Scrum на практике. Высокая продуктивность и результаты – прямо сейчас | страница 33



Затем в том же зале мы проводим ежедневный Scrum, используя доску команды, которую может видеть каждый служащий. По средам в полдень мы встречаемся возле нее, чтобы провести уточнение бэклога. Мы обсуждаем работу и определяем приоритеты. По пятницам весь личный состав проводит телефонную конференцию и отчитывается о проделанной работе. Так проходит обзор спринта. После полудня команда собирается возле доски на ретроспективу.


Изменится ли что-то после того, как ваша служба завершится?

Никто не знает, что грядущее нам готовит. Но фундамент заложен, существует инфраструктура для того, чтобы Scrum продолжал действовать и после завершения моей службы в этой должности.

Задумайтесь над тем, что вы только что прочли. Оставим в стороне военный контекст и сосредоточимся на основных пунктах. Это не армейская дисциплина, это пример работы Scrum в сложной, запутанной и непредсказуемой среде.

Хаас и его команда всегда были высококвалифицированны и мотивированы. Поскольку они служат в спецподразделениях, они по умолчанию лучшие из лучших. Однако после внедрения Scrum Хаас и его команда зафиксировали повышение продуктивности с 4 до 50 баллов в день за восемнадцать месяцев. Это рост на 1250 %.

И хотя их работа высокотехнологична, это не история стартапа, занимающегося программным обеспечением, не история команды, создающей продукт. В определенном смысле это компания, оказывающая услуги с узкоспециализированным, опасным и летальным способом поставки. Поскольку я работал с Джоном, на моих занятиях был стабильный поток служащих войск специального назначения ВМС. А это люди, которые прежде всего сосредоточены на результатах. Они решительно отказываются от того, что не делает их более быстрыми или более эффективными.

Как бывший журналист, я знаю, что критика может быть здравой. Но она должна быть сбалансирована принятием фактов. Если дело обстоит иначе, критика порой контрпродуктивна, даже деструктивна. Особенно когда ею прикрывают банальный страх изменений.

На краю хаоса

В Анн-Арборе, городе, где расположен Университет штата Мичиган, в начале 1980-х на программе бакалавриата учился студент, захваченный идеей моделирования жизни внутри компьютера. Его звали Кристофер Ленгтон, и он начал заниматься тем, что назвал клеточными автоматами.

Клеточные автоматы – клетки решетки, состояние которых меняется со временем на основании ряда правил. Каждая клетка расположена по соседству с другими, состояние которых влияет на нее. Простейший вариант соседства – ситуация, когда одна клетка касается другой. И правила перехода могут быть простыми: например, если клетка рядом со мной во включенном состоянии, то и я включаюсь. Если взять более сложный сценарий и предположить, что две клетки по соседству от меня активны и одна неактивна, я тоже становлюсь неактивен.