Yayınlanan: 30 Mart 2025 / Güncelleme: 30 Mart 2025 - Yazar: Konrad Wolfenstein
Eski BT Sistemleri: Yapay Zeka Resim Yolunda Tökezleyen Bir Blok: Xpert.digital
Yapay Zeka Eski BT Systems ile tanışır: Şirketler nasıl durur
AI devrimi engelli? Eski BT yapılarında meydan okuma
Yapay zekanın (AI) hızlı gelişimi dünya çapında muazzam avantajlar vaat ediyor. Karmaşık süreçlerin otomasyonundan karar vermeye kadar tamamen yeni iş modellerinin yaratılmasına kadar - olasılıklar sınırsız görünmektedir. Ancak AI devriminin parlak cephesinin arkasında sık sık gözden kaçan bir engel var: modası geçmiş BT sistemleri.
Gerçeklik genellikle şuna benziyor: Birçok kuruluş hala onlarca yıl önce tasarlanmış BT altyapılarına bağlıdır. Bu “eski sistemler” sadece teknik olarak modası geçmiş değil, aynı zamanda modern AI uygulamalarının gereksinimleri için yapısal ve kavramsal olarak tasarlanmamıştır. Sonuç, AI potansiyelinin mevcut BT manzarasının sınırları ile büyük ölçüde kısıtlandığı bir gerilim alanıdır.
İçin uygun:
Neden Eski Sistemler Bir Sorundur?
KI tanıtımında modası geçmiş BT sistemlerinden kaynaklanan sorunlar çeşitli ve karmaşıktır:
Uyumluluk sorunları
Eski sistemler genellikle eski programlama dillerine (COBOL gibi) ve eski yazılım sürümlerine dayanır. Bu teknolojiler, AI uygulamalarının geliştirilmesi ve işletilmesi için gerekli olan modern çerçeveler ve kütüphanelerle uyumlu değildir. AI'nın bu tür sistemlere entegrasyonu genellikle karmaşık ve maliyetli ayarlamalar gerektirir.
Veri siloları ve veri kalitesi eksikliği
Birçok kuruluşta, çeşitli yalıtımlı sistemler (veri siloları) hakkındaki veriler dağıtılır. Bu parçalanma sadece ilgili bilgilere erişmekle kalmaz, aynı zamanda AI uygulamaları için verilerin birleştirilmesini ve hazırlanmasını da sağlar. Buna ek olarak, eski sistemlerdeki veriler genellikle eski formatlarda bulunur veya kalite eksikliğinden muzdariptir, bu da AI için kullanılabilirliklerini daha da kısıtlar.
Entegrasyon zorlukları
AI'nın eski sistemlere entegrasyonu genellikle önemli teknik zorluklarla ilişkilidir. Eski kod tabanları, esneklik eksikliği ve arayüz eksikliği (API'ler) iletişim ve veri alışverişini daha zor hale getirir. Birçok durumda, entegrasyonu sağlamak için kapsamlı yükseltmeler veya hatta tüm platformların alışverişi yapılması gerekir.
Performans kısıtlamaları
AI uygulamaları, özellikle makine öğrenimine dayalı olanlar, önemli miktarda bilgi işlem gücü gerektirir. Eski sistemlerde eski donanım ve verimsiz kod genellikle bu gereksinimleri karşılayamaz. Sonuç, yavaş tepki süreleri, sınırlı ölçeklenebilirlik ve AI uygulamalarının genel olarak daha düşük etkinliğidir.
Güvenlik boşlukları
Eski sistemler genellikle siber saldırılara karşı korunmak için gereken modern güvenlik işlevlerine sahip değildir. AI'nın bu tür sistemlere entegrasyonu, özellikle AI platformlarının hassas verilere erişmesi gerekiyorsa, yeni güvenlik riskleri getirebilir. Buna ek olarak, eski sistemler için daha fazla güvenlik güncellemesi sağlanmamıştır, bu da bilinen zayıflıkların açık kaldığı anlamına gelir.
Gerçek Sonuçlar: Yapay zeka girişimleri durduğunda
Uygulamada, yukarıdaki zorluklar genellikle AI girişimlerinin durmasına ve hatta başarısız olmasına yol açar. Bazı örnekler:
Sağlık hizmeti
Eski elektronik hasta dosyalarına (dürüst) dayanan hastaneler ve diğer sağlık tesisleri, sahtekarlık tespiti, teşhis ve kişiselleştirilmiş tedaviler gibi görevler için AI kullanmakta zorluk çeker. Veri siloları, hasta verilerinin bütünsel bir görünümünü önler ve eski sistemler ve modern AI araçları arasındaki birlikte çalışabilirlik sorunları hasta bakımını bozar.
Yetkililer
Hükümet yetkilileri, özellikle büyük miktarlarda veri ve karmaşık süreçlerle ilgili olanlar, genellikle derin köklü eski sistemlerle savaşırlar. Bu sistemler, vergi sahtekarlığı tespiti, kamu hizmetleri ve altyapı yönetimi gibi görevler için AI'nın uygulanmasını engeller. Eski sistemlerin neden olduğu manuel süreçler, hizmetlerin sağlanmasında verimsizliklere ve gecikmelere yol açar.
Finansal Hizmet Sektörü
Bankalar ve diğer finans kurumları sahtekarlık tanıma, risk değerlendirmesi ve kişiselleştirilmiş finansal ürünler için giderek daha fazla AI kullanıyor. Bununla birlikte, modası geçmiş BT sistemleri, AI tabanlı araçları eski işlem işleme sistemlerine entegre etmeyi zorlaştırmaktadır. Veri siloları ve uyumsuz formatlar AI'nın etkinliğini etkiler ve yüksek güvenlik ve uyumluluk gereksinimleri ek engelleri temsil eder.
Modernizasyon neden zor bir mücadele
BT sistemlerinin modernizasyonu genellikle bir dizi zorlukla ilişkili karmaşık ve uzun bir süreçtir:
Teknik borç
Yıllar boyunca, teknik borçlar genellikle eski sistemlerde birikmiştir. Bu, kısa vadeli sorunları çözmek için hızlı ancak mutlaka temiz çözümlerin uygulandığı anlamına gelir. Bu “borçlar”, AI'nın kodlara önemli ölçüde anlaşılmasını, değiştirilmesini ve entegrasyonunu sağlar.
Bütçe kısıtlamaları
Altyapı yükseltmeleri, yazılım değişimi ve çalışan eğitimi için gereken yatırımlar önemli olabilir. Bu, özellikle sınırlı finansal kaynakları olan kuruluşlar için büyük bir zorluktur.
Değişikliklere Direnç:
Eski sistemlere alışkın çalışanlar AI'nın tanıtımına direnebilir. Bu, iş kaybı korkusuna, anlayış eksikliğine veya sadece mevcut iş süreçlerini rahatlatmaya atfedilebilir.
AI uzmanlığı eksikliği
Yapay zekanın uygulanması özel bilgi ve beceriler gerektirir. Bununla birlikte, birçok kuruluş gerekli dahili know-how'a sahip değildir ve dış danışmanlara veya hizmet sağlayıcılara bağımlıdır.
Boşluğun Üstesinden Gelme: AI entegrasyonu için stratejiler
Zorluklara rağmen, kuruluşların eski sistemler ve yapay zeka arasındaki boşluğun üstesinden gelmelerine yardımcı olabilecek bir dizi teknolojik çözüm ve stratejik yaklaşım vardır:
Ara katman yazılımı ve API'ler
Middleware, eski uygulamalar ve AI modelleri arasında bir köprü görevi görebilir. API'lar, altta yatan altyapı olmadan uyumsuz sistemler arasında veri alışverişini tamamen gözden geçirir.
Bulut ve Hibrid AI Çözümleri
AI iş yüklerinin bulut tabanlı sunuculara veya Edge Computing Solutions'a taşınması, hesaplama gücü, ölçeklenebilirlik ve esneklik açısından avantajlar sunar. Eski sistemleri yeni AI altyapısı ile birleştiren hibrit AI modelleri, hassas AI iş yüklerini yerel olarak gerçekleştirmeyi mümkün kılar, diğerleri ise buluta dış kaynaklıdır.
Veri denetimi
Eski verileri AI dostu formatlara dönüştürmek için verilerin temizlenmesi, standardizasyonu ve dönüştürülmesi çok önemlidir. ETL boru hatları (ekstrakt, dönüşüm, yük) ve veri gölleri, verilerin yönetilmesine ve AI işlemeye hazırlanmaya yardımcı olabilir.
Aşamalarda uygulama
Teknoloji katmanının katman tarafından tanıtıldığı AI entegrasyonu için kademeli bir yaklaşım, bozuklukları en aza indirir ve kuruluşların süreç boyunca öğrenmelerini ve adapte olmasını sağlar.
AI Gateways
AI ağ geçitleri, AI uygulamaları ve eski sistemler arasında bir arayüz görevi gören özel araçlardır. Entegrasyon sürecini basitleştirir ve eski sistemlerin bütünlüğü korunurken KI tanıtımını hızlandırırlar.
İçin uygun:
Antika'nın Fiyatı: Yapay zekanın ihmalinin ekonomik sonuçları
Eski BT sistemlerinden kaynaklanan KI girişinin ihmal edilmesi önemli ekonomik sonuçlara sahiptir:
Artan işletme maliyetleri
Eski sistemlerin bakımı genellikle pahalı ve verimsizdir. Özel bilgi, sık kesinti ve sürekli onarımlar maliyetleri artırır.
Verimlilik kaybı
Yavaş ve güvenilmez eski sistemler, çalışanlar arasında düşüş ve üretkenlik kaybına yol açar. Verimsizlikler ayrıca veri silolarından ve modern araçlarla sorunsuz entegrasyon eksikliğinden kaynaklanmaktadır.
Rekabetçi dezavantaj
AI'nın kullanamayacağı kuruluşlar rakiplerinin arkasına düşme riski taşırlar. İnovasyon fırsatlarını, yeni gelir kaynaklarını ve gelişmiş müşteri deneyimlerini kaçırıyorlar.
Artan güvenlik riskleri
Eski BT sistemleri siber saldırılara ve uyum ihlallerine daha duyarlıdır. Bu cezalara, yüksek para cezalarına ve itibar hasarına yol açabilir.
Değişim için Katalizörler: Devlet programları ve finansman
Dijital dönüşümü ve KI tanıtımını teşvik etmek için hükümetler dünya çapında bir dizi program ve finansman başlattı.
Almanya
Federal Hükümetin Dijital Stratejisi 2025, dijital becerilerin, yapay zeka ve kamu hizmetlerinin modernizasyonunun gelişimini vurgulamaktadır. “Dijital Pakt Okulu” ve Almanya'nın AI stratejisi gibi özel girişimler önemli yollarla donatılmıştır.
Avrupa Birliği
“Dijital Avrupa” programı (dijital), AI'nın finansmanı, süper bilgisayar ve siber güvenlik de dahil olmak üzere Avrupa toplumunun ve işinin dijital dönüşümünü şekillendirmeyi amaçlamaktadır. AB ve AI Yasası'nın AI stratejisi (AI Yasası) diğer önemli girişimlerdir.
Küresel Stratejiler: Uluslararası Yaklaşımlara Karşılaştırmalı Bir Bakış
Yapay zekanın tanıtımı ve modern BT sistemlerinin modernizasyonu için yaklaşımlar ülkeler arasında büyük farklılıklar göstermektedir. Bazı ülkeler hükümet müdahalelerine daha fazla güvenirken, diğerleri daha pazar odaklı bir yaklaşımı tercih ediyor. AI benimseme oranları da güçlü bir şekilde değişmektedir, bazı ülkeler (örneğin Çin, ABD ve İsrail) öncü bir rol oynamaktadır.
Uyum Labirentinde: Güvenlik ve Veri Koruma Yönetmeliklerinin Etkisi
GDPR ve HIPAA gibi güvenlik ve veri koruma düzenlemeleri, KI tanıtımının tasarımında önemli bir rol oynamaktadır. Kişisel verilerin korunmasını ve AI uygulamalarının etik ve sorumlu bir şekilde kullanıldığından emin olursunuz. Bununla birlikte, bu hükümlere uyum, özellikle veri yoğun uygulamalar için de zorluklar getirebilir.
Başarılı bir AI tanıtımı için öneriler
AI'yı tanıtarken eski BT sistemlerinin zorluklarının üstesinden gelmek için aşağıdaki öneriler gözlemlenmelidir:
Şirketler ve yetkililer için
- Mevcut BT altyapısının kapsamlı bir değerlendirmesini yapın.
- Kapsamlı BT modernizasyon stratejileri geliştirin.
- Veri denetlemesine öncelik verin.
- Hibrit ve bulut tabanlı çözümleri düşünün.
- Sağlam güvenlik önlemleri ve ilgili veri koruma düzenlemelerine uyum sağlayın.
- Eğitim ve ileri eğitim programlarına yatırım yapın.
- AI entegrasyonuna kademeli bir yaklaşım izleyin.
- Middare, API ve AI ağ geçitleri kullanın.
Siyasi karar için -Maracılar
- BT modernizasyonu ve AI tanıtımı için finansman programlarını destekleyin ve genişletin.
- Uluslararası işbirliğini ve en iyi uygulama alışverişini teşvik edin.
- Açık ve uyarlanabilir düzenleyici çerçeve geliştirin.
- Kamu-özel ortaklıklarını teşvik edin.
- Dijital yeterliliği ve AI becerilerini geliştirmek için girişimler yatırım yapın.
BT altyapısının modernizasyonu, AI'nın dönüştürücü potansiyelini serbest bırakmak ve dijital çağın fırsatlarını en iyi şekilde kullanmak için önemli bir adımdır. Bu, şirketleri ve yetkililere rekabet gücünü elde etmenin, süreçlerini geliştirmenin ve vatandaşlarına ve müşterilerine katma değer sunmanın tek yoludur.
İçin uygun:
- Sıkça sorulan soru, işte cevabı: Şirkette yapay zeka – şirket içi geliştirme mi yoksa hazır çözüm mü? | Yapay zeka stratejisi
- Yapay zeka: Açıklanabilir Yapay Zeka (XAI), ısı haritaları, vekil modeller veya diğer çözümlerle yapay zekanın kara kutusunu anlaşılır, anlaşılır ve açıklanabilir hale getirmek
Küresel pazarlama ve iş geliştirme ortağınız
☑️İş dilimiz İngilizce veya Almancadır
☑️ YENİ: Ulusal dilinizde yazışmalar!
Konrad Wolfenstein
Size ve ekibime kişisel danışman olarak hizmet etmekten mutluluk duyarım.
iletişim formunu doldurarak benimle iletişime geçebilir +49 89 89 674 804 (Münih) numaralı telefondan beni arayabilirsiniz . E-posta adresim: wolfenstein ∂ xpert.digital
Ortak projemizi sabırsızlıkla bekliyorum.
