Платформенная команда vs продуктовая команда: почему в эпоху ии это еще важнее
Иишки сокращают путь от идеи до MVP. Все чаще можно собрать что-то за часы. Даже у red_mad_robot есть процесс фича за 120 минут. Но скорость создания решения еще не говорит о том, что оно кому-то нужно.
Поэтому граница ответственности продуктовой и платформенной команд становится важнее.
Продуктовая команда должна быстро проверять гипотезы. Находить проблему юзера, запускать экспы и АБшки. Выбирать что масштабировать, а что дропать. Каждый эксп не заслуживает перфекционизма. Вкладываться в идеальную реализацию до проверки гипотезы это супер дорогое удовольствие. И глупое.
Но если для каждого экспа приходится заново собирать окружение, получать доступы, подключать аналитику и разбираться с выпуском, выигрыш от ИИ уходит в ожидание и интеграцию.
Задача платформенной команды — сделать быстрые эксперименты и масштабирование успешных решений доступными для многих команд
В эпоху AI это означает:
🟣Готовые окружения, тестовые данные, аналитику и ограниченные запуски.
🟣Понятные API, документацию и быстрые проверки для разработчиков и ИИ-агентов.
🟣Общие инструменты работы с моделями: доступы, наблюдаемость, оценку качества и контроль стоимости.
🟣Понятный путь к эксплуатации: выпуск, мониторинг, масштабирование и откат.
И сама платформа должна развиваться как продукт. У нее тоже есть пользователи, гипотезы и необходимость доказывать пользу. Хороший ориентир из Team Topologies это снижать когнитивную нагрузку продуктовых команд и ускорять доставку ценности.
Чем дешевле создавать код, тем важнее быстро понять, что стоит развивать. Продуктовая команда проверяет ценность идеи, платформенная сокращает сложность ее проверки и дальнейшего развития.
Иишки сокращают путь от идеи до MVP. Все чаще можно собрать что-то за часы. Даже у red_mad_robot есть процесс фича за 120 минут. Но скорость создания решения еще не говорит о том, что оно кому-то нужно.
Поэтому граница ответственности продуктовой и платформенной команд становится важнее.
Продуктовая команда должна быстро проверять гипотезы. Находить проблему юзера, запускать экспы и АБшки. Выбирать что масштабировать, а что дропать. Каждый эксп не заслуживает перфекционизма. Вкладываться в идеальную реализацию до проверки гипотезы это супер дорогое удовольствие. И глупое.
Но если для каждого экспа приходится заново собирать окружение, получать доступы, подключать аналитику и разбираться с выпуском, выигрыш от ИИ уходит в ожидание и интеграцию.
Задача платформенной команды — сделать быстрые эксперименты и масштабирование успешных решений доступными для многих команд
В эпоху AI это означает:
🟣Готовые окружения, тестовые данные, аналитику и ограниченные запуски.
🟣Понятные API, документацию и быстрые проверки для разработчиков и ИИ-агентов.
🟣Общие инструменты работы с моделями: доступы, наблюдаемость, оценку качества и контроль стоимости.
🟣Понятный путь к эксплуатации: выпуск, мониторинг, масштабирование и откат.
И сама платформа должна развиваться как продукт. У нее тоже есть пользователи, гипотезы и необходимость доказывать пользу. Хороший ориентир из Team Topologies это снижать когнитивную нагрузку продуктовых команд и ускорять доставку ценности.
Чем дешевле создавать код, тем важнее быстро понять, что стоит развивать. Продуктовая команда проверяет ценность идеи, платформенная сокращает сложность ее проверки и дальнейшего развития.