Decenijama je odluka između izgradnje softvera od nule ili nabavke gotovog rješenja vodila tehnološke strategije u kompanijama u različitim sektorima. Jednačina se činila jednostavnom: kupovina je ubrzala usvajanje i smanjila troškove, izgradnja je nudila prilagođavanje i kontrolu. Ali dolazak generativne umjetne inteligencije, a posebno razvoja potpomognutog umjetnom inteligencijom (AIAD), promijenio je sve varijable u ovoj jednačini. Više nije stvar izbora između dva klasična pristupa, a možda tradicionalna dilema više ne postoji.
S generativnom umjetnom inteligencijom koja optimizira ključne faze razvojnog ciklusa, kao što su pisanje koda, automatizirano testiranje, otkrivanje grešaka, pa čak i arhitektonski prijedlozi, izgradnja prilagođenog softvera više nije napor koji je isključivo ograničen na velike korporacije sa snažnim budžetima. Prethodno obučeni modeli, specijalizirane biblioteke i platforme s malo koda ili bez koda pokretane umjetnom inteligencijom drastično su smanjile troškove i vrijeme razvoja.
Umjesto mjeseci, mnoga rješenja se sada isporučuju za sedmice, a umjesto velikih internih timova, vitki, visoko specijalizirani timovi su u stanju isporučiti prilagođene i skalabilne aplikacije s impresivnom efikasnošću. GitHub Copilot, pokrenut 2021. godine, praktičan je primjer generativne umjetne inteligencije koja pomaže programerima predlaganjem koda i automatskim dovršavanjem isječaka. Studija GitHuba pokazala je da su programeri koji koriste Copilot u prosjeku 55% brže završavali zadatke, dok su oni koji nisu koristili GitHub Copilot u prosjeku trebali 1 sat i 11 minuta za dovršetak zadatka, a oni koji nisu trebali u prosjeku 2 sata i 41 minutu.
S obzirom na ovu realnost, stari argument da je kupovina gotovog softvera sinonim za uštedu novca gubi na snazi. Generička rješenja, iako primamljiva, često se ne uspijevaju prilagoditi specifičnostima internih procesa, ne skaliraju se istom agilnošću i stvaraju ograničavajuću zavisnost. Kratkoročno, mogu se činiti dovoljnima, ali srednjoročno i dugoročno postaju prepreka inovacijama.
Štaviše, sama ideja da konkurentska prednost leži u samom kodu počinje se urušavati. U scenariju u kojem je prepisivanje cijele aplikacije postalo jeftino i izvodljivo, ideja "zaštite koda" kao strateške imovine ima sve manje smisla. Prava vrijednost leži u arhitekturi rješenja, fluidnosti integracije s poslovnim sistemima, upravljanju podacima i, prije svega, sposobnosti brzog prilagođavanja softvera kako se tržište ili kompanija mijenjaju.
Upotreba vještačke inteligencije (AI) i automatizacije smanjuje vrijeme razvoja i do 50%, što je navelo 75% intervjuisanih rukovodilaca u izvještaju koji su proveli OutSystems i KPMG. Ali ako je "izgradnja" nova normalnost, javlja se druga dilema: graditi interno ili sa specijaliziranim vanjskim partnerima? Ovdje prevladava pragmatizam. Stvaranje internog tehnološkog tima zahtijeva kontinuirana ulaganja, upravljanje talentima, infrastrukturu i, prije svega, vrijeme, najrjeđu imovinu u utrci za inovacijama. Za kompanije čija osnovna djelatnost nije softver , ovaj izbor može biti kontraproduktivan.
S druge strane, strateška partnerstva s razvojnim kompanijama nude prednosti kao što su trenutni pristup naprednom tehničkom znanju, ubrzana isporuka, fleksibilnost zapošljavanja i smanjeni operativni troškovi. Iskusni outsourcing timovi djeluju kao produžetak kompanije, fokusirani na rezultate i često dolaze s gotovim skalabilnim modelima arhitekture, integriranim CI/CD cjevovodima i testiranim okvirima - svime što bi bilo skupo i dugotrajno izgraditi od nule. Vrijedi spomenuti i treći element u ovoj jednačini: mrežni efekat akumuliranog stručnog znanja.
Dok se interni timovi suočavaju s kontinuiranom krivuljom učenja, eksterni stručnjaci koji rade na više projekata akumuliraju tehničku i poslovnu ekspertizu mnogo bržim tempom. Ova kolektivna inteligencija, primijenjena na ciljani način, često generira efikasnija i inovativnija rješenja. Stoga odluka više nije između kupovine ili izgradnje, već između pridržavanja krutih rješenja ili izgradnje nečega što zaista zadovoljava potrebe poslovanja. Prilagođavanje, nekada luksuz, postalo je očekivanje, skalabilnost zahtjev, a vještačka inteligencija prekretnica.
U konačnici, prava konkurentska prednost ne leži u gotovom softveru ili prilagođenim linijama koda, već u strateškoj agilnosti kojom kompanije integriraju tehnološka rješenja u svoj rast. Era AIAD-a nas poziva da napustimo binarne dileme i razmišljamo o softveru kao o kontinuiranom, živom i strateškom procesu. A da bi se to postiglo, nije dovoljno samo graditi; potrebno je graditi inteligentno, s pravim partnerima i vizijom za budućnost.
