⭐ Artificial Intelligence (AI) -AI-blogg, hotspot och innehållsnav ⭐ Smart & Intelligent B2B / Industry 4.0 (UA Mechanical Engineering, Construction Industry, Logistics, Intralogistics) -Producerande affär ⭐ Försäljning / marknadsföring Blogg ⭐ Digital Intelligence ⭐ Internet av saker ⭐ Expert Rat ⭐ Xpaper

Röstval 📢

Föråldrade IT -system: En snubblande block på väg till konstgjord intelligens

Publicerad: 30 mars 2025 / Uppdatering från: 30 mars 2025 - Författare: Konrad Wolfenstein

Föråldrade IT-system: En snubblande block på väg till artificiell intelligens-bild: Xpert.digital

Artificiell intelligens möter gamla IT -system: Hur företag stannar

Revolution av AI inaktiverad? Utmaningen genom gamla IT -strukturer

Den snabba utvecklingen av konstgjord intelligens (AI) lovar enorma fördelar över hela världen. Från automatisering av komplexa processer till förbättring av beslut - att skapa helt nya affärsmodeller - möjligheterna verkar vara obegränsade. Men bakom den glänsande fasaden på AI -revolutionen är ett ofta förbisett hinder: föråldrade IT -system.

Verkligheten ser ofta ut så här: Många organisationer är fortfarande beroende av IT -infrastrukturer som utformades för decennier sedan. Dessa så kallade "äldre system" är inte bara tekniskt föråldrade, utan också strukturellt och konceptuellt inte utformade för kraven i moderna AI-applikationer. Resultatet är ett spänningsområde där AI: s potential är massivt begränsad av gränserna för det befintliga IT -landskapet.

Lämplig för detta:

Artificiell intelligens: Vägen för ölösningar på den integrerade digitala AI-strategin med hjälp av exemplet med Otto i e-handel

Varför äldre system är ett problem

Problemen som uppstår från föråldrade IT -system i KI -introduktionen är varierande och komplexa:

Problem med kompatibilitet

Legacy Systems är ofta baserade på äldre programmeringsspråk (som COBOL) och föråldrade programvaruversioner. Dessa tekniker är helt enkelt inte kompatibla med de moderna ramarna och biblioteken som krävs för utveckling och drift av AI -applikationer. Integrationen av AI i sådana system kräver ofta komplexa och kostsamma justeringar.

Datasilo och brist på datakvalitet

I många organisationer distribueras data om olika, isolerade system (datasilo). Denna fragmentering ger inte bara tillgång till relevant information, utan också sammanslagning och beredning av data för AI -applikationer. Dessutom finns data i äldre system ofta i föråldrade format eller lider av brist på kvalitet, vilket ytterligare begränsar deras användbarhet för AI.

Svårighetsintegration

Integrationen av AI i äldre system är ofta associerad med betydande tekniska utmaningar. Föråldrade kodbaser, brist på flexibilitet och brist på gränssnitt (API) gör kommunikation och datautbyte svårare. I många fall krävs omfattande uppgraderingar eller till och med utbytet av hela plattformar för att möjliggöra integration.

Prestationsbegränsningar

AI -applikationer, särskilt de som är baserade på maskininlärning, kräver betydande datorkraft. Föråldrad hårdvara och ineffektiv kod i äldre system kan ofta inte uppfylla dessa krav. Resultatet är långsam responstider, begränsad skalbarhet och en total lägre effektivitet för AI -applikationerna.

Säkerhetsgap

Legacy Systems har ofta inte moderna säkerhetsfunktioner som krävs för att skydda mot cyberattacker. Integrationen av AI i sådana system kan ge nya säkerhetsrisker, särskilt om AI -plattformar behöver tillgång till känslig data. Dessutom tillhandahålls inga fler säkerhetsuppdateringar för äldre system, vilket innebär att kända svagheter förblir öppna.

Verkliga konsekvenser: När AI -initiativ stannar

I praktiken leder ovanstående utmaningar ofta till det faktum att AI -initiativ stannar eller till och med misslyckas. Några exempel:

Vård

Sjukhus och andra hälsovårdsanläggningar som förlitar sig på föråldrade elektroniska patientfiler (ärliga) har ofta svårt att använda AI för uppgifter som bedrägeriupptäckt, diagnostik och personliga behandlingar. Datasiloer förhindrar en helhetssyn på patientdata och problem med interoperabilitet mellan äldre system och moderna AI -verktyg försämrar patientvård.

Myndigheterna

Regeringsmyndigheterna, särskilt de som har att göra med stora mängder data och komplexa processer, kämpar ofta med djupa rotade äldre system. Dessa system hindrar implementeringen av AI för uppgifter som upptäckt av skattebedrägerier, civila tjänster och infrastrukturhantering. Manuella processer orsakade av föråldrade system leder till ineffektivitet och förseningar i tillhandahållandet av tjänster.

Finanssektor

Banker och andra finansiella institutioner använder alltmer AI för bedrägeri erkännande, riskbedömning och personliga finansiella produkter. Föråldrade IT-system gör det dock svårt att integrera AI-baserade verktyg i äldre transaktionsprocesssystem. Datasilo och inkompatibla format påverkar AI: s effektivitet, och de höga säkerhets- och efterlevnadskraven representerar ytterligare hinder.

Varför modernisering är en svår kamp

Moderniseringen av IT -system är ofta en komplex och lång process som är förknippad med ett antal utmaningar:

Teknisk skuld

Under åren har tekniska skulder ofta samlats i äldre system. Detta innebär att snabba men inte nödvändigtvis rena lösningar har implementerats för att fixa kortvariga problem. Dessa "skulder" gör förståelse, modifiering och integration av AI i koden avsevärt.

Budgetbegränsningar

De investeringar som krävs för infrastrukturuppgraderingar, programvarutbyte och utbildning av anställdas kan vara betydande. Detta är en stor utmaning, särskilt för organisationer med begränsade ekonomiska resurser.

Motstånd mot förändringar:

Anställda som är vana vid äldre system kan motstå introduktionen av AI. Detta kan tillskrivas rädsla för förlust av arbetstillfällen, brist på förståelse eller helt enkelt för att trösta med de befintliga arbetsprocesserna.

Brist på AI -expertis

Implementering av AI kräver specialiserad kunskap och färdigheter. Många organisationer har emellertid inte den nödvändiga interna kunskapen och är beroende av externa konsulter eller tjänsteleverantörer.

Övervinna gapet: strategier för AI -integration

Trots utmaningarna finns det ett antal tekniska lösningar och strategiska tillvägagångssätt som kan hjälpa organisationer att övervinna klyftan mellan äldre system och AI:

Mellanprogram och API: er

Middleware kan fungera som en bro mellan äldre applikationer och AI -modeller. API: er möjliggör datautbyte mellan inkompatibla system utan att den underliggande infrastrukturen ska revideras fullständigt.

Moln- och hybrid AI -lösningar

Omlokalisering av AI-arbetsbelastningar till molnbaserade servrar eller edge computing-lösningar erbjuder fördelar när det gäller datorkraft, skalbarhet och flexibilitet. Hybrid AI -modeller som ansluter äldre system med ny AI -infrastruktur gör det möjligt att utföra känsliga AI -arbetsbelastningar lokalt, medan andra är outsourcade till molnet.

Datamoderning

Rengöring, standardisering och omvandling av data är avgörande för att konvertera äldre data till AI-vänliga format. ETL -rörledningar (extrakt, transform, last) och datasjöar kan hjälpa till att hantera data och förbereda sig för AI -behandling.

I faser, implementering

En gradvis strategi för AI -integrationen, där teknikskiktet introduceras med lager, minimerar störningar och gör det möjligt för organisationer att lära sig och anpassa sig under processens gång.

AI -portar

AI -gateways är specialverktyg som fungerar som ett gränssnitt mellan AI -applikationer och äldre system. De förenklar integrationsprocessen och påskyndar KI -introduktionen, medan arvetsystemets integritet bevaras.

Lämplig för detta:

De väsentliga konkurrensattributen: kvalitet, hastighet, flexibilitet, automatisering, skalbarhet, hybridlösning och multimodale AI

Priset på antik: ekonomiska konsekvenser av försummelsen av AI

Försummelsen av KI -introduktionen på grund av föråldrade IT -system har betydande ekonomiska konsekvenser:

Ökade driftskostnader

Underhållet av äldre system är ofta dyrt och ineffektivt. Specialiserad kunskap, ofta driftstopp och kontinuerliga reparationer ökar kostnaderna.

Produktivitetsförlust

Långsamma och opålitliga arvssystem leder till drifttider och produktivitetsförlust bland anställda. Ineffektivitet uppstår också från datasilo och bristen på sömlös integration med moderna verktyg.

Konkurrenskraftig nackdel

Organisationer som AI inte kan använda riskerar att falla bakom sina konkurrenter. De missar möjligheter till innovation, nya inkomstkällor och förbättrade kundupplevelser.

Ökade säkerhetsrisker

Föråldrade IT -system är mer mottagliga för cyberattacker och överträdelser av efterlevnad. Detta kan leda till straff, höga böter och rykte.

Katalysatorer för förändring: statliga program och finansiering

För att främja digital transformation och KI -introduktionen har regeringarna lanserat ett antal program och finansiering över hela världen.

Tyskland

Den federala regeringens digitala strategi 2025 betonar utvecklingen av digitala färdigheter, AI och moderniseringen av offentliga tjänster. Specifika initiativ som ”Digital Pact School” och Tysklands AI -strategi är utrustade med betydande medel.

Europeiska unionen

Programmet "Digital Europe" (Digital) syftar till att forma den digitala omvandlingen av det europeiska samhället och företaget, inklusive finansiering av AI, superdator och cybersäkerhet. AI -strategin för EU och AI -lagen (AI -lagen) är andra viktiga initiativ.

Globala strategier: En jämförande titt på internationella tillvägagångssätt

Tillvägagångssätten för införandet av AI och moderniseringen av föråldrade IT -system varierar mycket mellan länderna. Vissa länder förlitar sig mer på statliga insatser, medan andra föredrar en mer marknadsorienterad strategi. AI -adoptionsnivån varierar också starkt, med vissa länder (t.ex. Kina, USA och Israel) som spelar en banbrytande roll.

I Compliance Labyrinth: Påverkan av säkerhets- och dataskyddsföreskrifter

Säkerhets- och dataskyddsföreskrifter som GDPR och HIPAA spelar en avgörande roll i utformningen av KI -introduktionen. Du ser till att personuppgifter skyddas och att AI -applikationer används etiskt och ansvarsfullt. Emellertid kan överensstämmelse med dessa bestämmelser också ge utmaningar, särskilt för data -intensiva applikationer.

Rekommendationer för en framgångsrik AI -introduktion

För att övervinna utmaningarna med föråldrade IT -system vid introduktion av AI måste följande rekommendationer observeras:

För företag och myndigheter

Genomföra en grundlig bedömning av den befintliga IT -infrastrukturen.
Utveckla omfattande IT -moderniseringsstrategier.
Prioritera datamoderning.
Tänk på hybrid- och molnbaserade lösningar.
Se till att robusta säkerhetsåtgärder och efterlevnad av relevanta dataskyddsföreskrifter.
Investera i utbildningsprogram för utbildning och vidareutbildning.
Följ en gradvis strategi för AI -integration.
Använd mellanprogram, API: er och AI -gateways.

För politiskt beslut -fattare

Stöd och utöka finansieringsprogram för IT -modernisering och AI -introduktion.
Främja internationellt samarbete och utbyte av bästa praxis.
Utveckla tydliga och anpassningsbara regelverk.
Främja offentlig-privata partnerskap.
Investera initiativ för att främja digital kompetens och AI -färdigheter.

Moderniseringen av IT -infrastrukturen är det avgörande steget för att frigöra den transformativa potentialen för AI och att optimalt använda möjligheterna för den digitala tidsåldern. Detta är det enda sättet att få företag och myndigheter sin konkurrenskraft, förbättra sina processer och erbjuda sina medborgare och kunder mervärde.

Lämplig för detta: