《VentureBeat》報導，隨著 AI 快速導入企業營運，AI 技術債正逐漸成為企業數位轉型中的隱形危機。過去二十年間，技術債通常指的是過時架構、混亂程式碼與維護不善的文件，但在 AI 時代，這樣的定義已不足以涵蓋新型態風險。業界專家指出，AI 系統的失效模式更加複雜且難以察覺，相關問題不僅存在於程式碼本身，更橫跨提示詞、模型與資料依賴關係之間，使 AI 債務比傳統技術債更難管理，也更具破壞性。
AI 系統越做越複雜，企業開始累積「新型」技術債
根據 2025 年麻省理工學院（MIT）研究，高達 95% 的企業 AI 試點專案最終未能真正投入生產環境，或產生實際商業價值。另一項由 S&P Global Market Intelligence 發布的調查則顯示，2025 年有 42% 的企業中止多項 AI 計畫，較前一年的 17% 大幅增加。《VentureBeat》分析指出，許多 AI 專案失敗的背後原因，在於企業建構了過於複雜、難以監控的 AI 系統，進而快速累積 AI 技術債。
與傳統技術債不同的是，AI 債務具有高度分散與不穩定特性。過去軟體錯誤集中於程式碼層面，容易重現，因此開發者能在測試期間發現並修正問題。然而 AI 系統具有機率性，同一輸入不一定每次都產生相同結果，導致錯誤呈現間歇性。不僅增加測試難度，也使企業即使完成部署後，仍須持續監控系統，以防止模型漂移與效能惡化。
企業首先面臨的問題，來自提示詞（prompt）管理失控。《VentureBeat》說明，業界將這種現象稱為提示詞債，形容它是 AI 時代的義大利麵程式碼（spaghetti code）。由於企業在開發過程中不斷修改提示詞、臨時加入修補性指令，缺乏完整紀錄與版本控制，導致提示詞逐漸變得龐雜且難以維護。部分企業為了提升 AI 回答準確率，會將大量背景資訊直接塞入提示詞，形成所謂的提示詞資訊堆疊。這些做法雖然短期內可能改善輸出效果，但長期卻使提示詞演變成一種未經測試、缺乏管理的程式碼，大幅增加系統脆弱性。
《VentureBeat》指出，除了提示詞本身，企業對外部大型語言模型（LLM）的依賴，也逐漸成為另一項潛在風險。隨著越來越多 AI 應用建立在外部 API 與模型服務之上，企業實際上已將部分核心應用邏輯交由第三方模型供應商掌控。一旦模型版本更新，原本調校完成的提示詞可能立即失效，導致 AI 回應品質下降。由於這些模型並非企業內部可完全控制的系統，因此系統穩定性與結果可重現性等問題，變得更加明顯。
目前多數企業 AI 部署採用 RAG（Retrieval-Augmented Generation，檢索增強生成）架構，透過企業資料庫即時提供 AI 額外背景資訊。然而，若資料庫本身存在重複文件、過時資料或資訊錯誤，AI 便可能生成「技術上正確、但實際上已失效」的答案。這類問題與 AI 幻覺不同，因為相關資訊曾經是真實內容，因此更難被測試人員察覺，也更容易在實際營運中造成決策錯誤。
AI 領域仍缺乏成熟的評估與監控機制，也讓企業面臨所謂的評估債務。雖然市場上已有各類 AI 評測工具，但多半只能反映特定情境下的模型表現，難以真實對應企業實際應用場景。許多企業至今仍缺乏一致性的 AI 測試標準與即時監控能力，也尚未建立如同傳統軟體 CI/CD（持續整合／持續部署）般成熟的提示詞管理流程，使管理階層難以即時掌握模型效能變化。
不只是部署 AI，企業真正挑戰在長期穩定治理
即便模型準確率持續提升，企業 AI 專案失敗率仍居高不下。《VentureBeat》指出，真正關鍵，在於建立完善的系統設計與治理機制，包括將提示詞視為正式程式碼進行版本管理與測試，並導入 AI 可觀測性系統，即時監控模型漂移、資料品質與輸出表現。提升 AI 系統可解釋性，也被視為降低 AI 債務的重要方向。企業需建立完整的資料來源追蹤、模型紀錄與決策流程，才能在系統出現問題時快速定位原因。
美國醫療科技公司資訊安全長 Christopher Frenz 補充，多數企業內部其實存在大量未被使用的功能與系統路徑，移除後通常不會影響營運，卻能有效降低資安風險。另一方面，AI 也被視為協助企業清理技術債的重要工具。美國開源軟體組織 Mozilla 表示，曾透過 AI 模型 Mythos，找出數百個過去難以修復的程式漏洞。業界認為 AI 不僅會暴露技術債問題，也正逐漸成為企業修補漏洞與強化資安的重要助手。
《VentureBeat》提及，企業 AI 系統已不再只是靜態程式碼，而是會持續與企業營運互動的活系統。未來企業最大的挑戰，不只是成功部署 AI，而是如何長期維持系統穩定性與可靠性。能從設計初期就主動管理 AI 債務的企業，將更有機會建立可持續發展的 AI 平台，真正發揮 AI 帶來的長期效益。
＊本文開放合作夥伴轉載，資料來源：《VentureBeat》、《BankInfoSecurity》，圖片來源：Unsplash。
