Navigating the AI Gold Rush: Unveiling the Hidden Costs of Technical Debt in Enterprise Ventures

Viimeisen vuoden aikana tekoäly on saanut yritysjohtajien huomion, mikä on johtanut siihen, että he ovat kiirehtineet investointejaan tekoälyyrityksiin tai nopeuttaneet oman tuotteidensa julkaisua, jotta ne voivat pysyä mukana. Kuitenkin tekoälyyn liittyvässä kiireessä uudet tekoälyyn liittyvät organisaatiot eivät välttämättä huomioi yhtä tärkeää tekijää, joka tulisi olla huomion keskipisteenä, kun investoidaan tai luodaan uusia tekoälytuotteita: tekninen velka.

Vaikka teknisen velan käsite ei ole uusi, tekoälytekniikka tuo mukanaan erityisenlaista teknistä velkaa verrattuna tavallisiin ohjelmistopalveluihin. Ja kun tekoäly jatkaa nopeaa kehittymistään, se aiheuttaa tämän tärkeän ongelman kasvamisen mukana.

Mikä on tekninen velka?

Tekninen velka on yksinkertaisimmassa määritelmissään huonolaatuinen koodin kertyminen ohjelmiston luomisen aikana. Tämä johtuu yleensä kiihdytetystä markkinoille menemisen aikataulusta, jotta voidaan täyttää liiketoiminnan tarpeet, tai jotta voidaan saada asiakaspalautetta nopeammin. Kun tarkastellaan teknistä velkaa, on tärkeää keskittyä sen tietoiseen puoleen, koska päätöksentekijät ovat usein tietoisia ohjelmistojen riskeistä ja nopeuden ottoon liittyvistä vaikutuksista. Tekoälyn ilmaantuminen on tuonut mukanaan erityisen haasteen teknisen velan suhteen, ja siihen liittyy merkittäviä riskejä ja seurauksia, jotka voivat johtua siitä.

Kun tekoälyjärjestelmät vanhenevat ja niiden koulutusdata muuttuu epätarkaksi ja vanhentuneeksi, tekoälyyn investoimisen kustannukset ylittävät ajan ja investoinnit, jotka vaaditaan korkealaatuisen koulutusdatan ylläpitämiseen, jota kutsutaan myös datahygieniaksi.

Tutkimme, miten tekninen velka kertyy, millainen vaikutus sillä on kannattavuuteen ja miten organisaatiot voivat korjata sen.

Miten organisaatiot hankkivat teknisen velan?

 On kaksi tapaa, joilla ohjelmisto voi kertyä teknistä velkaa. Toisaalta se voi johtua huonolaatuisesta koodista. Organisaatiot voivat ostaa tuotteita tai periä niitä yritysostojen kautta, vain löytääkseen myöhemmin laadun ongelmia hitaiden muutosten ja innovaatioiden lisäksi. Toisaalta johtajat voivat tietoisesti valita ottaa teknisen velan.

Kun on kyse tekoälystä, yli 72 %:lla johtajista on halu omaksua tekoäly parantamaan työntekijöiden tuottavuutta, mutta tekoälyn käyttöönoton ympärillä oleva suurin huolenaihe on data-laatu ja -hallinta. Näyttää vastoin järkeä, että organisaatio käyttää tuotetta, jota markkinoidaan tuottavuuden parantamiseen, samalla viekooten aikaa pois olennaisesta työstä, jossa korjataan laadun ongelmia, jotka voivat vaarantaa tuottavuuden. Mutta lopputuloksen lupaama tuottavuuden lisäys ylittää nämä esteet lähitulevaisuudessa, jotka tulevat myöhemmin vaivaamaan ohjelmistoa pitkällä aikavälillä.

Mallin siirtymä: uusi tyyppi teknistä velkaa

Tekoälyinvestointien kasvun myötä organisaatiot ovat kiirehtineet markkinoille menemisen strategioita, jotta ne voivat hyödyntää generatiivisen tekoälyn kultakaivosta. Vaikka tämä voi toimia lyhytaikaisena tuotontulon ajureina, organisaatiot ovat ylittäneet sen, mitä voisi muodostua suureksi määräksi teknistä velkaa tulevaisuudessa, jota kutsutaan mallin siirtymäksi.

Mallin siirtymä tapahtuu, kun tekoälyjärjestelmän suorituskyky alkaa heiketä ja tulostukset tulevat vähemmän tarkoiksi, kun koulutusdata vanhenee. Katsottaessa tekoäly-elinkaarta on selvää, että koulutusdataa on jatkuvasti ylläpidettävä ja päivitettävä, jotta koneen antamat vastaukset ovat mahdollisimman tarkkoja – tässä menee murtumakohta. Kun kiirehditään ratkaisujen julkaisemiseen, päätöksentekijät usein priorisoivat muut asiat, kuten hankkimisen lisää koulutusdataa, järjestelmän datahygienian ylläpitämisen ja varmistamisen, että on riittävästi työvoimaa näiden tehtävien tukemiseksi.

Kun koulutusdata jatkaa vanhenemistaan ja kuilu todellisuuden ja tulostusten välillä laajenee, organisaatiot jäävät kasvaviin kustannuksiin ja ajan kulutukseen, jotta voidaan korjata nämä puutteet, jotka olisi voitu välttää oikein suunniteltujen prosessien ja protokollien avulla. Lyhykäisyydessä: seuraavan askeleen ohittaminen suunnitellessa markkinoille menemistä saattaa sallia nopeamman toimituksen, mutta se ei ole arvoista välttämätöntä seurausta, joka tulee maksamaan useilla tavoilla pitkällä aikavälillä.

Technisen velan vaikutus kannattavuuteen

Tekninen velka voi myös syvästi vaikuttaa organisaatioiden tehokkuuteen – esimerkiksi myyntitiimien osalta. Kun tekninen velka alkaa kertyä ja muutoksen nopeus hidastuu, se tulee yhä vaikeammaksi myyntiedustajille houkutella asiakkaita, mikä hidastaa myyntitempoja ja lopulta myyntituloksia.

Myyntitiimien lisäksi tekninen velka vaikuttaa myös kehittäjätiimeihin. Se ei ainoastaan vaadi enemmän aikaa koodin päivittämiseen, vaan myös siirtää huomion innovaatiosta. Huomion ja ajan siirtäminen ylläpitoon hidastaa tuotteen kehityssuunnitelman toteutumista, mikä luo aaltoefektin, joka voi lopulta johtaa luottamuksen puutteeseen teknisen ja liiketoiminnan puolella. Ilman tuotteen kehityssuunnitelmaa myyntitiimit jäävät joko rikkoontuneiden lupausten tai mitattömän näytteiden kanssa, mikä vaikuttaa myyntituloksiin.

Miten teknistä velkaa voidaan korjata

Kun toimituksen ennustettavuus laskee, organisaatiot alkavat nähdä organisaatioiden tehokkuuden murtumisen, mikä johtaa keskusteluihin siitä, miten haasteita voidaan korjata. On kaksi tapaa, joilla päätöksentekijät voivat käyttää teknisen velan haasteiden torjumiseen. Ensimmäinen on heittää alusta ja koodi kokonaan pois ja uudelleenplatformisointi, tai upottaa pieniä askelittaisia muutoksia, samalla tavalla kuin hitaasti siivoo huonetta yhden esineen kerrallaan, jotta järjestelmät saadaan lopulta kuntoon.

Ensimmäinen menetelmä, uudelleenplatformisointi, vaatii kokonaisen järjestelmien uudelleenrakentamisen, ja se on valtava ja kalliiriisio, jonka ottaminen. Samalla tavoin kuin suuren mittakaavan rakennushankkeen viivästykset aikataulussa voivat heittää tuotetarinan pois raiteiltaan ja aiheuttaa koko pyrkimyksen epäonnistumisen. Tämä menetelmä voi toimia joissakin tapauksissa. Otetaan esimerkiksi LinkedIn – vuoden 2011 julkisen listautumisen jälkeen yritys uudelleenplatformisoi sivustonsa ja on nyt suuri pelaaja markkinoilla.

Turvallisempi vaihtoehto, jossa tehdään pieniä muutoksia, jotka lopulta johtavat suuriin parannuksiin, on toinen esimerkkitapaus. Kehittäjien kanssa, jotka ovat jo vuorovaikutuksessa datan kanssa päivittäin, voidaan tehdä muutoksia, jotka muotoilevat järjestelmiä vapaiksi teknisestä velasta. Se hyödyttää myös kehittäjien taitoja, koska se vaatii heidän pysyä ajan tasalla viimeisimmän koodin ja teknologian standardeilla, mikä puolestaan asettaa organisaation teknisen menestyksen kannalta vähemmän taitopuutteita. Käyttöönotto, jossa insinöörit saavat 20 %:n ajastaan varattua tuotteen päivittämiseen, on hyvä tapa aloittaa. Vaikka tämä prosessi on hitaampi kuin uudelleenplatformisointi, se on vähemmän riskialtista ja tuottaa edelleen arvoa liiketoimintamalliin.

Jätä tekninen velka taakse tekoälyn aikakaudella

Kun tekoälytila jatkaa nopeaa kehittymistään, näemme yhä enemmän ratkaisuja, jotka lupaavat tuottavuuden parantamista ja organisaatioiden tehokkuutta. Vaikka tämä on totta, päätöksentekijöiden on priorisoitava menetelmiä, kuten jatkuva datahuolto, ja ajateltava suurta kuvaa, kun on kyse ratkaisun elinkaarta. Tekoälyyn investoiminen ei tarvitse olla kalliita ja hämmästyttävää, ja joitakin pieniä muutoksia suunnittelussa ja markkinoille menemisen strategiassa voidaan välttää seuraava tekninen velka.