كيف يغير الذكاء الاصطناعي اقتصاديات تطوير البرمجيات؟

لمعظم تاريخ البرمجيات، الاقتصاديات كانت بسيطة بقسوة: بناء البرمجيات كان مكلفاً، ولم تستطع فقط رمي المال على المشكلة لجعلها أسرع

Fred Brooks وضح هذا في "The Mythical Man-Month" في 1975: إضافة مهندسين لمشروع برمجي متأخر يجعله أكثر تأخراً. التكاليف الإضافية للتنسيق، تعقيد دمج العمل عبر المساهمين، الاعتماديات غير القابلة للاختزال يعني أن تطوير البرمجيات كان له حد سرعة لا يستطيع رأس المال تجاوزه.

كيف شكلت هذه الاقتصاديات الاستثمار والاستراتيجية؟

هذا القيد شكل كل شيء. رأسماليو المخاطر تعلموا أن التمويل الزائد للشركات البرمجية الناشئة المبكرة كان غالباً غير منتج. الشركات حسّنت لكثافة المواهب وثقافة الهندسة لأن تلك كانت الرافعات التي حركت فعلاً النتائج. هيكل التكلفة الكامل للصناعة بُني حول تنسيق متخصصين مكلفين عبر فترات ممتدة.

الاقتصاديات حددت أيضاً ما المشاكل التي تستحق المعالجة. إذا كان بناء البرمجيات يتطلب تنسيق فرق كبيرة من متخصصين مكلفين لأشهر أو سنوات، فقط المشاريع بعوائد متوقعة كبيرة بررت الاستثمار. تطبيقات قيمة محتملة كثيرة لم تُبنَ أبداً لأن تكلفة التطوير تجاوزت العائد المعقول.

عندما عملنا مع Premier Construction Software، منصتهم السابقة أخذت سنوات ورأس مال كبير للبناء باستخدام الاقتصاديات التقليدية. التكاليف الإضافية للتنسيق، تعقيد التكامل، الوقت للسوق كلها تبعت هيكل تكلفة النموذج القديم.

الذكاء الاصطناعي يزيل قيد التنسيق. رأس المال يستطيع الآن التدفق مباشرة لحلول بطرق تغير الاقتصاديات بشكل أساسي.

كيف يغير الذكاء الاصطناعي تكلفة المشاكل المستحيلة سابقاً؟

رأس المال يستطيع الآن شراء حلول لمشاكل كانت سابقاً غير قابلة للحل بأي سعر. قبل الذكاء الاصطناعي الحديث، مهام معينة ببساطة لم تستطع الأتمتة بغض النظر عن الميزانية. فهم اللغة الطبيعية، توليد نص متماسك، تفسير صور، تركيب كلام واقعي: هذه كانت خارج المتناول.

اليوم، هذه المشاكل قابلة للحل بشراء حوسبة وبيانات كافية. الحل ليس أنيقاً أو فعالاً. لكنه يعمل، ويعمل أفضل كلما طبقت موارد أكثر. هذا الدرس المر في مصطلحات اقتصادية: القوة الغاشمة للحوسبة تتفوق على الهندسة الذكية.

ماذا يعني هذا لاقتصاديات سرعة التطوير؟

رأس المال يستطيع أيضاً شراء سرعة بطرق كانت مستحيلة سابقاً. تطوير البرمجيات التقليدي كان له سرعة ساعة محددة بحدود التنسيق البشري. تطوير الذكاء الاصطناعي له سرعة ساعة محددة بقدرة الحوسبة. بموارد كافية، تستطيع ضغط سنوات من التكرار في أشهر.

عندما اقتربت منا Opus Platform، رئيسهم التنفيذي لاحظ أننا أنجزنا في ثلاثة أشهر ما عانوا معه لسنوات. هذا لم يكن فقط عملية أفضل. كان اقتصاديات مختلفة أساساً. معادلة الوقت للقيمة تحولت بشكل كبير.

رأس المال يستطيع كذلك شراء اتساع قدرة. نموذج ذكاء اصطناعي واحد مُدرب على بيانات متنوعة يستطيع التعامل مع نطاق ملحوظ من المهام. حيث البرمجيات التقليدية تطلبت بناء حلول محددة لمشاكل محددة بتكاليف منفصلة، أنظمة الذكاء الاصطناعي تظهر تعميماً يغير هيكل التكلفة تماماً.

لكن هذا التحول الاقتصادي الحاسم الذي يفوته معظم المؤسسين: بينما تنخفض تكاليف التنفيذ، تكاليف أخرى تصبح أكثر حسماً.

لماذا استثمار التخطيط أكثر قيمة من أي وقت مضى؟

في النموذج القديم، مخاطر التنفيذ مثلت أكبر تعرض تكلفة. هل سيبني المهندسون ما حُدد؟ هل النهج التقنية ستعمل على نطاق؟ هل التعقيد غير المتوقع سيُخرج الميزانيات عن السكة؟ هذه الشكوك تطلبت خبرة مكلفة وجداول زمنية ممتدة.

أدوات الذكاء الاصطناعي تقلل تكاليف التنفيذ بشكل كبير. توليد الكود أكثر موثوقية. الاختبار يمكن أتمتته بدقة أكثر. العمل الميكانيكي لترجمة المواصفات لبرمجيات عاملة يصبح أرخص وأسرع.

لكن هذا لا يقلل مخاطر تكلفة المشروع الكلية. يحول أين تعيش المخاطر: في الاستراتيجية، تعريف المنتج، والتخطيط. إذا نفذت الشيء الخاطئ بكفاءة، أهدرت موارد أسرع. هذا ليس توفير تكاليف.

عندما حولنا 40 عاماً من أنظمة C&R Software القديمة، المعادلة الاقتصادية كانت واضحة: أسابيع مستثمرة في أبحاث تجربة المستخدم والتخطيط الاستراتيجي وفرت أشهر من هدر التنفيذ. العائد على الاستثمار في التخطيط انعكس من الاقتصاديات القديمة.

كيف يغير التنفيذ الأسرع مقايضات التكلفة؟

اعتبر نهجين. الأول يستثمر بكثافة مقدماً: أبحاث مستخدمين موسعة، تعريف منتج مفصل، رسومات تخطيطية شاملة، قرارات معمارية حذرة قبل التنفيذ. الثاني يتحرك سريعاً للتنفيذ، معتمداً على سرعة مساعدة الذكاء الاصطناعي للتكرار نحو حلول.

في الاقتصاديات القديمة، النهج الثاني كان له ميزة. التطوير كان بطيئاً ومكلفاً، لذا التعلم من خلال تنفيذ حقيقي، حتى بهدر، كان له قيمة. تكلفة التخطيط بدت عالية نسبة لتكلفة البناء.

في الاقتصاديات الجديدة، هذا ينعكس. عندما تستطيع التنفيذ سريعاً ورخيصاً، تكلفة تنفيذ أشياء خاطئة لا تُقاس بموارد التطوير. تُقاس بتكلفة الفرصة البديلة وتوقيت السوق. كل تكرار على النهج الخاطئ هو وقت ورأس مال لا يُنفق على النهج الصحيح.

هذا غير بديهي لكن حاسم للميزنة: بناء أسرع يجعل تخطيطاً أفضل أكثر قيمة اقتصادياً، ليس أقل. العائد على الاستثمار في إتقان الخطة يزداد عندما تنخفض تكاليف التنفيذ.

الشركات الأسرع نمواً في الذكاء الاصطناعي توظف مهندسي برمجيات بأسرع ما تستطيع. قد يبدو هذا متناقضاً مع الأطروحة أن الذكاء الاصطناعي يقلل تكاليف التنفيذ. لكنه يكشف كيف تُعاد توزيع قيمة الهندسة اقتصادياً.

ما العمل الهندسي الذي يطلب قيمة ممتازة الآن؟

ماذا يُوظف المهندسون للقيام به يتغير، وكذلك توزيع قيمتهم الاقتصادية. وقت أقل يذهب للتنفيذ الروتيني. أكثر يذهب لمشاكل أصعب: بنية الأنظمة، التكامل، الموثوقية على نطاق، الأمان. التحديات التي أدوات الذكاء الاصطناعي لا تستطيع معالجتها بفعالية بعد.

عندما احتاج Electrosmart لأتمتة نموذج المراجحة، القيمة الاقتصادية لم تكن في كتابة عمليات CRUD. كانت في قرارات معمارية حول تدفقات البيانات، معالجة حالات استثنائية في منطق التسعير، بناء أنظمة تستطيع التطور مع نموذج عملهم. هذه القرارات كانت لها رافعة اقتصادية 10x إلى 100x على البرمجة الروتينية.

قيمة مهندس يستطيع كتابة كود روتيني تنخفض بسرعة. قيمة مهندس يستطيع اتخاذ قرارات معمارية سليمة، يستطيع تصميم أنظمة تبقى قابلة للصيانة بينما تتطور، يستطيع توقع مشاكل قبل أن تظهر، هذه القيمة تزداد بالتناسب.

للمؤسسين الذين يقيّمون شركاء تطوير، الحساب الاقتصادي يتحول. التنفيذ الرخيص كان مرة معنوياً. يصبح حد أدنى. ما يطلب تسعير ممتاز الآن هو تفكير رتبة أعلى: توجيه منتج استراتيجي، خبرة معمارية مثل نهج DevOps والبنية التحتية لدينا، القدرة على الرؤية حول الزوايا وتجنب أخطاء مكلفة.

هذا يغير اقتصاديات البناء مقابل الشراء تماماً. توظيف مطورين مبتدئين لكتابة كود مُولّد بالذكاء الاصطناعي رخيص. لكن التكلفة الخفية هي ديون معمارية، مشاكل قابلية صيانة، وأنظمة لا تستطيع التطور. القيمة الاقتصادية الحقيقية تحولت للأعلى.

كل نظام له عنق زجاجة، ورأس مال يُنفق في أي مكان آخر يسلم عوائد متناقصة. لعقود، التنفيذ كان العنق الزجاجة. الشركات التي استطاعت التنفيذ أسرع وبموثوقية أكثر كان لها ميزة اقتصادية.

لماذا الوضوح الاستراتيجي له عائد أعلى من سرعة التنفيذ؟

الذكاء الاصطناعي يحرك العنق الزجاجة، ما يغير أساساً أين يجب أن يتدفق رأس المال. التنفيذ يصبح أقل تقييداً. ما يبقى مقيداً هو القدرة على تحديد ماذا تنفذ: الوضوح الاستراتيجي، فهم المستخدمين، رؤية المنتج.

الشركات التي تستمر بتحسين ميزانياتها لسرعة التنفيذ تحسن لقيد يخف. ستجد نفسها قادرة على البناء أسرع من أي وقت مضى بينما تعاني لتبني بربحية، لأن البناء بسرعة لا يساعد اقتصادياً إذا كنت تبني الشيء الخاطئ.

عندما طورنا Cortex لإدارة رسومات البناء، سرعة التنفيذ كانت وفيرة. فهم فوضى سير عمل البناء، توقع أنماط تعاون العالم الحقيقي، التصميم للفوضى بدلاً من العمليات المثالية، هناك تركزت القيمة الاقتصادية. تلك الأسابيع من الاستكشاف كان لها عائد 50x مقابل نفس الوقت منفق على برمجة أسرع.

الشركات التي تحقق أفضل كفاءة رأس مال هي تلك التي تعيد تخصيص الميزانيات تبعاً لذلك. تستثمر أكثر في فهم المستخدمين، الأسواق، والتموضع التنافسي. تستثمر أكثر في التخطيط وتعريف المنتج من خلال استراتيجية المحتوى وتصميم تجربة المستخدم. تعامل التنفيذ كتنفيذ موجه بدلاً من خلق قيمة أساسي.

هذا لا يقول أن التنفيذ لا يهم اقتصادياً. التنفيذ السيئ يدمر القيمة. لكن الندرة النسبية تحولت. الوضوح الاستراتيجي هو المورد النادر. قدرة التنفيذ وفيرة. كفاءة رأس المال تتطلب الاستثمار في المورد النادر.

اقتصاديات البرمجيات التقليدية كان لها هياكل تكلفة واضحة: تكاليف ثابتة عالية (توظيف مهندسين) وتكاليف متغيرة منخفضة نسبياً (مرة مبنية، البرمجيات تتوسع رخيصاً). الذكاء الاصطناعي يعيد هيكلة هذا تماماً.

كيف تتوسع تكاليف تطوير الذكاء الاصطناعي بشكل مختلف؟

تطوير الذكاء الاصطناعي يعكس بعض الافتراضات. تكاليف التدريب يمكن أن تكون كبيرة مقدماً، لكن تكاليف الاستدلال تنخفض بينما يزداد النطاق. النموذج الاقتصادي يتحول من "ادفع للمهندسين باستمرار" إلى "ادفع للحوسبة والبيانات، ثم استفد منها."

هذا يغير اقتصاديات المشروع أساساً. مشروع برمجي تقليدي قد يكلف $500,000 في وقت هندسة موزع على ستة أشهر. مشروع مساعد بالذكاء الاصطناعي قد يكلف $200,000 في وقت هندسة على ثلاثة أشهر زائد $100,000 في حوسبة وبيانات. نفس الميزانية الكلية، لكن هيكل تكلفة وملف مخاطر مختلف تماماً.

الآثار للمؤسسين: توقيت التدفق النقدي يتغير، ملف المخاطر يتغير، والأكثر حسماً، نقاط الرافعة لتحسين التكلفة تتغير. لا تستطيع التفاوض على تكاليف الحوسبة بطريقة تفاوضك على أسعار الهندسة، لكن يمكنك محتملاً تحقيق نتائج أفضل أسرع بنفس رأس المال الكلي.

عندما احتاجت Valley Insurance Associates لـCRM المخصص، الاقتصاديات لم تتبع النموذج القديم لأشهر-أشخاص مضروبة بأسعار ساعية. المعادلة الاقتصادية تضمنت استثماراً استراتيجياً مقدماً، عمل معماري مركز، ثم استفادة من قدرات كانت ستتطلب سابقاً تطويراً مخصصاً. تعليق الرئيس التنفيذي Gina Doyle، "أفضل استثمار قمنا به،" عكس عائداً على استثمار لم تكن الاقتصاديات التقليدية لتستطيع تسليمه.

ماذا يعني هذا لميزنة المشروع؟

ميزنة المشروع تتطلب تفكيراً مختلفاً. في النموذج القديم، وضعت ميزانية لساعات هندسة مقابل ميزات. ميزات أكثر، ساعات أكثر، تكلفة أكثر. علاقة خطية.

في النموذج الجديد، العلاقة غير خطية. بعض الميزات التي كانت مكلفة تصبح رخيصة. أخرى تبدو بسيطة تبقى صعبة. الحساب الاقتصادي يتطلب خبرة مختلفة للتقييم.

هذا يعني تقديرات المشروع تحتاج أسس مختلفة. نموذج "نقاط لكل سباق" القديم لا يلتقط الاقتصاديات بدقة عندما بعض العمل يستفيد من قدرات الذكاء الاصطناعي وعمل آخر يتطلب خبرة بشرية عميقة. المؤسسون الأذكياء يضعون ميزانيات بشكل مختلف: أكثر مقدماً للوضوح الاستراتيجي، أقل للتنفيذ الروتيني، حاجز أكثر للقرارات المعمارية.

هناك أثر اقتصادي أعمق: ماذا يحدث لهياكل التكلفة التنظيمية المبنية حول الاقتصاديات القديمة؟

ما تكاليف التنسيق التي يمكن إزالتها؟

شركات البرمجيات طورت هياكل تكلفة محسنة لتنسيق جهود هندسية كبيرة. مدراء منتجات لترجمة المتطلبات. مدراء هندسة لتنسيق الفرق. عمليات متقنة لمنع فشل التنسيق. كل هذه تمثل تكاليف إضافية.

إذا استطاعت فرق صغيرة إنجاز ما أنجزته فرق كبيرة، كثير من التكاليف الإضافية للتنسيق تصبح غير مبررة اقتصادياً. لكن المنظمات لا تعيد هيكلة تلقائياً. تحمل للأمام هياكل تكلفة محسنة لاقتصاديات الأمس، تنزف الهامش.

يجب أن نتوقع إعادة هيكلة تكلفة تنظيمية بينما تصارع الشركات مع هذا. بعضها سيتمسك بهياكل تدمر الكفاءة الاقتصادية. أخرى ستعيد هيكلة جذرياً وتكتشف أن تخصيص التكلفة الأمثل يبدو مختلفاً جداً.

للشركات الناشئة، هذه ميزة اقتصادية. يستطيعون تخصيص رأس مال محسن للواقع الحالي بدلاً من حمل هياكل تكلفة قديمة. شركة ناشئة اليوم تستطيع العمل بفريق صغير كبير مركز على قرارات استراتيجية، باقتصاديات كانت مستحيلة قبل خمس سنوات.

عندما حولت Wine Unplugged ذكاء عملائها، لم تحتج لهيكل فريق وكالة تقليدي بتكاليفه الإضافية للتنسيق. احتاجت خبرة مركزة في سلوك عملاء الضيافة وبنية تقنية ذكية. كفاءة التكلفة كانت أفضل بشكل كبير مما كانت الاقتصاديات القديمة ستسمح به.

أحد الحسابات الاقتصادية الأكثر أساسية في البرمجيات هو ما إذا تبني حلولاً مخصصة أو تشتري أدوات موجودة. الذكاء الاصطناعي يعيد تشكيل هذا الحساب تماماً.

كيف تحولت نقطة التعادل؟

في الاقتصاديات التقليدية، التطوير المخصص تطلب استثماراً كبيراً دفع فقط على نطاق كبير. لمعظم الشركات، الشراء كان عقلانياً اقتصادياً. التكاليف الثابتة للتطوير المخصص كانت عالية جداً للتبرير ما لم يكن الحجم كبيراً.

الذكاء الاصطناعي يخفض تكاليف التطوير المخصص بشكل كبير، ما يحول نقطة التعادل. مشاريع تطلبت اقتصادياً حلول جاهزة تستطيع الآن تبرير تطوير مخصص. هذا يغير الديناميكيات التنافسية، اقتصاديات البائعين، والخيارات الاستراتيجية.

لكن هناك فخ: تطوير مخصص أرخص لا يعني تطوير مخصص أفضل. إذا بنيت حلولاً مخصصة دون أساس استراتيجي صحيح، فقط بنيت ديون تقنية بكفاءة أكثر. الميزة الاقتصادية فقط تتحقق إذا القطع الأخرى (استراتيجية، تخطيط، بنية) في مكانها.

ما الذي يجب أن يقود صنع قرارك الاقتصادي؟

القرار الاقتصادي الآن يعتمد أقل على تكلفة التطوير الخام وأكثر على القيمة الاستراتيجية. هل حلول جاهزة تستطيع تقديم التمايز الذي تحتاجه؟ أم تحتاج قدرات مخصصة فقط حلول مبنية بغرض تسلمها؟

عندما قيّم Cortex البناء مقابل الشراء لإدارة رسومات البناء، أنظمة إدارة وثائق عامة كانت أرخص في البداية. لكنها لم تستطع تسليم تكامل سير العمل الذي خلق قيمة اقتصادية لفرق البناء. اقتصاديات التطوير المخصص فقط نجحت لأن الوضوح الاستراتيجي حول القدرات المطلوبة كان صلباً.

إذا انخفضت تكاليف التنفيذ عبر الطيف، من أين تأتي الميزة الاقتصادية المستدامة؟

لماذا فهم المشكلة له أعلى رافعة اقتصادية؟

المصدر الأول للميزة الاقتصادية هو فهم المشكلة بعمق كافٍ لبناء الحل الصحيح. عندما كان البناء مكلفاً، استطعت النجاح بحلول متوسطة لأن بدائل لم توجد. عندما يصبح البناء رخيصاً، الحلول المتوسطة تواجه منافسة من حلول متوسطة أخرى وحلول جيدة.

الفهم العميق لا يمكن شراؤه أو أتمتته. يتطلب وقتاً مع المستخدمين، ملاحظة السلوك، فهم الإحباطات. هذا العمل إنساني بطبيعته ويستهلك وقتاً، ما يجعله قيماً اقتصادياً تحديداً لأنه لا يمكن اختصاره.

العائد على الاستثمار على هذا الفهم ازداد بشكل كبير. في الاقتصاديات القديمة، أبحاث المستخدمين كانت مركز تكلفة أخر الإيراد. في الاقتصاديات الجديدة، أبحاث المستخدمين هي الاستثمار ذو أعلى رافعة الذي يمنع إنفاق تنفيذ مهدر.

ما اقتصاديات التصميم التي تخلق قيمة دائمة؟

المصدر الثاني للميزة الاقتصادية هو التميز في التصميم. تجربة المستخدم تقلل الاحتكاك، تتوقع الاحتياجات، تخلق تدفقات تشعر حتمية. التصميم الجيد قيم اقتصادياً لأنه يؤثر على معدلات التحويل، الاحتفاظ، القيمة الحياتية للعميل.

التميز في التصميم يتطلب ذوقاً، وهو حكم متراكم مطور من خلال التجربة. الذكاء الاصطناعي يستطيع تنفيذ تصاميم، لكن لا يستطيع اتخاذ قرارات تصميم تعكس فهماً لسيكولوجية البشر. المصمم الذي قضى سنوات يلاحظ السلوك يجلب رافعة اقتصادية لا يستطيع الذكاء الاصطناعي تقديمها.

عملية تصميم تجربة المستخدم لدينا موجودة لأن الأثر الاقتصادي لقرارات التصميم ضخم. تدفق مصمم جيداً قد يحول 40% من المستخدمين مقابل 15% لمعادل مصمم سيئاً. ذلك الفرق يقزم توفير تكاليف التنفيذ.

كيف تؤثر القرارات المعمارية على الاقتصاديات طويلة المدى؟

المصدر الثالث للميزة الاقتصادية هو الجودة التقنية التي تمكّن التطور. البرمجيات ليست ثابتة. تتطور بينما تتغير المتطلبات. القرارات التقنية المتخذة في البداية تحدد إذا كانت البرمجيات تستطيع التطور برشاقة أو تصبح عبئاً مكلفاً.

الكود المُولّد بالذكاء الاصطناعي يحل مشاكل فورية دون اعتبار آثار طويلة المدى. يخلق ديون تقنية بشكل غير مرئي. يبني هياكل تعمل اليوم لكن تقاوم التعديل غداً، ما يدمر القيمة الاقتصادية مع الوقت.

المهندسون المتمرسون يتخذون قرارات تأخذ في الحسبان مستقبلات لا يستطيع الذكاء الاصطناعي توقعها. هذه الرافعة الاقتصادية تتضاعف. بنية جيدة قد تكلف 20% أكثر مقدماً لكن توفر 300% على ثلاث سنوات في تكاليف الصيانة والتطور.

إذا كانت هذه الاقتصاديات الجديدة، كيف يجب أن يخصص المؤسسون فعلاً ميزانيات تطويرهم؟

ماذا يستحق الاستثمار الممتاز؟

أولاً، استثمر بكثافة في الفهم قبل البناء. في الاقتصاديات القديمة، استطعت تبرير البدء بافتراضات والتعلم من خلال التكرار. في الاقتصاديات الجديدة، التكرار الرخيص خطر. تستطيع التكرار للأبد دون التقارب على قيمة.

أفضل أن تستثمر مقدماً في فهم حقيقي. هذا يحول تخصيص الميزانية: أكثر للأبحاث، أقل للتنفيذ. العائد الاقتصادي أفضل حتى لو شعر عكسياً.

ثانياً، ضع ميزانية لتميز التصميم. في الاقتصاديات القديمة، التصميم غالباً عومل كتكاليف إضافية. في الاقتصاديات الجديدة، جودة التصميم تؤثر مباشرة على اقتصاديات الوحدة من خلال التحويل، الاحتفاظ، والرضا. استثمار التصميم له عائد قابل للقياس.

ثالثاً، ادفع سعراً ممتازاً لخبرة معمارية. الكود الرخيص وفير. الكود الذي يتطور برشاقة نادر. ضع ميزانية تبعاً لذلك. المعماري الكبير الذي يستطيع الرؤية ثلاث سنوات مقدماً يسلم قيمة اقتصادية تتجاوز تكلفته بكثير.

رابعاً، قيّد نطاقك استراتيجياً. القدرة على بناء كل شيء لا تعني أنك يجب. القيد الاستراتيجي حول ماذا تبني يسلم نتائج اقتصادية أفضل من بناء كل شيء ممكن. ضع ميزانية للانضباط لقول لا.

الدرس المر مر لأنه يخبر الأشخاص الأذكياء أن ذكاءهم يهم أقل مما يريدون. لكن هناك نسخة مشجعة من هذا الدرس اقتصادياً.

أين يجب أن يتدفق رأس المال لأقصى عائد؟

إذا حول الذكاء الاصطناعي القيمة من التنفيذ للاستراتيجية، فرأس المال يجب أن يتدفق تبعاً لذلك. مهارات فهم المستخدمين، تعريف المنتجات، اتخاذ قرارات استراتيجية سليمة كانت دائماً مهمة اقتصادياً. إنها الآن المصدر الأساسي للميزة الاقتصادية.

لأولئك الذين يبنون البرمجيات، هذا يجب أن يحث على إعادة فحص أين تستثمر رأس المال والجهد. الجواب ليس المنافسة مع الذكاء الاصطناعي على تكاليف التنفيذ. ذلك سباق للقاع. الجواب هو التفوق في العمل الذي لا يستطيع الذكاء الاصطناعي القيام به: التفكير الاستراتيجي، فهم المستخدمين، الحكم المعماري.

بعد عقد وأكثر من 200 مشروع، تعلمنا أن المشاريع بأفضل نتائج اقتصادية ليست تلك التي نفذت أسرع أو أرخص. إنها تلك التي فهمت بوضوح أكثر ماذا يستحق البناء. ذلك الفهم هو أين يجب أن يتدفق رأس المال.

الاقتصاديات مرة فقط إذا كنت مستثمراً في مصادر قيمة قديمة. لأولئك المستعدين لإعادة تخصيص رأس المال لمصادر قيمة جديدة، الاقتصاديات فعلاً مواتية جداً. التكلفة الكلية لبناء برمجيات رائعة قد لا تكون تغيرت بشكل كبير. لكن أين تتركز تلك التكاليف وما يسلم عائداً تحول أساساً. فهم هذا التحول هو الفرق بين تخصيص رأس مال فعال وإنفاق مهدر في عصر الذكاء الاصطناعي.