Navigering av AI-gullrushet: Avsløring av de skjulte kostnadene ved teknisk gjeld i bedrifter

Over det siste året har kunstig intelligens fanget oppmerksomheten til bedriftsledere, og de har hastet med å investere i AI-selskaper eller åpne sine egne produkter for å holde tritt. Men i rushen for å delta i denne nye æraen av teknologisk fremgang, kan organisasjoner som er nye i AI, ikke vurdere en viktig faktor som bør være øverst på listen når de investerer eller lager nye AI-produkter: teknisk gjeld.

Selv om ideen om teknisk gjeld ikke er ny, bringer AI-teknologi en annen type teknisk gjeld enn vanlige programvaretjenester. Og ettersom AI fortsetter å forbedre seg raskt, fører det til at dette viktige problemet vokser sammen med det.

Hva er teknisk gjeld?

Teknisk gjeld, i den enkleste definisjonen, er oppbyggingen av dårlig kvalitet kode under utviklingen av et programvareprodukt. Dette skyldes vanligvis en akselerert markedsføringsplan for å møte forretningsbehov, eller for å få tilbakemeldinger fra kunder raskere. Når det gjelder teknisk gjeld, er det viktig å fokusere på den bevisste delen av det, ettersom beslutningstakere ofte er klar over risikoen med programvare og konsekvensene av å ta kortere veier for å nå målene.

Hvordan får organisasjoner teknisk gjeld?

Det finnes to måter programvare kan samle opp teknisk gjeld på. Den ene er gjennom dårlig kode. Organisasjoner kan kjøpe produkter eller arve dem gjennom fusjoner og oppkjøp, bare for å senere oppdage kvalitetsproblemer i tillegg til langsomme endrings- og innovasjonsrater. Den andre er når ledere bevisst velger å påta seg teknisk gjeld.

Når det gjelder AI, ønsker over 72 % av lederne å adoptere AI for å forbedre medarbeiderproduktiviteten, men den største bekymringen rundt implementering av AI er datakvalitet og kontroll. Det ser ut til å være motstridende for en organisasjon å bruke et produkt som skal øke produktiviteten, samtidig som de trekker tid vekk fra det viktige arbeidet med å kontinuerlig løse kvalitetsproblemer som kan true produktiviteten. Men løftet om den til slutt å øke produktiviteten, overvinner disse hindringene i den nære fremtid, som til slutt kommer til å hjemsøke programvaren på lang sikt.

Modell-drift: En ny type teknisk gjeld

Med økt investering i AI, har organisasjoner hastet med markedsføringsstrategier for å kapitalisere på den generative AI-gullgruva. Mens dette kan fungere som en kortvarig inntektsdriver, overseer organisasjoner hva som kan bli en stor mengde teknisk gjeld i fremtiden, kjent som modell-drift.

Modell-drift skjer når en AI-systems ytelse begynner å bli dårligere og utdataene blir mindre nøyaktige etterhvert som treningdata blir gammelt. Når man ser på AI-livssyklusen, er det tydelig at treningdataene må kontinuerlig vedlikeholdes og oppdateres for å sikre at svarene maskinen gir, er så nøyaktige som mulig – her begynner feilen. Når man hastet for å få løsninger ut, prioriterer beslutningstakere ofte lavere problemer som å skaffe ytterligere treningdata, vedlikeholde systemets datahygiene og sikre at det finnes en arbeidsstyrke som har nok personer til å støtte disse oppgavene.

Ettersom treningdata fortsetter å bli eldre og gapene mellom virkeligheten og utdataene øker, vil organisasjoner bli sittende med økte kostnader og tid brukt på å løse disse feilene som kunne ha blitt unngått med ordentlige planleggingsprosedyrer og protokoller. Kort sagt: å hoppe over neste skritt når man planlegger en markedsføringsstrategi, kan tillate raskere levering, men det er ikke verdt den uunngåelige tilbakegangen som vil koste på flere måter på lang sikt.

Teknisk gjelds påvirkning på bunnskatten

Teknisk gjeld kan også dypt påvirke organisatoriske effektiviteter – for eksempel, se på salgsteam. Når teknisk gjeld begynner å bygges opp og endringsraten blir langsommere, blir det stadig vanskeligere for salgsrepresentanter å lokke kunder, noe som langsommere lukkingsrater og til slutt inntektsstrømmer som følge.

Forbi salg, påvirker teknisk gjeld også utviklingsteamene sterkt. Det vil ikke bare kreve mer tid brukt på å oppdatere kode, men også distrahere oppmerksomheten effektivt og forsinke innovasjonen. Ved å flytte fokus og tid til vedlikehold, blir produktveien forsinket eller forkastet, og skaper en effekt som kan til slutt føre til mistillit mellom ingeniør- og kommersiell side av bedriften. Uten en produktvei å følge, blir salgsteamene sittende med enten brutte løfter eller ingenting å vise potensielle kunder, noe som igjen sterkt påvirker inntekten.

Hvordan løse teknisk gjeld

Ettersom forutsigbarheten av levering blir lavere, vil organisasjoner begynne å se nedbrytingen av organisatoriske effektiviteter, og det vil føre til samtaler om hvordan å løse utfordringene. Det finnes to måter beslutningstakere kan bruke for å bekjempe teknisk gjeld. Den ene er å kaste hele plattformen og koden og gjennomføre en ny plattform, eller å innføre små, inkrementelle endringer, lignende å rense et soverom ett element om gangen, for til slutt å få systemene opp til hastighet.

Den første metoden, omplattformisering, krever en fullstendig ombygging av systemene, og er en stor og kostbar risiko å ta. Lignende en storbyggeprosess, kan eventuelle forsinkelser i planleggingen kaste av produkttidsplanene og kunne føre til at hele anstrengelsen feiler. Denne metoden kan fungere noen ganger. Se på LinkedIn som eksempel – etter deres IPO i 2011, omplattformiserte selskapet nettstedet og er nå en stor spiller på markedet.

Den tryggere valget, å gjøre små endringer som til slutt vil føre til store forbedringer, er et annet eksempel på hvordan å argumentere for. Med utviklere som allerede samhandler med data daglig, kan de gå inn og gjøre justeringer her og der for å forme systemene til å bli kvitt teknisk gjeld. Det fordeler også utviklerens ferdigheter, ettersom det krever at de holder seg oppdatert med de siste kode- og teknologistandardene, noe som igjen setter en organisasjon opp for teknisk suksess ettersom de har færre ferdighetsgap. Å implementere en ingeniør-drevet initiativ, hvor de får 20 % av sin tid til å planlegge for produktoppdateringer, er en god måte å starte. Mens denne prosessen er mye langsommere enn omplattformisering, er den mindre risikabel og produserer likevel verdi for bedriftsmodellen.

La teknisk gjeld bak deg i AI-æraen

Ettersom AI-rommet fortsetter å utvikle seg raskt, vil vi se flere løsninger dukke opp som lover produktivitetsgevinster og organisatoriske effektiviteter. Mens dette er sant, må beslutningstakere prioritere å innføre teknikker som kontinuerlig dataunderhold og tenke på det store bildet når det gjelder løsningens livssyklus. Å investere i AI ikke behøver å være kostbart og overveldende, og med noen få små endringer i planlegging og markedsføringsstrategi, kan du unngå den neste mengden teknisk gjeld.