Navegando a Corrida do Ouro da IA: Desvendando os Custos Ocultos da Dívida Técnica nas Empresas

Ao longo do último ano, a inteligência artificial capturou a atenção dos líderes empresariais, levando-os a acelerar seus investimentos em empresas de IA ou a agilizar a introdução de seus próprios produtos para acompanharem o ritmo. No entanto, na corrida para se juntarem a essa nova era de avanço tecnológico, as organizações que são novas na IA podem não estar considerando um fator importante que deve estar em mente ao investir ou criar novos produtos de IA: a dívida técnica.

Embora a ideia de dívida técnica não seja nova, a tecnologia de IA traz um tipo diferente de dívida técnica em comparação com os serviços de software regulares. E à medida que a IA continua a melhorar rapidamente, está causando que esse problema importante cresça junto com ela.

O que é Dívida Técnica?

A dívida técnica, na definição mais simples, é o acúmulo de código de baixa qualidade durante a criação de um software. Isso geralmente decorre de um prazo de lançamento acelerado para atender às necessidades comerciais ou para obter feedback dos clientes mais rapidamente. Ao considerar a dívida técnica, é importante focar no aspecto deliberado, pois os tomadores de decisão geralmente estão cientes dos riscos com o software e dos impactos de tomar atalhos para ganhar velocidade. O surgimento da IA trouxe um desafio único e diferente quando se trata de dívida técnica, e com ele, riscos e consequências significativos que podem resultar.

À medida que os sistemas de IA começam a envelhecer e seus dados de treinamento se tornam imprecisos e desatualizados, o custo de investir em IA agora supera o tempo e o investimento necessário para manter dados de treinamento de alta qualidade, também conhecidos como higiene de dados.

Vamos explorar como a dívida técnica é acumulada, o impacto que tem na linha de fundos e como as organizações podem remediá-la.

Como as Organizações Adquirem Dívida Técnica?

 Há duas maneiras pelas quais o software pode acumular dívida técnica. Uma é por meio de código ruim. As organizações podem comprar produtos ou herdá-los por meio de atividades de fusões e aquisições, apenas para descobrir posteriormente problemas de qualidade, além de taxas de mudança e inovação lentas. A outra é quando os líderes deliberadamente escolhem assumir dívida técnica.

Quando se trata de IA, mais de 72% dos líderes querem adotar IA para melhorar a produtividade dos funcionários, no entanto, a principal preocupação em torno da implementação da IA é a qualidade e o controle dos dados. Parece contraproducente para uma organização usar um produto promovido para aumentar a produtividade, enquanto simultaneamente desvia tempo do trabalho vital para continuamente abordar quaisquer problemas de qualidade causados pela dívida técnica que possam comprometer a produtividade. Mas a promessa do pagamento eventual por aumento de produtividade supera esses obstáculos no futuro imediato, que voltará a assombrar o software a longo prazo.

Deriva de Modelo: Um Novo Tipo de Dívida Técnica

Com o surgimento de investimentos aumentados em IA, as organizações apressaram-se em estratégias de lançamento no mercado para aproveitar a mina de ouro da IA gerativa. Embora isso possa funcionar como um driver de receita de curto prazo, as organizações estão negligenciando o que pode se tornar uma grande quantidade de dívida técnica no futuro, conhecida como deriva de modelo.

A deriva de modelo ocorre quando o desempenho de um sistema de IA começa a diminuir e as saídas se tornam menos precisas à medida que os dados de treinamento envelhecem. Olhando para o ciclo de vida da IA, é óbvio que os dados de treinamento precisarão ser continuamente mantidos e atualizados para garantir que as respostas fornecidas pela máquina sejam tão precisas quanto possível — é aqui que a quebra começa. Quando se apressa para obter soluções, os tomadores de decisão frequentemente despriorizam questões como a obtenção de dados de treinamento adicionais, a manutenção da higiene de dados do sistema e a garantia de que haja uma força de trabalho com pessoas suficientes para apoiar essas tarefas.

À medida que os dados de treinamento continuam a envelhecer e as lacunas entre a realidade e as saídas se ampliam, as organizações serão deixadas com custos e tempo aumentados gastos para abordar essas lacunas que poderiam ter sido evitadas com procedimentos e protocolos de planejamento adequados. Em resumo: pular o próximo passo ao planejar uma estratégia de lançamento no mercado pode permitir uma entrega mais rápida, mas não vale a queda inevitável que custará de várias maneiras a longo prazo.

Impacto da Dívida Técnica na Linha de Fundos

A dívida técnica também pode impactar profundamente as eficiências organizacionais — por exemplo, considere as equipes de vendas. Quando a dívida técnica começa a se acumular e a taxa de mudança desacelera, torna-se cada vez mais difícil para os representantes de vendas atrair clientes, o que desacelera as taxas de fechamento e, inevitavelmente, os fluxos de receita como resultado.

Além das vendas, a dívida técnica também impacta grandemente as equipes de desenvolvedores. Não apenas exigirá mais tempo gasto focado na atualização do código, mas a atenção desviada efetivamente coloca a inovação em segundo plano. Ao mudar a atenção e o tempo para a manutenção, a estrada do produto é então atrasada ou abandonada, criando um efeito cascata que poderia, em última instância, resultar em desconfiança entre o lado de engenharia e o lado comercial da empresa. Sem uma estrada do produto para seguir, as equipes de vendas são deixadas com promessas quebradas ou nada para mostrar aos prospectos, novamente impactando grandemente a receita.

Como Abordar a Dívida Técnica

À medida que a previsibilidade da entrega diminui, as organizações começarão a ver o colapso das eficiências organizacionais, levando a conversas sobre como abordar os desafios em questão. Há duas maneiras pelas quais os tomadores de decisão podem aproveitar para combater a dívida técnica. A primeira é jogar fora a plataforma e o código inteiramente e replataformar, ou incorporar pequenas mudanças incrementais, semelhantes a limpar um quarto um item de cada vez, para eventualmente colocar os sistemas em dia.

A primeira abordagem, re-plataformização, exige uma reformulação completa dos sistemas e é um risco enorme e caro a ser assumido. Semelhante a um processo de construção em grande escala, quaisquer atrasos na programação podem jogar fora as linhas do tempo do produto e poderiam fazer com que todo o esforço falhe. Essa abordagem pode funcionar às vezes. Por exemplo, o LinkedIn – após seu IPO em 2011, a empresa replataformou o site e agora é um grande jogador no mercado.

A aposta mais segura, fazer mudanças pequenas que eventualmente se somarão a melhorias significativas, é outro caso de uso para argumentar. Com os desenvolvedores já interagindo com dados diariamente, entrar para fazer ajustes aqui e ali pode moldar os sistemas para se livrar de sua dívida técnica. Isso também beneficia as habilidades dos desenvolvedores, pois exige que eles fiquem atualizados com os últimos padrões de código e tecnologia, o que, por sua vez, prepara a organização para o sucesso técnico, pois há menos lacunas de habilidades. Implementar uma iniciativa impulsionada por engenheiros, onde eles são alocados 20% do seu tempo para agendar atualizações de produto, é uma ótima maneira de começar. Embora esse processo seja muito mais lento do que a re-plataformização, é menos arriscado e ainda produz valor para o modelo de negócios.

Deixe sua Dívida Técnica para Trás na Era da IA

À medida que o espaço da IA continua a se desenvolver rapidamente, continuaremos a ver mais soluções surgindo que prometem ganhos de produtividade e eficiências organizacionais. Embora isso seja verdade, os tomadores de decisão devem priorizar a incorporação de técnicas como a manutenção contínua de dados e pensar no grande quadro quando se trata do ciclo de vida da sua solução. Investir em IA não precisa ser caro e esmagador, e com algumas pequenas mudanças no planejamento e na estratégia de lançamento no mercado, você pode evitar a próxima montanha de dívida técnica.