على مدى عقود، قاد قرار بناء برنامج من الصفر أو شراء حل جاهز استراتيجيات التكنولوجيا في شركات من مختلف القطاعات. كانت المعادلة تبدو بسيطة، الشراء يسرع الاعتماد ويقلل التكاليف، والبناء يوفر التخصيص والسيطرة. لكن وصول الذكاء الاصطناعي التوليدي، وعلى وجه الخصوص، التطوير المدعوم بالذكاء الاصطناعي (AIAD)، غير جميع متغيرات هذه المعادلة. لم يعد الأمر يتعلق باتخاذ قرار بين نهجين كلاسيكيين، وربما لم يعد هناك أي معضلة تقليدية.
مع تحسين الذكاء الاصطناعي التوليدي لمراحل حاسمة من دورة التطوير، مثل كتابة الشفرة، والاختبارات الآلية، والكشف عن الأخطاء، وحتى اقتراحات الهندسة المعمارية، لم يعد بناء البرمجيات المخصصة جهداً حصرياً للشركات الكبرى ذات الميزانيات الضخمة. نماذج مدربة مسبقًا، مكتبات متخصصة ومنصات منخفضة الكود أو بدون كود مدعومة بالذكاء الاصطناعي قللت بشكل كبير من التكاليف ووقت التطوير.
بدلاً من الأشهر، يتم تسليم العديد من الحلول اليوم في أسابيع، وبدلاً من الفرق الداخلية الكبيرة، تتمكن الفرق الصغيرة والمتخصصة بشكل عالي من تقديم تطبيقات مخصصة وقابلة للتوسع بكفاءة مذهلة. جيت هاب كوبايلوت، الذي أُطلق في عام 2021، هو مثال عملي على الذكاء الاصطناعي التوليدي الذي يساعد المطورين، من خلال اقتراح الرموز وإكمال المقاطع تلقائيًا. أظهرت دراسة أجرتها GitHub أن المطورين الذين يستخدمون Copilot أكملوا المهام بسرعة أكبر بنسبة 55٪ في المتوسط، في حين أن الذين استخدمواها استغرقوا في المتوسط ساعة و11 دقيقة لإكمال المهمة، أما الذين لم يستخدموا GitHub Copilot فاستغرقوا في المتوسط ساعتين و41 دقيقة.
في ظل هذه الحقيقة، يفقد الحجة القديمة التي تقول إن شراء البرامج الجاهزة هو مرادف للتوفير قوتها. الحلول العامة، على الرغم من جاذبيتها، غالبًا لا تتكيف مع خصوصيات العمليات الداخلية، ولا تتوسع بنفس السلاسة، وتخلق اعتمادًا مقيدًا. على المدى القصير، قد تبدو كافية، ولكن على المدى المتوسط والطويل، تصبح عوائق أمام الابتكار.
أكثر من ذلك، تبدأ الفكرة ذاتها أن الميزة التنافسية تكمن في الشفرة نفسها في التآكل. في سيناريو حيث أصبح إعادة كتابة تطبيق كامل أمرًا رخيصًا وعمليًا، فإن فكرة "حماية الكود" كأصل استراتيجي تصبح أقل وأقل منطقية. القيمة الحقيقية تكمن في بنية الحل، في سلاسة التكامل مع أنظمة العمل، في حوكمة البيانات، والأهم من ذلك، في القدرة على تكييف البرنامج بسرعة مع تغير السوق أو الشركة.
استخدام الذكاء الاصطناعي (AI) والأتمتة يقلل حتى 50٪ من وقت التطوير، وفقًا لما أشار إليه 75٪ من التنفيذيين الذين شملهم التقرير الذي أجرته OutSystems و KPMG. ولكن إذا كان "البناء" هو الوضع الطبيعي الجديد، يظهر dilemma ثاني: بناء داخليًا أم مع شركاء خارجيين متخصصين؟ هنا، البراغماتية تتحدث بصوت أعلى. إنشاء فريق تكنولوجيا خاص يتطلب استثمارًا مستمرًا، وإدارة المواهب، والبنية التحتية، وقبل كل شيء، الوقت، وهو الأصل الأكثر ندرة في سباق الابتكار. بالنسبة للشركات التي تعتبر جوهر عملهاأعمال تجاريةليس كذلكبرمجةقد يكون هذا الاختيار مضراً
من ناحية أخرى، فإن الشراكات الاستراتيجية مع شركات التطوير تجلب مزايا، مثل الوصول الفوري إلى المعرفة التقنية المتقدمة، والتسليم السريع، ومرونة التوظيف، وتقليل التكاليف التشغيلية العامة. تعمل الفرق الخارجية ذات الخبرة كامتداد للشركة، مع التركيز على النتائج، وغالبًا ما تأتي مع نماذج جاهزة للهندسة القابلة للتوسع، وخطوط أنابيب CI/CD مدمجة، وأُطُر اختبار مُختبرة، كل ذلك كان سيكون مكلفًا ويستغرق وقتًا لبنائه من الصفر. لا تزال هناك حاجة لذكر عنصر ثالث في هذه المعادلة: تأثير شبكة الخبرة المتراكمة.
بينما يواجه الفرق الداخلية منحنى تعلم مستمر، يكتسب الخبراء الخارجيون الذين يعملون في مشاريع متعددة مخزونًا من المعرفة التقنية والتجارية بوتيرة أسرع بكثير. هذه الذكاء الجماعي، المطبق بطريقة موجهة، غالبًا ما يولد حلولًا أكثر فاعلية وابتكارًا. لذا، لم تعد المسألة بين الشراء أو البناء، بل بين الالتزام بحلول جامدة أو بناء شيء يلبي حقًا احتياجات العمل.التخصيص، الذي كان رفاهية في السابق، أصبح توقعًا، والقابلية للتوسع، أصبحت مطلبًا، والذكاء الاصطناعي، أصبح نقطة تحول.
في النهاية، الميزة التنافسية الحقيقية لا تكمن في البرمجيات الجاهزة، ولا في خطوط الشيفرة المكتوبة حسب الطلب، بل في السرعة الاستراتيجية التي تدمج بها الشركات الحلول التكنولوجية مع نموها. عصر AIAD يدعونا إلى التخلي عن المعضلات الثنائية والتفكير في البرمجيات كعملية مستمرة وحية واستراتيجية. ولذلك، ليس كافيًا البناء فقط، بل يجب البناء بذكاء، مع شركاء مناسبين ورؤية مستقبلية.
