Десятилетиями классической стратегией для растущих компаний был выбор: разработать решение самостоятельно или купить готовое. Логика была железобетонной: создавать с нуля, если это ядро бизнеса, и покупать, если нет. Строить означало огромные затраты, отвлечение инженеров и долгий цикл поддержки. Покупать — быстро и безопасно. Но теперь эта парадигма мертва. Искусственный интеллект, особенно в виде кодирующих ассистентов, радикально снизил порог входа в разработку, перевернув всю стратегическую логику принятия решений.
Рынок не знает, что вам нужно
Часто необходимое решение просто не существует в готовом виде. Многие компании вынужденно шли по пути самостоятельной разработки, и именно в этом процессе они получали ценнейшее понимание своих реальных потребностей — не из презентаций вендоров, а из практики. Они узнавали, какие проблемы стоят решения, где ИИ создает реальное преимущество, а где является лишь маркетинговым шумом. И только с этим пониманием они начинали искать готовые решения, задавая поставщикам неудобные вопросы и мгновенно отличая суть от пустой рекламы.
Когда любой может создать за минуты
История, описанная в VentureBeat, показательна. Сотрудник отдела клиентского опыта, не имеющий технического образования, заметил баг, упомянутый в фидбеке в Slack. Вместо создания тикета и ожидания он открыл Cursor, описал проблему, позволил ИИ написать исправление и отправил пулл-реквест, который был принят инженерами. Весь процесс от жалобы до исправления в продакшене занял 15 минут. Это стирает границу между техническими и нетехническими специалистами. ИИ теперь справляется с 80% задач, которые раньше требовали планирования спринта и недель работы инженеров.
Это классический пример того, как инструмент меняет не процесс, а саму организационную культуру. Сотрудник, близкий к проблеме, получил прямой инструмент для ее решения, минуя бюрократические барьеры. Ирония в том, что многие компании тратят миллионы на «цифровую трансформацию», покупая сложные системы, в то время как настоящая трансформация начинается с простых случаев, подобных этому, когда право на действие делегировано до самого края организации.
Стратегическая инверсия
ИИ переворачивает классическую последовательность «определить потребность → выбрать сделать/купить» с ног на голову. Старая модель была рискованной: долгое определение требований, дорогие пилоты с вендорами и часто — разочарование через полгода и шесть нулей в бюджете. Теперь последовательность выглядит так:
- Быстро создать легковесный прототип с помощью ИИ.
- Использовать его, чтобы понять реальные потребности.
- Принять взвешенное решение о покупке, уже зная, что именно нужно.
Это позволяет проводить контролируемые эксперименты и избегать самой дорогой ошибки в корпоративном софте — решения проблемы, которой на самом деле не существует. Когда вы приходите к вендору, вы уже знаете, как выглядит «хорошо», и задаете острые вопросы, которые заставляют их нервничать.
Ловушка карго-культа
Автор проводит яркую параллель с «наукой карго-культа» по Ричарду Фейнману. После Второй мировой жители островов строили макеты взлетных полос и диспетчерских вышек, надеясь, что самолеты с грузом вернутся. У них была форма, но не функция. То же самое происходит сейчас в корпоративных советах директоров. Компании скупают инструменты с маркировкой «AI», не задаваясь вопросом, меняют ли они реально процессы или просто ставят галочку. Каждый SaaS-продукт обзавелся чат-ботом или автодополнением, и ярлык «ИИ» потерял всякий смысл.
Новая суперсила для финансовых команд
Теперь финансисты и руководители не должны делать ставку в шесть знаков, основываясь на красивых презентациях. Они могут прототипировать базовые рабочие процессы с помощью ИИ-инструментов, чтобы понять, решают ли они проблему инструментов или процессов, и нужен ли им вообще сторонний софт. Это не значит, что всё нужно строить внутри. Чаще всего покупка останется оптимальным решением из-за масштаба, поддержки и безопасности. Но теперь это будет осознанный выбор, основанный на знании, а не на догадках.
По материалам VentureBeat.