Бензиново-гоночная тема, разгонная.
Суть AI трансформации, как ни крути, сводится к ускорению процессов, к повышению их эффективности. По итогам обсуждения с коллегами родилась хорошая аналогия с тюнингом автомобилей.
Когда-то у меня был автомобиль Subaru Impreza WRX. Такая игрушка — конструктор для больших мальчиков. Такую игрушку всегда хочется «прокачать». Есть рекомендации и уровни «прокачки». Начинать рекомендуется c stage 1:
1. Перепрограммированием блока управления двигателя (или замены его на более спортивный) — то есть чипировать машину.
2. Замену выхлопа, чтобы «раздушить» двигатель и позволить ему использовать больше воздуха.
3. Установку более производительного топливного насоса — МОЩНОСТЬ требует топлива!
Проведем аналогию с AI-трансформацией в продуктовой компании.
1. Чип — принесли и начинаем применять AI, LLM и прочие модели.
2. Выхлоп — оснащённая AI инструментами команда разработки. Больше задач — быстрее работа.
А что с насосом?
В дискуссии с коллегами сошлись на мнении что насос это система управления бэклогом. То, насколько эффективно бизнес / владелец продукта провозит исследования, ведет аналитику, формирует гипотезы и превращает их в требования на создание новых фич или доработку старых.
Единицы программ трансформации учитывают этот момент. Потому и эффективность программ найти становится очень сложно. Также сложно двигателю автомобиля набрать мощность при недостатке топлива.
Фреймворк SDD — Spec Driven Development затрагивает и этот вопрос, вовлекая Владельца продукта и бизнес-аналитиков в процесс подготовки спецификации.
Да, это не решает всей проблемы управления бэклогом, но значительно облегчает работу над ней, так как переходя на SDD — вся команда начинает говорить одним общим языком, не требуя переводчика с перекладной бизнес-требований в Техническое задание.
Чтобы узнать больше о SDD — предложу прочитать статью: https://habr.com/ru/articles/996526/
А о управлении бэклогом мы обязательно поговорим!