Будущее Agile
Что ж, если вы занимаетесь программным обеспечением хотя бы последние 5 лет, вы не избежите использования методологий Agile при реализации своих проектов.
Будь то Kanban, Lean, XP или всегда популярный Scrum, та или иная среда будет использоваться при разработке программного обеспечения. Иногда может использоваться сочетание этих гибридных моделей, подходящих для вашей организации.
Ответвление от Lean, Agile началось в разработке программного обеспечения в 2001 году. В настоящее время оно внедрено во всех видах различных отраслей, agile в розничной торговле, производстве, стратегии и т. д. Сейчас Agile используется даже в системе образования, называемой eduScrum.
Он получил дальнейшее развитие, и у нас есть SAFe — для масштабирования Scrum для целых организаций.
Но с таким количеством инноваций, где можно увидеть движение гибкого мышления? Как только инновация стагнирует, структура теряет свое влияние. С таким количеством улучшений в технологической отрасли и мире в целом нам нужно посмотреть, как будет развиваться дальше даже эта структура.
Если вы посмотрите на последние тенденции в области технологий, у нас есть машинное обучение и искусственный интеллект. Теперь Agile не сможет дать немедленную ценность таким проектам. Поскольку проекты ML / AI в основном являются проектами, способствующими фактическим результатам.
Аналитика данных и интеллектуальный анализ данных являются частью решения для таких проектов. Внедрить итерационные процессы для реализации таких проектов сложно. С этой целью был разработан недолговечный процесс под названием CRISP-DM — межотраслевой стандартный процесс интеллектуального анализа данных. Этот процесс можно разбить следующим образом:
- Цикл обратной связи между бизнесом и данными — результаты для
- Цикл обратной связи между подготовкой данных и моделированием данных — выходы в
- Фаза оценки, которая разветвляется на
- Развертывание и
- вернуться к обратной связи к пониманию бизнеса в начале
Эта модель стала застойной, и отдельные игроки в бизнесе ИИ реализуют свои собственные стратегии доставки.
При такой разнообразной настройке проекта становится сложно работать гибким стратегиям. Однако теперь у нас есть процесс, который обслуживает проекты ИИ, который называется CPMAI — управление когнитивными проектами для ИИ.
Итак, эволюция и инновации идут в ногу с изменениями тенденций в разработке программного обеспечения.
Помимо CPMAI — есть и другие отклонения от Agile-модели. Например, Shape Up от Basecamp и ставшая вирусной модель Studio. Которые стремятся отойти от гибких методов работы, чтобы лучше адаптироваться к новым условиям.
Конечная цель состоит не в том, чтобы придерживаться одного процесса или структуры, а в том, чтобы постоянно адаптироваться и меняться, а также смотреть, сможем ли мы развивать нашу организацию вместе с ними.
