Πλοηγώντας την Χρυσή Βίβλο του AI: Αποκαλύπτοντας τους Κρυφούς Κόστους του Τεχνικού Χρέους στις Επιχειρηματικές Επιχειρήσεις

Τον τελευταίο χρόνο, η τεχνητή νοημοσύνη έχει κατακτήσει την προσοχή των ηγετών των επιχειρήσεων, προκαλώντας τους να επιταχύνουν τις επενδύσεις σε εταιρείες AI ή να επιταχύνουν την εισαγωγή των δικών τους προϊόντων, προκειμένου να μείνουν πίσω. Ωστόσο, στην βιασύνη να ενταχθούν σε αυτή τη νέα εποχή της τεχνολογικής προόδου, οι οργανισμοί που είναι νέοι στο AI μπορεί να μην λαμβάνουν υπόψη ένα σημαντικό παράγοντα που πρέπει να είναι στην κορυφή του νου τους όταν επενδύουν ή δημιουργούν νέα προϊόντα AI: το τεχνικό χρέος.

Αν και η ιδέα του τεχνικού χρέους δεν είναι καινούρια, η τεχνολογία AI φέρνει ένα διαφορετικό είδος τεχνικού χρέους σε σύγκριση με τις κανονικές υπηρεσίες λογισμικού. Και καθώς η τεχνολογία AI συνεχίζει να βελτιώνεται γρήγορα, προκαλεί αυτή την σημαντική ζήτημα να αυξηθεί μαζί της.

Τι είναι το Τεχνικό Χρέος;

Το τεχνικό χρέος, στην απλούστερη ορισμό, είναι η συσσώρευση κακής ποιότητας κώδικα κατά τη δημιουργία ενός κομματιού λογισμικού. Αυτό συνήθως προέρχεται είτε από einen επιταχυνόμενο χρονοδιάγραμμα go-to-market για να ικανοποιήσει τις επιχειρηματικές ανάγκες, είτε για να βγάλει κάτι εκεί έξω για να λάβει γρήγορα σχόλια από τους πελάτες. Όταν εξετάζουμε το τεχνικό χρέος, είναι σημαντικό να επικεντρωθούμε στο σκόπιμο аспект του, καθώς οι αποφασιστές είναι συχνά ενήμεροι για τους κινδύνους με το λογισμικό και τις επιπτώσεις της λήψης συντομών για ταχύτητα. Η εμφάνιση της τεχνολογίας AI έχει φέρει einen διαφορετικό και μοναδικό πρόκλημα όταν πρόκειται για τεχνικό χρέος, και με αυτό σημαντικά риски και επιπτώσεις που θα μπορούσαν να προκύψουν.

Όταν τα συστήματα AI αρχίζουν να γερνούν και τα δεδομένα εκπαίδευσης γίνονται ανακριβή και παλιά, το κόστος επένδυσης σε AI τώρα υπερβαίνει τον χρόνο και την επένδυση που απαιτείται για τη διατήρηση υψηλής ποιότητας δεδομένων εκπαίδευσης, autrewise γνωστών ως δεδομένων υγιεινής.

Ας εξετάσουμε πώς το τεχνικό χρέος συσσωρεύεται, την επίδρασή του στο ισοζύγιο και πώς οι οργανισμοί μπορούν να το θεραπεύσουν.

Πώς οι Οργανισμοί Κτήνονται Τεχνικό Χρέος;

 Υπάρχουν δύο τρόποι με τους οποίους το λογισμικό μπορεί να συσσωρεύσει τεχνικό χρέος. Ο ένας είναι μέσω απλής κακής κώδικα. Οι οργανισμοί μπορεί να αγοράσουν προϊόντα ή να τα κληρονομήσουν μέσω δραστηριότητας M&A, μόνο για να ανακαλύψουν ζητήματα ποιότητας στην κορυφή των αργών ρυθμών αλλαγής και καινοτομίας. Ο άλλος είναι όταν οι ηγέτες επιλέγουν σκόπιμα να αναλάβουν τεχνικό χρέος.

Όταν πρόκειται για AI, πάνω από 72% των ηγετών θέλουν να υιοθετήσουν AI για να βελτιώσουν την παραγωγικότητα των εργαζομένων, ωστόσο η κορυφαία ανησυχία γύρω από την εφαρμογή AI είναι η ποιότητα και ο έλεγχος των δεδομένων. Φαίνεται αντίθετο για einen οργανισμό να χρησιμοποιήσει ένα προϊόν που προωθεί την αύξηση της παραγωγικότητας, ενώ ταυτόχρονα απομακρύνει χρόνο από το ζωτικό έργο για τη συνεχή διόρθωση των ζητημάτων ποιότητας που προκαλούνται από το τεχνικό χρέος που μπορεί να θέσει σε κίνδυνο την παραγωγικότητα. Αλλά η υπόσχεση του τελικού ανταγωνισμού για την αύξηση της παραγωγικότητας υπερβαίνει αυτά τα εμπόδια στο άμεσο μέλλον, που θα επιστρέψουν τελικά για να στοιχήσουν το λογισμικό στο μακροπρόθεσμο.

Model Drift: Ένας Νέος Τύπος Τεχνικού Χρέους

Με την εμφάνιση των αυξημένων επενδύσεων σε AI, οι οργανισμοί έχουν βιαστεί τις στρατηγικές go-to-market για να κερδίσουν από τη χρυσή λίβα του γεννητικού AI. Ενώ αυτό μπορεί να λειτουργήσει ως ένας βραχυπρόθεσμος οδηγός εσόδων, οι οργανισμοί παραμελούν τι θα μπορούσε να είναι ένα μεγάλο ποσό τεχνικού χρέους στο δρόμο, γνωστό ως model drift.

Το model drift συμβαίνει όταν η απόδοση ενός συστήματος AI αρχίζει να μειώνεται και οι έξοδοι γίνονται λιγότερο ακριβείς καθώς τα δεδομένα εκπαίδευσης γερνούν. Κοίταοντας τον κύκλο ζωής του AI, είναι σαφές ότι τα δεδομένα εκπαίδευσης θα χρειαστούν να διατηρηθούν και να ενημερωθούν συνεχώς για να διασφαλιστεί ότι οι απαντήσεις που παρέχει η μηχανή είναι όσο το δυνατόν πιο ακριβείς—αυτό είναι το σημείο όπου αρχίζει η διάρρηξη. Όταν βιάζονται να λάνσαρουν λύσεις, οι αποφασιστές συχνά υποβαθμίζουν ζητήματα όπως η απόκτηση επιπλέον δεδομένων εκπαίδευσης, η διατήρηση της υγιεινής του συστήματος και η διασφάλιση ότι υπάρχει μια εργατική δύναμη που έχει αρκετούς ανθρώπους για να υποστηρίξει αυτά τα καθήκοντα.

Όταν τα δεδομένα εκπαίδευσης συνεχίζουν να γερνούν και οι διαφορές μεταξύ πραγματικότητας και εξόδων αυξάνονται, οι οργανισμοί θα μείνουν με αυξημένα κόστη και χρόνο που θα πρέπει να διατεθούν για την αντιμετώπιση αυτών των ελλείψεων που θα μπορούσαν να είχαν αποφευχθεί με την κατάλληλη σχεδίαση διαδικασιών και πρωτοκόλλων. Σε λίγα λόγια: το να παραλείψουμε το επόμενο βήμα όταν σχεδιάζουμε μια στρατηγική go-to-market μπορεί να επιτρέψει μια ταχύτερη παράδοση, αλλά δεν αξίζει τον αναπόφευκτο πτώση που θα κοστίσει με πολλούς τρόπους στο μακροπρόθεσμο.

Το Τεχνικό Χρέος και η Επίδρασή του στο Ισοζύγιο

Το τεχνικό χρέος μπορεί επίσης να επηρεάσει深око τις οργανωτικές αποδοτικότητες — για παράδειγμα, οι πωλητές. Όταν το τεχνικό χρέος αρχίζει να συσσωρεύεται και ο ρυθμός αλλαγής επιβραδύνεται, γίνεται ολοένα και πιο δύσκολο για τους πωλητές να πείσουν τους πελάτες, που επιβραδύνει τους ρυθμούς κλείσιμο και τελικά τις ροές εσόδων ως αποτέλεσμα.

Πέρα από τις πωλήσεις, το τεχνικό χρέος επηρεάζει επίσης sâuτικά τις ομάδες των dévelopers. Δεν θα απαιτήσει μόνο περισσότερο χρόνο που θα πρέπει να διατεθεί για την ενημέρωση του κώδικα, αλλά η προσοχή που απομακρύνεται θα βάλει την καινοτομία στο πίσω μέρος. Με την μεταφορά της προσοχής και του χρόνου στη διατήρηση, ο χάρτης προϊόντων θα καθυστερήσει ή θα εγκαταλειφθεί, δημιουργώντας einen κυματικό αποτέλεσμα που θα μπορούσε τελικά να οδηγήσει σε αμφισβήτηση μεταξύ της μηχανικής και εμπορικής πλευράς της επιχείρησης. Χωρίς einen χάρτη προϊόντων να ακολουθήσει, οι πωλητές θα μείνουν με είτε σπασμένα υποσχέσεις είτε τίποτα να δείξουν στους πελάτες, που θα επηρεάσει ξανά sâuτικά τις ροές εσόδων.

Πώς να Αντιμετωπίσουμε το Τεχνικό Χρέος

Όταν η προβλεψιμότητα της παράδοσης μειώνεται, οι οργανισμοί θα αρχίσουν να βλέπουν την διάρρηξη των οργανωτικών αποδοτικωτήτων, οδηγώντας σε συζητήσεις σχετικά με το πώς να αντιμετωπίσουν τις προκλήσεις που αντιμετωπίζουν. Υπάρχουν δύο τρόποι με τους οποίους οι αποφασιστές μπορούν να χρησιμοποιήσουν για να καταπολεμήσουν το τεχνικό χρέος. Ο πρώτος είναι να ρίξουν掉 το平台 και τον κώδικα εντελώς και να ξαναπλατφορμήσουν, ή να ενσωματώσουν μικρές σταδιακές αλλαγές, παρόμοιες με το να καθαρίζετε σιγά-σιγά ένα δωμάτιο ένα αντικείμενο κάθε φορά, για να βγάλουν τελικά τα συστήματα στο σωστό επίπεδο.

Η πρώτη μέθοδος, η επαναπλατφόρμιση, απαιτεί μια πλήρη ανακαίνιση των συστημάτων σας, και είναι ένας τεράστιος και ακριβός κίνδυνος που πρέπει να αναληφθεί. Παρόμοια με μια μεγάλη κατασκευαστική διαδικασία, οποιαδήποτε καθυστέρηση στο χρονοδιάγραμμα μπορεί να ρίξει τους χρονους προϊόντων και θα μπορούσε να οδηγήσει σε αποτυχία της προσπάθειας. Αυτή η μέθοδος μπορεί να λειτουργήσει μερικές φορές, όμως. Πάρτε το LinkedIn για παράδειγμα – μετά την IPO του το 2011, η εταιρεία επαναπλάτφορμήσε την ιστοσελίδα και τώρα είναι ένας μεγάλος παίκτης στην αγορά.

Η ασφαλέστερη στοίχημα, η πραγματοποίηση μικρών αλλαγών που θα προστεθούν τελικά σε σημαντικές βελτιώσεις, είναι ένας άλλος τρόπος να υποστηρίξει. Με τους dévelopers που ήδη αλληλεπιδρούν με δεδομένα καθημερινά, η εισαγωγή μικρών διορθώσεων εδώ και εκεί μπορεί να σχήσει τα συστήματα για να αφαιρέσει το τεχνικό χρέος. Επίσης, ωφελεί τις δεξιότητες των dévelopers, καθώς απαιτεί από αυτούς να μείνουν ενημερωμένοι με τις τελευταίες προδιαγραφές κώδικα και τεχνολογίας, που με τη σειρά του οδηγεί einen οργανισμό στην τεχνική επιτυχία, καθώς έχουν λιγότερες ελλείψεις δεξιοτήτων. Η εφαρμογή μιας πρωτοβουλίας που οδηγείται από τους μηχανικούς, όπου τους ανατίθεται το 20% του χρόνου τους για να προγραμματίσουν ενημερώσεις προϊόντων, είναι ένας καλός τρόπος να ξεκινήσετε. Ενώ αυτή η διαδικασία είναι πολύ πιο αργή από την επαναπλατφόρμιση, είναι λιγότερο κινδυνεύουσα και vẫn παράγει αξία για το μοντέλο επιχείρησης.

Αφήστε το Τεχνικό Χρέος Πίσω σας στην Εποχή του AI

Όσο η τεχνολογία AI συνεχίζει να αναπτύσσεται γρήγορα, θα συνεχίσουμε να βλέπουμε περισσότερες λύσεις που αναδύονται που ισχυρίζονται κέρδη παραγωγικότητας και οργανωτικών αποδοτικωτήτων. Ενώ αυτό είναι αλήθεια, οι αποφασιστές πρέπει να προτεραιοποιήσουν την ενσωμάτωση τεχνικών όπως η συνεχής διατήρηση δεδομένων και να σκεφτούν το μεγάλο πλάνο όταν πρόκειται για τον κύκλο ζωής της λύσης σας. Η επένδυση σε AI δεν πρέπει να είναι ακριβή και απομακρυστική, και με quelques μικρές αλλαγές στη σχεδίαση και τη στρατηγική go-to-market, μπορείτε να αποφύγετε το επόμενο βουνό τεχνικού χρέους.