北京
传统的业务应用程序可能无法收集足够的数据，导致AI无法达到预期的效果，而且，维护它们的成本可能还会占用AI项目的资金。不过，现代化改造和系统整合可以解决这些问题。
IT专家表示，在许多组织中，传统的应用程序正在阻碍AI应用，而有限的数据存储能力正是核心问题所在。
托管服务提供商Ensono的首席战略官Brian Klingbeil表示，由于过去的存储成本高昂，几十年前设计的应用程序只能保留有限的数据，如今它们很难与AI工具进行集成。
此外，随着熟悉这类应用程序的软件工程师日益稀缺，维护这些传统软件的成本也会越来越高。由于传统应用程序占用了企业IT预算的很大一部分，能够用于新项目的资金就会很少，这进一步拖慢了企业采用AI的进程。根据IDC 《2023年CIO观点调查》，企业会将平均12.8%的IT预算用在处理技术债务上。
Klingbeil指出，数据保存问题是一个巨大的挑战，因为企业内部收集的数据能够推动许多AI项目。通过更新的数据收集功能，公司可以找到一个数据宝藏来支撑AI项目。
"如果应用程序是过去遗留下来的，并且在不同的地方分散着错误代码，那么应用程序本身就会带来各种各样的问题。"他表示，"传统应用程序的共同点是，它们都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。"
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传统应用程序的隐忧
在Ensono公司，由Klingbeil 负责的客户顾问委员会中，银行业与保险业的CIO占比较高。这些CIO近期讨论的焦点问题就是传统应用程序对AI 项目的影响。
Ensono一直为多家企业客户管理大型机，银行和保险就是仍在广泛使用大型机的两个行业。虽然大型机及其软件对这些企业非常重要，并且还能在AI领域发挥作用。但随着老一代IT员工退休，这些依赖大型机的企业的内部专业知识也在流失。
"这些基于大型机构建的传统应用程序不是必须被替换。"Klingbeil表示，"或者是因为大型机还可以正常工作，或者是迁移成本太高，或者是迁移风险太大，或者不值得投入成本，但是它们可以进行现代化改造。"
Klingbeil及 Ensono公司亲眼目睹了传统应用程序给 AI 带来的挑战。他说，在构建机器学习驱动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工单，但这些应用程序以不同的格式来存储事件数据，收集的数据类型也不一致。
其他 IT 领导者也看到了传统应用程序为 AI 带来的类似挑战。最近，一家大型企业的数据和分析主管告诉集成平台即服务（iPaaS）提供商 SnapLogic 的首席技术官Jeremiah Stone，由于在过去几年中，他们缺乏对企业应用程序的管理，现在这些应用程序中的数据对 AI 毫无用处。
"在许多情况下，传统的应用程序完全阻碍了AI的采用。" Stone表示，"CIO们之间公开的秘密是，关于AI的大量投资都花在了制定现代化战略或升级老旧系统的服务伙伴身上。"
Stone认为传统的应用程序是价值数万亿美元的问题。尽管过去十年企业一直聚焦于基础设施的现代化改造，以处理大数据。
"我们正处于过渡期。"Stone表示，"我们还没有真正开始更新和规范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，是最能够从新一波AI创新浪潮中受益的数据和业务流程。"
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分阶段进行现代化改造
Stone建议，要解决这个问题，CIO 应该首先盘点他们现有的IT基础设施，并确定最需要进行现代化改造的领域。
"最终，新旧系统将长期共存，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，"他说，"我们的目标是创建一个集成管道，来无缝连接不同的系统和数据源。"
软件开发公司BairesDev 的CTO Justice Erolin建议，CIO应该专注于最重要的软件现代化项目，找出直接影响公司AI计划的应用程序，并优先处理。
在某些情况下，公司可以通过采用中间件和API来连接传统系统和新技术，而不是通过全面重写代码来实现业务应用程序的现代化。
Erolin说，"这样可以将数据提取并集成到AI模型中，而无需彻底改造整个平台。"
他补充到，CIO还应该使用数据湖，以聚合多种来源的信息，AI模型可以访问它们需要的数据，而无需直接依赖传统的应用程序。
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用数据工程弥合差距
不过，也有一些IT领导者认为传统的应用程序对AI项目不是很大的障碍。
网络、物联网和边缘计算解决方案提供商 Nexapp的数据和人工智能工程主管经理Robert Cloutier表示，虽然从传统应用程序中提取数据非常棘手，但是下一步存在一个更大的问题，提取数据后，IT团队需要解析提取的数据，并将其与AI应用程序的特定要求保持一致。
他说："实现有效AI应用的旅程不仅仅是克服技术集成障碍，还要弥合原始数据和可行见解之间的差距。"
Cloutier补充到，一些传统的商业应用程序收集和保存的数据量有限，但是其他应用程序包含对企业有价值的各种信息。在某些情况下，IT领导者会犹豫是否要利用这些数据，因为他们不知道如何提取这些数据，但是正确的数据工程专业知识可以发掘它们的价值。
"这些传统应用程序已经运行了几十年，因此确实存在大量可以挖掘的有价值信息。"他说，"其中含有一些宝藏，但企业往往因为系统变更或者遗留数据而不想处理，导致好很多年后这些数据才被利用起来。"
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