Για δεκαετίες, η απόφαση μεταξύ της δημιουργίας λογισμικού από την αρχή ή της απόκτησης μιας έτοιμης λύσης καθόριζε τις τεχνολογικές στρατηγικές σε εταιρείες σε διάφορους τομείς. Η εξίσωση φαινόταν απλή: η αγορά επιταχυνόμενης υιοθέτησης και μειωμένου κόστους, η δημιουργία προσέφερε προσαρμογή και έλεγχο. Αλλά η άφιξη της γενετικής τεχνητής νοημοσύνης, και ιδιαίτερα της ανάπτυξης με τη βοήθεια της τεχνητής νοημοσύνης (AIAD), έχει αλλάξει όλες τις μεταβλητές σε αυτήν την εξίσωση. Δεν πρόκειται πλέον για επιλογή μεταξύ δύο κλασικών προσεγγίσεων και ίσως το παραδοσιακό δίλημμα δεν υπάρχει πλέον.
Με τη γενετική τεχνητή νοημοσύνη να βελτιστοποιεί κρίσιμα στάδια του κύκλου ανάπτυξης, όπως η σύνταξη κώδικα, οι αυτοματοποιημένες δοκιμές, η ανίχνευση σφαλμάτων, ακόμη και οι αρχιτεκτονικές προτάσεις, η δημιουργία προσαρμοσμένου λογισμικού δεν είναι πλέον μια προσπάθεια αποκλειστικά για μεγάλες εταιρείες με ισχυρούς προϋπολογισμούς. Τα προ-εκπαιδευμένα μοντέλα, οι εξειδικευμένες βιβλιοθήκες και οι πλατφόρμες χαμηλού ή χωρίς κώδικα που υποστηρίζονται από την τεχνητή νοημοσύνη έχουν μειώσει δραστικά το κόστος και τον χρόνο ανάπτυξης.
Αντί για μήνες, πολλές λύσεις παραδίδονται πλέον σε εβδομάδες, και αντί για μεγάλες εσωτερικές ομάδες, απλές, εξειδικευμένες ομάδες είναι σε θέση να παρέχουν προσαρμοσμένες και επεκτάσιμες εφαρμογές με εντυπωσιακή αποτελεσματικότητα. Το GitHub Copilot, που κυκλοφόρησε το 2021, είναι ένα πρακτικό παράδειγμα γενετικής τεχνητής νοημοσύνης που βοηθά τους προγραμματιστές προτείνοντας κώδικα και ολοκληρώνοντας αυτόματα αποσπάσματα. Μια μελέτη του GitHub έδειξε ότι οι προγραμματιστές που χρησιμοποιούν το Copilot ολοκλήρωσαν εργασίες κατά μέσο όρο 55% πιο γρήγορα, ενώ όσοι δεν χρησιμοποίησαν το GitHub Copilot χρειάστηκαν κατά μέσο όρο 1 ώρα και 11 λεπτά για να ολοκληρώσουν την εργασία, και όσοι δεν χρειάστηκαν κατά μέσο όρο 2 ώρες και 41 λεπτά.
Δεδομένης αυτής της πραγματικότητας, το παλιό επιχείρημα ότι η αγορά έτοιμου λογισμικού ήταν συνώνυμη με την εξοικονόμηση χρημάτων χάνει την ισχύ του. Οι γενικές λύσεις, αν και δελεαστικές, συχνά δεν προσαρμόζονται στις ιδιαιτερότητες των εσωτερικών διαδικασιών, δεν κλιμακώνονται με την ίδια ευελιξία και δημιουργούν μια περιοριστική εξάρτηση. Βραχυπρόθεσμα, μπορεί να φαίνονται επαρκείς, αλλά μεσοπρόθεσμα και μακροπρόθεσμα, γίνονται εμπόδια στην καινοτομία.
Επιπλέον, η ίδια η ιδέα ότι το ανταγωνιστικό πλεονέκτημα έγκειται στον ίδιο τον κώδικα αρχίζει να καταρρέει. Σε ένα σενάριο όπου η επανεγγραφή μιας ολόκληρης εφαρμογής έχει γίνει φθηνή και εφικτή, η ιδέα της «προστασίας του κώδικα» ως στρατηγικού περιουσιακού στοιχείου αποκτά όλο και λιγότερο νόημα. Η πραγματική αξία έγκειται στην αρχιτεκτονική της λύσης, στη ρευστότητα της ενσωμάτωσης με τα επιχειρηματικά συστήματα, στη διακυβέρνηση δεδομένων και, πάνω απ 'όλα, στην ικανότητα γρήγορης προσαρμογής του λογισμικού καθώς αλλάζει η αγορά ή η εταιρεία.
Η χρήση τεχνητής νοημοσύνης (AI) και αυτοματισμού μειώνει τον χρόνο ανάπτυξης έως και 50%, όπως υποδεικνύει το 75% των στελεχών που ερωτήθηκαν σε έκθεση που διεξήγαγαν οι OutSystems και KPMG. Αλλά αν η «οικοδόμηση» είναι η νέα κανονικότητα, προκύπτει ένα δεύτερο δίλημμα: η εσωτερική ανάπτυξη ή με εξειδικευμένους εξωτερικούς συνεργάτες; Εδώ, ο πραγματισμός επικρατεί. Η δημιουργία μιας εσωτερικής τεχνολογικής ομάδας απαιτεί συνεχείς επενδύσεις, διαχείριση ταλέντων, υποδομές και, πάνω απ' όλα, χρόνο, το πιο σπάνιο περιουσιακό στοιχείο στον αγώνα για καινοτομία. Για εταιρείες των οποίων η κύρια δραστηριότητα δεν είναι το λογισμικό , αυτή η επιλογή μπορεί να είναι αντιπαραγωγική.
Από την άλλη πλευρά, οι στρατηγικές συνεργασίες με εταιρείες ανάπτυξης προσφέρουν πλεονεκτήματα όπως άμεση πρόσβαση σε προηγμένη τεχνική τεχνογνωσία, ταχύτερη παράδοση, ευελιξία προσλήψεων και μειωμένα λειτουργικά έξοδα. Οι έμπειρες ομάδες που έχουν ανατεθεί σε εξωτερικούς συνεργάτες λειτουργούν ως επέκταση της εταιρείας, εστιάζουν στα αποτελέσματα και συχνά διαθέτουν έτοιμα κλιμακωτά μοντέλα αρχιτεκτονικής, ολοκληρωμένους αγωγούς CI/CD και δοκιμασμένα πλαίσια - όλα όσα θα ήταν δαπανηρά και χρονοβόρα να κατασκευαστούν από την αρχή. Αξίζει επίσης να αναφερθεί ένα τρίτο στοιχείο σε αυτήν την εξίσωση: το φαινόμενο δικτύου της συσσωρευμένης τεχνογνωσίας.
Ενώ οι εσωτερικές ομάδες αντιμετωπίζουν μια συνεχή καμπύλη μάθησης, οι εξωτερικοί ειδικοί που εργάζονται σε πολλαπλά έργα συσσωρεύουν τεχνική και επιχειρηματική εμπειρογνωμοσύνη με πολύ ταχύτερο ρυθμό. Αυτή η συλλογική νοημοσύνη, όταν εφαρμόζεται με στοχευμένο τρόπο, συχνά παράγει πιο αποτελεσματικές και καινοτόμες λύσεις. Η απόφαση, επομένως, δεν είναι πλέον μεταξύ αγοράς ή κατασκευής, αλλά μεταξύ της προσκόλλησης σε άκαμπτες λύσεις ή της κατασκευής κάτι που ανταποκρίνεται πραγματικά στις ανάγκες της επιχείρησης. Η προσαρμογή, κάποτε πολυτέλεια, έχει γίνει προσδοκία, η επεκτασιμότητα απαίτηση και η Τεχνητή Νοημοσύνη αλλάζει τα δεδομένα.
Τελικά, το πραγματικό ανταγωνιστικό πλεονέκτημα δεν έγκειται στο έτοιμο προς χρήση λογισμικό ή στις ειδικά γραμμένες γραμμές κώδικα, αλλά στη στρατηγική ευελιξία με την οποία οι εταιρείες ενσωματώνουν τεχνολογικές λύσεις στην ανάπτυξή τους. Η εποχή του AIAD μας προσκαλεί να εγκαταλείψουμε τα δυαδικά διλήμματα και να σκεφτούμε το λογισμικό ως μια συνεχή, ζωντανή και στρατηγική διαδικασία. Και, για να το πετύχουμε αυτό, δεν αρκεί απλώς να κατασκευάζουμε. είναι απαραίτητο να κατασκευάζουμε έξυπνα, με τους κατάλληλους συνεργάτες και ένα όραμα για το μέλλον.
