Как победить долгие согласования и ускорить процессы

Разбираем метрику, которая поможет принимать решения, а не обсуждать их неделями.

Для людей, исповедующих продуктовый подход, очень важны метрики и, в целом, измеримость всего, что касается процессов разработки. Приходя на роль владельца продукта, забываешь слова «хорошо», «плохо», «медленно», потому что для кого-то «быстро принесенный кофе» – это 5 минут, а для кого-то – полчаса. Такой же субъективной может быть оценка того, как быстро вы принимаете решения.
Я Артем Семенихин, партнер технологической практики компании «Технологии Доверия». В этой статье предлагаю разобраться в том, как бизнесу грамотно и эффективно измерять скорость принятия решений и победить долгие согласования.

«Посчитать» и «метрики» — это заповеди продуктовой разработки. На разных этапах жизненного цикла продукта и в зависимости от типа решения применяется свой набор метрик. Они могут меняться от компании к компании, синхронизируясь с ее стратегическими целями. В топе всегда остаются финансовые показатели, а дальше кто-то может быть нацелен на быстрый вывод продукта на рынок (Time to market), а кто-то на увеличение числа пользователей.

Time to Decision: рождение легенды

Как считать Time to Decision

Философская вставка «А как же это раньше работало»

Скорости и технологии

Вечные ценности

Когда экономика и обмен информацией в мире был медленнее, то считалось, что есть две противоречащие друг другу метрики: скорость и точность. Это казалось логичным и на примере взлета электронных газет мы видели, как было практически невозможно удержать высокое качество публикуемых материалов и скорость, с которой рынок требовал новую порцию новостей.

В продуктовой же разработке одной из самых популярных метрик всегда была Time to Market – время от начала работы с гипотезой до вывода продукта на рынок и оценки эффекта (аналог «скорости»). А аналогом «точности» являются продуктовые метрики, индексы удовлетворенности и финансовые показатели.

Но в последнее время мы все чаще видим, что продукт может и «не дожить» до этих метрик. Где-то пропускают момент вывода продукта на рынок, а где-то амбициозно начинают разрабатывать аналог того, куда уже вложены миллионы. Рынок и технологии трансформируются быстрее, чем некоторые компании успевают адаптироваться. Так, уже сейчас, скорее всего, бесполезно вкладывать в ИИ, который будет рисовать презентации (привет коллегам – консультантам): скоро мы увидим готовые варианты визуализаций в виде картинок, с которыми можно будет работать, или представления материала в виде лендинга, разработанного с помощью вайб-кодинга без привлечения разработчиков теми же консультантами.

Основная идея: само решение о разработке и выводе продукта или разработке фичи должно быть своевременным и точным. А если у нас возникло слово «время», то можно сформулировать метрику. Так родилась Time to Decision (T2DE). Время от осознания ситуации до утверждения четкого плана и начала работы по нему. Давайте чуть подробнее посмотрим на эту метрику и определим, что помогает ускорять решения и повышать их точность не на проценты, а в разы.

Процесс формирования бизнес-решения можно разделить на определенные этапы и события. Для начала, я бы представил его таким образом:

А если быть совсем честным, то от момента утверждения плана действий до того, как лайнер развернется в нужном направлении, тоже есть незримый отрезок времени: скорость реакции системы на изменения (или время обратной связи). Для крупных корпораций он начинает играть значительную роль во всей концепции T2DE, а для небольших компаний и корпораций может иногда стремиться к 0. Для текущей статьи, давай примем, что его значение, по сравнению с остальными участками – незначительное.

Во-первых, у любого события наступает момент нечувствительности: когда вы, даже обладая всеми необходимыми данными и принимая абсолютно верное решение, уже минимально влияете на исход событий. Это можно визуализировать в виде графика потери ценности/выгоды от принятия решения:

Во-вторых, очень важно, чтобы в отрезке от осознания ситуации до этого самого момента вы успели:

При этом, как уже упоминалось, ваш бизнес должен успеть среагировать на принятый план действий, то есть важно успеть начать не просто до момента нечувствительности системы, а до момента нечувствительности за вычетом времени обратной связи вашего бизнеса – Time to Feedback (T2F).

В-третьих, на уровне здравого смысла должно быть очевидно, что самый важный этап — это поиск правильного решения и максимальное количество времени должно быть посвящено ему, а не другим «техническим» задачам по проведению совещаний и сбору данных. Как правило, вторая идея всегда лучше первой, а третья лучше второй просто потому, что было больше времени подумать над проблемой.

И в качестве вишенки на торте – сверхзадача, чтобы отрезок от ситуации до осознания был максимально коротким.

Грамотное управление этими временными промежутками дает возможность бизнесу избежать двух крайне обидных ситуаций: (а) долго осознавали; (б) долго думали.

Переводя на язык математики (и рискуя потерять половину аудитории на этом моменте по заветам Стивена Хокинга), метрику T2DE можно представить как:

T2DE = T2RE + T2D + T2A + T2C,

Где:

· T2RE – время реакции бизнеса на возникшую ситуацию (Time to Reaction),

· T2D – время на сбор данных (Time to Data),

· T2A – время на анализ данных (Time to Analysis),

· T2C – время на формирование и выбор лучшего варианта (Time to Choice).

А успешность достижения целевого показателя можно описать следующим образом: T2DE должно быть меньше или равно разнице между моментом нечувствительности и моментом возникновения ситуации за вычетом времени на обратную связь:

T2DE <= [Tнечувст – Tситуации] – T2F

Человек всегда как-то умел принимать решения и делал это более-менее эффективно. Как это работало? Благодаря способности системы управления под названием «человек» накапливать опыт. Обобщенно цикл обработки информации выглядит следующим образом (независимо от уровня цифровизации бизнеса):

И мы должны констатировать, что система управления, построенная вокруг человеческих возможностей, в основном опирается на последние два элемента: опыт и память. По этой причине на вершине управленческих структур мы чаще всего видим экспертов и менеджеров с десятками лет опыта. Им нет необходимости, как новичку, проходить тяжелые первичные этапы обработки информации, они сразу «вынимают» решение из своей головы.

Безусловно, они делают это быстро, но не всегда точно, так как опыт в меньшей степени опирается на наличие существующих внешних предпосылок, не всегда достаточно их анализируя и беря в расчет. Но в упомянутой высоковолатильной экономике опыт, полученный вчера, может быть завтра уже неактуален, следовательно, необходимо учиться проходить этот путь от самого начала каждый раз, чтобы обеспечить себе лучшее из возможных решений.

В этот момент скорость обработки данных, как и общее время достижения точки принятия решения (T2DE), становится ключевой метрикой для бизнеса и цифровых систем принятия решения. Благо, существует большое количество технологий, которые делают это возможным (например, ИИ, ИИ-агенты, КХД, аналитика в реальном времени и так далее).

Принятие правильного решения зажато между постоянно сужающимся окном времени: осознанием ситуации и моментом эффективного воздействия на окружающий контекст, поэтому тратить драгоценный ресурс на формирование основы для принятия решения, то есть данных, становится непозволительной роскошью. Хорошая новость, что современные технологии позволяют это сократить если не до нуля, то точно на порядок.

На каждом этапе процесса работы с решением у нас уже есть технологии и продукты, которые позволяют что-то оптимизировать:

Для решений нужны данные и критическое мышление. Чем сложнее решение, тем больше нужно данных, но объем данных можно масштабировать, а критическое мышление управленца – нет. Можно собрать всех сильных мира сего в одной комнате, но без рекомендательных систем они не смогут осмыслить весь доступный объем информации.

В любой отрасли экспоненциально растет сложность принимаемых решений: мне нравится пример из истории освоения космоса. Полет первого человека в космос был невероятно сложной инженерной задачей, но сейчас человечество думает о полетах на Марс. Это задача, решить которую силами десятка гениев, без применения ИИ, просто невозможно, ведь ученые анализируют информацию о тысячах факторов, проектируют принципиально новые технические решения.

Основная метрика в продуктовой разработке называется North star metric – ориентир, основной результат, который мы хотим достичь, как я писал ранее, она может меняться со временем, в зависимости от продукта, рынка и т.д., а вот в задачах управления, кажется быстро и правильно принятое решение – это постоянный приоритет.

Отвечая на вопрос: «Как я оптимизирую Time2Decision?», – стратег, директор, CEO может действительно оптимально выстроить бизнес-процесс, включить в него технологии, убрать лишние действия, этапы, перестать, наконец, собирать сотни таблиц и отрицать, что ИИ стоит определенного доверия)

Данные и ИИ помогают нам конкурировать на других скоростях. А вы измеряете или ориентируетесь в своей работе на Time2Decision? Что помогает ее ускорять, а что тормозит?