Top 5 powodów, dla których warto budować własny produkt IT zamiast kupować gotowe rozwiązanie

Build ma sens, gdy oprogramowanie decyduje o przewadze, wymaga nietypowych integracji, pełnej kontroli nad danymi/IP i przewidywalnego TCO w horyzoncie 3–5 lat. To nie jest teza „ideologiczna”, tylko praktyczna — oparta na kosztach, ryzyku i tempie zmian. Poniżej cztery kluczowe obszary, na których zwykle „wygrywa” własny produkt.

Kluczowe wnioski z artykułu:

• Build wygrywa, gdy produkt daje przewagę, wymaga niestandardowych integracji i pełnej kontroli nad IP/danymi; vendor lock-in i limity API szybko podbijają koszty „buy”.
• TCO licz w horyzoncie 3–5 lat: CAPEX (MVP/architektura) + OPEX (utrzymanie) vs opłaty per-seat, nadwyżki, integracje, migracje i ryzyko zmian cenników.
• Skalowalność to decyzje od dnia 1. Modularny monolit → microservices, CI/CD + observability, świadome multi-tenant i kontrola wydajności zamiast późnego gaszenia pożarów.
• Compliance prościej w „build”: własne polityki RODO, ISO 27001/22301, SSO/SCIM, szyfrowanie, logowanie i testy uprawnień — bezpieczeństwo wynika z procesu, nie z naklejki.

Buduj, gdy system jest źródłem przewagi, integruje się z krytycznymi procesami i wymaga pełnej kontroli nad danymi oraz IP; kupuj, gdy funkcja jest pomocnicza i dobrze ustandaryzowana. Build ma sens, gdy ograniczenia roadmapy i API dostawcy zaczynają kosztować więcej niż własny rozwój.

Decyzyjne progi są trzy: (1) przewaga konkurencyjna i szybkość adaptacji, (2) głębokość integracji (ERP/CRM/AI), (3) ryzyko vendor lock-in (ceny, limity API, eksport danych). Jeśli dwa z trzech kryteriów są „na czerwono”, build zwykle wygrywa w 3–5 latach. Z mojego doświadczenia największe „niespodzianki” pojawiają się przy limitach API i zmianach cenników.

Lock-in nie dotyczy wyłącznie danych. Obejmuje też roadmapę produktu i modele rozliczeń, które wpływają na TCO oraz tempo wdrażania zmian. W praktyce to właśnie „brak sterowności” bywa najdroższy, bo spowalnia reakcję na rynek. Warto też odróżnić presję terminu od improwizacji znanej jako vibe coding — szybkie dowiezienie bez procesu często kończy się długiem technicznym.

IP ownership działa jak bezpiecznik strategiczny. Z pełnią praw do kodu decydujesz, komu i w jakim rytmie zlecasz prace, jak rośnie zespół i jakie biblioteki wybierasz. To realna kontrola nad ryzykiem operacyjnym i kosztami zmian. Bez IP ścieżka rozwoju bywa dyktowana z zewnątrz.

Mini-macierz „kiedy build/buy” dobrze urealnia dyskusję. Jeśli funkcja jest „commodity”, z przewidywalnym interfejsem — kup; jeśli dotyczy procesów odróżniających firmę na rynku, z niestandardowymi integracjami i wymaganiami danych — buduj. To prosta reguła, która rzadko zawodzi.

Kiedy konfiguracja SaaS przestaje wystarczać w procesach HR i zaczyna kosztować?

Gdy zaczynasz „obchodzić” narzędzie automatyzacjami i eksportami, koszt utrzymania rośnie, a kontrola nad roadmapą maleje.: Workaround to najdroższa forma konfiguracji.

• Typowe limity w HR SaaS: sztywne polityki uprawnień, ograniczone modele oceny i niestandardowe ścieżki akceptacji. Każde obejście to dodatkowa integracja, testy i ryzyko regresji.
• Koszty workflowów: rozproszone reguły w iPaaS, webhooki i klejenie przez ETL/ELT; rośnie trudność audytu. Nikt nie planuje takiego długu z góry — on narasta po cichu.
• Migracja: im więcej eksportów i makr, tym trudniej przenieść wiedzę domenową do nowego systemu. „Przywiązanie” bywa skutkiem ubocznym „sprytnych” obejść.
• Wiele organizacji odkrywa, że oprogramowanie hr projektowane pod ich polityki redukuje koszt dostosowań i ułatwia audyt.

Zestaw CAPEX (MVP) i OPEX (utrzymanie) z opłatami per-seat, limitami API, nadwyżkami i kosztami migracji; uwzględnij ryzyko zmian cennika oraz koszt integracji. Najdroższym kosztem bywa ten, którego nie policzyliśmy — limity i nadwyżki.

Kroki liczenia TCO są stałe:

1. Określ horyzont (36–60 miesięcy) i scenariusze wzrostu użytkowników. Bez scenariuszy wrażliwości TCO jest „życzeniowe”.
2. Policz CAPEX: discovery/MVP, architektura, testy niefunkcjonalne. To baza, nie „dodatek”.
3. Policz OPEX: utrzymanie, monitoring, bezpieczeństwo, drobne zmiany. Stałe koszty stabilizują się po pierwszych miesiącach.
4. Dodaj koszty SaaS: per-seat, nadwyżki, limity API, integracje, migracje, downtime. Tu najczęściej pojawiają się „niespodzianki”.

Ukryte koszty, które psują rachunek: limity integracji i płatne „odblokowania”, refaktoryzacje pod zmiany API, wzrost cen planów, oraz koszt przestojów podczas migracji. Im bardziej proces jest krytyczny, tym boleśniejsze stają się te elementy. W praktyce dobrze sprawdza się rozmowa z rzetelnym partnerem — odpowiednia firma programistyczna potrafi rozbić TCO na mierzalne komponenty i od razu wskazać najsłabsze założenia.

Analiza wrażliwości to „must-have”. Przelicz TCO dla 100/500/2000 użytkowników i dodaj 10–20% marginesu na nieprzewidziane zmiany cenników. To realistyczny sposób na porównanie opcji bez efektu „różowych okularów”.

Tak, jeśli od początku projektujesz architekturę i proces „pod wzrost”: modularny monolit lub microservices, CI/CD i observability. Skalowalność to decyzje z dnia pierwszego, nie ostatniego.

Monolit vs microservices — decyzja etapowa. Monolit przyspiesza start i bywa prostszy w utrzymaniu na wczesnym etapie. Mikroserwisy wygrywają, gdy rośnie złożoność domeny i niezależność zespołów. Dobry kompromis to modularny monolit, który można rozcinać, gdy metryki wzrostu to uzasadnią.

Multi-tenant i separacja danych. Zyskujesz efektywność, ale rosną wymagania wobec modeli uprawnień, limitowania i izolacji. Rzetelny projekt ról i throttlingu ratuje wydajność w godzinach szczytu. Warto świadomie zarządzać kosztami pamięci podręcznej i kolejkowaniem zadań.

Observability i SLO. Bez metryk, logów i śladów trudno planować pojemność i diagnozować wąskie gardła. Budżety wydajnościowe pomagają utrzymać rytm zmian bez „gaszenia pożarów”. W warstwie infrastruktury często pojawiają się Kubernetes, CDN, APM, WAF i event bus — dobór zależy od charakteru ruchu i integracji.

Praktyczny przykład z edukacji korporacyjnej. Platformy szkoleniowe muszą łączyć dynamiczne treści, ścieżki oceniania i raportowanie w czasie rzeczywistym. Dobrze zaprojektowany e-learning dla firm pokazuje, jak architektura „pod wzrost” płynnie obsługuje sezonowe piki.

Model „build” upraszcza VRM: polityki bezpieczeństwa, jurysdykcję danych i BC/DR definiuje właściciel systemu, a kontrole wynikają z ISO 27001/22301 i praktyk DevSecOps. Własny produkt to kontrolowana powierzchnia ryzyka.

Certyfikat vs kontrola procesu. Posiadanie certyfikatu przez dostawcę SaaS to jedno; możliwość kształtowania procedur, retencji i logowania „pod siebie” — drugie. W modelu build decydujesz o lokalizacji danych, retencji, rejestrach zdarzeń i przeglądach uprawnień. To bywa kluczowe w branżach regulowanych.

Kontrolki, które działają od pierwszego sprintu: SSO/SCIM, szyfrowanie „w spoczynku” i „w tranzycie”, skanowanie zależności, SIEM/KMS/DLP, regularne testy uprawnień, backup/restore z próbami odtwarzania. Nie chodzi o listę „dla listy”, tylko o mierzalne ryzyko i czas reakcji. DPIA warto robić na żywo, a nie „po fakcie”.

Rola i retencja danych w L&D. W projektach korporacyjnych problemem bywa nie sama technologia, tylko przeniesienie wiedzy i definicja ról. Porządkuje to praktyczny przewodnik „Jak wdrożyć platformę LMS w dziale L&D”, który pokazuje typowe punkty sporne i sposoby ich ułożenia. To dobry przykład, że bezpieczeństwo wynika z procesu, nie z samej naklejki „ISO”.

(Artykuł sponsorowany)