#кейс_стади
Задача на подумать для менеджера

Правильного ответа нет. В таких случаях стоит задать допущения, опиши как бы ты действовал в комментариях к опросу

У тебя есть друг Алекс, Senior PM в компании CloudSolve. Уже десять лет ребята успешно продают облачные решения для бизнеса: виртуалки, хранилища, инфраструктуру под ключ. Но рынок устал от «просто облаков», конкуренты демпингуют, а клиенты требуют, чтобы «всё работало само, без звонков в саппорт». Время пришло всерьёз заняться ML и Data Science, и начали они с автоматизации техподдержки 1-го и 2-го уровня

Недавно в курилке Алекс рассказал тебе, что деньги на проект дали серьёзные, и набрали лучших из лучших: физтеховцы, олимпиадники, пара аспирантов — вся команда сияет умом, но ни дня не работала над реальным продуктом. Алекс с ужасом осознаёт, что в CloudSolve нет никого, кто хотя бы примерно представляет, как управлять таким проектом. Зато сразу набежала толпа энтузиастов: «Давайте по Agile! Скрам! Ну что там может пойти не так?»

Ты же уже знаешь, что обычный Scrum для дата-саенса — это прекрасный способ красиво слить бюджет и уверенно провалиться. Потому что DS — это не веб-разработка с понятными задачами, тут одни эксперименты, которые могут закончиться ничем, гипотезы, которые то срабатывают, то нет, и бизнес-заказчики, которые говорят только: «ну чтоб умненько было и расходы на саппорт резко упали». PDCA, любимый многими менеджерами, тоже не поможет — разница между экспериментом и простой итерацией огромная. Если Алекс попытается управлять дата-саенс командой стандартными подходами, то скоро обнаружит себя одиноким, грустным и виноватым перед высшим руководством

Проблемы на старте копятся как снежный ком: требований нет, команда не умеет в продукт, а ожидания бизнеса явно завышены. Ты видишь, как Алекс уже напряжён и переживает, ведь если выбрать неправильный подход, ему придётся долго объяснять топам, почему вместо умной автоматизации получился дорогой генератор случайных ответов

Какой совет по подходу к управлению ты бы дал Алексу?