На працягу дзесяцігоддзяў выбар паміж стварэннем праграмнага забеспячэння з нуля і набыццём гатовае рашэнне кіраваў тэхналагічнымі стратэгіямі ў кампаніях розных сектараў. Раўнанне здавалася простым: купля паскорыла ўкараненне і знізіла выдаткі, стварэнне прапаноўвала налады і кантроль. Але з'яўленне генератыўнага штучнага інтэлекту, і асабліва распрацоўкі з дапамогай штучнага інтэлекту (AIAD), змяніла ўсе зменныя ў гэтым раўнанні. Гаворка ідзе ўжо не пра выбар паміж двума класічнымі падыходамі, і, магчыма, традыцыйная дылема больш не існуе.
Паколькі генератыўны штучны інтэлект аптымізуе найважнейшыя этапы цыклу распрацоўкі, такія як напісанне кода, аўтаматызаванае тэставанне, выяўленне памылак і нават архітэктурныя прапановы, стварэнне заказнога праграмнага забеспячэння больш не з'яўляецца выключнай задачай буйных карпарацый з вялікімі бюджэтамі. Папярэдне навучаныя мадэлі, спецыялізаваныя бібліятэкі і платформы з нізкім кодам або без кода на базе штучнага інтэлекту значна знізілі выдаткі і час распрацоўкі.
Замест месяцаў, многія рашэнні цяпер пастаўляюцца за тыдні, і замест вялікіх унутраных каманд, стройныя, высокаспецыялізаваныя каманды здольныя ствараць індывідуальныя і маштабуемыя праграмы з уражлівай эфектыўнасцю. GitHub Copilot, запушчаны ў 2021 годзе, з'яўляецца практычным прыкладам генератыўнага штучнага інтэлекту, які дапамагае распрацоўшчыкам, прапаноўваючы код і аўтаматычна запаўняючы фрагменты. Даследаванне GitHub паказала, што распрацоўшчыкі, якія выкарыстоўваюць Copilot, выконвалі задачы ў сярэднім на 55% хутчэй, у той час як тыя, хто не выкарыстоўваў GitHub Copilot, спатрэбілі ў сярэднім 1 гадзіну 11 хвілін для выканання задачы, а тыя, хто не выкарыстоўваў, — у сярэднім 2 гадзіны 41 хвіліну.
Улічваючы гэтую рэальнасць, стары аргумент, што купля гатовага праграмнага забеспячэння была сінонімам эканоміі грошай, губляе сваю сілу. Універсальныя рашэнні, хоць і прывабныя, часта не адаптуюцца да спецыфікі ўнутраных працэсаў, не маштабуюцца з такой жа спрытнасцю і ствараюць абмежавальную залежнасць. У кароткатэрміновай перспектыве яны могуць здавацца дастатковымі, але ў сярэдне- і доўгатэрміновай перспектыве яны становяцца перашкодай для інавацый.
Больш за тое, сама ідэя таго, што канкурэнтная перавага заключаецца ў самым кодзе, пачынае разбурацца. У сцэнарыі, калі перапісванне ўсяго прыкладання стала танным і магчымым, ідэя «абароны кода» як стратэгічнага актыву мае ўсё менш і менш сэнсу. Сапраўдная каштоўнасць заключаецца ў архітэктуры рашэння, плыўнасці інтэграцыі з бізнес-сістэмамі, кіраванні дадзенымі і, перш за ўсё, у здольнасці хутка адаптаваць праграмнае забеспячэнне па меры змены рынку або кампаніі.
Выкарыстанне штучнага інтэлекту (ШІ) і аўтаматызацыі скарачае час распрацоўкі да 50%, як адзначаюць 75% кіраўнікоў, апытаных у справаздачы, праведзенай OutSystems і KPMG. Але калі «стварэнне» — гэта новая норма, узнікае другая дылема: стварэнне ўнутры кампаніі ці са спецыялізаванымі знешнімі партнёрамі? Тут пераважае прагматызм. Стварэнне ўласнай тэхналагічнай каманды патрабуе пастаянных інвестыцый, кіравання талентамі, інфраструктуры і, перш за ўсё, часу — самага дэфіцытнага актыву ў гонцы за інавацыямі. Для кампаній, асноўным бізнесам не з'яўляецца праграмнае забеспячэнне , гэты выбар можа быць контрпрадуктыўным.
З іншага боку, стратэгічныя партнёрствы з кампаніямі-распрацоўшчыкамі прапануюць такія перавагі, як неадкладны доступ да перадавых тэхнічных ноу-хау, паскораная дастаўка, гнуткасць найму і зніжэнне эксплуатацыйных выдаткаў. Дасведчаныя аўтсорсінгавыя каманды выступаюць у якасці пашырэння кампаніі, арыентаванага на вынік, і часта маюць гатовыя маштабуемыя мадэлі архітэктуры, інтэграваныя канвееры CI/CD і правераныя фрэймворкі — усё тое, што было б дарагім і працаёмкім для стварэння з нуля. Варта таксама згадаць трэці элемент у гэтым раўнанні: сеткавы эфект назапашанага вопыту.
У той час як унутраныя каманды сутыкаюцца з пастаянным працэсам навучання, знешнія спецыялісты, якія працуюць над некалькімі праектамі, значна хутчэй назапашваюць тэхнічны і бізнес-досвед. Гэты калектыўны інтэлект, які ўжываецца мэтанакіравана, часта генеруе больш эфектыўныя і інавацыйныя рашэнні. Такім чынам, рашэнне ўжо не стаіць паміж купляй і стварэннем, а паміж прытрымліваннем жорсткіх рашэнняў і стварэннем чагосьці, што сапраўды адпавядае патрэбам бізнесу. Персаналізацыя, якая калісьці была раскошай, стала чаканнем, маштабаванасць — патрабаваннем, а штучны інтэлект — пераломным момантам.
У рэшце рэшт, сапраўдная канкурэнтная перавага заключаецца не ў гатовым праграмным забеспячэнні або заказных радках кода, а ў стратэгічнай спрытнасці, з якой кампаніі інтэгруюць тэхналагічныя рашэнні ў свой рост. Эпоха AIAD заклікае нас адмовіцца ад бінарных дылем і думаць пра праграмнае забеспячэнне як пра бесперапынны, жывы і стратэгічны працэс. І каб дасягнуць гэтага, недастаткова проста ствараць; неабходна ствараць інтэлектуальна, з патрэбнымі партнёрамі і бачаннем будучыні.
