SaaS'in Yerini Alan Açık Kaynaklı Yapay Zeka Yığını

Açık Kaynak AI, SaaS'i Nasıl Yerinden Ediyor (Sadece Kısmen Olsa Bile)

Birçok SaaS ürünü artık diğer SaaS ürünleriyle rekabet etmiyor. Bunun yerine, birleştirilebilir açık kaynak AI yığınlarıyla rekabet ediyorlar.

Açık kaynak AI, birçok şirketin artık her dar iş akışı için ayrı bir aboneliğe ihtiyaç duymadığı bir noktaya ulaştı. Bunun yerine, SaaS araçlarının eskiden sahip olduğu işlerin giderek artan bir kısmını üstlenebilecek esnek bir yığın oluşturabiliyorlar: açık modeller, orkestrasyon katmanları, veritabanları, otomasyon araçları ve hafif arayüzler.

Bu, SaaS'in öldüğü anlamına gelmiyor.

Bu, varsayılan sorunun şundan:

"Hangi aracı satın almalıyız?"

şuna dönüştüğü anlamına geliyor:

"Bunu satın almalı mıyız, yoksa açık kaynak AI ile kendimiz mi oluşturmalıyız?"

Bu büyük bir değişim.

Ve bu değişim, açık kaynak ekosisteminin artık sadece araştırma laboratuvarları, hobi meraklıları veya altyapı ağırlıklı mühendislik ekipleri için olmaması nedeniyle gerçekleşiyor. Daha fazla kontrol, daha düşük marjinal maliyet ve daha az satıcı bağımlılığı isteyen startup'lar, ajanslar, operatörler ve teknik ekipler için pratik hale geliyor.

Bu makale, açık kaynak AI yığınının gerçekte ne olduğunu, neden SaaS'in bazı kısımlarının yerini almaya başladığını, hangi kategorilerin en savunmasız olduğunu, modern bir yığının nasıl göründüğünü, nerede kazandığını, nerede hâlâ yetersiz kaldığını ve şirketinizi bir bakım projesine dönüştürmeden nasıl benimseyebileceğinizi ele alıyor.

İnsanların "Açık Kaynak AI, SaaS'in Yerini Alıyor" Derken Gerçekten Kastettikleri Şey

Bu ifadeyi abartmak kolay.

Açık kaynak AI, her SaaS şirketini tek seferde değiştirmiyor. Temel değeri giderek daha fazla yeniden üretilebilir hale gelen, iş akışına özgü, orta katman ağırlıklı, arayüzü hafif ürünlerin giderek artan bir sınıfının yerini alıyor.

Pratik anlamda bu, aşağıdaki gibi işler etrafında inşa edilmiş yazılımları içerir:

• dahili belgeler üzerinden soruları yanıtlama
• toplantıları veya transkriptleri özetleme
• talepleri sınıflandırma ve yönlendirme
• raporlar veya teklifler oluşturma
• tekrarlayan arka ofis görevlerini otomatikleştirme
• potansiyel müşteri ve CRM verilerini zenginleştirme
• dahili yardımcı pilotlar oluşturma
• karmaşık belgelerden yapılandırılmış veri çıkarma
• hafif müşteri destek asistanları oluşturma
• araçları kurallar ve tetikleyiciler aracılığıyla birbirine bağlama

Bu kategorilerdeki şaşırtıcı sayıda SaaS ürünü, iş akışı tasarımında derin hendeklerle korunmamaktadır. Avantajları genellikle paketleme, dağıtım, kullanıcı deneyimi ve güvenden gelir—yeri doldurulamaz bir teknik çekirdekten değil.

Bu önemlidir çünkü teknik çekirdek, açık kaynak AI'ın yeniden üretmeyi tam olarak daha ucuz hale getirdiği şeydir.

Bu Değişim Neden Şimdi Gerçekleşiyor

Bu sadece daha iyi modellerle ilgili değil.

Aynı anda gerçekleşen beş değişimin sonucudur.

1. Açık modeller artık birçok iş görevi için yeterince iyi

En büyük açılım, açık modellerin en iyi sınır modellerini her kriterde geçmesi değil.

Artık geçmelerine gerek olmamasıdır.

Birçok iş iş akışı için "dünyanın en iyisi" gerekli değildir. Ekiplerin gerçekten ihtiyaç duyduğu şey:

• tutarlı yapılandırılmış çıktı
• kabul edilebilir muhakeme
• güçlü özetleme
• makul geri getirme temellendirmesi
• kabul edilebilir gecikme süresi
• gizlilik ve dağıtım kontrolüdür

Bu eşik, sınır modeli abartısının önerdiğinden çok daha düşüktür.

Birçok kullanım durumunda, açık modeller zaten bu eşiğin ötesindedir.

1. Modellerin etrafındaki altyapı olgunlaştı

Tek başına bir model, bir SaaS aracının yerini almaz.

Bir model artı:

• çıkarım katmanı
• arayüz
• geri getirme sistemi
• otomasyon mantığı
• günlükleme
• izinler
• depolama
• değerlendirme

bir ürün gibi görünmeye başlar.

Çevreleyen ekosistem, açık kaynak yığınını uygulanabilir kılan şeydir.

1. SaaS yayılması pahalı ve operasyonel olarak dağınık hale geldi

Ekipler, abonelik katmanlamasından bıktı.

Her yeni araç şunları getirir:

• başka bir fatura
• başka bir giriş sistemi
• başka bir satıcı incelemesi
• başka bir veri silosu
• başka bir entegrasyon yüzeyi
• başka bir yenileme kararı

Bir açık kaynak yığını, üç ila altı dar kapsamlı aracın yerini alabildiğinde, ekonomi hızla dikkat çekmeye başlar.

1. AI-yerel iş akışları, tasarım gereği birleştirilebilir

Geleneksel SaaS genellikle sabit iş akışlarını varsayardı.

Açık kaynak AI yığınları, birleştirmeyi ödüllendirir.

Bu, şirketlerin giderek artan bir şekilde, operasyonlarını önceden oluşturulmuş yazılım varsayımlarına uydurmak yerine, fiili operasyonlarına göre uyarlanmış sistemler oluşturabileceği anlamına gelir.

1. Kontrol stratejik hale geliyor

Artık daha fazla ekip şunlarla derinden ilgileniyor:

• verilerinin nerede yaşadığı
• hangi model sağlayıcısına güvendikleri
• kullanımın ölçekte ne kadara mal olduğu
• satıcı değiştirip değiştiremeyecekleri
• AI ürün davranışının incelenebilir olup olmadığı

Açık kaynak yığınları, birçok SaaS ürününün sunamadığı bir şekilde kontrol sunar.

Açık Kaynak AI'ya En Açık SaaS Kategorileri

Tüm SaaS eşit derecede savunmasız değildir.

En açık kategoriler genellikle dört özelliği paylaşır:

1. iş akışı tekrarlayıcıdır
2. arayüz nispeten incedir
3. "zeka" çoğunlukla metin dönüşümü veya yönlendirmedir
4. ürün, modelleri, promptları, geri getirmeyi ve otomasyonu birleştirerek yeniden oluşturulabilir

En açık kategoriler

1. Dahili bilgi asistanları

Birçok ekip, artık kurumsal AI bilgi araçlarını değerlendirebileceklerinden daha hızlı bir şekilde dahili belge-üzerinde-sohbet sistemleri oluşturuyor.

1. AI yazma ve özetleme araçları

Temel ürün "metin al, daha iyi metin çıkar" ise, yeniden üretim engeli keskin bir şekilde düştü.

1. Temel destek yardımcı pilotları ve SSS botları

Geri getirme, güvenlik önlemleri ve yükseltme iyi bir şekilde ele alındığında, birçok destek kullanım durumu artık özel bir satıcı gerektirecek kadar teknik olarak karmaşık değildir.

1. AI katmanlarına sahip iş akışı otomasyon araçları

"AI otomasyonu" ürünlerinin önemli bir kısmı, açık kaynak orkestrasyonu, API'ler ve yerel veya barındırılan modellerin kombinasyonları tarafından zorlanıyor.

1. Potansiyel müşteri zenginleştirme ve araştırma asistanları

Bu araçlar hâlâ dikkatli kaynak bulma ve uyumluluk gerektiriyor, ancak iş akışının büyük bir kısmı artık açık veri, uygun olduğunda kazıma boru hatları, zenginleştirme API'leri ve AI özetleme ile yeniden oluşturulabiliyor.

1. Belge çıkarma ve sınıflandırma yazılımı

Bu büyük bir kategoridir.

Birçok yapılandırılmış belge iş akışı için ekipler artık pahalı nokta çözümlerinin yerini almak üzere OCR, çıkarma boru hatları, doğrulama mantığı ve LLM'leri birleştirebiliyor.

Daha az açık kategoriler

Bazı SaaS, aşağıdakilere bağlı olduğu için daha savunulabilir durumdadır:

• özel dağıtım
• uzmanlaşmış uyumluluk
• ağ etkileri
• düzenlenmiş iş akışları
• derin gömülü entegrasyonlar
• kurumsal ölçekte güven ve denetlenebilirlik
• benzersiz veri kümeleri veya operasyonel kayıt sistemleri

Başka bir deyişle, açık kaynak AI, sorunun iş akışı zekası olduğu yerde en güçlüdür; hendek kurumsal güven, dağıtım veya altyapı ağırlığı olduğunda değil.

Modern Açık Kaynak AI Yığını Gerçekte Nasıl Görünüyor?

İnsanlar "açık kaynak AI yığını" dediğinde, genellikle çok belirsiz tanımlarlar.

Pratikte, genellikle katmanlardan oluşur.

1. Model katmanı

Dil veya çok modlu zekanın yaşadığı yerdir.

Tipik seçimler şunları içerir:

• muhakeme ve üretim için açık ağırlıklı LLM'ler
• düşük maliyetli sınıflandırma ve çıkarma için daha küçük yerel modeller
• gömme, transkripsiyon, OCR veya yeniden sıralama için özel modeller

Önemli değişim, modelin artık tüm ürün olmamasıdır. Daha büyük bir sistemdeki katmanlardan biridir.

1. Çıkarım katmanı

Modele gerçekten hizmet veren çalışma zamanıdır.

Yaygın kalıplar şunları içerir:

• deney ve özel iş akışları için yerel çalışma zamanları
• ekipler için kendi kendine barındırılan çıkarım sunucuları
• GPU'ları yönetmek gerekli olmadığında barındırılan açık model sağlayıcıları

Bu katman maliyeti, hızı, operasyonel karmaşıklığı ve gizlilik duruşunu belirler.

1. Geri getirme ve veri katmanı

Genel bir modeli bir iş aracına dönüştüren şey budur.

Tipik bileşenler:

• Postgres veya diğer yapılandırılmış depolama
• anlamsal geri getirme için vektör arama
• belge depoları ve nesne depolama
• meta veri ve filtreleme sistemleri
• veri bağlayıcıları ve alım boru hatları

AI ürün kullanışlılığının büyük bir kısmı, temel modelden değil, bu katmandan gelir.

1. Orkestrasyon katmanı

Bu katman, sistemin nasıl davranacağını kontrol eder.

Şunlara karar verir:

• bir modelin ne zaman çağrılacağı
• hangi modelin kullanılacağı
• bağlamın nasıl alınacağı
• araçların ne zaman çağrılacağı
• adımların nasıl zincirleneceği
• hataların ve yeniden denemelerin nasıl ele alınacağı

Otomasyon platformlarının, iş akışı motorlarının ve aracı iskelelerinin değerli hale geldiği yer burasıdır.

1. Arayüz katmanı

Kullanıcıların gerçekten dokunduğu şeydir.

Şunlar olabilir:

• bir sohbet arayüzü
• bir gösterge paneli
• bir tarayıcı uzantısı
• bir dahili yönetici aracı
• bir Slack botu
• bir API uç noktası
• form tabanlı bir iş akışı ekranı

Açık kaynak yığınlarının artık rekabet edebilmesinin önemli bir nedeni, birçok iş aracının değer sağlamak için olağanüstü karmaşık bir arayüz gerektirmemesidir.

1. Gözlemlenebilirlik ve değerlendirme katmanı

Bir oyuncak ile güvenilir bir sistem arasındaki farktır.

Şunları bilmeniz gerekir:

• hangi promptların çalıştığı
• hangi bağlamın alındığı
• isteklerin ne kadar sürdüğü
• çıkarımın ne kadara mal olduğu
• neyin başarısız olduğu
• çıktı kalitesinin iyileşip iyileşmediği veya gerileyip gerilemediği

AI ürünleri olgunlaştıkça, bu katman yığının en stratejik olarak önemli parçalarından biri haline geliyor.

Yığının Aynı Anda Birden Çok Aracı Değiştirdiği Pratik Bir Örnek

Küçük bir satış veya operasyon ekibi düşünün.

Geçmişte, aşağıdakiler için ayrı ayrı ödeme yapabilirlerdi:

• toplantı transkripsiyonu
• AI özetleri
• CRM zenginleştirme
• dahili arama
• teklif taslağı hazırlama
• iş akışı otomasyonu
• destek dokümantasyonu araması

Modern bir açık kaynak yığını, bunların çoğunu tek bir dahili sistemde birleştirebilir.

Örneğin:

• aramalar için transkripsiyon modeli veya API'si
• oyun kitapları, transkriptler ve teklifler için belge deposu
• bilgi araması için vektör geri getirme
• özetleri CRM'e yönlendirmek için iş akışı motoru
• takip taslakları oluşturmak için prompt şablonları
• ekip erişimi için gösterge paneli veya sohbet arayüzü
• yanıt kalitesini ve iş akışı güvenilirliğini ölçmek için değerlendirme katmanı

Bu tek yığın, ekibe çıktı formatı, model seçimi ve maliyet davranışı üzerinde daha fazla kontrol sağlarken birkaç dar aracın yerini alabilir.

Birçok SaaS kategorisinin tam olarak bu nedenle savunmasız olmasının nedeni budur.

Açık kaynak AI'ın teorik olarak güçlü olmasından değil.

Birden çok yazılım satın alımını giderek artan bir şekilde tek bir birleştirilebilir sisteme indirgeyebilmesindendir.

Şu Anda En Yaygın Açık Kaynak AI Yığını Kalıpları

Farklı ekipler, olgunluğa ve hedeflere bağlı olarak yığının farklı sürümlerini benimser.

Kalıp 1: Tek başına kurucu yığını

Bu, bağımsız hackerlar, teknik yaratıcılar ve danışmanlar arasında yaygındır.

Tipik bileşenler:

• yerel veya düşük maliyetli model çalışma zamanı
• basit veritabanı
• iş akışı otomasyon aracı
• hafif ön yüz
• bir geri getirme katmanı
• bir dağıtım hedefi

Bu yığın, hız ve maliyet disiplini için optimize edilmiştir.

Kalıp 2: Startup dahili araçları yığını

Bu, dahili yardımcı pilotlar veya süreç otomasyonu oluşturan şirketler için yaygındır.

Tipik bileşenler:

• barındırılan veya kendi kendine barındırılan model katmanı
• Postgres + vektör desteği
• belge alımı
• kimlik doğrulama ve rol erişimi
• iş akışı motoru
• günlükleme ve izleme
• yönetici gösterge paneli

Bu yığın, hızlı dahili kaldıraç için optimize edilmiştir.

Kalıp 3: Ajans veya operatör yığını

Bu kalıp, genellikle ajanslar tarafından kendileri veya müşterileri için birden çok yinelenen SaaS aracını değiştirmek için kullanılır.

Tipik kullanım durumları:

• potansiyel müşteri araştırması
• teklif oluşturma
• raporlama otomasyonu
• müşteri destek asistanları
• içerik iş akışları
• kabul ve yönlendirme sistemleri

Bu yığın, projeler arasında yeniden kullanım için optimize edilmiştir.

Kalıp 4: Ürünleştirilmiş AI SaaS değiştirme yığını

Bu, bir ekibin yığını sadece dahili olarak kullanmayı bırakıp onu bir ürüne dönüştürmesidir.

Bu noktada yığın genellikle şunları ekler:

• faturalandırma
• çok kiracılılık
• ince taneli izinler
• daha sağlam izleme
• geri bildirim ve QA iş akışları
• daha güçlü veri yönetişimi

Açık kaynak birleştirmenin, AI odaklı SaaS şirketleri için doğrudan bir tehdit haline geldiği yer burasıdır.

Bu Yığınlarda Sürekli Görünen Araçlar

Belirli yığın sürekli değişir, ancak bazı kategoriler tekrar tekrar ortaya çıkar.

Katmanlara göre yaygın yapı taşları

Önemli nokta, her aracın tam marka adı değildir.

Önemli nokta, her büyük katmanın artık güvenilir açık kaynak veya açık standart seçeneklere sahip olmasıdır.

İnşa et vs. satın al denklemini değiştiren şey budur.

SaaS Daha Kolay Olmasına Rağmen Ekipler Neden Açık Kaynak Yolunu Seçiyor?

İlk bakışta, SaaS hâlâ daha basit görünüyor.

Genellikle öyledir.

Peki neden daha fazla ekip daha zor yolu seçiyor?

Çünkü doğru durumlarda, daha zor yol stratejik olarak daha iyidir.

1. Daha düşük uzun vadeli maliyet

Bir abonelik ucuz görünür.

Yedi örtüşen abonelik ucuz görünmez.

Açık kaynak yığını genellikle daha yüksek bir kurulum maliyetine ve daha düşük bir marjinal maliyete sahiptir, özellikle de teknik yetenek halihazırda şirket içinde olan ekipler için.

1. Daha iyi özelleştirme

Çoğu AI iş akışı ekipler arasında aynı değildir.

SaaS araçları genellikle ekipleri ortalama bir iş akışına zorlar.

Birleştirilmiş sistemler, ekiplerin kendi mantıklarını, promptlarını, onaylarını ve geri getirme davranışlarını kodlamasına olanak tanır.

1. Gizlilik ve veri kontrolü

Birçok işletme, hassas dahili verileri, yığının daha fazlasını kendileri barındırabilir veya yönetebilirken, bir dizi üçüncü taraf aracı aracılığıyla gönderme konusunda giderek daha rahatsız oluyor.

1. Daha az satıcı bağımlılığı

Açık kaynak yığınları, bileşenleri değiştirmeyi kolaylaştırır.

Şunları değiştirebilirsiniz:

• model sağlayıcısı
• çıkarım stratejisi
• arayüz katmanı
• otomasyon motoru
• değerlendirme süreci

tüm sistemi sıfırdan yeniden inşa etmeye gerek kalmadan.

1. Daha hızlı öğrenme döngüsü

Yığına sahip olduğunuzda, iş akışının gerçekte nerede bozulduğunu öğrenirsiniz.

Bu, genellikle çok erken cilalı bir soyutlama satın almaktan daha değerlidir.

SaaS'in Hâlâ Net Bir Şekilde Kazandığı Yerler

Olgun bir analiz ayrıca şunu da açıkça söylemelidir:

SaaS'in hâlâ daha akıllıca bir karar olduğu birçok durum vardır.

SaaS, aşağıdakilere ihtiyaç duyduğunuzda hâlâ kazanır:

• minimum mühendislik çabasıyla anında dağıtım
• uyumluluk, SLA'lar ve satın alma hazırlığı
• kurumsal destek ve net hesap verebilirlik
• teknik olmayan ekipler için son derece cilalı kullanıcı deneyimi
• derin özel entegrasyonlar
• özel sahipliği haklı çıkaramayacak kadar stratejik olmayan iş akışları
• bir iş akışı katmanından ziyade bir kayıt sistemi

En iyi operatörlerin dogmatik olmamasının nedeni budur.

Açık kaynak moda olduğu için SaaS'i değiştirmezler.

Ekonomi, kontrol ve ürün esnekliği bunu haklı çıkardığında SaaS'i değiştirirler.

Ekiplerin Açık Kaynak AI'yı Benimserken Yaptığı En Büyük Hata

Çok fazla şeyi, çok erken değiştirmeye çalışırlar.

Bu genellikle iki kötü sonuçtan birini yaratır.

Sonuç 1: yığın dahili bir bilim projesine dönüşür

Ekip, iş değeri sunmadan önce altyapıyı bir araya getirmek için aylar harcar.

Sonuç 2: kırılgan bir prototip gönderirler ve onu bir ürünle karıştırırlar

İş akışı demolarda çalışır, ancak gözlemlenebilirlik, izinler, değerlendirme ve kurtarma mantığı göz ardı edildiği için gerçek kullanım altında bozulur.

Bu yığını benimsemenin doğru yolu, tüm yazılım yığınınızı sıfırdan yeniden inşa etmek değildir.

Aşağıdaki özelliklere sahip bir iş akışıyla başlamaktır:

• SaaS maliyeti açıktır
• iş akışı tekrarlayıcıdır
• mantık açıklanabilirdir
• kontrolün yatırım getirisi yüksektir

Açık kaynak AI'ın en iyi performans gösterdiği yer burasıdır.

Yığını Benimsemek İçin Daha Akıllı Bir Yol

En güçlü ekipler genellikle bir sıra izler.

Adım 1: Yüksek sürtünmeli bir iş akışı belirleyin

İyi örnekler:

• belgeler ve kayıtlar arasında dahili arama
• tekrarlayan rapor oluşturma
• potansiyel müşteri kalifikasyonu ve zenginleştirme
• destek taslağı hazırlama
• belge çıkarma

Adım 2: Önce yalnızca zeka katmanını yeniden oluşturun

Her şeyi değiştirmeyin.

En yüksek maliyetli veya en düşük esneklikli kısmı değiştirerek başlayın.

Adım 3: Gözlemlenebilirliği gerekli hissedilenden daha erken ekleyin

Şunları günlükleyin:

• girdiler
• çıktılar
• geri getirme bağlamı
• başarısızlıklar
• maliyet
• gecikme süresi

Bu olmadan, sistemin iyileşip iyileşmediğini bilemezsiniz.

Adım 4: Arayüzü basit tutun

Çalışan temel bir arayüz, lansmanı geciktiren karmaşık bir arayüzden daha iyidir.

Adım 5: Yığını genişletmeden önce iş değerini kanıtlayın

Bir iş akışı çalıştığında, dikkatlice genişletin.

Açık kaynak AI yığınının operasyonel kaldıraç haline gelmesi, teknik tiyatroya dönüşmemesi böyle olur.

SaaS İçin Gerçek Rekabet Tehdidi Model Değildir

Birleştirmedir.

Birçok kişinin hâlâ gözden kaçırdığı stratejik fikir budur.

SaaS şirketleri esas olarak daha iyi bir model tarafından tehdit edilmiyor.

Şirketlerin giderek artan bir şekilde kendi sistemlerini aşağıdakilerden oluşturabildiği bir dünya tarafından tehdit ediliyorlar:

• açık modeller
• açık altyapı
• esnek otomasyon
• emtia veritabanları
• hafif arayüzler
• yeniden kullanılabilir prompt ve değerlendirme katmanları

Bu normal hale geldiğinde, ağırlık merkezi kayar.

Kazanan ürün artık otomatik olarak en güzel gösterge paneline sahip olan değildir.

Uyarlanması en kolay, çalıştırması en ucuz ve mevcut iş akışlarına entegre edilmesi en az zahmetli olan olabilir.

Bu, rekabet alanını önemli ölçüde değiştirir.

Kurucular ve Operatörler İçin Bunun Anlamı

Şu anda yazılım inşa ediyor veya satın alıyorsanız, pratik ders basittir.

Her AI iş akışı sorununa bir yazılım satın alma sorunu olarak davranmayı bırakmalısınız.

Bazen hâlâ öyledir.

Ancak giderek artan bir şekilde, bu bir yığın tasarımı problemidir.

Bu, sormaya değer soruların şunlar olduğu anlamına gelir:

• Bu iş akışı sahiplenmek için yeterince stratejik mi?
• Şu anda yeniden üretilebilir bir şey için SaaS fiyatlandırması mı ödüyoruz?
• Tek bir birleştirilebilir dahili yığın, birkaç nokta aracının yerini alır mı?
• Gerçek hendek satıcıda mı, yoksa sadece yürütme hızı ve paketlemede mi?
• Cilalı bir harici ürüne mi ihtiyacımız var, yoksa sadece güvenilir bir dahili sisteme mi?

Bu soruları iyi soran ekipler, önümüzdeki birkaç yıl içinde çok daha iyi teknoloji kararları verecek.

Son Düşünceler

Açık kaynak AI yığını, tüm SaaS'in yerini almıyor.

Ancak, yazılım pazarını yeni bir gerçekliğe zorlayacak kadarının yerini alıyor.

Giderek artan sayıda araç, sırf kullanışlı oldukları için artık güvende değil.

Temel değerleri açık modellerden, geri getirmeden, orkestrasyondan, depolamadan ve ince bir arayüzden yeniden oluşturulabiliyorsa, kategorileri baskı altındadır—ister kabul etsinler ister etmesinler.

Bu, her şirketin her şeyi kendi kendine barındırmak için acele etmesi gerektiği anlamına gelmez.

Bu, eski varsayımın—önce satın al, yalnızca kesinlikle gerekliyse inşa et—zayıfladığı anlamına gelir.

AI ağırlıklı iş akışlarında, yeni bir varsayım ortaya çıkıyor:

mantık yeniden üretilebilir olduğunda önce birleştir; güven, ölçek veya karmaşıklık bunu gerçekten haklı çıkardığında satın al.

Değişim budur.

Ve modern yazılımın büyük bir kısmı için bu daha yeni başlıyor.