sadmanager

sadmanager

На Пикабу
в топе авторов на 672 месте
183 рейтинг 6 подписчиков 45 подписок 12 постов 0 в горячем

Agile без ритуалов — эволюция после бюрократии

Generated by Nano Banana

Generated by Nano Banana

Agile ругают за пустые ритуалы, водопад — за медлительность. Но спор чаще идёт о форме, нежели о сути. Когда-то бюрократия — в духе Макса Вебера и его рационально-легальной модели — научила организации масштабироваться: стандарты, роли, предсказуемость. Цена этой масштабируемости — тяжёлый пересмотр решений и медленный разворот. Agile — следующий шаг эволюции: он учит быстро учиться в процессе поставки, а не только планировать. Смысл — в коротких циклах, где каждая итерация заканчивается работающим инкрементом и проверкой гипотез на реальности.

Противоречия между Agile и Waterfall нет. Можно рассматривать Waterfall как одну из конфигураций Agile, когда из-за требований/рисков команда выбирает очень длинный спринт с единым выпуском в конце.

Почему Agile часто не принимают

Generated by Nano Banana

Generated by Nano Banana

1) Инертность «старого менеджмента»

Люди, воспитанные в логике годовых планов и phase-gates-модели, оптимизируют предсказуемость и контроль. Их KPI — «по плану и в срок», зачастую игнорируя выученные уроки. Итерации для них выглядят как «незавершёнка», а видимые переработки — как провал, хотя это нормальная цена за ранние факты.

Плюс срабатывает выученная модель: «сначала всё решает начальник, потом команда просто реализует». Agile переворачивает это местами: команде приходится чаще принимать решения, а менеджеру — мириться с тем, что путь меняется по дороге.

2) Нежелание разбираться в сути и областях применимости

Agile подменяют ритуалами и пытаются применять «везде одинаково».

  • Итерации тащат в зоны необратимых решений (критичные данные, публичные контракты, безопасность) — получаются дорогие ошибки, после чего делают вывод «Agile не работает».

  • Или, наоборот, объявляют «гибкость» синонимом хаоса: без Definition of Done, наблюдаемости, критериев «достаточно» и guardrails. Тогда Agile превращается в оправдание «делать что хотим».

В обоих случаях это не Agile по смыслу, а просто плохо настроенный процесс с другим названием.

3) Конфликт с системой мотивации и корпоративным планированием

Топ-менеджмент пишет годовые планы с KPI, спускает их на линейных менеджеров и одновременно требует «работать по Agile». На бумаге — спринты и бэклог, в реальности — жёстко зафиксированный объём, сроки и метрики запуска «как в плане».

В таких условиях Agile на линейном уровне превращается в пародию:

  • команда должна делать вид, что «гибко адаптируется»,

  • но её оценивают по тому, насколько она не отклоняется от изначального годового плана.

Любая попытка честно скорректировать курс по результатам итерации воспринимается как «неисполнение плана», а не как нормальное обучение. Естественно, после такого у людей возникает стойкое отвращение к слову Agile.

Неприятие нового: уроки MBO

Generated by Nano Banana

Generated by Nano Banana

Само по себе неприятие Agile — не что-то уникальное. Почти любое серьёзное управленческое новшество проходит долгий цикл — десятилетиями — через фазы: страх → неприятие → торг → принятие → базовая норма. Хороший пример — **Management by Objectives (MBO) Питера Друкера: когда-то идея управлять через согласованные цели, а не только через приказы сверху, пугала и казалась «теорией консультантов»; компании проходили через торг — цели формально ввели, но часто просто переписывали их из планов руководства. Сегодня MBO и его наследники (KPI, OKR) стали фоном: почти никто не спорит, что у команды должны быть понятные цели, спорят уже о том, как именно их формулировать. С Agile происходит тот же процесс, только объект изменений другой: не сами цели, а способ движения к ним — длинными монолитными циклами или короткими витками обучения.

Другие знакомые сюжеты

Точно такой же паттерн можно увидеть и в более близких примерах:

  • Удалённая работа и онлайн-обучение.

Ещё недавно идея «команда работает из дома» или «учиться можно онлайн» воспринималась как временная мера или вынужденный компромисс. Сейчас онлайн-форматы стали частью нормы, хотя до сих пор есть те, кто не принимает это как состоявшийся факт.

  • Гигиена и мытьё рук медперсоналом.

Когда-то требование мыть руки между пациентами вызывало яростное сопротивление и воспринималось как сомнение в профессионализме врача. Сегодня отказ от гигиены — маргинальное поведение, а не «альтернативный подход».

Во всех этих историях новое сначала кажется опасным, лишним или «модой», затем идёт долгий период торга и полумер, и только потом наступает стадия, когда вчерашняя инновация превращается в baseline — фон, с которого начинается следующий виток изменений.

С Agile, скорее всего, будет то же самое: через какое-то время спорить будут не о том, «нужен ли Agile в принципе», а о том, как именно конфигурировать процессы и архитектуру работы под конкретную организацию, считая итерационную работу и обучение на поставке чем-то само собой разумеющимся.

Зачем вообще Agile, если Waterfall и бюрократия не умерли

Generated by Nano Banana

Generated by Nano Banana

Если отбросить лозунги, Agile нужен не для того, чтобы «всем было весело на стендапах». Он про другое: как дешевле учиться на реальности, когда окружение меняется быстрее наших планов.

Бюрократия и классический проектный подход решают задачу предсказуемости: чтобы люди знали свои роли, процессы повторялись, а результат можно было встроить в годовой план. В мире, где изменения редкие и медленные, этого достаточно.

Проблема начинается там, где:

  • требования двигаются вместе с рынком и технологиями,

  • цена задержки становится выше, чем цена возможных переделок, а «идеальное ТЗ» устаревает быстрее, чем его успевают согласовать.

    Agile в такой среде меняет точку оптимизации:

  • вместо «минимизировать переделки» — минимизировать задержку обучения на ошибках,

  • вместо «сделать один большой правильный выстрел» — провести короткую разведку боем,

  • вместо «дотянуть любой ценой до финального релиза» — иметь право остановиться раньше, когда ценности уже достаточно или направление оказалось тупиковым.

Отсюда и вся остальная механика: инкременты, экспериментальность, короткие циклы. Не потому что так написано в книжке по Scrum, а потому что это дешёвый способ регулярно задавать себе два простых вопроса:

*«Мы всё ещё делаем то, что нужно?» и «Не пора ли остановиться или повернуть?»

А как же оптимизация? В такой формулировке Agile действительно не выглядит «идеально вылизанным»: лишние инкременты, разведка боем, работа над ошибками. Возможно, в моменте так и есть — по локальным затратам классический водопад иногда выглядит выгоднее. Но всё поддаётся сравнению на длинной дистанции. Гипотетически проект можно провести по Waterfall достаточно быстро, возможно даже быстрее, чем по Agile… вопрос только в том, принесёт ли он пользу в той реальности, в которую придёт через год. Как говорится, большое видится на расстоянии* на коротком отрезке мы экономим на «лишних» итерациях, на длинном — часто расплачиваемся за это годами поддержки не того решения.

От идеи до GA: знакомый Agile, который мы не всегда замечаем

Generated by Nano Banana

Generated by Nano Banana

Если оглянуться назад на классический путь фичи или инициативы — Idea → Prototype → PoC → MVP → Pilot → GA — становится видно, что это по сути тоже конфигурация Agile.

Во-первых, каждый этап даёт **ощутимый инкремент**, пусть и не всегда в продакшене.

  • 💡Идея оформлена и проговорена — уже инкремент по сравнению с неоформленным хаосом.

  • 🧠 Прототип позволяет «пощупать» UX.

  • ⚙️ PPoC проверяет техническую реализуемость.

  • 👥 MVP — это уже рабочий продукт для ограниченной аудитории.

  • 💼 Пилот даёт реальный опыт эксплуатации.

Каждый из этих шагов можно показать, обсудить, на нём можно учиться.

Во-вторых, такой workflow даёт возможность «съехать» на любой стадии с минимальными потерями. Если что-то не взлетает на уровне прототипа или PoC, мы теряем существенно меньше, чем если бы сразу шли к большому релизу. Это и есть та самая управляемая гибкость: мы не обязаны бежать до GA любой ценой, у нас есть несколько точек выхода по дороге.

Более того, в Agile совершенно нормально начать с одной идеи, а реализовать в итоге другую — и это не провал, а признак здорового процесса обучения. Об этом я расскажу в следующей статье.

Читайте мою серию: Усталый Босс

Прошлые статьи:

Показать полностью 4
2

От PoC к масштабу — как превратить пилот в повседневную реальность

📖 Введение

Generated by Copilot

Generated by Copilot

Когда речь идет о серьезной инициативе, командам нужен общий язык и предсказуемая, и известная последовательность шагов.

Главный риск в крупных инициативах — не технологии, а координация людей и ожиданий. Поэтому разумнее сначала подтвердить ценность на ограничённой зоне и лишь потом масштабироваться: короткие волны, явные критерии выхода и решения go/no-go на каждом этапе. Такая этапная модель снимает организационный шум и позволяет безопасно двигаться к целевому состоянию без попытки сразу строить «идеал».

Эта статья — про стадии реализации крупной инициативы: как перейти от замысла к широкому запуску с минимальными рисками и оптимизированными усилиями.

📝 Коротко о различиях в этапах

  • 💡 Idea — формулировка проблемы и "гипотезы ценности".

  • 🧠 Prototype — быстрый способ показать как это будет выглядеть/работать (макет, кликабельная демка, «волшебник из страны Оз»; быстрая сборка из подручных средств).

  • ⚙️ PoC (Proof of Concept) — техническая проверка реализуемости в приближённых к реальности условиях.

  • 👥 MVP (Minimum Viable Product) — минимальный продукт для проверки "ядра ценности" на реальных пользователях.

  • 💼 Pilot — частичное внедрение в production; доказательство, что решение может и будет жить в эксплуатации; финальный approval перед масштабированием.

  • 🌍 GA (General Availability) — довнедрение и доступность для всей целевой аудитории.

    Сводную таблицу по всем этапам смотрите в Приложении в конце статьи.

🔍 Пример на этапах: миграция баз данных с on-prem в облако (повествовательно)

💡 Idea

Generated by Copilot

Generated by Copilot

Реализация крупной инициативы начинается с "Идеи".

Наша идея проста и амбициозна: перенести около ста баз данных — вперемешку prod и non-prod — в облако.

Важно не «как», а «зачем» — и стоит ли игра свеч? Анализируем возможности, плюсы и минусы, считаем TCO, проводим встречи со стейкхолдерами (бизнес, безопасность, эксплуатация, финансы). Здесь же можно остановиться, если «игра не стоит свеч» — самое время закончить проект без убытков 🙂.

🧠 Prototype

Generated by Copilot

Generated by Copilot

Дальше нужна «картинка будущего», чтобы все говорили об одном и том же. И чтобы инициатива не зашла в ситуацию, когда кажется, что обсуждаем одно и то же, а на деле каждый понимает своё, — как можно быстрее переходим в практическую плоскость. Нужен рабочий стенд — это и есть прототип.

Поднимаем экземпляр базы данных (или несколько) в облаке. Загружаем анонимизированные данные. Например, можно собрать отдельную БД с аудит-логами разных систем на сотни гигабайт, предварительно их анонимизировав.

Теперь у нас есть рабочее черновое решение. На его основе можно строить реальные демо и убеждать стейкхолдеров эффективнее. Кроме того, на следующих стадиях мы сможем оттачивать гипотезы уже на реальном продукте, пусть ещё в форме набросков.

⚙️ PoC (Proof of Concept)

Generated by Copilot

Generated by Copilot

Теперь — практика. Цель PoC — доказать, что инициатива будет работать. Делаем внедрение, максимально приближённое к реальности.

Если в прототипе мы прежде всего убеждали СЕБЯ 🧑, что всё ВООБЩЕ 🤔может работать, то теперь настало время убедить БИЗНЕС 💼 И речь не только о работоспособности целевого решения, но и о самом методе движения к нему: последовательности шагов, повторяемости процедуры, понятных входах/выходах и критериях качества.

Берём non-prod базу (с данными, максимально приближёнными к prod) и клонируем её в облако. Прогоняем процесс миграции, фиксируем шаги, пишем первичную документацию, проводим замеры. Приглашаем реальных пользователей и владельцев приложений потестировать. Master-копия остаётся on-prem.

Результат: у нас есть продукт (или его часть), который работает и потенциально приносит value — это подтверждают замеры. Есть повод вынести на очередной approve (go/no-go).

👥 MVP (Minimum Viable Product)

Generated by Copilot

Generated by Copilot

Первая настоящая эксплуатация — но в управляемом контуре. Цель MVP — доказать, что продукт может эксплуатироваться. Конечные реальные пользователи пробуют продукт и дают обратную связь. Они — главные тестировщики, а не специалисты поддержки и разработчики. Продукт может не иметь всех заявленных фич, но core-фичи на месте. Если до этой стадии мы тянули с трудом сани в гору, то после MVP уже катимся с ветерком с горы. Остальные стадии (Pilot, GA) с точки зрения приёмки уже выглядят как sanity-checks.

Два практичных сценария для переноса баз данных в облако (в идеале оба):

1) Частичный перенос в облако значимых для бизнеса БД, но ещё non-prod — например, UAT-серверы (User Acceptance Testing) с серьёзной нагрузкой.

2) Частично переносим некритичный prod.

Перенесённое в рамках MVP — с вероятностью ~99% остаётся в облаке.

Если мы всё делали как надо, объём проекта (scope) уменьшается: то, что уже переехало в рамках MVP, повторно переносить не придётся.

Что получаем?

  • Подтверждённая жизнеспособность решения в эксплуатации.

  • Переключение/откат проверены и описаны.

  • Есть опорный контур для масштабирования.

  • Документация и рутины (чек-листы, runbook, окна) в рабочем состоянии.

  • Сопротивление стейкхолдеров должно значительно упасть.

💼 Pilot

Generated by Copilot

Generated by Copilot

К началу Pilot, как правило, уже понятно, что проекту «быть»: утверждён бюджет, подписаны контракты с поставщиками, согласованы сроки и объём. Теперь задача — организовать плавное и максимально безопасное «приземление» План по дням/неделям/месяцам есть — осталось начать. Чтобы снизить риск, выбираем лояльных заказчиков и приложения, сбой которых не остановит бизнес, но эффект будет заметен; одновременно в пилоте проверяем и подтверждаем бизнес-ценность (метрики результата, экономия/затраты, отклик пользователей, готовность владельцев процессов).

Pilot — это работа с реальными пользователями и PROD-нагрузками. Здесь в последний раз оттачиваем процессы и доводим документацию.

Например, выбираем две базы: одну с OLTP-нагрузкой и одну с DWH. Они не критичны, но и не самые лёгкие — влияние видно. Переносим их в облако и делаем все нужные измерения.

Что получаем?

  • Работает у реальных пользователей без сюрпризов.

  • Переключение/откат отрепетированы, шаги и ответственные понятны.

  • Мониторинг даёт нужные сигналы без лишнего шума.

  • Инструкции и чек-листы готовы, контакты дежурных назначены.

  • Интеграции проверены; скрытые зависимости сняты или в плане.

  • Затраты подтверждены реальными счетами.

  • Есть чемпионы-пользователи и референсы.

  • Короткий список что доделать до GA с приоритетами.

🌍 GA (General Availability)

Generated by Copilot

Generated by Copilot

Финальный поворот — не эффектный «большой релиз», а аккуратная дораскатка и переход к обычной жизни. Планируем волны, заранее коммуницируем freeze-периоды, делаем cutover по чек-листам, усиливаем дежурства и связь с бизнесом. Путь отката должен быть реальным*а не «на бумаге» — проверен на репетициях. Параллельно доводим наблюдаемость и эксплуатацию до стандартов: дашборды, алерты, runbook’и, регламенты эскалации, расписания on-call.

Через какое-то время, когда новый ритм стабилизируется, аккуратно выводим из эксплуатации старые ресурсы — чтобы не платить дважды и убрать путаницу в контурах.

Что получаем?

  • Продукт доступен всей целевой аудитории и стабильно работает.

  • Эксплуатация ведётся по устойчивым процедурам (мониторинг, алерты, on-call, регламенты).

  • Предсказуемые затраты*и прозрачный биллинг; legacy выключен.

  • Метрики стабильности/производительности/стоимости под контролем, риски локализованы.

📌Заключение

В больших инициативах хаос возникает не из-за нехватки умных людей, а из-за отсутствия общего языка и последовательности. Шесть этапов — это простой контракт ожиданий между бизнесом, инженерами, безопасностью и эксплуатацией. Каждый шаг «сжигает» конкретный класс рисков:

💡 Idea — риск «делаем ли мы то, что нужно»; 💡 Prototype — риск непонимания решения; ⚙️ PoC — риск технической реализуемости; 👥 MVP — риск жизнеспособности в реальной среде; 💼 Pilot— риск эксплуатационной готовности; 🌍 GA — риск операционной устойчивости и масштабирования.

Почему нельзя «перепрыгнуть»? Потому что ускорение без снятия рисков — это долг с высокой ставкой. Типичные антипаттерны:

  • ⚙️ Вечный PoC: нет мостика к эксплуатации и критериям выхода.

  • 👥 MVP как конечная остановка: «временное» становится постоянным без наблюдаемости и отката.

  • 💼 Пилот без exit-критериев: бесконечная бета, в которой всё «почти готово».

  • 🌍 GA без плана вывода legacy: двойная оплата и путаница в контурах.

Не бойтесь останавливаться: если данные на любом этапе говорят «нет», это тоже результат. Вы экономите бюджет, сокращаете риск и оставляете после себя полезные наработки — документацию, скрипты, метрики, выводы.

И наконец, этот каркас работает не только для миграций: платформенные изменения, интеграции, запуск новых сервисов, крупные рефакторинги — везде, где много участников и высока цена ошибки. Сила подхода в том, что он делает сложное управляемым и социально приемлемым: все понимают, где мы находимся, какой следующий шаг, чем меряем успех и как откатываемся, если что-то пойдёт не так. Определите свой текущий этап, назовите следующий инкремент и договоритесь о критериях — и «большая гора» превратится в серию коротких, понятных подъёмов.

📎 Приложение: Сводная таблица по этапам

Читайте мою серию: Усталый Босс

Прошлые статьи:

Показать полностью 7
10

Виды логики и их влияние на мышление

Generated by ChatGPT

Generated by ChatGPT

Введение

По образованию я физик, а по профессии — IT-специалист. Казалось бы, с логикой у меня всё должно быть в порядке: строгие формулы, алгоритмы, доказательства — привычная среда. Долгое время я жил в парадигме классической логики, где всё делится на «истину» и «ложь», «правильно» и «неправильно». Но всё время чего-то не хватало: мир всё равно ускользал от этих схем.

Были периоды поиска. Я увлекался эзотерикой, интересовался религиями, читал Кастанеду и квантовую механику. Адептом всего этого я, к счастью, не стал — хотя искушение было. Но именно этот путь привёл меня к простому пониманию: мир не плоский и не черно-белый, и объяснить его правилами одной только классической логики невозможно. Как оказалось, мыслить можно по-разному — и существует несколько видов логики, каждая из которых по-своему помогает нам понимать реальность. Вот о них я и хочу поговорить.

Бинарная логика: простая и понятная

Generated by ChatGPT

Generated by ChatGPT

Наверное, человек, далекий от математики и философии, знает только один тип логики — бинарный. Для него других просто не существует. Логика в таком понимании — это простые и понятные схемы: если A = A, то иначе быть не может. Или как в школе: 2 × 2 = 4, и уж никак не 3 или 5.

Такая логика воспринимается как нечто абсолютно естественное, «здравый смысл». В ней действует закон идемпотентности: повторение одного и того же аргумента даёт тот же результат, и любые альтернативы отбрасываются как «нелепые». Это мышление удобно и предсказуемо: мир представляется чётким, с ясными правилами, где каждая вещь имеет однозначное значение.

Несмотря на всю базовость, адептами такой логики является очень широкий круг людей. Ею пользуются дети и взрослые, рабочие и интеллигенция, люди с высшим образованием и политики. По сути, это универсальный инструмент, который одинаково применим и на заводе, и в парламенте, и в школьном классе. И именно поэтому бинарная логика так прочно укоренилась в массовом сознании: она проста, наглядна и кажется абсолютно достаточной для объяснения мира.

Мало того, наверное, нет другого способа донести информацию более-менее точно и с минимальными искажениями, чем использовать именно этот тип логики. В частности, у меня нет другого выбора, кроме как писать этот текст, опираясь на бинарную логику, хотя внутренне хотелось бы изложить всё совсем по-другому. Такая вот ирония.

Резюме (логика ↔ интеллект). Бинарная логика естественно соотносится с аналитическим (логико-математическим) интеллектом. Хорошо работает в теории, формальных доказательствах и спорах, где важны чёткие критерии и строгие выводы.

Многозначная / градуальная логика: оттенки серого

Generated by ChatGPT

Generated by ChatGPT

В отличие от бинарной картины мира, многозначная логика допускает промежуточные значения. Один и тот же факт можно трактовать по-разному: стакан, наполненный наполовину, для кого-то «наполовину пуст», а для другого — «наполовину полон». В жизни и в работе мы часто сталкиваемся именно с такими «наполовину или на четверть полными стаканами».

Однако в этой логике всё равно есть крайности — особые состояния. Полностью пустой стакан и полностью полный стакан — это уже не интерпретация, а чёткие пределы шкалы.

Таким образом, бинарная логика — это частный случай градуальной на уровне интерпретации шкалы (крайние точки отрезка).

Резюме (логика ↔ интеллект). Градуальная логика ближе к эмоциональному и практическому интеллекту. Сильна в реальном воплощении идей: учёт контекста, компромиссы, работа с несколькими критериями одновременно.

Диалектическая логика: примирение «противоположностей»

Generated by ChatGPT

Generated by ChatGPT

Бинарная логика показывает мир как чёткую пару полюсов — кажется, что они взаимоисключающие. Градуальная логика даёт надежду: между противоположностями есть путь с градациями — путь от зла к добру, от тьмы к свету, от пустого стакана к полному. Но даже при таком взгляде остаются крайние проявления, которые кажутся несовместимыми.

Диалектическая логика идёт дальше и соединяет противоположности через понятие фазы. День и ночь — это по сути одно и то же явление (суточный цикл), только в разных фазах. Пословица «нет худа без добра» — тот же диалектический мотив: негативная фаза процесса несёт в себе потенциал позитивной (и наоборот). В этой оптике вместо прямой с концами — замкнутая окружность состояний: «полюса» оказываются обычными позициями на фазовом круге, а переходы между ними — естественными.

Противоположности здесь — не «враги по разные стороны баррикад», а разные конфигурации одного процесса, которые становятся значимыми для конкретного наблюдателя из-за его персональной чувствительности (к добру и злу, «холодно — жарко» и т. д.). Ночь и день — не абсолютные антиподы, а точки одного цикла; сумерки и рассвет показывают, как «противоположности» плавно перетекают друг в друга без жёсткой границы.

Принцип проекций. Все события — части одного целого, проявляющиеся в разных проекциях.

  • «Тьма» и «свет» — фазы одного явления (циклы, колебания, движение), а не изолированные сущности.

  • «Холодно» и «горячо» — про среднюю кинетическую энергию частиц (в твёрдых телах — амплитуду колебаний решётки); «крайности» здесь во многом человеко-зависимы: пороги терпимости и безопасности различаются у людей, поэтому одна и та же температура разными наблюдателями оценивается по-разному.

Одна и та же ситуация, разложенная по разным осям (времени, ценностей, участников, масштаба), даёт разные оценки — отрицательные, положительные, нейтральные — оставаясь одним событием в целом.

Зачем это нужно?

  1. Для мышления. Снимает напряжение «или-или»: можно удерживать оба полюса и искать переход/баланс.

  2. Для жизни. Помогает избегать крайностей, видеть «третьи решения» и долгосрочные эффекты.

  3. Для развития. Конфликт старого и нового даёт динамику — рост появляется на стыке фаз.

Резюме (логика ↔ интеллект). Диалектическая логика ближе к системному/интегративному интеллекту: соединять взгляды, примирять «противоположности», видеть целое и процессы перехода.

Вероятностное мышление (квантовое)

Generated by ChatGPT

Generated by ChatGPT

Если посмотреть на всю картину, видна иерархия: бинарная логика — частный случай градуальной; градуальная — частный случай диалектической; а диалектическая становится «пищей» для ещё более всеобъемлющей модели — вероятностной (квантовой) логики. Она не отрицает прежние подходы, а включает их как предельные случаи и добавляет ключевой элемент — вероятностность.

Почему вероятностное (квантовое), и при чём тут квантовая механика? Потому что в жизни очень часто у нас нет возможности утверждать точно: полная информация недоступна или её извлечение требует времени и усилий. Однако решения принимать всё равно нужно — управлять неопределённостью помогает именно вероятностная логика.

А квантовая механика здесь потому, что в начале прошлого века учёные обнаружили: поведение элементарных частиц нельзя объяснить законами классической механики. В квантовом мире много «чудес», в которые мы здесь не углубляемся, но важно другое: всё это строго формализуется математикой, только вместо конкретных значений координат и скоростей мы получаем вероятностные предсказания измеряемых величин. То есть теория заранее говорит не «что будет точно», а с какой вероятностью тот или иной исход проявится при измерении. И это квантовое представление мира хорошо согласуется с тем, что в реальной жизни мы называем вероятностной логикой — когда мы заранее оцениваем шансы, управляем рисками и живём с неполнотой знаний.

Например, планирование покупки акций. Мы не можем заранее знать, вырастет цена или упадёт. Но можем строить прогнозы, опираясь на прошлую динамику, финансовую отчётность и состояние спроса/рынка. Чтобы не «прогореть», не кладём все яйца в одну корзину: диверсифицируем портфель (добавляем прочие активы), распределяем капитал по позициям и горизонтам, используем лимиты на долю одной идеи. Так риск отдельной ошибки не разрушает всю стратегию — это и есть вероятностное управление.

Как мыслить вероятностно (квантово).

  • Одновременно удерживаем несколько сценариев как возможных до момента «схлопывания» в один исход.

  • Результат зависит от выбора метрики/базиса: какую ось оценки берём — такую проекцию и видим.

  • Не хаос, а закономерность: фундаментальные законы остаются в силе, просто не всегда интуитивны.

Резюме (логика ↔ интеллект). Вероятностное мышление ближе к прогностическому/вероятностному типу интеллекта: держать неопределённость, мыслить сценарно, осознанно выбирать «базис» оценки.

Читайте мою серию: Усталый Босс

Прошлые статьи:

Показать полностью 4
2

Эволюция современной службы поддержки

Generated by Copilot

Generated by Copilot

Эту статью я решил написать после очередного раунда общения с поддержкой одного крупного поставщика ИТ услуг. Я пришёл с конкретной проблемой: симптомы, версии, логи, репро-кейс — всё на месте. В ответ получил аккуратное, холодное: «Это не на нашей стороне. Обратитесь к вашим местным сетевым инженерам». Иными словами — отфутболили.

Такое случается повсеместно, и всё же именно в тот момент я поймал себя на мысли, что уже видел эту картину раньше — только с другой стороны. Я вспомнил свой путь: от «эникейщика» на госслужбе до Service Delivery Manager в международной компании. Я помню время, когда один человек чинил всё — от розетки до кода. И помню, как в больших организациях между командами вырастают стены: обращения ходят по кругу, метрики выглядят прилично, а сервис по-прежнему стоит.

С тех пор у меня простое убеждение: поддержка XXI века обязана измеряться не количеством уровней поддержки, а скоростью и качеством восстановления, не говоря уже о постоянном улучшении сервиса (Continuous Service Improvement, CSI). Не «чей запрос», а «кто взял на себя ответственность довести до результата». Это и есть главная тема этой статьи — как вернуть поддержке цельность и скорость, не потеряв безопасность и зрелость процессов.

Дальше — о том, что мы потеряли на пути от «человека-оркестра» к узкой специализации, и как вернулась назад универсальность, но уже в версии 2.0.

Когда «айтишник» чинил всё

Generated by Copilot

Generated by Copilot

Конец 90-х, начало 2000-х — время, когда ИТ было ближе к ремеслу, чем к выстроенному процессу. В небольших компаниях от одного человека ждали целиком «закрыть контур»: протянуть витую пару и обжать коннектор, переустановить Windows и поднять домен, настроить бэкап и написать скрипт, починить принтер и выправить отчёт в базе. «Человек-оркестр» — не фигура речи, а способ выживания: меньше согласований, выше скорость, ниже стоимость.

В такой среде вырабатывалась полезная привычка — мыслить целостно. Не было никаких очередей и порталов: если у кладовщика не печатается накладная, ты идёшь по цепочке — есть ли бумага, не зажевало ли её, включён ли принтер, жив ли кабель/порт, виден ли принтер в системе, не зависла ли очередь печати, корректно ли установлен драйвер, доступен ли сервер печати, не упал ли свитч, хватает ли прав в приложении, отвечает ли база. И так — пока накладная не выйдет из принтера. Важно было одно: вернуть работу в строй как можно скорее.

Разумеется, у этой модели были издержки. Надёжность держалась на индивидуальном героизме, знания передавались из рук в руки, а документация жила в голове и в папке с утилитами на флешке (если вообще была). Но именно тогда я приобрёл опыт, которым дорожу до сих пор: если можно вернуть систему к жизни за пять минут — это надо делать; а потом уже разбираться, как оформить решение так, чтобы оно стало штатным. Не зная, что такое Agile, я жил по Agile 😅.

Большая машина и толстые стены специализаций

Generated by Copilot

Generated by Copilot

Затем мне повезло поработать в большой федеральной компании. Там не было отдела ИТ — там был целый ИТ-департамент, около 500 человек. Предсказуемость, роли, процессы, регламенты — всё по рельсам. И вместе с этим выросли толстые стены специализаций на стыках команд. Мне пришлось выбрать специализацию, и я выбрал быть DBA — администратором баз данных, хотя очень любил программировать; но тогда DBA платили больше 💸: бэкапы и восстановление, производительность, HA/DR, патчи, соответствие требованиям — моё новое всё.

Я видел это много раз. Ночью падает производительность, прилетает тикет — у пользователей «висит» форма. Мониторинг БД показывает рост ожиданий ввода-вывода. Я подозреваю диски и переназначаю тикет администраторам систем хранения — через час он возвращается с отпиской «проблем не видим». Кидаю тикет сетевикам — ещё через час он возвращается обратно. Пинг-понг повторяется, а проблема не решается. В итоге SLA «протухает», и виноватым становится тот, на чьих руках тикет застал дедлайн. А через сутки выясняется, что причина — просто крошечная настройка на одном из узлов ERP-системы (за эти серверы я вообще не отвечал).

Специализация — не враг. Она дает глубокую экспертизу и качество. Проблема в другом: нет сквозного владения и прочных «мостов» между командами — кто ведёт запрос до конца и отвечает за результат. Именно здесь я впервые по-настоящему почувствовал, что «правильно» — не всегда «полезно» для сервиса.

«Правильно» — не всегда «полезно»

Generated by Copilot

Generated by Copilot

Я хорошо помню это чувство: ты всё делаешь «по правилам», а сервис стоит. Передаёшь дальше, ждёшь ответа, согласовываешь — а людям нужно, чтобы заработало сейчас.

Однажды ночью встал склад: отгрузка уперлась в баг печатной формы. Формально это не моя зона. Я нашёл форму, реверс-инжинирингом в дамп-редакторе нашёл баг, поправил его — что называется, «херак-херак — и в продакшн». Через пять минут конвейер ожил, и компания не потеряла сотни тысяч долларов. Формально это зона ответственности разработчиков; в ту ночь они спали, и даже разбуди их — решение бы затянулось до утра, ведь они играют только по правилам.

И в этот раз я ещё раз убедился — как и в случае с «человеком-оркестром» — что в поддержке действует принцип «сначала восстановить, потом нормализовать»: правильная последовательность — сначала вернуть работу в строй как можно скорее, параллельно фиксируя сделанные шаги и уведомляя владельцев; а уже утром — оформить изменение, поправить код и документацию, коротко разобрать причины. Так эпизод героизма превращается в улучшение процесса — и в следующий раз решает уже не смелость, а система.

Команда «универсалов 2.0»

Generated by Copilot

Generated by Copilot

Став тимлидом, я сделал ставку на управляемую широту. Не «все делают всё», но каждый способен протащить задачу через стык, не роняя мяч. Разработчик — не DevOps-инженер, но умеет собрать простой пайплайн для новой фичи на Jenkins; позже этот пайплайн перепишет профессиональный DevOps, зато работа не стоит и появляется необходимая взаимозаменяемость. Сотрудник поддержки — не бэкендер, но открывает git-репозиторий, читает логи и на языке кода объясняет разработчику, в чём проблема; а в несложных случаях — сам правит код и формирует аккуратный pull request. DBA — не владелец продукта, но может предложить безопасный обходной путь, чтобы бизнес не стоял.

Чтобы это работало, широту пришлось «закрыть рамками». Любая правка идёт через короткий pull request и review; выкладки — маленькими порциями с возможностью отката (а-ля release management и change management); доступы — по принципу наименьших привилегий. Продукт активно обсуждается всей командой на регулярных встречах — поднимаем и кроссфункциональные темы. Так вся команда в курсе, как устроен продукт целиком.

Главный эффект — исчез лишний бег по кругу. Там, где раньше запрос кочевал между очередями, сегодня он движется по прямой: один человек берёт его в работу, зовёт тех, кто нужен, фиксирует шаги — и доводит до результата. Скорость выросла не за счёт героизма, а за счёт реальной командной работы и привычки смотреть на систему целиком. При этом сохраняется ownership: независимо от того, кто решает проблему в данный момент, всегда есть тот, кто знает полную картину.

Круг замкнулся — но на новом витке

Generated by Copilot

Generated by Copilot

Мы и правда вернулись к широте — только осознанной. «Универсал 2.0» — это не человек, который делает всё один, а тот, кто доводит задачу до результата, понимает соседние части системы и вовремя подключает нужных людей.

Краткий манифест современной поддержки

  1. Владение до результата. Запрос имеет владельца до финала.

  2. Скорость решения, но с контролем качества.

  3. Широта — управляемая. T-shape навыки, guardrails, парные дежурства, кросс-обучение.

  4. Прозрачность и учёба. Blameless RCA, чистые runbook’и, обновления после каждого случая.

  5. Метрики по делу. Оцениваем не «сколько перераспределили», а как быстро и стабильно восстановили сервис.

Читайте мою серию: Усталый Босс

Прошлые статьи:

Показать полностью 5

Ответ на пост «Главные ошибки руководителей и кандидатов на собеседовании»1

Generated by Copilot

Generated by Copilot

Поучаствовал в рубрике #УмХорошоДваЛучше владельца Телеграмм канала «Лайфхаки управленца» Сергея Вепренцева

Со своей стороны хотел бы предложить расширенный вариант Ошибок работодателей и кандидатов. и дать больше рекомендаций обеим сторонам
Собеседование — процесс взаимный 🤝. Работодатель ищет компетенции под реальные задачи, кандидат — возможность продать релевантный опыт. При этом кандидат в более уязвимой позиции, значит, задача руководителя — снизить стресс и создать условия, в которых человек раскроется. Когда обе стороны готовятся и ведут честный диалог, собеседование превращается из «экзамена на выживание» в точную проверку совместимости.

Рекомендации руководителю 👔

  1. Требования позиции 🎯
    Требования должны соответствовать на 100% тому, чем кандидат будет заниматься в ближайшие 6 месяцев.

  2. Подготовка к собеседованию 📝
    Читать CV на собеседовании — red flag для кандидата. С ним следует ознакомиться заранее, провести сопоставление с описанием позиции. Приоритизируйте навыки от «наиболее нужных» к «наименее нужным» и ведите интервью по этому порядку. Так за 60 минут можно обсудить действительно важные вещи, а если на что-то не хватит времени — это не будет критично. Обратите внимание на наличие сертификатов: не стоит тратить много времени на уже «подтверждённые» навыки.

  3. Интервьюер — лицо компании 🏢
    По вашему тону и структуре кандидат считывает климат и зрелость. Невежливость, сумбур, несогласованные критерии — частая причина отказа сильных кандидатов, даже при хорошей зарплате.

  4. Практика важнее теории 🛠️
    Интересуйтесь, как кандидат решал/будет решать практические кейсы, а не только знанием теории 📚.

  5. Сортируем core- и развиваемые навыки 🧩
    Core-навыки намного ценнее прочих развиваемых навыков, которые приходят с практикой.

  6. Эмпатия и кооперация 🤝
    Снижайте напряжение.
    «Понимаю, кейс сложный — я и сам не смог бы решить его идеально, но давай порассуждаем».
    «Мы недавно столкнулись с проблемой — мог бы ты посоветовать решение?»
    Допустимы и небольшие подсказки: как в работе, так и на интервью «бриллиант» может раскрыться позже.

  7. Без предвзятости ⚖️
    Во время интервью собирайте данные, уважайте мотивированную позицию кандидата (даже если вы не согласны). Решение — после де-брифа, по единым критериям роли.

Рекомендации кандидату 🧑‍💼

  1. Изучить информацию о компании 🔎
    Понять в интернете, что за компания: что производит, что продаёт. Миссия/видение — если доступны.

  2. Сопоставить описание позиции и собственные навыки 📌
    Разделите требования на core и развиваемые и честно соотнесите их со своими скиллами.

  3. Подготовить короткую речь о себе 🎙️
    Не пересказывайте всю карьеру и список компаний — говорите только релевантное роли:
    — кто вы для этой роли (2–3 сильных core-навыка) 💪;
    — 2 кейса по STAR с метриками ⭐📈;
    — почему это соответствует задачам команды 🎯.

  4. Освежить забытые навыки 🧠
    Перед интервью допустимо «размять память» (конспекты, песочница, ИИ) — но без вранья на встрече. Широкая осведомлённость помогает связать понятия:
    «Blue/Green на практике не делал, но понимаю: два прод-окружения (blue/green), переключение трафика балансировщиком, быстрый rollback без даунтайма».

5. Mock-интервью с помощью ИИ 🤖 Загрузите описание позиции и своё резюме в ИИ и попросите провести mock-интервью: с поведенческими и практическими вопросами, таймингом и обратной связью. Это помогает потренироваться, вычленить слабые места и подготовить ясные ответы по ключевым темам.

Читайте мою серию: Усталый Босс

Прошлые статьи:

Показать полностью
9

Когнитивные искажения в ИТ: коротко, по-человечески и с примерами

Generated by Copilot

Generated by Copilot

Иногда решения в ИТ принимаются не головой, а… мозгом. А мозг любит экономить батарейку и ошибается по шаблону. Эти «шаблонные ошибки» и называются когнитивными искажениями. Ниже — 10 самых частых ловушек для ИТ менеджеров и команд

🧠 Подтверждающее искажение (Confirmation Bias)

Generated by Copilot

Generated by Copilot

Что это:

Замечаем то, что подтверждает наши прежние убеждения, и пропускаем остальное.

Пример:

Приложение «тормозит» — application support сразу винит DBA: месяц назад после оптимизации базы данных «всё висело», значит и сейчас наверняка виноваты снова они, симптомы похожи на те что были месяц назад. Варианты то что проблемы могут быть в прочих компонентах  приложения (инфраструктура, сеть и пр.) даже не рассматриваются.

Что делать:

Точнее проверяйте факты: Неподтверждённое обвинение может обидеть другую сторону и испортить отношения надолго. Предъявляйте не предположение, а проблему, доказанную конкретными метриками. Используйте корпоративные системы мониторинга, которые охватывают весь стек (приложение, база данных, сетевой слой, инфраструктура) и доступны для анализа широкому кругу участников.

Эффект привязки (Anchoring)

Generated by Copilot

Generated by Copilot

Что это:

Первое число/факт которое попадает в наше поле зрения задаёт «якорь» для дальнейших решений — всё остальное подгоняем к нему.

Пример:

Выбирая вендора для новой системы мониторинга, берём первого из выдачи Google — остальные варианты уже не воспринимаются всерьёз.

Что делать:

Это сильное искажение, от которого нелегко избавиться, но влияние можно уменьшить. До поиска сформулируйте параметры и критерии желаемой системы и выбирайте по соответствию требованиям, а не по порядку выдачи. Соберите несколько альтернатив, представьте их команде в случайном порядке и соберите обратную связь.

💸 Ошибка невозвратных затрат (Sunk Cost Fallacy)

Generated by Copilot

Generated by Copilot

Что это:

Тянем проект/технологию «потому что уже столько вложили», вместо того чтобы смотреть на будущие выгоды.

Пример:

Есть дорогие Enterprise-perpetual-лицензии на Oracle Database — держимся за неё, хотя можно перейти на бесплатную open-source-альтернативу или более экономичный managed-сервис. Решение диктуют прошлые траты.

Что делать:

Делаем новый расчёт с учётом перехода на свежие технологии — вероятные выгоды могут перекрыть потери. Считаем не только деньги, но и будущие «возможности»: скорость вывода фич, гибкость архитектуры, снижение vendor lock-in. Улучшение климата в коллективе и мотивации — тоже бенефит.

📅 Ошибка планирования (Planning Fallacy)

Generated by Copilot

Generated by Copilot

Что это:

Систематически недооцениваем сроки и усилия: в голове — «идеальный мир», в жизни — зависимости, очереди и внезапные «а сертификат то истёк».

Пример:

Задачу планировали сделать за 5 часов, но по ходу всплыли неучтённые сложности — в итоге ушло 10 часов, а ещё пришлось завести пару тикетов в technical debt.

Что делать:

Человек, который окончательно решит задачу точного планирования, получит Нобелевскую премию. А пока используем базовые стратегии: трёхточечные (или шеститочечные) оценки/PERT, «покер планирования» для независимых прикидок и буферы как на уровне задач, так и на уровне проекта.

🧑‍💼Эффект авторитета (Authority Bias)

Generated by Copilot

Generated by Copilot

Что это:

Мнение «большого начальника» автоматически кажется верным: даже если кто-то в команде не согласен, спорить «не принято», и точку зрения руководителя принимают — пусть и с сомнениями.

Пример:

Большой босс говорит: «В прошлой компании мы внедряли этот продукт — выгоды не получили, значит и здесь внедрять не будем». Детали того внедрения (цели, масштаб, настройки, метрики) не раскрываются, но решение фактически принимается «по весу» спикера.

Что делать:

Конструктивно спорить с боссами и «звёздными» коллегами — нормально: опирайтесь на метрики, результаты пилота, TCO/ROI и чёткие критерии. Если убедить руководителя не удалось, заранее зафиксируйте риски и последствия выбранного курса (краткий one-pager/decision record), договоритесь о метриках успеха и триггерах для пересмотра решения.

🐑 Эффект стадности (Bandwagon Effect)

Generated by Copilot

Generated by Copilot

Что это:

«Все так делают — и мы сделаем»: популярность решения подменяет его пригодность именно для нас.

Пример:

Внедряем Prometheus + Grafana для time-series-мониторинга, потому что «это у всех». Хотя у нас монолит на ~200 пользователей, нужен мониторинг здесь и сейчас, и текущий вендорский мониторинг уже закрывает потребности. В итоге получаем лишнюю инфраструктуру и лишнюю точку сбоя — без реальной выгоды.

Что делать:

Когда тянет идти за трендом, сначала выписываем свои use cases и критерии успеха: зачем нам это и какие метрики улучшатся.  Отвечаем на вопросы, кто будет это поддерживать? Не превратится ли это через год в кладбище ненужных технологий? Сравниваем с базовой альтернативой («оставить как есть»/вендорское решение) и принимаем решение по пользе, а не по моде.

🔢 Закон малых чисел (Law of Small Numbers)

Generated by Copilot

Generated by Copilot

Что это:

В малых выборках велик шанс случайных «крайностей» в нетипичных местах: разброс высок, закономерности ещё не проявились — поэтому мы склонны делать большие выводы по маленьким данным.

Примеры:

  • Фидбэк. Получили три отзыва: два нейтрально-негативных и один сильно позитивный. По двум «минусам» делаем вывод, что «всё плохо», хотя выборка слишком мала и легко искажена.

  • Интервью. Пять бесед с «любимыми» клиентами → «фича нужна всем», а реальное использование потом — всего 7%.

Что делать:

Проводите исследования на репрезентативных выборках. Если большую выборку собрать не удается, то убедитесь хотябы что она охватывает как можно больше категорий.

💀Ошибка выжившего (Survivorship Bias)

Generated by Copilot

Generated by Copilot

Что это:

Видим истории успеха, а «кладбище неудач» — нет. Делаем выводы по тем, кто выжил, а не по полной картине.

Пример:

Выбираем платформу observability по витрине «успешных внедрений» и логотипам на сайте вендора. Не спрашиваем, сколько PoC провалилось и в каких условиях те кейсы взлетели — и повторяем чужой путь вне нашего контекста.

Что делать:

Требуем «знаменатель»: сколько компаний пробовало и каков процент успеха/отказов для нашего масштаба и домена. Запрашиваем негативные кейсы и контакты референсов; запускаем короткий пилот с чёткими метриками успеха/остановки и сравниваем с базовой альтернативой (status quo) — решаем по данным, а не по красивым историям.

🎓 Эффект Даннинга–Крюгера (Dunning–Kruger Effect)

Generated by Copilot

Generated by Copilot

Что это:

Люди с низкой компетенцией переоценивают себя, а опытные — осторожничают. Уверенность легко маскируется под экспертизу.

Пример:

Молодой менеджер после 2–3 удачных внедрений воодушевляется, берёт завышенные обязательства на следующий крупный проект — и проваливается. Параллельно мнение опытного менеджера, который трезво оценивал сроки и риски, игнорируется: уверенный новичок «кажется опытнее».

Что делать:

Отделяйте уверенность от компетенций: оценивайте аргументы и данные, а не тон. Учитывайте мнение обеих сторон, просчитывайте риски (допущения, зависимости, план B). Следуйте проверенным процессам и критериям, а не личной симпатии.

🔍 Знание задним числом (Hindsight Bias)

Что это:

После события кажется, что «и так было ясно» — и мы переоцениваем предсказуемость прошлого.

Пример:

На ретро: «Очевидно было, что интеграция сложная!» — хотя в рисках этого не было, а тесты не ловили. Память дорисовала причинность.

Что делать:

Ведите лог предположений до релиза (какие риски и ожидания были), на ретро сравнивайте с записью, а не с памятью. Фиксируйте решения и их основания (decision record), чтобы отличать «тогдашние знания» от «сегодняшней мудрости». Также не скрывайте своих сомнений - активно пишите в почту и в рабочие чаты. В дальнейшем когда все пойдет не так как планировалось - вам будет легче доказать, что конкретно вы это предвидели.

Читайте мою серию: Усталый Босс

Прошлые статьи:

Показать полностью 10
4

Э. Голдратт "Цель" - Новая прочитанная книга в моей библиотеке

Э. Голдратт "Цель" - Новая прочитанная книга в моей библиотеке

Прочитал книгу Цель Э. Голдратта. Есть четкая корреляция с другой книгой «Проект Феникс». Обе книги написаны в жанре романа. В обоих есть патовая ситуация на заводах когда хуже некуда и фирмы на грани банкротства, но всегда появляется некий «гуру» который учит главного героя некой философии. За короткое время получается стабилизировать ситуацию и не только выйти из кризиса, но еще увеличить доход компании.

Ну и как же без параллельной линии связанной с личной жизнью героев. У обоих проблемы с женами , которые решаются ровно в тот момент , когда на работе наступает стабильность.

Ну а в целом рекомендую к прочтению всем кто мало мальски управляет: людьми, проектами, бюджетами, бизнесом -не важно. Теория ограничений (TOC) описанная в книгах - это база для менеджеров любого уровня

Читайте мою серию: Усталый Босс

Прошлые статьи:

Показать полностью 1

Вариант ретроспективы для ИТ команд (postmortem)

Generated by Copilot

Generated by Copilot

В прошлых статьях я уже рассказывал о Andon Cord, который реализует Continuous Service Improvement (CSI) почти в реальном времени: если что-то идёт не так, мы можем остановить процесс и исправить проблему на месте. Но не всегда это возможно. Поэтому я применяю CSI в ретроспективе — через так называемые Postmortem сессии.

Считаю этот подход своим: он родился из практики RCA (Root Cause Analysis) в рамках Problem Management по ITIL. Возможно, в учебниках есть похожие идеи, но к этому формату я пришёл сам — через реальные кейсы, эксперименты и внедрения под конкретные ограничения команды и продукта.

Когда и как мы это делаем📅

Каждую пятницу, в конце рабочего дня, команда кратко разбирает только закрытые кейсы недели: инциденты, запросы, задачи. Формат — спокойная беседа без поиска виноватых (blameless postmortem), с акцентом на ощущения людей, которые делали работу.

Как проходит сессия🕵️‍♂️

Generated by Copilot

Generated by Copilot

  • 🗣️ Кейс рассказывает тот, кто делал. Узнаём, в чём была задача и что было фактически сделано.

  • 💬 Свободный обмен ощущениями. Делимся, где было неудобно/долго/дублировалось и что вызывало сомнения или напряжение.

  • 📝 Фиксируем наблюдения и маленькие улучшения. Записываем 1–3 конкретные идеи в CSI-бэклог — что убрать, объединить, автоматизировать.

  • 🛠️ Архитектурные сигналы. Отмечаем признаки проблем на уровне архитектуры (узкие места, масштабирование, и пр)

  • 🔄 Границы ответственности. Понимаем, что можно делегировать/передать заказчику и где стоит мягко обновить RACI.

CSI-бэклог: фиксируем идеи сразу💡

Важный результат постмортема — оперативное формирование CSI-бэклога прямо на встрече. Даже в сыром виде, любая идея фиксируется в JIRA — от «галочки» в конфиге до архитектурного рефакторинга.

Принципы:

  • 📝 Записываем всё: Нет «слишком мелких» идей.

  • 📂 Отдельный бэклог: CSI живёт в стороне (отдельный проект/доска), чтобы не портить продуктовые/проектные бэклоги — «не отсвечивает».

Что дальше происходит с CSI-бэклогом 🔄

  • 🔄 Обычный Agile-ритм: Идёт бесконечный refining: уточняем формулировки, укрупняем/дробим, переоцениваем.

  • 📊 Capacity под улучшения: В каждый спринт закладываем 20–30% ёмкости под CSI-задачи. Это дисциплина, а не «по остаточному принципу».

  • 🔁 Многоразовое возвращение: Одни и те же сторис могут обсуждаться на нескольких postmortem и refining сессиях подряд — мы спокойно расширяем, сужаем и шлифуем решение.

  • 🔗 Объединения: Родственные карточки склеиваем в один тикет, чтобы не плодить сущности.

  • ♟️«Ход конём» через проекты: Когда стартует крупная инициатива (например, миграция с on-prem в облако), часть CSI-бэклога можно перенести в проектный бэклог как фичи — если это вписывается в бюджет и расписание. Так технический долг уходит «пакетом», а не годами висит в стороне.

Завершение 🎯

Postmortem-сессии дополняют Andon Cord: первый даёт реакцию «здесь и сейчас», второй — спокойный разбор по горячим следам и системные улучшения. Вместе они замыкают цикл CSI: наблюдаем → обсуждаем без обвинений → фиксируем идеи → превращаем их в работу через отдельный CSI-бэклог и обычный Agile-ритм.

Главная ценность — в дисциплине маленьких шагов. Мы не охотимся за «большим ремонтом», а каждую неделю снимаем трение: убираем лишнее, автоматизируем ручное, уточняем границы ответственности и заранее замечаем архитектурные сигналы. От этого растут предсказуемость, скорость потока и спокойствие команды.

Если хотите начать просто: уже в эту пятницу разберите 2–3 закрытых кейса, зафиксируйте 1–3 идеи в CSI-бэклог и заложите 20–30% capacity следующего спринта под эти улучшения. Всё остальное приложится.

Читайте мою серию: Усталый Босс

Прошлые статьи:

Показать полностью 1
Отличная работа, все прочитано!