Gli open space riducono la produttività

Gli open space riducono la collaborazione, invece di incentivarla. E riducono la produttività, secondo uno studio riportato da The Economist, July 28th 2018: Open office, closed minds.

Peggio ancora le soluzioni di “hot-desking”, dove il personale non ha una postazione fissa ma occupa a rotazione la prima disponibile in ufficio:

“a clear message to low-level office workers that they are seen as disposable cogs in a machine. Combine this with the lack of privacy and the office becomes a depressing place to work.”

Agilità vera e falsa

Agilità vera e falsa. Ora che essere agili è di moda, due riflessioni su cosa implica essere agili davvero.

La prima, stringata e acuta, su The Economist del 5 luglio 2018: The fashion for agile management is spreading, si diffonde la moda del management agile.

Con un commento arguto sull’uso del termine Scrum nel lavorare in gruppi:

Somehow, the teams concept acquired the name “scrum”. This moniker was clearly bestowed by someone who had never seen a real rugby game. An actual scrum involves 16 people pushing hard, getting nowhere and usually ending up collapsing or being penalised by the referee for foul play.

In qualche modo, il concetto di lavoro in gruppo ha acquisito il termine “scrum”. Questo termine è stato chiaramente conferito da qualcuno che non aveva mai visto una vera partita di rugby. Una mischia (scrum) vera coinvolge 16 persone che spingono forte, non arrivano da nessuna parte e di solito finiscono per cascare giù o essere penalizzate dall’arbitro per il gioco scorretto.

La seconda riflessione, più articolata e approfondita, viene da Martin Fowler, uno tra i firmatari del Manifesto Agile del 2001,  nell’intervento The State of Agile Software in 2018 (dove si può leggere la trascrizione di una presentazione effettuata nella conferenza Agile Australia).

On the surface, the world of agile software development is bright, since it is now mainstream. But the reality is troubling, because much of what is done is faux-agile, disregarding agile’s values and principles. The three main challenges we should focus on are: fighting the Agile Industrial Complex and its habit of imposing process upon teams, raising the importance of technical excellence, and organizing our teams around products (rather than projects). Despite the problems, the community’s great strength is its ability to learn and adapt, tackling problems that we original manifesto authors didn’t imagine.

In superficie, il mondo dello sviluppo agile del software è brillante, dal momento che è ormai accettato ovunque. Ma la realtà è preoccupante, perché gran parte di ciò che viene fatto è finto-agile, ed ignora i valori e i principi dell’agile.
Le tre principali sfide su cui dovremmo concentrarci sono: la lotta contro il Complesso Industriale Agile e l’abitudine di imporre dall’esterno i processi ai gruppi di lavoro; aumentare l’importanza dell’eccellenza tecnica; organizzare i nostri team in base ai prodotti (piuttosto che ai progetti).
Nonostante i problemi, la grande forza della comunità è la sua capacità di apprendere e adattarsi, affrontando problemi che noi autori del manifesto originale non immaginavamo.

Da leggere.

Gerald Weinberg

Gerald Weinberg non c’è più. Ha scritto una serie di libri fondamentali per capire lo sviluppo di sistemi software, le attività di consulenza, l’apprendimento, la comunicazione e la scrittura.

Tra questi:

Il suo sito: http://www.geraldmweinberg.com/Site/Home.html

Su Wikipedia: https://en.wikipedia.org/wiki/Gerald_Weinberg

Quale metodo per l’Internet of Things?

Quale metodo per l’Internet of Things (IoT)? Come condurre i progetti?

In un articolo in Communications of the ACM, novembre 2017,
Is There a Single Method for the Internet of Things? , Ivar Jacobson e colleghi si pongono la domanda e individuano due metodi: Ignite e IoT Methodology.

Ma servono davvero metodi nuovi? Secondo gli autori, anche i metodi per lo sviluppo di soluzioni IoT devono integrarsi nel framework Essence da loro definito (l’evoluzione di Semat, fatta propria dall’Object Management Group).

In questo modo lo sviluppo di soluzioni IoT può essere confrontato con quello di altre tipologie di sistemi e sfruttare le pratiche che si sono dimostrate utili in altri settori, evitando di ripartire da zero (e dover reinventare la ruota).

Lo scopo di Essence-Semat, come affermano gli autori, è infatti quello di definire un terreno comune con cui poter mettere a confronto metodi diversi, per enuclearne le pratiche  che possono adattarsi nel modo migliore alle esigenze di ogni specifico ambito.

Il design è un’attività continua, non solo una fase

Nell’approccio a cascata, il design è una fase (periodo di lavoro) distinta, con un inizio e una fine definiti e criteri di ingresso e uscita specificati.

Il design visto come fase (cioè periodo delimitato nel tempo) era adeguato alla produzione industriale tradizionale, e ad altri settori come l’edilizia. Ora è meno adeguato, in quanto gli utenti (consumatori, clienti) stanno diventando sempre più esigenti e impongono ai propri fornitori un miglioramento continuo.

The world that digital technology creates is highly complex and ever-changing. There is rarely now a simple and clear-cut design phase, followed by an installation or rollout phase. The system being designed has become fluid. It needs to be constantly optimized and refined. The interface must be constantly evolving based on customer feedback. In this sort of world, design becomes a constant process and a way of thinking.

Come scrive Gerry McGovern in Design has become a continuous activity, le organizzazioni sono costrette ad adeguarsi alla crescente maturità dei propri clienti, ad ascoltarli e a migliorare continuamente il design del proprio prodotto o servizio.

Il vero rischio dell’intelligenza artificiale

Molti, sempre più spesso, mettono in guardia sui rischi dell’intelligenza artificiale.

David Lorge Parnas, uno dei grandi saggi dell’ICT, dall’alto dei suoi 60 anni di esperienza ne mette in questione la stessa esistenza: forse, più che di intelligenza artificiale, bisognerebbe parlare di “stupidità naturale”.

Il vero rischio, secondo Parnas, sta nel fidarsi dei procedimenti euristici (probabilistici) come se fossero algoritmi verificabili:

Instead of asking “Can a computer win Turing’s imitation game?” we should be studying more specific questions such as “Can a computer system safely control the speed of a car when following another car?” There are many interesting, useful, and scientific questions about computer capabilities. “Can machines think?” and “Is this program intelligent?” are not among them. Verifiable algorithms are preferable to heuristics. Devices that use heuristics to create the illusion of intelligence present a risk we should not accept.

The Real Risks of Artificial Intelligence, di David Lorge Parnas, in Communications of the ACM, October 2017