Александр Сулейманов
RU/EN
Меню

Delivery transformation · Управление продуктом и разработкой

Сокращаю сроки software delivery там, где локальные улучшения команд уже не работают

−64%срок 85% крупных инициатив · 295 → 106 дней
16 → 54средний выпуск Epic в месяц
20+продуктовых команд в текущем контуре

Нахожу задержки между стратегией и выпуском, меняю правила управления портфелем, зависимостями и решениями. Сейчас работаю внутри контура из 20+ продуктовых команд.

Проверить, подходит ли диагностикаПосмотреть кейс 20+ команд

Сигналы для CTO, CPO и фаундера

Когда рост перестаёт превращаться в результат

Сроки растут, новые команды не увеличивают выпуск, а AI остаётся пилотом. Выберите ситуацию, которая ближе к вашей.

01

Планы снова не сходятся со сроками

Квартальный план согласован, команды заняты, но Lead Time растёт, прогнозы меняются, а Time to Market зависит от ручных эскалаций.

  • даты сдвигаются уже после обещаний бизнесу
  • инициатив становится больше, а throughput не растёт
  • метрики команд выглядят нормально, но клиентский результат ждёт
Что изменится после разбораПокажу, где работа ждёт, какое решение влияет на полный срок и что проверить в ближайшие 30–90 дней
Кейс трансформации 20+ командНайти источник задержек
02

Наняли больше людей, а выпуск не ускорился

Основатель или CPO по-прежнему лично сводит приоритеты, зависимости и решения между продуктом, разработкой и бизнесом.

  • штат и число команд растут быстрее throughput
  • у продукта, технологии и бизнеса разные версии статуса
  • без участия фаундера зависают приоритеты и межкомандные решения
Что изменится после разбораОпределим единицу результата, права на решения и управленческий ритм, который не требует ручной сборки статусов
Кейс про единицу клиентского результатаРазобрать причину замедления
03

ИИ купили, а бизнес-процесс не изменился

Инструменты экономят время отдельным людям, но не сокращают цикл принятия решений и не меняют качество результата.

  • лицензии и пилоты есть, измеримого эффекта для бизнеса нет
  • AI работает вне регулярного процесса команды
  • результаты приходится перепроверять без ясного критерия качества
Что изменится после разбораВыберем один управленческий процесс, точку решения человека и метрику, по которой можно оценить эффект
Кейс AI в deliveryОбсудить AI-эксперимент

Основной формат

Delivery-диагностика технологической организации

Для ситуации, когда руководители видят длинные сроки, перегруженный портфель или поздние зависимости, но ещё не согласны с причиной и следующим управленческим действием.

Что входит в диагностику

Что разбираю

  1. 01единицу поставки и границы полного срока
  2. 02WIP, aging, очереди, блокировки и зависимости
  3. 03права на решения о приоритетах, мощности и эскалации
  4. 04исходные показатели SLT, Lead Time, throughput и предсказуемости

Что вы получите

  1. 01карту полного потока и мест ожидания
  2. 02системное ограничение или короткий список проверяемых гипотез
  3. 03управленческие действия с владельцами и метриками проверки
  4. 04последовательность экспериментов на ближайшие 30–90 дней

Связаться

Есть задача на уровне нескольких команд или портфеля?

Напишите, сколько команд участвует, какой срок или результат вас не устраивает и где работа чаще всего застревает.

  1. 01
    Пришлите контекст

    Достаточно двух-трёх предложений о масштабе, проблеме и уже предпринятых действиях.

  2. 02
    Проверим, где теряется время

    Определим, какая часть системы влияет на срок и какое решение действительно требуется.

  3. 03
    Выберем формат

    Диагностика, сопровождение, отдельный эксперимент — или рекомендация другого специалиста, если задача лежит вне моей практики.

Telegram — для быстрого сообщения, email — если удобнее приложить документы.

Написать в TelegramНаписать по email