Благодаря ИИ разработка программного обеспечения стала более гибкой и эффективной.

На протяжении десятилетий решение между созданием программного обеспечения с нуля или приобретением готового решения определяло технологические стратегии в компаниях из различных секторов. Уравнение казалось простым: ускоренное внедрение и снижение затрат, строительство предлагало настройку и контроль. Но появление генеративного искусственного интеллекта и особенно разработки с помощью искусственного интеллекта (AIAD) изменило все переменные этого счета. Речь больше не идет о выборе между двумя классическими подходами, и, возможно, традиционной дилеммы больше не существует.

Благодаря генеративному ИИ, оптимизирующему важнейшие этапы цикла разработки, такие как написание кода, автоматизированное тестирование, обнаружение ошибок и даже архитектурные предложения, создание программного обеспечения на заказ больше не является разовой попыткой для крупных корпораций с надежным бюджетом. Предварительно обученные модели, специализированные библиотеки и платформы с низким или нулевым кодом на базе искусственного интеллекта значительно сократили затраты и время разработки.

Вместо месяцев многие решения сегодня поставляются в течение нескольких недель, и вместо многочисленных внутренних команд экономичные, узкоспециализированные команды могут доставлять пользовательские и масштабируемые приложения с впечатляющей эффективностью.GitHub Copilot, выпущенный в 2021 году, является практическим примером генеративного ИИ, который помогает разработчикам, предлагая код и выполняя фрагменты автоматически. Исследование GitHub показало, что разработчики, использующие Copilot, выполняли задачи 55% в среднем быстрее, в то время как те, кто использовал его, выполняли задачу в среднем 1 час 11 минут, те, кто не использовал GitHubilot, в среднем тратили 1 час 2 минуты.

Учитывая эту реальность, старый аргумент, что покупка готового программного обеспечения была синонимом экономики, теряет силу. общие решения, хотя и заманчивы, часто не лепят в особенности внутренних процессов, не масштабируются с такой же ловкостью и создают предельную зависимость. в краткосрочной перспективе они могут показаться достаточными, но в среднесрочной и долгосрочной перспективе стать барьерами для инноваций.

Более того, само представление о том, что конкурентное преимущество заключается в самом коде, начинает рушиться В сценарии, когда переписывание всего приложения стало дешевым и осуществимым, идея “защиты the” как стратегического актива имеет все меньше смысла Реальная ценность заключается в архитектуре решения, плавности интеграции с бизнес-системами, управлении данными и особенно в способности быстро адаптировать программное обеспечение по мере изменения рынка или компании.

Использование искусственного интеллекта (ИИ) и автоматизации сокращает до 50% во времени разработки, как указывает 75% руководителей, опрошенных в отчете, проведенном OutSystems и KPMG. Но если “build” является новой нормой, возникает вторая дилемма: строить внутри компании или со специализированными внешними партнерами? здесь прагматизм говорит громче.Создание собственной технологической команды требует постоянных инвестиций, управления талантами, инфраструктуры и, прежде всего, самого скудного актива в гонке за инновациями. бизнес это не Программное обеспечениеэтот выбор может оказаться контрпродуктивным.

С другой стороны, стратегическое партнерство с компаниями-разработчиками приносит преимущества, такие как немедленный доступ к передовым техническим ноу-хау, ускоренная доставка, гибкость найма и сокращение операционных накладных расходов. Опытные команды аутсорсинга выступают в качестве расширения компании, фокусируясь на результатах, и часто поставляются с готовыми масштабируемыми моделями архитектуры, интегрированными конвейерами CI/CD и протестированными платформами, создание всех из которых будет дорогостоящим и трудоемким с нуля. Стоит также упомянуть третий элемент в этом уравнении: сетевой эффект накопленного опыта.

В то время как внутренние команды сталкиваются с непрерывной кривой обучения, внешние эксперты, работающие над несколькими проектами, накапливают технический и бизнес-репертуар гораздо более быстрыми темпами. этот коллективный интеллект, применяемый целенаправленно, часто генерирует более эффективные и инновационные решения. Таким образом, решение больше не между покупкой или строительством, а между придерживаться оштукатуренных решений или создавать что-то, что действительно соответствует потребностям бизнеса. Персонализация перед роскошью стала ожиданием, масштабируемостью, требованием и ИИ, меняющим правила игры.

В конце концов, реальное конкурентное преимущество не в готовом программном обеспечении, и не в строках кода, написанных для измерения, а в стратегической ловкости, с которой компании интегрируют технологические решения в свой growth.Эра AIAD предлагает нам отказаться от бинарных дилемм и думать о программном обеспечении как о непрерывном, живом и стратегическом процессе. А для этого недостаточно строить, необходимо строить с интеллектом, правильными партнерами и видением будущего.