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Qualche giorno fa ho postato sul mio canale Telegram un breve commento ad alcuni dati sul mondo di quello che ormai viene definito sempre più comunemente Citizen Developer, ossia quelle persone non appartenenti ai dipartimenti tecnologici aziendali “ufficiali” e che, pur non avendo un background nella programmazione software, riescono sviluppare programmi con le tecnologie low code e no code, che non a caso crescono enormemente come mercato in tandem con vari strumenti di automazione.

E come promesso su Telegram, torno ora parlarne più diffusamente.

CITIZEN DEVELOPER, QUALCHE NUMERO E QUALCHE CONSIDERAZIONE

Il 44% di tutti i processi automatizzati sono realizzati al di fuori dell’IT!

Sono numeri che riporta Scott Brinker e che vengono dal rapporto 2024 Work Automation & AI Index di Workato, un’azienda leader nel settore dell’automazione aziendale che fornisce una piattaforma low-code/no-code (LCNC), basato su 36 mesi di osservazione su 1.055 clienti della loro piattaforma con oltre 82.000 automazioni censite.

Sempre Scott Brinker nei suoi eventi martech a dicembre del 2022 e poi a maggio 2023 ha approfondito cinque tendenze principali di cui ben due hanno un nesso con il tema di oggi:

• Generative AI & Personalization
• No-Code In-House Creators

Già prima dell’ultima esplosione di AI in grado di scrivere codice, c’erano milioni di non sviluppatori che utilizzano strumenti come Airtable, Webflow e Zapier per costruire le proprie esperienze e operazioni su misura.

Questi restavano e restano per lo più utenti esperti mentre l‘IA generativa, citando Brinker, ci ha ora spinto ulteriormente lungo la curva dell’accesso alla tecnologia rendendo possibile a qualsiasi persona comune di creare un “programma software” facendo una serie di richieste di linguaggio naturale a un agente di intelligenza artificiale. In effetti, è chiaro che sempre più di questi programmi saranno creati in modo ambientale/automatico in background senza che un utente riconosca anche esplicitamente che un atto di creazione ha avuto luogo per loro conto.

Ovviamente, sono dati da leggere con senso critico ma non si può non riconoscere in questo percorso una forte dimensione di democratizzazione della tecnologia.

Un fatto inedito? Parliamone.

UNA TENDENZA NUOVA? FINO AD UN CERTO PUNTO…

Le prime piattaforme di quello che oggi possiamo definire sviluppo low code sono apparse già attorno al 2011 e si è iniziato a definirle tali proprio una decina di anni fa, nel 2014.

Se ci pensate, non è una traiettoria molto diversa da quanto è avvenuto con la pubblicazione di contenuti sul web: all’inizio degli anni 2000 in primi editor HTML hanno cominciato a semplificare un po’ la realizzazione dei siti, ancora comunque riservata ai professionisti, e successivamente le piattaforme di blogging prima e i social media dopo hanno reso possibile a chiunque la distribuzione dei propri contenuti, senza particolari skill di sviluppo software.

Sempre nel mondo del software, l’avvento della logica del software as a service (SaaS) e poi anche delle platform as a service (PaaS) e delle infrastrutture as service (IaaS) hanno aperto il mondo dell’acquisto della tecnologia a tutti i dipartimenti aziendali.

Non è un caso che quindi proprio attorno al 2014 io avessi pubblicato un post con dieci buoni motivi per avere una governance del digitale e che li avessi in parte ripresi poi nel 2017 unitamente alla domanda “chi gestisce la tecnologia in azienda?”.

Come al solito quindi, i semi del cambiamento partono da molto più lontano ma oggi, nello scenario di costante accelerazione di cui ho parlato il mese scorso, il low code diventa sempre più no code grazie al progresso degli strumenti di automazione e all’onnipresente intelligenza artificiale generativa.

E quando le cose accelerano, la questione organizzativa si complica a dismisura.

LA QUESTIONE ORGANIZZATIVA, UNA VECCHIA CONOSCENZA…

Ci sono almeno due concetti che mi avete sentito menzionare mille volte su queste pagine, nel mio libro e nei miei interventi.

Il primo è la Martec Law di Scott Brinker, riassunta dal grafico qui sotto e che in buona sostanza dice (per la marketing technology, ma non solo) che la tecnologia evolve a una velocità esponenziale e assolutamente maggiore della capacità delle organizzazioni di adattarsi ad essa, dall’aspetto più di superficie dei job title a quelli più profondi di chi fa che cosa.

Il secondo è il Digital Dexterity Gap di Gartner, ossia il desiderio e la capacità dei dipendenti di abbracciare le tecnologie esistenti ed emergenti per ottenere risultati aziendali migliori. È una questione sia di attitudine che di competenze e, già nel 2018, gli analisti avevano visto una forte accelerazione e una conseguente capacità di stare al passo, proprio immaginando un avvento diffuso della AI.

Questi concetti sono quanto mai attuali se ci muoviamo dalle problematiche tradizionali dello shadow IT, ossia di tutte quelle tecnologie che non fanno parte della ownership dell’Information Technology aziendale e che sono gestire altri dipartimenti in modo tendenzialmente “clandestino”, al mondo no code potenziato dalla AI.

SIAMO CONDANNATI ALL’ANARCHIA?

Siamo condannati per forza all’anarchia allora? No.

Quando nel 2021 ho scritto una versione aggiornata del mio post su chi gestisce la tecnologia in azienda, ho citato un podcast molto interessante di Gartner, che si intitola “The Rise of the Business Technologist”. Gartner definisce i Business Technologist come “employees who report outside of IT departments and create technology or analytics capabilities for internal or external business use”. I nostri citizen insomma.

Che differenza sottolineava già allora Gartner rispetto al più classico Shadow IT? Beh, quattro intervistati su cinque della ricerca che ricoprivano un simile ruolo hanno riferito di aver trovato valore nella collaborazione con l’IT, piuttosto che cercare di eluderlo, citando una maggiore innovazione, sicurezza e velocità nel farlo. Inoltre, il 76% dei business technologist si assume la proprietà del rischio aziendale o ritiene che sia loro responsabilità garantire che il proprio lavoro sia sicuro, aderisca ai requisiti normativi e non abbia un impatto negativo sugli altri.

Come risultato, la ricerca mostra che “organizations that successfully enable business technologists are 2.6 times more likely to accelerate digital business outcomes”.

Dei numeri che si parlano con quelli di FORRESTER quando viene raccontato il framework della Future Fit Technology come naturale evoluzione del concetto di adaptive enterprise.

Ci sono già casi importanti di aziende che sono riuscite a scalare questo modello nei numeri, come ad esempio la Shell, ma chiaramente resta sempre il dubbio della qualità del lavoro di questi team.

Anche su questo mi viene in soccorso Scott Brinker e il suo blog, da cui ho tratto l’immagine sotto.

La chiave di lettura del grafico sta nel termine “esperti nel loro settore”. Un buon professionista può creare flussi di lavoro programmatici eccellenti con uno strumento di automazione no code, innanzitutto perché comprende profondamente il contesto di ciò che sta costruendo. Non è solo che sono abili nel progettare un flusso logico del programma. Sanno cosa significano effettivamente questi fattori scatenanti e quelle azioni. Sanno quale risultato stanno cercando di ottenere. Sanno cosa può andare storto nel processo aziendale.

Gli strumenti senza codice consentono alle persone con una profonda esperienza nel dominio – e capacità di logica e pensiero programmatico perfettamente precise, il cui unico “difetto” è che non hanno imparato a programmare in Python Python – di trasformare in modo rapido ed efficiente le loro conoscenze in migliori operazioni digitali e esperienze.

Gli strumenti senza codice possono anche consentire alle persone che non hanno idea di cosa stanno facendo di creare flussi di lavoro e automazioni davvero scadenti? Purtroppo sì. Ma non è molto diverso dal caos che può seminare uno sviluppatore di software che non sa cosa sta facendo. Non confondere sapere come programmare con sapere cosa stai facendo.

Il più grande vantaggio dell’era senza codice è la separazione tra queste due cose.

Tutto ciò richiede anche grande attenzione al linguaggio e alla creazione di una Digital Fluency che diventa sempre più importante, anche a livello di board, con delle professionalità ibride, come quella del Marketing Technologist che tante volte ho trattato, che potrebbe assumere diversi nomi ma alla fine deve riuscire a fare lavorare meglio tutti assieme, sfruttando in questo la tecnologia come un’opportunità e non un vincolo.

Questa esplosione di “app” cambierà il modo in cui pensiamo al software e all’economia che lo circonda: poiché così tanti programmi software saranno così facili da creare su richiesta, il software diventerà più usa e getta, risolvendo almeno in parte il problema del “debito tecnologico” visto che sarà spesso più facile ricreare i programmi da zero ma creando molti altri problemi di governo della tecnologia.

E quindi è proprio il concetto di executive del “Digital” a perdere di senso a favore di un ruolo di facilitatore delle connessioni interne, qualcosa di più simile al Chief Connection Officer di Gartner ma con un forte focus sul modo di lavorare, anche grazie ad una tecnologia da rendere più umana.