Navigarea în Goana După Aur a Inteligenței Artificiale: Dezvăluirea Costurilor Ascunse ale Datoriilor Tehnice în Întreprinderi

În ultimul an, inteligența artificială a capturat atenția liderilor întreprinderilor, determinându-i să grăbească investițiile în companii de inteligență artificială sau să accelereze introducerea propriilor produse pentru a ține pasul. Cu toate acestea, în graba de a se alătura acestei noi ere a progresului tehnologic, organizațiile care sunt noi în domeniul inteligenței artificiale nu pot lua în considerare un factor important care ar trebui să fie în fruntea minții atunci când investesc sau creează produse noi de inteligență artificială: datoriile tehnice.

Deși conceptul de datorii tehnice nu este nou, tehnologia de inteligență artificială aduce o nouă formă de datorii tehnice, diferită de serviciile software obișnuite. Pe măsură ce inteligența artificială continuă să se îmbunătățească rapid, această problemă importantă crește odată cu ea.

Ce Sunt Datoriile Tehnice?

Datoriile tehnice, în cea mai simplă definiție, reprezintă acumularea de cod de calitate slabă în timpul creării unui program software. Acest lucru se datorează, de obicei, unei perioade accelerate de lansare pe piață pentru a satisface nevoile afacerii sau pentru a obține feedback de la clienți mai repede. Atunci când se ia în considerare datoria tehnică, este important să se concentreze pe aspectul deliberat al acesteia, deoarece factorii de decizie sunt adesea conștienți de riscurile legate de software și de impactul luării unor scurtături pentru a câștiga timp. Apariția inteligenței artificiale a adus o provocare nouă și unică în ceea ce privește datoriile tehnice, împreună cu riscuri și consecințe semnificative care pot rezulta.

Pe măsură ce sistemele de inteligență artificială încep să îmbătrânească și datele lor de antrenare devin inexacte și învechite, costul investițiilor în inteligență artificială depășește timpul și investiția necesară pentru a menține date de antrenare de înaltă calitate, cunoscute și sub numele de igienă a datelor.

Să explorăm cum se acumulează datoriile tehnice, impactul lor asupra liniei de jos și cum organizațiile pot remedia această problemă.

Cum Acumulează Organizațiile Datoriile Tehnice?

 Există două moduri în care software-ul poate acumula datorii tehnice. Unul este prin cod prost. Organizațiile pot cumpăra produse sau le pot moșteni prin activități de fuziuni și achiziții, doar pentru a descoperi ulterior probleme de calitate, pe lângă rate scăzute de schimbare și inovare. Celălalt mod este atunci când liderii aleg deliberat să acumuleze datorii tehnice.

Atunci când vine vorba de inteligența artificială, peste 72% dintre lideri doresc să adopte inteligența artificială pentru a îmbunătăți productivitatea angajaților, dar principala preocupare legată de implementarea inteligenței artificiale este calitatea și controlul datelor. Pare contraintuitiv pentru o organizație să utilizeze un produs promovat pentru a crește productivitatea, în timp ce, în același timp, îi distrag atenția de la munca vitală de a aborda continuu orice probleme de calitate cauzate de datoriile tehnice care ar putea pune în pericol productivitatea. Dar promisiunea plății finale pentru creșterea productivității depășește aceste obstacole din viitorul imediat, care va reveni în cele din urmă pentru a bântui software-ul pe termen lung.

Deriva Modelului: Un Nou Tip de Datorie Tehnică

Odată cu apariția investițiilor crescute în inteligența artificială, organizațiile au grăbit strategiile de lansare pe piață pentru a profita de mina de aur a inteligenței artificiale generative. Deși acest lucru poate funcționa ca un factor de venit pe termen scurt, organizațiile ignoră ceea ce ar putea fi o cantitate semnificativă de datorii tehnice pe termen lung, cunoscute sub numele de derivă a modelului.

Deriva modelului apare atunci când performanța unui sistem de inteligență artificială începe să scadă și ieșirile devin mai puțin precise pe măsură ce datele de antrenare îmbătrânesc. Privind ciclul de viață al inteligenței artificiale, este evident că datele de antrenare vor trebui să fie menținute și actualizate în mod continuu pentru a asigura că răspunsurile furnizate de mașină sunt cât mai precise posibil – aici începe întreruperea. Atunci când se grăbește să se lanseze soluții, factorii de decizie adesea subordonează probleme precum obținerea de date de antrenare suplimentare, menținerea igienei datelor sistemului și asigurarea faptului că există o forță de muncă suficientă pentru a sprijini aceste sarcini.

Pe măsură ce datele de antrenare continuă să îmbătrânească și golurile dintre realitate și ieșiri se lărgesc, organizațiile vor fi lăsate cu costuri și timp cheltuite pentru a aborda aceste lacune care ar fi putut fi evitate cu proceduri și protocoale de planificare corespunzătoare. În sinteză: sărirea peste următoarea etapă atunci când se planifică o strategie de lansare pe piață poate permite o livrare mai rapidă, dar nu merită consecințele inevitabile care vor costa în mai multe moduri pe termen lung.

Impactul Datoriilor Tehnice Asupra Liniei de Jos

Datoriile tehnice pot avea, de asemenea, un impact profund asupra eficienței organizaționale – de exemplu, să luăm în considerare echipele de vânzări. Atunci când datoriile tehnice încep să se acumuleze și rata de schimbare încetinește, devine din ce în ce mai dificil pentru reprezentanții de vânzări să atragă clienți, ceea ce încetinește ratele de închidere și, în cele din urmă, fluxurile de venituri ca urmare.

Dincolo de vânzări, datoriile tehnice au, de asemenea, un impact semnificativ asupra echipelor de dezvoltare. Nu numai că vor necesita mai mult timp pentru a se concentra asupra actualizării codului, ci atenția deviată va pune, de fapt, inovația pe loc. Prin schimbarea atenției și a timpului către întreținere, planul de produs devine întârziat sau abandonat, creând un efect de undă care ar putea, în cele din urmă, duce la neîncredere între partea de inginerie și partea comercială a afacerii. Fără un plan de produs de urmat, echipele de vânzări sunt lăsate cu promisiuni nefondate sau cu nimic de arătat potențialilor clienți, ceea ce afectează, din nou, veniturile.

Cum să Abordați Datoriile Tehnice

Pe măsură ce previzibilitatea livrării scade, organizațiile vor începe să vadă întreruperea eficienței organizaționale, ceea ce va duce la discuții despre cum să abordeze provocările de față. Există două moduri în care factorii de decizie pot utiliza pentru a combate datoriile tehnice. Primul mod este de a arunca platforma și codul complet și de a replanifica, sau de a încorpora schimbări mici și incrementale, similare cu curățarea lentă a unei camere, pentru a ajunge, în cele din urmă, la sistemele de actualizare.

Prima metodă, replanificarea, necesită o revizuire completă a sistemelor și reprezintă un risc enorm și costisitor. Similar cu un proces de construcție la scară largă, orice întârzieri în programare pot arunca programul de produs și pot face efortul să eşueze. Această metodă poate funcționa, uneori. Luați, de exemplu, LinkedIn – după IPO-ul din 2011, compania a replanificat site-ul și este acum un jucător important pe piață.

Opariul mai sigur, care constă în efectuarea unor schimbări mici care vor adăuga, în cele din urmă, îmbunătățiri majore, este un alt caz de utilizare care susține. Cu dezvoltatorii care interacționează deja cu datele în mod zilnic, introducerea unor ajustări poate modela sistemele pentru a scăpa de datoriile tehnice. Acest lucru le beneficiază, de asemenea, dezvoltatorilor, deoarece le cere să rămână la curent cu cele mai recente standarde de cod și tehnologie, ceea ce, la rândul său, pregătește o organizație pentru succesul tehnic, deoarece are lacune mai mici de abilități. Implementarea unei inițiative conduse de ingineri, în care li se alocă 20% din timpul lor pentru a programa actualizări de produs, este un mod excelent de a începe. Deși acest proces este mult mai lent decât replanificarea, este mai puțin riscant și totuși produce valoare pentru modelul de afaceri.

Lăsați Datoriile Tehnice În Spatele Vostru În Era Inteligenței Artificiale

Pe măsură ce spațiul inteligenței artificiale continuă să se dezvolte rapid, vom continua să vedem mai multe soluții care apar și care promit creșteri de productivitate și eficiență organizațională. Deși acest lucru este adevărat, factorii de decizie trebuie să prioritizeze încorporarea de tehnici precum întreținerea continuă a datelor și să gândească imaginea de ansamblu atunci când vine vorba de ciclul de viață al soluției. Investițiile în inteligența artificială nu trebuie să fie costisitoare și copleșitoare, și cu câteva schimbări mici în planificare și strategie de lansare pe piață, puteți evita următoarea grămadă de datorii tehnice.