发表于：2025年3月30日 /更新，发表于：2025年3月30日 - 作者： Konrad Wolfenstein
过时的IT系统：在人工智能图片的途中，绊脚石：XPERT.DIGITAL
人工智能符合旧的IT系统：公司如何失速
AI残疾的革命？旧IT结构的挑战
人工智能（AI）的快速发展有望在全球范围内获得巨大的优势。从复杂流程的自动化到改进决策 - 制定到创建全新的业务模型 - 可能性似乎是无限的。但是，AI革命的闪亮外墙后面是经常被忽视的障碍：过时的IT系统。
现实通常看起来像这样：许多组织仍然取决于数十年前设计的IT基础架构。这些所谓的“传统系统”不仅在技术上过时，而且在结构和概念上不是为现代AI应用的要求而设计的。结果是张力区域，其中AI的潜力受现有IT景观的限制受到限制。
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为什么传统系统是一个问题
KI引入中过时的IT系统引起的问题多样而复杂：
兼容性问题
传统系统通常基于较旧的编程语言（例如COBOL）和过时的软件版本。这些技术根本与AI应用程序开发和运行所需的现代框架和库不兼容。将AI集成到这样的系统中通常需要复杂且昂贵的调整。
数据筒仓和缺乏数据质量
在许多组织中，分布了有关各种绝缘系统（数据孤岛）的数据。这种碎片不仅可以访问相关信息，还可以为AI应用程序的数据合并和准备。此外，传统系统中的数据通常以过时的格式存在或缺乏质量，这进一步限制了其对AI的可用性。
整合困难
将AI集成到旧系统中通常与巨大的技术挑战有关。过时的代码库，缺乏灵活性和缺乏接口（API），使通信和数据交换变得更加困难。在许多情况下，需要进行广泛的升级，甚至需要整个平台的交换才能实现集成。
性能限制
AI应用程序，尤其是基于机器学习的应用程序，需要相当大的计算能力。旧系统中过时的硬件和效率低下的代码通常无法满足这些要求。结果是响应时间缓慢，可伸缩性有限和AI应用程序的总体效率较低。
安全差距
旧系统通常没有防止网络攻击所需的现代安全功能。 AI集成到此类系统中可以带来新的安全风险，尤其是如果AI平台需要访问敏感数据。此外，不再为较旧的系统提供更多的安全更新，这意味着已知的弱点保持开放。
实际后果：当AI倡议停滞不前时
实际上，上述挑战通常会导致AI计划停滞甚至失败的事实。一些例子：
卫生保健
依靠过时的电子患者文件（诚实）的医院和其他医疗机构通常难以使用AI进行诸如欺诈检测，诊断和个性化治疗等任务。数据筒仓可防止对患者数据的全面看法，以及旧系统和现代AI工具之间的互操作性问题损害了患者护理。
当局
政府当局，尤其是那些与大量数据和复杂过程有关的政府当局经常与根深蒂固的遗产系统作斗争。这些系统阻碍了针对诸如税收欺诈检测，公务员和基础设施管理等任务的AI实施。由过时的系统引起的手动流程导致提供服务的效率低下和延迟。
金融服务业
银行和其他金融机构越来越多地使用AI来确认欺诈，风险评估和个性化金融产品。但是，过时的IT系统使将基于AI的工具集成到旧事务处理系统中变得困难。数据孤岛和不兼容的格式会影响AI的有效性，高安全性和合规性要求代表了其他障碍。
为什么现代化是一场艰难的战斗
IT系统的现代化通常是一个复杂而漫长的过程，与许多挑战有关：
技术债务
多年来，技术债务经常在传统系统中积累。这意味着已经实施了快速但不一定要清洁的解决方案来解决短期问题。这些“债务”使理解，修改和将AI集成到该守则中。
预算限制
基础架构升级，软件交换和员工培训所需的投资可能很重要。这是一个主要的挑战，特别是对于财务资源有限的组织而言。
对变化的抵抗力：
习惯于传统系统的员工可以抵抗引入AI的引入。这可以归因于担心失业，缺乏理解或仅仅是为了安慰现有的工作过程。
缺乏AI专业知识
AI的实施需要专门的知识和技能。但是，许多组织没有必要的内部知识，并且依赖外部顾问或服务提供商。
克服差距：AI集成策略
尽管面临挑战，但仍有许多技术解决方案和战略方法可以帮助组织克服传统系统与AI之间的差距：
中间件和API
中间件可以充当传统应用程序和AI模型之间的桥梁。 API允许在不兼容的系统之间进行数据交换，而没有基础基础架构进行全面修订。
云和混合AI解决方案
AI工作负载搬迁至基于云的服务器或边缘计算解决方案在计算能力，可扩展性和灵活性方面具有优势。将遗留系统与新的AI基础架构联系起来的混合AI模型使得在本地执行敏感的AI工作负载成为可能，而其他AI基础架构则可以外包到云中。
数据适度
数据的清洁，标准化和转换对于将旧数据转换为对AI友好格式至关重要。 ETL管道（提取，转换，负载）和数据湖泊可以帮助管理数据并为AI处理做准备。
在阶段，实施
AI集成的一种逐步方法，在该方法中，通过一层引入技术层，使疾病最小化并使组织能够在过程中学习和适应。
AI网关
AI网关是专门的工具，可作为AI应用程序和旧系统之间的接口。他们简化了集成过程并加速了KI引入，同时保留了传统系统的完整性。
适合：
古董的价格：AI忽视的经济后果
由于过时的IT系统而引起的KI引入的忽视会带来重大的经济后果：
增加运营成本
遗产系统的维护通常昂贵且效率低下。专业知识，频繁的停机时间和连续维修促进了费用。
生产力损失
缓慢而不可靠的遗产系统导致员工之间的下降和生产力丧失。效率低下也是由于数据孤岛以及与现代工具的无缝集成而产生的。
竞争不利
AI无法使用的组织冒着落后于竞争对手的风险。他们错过了创新的机会，新的收入来源和改善的客户体验。
安全风险增加
过时的IT系统更容易受到网络攻击和违反合规性的影响。这可能导致惩罚，高罚款和声誉损失。
变革的催化剂：国家计划和资金
为了促进数字化转型和KI介绍，政府在全球范围内启动了许多计划和资金。
德国
联邦政府的数字战略2025强调了数字技能，AI和公共服务现代化的发展。 “数字公约学校”和德国的AI策略等具体举措配备了重要手段。
欧洲联盟
“数字欧洲”计划（数字）旨在塑造欧洲社会和商业的数字转型，包括AI的融资，超级计算和网络安全。欧盟和《 AI法案》（AI法案）的AI策略是其他重要的举措。
全球策略：对国际方法的比较
在两个国家之间，引入AI的方法和过时的IT系统的现代化差异很大。一些国家更多地依靠政府干预措施，而另一些国家则喜欢采用更面向市场的方法。 AI的采用率也有很强的不同，有些国家（例如中国，美国和以色列）扮演着开创性的角色。
在合规性迷宫中：安全和数据保护法规的影响
GDPR和HIPAA等安全和数据保护法规在KI简介的设计中起着至关重要的作用。您确保保护个人数据，并在道德和负责任的情况下使用AI应用程序。但是，遵守这些规定也可能带来挑战，尤其是对于数据密集型应用程序。
成功介绍的建议
为了克服介绍AI时过时的IT系统的挑战，必须观察到以下建议：
对于公司和当局
- 对现有的IT基础设施进行彻底评估。
- 制定广泛的IT现代化策略。
- 优先考虑数据中等。
- 考虑混合和基于云的解决方案。
- 确保强大的安全措施并遵守相关的数据保护法规。
- 投资培训和进一步的教育计划。
- 遵循逐步的AI集成方法。
- 使用中间件，API和AI网关。
对于政治决策 - 制定者
- 支持和扩展IT现代化和AI介绍的资金计划。
- 促进国际合作和交流最佳实践。
- 开发清晰可适应的监管框架。
- 促进公私伙伴关系。
- 投资计划来促进数字能力和AI技能。
IT基础设施的现代化是释放AI的变革潜力并最佳利用数字时代机会的关键步骤。这是使公司和当局具有竞争力，改善其流程并为公民和客户增加价值的唯一方法。
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