Gracias a las maravillas de la IA, las empresas tienen hoy la oportunidad de transformarse a velocidades antes inimaginables. Por supuesto, lo que hagan con esta oportunidad depende completamente de ellas. Según los autores de un nuevo libro, el éxito puede depender de cómo las organizaciones logren empoderar cuidadosamente a los “desarrolladores ciudadanos” e integrar sus esfuerzos con los de los equipos principales de análisis de datos.
Los autores Tom Davenport e Ian Barkin se presentaron en un episodio reciente de nuestro podcast Alter Everything. Su nuevo libro “All Hands on Tech: The AI-Powered Citizen Revolution” analiza el rol emergente de los desarrolladores ciudadanos y cómo la democratización de la ciencia de datos y el uso de la IA afectó a las organizaciones. Después de una extensa investigación, ambos sostienen que quienes no son científicos de datos pueden desempeñar un rol importante a la hora de desbloquear el potencial de la IA.
Los desarrolladores ciudadanos dan un paso adelante
El auge del desarrollador ciudadano ya está ocurriendo, pero los analistas profesionales de las grandes organizaciones no deben sentirse amenazados por ello. Todo lo contrario, dicen Davenport y Barkin. Sugieren que los desarrolladores ciudadanos pueden ser “aceleradores que transforman tanto el futuro del trabajo como a los trabajadores involucrados”. Al profundizar en las funciones comerciales de las organizaciones y hacer que los datos y la analítica sean accesibles, las empresas pueden escalar el impacto de la IA de manera exponencial. En ese escenario, los desarrolladores ciudadanos son los agentes de cambio que hacen que todo suceda.
Davenport y Barkin sostienen que, aunque inicialmente los expertos en TI eran los únicos capaces de aprovechar la IA, ahora expertos en otros campos, como RR. HH., finanzas y cadena de suministro, se unieron a la iniciativa y comenzaron a contribuir de manera significativa. Entonces, ¿qué cambió? La tecnología maduró hasta el punto en que no solo se volvió más capaz, sino también más accesible para la persona promedio de la organización. Barkin señala el éxito del movimiento de código simple y sin código para ayudar a acelerar ese proceso. “Podrías convertir tus ideas en realidad solo con decirlas, y eso impulsó aún más esa carrera hacia un punto de inflexión en el que cualquiera con una idea puede empezar a usar esta tecnología para transformarla en algo”.
¿Qué están creando exactamente estos profesionales que no son científicos de datos? Muchos están desarrollando aplicaciones individuales o a nivel departamental que rastrean datos para un departamento en particular o están diseñando automatizaciones bastante pequeñas para una serie de tareas definidas. Davenport dice que, en el mejor de los casos, los analistas profesionales seguirán a cargo del trabajo más importante, mientras que los desarrolladores ciudadanos encontrarán la forma de influir en los procesos. “Ya no se limitan a pasarle los requisitos al equipo de TI y a esperar unos meses para obtener algo a cambio, porque han desarrollado sistemas por su cuenta”, dice.
Este modelo colaborativo ahora tiene un nombre, gracias a Gartner, que lo bautizó equipos de fusión. Davenport sugiere que los equipos de fusión son el camino del futuro. “Las personas que son desarrolladores profesionales de TI y expertos en negocios no profesionales pueden trabajar de manera mucho más colaborativa que en el pasado. Vimos bastante de eso en las empresas”.
Tanto Davenport como Barkin se apresuran a señalar el importante rol que desempeña la gobernanza a medida que los datos se ponen a disposición de más personas en la organización. Reconocen los riesgos de la democratización, pero insisten en que, con una buena dosis de gobernanza, guías y orientación, se puede evitar el caos y multiplicar el valor.
¿Qué habilidades hacen a un buen desarrollador ciudadano? Barkin menciona la importancia de la alfabetización en datos y sistemas, junto con una comprensión general de los procesos empresariales. Más allá de las habilidades, dice, los rasgos de la personalidad y la mentalidad pueden significar mucho. “A muchos de estos innovadores que salían de la nada los veían como rebeldes que se atrevían a ir a contracorriente, solo por tener la idea, perseverar y seguirla hasta el final. Implica un componente de tenacidad y perseverancia”.
IA generativa y el desarrollador ciudadano
Al examinar cómo emplearán la IA generativa los desarrolladores ciudadanos, Davenport señala simplemente la maravilla de decir lo que quieres y obtener algo a cambio. “La pregunta es, ¿cuánta experiencia necesitas para tomar eso que sale de tus indicaciones o incluso para crear el tipo correcto de indicaciones y obtener una aplicación, un modelo, un sitio web, una automatización, lo que sea?”. Es probable que los resultados varíen mucho, dice. “Algunas personas se verán un poco sobrepasadas, pero esto sin duda acelerará el nivel y la velocidad de la digitalización que las empresas pueden alcanzar”.
Una gran pregunta persistente para Davenport y Barkin es qué tan rápido las grandes organizaciones podrán aprovechar estas herramientas para cambiar y adaptarse rápidamente. Lo que se interpone en tu camino puede no tener mucho que ver con la tecnología, sino con esa resistencia automática al cambio que hay en muchas empresas. “Puede que tengas miedo de quedarte obsoleto o perderte algo”, dice Barkin, “pero eso no cambia el hecho de que tus estructuras organizacionales no te permiten experimentar constantemente”.
El debate dentro de las empresas al final se reduce a una cosa: cuánta autonomía le están dispuestos a dar a la gente, frente a cuánto se aferran a las limitaciones de las normas y a sus propios procesos.
Crecimiento en aplicaciones del mundo real
Entonces, ¿las empresas están poniendo en funcionamiento la IA y obteniendo retorno de su inversión en este momento? Absolutamente, dice Davenport, y señala a PWC y su uso de IA generativa para aumentar la productividad. “Hace un año hice una encuesta con AWS que sugería que solo el 5 % de las grandes organizaciones tenía una aplicación de producción. Pero ahora, en la mayoría de las encuestas que veo, es del 15 al 20 %. Así que está creciendo”.
Barkin reconoce que algunos experimentos de IA generativa fracasarán, pero desafía a las empresas a pensar de manera creativa al evaluar el ROI. “La IA generativa está cambiando el vocabulario y la forma en que vemos cómo operamos, cómo entendemos nuestros datos y cómo nos organizamos”.
Aún está por verse, pero el subproducto más importante de este momento tan dinámico podría ser la reducción de la fricción entre el lado de los datos y el lado empresarial de las organizaciones. Barkin es optimista al respecto. "Uno de los comentarios interesantes que escuchamos en las entrevistas para el libro fue que, si ponías en una sala a una especie de equipo multifuncional, era muy difícil saber quién era de la parte de “negocio” y quién de la de TI, porque ya manejaban el lenguaje del otro de forma muy fluida”.
Las barreras se están derribando, afirma. “A medida que continuamos haciendo estas iteraciones y experimentos, creo que nos sentiremos cada vez más cómodos hablando entre nosotros, lo cual fue la mitad de la batalla”.
Alteryx y el rol de los datos listos para la IA
A medida que la tecnología madure y los equipos encuentren nuevas y mejores formas de trabajar juntos, los datos jugarán un rol importante en la expansión, adopción y escala de la IA. Y plataformas como Alteryx proporcionarán capacidades importantes que ofrecen datos listos para la IA mientras posicionan a las empresas para el éxito.
Los usuarios sin formación técnica que son expertos en otro campo comercial podrán convertir con más facilidad sus ideas en acción. “Alteryx surgió una y otra vez”, dice Barkin, “como ese catalizador para convertir esas buenas ideas en acciones y modelos accionables”.
Pero, como se mencionó antes, depende de las empresas comprometerse por completo y Davenport dice que su investigación sugiere que no todas llegaron a ese punto todavía. “Hubo algunas organizaciones que vieron el beneficio a un nivel muy elevado y le dieron todo el apoyo que necesitaba. Pero hubo algunas que se resistieron en cada paso. Creo que las organizaciones deben darse cuenta de que esto va a suceder, ya sea que lo apoyen o no, y también podrían hacerlo efectivo”.