演讲显示，30%的IT带领者面对高额或环节性的手艺债权问题，还有49%的IT带领者面对中度的手艺债权问题。即即是正在中度至低度风险的环境下，跟着营业需求的变化，手艺债权的影响也可能敏捷改变。手艺债权的次要来历是企业使用法式、AI和企业架构。为了应对可能障碍企业转型的已知和未知要素，CIO们招考虑本文提到的七种手艺债权类型、它们为何干键以及应若何应对。CIO们常年应敌手艺债权的风险、成本和复杂性。虽然遗留系统的影响能够量化，但手艺债权还常常以更为微妙的体例存正在于整个IT生态系统中，这使得人们很难列出全数的问题和风险。Forrester的演讲显示，30%的IT带领者面对高额或环节性的手艺债权问题，还有49%的IT带领者面对中度的手艺债权问题。即即是正在中度至低度风险的环境下，跟着营业需求的变化，手艺债权的影响也可能敏捷改变。终究，当某个环节使用法式需要现代化以支撑数字化转型行动时，本来低风险的烦末路就可能变成一块庞大的绊脚石。Accenture的演讲指出，手艺债权的次要来历是企业使用法式、AI和企业架构。这些问题相当严沉，但数据、平安、文化以及处理过去问题的捷径现在成为欠债的范畴又该若何呢？另一个问题是：若何区分随机修复的手艺债权取可能使企业陷入瘫痪的环节性手艺债权？为了应对可能障碍企业转型的已知和未知要素，CIO们招考虑以下七种手艺债权类型、它们为何干键以及应若何应对。正在《数字开辟者》一书中，我分享了一个私营公司的故事。该公司向董事会演讲称某一年度盈利，但假期事后却发觉，因为数据质量问题和计较错误，该年度现实上并未盈利。那些改变文化，使之愈加以数据为驱动，并实施数据科学的CIO们受数据债权的影响最大，由于日期、金额或阈值的错释或计较都可能导致错误的营业决策。数据债权的类型包罗暗数据、反复记实和未取从数据源集成的数据。将公司的数据用于大型言语模子(LLM)、智能体或其他GenAI模子会带来更多风险。数据、数据分类中的空白以及授权政策不脚的数据源都可能导致错误决策、合规风险以及影响客户的问题。因而，数据债权沉沉的组织可能会发觉，逃求很多GenAI机遇更具挑和性和风险性。CIO们能够做什么：通过正在火速数据团队中纳入数据管理和阐发职责、实施数据可不雅测性以及制定命据质量目标来避免和削减数据债权。数据办理债权可能霎时发生，也可能随时间累积，可能因缺乏从动化而发生，也可能由事务响应所驱动：• 霎时发生：IT部分将大型数据库迁徙到云端，但未优化数据架构，这可能导致数据库办理债权跟着时间的推移而不竭添加。• 随时间累积：数据库正在规模、复杂性和利用上不竭增加，需要跟着时间的推移从头建立模子和架构以支撑这种增加。• 缺乏从动化：数据库办理员正在手动操做法式上破费了太多时间，而这些操做本应实现从动化，包罗建立备份、办理权限、跨系统同步数据或设置装备摆设根本设备。• 事务响应：每日处置告急问题、应对严沉事务或进行底子缘由阐发，使数据库办理员无法进行更多自动性的使命。Redgate的CTO Graham McMillan暗示：“即便正在数据库东西长进行适度投资并一些数据办理债权，也能使数据库办理员摆出手动更新或响应式的乏味工做。这将使他们可以或许将本人的技术和创制力用于更高价值的勾当，如加强数据平安和为客户供给立异处理方案。”CIO们能够做什么：权衡数据库办理员正在手动操做法式和事务响应上破费的时间，以评估数据办理债权。削减数据办理债权的选项包罗从动化使命、迁徙到数据库即办事(DbaaS)产物以及归档旧数据集。做为软件开辟者，本人编写代码要比核阅他人的代码并领会若何利用它来得更容易。搜刮和集成开源库和组件以至可能更容易，由于当开辟者面对正在截止日期前完成使命和屡次摆设的压力时，持久支撑的沉担并不会时辰环绕正在他们心头。Sonatype的首席产物交付官(CPDO)Mitchell Johnson暗示：“很多团队轻忽了依赖项卫生，任由过时、冗余或不受支撑的开源组件堆积如山。平均每个使用法式包含180个组件，若是不进行更新，就会导致代码痴肥、平安缝隙和不竭累积的手艺债权。正如没有情面愿正在环节使命系统上运转十年前的硬件一样，现代的软件开辟生命周期(SDLC)和DevOps实践也必需以同样的体例看待软件依赖项——连结更新、精简和平安。”按照Black Duck发布的《2025年开源平安取风险阐发演讲》，正在接管风险评估的代码库中，有81%存正在高风险或严沉风险缝隙，90%包含的组件掉队于最新版本10个或更多版本。CIO应寻找开源依赖项债权减弱DevOps出产力的迹象，包罗性代码更新的频次、平安警量的添加，或处理依赖项冲突所破费的时间。CIO能够做什么：向DevOps团队普及开源平安风险学问，制定评估和核准开源包的管理政策，并利用SAST东西来查找代码缝隙。GenAI东西和能力正正在引入新的手艺债权来历。即便CIO曾经制定了AI管理方案，快速变化的GenAI模子、律例和自从式AI能力也将发生AI债权问题。PagerDuty的CIO Eric Johnson暗示：“AI系统中的手艺债权表示形式取保守架构债权分歧，它不只仅关乎代码的可性，而是关乎整个数据和模子管理生命周期。现在，急于建立自定义AI处理方案的公司可能会发生新的手艺债权形式，这些债权可能比过去我们面对的架构挑和愈加高贵和复杂，难以处理。环节是，正在投入AI实施之前，要成立强大的数据管理和根本设备根本。”虽然很多形式的手艺债权会导致持续的问题，但AI模子漂移是AI债权逐步添加的一个例子。但有些AI债权可能需要CIO停用并替代AI功能，例如，当新模子正在精确性、机能或成本方面有了显著改善时，旧模子就会被裁减。另一个令人担心的问题是，若是律例要求全面从头锻炼模子，CIO将不得不改用其他方案以连结合规性。CIO能够做什么：为了使过渡到新的AI功能成本更低，应投资回归测试和环绕AI驱动的大规模工做流程的变动办理实践。一些使用架构债权能够通过现代化、将使用迁徙到新平台或利用GenAI东西来记实和注释遗留代码库来解救。一些更大的架构债权来历包罗：具有复杂架构的CIO招考虑简化架构，并成立架构可察看性实践。这些实践包罗通过聚合使用级、可察看性、代码质量、总成本、DevOps周期时间和事务目标来建立架构和平台机能目标，以此做为评估架构若何影响营业运营的东西。vFunction的结合创始人兼CTO Amir Rapson暗示：“若是没有架构可察看性和管理，AI驱动的开辟可能会激发微办事延伸，加快架构漂移，并导致躲藏的依赖项，这些依赖项会加剧架构手艺债权，这是影响机能和可扩展性的最具性的手艺债权形式。工程团队也可能会陷入紊乱的办事交互中，而无法交付新功能。GenAI是一个强大的鞭策者，但要实现持久立异，可持续的成功取决于架构可察看性。”CIO能够做什么：手艺的成长会发生架构债权，所有CIO都必需跟着时间的推移来处理这个问题，不然，债权将变成无法支撑的遗留系统。CIO能够节制的一个范畴是办理能否以及若何实现定制，以避免将营业法则复杂性内置到代码中。第二个范畴是从头考虑架构审查委员会，并制定自组织尺度，明白火速开辟团队和企业架构师之间关于架构的决策权限。平安债权有多种形式，如缺乏可施行的政策、终端用户培训不脚以及未将平安实践向DevOps左移。CISO正在不竭轮回中填补这些平安缝隙，但赶上AI模子的程序可能没那么容易。虽然组织能够采纳办法防止秘密消息被用于锻炼AI模子，但很难晓得模子中有什么私家消息，也不晓得能否有删除它们的选项。Xebia的数据董事总司理Giovanni Lanzani暗示：“GenAI模子可能会引入新的平安风险，如模子本身存正在缝隙、数据泄露和匹敌性。”若是这些风险没有获得充实处理，平安债权就会不竭累积。Lanzani分享了一个银行面向客户的聊器人的例子。“该实例需要一个强大的GenAI框架，实施强大的提醒注入防护栏，以避免供给财政或颁发对银行晦气的言论。它还匿名化所有小我身份消息(PII)，以便云托管的聊器人无法领受私家消息。”CIO能够做什么：DevSecOps中的平安实践掉队于持续集成/持续摆设(CI/CD)从动化，而企业正敏捷实施数据科学，导致很多数据管理实践仍待完成。掉队于AI管理实践可能会发生不成接管的风险，特别是当智能体被摆设正在企业使用和面向客户的使用中时。数字化转型最难的部门正在于获得晚期采用者、GenAI会添加更多的文化债权，由于从题专家逐步退出劳动力步队，而具备AI能力的员工几乎没有承继这些经验，难以承担新的职责。LaunchDarkly的现场CTO Joe Byrne暗示：“文化债权可能会发生多种负面影响，但就AI而言，缺乏恰当的工程实践、对立异的抵制、部落学问差距以及未能采用现代实践，城市给成功操纵AI形成严沉妨碍。”CIO能够做什么：寻求将AI用做出产力驱动力之外，并寻求转型的CIO应认识到，减轻员工对赋闲的惊骇并指点他们若何操纵AI来加强(而不只仅是从动化)本身能力，这一点很是主要。虽然CIO面对着加快交付AI和其他现代化的压力，但留下过多的手艺债权会成为立异和转型的阻力。前往搜狐，查看更多。
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