Ahora todos somos programadores

La idea en pocas palabras El problema Los empleados sin formación en codificación utilizan cada vez más la IA generativa y otras herramientas de software fáciles de usar para crear aplicaciones de procesos empresariales. La preocupación Los expertos en tecnología temen que los desarrolladores ciudadanos introduzcan sistemas de mala calidad que los equipos de IT tengan que reparar, o que las herramientas de IA generativa sustituyan por completo a IT. La solución Las empresas deben contratar, formar y capacitar de forma proactiva a los desarrolladores ciudadanos para que trabajen junto a los departamentos de IT y otras líneas de negocio, y no en contra de ellos. Cuando Jason Allen se llevó a casa el primer premio para artistas digitales emergentes en la Feria Estatal de Colorado, en 2022, obtuvo mucho más que una cinta azul y un cheque de 300 dólares. Allen, presidente de la empresa de juegos Incarnate Games, había creado su propuesta, "Théâtre d'Opéra Spatial", utilizando una herramienta de IA generativa llamada Midjourney. Dio al sistema un prompt de texto, y el software diseñó la obra en segundos, aunque dijo que pasó dos semanas perfeccionándola. (No ha revelado públicamente el prompt exacto.) Artistas y críticos expresaron su frustración por la victoria de Allen en el Atlantic, el New York Times y otros medios. Advirtieron del impacto de las herramientas de IA generativa de reciente aparición, como ChatGPT, DALL-E y Bard, que permiten a los novatos técnicos (y artísticos) generar textos, fotos y vídeos atractivos de forma automatizada y casi instantánea. Pero no sólo los artistas están preocupados por lo que estas herramientas significan para su campo. También los profesionales de IT han tomado nota. La IA generativa puede ayudar a los empleados que no tienen formación en codificación a convertirse en programadores expertos, o lo que llamamos desarrolladores ciudadanos. Con sólo describir lo que quieren en un prompt, los empleados sin conocimientos técnicos pueden colaborar con las herramientas de IA generativa para construir aplicaciones completas, un proceso que hasta hace poco requería conocimientos avanzados de programación. El desarrollo ciudadano, si se ejecuta de forma agresiva y cuidadosa, podría cambiar la relación entre los empleados y las organizaciones. La tecnología de la información ha implicado históricamente a constructores (profesionales de IT) y usuarios (el resto de empleados), siendo los usuarios operadores relativamente impotentes de la tecnología. Esto ha provocado a menudo una lucha de los profesionales de IT por satisfacer las necesidades de los usuarios en el momento oportuno y ha creado problemas de comunicación entre los expertos técnicos, los líderes empresariales y los usuarios de las aplicaciones. El desarrollo ciudadano ha desencadenado una nueva era en la que los empleados no sólo mejoran o agilizan sus propios procesos y tareas, sino que los automatizan por completo. El desarrollo ciudadano plantea una cuestión crítica sobre el destino final de las organizaciones de IT. ¿Cómo van a facilitarlo y salvaguardarlo sin ponerle demasiados obstáculos? Sin necesidad de que un profesional de IT diseñe y construya nuevas aplicaciones, los sistemas desarrollados mediante IA generativa tendrán más probabilidades de ajustarse a las necesidades específicas de sus usuarios, lo que aumentará la eficacia probable de las aplicaciones. Los profesionales de IT quedarán liberados para centrarse en sistemas y tecnologías complejas que realmente requieren su experiencia. No obstante, muchos empleados de IT con los que hemos hablado se oponen al desarrollo ciudadano. Temen que dé lugar a sistemas de mala calidad que el equipo de IT tenga que reparar, o que las herramientas de IA generativa sustituyan por completo a IT. Una organización podría acabar teniendo tantos sistemas como empleados. Podría llegar a depender de sistemas desarrollados por los ciudadanos que sólo conocen unos pocos empleados, o cuyos desarrolladores hace tiempo que abandonaron la empresa. Esta explosión de la "IT gris" en toda la empresa y el coste de reelaboración de los sistemas técnicos averiados que se produciría es una cuestión importante. Sin los controles y guardarraíles adecuados, el desarrollo ciudadano generalizado podría desembocar en el caos. A pesar de estas preocupaciones válidas, la necesidad de desarrolladores ciudadanos es obvia. Los proveedores de software han empezado a añadir interfaces de IA generativa a sus productos para facilitar las solicitudes de transacciones, datos y análisis basadas en el chat o la voz. Prevemos que la mayoría del software empresarial pronto se creará o se interactuará con él a través de sistemas similares. Un desarrollo ciudadano generalizado podría dar paso a un enfoque más amplio y rápido de la innovación basada en la tecnología, incluyendo la digitalización, la automatización y el análisis de datos. AT&T, ING, Johnson & Johnson, PwC, Deloitte y otras grandes empresas están experimentando con iniciativas de desarrollo ciudadano. (Divulgación: Uno de nosotros, Tom, es asesor de Deloitte y le han pagado por hablar en eventos de Johnson & Johnson). Están aprendiendo qué empleados incluir en los proyectos de desarrollo ciudadano, qué funciones deben desempeñar, cómo deben ser formados y cómo crear una cultura de aprendizaje y colaboración entre iguales. Blake Cale El desarrollo ciudadano plantea una cuestión crítica sobre el destino final de las organizaciones de IT. ¿Cómo facilitarán y salvaguardarán el desarrollo ciudadano sin ponerle demasiados obstáculos? Rechazar sus beneficios es poco práctico, pero gestionarlo de forma descuidada puede ser peor. En este artículo, nosotros -un académico, un consultor y un profesional, con décadas de experiencia en IA y análisis- compartimos una hoja de ruta para introducir con éxito el desarrollo ciudadano entre sus empleados. Para ampliar nuestros conocimientos sobre el desarrollo ciudadano, entrevistamos a directivos de ocho empresas, revisamos los debates en línea sobre el tema y analizamos las herramientas orientadas al ciudadano con varios proveedores. (Tom ha sido coautor anteriormente de artículos en HBR tanto sobre la ciencia de datos ciudadana como sobre el anterior conjunto de herramientas para el desarrollo ciudadano, denominado low code/no code). El dilema ciudadano-desarrollador El proceso para construir una aplicación con IA generativa suele comenzar cuando un usuario pregunta a un chatbot (o a cualquier interfaz que utilice el sistema) cómo realizar algo. Por ejemplo: "¿Cómo construirías una aplicación de iPhone para el servicio de atención al cliente?". El sistema describirá los pasos ideales para construir la app. A continuación, el usuario podrá solicitar descripciones de cada paso. El nivel de detalle dependerá de la capacidad técnica del usuario, pero el sistema puede guiarle a través de cada paso del proceso, por muy granular o básico que sea. Los usuarios que se queden perplejos, o que descubran que el código generado no funciona, pueden decirle a la herramienta lo que están viendo, y ésta les ayudará a resolver el problema. Lo más probable es que este proceso implique ensayo y error, pero el poder de generar el código y la aplicación está al alcance de todos. El banco ING, con sede en Ámsterdam y que opera en 40 países, utilizó un proceso similar cuando necesitó desarrollar más modelos de aprendizaje automático (ML) para ponerlos en producción. Ante la falta de talento profesional en ciencia de datos en muchos de los países en los que opera, ING empezó a explorar las capacidades de la ciencia de datos ciudadana. El banco, donde uno de los autores de este artículo (Kerem) fue recientemente director global de análisis, está trabajando para proporcionar a los ciudadanos desarrolladores conocimientos técnicos e identificar los casos de uso que son posibles con el ML automatizado. No cabe duda de que los empleados de ING pueden crear algunos modelos de ML para predecir, por ejemplo, la probabilidad de que los clientes hagan clic en un mensaje de una aplicación o respondan a una campaña de correo electrónico. Eso puede liberar a los profesionales de la ciencia de datos de realizar tareas simples y repetitivas de gestión y análisis de datos. Pero los aspirantes a desarrolladores ciudadanos del banco necesitan una formación adecuada y experiencia práctica para tener éxito. Los modelos ML construidos por los empleados de ING también deben estar libres de estrictos requisitos normativos, aunque puede que se les exija cierta documentación. Por último, IT aún debe desplegar y gestionar las herramientas y plataformas necesarias para apoyar el desarrollo y uso automatizado de ML. Éstas son sólo algunas de las cuestiones inmediatas que ING está abordando a medida que construye una política de desarrollo ciudadano. Muchas funciones y unidades incluyen a personas que están experimentando con el desarrollo ciudadano, por lo que una solicitud de voluntarios en toda la empresa probablemente dará lugar a muchas manos levantadas. Pocas organizaciones han empezado siquiera a considerar los retos asociados al desarrollo ciudadano. Por ejemplo, ¿qué ocurre con una aplicación desarrollada por ciudadanos si un departamento llega a depender de ella y el empleado que la desarrolló se marcha a otra empresa? Otros retos están relacionados con los conocimientos tecnológicos suficientes. Por ejemplo, algunas organizaciones de ciencia de datos creen que las personas sin formación profesional en ciencia de datos no pueden saber lo suficiente sobre el desarrollo de modelos para hacerlo con eficacia, incluso con capacidades automatizadas de ML. Les preocupa que de los algoritmos desarrollados por los ciudadanos se deriven decisiones perjudiciales para la organización. Otras empresas señalan que incluso los científicos de datos profesionales han creado modelos con sesgo o deriva (malas predicciones a lo largo del tiempo), y si ellos pueden equivocarse en la ciencia de datos, ¿cómo pueden los novatos evitar aún más errores? Pero no hemos encontrado pruebas de daños a largo plazo. Sí conocemos algunos ejemplos de programas desarrollados por ciudadanos que se descarriaron brevemente. Una empresa europea de telecomunicaciones, por ejemplo, fue muy temprana en adoptar programas de automatización de procesos robóticos (RPA), que automatizan tareas siguiendo una lógica empresarial y unas entradas estrictas. El equipo de RPA de la empresa -compuesto por empleados del negocio, no de IT- aún no estaba totalmente equipado ni era plenamente comprendido dentro de la organización en general. El primer problema fue que un bucle incluido en la codificación de la automatización con fines de prueba no se eliminó cuando el código se puso en producción. Como resultado, se enviaron por error numerosos iPhones gratuitos a los clientes. El segundo fue que un bot RPA programado incorrectamente aplicó créditos a las cuentas de los clientes, lo que hizo saltar las alarmas del equipo de auditoría y cumplimiento de la empresa. Un ciudadano desarrollador estuvo a punto de ser despedido. La RPA puede utilizarse indebidamente para automatizar las propias tareas con el fin de asumir un trabajo adicional en otra empresa. Los ejecutivos que han expresado su preocupación al respecto imaginan a los trabajadores manteniendo en secreto dos o tres empleos a tiempo completo con la ayuda de la RPA o la IA generativa, y hemos encontrado debates en línea en los que tales individuos "sobreempleados" describen sus experiencias. Las empresas pueden paliar este problema recompensando a los empleados por su innovación: ofreciendo una mayor remuneración, o más responsabilidades, a aquellos que puedan automatizar sus puestos de trabajo. Blake Cale Tal vez el problema más importante del desarrollo ciudadano en estos momentos no sea ninguna chapuza de codificación, laguna de gobernanza o uso encubierto de la automatización para cobrar varios cheques. Es el hecho de que muchas organizaciones no han sabido aprovechar el impacto potencialmente tremendo de la innovación dirigida por los ciudadanos. No son conscientes de las oportunidades y los beneficios, se ven disuadidas por la resistencia de IT o son incapaces de desarrollar los mecanismos de apoyo y gobernanza necesarios. Un estudio de caso: PwC PwC ha establecido un amplio proceso para el desarrollo ciudadano que denomina programa de "aceleradores digitales". Lanzado en 2017, el programa tenía originalmente tres componentes: ciencia de datos, automatización y gestión de datos. Recientemente se revisó para incluir soluciones de bajo código/sin código y mejoras de la productividad. La empresa ha anunciado planes para enseñar a sus 65.000 empleados habilidades de IA, incluida la IA generativa. Los desarrolladores ciudadanos son reclutados entre los empleados de PwC y se presentan voluntarios para realizar cursos en línea sobre las tecnologías pertinentes. Una vez que han obtenido la certificación, pueden tomarse tiempo libre de sus funciones para desarrollar aplicaciones que sean relevantes para el servicio al cliente o la administración interna de PwC. Los empleados que desarrollan aplicaciones de gran utilidad reciben una modesta compensación. El grupo de productos y tecnología que organizó el programa esperaba inicialmente 500 voluntarios, pero finalmente inscribió a 2.000. El programa ha producido una serie de beneficios para PwC. Los grupos de desarrollo tecnológico solían estar aislados dentro de cada unidad de negocio (auditoría, fiscalidad, asesoría), pero desde entonces los desarrolladores ciudadanos han engendrado el intercambio y la integración entre ellos. Algunos proyectos se han integrado en las capacidades de la empresa; otros (como los nuevos enfoques de visualización) se utilizan en el compromiso con el cliente. Los desarrolladores ciudadanos suelen regresar a sus unidades de negocio, trayendo consigo capacidades tecnológicas de las que antes carecían. Una aceleradora digital, Emily Donoghue, procedía de la práctica fiscal, donde se había sentido frustrada por algunas de las tediosas tareas que tenía que realizar. Ella y su equipo crearon un programa que automatizaba un flujo de trabajo para extraer datos de varias hojas de cálculo. El programa ahorró 40 horas de trabajo en un encargo de auditoría y acabó convirtiéndose en un activo digital estándar en la biblioteca interna de PwC, que puede utilizar cualquier persona de la empresa. Las organizaciones deben llevar a cabo varias tareas si quieren tener tanto éxito en el desarrollo ciudadano como PwC. Deben llevarse a cabo todas las tareas, pero no es necesario que se hagan en el orden siguiente, y a menudo pueden hacerse cambios o mejoras en una tarea sin alterar drásticamente las demás. Tarea 01: Reclutar y clasificar a sus ciudadanos desarrolladores Los esfuerzos de reclutamiento formales o semiformales probablemente den como resultado un número significativo de empleados que se ofrezcan a crear aplicaciones técnicas. Muchas funciones y unidades incluyen a personas que están experimentando con el desarrollo ciudadano, por lo que una petición de voluntarios en toda la empresa probablemente dará como resultado muchas manos levantadas. Los directivos de los grupos de IT y de los centros de excelencia en automatización o ciencia de datos estarán probablemente al tanto del interés potencial. La promoción de cursos en tecnologías relacionadas también puede ayudar a la contratación. Algunas empresas buscan ciertos rasgos en los empleados que contratan para estas iniciativas. Johnson & Johnson, por ejemplo, afirma que busca personas con una mentalidad lógica, competencia técnica y aptitud para el aprendizaje, además de experiencia con el trabajo basado en reglas. Algunas personas pueden estar motivadas para aprender con el fin de ayudarse a sí mismas a hacer malabarismos con múltiples tareas o tener más tiempo libre. Otros están motivados por los objetivos de la empresa y son reclutados, formados y (a veces) incentivados para automatizar, analizar y optimizar el trabajo que realizan. Su objetivo puede ser ganar reconocimiento o aliviar el aburrimiento de un trabajo tedioso, pero los beneficios de sus esfuerzos recaen sobre todo en su empleador. Otros pueden estar motivados por los beneficios para la sociedad; pueden ofrecerse voluntarios para ayudar en la atención sanitaria o en la investigación medioambiental utilizando herramientas y procedimientos para recopilar, analizar y documentar información. Las empresas del sector privado pueden querer promover la contratación como una vía para el crecimiento de los empleados o para la consecución de logros filantrópicos. La gobernanza de los sistemas puede ser ahora el principal reto para el movimiento de desarrollo ciudadano. Pero la propia gobernanza podría automatizarse cada vez más. Los tipos de desarrolladores ciudadanos varían según las funciones que desempeñan. Incluyen exploradores, que identifican oportunidades de mejora y cambio; diseñadores/arquitectos, que desarrollan nuevas y mejores formas de hacer las cosas; desarrolladores/automatizadores, que construyen las aplicaciones que ofrecen esas mejoras de los procesos; y científicos/analistas de datos, que estudian, analizan e informan sobre el estado de los procesos antiguos y nuevos. La Academia de IA de Deloitte creó diferentes programas internos de "fluidez en IA" para líderes de IA, estrategas, desarrolladores ciudadanos, líderes de proyectos e investigadores. Algunos programas implican una certificación al finalizarlos; otros son más informales. Algunos son a tiempo completo, otros a tiempo parcial. Los empleados tienen necesidades y deseos de distintos niveles de conocimientos técnicos. Tarea 02: Formar y certificar a sus desarrolladores El desarrollo ciudadano requiere cierta formación, aunque no mucha. Por término medio, las empresas en las que realizamos entrevistas ofrecen entre 40 y 80 horas de instrucción en las tecnologías y técnicas necesarias para tener éxito. Algunas, como Dentsu, una empresa global de publicidad y marketing, ofrecen hackathones en los que los desarrolladores ciudadanos recién formados pueden crear aplicaciones. Los requisitos de formación varían en función de la supervisión profesional que puedan tener los desarrolladores ciudadanos. Si, por ejemplo, todos los modelos que desarrollen deben ser revisados por científicos de datos profesionales antes de ponerlos en producción, es posible que se necesite una formación menos formal. Dado que los sistemas desarrollados por los ciudadanos suelen enlazar con sistemas transaccionales existentes, modificarlos o extraer y analizar datos de ellos, sus desarrolladores también suelen necesitar una comprensión de la arquitectura IT corporativa y de los guardarraíles para un acceso y uso seguros de los datos. Pero, de nuevo, si esos sistemas están certificados por IT u otros profesionales, la formación puede ser innecesaria. Como mínimo, alguien en la organización debería llevar un registro de qué aplicaciones se han desarrollado, quién las ha desarrollado, con qué fin se utilizan y si han sido certificadas como de grado empresarial. En las empresas que creen que los procesos deben mejorarse antes de automatizarlos, los desarrolladores ciudadanos deberían recibir formación en técnicas de mejora incremental de procesos como Six Sigma y Lean. Otra opción es disponer de un grupo centralizado de especialistas en mejora de procesos para realizar un análisis rápido antes de la automatización. Algunas empresas no exigen que sus desarrolladores ciudadanos estén certificados. Otras exigen pruebas y certificaciones internas. Otras recurren a terceros para llevar a cabo la certificación. El grado de necesidad de la certificación puede depender de lo crítica que sea el área de negocio en cuestión o de la regulación externa a la que esté sometida. Tarea 03: Construir una infraestructura de desarrollo ciudadano Para ayudar a los desarrolladores ciudadanos a tener éxito, las empresas deben proporcionarles herramientas estándar y construir una infraestructura que facilite el desarrollo. Tanto si la herramienta es un sistema de inteligencia artificial generativa, una herramienta de RPA, una oferta de bajo código/sin código o un sistema automatizado de aprendizaje automático, las empresas deberían proporcionar formación sobre ella y fomentar el intercambio de soluciones parciales o completas. Muchos proveedores ofrecen ahora versiones de su software estándar más fáciles de usar, de bajo código o sin código, diseñadas específicamente para el uso de los desarrolladores ciudadanos. Los proveedores también están desarrollando centros, mercados y portales que permiten a los desarrolladores ciudadanos compartir conjuntos de datos reutilizables y certificados y aplicaciones completas o componentes de las mismas, y están creando "almacenes de características" -repositorios de variables reutilizables- para ayudar a los desarrolladores ciudadanos a construir modelos de ML. Un requisito importante para mejorar el impacto de los desarrolladores ciudadanos es conectar las soluciones a los entornos de producción propiedad de las unidades de negocio. Especialmente con herramientas más sofisticadas como el aprendizaje automático de máquinas, las empresas deben asegurarse de que los modelos sean precisos y sólidos. Tarea 04: Potenciar el aprendizaje comunitario Los desarrolladores ciudadanos necesitan aprender unos de otros sobre la mejor manera de resolver los problemas empresariales con la tecnología. Una forma de fomentar este aprendizaje entre iguales es ofrecer clases regulares, escaparates de soluciones y presentaciones a cargo de ponentes externos. Dado que los desarrolladores ciudadanos no son ni los típicos empresarios ni los típicos tecnólogos, las comunidades pueden ofrecer un poco de terapia de grupo cuando surgen retos y pueden evitar que la gente abandone el desarrollo. También proporcionan un mecanismo de retroalimentación para que la dirección cree trayectorias profesionales y de promoción adecuadas, especialmente para aquellos empleados que quieran convertirse en autómatas profesionales, científicos de datos o trabajadores de IT a tiempo completo. Tarea 05: Prepararse para gestionar el valor creado por la automatización Es probable que algunos observadores cuestionen una inversión en desarrollo ciudadano si el valor que crea no se mide. El desarrollo ciudadano suele generar conocimientos cuyo valor monetario puede ser difícil de evaluar (aunque algunos equipos centrales de análisis sí calculan el valor de sus carteras de casos de uso). La medición más sencilla es la del tiempo ahorrado gracias a la automatización por parte de los desarrolladores ciudadanos de tareas realizadas anteriormente por humanos, y varias empresas que hemos observado o con las que hemos trabajado han acumulado millones de minutos de tiempo liberado. En algún momento es justo preguntarse qué hacen los empleados con el tiempo ahorrado. Como dijo un CFO escéptico: "No podemos comer horas". Una gran empresa farmacéutica decidió que tenía una enorme oportunidad de utilizar la IA y las tecnologías de automatización para transformar y optimizar los procesos empresariales clave. La empresa contaba con un grupo central de ciencia de datos, pero empleaba a consultores externos para proyectos de automatización de procesos robóticos. Decidió que los consultores eran demasiado caros y llegó a la conclusión de que podía formar a empleados ajenos a IT para realizar trabajos de automatización. La división de servicios corporativos se asoció con la función de IT para crear estándares tecnológicos y formación para sus desarrolladores ciudadanos. El programa funcionó bien y muchos procesos mejoraron sustancialmente. La empresa alcanzó su objetivo de ahorrar 500 millones de dólares en tiempo de los empleados antes de lo previsto. Sin embargo, los responsables de la iniciativa tenían algunas dudas sobre adónde conduciría todo aquello. Un directivo nos dijo: "La gobernanza es una preocupación que va en aumento para nosotros en términos de continuidad empresarial y gestión del cambio. ¿Estamos preparados para que el 30% de las finanzas se ejecuten con aplicaciones desarrolladas por los ciudadanos? Nos damos cuenta de que se acerca un punto de inflexión y nos preguntamos si disponemos de los controles adecuados. No estamos seguros de tenerlos". Algunas empresas han avanzado en la superación de la resistencia de los profesionales de IT a las actividades de desarrollo ciudadano. Un ejemplo excelente se encuentra en la unidad de negocio de ciencia de datos de Kroger, donde los líderes se dieron cuenta del potencial del desarrollo ciudadano y sabían que la cadena de supermercados contaba con muchos analistas de negocio capaces. Para conseguir el apoyo de estos "científicos del conocimiento", se pidió a los científicos de datos profesionales que les enseñaran herramientas automatizadas de aprendizaje automático, revisaran sus modelos y trabajaran con ellos para conocer mejor el negocio. Un estudio de caso: AT&T AT&T hace mucho hincapié en el desarrollo de los ciudadanos. La empresa tiene enfoques de facilitación bien desarrollados y ha emprendido muchas de las tareas que hemos comentado. Con la ayuda de sus varios centenares de científicos de datos y especialistas en automatización profesionales y de miles de desarrolladores ciudadanos, está intentando situar la IA y la automatización en el centro de su negocio. AT&T ha intentado ayudar a los empleados en sus esfuerzos por analizar los datos con modelos de aprendizaje automático. El objetivo es apoyar todos los aspectos de la canalización del ML, incluida la obtención de los datos adecuados, su ingeniería para crear las características deseadas, la construcción del modelo, el despliegue del modelo, la supervisión y el perfeccionamiento de su rendimiento a lo largo del tiempo, y su gobernanza eficaz. La empresa ha creado un almacén de características que contiene datos de uso común para reducir la necesidad de una laboriosa búsqueda de datos, que puede ocupar hasta el 80% del tiempo de un científico de datos. Sus desarrolladores ciudadanos pueden elegir entre más de 26.000 funciones de creación de modelos. Tanto los científicos de datos como los desarrolladores ciudadanos encuentran la tienda increíblemente útil. AT&T también ha puesto en producción más de 3.000 robots. Algunos de los primeros fueron en el área de operaciones comerciales, como el suministro de nuevos circuitos para los clientes. La empresa cuenta con un Centro de Excelencia en Automatización y emplea allí a 20 empleados a tiempo completo y a algunos contratistas. No podría haber escalado tan rápidamente desde su inicio en 2015 sin la participación de los ciudadanos autómatas. El centro realiza un seguimiento de todos los proyectos de automatización de procesos robóticos y ha calculado que el 92% de ellos se llevan a cabo fuera del centro. Las implantaciones de bots han ahorrado unos 17 millones de minutos de esfuerzo manual al año, han generado cientos de millones de dólares de rendimiento anual y han multiplicado por 20 el retorno de la inversión. AT&T ha desarrollado una infraestructura técnica para apoyar tanto a los profesionales como a los desarrolladores ciudadanos. Incluye concursos, una herramienta de operaciones que coordina todas las actividades del proceso de desarrollo, estrategias para integrar RPA y el aprendizaje automático, y una herramienta de búsqueda de datos y funciones de uso común. La empresa también mantiene un "mercado de bots" de soluciones desarrolladas previamente, con asistencia de configuración del centro de excelencia si es necesario. Cada mes se añaden al mercado unos 75 componentes reutilizables. AT&T está explorando el uso de la IA generativa para crear modelos de aprendizaje automático y bots de automatización. AT&T refuerza el desarrollo ciudadano y la automatización con actividades de creación de comunidades. Para la ciencia de datos ha creado un "foro de democratización de la IA" con demostraciones virtuales semanales en directo que instruyen a los empleados sobre temas concretos o nuevas capacidades que AT&T ha desarrollado. Cada semana participan unos 200 empleados, pocos de ellos científicos de datos profesionales. La empresa ofrece materiales de formación en línea y 575 cursos sobre diversos aspectos de la ciencia de datos, y hay certificaciones disponibles sobre herramientas de proveedores. Se ofrece un programa de formación de 40 horas a todo aquel que quiera convertirse en desarrollador ciudadano. Además, el centro de excelencia acoge una "cumbre de automatización" anual para que los grupos de la empresa presenten y compartan sus proyectos. . . . La transformación digital ya es necesaria para casi todas las organizaciones, y la escasez de profesionales cualificados para llevarla a cabo continuará. Puede que con el tiempo los ciudadanos desarrolladores sean los principales motores de este esfuerzo. Es fácil imaginar que, en un futuro relativamente cercano, algunas empresas podrán cederles todas las actividades de desarrollo tecnológico, quizá con proveedores externos que proporcionen parte de la infraestructura de IT. O lo que quede de la IT corporativa puede evolucionar hacia la facilitación, evaluación y certificación del trabajo de los empleados no técnicos. El desarrollo tecnológico seguirá haciéndose más fácil a medida que los programas se automaticen y se basen en la IA. La IA generativa mejorará sin duda con el tiempo, convirtiendo a todo el mundo en un programador en potencia. Por el momento, la gobernanza de los sistemas es quizá el principal reto para el movimiento de desarrollo ciudadano. Sin embargo, parece probable que la propia gobernanza se automatice cada vez más. Los sistemas de operaciones de aprendizaje automático ya estructuran la gobernanza continua y la precisión de los algoritmos para los modelos de ML, y es probable que veamos sistemas relacionados para otros tipos de tecnologías desarrolladas por los ciudadanos. Un vendedor de herramientas de bajo código anuncia que los usuarios pueden "convertir [sus] ideas en acciones". El movimiento de desarrollo ciudadano forma parte de una nueva era de cambio empresarial impulsado por la tecnología y los datos.

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