Протягом останніх двох десятиліть поняття технічного боргу означало застарілу архітектуру, заплутаний код та недосконалу документацію. Однак, у добу штучного інтелекту це визначення вже недостатнє. Збої в системах ШІ стають більш прихованими та часто нелінійними. Технології ШІ впроваджують нові шари технічного боргу, що охоплюють промпти, моделі та залежності від даних. Це робить ці шари менш помітними, складнішими для вимірювання та, нерідко, більш небезпечними, ніж традиційний борг.
Криза, що ховається на видноті
Складність систем ШІ та пов’язані з ними збої добре задокументовані. Дослідження MIT, проведене у 2025 році, виявило, що 95% проєктів ШІ не досягають стадії продакшену або не приносять користі. Аналогічне дослідження S&P Global Market Intelligence показало, що 42% компаній відмовилися від кількох ініціатив у сфері ШІ у 2025 році, що є значним зростанням порівняно з 17% попереднього року. Серед причин цих невдач найчастіше згадуються погано розроблені та впроваджені системи, які складні в управлінні та мають численні точки відмови, що важко контролювати. Це призводить до швидкого накопичення боргу, пов’язаного з ШІ.
Традиційний технічний борг був локалізований у кодовій базі, а помилки зазвичай легко відтворювалися. Отже, баги можна було легко виявити під час тестування та виправити шляхом реархітектури коду. Натомість, борг, пов’язаний з ШІ, є значно більш розподіленим, проявляючись у промптах, моделях, конвеєрах даних та всій супутній інфраструктурі. Він також є більш переривчастим: через ймовірнісну природу ШІ, системи не завжди реагують однаково, що призводить до періодичних збоїв. Це суттєво ускладнює виявлення ризиків під час тестування, а також вимагає більш безперервного моніторингу навіть після розгортання, щоб запобігти поступовому відхиленню та погіршенню продуктивності.
Нові форми боргу, пов’язаного з ШІ
Борг, пов’язаний з ШІ, зазвичай проявляється у чотирьох нових формах, кожна з яких несе власний набір ризиків.
Борг промптів (Prompt debt)
Це найбільш видима з цих форм. Сучасна версія “спагеті-коду”, яка може включати: непро документовані коригування промптів, накопичені “швидкі” промпти, що призводять до неузгодженостей, недбале версіонування промптів та “набивання промптів” (стиснення зайвих даних або контексту безпосередньо в промпти ШІ). Усе це разом робить промпти формою нетипізованого, нетестованого коду без версіонування, що призводить до підвищеної крихкості та вразливостей.
Борг залежності від моделей (Model dependency debt)
Ще одна зростаюча форма боргу, пов’язаного з ШІ. Більшість підприємств зараз покладаються на суміш зовнішніх моделей, розроблених провідними постачальниками фундаментальних моделей; застосунки та агенти створюються на основі викликів API до цих моделей. Як наслідок, логіка застосунків тепер залежить від моделей, які є зовнішніми до основної системи і які неможливо чітко контролювати. З оновленням моделей продуктивність змінюється, а відтворюваність втрачається — промпти, налаштовані для однієї моделі, можуть не працювати або працювати погано при переході на іншу модель, чи то оновлення від того ж провайдера, чи від іншого.
Борг вилучення даних (Retrieval debt)
Більшість корпоративних розгортань ШІ сьогодні використовують генерацію, доповнену вилученням (Retrieval-Augmented Generation, RAG), яка залучає додатковий контекст із корпоративних сховищ даних. Борг вилучення є наслідком того, що ці сховища містять заплутані дані, дублікати документів та застарілу інформацію. Це призводить до того, що ШІ повертає технічно правильні відповіді, які застаріли і більше не є актуальними, спричиняючи збої на наступних етапах. На відміну від галюцинацій, їх важче виявити, оскільки вони були правильними, можливо, ще донедавна, і тому здаються коректними будь-якому тестувальнику.
Борг оцінки (Evaluation debt)
Відображає відсутність стандартизації у тестуванні та моніторингу моделей та застосунків ШІ. Хоча бенчмарки для ШІ існують, вони, як правило, зосереджені на вузьких тестах і відображають результати на конкретний момент часу. Більшість підприємств не мають послідовних стандартів тестування, наборів даних “істини” (ground truth) та моніторингу розгортань у реальному часі; ще не існує еквівалента безперервної інтеграції/безперервного розгортання (CI/CD) для промптів. Як наслідок, CIO та CTO не мають чіткої видимості продуктивності моделей і не можуть відстежувати покращення чи погіршення їх роботи.
Усі ці фактори додаються до традиційних форм технічного боргу, які все ще проявляються в інструментах і системах, з якими взаємодіють, з яких читають або в які записують застосунки та агенти ШІ. Швидке зростання впровадження коду, згенерованого ШІ (часто розгорнутого без належного тестування), ще більше посилює неузгодженості та погану підтримуваність традиційних кодових баз.
Нові форми боргу, пов’язаного з ШІ, поєднуються з цими попередніми формами, швидко наростаючи та створюючи великомасштабні ризики, які можуть призвести до катастрофічного збою цілих корпоративних розгортань. Вирішення цих ризиків ускладнюється розподіленою відповідальністю за системи ШІ — більшість систем охоплюють інженерні, продуктові, продуктові, дата- та бізнес-команди, що призводить до невизначеної підзвітності при виявленні помилки.
В результаті, ці ризики проявляються у вигляді зростання витрат на обчислювальні потужності, неточностей у результатах ШІ та збільшення винятків, які мають обробляти люди — це призводить до того, що проєкти часто зупиняються та зазнають невдачі через невизначені історії повернення інвестицій та брак довіри з боку користувачів.
Як підприємства можуть запобігти боргу, пов’язаному з ШІ
Борг, пов’язаний з ШІ, не буде вирішений за допомогою “кращих” моделей — рівень невдач залишається високим, навіть незважаючи на вже високу точність моделей. Вирішення проблеми боргу ШІ вимагає кращого системного дизайну, інтеграції, контролю та змін в організаційній культурі.
По-перше, промпти потрібно розглядати як код. Це передбачає ретельне версіонування, документування та ретельне тестування як до, так і після розгортання для всіх можливих конфігурацій промптів. Найкращі практики з традиційного світу кодування — такі як використання менших блоків промптів замість великих стін тексту, набитих інформацією, або зменшення використання жорстко закодованих параметрів — також можуть допомогти зменшити борг, пов’язаний з ШІ.
По-друге, оцінка повинна бути вбудована в усьому стеку інфраструктури ШІ. Необхідно створити конвеєри безперервної оцінки, які повинні відображати широкий спектр метрик, що вимірюють як технічні, так і бізнес-орієнтовані показники. Крім того, слід інтегрувати системи спостережуваності ШІ для моніторингу якості виведення, рівня збоїв, дрейфу моделі та дрейфу даних.
По-третє, пояснюваність повинна бути включена за замовчуванням у всі результати ШІ, щоб компенсувати обмежену відтворюваність. Походження даних, використані моделі та виконані кроки повинні бути чітко відстежуваними, щоб забезпечити аудит результатів та коригування у разі будь-яких системних помилок.
Це вимагає явних програм зі зменшення боргу, пов’язаного з ШІ, та відповідних бюджетів, подібно до попередніх хвиль інвестицій у безпеку або модернізацію хмарних технологій. Ці програми повинні керуватися на рівні CXO ключовими лідерами, щоб запобігти дорогим переробкам у майбутньому.
Висновок: Краще запобігти, ніж лікувати
Корпоративні розгортання ШІ — це не просто статичний код; це живі системи, які взаємодіють з усім корпоративним стеком. Як наслідок, визначальним викликом в еру агентних корпорацій буде не створення або розгортання інтелектуальних систем, а їх підтримка для забезпечення надійності під час реальної експлуатації.
Підприємства, які прагнуть проактивно ідентифікувати та зменшувати борг, пов’язаний з ШІ, ще на етапі проектування, найімовірніше, створять стійкі платформи ШІ, які забезпечать значне довгострокове підвищення продуктивності в організації.
Вікрам є партнером Cota Capital, де він інвестує в компанії ранньої стадії, що працюють у сфері корпоративних технологій та глибоких технологій.
Ласкаво просимо до спільноти VentureBeat!
Наша програма гостьових публікацій дозволяє технічним експертам ділитися ідеями та надавати нейтральні, не зацікавлені глибокі аналізи щодо ШІ, інфраструктури даних, кібербезпеки та інших передових технологій, що формують майбутнє підприємств.
Читайте більше з нашої програми гостьових публікацій — і ознайомтеся з нашими рекомендаціями, якщо ви зацікавлені у створенні власної статті!
Прогноз ІТ-Блогу: Очікується, що з розвитком інструментів для автоматичного виявлення та управління боргом промптів, а також появою стандартизованих фреймворків для оцінки моделей, компанії зможуть ефективніше контролювати ці нові форми технічного боргу. Це призведе до більш стабільних та передбачуваних результатів від впровадження ШІ, зменшуючи ризики, пов’язані з його неконтрольованим розгортанням.
Інформація підготовлена на основі матеріалів: venturebeat.com