Lean-Agile Компания

Core SAFe, AI-Native и AI-Native SAFe: в чём разница и как выбрать подход Купить Copilot недостаточно, чтобы стать AI-Native организацией. Использование ИИ в работающем SAFe ещё не означает переход на AI-Native SAFe. Core SAFe, AI-Native и AI-Native SAFe – не три версии одного фреймворка. Это понятия разных уровней. Путаница между ними мешает увидеть главное: ИИ меняет не только скорость выполнения работы, но и способ выбирать, проектировать, проверять и масштабировать её. Эти 3 понятия отвечают на разные управленческие задачи: – Core SAFe создаёт основу для масштабированной Lean-Agile работы: связывает стратегию, портфель, ART и команды вокруг поставки ценности. – AI-Native меняет способ мышления и работы. ИИ учитывается не в конце, как инструмент ускорения, а с самого начала: при выборе проблемы, проектировании процесса, распределении ответственности и проверке результата. – AI-Native SAFe – операционная модель для AI-Native организации, построенная на фундаменте Lean-Agile и Core SAFe: связывает людей, цифровые продукты и AI-агентов с измеримыми клиентскими и бизнес-результатами. За более чем десять лет работы со SAFe я видел, как менялся главный вызов масштабирования. Раньше он состоял прежде всего в синхронизации множества команд. Сегодня ИИ ускоряет создание решений – и узкое место смещается: в сторону способности выбирать верное направление, получать свидетельства ценности и вовремя изменять или останавливать работу. Core SAFe не исчезает и не обесценивается. Для многих крупных организаций он остаётся сильным фундаментом для будущего перехода к AI-Native SAFe: с понятной связью между стратегией, инвестициями, продуктами, данными, рисками и результатами. – Core SAFe создаёт управленческий фундамент. – AI-Native меняет способности организации. – AI-Native SAFe объединяет оба контура. В полной статье разбираю эти различия подробнее, включая роль outcomes, данных, governance и изменений управленческого ритма. Перейти на статью: ionovpartners.ru/...nce Алексей Ионов, основатель «Ионов и Партнёры», Certified Advanced SAFe® Practice Consultant и AI-Native Trainer. #AINative #AINativeSAFe #SAFe #ionovpartners

Компания «Ионов и Партнёры» получила официальный статус AI-Native Partner от Scaled Agile, Inc. Алексей Ионов аккредитован как официальный AI-Native Trainer. Это логичное продолжение нашей многолетней работы с крупномасштабными трансформациями и развитием SAFe в России и СНГ. Мы расширяем экспертизу на AI-Native: помогаем организациям перейти от отдельных AI-пилотов к системной модели управления, в которой AI-инициативы связаны со стратегией, портфелем, продуктами и измеримыми бизнес-результатами. С 2019 года «Ионов и Партнеры» является партнером Scaled Agile Inc. В портфолио компании – подтвержденные кейсы SAFe-трансформаций крупных организаций в России и Казахстане. Алексей Ионов обладает продвинутой квалификацией Scaled Agile для опытных практиков масштабных трансформаций – Certified Advanced SAFe® Practice Consultant (ASPC) и теперь является авторизованным AI-Native Trainer и AI-Native Change Agent. Что это даёт организациям? Наши клиенты получают сочетание официальной методологии AI-Native от Scaled Agile, Inc. и практической экспертизы Алексея, чтобы системно выстроить переход к AI-Native-модели. Мы помогаем: – связать AI-инициативы со стратегическими целями и инвестициями; – определить роли, ответственность и контур управления; – выстроить взаимодействие бизнеса, ИТ и продуктовых команд; – масштабировать решения так, чтобы они создавали устойчивую ценность, а не оставались отдельными экспериментами. Это актуально и для компаний, уже работающих по SAFe (как естественный следующий шаг), и для организаций, которые используют элементы Agile или только выстраивают контур изменений. Скоро на сайте появятся описания AI-Native программ и услуг. Следите за нашими обновлениями. #AINative #SAFe #ionovpartners

PI Outcome Planning – обновлённое мероприятие ART в AI-Native SAFe Друзья, добрый день! На связи Алексей Ионов. Вопрос: Когда заранее согласованный объём работ перестаёт быть хорошим планом? ИИ помогает командам быстрее проверять гипотезы, создавать прототипы и отбрасывать неудачные решения. В таких условиях детальный план быстро устаревает – но потребность в согласованном направлении не исчезает, а, напротив, становится важнее. В нашем блоге вышла статья, в которой описывается ключевая техника AI-Native SAFe – PI Outcome Planning. Важно: это не «PI Планирование, сокращённое до одного дня», а другая логика управления. Фокус смещается с фич, загрузки и outputs на измеримые изменения для клиента и бизнеса: что именно должно улучшиться за предстоящий PI и как это приблизит ART к достижению его клиентских и бизнес-результатов. Лидеры ART формулируют PI Outcomes и отвечают за них. Команды не принимают спущенные цели, а предлагают Team Outcomes – свой измеримый вклад и способы максимизировать общий эффект. Это двусторонний процесс: выводы команд могут уточнять ART outcomes. Экспериментирование, прототипирование и создание знаний выходят на первый план – при сохранении вех, зависимостей, рисков и проверки реалистичности. Базовый формат проведения PI Outcome Planning – один день. Моя практическая рекомендация – по возможности проводить его в течение 2х дней по полдня: это повышает качество договорённостей. Но без предварительной подготовки outcomes и данных любой формат быстро вернётся к обсуждению задач. В статье о PI Outcome Planning описаны: структура мероприятия, роли участников, ключевые артефакты, а также сравнение с PI Planning базового SAFe и чек-лист подготовки к мероприятию. Перейти на статью: ionovpartners.ru/...afe #AINative #SAFe #PIOutcomePlanning #ionovpartners

Намерение, спецификации и контекст в AI-Native SAFe: как управлять разработкой продуктов с ИИ Друзья, добрый день. На связи Алексей Ионов. С ИИ у многих организаций возникает парадокс: команды начинают работать быстрее, артефактов становится больше, а управленческой ясности – меньше. Беклоги пополняются, спецификации генерируются, гипотезы проверяются быстрее. Но ключевой вопрос остаётся прежним: мы движемся к нужному клиентскому и бизнес-результату или просто ускоряем производство работы? Эту проблему AI-Native SAFe решает с помощью связки «намерение – спецификации – контекст». Такая техника помогает удерживать разработку в рамках бизнес-целей, ограничений и актуальной рыночной реальности. - Намерение задаёт направление: какой результат мы хотим получить. - Спецификации определяют правила игры: ограничения, политики, критерии качества и безопасности. - Контекст помогает сохранять связь с рынком, клиентом, архитектурой и рисками. Если намерение размыто, ИИ будет создавать убедительные, но необязательно ценные решения. Если спецификации неполные – возрастут риски качества, безопасности и соответствия требованиям. Если контекст устарел – команды будут оптимизировать вчерашнюю реальность. Я бы рекомендовал начать выстраивание ИИ-нативной разработки с трёх вопросов: - Почему мы решаем именно эту проблему клиента и какой ценностный результат мы собираемся создать? - Какое поведение решения мы хотим видеть и как мы узнаем, что решение демонстрирует именно это поведение? - Где и в каких условиях наши клиенты будут использовать это решение и какие сценарии использования нам важно учесть? В AI-Native среде выигрывает не тот, кто быстрее генерирует артефакты, а тот, кто лучше управляет смыслом, ограничениями и контекстом. В новой статье разбираем намерение, спецификации и контекст в AI-Native SAFe. Читайте в блоге: ionovpartners.ru/...ext #AINative #SAFe #AI #ionovpartners