Die AI-Gold-Rush-Navigation: Enthüllung der versteckten Kosten des technischen Schulden in Unternehmensunternehmen

Im vergangenen Jahr hat die künstliche Intelligenz die Aufmerksamkeit von Unternehmensführern auf sich gezogen und sie dazu veranlasst, ihre Investitionen in AI-Unternehmen zu beschleunigen oder die Einführung ihrer eigenen Produkte zu beschleunigen, um nicht zurückzubleiben. Allerdings vernachlässigen Unternehmen, die neu in der AI-Branche sind, oft einen wichtigen Faktor, der bei Investitionen oder der Entwicklung neuer AI-Produkte im Vordergrund stehen sollte: den technischen Schulden.

Obwohl das Konzept des technischen Schulden nicht neu ist, bringt die AI-Technologie eine andere Art von technischem Schulden mit sich als reguläre Software-Dienste. Und da die AI-Technologie sich schnell weiterentwickelt, vergrößert sich auch dieses wichtige Problem.

Was ist technischer Schulden?

Technischer Schulden, in der einfachsten Definition, ist die Ansammlung von schlechter Code-Qualität während der Erstellung eines Software-Teils. Dies resultiert in der Regel aus einem beschleunigten Markteintritts-Timeline, um Geschäftsanforderungen zu erfüllen, oder um etwas auf den Markt zu bringen, um Kundenfeedback schneller zu erhalten. Wenn man technischen Schulden in Betracht zieht, ist es wichtig, den bewussten Aspekt zu berücksichtigen, da Entscheidungsträger oft sich der Risiken mit Software und den Auswirkungen von Abkürzungen für Geschwindigkeit bewusst sind. Das Auftreten von AI hat eine andere und einzigartige Herausforderung bei technischem Schulden mit sich gebracht, und damit erhebliche Risiken und Folgen, die resultieren könnten.

Wenn AI-Systeme älter werden und ihre Trainingsdaten ungenau und veraltet sind, überwiegt die Kosten für Investitionen in AI jetzt die Zeit und Investitionen, die für die Aufrechterhaltung hochwertiger Trainingsdaten, auch bekannt als Datenhygiene, erforderlich sind.

Lassen Sie uns untersuchen, wie technischer Schulden angesammelt wird, die Auswirkungen auf die Unternehmensleistung und wie Unternehmen diese beheben können.

Wie erwerben Unternehmen technischen Schulden?

 Es gibt zwei Möglichkeiten, wie Software technischen Schulden ansammeln kann. Eine Möglichkeit ist durch schlechten Code. Unternehmen können Produkte kaufen oder durch M&A-Aktivitäten erwerben, nur um später Qualitätsprobleme aufgrund von langsamen Änderungsraten und Innovationen zu entdecken. Die andere Möglichkeit ist, wenn Führungskräfte bewusst entscheiden, technischen Schulden zu übernehmen.

Wenn es um AI geht, wollen über 72% der Führungskräfte AI einsetzen, um die Produktivität der Mitarbeiter zu verbessern, doch die größte Sorge bei der Implementierung von AI ist die Datenqualität und -kontrolle. Es scheint kontraproduktiv, dass ein Unternehmen ein Produkt einsetzt, das die Produktivität steigern soll, während gleichzeitig Zeit von der wichtigen Arbeit abgezogen wird, um Qualitätsprobleme zu beheben, die durch technischen Schulden verursacht werden und die Produktivität gefährden könnten. Aber die Aussicht auf die eventuelle Auszahlung für gesteigerte Produktivität überwiegt diese Hindernisse in der unmittelbaren Zukunft, die letztendlich das Software-System in der langen Frist heimsuchen werden.

Modell-Drift: Eine neue Art von technischem Schulden

Mit dem Auftreten von zunehmenden Investitionen in AI haben Unternehmen ihre Markteintrittsstrategien beschleunigt, um auf den generativen AI-Gold-Gruben zu cashen. Obwohl dies als kurzfristiger Umsatztreiber funktionieren kann, vernachlässigen Unternehmen, was zu einer großen Menge an technischem Schulden in Zukunft führen könnte, bekannt als Modell-Drift.

Modell-Drift tritt auf, wenn die Leistung eines AI-Systems abnimmt und die Ausgaben weniger genau werden, wenn die Trainingsdaten veralten. Wenn man den AI-Lebenszyklus betrachtet, ist es offensichtlich, dass die Trainingsdaten kontinuierlich gepflegt und aktualisiert werden müssen, um sicherzustellen, dass die Antworten, die die Maschine liefert, so genau wie möglich sind – hier beginnt der Zusammenbruch. Wenn man sich beeilt, Lösungen auf den Markt zu bringen, priorisieren Entscheidungsträger oft Probleme wie die Beschaffung zusätzlicher Trainingsdaten, die Aufrechterhaltung der Datenhygiene des Systems und die Sicherstellung, dass es eine Arbeitskraft gibt, die diese Aufgaben unterstützen kann.

Wenn die Trainingsdaten weiterhin veralten und die Lücken zwischen Realität und Ausgaben sich vergrößern, werden Unternehmen mit erhöhten Kosten und Zeit konfrontiert, die für die Behebung dieser Lücken aufgewendet werden müssen, die durch ordnungsgemäße Planungsverfahren und -protokolle vermieden werden könnten. Kurz gesagt: Das Überspringen des nächsten Schritts bei der Planung einer Markteintrittsstrategie kann zu einer schnelleren Lieferung führen, aber es lohnt sich nicht, das unvermeidliche Nachspiel zu riskieren, das auf lange Sicht zu verschiedenen Kosten führen wird.

Auswirkungen des technischen Schulden auf die Unternehmensleistung

Technischer Schulden kann auch tiefgreifende Auswirkungen auf die Unternehmensleistung haben – beispielsweise bei Vertriebsteams. Wenn technischer Schulden angesammelt wird und die Änderungsrate verlangsamt, wird es für Vertriebsmitarbeiter immer schwieriger, Kunden zu überzeugen, was die Abschlussraten und letztendlich die Umsatzströme verlangsamt.

Darüber hinaus hat technischer Schulden auch erhebliche Auswirkungen auf Entwickler-Teams. Es erfordert nicht nur mehr Zeit, die auf die Aktualisierung von Code verwendet wird, sondern lenkt auch die Aufmerksamkeit von der Innovation ab. Durch die Verlagerung der Aufmerksamkeit und Zeit auf die Wartung wird die Produkt-Roadmap verzögert oder aufgegeben, was einen Welleneffekt auslösen kann, der letztendlich zu Misstrauen zwischen der technischen und kommerziellen Seite des Unternehmens führen kann. Ohne eine Produkt-Roadmap, die den Vertriebsteams zur Verfügung steht, sind sie mit gebrochenen Versprechen oder nichts konfrontiert, was die Umsätze erneut beeinträchtigt.

Wie kann man technischen Schulden beheben?

Wenn die Vorhersehbarkeit der Lieferung abnimmt, werden Unternehmen beginnen, den Zusammenbruch der Unternehmensleistung zu sehen, was zu Gesprächen über die Behebung der vorliegenden Herausforderungen führt. Es gibt zwei Möglichkeiten, wie Entscheidungsträger technischen Schulden bekämpfen können. Die erste Möglichkeit ist, die Plattform und den Code vollständig zu ersetzen und neu zu plattformieren, oder kleine inkrementelle Änderungen vorzunehmen, ähnlich wie bei der langsamen Reinigung eines Zimmers, um die Systeme schließlich auf den neuesten Stand zu bringen.

Die erste Methode, die Replattformierung, erfordert eine vollständige Überholung der Systeme und ist ein großes und kostspieliges Risiko. Ähnlich wie bei einem großen Bauprojekt kann jede Verzögerung bei der Terminplanung die Produktionszeiten und die gesamte Anstrengung zum Scheitern bringen. Diese Methode kann manchmal funktionieren. Zum Beispiel hat LinkedIn nach seinem Börsengang 2011 die Plattform neu plattformiert und ist jetzt ein großer Spieler auf dem Markt.

Die sicherere Wette, kleine Änderungen vorzunehmen, die sich letztendlich zu großen Verbesserungen addieren, ist ein weiteres Argument. Da Entwickler bereits täglich mit Daten interagieren, kann das Einfügen von Anpassungen hier und da dazu beitragen, die Systeme von technischem Schulden zu befreien. Es fördert auch die Fähigkeiten der Entwickler, da es sie dazu zwingt, auf dem neuesten Stand der Code- und Technologie-Standards zu bleiben, was wiederum das Unternehmen auf technischen Erfolg vorbereitet, da es weniger Fähigkeitslücken aufweist. Die Implementierung einer von Ingenieuren getriebenen Initiative, bei der sie 20% ihrer Zeit für Produkt-Updates zuweisen, ist ein guter Weg, um loszulegen. Obwohl dieser Prozess langsamer ist als die Replattformierung, ist er weniger riskant und bringt immer noch Wert für das Geschäftsmodell.

Lassen Sie Ihren technischen Schulden in der AI-Ära hinter sich

Wenn die AI-Branche sich weiterhin schnell entwickelt, werden wir weitere Lösungen sehen, die Produktivitäts- und Unternehmensleistungsgewinne versprechen. Während dies wahr ist, müssen Entscheidungsträger Techniken wie kontinuierliche Datenpflege priorisieren und an die große Picture denken, wenn es um den Lebenszyklus ihrer Lösung geht. Die Investition in AI muss nicht teuer und überwältigend sein, und mit einigen kleinen Änderungen in der Planung und der Markteintrittsstrategie können Sie den nächsten Berg an technischem Schulden vermeiden.