Опубликовано: 30 марта 2025 г. / Обновление с: 30 марта 2025 г. - Автор: Конрад Вольфенштейн
Устаревшие ИТ-системы: камень преткновения на пути к искусственному интеллекту-картину: xpert.digital
Искусственный интеллект встречает старые ИТ -системы: как компании задерживают компании
Революция инвалида ИИ? Задача через старые структуры ИТ -
Быстрое развитие искусственного интеллекта (ИИ) обещает огромные преимущества по всему миру. От автоматизации сложных процессов до улучшения принятия решений до создания совершенно новых бизнес -моделей - возможности кажутся безграничными. Но за блестящим фасадом революции ИИ часто пропускается препятствие: устаревшие ИТ -системы.
Реальность часто выглядит так: многие организации все еще зависят от ИТ -инфраструктуры, которые были разработаны десятилетия назад. Эти так называемые «устаревшие системы» не только технически устарели, но и конструктивно и концептуально не предназначены для требований современных применений ИИ. Результатом является область напряжения, в которой потенциал ИИ сильно ограничен пределами существующего ИТ -ландшафта.
Подходит для:
Почему устаревшие системы являются проблемой
Проблемы, возникающие в результате устаревших ИТ -систем во введении KI, разнообразны и сложны:
Проблемы совместимости
Наследие системы часто основаны на более старых языках программирования (таких как COBOL) и устаревших программных версиях. Эти технологии просто не совместимы с современными рамками и библиотеками, которые необходимы для разработки и работы приложений ИИ. Интеграция ИИ в такие системы часто требует сложных и дорогостоящих корректировок.
Силосы данных и отсутствие качества данных
Во многих организациях распределяются данные о различных изолированных системах (бункеры данных). Эта фрагментация делает не только доступ к соответствующей информации, но и слияние и подготовку данных для приложений искусственного интеллекта. Кроме того, данные в устаревших системах часто существуют в устаревших форматах или страдают от отсутствия качества, что еще больше ограничивает их удобство использования для ИИ.
Трудности интеграции
Интеграция ИИ в устаревшие системы часто связана со значительными техническими проблемами. Устаревшие кодовые базы, отсутствие гибкости и отсутствие интерфейсов (API) затрудняют обмене и обмен данными. Во многих случаях для включения интеграции требуются обширные обновления или даже обмен целых платформ.
Ограничения на производительность
Приложения ИИ, особенно те, основанные на машинном обучении, требуют значительной вычислительной мощности. Устаревший аппаратный и неэффективный код в устаревших системах часто не может соответствовать этим требованиям. Результатом является медленное время отклика, ограниченная масштабируемость и общая более низкая эффективность приложений ИИ.
Пробелы в безопасности
Устаревшие системы часто не имеют современных функций безопасности, которые необходимы для защиты от кибер -атак. Интеграция ИИ в такие системы может привести к новым рискам безопасности, особенно если платформы искусственного интеллекта нуждаются в доступе к конфиденциальным данным. Кроме того, для более старых систем не предоставляется больше обновлений безопасности, что означает, что известные слабости остаются открытыми.
Реальные последствия: когда инициативы ИИ заталкиваются
На практике вышеупомянутые проблемы часто приводят к тому факту, что инициативы ИИ заталкивают или даже терпят неудачу. Некоторые примеры:
Здравоохранение
Больницы и другие медицинские учреждения, которые полагаются на устаревшие электронные файлы пациентов (честно), часто испытывают трудности с использованием ИИ для таких задач, как обнаружение мошенничества, диагностика и персонализированные методы лечения. Силосы данных предотвращают целостное представление о данных о пациентах, а проблемы взаимодействия между устаревшими системами и современными инструментами искусственного интеллекта ухудшают уход за пациентами.
Власти
Правительственные органы, в частности те, которые имеют отношение к большим объемам данных и сложных процессам, часто борются с глубоко укоренившимися устаревшими системами. Эти системы препятствуют реализации ИИ для таких задач, как обнаружение налоговых мошенничества, государственные услуги и управление инфраструктурой. Ручные процессы, вызванные устаревшими системами, приводят к неэффективности и задержкам в предоставлении услуг.
Сектор финансового обслуживания
Банки и другие финансовые учреждения все чаще используют ИИ для признания мошенничества, оценки рисков и персонализированных финансовых продуктов. Тем не менее, устаревшие ИТ-системы затрудняют интеграцию инструментов на основе искусственного интеллекта в устаревшие системы обработки транзакций. Силосы данных и несовместимые форматы влияют на эффективность ИИ, а требования высокой безопасности и соответствия представляют дополнительные препятствия.
Почему модернизация - сложная борьба
Модернизация ИТ -систем часто является сложным и длительным процессом, который связан с рядом проблем:
Технический долг
За прошедшие годы технические долги часто накапливались в устаревших системах. Это означает, что быстрые, но не обязательно чистые решения были реализованы для решения краткосрочных проблем. Эти «долги» значительно делают понимание, модификацию и интеграцию ИИ в код.
Бюджетные ограничения
Инвестиции, необходимые для обновления инфраструктуры, обмена программным обеспечением и обучения сотрудников, могут быть значительными. Это главная задача, особенно для организаций с ограниченными финансовыми ресурсами.
Сопротивление изменениям:
Сотрудники, которые привыкли к устаревшим системам, могут противостоять введению ИИ. Это может быть связано с страхом потери работы, отсутствия понимания или просто комфорта с помощью существующих рабочих процессов.
Отсутствие опыта ИИ
Внедрение ИИ требует специализированных знаний и навыков. Тем не менее, многие организации не имеют необходимой внутренней ноу-хау и зависят от внешних консультантов или поставщиков услуг.
Преодолеть пробел: стратегии интеграции искусственного интеллекта
Несмотря на проблемы, существует ряд технологических решений и стратегических подходов, которые могут помочь организациям преодолеть разрыв между устаревшими системами и ИИ:
Промежуточное программное обеспечение и API
Промежуточное программное обеспечение может выступать в качестве моста между устаревшими приложениями и моделями искусственного интеллекта. API позволяет полностью пересмотреть данные между несовместимыми системами без базовой инфраструктуры.
Облачные и гибридные решения ИИ
Перемещение рабочих нагрузок искусственного интеллекта на облачные серверы или ретробные вычислительные решения предлагает преимущества с точки зрения вычислительной мощности, масштабируемости и гибкости. Гибридные модели ИИ, которые соединяют устаревшие системы с новой инфраструктурой ИИ, позволяют выполнять чувствительные рабочие нагрузки искусственного интеллекта локально, в то время как другие передаются на аутсорсинг в облако.
Модерация данных
Очистка, стандартизация и преобразование данных имеют решающее значение для преобразования устаревших данных в удобные для искусственного интеллекта форматы. Трубопроводы ETL (извлечение, преобразование, нагрузка) и озера данных могут помочь управлять данными и подготовиться к обработке искусственного интеллекта.
По этапам реализация
Постепенный подход к интеграции ИИ, в котором технологический уровень вводится слоем, сводит к минимуму расстройства и позволяет организациям учиться и адаптироваться в ходе процесса.
AI Gateways
Груба AI - это специализированные инструменты, которые служат интерфейсом между приложениями ИИ и устаревшими системами. Они упрощают процесс интеграции и ускоряют введение KI, в то время как целостность устаревших систем сохраняется.
Подходит для:
Цена антиквариата: экономические последствия пренебрежения ИИ
Пренебрежение введением KI из -за устаревших ИТ -систем имеет значительные экономические последствия:
Увеличение эксплуатационных расходов
Поддержание устаревших систем часто дорого и неэффективно. Специализированные знания, частые простоя и непрерывное ремонт повышают затраты.
Потеря производительности
Медленные и ненадежные устаревшие системы приводят к тому, что они приводят к потере производительности среди сотрудников. Неэффективность также возникает из -за силосов данных и отсутствия бесшовной интеграции с современными инструментами.
Конкурентный недостаток
Организации, которые ИИ не может использовать, рискуют отставать от своих конкурентов. Они упускают возможности для инноваций, новых источников доходов и улучшения опыта клиентов.
Увеличение рисков безопасности
Устаревшие ИТ -системы более восприимчивы к кибер -атакам и нарушениям соответствия. Это может привести к наказаниям, большим штрафам и повреждению репутации.
Катализаторы перемен: государственные программы и финансирование
Чтобы содействовать цифровым преобразованию и введению KI, правительства запустили ряд программ и финансирования по всему миру.
Германия
Цифровая стратегия федерального правительства 2025 года подчеркивает развитие цифровых навыков, ИИ и модернизации государственных услуг. Конкретные инициативы, такие как «Цифровая школа по договору» и «Стратегия ИИ Германии», оснащены значительными средствами.
Евросоюз
Программа «Цифровая Европа» (цифровая) направлена на то, чтобы сформировать цифровую трансформацию европейского общества и бизнеса, включая финансирование ИИ, суперкомпьютеров и кибербезопасность. Стратегия ИИ ЕС и Закона ИИ (Закон ИИ) являются другими важными инициативами.
Глобальные стратегии: сравнительный взгляд на международные подходы
Подходы к внедрению ИИ и модернизации устаревших ИТ -систем сильно различаются между странами. Некоторые страны больше полагаются на государственные вмешательства, в то время как другие предпочитают более ориентированный на рынок подход. Показатели принятия ИИ также сильно различаются, а некоторые страны (например, Китай, США и Израиль) играют новаторскую роль.
В соответствии с лабиринтом: влияние правил безопасности и защиты данных
Правила безопасности и защиты данных, такие как GDPR и HIPAA, играют решающую роль в проектировании введения KI. Вы гарантируете, что персональные данные защищены и что приложения ИИ используются этически и ответственно. Тем не менее, соблюдение этих положений также может привести к проблемам, особенно для приложений интенсивностей.
Рекомендации для успешного введения искусственного интеллекта
Чтобы преодолеть проблемы устаревших ИТ -систем при внедрении ИИ, необходимо соблюдать следующие рекомендации:
Для компаний и властей
- Провести тщательную оценку существующей ИТ -инфраструктуры.
- Разработать обширные стратегии модернизации ИТ.
- Расставить приоритеты модерации данных.
- Рассмотрим гибридные и облачные решения.
- Обеспечить надежные меры безопасности и соблюдение соответствующих правил защиты данных.
- Инвестировать в обучение и дальнейшие образовательные программы.
- Следуйте постепенному подходу к интеграции ИИ.
- Используйте промежуточное программное обеспечение, API и шлюзы AI.
Для политических решений -руководители
- Поддержка и расширение программ финансирования для модернизации ИТ и введения искусственного интеллекта.
- Содействовать международному сотрудничеству и обмену лучшей практикой.
- Разработать четкую и адаптируемую нормативную структуру.
- Продвижение государственно-частного партнерства.
- Инвестируйте инициативы, чтобы продвигать цифровую компетентность и навыки искусственного интеллекта.
Модернизация ИТ -инфраструктуры является важным шагом для освобождения преобразующего потенциала ИИ и оптимального использования возможностей цифровой эпохи. Это единственный способ привлечь компании и власти их конкурентоспособность, повысить свои процессы и предложить их гражданам и клиентам дополнительную ценность.
Подходит для:
- Часто задаваемый вопрос, вот ответ: Искусственный интеллект в компании – собственная разработка или готовое решение? | Стратегия искусственного интеллекта
- Искусственный интеллект: сделать черный ящик ИИ понятным, понятным и объяснимым с помощью объяснимого ИИ (XAI), тепловых карт, суррогатных моделей или других решений.
Ваш глобальный партнер по маркетингу и развитию бизнеса
☑️ Наш деловой язык — английский или немецкий.
☑️ НОВИНКА: Переписка на вашем национальном языке!
Конрад Вольфенштейн
Я был бы рад служить вам и моей команде в качестве личного консультанта.
Вы можете связаться со мной, заполнив контактную форму или просто позвоните мне по телефону +49 89 89 674 804 (Мюнхен) . Мой адрес электронной почты: wolfenstein ∂ xpert.digital
Я с нетерпением жду нашего совместного проекта.
