Selama beberapa dekade, keputusan antara membangun perangkat lunak dari nol atau membeli solusi siap pakai telah memandu strategi teknologi di perusahaan dari berbagai sektor. Persamaannya tampak sederhana, membeli mempercepat adopsi dan mengurangi biaya, membangun menawarkan personalisasi dan kontrol. Namun, hadirnya kecerdasan buatan generatif, dan khususnya, pengembangan yang dibantu AI (AIAD), telah mengubah semua variabel dalam perhitungan ini. Ini bukan lagi tentang memilih di antara dua pendekatan klasik, dan mungkin dilema tradisional tersebut sudah tidak ada lagi.
Dengan IA generatif yang mengoptimalkan tahap-tahap krusial siklus pengembangan, seperti penulisan kode, pengujian otomatis, deteksi bug, dan bahkan saran arsitektur, membangun perangkat lunak khusus bukan lagi upaya eksklusif perusahaan besar dengan anggaran yang besar. Model-model pra-latih, pustaka khusus, dan platform low-code atau no-code yang didukung oleh IA telah mengurangi secara drastis biaya dan waktu pengembangan.
Alih-alih berbulan-bulan, banyak solusi saat ini dapat dikirim dalam hitungan minggu, dan alih-alih tim internal yang besar, tim yang ramping dan sangat terspesialisasi mampu mengirimkan aplikasi yang dipersonalisasi dan skalabel dengan efisiensi yang mengesankan. GitHub Copilot, yang diluncurkan pada tahun 2021, adalah contoh praktis AI generatif yang membantu pengembang, dengan menyarankan kode dan melengkapi potongan kode secara otomatis. Sebuah studi GitHub menunjukkan bahwa pengembang yang menggunakan Copilot menyelesaikan tugas 55% lebih cepat rata-rata; mereka yang menggunakannya membutuhkan rata-rata 1 jam 11 menit untuk menyelesaikan tugas, sementara mereka yang tidak menggunakan GitHub Copilot membutuhkan rata-rata 2 jam 41 menit.
Menghadapi kenyataan ini, argumen lama bahwa membeli perangkat lunak siap pakai identik dengan penghematan kehilangan kekuatannya. Solusi generik, meskipun menggiurkan, seringkali tidak sesuai dengan kekhasan proses internal, tidak dapat diskalakan dengan kecepatan yang sama, dan menciptakan ketergantungan yang membatasi. Dalam jangka pendek, mungkin tampak cukup, tetapi dalam jangka menengah dan panjang, menjadi penghambat inovasi.
Lebih dari itu, gagasan bahwa keunggulan kompetitif terletak pada kode itu sendiri mulai runtuh. Dalam skenario di mana menulis ulang aplikasi secara keseluruhan menjadi murah dan layak, gagasan untuk "melindungi kode" sebagai aset strategis semakin tidak masuk akal. Nilai sebenarnya terletak pada arsitektur solusi, kelancaran integrasi dengan sistem bisnis, tata kelola data, dan terutama, kemampuan untuk beradaptasi dengan cepat terhadap perangkat lunak seiring perubahan pasar, atau perusahaan.
Penggunaan kecerdasan buatan (AI) dan otomatisasi mengurangi hingga 50% waktu pengembangan, seperti yang ditunjukkan oleh 75% eksekutif yang diwawancarai dalam laporan yang dilakukan oleh OutSystems dan KPMG. Tetapi jika "pembuatan" adalah hal yang biasa, muncul dilema kedua: membangun sendiri atau dengan mitra eksternal yang ahli? Di sini, pragmatisme lebih berperan. Membuat tim teknologi sendiri membutuhkan investasi berkelanjutan, manajemen talenta, infrastruktur, dan terutama waktu, aset yang paling langka dalam perlombaan inovasi. Untuk perusahaan yang inti bisnisnya… bisnis bukan perangkat lunak, pilihan ini bisa kontraproduktif.
Di sisi lain, kemitraan strategis dengan perusahaan pengembangan menghadirkan keuntungan, seperti akses langsung ke keahlian teknis mutakhir, pengiriman yang lebih cepat, fleksibilitas perekrutan, dan pengurangan overhead operasional. Tim outsourcing yang berpengalaman bertindak sebagai perpanjangan perusahaan, dengan fokus pada hasil, dan seringkali sudah memiliki model arsitektur yang terukur, pipeline CI/CD terintegrasi, dan kerangka kerja yang telah teruji, semuanya hal yang akan mahal dan memakan waktu untuk dibangun dari nol. Patut juga disebutkan elemen ketiga dalam persamaan ini: efek jaringan dari akumulasi keahlian.
Sementara tim internal menghadapi kurva pembelajaran yang terus-menerus, pakar eksternal yang bekerja di berbagai proyek mengumpulkan repositori teknis dan bisnis dengan kecepatan jauh lebih tinggi. Kecerdasan kolektif ini, jika diterapkan secara terarah, sering menghasilkan solusi yang lebih efektif dan inovatif. Keputusan, oleh karena itu, bukan lagi antara membeli atau membangun, tetapi antara terpaku pada solusi yang kaku atau membangun sesuatu yang benar-benar memenuhi kebutuhan bisnis. Personalisasi, yang dulunya merupakan kemewahan, telah menjadi harapan, skalabilitas menjadi sebuah kebutuhan, dan AI, sebuah pembeda.
Pada akhirnya, pembeda kompetitif yang sebenarnya bukanlah pada perangkat lunak yang sudah jadi, atau pada baris kode yang ditulis khusus, melainkan pada kecepatan strategis bagaimana perusahaan mengintegrasikan solusi teknologi ke dalam pertumbuhannya. Era AIAD mengajak kita untuk meninggalkan dilema biner dan berpikir tentang perangkat lunak sebagai proses yang berkelanjutan, hidup, dan strategis. Dan, untuk itu, tidak cukup hanya membangun, tetapi perlu membangun dengan cerdas, mitra yang tepat, dan visi masa depan.
