Sa AI, razvoj softvera je postao agilniji i efikasniji

Decenijama je odluka između izgradnje softvera od nule ili sticanja spremnog rješenja vođene tehnološke strategije u kompanijama iz različitih sektora. Jednačina je izgledala jednostavno, kupovinom ubrzanog usvajanja i smanjenih troškova, gradnjom je ponuđeno prilagođavanje i kontrola. Ali dolazak generativne umjetne inteligencije, a posebno razvoj uz pomoć umjetne inteligencije (AIAD), modificirao je sve varijable ovog računa. Više nije pitanje odlučivanja između dva klasična pristupa, a možda tradicionalna dilema više ne postoji.

Uz generativnu umjetnu inteligenciju koja optimizira ključne faze razvojnog ciklusa, kao što su pisanje koda, automatizirano testiranje, otkrivanje grešaka, pa čak i arhitektonski prijedlozi, izgradnja softvera po narudžbi više nije jednokratni napor za velike korporacije s robusnim budžetima. Unaprijed obučeni modeli, specijalizovane biblioteke i platforme sa niskim kodom ili bez koda koje pokreće AI dramatično su smanjile troškove razvoja i vrijeme.

Umjesto mjeseci, mnoga rješenja danas se isporučuju za nekoliko sedmica, a umjesto brojnih internih timova, mršavi, visokospecijalizirani timovi mogu isporučiti prilagođene i skalabilne aplikacije sa impresivnom efikasnošću. GitHub Copilot, objavljen 2021., praktičan je primjer generativne AI koja pomaže programerima predlažući kod i automatski dovršavajući isječke. Studija GitHub-a je pokazala da su programeri koji koriste Copilot u prosjeku obavljali 55% zadatke brže, dok su oni koji su ga koristili u prosjeku trajali 1 sat i 11 minut da završe zadatak, oni koji nisu koristili GitHubilot su uzimali u prosjeku 1 sat i 2 minuta.

S obzirom na ovu stvarnost, stari argument da je kupovina gotovog softvera bila sinonim za ekonomiju gubi snagu. Generička rješenja, iako se primamljiva, često ne oblikuju prema specifičnostima internih procesa, ne skaliraju se s istom agilnošću i stvaraju graničnu ovisnost. Kratkoročno, mogu izgledati dovoljni, ali u srednjem i dugoročnom smislu postaju prepreke inovacijama.

Više od toga, sama ideja da konkurentska prednost leži u samom kodu počinje da se raspada. U scenariju u kojem je ponovno pisanje cijele aplikacije postalo jeftino i izvodljivo, ideja “protecting the” kao strateško sredstvo ima sve manje smisla. Real vrijednost leži u arhitekturi rješenja, fluidnosti integracije sa poslovnim sistemima, upravljanju podacima, a posebno sposobnosti brzog prilagođavanja softvera kao tržišta ili kompanije, mijenja se.

Upotreba umjetne inteligencije (AI) i automatizacije smanjuju do 50% u vremenu razvoja, što ukazuje 75% rukovodilaca intervjuisanih u izvještaju koji su proveli OutSystems i KPMG. Ali ako je “build” nova normala, pojavljuje se druga dilema: izgraditi interno ili sa specijalizovanim eksternim partnerima? Ovdje pragmatizam govori glasnije. Stvaranje vlasničkog tehnološkog tima zahtijeva kontinuirano ulaganje, upravljanje talentima, infrastrukturu i, prije svega, najslabiju imovinu u utrci za inovacije. posao nije softver, ovaj izbor može biti kontraproduktivan.

S druge strane, strateška partnerstva sa razvojnim kompanijama donose prednosti, kao što su neposredan pristup naprednom tehničkom znanju, ubrzana isporuka, fleksibilnost zapošljavanja i smanjenje operativnih troškova.Iskusni vanjski timovi djeluju kao produžetak kompanije, fokusirajući se na rezultate, i često dolaze sa gotovim skalabilnim modelima arhitekture, integriranim CI/CD cjevovodima i testiranim okvirima, koji bi svi bili skupi i dugotrajni za izgradnju od nule. Također je vrijedno spomenuti treći element u ovoj jednačini: mrežni efekat akumulirane stručnosti.

Dok se interni timovi suočavaju sa kontinuiranom krivuljom učenja, vanjski stručnjaci koji rade na više projekata akumuliraju tehnički i poslovni repertoar mnogo bržim tempom. Ova kolektivna inteligencija, primijenjena na ciljani način, često generiše efikasnija i inovativnija rješenja. Odluka, stoga, više nije između kupovine ili izgradnje, već između pridržavanja malterisanih rješenja ili izgradnje nečega što zaista zadovoljava ono što je poslovanju potrebno. Personalizacija, prije luksuza, postala je očekivanje, skalabilnost, zahtjev i AI, promjena igre.

Na kraju, prava konkurentska prednost nije u gotovom softveru, niti u linijama koda napisanog za mjerenje, već u strateškoj agilnosti s kojom kompanije integriraju tehnološka rješenja za svoj rast.Era AIAD-a nas poziva da napustimo binarne dileme i razmišljamo o softveru kao kontinuiranom, živom i strateškom procesu. I za to nije dovoljno za izgradnju, potrebno je izgraditi inteligencijom, pravim partnerima i vizijom budućnosti.