Gadu desmitiem lēmums starp programmatūras izveidi no nulles vai gatava risinājuma iegādi noteica tehnoloģiju stratēģijas uzņēmumos dažādās nozarēs. Vienādojums šķita vienkāršs: pirkt paātrinātu ieviešanu un samazinātas izmaksas, veidot piedāvāto pielāgošanu un kontroli. Taču ģeneratīvā mākslīgā intelekta un jo īpaši ar mākslīgo intelektu atbalstītas izstrādes (AIAD) ienākšana ir mainījusi visus mainīgos šajā vienādojumā. Vairs nav jāizvēlas starp divām klasiskām pieejām, un, iespējams, tradicionālā dilemma vairs nepastāv.
Tā kā ģeneratīvais mākslīgais intelekts optimizē izstrādes cikla svarīgākos posmus, piemēram, koda rakstīšanu, automatizētu testēšanu, kļūdu noteikšanu un pat arhitektūras ieteikumus, pielāgotas programmatūras veidošana vairs nav tikai lielu uzņēmumu ar stingriem budžetiem uzdevums. Iepriekš apmācīti modeļi, specializētas bibliotēkas un mākslīgā intelekta nodrošinātas platformas ar zemu koda saturu vai bez tā ir ievērojami samazinājušas izstrādes izmaksas un laiku.
Daudzi risinājumi tagad tiek piegādāti nedēļu laikā, nevis mēnešu laikā, un lielu iekšējo komandu vietā efektīvas, augsti specializētas komandas spēj piegādāt pielāgotas un mērogojamas lietojumprogrammas ar iespaidīgu efektivitāti. GitHub Copilot, kas tika palaists 2021. gadā, ir praktisks ģeneratīvā mākslīgā intelekta piemērs, kas palīdz izstrādātājiem, iesakot kodu un automātiski aizpildot fragmentus. GitHub pētījums norādīja, ka izstrādātāji, kas izmanto Copilot, uzdevumus pabeidza vidēji par 55% ātrāk, savukārt tie, kas neizmantoja GitHub Copilot, uzdevuma izpildei aizņēma vidēji 1 stundu un 11 minūtes, bet tie, kas to neizmantoja, vidēji 2 stundas un 41 minūti.
Ņemot vērā šo realitāti, vecais arguments, ka standarta programmatūras iegāde ir sinonīms naudas ietaupīšanai, zaudē savu spēku. Vispārīgi risinājumi, lai arī vilinoši, bieži vien nespēj pielāgoties iekšējo procesu specifikai, nedarbojas tikpat ātri un rada ierobežojošu atkarību. Īstermiņā tie var šķist pietiekami, bet vidējā un ilgtermiņā tie kļūst par šķēršļiem inovācijām.
Turklāt pats priekšstats, ka konkurences priekšrocība slēpjas pašā kodā, sāk sabrukt. Scenārijā, kad visas lietojumprogrammas pārrakstīšana ir kļuvusi lēta un iespējama, ideja par "koda aizsardzību" kā stratēģisku aktīvu kļūst arvien mazāk jēgpilna. Patiesā vērtība slēpjas risinājuma arhitektūrā, integrācijas ar biznesa sistēmām plūstamībā, datu pārvaldībā un, galvenais, spējā ātri pielāgot programmatūru, mainoties tirgum vai uzņēmumam.
Mākslīgā intelekta (MI) un automatizācijas izmantošana samazina izstrādes laiku līdz pat 50%, kā norāda 75% vadītāju, kas tika aptaujāti OutSystems un KPMG veiktā ziņojumā. Bet, ja "veidošana" ir jaunā norma, rodas otra dilemma: veidot iekšēji vai ar specializētiem ārējiem partneriem? Šeit dominē pragmatisms. Iekšējās tehnoloģiju komandas izveidei ir nepieciešamas nepārtrauktas investīcijas, talantu pārvaldība, infrastruktūra un, galvenais, laiks, kas ir vistrūcīgākais resurss inovāciju sacensībā. Uzņēmumiem, kuru pamatdarbība nav programmatūra , šī izvēle var būt neproduktīva.
No otras puses, stratēģiskās partnerības ar izstrādes uzņēmumiem piedāvā tādas priekšrocības kā tūlītēja piekļuve progresīvām tehniskajām zināšanām, paātrināta piegāde, elastība darbā pieņemšanā un samazinātas darbības izmaksas. Pieredzējušas ārpakalpojumu komandas darbojas kā uzņēmuma paplašinājums, kas koncentrējas uz rezultātiem, un bieži vien tām ir gatavi mērogojami arhitektūras modeļi, integrēti CI/CD cauruļvadi un pārbaudīti ietvari — viss, ko veidot no nulles būtu dārgi un laikietilpīgi. Ir vērts pieminēt arī trešo elementu šajā vienādojumā: uzkrātās pieredzes tīkla efektu.
Kamēr iekšējām komandām ir nepārtraukti jāmācās, ārējie speciālisti, kas strādā pie vairākiem projektiem, daudz ātrāk uzkrāj tehniskās un biznesa zināšanas. Šī kolektīvā inteliģence, mērķtiecīgi pielietota, bieži vien rada efektīvākus un inovatīvākus risinājumus. Tāpēc lēmums vairs nav starp pirkšanu vai izveidi, bet gan starp stingru risinājumu pieturēšanos vai kaut kā tāda izveidi, kas patiesi atbilst uzņēmuma vajadzībām. Pielāgošana, kas kādreiz bija greznība, ir kļuvusi par cerību, mērogojamība par prasību, un mākslīgais intelekts par revolucionāru risinājumu.
Galu galā patiesā konkurences priekšrocība slēpjas nevis standarta programmatūrā vai pielāgotās koda rindās, bet gan stratēģiskajā elastībā, ar kādu uzņēmumi integrē tehnoloģiskos risinājumus savā izaugsmē. AIAD laikmets aicina mūs atteikties no binārajām dilemmām un domāt par programmatūru kā nepārtrauktu, dzīvu un stratēģisku procesu. Un, lai to panāktu, nepietiek tikai ar veidošanu; ir nepieciešams veidot inteliģenti, ar pareizajiem partneriem un nākotnes vīziju.
