{"id":33950,"date":"2023-10-26T12:23:51","date_gmt":"2023-10-26T06:53:51","guid":{"rendered":"https:\/\/www.tjc-group.com\/blogs\/zwischen-vergangenheit-und-zukunft-die-rolle-von-legacy-systemen-bei-der-weiterentwicklung-von-ki\/"},"modified":"2024-06-26T17:37:11","modified_gmt":"2024-06-26T12:07:11","slug":"zwischen-vergangenheit-und-zukunft-die-rolle-von-legacy-systemen-bei-der-weiterentwicklung-von-ki","status":"publish","type":"blog","link":"https:\/\/www.tjc-group.com\/de\/blogs\/zwischen-vergangenheit-und-zukunft-die-rolle-von-legacy-systemen-bei-der-weiterentwicklung-von-ki\/","title":{"rendered":"Zwischen Vergangenheit und Zukunft: Die Rolle von Legacy-Systemen bei der Weiterentwicklung von KI"},"content":{"rendered":"\n
\"\"<\/figure>\n\n\n\n

\u201eViele Branchen untersuchen, wie klassisches, deterministisches oder wissenschaftlich-technisches High-Performance-Computing in Verbindung mit KI oder maschinellem Lernen genutzt werden kann, um ein gemischtes Modell zu entwickeln, das effizienter ist\u201c, sagt Addison Snell, CEO von Intersect360 Research.<\/p>\n\n\n\n

Das Training von KI-Modellen beinhaltet einen kritischen Prozess, der als \u201eInferenz\u201c bekannt ist. Insbesondere die generative KI ben\u00f6tigt einen gr\u00f6\u00dferen Datensatz, um ihre Algorithmen zu verbessern.<\/p>\n\n\n\n

Wichtige Erkenntnisse<\/h2>\n\n\n\n

Erstens:<\/strong>\u201eMir ging ein Licht auf, als ich erkannte, dass es heute keine Standardl\u00f6sung gibt, die f\u00fcr alle passt, es sei denn, man ist in einer relativ einfachen Branche t\u00e4tig\u201c, sagt Rui Lopes, Direktor f\u00fcr die Bewertung neuer Technologien bei Elekta, einem Hersteller von Pr\u00e4zisionsstrahlentherapiel\u00f6sungen.<\/p>\n\n\n\n

Zweitens:<\/strong> In der Benchmark-Umfrage der AI InfrastructureView 2021 wurde festgestellt, dass speziell entwickelte, aber unzureichende Infrastrukturen eine h\u00e4ufige Ursache f\u00fcr das Scheitern von KI-Projekten sind. Im Zusammenhang mit einer Studie, die zeigt, dass sich die Computing-Anforderungen f\u00fcr gro\u00df angelegte KI-Modelle von 2016 bis 2022 alle 10,7 Monate verdoppelt haben, unterstreicht das die zunehmenden Anforderungen der KI-Technologie.<\/p>\n\n\n\n

Investitionstrends<\/h2>\n\n\n\n

John-David Lovelock, Senior Analyst bei Gartner, betont: \u201eIn den Jahren 2023 und 2024 werden nur sehr wenige IT-Ausgaben auf generative KI entfallen.” Trotzdem investieren Unternehmen weiterhin in KI und Automatisierung, um die betriebliche Effizienz zu steigern und Personall\u00fccken in der IT zu schlie\u00dfen.
Laut einer Umfrage der AI Infrastructure Alliance aus dem Jahr 2022 legt ein Gro\u00dfteil der Unternehmen (43 %) beim Einstieg in die KI den Schwerpunkt auf die Sammlung, Kuratierung und Bereinigung von Daten als ersten Schritt.<\/p>\n\n\n\n

Langlebigkeit der Daten<\/h2>\n\n\n\n

Verschiedene Sektoren verlangen unterschiedliche Aufbewahrungsfristen f\u00fcr Daten. Im Gesundheitswesen k\u00f6nnen Daten bis zu einem Jahrhundert lang aufbewahrt werden, entsprechend der Lebenserwartung und dem erweiterten Nutzen von Patienteninformationen. Andere Unternehmen hingegen bewahren ihre Daten beispielsweise 15 bis 20 Jahre lang auf, was sich an den Wirtschaftszyklen und globalen Krisen orientiert.<\/p>\n\n\n\n

Legacy-Systeme und Datenerhalt<\/h2>\n\n\n\n

Orlando Ribas Fernandes, CEO und Mitbegr\u00fcnder von Fashable, stellt eine Analogie auf: \u201eSo wie Textverarbeitungsprogramme zu allt\u00e4glichen Werkzeugen wurden, um die allgemeine Produktivit\u00e4t zu steigern, wird KI zu einem allt\u00e4glichen Werkzeug f\u00fcr Unternehmen werden, um Innovationen zu f\u00f6rdern.\u201c<\/p>\n\n\n\n

Ein kritischer Punkt ist die Umstellung der IT-Systeme, einschlie\u00dflich der ERP-Systeme. Unzureichende Aufmerksamkeit w\u00e4hrend dieser Migrationsphase kann zu vorzeitigen Datenverlusten f\u00fchren und die Bereitschaft f\u00fcr eine effektive KI-Nutzung senken.<\/p>\n\n\n\n

Gro\u00dfe Unternehmen sind aufgrund ihrer riesigen historischen Datenbest\u00e4nde gut positioniert, um KI-Fortschritte voranzutreiben. Ein Beispiel daf\u00fcr ist der \u00dcbergang innerhalb der SAP-Kundenbasis vom ECC-System zur neueren S\/4HANA-Anwendung. Legacy-Systeme, die f\u00fcr die Speicherung unsch\u00e4tzbarer historischer Daten von entscheidender Bedeutung sind, sind mit Bedrohungen wie technischen Schulden und erh\u00f6hten Schwachstellen konfrontiert, wie die j\u00fcngsten Sicherheitsl\u00fccken in der Curl-Bibliothek (CVE-2023-38545 und CVE-2023-38546) zeigen.<\/p>\n\n\n\n

Fehlinterpretationen des Datenschutzes haben au\u00dferdem zu drastischen Praktiken der Vorratsdatenspeicherung gef\u00fchrt, die oft unn\u00f6tige Massenl\u00f6schungen von Daten zur Folge haben.<\/p>\n\n\n\n

L\u00f6sungen wie ELSA<\/h2>\n\n\n\n

ELSA<\/a> von TJC bietet einen ma\u00dfgeschneiderten Ansatz f\u00fcr die Verwaltung von Legacy-Systemen, der eine sichere Dekommissionierung bei gleichzeitigem Schutz wichtiger Daten und der Einhaltung von Datenschutzstandards erm\u00f6glicht. Damit ist ELSA ein entscheidender Faktor f\u00fcr die Wahrung der Datenintegrit\u00e4t, die f\u00fcr k\u00fcnftige KI-M\u00f6glichkeiten unerl\u00e4sslich ist. Weitere Informationen zu ELSA finden Sie unter https:\/\/www.tjc-group.com\/resource\/elsa-by-tjc-for-legacy-system-decommissioning\/.<\/a><\/p>\n\n\n\n

Fazit<\/h2>\n\n\n\n

Derzeit konzentrieren sich die Ausgaben f\u00fcr KI auf KI-Modelle, doch Analysten prognostizieren einen bemerkenswerten Anstieg der Budgets f\u00fcr generative KI um das Jahr 2025. Damit dieses immense Potenzial jedoch voll ausgesch\u00f6pft werden kann, sind der Schutz und die sorgf\u00e4ltige Verwaltung der Daten von Legacy-Systemen von gr\u00f6\u00dfter Bedeutung. L\u00f6sungen wie ELSA von TJC zeichnen sich dadurch aus, dass sie moderne Technologien in Verbindung mit einer flexiblen, zweckgebundenen Infrastruktur bieten. Solche innovativen L\u00f6sungen sind entscheidend f\u00fcr den Schutz von Legacy-Anwendungen und stellen sicher, dass die riesigen Reserven historischer Daten erhalten bleiben und bei der Entwicklung und Erweiterung von KI-Funktionen effektiv genutzt werden.<\/p>\n\n\n\n

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Gleich nach der Ver\u00f6ffentlichung dieses Artikels stie\u00df ich auf diesen aktuellen Artikel von McKinsey Digital: https:\/\/www.mckinsey.com\/capabilities\/mckinsey-digital\/our-insights\/the-data-dividend-fueling-generative-ai<\/a><\/p>\n\n\n\n

Punkt Nr. 4 steht in direktem Zusammenhang mit diesem Blogpost: \u201eKonzentration auf die Sicherung der unternehmenseigenen Daten und den Schutz personenbezogener Informationen bei gleichzeitiger aktiver \u00dcberwachung eines fluiden regulatorischen Umfelds\u201c. Der Artikel von McKinsey befasst sich eingehender mit der F\u00f6rderung der generativen KI. Die Quintessenz bleibt dieselbe: Keine Daten, kein Treibstoff. Kein Treibstoff, keine Dividende<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

<\/p>\n\n\n\n

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<\/div>\n\n\n\n
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