有了人工智慧,軟體開發變得更加敏捷和高效

幾十年來,從頭開始建立軟體或獲取現成解決方案之間的決策指導了各個行業公司的技術策略。這個方程式看起來很簡單,購買加速採用並降低成本,建造提供了客製化和控制。但生成人工智慧,特別是人工智慧輔助開發(AIAD)的到來,修改了這個帳戶的所有變數。這不再是在兩種經典方法之間做出決定的問題,也許傳統的困境不再存在。.

隨著生成式人工智慧優化開發週期的關鍵階段,例如程式碼編寫、自動測試、錯誤檢測,甚至架構建議,對於預算雄厚的大公司來說,建立客製化軟體不再是一次性的努力。經過預先訓練的模型、專業庫和人工智慧驅動的低程式碼或無程式碼平台大大降低了開發成本和時間。.

如今,許多解決方案都是在幾週內交付的,而不是幾個月,精益、高度專業化的團隊可以交付具有令人印象深刻效率的自訂和可擴展應用程序,而不是眾多的內部團隊。 2021 年發布的 GitHub Copilot 是生成式人工智慧的實際範例,它透過建議程式碼和自動完成片段來幫助開發人員。 GitHub 的一項研究表明,使用 Copilot 的開發人員平均需要 1 小時 11 分鐘才能完成任務,而使用 Copilot 的開發人員平均需要 1 小時 2 分鐘。.

鑑於這一現實,購買現成軟體就是經濟同義詞的舊論點失去了力量。通用解決方案雖然誘人,但往往無法適應內部流程的特殊性,無法以相同的敏捷性擴展並產生有限的依賴性。從短期來看,它們似乎足夠了,但從中長期來看,它們成為創新的障礙。.

不僅如此,競爭優勢在於程式碼本身的概念開始崩潰。在重寫整個應用程式變得廉價且可行的情況下,「保護」作為策略資產的想法越來越沒有意義。真正的價值在於解決方案架構、與業務系統整合的流動性、資料治理,尤其是隨著市場或公司的變化快速調整軟體的能力。.

OutSystems 和畢馬威 (KPMG) 進行的報告中受訪的高階主管指出,人工智慧 (AI) 和自動化的使用可將開發時間縮短至 50%。但如果「建構」是新常態,那麼第二個困境就會出現:內部建構還是與專門的外部合作夥伴一起建構?在這裡,實用主義更能說明問題。創建專有技術團隊需要持續投資、人才管理、基礎設施,最重要的是,創新競賽中最稀缺的資產。 商業 不是 軟體, 這種選擇可能會適得其反。.

另一方面,與開發公司的策略夥伴關係帶來了優勢,例如立即獲得先進的技術知識、加速交付、招聘靈活性和減少營運管理費用。經驗豐富的外包團隊充當公司的延伸,專注於成果,並且通常附帶現成的可擴展架構模型、整合的CI/CD 管道和經過測試的框架,所有這些從頭開始建立都是昂貴且耗時的。也值得一提的是這個等式中的第三個要素:累積的專業知識的網路效應。.

雖然內部團隊面臨持續的學習曲線,但從事多個專案的外部專家以更快的速度累積技術和業務技能。這種以有針對性的方式應用的集體智慧通常會產生更有效和創新的解決方案。因此,決策不再是購買或建造,而是堅持貼上的解決方案或建造真正滿足業務需求的東西。個人化在奢侈品出現之前,已經成為一種期望、可擴展性、一種要求,而人工智慧則成為一種遊戲規則改變者。.

最終,真正的競爭優勢不在於現成的軟體,也不在於為衡量而編寫的程式碼行,而在於公司整合技術解決方案以促進其發展的策略敏捷性。AIAD時代邀請我們放棄二元困境並將軟體視為一個持續的、活生生的和策略性的過程。為此,僅僅建立是不夠的,還需要有智慧、正確的合作夥伴和對未來的願景。.