人工智能时代的软件市场：代码是否已成为商品？

在董事会会议和战略技术规划中，反复出现的问题既直接又令许多人感到不安： 在人工智能生成代码的时代，软件公司的价值何在？ 的成功 独立软件供应商 与其源代码的知识产权密切相关。准入门槛建立在由强大的工程团队手工编写的数千行专有代码之上。

到 2026 年，这种模式将彻底崩溃。随着专用于编程的生成式人工智能工具（例如 qwen2.5-coder 或 llama3.2 ，它们现在可以在企业基础设施上本地运行）的成熟和普及，编写简洁、实用且有文档记录的代码已成为一种 基本技能。

当任何组织或竞争对手都能在几分钟内使用自然语言命令设计复杂的软件模块时，竞争优势就从 应用程序构建 了 智能编排。价值不再在于 方式 ，而在于它如何处理数据、连接生态系统以及交付切实价值。

1. 代码已不再是焦点：专有数据和信任的力量。

如果代码不再是最有价值的资产，那么什么才能让科技品牌长期生存下去？答案显而易见： 高质量的专有数据和客户信任。

基础语言模型和高级算法人人皆可获取，但支撑这些模型的具体数据却并非如此。真正的战略差异化在于企业历史数据和运营数据的独特性。正是这些独特的信息，使得人工智能能够做出精准的自主决策，并完成高度复杂的工作流程。

然而，集中化和战略性地探索这些数据需要一个能够消除组织孤岛的现代化基础设施解决方案 湖仓式功能 数据湖 和 数据仓库的 到一个统一的界面中。这种架构能够：

• 收集和集中： 将来自多个生产来源的历史数据分组到统一的存储库中。
• 处理和丰富： 将原始数据（RAW DB）转换为预处理数据库（Prepared DB通过实时处理
• 治理与安全： 确保遵守全球框架和巴西通用数据保护法 (LGPD)，实施严格的访问控制和完整性监控。

如果没有强大且受监管的数据基础，任何生成式人工智能计划都会因为缺乏上下文而失败，更糟糕的是，还会产生幻觉，从而破坏品牌信誉。.

2. 打破创新壁垒：“AI原生”模式和规模化解决方案

每当创新的技术壁垒降低，市场规模就会出现飞跃式增长。从 本地部署 到SaaS（软件即服务）模式的转变就是如此，而如今基于生成式人工智能（GenAI）的自动化也正在经历同样的转变。

演化已将重心从构建复杂的抽象基础模型转移开来。如今，战略重点转向 应用层，这才是创造经济价值的真正所在。最具创新精神的公司利用现有的云计算基础设施和图形处理能力（GPU），构建专注于解决用户实际痛点的解决方案。

在这种情况下，应用程序不再仅仅是被动人工输入的界面，而是成为 人工智能原生。过去，软件的设计初衷是供人输入数据和解读传统报告——而这些报告本质上已经过时。在当今的数字经济中，软件则作为自主代理的底层基础设施运行。

这些情报人员与企业日常运作融为一体，展现出先进的能力：

【理解目标】➔ 【规划行动】➔ 【选择工具】➔ 【执行与协作】

他们分析语气、历史和背景，以提供准确的回应，将复杂的命令转化为操作行动，并大幅减少对重复性人工干预的依赖。.

3. 全面集成时代：通过 iPaaS 消除信息孤岛

随着去中心化应用、API 和微服务的激增，企业面临的最大瓶颈不再是软件匮乏，而是软件碎片化。孤立的数据流会导致运营摩擦、指标不一致和决策缓慢。因此，首要任务已从开发新工具转向 系统智能集成。

现代集成平台即服务 (iPaaS) 已成为高效企业的命脉系统的自动化 工作流程 无需手动编写代码。

当 iPaaS 与数据和 AI 生态系统结合使用时，它能够构建一个这样的基础设施：

1. 互联系统： 来自关系平台、ERP 和外部数据库的数据持续同步。
2. 技能赋能： 虚拟代理使用这些集成作为其工具和接口，直接与企业软件交互，精确地执行操作和行政任务。
3. 端到端效率： 例行的、基于规则的流程持续运行，可扩展运营并最大限度地减少人为错误。

4. 缓解封锁措施和新的个性化服务

多年来，许多软件公司通过所谓的 “供应商锁定”，他们设置复杂的技术和官僚壁垒，阻止客户转向竞争对手。人工智能驱动的技术民主化削弱了这种策略。如今，重写工作流程或迁移数据已变得简单得多，成本也低得多。

市场的新黄金法则表明，客户留存不应该通过强制依赖来实现，而应该通过 卓越的交付、敏捷的基础设施和个性化的服务来。

公司治理要求技术与财务可预测性和业务灵活性齐头并进的情况下应对季节性需求高峰（例如财政结算或大型销售活动）财务运营）。

除了纯粹的基础设施之外，个性化还延伸到客户与信息互动的方式。商业智能的使用已转向多渠道：静态报告和复杂的仪表盘正被 智能对话平台获取动态数据、提取 洞察 通过集成到团队日常协作渠道中的文本或语音聊天等自然对话，。

5. 先进的网络安全和人机交互方法：信任的基础。

任何以数据和人工智能为中心的科技生态系统，如果缺乏严谨的 网络安全和组织治理。随着系统自主性的增强，攻击面不断扩大，网络风险将直接威胁品牌的持续性和声誉。

对主动防护的投资已不再是辅助运营支出，而是生存和竞争优势的支柱。现代安全框架需要采用结构化的方法，并遵循清晰的周期：

[1. 识别资产] ➔ [2. 采取安全措施进行保护] ➔ [3. 检测威胁] ➔ [4. 有效应对] ➔ [5. 恢复系统]

钓鱼 网络 和网络漏洞利用） ，现代组织会实施基于 信任 零。这意味着在深层部署集成防御机制来保护企业环境：

现代生态系统保护矩阵

最终，真正的市场领导地位是通过管理 混合型劳动力，这种劳动力模式将人工监督与人工智能的动态能力相结合。日常的行政和运营流程完全委托给虚拟代理，但复杂的案例和关键的例外情况会立即上报给专业人员进行干预。

循环 持续的反馈——用户评估、改进并优化模型生成的输出——促进了机器学习的不断深入，并确保自动化能够带来可持续的财务回报，且这些回报在道德层面上与真正的商业目标相符。在当今的数字经济中，软件不再是最终目标；它已成为人类智慧和信任在全球范围内运作的手段。

作者：Ricardo Brandão，Skyone 首席执行官兼联合创始人

作者： Skyone