AI-drevet softwarefluiditet

Hvad er tesen om softwarefluiditet?

Såkaldt vibe coding gør det muligt for udviklere og ikke-udviklere at prototype software ekstremt hurtigt — det ved vi. Men hvad fører det til? Hvis det tager fem minutter at generere et helt website — eller, for argumentets skyld, lad os begrænse vores forventninger til en enkelt funktion inden for en eksisterende platform, hvilket måske tager, hvad, 20 sekunder? Hvis det er sandt, hvad forhindrer os så i at generere en anderledes funktion for hver besøgende? Tilpasse en funktion til hver enkelt kunde?

Ligesom materie er denne engang solide blok af software nu ved at blive forvandlet til noget flydende.

Hvad betyder det for branchen?

Det vi ser er en umættelig appetit på nye softwareløsninger. Det eneste der forhindrer udbredelsen er prisen. Vi taler ikke om monolitiske reklame- og marketingløsninger; vi taler om små integrationer, der hjælper lige nok til at komme over kurven for manuelt arbejde.

AI gør det muligt for os at bygge hurtigt og effektivt, samt at teste og validere løsninger på kort tid. Det bringer prisen ned og tiltrækker flere kunder. Så vi siger: kom an med det.

Praktiske anvendelser

For et par år siden, under Ukrainekrigens højdepunkt, flygtede mange flygtninge til Polen. Det lagde et enormt pres på systemet til håndtering af flygtninge. Frivillige måtte møde mennesker på togstationer, rastepladser og busstoppesteder for at vise vej til indkvarteringssteder og uddele mad og vand.

Et behov opstod. I partnerskab med en polsk-baseret NGO udviklede vi hos C9 Group Voluntarius — en meget enkel platform til koordinering af frivillige, der muliggjorde koordinerede indsatser for at hjælpe flygtninge.

Da vi havde dette produkt, begyndte vi at undersøge andre NGO'er. Det vi fandt overraskede os. Der var ingen gigant inden for frivilligadministration — blot et par forældede systemer med desperat behov for modernisering. Det drev ledere tilbage til regneark gang på gang.

Årsagen? På grund af frivilligarbejdets dynamiske natur kan der ikke være en universalløsning der passer alle. Enten har et system for mange funktioner med en stejl indlæringskurve og en høj pris, eller for få funktioner der ikke lever op til de reelle behov.

Det er her AI kan træde til og hjælpe. Det har aldrig været nemmere at udvikle nye funktioner; vi har bare brug for platforme, der er fleksible nok til at tillade denne form for fluiditet — og dermed dramatisk reducere omkostningerne ved tilpasselig software.

Konklusion

Når vi kigger ind i fremtiden, ser vi software blive billigt, bredt tilgængeligt og — vigtigst af alt — ekstremt tilpasningsdygtigt, fleksibelt og flydende.

Velkommen til fremtiden.