Desetletja je odločitev med gradnjo programske opreme iz nič ali pridobitvijo že pripravljene rešitve vodila tehnološke strategije v podjetjih iz najrazličnejših sektorjev. Enačba se je zdela preprosta, nakup je pospešeno sprejemanje in znižanje stroškov, gradnja je ponujala prilagajanje in nadzor. Toda prihod generativne umetne inteligence in zlasti razvoja, ki mu pomaga AI (AIAD), je spremenil vse spremenljivke tega računa. Ne gre več za odločanje med dvema klasičnima pristopoma in morda tradicionalna dilema ne obstaja več.
Z generativno umetno inteligenco, ki optimizira ključne korake razvojnega cikla, kot so pisanje kode, avtomatizirano testiranje, odkrivanje napak in celo arhitekturni predlogi, izgradnja prilagojene programske opreme ni več izključno prizadevanje velikih korporacij z močnimi proračuni. pred - Usposobljeni modeli, specializirane knjižnice in platforme z nizko kodo ali brez kode, ki jih poganja umetna inteligenca, drastično zmanjšajo stroške in čas razvoja.
Namesto mesecev se številne rešitve danes ponujajo v tednih in namesto številnih notranjih ekip lahko vitke in visoko specializirane ekipe z impresivno učinkovitostjo ponudijo prilagojene in razširljive aplikacije. GitHub Copilot, ki je bil predstavljen leta 2021, je praktičen primer generativne umetne inteligence, ki razvijalcem pomaga tako, da predlaga kode in samodejno dokonča odrezke. Študija GitHub je pokazala, da so razvijalci, ki uporabljajo Copilot, opravili hitrejše naloge 55%, medtem ko so tisti, ki so ga uporabljali, za dokončanje naloge potrebovali povprečno 1 uro in 11 minut, tisti, ki niso uporabljali github copilot, so v povprečju potrebovali 2 uri in 41 minut.
Ob tej realnosti stari argument, da je nakup pripravljene programske opreme sinonim za ekonomijo, izgubi moč. Generične rešitve, čeprav mamljive, pogosto ne oblikujejo posebnosti notranjih procesov, se ne spreminjajo z enako agilnostjo in ustvarjajo omejujočo odvisnost. Kratkoročno se morda zdijo zadostne, srednjeročno in dolgoročno pa postanejo ovire za inovacije.
Še več, že sama ideja, da je konkurenčna prednost v sami kodi, se začne rušiti. V scenariju, ko je prepis celotne aplikacije postal poceni in izvedljiv, je ideja o “zaščiti kode” kot strateškem sredstvu vse manj smiselna. Prava vrednost je v arhitekturi rešitve, pretočnosti integracije s poslovnimi sistemi, v upravljanju podatkov in predvsem v sposobnosti hitrega prilagajanja programske opreme, ko se trg ali podjetje spreminja.
Uporaba umetne inteligence (AI) in avtomatizacije se zmanjša na 50% v času razvoja, kot je poudarilo 75% vodilnih delavcev, intervjuvanih v poročilu, ki sta ga izvedla OutSystems in KPMG. Če pa je “gradnja” nova normalnost, se pojavi druga dilema: graditi interno ali s specializiranimi zunanjimi partnerji? Tukaj pragmatizem govori glasneje. Ustvarjanje lastne tehnološke ekipe zahteva stalne naložbe, upravljanje talentov, infrastrukturo in predvsem čas, redko premoženje v tekmi za inovacije. Za podjetja, katerih jedro business ni software, essa escolha pode ser contraproducente.
Po drugi strani pa strateška partnerstva z razvojnimi podjetji prinašajo prednosti, kot so takojšen dostop do naprednega tehničnega znanja in izkušenj, pospešena dostava, fleksibilnost zaposlovanja in zmanjšanje operativnih režijskih stroškov. Izkušene zunanje ekipe delujejo kot razširitev podjetja, osredotočajo se na rezultate in pogosto prihajajo s pripravljenimi modeli razširljive arhitekture, integriranimi CI/CD cevovodi in preizkušenimi okvirji, vse, kar bi bilo drago in dolgotrajno za gradnjo iz nič. Omeniti velja tudi tretji element v tej enačbi: omrežni učinek akumulirane strokovne izkušnje.
Medtem ko se notranje ekipe soočajo s krivuljo neprekinjenega učenja, zunanji strokovnjaki, ki delajo na več projektih, kopičijo tehnični in poslovni repertoar veliko hitreje. Ta kolektivna inteligenca, uporabljena na usmerjen način, pogosto ustvarja učinkovitejše in inovativne rešitve. Odločitev torej ni več med nakupovanjem ali gradnjo, temveč med držanjem ometanih rešitev ali gradnjo nečesa, kar resnično ustreza tistemu, kar podjetje potrebuje. Personalizacija, prej razkošje, je postala pričakovanje, razširljivost, zahteva in umetna inteligenca, prelomnica.
Na koncu pravi konkurenčni diferencial ni v že pripravljeni programski opremi, niti v linijah kode, napisane za merjenje, temveč v strateški agilnosti, s katero podjetja integrirajo tehnološke rešitve za svojo rast. Obdobje AIAD nas vabi, da opustimo binarne dileme in razmišljamo o programski opremi kot o neprekinjenem, živahnem in strateškem procesu. In za to ni dovolj graditi, graditi je treba z inteligenco, pravimi partnerji in vizijo prihodnosti.
