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Negli anni, i promotori di sviluppo Agile hanno saputo che le cose tendono a finire con i più grandi progetti di software o di organizzazioni di grandi dimensioni. Ora, l’unità digitale, automazione e l’IA può essere troppo anche per il più Agile di squadre.
Foto: Joe McKendrick
Come Ron Jeffries, co-creatore dell’Extreme Programming (XP) metodologia di recente messo, Agile, è diventata un’altra storia per coprire inesorabilmente spingendo gli sviluppatori a continuare a produrre sempre di più, più velocemente e più velocemente. Con il digitale, l’AI e l’automazione, la scala diventa ancora più insostenibile, e questo è dove Agile, come sappiamo, tende a cadere verso il basso.
Un altro punto di vista, naturalmente, è che Agile è l’unico modo per far crescere un business digitale. Agile, applicata su larga scala, non sembra essere un modo più efficace di lavorare in un settore in rapida evoluzione ambiente digitale”, secondo un articolo del MIT. “Le grandi aziende come Spotify, Ericsson, Microsoft, e Riot Games ha adottato il metodo”.
Le aziende che adottano agile a scala beneficio dalla scomposizione funzionale silos e la messa in comune il talento per ogni funzione in squadre”, riferisce Carine Simon, senior lecturer e industria di collegamento al MIT Sloan. “Nella gestione tradizionale, si dispone di un dirigente per ogni funzione … ma il coordinamento e la collaborazione tra queste funzioni è spesso difficile, considerando che se si crea una squadra che ha piscine membri di ogni, quindi il pensare è che il progetto sarà più successo. Tutti i progetti sono in una situazione simile modalità di gestione.”
In una recente analisi di Agile aziende, Federico Berruti, Geet Chandratre, e Zaid Arbe, società di consulenza McKinsey, stato ci sono molte complicazioni durante il tentativo di applicare le metodologie Agile-digitale impostazioni, da immaturi tecnologia per il fatto che “con migliaia di processi che coinvolgono decine di migliaia di dipendenti, le organizzazioni difficili costruire praticabile strada mappe su larga scala per l’automazione.” Aggiungete a questo le modifiche AI automazione e portare a posti di lavoro dei dipendenti, che ha ulteriormente gomme le opere. Mischia, con la sua enfasi sulla chunking lavoro in componenti più piccoli, scrum master, di processo e di proprietà, anche cade piatto quando la scala automatizzate che succhiano in diverse parti dell’impresa. la metodologia.
Berruti e il suo McKinsey colleghi propongono un nuovo modo per portare le metodologie Agile-alto-scala ambienti di automazione, un approccio che, opportunamente chiamata “Agile automazione”. Agile automazione, spiegano, è costruito su mischia approcci, ma si adatta ai requisiti di scala di AI o ambienti automatizzati. Ecco i cinque componenti chiave:
Struttura di squadra. La squadra è la chiave, la McKinsey autori sottolineano, e deve consistere in un prodotto proprietario di affari e di esperto della materia a lavorare con gli sviluppatori, tester, il personale e le imprese.Iniziali di design. “Definire in modo completo il processo prima che il lavoro di sviluppo inizia sul serio, a” garantire “il progetto di automazione in grado di integrarsi con la strategia di business e rispettare i requisiti normativi e di altra natura.”Trigger-driven storie. Questi vi aiuterà a “scomporre il progetto in blocchi indirizzabili, agile automazione sostituisce la tradizionale user stories,'” Berruti e il suo co-autori di stato.Gestione del rilascio. “Disaccoppiare versioni del prototipo e la produzione di software, basato su una “controllata di pianificazione, che è strettamente coordinato con le parti interessate del business”.Programma di sostegno. Agile automazione rimappa il modo in cui le persone e i gruppi lavorano insieme, si richiede un sostegno significativo. Il McKinsey team sollecita l’istituzione di un apposito programma di office per offrire competenze, stabilire buone pratiche, e di monitorare l’avanzamento dell’automazione globale sforzo.”
Digitale e automatizzato imprese compirà poco senza una direzione degli affari e la visione. Ecco perché metodologie Agili, che sono stati intorno per decenni, ora, sono più che mai necessari.
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