AI-gullrushet er i full gang. Alle bedriftsledere i Norge, fra tech-startups til etablerte selskaper, løper for å ta i bruk eller innlemme kunstig intelligens for å holde seg konkurransedyktige. Over 73 % av organisasjoner globalt bruker eller piloterer AI i kjernefunksjoner, og 78 % av organisasjoner rapporterte at de brukte AI i minst én forretningsfunksjon i 2024, en betydelig økning fra 55 % i 2023.
Men her er den ubehagelige sannheten: Mens alle jager de nyeste AI-mulighetene, bygger mange sin digitale fremtid på et fundament av aldrende legacy-systemer. Det er som å bygge et smarthus på et hus med defekte kabler og lekkende rør.
Det farlige gapet mellom AI-ambisjoner og infrastrukturrealitet
En fersk undersøkelse fra IDC (International Data Corporation), gjennomført i januar 2024, viser at 23 % av organisasjoner nå retter budsjettene sine mot GenAI-prosjekter. Imidlertid kan dette fokuset få dem til å overse den viktige oppgaven med å modernisere og strømlinjeforme applikasjonsporteføljene sine.
Denne feiljusteringen av prioriteringer skaper det vi kaller «AI-infrastrukturgapet» – en avgrunn mellom ambisiøse AI-mål og de underliggende systemenes evne til å støtte dem. I årevis har kjerne- og ERP-systemer vært den eneste sannhetskilden for virksomheters oppbevaringssystemer. AI utfordrer fundamentalt den modellen.
Problemet er særlig akutt i flere tradisjonelle bransjer, hvor nesten tre fjerdedeler av banker globalt fortsetter å kjøre på legacy-kjernebanksystemer som ikke klarer å levere på transformasjonsmålene. Imidlertid avslører nye rapporter fra International Data Corporation (IDC), bestilt av Thought Machine, at 98 % av bankene planlegger å oppgradere kjernesystemene sine. Hvis banker – med sine store IT-budsjetter og regulatoriske krav – sliter med denne balansen, er utfordringen enda større for norske SMB-er.
Hvorfor kjernesystemer betyr mer enn noensinne i AI-æraen
Kjernesystemene dine er virksomhetens nervesystem; de håndterer de mest kritiske funksjonene: kundedata, finansielle transaksjoner, lagerstyring og operasjonelle arbeidsflyter. Når disse systemene er utdaterte, ustabile eller dårlig integrerte, blir de en flaskehals som begrenser alle andre digitale initiativ, spesielt AI.
Hva trenger kunstig intelligente systemer for å gi høy gevinst? Det er rene, tilgjengelige data, sanntidsbehandling, sømløs integrasjon med eksisterende arbeidsflyter, sterke sikkerhetsrammeverk og en skalerbar arkitektur som kan håndtere økt beregningsbelastning. Legacy-systemer sliter typisk med noen eller flere av disse forutsetningene.
Moderne AI-applikasjoner krever data i konsistente formater, tilgjengelig via API-er, behandlet i sanntid og sikret med gjeldende standarder. Når kjernesystemene dine lagrer data i proprietære formater, mangler moderne integrasjonsmuligheter eller opererer med utdaterte sikkerhetsprotokoller, blir ethvert AI-initiativ eksponentielt mer komplekst og kostbart – eller ikke mulig i det hele tatt.
Hva er de skjulte kostnadene ved å ikke ta hensyn til fundamentet?
Flere norske bedriftsledere undervurderer den faktiske kostnaden ved å kjøre AI på utilstrekkelig infrastruktur. Det handler ikke bare om langsommere ytelse eller sporadiske feil – det handler om grunnleggende begrensninger som kan sabotere hele din digitale strategi.
En strategisk tilnærming til balansering av AI og kjernemodernisering
Løsningen er ikke å forlate AI-initiativer eller utsette dem på ubestemt tid mens man oppdaterer hvert system. Vellykkede selskaper tar i stedet en strategisk tilnærming som adresserer begge behov samtidig.
Start med en omfattende revisjon av dine nåværende systemer
Identifiser hvilke kjernesystemer som direkte påvirker AI-målene dine, og hvilke som kan forbli uendret foreløpig. Denne vurderingen bør evaluere datakvalitet, integrasjonsmuligheter, sikkerhetsposisjon og skalerbarhetspotensial.
Moderniseringsstrategi
Gjennomfør en fasevis moderniseringsstrategi som er samstemt med AI-roadmapen din. Fokuser først på systemer som direkte vil støtte eller muliggjøre planlagte AI-applikasjoner. Dette kan bety modernisering av kundedatabasen før implementering av AI-drevet personalisering, eller oppdatering av lagersystemet før distribusjon av prediktiv analyse.
Vurder hybridtilnærminger som kan gi umiddelbare fordeler samtidig som de legger grunnlaget for langsiktig modernisering. API-innkapsling kan gjøre legacy-systemer mer tilgjengelige for moderne AI-verktøy uten å kreve fullstendig erstatning, men det fjerner ikke datakvalitetsutfordringene og kan øke kompleksiteten i selve løsningen. Datasjøer eller datavarehus kan samle informasjon fra flere legacy-systemer og gi AI-applikasjoner de rene, integrerte datasettene de trenger.
Invester strategisk, ikke i hyppige, ukoordinerte tiltak
Invester i integrasjonsplattformer som kan bygge bro mellom gamle og nye systemer i overgangsperioden. Disse plattformene kan håndtere kompleksiteten ved å koble sammen ulike systemer, samtidig som de gir et fundament for fremtidige AI-implementeringer.
Bygge AI-klare fundamenter
Hos Nettkonsult forstår vi at vellykket AI-implementering starter med solide fundamenter. Vår tilnærming fokuserer på å skape systemarkitekturer som støtter både nåværende operasjonelle behov og fremtidige AI-ambisjoner.
Vi begynner hvert prosjekt med en grundig vurdering av eksisterende systemer og deres evne til å støtte planlagte AI-initiativer. Dette er ikke bare en teknisk revisjon – det er en strategisk evaluering som vurderer forretningsmål, budsjettbegrensninger og tidsrammer.
Våre moderniseringsstrategier er designet for å være AI-muliggjørende fra starten. Vi bygger med moderne dataarkitekturer, API-først-design og sky-native tilnærminger som gir skalerbarheten og fleksibiliteten AI-applikasjoner krever. Dette betyr at du ikke bare løser dagens problemer – du skaper fundamentet for morgendagens muligheter.
Vi implementerer sikkerhets- og compliance-rammeverk som møter både gjeldende regulatoriske krav og forventede AI-styringsstandarder. Denne proaktive tilnærmingen sikrer at systemene dine er klare for AI-implementering uten å kreve ytterligere sikkerhetsettermontasje.
Vår integrasjonsekspertise lar oss bygge broer mellom legacy- og moderne systemer i overgangsperioder. Dette betyr at du kan begynne å hente ut gevinster fra AI samtidig som du gradvis moderniserer underliggende systemer, i stedet for å vente på en fullstendig infrastrukturoverhaling.
Hva er den reelle kostnaden av AI uten solid fundament
Tallene taler for seg når vi ser på virksomheter som har forsøkt å gjennomføre AI-løsninger på ustabile kjernesystemer. En studie viser at 70 % av AI-implementeringer feiler eller gir betydelig lavere avkastning enn forventet, og hovedårsaken er ofte utilstrekkelig datainfrastruktur og legacy-problemer.
For norske bedrifter kan konsekvensene være særlig kostbare. En mellomstor norsk virksomhet investerte 2,5 millioner kroner i en AI-drevet kundeserviceløsning, men oppdaget at et 12 år gammelt CRM-system ikke kunne levere data i riktig format. Resultatet var ytterligere 1,8 millioner kroner i integrasjons- og systemoppgraderingskostnader, og prosjektet tok 18 måneder lenger enn planlagt.
Dette mønsteret gjentar seg på tvers av bransjer. Retail-aktører som forsøker å iverksette AI-drevet lagerstyring, oppdager at gamle ERP-systemer ikke kan håndtere sanntidsdataflyt. Produksjonsbedrifter som ønsker prediktivt vedlikehold, finner at operasjonelle data er spredt over inkompatible systemer fra forskjellige tiår.
Den skjulte kostnaden kommer ikke bare fra forsinkede prosjekter og budsjettoverskridelser. AI-systemer som bygges på svake fundamenter presterer dårligere, gir unøyaktige prediksjoner og skaper falsk trygghet som kan føre til kostbare beslutninger basert på defekte data.
Hvordan moderne arkitektur muliggjør AI-suksess
Bedrifter som har lyktes med AI-transformasjon har én ting til felles: De har investert i moderne, integrerte systemarkitekturer som støtter AI-applikasjoner naturlig. Dette innebærer mer enn å oppgradere servere eller migrere til skyen – det krever en grunnleggende nytenkning av hvordan data flyter gjennom organisasjonen.
Mikrotjenestearkitektur har blitt standarden for AI-klare systemer fordi den tillater uavhengig skalering av ulike komponenter. Når AI-analysemotoren din trenger mer beregningskraft, kan den skaleres separat uten å påvirke andre kritiske forretningssystemer. Dette er vanskelig med monolittiske legacy-systemer der alle komponenter er tett koblet.
API-first-design sikrer at alle systemkomponenter kan kommunisere effektivt med AI-verktøy. I stedet for å bygge tilpassede integrasjoner for hver ny AI-applikasjon, gir en godt designet API-arkitektur standardiserte måter for AI-systemer å få tilgang til og manipulere forretningsdata.
Sky-native løsninger gir den elastiske skalerbarheten som AI-applikasjoner krever. Maskinlæringsmodeller kan trenge intens beregningskraft i korte perioder, etterfulgt av minimale ressursbehov. Tradisjonell on-premise-infrastruktur kan ikke tilpasse seg disse svingende behovene kostnadseffektivt.
Containerisering med Docker og orkestreringsplattformer som Kubernetes gir den portabiliteten og konsistensen som komplekse AI-arbeidsflyter trenger. Dette gjør det mulig å eksperimentere med ulike AI-verktøy og -tilnærminger uten å låses til spesifikke leverandører eller teknologistakker.
Sikkerhetsimplikasjonene av AI på legacy-systemer
AI introduserer nye sikkerhetsdimensjoner som legacy-systemer ikke var designet for å håndtere. Maskinlæringsmodeller krever ofte tilgang til omfattende datasett som spenner over flere systemer og forretningsfunksjoner. Dette skaper utvidede angrepsflater som kan utnyttes av ondsinnede aktører.
Legacy-systemer mangler ofte den granulære tilgangskontrollen som er nødvendig for å sikre AI-applikasjoner. Tradisjonelle «alt eller ingenting»-mønstre passer dårlig for AI-systemer som kan trenge tilgang til spesifikke datasett basert på kontekst og brukerroller.
GDPR og andre personvernreguleringer legger til ytterligere kompleksitet. AI-systemer må kunne spore datautvalg og -behandling for å oppfylle «retten til å bli glemt» og andre personvernrettigheter. Legacy-systemer som ikke ble bygget med denne sporbarheten i tankene, kan gjøre etterlevelse svært vanskelig.
Revisjonsspor og overvåking blir kritisk når AI-systemer tar automatiserte beslutninger som påvirker forretningsresultater. Moderne systemarkitekturer bygger inn omfattende logging og monitorering, mens legacy-systemer ofte har begrenset innsikt i systemoperasjoner.
Zero Trust-sikkerhetsmodeller, som blir stadig mer nødvendige for AI-aktiverte organisasjoner, krever at alle systeminteraksjoner verifiseres og autoriseres. Dette er vanskelig å implementere i etterkant på legacy-systemer som ble designet med «trust but verify»-prinsipper.
Organisasjonelle endringer som følger med AI-aktivering
Implementering av AI på moderne kjernesystemer krever ikke bare teknologiske endringer, men også organisasjonsmessige tilpasninger som påvirker alt fra rollestrukturer til beslutningsprosesser.
DevOps-kultur blir enda viktigere når AI introduseres i organisasjonen.
Kontinuerlig integrasjon og distribusjon (CI/CD) må utvides til å inkludere maskinlæringsmodeller, som har andre livssykluser og kvalitetskrav enn tradisjonelle applikasjoner.
DataOps fremstår som en disiplin som setter søkelys på å optimalisere dataflyt og -kvalitet for AI-applikasjoner. Dette krever tverrfaglig samarbeid mellom dataingeniører, dataforskere og forretningsanalytikere.
Nye roller som ML Engineers, AI Ethics Officers og Data Stewards blir nødvendige for å håndtere kompleksiteten i AI-aktiverte organisasjoner. Legacy-organisasjonsstrukturer må tilpasses for å støtte disse nye funksjonene og ansvarene.
Beslutningsstyring må oppdateres for å håndtere AI-genererte anbefalinger og automatiserte beslutninger.
Dette inkluderer etablering av retningslinjer for når AI-anbefalinger kan følges automatisk, og når menneskelig overstyring er nødvendig.
Endringsledelse blir kritisk fordi AI kan endre hvordan ansatte utfører sitt daglige arbeid. Uten riktig forberedelse og opplæring kan selv den beste AI-implementeringen møte intern motstand som undergraver suksess.
Konklusjon: Bygge morgendagens suksess på dagens fundamenter
AI-revolusjonen er reell, og potensialet for å transformere virksomheter er enormt. Men som ved enhver betydelig teknologisk endring, avhenger suksess ikke bare av å ta i bruk nye verktøy, men av å ha infrastrukturen til å støtte dem effektivt.
Norske SMB-er har en mulighet til å bygge konkurransefortrinn gjennom gjennomtenkt integrasjon av AI-muligheter og modernisering av kjernesystemer. Nøkkelen er å unngå fellen med å jage skinnende nye teknologier mens man overser fundamentene som gjør dem mulige.
Spørsmålet er ikke om man skal investere i AI eller kjernesystemer – det er hvordan man gjør begge deler strategisk. Selskaper som finner denne balansen, vil ikke bare henge med i AI-revolusjonen, men lede den i sine markeder.
Kjernesystemene dine er fundamentet for din digitale fremtid. Sørg for at de er sterke nok til å støtte den AI-drevne virksomheten du ønsker å bli.
Hos Nettkonsult spesialiserer vi oss på å bygge AI-klare fundamenter gjennom strategisk modernisering av kjernesystemer. Vår ekspertise innen å skape skalerbare, integrerte og sikre arkitekturer sikrer at AI-investeringene dine leverer maksimal verdi. Kontakt oss for å diskutere hvordan vi kan hjelpe deg med å balansere umiddelbare AI-muligheter med langsiktige infrastrukturbehov.