Как малые команды с ИИ ускоряют работу и делают ее гибче

Вольный перевод статьи Enhancing Agility And Throughput In The AI Era With Micro Teams, опубликованной на сайте forbes.com

Подход «меньше — значит больше» в технологиях приносит всё больше реальных результатов.

Сегодня скорость и гибкость — не абстракции, а залог конкурентного преимущества. Многие компании уже используют ИИ, чтобы двигаться быстрее. В инженерных и продуктовых командах одна из новых стратегий — это сокращение больших коллективов до небольших, гибких команд с поддержкой ИИ. Это помогает быстрее запускать идеи и работать слаженнее.

Команды из трёх человек (их ещё называют «капсулами») могут работать эффективнее, выпускать продукты быстрее и сохранять командный настрой. Конечно, мгновенного результата не будет. Придётся учиться новому. Но если подойти к делу с умом и быть готовым к изменениям, такие команды дают мощный прирост в продуктивности и гибкости.

Почему большие команды мешают работать быстрее

Малые и большие команды отличаются не только численностью. Главное — в организации процесса. Чем компактнее состав, тем проще выстроить работу: меньше совещаний и бюрократии, быстрее принимаются решения. Это помогает быстрее адаптироваться к изменениям.

Вспомним концепцию «команды на две пиццы», популярную благодаря Amazon. Суть в том, чтобы команда была достаточно небольшой, чтобы её можно было накормить двумя пиццами — обычно это 4–8 человек. Но многие крупные компании по-прежнему полагаются на скрам-команды численностью 10–15 человек и более. Такие группы часто сталкиваются с трудностями координации, перегрузкой и сложным управлением.

Откуда такие масштабы? Технологические проекты требуют разных специалистов: фронтенд-разработчиков, бэкенд-инженеров, аналитиков данных, специалистов по ИИ. Кажется логичным собрать всех экспертов в одном месте. Но на практике это создаёт излишнюю сложность.

Когда команды формируют по ролям, работа превращается в конвейер: одни создают интерфейс, другие пишут API. На первый взгляд — разумная структура. Но в реальности всё упирается в узкие места. Появляются зависимости, совещания множатся, сроки сдвигаются, дедлайны не выдерживаются.

Как это изменить? Нужно сократить размер команды и сделать её самодостаточной. Но как это реализовать, если для выполнения задачи требуется 4–5 разных компетенций?

Уменьшить команду — не значит потерять эффективность

Развитие ИИ многое изменило. Сегодня технологии позволяют маленьким командам работать так же продуктивно, как и крупные. А иногда — даже быстрее и качественнее. Всё зависит от того, как использовать инструменты с умом.

ИИ помогает снять рутинную нагрузку и закрыть пробелы в экспертизе. Благодаря этому небольшая группа людей может решать задачи, которые раньше требовали десяток специалистов.

Такие команды остаются независимыми и при этом охватывают разные роли. Главное — не допустить ситуации, когда вся работа завязана на одном человеке. Это быстро превращается в узкое место.

Поэтому хорошо работает правило трёх. Команда из трёх человек — это сбалансированный состав: достаточно разнообразных навыков и гибкости. Два — уже рискованно: отпуск одного человека может остановить всю работу.

Но важен не только размер, а и сам подход. Микрокоманды не просто «делают задачи». Они работают на результат, который важен бизнесу. Чтобы это было возможным, у каждой команды должна быть своя цель, ясные полномочия и четкие критерии успеха.

Например, если команда отвечает за вовлеченность пользователей, она будет фокусироваться на удержании клиентов. Весь её бэклог будет связан с этой задачей. Такой фокус ускоряет движение и усиливает ответственность. Здесь никто не может «раствориться» — каждый понимает свою зону влияния.

Плюсы микрокоманд и с какими сложностями придётся столкнуться

ИИ-команды дают реальные преимущества, но вместе с ними появляются и новые вызовы.

Первое — это слабые звенья. Когда команда небольшая, недостаточная вовлеченность или низкая продуктивность одного человека становится заметной сразу. Поэтому важно уметь быстро реагировать и принимать кадровые решения без затягивания.

Второе — ответственность. Каждый участник берёт на себя больше функций, и это требует от менеджеров точной настройки рабочих объёмов. Нагрузка должна быть реальной, задачи — выполнимыми.

Третье — процессы. Чтобы работать в быстром ритме, такие команды нуждаются в современном CI/CD: всё, что можно автоматизировать, должно быть автоматизировано. Такой подход устраняет ручные задержки и делает процесс релиза стабильным и предсказуемым.

Несмотря на сложности, компании, которые переходят на модель малых команд с ИИ, получают не только рост производительности. Выгоды куда шире:

• Ближе к продукту. Когда между продактом и разработкой меньше ступеней, всё обсуждается быстрее, решения принимаются чётче.
• Быстрая обратная связь. Маленькие команды двигаются быстрее, а значит, получают и обрабатывают обратную связь практически в реальном времени. Это ключевая идея Agile.
• Лучшая атмосфера. Когда команда компактна, появляется больше доверия, выше вовлеченность. Меньше встреч, больше дела — и это радует всех.

Будущее уже здесь — готовы ли вы пересобрать команду?

Модель микрокоманд с ИИ даёт ощутимые преимущества. Но это не универсальное решение для всех. Чтобы она заработала, компаниям нужно будет пересмотреть привычные подходы. В частности подход к найму: важно ставить на первое место адаптивность, умение решать задачи вместе и работать в команде — наравне с техническими знаниями. Изменения могут затронуть и культуру. Особенно там, где жёсткая иерархия и узкие роли давно стали нормой. В таких организациях важнее всего — научиться доверять командам и дать им больше самостоятельности. А навыки, которые будут востребованы завтра, уже сегодня начинают играть ключевую роль.

Все хотят быть гибкими, быстрыми и инновационными. И пересборка команд — это реальный шаг в эту сторону. Если дать ИИ и людям правильные условия, можно собрать сильную, мотивированную и эффективную команду.

Малые, гибкие, ИИ-поддерживаемые команды — это не концепт будущего. Это уже рабочая реальность. Остался только вопрос: вы готовы меняться — или останетесь в структуре, которая больше тормозит, чем помогает?