จาก AI-First ถึง AI-Native: โมเดลธุรกิจการพัฒนาซอฟต์แวร์ใหม่

การพัฒนาซอฟต์แวร์เป็นหนึ่งในพื้นที่ที่ได้รับผลกระทบมากที่สุดในช่วงความเจริญรุ่งเรืองของ AI มากของกิจกรรมประจำวันในการพัฒนาซอฟต์แวร์ได้รับการกำหนดใหม่โดยโซลูชัน AI ที่กำลังพัฒนา รวมถึงความเร็วในการทำงานและบริการที่เสร็จสิ้นและจัดส่ง

แต่การเพิ่มเครื่องมือ AI ไม่ได้รับประกันผลลัพธ์ที่ราบรื่นเชื่อมโยงกับผลประโยชน์ที่เกี่ยวข้อง ในความเป็นจริง การศึกษาหนึ่งพบว่านักพัฒนาซอฟต์แวร์ที่ใช้ AI มีความช้า 19% ในการแก้ไขปัญหา แม้ว่าพวกเขาจะคาดหวังว่าเครื่องมือเหล่านี้จะช่วยให้พวกเขาเร็วขึ้น 24%

ในขณะเดียวกัน การนำไปใช้ไม่ได้หมายความว่าผู้ใช้มั่นใจในเครื่องมือเหล่านี้ แม้ว่า 84% ของนักพัฒนาซอฟต์แวร์กำลังใช้ AI แต่เกือบครึ่งหนึ่งไม่เชื่อถือความแม่นยำของมัน ไม่น่าประหลาดใจที่สิ่งนี้ส่งผลให้เกิดการตรวจสอบ AI ในการพัฒนาซอฟต์แวร์มากขึ้น ซึ่งไหลลงสู่ลูกค้าซึ่งตอนนี้ต้องการความโปร่งใสมากขึ้นเกี่ยวกับวิธีการใช้งาน

และ AI กำลังเปลี่ยนแปลงวิธีการทำงานของนักพัฒนาซอฟต์แวร์มากขึ้นกว่าหนึ่งวิธี พวกเขามีสมุดงานที่กำลังถูกเขียนใหม่ ซึ่งสร้างความไม่แน่นอนและเส้นทางใหม่สำหรับมืออาชีพ

สุดท้าย ความตึงเครียดในการบรรจบกันของประสิทธิภาพการผลิต ความคาดหวังของลูกค้า และผลกระทบต่อแรงงานเป็นช่วงเวลาที่กำหนดสำหรับการพัฒนาซอฟต์แวร์ ตอนนี้ แทนที่จะเพียงแค่ “เสียบ” เครื่องมือ AI เท่านั้น บริษัทซอฟต์แวร์ต้องส่งเสริมการเปลี่ยนแปลง AI-Native ที่เขียนใหม่วิธีการใช้ AI เช่นเดียวกับวิธีการรับรู้มันจากพื้นฐาน

ความหมายที่แท้จริงของ AI-Native

เมื่อองค์กรอ้างว่าเป็น “AI-Driven” สิ่งนี้หมายความว่าพวกเขาใช้ AI และการทำงานอัตโนมัติเป็นองค์ประกอบของประสิทธิภาพ ผลกระทบนี้ค่อนข้างผิวเผิน ช่วยลดภาระการทำงานด้วยมือในงานที่ใช้เวลานาน แต่ไม่จำเป็นต้องผลักดันผลลัพธ์ที่สำคัญจากมุมมองทางธุรกิจ

ในแนวทาง AI-Native เครื่องมือไม่ได้รับการปฏิบัติเป็นเพียงส่วนเสริมที่ถูกวางบนกระบวนการที่มีอยู่ แต่โครงสร้างพื้นฐานของการดำเนินงานทางวิศวกรรมและกระบวนการทำงานถูกออกแบบใหม่ด้วยเครื่องมือเหล่านี้ที่สร้างขึ้นที่核心 การทำงานอัตโนมัติและประสิทธิภาพไม่ได้ถูกนำมาใช้ และการทำงานร่วมกัน การตรวจสอบ การแก้ไข และการแทรกแซงเป็นคุณลักษณะตามธรรมชาติในกระบวนการทำงาน

นอกจากนี้ เครื่องมือ AI ไม่ได้ถูกใช้ในแนวทางที่แยกจากกัน แต่ถูกใช้ทั่วทั้งวงจรชีวิตการพัฒนาและจัดตำแหน่งกับกลยุทธ์ทางธุรกิจที่กว้างขึ้นเพื่อเพิ่มผลลัพธ์ที่เกี่ยวข้อง

ผลกระทบที่ตามมาเป็นผลประโยชน์ในการจัดการลูกค้าและผลลัพธ์ที่ส่งมอบ การเน้นย้ายจากเวลาที่ใช้ในการส่งมอบผลิตภัณฑ์ไปสู่สิ่งที่ได้รับจริง สิ่งนี้เปลี่ยนแปลงเส้นทางและคำจำกัดความของการรับผลตอบแทนสำหรับบริษัทพัฒนาซอฟต์แวร์ ตัวอย่างเช่น การเรียกเก็บเงินตามชั่วโมงจะให้ทางเลือกในการกำหนดราคาแบบมูลค่า โดยที่ราคาจะถูกกำหนดไว้ล่วงหน้าด้วยความเข้าใจที่ชัดเจนเกี่ยวกับธรรมชาติของ AI ที่ขับเคลื่อนบริการเหล่านี้

ข้อพิจารณาที่สำคัญก่อนการเปลี่ยนแปลงเป็น AI-Native

สิ่งนี้ไม่ใช่สิ่งที่สามารถทำได้ในช่วงเวลาสั้น การเปลี่ยนแปลงจาก AI-Driven ไปเป็น AI-Native หมายถึงการเปลี่ยนแปลงที่ครอบคลุมวิธีการใช้ระบบและเครื่องมือเหล่านี้ตั้งแต่ต้นจนจบ

สิ่งนี้ต้องการการเปลี่ยนแปลงการจัดการ จากกระบวนการทำงาน การทำงานอิสระ การกำกับดูแล การเสริมสร้างกำลังคน และอื่นๆ เพื่อเน้นย้ำถึงความสำคัญของการออกแบบกระบวนการใหม่ การจับคู่ AI ที่สร้างขึ้นพร้อมกับการเปลี่ยนแปลงกระบวนการจากจุดเริ่มต้นจนจบได้นำไปสู่ผลผลิตที่เพิ่มขึ้น 25 ถึง 30% สำหรับบางบริษัท ซึ่งเป็นผลกระทบสามเท่าของที่พบในเครื่องมือช่วยเหลือรหัสพื้นฐาน

ที่ศูนย์กลางของการเปลี่ยนแปลงนี้คือความไว้วางใจ และความไว้วางใจถูกสร้างขึ้นบนความโปร่งใส ในสภาพแวดล้อม AI-Native ความโปร่งใสและความเห็นอกเห็นใจเป็นรากฐานที่สำคัญ ทุกกรณีการใช้งาน AI ต้องมีวัตถุประสงค์ที่กำหนดไว้อย่างชัดเจน และองค์กรต้องชี้แจงว่า AI ถูกนำไปใช้อย่างไรทั่วทั้งวงจรชีวิตการพัฒนา

บทเรียนจากการเปลี่ยนแปลง AI-Native ในระยะแรก

จุดเริ่มต้นอยู่ที่การแก้ไขข้อมูลและระบบที่มีอยู่ มาเป็นเวลานาน ความรู้ถูกฝังอยู่ในฐานข้อมูลที่ล้าสมัยและกระบวนการที่ไม่ได้รับการบันทึก และความทรงจำของสถาบันที่ไม่สามารถเข้าถึงได้ง่ายๆ โดยเฉพาะสำหรับสมาชิกใหม่ในทีม

ตัวแทน AI สามารถช่วยฟื้นฟูความรู้นี้และทำให้มันสามารถเข้าถึงได้ทุกที่ทุกเวลา โดยเปิดเผยกฎธุรกิจที่ซ่อนอยู่และสร้างตรรกะใหม่ที่จะชะลอความพยายามในการทันสมัย化 สิ่งนี้สร้างพื้นฐานสำหรับการเปลี่ยนแปลงเชิงกลยุทธ์ที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล

เมื่อกระบวนการทำงานเหล่านี้พัฒนาไปพร้อมกัน บทบาทภายในกระบวนการเหล่านั้นก็พัฒนาไปด้วย นักพัฒนาซอฟต์แวร์ไม่ได้ถูกกำหนดโดยความสามารถในการเขียนโค้ดเพียงอย่างเดียว แต่ยังเป็นผู้จัดการระบบ AI และสถาปนิกของกระบวนการทำงานที่ซับซ้อนซึ่งผสมผสานการตัดสินใจของมนุษย์กับการทำงานของเครื่องจักร

และยังมีผลกระทบในด้านอื่นๆ นอกเหนือจากผลกำไรและประสิทธิภาพ เช่น การสร้างต้นแบบและรอบการทำงานที่เร็วขึ้น และวงจรการพัฒนาที่สั้นลง อย่างไรก็ตาม การตั้งค่าการแสดงผลการเปลี่ยนแปลงตาม KPI ที่วัดผลควรได้รับการจัดลำดับความสำคัญก่อนที่จะเริ่มกลยุทธ์การเปลี่ยนแปลง AI-Native เพื่อให้แน่ใจว่าเส้นทางนี้สอดคล้องกับความต้องการขององค์กรโดยเฉพาะ

การเปลี่ยนแปลง AI-Native คือการเปลี่ยนแปลงวิธีการพัฒนาซอฟต์แวร์และส่งมอบเพื่อเพิ่มมูลค่าสูงสุด องค์กรที่ประสบความสำเร็จจะฝังการเปลี่ยนแปลง AI ลงในพื้นฐาน ไม่ใช่เพียงวิธีการเพิ่มประสิทธิภาพ โดยที่ความโปร่งใสและนวัตกรรมถูกยึดถือไว้