Где найти «продактов», какими компетенциями они должны обладать, на каком уровне? Есть ли какой-то усредненный профиль роли Product owner для всех корпораций?
Эти вопросы сейчас чрезвычайно актуальны для любого крупного бизнеса, внедряющего продуктовый подход, развивающего продуктовую функцию.
Product owner - это роль, которую надо собирать, как конструктор, в зависимости от запросов конкретной компании.
Product owner для банка, product owner для бизнеса – это отличающиеся роли. Даже Product owner для продуктов, которые создаются в бизнесе, например, из данных – это один «продакт», Product owner в ИТ, который создает инфраструктурные продукты в виде больших инфраструктурных решений – это другой Product owner. Product owner, который в инновациях создает инновационный продукт и находится в акселераторе - это не стартапер, это еще один вид Product owner. Все они немножко разные, но у них есть нечто общее.
Во-первых, очень важно, если вы думаете, взять ли в «продакты» hard skill сотрудника или soft skill - берите soft skill.
Что это значит?
Допустим, у вас есть хороший data scientist, который классно собирает мат. статистику и модель мат. оптимизации, это, по сути, очень хороший ученый.
Но таких ребят на всем рынке человек 20.
Поэтому рекомендация - разделить управление продуктом и жесткую компетенцию, как мы это сделали в ряде кейсов.
Отдельно расположены жесткие компетенции.
Например, data scientists, архитекторы ИТ, мощные аналитики, которые собирают дашборды, связанные с data scientists, разработчики, продуктовые дизайнеры, которые делают бизнес-процессы.
Есть отдельно жесткий бизнес, коммерсанты, которые, «вытаскивают» бизнес-показатели.
А где-то, между ними, поднимается функция Product owners, потому что логично предположить, сейчас делать продукты или поднимать «продактов» без привязки к цифровым компетенциям - это будет как «выстрел в ногу».
Всегда делайте цифровые продукты - если у вас какая-то инициатива не использует цифровой рычаг, ищите цифровой рычаг.
Частая ошибка крупного бизнеса в том, что он берет data scientist и дает ему продукт из данных. Потом он идёт на рынок и говорит: «Эге-гей, где все мои data scientists?».
За этих data scientists борются все крупные корпорации.
На рынке их остается совсем мало.
Тогда корпорации обращаются уже на университетские кафедры, война за специалистов уже туда перешла - все хантят бедных математиков, которые обрадовались, что они теперь кому-то нужны. Хотя так можно и урон теоретической математике нанести.
Все понимают, что рынок пуст – наблюдается кризис кадров и кризис компетенций, особенно жестких.
Мы говорим про middle-ов и senior. Junior еще как-то «строчат», но они, как правило, не могут выступать в качестве экспертов в Центре экспертизы.
Какой выход нашли мы и еще ряд компаний?
Мы берем крутого data scientists, он - руководитель роли.
А в «продакты» мы ставим молодого специалиста. То есть это либо junior data scientists, либо проактивный лидер из бизнеса.
Ошибка – делать «продактов» из топ-менеджеров.
Ставку надо делать на middle и тогда получается хитрая история.
У вас «продакт» сам по себе не очень экспертен, но он постоянно менторится экспертом.
Эта модель, когда один эксперт может обслуживать в среднем от 6 до 12 Product owner-ов, называется Центр экспертизы.
Но, чтобы она работала, чтобы опытный «продакт» мог junior «продактов» сопровождать, вам придется кодифицировать роль product owner, а самое главное, придется набирать людей, которые, как минимум, если не экспертны, то хотя бы проактивны.
У них должны быть мягкие навыки, которые вы из ниоткуда не возьмете.
Вывод - берите «мягких» людей, лучше взять мягкого, дотащить его до жесткости с помощью ментора, чем взять жесткого и понять, что он с бизнесом не может разговаривать, не может предлагать инициативы.
Нужна помощь в развитии продуктовой функции, подготовке продакт оунеров? Обращайтесь!
Мы всегда на связи: Telegram, сайт, info@neuromap.tech.