Читать книгу: «Project Science: Управление проектами в фундаментальных исследованиях», страница 3

Гибкие методы

Гибкие методы управления проектами (Agile) – это современные подходы к организации процессов разработки и реализации проектов, ориентированные на постоянное взаимодействие команды, адаптацию к изменениям и быстрое реагирование на внешние условия. В отличие от каскадных методов, гибкая методология в общем случае позволяет быстро вносить изменения в проект, основываясь на обратной связи клиентов и участников проекта.

Наиболее известными гибкими методами являются Scrum и Kanban, которые первоначально были разработаны для IT-индустрии.

Метод Scrum является одним из наиболее популярных подходов в рамках Agile-философии. Его ключевое преимущество заключается в чёткой структуре процесса, позволяющей эффективно управлять проектом даже в условиях неопределённости и частых изменений требований.

Ключевыми особенностями Scrum являются чёткое распределение ролей в проектной команде и наличия списка всех задач, необходимых для завершения проекта, которые регулярно обновляются и приоритезируются. В этом методе работа ведётся спринтами – короткими итерациями продолжительностью от одной до четырёх недель, в течение которых команда реализует выбранные задачи из списка задач. В течение работы проводятся регулярные встречи, на которых команда оценивает свою работу, выявляет проблемы и предлагает улучшения.

Метод Kanban отличается большей простотой и прозрачностью процесса. Основная идея метода заключается в визуализации потока работ и ограничении количества одновременно выполняемых задач.

Ключевые принципы Kanban включают в себя наличие доски Kanban, которая используется для отображения текущего состояния задач (она может быть материальной и висящей в офисе или электронной с доступом для всех членов команды). Обычно доска делится на три колонки: «сделать», «делается», «готово». Количество задач, находящихся в каждой колонке, ограничено. Это помогает избежать перегрузки членов команды и повышает эффективность. Этот метод также подразумевает непрерывное обновление продукта, новые версии которого выпускаются сразу же после готовности соответствующей функциональности.

Использование гибких методов управления проектами приносит ряд преимуществ всем сторонам. Им присуща быстрая обратная связь (возможность оперативно получать реакцию пользователей на промежуточные результаты), высокая адаптивность (способность легко реагировать на изменение требований и внешних условий), повышение качества продукции (благодаря регулярному тестированию и исправлению ошибок на ранних этапах разработки) и улучшенная коммуникация внутри команды (регулярные встречи способствуют лучшему взаимопониманию между участниками проекта).

Выбор конкретного подхода зависит от особенностей проекта и уровня зрелости команды. Например, если проект требует высокой степени взаимодействия с заказчиком и быстрой реакции на изменения, лучше всего подойдет Scrum. Если же задача предполагает стабильный поток работ и отсутствие резких колебаний приоритетов, предпочтение можно отдать Kanban.

Гибкие методы управления проектами хороши в условиях высокой неопределённости и постоянно меняющихся требований. В науке такие методы идеальны для инновационных и модификационных проектов, предполагающих постоянные итерации и подгонку путей достижения целей в зависимости от получаемых результатов, однако здесь есть ограничение на внесение правок в конечный результат: опубликованную статью едва ли можно улучшать итерациями на основе мнения научного сообщества по аналогии с постоянными релизами обновлений для приложений в смартфоне. Внесение корректировок в опубликованную статью – известный метод, но он крайне негативно влияет на репутацию учёного и используется только в экстраординарных случаях. Решением может служить предварительная публикация статьи в открытых репозиториях, но здесь нужно чётко понимать, что ожидание ответа научного сообщества отнимает уйму времени, которого, как правило, нет. По моему личному опыту предварительная публикация в открытых репозиториях никак не сказывается на дальнейшей публикации статьи – мы ни разу не получали от коллег рекомендации по улучшению препринта. Однако, насколько мне известно, в других областях науки предварительная публикация может давать реальный положительный результат.

Гибридные методы

Гибридные методы управления проектами представляют собой сочетание элементов классических каскадных моделей (Waterfall) и современных гибких (Agile) подходов. Они используются тогда, когда ни один из стандартных методов не подходит идеально под специфику конкретной ситуации, позволяя адаптироваться к особенностям конкретных организаций, команд и проектов.

Основные причины выбора гибридных методов включают необходимость одновременного соблюдения строгого планирования и сроков с возможностью быстрого реагирования на изменения. Эти методы помогают сбалансировать предсказуемость результата и гибкость адаптации к новым требованиям.

На мой взгляд, именно гибридные методы управления идеальны для научных проектов, так как фундаментальные проекты часто имеют жёсткие внешние рамки (грантовые этапы, план работ аспиранта), но при этом им характерна неопределённость на микроуровне, так как никто не знает, какие эксперименты сработают, а какие – нет.

Project Science – гибридный тип управления проектами. Он не отвергает классическое управление проектами, а переосмысливает его, отбирая инструменты, которые работают в условиях Terra Incognita, и отвергая те, что требуют иллюзии полного контроля. Это не Agile и не Waterfall в традиционном их понимании, а гибрид итерационных и каскадных методов, адаптированных для науки.

Так, например, это не Waterfall, потому что жёсткое каскадное планирование («сначала всё спроектируем, потом сделаем») в фундаментальной науке заведомо обречено на провал. Скорее всего уже после первого эксперимента всё пойдёт не так, как планировалось изначально. Но это и не чистый Agile. Scrum-митинги каждый день или фиксация спринта на 2 недели могут стать адом для учёного, погруженного в эксперимент. Project Science берет дух Agile (адаптивность, фокус на ценности, работу с изменениями), но адаптирует ритм и практики под долгие циклы исследований и специфику научного труда в научной организации. «Стендап» может быть раз в неделю или месяц, а «спринт» длиться квартал.

Глава 9. Результативность и эффективность выполнения проекта

Представьте, что ваш проект наконец завершен. Команда ликует, отчёты подписаны. Но как понять, был ли он по-настоящему успешным? Оказалось ли, что вы исследовали не просто что-то, а именно то, что нужно? И сделали ли вы это разумно, не потратив впустую время, деньги и нервы? Вот тут на сцену выходят два незаменимых помощника в оценке любого проекта: результативность и эффективность. Их часто путают, но они отвечают на принципиально разные вопросы и вместе рисуют полную картину успеха или неудачи.

Результативность. Самый фундаментальный вопрос: «Получили ли мы в итоге то, ради чего все затевалось?» Результативность измеряется не абстрактно. Мы сравниваем итог с чёткими, изначально поставленными целями. Достигли ли мы изначально заявленных целей? Опубликовали ли нужное количество статей, которое было изначально заявлено? Решили ли мы ту научную проблему, на которую получили грант? Качество конечного продукта – тоже часть результативности. Насколько высок уровень журналов, в которых мы опубликовали результаты? Насколько хорошо статьи цитируются? По сути, результативность – это «попадание в цель», в ту самую цель, которую определили в самом начале пути. Ключевые факторы здесь – ясность изначальных задач, умение грамотно спланировать работу (что именно нужно сделать и какого качества) и постоянно сверяться с ожиданиями всех заинтересованных сторон.

Эффективность. Теперь представим, что все цели гранта были достигнуты и по количеству статей, и по рейтингу журналов, в которых результаты были опубликованы, и цитируются эти статьи хорошо… но вы по несколько раз переделывали с нуля все работы, не заметив принципиальных ошибок на начальных этапах, израсходовали все деньги на реактивы и материалы, не оставив ничего на зарплату сотрудников, и в процессе сломали сложный и дорогой прибор. Вот здесь вступает в игру эффективность. Она отвечает на вопрос: «А как именно мы пришли к этому результату? Оптимально ли использовали ресурсы?» Это не про «что» сделали, а про «как».

Эффективность – это соотношение затраченных усилий (время, деньги, люди, материалы) к достигнутому результату. Уложились ли в бюджет или вышли за его пределы? Завершили ли проект вовремя или с опозданием? Сколько полезной работы команда успевала сделать за год? Не простаивали ли специалисты в ожидании? Удалось ли избежать лишних переделок и потерь времени из-за плохой координации действий команды?

Эффективность часто называют «деланием вещей правильно» – это искусство оптимизации процессов, минимизации потерь и разумного расходования каждого ресурса. На эффективность сильно влияет качество планирования сроков и бюджета, применение правильных рабочих методик (гибких Agile или строгих Waterfall в зависимости от задачи), умение руководителя распределять нагрузку и оперативно решать проблемы.

В идеальном мире проект и результативен (сделал то, что нужно), и эффективен (сделал это хорошо и без лишних затрат). Но реальность часто требует компромиссов. Представьте классическую дилемму золотого треугольника проектов: содержание–сроки–стоимость. Если вдруг потребовалось добавить важную новую главу в статью (увеличить содержание – поднять результативность), это почти наверняка потребует больше времени и денег (снизит эффективность по сроку и стоимости). И наоборот, если фонд урезает бюджет (да, в науке такое бывает: например, в 2016 году РФФИ просто взял и в одностороннем порядке урезал все гранты на 10%), команде, возможно, придется упростить продукт или снизить качество (пожертвовать частью результативности). Гонка за скоростью (эффективностью) может привести к ошибкам, требующим переделок, что в итоге ударит и по срокам, и по качеству (результативности). Поиск инновационных решений (фокус на будущую результативность) на первых порах часто выглядит неэффективным из-за проб и ошибок.

Задача умного руководителя проекта – не просто гнаться за максимумом по обоим показателям, а находить разумный баланс, соответствующий конкретной ситуации и стратегическим приоритетам. Иногда ради прорывного результата (высокой результативности) можно сознательно пойти на умеренное снижение эффективности. В других случаях, особенно в условиях жёстких ограничений ресурсов, фокус на эффективность становится приоритетом, требуя тщательного отбора самых важных экспериментов для реализации (достаточной результативности).

Оценивать проект только по одному из этих критериев – значит видеть лишь половину картины, рискуя сделать ложные выводы. Истинный успех лежит в сбалансированном сочетании: достигнуты ключевые цели проекта, все заинтересованные стороны довольны результатом, и это сделано с разумным использованием ресурсов, в приемлемые сроки и без перерасхода бюджета.

Результативность и эффективность – не сухие термины из учебников, а живая пульсация любого проекта. Результативность – это ваш компас. Она задает верное направление, гарантирует, что вы в итоге создадите нечто действительно ценное и нужное. Эффективность – это ваш двигатель. Она обеспечивает движение к цели оптимальным путем, сохраняя ресурсы и здоровье команды, делая проект устойчивым и воспроизводимым.

Глава 10. Управление рисками в научной деятельности

Как мы уже неоднократно обсудили, научная деятельность фундаментально связана с неопределённостью: гипотезы могут не подтвердиться, эксперименты – дать неожиданные или невоспроизводимые результаты, сложное оборудование – выйти из строя, а конкуренты – опубликовать аналогичные результаты первыми. Игнорировать эти риски – значит сознательно идти на опасную авантюру, способную привести к потере времени, финансирования, ценных данных и репутации. При всей моей любви к опасным авантюрам их всё же лучше избегать.

Риск-менеджмент в науке – это не бюрократическая процедура, а системный и проактивный подход к выявлению, оценке и минимизации потенциальных угроз, а также к выявлению и использованию скрытых возможностей на всех этапах исследовательского проекта – от подачи заявки на грант до публикации результатов и внедрения. Это непрерывный процесс работы с потенциальными событиями (рисками), которые могут негативно (угрозы) или позитивно (возможности) повлиять на достижение ключевых целей научного проекта. Эти цели включают соблюдение сроков выполнения этапов (что особенно критично для грантов), удержание проекта в рамках бюджета, получение достоверных и значимых результатов, обеспечение воспроизводимости, соблюдение этических норм и безопасности, успешную публикацию, и в итоге – научное признание или практическое применение.

Ключевое отличие рисков от проблем: риски – это будущие вероятные события, а не текущие трудности. Управляя рисками, научный коллектив не ждет неудачи, а готовится к ней или предотвращает ее, превращая неопределённость из врага в управляемый фактор. Это инвестиция в надёжность и эффективность исследования, многократно окупающаяся сэкономленными ресурсами и достигнутыми целями. Особую ценность представляет выявление возможностей – шансов ускорить работу, получить дополнительные финансирование, установить новые коллаборации или открыть неожиданные направления благодаря побочным результатам.

Управление рисками – не разовая акция, а интегрированный элемент всего жизненного цикла исследовательского проекта. В первую очередь риски необходимо выявить (в фундаментальной науке это не сложно – куда ни посмотри, везде риски). Затем полученный список рисков необходимо приоритезировать. Качественный анализ фокусируется на оценке двух параметров: вероятности реализации риска (от «очень низкой» до «очень высокой») и воздействия на цели проекта, если риск реализуется (от «незначительного» до «катастрофического»).

Основным инструментом здесь выступает матрица вероятности/воздействия. Риски размещаются на сетке, где по осям отложены вероятность и воздействие. Зоны матрицы окрашиваются (например, зелёный – низкий приоритет, жёлтый – средний, красный – высокий). Риски в красной зоне требуют немедленного внимания и детального планирования мер. Зелёные риски (низкая вероятность и незначительное воздействие) просто периодически мониторятся.

Для каждого значимого риска (особенно из красной зоны) разрабатываются конкретные планы действий, которые опираются на следующие стратегии:

уклонение от риска (полный отказ от рискованного, но потенциально прорывного метода в пользу более надёжного);

передачу риска (для руководителя научного проекта едва ли применимо – всю ответственность всегда несёт он);

смягчение риска (дополнительное обучение персонала новому методу – снижает вероятность ошибки; закупка критических реактивов с запасом – снижает вероятность срыва сроков);

принятие риска (создание временного буфера в графике на случай мелких задержек или выделение финансового резерва на непредвиденные расходы, разработка чёткого плана Б на случай ухода сотрудника).

Мир науки динамичен, и риски постоянно меняются: появляются новые, известные риски могут усилиться или ослабнуть, а реализованные риски требуют анализа эффективности принятых мер. Поэтому мониторинг рисков – постоянная деятельность. Он включает регулярные обзоры реестра рисков на совещаниях, аудит выполнения планов реагирования, анализ причин возникших проблем, отслеживание использования резервов времени и бюджета. Эти меры позволяют создать обновленный реестр рисков, провести корректировку планов реагирования и, при необходимости, изменение самого подхода к управлению рисками в проекте. Фиксация уроков, как удачных действий, так и упущенных рисков, бесценна для будущих исследований.

Научный риск-менеджмент имеет свою специфику. Риски, связанные с принципиальной новизной исследований, сложно оценить количественно. Этические риски (работа с людьми, животными, опасными материалами, данными) требуют особого внимания и строгого соблюдения регламентов. Репутационные риски (фальсификация, плагиат, ошибки в публикациях) могут иметь долгосрочные катастрофические последствия.

Распространённые ошибки, которые я неоднократно наблюдал в других группах (да и сам по началу допускал) включают: игнорирование рисков из-за излишнего оптимизма, фокус только на технических рисках и игнорирование организационных или человеческих факторов (которые зачастую создают гораздо большие риски для выполнения проекта), отсутствие назначения конкретных ответственных за риски, расплывчатые планы действий, и пренебрежение их мониторингом.

Культура управления рисками является фундаментом успеха. В научном коллективе необходимо культивировать открытость и доверие, где каждый сотрудник или студент не боится сообщить о потенциальной проблеме или ошибке без страха необоснованных санкций. Проактивность – стремление предвидеть, а не просто реагировать – должна поощряться. Ответственность за «свои» риски должна быть чётко закреплена. Обучение и обмен опытом (разбор кейсов, семинары по ошибкам) между проектами и поколениями исследователей жизненно важны. Риск-менеджмент должен восприниматься не как досадная помеха творчеству, а как необходимый инструмент, повышающий качество, надёжность и результативность научной работы, и защищающий исследователей и их открытия.

Риск-менеджмент – это не проявление слабости или пессимизма, а признак зрелости и профессионализма в научной деятельности. Это системный подход к навигации в океане неопределённости, присущем исследованиям. Последовательно выявляя потенциальные угрозы и возможности, реалистично оценивая их и готовясь к ним, научный коллектив существенно повышает свои шансы на успешное достижение поставленных целей: получение достоверных знаний, публикацию в ведущих журналах, внедрение результатов, сохранение репутации и привлечение дальнейшего финансирования. Он минимизирует стресс, вызванный неожиданными кризисами, и позволяет более эффективно использовать драгоценные ресурсы – время, деньги, интеллектуальный потенциал. Интегрируя принципы риск-менеджмента в свою повседневную практику, учёные не только защищают свои проекты, но и вносят вклад в повышение надёжности и устойчивости научного знания в целом. Управление рисками – это обязательный элемент ответственного и эффективного ведения научной деятельности в XXI веке.

Управление фундаментальным научный проектом – это на 70% управление рисками, и лишь на 30% управление всем остальным.

Думаю, что теперь, когда мы с вами обсудили все ключевые понятия и определились с тем, в какой области мы работаем и с чем именно имеем дело, мы можем перейти к основному содержанию этой книги. В подзаголовке этой книги указано, что она о том, «Как достигать значимых результатов вовремя, в рамках ресурсов и в условиях высокой неопределённости». Далее мы так с вами и пойдём: сначала рассмотрим достижение значимых результатов, затем перейдём к тому, что обсудим как достигать результатов вовремя и закончим тем, что всё это будем делать в рамках имеющихся ресурсов. Общим лейтмотивом всех последующих глав будет выступать работа в максимальной неопределённости, являющейся неотъемлемой чертой фундаментальных исследований.

Как достигать значимых результатов?

Глава 11. Что такое значимый результат?

Значимым научным результатом считается такой результат, который существенно продвигает понимание в определенной области знаний или решает важную проблему. Его значимость определяется не только технической корректностью выполнения, но и реальным влиянием, которое он оказывает на дальнейшее развитие науки, технологий или общества в целом. Во многом, понятие значимости является довольно условным. То, что одна научная группа считает значимым результатом, в другой группе может показаться результатом довольно посредственным. Поэтому здесь следует сразу дать оговорку о том, что понятие значимости здесь используется субъективное и относительное: чем бы вы ни занимались, у вас наверняка есть большие и значимые работы, а есть мелкие и технически простые. То есть интуитивно любой учёный способен в рамках своей тематики отличить более значимую работу, от менее значимой.

Ключевыми характеристиками, определяющими значимость результата, являются его новизна и оригинальность. Значимый результат приносит принципиально новое знание, концепцию, теорию или метод, открывает новые направления для исследований или опровергает устоявшиеся, но неверные представления. Глубина и фундаментальность также играют важную роль: касается ли результат основополагающих принципов, даёт ли более глубокое объяснение сложных явлений или объединяет разрозненные факты в единую картину. Широта влияния и применимость – ещё один важный критерий. Наконец, значимость работы часто подтверждается долгосрочным влиянием: становится ли результат основой для дальнейших исследований, формирует ли новое понимание у последующих поколений учёных и сохраняет ли свою актуальность спустя годы.

Отличить значимый результат от незначимого бывает непросто, и граница часто размыта. Полезно применить простой «И что?»-тест: каковы реальные последствия результата? Если он лишь подтверждает ожидаемое или добавляет малозначимый пример к известному явлению, его значимость, скорее всего, невелика. Важно оценить масштаб решаемой проблемы – является ли она важной и актуальной. Степень продвижения также показательна: инкрементальные улучшения (небольшие уточнения известного) обычно менее значимы, чем трансформационные результаты, меняющие парадигму. Реакция научного сообщества так же служит важным индикатором: публикация в ведущих рецензируемых журналах (хотя это не единственный критерий), активное цитирование коллегами в серьезных работах, живая дискуссия, критический разбор, попытки воспроизведения или опровержения – все это признаки значимости. Значимость может проявиться не сразу, но обычно значимые результаты быстро находят отклик.

Несмотря на то, что все мы стремимся получать значимые научные результаты, следует также ценить и инкрементальные результаты – они необходимы для накопления знаний, проверки теорий и создания основы для будущих прорывов, хотя их значимость может быть локальной.

Таким образом, значимый научный результат – это надёжный, оригинальный вклад, который существенно углубляет понимание мира, открывает новые возможности или решает важные проблемы, оказывая заметное и долговременное влияние на свою область и за её пределами. Его отличают глубина новизны, широта влияния, проверяемость и, в конечном счете, признание научным сообществом.