কয়েক দশক ধরে, স্ক্র্যাচ থেকে সফ্টওয়্যার তৈরি করা বা সবচেয়ে বৈচিত্র্যময় সেক্টরের কোম্পানিগুলিতে একটি রেডিমেড সমাধান নির্দেশিত প্রযুক্তি কৌশল অর্জনের মধ্যে সিদ্ধান্ত। সমীকরণটি সহজ বলে মনে হয়েছিল, ত্বরিত গ্রহণ এবং কম খরচ, বিল্ডিং কাস্টমাইজেশন এবং নিয়ন্ত্রণ অফার করে। কিন্তু জেনারেটিভ কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার আগমন, এবং বিশেষ করে, AI (AIAD) দ্বারা সহায়তা করা উন্নয়নের, এই অ্যাকাউন্টের সমস্ত পরিবর্তনশীল পরিবর্তন করেছে। এটি আর দুটি ক্লাসিক পদ্ধতির মধ্যে সিদ্ধান্ত নেওয়ার প্রশ্ন নয়, এবং সম্ভবত ঐতিহ্যগত দ্বিধা আর বিদ্যমান নেই।.
জেনারেটিভ এআই অপ্টিমাইজ করে গুরুত্বপূর্ণ ডেভেলপমেন্ট সাইকেল ধাপ যেমন কোড রাইটিং, স্বয়ংক্রিয় পরীক্ষা, বাগ সনাক্তকরণ এবং এমনকি স্থাপত্য পরামর্শ, টেইলর্ড সফ্টওয়্যার তৈরি করা আর শক্তিশালী বাজেটের সাথে বড় কর্পোরেশনগুলির একচেটিয়া প্রচেষ্টা নয়। পূর্বাহ্নে -প্রশিক্ষিত মডেল, বিশেষ লাইব্রেরি এবং লো-কোড বা নন-কোড প্ল্যাটফর্মগুলি AI দ্বারা চালিত খরচ এবং বিকাশের সময় ব্যাপকভাবে হ্রাস করে।.
মাসের পরিবর্তে, আজকে অনেক সমাধান সপ্তাহের মধ্যে বিতরণ করা হয়, এবং অসংখ্য অভ্যন্তরীণ দলের পরিবর্তে, চর্বিহীন এবং অত্যন্ত বিশেষায়িত দলগুলি চিত্তাকর্ষক দক্ষতার সাথে কাস্টমাইজড এবং স্কেলযোগ্য অ্যাপ্লিকেশন সরবরাহ করতে পারে। GitHub CoPilot, 2021 সালে চালু করা হয়েছে, এটি জেনারেটিভ AI এর একটি বাস্তব উদাহরণ যা ডেভেলপারদের কোডের পরামর্শ দিয়ে এবং স্বয়ংক্রিয়ভাবে স্নিপেটগুলি সম্পূর্ণ করে সহায়তা করে। একটি গিটহাব সমীক্ষায় ইঙ্গিত দেওয়া হয়েছে যে কপিলট ব্যবহারকারী বিকাশকারীরা গড়ে দ্রুত 55% কাজগুলি সম্পন্ন করেছেন, যখন যারা এটি ব্যবহার করেছেন তারা কাজটি সম্পূর্ণ করতে গড়ে 1 ঘন্টা এবং 11 মিনিট সময় নিয়েছেন, যারা গিটহাব কপিলট ব্যবহার করেননি তাদের গড়ে 2 ঘন্টা এবং 41 মিনিট সময় লেগেছে।.
এই বাস্তবতার মুখোমুখি হয়ে, পুরানো যুক্তি যে রেডিমেড সফ্টওয়্যার কেনা অর্থনীতির সমার্থক ছিল তা শক্তি হারায়। জেনেরিক সমাধান, যদিও লোভনীয়, প্রায়শই অভ্যন্তরীণ প্রক্রিয়াগুলির বৈশিষ্ট্যগুলিকে আকার দেয় না, একই তত্পরতার সাথে স্কেল করে না এবং একটি সীমাবদ্ধ নির্ভরতা তৈরি করে। স্বল্পমেয়াদে, তারা যথেষ্ট বলে মনে হতে পারে, কিন্তু মাঝারি এবং দীর্ঘমেয়াদে, তারা উদ্ভাবনের বাধা হয়ে দাঁড়ায়।.
তার চেয়েও বেশি, প্রতিযোগিতামূলক সুবিধা কোডের মধ্যেই রয়েছে এই ধারণাটি ভেঙে যেতে শুরু করে। এমন একটি পরিস্থিতিতে যেখানে একটি সম্পূর্ণ অ্যাপ্লিকেশন পুনর্লিখন করা সস্তা এবং কার্যকর হয়ে উঠেছে, একটি কৌশলগত সম্পদ হিসাবে “কোডকে রক্ষা করার” ধারণাটি কম এবং কম অর্থবহ। আসল মূল্য সমাধানের আর্কিটেকচার, ব্যবসায়িক সিস্টেমের সাথে একীকরণের তরলতা, ডেটার পরিচালনায় এবং প্রধানত, বাজার বা কোম্পানির পরিবর্তনের সাথে সাথে সফ্টওয়্যারটিকে দ্রুত মানিয়ে নেওয়ার ক্ষমতার মধ্যে রয়েছে।.
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (AI) এবং অটোমেশনের ব্যবহার বিকাশের সময় 50% পর্যন্ত হ্রাস করে, যেমনটি আউটসিস্টেম এবং কেপিএমজি দ্বারা পরিচালিত একটি প্রতিবেদনে সাক্ষাত্কার নেওয়া 75% দ্বারা নির্দেশিত 75% দ্বারা নির্দেশিত। কিন্তু যদি “বিল্ড” নতুন স্বাভাবিক হয়, তাহলে একটি দ্বিতীয় দ্বিধা দেখা দেয়: অভ্যন্তরীণভাবে বা বিশেষ বহিরাগত অংশীদারদের সাথে তৈরি করুন? এখানে, বাস্তববাদ জোরে কথা বলে। নিজস্ব একটি প্রযুক্তি দল তৈরি করার জন্য ক্রমাগত বিনিয়োগ, প্রতিভা ব্যবস্থাপনা, অবকাঠামো এবং সর্বোপরি, সময়, উদ্ভাবনের দৌড়ে দুর্লভ সম্পদ প্রয়োজন। কোম্পানির জন্য যাদের মূল ব্যবসা এটা না 软件, এই পছন্দ বিপরীত হতে পারে.
অন্যদিকে, উন্নয়ন সংস্থাগুলির সাথে কৌশলগত অংশীদারিত্ব সুবিধা নিয়ে আসে, যেমন উন্নত প্রযুক্তিগত জ্ঞান, ত্বরান্বিত ডেলিভারি, নিয়োগের নমনীয়তা এবং অপারেশনাল ওভারহেড হ্রাসে অবিলম্বে অ্যাক্সেস। অভিজ্ঞ আউটসোর্সড দলগুলি কোম্পানির একটি এক্সটেনশন হিসাবে কাজ করে, ফলাফলের উপর ফোকাস করে এবং প্রায়শই স্কেলযোগ্য আর্কিটেকচারের রেডিমেড মডেল, ইন্টিগ্রেটেড CI/CD পাইপলাইন এবং পরীক্ষিত ফ্রেমওয়ার্কের সাথে আসে, যা স্ক্র্যাচ থেকে তৈরি করা ব্যয়বহুল এবং সময়সাপেক্ষ হবে। এটি এই সমীকরণের একটি তৃতীয় উপাদান উল্লেখ করার মতো: সঞ্চিত দক্ষতার নেটওয়ার্ক প্রভাব।.
যদিও অভ্যন্তরীণ দলগুলি একটি অবিচ্ছিন্ন শেখার বক্ররেখার মুখোমুখি হয়, বহিরাগত বিশেষজ্ঞরা যারা একাধিক প্রকল্পে কাজ করেন তারা অনেক দ্রুত গতিতে প্রযুক্তিগত এবং ব্যবসায়িক সংগ্রহশালা জমা করেন। এই সম্মিলিত বুদ্ধিমত্তা, একটি নির্দেশিত উপায়ে প্রয়োগ করা হয়, প্রায়শই আরও কার্যকর এবং উদ্ভাবনী সমাধান তৈরি করে। তাই, সিদ্ধান্তটি আর কেনা বা নির্মাণের মধ্যে নয়, তবে প্লাস্টার করা সমাধানে লেগে থাকা বা এমন কিছু তৈরি করার মধ্যে যা সত্যিই ব্যবসার প্রয়োজন পূরণ করে। ব্যক্তিগতকরণ, বরং একটি বিলাসিতা, একটি প্রত্যাশা, মাপযোগ্যতা, একটি প্রয়োজনীয়তা এবং AI, একটি জলাশয় হয়ে উঠেছে।.
শেষ পর্যন্ত, প্রকৃত প্রতিযোগিতামূলক পার্থক্য রেড-মেড সফ্টওয়্যারে নয়, বা পরিমাপের জন্য লেখা কোডের লাইনে নয়, তবে কৌশলগত তত্পরতার মধ্যে যার সাথে কোম্পানিগুলি তাদের বৃদ্ধির প্রযুক্তিগত সমাধানগুলিকে একীভূত করে। AIAD যুগ আমাদেরকে বাইনারি দ্বিধা ত্যাগ করতে এবং সফ্টওয়্যারকে একটি অবিচ্ছিন্ন, প্রাণবন্ত এবং কৌশলগত প্রক্রিয়া হিসাবে ভাবতে আমন্ত্রণ জানায়। এবং এর জন্য, এটি নির্মাণ করা যথেষ্ট নয়, এটি বুদ্ধিমত্তা, সঠিক অংশীদার এবং ভবিষ্যতের দৃষ্টিভঙ্গি দিয়ে গড়ে তোলা প্রয়োজন।.
