AI 골드 러시를 헤치며: 기업 벤처의 기술 부채 숨겨진 비용 공개

지난 1년 동안 인공 지능은 기업 리더들의 주목을 받았고, 그들은 AI 회사에 투자하거나 자체 제품을 출시하여 새로운 기술 발전 시대를 따라가기 위해 서두르고 있습니다. 그러나 AI에 대한 투자나 새로운 AI 제품을 만들기 위해 서두르는 동안, 기술 부채라는 중요한 요소를 고려하지 않는 경우가 많습니다.

기술 부채의 개념은 새로운 것이 아닙니다. 그러나 AI 기술은 일반 소프트웨어 서비스와는 다른 종류의 기술 부채를 가져옵니다. 그리고 AI가 빠르게 발전함에 따라, 기술 부채도 함께 증가하고 있습니다.

기술 부채란 무엇인가?

기술 부채는 가장简单한 정의로, 소프트웨어를 개발하는 과정에서 발생하는 품질이 낮은 코드의 누적입니다. 이것은 일반적으로 비즈니스 요구를满足하기 위해 가속화된 시장 진출 일정이나 고객의 피드백을 더 빠르게 받기 위해 발생합니다. 기술 부채를 고려할 때, 의도적인 측면에 집중하는 것이 중요합니다. 의사 결정자들은 소프트웨어와 기술 부채의 위험을 알고 있으며, 속도를위한 단축을 취할 때의 영향을 이해하고 있습니다. AI의 등장은 기술 부채에 대한 새로운 도전을 가져왔고, 그에 따른重大한 위험과 결과가 있습니다.

AI 시스템이 오래되면 훈련 데이터가 부정확하고 구식이되어, AI에 투자하는 비용이 높은 품질의 훈련 데이터를 유지하는 시간과 투자보다 더 커집니다.

技術 부채가 어떻게 발생하는지, 그것이 기업의 수익성에 미치는 영향, 그리고 어떻게 기술 부채를 해결할 수 있는지 살펴보겠습니다.

기업은 기술 부채를 어떻게 획득하는가?

소프트웨어가 기술 부채를 축적하는 방법은 두 가지가 있습니다. 하나는 단순히 나쁜 코드입니다. 기업은 제품을 구매하거나 인수 활동을 통해 제품을 상속받을 수 있지만, 나중에 품질 문제와 느린 변화와 혁신 속도를 발견할 수 있습니다. 다른 하나는 리더들이 의도적으로 기술 부채를 취할 때입니다.

AI의 경우, 약 72%의 리더들이 직원 생산성을 향상시키기 위해 AI를 채택하고 싶어합니다. 그러나 AI를 구현하는 주된 우려는 데이터 품질과 제어입니다. 생산성을 향상시키기 위해 설계된 제품을 사용하면서 동시에 기술 부채로 인한 품질 문제를 해결하지 않으면 생산성을 떨어뜨릴 수 있습니다. 그러나 궁극적인 생산성 향상의 약속이 이러한 장애물을 극복합니다. 그러나 이러한 기술 부채는 결국 소프트웨어에 영향을 미칠 것입니다.

모델 드리프트: 새로운 기술 부채의 유형

AI에 대한 투자가 증가함에 따라, 기업들은 시장 진출 전략을 서두르며, 기술 부채를 축적할 수 있습니다. 이것은 모델 드리프트라고呼ばれる 기술 부채의 새로운 유형입니다.

모델 드리프트는 AI 시스템의 성능이 떨어지고 출력이 덜 정확해지는 현상입니다. AI 생명 주기를 살펴보면, 훈련 데이터를 지속적으로 유지하고 업데이트해야 합니다. 그러나 시장 진출을 서두르면서, 의사 결정자들은 추가 훈련 데이터를 얻는 것, 시스템의 데이터 위생을 유지하는 것, 그리고 이러한 작업을 지원할 수 있는 인력을 확보하는 것을 우선순위에서 제외합니다.

훈련 데이터가 오래되면, 실제와 출력 사이의 간격이 커지며, 기업은 이러한 간격을 해결하는 데 시간과 비용을 투자해야 합니다. 이는 기술 부채의 또 다른 예입니다.

기술 부채의 수익성 영향

기술 부채는 또한 기업의 효율성에 영향을 미칩니다. 예를 들어, 판매 팀을 살펴보면, 기술 부채가 증가하고 변화 속도가 느려지면, 판매 대표들이 고객을 유혹하기가 더 어려워져, 매출이 줄어듭니다.

개발 팀에도 기술 부채가 영향을 미칩니다. 기술 부채로 인해 코드를 업데이트하는 데 더 많은 시간을 투자해야 하며, 이는 혁신을 방해합니다. 기술 부채로 인해 제품 로드맵이 지연되거나 폐기되며, 이는 영업과 기술 팀 사이에 불신을 초래할 수 있습니다.

기술 부채를 해결하는 방법

기술 부채를 해결하는 방법은 두 가지가 있습니다. 하나는 플랫폼과 코드를 완전히 교체하는 것입니다. 다른 하나는 작은 단계적인 변경을实施하여 시스템을 개선하는 것입니다.

첫 번째 방법은 플랫폼과 코드를 완전히 교체하는 것입니다. 이것은 큰 위험이며, 예상치 못한 지연이 발생할 수 있습니다. 그러나 때때로 이것이 효과적일 수 있습니다. 예를 들어, LinkedIn은 2011년 IPO 이후에 플랫폼을 교체하여 현재 시장에서 주요 플레이어가 되었습니다.

두 번째 방법은 작은 단계적인 변경을实施하여 시스템을 개선하는 것입니다. 개발자들이 이미 데이터와 상호 작용하고 있으므로, 시스템을 개선하는 데 작은 변경을实施할 수 있습니다. 이것은 개발자의 기술을 향상시키며, 기술 부채를 줄일 수 있습니다.

AI 시대에 기술 부채를 남겨두기

AI가 빠르게 발전함에 따라, 우리는 생산성과 효율성을 향상시키는更多의 솔루션을 볼 수 있을 것입니다. 그러나 의사 결정자들은 기술 부채를 남겨두지 않기 위해, 지속적인 데이터 유지와 전체 솔루션의 수명 주기를 고려해야 합니다. AI에 투자하는 것은 비용이 많이 들지 않으며, 서두르지 않아도 됩니다. 계획과 시장 진출 전략을 조금만 변경하면, 기술 부채를 피할 수 있습니다.