لعقود من الزمن، كان القرار بين بناء برنامج من الصفر أو الحصول على حل جاهز يوجه استراتيجيات التكنولوجيا في الشركات من مختلف القطاعات. بدت المعادلة بسيطة، حيث تم شراء التبني المتسارع وخفض التكاليف، وتوفير التخصيص والتحكم. لكن وصول الذكاء الاصطناعي التوليدي، وخاصة التطوير بمساعدة الذكاء الاصطناعي (AIAD)، عدل جميع متغيرات هذا الحساب. ولم يعد الأمر يتعلق بالاختيار بين نهجين كلاسيكيين، وربما لم تعد المعضلة التقليدية موجودة.
مع الذكاء الاصطناعي التوليدي الذي يعمل على تحسين المراحل الحاسمة من دورة التطوير، مثل كتابة التعليمات البرمجية، والاختبار الآلي، واكتشاف الأخطاء، وحتى الاقتراحات المعمارية، لم يعد بناء برامج مخصصة جهدًا لمرة واحدة للشركات الكبيرة ذات الميزانيات القوية. لقد أدت النماذج المدربة مسبقًا والمكتبات المتخصصة والمنصات منخفضة التعليمات البرمجية أو التي لا تحتوي على تعليمات برمجية والتي تعمل بالذكاء الاصطناعي إلى تقليل تكاليف التطوير والوقت بشكل كبير.
بدلاً من الأشهر، يتم تقديم العديد من الحلول اليوم في أسابيع، وبدلاً من العديد من الفرق الداخلية، يمكن للفرق الهزيلة والمتخصصة للغاية تقديم تطبيقات مخصصة وقابلة للتطوير بكفاءة مذهلة. يعد GitHub Copilot، الذي تم إصداره في عام 2021، مثالًا عمليًا للذكاء الاصطناعي التوليدي الذي يساعد المطورين من خلال اقتراح التعليمات البرمجية وإكمال المقتطفات تلقائيًا. أشارت دراسة GitHub إلى أن المطورين الذين يستخدمون Copilot أكملوا 55% مهمة بشكل أسرع في المتوسط، بينما استغرق أولئك الذين استخدموها ساعة و11 دقيقة في المتوسط لإكمال المهمة، أما أولئك الذين لم يستخدموا GitHubilot فقد استغرقوا في المتوسط ساعة ودقيقتين.
ونظراً لهذا الواقع، فإن الحجة القديمة القائلة بأن شراء البرمجيات الجاهزة كان مرادفاً للاقتصاد تفقد قوتها. فالحلول العامة، رغم أنها مغرية، لا تتوافق في كثير من الأحيان مع خصوصيات العمليات الداخلية، ولا تتوسع بنفس السرعة وتخلق اعتماداً محدوداً. وعلى المدى القصير، قد تبدو كافية، ولكنها تصبح على المدى المتوسط والطويل حواجز أمام الابتكار.
والأكثر من ذلك، فإن فكرة أن الميزة التنافسية تكمن في الكود نفسه تبدأ في الانهيار. في السيناريو الذي أصبحت فيه إعادة كتابة التطبيق بأكمله رخيصة وممكنة، فإن فكرة حماية “ لـ” كأصل استراتيجي تصبح أقل منطقية. تكمن القيمة الحقيقية في بنية الحلول، وسيولة التكامل مع أنظمة الأعمال، وإدارة البيانات، وخاصة القدرة على تكييف البرامج بسرعة مع تغير السوق أو الشركة.
يؤدي استخدام الذكاء الاصطناعي (AI) والأتمتة إلى تقليل ما يصل إلى 50% في وقت التطوير، كما أشار 75% من المديرين التنفيذيين الذين تمت مقابلتهم في تقرير أجرته OutSystems وKPMG. ولكن إذا كان “build” هو الوضع الطبيعي الجديد، فسوف تنشأ معضلة ثانية: البناء داخليًا أو مع شركاء خارجيين متخصصين؟ وهنا تتحدث البراغماتية بصوت أعلى. ويتطلب إنشاء فريق تكنولوجي خاص الاستثمار المستمر، وإدارة المواهب، والبنية التحتية، وقبل كل شيء، أندر الأصول في السباق نحو الابتكار. عمل ليس كذلك برمجةهذا الاختيار يمكن أن يؤدي إلى نتائج عكسية.
ومن ناحية أخرى، فإن الشراكات الاستراتيجية مع شركات التطوير تجلب مزايا، مثل الوصول الفوري إلى المعرفة التقنية المتقدمة، والتسليم المتسارع، ومرونة التوظيف وتقليل النفقات التشغيلية العامة. تعمل الفرق ذات الخبرة الخارجية كامتداد للشركة، مع التركيز على النتائج، وغالبًا ما تأتي مع نماذج معمارية جاهزة وقابلة للتطوير، وخطوط أنابيب CI/CD متكاملة وأطر عمل تم اختبارها، وكلها ستكون مكلفة وتستغرق وقتًا طويلاً للبناء من الصفر. ومن الجدير بالذكر أيضًا عنصرًا ثالثًا في هذه المعادلة: تأثير الشبكة للخبرة المتراكمة.
بينما تواجه الفرق الداخلية منحنى التعلم المستمر، يقوم الخبراء الخارجيون الذين يعملون في مشاريع متعددة بتجميع الذخيرة الفنية والتجارية بوتيرة أسرع بكثير. وهذا الذكاء الجماعي، المطبق بطريقة مستهدفة، غالبا ما يولد حلولا أكثر فعالية وابتكارا. وبالتالي، لم يعد القرار بين الشراء أو البناء، بل بين التمسك بالحلول الملصقة أو بناء شيء يلبي حقا احتياجات العمل. لقد أصبح التخصيص، قبل الرفاهية، توقعًا وقابلية للتوسع ومطلبًا، والذكاء الاصطناعي، يغير قواعد اللعبة.
في النهاية، الميزة التنافسية الحقيقية ليست في البرمجيات الجاهزة، ولا في خطوط التعليمات البرمجية المكتوبة للقياس، ولكن في المرونة الاستراتيجية التي تدمج بها الشركات الحلول التكنولوجية لنموها. عصر AIAD يدعونا إلى التخلي عن المعضلات الثنائية والتفكير في البرمجيات كعملية مستمرة وحية واستراتيجية. ولهذا لا يكفي البناء، بل من الضروري البناء بالذكاء والشركاء المناسبين ورؤية المستقبل.
