Projekty

Metoda Lean Startup a projekty AI

29 sie

Metoda Lean Startup to podejście, które zyskało ogromną popularność wśród startupów i firm technologicznych, zwłaszcza tych, które zajmują się tworzeniem nowych produktów, w tym rozwiązań sztucznej inteligencji (AI). W kontekście projektów związanych z AI, które mają stosunkowo krótki czas realizacji (maksymalnie 6 miesięcy), Lean Startup stanowi świetny sposób na efektywne zarządzanie ryzykiem i zasobami. Jak ta metodologia sprawdza się w porównaniu z AgilePM i Scrum? Przyjrzymy się temu w poniższym wpisie.

Metoda Lean Startup a projekty AI

Czym jest Lean Startup?

Lean Startup to podejście zapoczątkowane przez Erica Riesa, które kładzie nacisk na szybkie testowanie pomysłów, zbieranie informacji zwrotnej od użytkowników i iteracyjne rozwijanie produktu. Główne założenia to:

  • Budowanie – Mierzenie – Uczenie się: Proces rozpoczyna się od stworzenia minimalnej wersji produktu (MVP), która jest następnie testowana na rynku, a wyniki są wykorzystywane do szybszego dostosowania oferty.
  • Szybka iteracja: Zamiast długotrwałego tworzenia pełnej wersji produktu, Lean Startup promuje szybkie prototypowanie i testowanie.
  • Skupienie na kliencie: Kluczowym elementem jest ciągłe pozyskiwanie feedbacku od użytkowników, by jak najszybciej dostosować produkt do ich potrzeb.


AgilePM i Scrum – czym różnią się te metody od Lean Startup?

AgilePM to podejście skupiające się na elastyczności i reagowaniu na zmiany, szczególnie w kontekście zarządzania projektami IT. AgilePM podkreśla znaczenie dostosowywania się do zmieniających się wymagań i zapewnienia dostarczania funkcjonalnych elementów w krótkich cyklach. Metoda ta jest bardziej kompleksowa i formalna, z wyraźnie określonymi rolami i strukturą.

Scrum to z kolei jedna z metod Agile, która zakłada pracę w krótkich iteracjach (sprintach), zazwyczaj trwających 2–4 tygodnie. Zespół scrumowy pracuje nad określonymi zadaniami, a po każdym sprincie analizowane są postępy i wprowadzane zmiany. Zgodnie z metodyką nie należy zmieniać zakresu poszczególnych sprintów w trakcie ich trwania.

Podstawowa różnica między Lean Startup a AgilePM/Scrum leży w podejściu do samego procesu rozwoju produktu. W Lean Startup chodzi o jak najszybsze wprowadzenie MVP na rynek i weryfikację jego przydatności, podczas gdy AgilePM i Scrum koncentrują się na dostarczaniu wartościowych funkcji w iteracjach, bez tak silnego nacisku na "żywy" test rynku.


Lean Startup w projektach AI

Sztuczna inteligencja to dziedzina, w której zmiany i postęp zachodzą bardzo szybko. Projekty AI, zwłaszcza te trwające maksymalnie 6 miesięcy, wymagają elastycznego podejścia do wprowadzania innowacji. Oto, jak Lean Startup sprawdza się w tym kontekście:

  • Szybkie testowanie hipotez: W AI często budujemy rozwiązania oparte na modelach, które muszą być testowane w realnych warunkach. Lean Startup pozwala na szybkie sprawdzanie różnych podejść, np. zmiany algorytmu, by wybrać najlepsze rozwiązanie na podstawie rzeczywistych danych.
  • Minimalna wersja produktu (MVP): Dzięki Lean Startup, AI może być testowane na wczesnym etapie z minimalnym zestawem funkcji. Można stworzyć "prototyp" AI, który będzie wystarczająco dobry, by sprawdzić jego przydatność w konkretnej branży, np. chatbot do obsługi klienta czy rekomendacje produktowe w e-commerce.
  • Wartość feedbacku: Projekty AI często potrzebują danych z rzeczywistych interakcji użytkowników, by algorytmy mogły się uczyć i rozwijać. Lean Startup umożliwia szybkie zbieranie tego feedbacku, co pozwala na iteracyjne doskonalenie rozwiązań.


Dlaczego warto wybrać Lean Startup?

W projektach AI o krótkim cyklu życia (do 6 miesięcy) Lean Startup pozwala na:

  • Szybkie adaptowanie się do zmieniających się technologii i oczekiwań rynku.
  • Testowanie rozwiązań na żywo, co pozwala uniknąć budowania produktów, które nie spełnią rzeczywistych potrzeb użytkowników.
  • Zmniejszenie ryzyka: Wprowadzenie MVP i zbieranie feedbacku na wczesnym etapie zmniejsza ryzyko stworzenia rozwiązania, które nie będzie miało rynku.
  • Skupienie na klientach i wynikach: Lean Startup pozwala na szybkie zbieranie danych z rynku, co jest kluczowe w tworzeniu rozwiązań AI, które są efektywne i użyteczne.


Podsumowując metoda Lean Startup, dzięki swojej elastyczności i naciskowi na szybkie testowanie produktów, idealnie pasuje do projektów AI o krótkim czasie realizacji. Zderzając ją z AgilePM i Scrum, widać, że Lean Startup zapewnia bardziej dynamiczne podejście do iteracji i testowania na żywo, co jest szczególnie ważne w dziedzinie sztucznej inteligencji, gdzie zmienność technologii jest ogromna, a czas na osiągnięcie sukcesu krótki. Dla zespołów pracujących nad AI w krótkoterminowych projektach, Lean Startup to doskonała metoda do minimalizacji ryzyka i szybszego dostosowania się do potrzeb rynku.


Jesteś zainteresowany wdrożeniem rozwiązań z obszaru AI lub No-code - zapraszamy do kontaktu

Sprawdź naszą ofertę i skorzystaj

Odkryj nasze usługi, które pomogą Twojej firmie osiągnąć sukces. Sprawdź, jak możemy wspierać Twój rozwój.

Napisz do nas
Blog

Przeglądaj inne artykuły

Zakończenie projektu, które nie kończy historii 2 lut
transformacja biznesu
Zakończenie projektu, które nie kończy historii

W idealnym świecie projekty IT kończą się zgodnie z planem: zakres dowieziony, system działa, użytkownicy zadowoleni, a na koniec symboliczne „go‑live” i wspólne zdjęcie zespołu. Rzeczywistość bywa jednak znacznie bardziej złożona — szczególnie wtedy, gdy w grę wchodzą duże systemy operacyjne.

Gdy wdrożenie systemu nie odpowiada na realne potrzeby organizacji – cichy problem wielu projektów I 14 gru
Transformacja biznesowa
Gdy wdrożenie systemu nie odpowiada na realne potrzeby organizacji – cichy problem wielu projektów I

Wdrożenie nowego systemu informatycznego to dla wielu organizacji jeden z kluczowych elementów rozwoju i cyfryzacji. Oczekiwania są wysokie: lepsza kontrola, standaryzacja procesów, większa efektywność i dostęp do danych zarządczych. W praktyce jednak wiele projektów kończy się rozczarowaniem – mimo że formalnie zostały „zrealizowane zgodnie z planem”. Jednym z najczęstszych, a jednocześnie najmniej otwarcie omawianych problemów jest rozbieżność pomiędzy oczekiwaniami Zarządu a realnymi potrzebami użytkowników systemu – szczególnie pracowników operacyjnych oraz menedżerów średniego szczebla.

Zarządzanie zmianą podczas wdrożenia systemów — jak przełamać strach i opór 3 lis
transformacja cyfrowa
Zarządzanie zmianą podczas wdrożenia systemów — jak przełamać strach i opór

Dlaczego wdrożenie ERP często budzi strach i opór wśród pracowników? Bo zmienia nie tylko narzędzia, ale i sposób pracy. W artykule tłumaczymy, jak skutecznie zarządzać zmianą organizacyjną, by ERP stał się narzędziem rozwoju – a nie źródłem frustracji.

Dlaczego przygotowanie do wdrożenia systemu ERP to najczęściej bagatelizowany etap projektu? 25 paź
Transformacja cyfrowa
Dlaczego przygotowanie do wdrożenia systemu ERP to najczęściej bagatelizowany etap projektu?

Wdrożenie systemu ERP to jeden z najpoważniejszych projektów, jakie może podjąć firma. Zmienia sposób działania organizacji, dotyka niemal każdego pracownika i wymaga dużych inwestycji czasu oraz pieniędzy. A jednak — najczęstszą przyczyną problemów nie jest sam system, lecz brak odpowiedniego przygotowania przed jego wdrożeniem.

Kontakt

Skontaktuj się z nami