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Sistemas de TI desatualizados: um obstáculo no caminho para a inteligência artificial

Publicado em: 30 de março de 2025 / atualização de: 30 de março de 2025 - Autor: Konrad Wolfenstein

Sistemas de TI desatualizados: um obstáculo no caminho para a inteligência artificial: xpert.digital

A inteligência artificial encontra sistemas de TI antigos: como as empresas param

Revolução da IA desativada? O desafio através de estruturas antigas de TI

O rápido desenvolvimento da inteligência artificial (IA) promete enormes vantagens em todo o mundo. Desde a automação de processos complexos até a melhoria da tomada de decisão e a criação de modelos de negócios completamente novos - as possibilidades parecem ser ilimitadas. Mas por trás da fachada brilhante da revolução da IA é um obstáculo frequentemente esquecido: sistemas de TI desatualizados.

A realidade geralmente se parece assim: muitas organizações ainda dependem de infraestruturas de TI que foram projetadas décadas atrás. Esses chamados "sistemas herdados" não estão apenas totalmente desatualizados, mas também estruturalmente e conceitualmente não projetados para os requisitos das aplicações modernas de IA. O resultado é uma área de tensão na qual o potencial da IA é massivamente restrito pelos limites da paisagem de TI existente.

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Por que os sistemas legados são um problema

Os problemas que surgem de sistemas de TI desatualizados na introdução do KI são variados e complexos:

Problemas de compatibilidade

Os sistemas herdados geralmente são baseados em linguagens de programação mais antigas (como COBOL) e versões desatualizadas de software. Essas tecnologias simplesmente não são compatíveis com as estruturas e bibliotecas modernas necessárias para o desenvolvimento e operação de aplicativos de IA. A integração da IA nesses sistemas geralmente requer ajustes complexos e caros.

Silos de dados e falta de qualidade de dados

Em muitas organizações, dados sobre vários sistemas isolados (SILOS de dados) são distribuídos. Essa fragmentação não apenas faz acesso a informações relevantes, mas também a fusão e preparação dos dados para aplicativos de IA. Além disso, os dados em sistemas herdados geralmente existem em formatos desatualizados ou sofrem com a falta de qualidade, o que restringe ainda mais sua usabilidade para a IA.

Dificuldades de integração

A integração da IA nos sistemas herdados é frequentemente associada a consideráveis desafios técnicos. Bases de código desatualizadas, falta de flexibilidade e falta de interfaces (APIs) dificultam a comunicação e os dados. Em muitos casos, são necessárias atualizações extensas ou até a troca de plataformas inteiras para permitir a integração.

Restrições de desempenho

Os aplicativos de IA, especialmente aqueles baseados no aprendizado de máquina, requerem um poder de computação considerável. O hardware desatualizado e o código ineficiente em sistemas herdados geralmente não podem atender a esses requisitos. O resultado são os tempos de resposta lenta, a escalabilidade limitada e a menor eficácia geral dos aplicativos de IA.

Lacunas de segurança

Os sistemas herdados geralmente não possuem funções de segurança modernas necessárias para proteger contra ataques cibernéticos. A integração da IA nesses sistemas pode trazer novos riscos de segurança, especialmente se as plataformas de IA precisarem de acesso a dados confidenciais. Além disso, não são fornecidas mais atualizações de segurança para sistemas mais antigos, o que significa que as fraquezas conhecidas permanecem abertas.

Consequências reais: quando as iniciativas da IA paralisam

Na prática, os desafios acima geralmente levam ao fato de que as iniciativas de IA param ou até falham. Alguns exemplos:

Assistência médica

Hospitais e outras unidades de saúde que dependem de arquivos de pacientes eletrônicos desatualizados (honestos) geralmente têm dificuldade em usar a IA para tarefas como detecção de fraude, diagnóstico e tratamentos personalizados. Os silos de dados impedem uma visão holística dos dados do paciente e problemas de interoperabilidade entre sistemas herdados e ferramentas de IA modernas prejudicam o atendimento ao paciente.

Autoridades

As autoridades governamentais, em particular aquelas que têm a ver com grandes quantidades de dados e processos complexos, geralmente lutam com sistemas legados enraizados. Esses sistemas impedem a implementação da IA para tarefas como detecção de fraude fiscal, serviços civis e gerenciamento de infraestrutura. Os processos manuais causados por sistemas desatualizados levam a ineficiências e atrasos na prestação de serviços.

Setor de serviços financeiros

Os bancos e outras instituições financeiras estão cada vez mais usando a IA para reconhecimento de fraude, avaliação de riscos e produtos financeiros personalizados. No entanto, os sistemas de TI desatualizados dificultam a integração de ferramentas baseadas em IA nos sistemas de processamento de transações herdadas. Silos de dados e formatos incompatíveis afetam a eficácia da IA, e os requisitos de alta segurança e conformidade representam obstáculos adicionais.

Por que a modernização é uma luta difícil

A modernização dos sistemas de TI geralmente é um processo complexo e demorado que está associado a vários desafios:

Dívida técnica

Ao longo dos anos, as dívidas técnicas costumam se acumular em sistemas herdados. Isso significa que soluções rápidas, mas não necessariamente limpas, foram implementadas para corrigir problemas de curto prazo. Essas "dívidas" tornam consideravelmente a compreensão, a modificação e a integração da IA no código.

Restrições orçamentárias

Os investimentos necessários para atualizações de infraestrutura, troca de software e treinamento de funcionários podem ser significativos. Este é um grande desafio, especialmente para organizações com recursos financeiros limitados.

Resistência a mudanças:

Os funcionários acostumados a sistemas herdados podem resistir à introdução da IA. Isso pode ser atribuído ao medo de perda de emprego, falta de entendimento ou simplesmente para confortar com os processos de trabalho existentes.

Falta de experiência na IA

A implementação da IA requer conhecimentos e habilidades especializadas. No entanto, muitas organizações não têm o conhecimento interno necessário e dependem de consultores externos ou prestadores de serviços.

Superar a lacuna: estratégias para integração de IA

Apesar dos desafios, existem várias soluções tecnológicas e abordagens estratégicas que podem ajudar as organizações a superar a lacuna entre os sistemas herdados e a IA:

Middleware e APIs

O middleware pode atuar como uma ponte entre aplicativos herdados e modelos de IA. APIs Ative a troca de dados entre sistemas incompatíveis sem a infraestrutura subjacente a ser completamente revisada.

Soluções de AI em nuvem e híbrida

A realocação de cargas de trabalho de IA para servidores baseados em nuvem ou soluções de computação de borda oferece vantagens em termos de poder de computação, escalabilidade e flexibilidade. Os modelos híbridos de IA que conectam sistemas herdados à nova infraestrutura de IA permitem realizar cargas de trabalho de IA sensíveis localmente, enquanto outras são terceirizadas na nuvem.

Moderação de dados

A limpeza, a padronização e a transformação dos dados são cruciais para converter dados herdados em formatos amigáveis à IA. Pipelines ETL (Extrato, transformação, carga) e lagos de dados podem ajudar a gerenciar dados e se preparar para o processamento da IA.

Nas fases, implementação

Uma abordagem gradual para a integração da IA, na qual a camada tecnológica é introduzida pela Camada, minimiza os distúrbios e permite que as organizações aprendam e se adaptem no curso do processo.

Ai Gateways

Os gateways de AI são ferramentas especializadas que servem como uma interface entre aplicativos de IA e sistemas herdados. Eles simplificam o processo de integração e aceleram a introdução do KI, enquanto a integridade dos sistemas herdados é preservada.

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Os atributos competitivos essenciais: qualidade, velocidade, flexibilidade, automação, escalabilidade, solução híbrida e IA multimodal

O preço da antiguidade: conseqüências econômicas da negligência da IA

A negligência da introdução do KI devido a sistemas de TI desatualizados tem consequências econômicas significativas:

Aumento dos custos operacionais

A manutenção dos sistemas herdados geralmente é cara e ineficiente. Conhecimento especializado, tempo de inatividade frequente e reparos contínuos aumentam os custos.

Perda de produtividade

Os sistemas legados lentos e não confiáveis levam a tempos de inatividade e perda de produtividade entre os funcionários. As ineficiências também surgem dos silos de dados e a falta de integração perfeita com as ferramentas modernas.

Desvantagem competitiva

As organizações que a IA não podem usar correm o risco de ficar atrás de seus concorrentes. Eles perdem oportunidades de inovação, novas fontes de renda e melhores experiências de clientes.

Aumento dos riscos de segurança

Os sistemas de TI desatualizados são mais suscetíveis a ataques cibernéticos e violações de conformidade. Isso pode levar a punições, altas multas e danos à reputação.

Catalisadores para a mudança: programas estaduais e financiamento

Para promover a transformação digital e a introdução da KI, os governos lançaram vários programas e financiamento em todo o mundo.

Alemanha

A estratégia digital do governo federal 2025 enfatiza o desenvolvimento de habilidades digitais, IA e a modernização dos serviços públicos. Iniciativas específicas, como a “Escola Digital Pact” e a estratégia de IA da Alemanha, estão equipadas com meios significativos.

União Europeia

O programa “Digital Europe” (digital) visa moldar a transformação digital da sociedade e dos negócios europeus, incluindo o financiamento da IA, supercomputação e segurança cibernética. A estratégia de IA da UE e da Lei da AI (AI da IA) são outras iniciativas importantes.

Estratégias globais: uma visão comparativa das abordagens internacionais

As abordagens para a introdução da IA e a modernização de sistemas de TI desatualizados variam muito entre os países. Alguns países confiam mais em intervenções do governo, enquanto outros preferem uma abordagem mais orientada para o mercado. As taxas de adoção da IA também variam fortemente, com alguns países (por exemplo, China, EUA e Israel) desempenhando um papel pioneiro.

Em conformidade Labyrinth: a influência dos regulamentos de segurança e proteção de dados

Os regulamentos de segurança e proteção de dados, como o GDPR e o HIPAA, desempenham um papel crucial no design da introdução do KI. Você garante que os dados pessoais sejam protegidos e que os aplicativos de IA sejam usados ética e responsável. No entanto, a conformidade com essas disposições também pode trazer desafios, especialmente para aplicativos intensivos em dados.

Recomendações para uma introdução de IA bem -sucedida

Para superar os desafios dos sistemas de TI desatualizados ao introduzir a IA, as seguintes recomendações devem ser observadas:

Para empresas e autoridades

Realize uma avaliação completa da infraestrutura de TI existente.
Desenvolva estratégias extensas de modernização de TI.
Priorize a moderação de dados.
Considere soluções híbridas e baseadas em nuvem.
Garanta medidas robustas de segurança e conformidade com os regulamentos relevantes de proteção de dados.
Invista em programas de treinamento e educação.
Siga uma abordagem gradual para a integração da IA.
Use gateways Middleware, APIs e AI.

Para tomadores de decisão política

Apoie e expanda os programas de financiamento para a modernização de TI e a introdução da IA.
Promover a cooperação internacional e a troca de melhores práticas.
Desenvolva uma estrutura regulatória clara e adaptável.
Promover parcerias públicas-privadas.
Investir iniciativas para promover a competência digital e as habilidades de IA.

A modernização da infraestrutura de TI é a etapa crucial para liberar o potencial transformador da IA e usar de maneira ideal as oportunidades da era digital. Essa é a única maneira de obter empresas e autoridades sua competitividade, melhorar seus processos e oferecer a seus cidadãos e clientes agregar valor.

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