写点什么

用协同游戏解决“给力超问题”

  • 2017-09-04
  • 本文字数:2669 字

    阅读完需:约 9 分钟

Luke Hohmann 指出,“给力超问题”(Awesome Superproblem)代表了一类庞大、复杂而持久的问题,它们只能通过协同方式解决。协同工作的关键在于实现一些严肃的游戏,其中参与者自愿遵守游戏规则,意在创建更好且更持久的结果。

Luke Hohmann 是 Conteneo 的 CEO,他将在 2017 年精益 & 敏捷苏格兰大会上以“给力超问题”为题目做主题演讲。大会将于 10 月 4 日至 6 日期间在爱丁堡举行:

(精益 & 敏捷苏格兰大会)将广泛地覆盖部分常见主题,从整体上审视伟大软件产品的生成之道。各分会将会拓展与会者的思维,为他们引入新的理念,并为投身于精益和敏捷的新手提供帮助,使他们可以开始一个新的旅程。

InfoQ 将以问答、总结和文章的形式覆盖大会全程。

InfoQ 采访了 Hohmann,所涉及问题包括:解决“给力超问题”如此困难的原因何在、创立协同工作去解决问题的条件是什么、如何能将回顾扩展到整个企业层面等。

InfoQ:什么是“给力超问题”(Awesome Superproblem)?

Luke Hohmann:当前,我将“给力超问题”定义为具有如下特点的问题。首先,问题应是非常“给力”的。这类问题会激发人们的敬意、畏惧和认真对待之心。其次,问题也应是“超级”的,是不能被个人单枪匹马解决的,必须协同他人一起解决。

InfoQ:是什么使得解决此类问题如此困难?

Hohmann:导致了解决“给力超问题”存在挑战的因素很多。下面给出从我个人经验中所发现的。

最突出一点在你的提问中就能发现:你使用了“解决”一词。这类似于提问,是否你可以“解决”吃饭问题、睡觉问题或是洗澡问题。当然你可以解决当下的问题,但是问题还会周而复始的出现。这类问题是一种持久性问题。

持久性决定了一个问题是否会成为“给力超问题”。例如城市预算、工作的未来发展、管理共享的和稀缺的天然资源、处理气候变化问题等。虽然我们并不能一劳永逸地“解决”其中任何一个问题,但我们还是需要去处理这些问题,正如我们需要解决吃饭、睡觉和洗澡问题一样。

InfoQ:在哪些条件下,协同工作可以解决问题?

Hohmann:我认为,如果使用游戏和游戏用于作为协同的基础,那么协同工作就能最好地解决这类问题。下面我将使用 Innovation Game®的“修建产品树”(Prune the Product Tree)游戏为例。当然读者也可以使用自己最喜欢的游戏或回顾技术去验证概念。

  • 我们应具有一个目标,或者说要去实现的事情。例如,在“修建产品树”游戏中,目标就是根据产品组成上的需求修剪产品或服务。
  • 参与者应清楚地了解自身所掌握的资源、各自的角色以及如何使用这些资源(即参与和交互的规则,其中包括了获取和处置资源的规则)。继续回到我们的例子上,“修剪产品树”游戏的参与者被赋予了数量有限的苹果,通常每个苹果表示一个产品特性。但是,我们也可以考虑对“修剪产品树”游戏稍作变更。如果参与者能给出特别引人注意的想法,那么就可以“挣到”更多的苹果。
  • 参与者明确地创建了开展工作所需的空间或“游戏场所”。有时是参与者亲自现场创建的,但是我们也看到,更多的企业已迁移到使用 Conteneo Weave 平台在线创建,这可解决分布式团队相关的挑战,并可以扩展。
  • 在达成目标的过程中,具有清晰的反馈。所有“修剪产品树”游戏的参与者都可以看到结果。
  • 协同结果将对参与者产生切实的影响。当“修剪产品树”游戏的参与者相信他们的反馈将会调整有问题的产品或服务时,游戏的效果最好。
  • 参与者是自愿的。他们并未强制合作。

注意游戏是协同的基础。将此基础置于实践中,意味着要解决协作多维度设计空间的不同维度。下面给出其中一些常见的维度:

  • 亲自还是在线:有时协同将是亲历亲为,例如单一 Scrum 团队参与发布计划。而有时协同是在线的,这时会有数十乃至数百个团队参与到这种参与式预算中。
  • 团队的结构:一个团队可以是稳定的,也可以是动态的;可以是同构的,也可以是异构的;可以基于现有结构,也可以是以特设方式构建,这取决于设计者的目标。团队可以由内部利益相关者组成,也可以由客户或者合作者等其它外部利益相关者组成。
  • 同步与异步操作:参与者可以实时地协同操作游戏,或是在很长的时间面上操作。

InfoQ:在实践中,自愿参与的情况如何?

Hohmann:我发现自愿参与如果是团队自身文化的组成部分,那么最容易实现。团队的行为规范是团队文化的组成部分,通常表现为工作协议。例如,尽管在“Scrum 指南”中定义了“Sprint 规划”中的 Scrum 实践,但是在实践中,我所指导的团队立刻在适当的 Sprint 过程中发现了真正的价值所在,并自愿选取了继续参与实践。只要 团队能在使工作组发现自身目标的协同框架中发现价值,那么这种自愿参与将会持续下去。

InfoQ 早期采访过 Hohmann,并做了名为“用在线游戏召开大型回顾会”的报道。在这篇报道中,Hohmann 解释了为什么在线游戏适用于大规模回顾:

Hohmann: 在线游戏的成本比较低,也能比较快地得到结果,团队可以在方便的时间做回顾,并且能够提供更好的数据分析。有些人比较内向,还有些人愿意说出自己的心声,而不是在公司里随声附和,那这种在线的形式能够更好地获得和描述这些人的想法。

InfoQ:您是如何将回顾扩展到企业层级的?

Hohmann: Conteneo 公司在可扩展回顾上处于领先的地位,所执行的回顾从十数个到超过 60 个敏捷团队。其过程十分直接:

  • 确认企业的领导者正寻求对跨多个团队的性能加以改进。确保领导者明确项目将会给出一些相当棘手并难以解决的问题。

  • 找出一到多个可以帮助企业识别改进机会的回顾框架。例如,Sailboat 由于其隐喻性和开放性,无疑是一个好的选择,它使团队能够识别出哪些会构成障碍,哪些会产生加速。

  • 找出一个可促成回顾的促进者团队。只要 Scrum Master 可以管理好自身的固有偏见,他们无疑是适合的人选。

  • 为每个团队规划一个回顾。我们的经验是,如果通过亲历亲为的回顾技术实现此,那么需要过长的时间,并且过于令人乏味。我强烈建议使用专门设计用于大规模协同的平台。

  • 跨团队的数据应从以下维度分析:

    • 类别:该障碍是否和人、过程、技术或其它因素有关?问题和分类是否表现出明显的模式?
    • 范围:该障碍是否可被团队修复(在团队的控制和 / 或职责范围内),或是需要由企业去解决?为说明其中的差异,我们假定在一个企业回顾中找出了一系列重要的架构更改,诸如 Angular 由 1.6 升级到了 4。如果只有一到两个团队,那么协同更改十分容易实现。但是如果企业具有三十个、七十个乃至一百个以上的团队,那么就需要创建跨所有团的项目(即一个“企业范围”上的项目)。
  • 在特定的更改列表上,添加代价及对影响的估计。

  • 让团队选择它们想要解决的障碍。

  • 开始工作!

查看英文原文: Tackling Awesome Superproblems With Collaborative Games

2017-09-04 19:001659
用户头像

发布了 391 篇内容, 共 151.7 次阅读, 收获喜欢 257 次。

关注

评论

发布
暂无评论
发现更多内容

DeepSeek大模型6大部署模式解析与探索测试开发技术赋能点

测试人

人工智能 软件测试

推荐一款好用的智能工单系统,有哪些智能化应用场景

云智慧AIOps社区

ITSM ITSM软件 工单系统 智能工单

YashanDB TLCP连接配置

YashanDB

数据库 yashandb

认知、实践、驾驭:AI 时代普通人的务实生存法则

小鲸数据

19.5stars!未来十年一定要学的免费、开源的OLAP数据库——DuckDB

遇码

大数据 开源 数据分析 OLAP duckdb

首次覆盖超 11 类真实编程场景!豆包大模型团队开源代码大模型全新基准

科技热闻

【活动预告】3.15 数据与 AI 新技术论坛,徐汇西岸见!

Apache IoTDB

YashanDB分布式节点间SSL连接配置

YashanDB

数据库 yashandb

YashanDB操作系统身份认证配置

YashanDB

数据库 yashandb

邀请函|相约新乡——“AI 赋能,智造跃迁” AI 驱动数字化创新设计促进新质生产力发展交流会

Altair RapidMiner

AI 数字化转型 仿真 智能制造 CAE

智能制造架构设计方案

金陵老街

智慧工厂 智能制造

鸿蒙APP性能优化

北京木奇移动技术有限公司

APP开发 软件外包公司 APP外包公司

H5 APP的性能优化

北京木奇移动技术有限公司

软件外包公司 APP外包公司 APP开发公司

企业为什么需要建设零信任身份安全

芯盾时代

iam 零信任 统一身份管理平台

《Operating System Concepts》阅读笔记:p258-p271

codists

操作系统

RocketMQ:消息发送机制

葛飞

两会布局的新兴和未来产业,用友一直在助力!

用友智能财务

AI 财经 用友 会计

为什么说JSON不一定是LLM结构化输出的最佳选择?

Baihai IDP

程序员 AI LLMs 格式化数据

三个AI思维,让你拥有碾压DeepSeek实力

小鲸数据

DeepSeek AI思维

OCAI + DeepSeek满血版双buff加成,OS运维从此告别焦虑

OpenCloudOS

AI OpenCloudOS 社区 DeepSeek

YashanDB HA节点间SSL连接配置

YashanDB

数据库 yashandb

推理大模型时代,TextIn ParseX助力出版业知识资产重构

合合技术团队

人工智能 算法 图表 图像处理 大模型

【GreatSQL优化器-16】INDEX_SKIP_SCAN

GreatSQL

H5 APP开发框架及特点

北京木奇移动技术有限公司

APP开发 软件外包公司 H5 APP

YashanDB数据库服务端SSL连接配置

YashanDB

数据库 yashandb

一招解决数据库中报表查询慢的痛点

阿里技术

数据库 duckdb TP系统

从ChatGPT到DeepSeek,现象级爆火背后的数学逻辑!

小鲸数据

当达索仿真遇上DeepSeek:AI给工程研发装上了"智慧大脑"

思茂信息

abaqus DeepSeek SIMULIA CST Studio Suite 达索

AI颠覆数据分析!Google最新AI产品Data Science Agent让你秒变数据科学家

小鲸数据

AI 数据分析 数据科学 AI Agent 自动化分析

时序数据库 IoTDB 为某大厂多领域物联网场景提供数字化管理基座

Apache IoTDB

MAC与HMAC技术辨析

石君

hash HMAC-SHA

用协同游戏解决“给力超问题”_文化 & 方法_Ben Linders_InfoQ精选文章