Да, это субботний пост. Признайтесь, не ждали? Не ждали ведь?

В общем, в очередной раз я натыкаюсь на старую песню о главном о MVP. Я прочитал десятка четыре таких однотипных ИИ-постов за последние полтора года на трех языках. Они для меня выглядят как уже несмешной анекдот.

Когда я в очередной раз читаю про ИИ, MVP и “хватит писать требования, начинайте делать”, у меня создается ощущение, что бизнес-анализ уже объявили пережитком прошлого. Осталось только открыть любимый ИИ, нажать “Generate startup” и ждать единорога.

Давайте разберем такую позицию по пунктам. Проведем деконструкцию и по смыслу, и по форме.

1. Подмена контекстов

В одном абзаце смешиваются стартап, продуктовая разработка и корпоративная автоматизация, хотя это три совершенно разных мира. Да, для стартапа собрать прототип за два дня может быть отличной идеей. А вот для банка, авиакомпании или промышленного предприятия такой “быстрый MVP” вполне способен закончиться нарушением регуляторных требований, сломанными интеграциями или остановкой процесса.

2. Ложная дилемма

Нам предлагают выбрать между двумя вариантами: либо долго описывать, либо быстро делать. Но это искусственный выбор. Хороший бизнес-анализ никогда не был про написание документов ради документов. Его задача совсем другая: максимально дешево уменьшить неопределенность.

Иногда лучший инструмент действительно прототип. А иногда интервью. Иногда анализ данных. В отдельных случаях ручной эксперимент. Иногда оказывается, что делать вообще ничего не нужно, представляете?

3. Абсолюты вместо аргументов

“Люди ждут” “Люди описывают” “Большинство вопросов можно проверить прототипом”

Красиво звучит? Да. Только где примеры? Где цифры? Где ограничения применимости?

Когда вместо фактов используются универсальные утверждения, получается не анализ, а мотивационный плакат.

4. Слово “MVP” превращается в магическое заклинание

За последние годы лично у меня, после прочтения такого нейрохрючева, складывается ощущение, что MVP способен ответить вообще на любой вопрос.

А вот и нет, мои маленькие любители генерации ИИ-постов. Он не проверит соответствие законодательству. Не покажет стоимость сопровождения и не подтвердит масштабируемость архитектуры. Не решит проблемы интеграций. Он отвечает только на часть вопросов, и это нормально.

5. “ИИ дал каждому возможность создавать рабочие прототипы”

Рабочие прототипы чего именно, простите? Лендинга? Чат-бота? Формы? Или корпоративной системы с десятками интеграций, ролевой моделью, аудитом, безопасностью и историей изменений? Авторы (точнее их ИИ) подобных постов нам не отвечают на эти вопросы. Они просто вбрасывают красивый лозунг в вакууме.

Такая фраза звучит эффектно, пока не начинаешь задавать подобные уточняющие вопросы.

6. Корпоративный пример без корпоративной конкретики

“Проверить гипотезу за два дня ручным тестом”

А какую гипотезу? С какими критериями? На каких пользователях? С какими рисками? Ответов нет и не будет. Есть только красивый лозунг. Кушайте.

7. Почему такие тексты производят впечатление написанных ИИ

Потому что они идеально соответствуют шаблону:

Проблема -> “Личная” история -> Озарение -> Пять советов -> Вывод

При этом конкретики почти нет. Абстрактные слова легко переставляются местами без потери смысла.

И вот здесь начинается самое интересное. Сама мысль “проверяйте гипотезы быстрее” абсолютно здравая. Но вот дальше незаметно и происходит та подмена: создается впечатление, будто хороший бизнес-анализ и есть препятствие для быстрых проверок.

На практике то все наоборот!

Бизнес-анализ не конкурирует с MVP. Он решает, нужен ли MVP вообще.

Для меня еще забавно, что подобные рассуждения все чаще встречаются именно у людей, которые по должности должны помогать бизнесу снижать неопределенность, а не увеличивать ее красивыми лозунгами.

P.S. Я не устану повторять, что я не против того же маркетингового нейрохрючева, которое нам рассказывает прописные истины. Пусть продают. Я против такого, что “переписывает” реальность.