过时的业务应用正在模糊你的 AI 愿景

IT 专家表示，过时的软件应用正在为许多组织采用 AI 制造障碍，其中有限的数据保留能力是主要原因。

托管服务提供商 Ensono 的首席战略官 Brian Klingbeil 表示，由于当时的存储成本考虑而设计为只保留有限数据量的几十年前的应用程序，也不太可能与 AI 工具轻松集成。

他说，此外，维护过时软件的成本可能很高，因为熟悉这些应用程序的软件工程师越来越少。由于传统应用占用了组织 IT 预算的大部分，可用于新计划的资金就更少了，这进一步减缓了 AI 的采用。根据 IDC 2023 年 CIO 情绪调查，当时组织平均将其 IT 预算的 12.8% 用于技术债务。

Klingbeil 说，数据保留问题是一个巨大的挑战，因为内部收集的数据驱动着许多 AI 计划。通过更新数据收集功能，公司可以发现 AI 项目可以利用的"数据宝库"。

他补充说："如果应用程序本身是遗留的，代码存储在不同的地方，各种问题都可能来自应用程序本身。遗留应用程序的共同点是它们往往是在存储成本很高的时候编写的，而现在存储基本上是免费的。"

客户对旧应用的担忧

在 Ensono，Klingbeil 运营着一个客户咨询委员会，其中银行和保险行业的 CIO 占很大比例。他说，遗留应用程序给 AI 项目带来的问题最近成为与这些 CIO 讨论的话题。

银行和保险是两个仍然大量使用大型机的行业，Ensono 为多个客户管理大型机。虽然大型机及其软件对这些组织来说仍然很重要，并且可能在 AI 方面有发展前景，但随着年长的 IT 工作者退休，依赖大型机的公司正在失去他们的内部专业知识。

"这些建立在大型机上的老应用程序不一定要被替换，"Klingbeil 说。"可能是大型机运行得很好，或者迁移成本太高，或者迁移风险太大，或者不值得投入。但它们可以被现代化。"

Klingbeil 和 Ensono 亲身经历了遗留应用程序给 AI 带来的挑战。在构建一个基于机器学习的工具来预测客户的维护需求时，Ensono 发现其客户使用多个旧应用程序来收集事件票据，但这些应用程序以非常不同的格式存储事件数据，收集的数据类型也不一致。

其他 IT 领导者也看到了遗留应用程序为 AI 创造的相同挑战。集成平台即服务 (iPaaS) 提供商 SnapLogic 的 CTO Jeremiah Stone 最近从一家大型企业的数据和分析负责人那里得知，由于过去几年对应用程序管理不善，其数据状况不适合用于 AI。

Stone 说："在许多情况下，过时的应用程序完全阻碍了 AI 的采用。CIO 们心知肚明的是，投入 AI 的大量投资都用在了与服务合作伙伴一起制定现代化战略或升级过时系统上。"

Stone 称过时的应用程序是一个"数万亿美元的问题"，即使在组织花费过去十年专注于现代化其基础设施以处理大数据之后。

Stone 说："我们正处于过渡期。我们还没有切实开始更新和规范化更广泛的半结构化和非结构化数据应用程序，这些应用程序遍布业务流程，而这些数据和业务流程恰恰最能从最新的 AI 创新浪潮中受益。"

分阶段现代化

Stone 建议，要解决这个问题，CIO 首先应该盘点现有的 IT 基础设施，确定最需要现代化的领域。

他说："最终，新旧系统将继续共存——这种情况需要强大的集成策略来避免数据混乱和孤立的解决方案。目标是创建无缝连接不同系统和数据源的集成管道。"

软件开发公司 BairesDev 的 CTO Justice Erolin 补充说，CIO 应该专注于最重要的软件现代化项目。CIO 应该识别直接影响其 AI 计划的应用程序，并首先处理这些应用程序。

他补充说，在某些情况下，公司可以通过采用中间件和 API 来连接遗留系统与更新的技术，而不是完全重写代码，从而实现业务应用程序的现代化。

"这允许在不彻底改造整个平台的情况下将数据提取并集成到 AI 模型中，"Erolin 说。

他补充说，CIO 还应该使用数据湖来聚合来自多个来源的信息。然后 AI 模型可以访问所需的数据，而不直接依赖过时的应用程序。

数据工程来弥合遗留系统与 AI 之间的差距

然而，一些 IT 领导者认为过时的应用程序并不是 AI 项目的巨大障碍。

网络、物联网和边缘计算解决方案提供商 Nexapp 的首席数据和 AI 工程经理 Robert Cloutier 说，虽然从遗留软件中提取数据可能很棘手，但更大的问题在于下一步。在提取数据之后，IT 团队需要解释提取的数据并将其与基于 AI 的应用程序的特定要求保持一致。

他说："迈向有效 AI 利用的旅程不仅仅是克服技术集成障碍。这是关于弥合原始数据和可操作洞察之间的差距。"

Cloutier 补充说，一些较旧的业务应用程序收集和保存有限的数据，但其他应用程序有各种可能对组织有价值的信息。在某些情况下，IT 领导者不敢利用这些数据，因为他们不知道如何提取它，但正确的数据工程专业知识可以解决这个问题。

他说："这些旧系统已经运行了几十年，所以确实有大量有价值的信息可以利用。里面有一些他们甚至不想处理的宝藏，因为他们想改变系统或所有遗留数据，然后你必须等待多年。"