公開：2025年3月30日 /更新：2025年3月30日 - 著者： Konrad Wolfenstein
時代遅れのITシステム：人工知能に向かう途中のつまずきのブロック：xpert.digital
人工知能は古いITシステムを満たしています：企業がどのように失速しますか
AI障害者の革命？古いIT構造による課題
人工知能（AI）の急速な発展は、世界中の大きな利点を約束しています。複雑なプロセスの自動化から、意思決定の改善 - 完全に新しいビジネスモデルの作成まで - 可能性は無限のようです。しかし、AI革命の光沢のあるファサードの背後には、しばしば見落とされがちな障害があります。時代遅れのITシステムです。
現実はしばしばこのように見えます。多くの組織は、数十年前に設計されたITインフラストラクチャにまだ依存しています。これらのいわゆる「レガシーシステム」は、技術的に時代遅れであるだけでなく、最新のAIアプリケーションの要件のために構造的および概念的にも設計されていません。その結果、AIの可能性が既存のITランドスケープの限界によって大幅に制限される緊張の領域があります。
に適し：
レガシーシステムが問題である理由
KIはじめに時代遅れのITシステムから生じる問題はさまざまで複雑です。
互換性の問題
レガシーシステムは、多くの場合、古いプログラミング言語（COBOLなど）および時代遅れのソフトウェアバージョンに基づいています。これらのテクノロジーは、AIアプリケーションの開発と運用に必要な最新のフレームワークとライブラリと単に互換性がありません。このようなシステムにAIを統合するには、多くの場合、複雑で費用のかかる調整が必要です。
データサイロとデータ品質の不足
多くの組織では、さまざまな断熱システム（データサイロ）に関するデータが分散されています。この断片化は、関連情報にアクセスするだけでなく、AIアプリケーションのデータのマージと準備も行うことになります。さらに、レガシーシステムのデータは、多くの場合、時代遅れの形式で存在するか、品質の欠如に苦しんでいるため、AIの使いやすさがさらに制限されます。
統合の難しさ
AIのレガシーシステムへの統合は、多くの場合、かなりの技術的課題に関連付けられています。時代遅れのコードベース、柔軟性の欠如、インターフェイスの欠如（API）により、通信とデータ交換がより困難になります。多くの場合、統合を有効にするには、プラットフォーム全体の広範なアップグレードまたは交換さえ必要です。
パフォーマンス制限
AIアプリケーション、特に機械学習に基づくアプリケーションには、かなりのコンピューティングパワーが必要です。レガシーシステムの時代遅れのハードウェアと非効率的なコードは、多くの場合、これらの要件を満たすことができません。その結果、応答時間が遅く、スケーラビリティが制限され、AIアプリケーションの全体的な効果が低くなります。
セキュリティギャップ
レガシーシステムには、サイバー攻撃から保護するために必要な最新のセキュリティ機能がないことがよくあります。このようなシステムにAIを統合すると、特にAIプラットフォームが機密データへのアクセスが必要な場合、新しいセキュリティリスクが発生する可能性があります。さらに、古いシステムにはセキュリティの更新は提供されていません。つまり、既知の弱点は開いたままです。
本当の結果：AIイニシアチブが失速するとき
実際には、上記の課題はしばしば、AIイニシアチブが失速するか失敗するという事実につながります。いくつかの例：
健康管理
時代遅れの電子患者ファイル（正直）に依存する病院やその他の医療施設は、詐欺検出、診断、パーソナライズされた治療などのタスクにAIを使用するのが難しいことがよくあります。データサイロは、患者データの全体的な見解を妨げ、レガシーシステムと最新のAIツールの間の相互運用性の問題は患者ケアを損ないます。
当局
政府当局、特に大量のデータや複雑なプロセスに関係する政府当局は、しばしば深い根付いたレガシーシステムと戦うことができます。これらのシステムは、納税詐欺検出、公務員、インフラ管理などのタスクに対するAIの実装を妨げています。時代遅れのシステムによって引き起こされる手動プロセスは、サービスの提供における非効率性と遅延につながります。
金融サービスセクター
銀行やその他の金融機関は、詐欺認識、リスク評価、およびパーソナライズされた金融商品のためにAIをますます使用しています。ただし、時代遅れのITシステムにより、AIベースのツールをレガシートランザクション処理システムに統合することが困難になります。データサイロと互換性のない形式はAIの有効性に影響し、セキュリティとコンプライアンスの高い要件は追加のハードルを表しています。
近代化が難しい戦いである理由
ITシステムの近代化は、多くの場合、複雑で長いプロセスであり、多くの課題に関連付けられています。
技術的な負債
長年にわたり、技術的債務はしばしばレガシーシステムに蓄積されてきました。これは、短期的な問題を修正するために、迅速ではあるが必ずしもクリーンなソリューションが実装されていることを意味します。これらの「債務」は、AIのコードへの統合の理解、修正、統合を大幅にします。
予算制限
インフラストラクチャのアップグレード、ソフトウェア交換、従業員のトレーニングに必要な投資は重要です。これは、特に財源が限られている組織にとって、大きな課題です。
変更に対する抵抗：
レガシーシステムに慣れている従業員は、AIの導入に抵抗できます。これは、失業の恐怖、理解不足、または単に既存の作業プロセスを慰めることに起因する可能性があります。
AIの専門知識の欠如
AIの実装には、専門的な知識とスキルが必要です。ただし、多くの組織には必要な内部ノウハウがなく、外部コンサルタントまたはサービスプロバイダーに依存しています。
ギャップの克服：AI統合の戦略
課題にもかかわらず、組織がレガシーシステムとAIのギャップを克服するのに役立つ多くの技術的ソリューションと戦略的アプローチがあります。
ミドルウェアとAPI
ミドルウェアは、レガシーアプリケーションとAIモデルの間のブリッジとして機能します。 APIは、基礎となるインフラストラクチャが完全に改訂されていない互換性のないシステム間のデータ交換を可能にします。
クラウドおよびハイブリッドAIソリューション
AIワークロードのクラウドベースのサーバーまたはエッジコンピューティングソリューションへの移転は、コンピューティングパワー、スケーラビリティ、柔軟性の点で利点を提供します。レガシーシステムを新しいAIインフラストラクチャと結びつけるハイブリッドAIモデルにより、機密性の高いAIワークロードをローカルで実行できますが、他の人はクラウドに外部委託されます。
データモデレート
データのクリーニング、標準化、および変換は、レガシーデータをAIに優しい形式に変換するために重要です。 ETLパイプライン（抽出、変換、負荷）およびデータレイクは、データを管理し、AI処理の準備に役立ちます。
フェーズでは、実装
テクノロジーレイヤーがレイヤーによって導入されるAI統合の段階的なアプローチは、障害を最小限に抑え、組織がプロセスの過程で学び、適応できるようにします。
AIゲートウェイ
AIゲートウェイは、AIアプリケーションとレガシーシステムの間のインターフェイスとして機能する特殊なツールです。レガシーシステムの整合性は保存されている間、統合プロセスを簡素化し、KIの導入を加速します。
に適し：
アンティークの価格：AIの怠慢の経済的結果
時代遅れのITシステムによるKIの導入の怠慢には、経済的に重大な結果があります。
運用コストの増加
レガシーシステムのメンテナンスは、多くの場合、高価で非効率的です。専門的な知識、頻繁なダウンタイム、継続的な修理がコストを引き上げます。
生産性の低下
遅くて信頼できないレガシーシステムは、従業員のダウンタイムと生産性の低下につながります。非効率性は、データサイロや最新のツールとのシームレスな統合の欠如からも発生します。
競争上の欠点
AIが使用できない組織は、競合他社に遅れをとるリスクを冒しています。彼らは、イノベーションの機会、新しい収入源、顧客体験の改善を逃しています。
セキュリティリスクの増加
時代遅れのITシステムは、サイバー攻撃やコンプライアンス違反の影響を受けやすくなっています。これは、罰、罰金、評判の損害につながる可能性があります。
変化のための触媒：州のプログラムと資金提供
デジタルトランスフォーメーションとKIの紹介を促進するために、政府は世界中で多くのプログラムと資金を開始しました。
ドイツ
連邦政府のデジタル戦略2025は、デジタルスキル、AI、および公共サービスの近代化の開発を強調しています。 「デジタル協定学校」やドイツのAI戦略などの特定のイニシアチブには、重要な手段が装備されています。
欧州連合
「デジタルヨーロッパ」プログラム（デジタル）は、AIの資金調達、スーパーコンピューティング、サイバーセキュリティなど、欧州社会とビジネスのデジタル変革を形作ることを目的としています。 EUおよびAI法（AI法）のAI戦略は、他の重要なイニシアチブです。
グローバル戦略：国際的なアプローチの比較見方
AIの導入と時代遅れのITシステムの近代化のアプローチは、国によって大きく異なります。一部の国は政府の介入にもっと依存していますが、他の国ではより市場指向のアプローチを好む国もあります。 AIの採用率も大きく異なり、一部の国（中国、米国、イスラエルなど）が先駆的な役割を果たしています。
コンプライアンスラビリンス：セキュリティおよびデータ保護規制の影響
GDPRやHIPAAなどのセキュリティおよびデータ保護規制は、KIの導入の設計において重要な役割を果たします。個人データが保護され、AIアプリケーションが倫理的および責任を持って使用されるようにします。ただし、これらの規定の順守は、特にデータ集約型アプリケーションに課題をもたらす可能性があります。
AIはじめに成功するための推奨事項
AIを導入する際に時代遅れのITシステムの課題を克服するには、次の推奨事項を観察する必要があります。
企業や当局向け
- 既存のITインフラストラクチャの徹底的な評価を実行します。
- 広範なIT近代化戦略を開発します。
- データモデレートに優先順位を付けます。
- ハイブリッドおよびクラウドベースのソリューションを検討してください。
- 堅牢なセキュリティ対策と関連するデータ保護規制のコンプライアンスを確保します。
- トレーニングとさらなる教育プログラムに投資します。
- AI統合への段階的なアプローチに従ってください。
- ミドルウェア、API、AIゲートウェイを使用します。
政治的決定のために - メーカー
- IT近代化とAIの紹介のための資金調達プログラムをサポートおよび拡大します。
- 国際協力とベストプラクティスの交換を促進します。
- 明確で適応可能な規制の枠組みを開発します。
- 官民パートナーシップを促進します。
- デジタル能力とAIスキルを促進するためのイニシアチブを投資します。
ITインフラストラクチャの近代化は、AIの変革の可能性を解放し、デジタル時代の機会を最適に使用するための重要なステップです。これは、企業や当局に競争力を獲得し、プロセスを改善し、市民と顧客に価値のある価値を提供する唯一の方法です。
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