A IA generativa e outras ferramentas de software fáceis de usar podem ajudar funcionários sem experiência em programação a se tornarem programadores experientes, ou o que os autores chamam desenvolvedores cidadãos. Simplesmente descrevendo o que desejam em um prompt, os desenvolvedores cidadãos podem colaborar com essas ferramentas para criar aplicativos inteiros — um processo que até recentemente exigia fluência avançada em programação.
Historicamente, a tecnologia da informação envolveu construtores (profissionais de TI) e usuários (todos os outros funcionários), com os usuários sendo operadores relativamente impotentes da tecnologia. Essa forma de trabalhar geralmente significa que os profissionais de TI lutam para atender à demanda em tempo hábil, e surgem problemas de comunicação entre especialistas técnicos, líderes de negócios e usuários de aplicativos.
O desenvolvimento cidadão levanta uma questão crítica sobre o destino final das organizações de TI. Como eles facilitarão e protegerão o processo sem colocar muitos obstáculos em seu caminho? Rejeitar seus benefícios é impraticável, mas administrá-los de forma descuidada pode ser pior. Neste artigo, os autores compartilham um roteiro para introduzir com sucesso o desenvolvimento cidadão em seus funcionários.
Quando Jason Allen levou para casa o prêmio principal para artistas digitais emergentes na Feira Estadual do Colorado, em 2022, ele ganhou muito mais do que uma fita azul e um cheque de $300. Allen, presidente da empresa de jogos Incarnate Games, criou sua apresentação, “Théâtre d’Opéra Spatial”, usando uma ferramenta generativa de IA chamada Midjourney.
Ele enviou ao sistema um prompt de texto e o software projetou o trabalho em segundos, embora tenha dito que passou duas semanas refinando-o. (Ele não revelou publicamente o prompt exato.) Artistas e críticos expressaram frustração com a vitória de Allen no Atlântico, a New York Times, e outros pontos de venda. Eles alertaram sobre o impacto das ferramentas de IA generativa recém-lançadas, como ChatGPT, DALL-E e Bard, que permitem que iniciantes técnicos (e artísticos) gerem textos, fotos e vídeos atraentes de forma automatizada e quase instantânea. Mas não são apenas os artistas que se preocupam com o que essas ferramentas significam para seu campo. Os profissionais de TI também tomaram nota. A IA generativa pode ajudar funcionários que não têm experiência em programação a se tornarem programadores adeptos, ou o que chamamos de desenvolvedores cidadãos. Simplesmente descrevendo o que desejam em um prompt, funcionários não técnicos podem colaborar com ferramentas generativas de IA para criar aplicativos inteiros — um processo que até recentemente exigia habilidades avançadas de programação.
O desenvolvimento cidadão, se executado de forma agressiva e cuidadosa, pode mudar o relacionamento entre funcionários e organizações. Historicamente, a tecnologia da informação envolveu construtores (profissionais de TI) e usuários (todos os outros funcionários), com os usuários sendo operadores relativamente impotentes da tecnologia. Isso muitas vezes levou os profissionais de TI a se esforçarem para atender às necessidades dos usuários em tempo hábil e criou problemas de comunicação entre especialistas técnicos, líderes de negócios e usuários de aplicativos. O desenvolvimento cidadão desencadeou uma nova era na qual os funcionários não apenas melhoram ou simplificam seus próprios processos e tarefas, mas os automatizam totalmente.
O desenvolvimento cidadão levanta uma questão crítica sobre o destino final das organizações de TI. Como eles o facilitarão e protegerão sem colocar muitos obstáculos em seu caminho?
Sem a necessidade de um profissional de TI projetar e criar novos aplicativos, os sistemas desenvolvidos usando IA generativa terão maior probabilidade de atender às necessidades específicas de seus usuários, aumentando a provável eficácia dos aplicativos. Os profissionais de TI ficarão livres para se concentrar em sistemas e tecnologias complexos que realmente exigem sua experiência. No entanto, muitos funcionários de TI com quem conversamos se opõem ao desenvolvimento cidadão. Eles temem que isso resulte em sistemas de baixa qualidade que a equipe de TI tenha que reparar, ou que as ferramentas generativas de IA substituam totalmente a TI. Uma organização pode acabar com tantos sistemas quanto funcionários. Pode se tornar dependente de sistemas desenvolvidos por cidadãos, conhecidos por apenas alguns funcionários ou cujos desenvolvedores já deixaram a empresa há muito tempo. Essa explosão da “TI cinzenta” em toda a empresa e o custo de retrabalhar sistemas técnicos quebrados que resultaria são uma questão importante. Sem controles e proteções adequados, o desenvolvimento generalizado dos cidadãos pode resultar em caos.
Apesar dessas preocupações válidas, a necessidade de desenvolvedores cidadãos é óbvia. Os fornecedores de software começaram a adicionar interfaces generativas de IA a seus produtos para facilitar as solicitações de transações, dados e análises baseadas em bate-papo ou voz. Prevemos que a maioria dos softwares comerciais em breve será criada ou interagida por meio de sistemas similares. O amplo desenvolvimento dos cidadãos poderia dar início a uma abordagem mais ampla e rápida da inovação baseada em tecnologia, incluindo digitalização, automação e análise de dados. AT&T, ING, Johnson & Johnson, PwC, Deloitte e outras grandes empresas estão experimentando iniciativas de desenvolvimento cidadão. (Divulgação: um de nós, Tom, é consultor da Deloitte e foi pago para falar em eventos da Johnson & Johnson.) Eles estão aprendendo quais funcionários incluir em projetos de desenvolvimento cidadão, quais funções devem desempenhar, como devem ser treinados e como criar uma cultura de aprendizado e colaboração entre colegas.
Blake Cale
O desenvolvimento cidadão levanta uma questão crítica sobre o destino final das organizações de TI. Como eles facilitarão e protegerão o desenvolvimento cidadão sem colocar muitos obstáculos em seu caminho? Rejeitar seus benefícios é impraticável, mas administrá-los de forma descuidada pode ser pior. Neste artigo, nós — acadêmicos, consultores e profissionais, com décadas de experiência em IA e análise — compartilhamos um roteiro para introduzir com sucesso o desenvolvimento cidadão para seus funcionários. Para ampliar nosso conhecimento sobre desenvolvimento cidadão, entrevistamos gerentes de oito empresas, analisamos discussões on-line sobre o assunto e discutimos ferramentas voltadas para o cidadão com vários fornecedores. (Tom já foi coautor de artigos na HBR sobre ambosciência de dados cidadã e o conjunto anterior de ferramentas para o desenvolvimento cidadão, chamadocódigo baixo/sem código.)
O dilema cidadão-desenvolvedor
O processo de criação de um aplicativo com IA generativa geralmente começa quando um usuário pergunta a um chatbot (ou qualquer interface usada pelo sistema) como realizar algo. Por exemplo: “Como você criaria um aplicativo para iPhone para atendimento ao cliente?” O sistema descreverá as etapas ideais para criar o aplicativo. O usuário pode então solicitar descrições de cada etapa. O nível de detalhe dependerá da capacidade técnica do usuário, mas o sistema pode guiá-lo em todas as etapas do processo, não importa o quão granular ou básico seja. Os usuários que ficarem perplexos ou descobrirem que o código gerado não está funcionando podem dizer à ferramenta o que estão vendo e isso os ajudará a descobrir o problema. Esse processo provavelmente envolverá tentativa e erro, mas o poder de gerar o código e o aplicativo está ao alcance de todos.
O banco ING, com sede em Amsterdã e operando em 40 países, usou um processo semelhante quando precisou desenvolver mais modelos de aprendizado de máquina (ML) para colocá-los em produção. Diante da falta de talentos profissionais em ciência de dados em muitos dos países em que opera, o ING começou a explorar as capacidades de ciência de dados dos cidadãos. O banco, onde um dos autores deste artigo (Kerem) foi recentemente o diretor global de análise, está trabalhando para fornecer aos desenvolvedores cidadãos conhecimentos técnicos e identificar os casos de uso possíveis com o ML automatizado. Não há dúvida de que os funcionários do ING podem criar alguns modelos de ML para prever, por exemplo, a probabilidade de os clientes clicarem em uma mensagem do aplicativo ou responderem a uma campanha por e-mail. Isso pode liberar os profissionais de ciência de dados de realizar tarefas simples e repetitivas de gerenciamento e análise de dados. Mas os aspirantes a desenvolvedores cidadãos do banco precisam de treinamento adequado e experiência prática para serem bem-sucedidos. Os modelos de ML criados pelos funcionários do ING também precisam estar livres de requisitos regulatórios rígidos, embora alguma documentação possa ser necessária para eles. Por fim, a TI ainda precisa implantar e gerenciar as ferramentas e plataformas necessárias para apoiar o desenvolvimento e o uso automatizados de ML. Essas são apenas algumas das questões imediatas que o ING está abordando ao construir uma política para o desenvolvimento cidadão.
Muitas funções e unidades incluem pessoas que estão experimentando o desenvolvimento cidadão, portanto, uma solicitação de voluntários em toda a empresa provavelmente resultará em muitas mãos levantadas.
Poucas organizações sequer começaram a considerar os desafios associados ao desenvolvimento cidadão. Por exemplo, o que acontece com um aplicativo desenvolvido por cidadãos se um departamento passa a depender dele e o funcionário que o desenvolveu for para outra empresa? Outros desafios estão relacionados a conhecimentos tecnológicos suficientes. Por exemplo, algumas organizações de ciência de dados acreditam que pessoas sem formação profissional em ciência de dados não sabem o suficiente sobre desenvolvimento de modelos para fazer isso de forma eficaz, mesmo com recursos automatizados de ML. Eles temem que decisões prejudiciais à organização resultem de algoritmos desenvolvidos por cidadãos. Outras empresas apontam que até mesmo cientistas de dados profissionais criaram modelos com viés ou desvios (previsões ruins ao longo do tempo) e, se conseguirem errar na ciência de dados, como os novatos podem evitar ainda mais erros? Mas não encontramos evidências de danos a longo prazo.
Conhecemos alguns exemplos de programas desenvolvidos por cidadãos que se extraviaram brevemente. Uma empresa européia de telecomunicações, por exemplo, adotou muito cedo os programas de automação robótica de processos (RPA), que automatizam tarefas seguindo rigorosas lógicas e entradas de negócios. A equipe de RPA da empresa — composta por funcionários de negócios, não de TI — ainda não estava totalmente equipada ou totalmente compreendida na organização em geral. O primeiro problema foi que um loop incluído na codificação de automação para fins de teste não foi removido quando o código foi colocado em produção. Como resultado, vários iPhones gratuitos foram enviados por engano aos clientes. A segunda foi que um bot de RPA programado incorretamente aplicou créditos às contas dos clientes, gerando um alarme na equipe de auditoria e conformidade da empresa. Um desenvolvedor cidadão esteve perto de ser demitido.
A RPA pode ser usada indevidamente para automatizar suas próprias tarefas a fim de assumir um trabalho adicional em outra empresa. Executivos que expressaram preocupação com isso imaginam trabalhadores mantendo secretamente dois ou três empregos em tempo integral com a ajuda da RPA ou da IA generativa, e encontramos discussões on-line nas quais esses indivíduos “sobreempregados” descrevem suas experiências. As empresas podem amenizar esse problema recompensando os funcionários por sua inovação, oferecendo maior remuneração ou mais responsabilidades para aqueles que conseguem automatizar seus trabalhos.
Blake Cale
Talvez a questão mais importante com o desenvolvimento cidadão no momento não seja nenhuma confusão de codificação específica, lacuna de governança ou uso secreto da automação para receber vários salários. É o fato de que muitas organizações falharam em buscar o impacto potencialmente tremendo da inovação liderada por cidadãos. Eles desconhecem as oportunidades e os benefícios, são dissuadidos pela resistência da TI ou são incapazes de desenvolver os mecanismos de suporte e governança necessários.
Um estudo de caso: PwC
A PwC estabeleceu um amplo processo de desenvolvimento cidadão que chama de programa de “aceleradores digitais”. Lançado em 2017, o programa originalmente tinha três componentes: ciência de dados, automação e gerenciamento de dados. Recentemente, ele foi revisado para incluir soluções com baixo código ou sem código e melhorias na produtividade. A empresa anunciou planos para ensinar habilidades de IA a seus 65.000 funcionários, incluindo IA generativa. Desenvolvedores cidadãos são recrutados entre funcionários da PwC e se voluntariam para fazer cursos on-line em tecnologias relevantes. Depois de serem certificados, eles podem se afastar de suas funções para desenvolver aplicativos que sejam relevantes para o atendimento ao cliente ou para a administração interna da PwC. Os funcionários que desenvolvem aplicativos altamente úteis recebem uma remuneração modesta. O grupo de produtos e tecnologia que organizou o programa inicialmente esperava 500 voluntários, mas acabou inscrevendo 2.000.
O programa gerou vários benefícios para a PwC. Os grupos de desenvolvimento de tecnologia costumavam estar isolados em cada unidade de negócios (auditoria, impostos, consultoria), mas os desenvolvedores cidadãos, desde então, geraram o compartilhamento e a integração entre eles. Alguns projetos foram incorporados aos recursos corporativos; outros (como novas abordagens de visualização) são usados no engajamento do cliente. Os desenvolvedores cidadãos geralmente retornam às suas unidades de negócios, trazendo consigo recursos tecnológicos que antes não tinham.
Uma aceleradora digital, Emily Donoghue, veio da área tributária, onde se sentia frustrada com algumas das tarefas tediosas que precisava realizar. Ela e sua equipe criaram um programa que automatizou um fluxo de trabalho para extrair dados de várias planilhas. O programa economizou 40 horas de trabalho em um contrato de auditoria e acabou se tornando um ativo digital padrão na biblioteca interna da PwC, que está disponível para uso por qualquer pessoa na empresa.
As organizações precisam concluir várias tarefas se quiserem ter tanto sucesso no desenvolvimento cidadão quanto a PwC. Todas as tarefas devem ser realizadas, mas elas não precisam ser feitas na seguinte ordem, e mudanças ou melhorias em uma tarefa geralmente podem ser feitas sem alterar drasticamente outras.
Tarefa 01: Recrute e classifique seus desenvolvedores cidadãos
É provável que os esforços de recrutamento formais ou semiformais resultem em um número significativo de funcionários que se empenham na criação de aplicativos técnicos. Muitas funções e unidades incluem pessoas que estão experimentando o desenvolvimento cidadão, portanto, uma solicitação de voluntários em toda a empresa provavelmente resultará em muitas mãos levantadas. Gerentes em grupos de TI e em centros de excelência em automação ou ciência de dados provavelmente estarão cientes do interesse potencial. A promoção de cursos em tecnologias relacionadas também pode ajudar no recrutamento.
Algumas empresas buscam certas características nos funcionários que recrutam para essas iniciativas. A Johnson & Johnson, por exemplo, afirma que busca pessoas com mentalidade lógica, competência técnica e aptidão para aprender, além de experiência com trabalho baseado em regras. Algumas pessoas podem se sentir motivadas a aprender para se ajudarem a lidar com várias tarefas ou ter mais tempo livre. Outros são motivados pelas metas da empresa e são recrutados, treinados e (às vezes) incentivados a automatizar, analisar e otimizar o trabalho que realizam. Seu objetivo pode ser obter reconhecimento ou aliviar o tédio do trabalho tedioso, mas os benefícios de seus esforços são principalmente para o empregador. Outros ainda podem ser motivados por benefícios para a sociedade; eles podem se voluntariar para ajudar na saúde ou na pesquisa ambiental usando ferramentas e procedimentos para coletar, analisar e documentar informações. As empresas do setor privado podem querer promover o recrutamento como um caminho para o crescimento dos funcionários ou para a realização filantrópica.
A governança dos sistemas pode agora ser o principal desafio para o movimento de desenvolvimento cidadão. Mas a governança em si poderia ser cada vez mais automatizada.
Os tipos de desenvolvedores cidadãos variam de acordo com as funções que desempenham. Eles incluem escoteiros, que identificam oportunidades de melhoria e mudança; designers/arquitetos, que desenvolvem maneiras novas e melhores de fazer as coisas; desenvolvedores/automatizadores, que criam os aplicativos que oferecem essas melhorias de processo; e cientistas/analistas de dados, que estudam, analisam e relatam o status dos processos antigos e novos.
A AI Academy da Deloitte criou diferentes programas internos de “fluência em IA” para líderes de IA, estrategistas, desenvolvedores cidadãos, líderes de projetos e pesquisadores. Alguns programas envolvem certificação após a conclusão; outros são mais informais. Alguns são em tempo integral, outros em tempo parcial. Os funcionários têm necessidades e desejos de diferentes níveis de conhecimento técnico.
Tarefa 02: Treine e certifique seus desenvolvedores
O desenvolvimento cidadão exige algum treinamento, mas não muito. Em média, as empresas nas quais conduzimos entrevistas oferecem de 40 a 80 horas de instrução sobre as tecnologias e técnicas necessárias para o sucesso. Alguns, como a Dentsu, uma empresa global de publicidade e marketing, oferecem hackathons nos quais desenvolvedores cidadãos recém-treinados podem criar aplicativos. Os requisitos de treinamento variam de acordo com a quantidade de supervisão profissional que os desenvolvedores cidadãos provavelmente terão. Se, por exemplo, todos os modelos que eles desenvolvem precisarem ser revisados por cientistas de dados profissionais antes de serem colocados em produção, talvez seja necessário menos treinamento formal.
Como os sistemas desenvolvidos por cidadãos geralmente se vinculam, alteram ou extraem e analisam dados de sistemas transacionais existentes, seus desenvolvedores geralmente também precisam entender a arquitetura de TI corporativa e as barreiras de proteção para acesso e uso seguros dos dados. Mas, novamente, se esses sistemas forem certificados pela TI ou por outros profissionais, o treinamento pode ser desnecessário. No mínimo, alguém na organização deve acompanhar quais aplicativos foram desenvolvidos, quem os desenvolveu, para qual finalidade estão sendo usados e se foram certificados como de nível corporativo.
Em empresas que acreditam que os processos devem ser aprimorados antes de serem automatizados, os desenvolvedores cidadãos devem receber treinamento em técnicas incrementais de melhoria de processos, como Six Sigma e Lean. Outra opção é ter um grupo centralizado de especialistas em melhoria de processos disponíveis para uma análise rápida antes da automação.
Algumas empresas não exigem que seus desenvolvedores cidadãos sejam certificados. Outros exigem testes e certificações internas. Outros ainda usam terceiros para realizar a certificação. O grau em que a certificação é necessária pode depender da importância de uma determinada área de negócios ou da quantidade de regulamentação externa à qual ela está sujeita.
Tarefa 03: Construir uma infraestrutura de desenvolvimento cidadão
Para ajudar os desenvolvedores cidadãos a serem bem-sucedidos, as empresas devem fornecer ferramentas padrão e criar infraestrutura para facilitar o desenvolvimento. Seja a ferramenta um sistema de IA generativa, uma ferramenta de RPA, uma oferta de baixo código/sem código ou um sistema automatizado de aprendizado de máquina, as empresas devem fornecer treinamento sobre ela e incentivar o compartilhamento de soluções parciais ou completas. Muitos fornecedores agora oferecem versões mais fáceis de usar, com pouco ou nenhum código de seu software padrão, projetadas especificamente para uso por desenvolvedores cidadãos. Os fornecedores também estão desenvolvendo hubs, mercados e portais que permitem que desenvolvedores cidadãos compartilhem conjuntos de dados reutilizáveis e certificados e aplicativos ou componentes completos deles, e estão criando “lojas de recursos” — repositórios de variáveis reutilizáveis — para ajudar os desenvolvedores cidadãos a criar modelos de ML.
Um requisito importante para melhorar o impacto dos desenvolvedores cidadãos é conectar as soluções aos ambientes de produção pertencentes às unidades de negócios. Especialmente com ferramentas mais sofisticadas, como aprendizado de máquina automatizado, as empresas devem garantir que os modelos sejam precisos e robustos.
Tarefa 04: Fortalecer a aprendizagem comunitária
Os desenvolvedores cidadãos precisam aprender uns com os outros sobre a melhor forma de resolver problemas de negócios com a tecnologia. Uma forma de promover esse aprendizado entre pares é oferecer aulas regulares, apresentações de soluções e apresentações de palestrantes externos. Como os desenvolvedores cidadãos não são empresários típicos nem tecnólogos típicos, as comunidades podem oferecer um pouco de terapia em grupo quando surgem desafios e impedir que as pessoas desistam do desenvolvimento. Eles também fornecem um mecanismo de feedback para que a gerência crie planos adequados de carreira e promoção, especialmente para os funcionários que desejam se tornar automatizadores profissionais, cientistas de dados ou trabalhadores de TI em tempo integral.
Tarefa 05: Prepare-se para gerenciar o valor criado pela automação
É provável que alguns observadores questionem um investimento no desenvolvimento cidadão se o valor que ele cria não for medido. O desenvolvimento cidadão normalmente gera insights cujo valor monetário pode ser difícil de avaliar (embora algumas equipes centrais de análise calculem o valor de seus portfólios de casos de uso). A medição mais fácil é o tempo economizado por meio da automação cidadão-desenvolvedor de tarefas anteriormente realizadas por humanos, e várias empresas que observamos ou com as quais trabalhamos acumularam milhões de minutos de tempo livre. Em algum momento, é justo perguntar o que os funcionários estão fazendo com o tempo economizado. Como disse um CFO cético: “Não podemos comer horas”.
Uma grande empresa farmacêutica decidiu que tinha uma enorme oportunidade de usar tecnologias de IA e automação para transformar e otimizar os principais processos de negócios. A empresa tinha um grupo central de ciência de dados, mas empregava consultores externos para projetos de automação de processos robóticos. Ela decidiu que os consultores eram muito caros e concluiu que poderia treinar funcionários fora da TI para realizar trabalhos de automação. A divisão de serviços corporativos fez parceria com a função de TI para criar padrões de tecnologia e treinamento para seus desenvolvedores cidadãos. O programa correu bem e muitos processos foram substancialmente aprimorados. A empresa atingiu sua meta de economizar tempo de funcionários no valor de 500 milhões de dólares antes do previsto.
Os líderes da iniciativa, no entanto, tinham algumas dúvidas sobre aonde tudo isso levaria. Um gerente nos disse: “A governança é uma preocupação que está aumentando para nós em termos de continuidade de negócios e gerenciamento de mudanças. Estamos preparados para 30% do financiamento ser executado em aplicativos desenvolvidos por cidadãos? Percebemos que um ponto de inflexão está chegando e nos perguntamos se temos os controles apropriados em vigor. Não temos certeza se sabemos.”
Algumas empresas progrediram na superação da resistência dos profissionais de TI às atividades de desenvolvedores cidadãos. Um excelente exemplo está na unidade de negócios de ciência de dados da Kroger, onde os líderes perceberam o potencial do desenvolvimento cidadão e sabiam que a rede de supermercados tinha muitos analistas de negócios capazes. Para obter apoio para esses “cientistas do insight”, os cientistas de dados profissionais foram convidados a ensinar-lhes ferramentas automatizadas de aprendizado de máquina, revisar seus modelos e trabalhar com eles para aprender mais sobre o negócio.
Um estudo de caso: AT&T
A AT&T coloca uma forte ênfase no desenvolvimento cidadão. A empresa tem abordagens de facilitação bem desenvolvidas e realizou muitas das tarefas que discutimos. Com a ajuda de centenas de cientistas de dados e especialistas em automação profissionais e milhares de desenvolvedores cidadãos, ela está tentando colocar a IA e a automação no centro de seus negócios.
A AT&T tentou ajudar os funcionários a analisar dados com modelos de aprendizado de máquina. O objetivo é oferecer suporte a todos os aspectos do pipeline de ML, incluindo obter os dados apropriados, projetá-los para criar os recursos desejados, criar o modelo, implantar o modelo, monitorar e refinar seu desempenho ao longo do tempo e governá-lo de forma eficaz. A empresa criou um repositório de recursos contendo dados comumente usados para reduzir a necessidade de organização demorada de dados, o que pode levar até 80% do tempo de um cientista de dados. Seus desenvolvedores cidadãos podem escolher entre mais de 26.000 recursos de construção de modelos. Tanto cientistas de dados quanto desenvolvedores cidadãos consideram a loja incrivelmente útil.
A AT&T também colocou mais de 3.000 bots em produção. Alguns dos primeiros foram na área de operações comerciais, como o fornecimento de novos circuitos para clientes. A empresa tem um Centro de Excelência em Automação e emprega 20 funcionários em tempo integral e alguns prestadores de serviços lá. Não poderia ter crescido tão rapidamente desde seu início em 2015 sem a participação de automatizadores cidadãos. O centro monitora todos os projetos de automação de processos robóticos e calculou que 92% deles são realizados fora do centro. As implementações de bots economizaram cerca de 17 milhões de minutos de esforço manual a cada ano, geraram centenas de milhões de dólares em retorno anual e alcançaram um retorno sobre o investimento em 20 vezes.
A AT&T desenvolveu uma infraestrutura técnica para apoiar profissionais e desenvolvedores cidadãos. Inclui competições, uma ferramenta de operações que coordena todas as atividades no pipeline de desenvolvimento, estratégias para integrar RPA e aprendizado de máquina e uma ferramenta de busca de dados e recursos comumente usados. A empresa também mantém um “mercado de bots” de soluções desenvolvidas anteriormente, com assistência de configuração do centro de excelência, se necessário. Cerca de 75 componentes reutilizáveis são adicionados todos os meses ao mercado. A AT&T está explorando o uso da IA generativa para criar modelos de aprendizado de máquina e bots de automação.
A AT&T impulsiona o desenvolvimento e a automação dos cidadãos com atividades de construção de comunidades. Para a ciência de dados, criou um “fórum de democratização da IA” com demonstrações virtuais ao vivo semanais que educam os funcionários sobre questões específicas ou novos recursos desenvolvidos pela AT&T. Cerca de 200 funcionários participam todas as semanas, alguns deles cientistas de dados profissionais. A empresa oferece materiais de treinamento on-line e 575 cursos sobre vários aspectos da ciência de dados, e as certificações estão disponíveis nas ferramentas do fornecedor. Um programa de treinamento de 40 horas é oferecido para qualquer pessoa que queira se tornar um desenvolvedor cidadão. Além disso, o centro de excelência organiza uma “cúpula de automação” anual para grupos da empresa apresentarem e compartilharem seus projetos.
. . .
A transformação digital já é necessária para quase todas as organizações, e a escassez de profissionais qualificados para implementá-la continuará. Eventualmente, pode ser que os desenvolvedores cidadãos sejam os principais motores desse esforço. É fácil imaginar que, em um futuro relativamente próximo, algumas empresas poderão transferir todas as atividades de desenvolvimento de tecnologia para elas, talvez com fornecedores externos fornecendo alguma infraestrutura de TI. Ou o que resta da TI corporativa pode evoluir para facilitar, avaliar e certificar o trabalho de funcionários não técnicos.
O desenvolvimento de tecnologia continuará ficando mais fácil à medida que os programas se tornarem mais automatizados e baseados em IA. A IA generativa, sem dúvida, melhorará com o tempo, tornando todos programadores em potencial. No momento, a governança dos sistemas talvez seja o principal desafio do movimento de desenvolvimento cidadão. No entanto, parece provável que a governança em si seja cada vez mais automatizada. Os sistemas operacionais de aprendizado de máquina já estruturam a governança contínua e a precisão do algoritmo para modelos de ML, e é provável que vejamos sistemas relacionados para outros tipos de tecnologias desenvolvidas por cidadãos.
Um fornecedor de ferramentas low-code anuncia que os usuários podem “transformar [suas] ideias em ações”. O movimento de desenvolvimento cidadão faz parte de uma nova era de mudança nos negócios impulsionada pela tecnologia e pelos dados.
Read more on Technology and analytics or related topics AI and machine learning, Employee incentives, Change management, Developing employees and Information technology and telecom sector
