⭐️ Sztuczna inteligencja ( AI ) -

Wybór głosu 📢

Przestarzałe systemy informatyczne: potykająca się w drodze do sztucznej inteligencji

Opublikowano: 30 marca 2025 / Aktualizacja od: 30 marca 2025 r. - Autor: Konrad Wolfenstein

Przestarzałe systemy informatyczne: przeszkoda w drodze do sztucznej inteligencji Picture: xpert.digital

Sztuczna inteligencja spotyka stare systemy IT: jak firmy zatrzymują

Rewolucja AI niepełnosprawna? Wyzwanie poprzez stare struktury IT

Szybki rozwój sztucznej inteligencji (AI) obiecuje ogromne korzyści na całym świecie. Od automatyzacji złożonych procesów po poprawę decyzji - po tworzenie zupełnie nowych modeli biznesowych - możliwości wydają się nieograniczone. Ale za błyszczącą fasadą rewolucji AI jest często pomijana przeszkoda: przestarzałe systemy IT.

Rzeczywistość często wygląda tak: wiele organizacji jest nadal zależnych od infrastruktury IT, które zostały zaprojektowane kilkadziesiąt lat temu. Te tak zwane „starsze systemy” są nie tylko technicznie przestarzałe, ale także strukturalnie i koncepcyjnie nie zaprojektowane dla wymagań nowoczesnych aplikacji AI. Rezultatem jest obszar napięcia, w którym potencjał AI jest masowo ograniczony granicami istniejącego krajobrazu IT.

Nadaje się do:

Sztuczna inteligencja: ścieżka wysp rozwiązań zintegrowanej cyfrowej strategii AI, wykorzystując przykład OTTO w e-commerce

Dlaczego starsze systemy stanowią problem

Problemy wynikające z przestarzałych systemów informatycznych we wstępie są zróżnicowane i złożone:

Problemy z kompatybilnością

Starsze systemy są często oparte na starszych językach programowania (takich jak COBOL) i przestarzałych wersjach oprogramowania. Technologie te po prostu nie są kompatybilne z nowoczesnymi ramami i bibliotekami, które są wymagane do opracowywania i eksploatacji aplikacji AI. Integracja sztucznej inteligencji z takimi systemami często wymaga złożonych i kosztownych korekt.

Silosy danych i brak jakości danych

W wielu organizacjach dystrybuowane są dane o różnych, izolowanych systemach (silosach danych). Ta fragmentacja nie tylko zapewnia dostęp do odpowiednich informacji, ale także do scalania i przygotowania danych do aplikacji AI. Ponadto dane w starszych systemach często istnieją w przestarzałych formatach lub cierpią z powodu braku jakości, co dodatkowo ogranicza ich użyteczność dla sztucznej inteligencji.

Trudności integracyjne

Integracja sztucznej inteligencji z starszymi systemami jest często związana ze znacznymi wyzwaniami technicznymi. Przestarzałe podstawy kodu, brak elastyczności i brak interfejsów (API) utrudniają komunikację i wymianę danych. W wielu przypadkach wymagane są rozległe ulepszenia, a nawet wymiana całych platform, aby umożliwić integrację.

Ograniczenia wydajności

Aplikacje AI, zwłaszcza oparte na uczeniu maszynowym, wymagają znacznej mocy obliczeniowej. Przestarzały sprzęt i nieefektywny kod w starszych systemach często nie może spełniać tych wymagań. Rezultatem są powolne czasy odpowiedzi, ograniczona skalowalność i ogólnie niższa skuteczność zastosowań AI.

Luki w zakresie bezpieczeństwa

Starsze systemy często nie mają nowoczesnych funkcji bezpieczeństwa, które są wymagane do ochrony przed cyberatakami. Integracja sztucznej inteligencji z takimi systemami może przynieść nowe zagrożenia bezpieczeństwa, szczególnie jeśli platformy AI potrzebują dostępu do poufnych danych. Ponadto nie przewidują więcej aktualizacji bezpieczeństwa dla starszych systemów, co oznacza, że znane słabości pozostają otwarte.

Prawdziwe konsekwencje: kiedy inicjatywy AI utknęły

W praktyce powyższe wyzwania często prowadzą do faktu, że inicjatywy AI utknęły, a nawet zawodzą. Kilka przykładów:

Opieka zdrowotna

Szpitale i inne placówki zdrowotne, które opierają się na przestarzałych elektronicznych aktach pacjentów (uczciwych), często mają trudności z wykorzystaniem AI do zadań, takich jak wykrywanie oszustw, diagnostyka i spersonalizowane zabiegi. Silosy danych zapobiegają całościowym spojrzeniu na dane pacjenta i problemy z interoperacyjnością między starszymi systemami a nowoczesnymi narzędziami AI upośledzają opiekę nad pacjentem.

Władze

Władze rządowe, w szczególności te, które mają związek z dużymi ilościami danych i złożonymi procesami, często walczą z głęboko zakorzenionymi starszymi systemami. Systemy te utrudniają wdrażanie sztucznej inteligencji zadań, takich jak wykrywanie oszustw podatkowych, zarządzanie usługami cywilnymi i infrastruktura. Procesy ręczne spowodowane przestarzałymi systemami prowadzą do nieefektywności i opóźnień w świadczeniu usług.

Sektor usług finansowych

Banki i inne instytucje finansowe coraz częściej korzystają z AI do rozpoznawania oszustw, oceny ryzyka i spersonalizowanych produktów finansowych. Jednak przestarzałe systemy informatyczne utrudniają zintegrowanie narzędzi opartych na AI z starszymi systemami przetwarzania transakcji. Silosy danych i niezgodne formaty wpływają na skuteczność sztucznej inteligencji, a wymagania dotyczące wysokiego bezpieczeństwa i zgodności reprezentują dodatkowe przeszkody.

Dlaczego modernizacja jest trudną walką

Modernizacja systemów IT jest często złożonym i długim procesem związanym z wieloma wyzwaniami:

Dług techniczny

Z biegiem lat długi techniczne często gromadziły się w starszych systemach. Oznacza to, że wdrożono szybkie, ale niekoniecznie czyste rozwiązania w celu rozwiązania problemów krótkoterminowych. Te „długi” znacznie rozumieją, modyfikację i integrację AI z kodeksem.

Ograniczenia budżetowe

Inwestycje wymagane do aktualizacji infrastruktury, wymiany oprogramowania i szkolenia pracowników mogą być znaczące. Jest to główne wyzwanie, szczególnie dla organizacji o ograniczonych zasobach finansowych.

Odporność na zmiany:

Pracownicy przyzwyczajeni do starszych systemów mogą oprzeć się wprowadzeniu sztucznej inteligencji. Można to przypisać strachowi przed utratą pracy, braku zrozumienia lub po prostu komfortu z istniejącymi procesami pracy.

Brak wiedzy specjalistycznej AI

Wdrożenie sztucznej inteligencji wymaga specjalistycznej wiedzy i umiejętności. Jednak wiele organizacji nie ma niezbędnej wiedzy wewnętrznej i jest zależnych od zewnętrznych konsultantów lub usługodawców.

Przezwyciężyć lukę: strategie integracji AI

Pomimo wyzwań istnieje wiele rozwiązań technologicznych i podejść strategicznych, które mogą pomóc organizacjom w przezwyciężeniu luki między starszymi systemami a AI:

Oprogramowanie pośrednie i interfejsy API

Oprogramowanie pośrednie może działać jako pomost między starszymi aplikacjami a modelami AI. API umożliwiają wymianę danych między niezgodnymi systemami bez całkowitej zmiany infrastruktury podstawowej.

Rozwiązania chmurowe i hybrydowe AI

Przeniesienie obciążeń AI do serwerów chmurowych lub rozwiązań obliczeniowych Edge oferuje zalety pod względem mocy obliczeniowej, skalowalności i elastyczności. Hybrydowe modele AI, które łączą starsze systemy z nową infrastrukturą AI, umożliwiają lokalne przeprowadzanie wrażliwych obciążeń AI, podczas gdy inne są zlecane do chmury.

Moderacja danych

Czyszczenie, standaryzacja i transformacja danych ma kluczowe znaczenie dla przekonwertowania starszych danych na formaty przyjazne dla sztucznej inteligencji. Rurociągi ETL (ekstrakt, transformacja, obciążenie) i jeziora danych mogą pomóc w zarządzaniu danymi i przygotować się do przetwarzania AI.

W fazach implementacja

Stopniowe podejście do integracji AI, w której warstwa technologiczna jest wprowadzana przez warstwę, minimalizuje zaburzenia i umożliwia organizacjom uczenie się i dostosowanie w trakcie procesu.

Bramy AI

Bramy AI to wyspecjalizowane narzędzia, które służą jako interfejs między aplikacjami AI i starszymi systemami. Uproszczają proces integracji i przyspieszają wprowadzenie KI, podczas gdy integralność starszych systemów jest zachowana.

Nadaje się do:

Podstawowe atrybuty konkurencyjne: jakość, szybkość, elastyczność, automatyzacja, skalowalność, rozwiązanie hybrydowe i multimodalna sztuczna inteligencja

Cena antyków: ekonomiczne konsekwencje zaniedbania AI

Zaniedbanie KI Wprowadzenie z powodu przestarzałych systemów IT ma znaczące konsekwencje ekonomiczne:

Zwiększone koszty operacyjne

Utrzymanie starszych systemów jest często drogie i nieefektywne. Specjalistyczna wiedza, częste przestoje i ciągłe naprawy zwiększają koszty.

Utrata wydajności

Powolne i niewiarygodne starsze systemy prowadzą do przestrzegania i utraty wydajności wśród pracowników. Nieefektywność wynika również z silosów danych i braku bezproblemowej integracji z nowoczesnymi narzędziami.

Wada konkurencyjna

Organizacje, których AI nie może użyć, ryzykują, że pozostaje w tyle za ich konkurentami. Brakuje im możliwości innowacji, nowych źródeł dochodów i lepszych doświadczeń klientów.

Zwiększone ryzyko bezpieczeństwa

Przestarzałe systemy informatyczne są bardziej podatne na cyberataki i naruszenia zgodności. Może to prowadzić do kar, wysokich grzywien i szkód reputacyjnych.

Katalizatory zmian: programy państwowe i finansowanie

Aby promować transformację cyfrową i wprowadzenie KI, rządy uruchomiły szereg programów i finansowania na całym świecie.

Niemcy

Strategia cyfrowa rządu federalnego 2025 podkreśla rozwój umiejętności cyfrowych, sztucznej inteligencji i modernizacji usług publicznych. Szczegółowe inicjatywy, takie jak „cyfrowa szkoła pact” i niemiecka strategia AI są wyposażone w znaczące środki.

Unia Europejska

Program „Digital Europe” (cyfrowy) ma na celu ukształtowanie cyfrowej transformacji społeczeństwa i biznesu europejskiego, w tym finansowanie sztucznej inteligencji, superkomputer i bezpieczeństwo cybernetyczne. Strategia AI UE i Ustawa AI (Ustawa AI) to inne ważne inicjatywy.

Globalne strategie: porównawcze spojrzenie na podejścia międzynarodowe

Podejście do wprowadzenia sztucznej inteligencji i modernizacji przestarzałych systemów IT różnią się znacznie między krajami. Niektóre kraje polegają bardziej na interwencjach rządowych, podczas gdy inne preferują podejście bardziej zorientowane na rynek. Wskaźniki adopcji AI również się różnią, a niektóre kraje (np. Chiny, USA i Izrael) odgrywają pionierską rolę.

W Zgodnie z Labiryntem: Wpływ przepisów dotyczących bezpieczeństwa i ochrony danych

Przepisy dotyczące bezpieczeństwa i ochrony danych, takie jak RODO i HIPAA, odgrywają kluczową rolę w projektowaniu wprowadzenia KI. Zapewniasz, że dane osobowe są chronione i że aplikacje AI są wykorzystywane etycznie i odpowiedzialnie. Jednak zgodność z tymi przepisami może również przynieść wyzwania, szczególnie w przypadku aplikacji do danych.

Zalecenia dotyczące udanego wprowadzenia AI

Aby przezwyciężyć wyzwania przestarzałych systemów IT podczas wprowadzania AI, należy zaobserwować następujące zalecenia:

Dla firm i władz

Przeprowadzić dokładną ocenę istniejącej infrastruktury IT.
Opracuj obszerne strategie modernizacji IT.
Priorytetyzuj moderację danych.
Rozważ rozwiązania hybrydowe i chmurowe.
Zapewnij solidne środki bezpieczeństwa i zgodność z odpowiednimi przepisami dotyczącymi ochrony danych.
Inwestuj w programy szkoleniowe i dalsze edukację.
Postępuj zgodnie z stopniowym podejściem do integracji AI.
Używaj bram Middleware, API i AI.

Dla decyzji politycznych -twórcy

Wspieraj i rozszerz programy finansowania modernizacji IT i wprowadzenie AI.
Promuj współpracę międzynarodową i wymianę najlepszych praktyk.
Opracuj jasne i elastyczne ramy regulacyjne.
Promuj partnerstwa publiczno-prywatne.
Inwestuj inicjatywy w celu promowania kompetencji cyfrowych i umiejętności AI.

Modernizacja infrastruktury IT jest kluczowym krokiem do uwolnienia potencjału transformacyjnego AI i optymalnego wykorzystania możliwości epoki cyfrowej. Jest to jedyny sposób, aby firmy i władze ich konkurencyjność, ulepszenie ich procesów i zaoferowanie wartości obywateli i klientów.

Nadaje się do: