忽视技术债务，自主AI时代将迎来毁灭性后果

这个万圣节，当鬼魂和僵尸在世界各地敲门索要糖果和零食时，一个非常真实的怪物正在敲响各类组织的大门：技术债务。这个怪物可能非常可怕。

根据一些估算，技术债务，即在不断修复老旧或笨重的软件系统时产生的成本，仅在美国就已经膨胀到超过1.52万亿美元。随着像自主AI这样的技术深度嵌入公司的老旧技术系统和运营中，这种技术债务的上升成本是可以理解的。

许多组织在没有先解决基础系统的情况下迅速实施新技术。这些杂乱的技术基础开始堆积并倾斜，造成巨大的财务成本、更高的脆弱性以及长期后果和商业问题。

是时候关注技术债务了，这个潜伏在许多组织数字化环境阴影中的怪物，并聊聊我们该如何驯服它。

生成式人工智能 – 一把双刃剑

生成式人工智能正在改变技术格局，这已经不是什么秘密了，迫使公司更快地采用和实施那些影响其大部分业务的技术。

根据埃森哲2025年变革脉搏报告，27%的组织已经在其企业的多个部分投资于AI代理，这显示出人工智能正在创造真正的价值。在网络安全领域，人工智能帮助公司加速代码修复，快速减少缺陷积压，并提升业务韧性。

虽然它的好处显而易见，但如果生成式人工智能在已经复杂的技术基础上发展得太快，会出现什么问题呢？

如果处理不当，人工智能可能在多个方面导致技术债务。生成式人工智能模型的快速发展正在导致新的复杂性和问题，尤其是当这些模型被集成到设计不够合理的系统中时。这种临时的技术生态系统正在形成一个恶性循环，原本是为了解决问题的技术，结果却导致了更多的问题。

光是网络安全的影响就足以引起关注。技术债务可能导致系统性能不佳，甚至完全崩溃，从而增加安全漏洞。这种崩溃可能为黑客提供新的攻击途径和机会，他们已经在重新集结，准备进行更高调的攻击。

好消息是，组织可以采取一些措施来减轻人工智能带来的复杂性，并有效应对技术债务。

遏制技术债的三项措施

只要技术在不断改善和发展，技术债就会一直存在。但其对企业影响的严重性是可以控制的。接下来介绍管理技术债的三步。

首先，将技术债分类为本金、利息、负担和机会成本。这将帮助您的组织优先考虑补救工作，并集中精力解决直接影响当前运营的本金问题。其次，创建技术债清单和优先级模型，以便追踪债务来源。例如，您可以使用PAID模型，该模型帮助IT领导者根据业务价值和紧迫性优先处理技术债的补救工作。第三，使用技术债密度等指标来评估情况。

通过专注于技术债的本金成本，优先解决最重要的问题，组织可以有效管理其技术债并推动业务增长。

别等怪物上门

成功的组织把技术债务当作财务债务来对待，主动管理，建立强大的数字核心，保持灵活性和持续改进的文化。然而，如果不加以管理，许多公司的数字基础由复杂的技术和软件拼凑而成，可能会出现故障，带来真实而重大的影响。

花点时间想想你该如何应对不断变化的技术。这确实需要协调很多，但如果你有意识地保持战略思维，就能直接应对技术债务，并利用像人工智能这样的技术为你的业务带来优势。

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