출판 : 2025 년 3 월 30 일 / 업데이트 : 2025 년 3 월 30 일 - 저자 : Konrad Wolfenstein
구식 IT 시스템 : 인공 지능-픽처로가는 길에 걸려 넘어지는 블록 : Xpert.Digital
인공 지능은 기존 IT 시스템을 충족합니다. 회사가 중단되는 방법
AI의 혁명이 장애가 있습니까? 오래된 IT 구조를 통한 도전
인공 지능 (AI)의 빠른 발전은 전 세계적으로 엄청난 이점을 약속합니다. 복잡한 프로세스의 자동화에서 의사 결정 개선 - 완전히 새로운 비즈니스 모델 생성에 이르기까지 가능성은 무한한 것으로 보입니다. 그러나 AI 혁명의 반짝이는 외관 뒤에는 종종 간과 된 장애물이 있습니다 : 구식 IT 시스템.
현실은 종종 다음과 같이 보입니다. 많은 조직이 여전히 수십 년 전에 설계된 IT 인프라에 의존하고 있습니다. 이러한 소위 "레거시 시스템"은 기술적으로 구식뿐만 아니라 현대 AI 애플리케이션의 요구 사항을 위해 구조적으로나 개념적으로 설계되지 않았습니다. 결과는 기존 IT 풍경의 한계에 의해 AI의 잠재력이 대규모로 제한되는 긴장 영역입니다.
적합:
레거시 시스템이 문제인 이유
KI 소개의 오래된 IT 시스템에서 발생하는 문제는 다양하고 복잡합니다.
호환성 문제
레거시 시스템은 종종 구형 프로그래밍 언어 (예 : COBOL) 및 구식 소프트웨어 버전을 기반으로합니다. 이러한 기술은 AI 응용 프로그램의 개발 및 운영에 필요한 최신 프레임 워크 및 라이브러리와 호환되지 않습니다. AI를 이러한 시스템에 통합하려면 종종 복잡하고 비용이 많이 드는 조정이 필요합니다.
데이터 사일로 및 데이터 품질 부족
많은 조직에서 다양한 절연 시스템 (데이터 사일로)에 대한 데이터가 배포됩니다. 이 단편화는 관련 정보에 액세스 할뿐만 아니라 AI 애플리케이션에 대한 데이터의 병합 및 준비도 만듭니다. 또한 레거시 시스템의 데이터는 종종 구식 형식으로 존재하거나 품질 부족으로 어려움을 겪으므로 AI에 대한 유용성을 더욱 제한합니다.
통합의 어려움
AI를 레거시 시스템에 통합하는 것은 종종 상당한 기술적 과제와 관련이 있습니다. 구식 코드베이스, 유연성 부족 및 인터페이스 부족 (API)은 통신 및 데이터 교환을 더욱 어렵게 만듭니다. 대부분의 경우 통합을 가능하게하려면 광범위한 업그레이드 또는 전체 플랫폼 교환이 필요합니다.
성능 제한
AI 응용 프로그램, 특히 기계 학습을 기반으로하는 응용 프로그램에는 상당한 컴퓨팅 성능이 필요합니다. 레거시 시스템의 구식 하드웨어 및 비효율적 인 코드는 종종 이러한 요구 사항을 충족 할 수 없습니다. 결과는 응답 시간이 느려서 확장 성이 제한적이며 AI 응용 프로그램의 전체 효과가 낮습니다.
보안 격차
레거시 시스템에는 종종 사이버 공격으로부터 보호하는 데 필요한 최신 보안 기능이 없습니다. AI를 이러한 시스템에 통합하면 특히 AI 플랫폼이 민감한 데이터에 액세스 해야하는 경우 새로운 보안 위험을 가져올 수 있습니다. 또한 이전 시스템에는 더 이상 보안 업데이트가 제공되지 않으므로 알려진 약점은 계속 열려 있습니다.
실제 결과 : AI 이니셔티브가 멈출 때
실제로, 위의 도전은 종종 AI 이니셔티브가 정지되거나 실패한다는 사실로 이어집니다. 몇 가지 예 :
보건 의료
구식 전자 환자 파일 (정직)에 의존하는 병원 및 기타 건강 시설은 종종 사기 탐지, 진단 및 개인 치료와 같은 작업에 AI를 사용하는 데 어려움이 있습니다. 데이터 사일로는 환자 데이터에 대한 전체적인 관점을 방지하고 레거시 시스템과 최신 AI 도구 간의 상호 운용성 문제는 환자 치료를 손상시킵니다.
당국
정부 당국, 특히 많은 양의 데이터 및 복잡한 프로세스와 관련이있는 정부 당국은 종종 뿌리 깊은 레거시 시스템과 싸우고 있습니다. 이 시스템은 세금 사기 탐지, 공무원 및 인프라 관리와 같은 작업에 대한 AI의 구현을 방해합니다. 구식 시스템으로 인한 수동 프로세스는 서비스 제공의 비 효율성과 지연으로 이어집니다.
금융 서비스 부문
은행 및 기타 금융 기관은 사기 인식, 위험 평가 및 개인화 된 금융 상품을 위해 AI를 점점 더 많이 사용하고 있습니다. 그러나 오래된 IT 시스템을 사용하면 AI 기반 도구를 레거시 트랜잭션 처리 시스템에 통합하기가 어렵습니다. 데이터 사일로 및 호환 형식은 AI의 효과에 영향을 미치며 높은 보안 및 규정 준수 요구 사항은 추가 장애물을 나타냅니다.
현대화가 어려운 싸움 인 이유
IT 시스템의 현대화는 종종 여러 가지 과제와 관련된 복잡하고 긴 프로세스입니다.
기술 부채
수년에 걸쳐 기술 부채는 종종 레거시 시스템에 축적되었습니다. 이는 단기 문제를 해결하기 위해 빠르고 반드시 깨끗한 솔루션이 구현되었음을 의미합니다. 이러한 "부채"는 AI를 코드에 상당히 이해, 수정 및 통합으로 만듭니다.
예산 제한
인프라 업그레이드, 소프트웨어 교환 및 직원 교육에 필요한 투자는 중요 할 수 있습니다. 이는 특히 재정 자원이 제한된 조직의 주요 과제입니다.
변화에 대한 저항 :
레거시 시스템에 익숙한 직원은 AI의 도입에 저항 할 수 있습니다. 이것은 직업 상실에 대한 두려움, 이해 부족 또는 기존 작업 프로세스에 대한 단순히 편안함에 기인 할 수 있습니다.
AI 전문 지식 부족
AI의 구현에는 전문 지식과 기술이 필요합니다. 그러나 많은 조직에는 필요한 내부 노하우가 없으며 외부 컨설턴트 또는 서비스 제공 업체에 의존합니다.
격차를 극복 : AI 통합을위한 전략
도전에도 불구하고, 조직이 레거시 시스템과 AI의 격차를 극복하는 데 도움이되는 많은 기술 솔루션과 전략적 접근법이 있습니다.
미들웨어 및 API
미들웨어는 레거시 애플리케이션과 AI 모델 사이의 브리지 역할을 할 수 있습니다. API는 기본 인프라없이 호환되지 않는 시스템 간의 데이터 교환을 가능하게합니다.
클라우드 및 하이브리드 AI 솔루션
AI 워크로드를 클라우드 기반 서버 또는 Edge Computing Solutions로 이전하면 컴퓨팅 성능, 확장 성 및 유연성 측면에서 이점을 제공합니다. 레거시 시스템을 새로운 AI 인프라와 연결하는 하이브리드 AI 모델은 민감한 AI 워크로드를 로컬에서 수행하는 반면 다른 사람들은 클라우드에 아웃소싱 할 수 있습니다.
데이터 조정
레거시 데이터를 AI 친화적 인 형식으로 변환하는 데 데이터의 청소, 표준화 및 변환이 중요합니다. ETL 파이프 라인 (추출, 변환,로드) 및 데이터 호수는 데이터를 관리하고 AI 처리를 준비하는 데 도움이 될 수 있습니다.
단계에서, 구현
기술 계층이 계층에 의해 도입되는 AI 통합에 대한 점진적인 접근 방식은 장애를 최소화하며 조직이 프로세스 과정에서 배우고 적응할 수있게합니다.
AI 게이트웨이
AI 게이트웨이는 AI 애플리케이션과 레거시 시스템 간의 인터페이스 역할을하는 특수 도구입니다. 레거시 시스템의 무결성이 보존되는 반면 통합 프로세스를 단순화하고 KI 소개를 가속화합니다.
적합:
골동품의 가격 : AI 방치의 경제적 결과
구식 IT 시스템으로 인한 KI 소개를 무시하는 것은 중대한 경제적 결과를 초래합니다.
운영 비용 증가
레거시 시스템의 유지 보수는 종종 비싸고 비효율적입니다. 전문 지식, 빈번한 가동 중지 시간 및 지속적인 수리는 비용을 증가시킵니다.
생산성 상실
느리고 신뢰할 수없는 레거시 시스템은 직원들 사이의 다운 타임과 생산성 상실로 이어집니다. 비효율은 또한 데이터 사일로와 최신 도구와의 원활한 통합 부족으로 인해 발생합니다.
경쟁력있는 단점
AI를 사용할 수없는 조직은 경쟁 업체보다 뒤떨어 질 위험이 있습니다. 그들은 혁신 기회, 새로운 소득원 및 개선 된 고객 경험을 놓치고 있습니다.
보안 위험 증가
구식 IT 시스템은 사이버 공격 및 규정 준수 위반에 더 취약합니다. 이것은 처벌, 높은 벌금 및 평판 손상으로 이어질 수 있습니다.
변화를위한 촉매제 : 주 프로그램 및 자금
디지털 혁신과 KI 소개를 촉진하기 위해 정부는 전 세계적으로 많은 프로그램과 자금 조달을 시작했습니다.
독일
연방 정부의 디지털 전략 2025는 디지털 기술의 개발, AI 및 공공 서비스의 현대화를 강조합니다. "Digital Pact School"및 독일의 AI 전략과 같은 특정 이니셔티브에는 중요한 수단이 장착되어 있습니다.
유럽 연합
"Digital Europe"프로그램 (Digital)은 AI의 자금 조달, 슈퍼 컴퓨팅 및 사이버 보안을 포함하여 유럽 사회 및 비즈니스의 디지털 혁신을 형성하는 것을 목표로합니다. EU와 AI Act (AI Act)의 AI 전략은 다른 중요한 이니셔티브입니다.
글로벌 전략 : 국제적 접근 방식에 대한 비교 관찰
AI 도입 및 구식 IT 시스템의 현대화 접근법은 국가마다 크게 다릅니다. 일부 국가는 정부 개입에 더 의존하는 반면, 다른 국가는 더 많은 시장 지향적 접근 방식을 선호합니다. AI 채택률은 또한 일부 국가 (예 : 중국, 미국 및 이스라엘)가 선구적인 역할을하는 경우에도 크게 다릅니다.
규정 준수 Labyrinth : 보안 및 데이터 보호 규정의 영향
GDPR 및 HIPAA와 같은 보안 및 데이터 보호 규정은 KI 소개 설계에 중요한 역할을합니다. 귀하는 개인 데이터가 보호되고 AI 응용 프로그램이 윤리적이고 책임감있게 사용되도록합니다. 그러나 이러한 조항을 준수하면 특히 데이터 집약적 인 응용 프로그램에 대한 과제도 발생할 수 있습니다.
성공적인 AI 소개를위한 권장 사항
AI를 도입 할 때 구식 IT 시스템의 과제를 극복하려면 다음 권장 사항을 준수해야합니다.
회사와 당국을 위해
- 기존 IT 인프라에 대한 철저한 평가를 수행하십시오.
- 광범위한 IT 현대화 전략을 개발하십시오.
- 데이터 조정 우선 순위를 정합니다.
- 하이브리드 및 클라우드 기반 솔루션을 고려하십시오.
- 강력한 보안 조치 및 관련 데이터 보호 규정을 준수하십시오.
- 훈련 및 추가 교육 프로그램에 투자하십시오.
- AI 통합에 대한 점진적인 접근 방식을 따르십시오.
- 미들웨어, API 및 AI 게이트웨이를 사용하십시오.
정치적 결정 -제작자
- IT 현대화 및 AI 소개를위한 자금 지원 프로그램을 지원하고 확장합니다.
- 국제 협력과 모범 사례 교환을 촉진합니다.
- 명확하고 적응 가능한 규제 프레임 워크를 개발하십시오.
- 공공-민간 파트너십 홍보.
- 디지털 역량 및 AI 기술을 촉진하기위한 이니셔티브를 투자하십시오.
IT 인프라의 현대화는 AI의 변형 잠재력을 풀고 디지털 시대의 기회를 최적으로 사용하는 중요한 단계입니다. 이것이 회사와 권한을 경쟁력있게하고 프로세스를 개선하며 시민과 고객에게 부가가치 가치를 제공하는 유일한 방법입니다.
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