Przez dziesięciolecia decyzja między budowaniem oprogramowania od podstaw lub nabyciem gotowego rozwiązania kierowała strategiami technologicznymi w firmach z różnych sektorów Równanie wydawało się proste, kupując przyspieszone przyjęcie i obniżone koszty, budowanie oferowało dostosowanie i kontrolę Ale pojawienie się generatywnej sztucznej inteligencji, a zwłaszcza rozwoju wspomaganego przez sztuczną inteligencję (AIAD), zmodyfikowało wszystkie zmienne tego konta Nie jest już kwestią decydowania między dwoma klasycznymi podejściami, a być może tradycyjny dylemat już nie istnieje.
Dzięki generatywnej sztucznej inteligencji optymalizującej kluczowe etapy cyklu rozwoju, takie jak pisanie kodu, automatyczne testowanie, wykrywanie błędów, a nawet sugestie architektoniczne, budowanie oprogramowania na zamówienie nie jest już jednorazowym wysiłkiem dla dużych korporacji o solidnych budżetach Wstępnie wyszkolone modele, specjalistyczne biblioteki i platformy low-code lub no-code oparte na sztucznej inteligencji radykalnie zmniejszyły koszty i czas tworzenia.
Zamiast miesięcy wiele rozwiązań dostarczanych jest dziś w tygodniach, a zamiast licznych zespołów wewnętrznych, szczupłe, wysoce wyspecjalizowane zespoły mogą dostarczać niestandardowe i skalowalne aplikacje z imponującą wydajnością GitHub Copilot, wydany w 2021 roku, jest praktycznym przykładem generatywnej sztucznej inteligencji, która pomaga programistom poprzez sugerowanie kodu i automatyczne wypełnianie fragmentów Badanie GitHub wskazało, że programiści korzystający z Copilota wykonywali średnio 551 TP3 T zadań szybciej, podczas gdy ci, którzy z niego korzystali, ukończyli zadanie średnio 1 godzinę i 11 minut, ci, którzy nie korzystali z GitHubilota, zajmowali średnio 1 godzinę i 2 minuty.
Biorąc pod uwagę tę rzeczywistość, stary argument, że kupowanie gotowego oprogramowania było synonimem ekonomii, traci na sile Rozwiązania ogólne, choć kuszące, często nie dopasowują się do specyfiki procesów wewnętrznych, nie skalują się z taką samą zwinnością i tworzą ograniczającą zależność W krótkim okresie mogą wydawać się wystarczające, ale w średnim i długim okresie stają się barierami dla innowacji.
Co więcej, samo przekonanie, że przewaga konkurencyjna leży w samym kodzie, zaczyna się rozpadać W scenariuszu, w którym przepisanie całej aplikacji stało się tanie i wykonalne, idea “chronienia ”m jako strategicznego zasobu ma coraz mniejszy sens Prawdziwa wartość leży w architekturze rozwiązania, płynności integracji z systemami biznesowymi, zarządzaniu danymi, a zwłaszcza możliwości szybkiego dostosowywania oprogramowania w miarę zmian na rynku lub w firmie.
Wykorzystanie sztucznej inteligencji (AI) i automatyzacji zmniejszają się do 501 TP3 T w czasie rozwoju, jak wskazuje 751 TP3 T kadry kierowniczej, z którą przeprowadzono wywiady w raporcie przeprowadzonym przez OutSystems i KPMG. Ale jeśli “build” jest nową normalnością, pojawia się drugi dylemat: budować wewnętrznie czy z wyspecjalizowanymi partnerami zewnętrznymi? tutaj pragmatyzm mówi głośniej.stwo autorskiego zespołu technologicznego wymaga ciągłych inwestycji, zarządzania talentami, infrastrukturą i przede wszystkim najrzadszym atutem w wyścigu o innowacje. Firma to nie jest oprogramowanie, wybór ten może przynieść efekt przeciwny do zamierzonego.
Z drugiej strony strategiczne partnerstwa z firmami deweloperskimi przynoszą korzyści, takie jak natychmiastowy dostęp do zaawansowanego technicznego know-how, przyspieszona dostawa, elastyczność zatrudniania i zmniejszenie kosztów operacyjnych.Doświadczone zespoły outsourcingowe działają jako rozszerzenie firmy, koncentrując się na wynikach, i często już są dostarczane z gotowymi skalowalnymi modelami architektury, zintegrowanymi potokami CI/CD i przetestowanymi frameworkami, z których wszystkie byłyby kosztowne i czasochłonne w budowaniu od zera Warto wspomnieć o trzecim elemencie w tym równaniu: sieciowym efekcie zgromadzonej wiedzy specjalistycznej.
Podczas gdy wewnętrzne zespoły stoją przed ciągłą krzywą uczenia się, zewnętrzni eksperci pracujący nad wieloma projektami gromadzą repertuar techniczny i biznesowy w znacznie szybszym tempie Ta zbiorowa inteligencja, stosowana w ukierunkowany sposób, często generuje bardziej efektywne i innowacyjne rozwiązania, Decyzja, w związku z tym, nie jest już między kupnem lub budowaniem, ale między trzymaniem się otynkowanych rozwiązań lub budowaniem czegoś, co naprawdę odpowiada potrzebom biznesu Personalizacja, przed luksusem, stała się oczekiwaniem, skalowalnością, wymogiem, a AI, zmieniaczem gier.
Ostatecznie prawdziwą przewagę konkurencyjną nie ma w gotowym oprogramowaniu ani w liniach kodu napisanych do pomiaru, ale w strategicznej zwinności, z jaką firmy integrują rozwiązania technologiczne w swoim rozwoju. Era AIAD zachęca nas do porzucenia dylematów binarnych i myślenia o oprogramowaniu jako o procesie ciągłym, żywym i strategicznym. I do tego nie wystarczy budować, trzeba budować inteligencją, właściwymi partnerami i wizją przyszłości.
