Проекты по разработке программного обеспечения являются сложными адаптивными системами. Эту точку зрения разделяют многие эксперты по разработке ПО и проповедники гибких и бережливых методологий. Но что делает адаптивные системы действительно рабочими?

По словам Митчелла Уолдропа, автора книги «Сложность: Новая наука на границе упорядоченности и хаоса» (Complexity: The Emerging Science at the Edge of Order and Chaos), основным предметом дискуссий в Институте Санта-Фе (лидер мировых исследований в области сложных систем) стали состоящие из агентов системы. Этими агентами могут быть молекулы, нейроны, веб-серверы и рыбы. А также люди, которые постоянно организуются и реорганизуются в более крупные объединения, образуя новые структуры с поведением, несводимым к поведению составляющих их элементов [Waldrop 1992: 88].

Когда я смотрю на проекты по разработке ПО, я вижу людей, которые постоянно организуются и реорганизуются в более крупные объединения (проектные команды, социальные группы, временные группы для решения какой-либо проблемы, комитеты и так далее). Новые структуры образуются также на уровне проектных команд и начинают демонстрировать эмерджентное поведение. Очевидно, что, как и другие сложные системы, проекты по разработке ПО состоят из агентов (людей), которые взаимодействуют друг с другом и образуют интегрированное целое. (Обратите внимание, что термин агенты в сложных системах означает всего лишь взаимодействующие элементы или части и не имеет никакого отношения к программным агентам, которые создаются разработчиками.)

Хотя проекты по разработке ПО могут состоять из большого количества элементов, истинными агентами будут только люди, которые представляют собой активные элементы (рис. 4.1). (На более высоком уровне агентами также можно считать сами команды.) Функциональные требования, спецификации, артефакты, инструменты, технологии и процессы не будут агентами, поскольку они не могут самостоятельно организовываться, реорганизовываться или инициировать взаимодействие с другими элементами проекта. В рамках проектов только люди имеют необходимую способность к взаимодействию и организации, но также им нужна энергия для проявления этих способностей. Поэтому создание у людей энергии и становится первым императивом модели Менеджмента 3.0, и данная глава в основном о людях. Но прежде чем на них сосредоточиться, мы должны поговорить об организациях.

В любой конкурентной среде ключом к выживанию будут инновации. Это вопрос жизни и смерти для компаний во всем мире [Davila 2006: 6]. Как правило, максимум ценности в сфере бизнеса создается в результате инноваций [Highsmith 2009: 31]. Организации, конкурирующие на рынке знаний (включая компании, разрабатывающие ПО), должны фокусироваться в первую очередь на инновациях, отмечает профессор Икудзиро Нонака в своей статье «Компания, создающая знания» [Nonaka 2008]. И это относится не только к компаниям этого типа, утверждает Роберт Остин – ученый, который специализируется на креативности и инновациях. В условиях, когда современные технологии постоянно снижают стоимость итераций, компании все в большем числе индустрий могут конкурировать в области инноваций [Austin, Devin 2003: 53].

Надо же, какое совпадение…

Понятие «инновации» находится в центре внимания наук, изучающих сложные системы. Исследователи обнаружили, что сложные адаптивные системы активно ищут для себя позицию между упорядоченностью и хаосом, поскольку инновации и адаптация происходят, когда системы находятся «на кромке хаоса» [Kauffman 1995]. В биосфере примерами инноваций могут служить некоторые виды обезьян, кротов и осьминогов. И конечно, пудели (что подтверждает наличие у природы своеобразного чувства юмора). Исследователи утверждают, что в основе инноваций в физическом мире, биологии, психологии и других сферах лежит то самое интересное состояние между упорядоченностью и хаосом, которое мы называем сложностью.

Согласно таким публикациям, как «Сложность и инновации в организации» [Fonseca 2002] и «Перспективы теории сложности в применении к инновациям и социальным изменениям» [Lane 2009], инновации – характерное явление типа «снизу вверх». Эти авторы подчеркивают, что программы инноваций обречены на неудачу, если они спускаются вниз топ-менеджментом и сопровождаются назначением лиц за них ответственных (которым и поручается труднейшая задача изобрести что-то новое). Такой подход представляет собой наивную попытку управлять будущим и базируется на причинно-следственном детерминизме. Подобные программы просто не работают.

Теория сложности утверждает, что инновации могут быть лишь эмерджентным результатом, запланировать который невозможно. Чтобы возникло нечто новое, необходима основа, на которой оно может возникнуть. Я идентифицировал пять драйверов инноваций (рис. 4.5), которые мы сейчас и обсудим.

Как отмечают Дон Тапскотт и Энтони Уильямс в книге «Викиномика» [Tapscott, Williams 2008][15], инновации предполагают присутствие в компании категории сотрудников, чья деятельность связана с обработкой имеющейся и получением новой информации. К этой категории относятся разработчики, дизайнеры, архитекторы, аналитики, тестировщики и другие профессионалы в области создания ПО. Чтобы подчеркнуть, что в новых условиях в основе многих профессий лежит работа с информацией, гуру менеджмента Питер Друкер предложил термин «интеллектуальный работник». Идею, что знания становятся топливом для инноваций, впоследствии поддержали многие эксперты в области бизнеса (например, Икудзиро Нонака [Nonaka 2008]).

Именно так все и происходит в проектах по разработке ПО. Знания позволяют нам создавать новые программные продукты для заказчиков, представляющие собой бизнес-ценность, которой они ранее не располагали. Таким способом наши проектные команды превращают знания в инновации.

Знания образуются через постоянное поступление информации из внешней среды через образование и обучение, запросы и спецификации, измерения и обратную связь, имея своим результатом непрерывное накопление опыта. Команда разработчиков ПО будет системой, которая потребляет и трансформирует информацию, на выходе обеспечивая производство инноваций.

Некоторое время назад нейробиологи выяснили, что в человеческом мозгу невозможно локализовать конкретные участки, где хранится информация. В отличие от данных, записанных в двоичной системе счисления, которые помещаются в четко определенные ячейки в памяти компьютера, в человеческом мозгу знания хранятся в распределенном виде. Если небольшая часть мозга по какой-либо причине отключена, высока вероятность, что знания не пострадают. Хранение знаний в мозгу организовано подобно существованию информации в интернете – в виде параллельной распределенной системы, которой свойственна значительная избыточность, поскольку одни и те же данные хранятся во многих местах и при этом отсутствует централизованное управление информацией. Некоторые называют это «голографической памятью» по аналогии с голограммами, которые многократно сохраняют информацию о целостном трехмерном изображении в каждом участке пластинки [Hunt 2008: 48].