Dešimtmečius buvo priimtas sprendimas tarp programinės įrangos kūrimo nuo nulio arba įsigyti paruoštų sprendimų vadovaujamų technologijų strategijų įmonėse iš pačių įvairiausių sektorių. Lygtis atrodė paprasta, perkant pagreitintą pritaikymą ir sumažintas išlaidas, buvo pasiūlyta pritaikyti ir valdyti. Tačiau generatyvaus dirbtinio intelekto, o ypač AI (AIAD) padedamo vystymosi, atsiradimas pakeitė visus šios paskyros kintamuosius. Tai nebėra apsisprendimo tarp dviejų klasikinių požiūrių klausimas, o galbūt tradicinės dilemos nebėra.
Generatyviu dirbtiniu intelektu optimizuojant esminius kūrimo ciklo veiksmus, tokius kaip kodų rašymas, automatinis testavimas, klaidų aptikimas ir net architektūriniai pasiūlymai, pritaikytos programinės įrangos kūrimas nebėra išskirtinė didelių korporacijų, turinčių tvirtą biudžetą, pastangos. pirmesnis už - Išmokyti modeliai, specializuotos bibliotekos ir žemo kodo arba nekodinės platformos, maitinamos dirbtinio intelekto, drastiškai sumažina išlaidas ir kūrimo laiką.
Vietoj mėnesių, daugelis sprendimų šiandien pristatomi per kelias savaites, o vietoj daugybės vidinių komandų liesos ir labai specializuotos komandos gali pateikti įspūdingą ir keičiamo dydžio programas įspūdingą efektyvumą. „GitHub Copilot“, paleistas 2021 m., yra praktinis generatyvaus AI pavyzdys, padedantis kūrėjams siūlyti kodus ir automatiškai užpildyti fragmentus. „GitHub“ tyrimas parodė, kad kūrėjai, naudojantys „Copilot“, vidutiniškai atliko greitesnes 55% užduotis, o tiems, kurie ja naudojosi, užduočiai atlikti vidutiniškai prireikė 1 valandos ir 11 minučių, o tiems, kurie nenaudojo „GitHub Copilot“, vidutiniškai prireikė 2 valandų ir 41 minutės.
Susidūrus su šia realybe, senas argumentas, kad paruoštos programinės įrangos pirkimas buvo ekonomikos sinonimas, praranda jėgas. Bendrieji sprendimai, nors ir viliojantys, dažnai nesuformuoja vidinių procesų ypatumų, nesikeičia tokiu pat judrumu ir nesukuria ribojančios priklausomybės. Trumpuoju laikotarpiu jų gali atrodyti pakankama, tačiau vidutinės trukmės ir ilguoju laikotarpiu jie tampa kliūtimis naujovėms.
Negana to, pati mintis, kad konkurencinis pranašumas slypi pačiame kode, pradeda byrėti. Scenarijuje, kai perrašant visą paraišką tapo pigus ir perspektyvus, idėja “apsaugoti kodą” kaip strateginį turtą tampa vis mažiau prasminga. Tikroji vertė slypi sprendimo architektūroje, integracijos su verslo sistemomis sklandumu, duomenų valdymu ir, daugiausia, gebėjimu greitai pritaikyti programinę įrangą, kai keičiasi rinka ar įmonė.
Dirbtinio intelekto (AI) ir automatizavimo naudojimas kūrimo metu sumažinamas iki 50%, kaip nurodė 75% vadovų, apklaustų OutSystems ir KPMG ataskaitoje. Bet jei “statyti” yra nauja norma, iškyla antra dilema: kurti viduje ar su specializuotais išorės partneriais? Čia pragmatizmas kalba garsiau. Norint sukurti savo technologijų komandą, reikia nuolatinių investicijų, talentų valdymo, infrastruktūros ir, svarbiausia, laiko, riboto turto lenktynėse dėl inovacijų. Įmonėms, kurių branduolys verslas Tai nėra programinė įranga, šis pasirinkimas gali būti neproduktyvus.
Kita vertus, strateginės partnerystės su plėtros įmonėmis suteikia pranašumų, tokių kaip tiesioginė prieiga prie pažangių techninių žinių, pagreitintas pristatymas, lankstumas samdant ir veiklos išlaidų mažinimas. Patyrusios užsakomosios komandos veikia kaip įmonės plėtinys, daugiausia dėmesio skiriant rezultatams, ir dažnai pateikiamos paruoštos keičiamo dydžio architektūros, integruotų CI/CD vamzdynų ir išbandytų sistemų – viskas, kas būtų brangu ir atimtų daug laiko, kūrimas nuo nulio. Taip pat verta paminėti trečią šios lygties elementą: sukauptos patirties tinklo poveikį.
Nors vidinės komandos susiduria su nuolatiniu mokymosi kreive, išoriniai ekspertai, dirbantys su keliais projektais, daug greičiau kaupia techninį ir verslo repertuarą. Šis kolektyvinis intelektas, taikomas nukreiptai, dažnai sukuria efektyvesnius ir novatoriškesnius sprendimus. Todėl sprendimas yra ne tarp pirkimo ar kūrimo, o tarp tinkuotų sprendimų laikymosi ar kažko, kas iš tikrųjų atitinka tai, ko reikia verslui, kūrimo. Personalizavimas, veikiau prabanga, tapo lūkesčiu, masteliu, reikalavimu, o AI – takoskyra.
Galų gale, tikrasis konkurencinis skirtumas yra ne paruoštoje programinėje įrangoje, nei kodo eilutėse, parašytose matuoti, o strateginiame judrume, su kuriuo įmonės integruoja technologinius sprendimus į savo augimą. AIAD era kviečia mus atsisakyti dvejetainių dilemų ir galvoti apie programinę įrangą kaip apie nuolatinį, gyvą ir strateginį procesą. O tam neužtenka statyti, reikia kurti su intelektu, teisingais partneriais ir ateities vizija.
