与 AI/ML 一起领导创新，减少技术债务，提高效率

## 视频 <video src="https://dev-media.amazoncloud.cn/30-LibaiGenerate/31-LiBaiRebrandingVideo/SEG205-Lead_with_AI_ML_to_innovate__reduce_tech_debt__and_boost_productivity-LBrebrandingWCaptionCN.mp4" class="bytemdVideo" controls="controls"></video> ## 导读 作为一家企业，技术债务会影响您快速行动的能力。您是否遇到过意想不到的问题，是否在规模问题上苦苦挣扎，或者不知道如何确定优先顺序？人工智能（AI）可以提供帮助。在本论坛中，您将了解到 Shutterstock 利用人工智能减少技术债务、提高生产率并为客户提供新功能的故事。探索构建与购买评估、总体拥有成本的综合方法和传统设计的局限性。从业务和工程的角度了解如何获得更好的可见性并减少技术债务。 ## 演讲精华 <font color = "grey">以下是小编为您整理的本次演讲的精华，共1200字，阅读时间大约是6分钟。如果您想进一步了解演讲内容或者观看演讲全文，请观看演讲完整视频或者下面的演讲原文。</font> 管理技术债务是交付创新产品和服务过程中的一个重要但常被忽略的环节。根据亚马逊云科技首席解决方案架构师、拥有五年以上经验的阿努·古普塔（Anu Gupta）的演讲，技术债务是指那些最终需要解决的各种与技术相关的工作，以防止对客户产生负面影响。通过采用持续的过程和投资来妥善处理技术债务，可以避免阻碍团队高效运作并提供最佳的客户体验。 在演讲中，阿努分享了她根据与从大型企业到数字原生企业等各种客户的交流中所学到的关于识别、优先处理和解决技术债务的见解。她注意到，这些问题中最常见的是：“我该如何解决技术债务？”许多组织意识到了它们的技术债务问题，但由于预测偿还技术债务所带来的价值的困难，它们通常会降低解决的优先级。 为了确保大家对技术债务有一个共同的理解，阿努明确地定义了什么是技术债务。她解释道，尽管它不会在财务报表上显现出来，但技术债务涵盖了随着时间的推移积累的所有与技术相关的工作，并最终需要通过工程投资来“偿还”。如果技术债务不受控制地增长，它将达到一个临界点，对客户产生负面影响，并且需要大量资源来解决。 阿努强调，技术债务不仅仅涉及代码重构。她还强调了除软件架构和设计债务之外的其他几个重要类别： - 来自可能已经创建但仍在使用的低效遗留流程和工作流程的流程债务 - 知识孤岛和缺乏技能发展导致在没有适当背景和专业知识的情况下做出决策的人员债务 - 由于不足的监控、日志记录和指标收集而导致难以理解系统和客户体验的可观察性债务 - 由于缺乏标准、过时的实践和知识差距而减缓开发速度的编码债务 - 可以通过自动化以提高效率和一致性的人工任务过程债务 总之，管理技术债务对于提供高质量的创新产品和服务至关重要。阿努·古普塔的建议和实践为我们提供了一个清晰的框架，以便我们能够更好地理解和解决这个经常被忽视的问题。 阿努倡导采用更迭代的思维模式，而非一开始就试图构建完美的系统。早期的一些局限性不一定构成技术债务，只要它们能帮助企业快速测试想法并进入市场。只有在那些局限性或妥协决策开始影响客户体验和扩展能力时，才会出现技术债务。为了有效地管理技术债务，组织需要建立诸如持续过程和飞轮等机制。这从建立关键指标的可见性开始，这些指标反映了客户体验、团队效率和业务绩效。应该监测这些指标以设置基准，然后用于定义目标并采取数据驱动的行动。必须衡量结果以验证进展并告知进一步的迭代。 阿努分享了一个创建良性循环的飞轮模型：对技术债务的投资减少了运营开销，使团队更加快乐和高效。这使他们能够专注于提供更好的客户体验，推动更高的采纳率和收入。额外的资源可以用来资助进一步的技术债务还款。保持这个飞轮旋转的关键因素是组织内的持续技能发展。当员工缺乏对新技术和最佳实践的了解时，他们往往做出次优的决策，从而增加技术债务。通过适当的培训，团队可以保持对创新和自动化机会的认识。阿努指出，像亚马逊云科技的Amazon CodeWhispieler和[Amazon DevOps Guru](https://aws.amazon.com/cn/devops-guru/?trk=cndc-detail)这样的AI工具也可以通过增强人类能力来加速飞轮。 为了提供更多的视角，阿努的同事、亚马逊云科技的产品经理安妮·亨特加入了讨论，以讨论优先处理技术债务的框架。安妮强调，管理技术债务需要公司领导层的全力支持。否则，如果团队只有带宽来解决一些小问题，他们就无法取得有意义的进展。她提倡建立一个共享的优先级框架，使团队能够在不受官僚主义困扰的情况下独立做出决策。安妮解释说，技术债务会以许多领导者未能意识到的方式直接影响到客户。客户评价通常不仅提到核心产品功能的困难，还提到与过程和人员问题相关的形式的技术债务。 安妮建议沿着三个维度评估技术债务： 顾客影响：这笔债务对客户体验的负面影响有多大？ 团队影响：这笔债务如何降低团队的生产力、士气和工作效率？ 业务影响：这笔债务如何影响公司的收入、盈利能力和其他业绩指标？ 根据安妮的经验，技术债务可能会迅速导致高性能团队成员的不满。在客户方面，如果不能及时解决技术债务，将无法满足现代系统需求和不断变化的期望，从而给竞争对手创造机会。因此，如果不妥善处理技术债务，客户和团队的满意度通常会逐渐下降。 为了提供现实生活中的案例，Shutterstock公司的Justin A分享了他们如何识别和应对技术债务的两个案例研究。他们认为内容审查过程的质量和合规性已经变得低效，成为人员、流程和组织债务的组合。通过建立关键指标（如每审核成本），分析现有工作流程的问题，并优先关注高风险领域，他们能够使用Amazon SageMayer构建[机器学习](https://aws.amazon.com/cn/machine-learning/?trk=cndc-detail)模型来实现自动化和改进流程。这使得审核成本降低了35-50%，同时保持了质量标准。Justin强调跨职能合作的重要性，设定合适的风险容忍度，并在事前投入时间深入了解问题。 另一个例子涉及个性化。随着客户期望的变化超过Shutterstock的产品功能，导致满意度降低。通过调整以满足客户需求，并使用AI学习视觉风格和用户偏好，Shutterstock能够将搜索和转换的关键指标提高20%以上。Justin指出，明确的归属和优先级使他们能够提高速度。 在演讲的最后部分，Anu探讨了常见的技术债务模式，如整体架构，并概述了如何使用AI服务，如[Amazon CodeWhisperer](https://aws.amazon.com/cn/codewhisperer/?trk=cndc-detail)和[Amazon DevOps Guru](https://aws.amazon.com/cn/devops-guru/?trk=cndc-detail)，通过减少开发人员的30%以上的开销来加速改进。她为观众提供了几个关键见解： 在满足客户需求的过程中，企业需要关注技术债务的管理工作，而非过度追求工程的复杂化。为了实现这一目标，企业应根据业务需求制定相应的技术债务优先级排序。同时，技术债务的管理应该是一个持续的过程，而非一次性解决的问题。此外，业务和技术团队需要保持紧密的合作关系，以确保双方能够共同应对技术债务带来的挑战。在这个过程中，可以利用人工智能工具来自动化一些任务，从而提高工作效率。 总之，演讲者强调了技术债务应当被视为企业的核心业务议题，而不仅仅是一个工程方面的问题。通过实施合适的可视化、优先级处理流程，企业可以有效地解决技术债务问题，从而为客户带来更高的价值。Anu和Anne的案例展示了亚马逊云科技的AI服务如何帮助企业控制技术债务，将其转化为创新和增长的驱动力。 **下面是一些演讲现场的精彩瞬间：** 亚马逊云科技的专家Anu Gupta探讨了如何在亚马逊云科技上优化工作负载，以降低管理和技术成本。  通过风格排名器对搜索结果进行重新排序，为用户提供更符合其个性化需求的内容，从而提高搜索成功率、许可和转化率等关键指标。  亚马逊云科技Guru提供前瞻性的监控，以便在客户遇到问题前识别潜在性能障碍。  此外，[Amazon CodeWhisperer](https://aws.amazon.com/cn/codewhisperer/?trk=cndc-detail)使团队能够遵循编码标准和最佳实践，同时提高效率并缩短产品上市时间。  领导者还介绍了[Amazon CodeGuru](https://aws.amazon.com/cn/codeguru/?trk=cndc-detail) Security，这是一个基于AI的工具，可识别代码漏洞并提供修复建议，从而减少安全事件的发生。  总体而言，这些举措有助于反向满足客户需求，优先处理重要任务，持续管理技术债务，让业务团队参与其中，并利用AI服务降低运营成本。  领导者建议思考如何拥有适当的可见性、机制和AI工具来解决技术债务，并允许团队为客户提供创新解决方案。  ## 总结 视频探讨了如何运用人工智能技术来管理技术债务并推动创新。技术债务指的是因不良技术决策而随时间累积的问题，这些问题会影响生产效率。演讲者建议首先通过监测诸如系统停机时间等相关指标来评估技术债务，并建立基准数据。接着，建立一个持续的过程和飞轮等机制，以便定期投入资源来解决技术债务问题。这样可降低运营成本，提高团队的满意度和工作效率，从而为客户提供更好的体验。 视频中提出了一种将客户影响放在首位，然后依次考虑团队影响和业务影响的优先级框架。它还提供了一些实际案例，展示了如何减少技术债务，例如通过自动化手动流程。最后，它介绍了像[Amazon CodeGuru](https://aws.amazon.com/cn/codeguru/?trk=cndc-detail)这样的AI服务，能够检测出漏洞并提供修复建议，从而提高开发者的工作效率。总之，视频有力地阐明了积极管理技术债务的重要性，通过提高可见性、设定优先级以及利用人工智能技术来实现创新。 ## 演讲原文 ## 想了解更多精彩完整内容吗？立即访问re:Invent 官网中文网站！ [2023亚马逊云科技re:Invent全球大会 - 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