🔮 Угадывать срок задачи - основной метод оценки сроков (и он не правильный)

Большая проблема менеджеров заключается в том, что почти все современные методы оценки задач интеллектуального труда основываются на экспертной оценке.

❌ И это НЕ работает для 80-90% задач!

\\ Пример 1: 👮тимлид говорит, что разработка задачи займет 7️⃣ неделю. НО в итоге эту задачу делает 👨 другой человек, с другим багажом знаний и опыта, и срок разработки затягивается на 🤷 3 недели.

\\ Пример 2: Scrum-команда с помощью 🃏Planning Poker произвела анализ задачи, поделилась друг с другом своими экспертными мнениями, и сообща оценила задачу в 15 стори пойнтов, что соответствует целому спринту (2 недели). Но в процессе разработки проявилась непредусмотренная зависимость от смежной команды и в итоге задача заняла 🤷 3 спринта (1.5 месяца)

В результате: менеджер 👊 кнутом и 💰 пряником подгоняет сотрудников, чтобы уложиться в тот срок, который он напророчил бизнес-заказчику, хотя всем понятно, что в срок не успеть. 🤬 Бизнес бьется в истерике, а сотрудники тихо 🤮 ненавидят менеджера, и обновляют резюме на HeadHunter.

Что на самом деле стоит тут поменять?
1) Перестать верить в том, что можно 🔮предсказать будущее
2) Использовать 🎲 🎲 🎲 теорию вероятностей для прогнозирования сроков задач

\\ Пример из практики:
🔫 Дано:
Отдел аналитики делает 📝 регулярные отчеты для директоров бизнес-направлений. Каждый отчет - это мини-проект. Регулярно ошибаются по срокам, что злит бизнес

🛠 Что сделали:
Использовали статистику из трекера задач, чтобы построить 📊 вероятностную модель по срокам создания разных типов отчетов

🏁 Что в итоге:
Договорились с бизнес-заказчиками на эксперименте, в ходе которого срок брался из 📊 вероятностной модели. Через 6 месяцев эксперимент был признан успешным, и данный подход стал основным.

Подробнее про этот кейс можно посмореть тут: https://youtu.be/TiLirIGAERM

Вывод: знание методов теории вероятностей позволяет делать прогнозы сроков задач на основе данных, с большой вероятностью попадания

❓Мягко было на бумаге, да забыли про овраги

Ответственность за сроки довлеет над каждым менеджером. И когда он видит рабочий инструмент прогнозирования, то сразу хочется его попробовать

Ко мне на тренинг "Основы Канбан-систем" как-то пришел руководитель проектного офиса. Очень проникся тем, что я рассказывал, и в конце тренинга в качестве отзыва сказал что хочет попробовать Канбан-метод у себя

Прошло несколько месяцев. Он попросил о созвоне, и рассказал: сразу после обучения, собрал из трекера задач статистические данные по времени выполнения задач и из этого вывел некоторое среднее значение времени проекта.
После этого он выставил всем подчиненным KPI, согласно которому каждый из них должен был уложиться в это среднее время реализации проекта. Иначе - штраф.

Круто, правда?

🤷Только в ответ он получил тотальное непопадание в KPI и волну увольнений

❓В чем он ошибся? В процессе расчетов, и в том, как коммуницировать с подчиненными.

Что можно было сделать иначе?

1️⃣ Рассказать своим сотрудникам, чем им может помочь новый подход. Иначе мы сразу получим кучу сопротивления, и желания обмануть систему

2️⃣ Найти добровольцев. Они помогут начать жить по новому, и донести смысл до остальных коллег.

3️⃣ Максимальная прозрачность результатов. Чтобы нарастить группу поддержки, и подготовить всех к грядущим изменениям.

4️⃣ Не стесняйтесь привлечь эксперта для валидации результатов. Эксперт, который занимается этим профессионально, может быстро подсказать решение, и вы достигните результата за значительно более короткий срок.

Так что не стесняйтесь 😉, если есть вопросы и вам нужна помощь в использовании Канбан-метода для прогнозирования, пишите мне в личку: @vsavunov

#как_не_надо