Sa loob ng mga dekada, ang desisyon sa pagitan ng pagbuo ng software mula sa simula o pagkuha ng isang solusyon na handa nang gamitin ay gumabay sa mga estratehiya sa teknolohiya sa mga kumpanya sa iba't ibang sektor. Tila simple ang equation: ang pagbili ng pinabilis na pag-aampon at pinababang gastos, ang pagbuo ay nag-aalok ng pagpapasadya at kontrol. Ngunit ang pagdating ng generative artificial intelligence, at lalo na ang AI-assisted development (AIAD), ay nagpabago sa lahat ng baryabol sa equation na ito. Hindi na ito usapin ng pagpili sa pagitan ng dalawang klasikong pamamaraan, at marahil ay wala na ang tradisyonal na dilemma.
Dahil sa pag-optimize ng generative AI sa mahahalagang yugto ng development cycle, tulad ng pagsulat ng code, automated testing, pagtukoy ng bug, at maging sa mga mungkahi sa arkitektura, ang pagbuo ng custom software ay hindi na isang pagsisikap na eksklusibo sa malalaking korporasyon na may matatag na badyet. Ang mga pre-trained na modelo, mga espesyalisadong library, at mga low-code o no-code platform na pinapagana ng AI ay lubhang nakapagbawas ng mga gastos at oras sa pag-develop.
Sa halip na mga buwan, maraming solusyon na ngayon ang naihahatid sa loob ng ilang linggo, at sa halip na malalaking internal team, ang mga lean at highly specialized team ay nakakapaghatid ng mga customized at scalable na application nang may kahanga-hangang kahusayan. Ang GitHub Copilot, na inilunsad noong 2021, ay isang praktikal na halimbawa ng generative AI na tumutulong sa mga developer sa pamamagitan ng pagmumungkahi ng code at awtomatikong pagkumpleto ng mga snippet. Ipinahiwatig ng isang pag-aaral sa GitHub na ang mga developer na gumagamit ng Copilot ay nakakumpleto ng mga gawain nang 55% nang mas mabilis sa karaniwan, habang ang mga hindi gumagamit ng GitHub Copilot ay gumugol ng average na 1 oras at 11 minuto upang makumpleto ang gawain, at ang mga hindi ay gumugol ng average na 2 oras at 41 minuto.
Dahil sa realidad na ito, ang lumang argumento na ang pagbili ng mga available na software ay kasingkahulugan ng pagtitipid ng pera ay nawawalan na ng bisa. Ang mga generic na solusyon, bagama't nakakaakit, ay kadalasang nabibigong umangkop sa mga detalye ng mga panloob na proseso, hindi umaabot nang may parehong liksi, at lumilikha ng isang limitasyon sa pagiging dependency. Sa maikling panahon, maaaring mukhang sapat na ang mga ito, ngunit sa katamtaman at pangmatagalang panahon, nagiging hadlang ang mga ito sa inobasyon.
Bukod dito, ang mismong ideya na ang kalamangan sa kompetisyon ay nasa mismong code ay nagsisimula nang gumuho. Sa isang senaryo kung saan ang muling pagsulat ng isang buong aplikasyon ay naging mura at magagawa, ang ideya ng "pagprotekta sa code" bilang isang estratehikong asset ay nagiging mas walang katuturan. Ang tunay na halaga ay nasa arkitektura ng solusyon, ang pagiging likido ng integrasyon sa mga sistema ng negosyo, pamamahala ng datos, at, higit sa lahat, ang kakayahang mabilis na iakma ang software habang nagbabago ang merkado, o ang kumpanya.
Ang paggamit ng artificial intelligence (AI) at automation ay nakakabawas ng oras ng pag-develop nang hanggang 50%, gaya ng ipinahiwatig ng 75% ng mga ehekutibo na nakapanayam sa isang ulat na isinagawa ng OutSystems at KPMG. Ngunit kung ang "pagbuo" ang bagong normal, may pangalawang problema na lumilitaw: ang pagbuo sa loob o kasama ang mga espesyalisadong panlabas na kasosyo? Dito, nangingibabaw ang pragmatismo. Ang paglikha ng isang in-house technology team ay nangangailangan ng patuloy na pamumuhunan, pamamahala ng talento, imprastraktura, at, higit sa lahat, oras, ang pinakamaliit na asset sa karera para sa inobasyon. Para sa mga kumpanyang ang pangunahing negosyo ay hindi software , ang pagpipiliang ito ay maaaring maging kontra-produktibo.
Sa kabilang banda, ang mga estratehikong pakikipagsosyo sa mga kumpanya ng pag-develop ay nag-aalok ng mga bentahe tulad ng agarang pag-access sa mga advanced na teknikal na kaalaman, pinabilis na paghahatid, kakayahang umangkop sa pagkuha ng empleyado, at nabawasang operational overhead. Ang mga may karanasang outsourced team ay nagsisilbing extension ng kumpanya, na nakatuon sa mga resulta, at kadalasang may mga handa nang scalable architecture model, integrated CI/CD pipelines, at nasubukang mga framework—lahat ng bagay na magiging magastos at matagal itayo mula sa simula. Mahalaga ring banggitin ang ikatlong elemento sa equation na ito: ang network effect ng naipon na kadalubhasaan.
Bagama't ang mga panloob na koponan ay nahaharap sa patuloy na kurba ng pagkatuto, ang mga panlabas na espesyalista na nagtatrabaho sa maraming proyekto ay nakakaipon ng teknikal at kadalubhasaan sa negosyo sa mas mabilis na bilis. Ang kolektibong katalinuhan na ito, na inilalapat sa isang naka-target na paraan, ay kadalasang bumubuo ng mas epektibo at makabagong mga solusyon. Samakatuwid, ang desisyon ay hindi na sa pagitan ng pagbili o pagbuo, kundi sa pagitan ng pananatili sa mga matibay na solusyon o pagbuo ng isang bagay na tunay na nakakatugon sa mga pangangailangan ng negosyo. Ang pagpapasadya, na dating isang luho, ay naging isang inaasahan, ang kakayahang sumukat ay isang kinakailangan, at ang AI ay isang game-changer.
Sa huli, ang tunay na kalamangan sa kompetisyon ay wala sa mga software na available o mga custom-written na linya ng code, kundi sa estratehikong liksi kung saan isinasama ng mga kumpanya ang mga teknolohikal na solusyon sa kanilang paglago. Inaanyayahan tayo ng panahon ng AIAD na talikuran ang mga binary dilemma at isipin ang software bilang isang tuluy-tuloy, buhay, at estratehikong proseso. At, upang makamit ito, hindi sapat ang basta pagbuo lamang; kinakailangang bumuo nang matalino, kasama ang mga tamang kasosyo at isang pangitain para sa hinaharap.
