Построение модели процесса создания инноваций с использованием современных методологий и инструментов

Описанные выше планы по доработке модели в текущем её представлении указывают на её недостатки. Если обобщить, то Stage-Gate обвиняют в линейности и в том, что сам процесс является слишком жестким и запланированный, что усложняет работу над более инновационными или динамичными проектами: процесс недостаточно адаптивен и не стимулирует эксперименты. Также модель не учитывает индивидуальные особенности проектов и предлагает всем двигаться по одному сценарию. Кроме этого, модели присущ бюрократизм, что заставляет команды тратить достаточное время на подготовку отчетов по проделанной работе.



1.5.2 The Innovation Excellence Model и варианты Business Model Innovation

Другой моделью процесса создания инноваций является Innovation Excellence Model, разработанная компанией Artur D. Little. Основная её функция -- это представить структуру, позволяющую понять различные компоненты инновационной системы. Модель была представлена в 1995 году на основе опыта работы Артура Литтла в качестве консультанта в области управления технологиями и инновациями и постепенно совершенствовалась с помощью исследований и практической деятельности консалтинговой компании автора [2]. Она также играет роль показателя для оценки инновационной производительности компаний. Подробнее модель рассмотрена в приложении 2.

Как было описано ранее в работе, одним из основных видов инноваций является инновация бизнес-модели. Одна и та же идея или технология, выведенная на рынок через две разные бизнес-модели, даст два разных экономических результата, поэтому для компаний важно развивать способность внедрять инновации в свои бизнес-модели. Генри Чесброу описал барьеры для инноваций в бизнес-моделях, конфликты с существующими активами и бизнес-моделями. Чтобы преодолеть эти барьеры, необходимо задействовать процессы экспериментов, реализации и руководство организационными изменениями [11]. В приложении №3 были описаны подходы, которые применяются, когда основной акцент сделан на инновации бизнес-модели.



2. Модель процесса создания инноваций

В первой главе были исследованы подходы к созданию инноваций и популярные модели процессов. На основании полученных знаний была разработана собственная модель процесса создания инноваций с использованием современных методов и подходов, чтобы обеспечить компаниям возможность эффективного развития через сохранение конкурентных преимуществ.

2.1 Планируемые характеристики модели

При проектировании модели процесса создания инноваций преследовалась цель достижения следующих характеристик:

1. Прозрачный и полностью документированный процесс

Несмотря на то, что данная работа не преследует создание низкоуровневой модели, весь процесс должен быть достаточно хорошо размечен и документирован: определены этапы и переходы между ними, определены действия внутри этапов, определены критерии и результаты для переходов между этапами.

2. «Жить процессом»

Настоящим тестом модели процесса является то, действительно ли она используется или является формальностью. Очевидно, что просто наметить и внедрить процесс, не всегда ведет к тому, что компания действительно начинает придерживаться всех этапов и правил, описанных в нем, активно использовать его для большинства проектов. Если обратиться к статистике, то менее половины компаний (44,9 процента) действительно используют свои модели как они задуманы; в то время как среди самых выдающихся новаторов этот процент равен 60, а среди худших - 18,5 [1]. Следовательно разработанная модель должна восприниматься компанией как действительно полезное нововведение, а желание следовать ему быть в достаточной степени естественным.

3. Помогать проектным командам получить доступ к необходимым ресурсам

Еще одним тестом успешного процесса «от идеи к запуску» является то, облегчает ли он разработку, помогает ли проектным командам обеспечить необходимые ресурсы и выводить продукты на рынок, или наоборот действует как бюрократическая система, барьер. По оценкам, 70% лучших новаторов имеют процесс, который содействует этому. Что же касается остальных компаний, то там этот показатель находится на уровне 23,1 - 45,8% [1].

4. Способствует контролю

Мониторинг того, насколько хорошо выполняется процесс, является способом определить, действительно ли он применяется. Метрики, которые определяют, действительно ли проекты находятся «в процессе» или встречают препятствия, а также качество контрольных точек, позволяют это отслеживать. В реальности это довольно слабая область: только 39,1% фирм используют такие проверки и метрики контроля [1].

5. Адаптируемость и масштабируемость

Процесс должен быть гибким, способным адаптироваться к потребностям, размеру и рискам проекта, масштабируемым, иметь разновидности под разные уровни сложности проектов.

2.2 Описание модели

В качестве основных составных элементов модели выступают Stages (этапы) и Gates (контрольные точки) построенные по тому же принципу, как в описанной ранее модели Stage-Gate Роберта Купера. Соответственно, на Stage команда ведет работу над проектом, а на этапе Gate происходит оценка работы и принимается решение о дальнейшей судьбе проекта: “Go”, “Hold”, “Reset”, “Kill” (подробнее об этом описано в разделе 1.5.1 первой главы данной работы). В принятии решения участвует инновационные менеджеры компании, специалисты из отрасли, соответствующей тематике проекта и менторы, имеющие опыт в работе с проектами командами и способные оценить продуктовую составляющую проекта.

Работа над проектами ведется кросс-функциональными командами. Модель опирается на их индивидуальные особенности и интересы, что согласно исследованиям должно обеспечить максимальную эффективность инновационную производительность. Однако модель инновационного процесса является не единственным артефактом, влияющим на инновации в компании. Для обеспечения должного уровня производительности необходимо наличие инновационной стратегии, выделенных ресурсов и развитой корпоративной культуры. Для сохранения ценности для компании проекты должны соответствовать установленным направлениям. Решение о соответствии принимается руководителями инновационной деятельности и высшим менеджментом компании. При этом стоить отметить, что в области информационных технологий с каждым годом все сильнее и сильнее размываются границы между областями интересов, появляется все больше проектов работающих на стыке, поэтому эти ограничения престают играть существенную роль и в край угла ставится политика относительно требований проектов по финансированию и обеспечению прочими ресурсами, возможности их масштабирования и выхода на определенные рынки. Подобные оценки соответствия проектов проводятся во время каждого Gate, поэтому в самом описании модели это не упоминается.

Так как данная модель в дальнейшем была испытана на практике, при её разработке были определены временные оценки протяженности каждого из этапов. Это позволяет сопоставить трудозатратность каждого из них. Но так как одной из заложенных характеристик проекта является гибкость процесса, позволяющая учитывать особенности проекта, то указанное время упомянуто только в качестве ориентира, поскольку команды, которые принимали участие в тестировании модели на практике имели ограничение в сроках реализации программы.

Перейдем к более подробному рассмотрению каждого из компонентов команды.

2.2.1 Initial Stage - стратегия команды

Продолжительность: 1 неделя

Содержание

0) ознакомить всех участников с общей и инновационной стратегией, донести требования к проектам;

1) cбор данных об участниках команды, которые могут быть задействованы в ходе работы над проектом:

· ключевые компетенции,

· профессиональный опыт,

· знания в различных отраслях,

· личные интересы, такие как сферы деятельности и изучение нового стека технологии;

2) определение индивидуальных целей каждого из участников;

3) агрегация и формализация полученных данных: составление карты компетенций и интересов команды;

4) определение общей цели команды и элементов карты компетенций и интересов команды, которые нравятся большинству членов команды, при этом остальные члены команды должны иметь нейтральное отношение;

5) составление стратегии команды, которая содержит: цель команды, карту областей компетенции и интересов.

Контрольная точка

На данном этапе Gate представляет собой проверку наличия согласованной стратегии команды и карты областей компетенции и интересов.

Результат

По завершению команда должна иметь четко определенную стратегию команды: цель, области, ресурсы и стратегический упор.

2.2.2 Stage I - генерация идей

Продолжительность: 1,5 - 2 недели

Содержание

1) генерация идей инновационных проектов

Вариант 1 - брейншторминг

· встреча команды (максимальная продуктивность достигается только при личной встрече) и брейнштормиг идей по темам определенными в карте интересов в стратегии команды. Продолжительность данной активности - 1 час и более;

· определяется модератор, который записывает все идеи, и контролирует процесс.

1 этап - генерация максимального количества идей

· все должны придерживаться принципу «нет плохих идей» (т.е. участники не переключаются на критику);

· идеи описываются без детальной проработки;

· участники начинают с перечисления самых банальных вещей;

· задача участников - избегать молчания, заполняя его простыми идеями или переключаясь на следующий тезис;

· при достижении «идейного истощения», команда переключается на следующий этап;

2 этап - первичная проработка и фильтрация

· команда проговаривает все выписанные идеи;

· удаляются абсурдные, неинтересные идеи;

· идеи, к которым участники проявляют интерес и в которых видят потенциал, дополняются деталями, участники приводят примеры реальной реализации, делают первичный поиск схожих реализованных проектов

· на основании дополненной информации идея также может отклониться

· модератор оцифрует полученные записи, составляется сводка отобранных идей и их краткое понятное описание

3 этап - вторичная проработка и фильтрация

· спустя время (больше 3 часов) каждый член команды оценивает каждую идеи по шкале:

o «не хочу делать, абсолютно не интересно»,

o «отношусь нейтрально»,

o «вижу в этом потенциал, хочу делать»;

· на основании голосования команда выбирает 3 лучшие идеи и прирабатывает их проблематику, при этом у выбранных идей должны быть отметки только «отношусь нейтрально», «вижу в этом потенциал, хочу делать»;

Вариант 2 - работа над предопределённой проблемой

В данном сценарии команда выбирает интересную идею проекта из списка, в который вошли гипотезы, идеи, собранные в ходе деятельности компании. При этом представленные здесь идеи должны пройти предварительную валидацию специалистами отрасли на предмет наличия в них потенциала и общей рациональности.

Также здесь может использовать любой из методов описанный в приложении 1.

2) Первичное исследование и проработка

· каждая отобранная ранее идея описывается по фреймворку Уэстона Карнса [30];

· команда исследует компании, которые работают над решением схожей проблемы, у которых есть продукты по выбранной теме;

· команда проверяет идеи на момент согласованности со стратегией команды;

· команда отвечает на следующие вопросы для каждой из трех идей:

o «То, что мы задумали решает проблему реальных пользователей?»

o «То, что мы задумали достаточно ново, чтобы это могло заинтересовать пользователей?»

o «То, что мы задумали интересно нам?»

o «Мы верим в то, что мы сможем реализовать то, что задумали?»

3) Формализация собранной информации.

4) На основании полученных данных команда путём голосования определяет 1 идею, которую будет представлять на контрольной точке.

Контрольная точка

Gate представляет оценку собранных идей на основании следующих критериев:

· оригинальность идеи / новизна

· формулировка проблемы и её подверженность

· техническая реализуемость

· потенциал на рынке

· согласованность со стратегией команды (оценка производится на основании субъективных оценок данных критериев членами команды + оценка внешними экспертами

Результат

В конце данного этапа должно сложиться описание проблемы с первичным исследованием и набросками решений.

2.2.3 Stage II - аналитическое исследование

Продолжительность: 1,5 - 2 недели

Содержание

1) на основании обратной связи полученной на “Gate” команда дорабатывает материалы, при необходимости проводит дополнительные исследования;

2) команда проводит минимум 10 интервью с предполагаемыми пользователями/заинтересованными лица. Проблемное интервью - это популярная практика получения информации от потенциальных клиентов для эффективного проектирования продукта [31].

3) анализ собранного материала материал и на основании него:

· доработка проблематики,

· доработка предлагаемое решения,

· дополнить информацию о схожих продуктах и решениях, отталкиваясь от проблематики и пользовательского опыта;

4) проработка модели монетизации продукта;

5) оценка рынка:

· объем,

· показатели прибыли,

· распределение игроков,

· динамика (прошлая и прогноз),

· какую нишу, процент проект должен там занять;

6) предварительная техническая оценка:

· драфт плана реализации,

· технологический стек,

· необходимые ресурсы,

· время реализации;

7) необходимые операционные издержки для поддержания работоспособности итогового продукта:

· человеческие (контакт центр/курьерская служба/…),

· технические (сервера/производственная линия/…).

Контрольная точка

Выполняется оценка представленного описания проекта по следующим критериям:

· продукт имеет ценность для конечного пользователя и обладает уникальным конкурентным преимуществом;

· рынок, в котором будет существовать этот продукт, привлекателен (на основании размера, тенденций рост, конкурентной ситуации);

· компетенции команды соответствуют необходимым или приведены способы их компенсации;

· осуществимость проекта;

Результат

По окончанию данного этапа у команд появляется описание концепта будущего продукта.

2.2.4 Stage III - тестирование и бизнес-кейс

Продолжительность: 1,5 - 2 недели

Содержание

1) на основании обратной связи полученной на Gate команда дорабатывает материалы, при необходимости проводит дополнительные исследования;

2) команда описывает все возможные риски и продумывает как можно их избежать и что делать, если они реализуются;

3) подготовка плана тестирования идеи/главной механики/проблемы продукта с помощью прототипа. Под прототипом понимается легко реализуемое решение, позволяющее испытать какие-либо характеристики будущего продукта или протестировать гипотезы.

4) разработка прототипа;

5) тестирование прототипа на пользователях и анализ собранных результатов;

6) описание бизнес-модели по Остервальдеру [32].

Контрольная точка

Gate представляет оценку представленного описания работы над проектом по следующим критериям:

· продукт имеет ценность для конечного пользователя и обладает уникальным конкурентным преимуществом;

· риски проекта осознаны и ожидаемый результат оправдывает их;

· методика тестирования позволяет проверить необходимые гипотезы;

· тестирование с использованием прототипа подтвердило наличие потенциала у продукта;

· бизнес-модель обладает потенциалом и рациональна.

Результат

Результатом работы является полноценное описание продукта (без технической составляющей) с подтвержденной целесообразностью дальнейшей реализации.

2.2.5 Stage IV - минимально жизнеспособный продукт (MVP)

Продолжительность: 2,5-3 недели

Содержание

1) формулировка и фиксирование данных о продукте

· Изучение, понимание и формулировка проблемы;

· «Как мы можем …?» - формулировка вопроса, ответом на который будет решение способное решить поставленную проблему;

· Определение персоны - идеальный пользователь сервиса;

· Принципы проектирования (качества, которыми должно обладать решение, чтобы оно удовлетворяло запросу персоны);

· Краткое описание продукта основываясь на материалы полученные раньше;

2) определение минимально жизнеспособного продукта (MVP) и плана его реализации по методологии описанной “CayenneApps” [33];

3) разработка: команда в итеративном формате работает над MVP по плану, обозначенному ранее;

4) тестирование:

1. «Что, как и на ком тестировать»,

2. «Какие результаты»,

3. «Что делать дальше».

Контрольная точка

Оценка представленного MVP и результатом его тестирования по следующим критериям:

· подтвердило ли MVP наличие проблемы;

· подтвердило ли MVP наличие потенциального спроса на тот продукт, который планирует разработать команда;

· подтвердило ли MVP техническую выполнимость проекта;

· подтвердило ли MVP экономическую целесообразность воплощения проекта;

Результат

После окончания данного этапа у команды складывается представление о дальнейшей работе над продуктом, что позволяет перейти к непосредственной реализации финального продукта.

2.2.6 Разработка

Оставшееся время тратиться на доработку проекта в итеративном формате - “Lean Startup” [34]. После выхода на рынок команда переходит на “Agile”. Это популярные и хорошо описанные практики, поэтому в данной модели они не будут подробно описываться. Общая модель, разработанная компаний Garter [35], изображена на рисунке №8. Она позволяет сохранять гибкость поскольку в отличие от «водопада» (“Waterfall” - методология разработки ПО), позволяет менять финальное представление о продукте и как видно из графика активно поощряет проведение экспериментов и позволяет держать контакт с конечным потребителем и рынком, учитывая происходящие изменения [36].



Рисунок 8 Модель процесса разработки продукта, представленная компанией Gartner Enterprise Architecture and Technology Innovation Leadership Vision for 2017. Gartner, 2016

2.3 Диаграмма модели процесса

Для более удобного ознакомления с моделью была составлена диаграмма модели (см. рис. №9). В качестве нотации был выбран тип Flowchart. Flowchart используется для демонстрации алгоритмов и процессов. Одной из особенностей является то, что данная нотация является одной из самых простых для понимания, что в рассматриваемой модели крайне важно, поскольку в отличие от диаграмм, которые используются бизнес-аналитиками, разработанной моделью будут пользоваться специалисты разного профиля, соответственно крайне важно обеспечить минимальный порог входа для понимания.



Рисунок 9 Диаграмма модели процесса создания инноваций

На приведенной диаграмме отображены основные этапы работы с кратким описанием каждого из них. При этом также показаны все контрольные точки и куда ведёт каждое из принятых решений. Кроме этого, здесь указаны основные внешние агенты и артефакты, которые используется в процессе.

Данная диаграмма не является абсолютным и достаточным описанием модели всего процесса, однако она позволяет быстро понять основные принципы и последовательность этапов. Диаграмма также дополняет описание процесса, в явном виде демонстрируя его нелинейность и взаимосвязи. В общем случае описанием модели служит совокупность приведенной диаграммы с подробным описанием каждого из этапов.



3. Применение разработанной модели процесса создания инноваций на практике

В предыдущей главе была описана модель процесса создания инноваций. Для того чтобы выявить особенности применения данной модели на практике, а также в целом проверить закономерности, которые были описаны другими авторами по данной тематике, был поставлен эксперимент, целью которого являлось определить недоработки и возможные сложности, с которыми можно столкнуться. Рассмотрим детально как эксперимент был организован, и кто принял в нем участие.

3.1 Участники и общие организационные моменты

Основной задачей, которую необходимо было решить при организации эксперимента, -- это поиск участник. Модель подразумевала работу проектных команд, а также так как процесс инноваций представляет воронку идей, то этих команд должно быть достаточно много, чтобы эксперимент прошел в сжатые сроки и был более репрезентативен. Также сами участники команд должны обладать минимальным уровнем компетенций, позволяющий реализовывать инновационные проекты. Соответственно требования к кандидатам включали следующие навыки:

- промышленное программирование,

- продуктовый дизайн,

- дизайн пользовательских интерфейсов,

- инженерное проектирование,

- управление проектом,

- управление продуктом,

- финансовый менеджмент.

Наличие одного из перечисленных навыков позволило бы участнику внести вклад в реализацию проекта. Также в эксперименте могли принять специалисты более узкого профиля: ученые, занимающие фундаментальными исследованиями, специалисты по цепям поставок, менеджеры по продажам, рекламе и продвижению, и прочие специалисты, которые участвуют в жизненном цикле продукта.

Отдельно стоит отметить, что безусловно проведение эксперимента в корпоративной среде позволило бы максимально приблизиться к реальным условиям реализации модели на практике, однако нужно брать во внимание тот факт, что подобные эксперименты сопряжены с высокими рисками и требуют значительных ресурсов: как человеческих, так и финансовых, на что не готовы пойти большинство компаний. Поэтому ставка была сделана на академическую среду, что позволило привлечь достаточное количество участников, а как будет описано далее, итоговый состав и организации эксперимента оказались близки к реальным условиям, что позволит в дальнейшем работать над внедрением разработок в корпоративную среду.

3.1.1 «Инновационный практикум» МФТИ

Таким образом, сформировав требования к участникам, начался процесс их поиска. Благодаря наличию связей в отрасли, мне удалось найти людей, заинтересовавшихся данным проектом. Основную долю участников составили студенты 3 курса Московского физико-технического института с факультета инноваций и высоких технологий. Во втором полугодии 3 курса у студентов проходит обязательный двухсеместровый учебный курс под названием «Инновационный практикум», где «студенты занимаются IT-проектами под руководством или менторством (в случае, если тему проекта предлагают сами студенты) преподавателей и специалистов базовых кафедр факультета. Курс предполагает разработку с нуля инновационного стартап-проекта, частью команды которого студенты становятся с первого же дня. В первом семестре делается упор на работоспособности прототипа, во втором акцентируется внимание на работе с пользователями, продажах, получении инвестиций и т.п. По соответствующим темам параллельно с работой над проектами проходят лекции». [37]

В этом году поток был разбит на три направления:

- работа в компании,

- работа над проектом по предложенной университетом тематике,

- работа над проектом по собственной тематике.

Разработанная мною модель процесса была использована в качестве плана для студентов, выбравших третье направление, поскольку, по сути, работа там представляла инкубационную программу, целью участников которой было создание новых продуктов - продуктовые инновации и знакомство с технологическим предпринимательством.

Освещение информации о возможных направлениях происходило в формате презентации проектов, где одновременно освещались возможности по всем трем направления. В итоге, из 161 людей на потоке, последнее направление выбрали 51 (31,7%) человек. При этом внутри этой группы было следующее распределение:

· 9 человек пришли со своей идей - 2 самостоятельно сформированные команды, полностью состоящие из третьекурсников,

· 38 человек выбрали предопределенную тему: студенты старших курсов презентовали свою идею и в дальнейшем выступали в роли менеджеров команд,

· 4 человека записались в группу без первоначальной идеи.

Краткий портрет участника данного канала привлечения представлен в таблице №1.

Таблица 1

Портрет участника из «Инновационного практикума» МФТИ

Характеристика	Описание
Кто	студенты 3 курса ФИФТа, обязательный предмет «Инновационный практикум»
Опыт и знания	· теории алгоритмов/математика · в основном разработчики на C++/Python/Java · интроверты · почти отсутствует опыт разработки продуктов
Цель	получение практических навыков создания продуктов
Мотивация	индивидуальная оценка - обязательный курс

Как видно из портрета участника, студенты подходили под определенные в начале требования. Кроме этого, хотя основа образовательной программы факультета составляла математика и программирование, некоторые студенты самостоятельно изучали смежные области, которые необходимы при создании продукта, например, дизайн или менеджмент проектов. Также недостающие компетенции позволяли устранить образовательные курсы, которые, как описано выше, шли параллельно с работой над проектами. Это позволило сформировать кросс-функциональные команды, что еще больше приблизило эксперимент к требованиям каноничной модели.

Также можно рассматривать университет как некий прообраз компании. Его основной деятельностью является оказание образовательных услуг, но если рассматривать в качестве сотрудников не только людей транслирующих эти знания, но и получающих их, то студенты превращаются в сотрудников, а курс - в инновационной отдел компании. При этом компания не накладывает ограничений на проекты по отраслям интересов или типам инноваций. Единственными ограничениями является то, что студенты должны получить реальный опыт разработки продукта за третий и четвертый семестр 2018 учебного года. Также можно отметить сложности в предоставлении необходимых ресурсов: университет не выделял студентам финансирование, время для работы над проектом предоставлялось только в рамках учебных планов образовательной программы, и по субъективным оценкам оно было довольно мало. Однако к процессу привлекались специалисты и менторы, которые помогали команде на безвозмездной основе, и, кроме этого, при успешном прохождении курса у студентов была возможность благодаря поддержке университета получить инвестиции на дальнейшее развитие.

На данном этапе можно сделать следующие выводы:

· у участников есть свои идеи, что может служить заменой этапа генерации идей,

· участники легче соглашаются на те варианты, где степень неопределенности ниже,

· пробовать создавать инновации можно в любой среде.

3.1.2 «Инновационный менеджмент» НИУ ВШЭ

Также были опробованы другие варианты привлечения участников. Так в первоначальном плане организации эксперимента была задача достигнуть максимального разнообразия среди участников. Поэтому была предпринята попытка организации проектных команд из студентов НИУ ВШЭ.

Информации о возможности принять участие в данном эксперименте распространялась среди студентов, выбравших курс инновационный менеджмент, который преподается на третьем курсе образовательной программы бизнес-информатика. Целью данного курса является «приобретение комплекса теоретических знаний, умений и практических навыков, необходимых для решения основных задач, возникающих при реализации инновационных проектов, в том числе, в высокотехнологичных областях, а также научиться привлекать для решения конкретных задач соответствующих специалистов из других сфер деятельности» [38], что должно было позволить выйти на релевантную аудиторию. В качестве мотивации студентам было предложено помимо наработки опыта, получение кредитов за проектную деятельность и при удачном завершении проекта - получение приглашения на практику.

По итогу из 70 студентов на потоке, проектом заинтересовался только 1 человек, который при этом попадал также и в следующий канал привлечения участников.

Краткий портрет участника данного канала привлечения представлен в таблице №2.

Таблица 2

Портрет участника из «Инновационного менеджмента» НИУ ВШЭ

Характеристика	Описание
Кто	студенты 3 курса ОП «Бизнес-информатика», предмет по выбору «Инновационный менеджмент»
Опыт и знания	· менеджмент и экономика · программирование на слабом уровне · почти отсутствует опыт разработки продуктов
Цель	получение практических навыков создания продуктов
Мотивация	учет практической деятельности + получение опыта

Как видно из портрета участника, студенты также подходили для участия в проекте и рассматривались варианты как создание общих команд из студентов двух университетов, так и некий соревновательный формат.

Однако откликнулся только один человек, что не позволило сформировать отдельную команду, и в итоге этот студент не принял участие в эксперименте.

Из этого можно сделать следующие выводы:

· без внешнего форсирования со стороны высшего менеджмента подобные процессы либо не будут существовать вовсе, либо в крайне ограниченном масштабе;

· необходимо информирование, стимуляция и поддержание инновационной деятельности среди сотрудников.

3.1.3 Выпускники «Школы IT-решений» КРОКа

Последним задействованным способом привлечения участников была рассылка по знакомым выпускникам школы IT-решений КРОКа. «В ходе программы «Школа IT-решений» команды школьников 8-11 классов воплощают ИТ-проекты, решающие проблемы из жизни своих школ.»[39] Менеджерами команд выступают студенты различных московских университетов. В ходе этой программы они получают знания и практический опыт по управлению продуктами и проектами, что делает их релевантной аудиторией для участия в эксперименте.

Определить точное число людей, до которых дошла информация не представлялось возможным, однако приблизительный охват составил 30-40 человек. Из них откликнулись 7 (23%) человек:

- 4 человека проявили интерес к реализации проекта без начальной идеи (среди них был один студент НИУ ВШЭ, который был засчитан в прошлом канале привлечения),

- 3 человека пришли в составе готовой команды с собственной идеей.

Краткий портрет участника данного канала привлечения представлен в таблице №3.

Таблица 3

Портрет участника из «Школы IT-решений» КРОКа

Характеристика	Описание
Кто	выпускники школы IT-решений КРОКа
Опыт и знания	· навыки управления проектами и продуктами · опыт разработки продуктов · экстраверты
Цель	получение опыта создания продуктов
Мотивация	личный интерес

В данном случае участники также подходили под критерии эксперимента. При этом они обладали большими компетенциями по сравнению с другими группами, что привносило разнообразие в эксперимент, делая его более информативным.

В результате из перечисленных выше потенциальных участников в эксперименте приняло участие одна готовая команда и один человек присоединился к команде, сформированной из студентов МФТИ, у которых не было начальной идеи.

Здесь можно сделать следующие выводы:

· если существует внутреннее истощение или ограниченность в ресурсах, привлечение сторонних сил позволяет увеличить потенциал процесса,

· работа с внешними сообществами, так и создание собственного играют важную роль в построении эффективного процесса создания инноваций.

3.1.4 Итоговый состав эксперимента и общая организация процесса

По результатам привлечения участников в эксперименте приняло участие 9 команд (таблица №4). К командам, которые состояли из студентов МФТИ были приставлены менеджеры из числа студентов старших курсов. Это позволило устранить проблемы с отсутствием компетенций менеджмента. В остальных командах менеджерами стали наиболее активные и подходящие на эту роль участники. В их обязанности входили контроль соблюдения программы курса, распространение информации по командам, распределении обязанностей, организационные действия.

Таблица 4

Участники эксперимента

Название команды	Кол-во человек	Менеджер	Состав команды
Material Universe	6	Эмиль Иксанов	Матвей Волков, Дмитрий Инютин, Михаил Маликов, Валентинов Александр, Василий Морковкин
photo.ai	4	Надежда Зуева	Антон Черепков, Евгений Иванин, Егор Колодин
NotiSky	3	Дмитрий Ичеткин	2 студента МИЭТа
Emovi	6	Даниил Дхаван	Виктория Стренадко Дарья Янкина Никита Бондарев Юрий Скаковский Дарья Лапа
Математическая Платформа	9	Юрий Яровиков	Степан Калинин Денис Калиночкин Артем Сапожников Ярослав Чиж Ян Слабодич Регина Лернер Александр Весельев Александр Кора
Acrum	10	Никита Попов	Еремей Кудрявцев Елена Горская Владимир Огородников Иван Воробьев Михаил Лепехин Петр Мокров Мария Кривошапко Виктория Анисимова Аделина Якупова
CheckMy_code	5	Максим Кочуков	Руслан Ишмухаметов Антон Солдатенков Андрей Пелько Эльвира Каламина
PickPath	5	Алексей Козинов	Станислав Случевский Заур Датхужев Дмитрий Невструев Алексей Козинов
ToTheMoon	5	Елизавета Жадик	Михаил Богомолов Алексей Солодянкин Иван Глушенков Леонид Смирнов

Также для проведения контрольных точек, помощи командам с получением качественной обратной связи и необходимых знаний к проекту были привлечены независимые эксперты-менторы, которые либо имели опыт технологического предпринимательства, либо работали в акселераторах и инновационных подразделениях.

Таким образом в эксперименте приняло участие:

· 50 студентов МФТИ,

· 3 студента МИЭТа,

· 2 преподавателя лаборатории инноваций МФТИ,

· 5 независимых экспертов-менторов.

Все участники эксперимента сами проявили инициативу участия в нем.

3.2 Описание наблюдений

Курс был разбит на очную и заочную часть. Очная часть представляла лекции и представление командами результатов своей работы - “Gates” из модели процесса. Встречи организовывались по понедельникам на территории кампуса МФТИ в городе Долгопрудном. Остальное время команды независимо работали над проектами

По ходу эксперимента велись заметки о деятельности команд, а также о формате компонентов процесса, которые не были в явной форме описаны в его модели. Также преследовалась цель собрать информацию об организации работы внутри команды, таких понятиях как мотивация, и определить факторы, оказывающие побочное воздействие.

Описание представлено в виде кратких заметок, соответствующих временным периодам между контрольными точками, а также информация, которая была собрана непосредственно на самих контрольных точках.

12.02.19 - 18.02.19

Команды, которые пришли со своей идеей, распределяют роли внутри команды, работают над идеей. Остальные участники распределяются по командам, знакомятся, выстраивают каналы коммуникации, описывают интересующие области, генерируют идеи:

· при личной встрече методом брейншторминг за 2 часа команда из 8 человек сгенерировала 24 идеи,

· в онлайн формате за 1 час, команда из 5 человек сгенерировала 10 идей методом брейншторминга.

Две команды с предопределённой темой для погружения в процесс проводят интервью со специалистами; получение инсайтов с рынка.

Замечания:

· при удаленной работе неудобный даже для одного участника команды канал коммуникации может остановить весь процесс;

· команды, образованные не естественным путем, имеют проблемы с определением лидера, и тратят больше времени на вхождение в рабочий режим, но легче поддаются внешнему воздействию;

· генерация идей в очном формате проходит лучше.

18.02.19 - GATE

Работа с менторами проходила в формате менторской карусели: проекты по очереди подходили к каждому ментору, рассказывали о своем проекте с презентацией, позже обсуждали проблемы и вопросы. Данный формат позволял командам получить многосторонний взгляд на проект.

Для каждой из команд был подведен общий итог в виде консолидированной обратной связи на основе данных, которые предоставили менторы.

Замечания:

· команды слабо организованы на первых стадиях;

· у команд присутствует эффект эйфории от первых идей, из-за чего понижается качество проработки;

· шаблоны упрощают и ускоряют процесс работы, однако нужно оставаться на достаточном уровне абстракции, чтобы они подходили всем проектам;

19.02.19 - 25.02.19

Команды работают согласно индивидуальным домашним заданиям, созданными на основании модели процесса, представленными в максимально понятном виде и снабженными ссылками на дополнительные теоретические материалы.

Замечания:

· стали проявляться первые предпосылки того, что командам не хватает времени на полноценную работу над проектами;

25.02.19 - GATE

Формат встречи - «менторская карусель», однако теперь был установлен жесткий лимит по времени 20 минут. Предпринята попытка укладываться в 15 минут, однако практика показала, что данный формат не работает.

Замечания:

· повторение “STAGE 0” и “STAGE 1” позволяет достичь повышения качества идей;

· отдельное совместное обсуждение встречи всеми менторов после встречи для консолидации идей позволяет дать более качественный фидбек командам;

· лимит по времени позволяет более эффективно проводить встречи.

26.02.19 - 11.03.19

Команды работают по сценарию, аналогичному предыдущему этапу.

11.03.19 - GATE

Встреча проходила в формате аналогичной предыдущей контрольной точке.

Замечания:

· обнаружена проблема, что на встречи ходят разные представители команд, что усложняет процесс коммуникации, поэтому было предложено ввести обязательное присутствие менеджера команды;

· по итогам встречи были собраны следующие рекомендации по возможным улучшениям:

- составление рейтинга команд для повышения мотивации;

- введении «оценки 360» внутри команд для повышения вовлеченности всех студентов;

- «менторский час» - выделенное время по середине недели, когда команда может задать все вопросы специалисту по сфере проекта,

- проведение интенсива, для выравнивания уровня проектов и их качественному росту, в том числе как решение проблемы нехватки времени на работу, в формате хакатона;

- команда предоставляет в начале периода целеполагание на неделю и делает отчет по результатам для повышения мотивации и упрощения отслеживания прогресса команд;

- введение практики выступления лучших команд перед всеми участниками курса для повышения общей мотивации.

11.03.19 - 18.03.19

Команды работают по сценарию, аналогичному предыдущему этапу.

18.03.19 - GATE

Формат менторской карусели был заменен обычной презентацией проектов пред всеми участниками курса. Ограничение по времени осталось тем же: 10 минут на презентацию и 10 минут на обсуждение.

Замечания:

· участники узнали, что делают остальные студенты курса, оценили уровень (на основании обратной связи от участников, это увеличило мотивацию некоторых команд);

· участники показали способность давать качественную обратную связь проектам.

18.03.19 - 25.03.19

Команды работают по сценарию, аналогичному предыдущему этапу.

25.03.19 - GATE

Встреча прошла в формате аналогичном предыдущей контрольной точке.

Замечания:

· вследствие публичного представления проектов команды сделали более качественные презентации;

· команда «Математическая платформа» приняла решение временно отказаться от разработки бизнес-модели и перешла в разряд социальных проектов.

25.03.19 - 08.04.19

Командам было выдано единое описание “STAGE 4”, а также предоставлен доступ ко всем домашним заданиям, так как была достигнута точка, когда были составлены материалы, покрывающие всю модель.

08.04.19

Встреча прошла в формате индивидуального общения с командами.

Замечания:

· участники более открыто делились информацией о проекте;

3.3 Анализ результатов

По результатам проведения эксперимента была составлена общая статистика, которая позволяет выявить закономерности в общем процессе работы. Однако, прежде чем перейти к рассмотрению собранных данных, стоит сделать замечание, что в следствии относительно небольшой выборки: в эксперименте принимало участие всего 9 команд, полученные заключения не будут статистически значимы. Однако с самого начала эксперимент не ставил целью получение статистически подтверждённых результатов, поскольку, когда речь идет о процессе создания инноваций невозможно избавиться от высокой степени неопределённости и убрать влияние внутренних и внешних факторов, так как система не является замкнутой и активно взаимодействует с внешним миром. При этом проведенный анализ позволит создать общее представление о работе модели на практике и выявить моменты, которым стоить уделить внимание при дальнейших разработках.

На таблице №5 приведены данные о том, на какой стадии команды находились после встреч с менторами и экспертами, которые, как было описано ранее, играли роль контрольных точек.

Таблица 5

История развития команд

Название команды	НАЧАЛО	18.фев	25.фев	11.мар	18.мар	25.мар	08.апр	ИТОГ
Acrum	STAGE 1	STAGE 0	STAGE 0		STAGE 2			STAGE 2
CheckMy_code	STAGE 1	STAGE 1	STAGE 1	STAGE 1	STAGE 0		STAGE 2	STAGE 2
Emovi	STAGE 0	STAGE 0	STAGE 1	STAGE 2	STAGE 2		STAGE 4	STAGE 4
Material Universe	STAGE 1	STAGE 2	STAGE 2	STAGE 3	STAGE 3	STAGE 4	STAGE 4	STAGE 4
NotiSky	STAGE 1	STAGE 2	STAGE 2	STAGE 3		STAGE 3	STAGE 3	STAGE 3
Photo.ai	STAGE 1	STAGE 2	STAGE 3		STAGE 3	STAGE 3		STAGE 3
PickPath	STAGE 1	STAGE 1	STAGE 2	STAGE 2	STAGE 0	STAGE 1	STAGE 1	STAGE 1
ToTheMoon	STAGE 0	STAGE 0		STAGE 2	STAGE 0	STAGE 0	STAGE 2	STAGE 2
Математическая Платформа	STAGE 1	STAGE 2	STAGE 2	STAGE 2	STAGE 3		STAGE 3	STAGE 4

В столбце «ИТОГ» приведены данные о последнем определенном статусе проекта. В столбце «НАЧАЛО» отображена информация о том в каком состоянии команды начали принимать участие в эксперименте, соответственно, команды, у которых не было идеи, находились на “STAGE 0”. При этом, можно заметить, что это отставание не помешало команде “Emovi” достигнуть “STAGE 4” к концу эксперимента.

Здесь также стоит обратиться к данным об источнике идей. Как мы помним, некоторые команды либо изначально имели свою идеи или пришли к ним в ходе генерации идеи, с другой стороны, были команды с предопределенной идей или областью (таблица №6).



Таблица 6

Природа идей проектов

Название команды	Идея	Итог
Acrum	Предопределенная	STAGE 2
CheckMy_code	Предопределенная	STAGE 2
Emovi	Предопределенная область	STAGE 4
Material Universe	Своя	STAGE 4
NotiSky	Своя	STAGE 3
Photo.ai	Своя	STAGE 3
PickPath	Своя	STAGE 1
ToTheMoon	Своя	STAGE 2
Математическая Платформа	Своя	STAGE 4

Как видно из сводной таблицы №6, итоговый результат у обоих типов команд имеют схожее распределение. Это говорит о том, что при распределении участников по проектам с учетом их собственных желаний, фактор природы идеи не сыграл роли.

Вывод: начальный статус и природа идеи проекта не повлияли на итоговый результат.

Также в таблице №5 пустыми ячейками обозначены пропуски контрольных точек командами. По большей части причинами пропусков была высокая загруженность команд по их основной образовательной деятельности, что не позволяло им подготовить необходимый материал для оценки или в целом продвинуться в работе над проектом. Второй по популярности причиной пропуска командой контрольной точки являлась болезнь ключевых участников.

В сводной таблице №7 отражены данные об общем количестве пропусков и достигнутом результате командой. Можно заметить, что большее количество пропусков в среднем приходится на команды, которые остановились на “STAGE 2” и “STAGE 3”. Это подтверждает рекомендации, которые давал в своей книге Роберт Купер, о том, что для достижения максимальной эффективности участники должны быть полностью погружены в процесс создания инноваций и иметь минимум, отвлекающий активностей [1].

Таблица 7

Статистика пропуска контрольных точек

Название команды	Кол-во пропусков	Итог
Acrum	3	STAGE 2
CheckMy_code	1	STAGE 2
Emovi	1	STAGE 4
Material Universe	0	STAGE 4
NotiSky	1	STAGE 3
Photo.ai	2	STAGE 3
PickPath	0	STAGE 1
ToTheMoon	1	STAGE 2
Математическая Платформа	1	STAGE 4

Также представленные данные говорят о том, что погружение в процесс является довольно значимой метрикой при оценке производительности команды. Так, например, команда “PickPath” не пропустила ни одной контрольной точки, но по обратной связи от менторов не прикладывала достаточного количества к работе над проектом, что привело к тому, что она не смогла прийти к качественной идеи проекта.

Однако при оценке данного показателя нельзя опираться только на эту метрику, а необходимо рассматривать всю историю работы в целом, так как команда могла выявлять потенциальные проблемы проекта на ранних стадиях из-за чего прорабатывать большее количество идей, в то время как команда, которая сразу нашла идею с потенциалом, может выявить проблемы только на последних стадиях.

Вывод: степень погружения команды в проект оказывало существенное влияние на производительность команд, соответственно данная метрика должна учитывать при оценке при оценке производительности.

Рассмотрим отдельно динамику команд во времени (см. рис. 8):

Рисунок 8 Динамика команд

Как видно из графика сценарии команд абсолютно разрознены. Это подтверждает, что созданная модель процесса получилась достаточно гибкой и позволяет проектам развиваться по их уникальным сценариям, а наличие «провалов» в разные моменты времени демонстрирует возможность модели выявлять проблемы в проектах и оптимизировать издержки путем прекращения работы над ними.

Вывод: модель подтвердила свою гибкость и обеспечила индивидуальные сценарии проектам; также была продемонстрирована возможность выявления проблемных проектов.

Для более детального анализа команды были сгруппированы на основании их конечного результата.

На рисунке №9 представлено продвижение команд, которые в результате оказались на “STAGE 4”. Как мы видим, у всех участников был общий тренд: постепенное нарастающее движение вверх. В совокупности с описанными наблюдениями это подтверждает, что модель процесса обеспечивает планомерное развитие проекта при условии наличия идеи с потенциалом, а не препятствует работе над ними.



Рисунок 9 Команды с итоговым состоянием “STAGE 4”

На рисунке №10 отображена динамика проектов, которые в результате достигли “STAGE 3”. Как видно проекты двигались по практически идентичным траекториям. Однако, при условии того, что за первые 3 контрольные точки команды совершили существенный прогресс, дальше динамика была потеряна, и на протяжении месяца они не осуществили какого-либо продвижения. С точки зрения гибких методологий управления проектами данная ситуация является проблемной, что говорит о необходимости доработки модели с целью форсирования выхода команд из подобного состояния.

Рисунок 10 Команды с итоговым состоянием “STAGE 3”

Однако с другой стороны, в данном случае обе команды находились на этапе разработки различных прототипов для тестирования гипотез, чтобы принять более достоверное решение о продолжении работы над проектом, и, как было описано в модели процесса, проекты в зависимости от сложности могут требовать различного времени на реализацию отдельных этапов модели. Поэтому в случае, сложившимся при провидении эксперимента, не проявляются недостатки модели, но данный момент должен быть учтен при дальнейшей работе и непосредственном применении модели на практике.

Вывод: подтвердилось замечание о дифференциации времени необходимого командам для прохождения отдельных этапов модели в зависимости от особенностей проекта; однако должны быть разработаны механизмы выявления и предотвращения «застоя» проектов (ситуации, когда проект длительное время находится на одном этапе) без существенных предпосылок к этому.

В последнюю группу были объедены проекты, которые по окончанию эксперимента находились на “STAGE 1” и “STAGE 2” (см. рис. 11).

Рисунок 11 Команды с итоговым состоянием “STAGE 3” и “STAGE 1”

Как мы видим из представленного графика, схожей характеристикой всех 4 команд является то, что за весь период эксперимента ни одна из них не поднялась выше “STAGE 2”. Если в случае относительного короткого времени проведения текущего эксперимента делать выводы довольно сложно, то при сохранении подобного тренда на более продолжительный период, ответственным менеджерам нужно будет принимать решение о возможном расформировании команд, поскольку они не показывают положительную динамику. Также стоит рассмотреть добавление данной механике в следующие итерации модели.

Отдельно стоит уделить внимание команде “ToTheMoon”. На графике видно, что она дольше всех находилась на “STAGE 0”. Это было вызвано тем фактом, что это единственная команда, которая была искусственно сформирована и куда вошли практически полностью не знакомые до этого участники, некоторые из которых обучаются на разных факультетах. Соответственно выявленный тренд обусловлен тем, что команде потребовалось больше времени чем остальным, чтобы наладить взаимоотношения внутри коллектива. При этом динамика последних встреч показывает, что сейчас команда усвоила принцип работы, смогла найти идею с потенциалом и слаженно работает над её развитием.

Выводы: эксперимент показал значимость отслеживания динамики команд и необходимости добавления механик принятия решений о дальнейшем существовании не только проектов, но и команд, учитывающий их отдельные особенности.

Отдельно рассмотрим данные о том, когда команды меняли идеи проектов (см. табл. 8).

Таблица 8

Смена идей командами

Название команды	18.фев	25.фев	11.мар	18.мар	25.мар	08.апр	Кол-во	ИТОГ
Acrum	новая тема	новая тема					2	STAGE 2
CheckMy_code				новая тема			1	STAGE 2
Emovi	новая тема						1	STAGE 4
Material Universe							0	STAGE 4
NotiSky							0	STAGE 3
Photo.ai							0	STAGE 3
PickPath				новая тема			1	STAGE 1
ToTheMoon	новая тема			новая тема	новая тема		3	STAGE 2
Математическая Платформа							0	STAGE 4

Согласно исследованию работы компании “IDEO”, одного из лидеров в области создания инноваций под заказ, количество итераций, когда команда рассматривают отличную от начальной идею, оказывает положительное влияние на качества итоговых решений и инновационной производительности в целом [11]. В рассматриваемом эксперименте 66% команд хотя бы раз сменили тему, из них 2 команды сменили тему 2 и более раз. Для рассматриваемого временного периода и формата работы участников данные показатели говорят о том, что до команд был донесен принцип того, что лучше признать, что идея не стоит требуемых усилий как можно раньше, чем в конце получить разочарование в виде слабого результата. Отдельно стоит отметить, что команды не боялись менять тему на поздних стадиях, что также положительно характеризует проделанную работу.

Вывод: команды усвоили принцип, что лучше как можно раньше принять решение о смене темы, что помогло более эффективно избавляться от проигрышных пр...