Застарілі ІТ -системи: спотикається блок на шляху до штучного інтелекту

Чи гальмується революція штучного інтелекту? Проблема, яку створюють застарілі ІТ-структури

Швидкий розвиток штучного інтелекту (ШІ) обіцяє величезні переваги для компаній та урядових установ у всьому світі. Від автоматизації складних процесів та покращення прийняття рішень до створення абсолютно нових бізнес-моделей – можливості здаються безмежними. Але за блискучим фасадом революції ШІ криється часто недооцінена перешкода: застарілі ІТ-системи.

Реальність часто така: багато організацій досі покладаються на ІТ-інфраструктури, розроблені десятиліття тому. Ці так звані «застарілі системи» не лише технічно застаріли, але й структурно та концептуально не відповідають вимогам сучасних застосувань штучного інтелекту. У результаті виникає ситуація, коли потенціал ШІ суттєво обмежений обмеженнями існуючого ІТ-ландшафту.

Підходить для цього:

• Штучний інтелект: Шлях острівних рішень до інтегрованої цифрової стратегії AI за допомогою прикладу Отто в електронній комерції

Чому застарілі системи є проблемою

Проблеми, спричинені застарілими ІТ-системами під час впровадження ШІ, численні та складні:

Проблеми сумісності

Застарілі системи часто базуються на старіших мовах програмування (таких як COBOL) та застарілих версіях програмного забезпечення. Ці технології просто несумісні із сучасними фреймворками та бібліотеками, необхідними для розробки та запуску програм штучного інтелекту. Інтеграція штучного інтелекту в такі системи часто вимагає складних та дорогих модифікацій.

Ізоляція даних та низька якість даних

У багатьох організаціях дані розподілені по різних ізольованих системах (силосах даних). Така фрагментація не лише ускладнює доступ до відповідної інформації, але й перешкоджає об'єднанню та підготовці даних для застосувань штучного інтелекту. Крім того, дані у застарілих системах часто мають застарілі формати або низьку якість, що ще більше обмежує їхню придатність для використання в умовах штучного інтелекту.

Складність інтеграції

Інтеграція штучного інтелекту в застарілі системи часто створює значні технічні труднощі. Застарілі кодові бази, відсутність гнучкості та відсутні інтерфейси прикладного програмування (API) перешкоджають комунікації та обміну даними між системами. У багатьох випадках для забезпечення інтеграції необхідні значні оновлення або навіть заміна цілих платформ.

Обмеження продуктивності

Програми штучного інтелекту, особливо ті, що базуються на машинному навчанні, потребують значної обчислювальної потужності. Застаріле обладнання та неефективний код у застарілих системах часто не можуть задовольнити ці вимоги. Результатом є повільний час відгуку, обмежена масштабованість та загальне зниження ефективності програм штучного інтелекту.

Вразливості безпеки

Застарілі системи часто не мають сучасних функцій безпеки, необхідних для захисту від кібератак. Інтеграція штучного інтелекту в такі системи може створити нові ризики для безпеки, особливо якщо платформи штучного інтелекту потребують доступу до конфіденційних даних. Крім того, оновлення безпеки часто більше не надаються для старіших систем, що залишає відомі вразливості незахищеними.

Реальні наслідки: коли ініціативи ШІ зупиняються

Згадані вище проблеми часто призводять до зупинки або навіть практичного провалу ініціатив у сфері штучного інтелекту. Ось деякі приклади:

Охорона здоров'я

Лікарні та інші медичні заклади, які покладаються на застарілі системи електронних медичних карток (ЕМК), часто мають труднощі з використанням штучного інтелекту для таких завдань, як виявлення шахрайства, діагностика та персоналізоване лікування. Ізоляція даних перешкоджає цілісному уявленню про дані пацієнтів, а проблеми сумісності між застарілими системами та сучасними інструментами штучного інтелекту перешкоджають догляду за пацієнтами.

влади

Урядові установи, особливо ті, що мають справу з великими наборами даних та складними процесами, часто стикаються з труднощами через глибоко вкорінені застарілі системи. Ці системи перешкоджають впровадженню штучного інтелекту для таких завдань, як виявлення податкового шахрайства, обслуговування громадян та управління інфраструктурою. Ручні процеси, необхідні через застарілі системи, призводять до неефективності та затримок у наданні послуг.

Сектор фінансових послуг

Банки та інші фінансові установи дедалі частіше використовують штучний інтелект для виявлення шахрайства, оцінки ризиків та персоналізованих фінансових продуктів. Однак застарілі ІТ-системи ускладнюють інтеграцію інструментів на базі штучного інтелекту в застарілі системи обробки транзакцій. Ізольованість даних та несумісні формати перешкоджають ефективності ШІ, а суворі вимоги безпеки та відповідності створюють додаткові перешкоди.

Чому модернізація — це складна битва

Модернізація ІТ-систем часто є складним та тривалим процесом, який пов'язаний з низкою проблем:

Технічний борг

З роками застарілі системи часто накопичують технічний борг. Це означає, що для вирішення короткострокових проблем були впроваджені швидкі, але не обов'язково чисті рішення. Цей «борг» значно перешкоджає розумінню, модифікації та інтеграції ШІ в код.

Бюджетні обмеження

Інвестиції, необхідні для модернізації інфраструктури, заміни програмного забезпечення та навчання співробітників, можуть бути значними. Це створює серйозні труднощі, особливо для організацій з обмеженими фінансовими ресурсами.

Опір змінам:

Працівники, які звикли до застарілих систем, можуть чинити опір впровадженню штучного інтелекту. Це може бути пов'язано зі страхом втратити роботу, нерозумінням або просто зі зручністю існуючих робочих процесів.

Брак експертизи у сфері штучного інтелекту

Впровадження штучного інтелекту вимагає спеціалізованих знань та навичок. Однак багатьом організаціям бракує необхідної внутрішньої експертизи, і вони покладаються на зовнішніх консультантів або постачальників послуг.

Подолання розриву: Стратегії інтеграції штучного інтелекту

Незважаючи на труднощі, існує низка технологічних рішень та стратегічних підходів, які можуть допомогти організаціям подолати розрив між застарілими системами та штучним інтелектом:

Проміжне програмне забезпечення та API

Проміжне програмне забезпечення може виступати мостом між застарілими програмами та моделями штучного інтелекту. API дозволяють обмінюватися даними між несумісними системами без необхідності повного перегляду базової інфраструктури.

Хмарні та гібридні рішення для штучного інтелекту

Міграція робочих навантажень штучного інтелекту на хмарні сервери або рішення для периферійних обчислень пропонує переваги з точки зору обчислювальної потужності, масштабованості та гнучкості. Гібридні моделі штучного інтелекту, які поєднують застарілі системи з новою інфраструктурою штучного інтелекту, дозволяють запускати чутливі робочі навантаження штучного інтелекту локально, а інші передавати на аутсорсинг у хмару.

Модернізація даних

Очищення, стандартизація та трансформація даних мають вирішальне значення для перетворення застарілих даних у формати, зручні для штучного інтелекту. Конвеєри та озера даних ETL (вилучення, перетворення, завантаження) можуть допомогти керувати даними та готувати їх до обробки за допомогою штучного інтелекту.

Поетапне впровадження

Поетапний підхід до інтеграції штучного інтелекту, де технологія впроваджується пошарово, мінімізує збої та дозволяє організаціям навчатися та адаптуватися в міру розгортання процесу.

Шлюзи штучного інтелекту

Шлюзи штучного інтелекту (ШІ) – це спеціалізовані інструменти, що слугують інтерфейсом між програмами ШІ та застарілими системами. Вони спрощують процес інтеграції та пришвидшують впровадження ШІ, зберігаючи при цьому цілісність застарілих систем.

Підходить для цього:

• Ключові конкурентні атрибути: якість, швидкість, гнучкість, автоматизація, масштабованість, гібридне рішення та мультимодальний штучний інтелект

Ціна античності: Економічні наслідки ігнорування ШІ

Нехтування впровадженням штучного інтелекту через застарілі ІТ-системи має значні економічні наслідки:

Збільшення експлуатаційних витрат

Підтримка застарілих систем часто є дорогою та неефективною. Спеціалізовані знання, часті простої та постійний ремонт збільшують витрати.

Втрати продуктивності

Повільні та ненадійні застарілі системи призводять до простоїв та втрати продуктивності працівників. Неефективність також виникає через ізольованість даних та відсутність безперешкодної інтеграції із сучасними інструментами.

конкурентна невигідність

Організації, які не використовують штучний інтелект, ризикують відстати від своїх конкурентів. Вони втрачають можливості для інновацій, нових потоків доходів та покращення клієнтського досвіду.

Підвищені ризики безпеки

Застарілі ІТ-системи більш вразливі до кібератак та порушень нормативних вимог. Це може призвести до штрафів, значних штрафів та репутаційної шкоди.

Каталізатори змін: державні програми та субсидії

Для сприяння цифровій трансформації та впровадженню штучного інтелекту уряди по всьому світу запустили низку програм та стимулів.

Німеччина

Цифрова стратегія уряду Німеччини до 2025 року робить акцент на розвитку цифрових навичок, штучного інтелекту та модернізації державних послуг. Конкретні ініціативи, такі як «Цифровий пакт для шкіл» та стратегія Німеччини щодо штучного інтелекту, мають значне фінансування.

Європейський Союз

Програма «Цифрова Європа» (DIGITAL) має на меті сформувати цифрову трансформацію європейського суспільства та економіки, включаючи фінансування штучного інтелекту, суперкомп’ютерів та кібербезпеки. Стратегія ЄС щодо штучного інтелекту та Закон про штучний інтелект є додатковими ключовими ініціативами.

Глобальні стратегії: порівняльний огляд міжнародних підходів

Підходи до впровадження штучного інтелекту та модернізації застарілих ІТ-систем значно відрізняються між країнами. Деякі більше покладаються на втручання уряду, тоді як інші надають перевагу більш ринково-орієнтованому підходу. Темпи впровадження ШІ також суттєво різняться, причому деякі країни (наприклад, Китай, США та Ізраїль) є лідерами.

Орієнтація в лабіринті відповідності: вплив правил безпеки та захисту даних

Нормативні акти щодо безпеки та захисту даних, такі як GDPR та HIPAA, відіграють вирішальну роль у формуванні впровадження штучного інтелекту. Вони гарантують захист персональних даних та етичне та відповідальне використання програм штучного інтелекту. Однак дотримання цих норм також може створювати труднощі, особливо для програм, що потребують інтенсивної обробки даних.

Рекомендації для успішного впровадження штучного інтелекту

Щоб подолати проблеми застарілих ІТ-систем під час впровадження штучного інтелекту, слід враховувати такі рекомендації:

Для бізнесу та державних установ

• Проведіть ретельну оцінку існуючої ІТ-інфраструктури.
• Розробити комплексні стратегії модернізації ІТ.
• Пріоритетність модернізації даних.
• Розгляньте гібридні та хмарні рішення.
• Забезпечте надійні заходи безпеки та дотримання відповідних правил захисту даних.
• Інвестуйте в програми навчання та професійного розвитку.
• Використовуйте поетапний підхід до інтеграції штучного інтелекту.
• Використовуйте проміжне програмне забезпечення, API та шлюзи штучного інтелекту.

Для осіб, що приймають політичні рішення

• Підтримувати та розширювати програми фінансування модернізації ІТ та впровадження штучного інтелекту.
• Сприяти міжнародній співпраці та обміну передовим досвідом.
• Розробити чіткі та адаптивні регуляторні бази.
• Сприяти державно-приватному партнерству.
• Інвестуйте в ініціативи щодо розвитку цифрової компетентності та навичок штучного інтелекту.

Модернізація ІТ-інфраструктури є вирішальним кроком до розкриття трансформаційного потенціалу штучного інтелекту та максимального використання можливостей, що пропонуються цифровою епохою. Тільки таким чином компанії та органи державної влади можуть підтримувати свою конкурентоспроможність, покращувати свої процеси та пропонувати додаткову цінність своїм громадянам і клієнтам.

Підходить для цього:

• Часто запитують, тут відповідь: Штучний інтелект у компанії -в розвитку будинку чи попередньо розробленому рішенні? | Стратегія AI
• Штучний інтелект: Зробити чорну скриньку ШІ зрозумілою, доступною для розуміння та пояснень за допомогою пояснюваного ШІ (XAI), теплових карт, сурогатних моделей або інших рішень

☑ Наша ділова мова - англійська чи німецька

☑ Нове: листування на вашій національній мові!

 

Я радий бути доступним вам та моїй команді як особистого консультанта.

Ви можете зв’язатися зі мною, заповнивши тут контактну форму або просто зателефонуйте мені за номером +49 89 674 804 (Мюнхен) . Моя електронна адреса: Вольфенштейн ∂ xpert.digital

Я з нетерпінням чекаю нашого спільного проекту.

 

 

☑ Підтримка МСП у стратегії, порадах, плануванні та впровадженні

☑ Створення або перестановка цифрової стратегії та оцифрування

☑ Розширення та оптимізація міжнародних процесів продажів

☑ Глобальні та цифрові торгові платформи B2B

☑ Піонерський розвиток бізнесу / маркетинг / PR / Мір