Метрики в проектах AI: Почему правильные показатели определяют успех?

Шокированный шок. Это произошло - я услышала в коммерческом предложении мотивацию к внедрению - “чтобы было”.🤩🤩🤩

Интересно, почему вопрос о метриках, на которые повлияет внедрение, может вызвать такой ответ? Я думала, что в наше время все уже плюс-минус научились продавать, но кажется, корона AI-разработчиков пока на месте. Ну а мы, как руководители проектов, такого себе позволить не можем и при старте проекта должны уметь определять метрики. Наш разговор сегодня - об этом. 

Почему правильные метрики решают половину успеха в проекте?

В проектном управлении выбор правильных метрик может определить, насколько эффективно будет реализован проект и достигнуты бизнес-цели. Когда метрики подобраны неправильно, команда может тратить время на несущественные задачи, создавая иллюзию прогресса, но не добиваясь результатов. На что стоит обратить внимание, чтобы избежать этого?

💗Привязка к бизнес-целям

Ключевое правило: каждая метрика должна быть напрямую связана с конкретными бизнес-результатами, которые важно достичь. В проекте, где внедряется AI-модель, метрикой успеха может быть не количество обученных моделей, а влияние на производительность бизнеса. Например, снижение времени обработки данных на 30% или уменьшение расходов на инфраструктуру на 15%.

Многие менеджеры ошибаются, выбирая метрики, которые измеряют не бизнес-ценность, а процесс работы. Это часто приводит к ситуациям, когда команда выполняет задачи, которые формально кажутся результативными, но в конечном счете не приводят к росту эффективности компании.

💗Ориентация на результат, а не процесс

Часто встречающийся перекос со стороны проджект-менеджеров агентств - отслеживается только количество выполненных задач или потраченные часы, что может не отражать реальный прогресс. Кому из нас по итогам месяца не приходила та самая конфликтная смета в 100 задач, звучащих как "Планирование планов для плана" или "думали как делать задачу, пока думали - актуальность исчезла"?!)

Задачи можно закрывать в срок, но ключевой вопрос: как это повлияло на конечный продукт и бизнес? Реальные результаты можно увидеть только через четкие метрики, которые фиксируют не процесс, а конечный эффект.

Пример: внедрение новых функций в продукте может быть успешным по метрике завершенных задач, но если эти функции не улучшают опыт пользователей или не приводят к увеличению конверсии, результат сомнительный. Хорошие метрики должны показать, насколько решение повлияло на бизнес-показатели: рост выручки, улучшение пользовательского опыта, увеличение производительности.

💗Учёт долгосрочных эффектов

Очень важно учитывать не только краткосрочные, но и долгосрочные результаты. Если вы вводите метрики, которые оценивают лишь текущий прогресс, то рискуете упустить из виду накопление технического долга и проблемы масштабируемости. Это мой любимый баг - костыльное решение, которое вроде работает, но "не трогать"...

Например, при разработке новой функции можно сделать выбор в пользу быстрого решения, но не учесть возможные трудности с поддержкой и расширением в будущем. Хорошие метрики должны фиксировать не только завершение задачи, но и такие аспекты, как качество кода, стабильность системы и готовность к масштабированию.

Правильные метрики — это не просто «красивые цифры» для отчетности. Они помогают контролировать ход работы и вносить коррективы в процесс, чтобы достигать реальных бизнес-результатов. А еще важно сразу подумать, как вы будете их измерять. Чем четче и реалистичнее будут метрики, тем больше шансов, что проект выполнит свою задачу и принесет компании реальную пользу.