Navigering af AI-guldfeberen: Afsløring af de skjulte omkostninger ved teknisk gæld i virksomhedsprojekter

Over det sidste år har kunstig intelligens fanget virksomhedslederes opmærksomhed, hvilket har fået dem til at accelerere deres investeringer i AI-virksomheder eller fremskynde introduktionen af deres egne produkter for at følge med. Men i hastværket for at deltage i denne nye æra af teknologisk fremgang, kan virksomheder, der er nye i AI, ikke være opmærksomme på en vigtig faktor, der bør være øverst på listen, når de investerer eller udvikler nye AI-produkter: teknisk gæld.

Selvom ideen om teknisk gæld ikke er ny, medfører AI-teknologi en anden type teknisk gæld i forhold til almindelige softwaretjenester. Og da AI hurtigt forbedres, medfører det, at dette vigtige problem også vokser med det.

Hvad er teknisk gæld?

Teknisk gæld er i sin enkleste definition opbygningen af dårlig kvalitet kode under udviklingen af et stykke software. Dette skyldes typisk enten en accelereret markedsføringsplan for at tilfredsstille forretningsbehov eller for at få noget ud på markedet for at få kundefeedback hurtigere. Når man overvejer teknisk gæld, er det vigtigt at fokusere på den bevidste aspekt af det, da beslutningstagerne ofte er bekendt med risikoen for software og virkningerne af at tage genveje for at opnå hastighed. Opkomsten af AI har medført en anden og unik udfordring, når det kommer til teknisk gæld, og med det betydelige risici og konsekvenser, der kan følge.

Da AI-systemer begynder at ældes, og deres træningsdata bliver urigtig og forældet, overstiger omkostningerne ved at investere i AI nu tiden og investeringen, der kræves for at vedligeholde høj kvalitetstræningsdata, også kendt som datahygiejne.

Lad os udforske, hvordan teknisk gæld opbygges, hvilken indvirkning det har på bundlinjen, og hvordan virksomheder kan afhjælpe det.

Hvordan opnår virksomheder teknisk gæld?

 Der er to måder, software kan opbygge teknisk gæld på. Den ene er gennem dårlig kode. Virksomheder kan købe produkter eller arve dem gennem M&A-aktivitet, kun for senere at opdage kvalitetsproblemer oven på langsomme ændrings- og innovationsrater. Den anden er, når ledere bevidst vælger at påtage sig teknisk gæld.

Når det kommer til AI, ønsker mere end 72% af ledere at implementere AI for at forbedre medarbejderproduktiviteten, men den største bekymring omkring implementering af AI er datakvalitet og kontrol. Det synes modsætningsfuldt for en virksomhed at bruge et produkt, der er designet til at øge produktiviteten, samtidig med at man fraværer tid fra det væsentlige arbejde med at løse alle kvalitetsproblemer, der skyldes teknisk gæld, som kan true produktiviteten. Men løftet om den eventuelle gevinst for øget produktivitet overstiger disse hindringer i den nærmeste fremtid, som vil komme tilbage for at forfølge softwaren på længere sigt.

Modeldrift: En ny type teknisk gæld

Med opkomsten af øgede investeringer i AI har virksomheder accelereret markedsføringsstrategier for at kapitalisere på den generative AI-guldmine. Mens dette kan fungere som en kortvarig indtægtsdriver, overser virksomheder, hvad der kan udgøre en betydelig mængde teknisk gæld længere nede ad vejen, kendt som modeldrift.

Modeldrift opstår, når et AI-systems præstation begynder at falde, og output bliver mindre præcis, da træningsdata bliver forældet. Når man ser på AI-livscyklussen, er det tydeligt, at træningsdata vil kræve kontinuerlig vedligeholdelse og opdatering for at sikre, at svarene, maskinen giver, er så præcise som muligt – det er her, hvor fejlen begynder. Når man skynder sig for at få løsninger ud, prioriterer beslutningstagerne ofte problemer som at opnå yderligere træningsdata, vedligeholde systemets datahygiejne og sikre, at der er en arbejdsstyrke, der har nok personale til at støtte disse opgaver.

Da træningsdata fortsætter med at blive forældet, og afstanden mellem virkeligheden og output voksere, vil virksomheder blive efterladt med øgede omkostninger og tid, der bruges på at løse disse mangler, som kunne være undgået med ordentlig planlægning og procedurer. I kort sagt: At springe over det næste skridt, når man planlægger en markedsføringsstrategi, kan tillade en hurtigere levering, men det er ikke værd at betale den uundgåelige pris, der vil følge på længere sigt.

Teknisk gælds indvirkning på bundlinjen

Teknisk gæld kan også dybt påvirke virksomhedens effektivitet – for eksempel, når det kommer til salgsteams. Når teknisk gæld begynder at opbygge sig, og ændringsraten langsommere, bliver det mere og mere vanskeligt for salgsrepræsentanter at lokke kunder, hvilket langsommere lukningsrater og uundgåeligt indtægtsstrømme som følge.

Uden for salg påvirker teknisk gæld også udviklingsteams. Det kræver ikke kun mere tid, der bruges på at opdatere kode, men den afledte opmærksomhed effektivt backburnerer innovation. Ved at flytte fokus og tid til vedligeholdelse, bliver produktvejledningen forsinket eller opgivet, hvilket skaber en rippleffekt, der kan føre til mistillid mellem den tekniske og kommercielle side af virksomheden. Uden en produktvejledning at følge, er salgsteams efterladt med enten brudte løfter eller intet at vise potentielle kunder, hvilket igen dybt påvirker indtægterne.

Hvordan afhjælpe teknisk gæld

Da forudsigeligheden af levering mindsker, vil virksomheder begynde at se en nedbrydning af virksomhedens effektivitet, hvilket fører til diskussioner om, hvordan man kan afhjælpe udfordringerne. Der er to måder, beslutningstagerne kan udnytte for at bekæmpe teknisk gæld på. Den ene er at smide platformen og koden helt og genopbygge, eller indarbejde små inkrementelle ændringer, lignende med at rense et værelse ét punkt ad gangen, for til sidst at få systemerne op til hastighed.

Den første metode, genopbygning, kræver en komplet ombygning af systemerne og er en enorm og kostbar risiko at påtage sig. Lignende en stor konstruktionsproces kan enhver forsinkelse i planlægningen kaste produkttidsplaner over ende og kunne få hele indsatsen til at mislykkes. Denne metode kan fungere nogen gange. Tag for eksempel LinkedIn – efter deres IPO i 2011 genopbyggede virksomheden hjemmesiden og er nu en stor spiller på markedet.

Den sikrere væddemål, at lave små ændringer, der vil til sidst føre til store forbedringer, er endnu et eksempel på, hvordan man kan argumentere for det. Med udviklere, der allerede interagerer med data på daglig basis, kan man gå ind og lave justeringer her og der for at forme systemer, så de bliver fri for teknisk gæld. Det gavner også udviklernes færdigheder, da det kræver, at de holder sig opdateret med de seneste kode- og teknologistandarder, hvilket igen sætter en virksomhed op for teknisk succes, da de har færre færdighedsåbner. At implementere en ingeniør-dreven initiativ, hvor de bliver tildelt 20% af deres tid til at planlægge produktopdateringer, er en god måde at komme i gang på. Selvom denne proces er meget langsommere end genopbygning, er den mindre risikabel og producerer stadig værdi for forretningsmodellen.

Forlad din tekniske gæld bagud i AI-alderen

Da AI-rummet fortsætter med at udvikle sig hurtigt, vil vi fortsætte med at se flere løsninger, der opstår og lover produktivitetsgevinster og virksomhedseffektivitet. Mens dette er sandt, bør beslutningstagerne prioritere indarbejdning af teknikker som kontinuerlig datavedligeholdelse og tænke på det store billede, når det kommer til løsningens livscyklus. At investere i AI behøver ikke at være dyrt og overvældende, og med nogle få små ændringer i planlægning og markedsføringsstrategi kan du undgå den næste bunke teknisk gæld. Virksomheder må prioritere indarbejdning af teknikker som kontinuerlig datavedligeholdelse og tænke på det store billede, når det kommer til løsningens livscyklus. Investering i AI behøver ikke at være dyrt og overvældende, og med nogle få små ændringer i planlægning og markedsføringsstrategi kan du undgå den næste bunke teknisk gæld.