首席信息官（CIO）持续面临技术债务的风险、成本和复杂性。虽然遗留系统的影响可以量化，但技术债务通常以更微妙的方式嵌入整个IT生态系统，使得全面列出问题和风险变得困难。
弗雷斯特（Forrester）报告显示，30%的IT领导者面临高或关键债务，另外49%面临中等级别的债务。即使在中低风险的情况下，随着业务需求的演变，技术债务的影响也可能迅速变化。毕竟，关键应用程序中的低风险烦恼，在需要现代化以支持数字化转型计划时，可能会迅速变成一块巨大的障碍。
埃森哲（Accenture）报告称，技术债务的top三大来源是企业应用、AI和企业架构。这些领域确实是重要问题，但数据、安全、文化以及过去的捷径正迅速成为当今负债的领域呢？另一个问题是：什么能区分可以机会性修复的债务，和可能会削弱业务的关键债务？
为了应对可能阻碍组织转型的已知和未知因素，CIO应该考虑以下七种技术债务类型，了解它们为何关键，以及应该如何处理。
1. 削弱决策的数据债务
在《数字开拓者》一书中，我分享了一个私营公司的故事：该公司向董事会报告了盈利的一年，但节日后返回时发现，数据质量问题和计算错误使其变成了亏损。
更加注重数据驱动并实施公民数据科学的CIO最容易受到数据债务的影响，因为日期、金额或阈值的错误解释或计算可能导致错误的业务决策。数据债务类型包括暗数据、重复记录，以及未与主数据源整合的数据。
在大语言模型、AI代理或其他生成式AI模型中使用公司数据会带来更多风险。数据偏见、数据分类的差距，以及授权策略不足的数据源，都可能导致错误决策、合规风险和影响客户的问题。因此，具有重大数据债务的组织可能会发现追求许多生成式AI机会更具挑战性和风险性。
CIO可以采取的措施：通过在敏捷数据团队中纳入数据治理和分析职责、实施数据可观测性，以及开发数据质量指标来避免和减少数据债务。
2. 限制性能的数据管理债务
数据管理债务可能在转瞬间发生，随时间累积，源于缺乏自动化，或由事件响应驱动：
瞬时发生： 未优化数据架构就将大型数据库迁移到云端的IT部门，可能在长期运营中创造了陡峭的数据库管理债务。
累积： 随着数据库规模、复杂性和使用情况的增长，需要重新设计模型和架构以支持这种增长。
缺乏自动化： 数据库管理员花费太多时间在应该自动化的手动操作上，包括创建备份、管理权限、跨系统同步数据或配置基础设施。
事件响应： 每天扑灭问题、响应重大事件或进行根因分析，阻碍了数据库管理员执行更主动的任务。
Redgate的首席技术官Graham McMillan表示："即使是对数据库工具的适度投资和偿还部分数据管理债务，也可以使数据库管理员摆脱手动更新或被动监控的繁琐工作。这将使他们能够将技能和创造力用于更高价值的活动，如增强数据安全性和为客户提供创新解决方案。"
CIO可以采取的措施：衡量数据库管理员在手动操作程序和事件响应上花费的时间，以评估数据管理债务。减少数据管理债务的选项包括自动化任务、迁移到数据库即服务（DbaaS）产品，以及归档旧数据集。
3. 拖累DevOps的开源依赖债务
作为软件开发人员，编写代码感觉比审查他人的代码并理解如何使用更容易。搜索和集成开源库和组件似乎更加容易，因为在面临截止日期和频繁部署的压力时，长期支持的负担并不在开发人员的首要考虑范围内。
Sonatype的CPDO Mitchell Johnson说："许多团队忽视依赖关系卫生，让过时、冗余或不受支持的开源组件堆积起来。平均每个应用包含180个组件，未能更新它们会导致代码臃肿、安全漏洞和日益增加的技术债务。正如没有人希望在十年前的硬件上运行关键系统一样，现代软件开发生命周期和DevOps实践必须以相同的方式对待软件依赖关系 - 保持它们的更新、精简和安全。"
根据Black Duck的2025年开源安全和风险分析报告，81%的风险评估代码库包含高风险或关键风险漏洞，90%的组件落后于最新版本10个版本以上。CIO应该寻找开源依赖债务阻碍DevOps生产力的迹象，包括破坏性代码更新的频率、安全警报的增加，或解决依赖冲突所花费的时间。
CIO可以采取的措施：教育DevOps团队了解开源安全风险，建立评估和批准开源包的治理政策，并使用静态应用安全测试（SAST）工具发现代码漏洞。
4. 需要大量返工的AI债务
生成式AI工具和能力正在引入新的技术债务来源。即使CIO已定义AI治理，快速变化的生成式AI模型、法规和代理AI能力也将创造AI债务问题。
PagerDuty的CIO Eric Johnson表示："AI系统的技术债务体现方式与传统架构债务不同，不仅仅是关于代码可维护性，还涉及整个数据和模型治理生命周期。如今匆忙构建自定义AI解决方案的公司，可能会创造出比过去面临的架构挑战更昂贵、更复杂的新形式技术债务。关键是在深入AI实施之前，建立强大的数据治理和基础设施基础。"
虽然许多技术债务形式会带来持续的维护问题，但AI模型漂移是增量AI债务的一个例子。但某些AI债务可能需要CIO退役并替换AI功能，例如，当新模型在准确性、性能或成本方面有显著改进时，留下过时的模型。另一个令人担忧的问题是，如果法规强制进行全面模型重新训练，迫使CIO切换到替代方案以保持合规。
CIO可以采取的措施：为了使新AI功能的转换成本更低，投资于大规模AI工作流程的回归测试和变更管理实践。
5. 侵蚀为遗留系统的架构债务
某些应用程序架构债务可以通过现代化、将应用程序迁移到新平台，或使用生成式AI工具记录和解释遗留代码库来补救。架构债务的一些主要来源包括：
- 嵌入在ERP和其他企业系统中的大量代码自定义 - 系统之间的点对点集成，未使用数据网格或集成平台 - 部署时未考虑安全性、测试、版本控制和可观测性标准的微服务和API - 为早期部署优势配置的多云架构，需要大量成本、时间和专业知识来维护
面临庞大架构的CIO应考虑简化并采取一步措施来建立架构可观测性实践。这些包括通过聚合应用级监控、可观测性、代码质量、总成本、DevOps周期时间和事件指标，创建架构和平台性能指标，作为评估架构影响业务运营的工具。
vFunction的联合创始人兼CTO Amir Rapson表示："没有架构可观测性和治理，AI驱动的开发可能引入微服务蔓延，加速架构漂移，并导致隐藏的依赖关系，从而加剧影响性能和可扩展性的架构技术债务。工程团队还面临在复杂的服务交互中淹没的风险，而不是交付新功能。生成式AI是一个强大的推动者，但长期创新的可持续成功取决于架构可观测性。"
CIO可以采取的措施：技术的演变会创造所有CIO都必须随时间解决的架构债务，否则债务将成为不可支持的遗留系统。CIO可以控制的一个领域是治理是否以及如何实施定制，以避免业务规则复杂性被编入代码。第二个领域是重新思考架构审查委员会，定义自组织标准，明确敏捷开发团队和企业架构师之间的架构决策权限。
6. AI实施中无法解释的安全债务
安全债务有多种形式，如缺乏可执行的策略、终端用户培训不足，以及未能在DevOps中左移安全实践。首席信息安全官（CISO）不断地追赶这些安全漏洞，同时应对最新威胁。
追赶AI模型可能并不容易。尽管组织可以采取措施防止机密信息被用于训练AI模型，但很难知道模型中有什么私人信息，或是否有选项可以删除这些信息。
Xebia数据部门的管理总监Giovanni Lanzani表示："生成式AI模型可能引入新的安全风险，如模型本身的漏洞、数据泄露和对抗性攻击。当这些风险未得到充分解决时，安全债务就会累积。"
Lanzani举了一个银行面向客户的聊天机器人的例子："该实例需要一个扩展的生成式AI框架，实施强大的提示注入防护措施，以避免提供财务建议或对银行进行负面评论。它还会匿名化所有个人身份信息（PII），以便基于云的聊天机器人无法被输入私人信息。"
CIO可以采取的措施：DevSecOps中的安全实践落后于持续集成/持续部署（CI/CD）自动化，企业迅速实施公民数据科学，留下许多数据治理实践作为待办事项。落后于AI治理实践可能带来不可接受的风险，尤其是在AI代理被部署到企业和面向客户的应用程序中。
7. 加速业务中断的文化债务
数字化转型最难的部分是获得早期采用者、推动变革管理，并应对持不同意见者的反对。生成式AI增加了更多文化债务，随着主题专家逐渐老化并离开workforce，留下很少为具有AI能力的员工承担新职责。
LaunchDarkly的现场首席技术官Joe Byrne说："文化债务可能产生几个负面影响，但具体到AI，缺乏适当的工程实践、对创新的抵制、部落知识差距以及未能采用现代实践，都会对成功利用AI造成重大障碍。"
CIO可以采取的措施：希望将AI用于超越生产力驱动并寻求转型成果的CIO，应该认识到减少对失业的恐惧并指导员工使用AI来增强（而非仅仅自动化）其能力的重要性。
尽管CIO正面临加速交付AI和其他现代化的压力，但留下过多的技术债务可能会成为创新和转型的阻力。