Questa è una serie di domande che farei a te o al tuo team, e i dettagli che osserverei per capire alcuni aspetti tipici e specifici del contesto in cui lavori, indipendentemente dal settore e dalla tipologia di progetto o di team.
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La data science non è abbastanza agile?
Ogni volta che una nuova competenza inizia ad avere trazione ed essere sempre più richiesta ricadiamo automaticamente nella trappola della specializzazione: ci servono specialisti e ci ritroviamo a non sapere come integrare questi specialisti all’interno dei nostri team e progetti agili, e ci ritroviamo a dire cose come “la data science non è agile”.
Hai mai visto un team piccolo, autonomo, stabile e cross-funzionale?
Questo articolo riguarda le dinamiche, in particolare le dinamiche di team e organizzative perché ,olto spesso agile viene associato a delle mere meccaniche: sia Scrum che Kanban offrono più di un modo per essere resi stupidi e derubati dei loro valori e principi originari, al punto di diventare semplicemente delle checklist di cose da fare per essere agili.
OKR, cadenze in Kanban e Flight Levels: come uscire dalla trappola dell’agilità locale?
Questo articolo non copre aspetti avanzati di Kanban e OKR, ma vuole illustrare un possibile approccio integrato di diverse pratiche, affrontando anche l’argomento “obiettivi”.
Swarming, mobbing, pairing: rompere i silos, una attività per volta
I silos, anche se li abbiamo temporaneamente e informalmente abbattuti grazie a qualche forma di approccio agile, restano nella testa e nelle abitudini delle persone, come un arto fantasma.
