AI時代下不可忽視嘅科技債大危機

Ai

忽視技術債務於智能代理AI世界的可怕後果

作者:Daniel Kendzior

Daniel Kendzior現任埃森哲(Accenture)全球網絡安全AI重塑領袖,負責生成式AI的安全推行,以及利用AI革新網絡安全運作。此外,他亦主導埃森哲負責任AI客戶服務的安全層面,致力將網絡安全融入產品與服務架構,轉化為企業增長的推動力。Daniel擁有伊利諾伊大學系統工程學位。

今年萬聖節,當世界各地的鬼怪和殭屍敲門索要糖果時,有一隻真正的「怪獸」正敲打著各種規模組織的大門——那就是技術債務(tech debt)。這隻怪獸絕對令人畏懼。

根據估計,僅美國的技術債務(即因不斷修補老舊或笨重軟件系統所產生的成本)已膨脹至超過1.52萬億美元。隨著智能代理AI等新技術大量疊加於企業舊有技術和運作系統上,技術債務持續攀升也就不難理解。

不少企業急於部署新科技,卻忽略了基礎系統的升級和優化。這些錯亂的技術基礎如同堆積的積木,隨時可能崩塌,帶來龐大的財務損失、加劇安全漏洞,甚至引發長遠的業務問題。

是時候將技術債務這隻躲藏在數碼世界陰影中的怪獸攤開來看,討論如何馴服它。

生成式AI——雙刃劍

生成式AI正在改變科技格局,迫使企業加快採用和實施影響業務全方位的技術。

根據埃森哲2025年《變革脈搏報告》,已有27%的組織在多個業務領域投資AI代理技術,顯示AI創造的真實價值。在網絡安全範疇,AI幫助企業加速代碼修復,迅速減少缺陷積壓,提升業務韌性。

然而,當生成式AI快速疊加於已經複雜的技術基礎上,若處理不當,反而會加劇技術債務。AI模型的迅猛演進帶來更多層次的複雜性,特別是當它們整合於設計不佳的系統中時,就形成了一個惡性循環——原本用來解決問題的技術,最終反而製造更多問題。

網絡安全風險尤其令人擔憂。技術債務會導致系統性能下降甚至崩潰,從而產生新的攻擊路徑,讓黑客有機可乘。正如近期黑客組織「Scattered Spider」正籌備更高調攻擊的消息所示,這種威脅不容忽視。

好消息是,企業有多個方法可以減輕AI帶來的複雜性,並有效應對技術債務。

抑制技術債務的三大行動

隨著科技不斷演進,技術債務永遠存在,但其對業務的影響程度是可以控制的。以下三個步驟有助企業管理技術債務:

第一,將技術債務分類為本金、利息、負債及機會成本,幫助企業優先處理直接影響現有運作的主要成本。第二,建立技術債務清單和優先排序模型,追蹤債務來源。例如,利用PAID模型協助IT領導者根據商業價值和緊迫性,合理安排技術債務的修繕順序。第三,採用技術債務密度等指標量度問題嚴重性。

聚焦於技術債務的核心成本,並優先處理最關鍵領域,企業便能有效管理技術債務,推動業務成長。

莫等怪獸來敲門才行動

成功的企業將技術債務視作財務債務般,積極管理,打造強健的數碼核心、靈活性及持續改進的文化。反之,若任由技術和軟件拼湊成的複雜系統失控,將導致系統崩潰,帶來真實且嚴重的後果。

不妨花點時間思考如何在不斷變化的科技浪潮中保持戰略定力。雖然挑戰重重,但只要有計劃、有策略地應對技術債務,並善用AI等新技術,企業便能化危為機,取得競爭優勢。

評論與啟示

這篇文章提醒我們,當前企業在追逐AI浪潮時,往往忽略了背後潛藏的技術債務問題。尤其在香港這種高度競爭且快速變化的市場環境中,許多企業急於部署新技術,卻未能同步優化基礎架構,長遠來看風險巨大。

技術債務的「怪獸」不僅是財務負擔,更是安全隱患。黑客的攻擊手法日益高明,任何系統漏洞都可能招致災難性後果。香港企業應該從「以終為始」的角度審視數碼轉型,將技術債務納入風險管理框架,並建立持續監控和優化機制。

此外,生成式AI固然是推動創新的利器,但若缺乏良好的技術基礎和治理,反而會加劇系統複雜度,形成惡性循環。這提醒管理層必須在追求技術前沿與穩健運營之間找到平衡。

最後,文章提出的三大行動方案—分類、追蹤及量度技術債務—值得企業借鑑。這種系統化的方法不僅有助於明確問題,更能有效分配資源,將有限的資金和人力用於最關鍵的修復工作。

總括而言,與其被技術債務困住,不如主動出擊,將其轉化為推動業務創新的動力。香港企業應該從這場全球討論中汲取教訓,打造更具韌性和競爭力的數碼未來。

以上文章由特價GPT API KEY所翻譯及撰寫。而圖片則由FLUX根據內容自動生成。