Устаревшие ИТ-системы: препятствие на пути к искусственному интеллекту – Изображение: Xpert.Digital
Искусственный интеллект и устаревшие ИТ-системы: как компании тормозят развитие
Замедляется ли революция в области искусственного интеллекта? Проблема, создаваемая устаревшими ИТ-структурами
Стремительное развитие искусственного интеллекта (ИИ) обещает огромные преимущества компаниям и государственным учреждениям по всему миру. От автоматизации сложных процессов и улучшения принятия решений до создания совершенно новых бизнес-моделей — возможности кажутся безграничными. Но за блестящим фасадом революции ИИ скрывается часто упускаемое из виду препятствие: устаревшие ИТ-системы.
В действительности часто бывает так: многие организации до сих пор полагаются на ИТ-инфраструктуры, разработанные десятилетия назад. Эти так называемые «устаревшие системы» не только технически устарели, но и структурно и концептуально не соответствуют требованиям современных приложений искусственного интеллекта. В результате потенциал ИИ серьезно ограничен существующими ограничениями ИТ-ландшафта.
В связи с этим:
Почему устаревшие системы представляют собой проблему
Проблемы, возникающие из-за устаревших ИТ-систем при внедрении ИИ, многочисленны и сложны:
Проблемы совместимости
Устаревшие системы часто основаны на старых языках программирования (таких как COBOL) и устаревших версиях программного обеспечения. Эти технологии просто несовместимы с современными фреймворками и библиотеками, необходимыми для разработки и запуска приложений искусственного интеллекта. Интеграция ИИ в такие системы часто требует сложных и дорогостоящих модификаций.
Разрозненность данных и низкое качество данных
Во многих организациях данные распределены по различным изолированным системам (информационным хранилищам). Такая фрагментация не только затрудняет доступ к необходимой информации, но и препятствует объединению и подготовке данных для приложений искусственного интеллекта. Кроме того, данные в устаревших системах часто имеют устаревшие форматы или низкое качество, что еще больше ограничивает их пригодность для использования в ИИ.
Трудности интеграции
Интеграция ИИ в устаревшие системы часто сопряжена со значительными техническими трудностями. Устаревший код, недостаточная гибкость и отсутствие интерфейсов прикладного программирования (API) затрудняют обмен данными и взаимодействие между системами. Во многих случаях для обеспечения интеграции необходимы масштабные обновления или даже замена целых платформ.
Ограничения производительности
Приложения искусственного интеллекта, особенно основанные на машинном обучении, требуют значительных вычислительных мощностей. Устаревшее оборудование и неэффективный код в устаревших системах часто не могут удовлетворить эти требования. В результате возникают медленные времена отклика, ограниченная масштабируемость и общее снижение эффективности приложений ИИ.
Уязвимости безопасности
Устаревшие системы часто не обладают современными функциями безопасности, необходимыми для защиты от кибератак. Интеграция ИИ в такие системы может создавать новые риски безопасности, особенно если платформам ИИ требуется доступ к конфиденциальным данным. Кроме того, обновления безопасности для старых систем часто больше не предоставляются, что оставляет известные уязвимости незащищенными.
Реальные последствия: когда инициативы в области ИИ заходят в тупик
Указанные выше проблемы часто приводят к тому, что инициативы в области ИИ заходят в тупик или даже терпят неудачу на практике. Вот несколько примеров:
здравоохранение
Больницы и другие медицинские учреждения, использующие устаревшие системы электронных медицинских карт (ЭМК), часто испытывают трудности с применением ИИ для решения таких задач, как выявление мошенничества, диагностика и персонализированное лечение. Разрозненность данных препятствует формированию целостного представления о данных пациентов, а проблемы совместимости между устаревшими системами и современными инструментами ИИ затрудняют оказание медицинской помощи.
власти
Государственные учреждения, особенно те, которые работают с большими массивами данных и сложными процессами, часто сталкиваются с проблемой глубоко укоренившихся устаревших систем. Эти системы препятствуют внедрению ИИ для решения таких задач, как выявление налогового мошенничества, предоставление услуг гражданам и управление инфраструктурой. Ручные процессы, необходимые из-за устаревших систем, приводят к неэффективности и задержкам в предоставлении услуг.
сектор финансовых услуг
Банки и другие финансовые учреждения все чаще используют ИИ для выявления мошенничества, оценки рисков и создания персонализированных финансовых продуктов. Однако устаревшие ИТ-системы затрудняют интеграцию инструментов на основе ИИ в устаревшие системы обработки транзакций. Разрозненность данных и несовместимые форматы снижают эффективность ИИ, а строгие требования к безопасности и соответствию нормативным требованиям создают дополнительные препятствия.
Почему модернизация — это сложная битва
Модернизация ИТ-систем зачастую представляет собой сложный и длительный процесс, сопряженный с рядом трудностей:
Технический долг
С годами в устаревших системах часто накапливается технический долг. Это означает, что для решения краткосрочных проблем внедрялись быстрые, но не всегда эффективные решения. Этот «долг» значительно затрудняет понимание, модификацию и интеграцию ИИ в код.
Бюджетные ограничения
Инвестиции, необходимые для модернизации инфраструктуры, замены программного обеспечения и обучения сотрудников, могут быть значительными. Это представляет собой серьезную проблему, особенно для организаций с ограниченными финансовыми ресурсами.
Сопротивление переменам:
Сотрудники, привыкшие к устаревшим системам, могут сопротивляться внедрению ИИ. Это может быть связано со страхом потерять работу, недостаточным пониманием или просто удобством существующих рабочих процессов.
Недостаток экспертных знаний в области ИИ
Внедрение ИИ требует специальных знаний и навыков. Однако многим организациям не хватает необходимой внутренней экспертизы, и они полагаются на внешних консультантов или поставщиков услуг.
Преодоление разрыва: стратегии интеграции ИИ
Несмотря на сложности, существует ряд технологических решений и стратегических подходов, которые могут помочь организациям преодолеть разрыв между устаревшими системами и искусственным интеллектом:
Промежуточное ПО и API
Промежуточное программное обеспечение может выступать в качестве моста между устаревшими приложениями и моделями искусственного интеллекта. API-интерфейсы позволяют обмениваться данными между несовместимыми системами без необходимости полной перестройки базовой инфраструктуры.
Облачные и гибридные решения на основе искусственного интеллекта
Перенос рабочих нагрузок ИИ на облачные серверы или решения для периферийных вычислений обеспечивает преимущества с точки зрения вычислительной мощности, масштабируемости и гибкости. Гибридные модели ИИ, сочетающие устаревшие системы с новой инфраструктурой ИИ, позволяют запускать важные рабочие нагрузки ИИ локально, а другие передавать в облако.
Модернизация данных
Очистка, стандартизация и преобразование данных имеют решающее значение для конвертации устаревших данных в форматы, удобные для ИИ. Конвейеры ETL (извлечение, преобразование, загрузка) и озера данных могут помочь в управлении данными и подготовке их к обработке с помощью ИИ.
Поэтапная реализация
Поэтапный подход к интеграции ИИ, при котором технология внедряется послойно, минимизирует сбои и позволяет организациям учиться и адаптироваться по мере развития процесса.
шлюзы ИИ
Шлюзы ИИ — это специализированные инструменты, которые служат интерфейсом между приложениями ИИ и устаревшими системами. Они упрощают процесс интеграции и ускоряют внедрение ИИ, сохраняя при этом целостность устаревших систем.
В связи с этим:
Цена древности: экономические последствия пренебрежения искусственным интеллектом
Пренебрежение внедрением ИИ из-за устаревших ИТ-систем имеет значительные экономические последствия:
Увеличение операционных расходов
Поддержание устаревших систем в рабочем состоянии часто обходится дорого и неэффективно. Специализированные знания, частые простои и постоянный ремонт приводят к увеличению затрат.
Потери производительности
Медленные и ненадежные устаревшие системы приводят к простоям и снижению производительности труда сотрудников. Неэффективность также возникает из-за разрозненности данных и отсутствия бесшовной интеграции с современными инструментами.
конкурентное невыгодное положение
Организации, которые не используют возможности ИИ, рискуют отстать от конкурентов. Они упускают возможности для инноваций, новых источников дохода и улучшения качества обслуживания клиентов.
Повышенные риски для безопасности
Устаревшие ИТ-системы более уязвимы для кибератак и нарушений нормативных требований. Это может привести к штрафам, крупным санкциям и ущербу для репутации.
Катализаторы перемен: государственные программы и субсидии
Для содействия цифровой трансформации и внедрению искусственного интеллекта правительства по всему миру запустили ряд программ и стимулов.
Германия
В рамках Цифровой стратегии Германии до 2025 года особое внимание уделяется развитию цифровых навыков, искусственного интеллекта и модернизации государственных услуг. Значительное финансирование выделено на конкретные инициативы, такие как «Цифровой пакт для школ» и стратегия Германии в области искусственного интеллекта.
Евросоюз
Программа «Цифровая Европа» (DIGITAL) направлена на формирование цифровой трансформации европейского общества и экономики, включая финансирование искусственного интеллекта, суперкомпьютеров и кибербезопасности. Стратегия ЕС в области ИИ и Закон об ИИ являются еще одними ключевыми инициативами.
Глобальные стратегии: сравнительный анализ международных подходов
Подходы к внедрению ИИ и модернизации устаревших ИТ-систем значительно различаются в разных странах. Некоторые в большей степени полагаются на государственное вмешательство, в то время как другие предпочитают более рыночный подход. Темпы внедрения ИИ также значительно различаются, при этом некоторые страны (например, Китай, США и Израиль) лидируют в этом отношении.
Навигация по лабиринту нормативных требований: влияние правил безопасности и защиты данных
Нормативные акты в области безопасности и защиты данных, такие как GDPR и HIPAA, играют решающую роль в формировании внедрения ИИ. Они гарантируют защиту персональных данных и этичное и ответственное использование приложений ИИ. Однако соблюдение этих правил может также представлять собой проблему, особенно для приложений, работающих с большими объемами данных.
Рекомендации по успешному внедрению ИИ
Для преодоления проблем, связанных с устаревшими ИТ-системами при внедрении ИИ, следует учитывать следующие рекомендации:
Для предприятий и государственных учреждений
- Проведите тщательную оценку существующей ИТ-инфраструктуры.
- Разработайте комплексные стратегии модернизации ИТ-инфраструктуры.
- Приоритетное внимание следует уделить модернизации данных.
- Рассмотрите гибридные и облачные решения.
- Обеспечьте надежные меры безопасности и соблюдение соответствующих правил защиты данных.
- Инвестируйте в программы обучения и повышения квалификации.
- Внедряйте ИИ поэтапно.
- Используйте промежуточное программное обеспечение, API и шлюзы искусственного интеллекта.
Для лиц, принимающих политические решения
- Поддерживать и расширять программы финансирования модернизации ИТ-инфраструктуры и внедрения искусственного интеллекта.
- Содействовать международному сотрудничеству и обмену передовым опытом.
- Разработать четкие и адаптируемые нормативно-правовые рамки.
- Содействовать развитию государственно-частного партнерства.
- Инвестируйте в инициативы по развитию цифровой компетентности и навыков в области искусственного интеллекта.
Модернизация ИТ-инфраструктуры — важнейший шаг к раскрытию преобразующего потенциала ИИ и максимальному использованию возможностей, предоставляемых цифровой эпохой. Только таким образом компании и государственные органы смогут сохранить свою конкурентоспособность, улучшить свои процессы и предложить дополнительную ценность своим гражданам и клиентам.
В связи с этим:
- Часто задаваемый вопрос, вот ответ: Искусственный интеллект в бизнесе – собственная разработка или готовое решение? | Стратегия в области ИИ
- Искусственный интеллект: Как сделать «черный ящик» ИИ понятным, доступным и объяснимым с помощью объяснимого ИИ (XAI), тепловых карт, суррогатных моделей или других решений
Ваш глобальный партнер по маркетингу и развитию бизнеса
☑️ Язык ведения нашего бизнеса — английский или немецкий
☑️ НОВИНКА: Переписка на вашем родном языке!
Konrad Wolfenstein
Я и моя команда будем рады быть вашими личными консультантами.
Вы можете связаться со мной, заполнив контактную форму здесь wolfenstein@xpert.digital:или просто позвонив по номеру +49 7348 4088 965. Мой адрес электронной почты
Я с нетерпением жду начала нашего совместного проекта.
