AI pisze dziś kod na tyle dobrze, że da się nim odtworzyć wygląd i podstawowe funkcje znanych programów. Łatwo z tego wyciągnąć wniosek, że abonamenty za oprogramowanie się kończą. Z własnego doświadczenia przy budowie AI w systemie ERP widzę coś innego: działający kod to tylko niewielka część tego, za co firmy płacą.
Siedem programów Adobe za darmo
Na początku października Gizmodo opisało programistę z Atlanty, który z pomocą Claude i języka Rust odtworzył siedem aplikacji Adobe: Photoshopa, Illustratora, Premiere, Lightrooma, Acrobata, After Effects i InDesigna. Całość nazwał Artcraft i udostępnił za darmo jako open source.
Brzmi jak koniec pewnej epoki. W tym roku na Wall Street krążyła zresztą teza nazwana „SaaSpocalypse”: skoro AI pisze kod, firmy przestaną płacić za subskrypcje i napiszą sobie oprogramowanie same.
Warto jednak doczytać ten artykuł do końca. Recenzent przyznał, że klon Photoshopa przypomina oryginał, ale ma błędy. Przekształcanie obrazu raz działa, a raz nie. Sam autor mówi otwarcie, że to wczesna alfa, daleka od gotowości. Dodaje też, że nie jest przypadkowym hobbystą, tylko inżynierem z piętnastoletnim stażem, który budował systemy płatności.
Czyli nawet doświadczony fachowiec z najlepszymi narzędziami AI zrobił coś, co wygląda jak Photoshop. Nie zrobił Photoshopa, na którym grafik może oprzeć swoją pracę.
Software to tylko jedno z narzędzi
Tu leży sedno. AI rzeczywiście umożliwia kopiowanie oprogramowania i łatwo ulec przekonaniu, że da się skopiować Adobe czy dowolne inne znane rozwiązanie. Tylko że program to jedno z narzędzi, z których składa się usługa.
Do kodu dochodzi utrzymanie. Wdrożenie u klienta. Zbudowanie sieci użytkowników, którzy się znają, wymieniają pliki i szkolą nowych. Ciągła praca nad tym, żeby program był wygodny, a nie tylko poprawny. Zajmowanie się tym siedem dni w tygodniu, także wtedy, gdy coś pada w sobotę wieczorem. I infrastruktura, która udźwignie wszystkich użytkowników naraz.
Moja ocena jest taka: w przypadku SaaS, zwłaszcza takiego, który łączy wielu użytkowników, stworzenie czegoś, co działa, to kilkanaście, może kilkadziesiąt procent całości. To nie jest statystyka z raportu, tylko szacunek z mojej pracy. Ale nie spotkałem jeszcze nikogo, kto prowadzi taką usługę i powiedziałby, że kod to większość roboty.
Darmowe zamienniki istnieją od lat
Najlepszym dowodem jest to, co działo się na długo przed AI. GIMP jest darmową alternatywą dla Photoshopa od lat. LibreOffice robi to samo wobec Microsoft Office. Oba są dojrzałe, rozwijane, dostępne dla każdego bez opłat.
A mimo to cieszą się tylko umiarkowanym zainteresowaniem, szczególnie w firmach. Nie dlatego, że brakuje im funkcji. Dlatego, że firma nie kupuje funkcji. Kupuje pewność, że program będzie działał jutro i za pięć lat, że ktoś odbierze telefon, kiedy coś nie zadziała, że nowy pracownik zna go z poprzedniej pracy, że plik od kontrahenta otworzy się bez niespodzianek.
Jeśli darmowy, gotowy i dopracowany przez lata zamiennik nie wyparł płatnego oprogramowania, to tym bardziej nie zrobi tego świeży klon w wersji alfa.
Nasz tydzień: kod był najszybszą częścią
Opiszę, jak to wygląda u nas. Budujemy konektor, który łączy system ERP z asystentami AI: Claude, ChatGPT i Grokiem. Dzięki temu użytkownik może zapytać asystenta o klientów, dokumenty czy sprzedaż, a asystent sięga po dane do systemu.
Sam kod narzędzi powstaje szybko. Z pomocą AI w godzinach, nie w tygodniach. Gdyby mierzyć tylko to, można by uznać, że projekt jest prawie gotowy.
W ciągu jednego tygodnia ponad tysiąc sześćset testów automatycznych przechodziło na zielono. Mimo to kilka realnych błędów wyszło dopiero w rozmowach w prawdziwych aplikacjach. Jeden z asystentów filtrował klientów po województwie i dostawał zero wyników, bo dane leżały w innym miejscu, niż zakładaliśmy. Link do listy działał w jednym asystencie, a w innym nie.
Każdy z tych asystentów zachowuje się inaczej. W praktyce to trzech różnych „klientów” do utrzymania, a każdy z nich zmienia się bez uprzedzenia, kiedy jego producent wypuszcza nową wersję.
W tym samym tygodniu musieliśmy też dobudować automatyczną kontrolę, która sprawdza każdą zmianę przed wdrożeniem. Uporządkować dostęp i hasła. Spisać wewnętrzne zasady pracy, żeby kolejna osoba w zespole robiła rzeczy tak samo, a nie po swojemu.
Tej pracy nikt nie widzi. Nie ma jej na zrzutach ekranu ani w demo. A bez niej nie można dać takiego narzędzia firmom, które powierzą mu swoje dane. To jest właśnie ta większa część całości, której AI nie skraca.
Co AI naprawdę zmienia
Nie chcę, żeby to zabrzmiało jak „AI to nic”. Zmienia sporo.
Skraca drogę od pomysłu do prototypu z miesięcy do tygodni. Obniża koszt wejścia, więc mała firma może sprawdzić pomysł, na który wcześniej nie byłoby jej stać. Zmusza też dostawców SaaS do szybszego rozwoju, bo konkurencja może pojawić się z dnia na dzień, a klient widzi, ile da się zrobić tanim kosztem.
Jednego nie zmienia. Nie skraca drogi od prototypu do usługi, której firma powierzy dane i codzienną pracę swoich ludzi. Usługi, z których korzysta się w pracy, muszą być bardzo niezawodne, stale utrzymywane, oparte na pewnej infrastrukturze i sprawdzone w boju. To zupełnie inna kategoria zadań niż napisanie programu.
Można sklonować grę. Można zrobić coś, co wygląda podobnie do znanego programu. Ale całość, czyli usługa, na której ktoś opiera swoją pracę, to proces dużo bardziej złożony.
Test, zanim powiecie „sami to sobie napiszemy”
Jeśli w waszej firmie pada pomysł, żeby zrezygnować z płatnego systemu i napisać własny z pomocą AI, proponuję najpierw odpowiedzieć na pięć pytań.
1. Kto będzie to utrzymywał w sobotę o drugiej w nocy? Jeśli odpowiedź brzmi „ten, kto to napisał”, to macie jedną osobę między firmą a przestojem.
2. Kto odpowiada, gdy dane znikną? Kopie zapasowe, odtwarzanie, sprawdzenie, czy odtwarzanie w ogóle działa. Dostawca SaaS robi to codziennie. U was ktoś musiałby zacząć.
3. Ile kosztuje rok utrzymania, a nie tylko napisanie? Policzcie serwery, poprawki, czas ludzi i zmiany wymuszone przez otoczenie, na przykład nowe przepisy. Napisanie to jednorazowy wydatek, utrzymanie płaci się co miesiąc.
4. Kto wdroży program i przeszkoli ludzi? Najlepszy program, którego nikt nie umie używać, jest gorszy od przeciętnego, który wszyscy znają.
5. Kto zajmie się aktualizacjami bezpieczeństwa? Luki odkrywa się stale. Ktoś musi je śledzić i łatać, zanim zrobi to ktoś inny.
Jeśli na większość z tych pytań nie macie konkretnego nazwiska i kwoty, to nie macie planu zastąpienia SaaS. Macie prototyp.
SaaS się nie kończy, tylko zmienia
Moim zdaniem AI nie zakończy ery oprogramowania w abonamencie. Podniesie poprzeczkę dostawcom, przyspieszy konkurencję i pozwoli szybciej sprawdzać pomysły. To dobre zmiany.
Ale firmy nie płaciły nigdy za sam kod. Płaciły za to, że ktoś bierze odpowiedzialność za to, żeby ten kod działał każdego dnia. Tego AI na razie nie skopiuje.
Bogdan Czarnecki
Specjalista ds. integracji sztucznej inteligencji z systemami ERP, współpracujący z CFI Systemy Informatyczne. Projektuje i wdraża konektory, które pozwalają użytkownikom systemu Vendo pracować z danymi firmy bezpośrednio w asystentach AI, takich jak Claude i ChatGPT. Wcześniej przez blisko 20 lat zajmował się zapewnieniem jakości i lean manufacturing, a następnie wdrożeniami ERP. Od trzech lat łączy te doświadczenia, budując praktyczne rozwiązania AI dla firm.
