Przez dekady decyzja między tworzeniem oprogramowania od podstaw a zakupem gotowego rozwiązania kierowała strategiami technologicznymi firm z różnych sektorów. Równanie wydawało się proste: zakup przyspieszał adopcję i obniżał koszty, a tworzenie oprogramowania oferowało personalizację i kontrolę. Jednak pojawienie się generatywnej sztucznej inteligencji, a zwłaszcza wspomaganego przez sztuczną inteligencję rozwoju oprogramowania (AIAD), zmieniło wszystkie zmienne w tym równaniu. Nie chodzi już o wybór 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, tworzenie oprogramowania na zamówienie nie jest już przedsięwzięciem zarezerwowanym wyłącznie dla dużych korporacji o solidnych budżetach. Wstępnie wytrenowane modele, specjalistyczne biblioteki oraz platformy low-code lub no-code oparte na sztucznej inteligencji drastycznie obniżyły koszty i czas rozwoju.
Zamiast miesięcy, wiele rozwiązań jest teraz dostarczanych w ciągu tygodni, a zamiast dużych zespołów wewnętrznych, szczupłe, wysoko wyspecjalizowane zespoły są w stanie dostarczać dostosowane i skalowalne aplikacje z imponującą wydajnością. GitHub Copilot, uruchomiony w 2021 roku, to praktyczny przykład generatywnej sztucznej inteligencji, która wspomaga programistów poprzez sugerowanie kodu i automatyczne uzupełnianie fragmentów kodu. Badanie GitHub wykazało, że programiści korzystający z Copilot wykonywali zadania średnio o 55% szybciej, podczas gdy ci, którzy nie korzystali z GitHub Copilot, potrzebowali średnio 1 godziny i 11 minut na wykonanie zadania, a ci, którzy nie korzystali z GitHub Copilot, średnio 2 godziny i 41 minut.
W tej sytuacji stary argument, że kupowanie gotowego oprogramowania było synonimem oszczędności, traci na sile. Rozwiązania generyczne, choć kuszące, często nie dostosowują się do specyfiki procesów wewnętrznych, nie skalują się z taką samą zwinnością i tworzą ograniczającą zależność. W perspektywie krótkoterminowej mogą wydawać się wystarczające, ale w perspektywie średnio- i długoterminowej stają się przeszkodą dla innowacji. Co
więcej, samo przekonanie, że przewaga konkurencyjna tkwi w samym kodzie, zaczyna się rozpadać. W scenariuszu, w którym przepisanie całej aplikacji stało się tanie i wykonalne, idea „ochrony kodu” jako strategicznego zasobu traci na znaczeniu. Prawdziwa wartość tkwi w architekturze rozwiązania, płynności integracji z systemami biznesowymi, zarządzaniu danymi, a przede wszystkim w możliwości szybkiej adaptacji oprogramowania do zmian na rynku lub w firmie.
Wykorzystanie sztucznej inteligencji (AI) i automatyzacji skraca czas rozwoju oprogramowania nawet o 50%, jak wskazało 75% kadry kierowniczej ankietowanej w raporcie OutSystems i KPMG. Jeśli jednak „budowanie” stanie się nową normą, pojawia się kolejny dylemat: budować wewnętrznie czy z wyspecjalizowanymi partnerami zewnętrznymi? W tym przypadku pragmatyzm górą. Stworzenie wewnętrznego zespołu technologicznego wymaga ciągłych inwestycji, zarządzania talentami, infrastruktury, a przede wszystkim czasu – najcenniejszego zasobu w wyścigu o innowacje. Dla firm, których podstawową działalnością nie jest oprogramowanie , ten wybór może okazać się nieefektywny.
Z drugiej strony, strategiczne partnerstwa z firmami programistycznymi oferują korzyści, takie jak natychmiastowy dostęp do zaawansowanej wiedzy technicznej, przyspieszone wdrażanie, elastyczność w zatrudnianiu i niższe koszty operacyjne. Doświadczone zespoły outsourcingowe działają jako rozszerzenie firmy, koncentrując się na wynikach i często dysponują gotowymi, skalowalnymi modelami architektury, zintegrowanymi procesami CI/CD oraz sprawdzonymi frameworkami – wszystkim, co byłoby kosztowne i czasochłonne w przypadku tworzenia oprogramowania od podstaw. Warto również wspomnieć o trzecim elemencie tego równania: efekcie sieciowym nagromadzonej wiedzy specjalistycznej.
Podczas gdy zespoły wewnętrzne muszą nieustannie się uczyć, specjaliści zewnętrzni pracujący nad wieloma projektami gromadzą wiedzę techniczną i biznesową w znacznie szybszym tempie. Ta zbiorowa inteligencja, stosowana w sposób ukierunkowany, często generuje skuteczniejsze i bardziej innowacyjne rozwiązania. Decyzja nie dotyczy już zatem wyboru między zakupem a budową, ale między trzymaniem się sztywnych rozwiązań a stworzeniem czegoś, co rzeczywiście spełni potrzeby firmy. Personalizacja, niegdyś luksus, stała się oczekiwaniem, skalowalność wymogiem, a sztuczna inteligencja czynnikiem zmieniającym reguły gry.
Ostatecznie, prawdziwa przewaga konkurencyjna nie leży w gotowym oprogramowaniu czy pisanych na zamówienie liniach kodu, ale w strategicznej zwinności, z jaką firmy integrują rozwiązania technologiczne ze swoim rozwojem. Era AIAD zachęca nas do porzucenia binarnych dylematów i myślenia o oprogramowaniu jako o ciągłym, żywym i strategicznym procesie. Aby to osiągnąć, nie wystarczy po prostu budować; konieczne jest budowanie inteligentne, z odpowiednimi partnerami i wizją przyszłości.
