Møt din nye IT-superhelt: Citizen-utviklere spenner AI-musklene sine

0
21

5width gilaxia/Getty Images

Et interessant fenomen har oppstått i løpet av de siste årene: IT-fagfolk har blitt forretningskyndige, og forretningsproffer har blitt mer teknologikyndige. Dette forholdet har utviklet seg til et punkt hvor nesten alle har blitt utviklere. 

Den stadig mer gjennomgripende rollen til borgerutviklere ble nylig diskutert i detalj av Tom Davenport og Ian Barkin i en MIT Sloan Management Review webcast. De fordypet seg også i emnet i en relatert MIT SMR-artikkel. Fordelen med innbyggerutviklere er at de tilbyr en "forståelse av begge sider av ligningen," sier Davenport, professor ved Babson College og medforfatter av “All-in on AI: How Smart Companies Win Big With Artificial Intelligence”: “De vet hva problemene er i forsyningskjeden og de vet noe om hvordan teknologi kan bidra til å gjøre dem bedre."

Dessuten: Utvikling med lav kode og ingen kode får en makeover

Davenport spår at hybride fagfolk i økende grad vil levere og vedlikeholde IT-funksjoner: "IT og forretningsfolk konvergerer begge mot midten."

Med fremveksten av innbyggerutviklere, “er det nesten 100 % overlapping i det Venn-diagrammet”," enig Barkin, en gründer, pedagog og medforfatter av “Intelligent Automation: Welcome to the World of Hyperautomation”: “Til syvende og sist kommer dette til å bety høyere suksessrater for teknologiinitiativer. Tradisjonelt har IT-prosjekter en svært høy feilprosent. Det er fordi det er mangel på overlapping mellom domeneekspertise og å vite hva det er du faktisk prøver å løse. Og forstå verktøyene du prøver å løse det med."

Også: Hvordan bruke ChatGPT til å skrive kode

Denne overlappingen skjer "fordi mennesker blir mer tekniske — flere og flere mennesker er kjent med informasjonsteknologi, og vi bruker den stort sett hver dag i sammenheng med mobiltelefonene våre og bærbare datamaskiner og så videre," sier Davenport. “Samtidig er det denne langsiktige trenden at teknologi blir mer menneskeorientert – det blir lettere å bruke, det er en pek-og-klikk-ting, det er en naturlig språkting, det er bedre enn å måtte forstå komplekse programmeringsspråk."

Innbyggerutviklere er imidlertid ikke klare til å delta i utformingen av bedriftsarkitektur eller planlegging og vedlikehold av infrastrukturkrav. Disse oppgavene vil forbli i domenet til programvareeksperter, som gir veiledning, planlegger strategisk og beviser levedyktigheten til forretningsteknologi. 

"Rekkverk er vanligvis innebygd i systemer som gir standarder, sikkerhetsprotokoller og målkort – i utgangspunktet gjør det enkelt å gjøre det riktige," sier Davenport. "Noen selskaper har laget sonebaserte standarder, der grønne applikasjoner er de du kan gjøre hva du vil, gul trenger litt tilsyn og risikostyring, og rød, glem det, IT må gjøre det," sier Davenport. "Det må være regler for eierskap og overlevering før folk forlater organisasjoner og forlater avdelingene sine, blir stående med posen uten dokumentasjon."

Barkin sier at alle arbeidere eller fagfolk vil trenge en grunnleggende forståelse av teknologi og verktøy. “Har menneskene i virksomheten, ikke-IT, innbyggerne, ferdighetene som er nødvendige for å være innbyggerutviklere og dataforskere? Det er forskning som tyder på 'nei. Vi har også et kompetansegap." Han sier forskning tyder på at 60 % av bedriftene har et enormt gap, gitt tempoet i den teknologiske endringen. 

Også: Ok, så ChatGPT feilsøkte nettopp koden min. For ekte

Fremveksten av innbyggerutviklede, eller kanskje selvbetjente, applikasjoner er heldig av en annen presserende grunn: det er ikke nok folk til å designe, bygge og vedlikeholde de sofistikerte systemene som driver dagens organisasjoner og tjenester. 

Folk bruker buzzfrasen om at “programvare spiser verden, og hver virksomhet er nå en programvarevirksomhet.” Barkin påpeker: “Det reiser spørsmålet: Hvor får vi alle programvarefolkene hvis disse realitetene er sanne?”" 

En del av løsningen kan være kunstig intelligens (AI), fortsetter han. siterer Jensen Huang, administrerende direktør i Nvidia, som nylig uttalte at “alle i verden er nå programmerere”. Poenget hans, sier Barkin, “var at industrien hans trenger å lage datateknologi slik at ingen trenger å programmere. Ingen trenger å kunne Python eller C++ lenger. I stedet kan de programmere med et språk som er menneskelig."

Denne transformasjonen betyr at domenespesialister – som finans- eller produksjonssjefer – raskt og enkelt kan lage eller sette sammen teknologien de trenger når det er nødvendig. "De kan benytte seg av domeneekspertisen for å løse domeneproblemer," sier Barkin. “Til syvende og sist vil menneskene som forstår domenet, som forstår problemet, nå ha ekspertisen til å bruke teknologien som er lett tilgjengelig for dem fordi programmeringsspråk blir mer menneskelige.”

< strong>Også: Hvordan bruke ChatGPT til å lage en app

Dette skiftet i forståelse er presserende, med en forestående mangel på 160 millioner tekniske arbeidere “som bare ikke er på markedet”," legger Barkin til. “De eksisterer bare ikke. Mens behovet er der fordi digital transformasjon er avgjørende, fordi hvert selskap er et programvareselskap."

Mye av dette utviklingsarbeidet kan overføres til innbyggerutviklere, som etter et estimat fra analytiker Gartner, faktisk “overtall profesjonelle programvareutviklere med en faktor på fire til én”," sier Barkin. Denne splittelsen øker sannsynligvis, “som et resultat av at ting som generativ AI kommer ut og gjør det så mye enklere å bruke denne teknologien.”

Davenport og Barkin foreslår også å bruke teknologier, som robotprosessautomatisering (RPA) og intelligent automatisering (IA), kan være den beste veien for borgerutviklere til å bygge og distribuere applikasjoner skreddersydd til deres forretningskrav. Ved å ta i bruk denne fremvoksende teknologien reduseres behovet for å involvere IT-ansatte, som kanskje ikke er helt kjent med virksomhetens smertepunkter. 

Også: Generativ AI vil forandre kundeservice for alltid. Slik kommer vi dit

“Sammenlignet med andre former for kunstig intelligens, har RPA og IA en tendens til å være enklere å implementere og rimeligere”," foreslår forfatterne i sin MIT SMR-artikkel. "RPA blir i stor grad tatt i bruk for å få tilgang til data fra flere systemer og for å automatisere strukturerte, informasjonsintensive oppgaver, for eksempel ruting av innkommende kunde-e-post eller oppdatering av ordrestatus i et transaksjonssystem. Når de kombineres med IA-verktøy, som maskinlæring og tegngjenkjenning, kan de også ta datadrevne beslutninger og trekke ut viktig informasjon fra dokumenter, for eksempel håndskrevne kundeskjemaer eller nøkkelbestemmelser i en kontrakt."

The forfattere foreslår også at generativ AI gir en helt ny dimensjon. De foreslår at teknologien bidrar til å gjøre “RPA-design og implementering enklere. Siden OpenAIs ChatGPT ble annonsert, har for eksempel flere RPA-leverandører annonsert grensesnitt mellom deres RPA-systemer og språkmulighetene ChatGPT tilbyr. Om ikke lenge skal det være veldig enkelt for en bruker å spesifisere de ønskede attributtene til automatiseringssystemet i praktisk talt et hvilket som helst naturlig språk og få en fungerende prototype av systemet automatisk produsert. Det generative AI-systemet skal også automatisk kunne lage en lett forståelig beskrivelse av arbeidsflyten og beslutningsreglene, hvis du blir bedt om det."