Drie manieren om technische schuld aan te pakken

Steeds meer organisaties willen zo snel mogelijk AI implementeren en worstelen daarbij met de technische schuld. Forrester voorspelt dat meer dan de helft van de technologische besluitvormers hun technische schuld in 2025 zal zien stijgen tot een gemiddeld of hoog niveau. Naar verwachting zal dit aantal in 2026 zelfs oplopen tot 75%.

Technische schuld is een toekomstige kostenpost die ontstaat wanneer software te snel ontwikkeld wordt zonder op de lange termijn te richten. Wanneer ontwikkelaars kwaliteit opofferen voor snelheid, bereiken ze uiteindelijk een punt waarop ze middelen moeten inzetten om een oplossing te repareren, opnieuw te ontwerpen of geheel te vervangen.

Als de technische schuld niet aangepakt wordt, zal deze langzaamaan steeds groter worden totdat er geen weg meer terug is. Als dit punt eenmaal bereikt is, lopen organisaties tegen hoge kosten aan en wordt de efficiëntie drastisch belemmerd. Als organisaties technologieën zoals AI succesvol willen implementeren en schalen, moeten leidinggevenden eerst de technische schuld aanpakken.

Houd hierbij in gedachten dat drie op de vijf AI-projecten in 2026 zullen worden stopgezet vanwege een gebrek aan AI-geschikte gegevens, aldus Gartner. Technische schuld kan een factor zijn die de gegevenskwaliteit, governance en consistentie belemmert. Voordat organisaties kunnen profiteren van de voordelen van AI, moeten ze eerst zorgen dat hun gegevens hier geschikt voor zijn, wat ook betekent dat de technische schuld direct moet worden aangepakt.

Laten we eens kijken naar drie manieren waarop de technische schuld kan worden beperkt.

Richt je op specifieke technologie en update deze

Uitdaging: Veel workflows zijn gebaseerd op verouderde systemen, waardoor het moeilijk is om nieuwe technologieën te integreren.

Oplossing: Richt je op de technologie die de grootste Return on Investment (ROI) oplevert en update deze vervolgens.

De eerste stap die je moet nemen om technische schuld te verminderen, is identificeren waar deze ontstaat. Een van de beste manieren om technische schuld te volgen en te meten is door te kijken naar de duur van de ontwikkelingscyclus. Langere cyclustijden impliceren dat bestaande code inefficiënt is. Dit wordt ook wel codeschuld genoemd en draagt bij aan de algehele technische schuld van een organisatie.

AI versnelt de tijd waarin verouderde systemen onbruikbaar worden. Om de technische schuld voor te blijven, moeten organisaties ervoor zorgen dat AI werkt met hun bestaande technologiestack.

Als nieuwe technologie bovenop oude technologie wordt gebouwd, belemmert dit de efficiëntie en productiviteit. De grootste uitdaging in het kader van technische schuld is beslissen welke verouderde systemen vernieuwd of vervangen moeten worden.

Een evaluatie kan worden gebaseerd op vier factoren: bedrijfswaarde, financiële middelen, direct risico en indirect risico. Naast deze eerste beoordeling moet worden onderzocht welke systemen en processen de beste ROI voor de organisatie opleveren.

De juiste gegevens samenbrengen

Uitdaging: Gefragmenteerde en verspreide gegevens beperken de technologische effectiviteit, waardoor de technische schuld toeneemt.

Oplossing: Vergroot het overzicht door gegevens samen te brengen in één gebruiksvriendelijk platform.

De effectiviteit van technologische investeringen hangt volledig af van de gegevens waar deze technologieën gebruik van maken. Om een organisatie op grote schaal te moderniseren, moet de gegevenslaag goed worden opgezet. Zodra leidinggevenden een overzicht hebben van hun gegevens, kunnen ze zien waar blokkades bestaan en uitdagingen aanpakken die door de technische schuld ontstaan.

Om AI naadloos te laten werken, moeten organisaties ervoor zorgen dat hun gegevens schoon zijn. Zonder robuuste gegevensgovernance raakt de technische schuld verankerd en weerhoudt het organisaties ervan nieuwe technologieën te implementeren. Als gegevens gefragmenteerd zijn of geheel ontbreken, kan AI die gegevens niet gebruiken om resultaten te genereren, waardoor AI minder effectief wordt.

Gefragmenteerde gegevens vergroten de complexiteit van systeemonderhoud, wat resulteert in extra werk voor IT-teams, waardoor de efficiëntiewinst van AI afneemt. Uit de Enterprise AI Maturity Index van ServiceNow blijkt dat 56% van de pacesetters, organisaties die vooroplopen in AI-adoptie, aanzienlijke vooruitgang heeft geboekt bij het verbinden van gegevens en operationele silo's, vergeleken met maar 41% van de andere organisaties.

Een sterke gegevenslaag stelt organisaties in staat om AI vol vertrouwen te implementeren, met realtime intelligentie als basis. ServiceNow Workflow Data Fabric verbindt gegevens overal, allemaal op één centraal platform. Hierdoor kunnen organisaties de technische schuld beter volgen en meten en mogelijkheden voor verbetering in beeld brengen.

Centraliseer de strategie en bevorder mede-eigenaarschap

Uitdaging: Technische schuld verhindert de adoptie van nieuwe technologieën.

Oplossing: Stel een gecentraliseerde strategie op voor het gebruik en de implementatie van technologie, zodat werknemers zich betrokken en gehoord voelen.

Door werknemers in staat te stellen om mede-eigenaar te worden van hun technologiestrategie, zorg je voor meer verantwoordelijkheid. Dit helpt vervolgens weer bij het identificeren van vertragingen als gevolg van technische schuld. Organisaties moeten duidelijke richtlijnen en verwachtingen opstellen voor het voortdurende beheer van de technische schuld.

Uit ons onderzoek is gebleken dat het bevorderen van een bedrijfscultuur waar samenwerking en autonomie centraal staan, werknemers meer mogelijkheden geeft. Ongeveer 70% van de pacesetters zegt dat ze eraan werken om AI af te stemmen voor alle functies in de hele onderneming.

Organisatiespecifieke richtlijnen voor het verminderen van de technische schuld zullen duidelijk aangeven waar successen liggen, wie het proces moet aansturen, hoe beslissingen worden genomen en hoe resultaten worden gemeten en gecontroleerd. Centralisatie, samenwerking en mede-eigenaarschap moeten samenkomen om overeenstemming te creëren en de technische schuld te verminderen.

Conclusie

De haast om nieuwe technologieën te implementeren zonder een strategisch langetermijnplan, creëert toekomstige kosten die innovatie belemmeren, de productiviteit verlagen en uiteindelijk leiden tot ontevredenheid van klanten.

Het overwinnen van deze uitdaging vereist een holistische aanpak die gegevensgovernance omvat, een samenwerkingscultuur bevordert en prioriteit geeft aan de meest ingrijpende moderniseringsveranderingen in de organisatie.

Ontdek hoe ServiceNow jou kan helpen om gegevens te verbinden.