过时的IT系统：人工智能发展道路上的绊脚石——图片来源：Xpert.Digital
人工智能遇上老旧IT系统：企业如何陷入困境
人工智能革命是否正受到阻碍？过时的IT架构带来的挑战。
人工智能（AI）的飞速发展有望为全球企业和政府机构带来巨大优势。从自动化复杂流程、改进决策到创建全新的商业模式——其可能性似乎无穷无尽。然而，在人工智能革命光鲜亮丽的外表下，却隐藏着一个常被忽视的障碍：过时的IT系统。.
现实情况往往是这样的：许多组织仍然依赖于几十年前设计的IT基础设施。这些所谓的“遗留系统”不仅技术过时，而且在结构和概念上也与现代人工智能应用的需求不符。其结果是，人工智能的潜力受到现有IT环境的严重限制。.
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为什么遗留系统是个问题
人工智能实施过程中，过时的IT系统会引发诸多复杂问题：
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。这些技术与开发和运行人工智能应用程序所需的现代框架和库根本不兼容。将人工智能集成到此类系统中通常需要进行复杂且成本高昂的修改。.
数据孤岛和数据质量差
在许多组织中，数据分散在各种相互隔离的系统（数据孤岛）中。这种碎片化不仅使获取相关信息变得困难，而且阻碍了数据合并和准备，使其无法用于人工智能应用。此外，遗留系统中的数据通常格式过时或质量较差，这进一步限制了其在人工智能中的可用性。.
整合困难
将人工智能集成到传统系统中常常面临巨大的技术挑战。过时的代码库、缺乏灵活性以及缺少应用程序编程接口 (API) 都会阻碍系统间的通信和数据交换。在许多情况下，为了实现集成，必须进行大规模升级，甚至更换整个平台。.
性能限制
人工智能应用，尤其是基于机器学习的应用，需要强大的计算能力。传统系统中过时的硬件和低效的代码往往无法满足这些需求。其结果是响应速度慢、可扩展性有限，以及人工智能应用整体效能的降低。.
安全漏洞
传统系统通常缺乏抵御网络攻击所需的现代安全功能。将人工智能集成到此类系统中可能会引入新的安全风险，尤其是在人工智能平台需要访问敏感数据的情况下。此外，老旧系统通常不再提供安全更新，导致已知漏洞暴露在外。.
现实世界的后果：人工智能项目停滞不前
上述挑战往往导致人工智能项目在实践中停滞不前甚至失败。例如：
卫生保健
依赖过时电子健康记录 (EHR) 系统的医院和其他医疗机构往往难以利用人工智能 (AI) 来完成欺诈检测、诊断和个性化治疗等任务。数据孤岛阻碍了对患者数据的整体了解，而传统系统与现代 AI 工具之间的互操作性问题也妨碍了患者护理。.
当局
政府机构，尤其是那些处理大型数据集和复杂流程的机构，常常受到根深蒂固的遗留系统困扰。这些系统阻碍了人工智能在税务欺诈检测、公民服务和基础设施管理等任务中的应用。过时系统导致的繁琐人工操作会造成效率低下和服务延误。.
金融服务业
银行和其他金融机构越来越多地利用人工智能进行欺诈检测、风险评估和个性化金融产品开发。然而，过时的IT系统使得将人工智能工具集成到传统交易处理系统中变得复杂。数据孤岛和不兼容的格式会降低人工智能的有效性，而严格的安全和合规要求则构成了额外的障碍。.
为什么现代化是一场艰难的战斗
IT系统现代化通常是一个复杂而漫长的过程，会面临诸多挑战：
技术债务
多年来，遗留系统往往会积累技术债务。这意味着为了解决短期问题，人们实施了一些快速但未必完善的解决方案。这种“债务”会严重阻碍对代码的理解、修改和人工智能集成。.
预算限制
基础设施升级、软件更换和员工培训所需的投资可能相当可观。这构成了一项重大挑战，尤其对于财务资源有限的组织而言更是如此。.
抵制变革：
习惯了传统系统的员工可能会抵制人工智能的引入。这可能是由于担心失业、缺乏了解，或者仅仅是因为现有的工作流程更便捷。.
缺乏人工智能专业知识
实施人工智能需要专业的知识和技能。然而，许多组织缺乏必要的内部专业知识，只能依赖外部顾问或服务提供商。.
弥合差距：人工智能融合策略
尽管面临诸多挑战，但仍有许多技术解决方案和战略方法可以帮助组织弥合传统系统与人工智能之间的差距：
中间件和API
中间件可以充当传统应用程序和人工智能模型之间的桥梁。API 能够实现不兼容系统之间的数据交换，而无需对底层基础架构进行彻底改造。.
云和混合人工智能解决方案
将人工智能工作负载迁移到云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显著优势。混合人工智能模型将传统系统与新型人工智能基础设施相结合，使得在本地运行敏感的人工智能工作负载，同时将其他工作负载外包到云端成为可能。.
数据现代化
数据清洗、标准化和转换对于将传统数据转换为人工智能友好的格式至关重要。ETL（提取、转换、加载）管道和数据湖可以帮助管理数据并使其为人工智能处理做好准备。.
分阶段实施
人工智能集成采用分阶段的方法，逐层引入该技术，最大限度地减少干扰，并允许组织在过程展开的过程中学习和适应。.
人工智能网关
AI网关是专门用于连接AI应用和传统系统的工具。它们简化了集成流程，加速了AI的普及应用，同时保持了传统系统的完整性。.
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古董的代价：忽视人工智能的经济后果
由于信息技术系统过时而忽视人工智能的实施，会造成严重的经济后果：
运营成本增加
维护老旧系统通常成本高昂且效率低下。专业知识、频繁的停机时间和持续的维修都会推高成本。.
生产力损失
缓慢且不可靠的传统系统会导致停机和员工生产力下降。数据孤岛以及与现代工具缺乏无缝集成也会造成效率低下。.
竞争劣势
未能有效利用人工智能的组织将面临落后于竞争对手的风险。它们会错失创新、新的收入来源和改善客户体验的机会。.
安全风险增加
过时的IT系统更容易遭受网络攻击和违规行为的侵害。这可能导致处罚、巨额罚款和声誉损害。.
变革的催化剂：政府项目和补贴
为了促进数字化转型和人工智能的应用，世界各国政府推出了一系列计划和激励措施。.
德国
德国政府的《2025年数字战略》强调发展数字技能、人工智能和公共服务现代化。诸如“学校数字契约”和德国人工智能战略等具体举措都获得了大量资金支持。.
欧洲联盟
“数字欧洲”（DIGITAL）计划旨在推动欧洲社会和经济的数字化转型，包括为人工智能、超级计算和网络安全提供资金支持。欧盟的人工智能战略和《人工智能法案》是另外两项关键举措。.
全球战略：国际方法的比较研究
各国在人工智能实施和老旧IT系统现代化改造方面采取的方法差异显著。一些国家更依赖政府干预，而另一些国家则倾向于市场导向型模式。人工智能的普及率也存在显著差异，一些国家（例如中国、美国和以色列）处于领先地位。.
如何在合规迷宫中穿行：安全和数据保护法规的影响
诸如GDPR和HIPAA等安全和数据保护法规在人工智能的普及应用过程中发挥着至关重要的作用。这些法规确保个人数据受到保护，并确保人工智能应用以合乎道德且负责任的方式使用。然而，遵守这些法规也可能面临挑战，尤其对于数据密集型应用而言。.
成功实施人工智能的建议
为了克服引入人工智能时信息技术系统过时带来的挑战，应考虑以下建议：
适用于企业和政府机构
- 对现有IT基础设施进行全面评估。.
- 制定全面的IT现代化战略。.
- 优先推进数据现代化。.
- 考虑混合解决方案和云端解决方案。.
- 确保采取强有力的安全措施并遵守相关的数据保护法规。.
- 投资于培训和职业发展项目。.
- 人工智能整合应采取分阶段的方式。.
- 使用中间件、API 和 AI 网关。.
对于政治决策者而言
- 支持和扩大信息技术现代化和人工智能实施的资助计划。.
- 促进国际合作和最佳实践交流。.
- 制定清晰且灵活的监管框架。.
- 促进公私合作。.
- 投资于提升数字能力和人工智能技能的举措。.
信息技术基础设施现代化是释放人工智能变革潜力、充分利用数字时代机遇的关键一步。唯有如此，企业和公共机构才能保持竞争力、改进流程，并为公民和客户创造更多价值。.
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