软件自治：面向工程领袖的成本重新评估

Source: Dev.to

SaaS 成为默认方案并不是因为它能产生最优系统，而是因为定制软件的构建和维护成本高昂。对大多数团队而言，调整流程以适配通用工具的成本低于自行拥有软件的成本。这一假设如今已不再成立。AI 在两个维度上实质性地改变了内部软件的经济性：构建成本和维护成本。两者现在都足够低，以至于传统的 SaaS 权衡需要重新评估。

构建成本不再是主要障碍

• 过去，即使是相对简单的内部工具也需要大量前期投入。
• 典型数据：（例如，数月的工程时间、数千美元的预算）。
• **在 AI 辅助开发下：**开发周期大幅缩短，所需的工程投入下降。
• **各团队的观察结果：**交付更快、每个功能的成本更低，并且更贴合具体业务需求。
• “自行构建 vs 购买”的阈值现在比两年前低得多。

维护不再是全有或全无的承诺

• 维护是 SaaS 的强有力论据。
• 过去，内部工具需要持续的补丁、升级和运营监控。
• SaaS 将这部分负担集中化，降低了组织风险。
• 随着维护成本的下降，这一优势正在削弱。

开源作为风险降低手段

• 对于范围有限的工具，将内部软件开源可以分摊维护负担。
• 维护仍然存在，但因为社区可以贡献修复和改进，故障的成本降低。

代理辅助维护

• AI 系统已经在处理例行维护的部分工作（例如日志分析、警报分流、自动重构）。
• **早期结果显示：**平均修复时间缩短，重复性任务所需的人力降低。
• 维护从持续性工作转变为周期性审查。

对工程领导的启示

• SaaS 解决了两个问题：高构建成本和高维护成本。AI 同时降低了这两者。
• 当内部软件可以快速构建、低成本修改并且只需有限的持续维护时，通用工具失去了结构性优势。
• 对于许多团队而言，拥有小而专注的系统现在是风险更低的选择。
• 这并不是工具偏好的改变，而是经济现实的转变。
• 工程领导者应在更新的假设下重新审视“自行构建 vs 购买”的决策，特别是针对以下场景：
  • 关键业务工作流，
  • 快速演进的产品功能，
  • 合规驱动的流程，
  • 以及任何定制化能带来可衡量价值的领域。
• 默认答案不再必须是 SaaS。