Møt Ginevra Jakobsen-Testa som jobber med lavkode-teknologi i Bouvet. Hun var en av finalistene i ODA Techie award, nominert for sitt arbeid med å gjøre lavkode tilgjengelig for alle. Her deler hun hvorfor «godt nok» er et mantra i hennes rolle, hvordan lavkode kan gi gull-data for en virksomhet og mye mer.
Når godt nok blir perfekt
– Å høre at jeg hadde blitt finalist var helt overraskende. Det fikk meg til å løfte blikket og innse verdien av mitt bidrag til techmiljøet, selv om det føles som at jeg bare løper mellom møter, barnehage og butikken, sier Ginevra og legger til;
– Flere kvinner trenger denne anerkjennelsen, vi er flinke til å tenke at det vi leverer ikke er "godt nok”, mens det ofte er langt over gjennomsnittet!
Ginevra forteller at "godt nok" har vært et mantra også i hennes rolle som tech lead og arkitekt.
– Jeg lærer opp fagpersoner uten bakgrunn innen informatikk til å utvikle med lavkode-teknologi. De føler ofte at de ikke strekker til, mens i realiteten så gir de et enormt bidrag: de har mye dypere bransjekjennskap enn IT-folk! Lavkode gir dem tilgang til å lage selv løsningene de trenger, forteller hun, og det er en fantastisk mulighet som kan akselerere digitalisering, øke datakyndighet og i det hele tatt gjøre mange arbeidsplasser til et bedre sted å jobbe i.
«Godt nok"-målet forklarer Ginevra er også viktig å bruke når man definerer målbildet for utvikling. Landskapet vi utvikler digitale løsninger i er komplekst. Det er alltid usikkerhet: behov og prioriteringer forandrer seg, ny teknologi og datakilder kommer på banen, og det blir nødvendig å tenke nytt på det man planla å lage.
– En god tilnærming, etter min mening, er å jobbe iterativt og løpende se etter hvilken merverdi som kan skapes ut ifra det man har, en såkalt minsteverdi-drevet utvikling. På denne måten, kan man fortsette å bevege seg fremover uten å bli paralysert av frykten for å ikke levere "alt". Det forutsetter en fleksibel arkitektur og et mer åpent målbilde som definerer verdi fremfor spesifikk funksjonalitet.
Om ODA Techie Award
For første gang har ODA nettverket en egen kategori som fremhever kvinner i tech, nemlig ODA Techie Award. Prisen gis til en lidenskapelig teknologientusiast, som utfordrer og pionerer i sin teknologirolle, er forpliktet til å dele kompetanse og påvirke utviklingen av teknologien.
En hverdag på tvers av fag
Ginevra har en Bachelor-grad innen matematikk og en Master i systemdynamikk, som er et tverrfaglig fagfelt der man jobber med kvantitativ og kvalitativ modellering for strategisk beslutningsstøtte. Når man ser på en problemstilling med systemtenknings-brillene, tar man med “myke” faktorer som tradisjonelt blir utelatt fordi de er vanskelig å sette et tall på. Lavkode-teknologi er et utfordrende område som krever en systemisk tilnærming for å lykkes.
– Lavkode er ikke som andre teknologier: plutselig er det ikke kun profesjonelle utviklere som lager de digitale løsningene, men man gjør det i lag med fagpersonene. Flere lavkode-prosjekter feiler pga. et nærsynt fokus på det tekniske, sier hun.
Hun forteller videre at for å lykkes, må kulturen og arbeidsmåter i organisasjonen endre seg. De beste resultatene kommer av tverrfaglige team, og det er noe ikke alle er vant til. Det blir litt som å lære seg et nytt språk! Plutselig kan man ikke "alt", man må tørre å spørre og forstå hvordan andre tenker. Da er det også viktig å jobbe med delingskultur og kjerneverdier som inkludering og empati. Det krever:
- Forankring i ledelsen
- At verdiskapning er sett som noe mer enn avkastning
- Rom for en mer utforskende arbeidsform
- Veiledning i endringsreisen.
Kan lavkode gi gull-data?
– Med lavkode kan man bygge store og små løsninger, det er fantasien som setter grenser. Man har verktøykassen for å bygge applikasjoner, automatiseringsprosesser, nettsider, innsiktsrapporter, chatbots og mye mer. Mest av alt, gir det muligheten til å bygge en fremtidsrettet dataplattform, sier Ginevra, og fortsetter;
– Dataen (mao. informasjonen) en organisasjon forvalter er sentral i verdiskapningen. Samtidig vokser datamengden som skal forvaltes.
– Data bør ses på som et produkt man skaper, holder vedlike og leverer til en kunde. Jeg opplever at mange systemer ikke er tilrettelagt for god forvaltning av informasjon, og at data-delen er en svart boks for fagpersonen. Informasjonsforvaltning blir ofte ikke ansett som en felles oppgave, men noe IT holder i. Med lavkode-løsninger, gir man fagpersoner mer eierskap til dataen, og dette har en positiv, selvforsterkende effekt for organisasjonen: jo mer de ansatte utvikler selv, jo mer de forstår data og datakvalitet, og denne øker. Over tid, ønsker flere å bidra i utviklingen: hvilken annen måte enn hands-on er egentlig gøyere for å skape verdi fra informasjonen som forvaltes, og med det bli mer datakyndig?
Hun tror videre at lavkode bidrar til bedre informasjonsforvaltning, og dermed vil organisasjonene på sikt levere data av bedre kvalitet. Veien dit krever god organisering og satsing på kompetanseutvikling- men uten dette, blir det vanskelig å møte det voksende forvaltningsansvaret.
Og da hun helt til slutt får spørsmål om hva som kan være nyttig for andre å ta med seg fra hennes prosjekter, er hun ikke i tvil om svaret;
– Ikke underestimer hva som er mulig med lavkode og hvilken gullverdi data har.
Hva er systemtenkning og systemdynamikk?
Bærekraft, likestilling, eldrebølgen, innføring av ny teknologi - hvorfor er det så vanskelig å løse disse problemstillingene? Strategier som forretningsplaner, miljøpolitikk, insentivordninger er alle virkemidler som forsøker å skape en endring - men ofte ser det ut til at systemet lever sitt liv, at det er usynlige motkrefter og drivere, og vi oppnår helt motsatt effekt enn ønsket.
Problemet er ofte en fagorientert tilnærming: komplekse problemer tilhører tverrfaglige systemer med elementer fra forskjellige fagområder. Systemtenkning er en måte å beskrive og forstå hvordan elementer samhandler og påvirker hverandre over tid. Det er et tverrfaglig arbeid som bryter barrierene mellom fagfelt og på denne måten hjelper å oppnå en mer helhetlig innsikt, og mer bærekraftige strategier.
Systemdynamikk kvantifiserer denne innsikten og muliggjør simulering med matematiske modeller. Men målet er ikke prediksjon. Tradisjonell modellering handler om å finne et så presist svar som mulig. Da er man avhengig av de riktige målingene på faktorene som påvirker et problem, og en ligning (eller ligningssett) som replikerer verden så eksakt som mulig. Dette er kun mulig med enklere problemer som tilhører ét fagfelt. I komplekse systemer, er dette nærmest umulig. Det er elementer som man kanskje ikke tradisjonelt tar med i regnestykket, fordi de tilhører et annet fagfelt eller er vanskelige å sette et tall på- som kultur og språk. Disse kan likevel spille som sterk motkraft eller drivkraft. Modellering med systemdynamikk er en viktig middel for å teste kausalitetshypoteser, simulere scenarioer og generelt muliggjøre datadrevet innsikt.
.jpg?quality=80)
