Gepubliceerd op: 30 maart 2025 / UPDATE VAN: 30 maart 2025 - Auteur: Konrad Wolfenstein
Verouderde IT-systemen: een struikelblok op weg naar kunstmatige intelligentie: Xpert.Digital
Kunstmatige intelligentie ontmoet oude IT -systemen: hoe bedrijven vastlopen
Revolutie van AI uitgeschakeld? De uitdaging door oude IT -structuren
De snelle ontwikkeling van kunstmatige intelligentie (AI) belooft wereldwijd enorme voordelen. Van automatisering van complexe processen tot het verbeteren van de beslissing tot het creëren van volledig nieuwe bedrijfsmodellen - de mogelijkheden lijken onbeperkt te zijn. Maar achter de glanzende gevel van de AI -revolutie staat een vaak over het hoofd gezien obstakel: verouderde IT -systemen.
De realiteit ziet er vaak zo uit: veel organisaties zijn nog steeds afhankelijk van IT -infrastructuren die decennia geleden zijn ontworpen. Deze zogenaamde "legacy-systemen" zijn niet alleen technisch verouderd, maar ook structureel en conceptueel niet ontworpen voor de vereisten van moderne AI-toepassingen. Het resultaat is een spanningsoppervlak waarbij het potentieel van de AI massaal wordt beperkt door de grenzen van het bestaande IT -landschap.
Geschikt hiervoor:
Waarom oude systemen een probleem zijn
De problemen die voortvloeien uit verouderde IT -systemen in de KI -introductie zijn gevarieerd en complex:
Compatibiliteitsproblemen
Legacy -systemen zijn vaak gebaseerd op oudere programmeertalen (zoals COBOL) en verouderde softwareversies. Deze technologieën zijn eenvoudigweg niet compatibel met de moderne frameworks en bibliotheken die nodig zijn voor de ontwikkeling en werking van AI -toepassingen. De integratie van AI in dergelijke systemen vereist vaak complexe en dure aanpassingen.
Gegevenssilo's en een gebrek aan gegevenskwaliteit
In veel organisaties worden gegevens over verschillende, geïsoleerde systemen (datasilo's) gedistribueerd. Deze fragmentatie maakt niet alleen toegang tot relevante informatie, maar ook het samenvoegen en voorbereiden van de gegevens voor AI -toepassingen. Bovendien bestaan de gegevens in legacy -systemen vaak in verouderde formaten of lijden ze aan een gebrek aan kwaliteit, wat hun bruikbaarheid voor AI verder beperkt.
Moeilijkheidsintegratie
De integratie van AI in legacy -systemen wordt vaak geassocieerd met aanzienlijke technische uitdagingen. Verouderde codebases, gebrek aan flexibiliteit en gebrek aan interfaces (API's) maken communicatie en gegevensuitwisseling moeilijker. In veel gevallen zijn uitgebreide upgrades of zelfs de uitwisseling van hele platforms vereist om integratie mogelijk te maken.
Prestatiebeperkingen
AI -applicaties, met name die op basis van machine learning, vereisen aanzienlijke rekenkracht. Verouderde hardware en inefficiënte code in legacy -systemen kunnen vaak niet aan deze vereisten voldoen. Het resultaat is trage responstijden, beperkte schaalbaarheid en een algemene lagere effectiviteit van de AI -toepassingen.
Beveiligingskloven
Legacy -systemen hebben vaak geen moderne beveiligingsfuncties die nodig zijn om te beschermen tegen cyberaanvallen. De integratie van AI in dergelijke systemen kan nieuwe beveiligingsrisico's opleveren, vooral als AI -platforms toegang nodig hebben tot gevoelige gegevens. Bovendien worden geen beveiligingsupdates meer verstrekt voor oudere systemen, wat betekent dat bekende zwakke punten open blijven.
Echte gevolgen: wanneer AI -initiatieven kraaien
In de praktijk leiden de bovenstaande uitdagingen vaak tot het feit dat AI -initiatieven vasthouden of zelfs falen. Enkele voorbeelden:
Gezondheidszorg
Ziekenhuizen en andere gezondheidsfaciliteiten die afhankelijk zijn van verouderde elektronische patiëntenbestanden (eerlijk) hebben vaak moeite met het gebruik van AI voor taken zoals fraudedetectie, diagnostiek en gepersonaliseerde behandelingen. Gegevenssilo's voorkomen een holistische kijk op patiëntgegevens en interoperabiliteitsproblemen tussen legacy -systemen en moderne AI -tools die de patiëntenzorg beïnvloeden.
Autoriteiten
Overheidsautoriteiten, met name degenen die te maken hebben met grote hoeveelheden gegevens en complexe processen, vechten vaak met diepgewortelde legacy -systemen. Deze systemen belemmeren de implementatie van AI voor taken zoals het detecteren van belastingfraude, ambtenaren en infrastructuurbeheer. Handmatige processen veroorzaakt door verouderde systemen leiden tot inefficiënties en vertragingen bij het leveren van diensten.
Financiële dienst sector
Banken en andere financiële instellingen gebruiken in toenemende mate AI voor fraudeherkenning, risicobeoordeling en gepersonaliseerde financiële producten. Verouderde IT-systemen maken het echter moeilijk om op AI gebaseerde tools te integreren in oude transactieverwerkingssystemen. Gegevenssilo's en onverenigbare formaten beïnvloeden de effectiviteit van AI en de hoge beveiligings- en nalevingsvereisten vertegenwoordigen extra hindernissen.
Waarom modernisering een moeilijk gevecht is
De modernisering van IT -systemen is vaak een complex en langdurig proces dat wordt geassocieerd met een aantal uitdagingen:
Technische schuld
In de loop der jaren hebben technische schulden zich vaak verzameld in legacy -systemen. Dit betekent dat snelle maar niet noodzakelijkerwijs schone oplossingen zijn geïmplementeerd om problemen op korte termijn op te lossen. Deze "schulden" maken inzicht, aanpassing en de integratie van AI in de code aanzienlijk.
Begrotingsbeperkingen
De investeringen die nodig zijn voor infrastructuurupgrades, software -uitwisseling en training van werknemers kunnen aanzienlijk zijn. Dit is een grote uitdaging, vooral voor organisaties met beperkte financiële middelen.
Weerstand tegen veranderingen:
Werknemers die gewend zijn aan oude systemen, kunnen de introductie van AI weerstaan. Dit kan worden toegeschreven aan angst voor banenverlies, gebrek aan begrip of gewoon om te troosten met de bestaande werkprocessen.
Gebrek aan AI -expertise
Implementatie van AI vereist gespecialiseerde kennis en vaardigheden. Veel organisaties hebben echter niet de nodige interne knowhow en zijn afhankelijk van externe consultants of dienstverleners.
Overwin de kloof: strategieën voor AI -integratie
Ondanks de uitdagingen zijn er een aantal technologische oplossingen en strategische benaderingen die organisaties kunnen helpen om de kloof tussen legacy -systemen en AI te overwinnen:
Middleware en API's
Middleware kan fungeren als een brug tussen legacy -applicaties en AI -modellen. API's maken gegevensuitwisseling tussen incompatibele systemen mogelijk zonder dat de onderliggende infrastructuur volledig kan worden herzien.
Cloud- en hybride AI -oplossingen
De verplaatsing van AI-workloads naar cloudgebaseerde servers of Edge Computing Solutions biedt voordelen in termen van rekenkracht, schaalbaarheid en flexibiliteit. Hybride AI -modellen die legacy -systemen verbinden met nieuwe AI -infrastructuur, maken het mogelijk om gevoelige AI -workloads lokaal uit te voeren, terwijl anderen aan de cloud zijn uitbesteed.
Gegevensmateling
Reiniging, standaardisatie en transformatie van gegevens is cruciaal om legacy-gegevens om te zetten in AI-vriendelijke formaten. ETL -pijpleidingen (extract, transformeren, laden) en gegevensmeren kunnen helpen bij het beheren van gegevens en voorbereiden op AI -verwerking.
In fasen, implementatie
Een geleidelijke aanpak voor de AI -integratie, waarin de technologische laag wordt geïntroduceerd door Layer, minimaliseert aandoeningen en stelt organisaties in staat om te leren en zich aan te passen in de loop van het proces.
AI Gateways
AI Gateways zijn gespecialiseerde tools die dienen als een interface tussen AI -toepassingen en legacy -systemen. Ze vereenvoudigen het integratieproces en versnellen de ki -introductie, terwijl de integriteit van de legacy -systemen wordt bewaard.
Geschikt hiervoor:
De prijs van antiek: economische gevolgen van de verwaarlozing van AI
De verwaarlozing van de KI -introductie als gevolg van verouderde IT -systemen heeft aanzienlijke economische gevolgen:
Verhoogde bedrijfskosten
Het onderhoud van legacy -systemen is vaak duur en inefficiënt. Gespecialiseerde kennis, frequente downtime en continue reparaties drijven de kosten op.
Verlies van productiviteit
Langzame en onbetrouwbare legacy -systemen leiden tot uitvaltijd en verlies van productiviteit bij werknemers. Inefficiënties komen ook voort uit gegevenssilo's en het ontbreken van naadloze integratie met moderne tools.
Competitief nadeel
Organisaties die AI niet kan gebruiken, lopen het risico op hun concurrenten te raken. Ze missen kansen voor innovatie, nieuwe bronnen van inkomsten en verbeterde klantervaringen.
Verhoogde beveiligingsrisico's
Verouderde IT -systemen zijn gevoeliger voor cyberaanvallen en nalevingsovertredingen. Dit kan leiden tot straffen, hoge boetes en reputatieschade.
Katalysatoren voor verandering: staatsprogramma's en financiering
Om digitale transformatie en de KI -introductie te bevorderen, hebben overheden wereldwijd een aantal programma's en financiering gelanceerd.
Duitsland
De digitale strategie van de federale overheid 2025 benadrukt de ontwikkeling van digitale vaardigheden, AI en de modernisering van openbare diensten. Specifieke initiatieven zoals de "Digital Pact School" en de AI -strategie van Duitsland zijn met belangrijke middelen uitgerust.
Europese Unie
Het "Digital Europe" -programma (digitaal) beoogt de digitale transformatie van de Europese samenleving en het bedrijfsleven vorm te geven, inclusief de financiering van AI, supercomputing en cybersecurity. De AI -strategie van de EU en de AI Act (AI Act) zijn andere belangrijke initiatieven.
Wereldwijde strategieën: een vergelijkende kijk op internationale benaderingen
De benaderingen voor de introductie van AI en de modernisering van verouderde IT -systemen variëren sterk tussen de landen. Sommige landen vertrouwen meer op overheidsinterventies, terwijl anderen de voorkeur geven aan een meer marktgerichte aanpak. De AI -adoptiecijfers variëren ook sterk, waarbij sommige landen (bijvoorbeeld China, de VS en Israël) een baanbrekende rol spelen.
In Compliance Labyrinth: de invloed van beveiligings- en gegevensbeschermingsvoorschriften
Beveiligings- en gegevensbeschermingsvoorschriften zoals de GDPR en HIPAA spelen een cruciale rol in het ontwerp van de KI -introductie. U zorgt ervoor dat persoonlijke gegevens worden beschermd en dat AI -toepassingen ethisch en verantwoord worden gebruikt. De naleving van deze bepalingen kan echter ook uitdagingen opleveren, vooral voor gegevensintensieve toepassingen.
Aanbevelingen voor een succesvolle AI -introductie
Om de uitdagingen van verouderde IT -systemen te overwinnen bij de introductie van AI, moeten de volgende aanbevelingen worden waargenomen:
Voor bedrijven en autoriteiten
- Een grondige beoordeling uitvoeren van de bestaande IT -infrastructuur.
- Ontwikkel uitgebreide IT -moderniseringsstrategieën.
- Geef prioriteit aan data -matiging.
- Overweeg hybride en cloudgebaseerde oplossingen.
- Zorg voor robuuste beveiligingsmaatregelen en naleving van relevante voorschriften voor gegevensbescherming.
- Investeer in training en verdere onderwijsprogramma's.
- Volg een geleidelijke benadering van AI -integratie.
- Gebruik middleware, API's en AI gateways.
Voor politieke beslissingen -Makers
- Ondersteuning en uitbreiding van financieringsprogramma's voor IT -modernisering en AI -introductie.
- Promoot internationale samenwerking en de uitwisseling van best practices.
- Ontwikkel een duidelijk en aanpasbaar regelgevingskader.
- Promoot publiek-private partnerschappen.
- Investeer initiatieven om digitale competentie en AI -vaardigheden te bevorderen.
De modernisering van de IT -infrastructuur is de cruciale stap om het transformerende potentieel van AI vrij te geven en om de kansen van het digitale tijdperk optimaal te gebruiken. Dit is de enige manier om bedrijven en autoriteiten hun concurrentievermogen te krijgen, hun processen te verbeteren en hun toegevoegde waarde van hun burgers en klanten aan te bieden.
Geschikt hiervoor:
- Vaak gevraagd, hier het antwoord: kunstmatige intelligentie in het bedrijf -in -house Development of pre -gemaakte oplossing? | AI -strategie
- Kunstmatige intelligentie: de zwarte doos van de AI met uitlegbare AI (XAI), warmtekaarten, surrogaatmodellen of andere oplossingen maken het begrijpelijk, begrijpelijk en verklaarbaar
Uw wereldwijde partner voor marketing en bedrijfsontwikkeling
☑️ onze zakelijke taal is Engels of Duits
☑️ Nieuw: correspondentie in uw nationale taal!
Konrad Wolfenstein
Ik ben blij dat ik beschikbaar ben voor jou en mijn team als een persoonlijk consultant.
U kunt contact met mij opnemen door het contactformulier hier in te vullen of u gewoon te bellen op +49 89 674 804 (München) . Mijn e -mailadres is: Wolfenstein ∂ Xpert.Digital
Ik kijk uit naar ons gezamenlijke project.
