那些等不起IT排期的人,已经开始自己手搓APP_
第 9607 篇深度好文：5073 字 | 13 分钟阅读
1.每家公司都熟悉的那种痛
你的销售团队需要一份实时的客户数据报表，于是提了需求给IT部门。
IT部门说：排期要三个月。
三个月后，交付的成果和当初描述的需求已经南辕北辙，而业务早就变了。
这不是个案。根据某公民技术供应商2021年对约1000名业务决策者的调查，IT项目的平均积压周期达3至12个月，且随着业务需求的增速超过IT预算的增幅，这一情况在持续恶化。
更令人沮丧的是：55%的受访者表示，业务部门在采购或开发新应用程序方面已经比IT部门更活跃——他们不是不想等，是真的等不起了。
2.用工具改变了工作，却改变不了公司
这种困境不只停留在数据层面，它真实地消耗着每一个具体的人。
某消费品公司有一位供应链从业者，我们暂且称他为“公民先生”。他的日常工作，是在Excel里输入数据。
他所在的部门数据密集，数据来源分散：ERP系统（企业资源计划，用于整合企业内部各类业务数据的管理系统）、供应链管理系统、营销预测、销售数据库，以及大量电子表格。
他往Excel里塞了太多数据，以至于程序经常崩溃。这份工作不仅枯燥乏味，更让他无暇思考业务流程的全局优化。
他和同事曾多次向IT部门提出简化流程的需求，始终未能获得积极响应——IT部门的待办清单堆积如山，且只承接企业级流程的项目。
这是一代职场人共同经历过的组织困境：IT响应慢，业务等不起；业务不懂技术，技术不懂业务；重复劳动耗尽人才的热情；数字化转型的宏图，总是落不了地。
1.钉钉、飞书，都在押同一个方向
困境并非无解。过去两年，如果你仔细观察，会发现钉钉和飞书都在不约而同地往一个方向使劲：让业务人员自己搭系统。
飞书多维表格的产品逻辑，是让不懂代码的运营、销售、HR，能像搭积木一样构建自己的管理工具。
钉钉也在反复强调同一件事：过去做一个系统，要程序员写代码，周期半年起，预算百万起步；而现在，一个普通业务人员，两周就能搭出一个零代码系统。
DeepSeek开源之后，有人说它是“大模型的普惠先锋”——AI能力的调用成本骤降，技术创造的门槛正在以肉眼可见的速度消失。
追觅科技的创始人俞浩讲过一个概念叫“技术复利”：同一套底层技术，可以驱动吸尘器，也可以驱动吹风机、空调，甚至智能汽车。技术研发投入一次，在全品类复用。
2.这个趋势，已经讨论了十年
这些现象背后，指向的是同一个问题：技术，能不能不再是少数人的专属？
这个问题，一批真正深入研究过它的人，早已给出了答案。
“公民开发者”（Citizen Developer）这个词，2009年由Gartner（高德纳公司，全球知名IT研究与咨询机构）的分析师埃里克·克尼普首次提出。
他当时预测：五年内，组织中25%的应用程序将来自公民开发者——那些没有IT背景，但借助低代码/无代码工具、RPA自动化和AI，自主构建应用和流程的业务人员。
预测的时间节点早就过去了。但这件事本身，比任何人预期的都更深刻地发生了。两大变革力量正在彻底改变未来的工作图景：技术日趋“人性化”，人类日益“技术化”。
随着生成式AI的爆发，这一进程在2022年之后明显加速，技术发展从改良阶段进入了革命阶段。
案例一：壳牌的“DIY计划”——顶层设计的胜利
壳牌公司前CIO（首席信息官）杰伊·克罗茨的故事，是其中最具说服力的一个。
2015年至2023年间，他同时担任壳牌的执行副总裁与CIO，领导着一个坐拥数十亿美元年度预算、拥有8000多名员工及承包商的全球IT部门。
但即便如此，他仍然无法满足壳牌在应用程序、自动化流程及数据分析模型方面的数字化需求。他意识到，问题不在于IT部门不够努力，而在于旧有的协作模式已经失灵。
于是他做了一个在当时颇为大胆的决定：与其让IT部门去理解业务，不如让业务人员自己动手。
他先建立了安全可控的数据存储平台，将可供业务人员使用的数据全部存储在微软Azure云平台上，再结合微软Power Platform（一套面向公民开发者的工具套件，涵盖应用开发、商业智能、工作流自动化等功能），让工程师们在合规框架内自主创建应用。
他们刻意不叫这个计划“公民开发”，而是叫“DIY计划”——他们担心工程师们会误解这个词，以为是在教他们如何参与政治投票。
这个计划的成效有多显著？荷兰某炼油厂的工程师用DIY应用优化了20个熔炉共1280个燃烧器的调节设置，能源消耗减少了25%至30%，每年节省300万美元。
壳牌最终培训了6500多名公民开发者，在短短几年内开发了数千个这样的应用程序。
这套“分区治理”模式——用红色、黄色、绿色三个区域。
对不同风险级别的开发活动实施差异化管理（绿色代表个人使用的轻量级应用，黄色代表服务50人以上的部门级应用，红色代表需要严格审查的企业级应用）——后来被微软推广给全球Power Platform用户，也被项目管理协会（PMI）纳入了公民开发教学体系。
杰伊·克罗茨对此表现得相当谦逊：“这种模式广受欢迎，堪称发展最迅猛的数字化转型举措之一。工具简单易用，数据唾手可得。其他CIO了解后，都认为这一模式切实可行。”
案例二：麻总百瀚的“嵌入式公民开发者”——从财务人员到自动化专家
如果说壳牌的故事是顶层设计的胜利，那么麻总百瀚的故事，则是一个更普遍、更让人感同身受的版本。
本杰明·伯科威茨，本科主修历史与心理学，后来拿了MBA，在麻总百瀚（Mass General Brigham，美国最大的医院型科研机构，年营收近190亿美元）做了11年财务。
财务部门的工作负担极其沉重，光是追踪和管理医疗供应商信息，就需要三位行政人员手工完成数据收集、汇总和导出的全流程操作。
他从来没有想过自己会成为一个“技术人”。但他实在受不了这种重复劳动。他用微软Access做报表自动化，用SQL（结构化查询语言，一种用于处理和查询大量数据的编程语言）处理海量数据集，后来引入RPA工具，一步步把能自动化的流程都自动化了。
用他自己的话说，他“穿梭于各个部门之间，走到哪里就把自动化带到哪里”。他当时甚至不知道“公民开发者”这个词，他只是本能地以解决问题为导向。
2019年，在首席财务官的支持下，麻总百瀚的智能自动化部门正式成立，由伯科威茨出任总监。
他没有大规模招募专业开发人员，而是从内部培养“嵌入式公民开发者”——这些人来自各业务领域，深度融入业务部门，能开展IT人员难以企及的业务对话，遇到问题时知道该找谁解答。
他还设计了清晰的职业发展路径，建立了“初级—中级—高级”三级自动化开发者认证体系，并设置了“业务对接负责人”这一角色，像全科医生一样帮助各部门诊断工作流程问题，协同开发自动化解决方案。
最终成效显著：一个高度依赖人工操作、在他任职11年间始终未被IT部门处理过的产品分配流程，通过自动化，每周节省超过40个工时。
收入周期与共享服务中心在供应商规模持续扩张的情况下，无须增加人手即可应对。
2021年，福泰制药（Vertex）直接把他挖走，让他为整个组织建立公民开发者的成长路径——这家公司的管理层定下了“五年开发五种新药”的战略目标，他们相信自动化能帮上忙。
案例三：“公民先生”的困境——没有支持，创新者会选择离开
然而，并非每位公民开发者都能得到组织的支持。
前文提到的“公民先生”，在受不了Excel的低效之后，开始自学Alteryx（一款具备数据管道自动化功能的平台，可自动完成数据抽取、转换和加载，无须手动编写代码）和Tableau（用于数据可视化分析的工具）。
后来还引入了Parabola（专攻数据集成和API自动化的工具）。这些工具显著提高了他的工作效率，他开始在组织内外大力推广。
他和团队取得的成果令人印象深刻：产品分配流程实现自动化，每周节省超过40个工时；开发了能识别出价值数百万美元计划失误的促销规划数据模型；为需求预测团队构建的原型，甚至正在为IT部门开发全球化解决方案提供灵感。
但他始终无法说服IT部门将这些工具纳入核准软件清单，也始终未能获得应有的认可。研究者们观察到，当公民开发者的工作未能获得IT部门或企业层面的认可时，他们往往会选择离开。
“公民先生”的情况很可能也是如此。而他的雇主，包括IT部门在内，终将意识到他的离开造成的价值损失。
三个故事，三种结局。它们共同说明了一件事：公民开发者能否创造价值，不只取决于个人能力，更取决于组织是否准备好了接住这股力量。
1.一个更大的框架
理解这些故事，需要一个更大的框架。
托马斯·H.达文波特是巴布森学院教授、麻省理工学院数字经济倡议研究员，也是流程再造、知识管理等管理运动的重要推动者。
他和两位合著者访谈了50余位企业高管，系统梳理了壳牌、西门子、麻总百瀚等机构的实践经验，写成《全员动手：AI时代的组织再造与技术平权》。
他们的核心判断是：这不只是工具问题，而是组织问题——技术日趋“人性化”，人类日益“技术化”，这两股力量正在打破IT部门对技术创造权的垄断。
技术不再专属于某个部门或职能小组，数据及其分析也不再是博士或资深数据分析师的专属领域。
这本书的两位中文译者同样值得一提。任向晖是明道云创始人，亲历了无数企业数字化转型中的“IT与业务脱节”困境；陈果是波士顿咨询Platinion大中华区创始人，长期深耕企业技术战略落地。
一个来自产品实践，一个来自战略咨询，他们翻译这本书，本身就是一种背书。
2.“4G框架”：如何在创新与风险之间找到平衡
书中提出了一套“4G赋能框架”，回答的正是管理者最担心的问题：如何在鼓励创新的同时管控风险。这四个G分别是：
起步（Genesis）：识别并扶持那些“第一个吃螃蟹”的人和他们的创新尝试，为早期项目构建清晰、合规的孵化环境。壳牌的DIY计划，就是从顶层设计出发，系统化地推动技术普及与学习的典型。
治理（Governance）：确保系统与数据安全的管理机制。当公民开发涉及核心交易数据、个人隐私或强监管行业时，治理尤为关键。例如，某医疗保健提供商的系统会自动标记可能被外部监管机构审查的数据。
指导原则（Guidance）：公民开发者需要专业指导，以确保所开发的应用安全有效。梅奥诊所（Mayo Clinic）的做法是，鼓励有AI应用想法的员工主动与IT专家讨论，评估方案的可行性及最佳开发方式，由IT专家帮助规避技术架构和合规风险。
约束机制（Guardrails）：构建自动化或半自动化的保障措施，让合规操作更简便、让错误操作更困难。
例如，某保险公司的公民自动化工具在启用时会自动向IT部门发出提醒；AT&T（美国电话电报公司）则建立了庞大的自动化代码库和机器学习模型功能库，供公民开发者安全复用。
这套框架传递的核心理念是：“赋能”而非“管控”。对于专注解决实际业务问题的公民开发者来说，赋能举措传递的是尊重而非约束，这才是推动他们持续创造价值的真正动力。
3.全员动手，重新定义每个人与技术的关系
成功推行公民开发项目的企业普遍展现出以下优势：流程创新水平显著提升，实验与方案部署更加敏捷高效，运营成本有效降低，员工满意度和留职率也有明显提升。
爱尔兰高威大学商学院的研究也发现：大规模推广公民开发的企业，其“数字敏捷性”远超传统企业。
2026年，“AI时代所有产品都值得重做一遍”已经成为科技圈的共识。追觅可以用同一套马达技术驱动吸尘器和汽车，DeepSeek可以让大模型的调用成本降到原来的十分之一，钉钉和飞书可以让业务人员两周搭出一个系统。
但还有一句话，还没有被足够多的管理者认真对待：
AI时代，组织里的每一个人，也值得重新定义自己和技术的关系。
不是每个人都要学会写代码。但每个人都应该有能力，用手边的工具，解决自己最熟悉的那个问题。
这，就是技术平权的真正含义。而这场革命，已经开始了。