В выходные выступала в Питере на "Стачке"
Тема была "Когда AI приходит в команду: что руководителю пора делать иначе?", но выступила, если честно, слабовато. Объективно плохо себя чувствовала, и как будто драйва не хватило... Тем не менее верю в пользу контента, поэтому хочу коротко поделиться тут.
🚪 Рассказала о том, что хотя AI может сильно ускорять отдельные этапы работы, весь поток от этого автоматически быстрее не становится: узкое место просто смещается дальше, а вместе с ним растут очереди, ожидание и возвраты. Эта тема с разных сторон рассматривается и объясняется в Kanban методе, если вам не очень знаком этот вопрос.
⚙ Следующая проблема это качество результата. Чем больше исполнения забирает AI, тем легче получить формально правильный результат, который при этом не соответствует исходной цели. Поэтому в командах с AI нужен отдельный контур управления: как с организационной точки зрения (обязанности людей, планирование по целями тп), так и с технической (harness).
🙃 Ну и наконец, пока люди остаются в команде, даже полезный инструмент и понятный процесс просто так не приживется. Сопротивление нужно считать нормальной частью изменения и управлять им системно.
Соответственно, вот3️⃣ вещи, которые руководителю надо делать иначе:
👀 Управлять потоком, а не локальной производительностью
👀 Проектировать контур управления, а не только AI-исполнение
👀 Управлять изменением в работе людей, а не только внедрением инструментов
📌 А кроме этого есть один общий принцип:
Поскольку готовой «правильной» модели работы команды с AI нет (и сколько то точно не будет), все решения надо рассматривать как гипотезы.
🔊 Итого, топ-менеджерам уже продали ускорение и удешевление разработки, а требуют его с лидов. А рецепта не будет!
Так что берите на вооружение все, что считаете полезным, и действуйте пока есть возможность!
Тема была "Когда AI приходит в команду: что руководителю пора делать иначе?", но выступила, если честно, слабовато. Объективно плохо себя чувствовала, и как будто драйва не хватило... Тем не менее верю в пользу контента, поэтому хочу коротко поделиться тут.
🚪 Рассказала о том, что хотя AI может сильно ускорять отдельные этапы работы, весь поток от этого автоматически быстрее не становится: узкое место просто смещается дальше, а вместе с ним растут очереди, ожидание и возвраты. Эта тема с разных сторон рассматривается и объясняется в Kanban методе, если вам не очень знаком этот вопрос.
⚙ Следующая проблема это качество результата. Чем больше исполнения забирает AI, тем легче получить формально правильный результат, который при этом не соответствует исходной цели. Поэтому в командах с AI нужен отдельный контур управления: как с организационной точки зрения (обязанности людей, планирование по целями тп), так и с технической (harness).
🙃 Ну и наконец, пока люди остаются в команде, даже полезный инструмент и понятный процесс просто так не приживется. Сопротивление нужно считать нормальной частью изменения и управлять им системно.
Соответственно, вот3️⃣ вещи, которые руководителю надо делать иначе:
👀 Управлять потоком, а не локальной производительностью
👀 Проектировать контур управления, а не только AI-исполнение
👀 Управлять изменением в работе людей, а не только внедрением инструментов
📌 А кроме этого есть один общий принцип:
Поскольку готовой «правильной» модели работы команды с AI нет (и сколько то точно не будет), все решения надо рассматривать как гипотезы.
То есть менять небольшой участок системы, заранее задавать критерии и данные для проверки, смотреть на результат, при необходимости "откатываться", проектировать следующее изменение и так по кругу. Ио есть действовать надо... по Agile, lol 👻
🔊 Итого, топ-менеджерам уже продали ускорение и удешевление разработки, а требуют его с лидов. А рецепта не будет!
Так что берите на вооружение все, что считаете полезным, и действуйте пока есть возможность!