McKinsey: в 40% IT-проектов срываются графики или бюджет

Причинами неудач технические руководители проектов называют отсутствие четких целей, неэффективное управление изменениями, неверный выбор платформы, негибкость поставщиков. Не отрицая этого, консалтеры отмечают, что традиционные подходы к управлению проектами сегодня не работают.

Опыт исполнения более 500 крупных технологических проектов позволил McKinsey определить несколько условий, которые увеличивают шансы на успех. Назовем некоторые из них.

1. Agile-методики. Здесь имеют значение такие элементы, как четкое обозначение владельца продукта, целей и ключевых результатов, использование итеративных релизов, спринтов, модульной архитектуры.

Это можно пояснить кейсом крупной страховой компании, которая пробовала модернизировать алгоритм урегулирования убытков на основе стандартной «водопадной» модели. Потратив около $200 млн, компания продвинулась в своих планах меньше чем на треть. После этого было принято решение перейти на межфункциональные команды и спринты. В итоге производительность выросла в три раза, а первый продукт появился спустя несколько месяцев.

2. Дизайн-мышление. Оно должно отталкиваться от запросов и ожиданий потребителя. Для определения этих потребностей стоит привлекать конечных пользователей к созданию прототипов, тестированию, опросам и экспериментам. Только так можно гарантировать, что программа не устареет за период реализации.

Один автопроизводитель отказался от сбора требований от отделов исследований, продаж и послепродажного обслуживания. Вместо этого были организованы кросс-функциональные семинары и интервью, чтобы понять «болевые точки». В результате была разработана платформа, позволяющая поставщикам, провайдерам услуг и разработчикам обмениваться данными. Это укрепило сотрудничество между командами, и выход новых релизов ускорился.

3. Использование облачных сервисов дает преимущество в управлении инфраструктурой и других сферах. Например, облачные сервисы можно использовать для создания единой среды при разработке и тестировании прототипов, для анализа и консолидации данных, управления контентом. Использование готовых SaaS- и PaaS-решений позволяет избежать затрат на самостоятельную разработку и кастомизацию.