Storskala smidig i et kunnskapsperspektiv — grunnlag for innovasjon
Smidig har blitt en stor suksess med utvikling i tverrfaglige autonome team. Etter hvert har tankegangen og teknikkene skalert opp og ut i virksomhetene.
Alle kan ikke være i det samme kryssfunksjonelle autonome teamet!
Det medfører en rekke nye problemstillinger når vi skalerer opp og etablerer flere ti-talls autonome team for å håndtere farten i digitaliseringen. En av dem er utfordringene med koordinering der vi agelistas har en del å lære fra andre fagfelt. Det oppstår også problemstillinger rundt hvordan man skal få til kunnskapsoverføring over kunnskapsgrenser og skape innovasjon.
Byggevirksomhet, samlebånd, og for den saks skyld Lean, er kanskje ikke riktige metaforer for å forstå smidig systemutvikling og spesielt problemstillingene ved skalering? Et klassisk perspektiv som kan være nyttig å benytte i storskala smidig er kunnskap og kunnskapsoverføring.
Kunnskap
«Knowledge is of no value unless you put it into practice» — Anton Chekhov
Innen produktutvikling har man lenge fokusert mer på innovasjon og kunnskap, og spesielt praksisperspektivet på kunnskap. Praksisperspektivet beskriver kunnskap som å vite noe, vite hvordan, og er evnen til å sette det man vet inn i en praksis. Det fokuserer på at kunnskap utvikles, er dynamisk, forhandles om, og endres gjennom utstrakte sosiale interaksjoner.
«Kunnskap er lokalisert, innebygget og investert i en praksis. Den kan lett bli overført til faggrupper med samme praksis, men kan være klebrig og vanskelig å overføre på tvers av ulike praksiser» — P.R. Carlile
Dette har konsekvenser når man skal utvikle produkter på tvers av praksiser. Carlile utarbeidet et rammeverk for beskrivelse av kunnskapsoverføring mellom aktørene innen produktutvikling og hvordan kunnskap overføres, oversettes og transformeres over kunnskapsgrenser.
For å skape nye produkter og tjenester må ulike individer og team med ulik kunnskap samarbeide på tvers av kunnskapsgrenser. Kunnskap er lokalisert, innebygget og investert i den praksisen man arbeider. Slik kunnskapsspesialisering i praksiser driver innovasjon, men kan i seg selv være en av de største utfordringene for å få til deling av kunnskap over kunnskapsgrenser mellom team og for å skape innovasjon.
Det er tre typer tilnærminger til kunnskapsgrenser som forklarer de gradvis økende komplekse forholdene med forskjeller (mengde og type kunnskap som er opparbeidet), avhengigheter og nyhet i kunnskap som oppstår når deltakerne deler og vurderer hverandres kunnskap; syntaktiske, semantiske og pragmatiske.
Det tar tid og ressurser å opparbeide slik kunnskap, den er investert i praksisen. Noe er på spill, det er en kostnad ved å endre eller skaffe seg ny kunnskap, og forskjellene medfører økt anstrengelse for å dele og vurdere ulik kunnskap over slike kunnskapsgrenser. Det nye i kunnskap ved kunnskapsgrenser kan f.eks. være nye behov, eller at kunnskapen er ukjent for en av aktørene, eller at aktørenes evne eller vilje til å ta ny kunnskap i bruk mangler.
Egenskapene til kunnskap ved kunnskapsgrenser presenterer Carlile som en vektor mellom minst to aktører som starter med kjente forskjeller og avhengigheter. Når nyheter inntreffer skalerer den økende kompleksiteten og mengden innsats som kreves for å håndtere kunnskapsgrensen:
En syntaktisk kunnskapsgrense oppstår som følge av forskjeller mellom grupper med ulike bakgrunner mht. symboler, språk, grammatikk ol. Utarbeidelse av en felles og stabil syntaks fører til at man kan etablere en presis kommunikasjon mellom aktørene fordi forskjeller og avhengigheter er spesifisert og avtalt på forhånd, og man kan prosessere eller transportere kunnskap over kunnskapsgrensen, eller lagre og hente ut kunnskap — informasjonsbehandlingsperspektivet.
Når nye betingelser eller ny kunnskap oppstår, eller nyheter gjør forskjeller og avhengigheter uklare, eller noen meninger tvetydige, beveger man seg over til en semantisk kunnskapsgrense.
En semantisk kunnskapsgrense er når det eksisterer ulike tolkninger og meninger blant aktørene. Ulikheten gjør kommunikasjon og samarbeid vanskeligere og problemet endrer seg til å ikke bare handle om prosessering, men også forståelse. Kommunikasjonen blir vanskelig fordi individer har ulik fortolkning og meninger ut fra sin funksjonelle setting — hva de vet og hvordan de vet det.
Kunnskapen er ny for en av aktørene og den må ikke bare bli transportert, men også oversatt. Forskjeller eksisterer og individer har ulike tolking, og man må etablere en prosess for å oversette og lære om forskjellene og avhengighetene ved kunnskapsgrensene.
Når negative konsekvenser oppstår ved forskjellige interesser krever det at aktørene forhandler og er villig til å endre sin kunnskap, og man beveger seg over til en pragmatisk (eller politisk) kunnskapsgrense.
En pragmatisk kunnskapsgrense er når det eksisterer ulike interesser blant de involverte aktørene som kan hindre deres evner til å dele, aksesser og ta i bruk kunnskap. For å skape ny kunnskap må gammel kunnskap endres, og det kan være kostbart å forandre sin kunnskap når det er forskjellige interesser blant aktørene. Selv om de kan forstå og verdsette andres ståsted, så kan det være at de ikke er villig til å endre praksis — det er noe som står på spill. De må være villig til å endre sin egen kunnskap og også være i stand til å påvirke eller transformere kunnskapen brukt av den andre funksjonen.
Grenseobjekter, grensekryssere og kunnskapsmeglere
Grenseobjekter er objekter som delt og delelig over ulike problemområder — mellom funksjoner eller praksiser. De er formbare nok til å være tilpasningsdyktige til lokale behov og på tvers av ulike synsvinkler, men samtidig opprettholde identiteten sin. Det er mekanismer til å representere, lære om og transformere kunnskap ved kunnskapsgrenser. De involverte personene må kunne endre eller forhandle om grenseobjektet.
Mellom kunnskapsnettverk oppstår ofte grenser som vanskeliggjør informasjonsflyt og begrenser sosial knytning som fører til at forskjellige grupper blir mer eller mindre atskilt fra hverandre. For å få til en informasjonsflyt kan nettverk kobles sammen med andre nettverk gjennom grensekryssere som har tilknytning til hver gruppe. For å kunne kommunisere på tvers av slike nettverk eller organisatoriske grenser må man vite hva som er spesielt med de ulike områdene. Det er kun personer med en slik kunnskap om gruppene som kan krysse grensene effektivt, og de må være i stand til å hente informasjon fra andre områder og spre den informasjonen til sine kolleger.
En kunnskapsmegler er en person eller en enhet som har som oppgave å tilrettelegge for utvikling, deling og bruk av kunnskap, deltar i flere fagfelleskap og fasiliterer overføring av kunnskap mellom dem, og bidrar til organisasjonell læring ved å fasilitere kunnskapsflyt mellom organisasjonsenheter. Kunnskapsmeglere utfører sine roller som eksterne agenter og ikke som medlemmer av en gruppe. Kunnskapsmegling innebærer en rekke forskjellige praksiser; identifisering, oversettelse og lokalisering av kunnskap, omfordeling og formidling av kunnskap, skalering og transformasjon av denne kunnskapen, og den kjennetegnes ofte av at kunnskapsmegling er usynlig og foregår i bakgrunnen.
Storskala smidig
Erfaring og studier viser at kunnskapsoverføring og ekspertise er viktige faktorer for en effektiv systemutviklingsprosess og for å skape innovasjon. Storskala smidige systemutvikling er avhengig av en rekke ulike typer kompetanse og roller i tillegg til utvikling. Ved skalering er det behov for kunnskapsoverføring mellom teamene, og mellom teamene og ulike aktører, funksjoner eller roller.
Storskala smidig systemutvikling benytter ulike verktøy for informasjonsbehandling ved syntaktiske kunnskapsgrenser. Ulike begreper, beskrivelser og symboler fra smidige praksiser fungere som felles taxonomi for deltakerne. Teamene benytter en rekke verktøy for lagring og henting av kunnskap som f.eks. Jira, Miro og Wiki ved slike kunnskapsgrenser.
Semantiske kunnskapsgrenser håndteres i smidig systemutvikling ved å etablere kryssfunksjonelle team, samlokalisering og meldingssystemer for å skape felles forståelse. Demo, ulike møter, faggrupper, smidige praksiser og metodene, bidrar alle til en felles metode og forståelse. Produkteiere fungerer ofte som grensekryssere ut til brukere og andre aktører. Samhandling med brukere er en av de største utfordringene med storskala systemutvikling, og dess større avstand det er jo vanskeligere er kunnskapsoverføringen.
Ved pragmatiske kunnskapsgrenser er det viktig å etablere reelle kryssfunksjonelle team. De er i noen sammenhenger referert til som BizDev-team for å skille dem fra tradisjonelle utviklingsteam. Grenseobjekter som f.eks. prototyper, modeller og skisser er effektive for å representere forskjellige funksjonelle interesser, forenkle forhandlingen, og transformasjon av kunnskap over kunnskapsgrensene. Slik kunnskapsintegrasjon på tvers av kunnskapsgrenser ved bruk av grenseobjekter forbedrer utviklingsprosessen.
Den største og viktigste endringen i den senere tid er at den tradisjonelle pragmatiske kunnskapsgrensen mellom utvikling og drift reduserer DevOps til en semantisk eller syntaktisk kunnskapsgrense.
Produkteiere fungerer ofte som grensekryssere ut til andre enheter, aktører og nettverk også ved pragmatiske kunnskapsgrenser. En studie av Ericsson beskriver hvordan de opprettet en egen rolle for grensekryssere for å overføre kunnskap på tvers av deres utviklingsorganisasjon. I storskala må produkteierskapet organiseres og styrkes slik at de effektivt kan opptre som grensekryssere ut mot andre aktører. NAV har f.eks. startet egen intern opplæring av produkteiere. Produktledere, smidige coacher og andre kan ta på seg rollen som kunnskapsmeglere. De må transformere funksjonell kompetanse til teamene i en kontinuerlig prosess. For å håndtere de pragmatiske kunnskapsgrensene ut til kommunes mange etater har Oslo kommunes Origo f.eks. bemannet produktområdene med kompetanse i endringsledelse, organisasjons-, og forretningsutvikling.
Forskning viser at effektiv grensekryssing over kunnskapsgrensene mellom brukere og utviklere har betydelig påvirkning på system og prosjektkvalitet. Systemutviklingsprosessen bestemmes av hvor effektivt spesialisert kunnskap er integrert i utviklingsprosessen.
Erfaringen og forskning viser at for integrasjon med eksisterende prosesser og problemstillinger på tvers av virksomheter må andre praksiser og mekanismer i tillegg til de tradisjonelle smidige benyttes. Smidig systemutvikling krever bruk av en rekke slike praksiser fra andre fagfelt for å skalere i komplekse miljøer. Skalering krever en effektiv organisering av grensekryssing og kunnskapsmegling implementeres for å håndtere kunnskapsoverføring og kunnskapsdeling mellom teamene og andre deler av virksomheten. Det er ikke tilstrekkelig å arrangere Scrum-of-Scrum.
Dette er viktig siden tradisjonelle ledere ofte er i fossefallmodus og ønsker å beholde det tradisjonelle byråkratiet med sine interne siloer. Det å implementere et rammeverk som SAFe er ikke nok for å skape god kunnskapsintegrasjon. Det blir i beste fall en «Feature Factory».
Innovasjon
Utvikling av spesialisert kunnskap, deling av den og kunnskapsoverføring er nødvendig for å skape innovasjon. Slik innovasjon skjer ofte i møtet mellom praksisfellesskap.
Innovasjon er viktig i utviklingsprosessen slik at systemutvikling ikke bare blir en støtteprosess, men en driver i produktorganisasjonen for digitale transformasjoner. Brukerstyrt smidig systemutvikling kan skape noe inkrementell innovasjon, men vil sjeldent skape radikale eller disruptive innovasjoner. Eksempelvis ville vel ikke Ford introdusert masseproduksjon av biler hvis han hadde spurt brukerne om hva de ville ha? De ville vel ofte svart — raskere hester. Tilsvarende ved introduksjon av iTunes av Apple.
Innovasjon er å skape forandring. Å være smidig er å tilpasse seg endring. Tankesettet er radikalt annerledes.
Virksomheter oppnår konkurransefortrinn gjennom innovasjon. Andre vil etterhvert se dette og prøve å kopiere innovasjonen — kapitalismens kreative destruksjon. Innovasjonspraksiser som interne gründervirksomheter, venturefond, allianser, åpen innovasjon, forskning, crowdsourcing etc. er alle verdifulle. Men uten en innovasjonsstrategi, med spesifikke mål på konkurransefordeler og tilpasset virksomhetens forretningsstrategi, kan praksisene ofte resultere i et innovasjonsteater.
Smidig har revolusjonert IT, men smidig i seg selv skaper kanskje ikke nok innovasjon? Smidige teknikker og praksiser skaper muligheter for inkrementell innovasjon ved tverrfaglige autonome team gjennom kortere iterasjoner og raskere tilbakemeldingssløyfer. Men skal man få til mer må de kombineres med en innovasjonsstrategi, prosesser og praksiser.
Bemanningen av teamene i storskala smidig bør variere etter behovet for innovasjon for å skape nye tjenester, eller videreutvikling og forvaltning av eksisterende tjenester. Forskning viser at sammenlignet med andre teamstrukturer er autonome team mer effektive i å adressere oppgaver med ny teknologi, radikal innovasjon eller disruptive innovasjoner, mens team med tyngre kjernekompetanse og ledelse er bedre enn andre team i utføring av inkrementell innovasjon.
Forskning på produktutvikling har vist at teamene med omfattende strategier for grensekryssing var de mest effektive, og at team med funksjonelt mangfold og ekstern kommunikasjon ble sett på som de mest innovative. Sintef fant nylig at de mest effektive teamene hos Spotify var kjennetegnet av teammedlemmer med gode nettverk. Kunnskapsgrensearbeidet bedrer både teamenes psykologiske sikkerhet og ytelsen, og grensekrysseroller sammen med kulturpåvirkning, tverrfaglig kompetanse og erfaringsoppbygging, påvirker positivt utviklingsprosessen.
I Googles prosjekt Aristoteles fant de at det som virkelig betyr noe, handlet mindre om hvem som er i teamet, men mer om hvordan teamet arbeidet sammen. Det viktigste kjennetegnet til et effektive team var psykologisk sikkerhet.
I et team med høy psykologisk sikkerhet føler teammedlemmene seg trygge til å ta risiko sammen med teammedlemmene. De føler seg sikre på at ingen på teamet vil skjemme de ut, eller straffe noen for å innrømme en feil, stille et spørsmål, eller fremme en idé.
Ettersom farten i digitaliseringen øker og skalerer opp øker også kompleksiteten og behovet for å ta i bruk praksiser fra andre fagfelt. I tillegg til problemstillingene rundt koordinering av smidig i storskala må vi også få til kompetanseoverføring, skape muligheter for innovasjon, og kontinuerlig sørge for psykologisk sikkerhet i teamene. Vi agelistas har kanskje mistet noe av innovasjonsevnen ved at vi fremdeles fokuserer på Kanban, Lean og Scrum. Ofte er nyere teknikker og praksiser som mer eksperimentell tilnærming, hypotesetesting, Design Thinking, Lean Startup og Google Design Sprint ikke tatt så mye i bruk av utviklingsorganisasjoner.
Vi agelistas trenger nok et push for å skape mer innovasjon — for å bli en «Lean, Mean, Innovation Machine».
Neste gang om autonomi, produktutvikling og topologi.
Referanser:
Ancona D.G. & Caldwell D.F. (1992) — Bridging the boundary: External activity and performance in organizational teams.
Carlile, P.R. (2004) — Transferring, translating, and transforming: An integrative framework for managing knowledge across boundaries.
Dikert, K. et al (2016) — Challenges and success factors for large-scale agile transformations: A systematic literature review.
Dingsøyr, T. et al. (2018) — Coordinating Knowledge Work in Multi-Team Programs: Findings from a Large-Scale Agile Development Program.
Faraj, S. & Yan, A. (2009) — Boundary Work in Knowledge Teams.
Google re:Work — Project Aristotle.
Patanakul, P. et al. (2012). Autonomous teams and new product development.
Patnayakuni, R. et al. (2007) — Systems development process improvement: A knowledge integration perspective.
Pisano G. (2015) — You Need an Innovation Strategy.
Rolland, K. et al (2016) — Problematizing Agile in the Large: Alternative Assumptions for Large-Scale Agile Development
Šmite D. et al (2017) — Software teams and their knowledge networks in large-scale software development.
Tiwana, A. & Mclean, E. R. (2005) — Expertise integration and creativity in information systems development.
