Desetljećima je odluka između izrade softvera od nule ili nabave gotovog rješenja vodila tehnološke strategije u tvrtkama u raznim sektorima. Jednadžba se činila jednostavnom: kupnja je ubrzala usvajanje i smanjila troškove, izgradnja je nudila prilagodbu i kontrolu. No, dolazak generativne umjetne inteligencije, a posebno razvoja potpomognutog umjetnom inteligencijom (AIAD), promijenio je sve varijable u ovoj jednadžbi. 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, poput pisanja koda, automatiziranog testiranja, otkrivanja grešaka, pa čak i arhitektonskih prijedloga, izrada prilagođenog softvera više nije napor koji je isključivo ograničen na velike korporacije s robusnim proračunima. Unaprijed 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 sada se isporučuju u tjednima, a umjesto velikih internih timova, vitki, visoko specijalizirani timovi mogu isporučiti prilagođene i skalabilne aplikacije s impresivnom učinkovitošću. 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 dovršili zadatke, dok su oni koji nisu koristili GitHub Copilot u prosjeku dovršili zadatak za 1 sat i 11 minuta, a oni koji nisu, u prosjeku za 2 sata i 41 minutu.
S obzirom na ovu stvarnost, stari argument da je kupnja 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 ovisnost. Kratkoročno se mogu činiti dovoljnima, ali srednjoročno i dugoročno postaju prepreka inovacijama.
Štoviše, sama ideja da konkurentska prednost leži u samom kodu počinje se urušavati. U scenariju u kojem je prepisivanje cijele aplikacije postalo jeftino i izvedivo, ideja "zaštite koda" kao strateške imovine ima sve manje smisla. Prava vrijednost leži u arhitekturi rješenja, fluidnosti integracije s poslovnim sustavima, upravljanju podacima i, prije svega, sposobnosti brze prilagodbe softvera kako se tržište ili tvrtka mijenjaju.
Korištenje umjetne inteligencije (AI) i automatizacije smanjuje vrijeme razvoja do 50%, što je navelo 75% intervjuiranih rukovoditelja u izvješću koje su proveli OutSystems i KPMG. Ali ako je "gradnja" 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 tvrtke čija osnovna djelatnost nije softver , ovaj izbor može biti kontraproduktivan.
S druge strane, strateška partnerstva s razvojnim tvrtkama nude prednosti poput trenutnog pristupa naprednom tehničkom znanju, ubrzane isporuke, fleksibilnosti zapošljavanja i smanjenih operativnih troškova. Iskusni vanjski timovi djeluju kao produžetak tvrtke, usmjereni 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. Također vrijedi spomenuti treći element u ovoj jednadžbi: mrežni učinak akumuliranog stručnog znanja.
Dok se interni timovi suočavaju s kontinuiranom krivuljom učenja, vanjski stručnjaci koji rade na više projekata akumuliraju tehničku i poslovnu stručnost puno bržim tempom. Ova kolektivna inteligencija, primijenjena na ciljani način, često generira učinkovitija i inovativnija rješenja. Odluka, stoga, više nije između kupnje ili izgradnje, već između pridržavanja krutih rješenja ili izgradnje nečega što zaista zadovoljava potrebe poslovanja. Prilagodba, nekada luksuz, postala je očekivanje, skalabilnost zahtjev, a umjetna inteligencija prekretnica.
U konačnici, prava konkurentska prednost ne leži u gotovom softveru ili kodu napisanom po narudžbi, već u strateškoj agilnosti kojom tvrtke integriraju tehnološka rješenja u svoj rast. Era AIAD-a poziva nas 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.
