Agora somos todos programadores

A ideia em resumo O problema Os funcionários sem experiência em programação estão usando cada vez mais a IA generativa e outras ferramentas de software fáceis de usar para criar aplicativos de processos de negócios. A preocupação Os especialistas em tecnologia temem que os desenvolvedores cidadãos introduzam sistemas de baixa qualidade que as equipes de TI terão que consertar, ou que as ferramentas de IA generativas substituam a TI por completo. A solução As empresas devem recrutar, treinar e capacitar proativamente os desenvolvedores cidadãos para que eles trabalhem ao lado, e não contra, os departamentos de TI e outras linhas de negócios. Quando Jason Allen levou para casa o prêmio principal para artistas digitais emergentes na Feira Estadual do Colorado, em 2022, ele recebeu muito mais do que uma fita azul e um cheque de US$ 300. Allen, presidente da empresa de jogos Incarnate Games, criou seu trabalho, "Théâtre d'Opéra Spatial", usando uma ferramenta de IA generativa chamada Midjourney. O senhor deu ao sistema um prompt de texto, e o software projetou o trabalho em segundos, embora ele tenha dito que passou duas semanas refinando-o. (Ele não revelou publicamente o nome do trabalho). (Ele não revelou publicamente o prompt exato.) Artistas e críticos expressaram sua frustração com a vitória de Allen no Atlantic, no New York Times e em outros meios de comunicação. Eles alertaram sobre o impacto de ferramentas de IA generativa recém-lançadas, como ChatGPT, DALL-E e Bard, que permitem que novatos técnicos (e artísticos) gerem textos, fotos e vídeos atraentes de forma automatizada e quase instantânea. Mas não são apenas os artistas que estão preocupados com o que essas ferramentas significam para seu campo. Os profissionais de TI também tomaram nota. A IA generativa pode ajudar os funcionários que não têm experiência em programação a se tornarem programadores competentes, ou o que chamamos de desenvolvedores cidadãos. Simplesmente descrevendo o que querem em um prompt, os funcionários não técnicos podem colaborar com as ferramentas de IA generativa para criar aplicativos inteiros, um processo que até recentemente exigia habilidades avançadas de programação. O desenvolvimento do cidadão, se executado de forma agressiva e cuidadosa, pode mudar o relacionamento entre os funcionários e as organizações. Historicamente, a tecnologia da informação envolveu construtores (profissionais de TI) e usuários (todos os outros funcionários), sendo que os usuários são operadores relativamente impotentes da tecnologia. Isso muitas vezes levou a uma luta dos profissionais de TI para atender às necessidades dos usuários em tempo hábil e criou problemas de comunicação entre especialistas técnicos, líderes empresariais e usuários de aplicativos. O desenvolvimento do cidadão desencadeou uma nova era em que os funcionários não apenas melhoram ou simplificam seus próprios processos e tarefas, mas os automatizam completamente. O desenvolvimento do cidadão levanta uma questão crítica sobre o destino final das organizações de TI. Como elas facilitarão e protegerão esse desenvolvimento sem colocar muitos obstáculos em seu caminho? Sem a necessidade de um profissional de TI para 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 terá que consertar - ou que as ferramentas de IA generativas substituam a TI por completo. Uma organização pode acabar tendo tantos sistemas quanto funcionários. Ela 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 de "TI cinza" em toda a empresa e o custo de retrabalho de sistemas técnicos quebrados que resultaria disso é uma questão importante. Sem os controles e as proteções adequados, o desenvolvimento generalizado de cidadãos pode resultar em caos. Apesar dessas preocupações válidas, a necessidade de desenvolvedores cidadãos é óbvia. Os fornecedores de software começaram a adicionar interfaces de IA generativas aos seus produtos para facilitar as solicitações de transações, dados e análises baseadas em bate-papo ou voz. Prevemos que, em breve, a maioria dos softwares comerciais será criada ou interagida por meio de sistemas semelhantes. O desenvolvimento generalizado de 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 de cidadãos. (Divulgação: Um de nós, Tom, é consultor da Deloitte e foi pago para falar em eventos da Johnson & Johnson). Elas estão aprendendo quais funcionários devem ser incluídos em projetos de desenvolvimento de cidadãos, quais funções devem desempenhar, como devem ser treinados e como criar uma cultura de aprendizagem e colaboração entre pares. Blake Cale O desenvolvimento do cidadão levanta uma questão crítica sobre o destino final das organizações de TI. Como elas facilitarão e protegerão o desenvolvimento do cidadão sem colocar muitos obstáculos? Rejeitar seus benefícios é impraticável, mas gerenciá-lo de forma descuidada pode ser pior. Neste artigo, nós - um acadêmico, um consultor e um profissional, com décadas de experiência em IA e análise - compartilhamos um roteiro para introduzir com sucesso o desenvolvimento do cidadão para seus funcionários. Para ampliar nosso conhecimento sobre o desenvolvimento do cidadão, entrevistamos gerentes de oito empresas, analisamos discussões on-line sobre o tópico e discutimos ferramentas voltadas para o cidadão com vários fornecedores. (Tom já foi coautor de artigos na HBR sobre a ciência de dados do cidadão e o conjunto anterior de ferramentas para o desenvolvimento do cidadão, chamado low code/no code). O dilema do cidadão-desenvolvedor O processo de criação de um aplicativo com IA generativa geralmente começa quando um usuário pergunta a um chatbot (ou a qualquer interface que o sistema use) como realizar algo. Por exemplo: "Como o senhor 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 por todas as etapas do processo, independentemente de quão granular ou básico seja. Os usuários que ficarem perplexos ou que descobrirem que o código gerado não está funcionando podem informar à ferramenta o que estão vendo, e ela os ajudará a resolver o problema. Esse processo provavelmente envolverá tentativa e erro, mas o poder de gerar o código e o aplicativo está na ponta dos dedos 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 colocar em produção. Diante da falta de talentos profissionais em ciência de dados em muitos dos países em que opera, o ING começou a explorar os recursos 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 cidadãos desenvolvedores conhecimentos técnicos e identificar os casos de uso possíveis com o AM 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 de aplicativo ou responderem a uma campanha de e-mail. Isso pode liberar os profissionais de ciência de dados das tarefas simples e repetitivas de gerenciamento de dados e análise. 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 regulamentares rigorosos, embora possa ser necessária alguma documentação para eles. Por fim, a TI ainda deve implantar e gerenciar as ferramentas e plataformas necessárias para dar suporte ao desenvolvimento e uso de ML automatizado. Essas são apenas algumas das questões imediatas que a TI está abordando à medida que constrói uma política para o desenvolvimento do cidadão. Muitas funções e unidades incluem pessoas que estão experimentando o desenvolvimento do 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 do cidadão. Por exemplo, o que acontece com um aplicativo desenvolvido por cidadãos se um departamento passar a depender dele e o funcionário que o desenvolveu for embora para outra empresa? Outros desafios estão relacionados ao conhecimento tecnológico suficiente. Por exemplo, algumas organizações de ciência de dados acreditam que pessoas sem formação profissional em ciência de dados não podem saber o suficiente sobre o desenvolvimento de modelos para fazê-lo de forma eficaz, mesmo com recursos automatizados de TI. Elas 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 desvio (previsões ruins ao longo do tempo) e, se eles podem errar na ciência de dados, como os novatos podem evitar ainda mais erros? Mas não encontramos nenhuma evidência de danos a longo prazo. Sabemos de alguns exemplos de programas desenvolvidos por cidadãos que se perderam por um breve período. Uma empresa europeia de telecomunicações, por exemplo, foi a primeira a adotar programas de automação de processos robóticos (RPA), que automatizam tarefas seguindo uma lógica de negócios e entradas rigorosas. A equipe de RPA da empresa - composta por funcionários de negócios, e não de TI - ainda não estava totalmente equipada ou não era totalmente compreendida pela organização como um todo. O primeiro problema foi que um loop incluído na codificação da 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. O segundo foi que um bot de RPA programado incorretamente aplicou créditos às contas dos clientes, o que gerou um alarme para a equipe de auditoria e conformidade da empresa. Um desenvolvedor cidadão quase foi demitido. A RPA pode ser mal utilizada para automatizar as próprias tarefas a fim de assumir um trabalho adicional em outra empresa. Os executivos que expressaram sua preocupação com isso imaginam que os trabalhadores estão secretamente mantendo dois ou três empregos em tempo integral com a ajuda da RPA ou da IA generativa, e encontramos discussões on-line em que essas pessoas "superempregadas" descrevem suas experiências. As empresas podem amenizar esse problema recompensando os funcionários por suas inovações - oferecendo remuneração mais alta ou mais responsabilidades para aqueles que conseguirem automatizar seus trabalhos. Blake Cale Talvez o problema mais importante com o desenvolvimento do cidadão no momento não seja nenhum problema específico de codificação, lacuna de governança ou uso secreto da automação para receber vários contracheques. TI é o fato de que muitas organizações não conseguiram buscar o impacto potencialmente tremendo da inovação liderada por cidadãos. Elas não têm conhecimento das oportunidades e dos benefícios, são dissuadidas pela resistência da TI ou não conseguem desenvolver os mecanismos de suporte e governança necessários. Um estudo de caso: PwC A PwC estabeleceu um amplo processo para o desenvolvimento do 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. O TI foi revisado recentemente para incluir soluções com pouco ou nenhum código e melhorias de produtividade. A empresa anunciou planos para ensinar habilidades de IA a seus 65.000 funcionários, incluindo IA generativa. Os desenvolvedores cidadãos são recrutados entre os funcionários da PwC e se voluntariam para fazer cursos on-line sobre tecnologias relevantes. Depois de receberem a certificação, eles podem se afastar de suas funções para desenvolver aplicativos relevantes para o atendimento ao cliente ou para a administração interna da PwC. Os funcionários que desenvolvem aplicativos altamente úteis recebem uma modesta remuneração. O grupo de produtos e tecnologia que organizou o programa esperava inicialmente 500 voluntários, mas acabou inscrevendo 2.000. O programa trouxe vários benefícios para a PwC. Os grupos de desenvolvimento de tecnologia costumavam ficar isolados dentro de cada unidade de negócios (auditoria, impostos, consultoria), mas os desenvolvedores cidadãos, desde então, geraram compartilhamento e integração entre eles. Alguns projetos foram incorporados aos recursos corporativos; outros (como novas abordagens de visualização) são usados no envolvimento do cliente. Os desenvolvedores cidadãos geralmente retornam às suas unidades de negócios, trazendo consigo recursos tecnológicos que antes não possuíam. Uma das aceleradoras digitais, Emily Donoghue, veio da área de impostos, onde se sentia frustrada com algumas das tarefas tediosas que tinha de realizar. Ela e sua equipe criaram um programa que automatizava um fluxo de trabalho para extrair dados de várias planilhas. O programa economizou 40 horas de trabalho em um trabalho 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 realizar várias tarefas se quiserem ser tão bem-sucedidas no desenvolvimento do cidadão quanto a PwC. Todas as tarefas devem ser realizadas, mas não precisam ser feitas na ordem a seguir, e mudanças ou melhorias em uma tarefa podem ser feitas sem alterar drasticamente as outras. Tarefa 01: Recrutar e classificar os desenvolvedores cidadãos É provável que os esforços de recrutamento formais ou semiformais resultem em um número significativo de funcionários que se dispõem a criar 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. Os gerentes dos grupos de TI e dos 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 determinadas características nos funcionários que recrutam para essas iniciativas. A Johnson & Johnson, por exemplo, diz que procura pessoas com uma 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 ajudar a lidar com várias tarefas ou ter mais tempo livre. Outras são motivadas pelas metas da empresa e são recrutadas, treinadas e (às vezes) incentivadas a automatizar, analisar e otimizar o trabalho que realizam. Seu objetivo pode ser obter reconhecimento ou aliviar o tédio de um trabalho monótono, mas os benefícios de seus esforços são, em grande parte, para o empregador. Outros ainda podem ser motivados por benefícios para a sociedade; eles podem se voluntariar para ajudar na assistência médica 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 do funcionário ou para a realização filantrópica. A governança de sistemas pode ser agora o principal desafio para o movimento de desenvolvimento do cidadão. Mas a própria governança pode ser cada vez mais automatizada. Os tipos de cidadãos desenvolvedores variam de acordo com as funções que desempenham. Eles incluem olheiros, que identificam oportunidades de melhoria e mudança; designers/arquitetos, que desenvolvem maneiras novas e melhores de fazer as coisas; desenvolvedores/automadores, que criam os aplicativos que proporcionam 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 projeto e pesquisadores. Alguns programas envolvem certificação após a conclusão; outros são mais informais. Alguns são de período integral, outros de meio período. Os funcionários têm necessidades e desejos de níveis variados de conhecimento técnico. Tarefa 02: Treinar e certificar seus desenvolvedores O desenvolvimento do cidadão requer algum treinamento, embora não muito. Em média, as empresas onde realizamos entrevistas oferecem de 40 a 80 horas de instrução sobre as tecnologias e técnicas necessárias para o sucesso. Algumas, como a Dentsu, uma empresa global de publicidade e marketing, oferecem hackathons nos quais os desenvolvedores cidadãos recém-treinados podem criar aplicativos. Os requisitos de treinamento variam de acordo com o grau de supervisão profissional que os cidadãos desenvolvedores provavelmente terão. Se, por exemplo, todos os modelos que eles desenvolverem precisarem ser revisados por cientistas de dados profissionais antes de serem colocados em produção, talvez seja necessário um treinamento menos formal. Como os sistemas desenvolvidos por cidadãos geralmente se vinculam, alteram ou extraem e analisam dados de sistemas transacionais existentes, seus desenvolvedores também precisam entender a arquitetura de TI corporativa e as proteções para acesso e uso seguros de 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 que finalidade estão sendo usados e se foram certificados como de nível empresarial. Nas empresas que acreditam que os processos devem ser aprimorados antes de serem automatizados, os cidadãos desenvolvedores devem receber treinamento em técnicas de aprimoramento incremental 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. Outras exigem testes e certificação internos. Outras ainda usam terceiros para realizar a certificação. O grau em que a certificação é necessária pode depender do grau de criticidade de uma determinada área de negócios ou do grau de regulamentação externa a que ela está sujeita. Tarefa 03: Construir uma infraestrutura de desenvolvimento de cidadãos Para ajudar os cidadãos desenvolvedores a serem bem-sucedidos, as empresas devem fornecer-lhes ferramentas padrão e criar uma infraestrutura para facilitar o desenvolvimento. Independentemente de a ferramenta ser 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 seus softwares padrão, projetados especificamente para o uso do desenvolvedor cidadão. Os fornecedores também estão desenvolvendo hubs, marketplaces e portais que permitem que os cidadãos desenvolvedores compartilhem conjuntos de dados certificados e reutilizáveis e aplicativos concluídos ou seus componentes, e estão criando "feature stores" - repositórios de variáveis reutilizáveis - para ajudar os cidadãos desenvolvedores 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 o aprendizado de máquina automatizado, as empresas devem garantir que os modelos sejam precisos e robustos. Tarefa 04: Capacitar o aprendizado da comunidade 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, mostras de soluções e apresentações de palestrantes externos. Como os desenvolvedores cidadãos não são nem empresários nem tecnólogos típicos, as comunidades podem oferecer um pouco de terapia de grupo quando surgem desafios e podem evitar que as pessoas desistam do desenvolvimento. Elas também fornecem um mecanismo de feedback para que a gerência crie carreiras e caminhos de promoção adequados, especialmente para os funcionários que desejam se tornar automatizadores profissionais, cientistas de dados ou funcionários de TI em tempo integral. Tarefa 05: Preparar-se para gerenciar o valor criado pela automação É provável que alguns observadores questionem um investimento no desenvolvimento do cidadão se o valor que ele cria não for medido. O desenvolvimento do 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 a do tempo economizado por meio da automação de tarefas anteriormente executadas por humanos pelo cidadão desenvolvedor, e várias empresas que observamos ou com as quais trabalhamos acumularam milhões de minutos de tempo liberado. 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 a TI e as tecnologias de 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. A empresa decidiu que os consultores eram muito caros e concluiu que poderia treinar funcionários fora da TI para fazer o trabalho de automação. A divisão de serviços corporativos fez uma parceria com a função de TI para criar padrões de tecnologia e treinamento para seus desenvolvedores cidadãos. O programa foi bem-sucedido e muitos processos foram substancialmente aprimorados. A empresa atingiu sua meta de economia de tempo dos funcionários no valor de US$ 500 milhões antes do previsto. Os líderes da iniciativa, no entanto, tinham algumas dúvidas sobre onde tudo isso levaria. Um gerente nos disse: "A governança é uma preocupação cada vez maior para nós em termos de continuidade dos negócios e gerenciamento de mudanças. Será que estamos preparados para que 30% do setor financeiro seja executado em aplicativos desenvolvidos por cidadãos? Percebemos que um ponto de inflexão está chegando e nos perguntamos se temos os controles adequados em vigor. Não temos certeza se temos". Algumas empresas progrediram na superação da resistência dos profissionais de TI às atividades do desenvolvedor cidadão. Um excelente exemplo é a unidade de negócios de ciência de dados da Kroger, onde os líderes perceberam o potencial do desenvolvimento cidadão e sabiam que a cadeia de supermercados tinha muitos analistas de negócios capazes. Para obter o apoio desses "cientistas de insight", foi solicitado aos cientistas de dados profissionais que lhes ensinassem ferramentas automatizadas de aprendizado de máquina, revisassem seus modelos e trabalhassem com eles para aprender mais sobre os negócios. Um estudo de caso: AT&T A AT&T dá grande ênfase ao desenvolvimento do cidadão. A empresa tem abordagens de facilitação bem desenvolvidas e realizou muitas das tarefas que discutimos. Com a ajuda de várias centenas de cientistas de dados profissionais e especialistas em automação e milhares de cidadãos desenvolvedores, a empresa está tentando colocar a TI e a automação no centro de seus negócios. A AT&T tem tentado auxiliar os esforços dos funcionários para analisar dados com modelos de aprendizado de máquina. O objetivo é dar suporte a todos os aspectos do pipeline de ML, incluindo a obtenção dos dados apropriados, a engenharia para criar os recursos desejados, a construção do modelo, a implantação do modelo, o monitoramento e o refinamento de seu desempenho ao longo do tempo e a governança eficaz. A empresa criou um armazenamento de recursos que contém dados comumente usados para reduzir a necessidade de uma análise de dados demorada, que pode consumir até 80% do tempo de um cientista de dados. Seus desenvolvedores cidadãos podem escolher entre mais de 26.000 recursos de criação de modelos. Tanto os cientistas de dados quanto os desenvolvedores cidadãos consideram a loja incrivelmente útil. A AT&T também colocou mais de 3.000 bots em produção. Alguns dos primeiros estavam na área de operações comerciais, como o fornecimento de novos circuitos para os clientes. A empresa tem um Centro de Excelência em Automação e emprega 20 funcionários em tempo integral e alguns terceirizados. A TI não poderia ter se expandido tão rapidamente desde seu início, em 2015, sem a participação de cidadãos automatizadores. O centro rastreia todos os projetos de automação de processos robóticos e calculou que 92% deles são realizados fora do centro. As implementações de robôs economizaram cerca de 17 milhões de minutos de trabalho manual por ano, geraram centenas de milhões de dólares em retorno anual e obtiveram um retorno sobre o investimento 20 vezes maior. A AT&T desenvolveu uma infraestrutura técnica para dar suporte a profissionais e desenvolvedores cidadãos. A TI 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 pesquisa para 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 mensalmente ao mercado. A AT&T está explorando o uso de IA generativa para criar modelos de aprendizado de máquina e bots de automação. A AT&T reforça o desenvolvimento e a automação dos cidadãos com atividades de construção de comunidades. Para a ciência de dados, ela criou um "fórum de democratização de TI" com demonstrações virtuais semanais ao vivo que educam os funcionários sobre questões específicas ou novos recursos que a AT&T desenvolveu. Cerca de 200 funcionários participam toda semana, sendo que poucos deles são cientistas de dados profissionais. A empresa oferece materiais de treinamento on-line e 575 cursos sobre vários aspectos da ciência de dados, e há certificações disponíveis em ferramentas de fornecedores. Um programa de treinamento de 40 horas é oferecido a qualquer pessoa que queira se tornar um desenvolvedor cidadão. Além disso, o centro de excelência organiza uma "cúpula de automação" anual para que os grupos da empresa apresentem e compartilhem seus projetos. . . . A transformação digital já é necessária para quase todas as organizações, e a escassez de profissionais qualificados para implementá-la continuará. É possível que, no final, os cidadãos desenvolvedores sejam os principais motores desse esforço. É fácil imaginar que, em um futuro relativamente próximo, algumas empresas poderão entregar todas as atividades de desenvolvimento de tecnologia a eles, talvez com fornecedores externos fornecendo alguma infraestrutura de TI. Ou o que restar da TI corporativa poderá evoluir para facilitar, avaliar e certificar o trabalho de funcionários não técnicos. O desenvolvimento de tecnologia continuará a se tornar 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 para o movimento de desenvolvimento do cidadão. No entanto, parece provável que a própria governança seja cada vez mais automatizada. Os sistemas de operações 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 de baixo código anuncia que os usuários podem "transformar [suas] ideias em ações". O movimento de desenvolvimento do cidadão faz parte de uma nova era de mudanças nos negócios impulsionadas pela tecnologia e pelos dados.

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