Decyzja między “budowaniem” a “kupowaniem” rozwiązania AI staje się coraz ważniejsza dla wielu organizacji. Co powinni rozważyć liderzy?
Wyobraź sobie, że jesteś po uszy w projekcie remontu domu. To, co zaczęło się jako proste weekendowe przedsięwzięcie, przerodziło się w chaotyczny bałagan, pochłaniając więcej czasu, pieniędzy i energii, niż kiedykolwiek się spodziewałeś. Gdybyś tylko od początku zatrudnił eksperta…
Ten scenariusz jest aż nazbyt znajomy – nie tylko w domach, ale także w zarządach na całym świecie. Firmy, chętne do skorzystania z fali AI, często próbują tworzyć własne rozwiązania wewnętrzne, tylko po to, by utknąć w bagnie zmarnowanych zasobów i narastającej presji na szybkie dostarczenie wyników kierownictwu. To zjawisko wielu nazywa “żalem budowniczego”.
Przejście od budowy do zakupu
Decyzja “kupić” czy “zbudować” była widoczna w wielu obszarach na przestrzeni lat, od systemów zarządzania relacjami z klientami (CRM) po narzędzia zwiększające produktywność w miejscu pracy. Teraz generatywna AI (GenAI) stoi na tym istotnym rozdrożu.
Wiedza i zasoby potrzebne do budowy najwyższej klasy rozwiązań AI stały się przytłaczające, co jasno pokazuje, że koszt opóźnienia integracji AI w procesach biznesowych to luksus, na który niewielu może sobie pozwolić — zwłaszcza gdy te projekty mogą znacznie zwiększyć efektywność i dostęp do informacji rynkowych, tworząc decydującą przewagę konkurencyjną.
Budowa wewnętrznego rozwiązania AI, które skutecznie integruje się ze wszystkimi wewnętrznymi źródłami wiedzy organizacji, jest łatwiejsza do powiedzenia niż do zrobienia. Zazwyczaj wewnętrzne dane firmy są rozproszone po różnych lokalnych dyskach, folderach zespołów i działach. Często nie ma prostego sposobu na połączenie tej wiedzy z zewnętrznymi źródłami, takimi jak transkrypcje wyników, prezentacje firmowe, rozmowy z ekspertami czy badania rynkowe. To wyzwanie staje się jeszcze bardziej skomplikowane, gdy zarządza się oddzielnymi zespołami inwestycyjnymi, ma się do czynienia z globalnymi konglomeratami o zróżnicowanych liniach biznesowych lub pracuje w firmach, które rozwijały się poprzez fuzje i przejęcia.
Ponadto proces budowy wewnętrznego rozwiązania często wymaga znacznego nakładu czasu i finansów. Firmy mogą spędzać miesiące, a nawet lata na opracowywaniu rozwiązania, tylko po to, by zdać sobie sprawę, że brakuje im niezbędnych zasobów, wiedzy fachowej lub umów dotyczących treści, aby system był naprawdę skuteczny. Te umowy, które zapewniają dostęp do zewnętrznych, aktualnych informacji, mogą zająć lata negocjacji i kosztować znacznie więcej, niż się spodziewano.
Rozwój AI. Kiedy warto kupić rozwiązanie AI?
Wiele firm odkrywa, że zakup rozwiązań AI oferuje kilka zalet w porównaniu z budowaniem ich od podstaw. W raporcie McKinsey & Company z 2023 r. ponad połowa respondentów stwierdziła, że wdrożyła AI w co najmniej jednej ze swoich jednostek biznesowych, a niemal dwie trzecie oczekiwało, że inwestycje ich firm w AI wzrosną w ciągu najbliższych kilku lat.
Oto kilka kwestii do rozważenia przy podejmowaniu decyzji, czy kupić, czy zbudować system AI:
- Sprawdzona wydajność — komercyjne rozwiązania AI są często testowane i udoskonalane przez tysiące użytkowników, co zapewnia poziom niezawodności i wydajności, który może być trudny do osiągnięcia przy budowie wewnętrznej. Te rozwiązania są bardziej prawdopodobne, że spełnią potrzeby biznesowe – i oczekiwania kierownictwa – bez potrzeby rozległej personalizacji.
- Niedobór talentów i wiedzy AI — jednym z najtrudniejszych aspektów budowy rozwiązania AI jest posiadanie odpowiedniej wiedzy i talentów, co może zająć miesiące, nie tylko na zatrudnienie, ale także na wdrożenie i budowę.
- Partnerstwa w zakresie treści i technologii — każde wewnętrznie zbudowane rozwiązanie AI napędzające inteligencję rynkową będzie potrzebować wielu partnerstw w zakresie treści i technologii, aby odnieść sukces. Te umowy mogą zająć lata negocjacji i kosztować wielokrotnie więcej niż rozwiązanie zewnętrzne.
- Ciągłe wsparcie i aktualizacje — zakup systemów AI oferuje dostępność, opłacalność i potencjalnie prostszą zgodność z przepisami. Często wewnętrzne rozwiązania stają się Frankensteinem dołączanych rozwiązań, aby pozostać aktualnymi, co prowadzi do nadmiernego zużycia i niespójnego doświadczenia użytkownika.
- Koszt alternatywny — skupienie wewnętrznych zasobów na budowie rozwiązania AI oznacza, że te zasoby nie są dostępne dla innych projektów, które mogłyby przynieść wyższe zwroty. Wybierając zakup rozwiązania, firmy mogą bardziej strategicznie wykorzystać swoje zasoby i osiągnąć wyższe zwroty.
Rozwój AI. Jakie podejście wybrać?
Wybór między zakupem a budową rozwiązania AI to nie tylko decyzja biznesowa — to zmieniająca zasady gry decyzja o wysokiej stawce. Firmy muszą starannie rozważyć swoje opcje i zważyć koszty i korzyści każdego podejścia.
A zatem, rozwój AI — lepiej kupić czy zbudować? W wielu przypadkach zakup rozwiązania od zaufanego partnera może pomóc organizacjom uniknąć pułapek “żalu budowniczego” i przyspieszyć ich drogę do sukcesu. Jeśli decydujemy się natomiast na budowę systemu samodzielnie, upewnijmy się, że wszystko mamy odpowiednio zaplanowane i wycenione.
Czytaj też: