Yapay zeka (YZ) çağında, teknik borcun tanımı genişliyor. Eski mimariler, kod karmaşıklığı ve yetersiz belgelerin ötesinde, YZ sistemleri komut (prompt) borcu, model bağımlılık borcu, geri çağırma (retrieval) borcu ve değerlendirme borcu gibi yeni risk katmanları ekliyor. Bu borçlar, YZ projelerinin üretim aşamasına ulaşmasını engelleyerek veya değer sunmasını zorlaştırarak yaygın başarısızlıklara yol açıyor.
YZ borcu, dağıtık yapısı, aralıklı hata modları ve geleneksel test yöntemleriyle tespitinin zorluğu nedeniyle geleneksel teknik borçtan daha karmaşıktır. Komutların kod gibi yönetilmesi, sürekli değerlendirme hatlarının oluşturulması ve açıklanabilirlik ilkelerinin benimsenmesi gibi stratejik adımlar, bu borcun önlenmesi için kritik öneme sahiptir. Kurumsal YZ'nin sürdürülebilirliği, bu borcun proaktif olarak yönetilmesine bağlıdır.
