👨‍💼 Управление стейкхолдерами

Много было уже сказано про управление стейхолдерами. Недавно что-то искал в канале и увидел, что слово «стейкхолдер» упоминается более 30 раз, включая этого парня на фото 😉

Решил собрать в одном месте ссылки на посты с описанием основных моделей и фреймворков работы со стейкходерами. Надеюсь, это будет полезно.

1️⃣ Модель Митчелла

2️⃣ Матрица Менделоу

3️⃣ Модель Гарднера

4️⃣ Stakeholder Circle

5️⃣ Типология Фрумана

6️⃣ Карта стейкхолдеров

#пропроекты #развитие

🤖 Кто в проекте главный, человек или AI-агент?

Ещё пару лет назад ответ был очевиден. Однако, сегодня, в эпоху агентного ИИ, уже не так просто ответить на этот вопрос.

Раньше роль руководителя проекта означала обязательный набор рутинных задач: подготовка плана работ, сбор статусов, формирование таблиц, получение согласований. Сегодня же в корне изменяется логика выполнения работы. AI-агенты забирают рутинные задачи и производство артефактов на себя. РП при этом оказывается перед выбором: оставаться исполнителем процессов или стать архитектором смыслов.

Не так давно я писал про концепцию AI-Disrupt PDLC - подход, при помощи которого в Сбере мы перестраиваем продуктовую разработку вокруг ИИ. Ценность при этом создаёт не сама нейросеть. Ключевым фактором становится среда, создаваемая вокруг модели, которая определяет контекст, правила и формат контроля результата.

На мой взгляд, та же логика применима и для проектного управления. Я считаю, что в таком подходе выполнение задач делится на два контура:

1️⃣ Петля намерения, которая остаётся под контролем человека: формирование видения, постановка целей, определение критериев приёмки результата.

2️⃣ Петля реализации, которая переходит к ИИ: исполнение задач, подготовка планов, контроль качества результата.

Проектный руководитель в такой конфигурации освобождается от рутины и занимается тем, что действительно требует суждения и участия человека (работа со стейкхолдерами, определение приоритетов, ответственность за результат).

Вся эта ситуация открывает огромное количество вопросов, ответы на которые мы активно ищем с коллегами.

В каком направлении будет развиваться ситуация, с вашей точки зрения? Давайте обсудим ваши мысли и идеи в комментариях 👇

#пропроекты #технологии #ИИ

⚠️ Ошибки PMO | Балансировка портфеля

Сегодня у нас заключительный эпизод второго сезона рубрики.

В портфеле компании 25 проектов. Среди них есть один, который тянется уже третий год. Изначально его запускали под конкретную стратегическую задачу, но задача давно потеряла актуальность. Рынок изменился, приоритеты компании сместились, а спонсор проекта сменил должность и уже не заинтересован в результате.

Тем не менее проект формально жив. На него выделена команда, бюджет на следующий год заложен по инерции год-к-году, статус-отчёты сдаются регулярно.

PMO замечает, что проект хронически отстаёт от плана и потребляет ресурсы неэффективно. В этой ситуации PMO делает то, что умеет лучше всего: помогает оптимизировать процессы внутри проекта, предлагает пересобрать план, подключает дополнительную методологическую поддержку, чтобы команда работала эффективнее.

Проект начинает двигаться чуть быстрее, но по-прежнему никому не нужен.

❓ В чём здесь ошибка?

Версии в опросе ниже 👇

#ошибкаPMO

⚠️ Ошибки PMO | Разбираем кейс

Всем спасибо за голоса. Радует, что эта рубрика неизменно вызывает ваш интерес. Значит, продолжим в следующем сезоне 😎

Правильный ответ для этого кейса: 2. PMO оптимизирует то, что нужно закрыть.

В чём суть ошибки

Есть два принципиально разных вопроса: «как сделать проект эффективнее» и «нужен ли этот проект вообще». PMO в этой ситуации ответил на первый вопрос, даже не поставив второй. Но именно второй вопрос был главным в текущих условиях.

Проект, который потерял стратегическую актуальность, не становится нужнее от того, что начинает двигаться быстрее. Он просто быстрее потребляет ресурсы, которые нужны где-то ещё. По сути он становится зомби-проектом. Потребляет бюджет, ресурсы и внимание, но реальной ценности не приносит.

PMO, который умеет только оптимизировать процессы, но не задаёт вопрос о целесообразности, оказывается частью проблемы. Привычные подходы к портфельному управлению здесь работают немного иначе. В таких случаях имеет смыл действовать как венчурный инвестор, который быстро закрывает неработающие проекты и перенаправляет ресурсы туда, где они принесут результат, вместо того чтобы улучшать процесс внутри провальной инвестиции.

Варианты про ресурсы, спонсора и мотивацию команды это вопросы о том, как улучшить реализацию проекта. Но если он не нужен, ответ на эти вопросы не имеет значения.

Как исправить

▪️Регулярно, не реже раза в год, пересматривать весь портфель на предмет актуальности каждого компонента (программы или проекта) относительно текущей стратегии, а не только относительно первоначального обоснования.

▪️Ввести чёткий критерий: если у проекта нет активного спонсора, заинтересованного в результате, это сигнал для эскалации вопроса о судьбе проекта и его закрытии.

▪️PMO должен быть готов инициировать разговор о закрытии проекта. Это нормальная часть управления портфелем, которая не говорит о его провале или плохом управлении.

▪️Освобождённые ресурсы явно перенаправлять на приоритетные инициативы, показывая эту связь руководству. Таким образом закрытие проекта воспринимается не как потеря. Напротив, такое решение увеличивает совокупную ценность портфеля.

В общем, не каждый буксующий проект нужно чинить и спасать. Иногда самая полезная работа PMO состоит в том, чтобы вовремя поставить вопрос о закрытии такого проекта и перераспределении ресурсов.

#ошибкаPMO

Кому уже актуальна такая услуга? 😉

#немногоюмора

🤖 Разделение труда между человеком и ИИ уже не гипотеза

Недавно писал о своем понимании влияния ИИ на подход к проектному управлению.

И вот в конце прошлой недели вышла колонка Кирилла Меньшова, старшего вице-президента, руководителя Блока «Технологии» Сбера, по этому поводу. Материал описывает переход от концепции AI-Disrupt PDLC к применению этих же принципов в других областях.

Ценность создаёт не сама нейросеть, а среда вокруг неё (контекст, правила, контроль). ИИ-агенты берут на себя рутину и реализацию, человек - смыслы, формулирование намерения и определение критериев приёмки. В приложении к проектному управлению это выглядит как сочетание двух петель: петля намерения - за человеком (видение, цели, стандарты); петля реализации - за ИИ-агентами (расписания, отчёты, риски, коммуникации).

В финале колонки говорится о том, что принципы, изложенные на примере проекта, являются частью более полной концепции, которую в Сбере продолжают развивать профильные команды.

Именно этим сейчас и занимаюсь: переношу принципы AI-Disrupt PDLC с разработки на практику проектного управления для проектов, программ и портфелей. Материалы уже в работе, поделюсь, как будут готовы к публикации. Не переключайтесь 😎

Колонка Кирилла: https://ko.ru/articles/chelovek-ii-drug-kak-ii-agenty-transformiruyut-proektnuyu-rabotu/

#пропроекты #технологии #ИИ