Gedurende decennia heeft de keuze tussen het bouwen van software vanaf nul of het aanschaffen van een kant-en-klare oplossing de technologische strategieën in bedrijven uit diverse sectoren geleid. De vergelijking leek eenvoudig, kopen versnelde de adoptie en verlaagde de kosten, bouwen bood maatwerk en controle. Maar de komst van generatieve kunstmatige intelligentie, en vooral de ontwikkeling ondersteund door AI (AIAD), heeft alle variabelen in deze berekening veranderd. Het gaat niet meer om het kiezen tussen twee klassieke benaderingen, en misschien bestaat het traditionele dilemma niet eens meer.
Met generatieve AI die cruciale fasen van de ontwikkelingscyclus optimaliseert, zoals codering, geautomatiseerde tests, bugdetectie en zelfs architectuursuggesties, is het bouwen van maatwerksoftware niet langer een exclusieve inspanning van grote bedrijven met ruime budgetten. Vooraf getrainde modellen, gespecialiseerde bibliotheken en low-code of no-code platforms versterkt door AI hebben de kosten en de ontwikkeltijd drastisch verminderd.
In plaats van maanden worden veel oplossingen tegenwoordig in weken geleverd, en in plaats van grote interne teams kunnen compacte en hooggekwalificeerde teams op een efficiënte manier op maat gemaakte en schaalbare toepassingen leveren. GitHub Copilot, gelanceerd in 2021, is een praktisch voorbeeld van generatieve AI die ontwikkelaars helpt door code voor te stellen en codefragmenten automatisch aan te vullen. Een studie van GitHub wees uit dat ontwikkelaars die Copilot gebruikten taken gemiddeld 55% sneller voltooiden, terwijl degenen die het gebruikten gemiddeld 1 uur en 11 minuten nodig hadden om de taak te voltooien, degenen die geen GitHub Copilot gebruikten gemiddeld 2 uur en 41 minuten nodig hadden.
Gezien deze realiteit verliest het oude argument dat het kopen van kant-en-klare software synoniem is met besparen aan kracht. Als generieke oplossingen, hoewel verleidelijk, passen ze zich vaak niet aan de bijzonderheden van interne processen aan, schalen ze niet met dezelfde snelheid en creëren ze een beperkende afhankelijkheid. Op de korte termijn lijken ze voldoende, maar op de middellange en lange termijn worden ze belemmeringen voor innovatie.
Meer dan dat, begint het idee dat het concurrentievoordeel in de code zelf ligt, te wankelen. In een situatie waarin het herschrijven van een hele applicatie goedkoop en haalbaar is geworden, wordt het idee om de "code" te beschermen als strategisch actief steeds minder logisch. De werkelijke waarde ligt in de architectuur van de oplossing, in de soepelheid van de integratie met de bedrijfsystemen, in het gegevensbeheer en vooral in het vermogen om de software snel aan te passen naarmate de markt of het bedrijf verandert.
Het gebruik van kunstmatige intelligentie (AI) en automatisering vermindert de ontwikkeltijd met tot 50%, volgens 75% van de executives die in een rapport van OutSystems en KPMG zijn geïnterviewd. Maar als de "build" de nieuwe norm is, ontstaat een tweede dilemma: intern bouwen of samenwerken met externe gespecialiseerde partners? Hier spreekt het pragmatisme het luidst. Het opzetten van een eigen technologieteam vereist voortdurende investering, talentmanagement, infrastructuur en vooral tijd, het schaarse actief in de race naar innovatie. Voor bedrijven waarvan de kernzakennee is hetsoftwareDeze keuze kan contraproductief zijn.
Aan de andere kant bieden strategische partnerschappen met ontwikkelingsbedrijven voordelen, zoals directe toegang tot geavanceerde technische knowhow, versnelde levering, flexibele contracten en vermindering van operationele overhead. Ervaren uitbestede teams fungeren als een uitbreiding van het bedrijf, gericht op resultaat, en beschikken vaak al over kant-en-klare modellen voor schaalbare architectuur, geïntegreerde CI/CD-pijplijnen en geteste frameworks, alles wat kostbaar en tijdrovend zou zijn om vanaf nul op te bouwen. Het is ook belangrijk om een derde element in deze vergelijking te noemen: het netwerkeffect van de opgebouwde expertise.
Ter teams internes ondervinden een voortdurende leercurve, externe specialisten die aan meerdere projecten werken, verzamelen technische en zakelijke kennis veel sneller. Deze collectieve intelligentie, gericht toegepast, leidt vaak tot effectievere en innovatievere oplossingen. De beslissing is dus niet meer of je moet kopen of bouwen, maar of je vast moet houden aan starre oplossingen of iets moet bouwen dat echt aansluit bij wat het bedrijf nodig heeft.Personalisatie, vroeger een luxe, is een verwachting geworden, schaalbaarheid, een vereiste, en AI, een keerpunt.
Uiteindelijk ligt het echte concurrentievoordeel niet in kant-en-klare software of in op maat geschreven code, maar in de strategische wendbaarheid waarmee bedrijven technologische oplossingen integreren in hun groei. Het tijdperk van AIAD nodigt ons uit om binaire dilemma's achter ons te laten en na te denken over software als een continu, levend en strategisch proces. En daarvoor is het niet genoeg om te bouwen, je moet bouwen met intelligentie, de juiste partners en een visie op de toekomst.
