Многие слышали о том, что термин Scrum пришел к нам из Регби. Когда-то мы даже публиковали интересное видео на тему аналогий в Скрам методологии и игре в Регби.

Лично я часто задавался вопросом, что вдохновило отцов-основателей Скрам методологии Джеффа Сазерленда и Кена Швабера, чтобы объединить минимальный набор правил, которые по сути есть здравый смысл, в единую методологию.

Scrum позволяет организовать работу команд разного уровня зрелости и делать проекты разного уровня сложности – от простых до комплексных с высокой степенью неопределенности. Всего, дается 9 основных правил, которые включают три предписанные роли, четыре типа встреч и парочку артефактов – вот и все, что нужно для успешного запуска проекта!

Как известно, многие инновации базируются на существующих идеях и, только будучи объединенными вместе, дают что-то принципиально новое. Недавно, в своем блоге, Джефф Сазерленд (Jeff Sutherland) опубликовал заметку о том, что послужило толчком к созданию методологии Скрам.

Джефф пишет, что в начале 90х, в офисе компании где он работал, по соседству находилась лаборатория исследующая проблемы Искусственного Интеллекта, сейчас известная как компания IROBOT выпускающая известных роботов-уборщиков. В частности, некий профессор Родни Брукс (Rodney Brooks), развивал идею о том, что умные роботы могут быть построены через объединение независимых, глупых самих по себе, механизмов. С помощью механизмов обратной связи такие системы могут вести себя умно. Профессор Брукс верил, что через сенсоры робот может познавать реальность и адаптироваться к ней, вместо того, чтобы пытаться изначально описать все возможные ситуации, как это делалось до него.

Однажды Джеф Сазерленд пригласил ребят из IROBOT, показать свое творение на курсах, которые он читал. Робот “Чингиз Хан” (Ghenghis Khan) был примером упомянутой идеи – у него было 8 конечностей с микропроцессорами и еще объединяющие процессоры в районе “позвоночника”. Разработчики положили его на пол и вставили чистый нейронный чип (neural network chip), после чего включили. Вначале робот размахивал конечностями, как маленький ребенок, потом стал ползать, подтягиваясь вперед, и потом наконец пошел вокруг комнаты, пусть и слегка качающейся походкой. В этот день многие зрители изменили свое отношение к роботам и обучению.

Эта концепция соединений, которые помогают получить циклы обратной связи, а также сама идея обучения на основе реальных данных, поступающих из окружающего мира – центральная для групп людей достигающих высокой продуктивности. Собственно за это мы и ценим работу в команде, когда результат групповых усилий намного больше суммы отдельных индивидуумов.

Почти в тоже время Кристофер Лэнгдон (Christopher Langton) из института Санта Фе (Santa Fe Institute) опубликовал математическое доказательство, что эволюция и развитие идет быстрее в гибких системах, построенных “на границе хаоса”, т.е. без набора четких и предопределенных правил на все случаи жизни. Его работа доказала, что неопределенность и усилия на ее преодоление необходимы для достижения высокой продуктивности и производительности в комплексных системах, каковыми собственно являются и группы людей, и программные продукты.

На эту благодатную почву хорошо легла уже широко известная статья “New New Product Development Game” опубликованая Такеучи и Нонака в Гарвард Бизнес Ревью (Harvard Business Review), которая дала метафору и название из Регби, Коплейн опубликовал статью о том, как они использовали Ежедневные Встречи (Daily Meetings) в Borland Quatro. “И, будучи объединенной с идеей тайм-бокса и получения обратной связи о работающем продукте, все вместе это дало нам работающий процесс. В марте 1994 года наша команда достигла высокой продуктивности, вскоре после того как мы ввели Ежедневные Встречи, и так родилась Scrum методология.”