Дизайн и прототипирование
Почему небольшая команда разработки выигрывает
Или о чем нужно помнить перед расширением продуктовой команды.
featОтличные продукты создаются людьми, которым не все равно. С ростом команд индивидуальное влияние и ответственность размываются. Как только ответственность за продукт становится неоднозначной, продукты теряют свое значение и становятся посредственным беспорядком, сформированным бесчисленными компромиссами, а небольшая команда превращается в монстра.
Это одна из главных сложностей, с которой сталкиваются большие команды, и чтобы понять, как с ними бороться, нам нужно сделать шаг назад и поговорить о карандашах.
Карандаши — это важные инструменты. Они одни из самых простых и самых древних инструментов для письма. Они так просты, так полезны и так повсеместны, что мы редко ценим их существование. На сегодняшний день в США производится около 2 миллиардов карандашей в год. Но ни один человек в мире не знает, как создать карандаш самостоятельно. Это слишком сложно. Быстрый взгляд на материалы для карандаша помогает нам понять его сложность:
- Кедр
- Лак
- Графит
- Металлический наконечник
- Ластикауф ауф
- Воск
- Клей
Вероятно, вы знаете не обо всех этих материалах. Это нормально. К счастью, некоторые люди знают о них, и они объединяются с другими людьми с разным культурным бэкграундом со всего мира, чтобы создать этот удивительно сложный инструмент, который не воспринимается нами, как что-то необычное.
Взглянем на первый материал в списке — кедр. Карандаш должен быть надежным, дерево не должно разлетаться на щепки, и у вас должна быть возможность заточить карандаш. Есть несколько типов древесины, которые подходят под эти требования, и в производстве часто используется именно кедр.
Итак, чтобы сделать простой карандаш, мы должны знать, как рубить и обрабатывать дерево, как собирать руду, добывать графит, извлекать воск и каучук, производить клей и так далее. Это удивительно сложно.
Часто мы путаем знакомые нам вещи с простыми. Если что-то нам хорошо знакомо, это не означает, что эта вещь простая. То же самое относится к дизайну. Когда хороший дизайн кажется простым, он, вероятно, определялся много лет.
История с карандашом иллюстрирует интересную мысль. Все люди в процессе производства работают в очень специализированном поле и знают, каковы их обязанности. И когда в каждом поле люди достигают мастерства, целое становится больше суммы частей.
То же касается дизайна продуктов. Когда все знают и понимают, какой вклад они вносят в финальный продукт, все в команде работают лучше.
Это звучит разумно в теории, и мы бы все хотели, чтобы дизайн продукта был таким же гладким, как и карандаш. Почему тогда это так сложно на практике?
Потеря смысла
Исследования показывают: когда команда растет, индивидуальный вклад и усилия начинают сокращаться. Это было показано в исследовании французского профессора Максимилиана Рингельмана. Участник эксперимента должны были тянуть канат. Когда канат тянул один человек, он или она выкладывались на 100%, но с ростом количества людей вклад одного человека сильно сокращался. Для восьми людей этот показатель составил 50%.
Когда я впервые услышал об этом исследовании, оно напомнило мне один проект, в котором я работал. Около года назад я запустил расширение для заметок в Google Chrome под названием Mindful. Расширение достаточно хорошо приняли, и все шло хорошо. Все изменилось, когда я выпустил обновление, из-за которого многие пользователи потеряли свои заметки. Я провел день и ночь за работой с каждым пользователем по отдельности, помогая им восстанавливать заметки.
Теперь я понимаю, что между моим творением и эмоциями людей была прямая связь. Когда пользователи были счастливы, я был счастлив. Когда они злились, я злился. Когда ответственность и индивидуальный вклад сокращается, эта связь начинает исчезать. Здесь начинает страдать качество.
Если Mindful был моим канатом, то я вкладывался 100% усилий. Я не уверен, что могу говорить это о других проектах, над которыми работал в своей карьере.
Как можно оставить людей вовлеченными с ростом размера команд? Я думаю, что ответ одновременно прост и сложен: нам нужно убедиться, что смысл масштабируется пропорционально с ростом количества людей.
Адам Грант, профессор Уортонской школы бизнеса при Пенсильванском университете, провел интересное исследование о важности поиска смысла в том, что мы делаем. Команда колл-центра получила одно задание — собрать как можно больше пожертвований, чтобы помочь проспонсировать стипендии студентов. Как оказалось, уровень отказов был очень высоким — 90%. Как люди оставались мотивированными в такой обстановке?
Простое изменение привело к значительному росту количества пожертвований, которое собрала команда. Когда участники смогли поговорить со студентами, которые получали стипендию, или увидеть, как это влияет на их жизни, доход вырос в пять раз. “Звонящие в среднем собирали 412 долларов до встречи со студентом, получающим стипендию, и более чем 2000 долларов после встречи”, — пишет Грант.
Всего пяти минут общения со студентом было достаточно, чтобы люди вспомнили, почему они делают то, что делают.
Заключение
Небольшая команда превосходит в производительности большую команду из-за своей способности быстро и эффективно координироваться. Более того, она лучше в создании неравнодушной обстановки, в которой каждый взнос видят и ценят.
Успешные продукты быстро привлекают людей для работы над ними. Когда мы привлекаем в проекты много людей, мы должны убедиться, что ответственность, автономность и значение продукта остаются нетронутыми. Когда каждый человек видит ценность своей работы, небольшая команда продолжает работать эффективно.
Другими словами, нам нужно масштабировать значение до масштабирования команд. Как только мы позволяем вкладу и ответственности конкретного человека становиться абстрактными, мы открываем дверь в посредственность.
-
Новости1 месяц назад
Видеозвонки с Лили, Приключения и пианино — обновления Duolingo
-
Новости1 месяц назад
Видео и подкасты о мобильной разработке 2024.39
-
Видео и подкасты для разработчиков1 месяц назад
Lua – идеальный встраиваемый язык
-
Новости1 месяц назад
Poolside, занимающийся ИИ-программированием, привлек $500 млн