Satu Pertiga Syarikat Putuskan Tidak Mahu Beli Perisian Lagi — Kerana AI Boleh Menulisnya

Seorang ketua IT sebuah syarikat broker insurans bersaiz sederhana di Kuala Lumpur, pada awal tahun menerima keperluan daripada unit operasi: mereka mahu satu alat kecil yang boleh membandingkan perbezaan klausa polisi secara automatik. Proses lama ialah mencari vendor, minta sebut harga, kira-kira dianggarkan RM90,000, dan dijadualkan tiga bulan.

Kali ini dia membiarkan seorang jurutera mencuba dengan alat pengekodan AI. Dua minggu kemudian, satu versi yang boleh digunakan pun dilancarkan.

Tiada sebut harga, tiada proses perolehan, tiada RM90,000 itu.

Latar Belakang

Tinjauan global 'The State of AI' 2026 oleh McKinsey menukar kes tunggal sebegini menjadi angka.

Tinjauan itu mendapati, 32% organisasi pernah membatalkan pembelian sekurang-kurangnya satu produk atau ciri perisian kerana 'boleh dibina sendiri menggunakan alat agentic coding'.

Yang lebih patut diperhatikan ialah taburannya. Dalam kalangan 6% yang ditakrifkan sebagai 'pencapaian tinggi' (organisasi yang mengaitkan sekurang-kurangnya 5% EBIT kepada AI), hampir separuh pernah berbuat demikian, berbanding 31% bagi organisasi lain. Dengan kata lain, semakin banyak syarikat memperoleh keuntungan sebenar daripada AI, semakin cenderung mereka membuatnya sendiri.

Pecahan mengikut industri juga jelas: industri teknologi 41%, pembayar dan penyedia penjagaan kesihatan 39%, perkhidmatan profesional serta tenaga dan bahan 38%, institusi kewangan 36%, media dan telekomunikasi 34%, farmaseutikal dan produk perubatan 33%.

Satu lagi angka berkaitan: dalam kalangan syarikat besar dengan hasil tahunan melebihi US$1 bilion, 40% telah mengembangkan ejen AI dalam lebih daripada satu fungsi, berbanding 27% pada tahun sebelumnya.

Perkara Utama Kali Ini

• 32% organisasi pernah membatalkan perolehan produk atau ciri perisian kerana boleh dibina sendiri menggunakan ejen pengekodan AI.
• Hampir separuh organisasi pencapaian tinggi (6% yang mengaitkan ≥5% EBIT kepada AI) mempunyai tingkah laku ini, berbanding 31% bagi organisasi lain.
• 41% responden industri teknologi mempunyai tingkah laku ini, tertinggi mengikut industri.
• 40% syarikat besar (hasil melebihi US$1 bilion) telah mengembangkan ejen dalam lebih daripada satu fungsi, berbanding 27% tahun sebelumnya.
• Yang dimaksudkan di sini kebanyakannya ciri pinggiran dan alat kecil, bukan menggantikan sistem teras dengan binaan sendiri.

Analisis Kesan Pasaran

Untuk pengguna di Malaysia: Bagi pekerja biasa, maksud aliran ini ialah 'alat dalaman akan menjadi lebih banyak, lebih pantas, dan juga lebih hodoh'.

Dahulu apabila unit operasi mengemukakan keperluan kecil, jawapan IT biasanya 'tidak sempat dijadualkan' atau 'pergi beli yang siap'. Kini pilihan ketiga muncul: buat sesuatu yang kasar tetapi boleh digunakan dalam dua minggu. Kelebihannya ialah keperluan dipenuhi jauh lebih pantas; keburukannya ialah alat sebegini selalunya tanpa dokumentasi, tanpa ujian, dan menjadi anak yatim apabila pembuatnya berhenti kerja.

Cadangan saya sangat praktikal: jika jabatan anda mula muncul 'alat kecil buatan si polan', cepat-cepat tanya tiga soalan — di mana kod itu disimpan, ada tidak orang kedua yang memahaminya, dan di mana data disimpan. Jika ketiga-tiga soalan ini tidak dapat dijawab, alat itu ialah bom jangka.

Untuk aplikasi perniagaan: Maksud hal ini bagi IT korporat di Malaysia ialah ambang psikologi bagi keputusan perolehan telah berubah.

Penilaian dahulu ialah 'beli yang siap lebih murah daripada buat sendiri', dan kesimpulan ini hampir sentiasa benar sebelum era AI kerana kos pembangunan terlalu tinggi. Kini kos pembangunan telah ditekan turun, jadi persamaan yang sama perlu dikira semula.

Tetapi saya ingin mengingatkan satu perkara yang mudah diabaikan: jumlah kos perisian tidak pernah hanya kos pembangunan. Penyelenggaraan, kemas kini keselamatan, perubahan peraturan, pengambilalihan selepas pembangun asal berhenti — perkara ini langsung tidak menjadi lebih murah, malah menjadi lebih mahal kerana kebolehbacaan kod yang dijana AI berbeza-beza.

Rangka kerja penilaian yang lebih sihat, pada pandangan saya, ialah tiga soalan ini:

1. Adakah fungsi ini akan berubah mengikut peraturan? Jika ya (contohnya e-Invois LHDN, pengiraan caruman KWSP dan PERKESO, pematuhan PDPA), membeli yang siap lebih selamat kerana vendor akan bertanggungjawab mengikut perubahan peraturan.
2. Berapa besar kos kesilapan fungsi ini? Laporan dalaman yang salah boleh dibetulkan, tetapi pengiraan gaji yang salah akan menimbulkan masalah.
3. Siapa yang akan menyelenggara tiga tahun kemudian? Jika soalan ini tidak dapat dijawab, jangan buat sendiri.

Yang paling sesuai dibuat sendiri ialah alat pinggiran yang 'peraturannya stabil, skopnya jelas, kos kesilapan rendah' — tepat seperti kategori yang disebut dalam tinjauan itu.

Untuk pembangun: Bagi syarikat perisian dan pasukan SaaS di Malaysia, ini isyarat yang perlu dihadapi.

Jika nilai produk anda datang terutamanya daripada 'senarai ciri', maka anda sedang bersaing terus dengan alat pengekodan AI. Pelanggan akan mula mengira: berapa lama saya perlukan untuk membuat sendiri beberapa ciri ini.

Yang lebih sukar ditiru ialah yang berikut: kesan rangkaian data (semakin ramai pengguna semakin baik data, seperti maklumat kredit, senarai, harga pasaran), endapan pengetahuan peraturan (anda lebih memahami cara peraturan berubah dan cara menyesuaikannya berbanding pelanggan), ekosistem integrasi (anda sudah menyambung tiga puluh sistem, pelanggan mengambil masa setahun untuk menyambung sendiri), dan tanggungjawab operasi (anda ada SLA, ada pasukan bertugas, ada pensijilan keselamatan, dan anda bertanggungjawab apabila berlaku masalah).

Sebaliknya, produk yang semata-mata 'antara muka cantik + beberapa fungsi CRUD' akan berada dalam keadaan yang semakin sukar. Ini bukan menakut-nakutkan, tetapi perkara yang sudah ditunjukkan oleh angka dalam tinjauan ini.

Aliran Perkembangan Masa Depan

Tiga perubahan yang saya jangka akan berlaku.

Pertama, perolehan perisian akan tertumpu ke dua hujung. Sistem teras (ERP, CRM, kewangan dan perakaunan) tetap akan dibeli, malah dibeli dengan lebih mahal dan lebih bersepadu; alat kecil ekor panjang pula beralih secara besar-besaran kepada binaan sendiri. Lapisan tengah — SaaS berfungsi tunggal dengan harga sederhana — akan paling tergencet.

Kedua, 'tadbir urus alat dalaman' akan menjadi topik IT baharu. Apabila setiap jabatan boleh membuat alat sendiri, syarikat akan cepat mengumpul timbunan sistem yang tiada siapa mengurus. Ini masalah yang sama dengan shadow IT sepuluh tahun lalu, cuma kelajuannya sepuluh kali ganda. Yang diperlukan syarikat bukan larangan, tetapi menyediakan satu 'laluan binaan sendiri yang patuh': persekitaran penggunaan piawai, pengesahan identiti bersatu, dan hosting kod yang diwajibkan.

Ketiga, ujian dan penyelenggaraan akan menjadi halangan. Kod ditulis pantas tidak bermakna ia boleh dilancarkan. Inilah masalah halangan ujian kod yang dijana AI yang pernah dibincangkan di laman ini — apabila jumlah keluaran melonjak, keupayaan pengesahan menjadi faktor pengehad yang baharu.

TheAI Academy — Rumusan dan Ulasan

Saya tidak fikir ini bermakna SaaS akan mati. Tetapi saya memang fikir, ambang psikologi untuk membeli perisian telah meningkat secara kekal.

Dahulu apabila seorang pengurus melihat alat berharga RM40,000 setahun, dia rasa lebih kurang OK lalu menandatanganinya. Kini dia akan bertanya satu soalan tambahan: "Berapa lama kami perlukan untuk membuat ini sendiri?" — soalan ini sahaja sudah cukup untuk membunuh banyak produk yang biasa-biasa.

Ulasan: AI tidak menjadikan binaan sendiri sebagai idea yang baik, ia hanya menjadikan 'tidak membeli' sebagai satu pilihan yang benar-benar wujud. Dan bagi mereka yang menjual perisian, itu sahaja sudah cukup maut.

Cadangan khusus untuk pembaca di Malaysia:

Jika anda ketua IT korporat, saya cadangkan mewujudkan satu senarai semak keputusan 'bina sendiri lawan beli' yang mudah, memasukkan tiga item — kebolehubahan peraturan, kos kesilapan, dan tanggungjawab penyelenggaraan tiga tahun — dan mewajibkan cadangan menjawabnya. Ini boleh menyekat kebanyakan keputusan tergesa-gesa 'kerana AI pantas jadi kami buat sendiri'.

Jika anda di syarikat perisian, apa yang patut dibuat sekarang ialah menilai secara jujur: berapa banyak nilai dalam produk anda datang daripada perkara yang sukar ditiru? Jika jawapannya 'tidak banyak', maka yang patut diselaraskan ialah strategi produk, bukan ayat pemasaran.

Jika anda jurutera, aliran ini sebenarnya berita baik bagi anda — orang yang mahir menggunakan alat AI untuk menyampaikan sistem dalaman dengan pantas sedang meningkat kuasa tawar-menawarnya. Tetapi jangan lupa buat juga ujian dan dokumentasi, kerana itulah kunci yang mengubah keluaran anda daripada 'mainan' kepada 'aset'. Untuk mencari alat yang sesuai, boleh rujuk susunan Cursor, Windsurf dan v0 di laman ini.

Sumber Rujukan

• McKinsey: The State of AI (Global Survey)
• Yahoo Finance: The Build-vs-Buy Shift: 32% of Enterprises Bet on Agentic Coding Tools
• Retool 2026 Build vs. Buy Report (tinjauan lain bertopik sama)

Disusun berdasarkan maklumat awam, dengan laporan rasmi sebagai rujukan muktamad. Artikel ini bukan nasihat pelaburan.