На протяжении десятилетий выбор между разработкой программного обеспечения с нуля и приобретением готового решения определял технологические стратегии компаний из различных секторов. Уравнение казалось простым: покупка ускоряла внедрение и снижала затраты, а создание обеспечивало настройку и контроль. Но появление генеративного искусственного интеллекта, и особенно разработки с помощью ИИ (AIAD), изменило все переменные в этом уравнении. Речь больше не идет о выборе между двумя классическими подходами, и, возможно, традиционная дилемма больше не существует.
Благодаря оптимизации генеративным ИИ важнейших этапов цикла разработки, таких как написание кода, автоматизированное тестирование, обнаружение ошибок и даже архитектурные предложения, создание индивидуального программного обеспечения больше не является исключительной прерогативой крупных корпораций с солидным бюджетом. Предварительно обученные модели, специализированные библиотеки и платформы с малым или нулевым написанием кода на базе ИИ значительно сократили затраты и время разработки.
Вместо месяцев многие решения теперь реализуются за недели, а вместо больших внутренних команд небольшие, узкоспециализированные команды способны создавать индивидуальные и масштабируемые приложения с впечатляющей эффективностью. GitHub Copilot, запущенный в 2021 году, — это практический пример генеративного ИИ, который помогает разработчикам, предлагая варианты кода и автоматически дополняя фрагменты. Исследование GitHub показало, что разработчики, использующие Copilot, в среднем выполняли задачи на 55% быстрее, в то время как те, кто не использовал GitHub Copilot, в среднем тратили на выполнение задачи 1 час 11 минут, а те, кто не использовал GitHub Copilot, — 2 часа 41 минуту.
В этой реальности старый аргумент о том, что покупка готового программного обеспечения была синонимом экономии, теряет свою силу. Универсальные решения, несмотря на всю их привлекательность, часто не адаптируются к специфике внутренних процессов, не масштабируются с той же гибкостью и создают ограничивающую зависимость. В краткосрочной перспективе они могут казаться достаточными, но в средне- и долгосрочной перспективе становятся препятствием для инноваций.
Более того, сама идея о том, что конкурентное преимущество заключается в самом коде, начинает рушиться. В ситуации, когда переписывание всего приложения стало дешёвым и осуществимым, идея «защиты кода» как стратегического актива всё меньше и меньше оправдывает себя. Реальная ценность заключается в архитектуре решения, гибкости интеграции с бизнес-системами, управлении данными и, прежде всего, в способности быстро адаптировать программное обеспечение к изменениям рынка или компании.
Использование искусственного интеллекта (ИИ) и автоматизации сокращает время разработки до 50%, как указали 75% руководителей, опрошенных в отчете OutSystems и KPMG. Но если «создание» становится новой нормой, возникает вторая дилемма: создавать своими силами или привлекать специализированных внешних партнеров? Здесь преобладает прагматизм. Создание собственной технологической команды требует постоянных инвестиций, управления талантами, инфраструктуры и, прежде всего, времени – самого дефицитного актива в гонке за инновациями. Для компаний, чей основной бизнес не связан с разработкой программного обеспечения , такой выбор может оказаться контрпродуктивным.
С другой стороны, стратегическое партнерство с компаниями-разработчиками дает такие преимущества, как немедленный доступ к передовым техническим ноу-хау, ускоренная реализация, гибкость в подборе персонала и снижение операционных расходов. Опытные команды, привлеченные на аутсорсинг, действуют как продолжение компании, ориентированы на результат и часто обладают готовыми масштабируемыми архитектурными моделями, интегрированными конвейерами непрерывной интеграции и непрерывной разработки (CI/CD) и проверенными фреймворками – всем тем, что было бы дорогостоящим и трудоемким созданием с нуля. Стоит также упомянуть третий элемент этого уравнения: сетевой эффект накопленного опыта.
В то время как внутренние команды постоянно учатся, внешние специалисты, работающие над несколькими проектами, гораздо быстрее накапливают технические и бизнес-знания. Этот коллективный интеллект, применяемый целенаправленно, часто генерирует более эффективные и инновационные решения. Таким образом, выбор теперь заключается не в покупке или разработке, а в том, чтобы придерживаться жестких решений или создать то, что действительно отвечает потребностям бизнеса. Кастомизация, когда-то считавшаяся роскошью, стала ожиданием, масштабируемость — обязательным требованием, а ИИ — переломным моментом.
В конечном счёте, истинное конкурентное преимущество заключается не в готовом программном обеспечении или написанном на заказ коде, а в стратегической гибкости, с которой компании интегрируют технологические решения в свой рост. Эпоха AIAD призывает нас отказаться от бинарных дилемм и рассматривать разработку программного обеспечения как непрерывный, живой и стратегический процесс. И для этого недостаточно просто разрабатывать; необходимо разрабатывать разумно, с правильными партнёрами и видением будущего.
