几十年来，从零开始构建软件还是购买现成的解决方案，一直是各行各业公司制定技术战略的指导原则。这个等式看似简单：购买可以加快采用速度并降低成本，而构建则可以提供定制化和控制权。但生成式人工智能，尤其是人工智能辅助开发（AIAD）的出现，改变了这个等式中的所有变量。如今，不再是两种传统方法之间的选择，或许传统的两难困境也已不复存在。
生成式人工智能优化了开发周期中的关键阶段，例如代码编写、自动化测试、缺陷检测，甚至架构建议，因此，构建定制软件不再是预算充足的大型企业的专属任务。预训练模型、专用库以及由人工智能驱动的低代码或无代码平台，已经大幅降低了开发成本和时间。
如今，许多解决方案的交付周期从数月缩短至数周；精简高效的专业团队取代了庞大的内部团队，能够以惊人的效率交付定制化且可扩展的应用程序。GitHub Copilot 于 2021 年推出，是生成式人工智能的一个实际应用案例，它通过提供代码建议和自动补全代码片段来辅助开发者。GitHub 的一项研究表明，使用 Copilot 的开发者完成任务的平均速度提高了 55%，而未使用 Copilot 的开发者平均需要 1 小时 11 分钟才能完成任务，未使用 Copilot 的开发者平均需要 2 小时 41 分钟才能完成任务。.
鉴于此，过去那种认为购买现成软件就等于省钱的观点正在逐渐失去说服力。通用解决方案虽然诱人，但往往无法适应内部流程的特殊性，扩展性也欠佳，并且会造成依赖性限制。短期来看，它们或许足够用，但从中长期来看，它们会成为创新的绊脚石。
此外，认为竞争优势在于代码本身的观念也开始动摇。在重写整个应用程序变得既经济又可行的情况下，“保护代码”作为战略资产的想法越来越站不住脚。真正的价值在于解决方案的架构、与业务系统的流畅集成、数据治理，以及最重要的——随着市场或公司的变化快速调整软件的能力。
OutSystems 和 KPMG 联合发布的一份报告显示，75% 的受访高管认为，人工智能 (AI) 和自动化技术的应用可以将开发时间缩短高达 50%。但如果“自主开发”成为新常态，那么第二个难题便随之而来：是选择内部开发，还是与专业的外部合作伙伴合作？务实主义在此占据主导地位。组建内部技术团队需要持续的投资、人才管理、基础设施，以及最重要的——时间，而时间在创新竞赛中是最稀缺的资源。对于核心 业务 并非 软件的，这种选择可能会适得其反。
另一方面，与开发公司建立战略合作伙伴关系则能带来诸多优势，例如：立即获取先进的技术知识、加快交付速度、灵活招聘以及降低运营成本。经验丰富的外包团队可以作为公司的延伸，专注于结果，并且通常拥有现成的可扩展架构模型、集成的 CI/CD 流水线和经过测试的框架——所有这些如果从零开始构建，都将耗费大量成本和时间。此外，值得一提的是该等式中的第三个要素：积累的专业知识的网络效应。
内部团队面临着持续的学习曲线，而参与多个项目的外部专家则能以更快的速度积累技术和业务经验。这种集体智慧，如果以目标明确的方式加以运用，往往能产生更有效、更具创新性的解决方案。因此，决策不再是在购买还是自建之间做出选择，而是在固守僵化的解决方案和构建真正满足业务需求的产品之间做出选择。定制化曾经是奢侈品，如今已成为标配；可扩展性已成为必需；而人工智能则彻底改变了游戏规则。.
归根结底，真正的竞争优势不在于现成的软件或定制的代码，而在于企业将技术解决方案融入自身发展的战略敏捷性。人工智能驱动开发（AIAD）时代促使我们摒弃非此即彼的二元思维，将软件视为一个持续的、动态的、战略性的过程。而要实现这一点，仅仅构建是不够的；必须以智慧的方式构建，与合适的合作伙伴携手，并拥有面向未来的愿景。.
