Анастасия Лощилова. Естественные противоречия бизнеса, или Как не развалить компанию автоматизацией

Delivery – это не доставка еды, а доставка ценности в продакшн: разбираем, как выстроить процесс поставки на примере команды, работающей с 1С:ЗУП. Показываем, как за пару лет удалось почти вдвое сократить срок поставки решений, увеличить количество релизов с пяти до двенадцати в месяц и уменьшить периоды бизнес-фризов – за счет процессов, автоматизации и фокуса, а не переработок. Объясняем, как Lead Time, предсказуемость и другие метрики помогают находить узкие места и оценивать эффективность команды. Делимся практическими кейсами, сложностями и результатами – без лишней теории, только опыт. Доклад в виде статьи: https://infostart.ru/pm/2761627/

Рассказываем, чем оценка руководителя ИТ-проекта отличается от оценки других участников команды и почему для РП важны не только профессиональные знания, но и системное мышление, переговоры, управление рисками и ожиданиями. Разбираем, как выстроить сбалансированную систему мотивации, которая учитывает продуктовые метрики, сроки, качество, удовлетворенность клиента и рентабельность проекта. Объясняем, когда уместны оценка 360 градусов и обратная связь от заказчика, а также всегда ли ошибки команды находятся в зоне ответственности руководителя. Также продемонстрируем, какие косвенные показатели – от текучести и переработок до повторных контрактов и характера эскалаций – помогают оценить реальную эффективность РП. Доклад в виде статьи: https://infostart.ru/pm/2754579/

Разбираем разницу между проектным и продуктовым подходами в управлении и причины того, почему они редко существуют в компаниях в чистом виде. Объясняем, когда достаточно процессного подхода, когда нужен проектный, а когда без продуктового управления уже не обойтись. Показываем ключевые критерии каждого подхода: жизненный цикл, роль команды, метрики успеха, организационную структуру и фокус управления. Отдельно разбираем риски неправильного выбора подхода – от лишних затрат до конфликтов ролей между руководителем проекта, владельцем продукта и менеджером по продукту. Доклад в виде статьи: https://infostart.ru/pm/2753642/

AI-разработка становится повседневной практикой, но правовое регулирование только формируется, и цена ошибок уже измеряется штрафами, исками и репутационными потерями, которые могут превысить бюджет проекта. Рассказываем, как встроить правовой комплаенс в жизненный цикл AI-системы, не превратив разработку в бесконечное согласование, и как выбрать подходящую модель проверки с учетом уровня риска. Разбираем российскую судебную практику, распределение ответственности между разработчиком, заказчиком, пользователем и владельцем системы, а также показываем практические инструменты: карту рисков, контрольные точки, чек-листы и договорные механизмы защиты. Доклад в виде статьи: https://infostart.ru/pm/2753069/

Рассказываем, как в условиях кадрового дефицита отдел 1С-разработки отказался от ставки на поиск готовых специалистов и выстроил автономную систему выращивания программистов – от вакансии и отбора до адаптации, обучения и работы на реальных проектах. Эксперименты с вакансиями, проверкой способности учиться и собственными форматами развития помогли обеспечить стабильный поток подходящих кандидатов и постепенно расширять компетенции команды. Доклад в виде статьи: https://infostart.ru/pm/2751976/

Разбираем ISO/IEC 42001:2023 – самостоятельный стандарт по системам менеджмента искусственного интеллекта, построенный на логике ISO/IEC 27001 и расширяющий привычные подходы информационной безопасности на разработку, поставку и использование ИИ-систем. Показываем, как типовая модель оценки рисков дополняется анализом воздействия на бизнес и общество, а приложение А объединяет меры управления рисками в десять групп контролей. Объясняем, чем отличаются требования к разработчикам, поставщикам и пользователям систем искусственного интеллекта и какие риски каждая из сторон должна учитывать на своих этапах жизненного цикла. Материал будет полезен специалистам по информационной безопасности и разработчикам информационных систем, интегрированных с ИИ. Доклад в виде статьи: https://infostart.ru/pm/2751884/

Разбираем, что на практике скрывается за нормализацией НСИ и почему она нужна не только для наведения порядка в справочниках. Показываем, как единые и качественные данные помогают сокращать издержки, принимать управленческие решения и выстраивать бизнес-процессы компании. Объясняем, почему нормализация становится важным условием успешной автоматизации, и как она связана с качеством данных. Также рассматриваем основные инструменты работы с НСИ: методологию, классификацию, шаблоны описания, поиск дублей и подготовку данных к миграции. Доклад в виде статьи: https://infostart.ru/pm/2749413/

Универсальные «лучшие практики» в IT не работают одинаково везде. Финтех-стартап, лицензированный банк и большая банковская корпорация – это три разные среды. В каждой по-своему распределяются скорость, риск и доверие. Стартапу нужна максимальная скорость и готовность жить в неопределенности. Банку важнее управляемость, документация, процессы и след для аудитов. В статье разбираем, как по мере роста бизнеса меняются IT-стратегия, операционная модель и требования: к команде, к информационной безопасности, к архитектуре, к работе с вендорами и SaaS. Формулируем прикладные правила, которые помогают выбирать подход под контекст, не переносить опыт механически из одной среды в другую и ускоряться без потери контроля. Доклад в виде статьи: https://infostart.ru/pm/2742454/

Любая информационная система имеет ценность только тогда, когда она соответствуеи потребностям и интересам бизнеса. Для этого необходимо разбираться в специфике компании, которую нужно автоматизировать, начинать проект с целей бизнеса и бизнес-требований. В этом докладе поможем разобраться с тем, как подойти к решению этой задачи – как с позиции бизнес-заказчика, так и с позиции представителей ИТ-команды. Доклад в формате статьи: https://infostart.ru/pm/2706250/

В современных 1С-проектах граница между разработчиком и аналитиком становится все менее очевидной: аналитик все чаще работает с техническими инструментами, а разработчик глубже погружается в бизнес-процессы, учет и регламенты. Разбираемся, где проходит разумная граница между ролями, какие задачи аналитик может брать на себя без риска для качества, а где начинается зона ответственности разработчика. Показываем, как технические навыки, автоматизация и ИИ-инструменты помогают команде работать эффективнее, не размывать ответственность и не создавать технический долг. Объясняем, как распределять задачи в команде так, чтобы ускорять разработку, сохранять качество продукта и не превращать специалистов в «универсальных солдат» без четкого фокуса. Доклад в виде статьи: https://infostart.ru/pm/2733158/