ИИ в модернизации системы наследия: преодоление вызовов, стимулирование роста

• АИ/МЛ
• 2 мая 2025 г.

Парт Пандья

66% предприятий по-прежнему полагаются на устаревшие системы, рискуя застоем в современной цифровой экономике. Модернизация унаследованных систем - это уже не просто эффективность, а стратегия выживания, чтобы сохранить лидерство на рынке. Тем не менее, устаревшие подходы, такие как миграция ручного кода или «переходный» дренаж бюджетов и задержка ROI. Что, если мы скажем, что есть способ сократить свою временную шкалу на 40-60%? Использование ИИ в модернизации унаследованной системы - это способ! Прочитайте этот блог, чтобы узнать, как модернизация вашей унаследованной системы с ИИ может изменить ситуацию.

Технологический долг Это основной фактор, который замедляет рост предприятий, которые до сих пор используют устаревшие системы на месте. Эти системы в большинстве предприятий (поступающих под Fortune 500) были построены более или менее 20 лет назад с использованием современных технологий того времени. Количество таких программных систем составляет около 70%. Несомненно, эти программные системы стали основой предприятий, которые служат в течение более десятилетий.

Но откуда берется этот технологический долг? Это из-за необходимости быстрых, простых решений для исправления производительности и ошибок программного обеспечения, увеличения затрат на техническое обслуживание и снижения гибкости для интеграции с современными технологиями. Определенно, это быстрое решение для исправления устаревшего программного обеспечения может показаться эффективным, но только в краткосрочной перспективе. Следовательно, долг программного обеспечения является самой большой «IT-проблемой» для бизнеса.

Если мы увидим статистику, то, в среднем, организации тратят 23-42% своего времени на разработку из-за технического долга. Это может повлечь за собой $361 000 технического долга на каждые 100 000 строк кода в их программном обеспечении.

Если вы один из этих компаний, вы могли бы сэкономить эту стоимость или использовать ее для других целей, таких как инновации в области искусственного интеллекта, расширение возможностей облачных вычислений и многое другое.

Однако это еще не так далеко. Вы все еще можете сэкономить предстоящие расходы на обслуживание устаревшего программного обеспечения, быстро переведя его на современную архитектуру, не нарушая текущие бизнес-процессы. Это можно сделать, используя ИИ в модернизации устаревших систем.

Но как это сделать и что вы получите взамен, вы найдете в этом блоге. 

Что такое система наследства?

Унаследованная система - это стареющее программное обеспечение и приложение, на которое организации продолжают полагаться, несмотря на их устаревшую архитектуру. Думайте о ней как о «старых двигателях», питающих критические бизнес-процессы, как об их костяке.

Например, многолетняя банковская система, которая по-прежнему обрабатывает миллионы транзакций ежедневно.

Когда-то передовые, теперь они изо всех сил пытаются идти в ногу с современными требованиями. Теперь они становятся узкими местами для инноваций.

Системы наследия часто включают:

• Устаревший технологический стек
• Высокие затраты на техническое обслуживание
• Архитектура Siloed Data
• Ограниченная масштабируемость
• Уязвимости безопасности

Несмотря на свои недостатки, многие организации не решаются модернизироваться из-за страха нарушить критически важные бизнес-процессы, стоимость и заменить устаревшие системы.

Как системы наследия удержат организации?

Поскольку предприятия продолжают использовать устаревшие системы, они могут столкнуться с техническим долгом - скрытым налогом на производительность, вызванным устаревшим кодом, исправлениями и отсрочкой модернизации. Со временем этот долг усугубляется, что приводит к таким разрушительным проблемам, как:

• Замедление темпов инноваций из-за унаследованных технологических узких мест
• Борьба за интеграцию устаревших систем с современными цифровыми решениями и возможностями
• Соблюдение новых нормативных требований может стать сложным и дорогостоящим.
• Знакомство с нестабильностью системы и рисками устойчивости, которые сложно исправить
• Дорогостоящее обслуживание устаревших систем (поскольку организации тратят 70% ИТ-возможностей на поддержание устаревших систем)
• Отсутствие возможностей для инвестиций в развитие, которое увеличивает стоимость, обусловлено тем, что устаревшие системы поглощают большую часть ИТ-бюджета.
• Возможно, у них нет возможности привлекать лучшие таланты, что повышает ценность бизнеса.

Это делает еще более важным выбор Модернизация корпоративных приложенийПросто решение о модернизации ваших систем не является решением. Вам также необходимо доработать подход. Чтобы помочь вам лучше, в следующем разделе мы обсудим, почему стоит выбрать модернизацию устаревших систем на основе ИИ.

Где методы модернизации традиционных систем наследственности не дотягивают?

Модернизация устаревшей системы не является новой задачей, но традиционные подходы, охватывающие «подъемные и сменные», постепенные обновления и многое другое, могут отсрочить возможность вашего бизнеса достичь конкурентного преимущества.

• Часто это включает в себя замену или переписывание всей устаревшей системы, что может привести к серьезным сбоям в работе.
• Часто требуется больше времени и инвестиций из-за сложности тесно связанных систем.
• Традиционные методы обычно предпочитают стратегию, которая не адаптируется к меняющимся потребностям бизнеса во время модернизации.
• Перемещение данных из старых систем на новые платформы является одной из самых деликатных частей модернизации.Проведение всех традиционных подходов может потребовать больше времени и сложного планирования для обеспечения чистой, последовательной и совместимой миграции данных.
• Системы наследства в основном создаются с использованием традиционных языков программирования, и поиск талантов, которые знакомы с этим, может быть затруднительным при модернизации с использованием традиционных подходов.

Как ИИ в модернизации системы наследия может изменить ситуацию?

В то время как традиционные подходы/методы модернизации лечат симптомы, а не первопричины, необходимо знать, как ИИ меняет сценарий. Помимо трансформации, ИИ стремится превратить устаревшие системы в стратегические активы. Ниже мы упомянули, как ИИ работает быстрее, умнее и обеспечивает оптимизацию в будущем:

1.Автоматизированный анализ и рефакторинг кода

Системы наследия часто содержат миллионы строк кода, написанного на устаревших языках со сложными зависимостями и минимальной документацией. Ручное замещение всех с использованием новейших технологий может быть трудоемким процессом. В этом случае ИИ может стать преобразующей технологией.

Вы можете использовать анализаторы кода ИИ для анализа и сканирования обширных кодовых баз для выявления шаблонов, зависимостей, мертвого кода, уязвимостей безопасности и узких мест производительности, которые могут быть упущены в ручных обзорах.

Используя статический и динамический анализ, вы даже можете заставить ИИ дать представление о том, как системный код ведет себя в производстве, помогая команде разработчиков расставлять приоритеты модернизации на основе риска, сложности и влияния на бизнес.

Некоторые продвинутые инструменты ИИ могут даже выполнять автоматизированный рефакторинг, конвертируя COBOL или другие устаревшие языки в современные альтернативы, такие как Java или Python, сохраняя при этом бизнес-логику.

2 Интеллектуальная миграция данных

Миграция данных часто является наиболее сложным аспектом проектов модернизации. ИИ приносит новые возможности в этот критически важный процесс с автоматизацией. Он использует машинное обучение для идентификации конфиденциальной информации, обеспечения совместимости с новыми системами и обогащения данных, которые могут хорошо соответствовать для миграции в новую экосистему.

3. Прогнозное обслуживание и снижение риска

Модернизация устаревших систем при сохранении их ключевых характеристик представляет собой уникальные проблемы. Традиционные методы могут не выявить и решить эти проблемы, но ИИ прокладывает путь, предлагая такие решения, как:

• Цифровые близнецы Моделирование устаревших систем на основе ИИ позволяет командам безопасно тестировать подходы к модернизации, прежде чем применять изменения в производственных средах.
• Обнаружение аномалий - это предсказывает ошибки при модернизации устаревшей системы и помогает сократить время простоя и повысить надежность системы. 
• Прогнозная аналитика Используя это решение, предприятия могут оптимизировать жизненный цикл активов устаревшей системы и достичь экономии затрат в долгосрочной перспективе.
• Смягчение рисков Это помогает выявлять уязвимости в безопасности и обеспечивать соответствие устаревших систем отраслевым и региональным нормативным стандартам, что приводит к снижению рисков безопасности.

4. Генеративные агенты ИИ для упрощения модернизации системы наследства

Вы можете использовать генеративный ИИ для создания ряда специализированных агентов, которые работают независимо и управляют сквозными рабочими процессами модернизации устаревших систем. Эти агенты могут активизировать усилия по модернизации путем:

• Анализ кода системы Legacy: Определение возможностей в рамках устаревшего кода для создания лучшей бизнес-ценности.
• Перевод сложных элементов: Преобразование непроницаемых элементов системы с кода в журналы вызовов в понятный английский за считанные минуты, облегчая процесс модернизации.
• Помощь в конвертации кода: Развертывание агентов ИИ (с человеческим контролем) для преобразования устаревшего кода в современные языки программирования.
• Выполнение специализированных задач: Позволяет агентам ИИ проводить анализ данных, выполнять сложные интеграции, писать и запускать тестовые случаи и обогащать результаты на основе человеческих входов в режиме реального времени. Лучшие агенты AI Они уже преуспели в этих специализированных ролях в разных отраслях.
• Реструктуризация и миграция приложений: Оптимизация процесса восстановления и миграции приложений на облачные платформы для получения дополнительных преимуществ.
• Масштабирование в бизнес-сферах: Использование мультиагентских моделей для масштабирования стоимости различных бизнес-функций.

При правильной реализации агенты искусственного интеллекта могут сократить время модернизации на 40-50%.

Проблемы и соображения по модернизации систем наследства с использованием ИИ

Хотя ИИ обещает трансформировать процесс модернизации устаревшей системы, он поставляется со своим собственным набором проблем, которые могут стать препятствиями для достижения конкурентного преимущества для бизнеса. Вот разбивка возможных проблем и препятствий, с которыми вы можете столкнуться при использовании ИИ для модернизации устаревшей системы:

1. Вопросы качества и доступности данных

Вызов: Наследственные системы часто хранят данные в фрагментированных, неструктурированных форматах, которые модели ИИ не могут обрабатывать.

Соображения:

• Инструменты очистки данных на основе ИИ могут помочь стандартизировать и обогатить устаревшие данные
• Использование инкрементной / поэтапной миграции с использованием ИИ с приоритетом для потоков данных с высокой стоимостью может повысить ценность данных.

2 Интеграция сложности с архитектурой наследия

Вызов: Системы наследия тесно связаны с устаревшими зависимостями, которые могут быть задачей следующего уровня, чтобы распутать их, не нарушая ежедневный рабочий процесс.

Соображения:

• Использование промежуточного программного обеспечения ИИ в качестве «переводчика» для устаревших систем может стать мостом к технологической трансформации.
• Выбор гибридной архитектуры, в которой критически важные компоненты остаются неизменными, в то время как модернизация других может решить эту проблему интеграции.

3. Отсутствие ИИ-готовых талантов

Вызов: Нехватка талантов и пробелы в знаниях обусловлены тем, что инженеры, обладающие знаниями о устаревших системах, уходят на пенсию, а новое поколение разработчиков знакомо только с новейшими технологиями, такими как ИИ и другие. Поиск талантов, которые знают оба поколения технологий, является еще одной проблемой.

Соображения:

• Наймите экспертов AI (с навыками модернизации традиционных систем) для устранения пробелов в навыках.
• Умение выполнять эту работу (может занять месяцы и даже год)

4. этические риски и риски соблюдения

Вызов: Модели ИИ, обученные на предвзятых унаследованных данных, могут увековечить дискриминацию или нарушать правила (например, GDPR, HIPAA).

Соображения:

• Данные о наследственности аудита для смещения
• Внедрение рамок управления ИИ для обеспечения соблюдения

Дорожная карта по использованию ИИ в модернизации системы наследия

Модернизация системы наследия с помощью ИИ является стратегическим шагом. Ниже мы упомянули дорожную карту, которая поможет предприятиям использовать потенциал ИИ при минимизации рисков и максимизации рентабельности инвестиций.

Шаг 1: Проверьте свою систему наследства и создайте стратегии

• Проведите комплексный аудит ваших устаревших систем, чтобы определить компоненты, критически важные для бизнеса, и те, которые сталкиваются с проблемами производительности, ремонтопригодности, безопасности и интеграции.
• Установите измеримые цели, такие как сокращение простоев, сокращение затрат на техническое обслуживание и ускорение выхода на рынок.
• Обеспечить поддержку со стороны руководства и обеспечить межведомственное сотрудничество для обеспечения стратегических изменений с минимальными сбоями.

Шаг 2: Подготовьте данные и проверьте готовность инфраструктуры

• Используйте аналитику на основе ИИ, чтобы выявить неэффективность и предсказать, где обслуживание наиболее необходимо.
• Выявить и сосредоточиться на системах, где модернизация принесет наибольшие выгоды с точки зрения экономии затрат, оперативной маневренности и снижения рисков.

Шаг 3: Расставьте приоритеты в тех случаях, когда ИИ дает быстрые результаты

ИИ как технология охватывает широкие возможности для инноваций и трансформации ваших унаследованных систем. Но как использовать его возможности - задача из упомянутых примеров использования ИИ для модернизации унаследованных систем:

• Автоматизированный рефакторинг кода использует ИИ для анализа, оптимизации и преобразования устаревшего кода в современные языки.
• Предиктивное техническое обслуживание использует ML для прогнозирования сбоев и планирования профилактического обслуживания.
• Интеллектуальная миграция данных позволяет автоматизировать преобразование данных и миграцию с устаревших систем на современные платформы.
• Цифровой двойник имитирует подходы к модернизации в условиях безрисковой среды

Шаг 4: Выбор пилотной реализации

• Выберите некритический, низкорисковый, но высокофрикционный компонент вашей устаревшей системы в качестве пилота для реализации модернизации на основе ИИ. Это минимизирует сбои, обеспечивая при этом макетный привод для новых процессов.
• Начните с прототипирования и итеративной разработки для проверки улучшений производительности и корректировки на основе обратной связи.
• Установите и отслеживайте KPI, такие как сокращение простоев, более быстрая обработка, экономия средств и многое другое, чтобы оценить успех пилота.

Шаг 5: Расширьте его до полномасштабного развертывания

• Постепенно расширяйте усилия по модернизации, основанные на ИИ, в организации. На этот раз выберите области с высокой отдачей, основанные на успехе пилота, обеспечивая постоянное соответствие бизнес-целям.
• Внедрение инструментов ИИ в процесс для автоматизации тестирования, развертывания и мониторинга устаревших подходов к модернизации системы для обеспечения согласованности качества и быстрой итерации.
• На этот раз также приоритеты, что внедрение ИИ соответствует отраслевым и нормативным стандартам.

Читайте также: Преимущества и проблемы модернизации устаревшего программного обеспечения.

Примеры из реальной жизни модернизации систем наследства с использованием ИИ

Изучите некоторые из реальных примеров крупных, известных брендов, использующих ИИ для преобразования своих систем и рабочих процессов:

1.Макдональдс

McDonald’s, ведущая в мире многонациональная сеть быстрого питания с присутствием в 40 000+ местах в 100+ странах, стремится стать самой сложной и продуктивной в отрасли.

С широко используемым мобильным приложением, 150+ миллионами членов лояльности и тысячами киосков самообслуживания McDonald’s нуждался в ускорении инноваций. В партнерстве с Google Cloud он использовал ИИ, данные и облачные технологии для улучшения цифрового опыта и оптимизации работы ресторанов. Целью было развертывание облачных решений ИИ для понимания в реальном времени и в будущем интеграция генеративного ИИ для дальнейшего улучшения пользовательского опыта.

Между тем, McDonald’s China стремилась повысить эффективность, сократить расходы и повысить уровень подготовки в Университете Гамбургера. В партнерстве с Microsoft она создала лабораторию ИИ с использованием LLM, моделей диффузии, цифровых персон и инструментов Microsoft Azure AI. Создано 20 000 API для поддержки исследований и разработок.

Эти инновации трансформировали внутренние процессы, с помощью семантического поиска и помощников с искусственным интеллектом, улучшая повседневную работу и поддержку команды.

2. NASA

НАСА - Национальное управление по аэронавтике и исследованию космического пространства - является независимым агентством федерального правительства США, которое запустило многочисленные спутники на орбиту Земли и захватило огромное количество ценных данных, чтобы помочь нам лучше понять нашу планету. Эти данные поддерживают широкий спектр критических приложений, включая сельское хозяйство, городское планирование и реагирование на стихийные бедствия. Однако управление более чем 100 петабайтами этих геопространственных спутниковых изображений и данных представляет собой значительную проблему для их устаревших систем.

Чтобы преодолеть эти проблемы, NASA в партнерстве с Microsoft разработало Earth Copilot, специальное решение, созданное с использованием Azure OpenAI Service.

Интегрируя ИИ в свои системы данных, Earth Copilot позволяет пользователям взаимодействовать с геопространственными данными НАСА с помощью запросов на естественном языке, что значительно упрощает обнаружение и анализ данных.

Этот подход, основанный на ИИ, демократизирует доступ к сложным научным данным о Земле, предоставляя возможность разнообразному сообществу пользователей, включая ученых, преподавателей, политиков и общественность, принимать более обоснованные решения и продвигать научные исследования вперед.

3. Национальный банк Греции

На протяжении 184 лет Национальный банк Греции (НБГ) поддерживал греческую экономику, обслуживая более 6 миллионов розничных клиентов в 356 филиалах.

Управление огромными объемами документов, таких как налоговые формы, платежные ведомости, идентификаторы и счета за коммунальные услуги вручную, было трудоемким, дорогостоящим и экологически облагающим налогом. Хотя NBG имела основанную на правилах систему OCR, ее ограничения подтолкнули их к поиску более гибкого решения на основе ИИ.

Используя Microsoft Azure AI, NBG построила платформу для анализа документации всего за четыре месяца, сканируя и анализируя более 50 миллионов страниц документов. Теперь она интегрирована с шестью приложениями, ориентированными на клиентов, включая цифровой банкинг (обслуживание) Более 2 миллионов клиентов ежемесячно, их система на основе искусственного интеллекта обрабатывает более 20 типов документов менее чем за 0,5 секунды на странице, обрабатывая более 700 000 страниц ежемесячно.

Благодаря инновациям в области ИИ, NBG не просто становится безбумажной компанией, они переопределяют будущее банковской системы.

ROI модернизации системы наследия на основе ИИ

Модернизация устаревших систем на основе ИИ обеспечивает количественную отдачу за счет преобразования устаревших, трудоемких систем в гибкие, экономически эффективные платформы. Ниже мы изложили некоторые ключевые идеи ROI, которые должны знать руководители предприятий при планировании использования ИИ для проектов модернизации устаревших систем:

• ИИ способствовал автоматизации ключевых задач по обслуживанию и модернизации устаревших систем, от обнаружения ошибок до рефакторинга кода, снижение затрат на рабочую силу на 30-50%.
• Предсказательное техническое обслуживание на основе ИИ сократить незапланированные простои до 40%, минимизируя потери доходов и расходы на ремонт.
• ИИ оптимизирует рабочие процессы модернизации устаревших систем, что приводит к ускорению сроков реализации проектов на 25-60%.
• По мере того, как ИИ модернизирует устаревшие системы, он может помочь освободить команды, чтобы сосредоточиться на инновациях, автоматизируя отчетность.
• Усовершенствованные системы позволяют быстро внедрять новые функции, быстрее захватывая рыночные возможности в 2-3 раза.
• ИИ обнаруживает уязвимости и автоматизирует проверки соответствия, снижая риски нарушений и расходы на аудит до 50%.
• Искусственный интеллект помогает предприятиям устранить техническую задолженность и зависимость от устаревших систем, избегая дорогостоящих аварийных обновлений.
• Это также помогает преобразовать рабочие пространства, переключая внимание сотрудников с повторяющихся задач на стратегические роли.
• Современные интерфейсы и функции ИИ повышают удовлетворенность клиентов на 20-40%.

Короче говоря, ИИ-управляемый Стратегии модернизации Обеспечить рентабельность инвестиций за счет немедленной экономии затрат и долгосрочных конкурентных преимуществ.

Где приходит Mindinventory, чтобы помочь вам ускорить модернизацию системы наследства с помощью ИИ

Для достижения рентабельности инвестиций, о которой мы говорили выше, и всего, кроме этого, требуется специализированный опыт в области технологий ИИ, а также в стратегическом планировании модернизации устаревших систем с использованием ИИ.

Вот где MindInventory входит в качестве вашего идеала. Компания по модернизации устаревшей системы с проверенным опытом в предоставлении Решения AI/ML.

Мы понимаем, что модернизация устаревших систем заключается не только в исправлении старого кода, но и в стратегическом преобразовании ИТ-инфраструктуры, чтобы разблокировать инновации, сократить технический долг и проложить путь для будущего роста.

• Наши разработчики проводят комплексные аудиты устаревших систем, чтобы выявить неэффективность, устранить техническую задолженность и определить возможности модернизации с высокой отдачей.
• С четким пониманием мы выполняем модернизацию данных, чтобы гарантировать, что ваши данные чисты, структурированы и готовы к ИИ, закладывая прочную основу для дальнейшего обновления системы.
• Затем мы разрабатываем стратегический план модернизации устаревшей системы на основе ИИ, который отдает приоритет рискам, экономии затрат и влиянию на бизнес.
• Исходя из этого, мы реализуем автоматизацию и инновации на основе ИИ, которые хорошо соответствуют вашим бизнес-целям.
• Наша методология начинается с пилотного проекта с низким уровнем риска для проверки улучшений и уточнения нашего подхода к расширению его до полномасштабной модернизации с использованием ИИ.

Партнерство с нами, нашим уважаемым клиентом КФК Компания произвела революцию в процессе управления заказами клиентов и обслуживает их на 30% быстрее.

FAQ о модернизации системы Legacy на основе ИИ