التنقل في حمى الذهب الإصطناعي: كشف التكاليف الخفية للديون الفنية في المشاريع التجارية

خلال العام الماضي، استحوذت الذكاء الاصطناعي على انتباه قادة الشركات، مما دفعههم إلى التعجيل في استثماراتهم في شركات الذكاء الاصطناعي أو تسريع إدخال منتجاتهم الخاصة من أجل مواكبة العصر. ومع ذلك، في عجلة الانضمام إلى هذا العصر الجديد من التقدم التكنولوجي، قد لا تضع الشركات التي تعمل مع الذكاء الاصطناعي لأول مرة عاملًا مهمًا في الاعتبار عند الاستثمار أو إنشاء منتجات الذكاء الاصطناعي الجديدة: الديون الفنية.

على الرغم من أن فكرة الديون الفنية ليست جديدة، إلا أن تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي تطرح نوعًا مختلفًا من الديون الفنية مقارنة بالخدمات البرمجية العادية. ومع استمرار تقدم الذكاء الاصطناعي بسرعة، يؤدي ذلك إلى نمو هذه القضية الهامة جنبًا إلى جنب معه.

ما هي الديون الفنية؟

الديون الفنية، في التعريف البسيط، هي تراكم الكود البرمجي ذو الجودة الرديئة خلال إنشاء برنامج. وغالبًا ما ينتج هذا عن تسريع الجدول الزمني للوصول إلى السوق لتلبية الاحتياجات التجارية، أو لإطلاق شيء في السوق للحصول على تعليقات العملاء بشكل أسرع. عند التفكير في الديون الفنية، من المهم التركيز على الجانب المتعمد منها، حيث يكون المقررون على علم بالمخاطر المرتبطة بالبرمجيات وتأثيرات أخذ اختصارات من أجل السرعة. ظهور الذكاء الاصطناعي قد أضاف تحديًا جديدًا وفريدًا فيما يتعلق بالديون الفنية، مع مخاطر ونتائج مهمة قد تنجم عنها.

مع تقدم أنظمة الذكاء الاصطناعي في العمر وتصبح بيانات التدريب غير دقيقة ومعطلة، يصبح تكلفة الاستثمار في الذكاء الاصطناعي الآن تفوق الوقت والاستثمار المطلوب للحفاظ على بيانات التدريب عالية الجودة، المعروفة باسم صحة البيانات.

دعونا نستكشف كيف تتراكم الديون الفنية، وتأثيرها على الخطوط العريضة، وكيف يمكن للمنظمات معالجتها.

كيف تحصل المنظمات على الديون الفنية؟

هناك طريقتان يمكن للبرمجيات من خلالهما تراكم الديون الفنية. الأولى هي من خلال كود برمجي سيئ الجودة. قد تشتري المنظمات منتجات أو ترثها من خلال نشاط الاندماج والاستحواذ، فقط ليكتشف لاحقًا مشاكل جودة بالإضافة إلى معدلات التغيير والابتكار البطيئة. الثانية هي عندما يختار القادة عمدًا اتخاذ الديون الفنية.

عندما يتعلق الأمر بالذكاء الاصطناعي، يرغب أكثر من 72% من القادة في اعتماد الذكاء الاصطناعي لتحسين إنتاجية الموظفين، ومع ذلك، فإن القلق الرئيسي حول تنفيذ الذكاء الاصطناعي هو جودة البيانات والسيطرة عليها. يبدو الأمر معاكسًا للمنطق أن تستخدم المنظمة منتجًا يُعلن عن تحسين الإنتاجية، بينما تقوم في الوقت نفسه بتحويل الوقت بعيدًا عن العمل الحيوي المستمر لمعالجة أي مشاكل جودة ناجمة عن الديون الفنية التي قد تهدد الإنتاجية. ومع ذلك، فإن وعد المكافأة النهائية لتحسين الإنتاجية يفوق هذه العوائق في المستقبل القريب، والتي سوف تعود في النهاية لتُطارد البرمجيات في الأمد البعيد.

انحراف النموذج: نوع جديد من الديون الفنية

مع ظهور الاستثمارات المتزايدة في الذكاء الاصطناعي، عجلت المنظمات استراتيجياتها للوصول إلى السوق لتسلق منجم الذهب من الذكاء الاصطناعي التوليدي. ومع أن هذا قد يعمل كمحفز إيرادات قصير الأمد، فإن المنظمات تتغاضى عما قد يصل إلى كمية كبيرة من الديون الفنية في الطريق، المعروفة باسم انحراف النموذج.

ينحدر النموذج عندما يبدأ أداء نظام الذكاء الاصطناعي في التناقص، ويصبح الإخراج أقل دقة مع تقادم بيانات التدريب. بالنظر إلى دورة حياة الذكاء الاصطناعي، من الواضح أن بيانات التدريب ستحتاج إلى الصيانة المستمرة والتحديث لضمان دقة الإجابات التي يقدمها الجهاز – وهنا يبدأ الانكسار. عند العجلة لإطلاق الحلول، غالبًا ما يقلل المقررون من شأن قضايا مثل الحصول على بيانات تدريب إضافية، والحفاظ على صحة بيانات النظام، وضمان وجود قوة عاملة كافية لدعم هذه المهام.

مع استمرار تقادم بيانات التدريب وتوسع الفجوات بين الواقع والإخراج، سوف تترك المنظمات مع زيادة التكاليف والوقت المخصص لمعالجة هذه الثغرات التي يمكن تجنبها من خلال إجراءات التخطيط والبروتوكولات المناسبة. باختصار: تخطي الخطوة التالية عند تخطيط استراتيجية الوصول إلى السوق قد يسمح بالإطلاق السريع، ولكن ليس من المفيد التأثير الحتمي الذي سوف يكلف في عدة طرق في الأمد البعيد.

تأثير الديون الفنية على الخطوط العريضة

الديون الفنية يمكن أن تؤثر أيضًا بشكل كبير على كفاءة المنظمات – على سبيل المثال، فرق المبيعات. عندما تبدأ الديون الفنية في التراكم ومعدل التغيير يبطئ، يصبح من الصعب بشكل متزايد على ممثلي المبيعات إقناع العملاء، مما يبطئ معدل الإغلاق ويؤدي في النهاية إلى تباطؤ تدفقات الإيرادات.

علاوة على المبيعات، تؤثر الديون الفنية أيضًا بشكل كبير على فرق المطورين. لن يحتاج فقط إلى المزيد من الوقت المخصص لتحديث الكود، بل سوف يؤدي الانتباه الموجه بعيدًا بشكل فعال إلى تأجيل الابتكار. من خلال تحويل الانتباه والوقت إلى الصيانة، يصبح خارطة الطريق للمنتج متأخرة أو مهجورة، مما يخلق تأثيرًا متسلسلاً قد يؤدي في النهاية إلى عدم الثقة بين الجانب الهندسي والجانب التجاري للعمل. بدون خارطة طريق للمنتج لمتابعةها، تترك فرق المبيعات مع الوعد الكاذب أو بدون شيء لإظهاره للمحترفين، مما يؤثر بشكل كبير على الإيرادات مرة أخرى.

كيفية معالجة الديون الفنية

مع انخفاض قابلية التنبؤ بالإنتاج، سوف تبدأ المنظمات في رؤية انهيار كفاءة المنظمة، مما يؤدي إلى محادثات حول كيفية معالجة التحديات على اليد. هناك طريقتان يمكن للمقررين من خلالهما مكافحة الديون الفنية. الأولى هي التخلص من المنصة والكود بالكامل وإعادة منصة جديدة، أو دمج تغييرات صغيرة متزايدة، مشابهة لتنظيف الغرفة ببطء عنصرًا تلو الآخر، لتحسين الأنظمة في النهاية.

طريقة إعادة المنصة تتطلب إعادة بناء كاملة للنظم، وهي مخاطرة كبيرة جدًا. مشابهة لعملية البناء على نطاق واسع، أي تأخير في الجدول الزمني يمكن أن يلقي بظلاله على جداول المنتجات ويمكن أن يؤدي إلى فشل الجهود كلها. ومع ذلك، يمكن أن تعمل هذه الطريقة في بعض الأحيان. خذ LinkedIn على سبيل المثال – بعد طرحها العام الأول في عام 2011، أعادت المنصة الموقع وأصبحت الآن لاعبًا كبيرًا في السوق.

المراهنة الأمانة، وهي إجراء تغييرات صغيرة سوف تتراكم في النهاية إلى تحسينات كبيرة، هو سيناريو آخر للاستدلال. مع تفاعل المطورين مع البيانات يوميًا، يمكنهم الدخول لتحديثها هنا وهناك لتشكيل الأنظمة لتكون خالية من الديون الفنية. كما أنه يفيد مهارات المطورين، حيث يتطلب منهم البقاء على اطلاع بالتقنيات والأكواد الحديثة، مما يضع المنظمة في موقع نجاح تقني حيث تقل الفجوات في المهارات. تطبيق مبادرة مدفوعة بالمطورين، حيث يتم تخصيص 20% من وقتهم لجدولة تحديثات المنتج، هو طريقة رائعة للبدء. على الرغم من أن هذا العملية أبطأ من إعادة المنصة، إلا أنها أقل مخاطر وستظل توليد قيمة للنموذج التجاري.

اترك الديون الفنية وراءك في عصر الذكاء الاصطناعي

مع استمرار تطور مساحة الذكاء الاصطناعي بسرعة، سوف نرى المزيد من الحلول التي تطرح مكاسب في الإنتاجية وكفاءة المنظمة. ومع ذلك، يجب على المقررين أن يضعوا في اعتبارهم دمج تقنيات مثل الصيانة المستمرة للبيانات و التفكير في الصورة الكبيرة عندما يتعلق الأمر بدورة حياة حلولك. الاستثمار في الذكاء الاصطناعي لا يحتاج إلى أن يكون مكلفًا ومربكًا، ومع بعض التغييرات الصغيرة في التخطيط واستراتيجية الوصول إلى السوق، يمكنك تجنب الكم الهائل التالي من الديون الفنية.