В данной статье я хотел бы поделиться базовым инструментом продуктовой разработки — картой заинтересованных лиц, как ей пользоваться, и как она помогает владельцам продуктов.

Не пропусти ни одного полезного материала про Objectives and Key Results с помощью подборки всех материалов за 3 квартал 2026 года.

Резюме панельной дискуссии на конференции OKR Russia 20 августа 2026 в Росгосстрах, в которой приняли участие эксперты компаний Русский Экспресс, Звук и GYMKiDs. Главный вопрос к «выжившим»: как бизнес перенастроил управление исполнением стратегии с помощью OKR (Objectives and Key Results) в кризисный год?

SAFe® Russia — крупнейшее сообщество российских практиков Scaled Agile Framework®, лидирующего в мире подхода обеспечения бизнес-гибкости для крупных компаний. В руководстве по ИИ-трансформации AI-Native SAFe® вы найдете дорожную карту внедрения ИИ и детальное описание каждого из ее этапов.

Использование организациями фреймворка управления и этики искусственного интеллекта (ИИ) в AI-Native SAFe® (Scaled Agile Framework®) помогает справляться с непредсказуемостью генеративного ИИ и его массовым распространением. Он охватывает четыре ключевых элемента: контроль расходов на ИИ; поддержание ответственных практик, чтобы ИИ-системы оставались надёжными; мониторинг самостоятельных действий ИИ через автоматические проверки и человеческий контроль; и управление рисками с одновременным поиском возможностей для инноваций. В основе управления — ключевые этические принципы: подотчётность, справедливость и доверие. Они гарантируют, что ИИ-системы соответствуют человеческим ценностям и правовым нормам.

Дорожная карта внедрения AI-Native SAFe® (Scaled Agile Framework®) предназначена для организаций, которые хотят сохранить или достичь лидерства на быстро меняющемся рынке эпохи ИИ (искусственный интеллект). Переход от поставки, ориентированной на объём результатов работы, к продуктовой разработке, ориентированной на бизнес-эффекты, позволяет извлекать значительную ценность из технологий ИИ.

Руководство описывает структурированный путь изменений из пяти фаз: согласование стратегических бизнес-эффектов, определение приоритетов, запуск ART с ИИ (AI-Native Agile Release Train), измерение эффективности и усиление возврата инвестиций.

Переход к AI-Native — это не только технологическое изменение. Он требует устойчивой вовлечённости руководства, развития навыков сотрудников и надёжного управления ИИ. Дорожная карта помогает пройти сложный путь внедрения ИИ, масштабировать инновации, развивать человекоцентричную культуру и добиваться измеримой долгосрочной бизнес-гибкости.

В этой статье мы поговорим о таком понятии в продуктовой разработке, как иерархия требований.

В AI-Native SAFe® (Scaled Agile Framework®) ART с ИИ (AI-Native ART, Agile Release Train) — это команда команд, организованная вокруг конкретных продуктов. Такая структура позволяет командам эффективно взаимодействовать и обмениваться знаниями о продукте и связанным с ним контекстом. Такое сотрудничество помогает решать сложные задачи и сохранять единое видение продукта, обеспечивая согласованность всех усилий. ART применяет подход, ориентированный на бизнес-эффекты: работа команд с ИИ (AI-Native Team) связывается с измеримыми показателями, которые приносят пользу как клиентам, так и бизнесу. Благодаря постоянной адаптации и обучению ART способны реагировать на изменения, совершенствовать свои стратегии и улучшать процесс создания и поставки продуктов. Основное внимание уделяется сотрудничеству, четким целям и ответственному использованию ИИ для максимального раскрытия инновационного потенциала людей и повышения ценности для клиентов.

Конвейер инноваций с ИИ (AI Innovation Pipeline) в AI-Native SAFe® (Scaled Agile Framework®) помогает командам с ИИ (искусственным интеллектом), ART (Agile Release Train) и портфелям создавать продукты и решения, используя общий и многократно применимый набор возможностей. Он охватывает пять этапов продуктовой разработки, ориентированной на бизнес-эффекты: исследование, определение требований, создание, проверку и выпуск. Конвейер постоянно оптимизируется ради обучения и проверки гипотез. Благодаря этому команды могут безопасно работать со скоростью ИИ, быстро проверяя гипотезы по мере поступления новых данных.

Конвейер опирается на четыре компонента: усиленные ИИ процессы, встроенные политики, инсайты и доказательства, общие платформы. Вместе они поддерживают человеческое суждение и стратегическое мышление во всём портфеле.

«Мы внедрили Scrum по книжке, но получили только современную бюрократию», — с этой болью сталкиваются десятки сильных команд. И дело здесь вовсе не в Agile.

Мир перестал быть предсказуемым. Сегодня за один спринт может измениться всё: от законов и стоимости трафика до возможностей ИИ. Проблема в том, что мы продолжаем строить процессы «на века», хотя главная ценность сейчас — скорость их адаптации. Менеджер больше не управляет стабильностью. Он управляет скоростью изменений.

В новой статье разбираем, как перестать бесконечно переписывать регламенты и начать извлекать выгоду из неопределенности. Внутри — три прикладных инструмента управления хаосом, а также реальные кейсы компаний, которые выросли в кризис благодаря гибкости систем.