Desetletja je odločitev med gradnjo programske opreme iz nič ali pridobitvijo standardne rešitve vodila tehnološke strategije v podjetjih v različnih sektorjih. Enačba se je zdela preprosta: nakup je pospešil uvajanje in znižal stroške, gradnja pa je ponudila prilagoditev in nadzor. Toda prihod generativne umetne inteligence, zlasti razvoja s pomočjo umetne inteligence (AIAD), je spremenil vse spremenljivke v tej enačbi. Ne gre več za izbiro med dvema klasičnima pristopoma in morda tradicionalna dilema ne obstaja več.
Z generativno umetno inteligenco, ki optimizira ključne faze razvojnega cikla, kot so pisanje kode, avtomatizirano testiranje, odkrivanje napak in celo arhitekturni predlogi, gradnja programske opreme po meri ni več naloga, ki jo lahko izkoristijo le velika podjetja z robustnimi proračuni. Predhodno usposobljeni modeli, specializirane knjižnice in platforme z nizko ali brez kode, ki jih poganja umetna inteligenca, so drastično zmanjšali stroške in čas razvoja.
Namesto mesecev se številne rešitve zdaj dobavijo v tednih, namesto velikih internih ekip pa so vitke, visoko specializirane ekipe sposobne z impresivno učinkovitostjo dostaviti prilagojene in prilagodljive aplikacije. GitHub Copilot, predstavljen leta 2021, je praktičen primer generativne umetne inteligence, ki pomaga razvijalcem s predlaganjem kode in samodejnim dokončanjem delčkov kode. Študija GitHuba je pokazala, da so razvijalci, ki uporabljajo Copilot, naloge v povprečju opravili 55 % hitreje, medtem ko so tisti, ki niso uporabljali GitHub Copilota, za dokončanje naloge porabili povprečno 1 uro in 11 minut, tisti, ki ga niso uporabljali, pa povprečno 2 uri in 41 minut.
Glede na to dejstvo stari argument, da je nakup standardne programske opreme sinonim za prihranek denarja, izgublja svojo veljavo. Generične rešitve so sicer mamljive, a se pogosto ne prilagodijo posebnostim notranjih procesov, se ne skalirajo z enako agilnostjo in ustvarjajo omejujočo odvisnost. Kratkoročno se morda zdijo zadostne, srednjeročno in dolgoročno pa postanejo ovira za inovacije.
Poleg tega se že sama ideja, da konkurenčna prednost leži v sami kodi, začenja rušiti. V scenariju, ko je prepisovanje celotne aplikacije postalo poceni in izvedljivo, je ideja o "zaščiti kode" kot strateškega sredstva vse manj smiselna. Prava vrednost je v arhitekturi rešitve, pretočnosti integracije s poslovnimi sistemi, upravljanju podatkov in predvsem v sposobnosti hitrega prilagajanja programske opreme spremembam na trgu ali v podjetju.
Uporaba umetne inteligence (UI) in avtomatizacije skrajša čas razvoja za do 50 %, kar je navedlo 75 % intervjuvanih direktorjev 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 prevlada pragmatizem. Ustvarjanje interne tehnološke ekipe zahteva nenehne naložbe, upravljanje talentov, infrastrukturo in predvsem čas, ki je najredkejše sredstvo v tekmi za inovacijami. Za podjetja, katerih osnovna dejavnost ni programska oprema , je ta izbira lahko kontraproduktivna.
Po drugi strani pa strateška partnerstva z razvojnimi podjetji ponujajo prednosti, kot so takojšen dostop do naprednega tehničnega znanja, pospešena dobava, fleksibilnost zaposlovanja in zmanjšani operativni stroški. Izkušene zunanje ekipe delujejo kot podaljšek podjetja, osredotočene na rezultate, in pogosto prihajajo z že pripravljenimi modeli skalabilne arhitekture, integriranimi cevovodi CI/CD in preizkušenimi ogrodji – vsem, kar bi bilo drago in dolgotrajno graditi iz nič. Omeniti velja tudi tretji element v tej enačbi: omrežni učinek nakopičenega strokovnega znanja.
Medtem ko se interne ekipe soočajo z nenehno krivuljo učenja, zunanji strokovnjaki, ki delajo na več projektih, veliko hitreje kopičijo tehnično in poslovno znanje. Ta kolektivna inteligenca, uporabljena ciljno usmerjeno, pogosto ustvari učinkovitejše in inovativnejše rešitve. Odločitev torej ni več med nakupom ali gradnjo, temveč med tem, ali se držati togih rešitev ali izdelati nekaj, kar resnično ustreza potrebam podjetja. Prilagoditev, ki je bila nekoč luksuz, je postala pričakovanje, skalabilnost zahteva, umetna inteligenca pa prelomnica.
Navsezadnje prava konkurenčna prednost ni v standardni programski opremi ali kodi, napisani po meri, temveč v strateški agilnosti, s katero podjetja vključujejo tehnološke rešitve v svojo rast. Doba AIAD nas vabi, da opustimo binarne dileme in na programsko opremo gledamo kot na neprekinjen, živ in strateški proces. In da bi to dosegli, ni dovolj zgolj graditi; treba je graditi inteligentno, s pravimi partnerji in vizijo za prihodnost.
