Gen AI i organizacje: Rozwiązania na wąskie gardła
Jak zwiększyć wpływ na biznes, a nie tylko dostarczać więcej.
W poprzednim artykule "Wąskie gardło wpływu GenAI na biznes" rozmawialiśmy o tym, gdzie GenAI nie przyspiesza organizacji. Zidentyfikowaliśmy trzy główne obszary:
Mierzenie
Nauka
Praca wielozespołowa
Dziś czas na rozwiązania. Jak sobie radzić z tymi ograniczeniami?
Measure
Rozpoczniemy od tego jakie praktyki są potrzebne, by mierzenie dostarczało wartość.
Monitoring jako Definition of Done
Zadanie nie jest skończone bez dodania monitoringu. To samo podejście jak z testami - nie deployujesz bez testów, nie deployujesz bez mierzenia.
GenAI wzmacnia potrzebę tej praktyki. Generuje kod szybko, ale nie doda automatycznie event trackingu, metryk biznesowych czy alertów. Musisz to zaplanować z góry - narzucić, dołączyć do instrukcji, sprawdzać czy faktycznie została zaimplementowana.
Znajomy sprzedał mi taką praktykę:
Zawsze jak dostarczam jakąś funkcję to tworzę dashboard, lub przynajmniej wykres, by pokazać czy to faktycznie zadziałało.
To jest mindset, jaki jest wymagany w czasach GenAI.
Efektywny pipeline danych
Techniki mapowania procesów, jak „Value Stream Mapping", można zastosować również do potoków danych.
Mapujesz ścieżkę od zdarzenia użytkownika do dashboard'u z metrykami. Ile czasu zajmuje każdy krok? Gdzie są kolejki i opóźnienia? Te wąskie gardła powinny być pierwszymi do optymalizacji.
Typowe wąskie gardła w pipeline'ie danych to:
Przetwarzanie wsadowe raz dziennie zamiast w czasie rzeczywistym
Manualne tworzenie raportów
Brak automatyzacji w łączeniu danych z różnych źródeł
Optymalizacja tych miejsc skraca czas od eksperymentu do wyników.
Rozplątywanie zmian dla niezależnego mierzenia
Nie chodzi o wprowadzanie jednej zmiany na raz - to spowalnia dostarczanie. Chodzi o projektowanie zmian tak, by dały się niezależnie mierzyć.
GenAI dostarcza zestaw zmian. Twoja rola to rozplątanie ich na wymiary, które można osobno weryfikować. Nowa rekomendacja + lepszy checkout to dwa różne eksperymenty. Jeden wpływa na zaangażowanie, drugi na konwersję.
Praktyczne podejście to definiowanie:
Właściwych podejść mierzenia dla każdej zmiany
Różnych segmentów użytkowników do testowania
Odpowiednich wymiarów dla wdrożenia
Dzięki temu możesz dostarczać szybko, ale weryfikować precyzyjnie.
Learn
Następnie przejdziemy do tego, jak skupić się na nauce, zamiast tylko dostarczać.
Metryki wpływu zamiast ilości
GenAI wzmacnia iluzję produktywności - dostarczasz 10x więcej, ale bezużytecznych funkcji.
Przestań mierzyć velocity i story pointy. Zacznij mierzyć wpływ na klientów. Na Sprint Review nie pokazuj "co zrobiliśmy", ale "czego się nauczyliśmy o klientach". Zmień pytanie:
z "ile dostarczyliśmy"
na "czy rozwiązaliśmy problem".
I następnie zacznij mierzyć jak dobrze ten problem rozwiązaliście.
Jak rozpoczynać od problemu? Opisuję to w „Tech Lead w Discovery". Bardzo dobry przykład ma również Dawid Szkiełka w swoim artykule Product Trio - grupa prowadząca zespół wspólnie definiuje problem PRZED napisaniem kodu.
Mając problem zdefiniowany możesz faktycznie mierzyć wpływ po wdrożeniu. Co nas przekierowuje do kolejnego punktu.
Czas na analizę i wnioski
Tak jak w artykule „Mierzenie zmian w produkcie" - wprowadź rytm oceny każdej zmiany. Bez tego nie wiesz co działa, a co marnuje czas.
Zablokuj czas na analizę wyników. Poniedziałek rano = zespół analizuje dane z tygodnia. Nie nowe zadania, nie kolejny sprint planning. Czysta analiza: co zadziałało, co nie, dlaczego. GenAI dostarcza eksperymenty szybciej niż możesz je zrozumieć - musisz nadążyć z analizą.
Każdy eksperyment przechodzi przez jasny proces:
Hipoteza - co chcemy sprawdzić i dlaczego
Eksperyment - jak to testujemy, dla kogo
Wyniki - twarde dane, nie opinie
Wnioski - co nam to mówi o problemie
Następne kroki - rozwijamy, pivotujemy czy kasujemy
GenAI może pomóc w dokumentowaniu tego procesu. Ale wyciągnięcie wniosków to wciąż praca człowieka.
Autonomia eksperymentów
Daj zespołom autonomię decyzyjną w ramach ustalonych granic. Zamiast czekać miesiąc na decyzję CTO, zespół może sam zdecydować o pivotowaniu w ramach swojego obszaru. GenAI przyspiesza tempo - hierarchia musi nadążyć.
Jak wypracować autonomię jako lider techniczny czy PM:
Ustal budżet eksperymentów - np. "możemy testować wszystko co zajmie mniej niż tydzień pracy"
Zdefiniuj kryteria sukcesu z góry - "jeśli metryka X spadnie o 10%, kasujemy funkcję bez pytania szefa"
Komunikuj decyzje, nie pytaj o pozwolenie - wysyłaj weekly update z podjętymi decyzjami zamiast czekać na approval
Buduj zaufanie małymi krokami - zacznij od drobnych decyzji, pokazuj wyniki, zyskuj większą swobodę
Oddziel wdrożenie od uruchomienia - "Szefie, kod jest już na produkcji ale wyłączony. Włączymy dla 0.1% użytkowników, jeśli coś pójdzie źle - wyłączamy jednym kliknięciem"
Roadmapa to hipoteza, nie zobowiązanie. Jeśli dane pokazują, że idziemy w złym kierunku - zmieniamy. GenAI pozwala testować więcej hipotez szybciej. Ale tylko jeśli organizacja potrafi szybko reagować na wyniki.
Praca wielozespołowa
Na koniec musimy pracować efektywnie jako organizacja, nie jako pojedynczy zespół.
Value-Stream Mapping całego dostarczania
Zmapuj całą ścieżkę od pomysłu do produkcji. Nie patrz tylko na swój zespół, ale na wszystkie zależności. Gdzie są kolejki między zespołami? Gdzie czekasz tygodniami na decyzje?
Praktyczne działania:
Wizualizuj przepływ między zespołami - jedna tablica pokazująca gdzie utyka praca między obszarami
Mierz rzeczywisty lead time - nie tylko czas kodowania, ale całkowity czas przejścia przez organizację
Limituj pracę w toku na poziomie organizacji - jeśli 50 zadań czeka na security review, to przestań dodawać kolejne
Synchronizuj kadencje - jeśli zespół A deployuje co tydzień, a zespół B co miesiąc, to A czeka 3 tygodnie na wdrożenie
GenAI przyspiesza pracę pojedynczego zespołu. Ale jeśli kolejny zespół w łańcuchu ma miesięczny backlog, to nic nie zyskujesz. Musisz optymalizować całość, nie fragmenty.
Globalna optymalizacja produktowa
Przestań mierzyć sukces pojedynczych zespołów:
Zespół Recommendations zwiększył personalizację - pokazuje więcej trafnych produktów.
Zespół Content zoptymalizował ładowanie - ukrywa obrazy produktów dla szybkości.
Klienci widzą świetne rekomendacje, ale bez zdjęć nie mogą podjąć decyzji. Globalnie tracisz.
Zamiast lokalnych optymalizacji, wprowadź wspólne metryki sukcesu dla całego obszaru produktu. Zespoły pracujące nad różnymi częściami ścieżki klienta muszą mieć ten sam North Star - czy to konwersja end-to-end, retencja, czy NPS.
Przykład:
zamiast "zespół rekomendacji zwiększył CTR o 8%",
mierz "użytkownicy wykonują o 5% więcej wartościowych akcji w produkcie".
To wymusza myślenie o całej ścieżce użytkownika, nie tylko o swojej części.
Tutaj duży wpływ ma sama struktura organizacyjna - vide prawo Conway'a. Musimy tworzyć takie struktury, które wspierają i zachęcają do pracy ponadzespołowej. Ciekawie ten problem rozwiązał Pandadoc, co opisał w prezentacji Denis Salnikov.
GenAI może pomóc każdemu zespołowi osobno osiągnąć świetne wyniki. Ale jeśli te wyniki się wykluczają, to tylko marnujesz czas.
Strategia technologiczna organizacji
Wspólna strategia techniczna to fundament spójnych decyzji w organizacji. Jak pisałem w artykule "Strategia inżynierska zespołów produktowych", strategia pozwala skupić rozproszone wysiłki zespołów na wspólnym kierunku rozwoju. Bez niej każdy zespół podejmuje decyzje we własnym zakresie, często sprzeczne z innymi.
Jak wprowadzić porządek:
Zdefiniuj drivery architektoniczne - jak w artykule "Drivery architektoniczne", określ kryteria wyboru technologii
Technology radar organizacji - wspólna mapa co jest w adopt/trial/assess/hold
Gildie technologiczne - frontend guild, backend guild dzielą się wiedzą i standaryzują podejścia
Architekci jako facylitatorzy, nie strażnicy - pomagają zespołom podjąć dobre decyzje, nie blokują
Przykład driverów:
"TypeScript everywhere - frontend, backend, infrastruktura" - jeden język, płynna rotacja ludzi
"PostgreSQL jako domyślna baza, wyjątki tylko z biznesowym uzasadnieniem" - łatwiejsze utrzymanie
"React dla UI, nie eksperymentujemy z frameworkami" - standaryzacja kompetencji
GenAI może generować kod w 50 technologiach. Ale utrzymanie tego wszystkiego to koszmar. Wspólna strategia pozwala wykorzystać GenAI bez tworzenia chaosu.