โค้ดที่ยังไม่สมบูรณ์ แรงกดดันในการปล่อยใช้งานอย่างรวดเร็ว และสภาพแวดล้อมการพัฒนาที่มีเวลาจำกัด ล้วนก่อให้เกิด technical debt
หนี้นี้อาจนำไปสู่ความเสี่ยงด้านความปลอดภัย ความไม่เสถียรในการปฏิบัติการ และการสิ้นเปลืองงบประมาณ จึงจำเป็นต้องมีการจัดการอย่างเป็นระบบ
1. วัดค่าและวิเคราะห์ technical debt
หากไม่สามารถมองเห็น technical debt ก็ไม่สามารถควบคุมมันได้
ควรจัดทำรายการหนี้ที่สำคัญ วิเคราะห์ผลกระทบ และกำหนดลำดับความสำคัญในการแก้ไข
2. อย่าปล่อยโค้ดที่ AI สร้างไว้โดยไม่ดูแล
โค้ดที่สร้างด้วย AI ผลิตได้อย่างรวดเร็ว แต่หากนำขึ้นใช้งานจริงโดยไม่ผ่านการตรวจทาน ก็จะกลายเป็นหนี้
ใช้ AI ได้ แต่ต้องดำเนินกระบวนการตรวจสอบและการควบคุมคุณภาพแบบอัตโนมัติควบคู่กันไปเสมอ
3. ใช้ governance อย่างชัดเจน
จำเป็นต้องมีแนวทางการพัฒนาที่ชัดเจนเพื่อสร้างสมดุลระหว่างความเร็วกับคุณภาพ
โดยเฉพาะในสภาพแวดล้อมที่ AI เป็นตัวขับเคลื่อนหลักในการสร้างโค้ด จะต้องมีระบบ governance ที่แข็งแรงคอยรองรับ
4. กำหนดลำดับความสำคัญให้การแก้หนี้ด้วย
ไม่สามารถกำจัดหนี้ได้ทั้งหมด จึงควรเริ่มจากหนี้ที่ส่งผลต่อค่าใช้จ่าย ความปลอดภัย และประสบการณ์ผู้ใช้มากที่สุด
การอธิบายความร้ายแรงของ technical debt ให้ผู้บริหารเข้าใจ โดยเชื่อมโยงกับความเสี่ยงทางธุรกิจ ก็เป็นเรื่องสำคัญเช่นกัน
5. ตั้งเป้าหมายให้ชัดเจนด้วยตัวเลข
เป้าหมายที่ชัดเจนอย่างเช่น “ลดเทคโนโลยี legacy ลง 12%” จะช่วยเสริมแรงจูงใจให้ทีม
ต้องทำความเข้าใจสภาพปัจจุบันก่อน แล้วจึงวางแผนดำเนินการตามลำดับความสำคัญ
6. ตระหนักว่า technical debt คือ ‘สิ่งที่ต้องบริหารอย่างต่อเนื่อง’
technical debt เป็นสิ่งที่เกิดขึ้นได้ตามธรรมชาติ และต้องได้รับการจัดการอย่างเป็นระบบและทำซ้ำอย่างต่อเนื่อง
ควรผนวกรวมเข้ากับกระบวนการปฏิบัติงาน เช่น การบันทึก การจัดการตั๋วงาน และการรีวิว เพื่อให้ดูแลได้อย่างยั่งยืน
ยังไม่มีความคิดเห็น