การนำทางยุค AI Gold Rush: การเปิดเผยค่าใช้จ่ายที่ซ่อนอยู่ของหนี้ทางเทคนิคในองค์กร

ในช่วงปีที่ผ่านมา เทคโนโลยี AI ได้เข้ามาเป็นที่สนใจของผู้นำองค์กร ทำให้พวกเขาต้องเร่งการลงทุนในบริษัท AI หรือเร่งการเปิดตัวผลิตภัณฑ์ของตนเองเพื่อตามทัน อย่างไรก็ตาม ในการรีบเข้าร่วมยุคใหม่นี้ องค์กรที่ใหม่ในด้าน AI อาจไม่ได้พิจารณาปัจจัยสำคัญที่ควรให้ความสำคัญสูงสุดเมื่อลงทุนหรือสร้างผลิตภัณฑ์ AI ใหม่ๆ: หนี้ทางเทคนิค

แม้ว่าแนวคิดเรื่องหนี้ทางเทคนิคไม่ใช่เรื่องใหม่ แต่เทคโนโลยี AI นำเสนอหนี้ทางเทคนิคที่แตกต่างจากบริการซอฟต์แวร์ปกติ และเมื่อ AI ดำเนินไปอย่างรวดเร็ว ทำให้ปัญหานี้เติบโตขึ้นตามไปด้วย

อะไรคือหนี้ทางเทคนิค?

หนี้ทางเทคนิคในคำจำกัดความที่ง่ายที่สุด คือการสะสมของโค้ดที่มีคุณภาพไม่ดีระหว่างการสร้างซอฟต์แวร์ สิ่งนี้มักเกิดจากตารางการตลาดที่เร่งรีบเพื่อตอบสนองความต้องการทางธุรกิจ หรือเพื่อให้ได้รับคำติชมจากลูกค้าเร็วขึ้น เมื่อพิจารณาหนี้ทางเทคนิค ควรเน้นไปที่ด้านที่ตั้งใจทำ เนื่องจากผู้ตัดสินใจมักตระหนักถึงความเสี่ยงของซอฟต์แวร์และผลกระทบของการลัดทางเพื่อความเร็ว การเกิดขึ้นของ AI นำมาซึ่งความท้าทายใหม่และเป็นเอกลักษณ์เมื่อพูดถึงหนี้ทางเทคนิค และมาพร้อมกับความเสี่ยงและผลกระทบที่สำคัญที่อาจเกิดขึ้น

เมื่อระบบ AI เริ่มมีอายุและข้อมูลการฝึกที่ไม่ถูกต้องและล้าสมัย ค่าใช้จ่ายในการลงทุนใน AI ในขณะนี้มีมากกว่าเวลาที่ต้องการในการรักษาคุณภาพข้อมูลการฝึกที่ดี หรือที่เรียกว่าความสะอาดของข้อมูล

มาทำความเข้าใจว่าหนี้ทางเทคนิคสะสมได้อย่างไร ผลกระทบต่อผลกำไร และวิธีที่องค์กรสามารถแก้ไขปัญหาเหล่านี้

องค์กรสะสมหนี้ทางเทคนิคได้อย่างไร?

 มีสองวิธีที่ซอฟต์แวร์สามารถสะสมหนี้ทางเทคนิคได้ วิธีหนึ่งคือโค้ดที่ไม่ดี องค์กรอาจซื้อผลิตภัณฑ์หรือรับมรดกผ่านการควบควมกิจการ แต่ภายหลังพบปัญหาเรื่องคุณภาพบนยอดอัตราการเปลี่ยนแปลงและนวัตกรรมที่ช้า วิธีที่สองคือเมื่อผู้นำเลือกที่จะรับหนี้ทางเทคนิคโดยตั้งใจ

เมื่อพูดถึง AI มากกว่า 72% ของผู้นำต้องการใช้ AI เพื่อเพิ่มผลผลิตของพนักงาน แต่ความกังวลหลักเกี่ยวกับการใช้ AI คือคุณภาพและควบคุมข้อมูล ดูเหมือนว่าจะขัดแย้งกันสำหรับองค์กรที่ใช้ผลิตภัณฑ์ที่ส่งเสริมให้เพิ่มผลผลิต ในขณะเดียวกันก็เบี่ยงเบนเวลาไปจากงานสำคัญในการแก้ไขปัญหาเรื่องคุณภาพที่เกิดจากหนี้ทางเทคนิคที่อาจกระทบต่อผลผลิต แต่ผลตอบแทนที่คาดหวังในระยะยาวสำหรับการเพิ่มผลผลิตมีมากกว่าอุปสรรคเหล่านี้ในระยะสั้น ซึ่งจะกลับมาทำให้ซอฟต์แวร์เสียหายในระยะยาว

การเปลี่ยนแปลงแบบจำลอง: หนี้ทางเทคนิคชนิดใหม่

ด้วยการลงทุนใน AI ที่เพิ่มขึ้น องค์กรได้เร่งกลยุทธ์การตลาดเพื่อสร้างรายได้จากทองคำ AI ที่สร้างขึ้น ในขณะที่สิ่งนี้อาจทำงานเป็นตัวขับเคลื่อนรายได้ในระยะสั้น องค์กรอาจมองข้ามหนี้ทางเทคนิคที่อาจเกิดขึ้นในอนาคต ซึ่งเรียกว่าการเปลี่ยนแปลงแบบจำลอง

การเปลี่ยนแปลงแบบจำลองเกิดขึ้นเมื่อประสิทธิภาพของระบบ AI เริ่มลดลงและผลลัพธ์ที่ได้ไม่แม่นยำเมื่อข้อมูลการฝึกเก่าไป เมื่อดูวัฏจักรชีวิตของ AI เห็นได้ชัดว่าข้อมูลการฝึกจะต้องได้รับการบำรุงรักษาและอัปเดตอย่างต่อเนื่องเพื่อให้แน่ใจว่าการตอบสนองที่เครื่องจักรให้มาเป็นไปอย่างแม่นยำที่สุด – นี่คือจุดที่การหยุดชะงักเริ่มต้น เมื่อเร่งการเปิดตัวโซลูชัน ผู้ตัดสินใจมักให้ความสำคัญกับปัญหาเช่นการได้รับข้อมูลการฝึกเพิ่มเติม การบำรุงรักษาความสะอาดของข้อมูล และการรับรองว่ามีพนักงานเพียงพอในการสนับสนุนงานเหล่านี้

เมื่อข้อมูลการฝึกยังคงเก่าและช่องว่างระหว่างความเป็นจริงและผลลัพธ์กว้างขึ้น องค์กรจะถูกทิ้งให้เผชิญกับต้นทุนและเวลาที่เพิ่มขึ้นในการแก้ไขช่องว่างที่สามารถหลีกเลี่ยงได้ด้วยกระบวนการวางแผนและพิธีการที่เหมาะสม ในระยะสั้น: การข้ามขั้นตอนต่อไปเมื่อวางแผนกลยุทธ์การตลาดอาจทำให้สามารถส่งมอบได้เร็วขึ้น แต่ไม่คุ้มค่ากับการล่มสลายที่จะตามมาในระยะยาว

ผลกระทบของหนี้ทางเทคนิคต่อผลกำไร

หนี้ทางเทคนิคยังสามารถส่งผลกระทบต่อประสิทธิภาพการทำงานขององค์กรอย่างลึกซึ้ง ตัวอย่างเช่น ทีมขาย เมื่อหนี้ทางเทคนิคเริ่มสะสมและอัตราการเปลี่ยนแปลงชะลอตัวลง จะทำให้ทีมขายมีความยากลำบากในการดึงดูดลูกค้า ซึ่งจะชะลอการปิดการขายและรายได้ตามมา

นอกเหนือจากทีมขาย หนี้ทางเทคนิคยังมีผลกระทบอย่างมากต่อทีมพัฒนา ไม่เพียงแต่ต้องใช้เวลาในการอัปเดตโค้ดเท่านั้น แต่ยังเบี่ยงเบนความสนใจไปจากนวัตกรรมด้วย โดยการเปลี่ยนความสนใจและเวลาไปสู่การบำรุงรักษา โร้ดแมปผลิตภัณฑ์จะถูกเลื่อนออกไปหรือถูกทิ้งร้าง ซึ่งจะสร้างผลกระทบรipple ที่อาจส่งผลให้เกิดความไม่ไว้วางใจระหว่างฝ่ายวิศวกรรมและฝ่ายการค้าของธุรกิจ โดยไม่มีโร้ดแมปผลิตภัณฑ์ ทีมขายจะถูกทิ้งให้ไม่มีอะไรจะแสดงให้ลูกค้าเห็น ซึ่งจะส่งผลกระทบต่อรายได้อีกครั้ง

วิธีการแก้ไขหนี้ทางเทคนิค

เมื่อความน่าเชื่อถือของการ交付ลดลง องค์กรจะเริ่มเห็นความเสื่อมถอยของประสิทธิภาพการทำงานขององค์กร ซึ่งนำไปสู่การอภิปรายเกี่ยวกับวิธีการแก้ไขปัญหาเหล่านี้ มีสองวิธีที่ผู้ตัดสินใจสามารถใช้เพื่อต่อสู้กับหนี้ทางเทคนิคได้ วิธีหนึ่งคือการโยนแพลตฟอร์มและโค้ดทั้งหมดออกไปและสร้างใหม่ หรือการฝังการเปลี่ยนแปลงที่เล็กๆ แต่ค่อยเป็นค่อยไป เพื่อให้ระบบกลับมาสู่ความเร็วได้

วิธีแรก คือการสร้างแพลตฟอร์มใหม่ทั้งหมด ซึ่งต้องมีการเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่และเสี่ยงมากในการดำเนินการ มีความเสี่ยงในการล่าช้าในการวางแผนและอาจทำให้ความพยายามทั้งหมดล้มเหลว วิธีนี้อาจทำงานได้บ้าง เช่น LinkedIn หลังจากการเสนอขายหุ้นแก่ประชาชนทั่วไป (IPO) ในปี 2011 บริษัทได้สร้างแพลตฟอร์มใหม่และตอนนี้เป็นผู้เล่นหลักในตลาด

การเดิมพันที่ปลอดภัยกว่าคือการทำการเปลี่ยนแปลงเล็กๆ ที่จะรวมกันเป็นการปรับปรุงที่สำคัญ โดยมีโปรแกรมเมอร์ที่โต้ตอบกับข้อมูลทุกวัน การเข้าไปแก้ไขทีละน้อยสามารถช่วยให้ระบบปลอดจากหนี้ทางเทคนิค นอกจากนี้ยังช่วยให้โปรแกรมเมอร์มีทักษะที่ทันสมัย โดยต้องอยู่กับโค้ดและมาตรฐานเทคโนโลยีล่าสุด ซึ่งจะช่วยให้องค์กรมีความสำเร็จทางเทคนิคเนื่องจากมีช่องว่างทักษะที่น้อยลง การนำเสนอกลยุทธ์ที่ขับเคลื่อนด้วยวิศวกร โดยให้เวลา 20% ของเวลาทำงานเพื่อจัดตารางการอัปเดตผลิตภัณฑ์ เป็นวิธีที่ดีในการเริ่มต้น แม้ว่ากระบวนการนี้จะช้ากว่าการสร้างแพลตฟอร์มใหม่ แต่ก็เสี่ยงน้อยกว่าและยังคงสร้างมูลค่าให้กับแบบจำลองธุรกิจ

ทิ้งหนี้ทางเทคนิคของคุณไว้เบื้องหลังในยุค AI

เมื่อช่องว่าง AI ยังคงพัฒนาอย่างรวดเร็ว เราจะเห็นโซลูชันใหม่ๆ ที่ส่งเสริมการเพิ่มผลผลิตและประสิทธิภาพการทำงานขององค์กร ในขณะที่สิ่งนี้เป็นจริง ผู้ตัดสินใจจะต้องให้ความสำคัญกับการฝังเทคนิคการบำรุงรักษาข้อมูลอย่างต่อเนื่อง และคิดถึงภาพใหญ่เมื่อพูดถึงวัฏจักรชีวิตของโซลูชัน การลงทุนใน AI ไม่จำเป็นต้องมีค่าใช้จ่ายสูงและซับซ้อน และด้วยการเปลี่ยนแปลงเล็กๆ ในการวางแผนและการตลาด องค์กรสามารถหลีกเลี่ยงหนี้ทางเทคนิคที่จะเกิดขึ้นในอนาคต