Пояснение к задаче
Вы правильно поняли, что отказываться от проекта с высокой неопределённостью сразу не стоит, так как по итогу упущенная выгода может быть весомой. К тому же в этом случае клиент, скорее всего, не придёт к вам и со следующими своими продуктами – сложная разработка не для вас.
Однако, в условиях «хаоса» Agile-методологии не подходят – они не позволят даже приблизительно оценить фронт работ и провести планирование. Значительное изменение сроков или количества специалистов на проекте может привести к недовольству клиента, также продукт может быть неосуществим.
Чтобы быть уверенным в возможности его реализации, команде необходимо уменьшить неопределённость. Например, использовать практику предпроектного исследования и реализовать прототип системы. Это помогает понять, достаточно ли команде технической экспертизы и инструментов для решения подобных задач.
Если возвращаться к описанному в задаче приложению со считывателем радиосигналов – это реальный пример из нашей практики. В ходе предпроектного исследования мы проверили гипотезу о возможности внедрения алгоритма machine learning в приложение и протестировали функционал считывания радиосигналов в полевых условиях. Команда убедилась, что задача имеет понятное техническое решение, тем самым снизила уровень технической неопределённости. Далее следовала стандартная схема работ.
Другой вариант – стартовать по концепции Lean Startup. Она позволяет с минимальными вложениями протестировать гипотезу: создать прототип, собрать обратную связь от пользователей, определить, интересен ли продукт целевой аудитории, и наметить план его развития.