Điều hướng cơn sốt vàng AI: Lật mở chi phí ẩn của Nợ kỹ thuật trong các doanh nghiệp

Trong hơn một năm qua, trí tuệ nhân tạo đã thu hút sự chú ý của các nhà lãnh đạo doanh nghiệp, khiến họ đẩy nhanh việc đầu tư vào các công ty AI hoặc đẩy nhanh việc giới thiệu các sản phẩm của riêng họ để theo kịp. Tuy nhiên, trong cuộc chạy đua để tham gia vào kỷ nguyên công nghệ mới này, các tổ chức mới tham gia vào AI có thể không xem xét một yếu tố quan trọng nên được ưu tiên hàng đầu khi đầu tư hoặc tạo ra các sản phẩm AI mới: nợ kỹ thuật.

Mặc dù ý tưởng về nợ kỹ thuật không mới, nhưng công nghệ AI mang lại một loại nợ kỹ thuật khác so với các dịch vụ phần mềm thông thường. Và khi AI tiếp tục cải tiến nhanh chóng, nó đang khiến vấn đề quan trọng này trở nên lớn hơn theo thời gian.

Nợ kỹ thuật là gì?

Nợ kỹ thuật, theo định nghĩa đơn giản nhất, là sự tích lũy của mã code chất lượng thấp trong quá trình tạo ra một phần mềm. Điều này thường bắt nguồn từ việc đẩy nhanh thời gian đưa sản phẩm ra thị trường để đáp ứng nhu cầu kinh doanh, hoặc để có được phản hồi từ khách hàng nhanh hơn. Khi xem xét nợ kỹ thuật, điều quan trọng là phải tập trung vào khía cạnh có chủ ý của nó, vì những người ra quyết định thường nhận thức được rủi ro liên quan đến phần mềm và tác động của việc chọn đường tắt để tăng tốc.

Làm thế nào các tổ chức tích lũy Nợ kỹ thuật?

Có hai cách phần mềm có thể tích lũy nợ kỹ thuật. Một là thông qua mã code chất lượng thấp. Các tổ chức có thể mua sản phẩm hoặc thừa kế chúng thông qua hoạt động M&A, chỉ để sau đó phát hiện ra các vấn đề chất lượng trên cùng với tốc độ thay đổi và đổi mới chậm.

Model Drift: Một loại Nợ kỹ thuật mới

Với sự xuất hiện của đầu tư tăng vào AI, các tổ chức đã vội vàng đưa chiến lược ra thị trường để tận dụng mỏ vàng AI sinh ra. Mặc dù điều này có thể hoạt động như một yếu tố thúc đẩy doanh thu ngắn hạn, nhưng các tổ chức đang bỏ qua những gì có thể trở thành một lượng lớn nợ kỹ thuật trong tương lai, được gọi là sự trôi dạt của mô hình.

Sự trôi dạt của mô hình xảy ra khi hiệu suất của hệ thống AI bắt đầu giảm và đầu ra trở nên kém chính xác hơn khi dữ liệu đào tạo trở nên cũ. Nhìn vào chu kỳ sống của AI, rõ ràng là dữ liệu đào tạo sẽ cần được duy trì và cập nhật liên tục để đảm bảo rằng các phản hồi mà máy cung cấp là chính xác nhất có thể – đây là nơi sự cố bắt đầu. Khi vội vàng đưa giải pháp ra thị trường, những người ra quyết định thường ưu tiên thấp các vấn đề như thu được dữ liệu đào tạo bổ sung, duy trì vệ sinh dữ liệu của hệ thống và đảm bảo có đủ nhân lực để hỗ trợ các nhiệm vụ này.

Tác động của Nợ kỹ thuật đối với dòng tiền

Nợ kỹ thuật cũng có thể ảnh hưởng sâu sắc đến hiệu quả của tổ chức – ví dụ, hãy xem xét các đội bán hàng. Khi nợ kỹ thuật bắt đầu tích lũy và tốc độ thay đổi chậm lại, nó trở nên ngày càng khó khăn hơn cho các đại diện bán hàng thu hút khách hàng, điều này làm chậm tốc độ đóng đơn hàng và cuối cùng là dòng doanh thu.

Làm thế nào để giải quyết Nợ kỹ thuật

Khi khả năng dự đoán giao hàng giảm, các tổ chức sẽ bắt đầu thấy sự suy giảm hiệu quả của tổ chức, dẫn đến các cuộc thảo luận về cách giải quyết thách thức hiện tại. Có hai cách mà những người ra quyết định có thể tận dụng để chống lại nợ kỹ thuật. Một là vứt bỏ hoàn toàn nền tảng và mã code, hoặc nhúng các thay đổi nhỏ dần dần, tương tự như việc dọn dẹp một phòng ngủ từng món một, để cuối cùng đưa hệ thống lên tốc độ.

Phương pháp đầu tiên, tái nền tảng hóa, đòi hỏi phải thay thế hoàn toàn hệ thống của bạn, và đó là một rủi ro lớn và tốn kém. Tương tự như một quy trình xây dựng quy mô lớn, bất kỳ sự chậm trễ nào trong lịch trình có thể làm hỏng thời hạn sản phẩm và có thể khiến toàn bộ nỗ lực thất bại. Phương pháp này có thể hoạt động đôi khi. Hãy lấy LinkedIn làm ví dụ – sau khi IPO năm 2011, công ty đã tái nền tảng hóa trang web và hiện là một người chơi lớn trên thị trường.

Để lại Nợ kỹ thuật của bạn trong kỷ nguyên AI

Khi không gian AI tiếp tục phát triển nhanh chóng, chúng ta sẽ tiếp tục thấy nhiều giải pháp xuất hiện với những lợi ích về năng suất và hiệu quả của tổ chức. Mặc dù điều này là đúng, nhưng những người ra quyết định phải ưu tiên các kỹ thuật như bảo trì dữ liệu liên tục và suy nghĩ về bức tranh lớn khi nói đến chu kỳ sống của giải pháp. Đầu tư vào AI không nhất thiết phải tốn kém và áp đảo, và với một số thay đổi nhỏ trong quy hoạch và chiến lược đưa sản phẩm ra thị trường, bạn có thể tránh được lượng nợ kỹ thuật tiếp theo.