Évtizedekig a különböző szektorokban működő vállalatok technológiai stratégiáit a szoftverfejlesztés és a kész megoldások beszerzése közötti döntés határozta meg. Az egyenlet egyszerűnek tűnt: gyorsított adaptáció és csökkentett költségek megvásárlása, testreszabhatóság és kontroll biztosítása. De a generatív mesterséges intelligencia, és különösen a mesterséges intelligencia által támogatott fejlesztés (AIAD) megjelenése megváltoztatta az összes változót ebben az egyenletben. Már nem két klasszikus megközelítés közötti választásról van szó, és talán a hagyományos dilemma már nem is létezik.
Mivel a generatív mesterséges intelligencia optimalizálja a fejlesztési ciklus kulcsfontosságú szakaszait, mint például a kódírás, az automatizált tesztelés, a hibakeresés és akár az architektúrai javaslatok, az egyedi szoftverek fejlesztése már nem kizárólag a nagyvállalatok feladata, amelyek erős költségvetéssel rendelkeznek. Az előre betanított modellek, a specializált könyvtárak és a mesterséges intelligencia által működtetett alacsony kódú vagy kód nélküli platformok drasztikusan csökkentették a fejlesztési költségeket és az időt.
A hónapok helyett ma már sok megoldás heteken belül szállítható, és a nagy belső csapatok helyett a lean, magasan specializált csapatok képesek testreszabott és skálázható alkalmazásokat lenyűgöző hatékonysággal szállítani. A 2021-ben elindított GitHub Copilot a generatív mesterséges intelligencia egy gyakorlati példája, amely kódjavaslatokkal és kódrészletek automatikus kitöltésével segíti a fejlesztőket. Egy GitHub-tanulmány szerint a Copilotot használó fejlesztők átlagosan 55%-kal gyorsabban végezték el a feladatokat, míg azok, akik nem használták a GitHub Copilotot, átlagosan 1 óra 11 percet vettek igénybe a feladat elvégzéséhez, míg azok, akik nem használták, átlagosan 2 óra 41 percet.
Ezt a valóságot figyelembe véve az a régi érv, miszerint a polcról leemelhető szoftverek vásárlása egyet jelent a pénzmegtakarítással, veszít erejéből. Az általános megoldások, bár csábítóak, gyakran nem alkalmazkodnak a belső folyamatok sajátosságaihoz, nem skálázódnak ugyanolyan rugalmasan, és korlátozó függőséget hoznak létre. Rövid távon elegendőnek tűnhetnek, de közép- és hosszú távon akadályt jelentenek az innováció számára.
Sőt, maga az az elképzelés is kezd összeomlani, hogy a versenyelőny magában a kódban rejlik. Egy olyan forgatókönyvben, ahol egy teljes alkalmazás átírása olcsóvá és megvalósíthatóvá vált, a „kód védelmének” mint stratégiai eszköznek az ötlete egyre kevésbé értelmes. A valódi érték a megoldás architektúrájában, az üzleti rendszerekkel való integráció gördülékenységében, az adatkezelésben és mindenekelőtt abban rejlik, hogy a szoftver gyorsan alkalmazkodhat a piac vagy a vállalat változásaihoz.
A mesterséges intelligencia (MI) és az automatizálás használata akár 50%-kal is csökkenti a fejlesztési időt, amint azt a megkérdezett vezetők 75%-a jelezte az OutSystems és a KPMG által készített jelentésben. De ha az „építés” az új norma, felmerül egy második dilemma: belsőleg vagy speciális külső partnerekkel építsünk? Itt a pragmatizmus győzedelmeskedik. Egy házon belüli technológiai csapat létrehozása folyamatos befektetést, tehetségmenedzsmentet, infrastruktúrát és mindenekelőtt időt igényel, amely a legszűkösebb eszköz az innovációs versenyben. Azoknál a vállalatoknál, amelyek fő tevékenysége nem a szoftverfejlesztés , ez a választás kontraproduktív lehet.
Másrészt a fejlesztőcégekkel kötött stratégiai partnerségek olyan előnyöket kínálnak, mint az azonnali hozzáférés a fejlett műszaki know-how-hoz, a gyorsabb szállítás, a rugalmas felvételi lehetőségek és a csökkentett működési költségek. A tapasztalt kiszervezett csapatok a vállalat kiterjesztéseként működnek, az eredményekre összpontosítanak, és gyakran kész, skálázható architektúramodellekkel, integrált CI/CD-folyamatokkal és tesztelt keretrendszerekkel érkeznek – mindazzal, amit költséges és időigényes lenne a semmiből felépíteni. Érdemes megemlíteni egy harmadik elemet is ebben az egyenletben: a felhalmozott szakértelem hálózati hatását.
Míg a belső csapatok folyamatos tanulási görbével néznek szembe, a több projekten dolgozó külső szakemberek sokkal gyorsabb ütemben halmoznak fel technikai és üzleti szakértelmet. Ez a célzottan alkalmazott kollektív intelligencia gyakran hatékonyabb és innovatívabb megoldásokat eredményez. A döntés tehát már nem a vásárlás vagy a fejlesztés között van, hanem a merev megoldások melletti kitartás és az üzleti igényeket valóban kielégítő megoldás megépítése között. A testreszabás, ami egykor luxus volt, elvárássá, a skálázhatóság követelménnyé, a mesterséges intelligencia pedig áttörést jelentett.
Végső soron az igazi versenyelőny nem a polcról leemelhető szoftverekben vagy az egyedileg írt kódsorokban rejlik, hanem abban a stratégiai agilitásban, amellyel a vállalatok integrálják a technológiai megoldásokat a növekedésükbe. Az AIAD-korszak arra hív minket, hogy hagyjuk fel a bináris dilemmákkal, és a szoftvereket folyamatos, élő és stratégiai folyamatként gondoljuk el. És ennek eléréséhez nem elég egyszerűen építeni; intelligensen kell építeni, a megfelelő partnerekkel és a jövőre vonatkozó vízióval.
