Масштабирую delivery на уровне 20+ команд: метрики → OKR → техдолг → AI-автоматизация. Результат — быстрее Time-to-Market, выше прозрачность и управляемость.
Измеримые эффекты трансформации delivery-процессов
Реальные примеры трансформации процессов и результаты
Разрозненные процессы, отсутствие метрик и прозрачности
Единые метрики + разделение Discovery/Delivery в Jira, регламенты взаимодействия
Cycle time 5 → 2 дня
Команды работают изолированно, нет общих целей
Масштабирование OKR на 22 команды, межкомандные доски, карта компетенций
Lead time 4 → 3 месяца, выручка +30%
Техдолг копится, блокирует развитие продукта
Единый подход к техдолгу, интеграция в планирование, правило 10% времени
TTM по техдолгу 8 → 3 месяца
Внедрение AI-инструментов там, где они дают реальный эффект
Боты и AI-помощники для автоматизации рутины, снижение ручного труда
AI-ассистенты для кода, ревью, документации и регламентов
Ускорение обработки и анализа документов через AI
Системная методология трансформации delivery-процессов
Lead/Cycle/Flow efficiency, WIP, анализ bottlenecks и точек роста
OKR + визуализация зависимостей между командами
Настройка Jira/Confluence, разделение Discovery/Delivery, DoR/DoD
Правило времени (10%) + бизнес-планирование технических задач
Шаблоны, ассистенты, снижение ручного труда в support/dev/legal
Коучинг команд, повышение eNPS, обучение prompt-инжинирингу
Форматы взаимодействия под разные задачи
Полноценная роль внутри компании для построения и масштабирования delivery-процессов
Внедрение системы целей и прозрачности для согласованной работы команд
Автоматизация процессов в delivery/support/legal через AI-инструменты
Scrum/LeSS на масштабе, OKR, метрики потока, техдолг, prompt-инжиниринг
Опыт работы с финтехом, маркетплейсами, ритейлом и интеграторами.
Обсудим вашу ситуацию и найдём решение