「AIゴールドラッシュの航海：エンタープライズベンチャーにおけるテクニカルデットの隠れたコストを明らかにする」
AIゴールドラッシュの航海：エンタープライズベンチャーにおけるテクニカルデットの隠れたコストを明らかにする
過去の1年間で、人工知能は企業のリーダーたちの注目を集め、彼らにAI企業への投資を急がせたり、独自の製品の導入を急いだりして追いつくための行動を促しています。しかし、この技術の進化の新時代に参加するために急いでいる組織は、AIに新たに取り組む組織は、投資や新たなAI製品の開発に際して重要な要素を考慮していないかもしれません。それは「テクニカルデット」です。
テクニカルデットの概念自体は新しくありませんが、AI技術は通常のソフトウェアサービスとは異なる種類のテクニカルデットをもたらします。そしてAIが急速に進化し続けることで、この重要な問題も同様に増大しています。
テクニカルデットとは何ですか？
テクニカルデットは、ソフトウェアの作成中に品質の低いコードが蓄積されることを最も簡単に定義したものです。これは、ビジネスニーズに応えるために市場投入のスケジュールを加速させることや、顧客のフィードバックを早く得るために何かを提供することによって生じることが一般的です。テクニカルデットを考慮する際には、ソフトウェアのリスクや速度を優先させるためにショートカットを取ることの意図的な側面に焦点を当てることが重要です。AIの出現により、テクニカルデットに関する異なる独自の課題が浮上し、それによって重大なリスクと影響がもたらされる可能性があります。
AIシステムが古くなり、トレーニングデータが不正確で古くなるにつれて、AIへの投資コストは高品質のトレーニングデータの維持に必要な時間と投資を上回るようになります。これはデータの品質管理とも呼ばれます。
テクニカルデットがどのように蓄積されるのか、その収益への影響、そして組織がそれを解消する方法について探ってみましょう。
組織はどのようにしてテクニカルデットを蓄積するのでしょうか？
ソフトウェアがテクニカルデットを蓄積する方法には2つあります。1つは単純な品質の悪いコードです。組織は製品を購入したりM&A活動を通じて受け継いだりすることがありますが、後に品質の問題が発覚することがあります。もう1つは、リーダーが意図的にテクニカルデットを引き受ける場合です。
AIに関しては、リーダーの約72%がAIを導入して従業員の生産性を向上させたいと考えていますが、AIの導入に関する最大の懸念はデータの品質と管理です。組織が生産性を向上させるために推奨される製品を使用する一方で、テクニカルデットによって生じるあらゆる品質問題に継続的に対処するための重要な作業から時間を奪うことは、効果的ではありません。しかし、将来的な生産性の向上に対する約束は、現在の道路障害よりも重要です。しかし、長期的にはソフトウェアに影響を及ぼす不可避な結果になります。
モデルドリフト：新しい種類のテクニカルデット
AIへの投資が増えるにつれ、組織はジェネレーティブAIの黄金地帯に現金化するために急いで市場投入戦略を立てています。これは短期的な収益ドライバーとして機能するかもしれませんが、組織は将来的に大量のテクニカルデットにつながる可能性を見落としています。それがモデルドリフトとして知られるものです。
モデルドリフトとは、AIシステムの性能が低下し、トレーニングデータの古化に伴って出力がより正確でなくなる現象のことです。AIのライフサイクルを見ると、機械が提供する応答ができるだけ正確であることを確保するために、トレーニングデータを継続的にメンテナンスして更新する必要があることは明らかです。ここから問題が始まります。ソリューションを急いで提供する際に、意思決定者は追加のトレーニングデータの取得、システムのデータ管理、およびこれらのタスクをサポートする十分な人員を確保することなどの問題を優先させることが少なくなりがちです。
トレーニングデータが古くなり、現実と出力の間にギャップが広がるにつれて、組織はこれらの欠陥に対処するために増えるコストと時間を費やすことになります。これらの欠陥は、適切な計画手順とプロトコルによって回避できたはずです。短期的には次のステップをスキップして市場投入戦略を計画することで、より速いデリバリーが可能になるかもしれませんが、長期的には避けられない結果によって多くのコストが発生します。
テクニカルデットが経済効果に与える影響
テクニカルデットは組織の効率にも大きな影響を与えます。たとえば、営業チームを考えてみましょう。テクニカルデットが蓄積し、変更のスピードが遅くなると、営業担当者が顧客を説得することがますます困難になり、クローズ率が低下し、結果として収益も減少します。
営業だけでなく、テクニカルデットは開発チームにも大きな影響を与えます。コードの更新に注力するためにより多くの時間が必要となり、イノベーションが後回しにされます。メンテナンスに時間と注意を割くことで、製品のロードマップは遅延または放棄され、エンジニアリングと商業側の間に不信感が生じる可能性があります。製品のロードマップがない状態で営業チームが約束を果たせず、見込み客に何も示すことができない場合、収益に大きな影響が生じます。
テクニカルデットの解決方法
納品の予測性が低下すると、組織は組織の効率の崩壊を目にすることになり、現在の課題にどのように対処するかについての議論が始まります。意思決定者がテクニカルデットに対抗するために活用できる方法は2つあります。1つ目はプラットフォームとコードを完全に捨ててリプラットフォーミングすること、もしくは少しずつ変更を加えることです。まるで一つずつ部屋を掃除していくように、徐々にシステムをスピードアップさせるための方法です。
1つ目の方法であるリプラットフォーミングは、システムを完全に見直すことを要求し、大きなリスクと高いコストが伴います。大規模な建設プロセスと同じように、スケジュールの遅れがあれば製品のタイムラインが乱れ、全体の取り組みが失敗する可能性があります。しかし、この方法は成功することもあります。LinkedInの場合、2011年のIPO後、同社はサイトをリプラットフォーミングし、現在では市場で大きな存在となっています。
より安全な方法は、小さな変更を繰り返し行うことで、最終的に大きな改善をもたらすことです。開発者が既に日常的にデータとやり取りしているため、そこで微調整を行うことでシステムをテクニカルデットから解放することができます。また、開発者のスキルセットにもメリットがあります。最新のコードと技術基準に常に適応する必要があり、組織にスキルギャップが少なくなるため、技術的な成功に繋がります。エンジニア主導のイニシアティブを導入し、彼らに製品のアップデートのために20%の時間を割り当てることは、始める良い方法です。このプロセスはリプラットフォーミングよりも遅いですが、リスクが少なく、ビジネスモデルにとって価値を生み出します。
AI時代においてテクニカルデットを過去に置き去りにしましょう
AIの領域が急速に発展するにつれ、生産性の向上や組織の効率化をうたったさまざまなソリューションが出てくることが増えていきます。これは事実ですが、意思決定者は継続的なデータのメンテナンスなどの技術を埋め込み、ソリューションのライフサイクルを考慮する必要があります。AIへの投資は高コストで困難なものではなく、計画やマーケット戦略のわずかな変更により、次のテクニカルデットを避けることができます。
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