Pubblicato il: 30 marzo 2025 / AGGIORNAMENTO DA: 30 marzo 2025 - Autore: Konrad Wolfenstein
Sistemi IT obsoleti: un ostacolo sulla strada per l'intelligenza artificiale-Picture: xpert.digital
L'intelligenza artificiale incontra i vecchi sistemi IT: come le aziende si fermano
Rivoluzione dell'IA disabile? La sfida attraverso le vecchie strutture IT
Il rapido sviluppo dell'intelligenza artificiale (AI) promette enormi vantaggi in tutto il mondo. Dall'automazione di processi complessi al miglioramento della decisione alla creazione di modelli di business completamente nuovi: le possibilità sembrano essere illimitate. Ma dietro la facciata lucida della rivoluzione dell'IA c'è un ostacolo spesso trascurato: i sistemi IT obsoleti.
La realtà sembra spesso questo: molte organizzazioni dipendono ancora dalle infrastrutture IT progettate decenni fa. Questi cosiddetti "sistemi legacy" non sono solo tecnicamente obsoleti, ma anche strutturalmente e concettualmente non progettati per i requisiti delle moderne applicazioni di AI. Il risultato è un'area di tensione in cui il potenziale dell'IA è massicciamente limitato dai limiti del paesaggio IT esistente.
Adatto a:
Perché i sistemi legacy sono un problema
I problemi che derivano dai sistemi IT obsoleti nell'introduzione KI sono vari e complessi:
Problemi di compatibilità
I sistemi legacy si basano spesso su linguaggi di programmazione più vecchi (come COBOL) e versioni software obsolete. Queste tecnologie non sono semplicemente compatibili con i moderni framework e librerie necessari per lo sviluppo e il funzionamento delle applicazioni di intelligenza artificiale. L'integrazione dell'intelligenza artificiale in tali sistemi richiede spesso aggiustamenti complessi e costosi.
Silos di dati e mancanza di qualità dei dati
In molte organizzazioni, sono distribuiti dati su vari sistemi isolati (silos di dati). Questa frammentazione non solo rende l'accesso a informazioni pertinenti, ma anche la fusione e la preparazione dei dati per le applicazioni AI. Inoltre, i dati nei sistemi legacy esistono spesso in formati obsoleti o soffrono di una mancanza di qualità, che limita ulteriormente la loro usabilità per l'IA.
Difficoltà di integrazione
L'integrazione dell'intelligenza artificiale nei sistemi legacy è spesso associata a notevoli sfide tecniche. Le basi di codice obsolete, la mancanza di flessibilità e la mancanza di interfacce (API) rendono più difficili la comunicazione e lo scambio di dati. In molti casi sono necessari estesi aggiornamenti o persino lo scambio di intere piattaforme per consentire l'integrazione.
Restrizioni alle prestazioni
Le applicazioni AI, in particolare quelle basate sull'apprendimento automatico, richiedono una notevole potenza di calcolo. L'hardware obsoleto e il codice inefficiente nei sistemi legacy spesso non possono soddisfare questi requisiti. Il risultato sono tempi di risposta lenti, scalabilità limitata e una minore efficacia complessiva delle applicazioni AI.
Lava di sicurezza
I sistemi legacy spesso non dispongono di moderne funzioni di sicurezza che sono necessarie per proteggere dagli attacchi informatici. L'integrazione dell'intelligenza artificiale in tali sistemi può portare nuovi rischi per la sicurezza, soprattutto se le piattaforme di intelligenza artificiale hanno bisogno di accedere a dati sensibili. Inoltre, non sono forniti più aggiornamenti di sicurezza per i sistemi più vecchi, il che significa che i punti deboli noti rimangono aperti.
Conseguenze reali: quando le iniziative AI si fermano
In pratica, le sfide di cui sopra spesso portano al fatto che le iniziative di intelligenza artificiale si fermano o addirittura falliscono. Alcuni esempi:
Assistenza sanitaria
Gli ospedali e altre strutture sanitarie che si basano su file di pazienti elettronici obsoleti (onesti) spesso hanno difficoltà a utilizzare l'intelligenza artificiale per attività come il rilevamento delle frodi, la diagnostica e i trattamenti personalizzati. I silos di dati impediscono una visione olistica dei dati dei pazienti e i problemi di interoperabilità tra i sistemi legacy e gli strumenti di intelligenza artificiale moderni compromettono la cura dei pazienti.
Autorità
Le autorità governative, in particolare quelle che hanno a che fare con grandi quantità di dati e processi complessi, spesso combattono con sistemi legacy profondi. Questi sistemi ostacolano l'implementazione di AI per compiti come il rilevamento delle frodi fiscali, i servizi civili e la gestione delle infrastrutture. I processi manuali causati da sistemi obsoleti portano a inefficienze e ritardi nella fornitura di servizi.
Settore dei servizi finanziari
Le banche e altre istituzioni finanziarie utilizzano sempre più l'IA per il riconoscimento delle frodi, la valutazione del rischio e i prodotti finanziari personalizzati. Tuttavia, i sistemi IT obsoleti rendono difficile integrare strumenti basati sull'intelligenza artificiale nei sistemi di elaborazione delle transazioni legacy. I silos di dati e i formati incompatibili influenzano l'efficacia dell'IA e i requisiti di alta sicurezza e conformità rappresentano ostacoli aggiuntivi.
Perché la modernizzazione è una lotta difficile
La modernizzazione dei sistemi IT è spesso un processo complesso e lungo che è associato a una serie di sfide:
Debito tecnico
Nel corso degli anni, i debiti tecnici si sono spesso accumulati nei sistemi legacy. Ciò significa che sono state implementate soluzioni rapide ma non necessariamente pulite per risolvere problemi a breve termine. Questi "debiti" rendono notevolmente comprensione la comprensione, la modifica e l'integrazione dell'IA nel codice.
Restrizioni di bilancio
Gli investimenti necessari per gli aggiornamenti delle infrastrutture, lo scambio di software e la formazione dei dipendenti possono essere significativi. Questa è una grande sfida, in particolare per le organizzazioni con risorse finanziarie limitate.
Resistenza ai cambiamenti:
I dipendenti che sono abituati ai sistemi legacy possono resistere all'introduzione dell'IA. Ciò può essere attribuito alla paura della perdita di lavoro, alla mancanza di comprensione o semplicemente al conforto con i processi di lavoro esistenti.
Mancanza di competenza AI
L'implementazione dell'IA richiede conoscenze e competenze specializzate. Tuttavia, molte organizzazioni non hanno il know-how interno necessario e dipendono da consulenti esterni o fornitori di servizi.
Superare il divario: strategie per l'integrazione dell'IA
Nonostante le sfide, ci sono una serie di soluzioni tecnologiche e approcci strategici che possono aiutare le organizzazioni a superare il divario tra sistemi legacy e AI:
Middleware e API
Il middleware può fungere da ponte tra applicazioni legacy e modelli di intelligenza artificiale. Le API consentono lo scambio di dati tra sistemi incompatibili senza che l'infrastruttura sottostante sia completamente rivista.
Soluzioni di AI cloud e ibride
Il trasferimento di carichi di lavoro di intelligenza artificiale su server basati su cloud o soluzioni di calcolo dei bordi offre vantaggi in termini di potenza di calcolo, scalabilità e flessibilità. I modelli Ibridi AI che collegano i sistemi legacy con la nuova infrastruttura di intelligenza artificiale consentono di eseguire carichi di lavoro sensibili AI a livello locale, mentre altri sono esternalizzati al cloud.
Moderazione dei dati
La pulizia, la standardizzazione e la trasformazione dei dati sono fondamentali per convertire i dati legacy in formati amichevoli agli AI. Le condotte ETL (estratto, trasforma, caricamento) e laghi di dati possono aiutare a gestire i dati e prepararsi per l'elaborazione dell'intelligenza artificiale.
In fasi, implementazione
Un approccio graduale per l'integrazione dell'intelligenza artificiale, in cui il livello tecnologico viene introdotto per livello, minimizza i disturbi e consente alle organizzazioni di apprendere e adattarsi nel corso del processo.
AI Gateways
I gateway AI sono strumenti specializzati che fungono da interfaccia tra applicazioni AI e sistemi legacy. Semplificano il processo di integrazione e accelerano l'introduzione KI, mentre l'integrità dei sistemi legacy è preservata.
Adatto a:
Il prezzo dell'antico: conseguenze economiche dell'abbandono dell'IA
La negligenza dell'introduzione KI dovuta a sistemi IT obsoleti ha conseguenze economiche significative:
Aumento dei costi operativi
La manutenzione dei sistemi legacy è spesso costosa e inefficiente. Conoscenza specializzata, tempi di inattività frequenti e riparazioni continue aumentano i costi.
Perdita di produttività
I sistemi legacy lenti e inaffidabili portano a tempi di inattività e perdita di produttività tra i dipendenti. Le inefficienze derivano anche dai silos di dati e dalla mancanza di integrazione senza soluzione di continuità con strumenti moderni.
Svantaggio competitivo
Le organizzazioni che l'IA non possono usare corrono il rischio di cadere dietro i loro concorrenti. Mancano opportunità di innovazione, nuove fonti di reddito e migliori esperienze dei clienti.
Aumento dei rischi per la sicurezza
I sistemi IT obsoleti sono più suscettibili agli attacchi informatici e alle violazioni della conformità. Ciò può portare a punizioni, multe elevate e danni alla reputazione.
Catalizzatori per il cambiamento: programmi statali e finanziamenti
Al fine di promuovere la trasformazione digitale e l'introduzione del KI, i governi hanno lanciato una serie di programmi e finanziamenti in tutto il mondo.
Germania
La strategia digitale del governo federale 2025 sottolinea lo sviluppo delle competenze digitali, l'IA e la modernizzazione dei servizi pubblici. Iniziative specifiche come la "scuola di patto digitale" e la strategia AI della Germania sono dotate di mezzi significativi.
Unione Europea
Il programma "Digital Europe" (digitale) mira a modellare la trasformazione digitale della società e degli affari europei, incluso il finanziamento di AI, supercomputer e sicurezza informatica. La strategia AI dell'UE e dell'IA Act (AI Act) sono altre importanti iniziative.
Strategie globali: uno sguardo comparativo agli approcci internazionali
Gli approcci per l'introduzione dell'IA e la modernizzazione dei sistemi IT obsoleti variano notevolmente tra i paesi. Alcuni paesi si affidano maggiormente agli interventi del governo, mentre altri preferiscono un approccio più orientato al mercato. Anche i tassi di adozione dell'IA variano fortemente, con alcuni paesi (ad esempio Cina, Stati Uniti e Israele) che svolgono un ruolo pionieristico.
In conformità labirinto: l'influenza delle norme sulla sicurezza e sulla protezione dei dati
Le norme sulla sicurezza e sulla protezione dei dati come GDPR e HIPAA svolgono un ruolo cruciale nella progettazione dell'introduzione del KI. Si assicura che i dati personali siano protetti e che le applicazioni di intelligenza artificiale siano utilizzate in modo etico e responsabile. Tuttavia, il rispetto di queste disposizioni può anche portare sfide, in particolare per le applicazioni intensive di dati.
Raccomandazioni per un'introduzione di intelligenza artificiale di successo
Al fine di superare le sfide dei sistemi IT obsoleti durante l'introduzione dell'IA, devono essere osservate le seguenti raccomandazioni:
Per aziende e autorità
- Eseguire una valutazione approfondita dell'infrastruttura IT esistente.
- Sviluppare ampie strategie di modernizzazione IT.
- Dai la priorità alla moderazione dei dati.
- Considera soluzioni ibride e basate su cloud.
- Garantire solide misure di sicurezza e conformità alle relative normative sulla protezione dei dati.
- Investire in programmi di formazione e istruzione superiore.
- Seguire un approccio graduale all'integrazione dell'IA.
- Usa i gateway di middleware, API e AI.
Per decisioni politiche -domini
- Supportare ed espandere i programmi di finanziamento per la modernizzazione IT e l'introduzione dell'intelligenza artificiale.
- Promuovere la cooperazione internazionale e lo scambio di migliori pratiche.
- Sviluppare un quadro normativo chiaro e adattabile.
- Promuovere partenariati pubblici-privati.
- Investi iniziative per promuovere competenze digitali e competenze di intelligenza artificiale.
La modernizzazione dell'infrastruttura IT è il passo cruciale per rilasciare il potenziale trasformativo dell'IA e per utilizzare in modo ottimale le opportunità dell'era digitale. Questo è l'unico modo per convincere le aziende e le autorità la loro competitività, migliorare i loro processi e offrire ai loro cittadini e ai clienti hanno aggiunto valore.
Adatto a:
- Domanda frequente, ecco la risposta: Intelligenza artificiale in azienda: sviluppo interno o soluzione già pronta? | Strategia dell'intelligenza artificiale
- Intelligenza artificiale: rendere comprensibile, comprensibile e spiegabile la scatola nera dell'intelligenza artificiale con Explainable AI (XAI), mappe di calore, modelli surrogati o altre soluzioni
Il tuo partner globale per il marketing e lo sviluppo aziendale
☑️ La nostra lingua commerciale è l'inglese o il tedesco
☑️ NOVITÀ: corrispondenza nella tua lingua nazionale!
Konrad Wolfenstein
Sarei felice di servire te e il mio team come consulente personale.
Potete contattarmi compilando il modulo di contatto o semplicemente chiamandomi al numero +49 89 89 674 804 (Monaco) . Il mio indirizzo email è: wolfenstein ∂ xpert.digital
Non vedo l'ora di iniziare il nostro progetto comune.
