Lời hứa về các ứng dụng do AI tạo ra có thể được triệu hồi ngay lập tức và loại bỏ khi không còn cần thiết đang thu hút sự chú ý trên khắp cộng đồng công nghệ. Tầm nhìn này gợi ý một tương lai nơi người dùng chỉ cần mô tả những gì họ muốn và xem phần mềm tùy chỉnh hiện thực hóa, loại bỏ nhu cầu đăng ký Software-as-a-Service ( SaaS ) truyền thống. Tuy nhiên, các nhà phát triển đã thực sự thử xây dựng các giải pháp thay thế được hỗ trợ bởi AI cho các công cụ hiện có đang chia sẻ những trải nghiệm tỉnh táo thách thức quan điểm lạc quan này.
Sự Phức Tạp Ẩn Giấu Đằng Sau Những Ý Tưởng Đơn Giản
Khi các nhà phát triển cố gắng thay thế phần mềm thương mại bằng các giải pháp thay thế do AI tạo ra, họ nhanh chóng phát hiện ra rằng các sản phẩm SaaS đã được thiết lập chứa đựng sự phức tạp nhiều hơn so với những gì ban đầu có vẻ rõ ràng. Những gì có vẻ như một ứng dụng đơn giản thường tiết lộ các lớp chức năng, các trường hợp ngoại lệ và kiến thức chuyên môn mất nhiều năm để phát triển và hoàn thiện. Khoản đầu tư thời gian cần thiết để tái tạo các tính năng này một cách hiệu quả có thể vượt xa việc tiết kiệm chi phí từ việc tránh phí đăng ký.
Gánh nặng bảo trì đưa ra một thách thức đáng kể khác. Một khi ứng dụng do AI tạo ra được xây dựng, ai đó phải vận hành, bảo mật và duy trì nó miễn là nó vẫn được sử dụng. Trách nhiệm liên tục này biến đổi những gì có vẻ như một giải pháp nhanh chóng thành một cam kết dài hạn có thể không biện minh cho nỗ lực ban đầu.
Thực tế Phát triển: Việc xây dựng các giải pháp AI thay thế cho các công cụ SaaS hiện có mất thời gian lâu hơn dự kiến đáng kể do độ phức tạp ẩn và chiều sâu tính năng trong các sản phẩm đã được thiết lập
Các Hạn Chế Cơ Sở Hạ Tầng Vẫn Tồn Tại
Tầm nhìn về các đường ống mở nơi AI có thể kết nối liền mạch với bất kỳ nguồn dữ liệu nào đối mặt với các trở ngại thực tế. Nhiều dịch vụ cố ý hạn chế truy cập của bên thứ ba thông qua các rào cản xác thực, giới hạn tốc độ và các định dạng dữ liệu độc quyền. Các API ngân hàng, trang web công thức nấu ăn và nền tảng mạng xã hội duy trì những hạn chế này vì lý do kinh doanh và bảo mật mà việc tạo ra AI không thể đơn giản bỏ qua.
Các điểm cuối API cho công thức nấu ăn trên các trang web trên internet hoặc ứng dụng ngân hàng của bạn không mở. Có thể AI có thể thu thập dữ liệu, nhưng điều đó có hoạt động ở quy mô lớn không? Nó có thể làm điều đó mà không có lỗi hoặc bị chặn không?
Ngay cả khi truy cập dữ liệu về mặt kỹ thuật là khả thi, việc mở rộng các kết nối này một cách đáng tin cậy trong khi tránh bị chặn hoặc lỗi vẫn còn là vấn đề. Các thách thức cơ sở hạ tầng đã tạo ra nhu cầu cho các giải pháp SaaS tập trung ngay từ đầu không biến mất với sự ra đời của việc tạo mã AI.
Nghịch Lý Của SaaS Được Hỗ Trợ Bởi AI
Một mâu thuẫn mỉa mai xuất hiện trong câu chuyện SaaS đã chết: các công cụ cho phép phần mềm do AI tạo ra chính là các sản phẩm SaaS. Các nhà phát triển trả phí hàng tháng đáng kể để truy cập các API mô hình ngôn ngữ lớn, thường chi hàng trăm đô la Mỹ mỗi tháng cho các điểm cuối suy luận. Các nền tảng tạo mã, như v0 của Vercel và ChatGPT , hoạt động như các dịch vụ đăng ký, cho thấy rằng SaaS đã phát triển chứ không phải chết.
So sánh chi phí: Các nhà phát triển báo cáo rằng họ chi hàng trăm đô la USD mỗi tháng cho token API LLM, con số này có thể vượt quá chi phí của nhiều gói đăng ký SaaS mà họ đang cố gắng thay thế
Hiệu Ứng Mạng Vẫn Quan Trọng
Đối với các ứng dụng phụ thuộc vào cộng đồng người dùng và dữ liệu được chia sẻ, việc tạo ra AI không thể giải quyết thách thức cơ bản của hiệu ứng mạng. Tạo ra một nền tảng mạng xã hội hoặc công cụ cộng tác về mặt kỹ thuật là khả thi, nhưng thu hút người dùng và xây dựng cộng đồng vẫn khó khăn như trước. Giá trị của nhiều ứng dụng không nằm ở mã của chúng mà ở cơ sở người dùng và dữ liệu tích lũy.
Sự nhiệt tình đối với phần mềm do AI tạo ra phản ánh những cải tiến thực sự trong năng suất phát triển và khả năng tiếp cận. Tuy nhiên, khoảng cách giữa việc tạo ra mã chức năng và thay thế các sản phẩm phần mềm đã được thiết lập vẫn còn đáng kể. Trong khi các công cụ AI xuất sắc trong việc tạo ra các nguyên mẫu và xử lý các nhiệm vụ cụ thể, tầm nhìn về phần mềm hoàn toàn tạm thời có thể có phạm vi hạn chế hơn so với những gì các người ủng hộ gợi ý.
Tương lai có thể sẽ có một cách tiếp cận kết hợp nơi AI tăng tốc phát triển và cho phép nhiều tùy chỉnh hơn, trong khi SaaS truyền thống tiếp tục phục vụ các kịch bản phức tạp, nhiều người dùng hưởng lợi từ bảo trì và cơ sở hạ tầng chuyên dụng.
Tham khảo: SaaS is Dead