Viimased paarkümmend aastat on suuremate ettevõtete tarkvaraotsused lähtunud üsna lihtsast loogikast. Standardsed vajadused kaeti valmis renditarkvara ehk SaaS-iga ning oma lahendust hakati arendama alles siis, kui see toetas ettevõtte jaoks tõeliselt eristuvat äriprotsessi, andis konkurentsieelise või turult lihtsalt sobivat lahendust ei leitud, räägib Uptime'i tehnoloogiajuht Raimo Seero.
Tehisintellekt on seda loogikat aga muutmas. Kuna erilahenduste arendamise kogukulu on langenud, tuleb vaadata hinnast kaugemale. Üha sagedamini tuleb hinnata ka pikaajalist sõltuvust teenusepakkujast, regulatiivseid nõudeid, tulevaste muudatuste maksumust ning seda, kui kiiresti suudab tarkvara ettevõtte vajadustega kaasa liikuda. Seega oleme jõudmas punkti, kus SaaS enam automaatne vaikevalik, vaid teadlik kompromiss erinevate riskide ja eeliste vahel.
See ei tähenda, et valmistarkvara oleks oma aja ära elanud. Vastupidi – paljudel juhtudel on see jätkuvalt kõige mõistlikum lahendus. Kuid AI on muutnud eritarkvara loomise oluliselt kiiremaks ja kuluefektiivsemaks, mistõttu on see midagi, mida tõsiselt kaaluda.
See tõdemus on juba ka praktikasse jõudnud. Tarkvaraarendusplatvormi Retool uuringu järgi on enam kui kolmandik ettevõtetest asendanud vähemalt ühe SaaS-lahenduse enda arendatud tarkvaraga ning 78% plaanib lähiajal ise rakendusi juurde ehitada. Kõige sagedamini puudutab see sisemisi tööriistu, tööprotsesside automatiseerimist ja erinevate süsteemide ühendamist.
SaaS-i kogukulu ei piirdu litsentsiga
Valmistarkvara suurim eelis on jätkuvalt kiire kasutuselevõtt. Samal ajal kipuvad ostuhetkel tahaplaanile jääma kulud ja riskid, mis avalduvad alles aastate jooksul.
Viie kuni kaheksa aasta vaates võivad litsentsitasud kujuneda märkimisväärseks kuluks, eriti sadade kasutajatega organisatsioonides. Lisaks ei sõltu hinnastamine enam ainult kasutajate arvust – järjest sagedamini lisanduvad tasulised AI-funktsioonid, uued paketid ning hinnamuudatused, mille üle kliendil sisuliselt kontroll puudub.
Sama oluline on sõltuvus teenusepakkujast. Mida kauem ettevõte ühte platvormi kasutab, seda keerulisemaks muutub sellest loobumine. Andmed, integratsioonid ja tööprotsessid on seotud konkreetse tarkvaraga ning uuele lahendusele üleminek tähendab sageli kulukat migratsiooniprojekti. Samal ajal võib tarkvaratootja muuta hinnastamist, lõpetada mõne funktsionaalsuse arendamise või muuta oma tooteprioriteete.
Üha olulisemaks muutuvad ka regulatiivsed nõuded. Euroopa Liidus rakenduvad järjest uued õigusaktid, sealhulgas NIS2, Data Act ja AI Act, mis suurendavad ettevõtete vastutust andmete töötlemise ja infoturbe eest. Enam ei piisa teadmisest, et andmed paiknevad Euroopa serveris – sama oluline on mõista, millise jurisdiktsiooni alla teenusepakkuja kuulub ning kellel võib olla õigus ettevõtte andmetele ligi pääseda.
AI muudab oma lahenduse järjest mõistlikumaks
Kui varem kulus suur osa arendusest tehniliste baaskomponentide loomisele ja rutiinsele tööle, siis nüüd saab suurema osa ajast ja eelarvest suunata ettevõtte jaoks tegelikult väärtust loovate protsesside lahendamisele. See tähendab, et sama investeeringuga on võimalik jõuda kiiremini töötava lahenduseni ning ka väiksemad või kitsamale ärivajadusele suunatud projektid võivad end täna ära tasuda.
Kõige tugevam argument oma lahenduse kasuks tekib siiski siis, kui tarkvara on ettevõtte jaoks strateegiline. Mida olulisem on süsteem põhitegevuse, konkurentsieelise või ettevõttespetsiifiliste tööprotsesside jaoks, seda rohkem kaaluvad oma lahenduse eelised üles valmis tarkvara mugavuse. Selliste süsteemide puhul muutuvad otsustavaks paindlikkus, kontroll arendusprioriteetide üle ning võimalus teha muudatusi siis, kui ettevõte neid vajab, mitte siis, kui tarkvaratootja need järgmises versioonis välja laseb.
See ei tähenda siiski, et iga süsteem tuleks ise ehitada. Kui vajadus on standardne, lahendus muutub harva ning ei ole otseselt seotud ettevõtte konkurentsieelisega, on SaaS sageli jätkuvalt mõistlik valik. Samas tasub ka sellistel juhtudel teha arvutus. Kui tegemist on väga standardse tarkvaraga, mille litsentsikulu on aastate jooksul suur, võib selle asendamine lihtsama oma lahendusega osutuda majanduslikult mõistlikuks isegi siis, kui funktsionaalsus oluliselt ei muutu.
Reaalne näide: miks me ehitasime endale ise ajahaldustarkvara?
Kasutasime Uptime'is ligi 150 töötajaga litsentsipõhist ajahaldustarkvara, kuid igapäevatöös vajasime vaid väikest osa selle funktsionaalsusest. Ülejäänu tähendas ettevõtte jaoks lisakulu ja keerukust, mis väärtust ei loonud.
Kaardistasime AI abil tööaja arvestuse tegelikud vajadused ning arendasime uue süsteemi, mis sisaldab ainult neid funktsioone, mida töötajad igapäevaselt kasutavad. Lahenduse integreerisime olemasolevate tööprotsessidega ning selle ülesehitus võimaldab uusi funktsioone lisada vastavalt vajadusele, ilma et peaks ootama tarkvaratootja järgmisi versiooniuuendusi.
Investeering tasus end ära ligikaudu kahe aastaga. Samal ajal oleme vähendanud sõltuvust välisest tarkvarapakkujast ning saanud suurema kontrolli nii süsteemi arendamise kui ka selle tulevaste kulude üle. Tänu AI-le ja kaasaegsetele arendusmeetoditele on ka väiksemate muudatuste tegemine muutunud varasemast oluliselt kiiremaks ja kuluefektiivsemaks.
