當全球企業(yè)爭相押注AI革命，一場隱秘的“數(shù)據(jù)饑荒”正悄然蔓延——IDC數(shù)據(jù)顯示，企業(yè)12.8%的IT預算被技術債務吞噬，而遺留系統(tǒng)如同生銹的數(shù)據(jù)管道，既擠占AI彈藥庫，又掐斷創(chuàng)新血液。

IT專家表示，過時的軟件應用程序正在成為許多企業(yè)采用AI的障礙，其中數(shù)據(jù)保留能力有限是主要原因之一。

托管服務提供商Ensono的首席戰(zhàn)略官布賴恩·克林格貝爾(Brian Klingbeil)表示，由于當時存儲成本高昂，數(shù)十年前設計的應用程序只能保留有限的數(shù)據(jù)量，因此這些應用程序也不太可能輕易與AI工具集成。

此外，他指出，隨著熟悉這些應用程序的軟件工程師數(shù)量減少，維護過時軟件的成本可能非常昂貴。傳統(tǒng)應用程序占用了企業(yè)IT預算的很大一部分，導致用于新項目的資金減少，從而進一步減緩了AI的采用速度。根據(jù)IDC 2023年的CIO情緒調查，當時企業(yè)平均將12.8%的IT預算用于技術債務。

克林格貝爾表示，數(shù)據(jù)保留問題是一個巨大的挑戰(zhàn)，因為內部收集的數(shù)據(jù)是許多AI項目的驅動力。通過更新的數(shù)據(jù)收集能力，公司可能會發(fā)現(xiàn)一個“數(shù)據(jù)寶庫”，為AI項目提供豐富的數(shù)據(jù)資源。

“如果應用程序本身是傳統(tǒng)的，且代碼混亂地存儲在不同的地方，那么應用程序本身可能會引發(fā)各種問題，”他補充道。“傳統(tǒng)應用程序的共同點是，它們往往是在存儲成本高昂的時候編寫的，而現(xiàn)在存儲基本上是免費的?！?/p>

客戶對舊應用程序的擔憂

在Ensono，克林格貝爾管理著一個客戶顧問委員會，其中來自銀行和保險行業(yè)的CIO頗具代表性。他說，傳統(tǒng)應用程序對AI項目造成的問題最近成為了與這些CIO交談的話題。

銀行和保險是兩個仍大量使用大型機的行業(yè)，而Ensono為多家客戶管理大型機。雖然大型機及其軟件對這些企業(yè)仍然很重要，并且有可能在AI領域發(fā)揮作用，但隨著年長的IT工作人員退休，依賴大型機的公司正在失去其內部專業(yè)知識。

克林格貝爾表示：“這些基于大型機構建的老舊應用程序并不一定需要被替換?？赡苁谴笮蜋C運行得很好，或者遷移成本高昂，或者遷移風險大，或者不值得投入資金。但它們可以進行現(xiàn)代化改造?！?/p>

克林格貝爾和Ensono親眼見證了傳統(tǒng)應用程序給AI帶來的挑戰(zhàn)。在構建一個基于機器學習的工具來預測客戶維護需求時，Ensono發(fā)現(xiàn)其客戶使用多個舊應用程序來收集故障工單，但這些應用程序以非常不同的格式存儲故障數(shù)據(jù)，且收集的數(shù)據(jù)類型不一致，他說。

其他IT領導者也看到了傳統(tǒng)應用程序給AI帶來的同樣挑戰(zhàn)。一家大型企業(yè)的數(shù)據(jù)和分析負責人最近告訴集成平臺即服務(iPaaS)提供商SnapLogic的首席技術官(CTO)杰里邁亞·斯通(Jeremiah Stone)，由于其應用程序過去幾年管理不善，其數(shù)據(jù)根本無法用于AI。

斯通表示：“在許多情況下，過時的應用程序完全阻礙了AI的采用。CIO們心照不宣的秘密是，投入AI的巨額資金中有很大一部分用于與服務合作伙伴共同制定現(xiàn)代化戰(zhàn)略或升級過時系統(tǒng)?！?/p>

斯通稱過時的應用程序是一個“數(shù)萬億美元的問題”，盡管企業(yè)在過去十年中一直致力于現(xiàn)代化其基礎設施以處理大數(shù)據(jù)。

“我們正處于過渡中期，”斯通說。“我們實際上還沒有開始更新和規(guī)范化遍布業(yè)務流程的更廣泛的半結構化和非結構化數(shù)據(jù)應用程序，而這些數(shù)據(jù)和業(yè)務流程正是最新一波AI創(chuàng)新最能受益的領域?！?/p>

分階段現(xiàn)代化

為了解決這個問題，斯通建議CIO首先應盤點其現(xiàn)有的IT基礎設施，并確定最需要現(xiàn)代化的領域。

“最終，新舊系統(tǒng)將共存——這種情況需要強大的集成策略來避免數(shù)據(jù)混亂和孤立解決方案，”他說?！澳繕耸莿?chuàng)建能夠無縫連接不同系統(tǒng)和數(shù)據(jù)源的集成管道。”

軟件開發(fā)公司BairesDev的CTO賈斯提斯·埃羅林(Justice Erolin)補充說，CIO應重點關注最重要的軟件現(xiàn)代化項目。CIO應識別直接影響其AI項目的應用程序，并首先著手處理這些應用程序。

他補充說，在某些情況下，公司可以通過采用中間件和應用程序編程接口(API)來連接傳統(tǒng)系統(tǒng)與新技術，從而實現(xiàn)其業(yè)務應用程序的現(xiàn)代化，而不是徹底重寫代碼。

“這允許在不徹底改造整個平臺的情況下，提取數(shù)據(jù)并將其集成到AI模型中，”埃羅林說。

他補充說，CIO還應利用數(shù)據(jù)湖來聚合來自多個來源的信息。這樣，AI模型就可以訪問所需的數(shù)據(jù)，而無需直接依賴過時的應用程序。

數(shù)據(jù)工程彌合傳統(tǒng)應用與AI之間的鴻溝

然而，一些IT領導者并不認為過時的應用程序是AI項目的巨大障礙。

網(wǎng)絡、物聯(lián)網(wǎng)和邊緣計算解決方案提供商Nexapp的首席數(shù)據(jù)和AI工程經(jīng)理羅伯特·克勞蒂爾(Robert Cloutier)表示，雖然從傳統(tǒng)軟件中提取數(shù)據(jù)可能很棘手，但更大的問題出現(xiàn)在下一步。數(shù)據(jù)提取后，IT團隊需要解釋提取的數(shù)據(jù)，并將其與基于AI的應用程序的特定要求對齊。

“實現(xiàn)有效AI利用的過程并不僅僅在于克服技術集成障礙，”他說?！岸谟趶浐显紨?shù)據(jù)和可操作見解之間的鴻溝?！?/p>

克勞蒂爾補充說，一些較舊的業(yè)務應用程序收集和保存的數(shù)據(jù)量有限，但其他應用程序則包含各種對企業(yè)有價值的信息。在某些情況下，IT領導者猶豫是否利用這些數(shù)據(jù)，因為他們不知道如何提取這些數(shù)據(jù)，但正確的數(shù)據(jù)工程專業(yè)知識可以解決這個問題。

“這些舊系統(tǒng)已經(jīng)運行了幾十年，因此你可以利用大量有價值的信息，”他說?！捌渲须[藏著寶藏，但他們甚至不想去挖掘，因為他們想更換系統(tǒng)或所有傳統(tǒng)數(shù)據(jù)，而這需要等待數(shù)年之久?！?/p>