ETL (ekstrak, transformasi, beban) dan danau data dapat membantu mengelola data dan mempersiapkan pemrosesan AI.
Dalam fase, implementasi
Pendekatan bertahap untuk integrasi AI, di mana lapisan teknologi diperkenalkan oleh lapisan, meminimalkan gangguan dan memungkinkan organisasi untuk belajar dan beradaptasi dalam proses proses.
AI Gateways
Gateway AI adalah alat khusus yang berfungsi sebagai antarmuka antara aplikasi AI dan sistem warisan. Mereka menyederhanakan proses integrasi dan mempercepat pengantar KI, sedangkan integritas sistem warisan dipertahankan.
Cocok untuk:
Harga Antik: Konsekuensi Ekonomi dari Pengabaian AI
Pengabaian pengantar KI karena sistem TI yang sudah ketinggalan zaman memiliki konsekuensi ekonomi yang signifikan:
Peningkatan biaya operasi
Pemeliharaan sistem warisan seringkali mahal dan tidak efisien. Pengetahuan khusus, sering kali henti dan perbaikan terus menerus meningkatkan biaya.
Hilangnya produktivitas
Sistem warisan yang lambat dan tidak dapat diandalkan menyebabkan downkime dan kehilangan produktivitas di antara karyawan. Ketidakefisienan juga muncul dari data silo dan kurangnya integrasi tanpa batas dengan alat modern.
Kerugian kompetitif
Organisasi yang AI tidak dapat menggunakan risiko berada di belakang pesaing mereka. Mereka kehilangan peluang untuk inovasi, sumber pendapatan baru dan pengalaman pelanggan yang lebih baik.
Peningkatan risiko keamanan
Sistem TI yang sudah ketinggalan zaman lebih rentan terhadap serangan cyber dan pelanggaran kepatuhan. Ini dapat menyebabkan hukuman, denda dan kerusakan reputasi tinggi.
Katalis untuk Perubahan: Program dan Pendanaan Negara
Untuk mempromosikan transformasi digital dan pengantar KI, pemerintah telah meluncurkan sejumlah program dan pendanaan di seluruh dunia.
Jerman
Strategi Digital Pemerintah Federal 2025 menekankan pengembangan keterampilan digital, AI dan modernisasi layanan publik. Inisiatif spesifik seperti "sekolah pakta digital" dan strategi AI Jerman dilengkapi dengan cara yang signifikan.
Uni Eropa
Program "Digital Europe" (Digital) bertujuan untuk membentuk transformasi digital masyarakat dan bisnis Eropa, termasuk pembiayaan AI, superkomputer dan keamanan siber. Strategi AI dari UE dan AI Act (AI Act) adalah inisiatif penting lainnya.
Strategi Global: Pandangan Komparatif pada Pendekatan Internasional
Pendekatan untuk pengenalan AI dan modernisasi sistem TI yang sudah ketinggalan zaman sangat bervariasi antara negara -negara. Beberapa negara lebih mengandalkan intervensi pemerintah, sementara yang lain lebih suka pendekatan yang lebih berorientasi pasar. Tingkat adopsi AI juga sangat bervariasi, dengan beberapa negara (mis. Cina, Amerika Serikat dan Israel) memainkan peran perintis.
Labirin Kepatuhan: Pengaruh Peraturan Keamanan dan Perlindungan Data
Peraturan keamanan dan perlindungan data seperti GDPR dan HIPAA memainkan peran penting dalam desain pengantar KI. Anda memastikan bahwa data pribadi dilindungi dan aplikasi AI digunakan secara etis dan bertanggung jawab. Namun, kepatuhan terhadap ketentuan ini juga dapat membawa tantangan, terutama untuk aplikasi intensif data.
Rekomendasi untuk pengantar AI yang sukses
Untuk mengatasi tantangan sistem TI yang sudah ketinggalan zaman saat memperkenalkan AI, rekomendasi berikut harus diamati:
Untuk perusahaan dan otoritas
- Lakukan penilaian menyeluruh dari infrastruktur TI yang ada.
- Mengembangkan strategi modernisasi TI yang luas.
- Memprioritaskan moderasi data.
- Pertimbangkan solusi hibrida dan berbasis cloud.
- Pastikan langkah -langkah keamanan yang kuat dan kepatuhan terhadap peraturan perlindungan data yang relevan.
- Investasikan dalam pelatihan dan program pendidikan lebih lanjut.
- Ikuti pendekatan bertahap untuk integrasi AI.
- Gunakan gateway Middleware, API dan AI.
Untuk keputusan politik -
- Mendukung dan memperluas program pendanaan untuk modernisasi TI dan Pendahuluan AI.
- Promosikan kerja sama internasional dan pertukaran praktik terbaik.
- Kembangkan kerangka peraturan yang jelas dan mudah beradaptasi.
- Mempromosikan kemitraan publik-swasta.
- Investasikan inisiatif untuk mempromosikan kompetensi digital dan keterampilan AI.
Modernisasi infrastruktur TI adalah langkah penting untuk melepaskan potensi transformatif AI dan untuk secara optimal menggunakan peluang era digital. Ini adalah satu -satunya cara untuk mendapatkan perusahaan dan otoritas daya saing mereka, meningkatkan proses mereka dan menawarkan nilai tambah kepada warga dan pelanggan mereka.
Cocok untuk:
- Pertanyaan yang Sering Diajukan, Ini Jawabannya: Kecerdasan Buatan di Perusahaan – Pengembangan In-house atau Solusi Siap Pakai? | Strategi AI
- Kecerdasan buatan: Menjadikan kotak hitam AI dapat dimengerti, dipahami, dan dijelaskan dengan AI yang Dapat Dijelaskan (XAI), peta panas, model pengganti, atau solusi lainnya
Mitra pemasaran global dan pengembangan bisnis Anda
☑️ Bahasa bisnis kami adalah Inggris atau Jerman
☑️ BARU: Korespondensi dalam bahasa nasional Anda!
Konrad Wolfenstein
Saya akan dengan senang hati melayani Anda dan tim saya sebagai penasihat pribadi.
Anda dapat menghubungi saya dengan mengisi formulir kontak atau cukup hubungi saya di +49 89 89 674 804 (Munich) . Alamat email saya adalah: wolfenstein ∂ xpert.digital
Saya menantikan proyek bersama kita.
