Обзор The State of Engineering Productivity 2024

В начале 2024 года вышел отчет по анализу производительности инженерных команд — The State of Engineering Productivity 2024 от компании Hatica, которая разрабатывает SaaS платформу инженерной аналитики. Авторы провели опрос инженерных команд и серию интервью разных инженерных ролей, чтобы понять, как они работают, что делает их продуктивными и непродуктивными в работе, и как руководители справляются с проблемами внутри своих команд. В результате получили более 200 ответов от разработчиков, руководителей и технических лидеров.

В отчете рассматриваются:

Командная и личная производительность — как инженеры и руководители оценивают себя и свои команды в зависимости от роли и формата работы;
Факторы, снижающие и повышающие производительность — способствующие и препятствующие достижению производительности инженерных команд;
Инженерные метрики — ключевые инженерные метрики и KPI, которые используют команды.

Что интересного мы отметили в отчете:

Гибридный формат работы является наиболее распространенным, но при этом демонстрирует наихудшие показатели как по личной, так и по командной производительности. Наиболее высокие оценки получают крайние модели — полностью удаленная работа и полностью офисный формат. Это связано с тем, что в гибридной модели сложно обеспечить равные условия: сотрудники на удаленке оказываются в менее выгодном положении по доступу к информации, взаимодействию и неформальным коммуникациям, что приводит к разрыву в восприятии и снижению эффективности;
Чем выше уровень роли, тем выше субъективная оценка личной производительности: руководители считают себя более продуктивными, чем их команды, тогда как инженеры, напротив, оценивают себя ниже среднего по команде. Это указывает на системный разрыв в восприятии между уровнями, где руководители и Staff+ роли чувствуют себя значительно эффективнее, чем оценивают производительность своих команд, что отражает различие в контексте работы и ожиданиях;
Ключевыми факторами, снижающими производительность, являются переключение контекста и избыток встреч, тогда как основными драйверами выступают ясность задач и наличие времени для фокусной работы. Эти факторы взаимосвязаны: большое количество встреч усиливает переключение контекста, а частое переключение часто указывает на недостаток ясности. В результате базовые условия продуктивности сводятся к двум требованиям — четкое понимание задач и достаточное время и пространство для их выполнения;
Для инженеров ключевыми ограничениями производительности являются не встречи, а неэффективные процессы разработки и сложные релизы, а также зависимость от других команд, которая чаще приводит к блокировкам. При этом влияние встреч ниже среднего, что связано с их меньшим количеством. В результате основными условиями повышения производительности становятся четкие цели, качественный Developer Experience (DX) и простой, прозрачный процесс разработки;
Для техлидов ключевыми факторами снижения производительности являются переключение контекста и недостаток ясности, что связано с их промежуточной ролью между разработкой и управлением. Они сильнее других страдают от размытых приоритетов и высоко ценят возможность работать удаленно как способ снизить нагрузку от переключений. Основные условия эффективности — четкое разграничение зон ответственности, ясные приоритеты и обеспечение времени для фокусной работы при ограничении встреч и прерываний;
Для Staff+ инженеров ключевыми драйверами производительности являются максимальная ясность задач и высокий уровень автономии. По сравнению с другими ролями они сильнее зависят от четкого понимания направления работы и чаще сталкиваются с межкомандными зависимостями, что усиливает потребность в независимости при принятии решений;
Для руководителей ключевыми факторами продуктивности остаются ясность задач и наличие времени для фокусной работы, однако в отличие от других ролей они сильнее ориентированы на обратную связь, понимание своего влияния и соблюдение сроков. При этом встречи воспринимаются не как основной источник проблем, а как необходимая часть работы. Это отражает специфику роли: руководители в большей степени зависят от взаимодействия и координации, одновременно испытывая неопределенность в границах своей работы и потребность в дополнительной валидации через обратную связь;
Формат работы существенно влияет на производительность: полностью удаленные команды демонстрируют меньше проблем в процессах разработки и релизов, реже сталкиваются с отвлечениями, блокировками и избытком встреч. В гибридной модели, напротив, чаще проявляются переключение контекста, перегрузка встречами и процессные ограничения. При этом у полностью удаленных команд чаще возникают вопросы вовлеченности и значимости работы, однако они выражены на более высоком уровне потребностей и не оказывают критического влияния на общую продуктивность;
Использование инженерных метрик находится на ранней стадии: лишь около 35% команд системно их применяют, при этом уровень существенно зависит от формата работы. В полностью удаленных командах метрики используются значительно чаще, тогда как в офисных — заметно реже. При этом наблюдается явный тренд на рост интереса к метрикам и переход к Data-driven подходам в управлении инженерной деятельностью;
Наиболее популярными инженерными метриками являются Cycle Time и Velocity (по 51%), за которыми следуют метрики DORA (45%) и время обработки Pull requests (PR Turnaround, 40%). Значительно реже используются Commits per day (20%) и Lines of code (9%). При этом наблюдается различие по типу команд: полностью удаленные команды чаще используют Cycle Time и DORA, тогда как гибридные и офисные — преимущественно Velocity, что отражает различия в подходах к разработке и зрелости инженерных практик;
Большинство команд продолжают использовать встроенные или самописные решения для работы с метриками: лидируют Jira (26%) и кастомные дашборды (25%), тогда как специализированные платформы (LinearB, Swarmia, Hatica, Jellyfish, Waydev, Typo) используются значительно реже. Популярность Jira, GitHub и внутренних платформенных решений объясняется их доступностью и уже существующей интеграцией в процессы, в то время как внешние платформы остаются на стадии раннего внедрения;
Негативное восприятие инженерных метрик существенно переоценено: более 60% респондентов оценивают их положительно или готовы попробовать, и лишь небольшая доля считает их бесполезными или вредными. При этом отношение к метрикам практически не зависит от роли или текущего опыта использования, что указывает на общее признание их ценности в инженерных командах.

Основные результаты из отчета State of Engineering Productivity 2024 приведены ниже:

Если вам важно системно повышать производительность инженерных команд, обращайтесь к нам за помощью. Мы помогаем выявлять факторы, снижающие эффективность — избыточные встречи, переключение контекста, неясность целей, неэффективные процессы разработки и поставки, а также межкомандные зависимости. Проводим анализ форматов работы, организационных практик и находим системные проблемы. Мы выстраиваем работу с инженерными метриками, помогаем внедрять Data-driven подходы, создавать платформы инженерной аналитики, настраивать процессы разработки и улучшать Developer Experience. По итогам готовим рекомендации и сопровождаем внедрение изменений, направленных на повышение продуктивности, прозрачности и управляемости инженерной деятельности.

Не забывайте подписываться на наш канал Enabling.team Insights, чтобы оставаться в курсе технологических трендов.