Опубліковано: 30 березня 2025 р. / Оновлення від: 30 березня 2025 р. - Автор: Конрад Вольфенштейн
Застарілі ІТ-системи: камінь спотикання на шляху до штучної картини інтелекту: xpert.digital
Штучний інтелект зустрічає старі ІТ -системи: як компанії зупиняються
Революція AI інваліда? Завдання через старі ІТ -структури
Швидкий розвиток штучного інтелекту (AI) обіцяє величезні переваги у всьому світі. Від автоматизації складних процесів до вдосконалення прийняття рішень до створення абсолютно нових бізнес -моделей - можливості здаються безмежними. Але за блискучим фасадом AI Revolution - це часто не помічена перешкода: застаріла ІТ -системи.
Реальність часто виглядає так: багато організацій досі залежать від ІТ -інфраструктури, розроблених десятиліттями тому. Ці так звані «застарілі системи» не тільки технічно застаріли, але й структурно та концептуально не розроблені для вимог сучасних додатків AI. Результатом є область напруги, в якій потенціал ШІ масово обмежується межами існуючого ІТ -ландшафту.
Підходить для цього:
Чому застарілі системи - це проблема
Проблеми, що виникають із застарілих ІТ -систем у введенні KI, різноманітні та складні:
Проблеми сумісності
Спадкові системи часто базуються на старих мовах програмування (наприклад, COBOL) та застарілих версій програмного забезпечення. Ці технології просто не сумісні з сучасними рамками та бібліотеками, необхідними для розробки та експлуатації програм AI. Інтеграція ШІ в такі системи часто вимагає складних та дорогих коригувань.
Силоси даних та відсутність якості даних
У багатьох організаціях розподіляються дані про різні, ізольовані системи (дані даних). Ця фрагментація не тільки робить доступ до відповідної інформації, але й злиття та підготовку даних для додатків AI. Крім того, дані в застарілих системах часто існують у застарілих форматах або страждають від відсутності якості, що ще більше обмежує їх зручність для ШІ.
Складність інтеграції
Інтеграція ШІ в застарілі системи часто пов'язана зі значними технічними проблемами. Застарілі бази коду, відсутність гнучкості та відсутність інтерфейсів (API) ускладнюють спілкування та обмін даними. У багатьох випадках необхідні широкі оновлення або навіть обмін цілими платформами, щоб забезпечити інтеграцію.
Обмеження продуктивності
Програми AI, особливо ті, що базуються на машинному навчанні, потребують значної обчислювальної потужності. Застарілий апаратний та неефективний код у застарілих системах часто не може відповідати цим вимогам. Результатом є повільний час реакції, обмежена масштабованість та загальна менша ефективність додатків AI.
Прогалини безпеки
У застарілих системах часто немає сучасних функцій безпеки, необхідних для захисту від кібератаків. Інтеграція AI в такі системи може принести нові ризики безпеки, особливо якщо платформи AI потребують доступу до чутливих даних. Крім того, для старих систем не надається більше оновлень безпеки, а це означає, що відомі слабкі сторони залишаються відкритими.
Реальні наслідки: Коли ініціативи AI зупиняються
На практиці вищезазначені виклики часто призводять до того, що ініціативи AI зупиняються або навіть провалюються. Деякі приклади:
Охорона здоров'я
Лікарні та інші медичні заклади, які покладаються на застарілі електронні файли пацієнтів (чесні), часто мають труднощі з використанням AI для таких завдань, як виявлення шахрайства, діагностика та персоналізовані методи лікування. Дані силоси запобігають цілісному огляду даних про пацієнтів та проблем із сумісністю між застарілими системами та сучасними інструментами ШІ погіршують догляд за пацієнтами.
Влада
Урядові органи, зокрема, мають відношення до великої кількості даних та складних процесів, часто борються з глибоко вкоріненими застарілими системами. Ці системи перешкоджають впровадженню ШІ для таких завдань, як виявлення податкових шахрайств, державні служби та управління інфраструктурою. Ручні процеси, спричинені застарілими системами, призводять до неефективності та затримок у наданні послуг.
Сектор фінансових послуг
Банки та інші фінансові установи все частіше використовують ШІ для визнання шахрайства, оцінки ризику та персоналізованих фінансових продуктів. Однак застарілі ІТ-системи ускладнюють інтеграцію інструментів на основі AI у застарілі системи обробки транзакцій. Дані силоси та несумісні формати впливають на ефективність ШІ, а вимоги до високої безпеки та відповідності представляють додаткові перешкоди.
Чому модернізація - це важка боротьба
Модернізація ІТ -систем часто є складним і тривалим процесом, який пов'язаний з низкою проблем:
Технічний борг
Протягом багатьох років в застарілих системах часто накопичували технічні борги. Це означає, що для вирішення коротких термінових проблем були реалізовані швидкі, але не обов'язково чисті рішення. Ці «борги» значно роблять розуміння, модифікацію та інтеграцію AI в код.
Бюджетні обмеження
Інвестиції, необхідні для оновлення інфраструктури, обміну програмним забезпеченням та навчанням працівників, можуть бути значними. Це головна проблема, особливо для організацій з обмеженими фінансовими ресурсами.
Опір змінам:
Співробітники, які звикли до застарілих систем, можуть протистояти впровадженню ШІ. Це можна віднести до страху втрати роботи, нерозуміння або просто потішити існуючі робочі процеси.
Відсутність досвіду AI
Реалізація ШІ вимагає спеціалізованих знань та навичок. Однак багато організацій не мають необхідного внутрішнього ноу-хау і залежать від зовнішніх консультантів чи постачальників послуг.
Подолати розрив: стратегії інтеграції ШІ
Незважаючи на виклики, існує ряд технологічних рішень та стратегічних підходів, які можуть допомогти організаціям подолати розрив між застарілими системами та AI:
Середнє програмне забезпечення та API
Середнє програмне забезпечення може діяти як міст між застарілими програмами та моделями AI. API дозволяє обмінятись даними між несумісними системами без основної інфраструктури повністю переглянуто.
Хмарні та гібридні рішення AI
Переїзд робочих навантажень AI до хмарних серверів або обчислювальних рішень для обчислень пропонує переваги з точки зору обчислювальної потужності, масштабованості та гнучкості. Гібридні моделі AI, які з'єднують застарілі системи з новою інфраструктурою AI, дозволяють проводити чутливі робочі навантаження AI на місцевому рівні, а інші передані в хмару.
Помірність даних
Очищення, стандартизація та трансформація даних має вирішальне значення для перетворення застарілих даних у формати, зручні для AI. Трубопроводи ETL (витяг, перетворення, завантаження) та озера даних можуть допомогти керувати даними та підготуватися до обробки AI.
Поетапно, реалізація
Поступовий підхід до інтеграції AI, в якому технологічний шар впроваджується шаром, мінімізує розлади та дозволяє організаціям вчитися та адаптуватися в процесі процесу.
AI шлюзи
Шлюзи AI - це спеціалізовані інструменти, які служать інтерфейсом між програмами AI та застарілими системами. Вони спрощують процес інтеграції та прискорюють введення KI, тоді як цілісність застарілих систем зберігається.
Підходить для цього:
Ціна антикваріату: економічні наслідки нехтування ШІ
Нехтування впровадженням KI за рахунок застарілих ІТ -систем має значні економічні наслідки:
Збільшення експлуатаційних витрат
Обслуговування застарілих систем часто є дорогим та неефективним. Спеціалізовані знання, часті простої та безперервний ремонт сприяють витратам.
Втрата продуктивності
Повільні та ненадійні застарілі системи призводять до наступного часу та втрати продуктивності праці. Неефективність також виникає внаслідок даних даних та відсутності безшовної інтеграції з сучасними інструментами.
Конкурентний недолік
Організації, які AI не може використовувати ризик відставати від своїх конкурентів. Вони пропускають можливості для інновацій, нових джерел доходу та вдосконалення досвіду клієнтів.
Збільшення ризиків безпеки
Застарілі ІТ -системи більш чутливі до кібератаків та порушень дотримання. Це може призвести до покарань, високих штрафів та пошкодження репутації.
Каталізатори змін: державні програми та фінансування
З метою сприяння цифровому трансформації та впровадженню KI уряди запустили ряд програм та фінансування по всьому світу.
Німеччина
Цифрова стратегія федерального уряду 2025 року підкреслює розвиток цифрових навичок, ШІ та модернізації державних послуг. Конкретні ініціативи, такі як «Школа цифрового пакту» та стратегія AI Німеччини, оснащені значними засобами.
Європейський Союз
Програма "Цифрова Європа" (Digital) має на меті формувати цифрову трансформацію європейського суспільства та бізнесу, включаючи фінансування ШІ, суперкомп'ютерності та кібербезпеки. Стратегія AI від ЄС та Закону про ШІ (Закон про AI) - інші важливі ініціативи.
Глобальні стратегії: порівняльний погляд на міжнародні підходи
Підходи до впровадження ШІ та модернізації застарілих ІТ -систем сильно різняться між країнами. Деякі країни більше покладаються на втручання уряду, а інші віддають перевагу більш орієнтованому на ринку підходу. Рівень впровадження ШІ також сильно різняться, деякі країни (наприклад, Китай, США та Ізраїль) відіграють піонерську роль.
У відповідності Лабіринт: Вплив правил безпеки та захисту даних
Правила безпеки та захисту даних, такі як GDPR та HIPAA, відіграють вирішальну роль у розробці введення KI. Ви гарантуєте, що особисті дані захищені та що додатки AI використовуються етично та відповідально. Однак дотримання цих положень також може спричинити виклики, особливо для додаткових додатків.
Рекомендації щодо успішного введення AI
Для подолання проблем застарілих ІТ -систем при впровадженні ШІ необхідно дотримуватися наступних рекомендацій:
Для компаній та органів влади
- Провести ретельну оцінку існуючої ІТ -інфраструктури.
- Розробити широкі стратегії модернізації ІТ.
- Пріоритетність модерації даних.
- Розглянемо гібридні та хмарні рішення.
- Забезпечити надійні заходи безпеки та дотримання відповідних правил захисту даних.
- Інвестуйте в навчальні та подальші навчальні програми.
- Дотримуйтесь поступового підходу до інтеграції AI.
- Використовуйте шлюзи середнього програмного забезпечення, API та AI.
Для політичних рішень -виробників
- Підтримка та розширення програм фінансування модернізації ІТ та введення AI.
- Сприяти міжнародному співробітництву та обміні найкращими практиками.
- Розробити чіткі та пристосовані регуляторні рамки.
- Сприяти державно-приватному партнерству.
- Ініціативи інвестування щодо сприяння цифрової компетентності та навичок ШІ.
Модернізація ІТ -інфраструктури - це вирішальний крок для звільнення трансформаційного потенціалу ШІ та оптимально використовувати можливості цифрової епохи. Це єдиний спосіб отримати компанії та владу свою конкурентоспроможність, покращити свої процеси та запропонувати своїм громадянам та клієнтам додаткову вартість.
Підходить для цього:
Ваш глобальний партнер з маркетингу та розвитку бізнесу
☑ Наша ділова мова - англійська чи німецька
☑ Нове: листування на вашій національній мові!
Конрад Вольфенштейн
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.
