Функционирует при финансовой поддержке Федерального агентства по печати и массовым коммуникациям (Роспечать)

Agile и гибкие методологии разработки. Модуль 1

Почему стоит менять подход к работе

Наверняка вы слышали, что все хотят работать «по аджайлу», что нужно быть гибкими и менять свой подход к работе. Может, даже видели в компаниях доски с разноцветными стикерами для задач. При этом сами чувствуете, что бежите марафонскую дистанцию без промежуточных результатов. В этом курсе мы расскажем, как перейти от нескончаемого марафона к понятным спринтам. Вы узнаете главное о гибких методах в работе — как они помогают не потеряться на пути к цели, быстрее достигать результатов и сохранять личный ресурс.

В этом модуле вы узнаете:
• почему старые подходы к работе не подходят современным компаниям;
• какие проблемы решают гибкие методы разработки (аджайл);
• подойдут ли вам идеи аджайла.


Почему в работе нужно становиться гибким?

Познакомьтесь с героями курса, которые уже применяют agile (аджайл) в своей практике. Они расскажут, почему работать по-старому в современной компании не получается.

Подробнее о себе и своем видении аджайла наши герои расскажут в видео




Прежде чем двинуться дальше, давайте отметим для себя главные тезисы из видео.

Что такое водопадный подход (или каскадная модель)?
Когда гибкие методы разработки еще не придумали, многие пользовались так называемой каскадной моделью. Суть ее в том, что сначала все этапы работы над продуктом записывали по порядку и переходили к следующему этапу только тогда, когда предыдущий был завершен. То есть предполагалось, что проект можно было распланировать целиком на полгода вперед — и за эти полгода ничего не должно было измениться, а значит, и сроки будут соблюдены, и продукт будет подходить аудитории. Однако то, что выглядело красиво в теории, не работало на практике.

Что такое аджайл и чем он отличается от каскадной модели?
Давайте разберемся с терминами. Гибкие методы, аджайл, адаптивные подходы — это термины, которые обозначают способы организовать работу, которые пришли на смену каскадной модели. В этом курсе мы разберем конкретные методы: Scram и Kanban — но сперва давайте посмотрим общие отличия аджайла от каскадной модели.


Две причины, почему в работе нужен аджайл

Везде ли нужен аджайл? Нет, есть много сфер, которые прекрасно справляются без него. Например, сложно представить, что врачи или археологи скоро начнут работать по аджайлу. Но если в вашей работе постоянно меняются запросы заказчиков и условия рынка, то аджайл наверняка вам подойдет, так как дает два преимущества: скорость и инструменты для работы в условиях неопределенности.

Скорость. Нужно быстро проверять идеи и бороться с конкурентами

В жизни все происходит очень быстро, а на современной работе — еще быстрее. Дело в том, что конкуренция на передовых рынках очень высокая, и пока корпорация планирует и запускает крупный проект, несколько стартапов могут сделать минимально жизнеспособный продукт (MVP) с похожими функциями за пару месяцев и занять всю нишу. Организация работы по аджайлу позволяет правильно определить задачи и максимально эффективно организовать людей вокруг их выполнения, задать необходимый рабочий ритм и быстро отслеживать результат.

Неопределенность. Нужно корректировать работу прямо во время ее исполнения

Главная проблема, с которой мы сталкиваемся на работе сегодня, — это неопределенность. В работе она встречается в трех видах:

  1. Неопределенность с продуктом. Когда компании не знают, будут ли люди действительно пользоваться их продуктом или сколько этот продукт принесет выручки. Проще говоря, мы не всегда знаем, чего хотят пользователи или клиенты. Требования к продукту во время работы над ним могут меняться по разным причинам. Например, из-за конкурентов. Во время работы над новым продуктом ваши конкуренты делают что-то похожее, но с несколькими дополнительными функциями. Это значит, что вашей компании нужно остановиться и решить, стоит ли выпускать свой продукт как есть или доработать его с учетом того, что на рынке появилось предложение лучше вашего.

  2. Неопределенность с технологиями. Нам приходится постоянно учиться новым технологиям и подходам. Может оказаться, что следующий шаг в нашей работе будет сделан только с помощью чего-то, что мы еще не знаем. Интернет вещей, большие данные, блокчейн, о которых вы можете узнать в других курсах, еще недавно даже не существовали. Сегодня же это многомиллиардные индустрии, и многие компании уже включились в эту гонку.

  3. Например, большая телеком-компания может не знать обо всех возможностях больших данных — просто не использовать все накопленные знания о своих клиентах. В то же время ее конкуренты могут оптимизировать тарифы, пакеты услуг, обслуживание и многое другое с помощью анализа больших данных. Что делать компании, если она раньше никогда не сталкивалась с этой технологией и у нее нет подходящих специалистов? Делать небольшие аджайл-команды, которые будут разбираться в новом для себя поле и тестировать гипотезы.

  4. Неопределенность с организацией работы. Это неопределенность, которая мешает понять, как решается текущая задача в данной организации. Не все в компании все успевают, четко ставят задачи и вовремя принимают результат.

  5. Например, если компания состоит больше чем из одного отдела, то внутреннее общение может погрузиться в бюрократию. Или в компании трудятся специалисты разных профессий, которые разговаривают друг для друга на разных языках. Или ваша компания впервые работает в таком составе, поэтому вы не можете прогнозировать, с какой скоростью будете работать и как будете справляться с задачами.


Четыре степени неопределенности

Мы уже знаем, что в некоторых компаниях и командах от неопределенности не скрыться. В каких именно? Сейчас расскажем. Но сначала давайте попробуем определить, в какой команде вы работаете и насколько вам нужен аджайл.

«Мы знаем, что мы знаем». Это самая безопасная зона, когда компания и рынок старые, никаких новых технологий внезапно не появляется, а продукт уже имеет постоянных клиентов. В таком случае гибкие методы не нужны — незачем быть гибким и адаптироваться.

«Мы знаем, чего не знаем». Есть неопределенность одного рода.

  • Неопределенность с технологией и организацией работы.
  • Неопределенность с требованием к продукту — мы выводим на рынок новый продукт, но нашей команде это под силу. То есть в ситуации, когда сотовая компания запускает цифровое телевидение, ей помогает наработанная база клиентов, созданная инфраструктура, узнаваемый бренд и специалисты. Она уверена в своих силах даже в условиях конкуренции и неопределенности с продуктом (неясно, захотят ли клиенты переходить к новой компании).

С такими ситуациями компании тоже неплохо справляются с помощью более традиционных подходов.

«Мы не знаем, чего не знаем». Есть зона, где мало что понятно. В этой зоне обычно работают инновационные компании или создаются инновационные продукты. Это, как правило, характеризуется:

  • неопределенностью с требованиями к продукту, так как мы до конца не знаем, что именно нужно потребителям, хотя имеем гипотезы на этот счет;
  • неопределенностью с технологиями, обычно следующими из первого пункта. Для прорывных продуктов зачастую используются новые технологические платформы, языки программирования и прочие новшества;
  • неопределенностью с организацией работы, поскольку новые технологии и требования к продукту требуют поиска новых знаний и использования других подходов к рабочему процессу.

В этой сфере компании стремятся работать с помощью адаптивных подходов, например, по аджайлу.

«Мы не можем ничего узнать». Это зона, в которой совсем ничего не понятно — еще больше, чем в предыдущей. Например, у нас новая команда специалистов, которые собрались вместе, чтобы сделать какой-то новый бизнес. У этой команды полная неопределенность:

  • с организацией — люди еще не сработались и не распределили роли;
  • с требованиями к продукту — непонятно, что мы в итоге решим делать;
  • с технологиями — непонятно, чем мы будем пользоваться в работе.

В таких условиях можно работать только с помощью адаптивных подходов, целью их применения будет снижение неопределенности и выявление бизнес-модели, которой можно будет управлять.

Например, неопытные в ресторанном деле друзья-программисты решили открыть кафе для посиделок с друзьями. На первых порах они даже представить не могут всего, с чем им предстоит столкнуться. Объем неизвестного настолько велик (законодательные нормы, технология приготовления еды, особенности технологии для кафе, управление персоналом в этой области и т. д.), что можно с уверенностью говорить о непознаваемости этого бизнеса для них в принципе. Однако они берутся за дело с энтузиазмом, нанимают повара и бармена, снимают помещение и открывают заведение. Пока что сложно говорить о закупках, оптимизации расходов или управлении персоналом: кого-то наняли по объявлению, где-то завербовали друзей.

Постепенно ситуация становится более прозрачной и управляемой. Становится ясно, что бармен не доливает гостям напитки, а значит, за этим нужно следить, тайский салат посетителям не нравится, зато популярностью пользуются хачапури по рецепту бабушки. Санитарные нормы, напоминавшие книгу за семью печатями, после двух-трех проверок становятся понятными. На этом этапе появляются процессы, которые улучшаются со временем, как только друзья узнают что-то новое про вкусы своих гостей и особенности своего персонала. Это — зона адаптивных процессов, когда мы еще не знаем, чего не знаем.

Со временем бизнес пошел неплохо, у друзей постепенно появилась возможность прогнозировать загрузку, взять в долю хорошего шеф-повара и превратить кафе в спокойный бизнес. Рецепты перуанской кухни им до сих пор неизвестны, но можно отправить повара учиться или пригласить ненадолго кого-нибудь, кто ими владеет. Это — зона осознанного незнания.

Впоследствии бизнес вырастает до франшизы. Теперь, открывая сто первое кафе, ребята абсолютно спокойны и по шагам знают, что делать. Это — зона осознанного знания.


Перейти к следующему модулю

Нашли опечатку? Выделите фрагмент и нажмите Ctrl+Enter.