Naukowe podstawy Agile. Badania i teorie udowadniające sens zwinnego podejścia 

Goodbye, Mr Taylor, czyli zmierzch „naukowego” zarządzania

Skracając całą teorię naukowego zarządzana Taylora, to opiera się ono wyłącznie na tym, że planowanie organizacji przebiega z góry na dół.

Ci na górze — w teorii — wiedzą więcej, więc organizują pracę tym na dole (czyli władza idzie pionowo w dół). Natomiast ci na dole, niczym maszyny, mają ograniczać się do wykonywania poleceń.

Przy czym, co raczej oczywiste, ci na górze, jako że mają władzę i wiedzę, dostają duże pieniądze. Natomiast ci na dole, teoretycznie posiadając mało wiedzy i mało odpowiedzialności, otrzymują niskie wynagrodzenie.

Problem w tym, że badania pokazują, iż w takim schemacie pracownicy niższego szczebla, równie mało co pieniędzy, mają także motywacji, żeby skutecznie działać.

W tayloryzmie pozornie wydawało się, że wszystko działa — ludzie na samym dole struktury pracowali taśmowo, a wszystko rozbijano na sekwencje.

Królowało myślenie redukcjonistyczne, które oczywiście jest jednym z rodzajów myślenia naukowego. Natomiast nadmierny redukcjonizm doprowadził do tego, że człowiek w pracy został przyrównany do maszyny. A jak wiemy, istnieje parę różnic między ludźmi a maszynami, m.in. to, że ludzka wydajność nie jest liniowa.

Inaczej pracuje się w drugiej godzinie, a inaczej w szóstej, dziesiątej czy dwunastej. Dlatego też w latach 40. ubiegłego wieku pojawiły się pierwsze myśli, zaczynające podważać i przełamywać porządek Taylora.

Agile nie wzięło się znikąd. Naukowe podstawy zwinnego zarządzania

Agile mindset, czyli zwinne podejście do zarządzania projektami i organizacjami (wszystkim, co nosi znamiona procesu), ma mocne naukowe fundamenty, które wywodzą się z wielu dziedzin badawczych. Interdyscyplinarna baza dowodów na słuszność zwinnego działania obejmuje zarówno prace naukowe z zakresu psychologii, ekonomii, teorii systemów, jak i innych dziedzin. W dalszej części tekstu omówimy pokrótce kilka przykładów, które ilustrują to, w jaki sposób agile opiera się na silnych podstawach naukowych. 

Niech żyje król, czyli teoria systemów złożonych

Chociaż współcześnie wydaje nam się rzeczą oczywistą, że w świecie na każdym kroku istnieją zależności, to bardzo długo myślano, że bez problemów można wyizolowywać różne funkcje i patrzeć na nie w odizolowanym środowisku. Koronnym przykładem są tu np. różne funkcje w firmie i choćby dlatego po dziś dzień jedną z najgorszych rzeczy, utrudniających działania organizacji, jest silosowanie. Jeden dział wypracowuje swoje normy, KPI i inne, nie zastanawiając się, czy ich realizacja ma wpływ na to, co globalnie dzieje się dalej.   

Pracując zwinnie, mimo tego, że działamy iteracyjnie, musimy mieć pewien obraz całości. Rozumieć interakcje między tym, co robimy dzisiaj, a tym, co zostało już zrobione oraz — na bardzo dużym poziomie ogólności — zastanawiać się, jak to, co robimy dzisiaj, będzie wpływać na to, co stanie się w najbliższej przyszłości. Dla porównania metodyka kaskadowa leży bliżej tego, co myślał Taylor: jeden krok zostaje zakończony i z perspektywy wykonawcy praca została wykonana.

Teraz niech martwi się ktoś inny.

Jednak, jak pokazują podstawowe zasady teorii systemów złożonych Betalanffy’ego, niezależnie czy robimy bardzo złożone systemy IT, czy produkujemy samochody, pozostajemy w interakcji z rzeczywistością. Koncepcja Taylora rzeczywistość ignoruje, natomiast teoria Betalanffy’ego zawsze uwzględnia kontekst wszystkiego dookoła. Przykładowo, robiąc system służący do obsługi ubezpieczeń samochodowych, musimy wziąć pod uwagę, że branża ubezpieczeniowa to bardzo złożony ekosystem. Nie możemy zignorować potrzeb branżowych, słownictwa, kierunków rozwoju czy oczekiwań klientów.

Psychologia a agile. Kahneman i Tversky

W poszukiwaniu kolejnych dowodów na działanie agile przenieśmy się teraz w obszary psychologi. Zaczniemy od słynnych badań: „Prospect Theory: An Analysis of Decision under Risk” — Daniel Kahneman i Amos Tversky (1979).

Kahneman jest pierwszym psychologiem, który dostał Nobla, tyle że z… ekonomii. Jego badania dotyczyły podejmowania decyzji w warunkach niepewności (wszystkich tych naszych błędów poznawczych i sposobów działania w rzeczywistości, która jest nieprzewidywalna oraz wprowadza zmienność), pokazując, dlaczego szybkie iteracje i regularne przeglądy są skuteczniejsze w adaptacji do zmian niż staranne planowanie długoterminowe.

W momencie, kiedy stawiamy swój mózg w sytuacji podejmowania bardzo wielu decyzji w bardzo długim odcinku czasu, niesamowicie zwiększamy prawdopodobieństwo, że większość z tych decyzji będzie błędna. A pamiętajmy, że przecież tworząc systemy informatyczne, konstruując każde wymaganie, podejmujemy jakąś decyzję. Dobrze jest więc podejmować decyzję w małych porcjach i bardzo szybko sprawdzać, czy skutki tej decyzji są dokładnie takie, na jakie liczyliśmy.

Badania Kahnemana i Teversky’ego pokazują, że mamy pewne właściwości związane z decyzjami, które ograniczają nasze możliwości. Dlatego wiara w to, że jesteśmy w stanie przewidzieć oraz wykombinować same dobre rozwiązania, jest nie tylko bardzo naiwna, ale również pociąga za sobą mnóstwo zagrożeń. Jeżeli jesteście realizatorami projektów, to na pewno sami dobrze wiecie, że ilość pętli zwrotnych, w których trzeba coś przerobić lub wykonać pracę na nowo, świetnie obrazuje, ile pieniędzy ucieka na takie poprawki.

Zarządzanie naukowe. Wykres Gantta

Dla przykładu jednym z ulubionych artefaktów zarządzania naukowego jest wykres Gantta, którego skuteczność jest mocno kontrowersyjna. Istnieją badania, obejmujące wykresy Gantta robione w projektach od lat 50. do lat 90. (ponad 500,000 wykresów wziętych pod lupę), które pokazują, że ok. 98% tych wykresów było co najmniej trzy razy korygowanych w sposób drastyczny.

To świetnie obrazuje, że po pierwsze — przewidywania były nieskuteczne, po drugie, ktoś musiał ileś razy wykonać tę samą pracę, która nie dawała właściwego efektu.

Przeciążenie decyzyjne

Kahneman wyraźnie udowadnia, że planowanie różnych rzeczy w czasie i podejmowanie decyzji raczej nie jest naszą mocną stroną. Dlatego lepiej mieć ogólną wizję celu, do którego się dąży, natomiast kluczowe decyzje podejmować małymi porcjami.

Na to wszystko nakładają się badania z ostatnich dwóch lat, które pokazują, że jako jednostki dysponujemy pewnym limitem decyzji, które możemy podjąć w ciągu dnia (należy przyjąć, że sen w pewnym sensie resetuje „licznik decyzyjny”). Nasz mózg, mimo że jest dość precyzyjnym narzędziem, każdą decyzję traktuje jednostkowo (bez znaczenia czy jest to decyzja pod tytułem „kawa czy herbata”, czy może coś bardziej w stylu: „a może powinienem kupić spółkę za miliard?”). Każda z nich jest dla niego tak samo obciążająca, dlatego istnieje pewna anegdotka: osoby o bardzo dużej efektywności mają w szafie 15 takich samych koszul, żeby niepotrzebnie nie obciążać się przerabianiem kolejnych decyzji.

Psychologii ciąg dalszy. Amabile i Kramer

Przejdźmy teraz do świeższych badań: „The Progress Principle”  — Teresa Amabile i Steven J. Kramer (2011). Autorzy analizują wpływ codziennego postępu w pracy na stan emocjonalny, motywację i percepcję pracowników. Ich badania oparte na dziennikach pokazują, jak małe codzienne sukcesy oraz uznanie wpływają na pozytywne nastawienie i wydajność. Tym samym podkreślają znaczenie wsparcia ze strony kierownictwa i tworzenie środowiska, które pozytywnie odpowiada na postępy pracowników. 

Przejrzysta komunikacja, regularna informacja zwrotna i docenianie wysiłków są istotne dla efektywnego zarządzania projektami. Samo istnienie informacji zwrotnej jako zjawiska (świadomość, że kogoś interesuje to, czy wykonujemy jakąś czynność), zwiększa naszą elastyczność poznawczą (zaczynamy szukać coraz bardziej kreatywnych rozwiązań), a w dodatku bardzo dobrze działa na poziom motywacji.

Jest to ważne badanie, zwłaszcza dla osób pełniących funkcje menedżerskie. Przekonuje, żeby nie iść drogą tayloryzmu, gdzie wyłącznie przekazujemy rzeczy do zrobienia, a brak informacji zwrotnej to powód do zadowolenia (wracamy do pracownika wyłącznie z krytyką i uwagami). Takie podejście to idealny przepis na to, żeby hamować zarówno kreatywność, jak i wydajności osób, z którymi pracujemy.

Nawet na poziomie biochemicznym informacja zwrotna (również niepochlebna) powoduje, że nasz układ nagrody (w bardzo dużym uproszczeniu) zostaje aktywowany. I jest to ogromny paradoks, porównując, że przykładowo samo odwiedzenie pracowników i powiedzenie „jesteście świetni, cieszę się, że z wami pracuję” — kiedy nie jest to poparte informacją, co jest źródłem zadowolenia — w ogóle nie sprawia, że ta nagroda zostaje aktywowana.

Podsumowując, jeżeli udzielamy informacji zwrotnej, zawsze miejmy potwierdzenie w faktach.

Przeciętny człowiek lubi wiedzieć, za co jest chwalony.

I znów psychologia. Martin Hilbert

Kolejna rzecz z zakresu psychologii, czyli badanie: „Cognitive Flexibility and Adaptive Decision-Making” (Martin Hilbert, 2012), nad tym, jak możemy odpalać nasze właściwości poznawcze. Przykładowo nalizę, która pełni niezwykle ważną funkcję w tworzeniu oprogramowania.

Po raz kolejny zostaje udowodnione, że w przypadku pracy w projektach, które są prowadzone zwinnie, szybka informacja zwrotna odgrywa kluczową rolę. Co więcej, szybka informacja zwrotna, i na tym też się skupiły te badania, powoduje, że poziom stresu wynikający z niepewności spada. W końcu zmiana nie jest tym, co nasze organizmy lubią najbardziej. Każda zmiana jest tym słynnym wyjściem ze strefy komfortu.

Jeżeli regularnie otrzymujemy informację zwrotną, wzrasta poziom spokoju, z jakim wchodzi się w zmianę. Jest kolejny dowód na to, że krótkie iteracje oraz pętle informacji zwrotnej, będą odpalać elastyczność poznawczą ludzi, z którymi pracujemy. Tym samym szybciej będą znajdować rozwiązanie oraz dostarczać to, co jest potrzebne na etapie kolejnych zmian.

Tworząc systemy informatyczne, zwłaszcza takie, które są zawieszone w jakimś kontekście prawnym — jak chociażby systemy dla branży finansowej, gdzie przepisy potrafią zmieniać się dość szybko i w sposób, który nie do końca jest przewidywalny — powoduje, że czasem piwoty, które trzeba robić, są naprawdę karkołomne. Wtedy, im szybciej ludzie otrząsną się, tym szybciej będą dostarczać wysokiej jakości oprogramowanie.

Agile a wielokulturowość. Moe, Dingsøyr, Dybå

Żeby nie było, iż w artykule skupiamy się wyłącznie na badaniach związanych z naukami biospołecznymi, również nauki techniczne, takie jak nauki związane z inżynierią programowania, także badają wpływ metodyk zwinnych na efektywność pracy. Dla przykładu przyjrzyjmy się badaniu: „Agile Practices in Global Software Engineering — A Systematic Map” (Niels B. Moe, Torgeir Dingsøyr, Tore Dybå, 2010). 

W tym przypadku zespół badaczy skupił się na aplikacji zwinnych metod zarządzania w zespołach, które pracują zdalnie oraz są dodatkowo obciążone taką zmienną jak wielokulturowość. 

Tutaj także wykazano wyższość metod zwinnych i łatwiejsze odpalenie odpowiedniego poziomu wydajności, mimo aspektu wielokulturowości. Do systemu rozkazuj i kontroluj (tayloryzm), dołączone jest dużo zmiennych wynikających z tego, w jakiej kulturze wzrasta każdy z nas. Istnieją różne modele kultur — kultury indywidualistyczne, jak chociażby kultura anglo-europejska, ale również cały ogromny obszar azjatycki, gdzie ludzie wyrastają w kulturach kolektywnych. Wiąże się to zupełnie innym sposobem patrzenia na kwestie autorytetu i władzy. 

Jak pisaliśmy na wstępie, tayloryzm zakładał dość ostre podziały na temat tego, kto podejmuje decyzje, kto dzierży władze oraz jakie ma uprawnienia. Dlatego coraz częściej pracując w środowisku wielokulturowym, zamiast studiować różne niuanse, już wprowadzając metodyki zwinne, przyspieszamy odpowiednią asymilację, jeżeli chodzi o funkcjonowanie projektu.  

Koncepcja homeostazy, czyli Ross Ashby

W końcu przyszedł czas na archeologię badawczą, czyli początki cybernetyki i opracowanie: „An Introduction to Cybernetics” — W. Ross Ashby (1956). 

Książka Ashby’ego jest jednym z fundamentów cybernetyki, nauki o systemach regulacji i komunikacji u zwierząt i maszyn. W Agile, zasady cybernetyki są wykorzystywane do zrozumienia, jak zespoły i projekty mogą utrzymać stabilność i efektywność w dynamicznych warunkach. Jego praca pomaga zrozumieć, jak złożone systemy mogą być skutecznie zarządzane przez decentralizację i adaptację. 

Cybernetyka wprowadza pojęcie homeostazy — zbadano, że systemy (takie jak np. zespół projektowy, ale również system rozumiany jako to, co wytwarzamy, czyli system IT), dąży do tego, aby utrzymywać stabilny stan wewnętrzny. Natomiast rozwój jest pewnym przejściem pomiędzy kolejnymi stanami równowagi. Samo przejście powoduje, że musimy homeostazę przede wszystkim zrozumieć (zauważyć, że ona istnieje), a następnie naruszyć po to, żeby wrócić do homeostazy na wyższym poziomie.   

Z prawa Ashby’ego agile korzysta w ten sposób: część władzy, nawet tej formalnej, należy oddać w ręce zespołów. W odwrotnym przypadku, zarządzając po staremu (czyli próbując być tym menadżerem w ujęciu taylorowskim), musielibyśmy mieć dostęp do kontrolowania wszystkich rzeczy, które zespół wykonuje. Takie podejście kończy się licznymi problemami, choćby micromanagementem. Agile, oddając część władzy samoorganizującym się zespołom, pozwala na to, żeby ilość stanów kontrolera — tego naszego jednego menadżera — była na takim poziomie, aby jedna osoba była w stanie bez problemów zajmować się swoimi obowiązkami.   

Teoria zarządzania wiedzą. Nonaki i Takeuchi

Nie może istnieć rozmowa agile bez dwóch charakterystycznych panów pochodzących z Japonii. Przywołajmy teraz „Teorię Zarządzania Wiedzą”, Nonaki i Takeuchi. Autorzy popełnili kilka istotnych badań oraz kilka prac naukowych z zakresu zarządzania wiedzą.

I znów, w klasycznym taylorowskim podejściu, wiedza jest bardzo źle dystrybuowana. Natomiast to, co udowadnia wyższość podejścia zwinnego nad klasycznym, to to, że w dobrze prowadzonych projektach zwinnych stymulujemy nie tylko przekazywaniem wiedzy, ale również jej produkcją. 

Dobrze prowadzone projekty zwinne są inkubatorami wiedzy, która staje się kapitałem firmy. Jeżeli pełniąc funkcję zarządczą, w ogóle nie bierzemy pod uwagę procesów uczenia się (nie zarządzamy nimi, nie wytwarzamy mechanizmów wspierających), wcale nie jesteśmy agile.

Tylko tak udajemy.

Tym samym pozwalamy, aby ogromny kapitał uciekał z naszej organizacji. Więcej o tym zjawisku można przeczytać m.in. w innym naszym artykule: Niska wydajność procesu wytwarzania oprogramowania. Czy powodem może być nieefektywny sposób uczenia się developerów?

Nie ma zwinności bez innowacyjności. Christensen

Zakończmy „Teorią Innowacji”, Claytona Christensena. Prace na temat innowacji dysruptywnych oferują istotne wglądy dla Agile. Christensen zauważył, że firmy często upadają, ponieważ nie adaptują się do innowacji rynkowych. 

W kontekście agile, ta teoria podkreśla znaczenie ciągłego dostosowywania się do zmieniających się warunków i przyjmowania innowacyjnych podejść. Agile, ze swoją elastycznością i adaptacją, umożliwia firmom szybką reakcję na zmiany rynkowe i technologiczne, minimalizując ryzyko przegapienia kluczowych innowacji. 

Ponadto promuje kulturę ciągłego eksperymentowania i uczenia się, co jest niezbędne do identyfikowania i wykorzystywania możliwości innowacyjnych. Przyjęcie metodyk agile może pomóc organizacjom w utrzymaniu konkurencyjności przez ciągłe doskonalenie produktów i usług. Christensen podkreśla, że firmy muszą być gotowe na redefinicję swoich rynków i modeli biznesowych, co jest zgodne z elastycznym podejściem agile do zarządzania projektami. 

Agile zapewnia struktury i procesy, które sprzyjają innowacyjności. 

Wnioski

Jak widać, agile to znacznie więcej niż tylko metoda zarządzania projektami. To filozofia działania oparta na solidnych fundamentach naukowych z różnych dziedzin, która promuje adaptację, elastyczność i ciągłe doskonalenie. 

A zatem idźcie i uzwinniajcie, wiedząc, że to, co robicie, ma sens. Stoją za Wami solidne badania naukowe 🙂