数十年来，在完全自研软件与采购现成解决方案之间做选择，一直指引着各行业企业的技术战略。这道等式看似简单：购买能加速应用并降低成本，自研则能提供定制化和控制权。但生成式人工智能，尤其是人工智能辅助开发（AIAD）的出现，改变了这个等式中的所有变量。这不再是两种经典方法之间的抉择，或许传统的困境已不复存在。.
随着生成式人工智能优化开发周期中的关键环节，如代码编写、自动化测试、错误检测乃至架构建议，定制软件的开发不再是拥有雄厚预算的大型企业的专属。由人工智能驱动的预训练模型、专业库以及低代码/无代码平台，极大地降低了开发成本和时间。.
如今，许多解决方案无需数月，而是在数周内即可交付；无需庞大的内部团队，精简而高度专业化的团队就能以惊人的效率交付可扩展的定制应用程序。2021年发布的 GitHub Copilot 是生成式人工智能的一个实际案例，它通过建议代码和自动补全片段来辅助开发人员。GitHub 的一项研究表明，使用 Copilot 的开发人员完成任务的速度平均快 55%——使用 Copilot 的开发人员平均用时 1 小时 11 分钟完成任务，而未使用 GitHub Copilot 的开发人员平均用时 2 小时 41 分钟。.
面对这一现实，认为购买现成软件等同于节约的旧论调已然失色。通用解决方案虽然诱人，却往往难以适应内部流程的特殊性，无法以同样的敏捷性进行扩展，并且会造成限制性的依赖。短期来看，它们或许足够，但从中长期来看，它们会成为创新的障碍。.
更重要的是，竞争优势在于代码本身的观念也开始瓦解。在重写整个应用程序变得廉价且可行的背景下，将“保护代码”作为战略资产的想法越来越不合时宜。真正的价值在于解决方案的架构、与业务系统集成的流畅性、数据治理，尤其是随着市场或公司变化而快速调整软件的能力。.
正如 OutSystems 和 KPMG 联合发布的报告所指出的，75% 的受访高管认为，使用人工智能（AI）和自动化可将开发时间缩短多达 50%。但如果“自研”成为新常态，那么第二个困境便随之而来：是内部自建还是与专业的外部合作伙伴共建？此时，务实主义占据上风。创建自身的专业技术团队需要持续的投资、人才管理、基础设施，尤其是时间——而这正是在创新竞赛中最稀缺的资源。对于那些核心业务并非技术的公司而言， 商业 非科技 软件, 这一选择可能适得其反。.
另一方面，与开发公司建立战略合作伙伴关系能带来诸多优势，例如即时获取先进的技术知识、加速交付、灵活的雇佣模式以及减少运营开销。经验丰富的外包团队作为公司的延伸，以结果为导向，并且通常自带成熟的可扩展架构模型、集成的 CI/CD 流水线以及经过测试的框架——所有这些若从零开始构建都将成本高昂且耗时。此外，还需考虑这个等式中的第三个要素：累积专业知识带来的网络效应。.
当内部团队面临持续的学习曲线时，参与多个项目的外部专家正以快得多的速度积累技术和业务经验。这种定向应用的集体智慧，往往能催生出更有效和创新的解决方案。因此，决策不再是在“购买或自研”之间，而是在固守僵化的解决方案与构建真正满足业务需求之间。定制化，从前是一种奢侈，如今已成为一种期望；可扩展性，已成为一项要求；而人工智能，则是一个分水岭。.
最终，真正的竞争优势既不在于现成的软件，也不在于定制的代码行，而在于企业将技术解决方案整合到其增长过程中的战略敏捷性。AIAD 时代邀请我们摒弃二元困境，将软件视为一个持续、鲜活且具有战略意义的过程。为此，仅靠“构建”是不够的，必须凭借智慧、合适的合作伙伴和未来视野来进行构建。.
