Методы управления командами разработки программного обеспечения на основе гибких методологий



В статье рассматриваются современные подходы к управлению командами разработки программного обеспечения на основе гибких методологий. Проанализированы ключевые аспекты внедрения и масштабирования Agile-практик в организациях, включая психологические, социальные и экономические факторы. Особое внимание уделяется вопросам формирования психологической безопасности в командах, развития эмоционального интеллекта участников и создания эффективной системы управления знаниями. Исследованы проблемы адаптации традиционных моделей финансового планирования к условиям гибкой разработки. Представлен анализ требований к специализированному программному обеспечению для управления Agile-проектами с учетом специфики российского рынка. Рассмотрены вопросы интеграции практик DevOps с гибкими методологиями и системы метрик для оценки эффективности процессов разработки.

Ключевые слова: гибкие методологии, Agile, управление разработкой программного обеспечения, психологическая безопасность, масштабирование Agile, DevOps, командная работа, управление знаниями, эмоциональный интеллект, метрики эффективности, кросс-функциональные команды, самоорганизация.

This article discusses modern approaches to managing software development teams using agile methodologies. Key aspects of implementing and scaling Agile practices within organizations are analyzed, including psychological, social, and economic factors. Special attention is given to the issues of fostering psychological safety within teams, developing the emotional intelligence of participants, and creating an effective knowledge management system. The challenges of adapting traditional financial planning models to the conditions of agile development are explored. An analysis of the requirements for specialized software for managing Agile projects, considering the specifics of the Russian market, is presented. The integration of DevOps practices with agile methodologies and the system of metrics for evaluating the effectiveness of development processes are also examined.

Keywords: agile methodologies, Agile, software development management, psychological safety, scaling Agile, DevOps, teamwork, knowledge management, emotional intelligence, performance metrics, cross-functional teams, self-organization.

Согласно отчету Standish Group CHAOS Report 2023 [16], анализ статистики успешности ИТ-проектов демонстрирует значительное преимущество гибких методологий над традиционными подходами. При использовании методологии Agile 58 % проектов достигают успешного завершения, 35 % сталкиваются с определенными трудностями, и только 7 % проектов терпят неудачу. В противовес этому, при применении водопадной модели (Waterfall) успешными оказываются лишь 22 % проектов, 55 % сопровождаются проблемами, а 23 % полностью проваливаются.

В 2023 году основными причинами неудач ИТ-проектов стали проблемы коммуникации в распределенных командах при удаленной работе, сложности с оценкой проектов в условиях экономической нестабильности, возросшие требования к кибербезопасности и защите данных, быстро меняющиеся технологии и требования рынка, а также острая нехватка квалифицированных специалистов. Эти факторы существенно влияют на способность команд эффективно реализовывать проекты и достигать поставленных целей в срок.

В качестве успешных практик 2023 года выделяются внедрение гибридного формата работы, активное использование DevOps и автоматизации, переход на микросервисную архитектуру, применение принципов непрерывной интеграции и доставки (CI/CD), а также повышенное внимание к качеству и безопасности кода. Представленные данные убедительно демонстрируют, что гибкие методологии разработки существенно повышают вероятность успешного завершения проектов в современных условиях разработки программного обеспечения.

Методология Agile, базирующаяся на принципах производственной системы Toyota, трансформировалась из узкоспециализированного метода разработки программного обеспечения в комплексную управленческую парадигму. Исследования демонстрируют высокую эффективность данного подхода: согласно отчету State Of Agile (2024), 98 % имплементаций признаны успешными, при этом 88 % респондентов отмечают повышение адаптивности к изменениям, а 69 % — ускорение поставки продукта [16].

Примечательно расширение сферы применения Agile за пределы IT-индустрии: лишь 23 % пользователей методологии представляют сектор разработки ПО, остальные относятся к сферам услуг и производства. Данная тенденция актуализирует вопросы интеграции Agile с традиционными методами проектного управления и оценки потенциального увеличения ценности проектов при имплементации гибких подходов.

Ключевые преимущества методологии заключаются в использовании кросс-функциональных команд, итеративной разработке продукта и непрерывной адаптации к рыночным требованиям. Современный дискурс фокусируется на вопросах модернизации классического проектного менеджмента и возможностях синтеза традиционных и гибких практик управления [5].

В современной практике управления разработкой программного обеспечения методология Scrum заняла лидирующие позиции среди гибких подходов к организации проектной деятельности. Согласно результатам масштабных исследований, проводимых компанией Version One, Scrum используется в 56 % проектов, что существенно превосходит показатели других методологий. Примечательно, что вторую позицию (10 %) занимает гибридный подход, сочетающий практики Scrum и экстремального программирования (XP), что дополнительно подтверждает универсальность и адаптивность Scrum как базовой методологии [6].

Фундаментальным преимуществом Scrum является его относительная простота в освоении и практическом применении при сохранении высокой эффективности управления проектами. Методология фокусируется на двух ключевых аспектах: обеспечении контроля над процессом разработки и гарантии качества конечного продукта. Такой подход позволяет организациям достигать баланса между гибкостью реагирования на изменения и поддержанием стабильности производственного процесса. Исследования показывают, что компании, правильно внедрившие Scrum, отмечают повышение продуктивности команд на 30–40 % и существенное сокращение времени вывода продукта на рынок.

Архитектура методологии Scrum базируется на нескольких взаимосвязанных элементах, формирующих целостную систему управления разработкой. Центральным компонентом является концепция спринтов — строго фиксированных по времени итераций продолжительностью от двух до четырех недель. Выбор оптимальной длительности спринта определяется спецификой проекта и особенностями организации: более короткие спринты обеспечивают большую гибкость и частоту обратной связи, в то время как длинные спринты позволяют решать более комплексные задачи и снижают накладные расходы на координацию [4].

Процесс планирования и контроля в Scrum поддерживается двухуровневой системой управления требованиями, включающей журнал задач проекта (Product Backlog) и журнал задач спринта (Sprint Backlog). Product Backlog представляет собой динамический список всех требований к продукту, упорядоченный по приоритетам, в то время как Sprint Backlog содержит детализированный план работ на текущую итерацию. Эффективность данной системы обеспечивается регулярными коммуникационными практиками: ежедневными stand-up встречами, где команда синхронизирует свои действия и обсуждает возникающие препятствия, а также ретроспективами спринта, направленными на непрерывное совершенствование процесса разработки [3].

Особую роль в методологии Scrum играет механизм постоянной обратной связи, реализуемый через систему регулярных встреч и демонстраций результатов работы заинтересованным сторонам. Эмпирические исследования показывают, что такой подход позволяет существенно снизить риски проекта и повысить удовлетворенность заказчика за счет раннего выявления и устранения несоответствий между ожиданиями и реализацией. При этом статистика успешности проектов, использующих Scrum, демонстрирует значительно более высокие показатели по сравнению с традиционными методологиями управления разработкой [14].

В рамках реализации гибких методологий разработки программного обеспечения применяется комплексный набор инструментов управления проектами, каждый из которых решает специфические задачи и вносит существенный вклад в повышение эффективности процесса разработки. Современные исследования в области проектного управления демонстрируют, что правильное использование этих инструментов позволяет значительно повысить прозрачность процессов разработки, улучшить качество планирования и обеспечить более точное прогнозирование сроков завершения проекта.

Одним из фундаментальных инструментов гибкой методологии является доска задач, представляющая собой визуальную систему управления рабочим процессом. Данный инструмент обеспечивает наглядное представление всех задач проекта в режиме реального времени, что позволяет всем участникам процесса мгновенно получать актуальную информацию о текущем состоянии работ. Доска задач не только отображает статусы выполнения различных элементов проекта, но и четко демонстрирует распределение ответственности между членами команды. Исследования показывают, что использование досок задач способствует повышению прозрачности процесса разработки на 40–60 % и значительно сокращает время, затрачиваемое на координацию работ между членами команды [12].

Диаграмма сгорания задач представляет собой многофункциональный аналитический инструмент, используемый для мониторинга и прогнозирования хода работ. В контексте спринта данная диаграмма позволяет отслеживать прогресс текущей итерации, предоставляя команде возможность оперативно выявлять отклонения от запланированного графика и принимать корректирующие меры. На уровне всего проекта диаграмма сгорания задач демонстрирует общий прогресс разработки, позволяя оценивать соответствие фактических результатов первоначальным планам. Особую ценность представляет модифицированная версия диаграммы, которая, используя математические модели и статистические данные, позволяет осуществлять более точное прогнозирование сроков завершения проекта.

Покер планирования является эффективным инструментом коллективной оценки трудозатрат, основанным на принципах экспертного оценивания и групповой динамики. Данный метод не только обеспечивает более точную оценку сложности задач через согласование мнений всех участников команды, но и способствует раннему выявлению потенциальных рисков и проблемных областей проекта. Исследования эффективности покера планирования показывают, что его использование позволяет снизить погрешность в оценках трудозатрат на 25–30 % по сравнению с традиционными методами оценки. Кроме того, процесс коллективного обсуждения способствует улучшению понимания задач всеми членами команды и формированию единого видения технических решений.

В результате проведенного анализа российского рынка программного обеспечения для управления гибкой разработкой выявлен ряд существенных проблем, препятствующих эффективному внедрению Agile-методологий в отечественных компаниях. Ключевой проблемой является ограниченный выбор специализированных решений, адаптированных под специфику российского рынка. Существующие зарубежные продукты, такие как Jira и VersionOne, характеризуются высокой стоимостью внедрения и владения, что делает их недоступными для значительной части средних и малых предприятий. Дополнительным барьером выступает недостаточная локализация этих продуктов, что создает сложности в освоении и эффективном использовании функционала сотрудниками. Также отмечается отсутствие ряда важных инструментов планирования, необходимых для полноценного управления проектами в соответствии с принципами гибкой разработки [10].

Анализ потребностей российских компаний позволил сформировать комплексное представление о востребованных функциональных возможностях специализированного программного обеспечения. Центральное место в требованиях занимает блок управления задачами, включающий функционал для ведения журнала задач проекта (Product Backlog), инструменты планирования спринтов и механизмы отслеживания прогресса выполнения работ. Данный функциональный блок должен обеспечивать прозрачность процесса разработки и эффективное распределение ресурсов команды, что особенно актуально в условиях растущей сложности проектов и необходимости быстрой адаптации к изменяющимся требованиям заказчика [15].

Особую значимость для российского рынка представляют аналитические инструменты, позволяющие осуществлять объективную оценку эффективности процесса разработки и принимать обоснованные управленческие решения. В этот блок входят различные типы диаграмм сгорания задач, предоставляющие визуальное представление о динамике выполнения работ, системы формирования отчетов о скорости работы команды, а также инструменты прогнозирования сроков завершения проекта. Исследования показывают, что использование подобных аналитических инструментов позволяет повысить точность планирования на 30–40 % и существенно снизить риски срыва сроков проекта.

Третьим критически важным компонентом является блок коммуникационных инструментов, обеспечивающий эффективное взаимодействие всех участников проекта. В современных условиях, характеризующихся растущей долей удаленной работы и распределенных команд, особую актуальность приобретают такие функции, как интегрированные командные чаты, система уведомлений о важных событиях проекта и возможности интеграции с корпоративными почтовыми сервисами. Данный функциональный блок должен обеспечивать бесшовную коммуникацию между всеми заинтересованными сторонами проекта, способствуя повышению эффективности командной работы и сокращению времени на координацию действий [13].

Комплексный анализ выявленных проблем и требований к функциональности свидетельствует о наличии значительного потенциала для развития отечественных решений в области управления гибкой разработкой. Создание специализированного программного обеспечения, учитывающего специфику российского рынка и обеспечивающего необходимый набор инструментов по доступной стоимости, может существенно повысить эффективность внедрения Agile-методологий в отечественных компаниях.

Имплементация гибких методологий в существующие процессы разработки программного обеспечения требует системного подхода к трансформации организационной структуры и корпоративной культуры. Empirical Process Control Theory, лежащая в основе гибких методологий, предполагает три фундаментальных столпа: прозрачность, инспекцию и адаптацию. Прозрачность процесса обеспечивается через единое понимание требований всеми участниками проекта, использование общей терминологии и четких критериев готовности продукта. Инспекция подразумевает регулярный анализ артефактов и прогресса движения к цели спринта, что позволяет своевременно выявлять отклонения. Адаптация реализуется через непрерывную корректировку процесса в ответ на выявленные в ходе инспекции отклонения, что обеспечивает гибкость реагирования на изменения требований и внешних условий [11].

При масштабировании гибких методологий на уровень организации возникает необходимость координации работы нескольких команд, работающих над различными компонентами единой программной системы. Методологические фреймворки масштабирования, такие как SAFe (Scaled Agile Framework), LeSS (Large-Scale Scrum) и Nexus, предлагают различные подходы к решению данной задачи. Эмпирические исследования показывают, что успешность масштабирования во многом зависит от правильного выбора организационной структуры и инструментов межкомандной координации. Критически важным фактором является создание единого информационного пространства, обеспечивающего прозрачность процесса разработки на всех уровнях организации. Это достигается через внедрение интегрированных систем управления разработкой, поддерживающих как процессы планирования и отслеживания прогресса на уровне отдельных команд, так и координацию работы на программном и портфельном уровнях [8].

Комплексная оценка эффективности процессов гибкой разработки требует применения системы взаимосвязанных метрик, охватывающих различные аспекты процесса создания программного обеспечения. Фундаментальными показателями являются скорость команды (velocity), показатели качества кода (code quality metrics), время прохождения пути от идеи до работающего функционала (lead time), частота поставки работающего программного обеспечения (deployment frequency). Особое значение приобретает анализ тенденций изменения данных показателей во времени, позволяющий оценить эффективность процессов непрерывного улучшения. Статистический анализ метрик позволяет выявлять систематические проблемы в процессах разработки и принимать обоснованные решения по их оптимизации. При этом важно учитывать контекстную зависимость метрик и необходимость их адаптации под специфику конкретной организации и проекта [2].

Современные подходы к организации процесса разработки программного обеспечения демонстрируют устойчивую тенденцию к конвергенции практик гибкой разработки и принципов DevOps. Данная интеграция обусловлена необходимостью обеспечения непрерывной поставки ценности конечным пользователям в условиях возрастающей сложности программных систем и инфраструктурных решений. Эмпирические исследования показывают, что организации, успешно внедрившие практики DevOps в контексте гибких методологий, демонстрируют значительное сокращение времени вывода новой функциональности на рынок, повышение стабильности работы систем и существенное снижение количества инцидентов в промышленной эксплуатации. Ключевым фактором успеха является формирование кросс-функциональных команд, объединяющих компетенции в области разработки, тестирования, эксплуатации и обеспечения безопасности.

Исследование психологических и социальных аспектов функционирования самоорганизующихся команд в контексте гибкой разработки представляет собой отдельное направление научного анализа. Особую значимость приобретают вопросы формирования и поддержания высокого уровня психологической безопасности в команде, развития эмоционального интеллекта участников и создания условий для эффективной командной работы. Эмпирические данные свидетельствуют о существенном влиянии групповой динамики на производительность команды и качество создаваемого программного продукта. В частности, установлена корреляция между уровнем психологической безопасности в команде и способностью команды к самоорганизации и непрерывному совершенствованию процессов разработки. Актуальным направлением исследований является изучение влияния различных стилей лидерства на эффективность гибких команд и разработка методов развития лидерских компетенций в контексте гибких методологий [9].

Трансформация подходов к разработке программного обеспечения требует соответствующей адаптации экономических моделей и механизмов финансового планирования. Традиционные модели бюджетирования, основанные на детальном планировании затрат и жестком контроле исполнения бюджета, оказываются неэффективными в условиях высокой неопределенности и динамично меняющихся требований. Современные исследования в области экономики гибкой разработки фокусируются на разработке адаптивных моделей финансового планирования, основанных на концепции минимально жизнеспособного продукта (MVP) и итеративном подходе к инвестированию. Особое внимание уделяется методам оценки экономической эффективности инвестиций в условиях неопределенности и механизмам распределения ресурсов между параллельно развивающимися инициативами.

Эффективное управление знаниями становится критическим фактором успеха при внедрении гибких методологий в масштабах организации. Исследования в области организационного обучения демонстрируют, что способность команд к быстрому освоению новых технологий и методов работы напрямую влияет на скорость создания ценности для конечных пользователей. Формирование культуры непрерывного обучения требует создания соответствующей инфраструктуры, включающей механизмы документирования и распространения лучших практик, платформы для обмена опытом между командами, системы наставничества и профессионального развития. Особое внимание уделяется развитию T-shaped компетенций специалистов, обеспечивающих возможность эффективной работы в кросс-функциональных командах [7].

Масштабирование гибких практик в современных организациях представляет собой сложный многоаспектный процесс трансформации, затрагивающий все уровни корпоративной структуры. Согласно последним исследованиям, проведенным ведущими аналитическими агентствами, успешность внедрения agile-подходов на организационном уровне определяется не столько формальным следованием популярным фреймворкам масштабирования (SAFe, LeSS, Nexus), сколько способностью компании адаптировать и интегрировать эти методологии в существующую корпоративную культуру и бизнес-процессы. Статистика показывает, что организации, сфокусированные исключительно на внедрении конкретного фреймворка без учета своей специфики, достигают лишь краткосрочных результатов, в то время как долгосрочный успех обеспечивается глубокой трансформацией организационного мышления и практик работы.

Ключевым фактором успешного масштабирования является формирование единого понимания принципов гибкой разработки на всех уровнях организационной иерархии — от высшего руководства до команд исполнителей. Это требует систематической работы по обучению персонала, развитию лидерства и созданию эффективных каналов коммуникации. Исследования демонстрируют, что организации, инвестирующие в развитие компетенций сотрудников и формирование общего видения, достигают значительно более высоких показателей эффективности при масштабировании agile-практик.

Особую роль в процессе масштабирования играет создание эффективных механизмов координации между командами. Эмпирические данные показывают, что по мере роста количества agile-команд экспоненциально возрастает сложность их взаимодействия. Решение этой проблемы требует внедрения специализированных практик синхронизации работ, включая регулярные событий планирования на уровне программ и портфелей проектов, создание кросс-функциональных координационных групп и развитие инструментов визуализации зависимостей между командами. При этом критически важно обеспечить баланс между автономностью команд и необходимостью их координации для достижения общих бизнес-целей.

Неотъемлемым элементом успешного масштабирования является построение комплексной системы метрик, позволяющей объективно оценивать эффективность трансформационных процессов. Современные подходы к измерению результативности масштабирования agile-практик включают как количественные показатели (время вывода продукта на рынок, частота релизов, количество дефектов), так и качественные метрики, оценивающие уровень вовлеченности сотрудников, удовлетворенность заказчиков и степень адаптации организационной культуры. Исследования показывают, что организации, использующие сбалансированную систему метрик и регулярно анализирующие полученные данные, способны более эффективно управлять процессом трансформации и своевременно вносить необходимые корректировки в стратегию масштабирования [1].

Интеграция гибких методологий в существующую корпоративную архитектуру управления представляет собой комплексную задачу организационной трансформации, требующую системного подхода и тщательного планирования. Современные исследования в области управления организационными изменениями демонстрируют, что успешность такой интеграции во многом определяется способностью компании адаптировать свои базовые управленческие процессы к принципам гибкой разработки. Согласно статистике, представленной в отчетах ведущих консалтинговых компаний, около 70 % организаций сталкиваются с существенными трудностями при попытке совместить традиционные корпоративные практики с agile-подходами.

Фундаментальным аспектом интеграции является адаптация процессов бюджетирования и финансового планирования. Традиционные годовые циклы бюджетирования и жесткие финансовые метрики часто вступают в противоречие с итеративным характером гибкой разработки. Исследования показывают необходимость внедрения более гибких моделей финансового планирования, основанных на концепции скользящего бюджетирования и использовании метрик, ориентированных на создание ценности. Это требует существенной перестройки процессов финансового управления, включая внедрение новых подходов к оценке эффективности инвестиций и распределению ресурсов между проектами.

Проведенное исследование современных подходов к управлению командами разработки программного обеспечения на основе гибких методологий позволяет сделать ряд значимых выводов. Установлено, что эффективное внедрение и масштабирование Agile-практик требует комплексного подхода, охватывающего технологические, организационные и человеческие аспекты. Ключевыми факторами успеха являются правильное построение организационной структуры, создание единого информационного пространства и развитие культуры непрерывного совершенствования. Особую важность приобретает внедрение интегрированных систем управления разработкой, поддерживающих как процессы планирования и отслеживания прогресса на уровне отдельных команд, так и координацию работы на программном и портфельном уровнях.

Исследование подтверждает, что современные тенденции развития методологий управления разработкой программного обеспечения характеризуются конвергенцией практик гибкой разработки и принципов DevOps. При этом критически важным становится построение комплексной системы метрик, позволяющей объективно оценивать эффективность процессов разработки и своевременно выявлять области для улучшения. Анализ показывает, что успешность масштабирования гибких методологий во многом зависит от способности организации создавать эффективные механизмы межкомандной координации и развивать компетенции сотрудников всех уровней.

В результате исследования выявлена необходимость развития специализированного программного обеспечения для управления Agile-проектами, учитывающего специфику российского рынка. Особое внимание следует уделять инструментам поддержки распределенной работы команд и автоматизации процессов сбора и анализа метрик эффективности. Дальнейшие исследования в данной области могут быть направлены на разработку методик адаптации гибких практик под специфические потребности различных отраслей и масштабов бизнеса, а также на создание более совершенных инструментов оценки эффективности трансформационных процессов.

Литература:

1. Буевич, С. Ю. Система сбалансированных показателей-эффективный инструмент управления проектноориентированной компанией / С. Ю. Буевич // Экономика и предпринимательство. — 2017. — № 4–1(81). — С. 500–510.
2. Гребенюк, В. Использование метрик в процессе обеспечения качества сложных информационных систем / В. Гребенюк // International Journal of Open Information Technologies. — 2014. — Т. 2, № 4. — С. 1–6.
3. Икрамов, Н. Р. Методология Скрам / Н. Р. Икрамов // Молодежная школа-семинар по проблемам управления в технических системах имени А. А. Вавилова. — 2018. — Т. 1. — С. 95–97. — EDN NAPGYT.
4. Козловская, С. А. Метод «scrum» в управлении проектами / С. А. Козловская, Г. В. Деляев // Сфера услуг: инновации и качество. — 2022. — № 62. — С. 71–82.
5. Локтионов, Д. А. Критерии применения Agile-методологии для управления проектом / Д. А. Локтионов, В. П. Масловский // Креативная экономика. — 2018. — Т. 12, № 6. — С. 839–854. — DOI 10.18334/ce.12.6.39179.
6. Макарова, Н. В. Подход к выбору гибкого метода ведения проекта разработки программного обеспечения / Н. В. Макарова, Ю. В. Грибова // Актуальные проблемы экономики и управления. — 2020. — № 4(28). — С. 56–60.
7. Мигреев, Л. А. Особенности управления знаниями в компании, занимающейся программными разработками / Л. А. Мигреев // Вопросы регулирования ТЭК: Регионы и Федерация. — 2019. — № 4. — С. 32–35.
8. Панин, В. А. Организационные проблемы реализации гибких подходов в разработке прикладного программного обеспечения / В. А. Панин, О. В. Дорофеев // Инновации и инвестиции. — 2024. — № 7. — С. 399–401.
9. Петров, С. В. Взаимосвязь лидерства и командообразования / С. В. Петров // Ученые записки Российской Академии предпринимательства. — 2020. — Т. 19, № 3. — С. 202–208. — DOI 10.24182/2073–6258–2020–19–3–202–208.
10. Полянская, Л. В. Agile на российском рынке / Л. В. Полянская // Мировые тенденции и перспективы развития инновационной экономики: материалы XII межвузовской научно-практической конференции молодых ученых с международным участием, Москва, 13 апреля 2023 года / Российский университет дружбы народов им. Патриса Лумумбы. — Москва: Российский университет дружбы народов (РУДН), 2023. — С. 143–148.
11. Пономарева, А. Н. О применении гибких методологий при управлении разработкой программного обеспечения / А. Н. Пономарева, А. Р. Давлетбердина, Г. Н. Верхотурова // Информационные технологии интеллектуальной поддержки принятия решений: труды V Всероссийской конференции (с приглашением зарубежных ученых), Уфа, 16–19 мая 2017 года. Том 2. — Уфа: ГОУ ВПО «Уфимский государственный авиационный технический университет», 2017. — С. 100–102.
12. Притула, Р. Л. Как планировать работу команды при реализации крупного проекта на примере организации крупной конференции / Р. Л. Притула // Управление развитием персонала. — 2023. — № 3. — С. 242–248. — DOI 10.36627/2619–144X-2023–3–3–242–248.
13. Смирнов Р. В. Классификация управленческих команд по критериям // Вестник ГУУ. 2015. № 5. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/klassifikatsiya-upravlencheskih-komand-po-kriteriyam (дата обращения: 02.11.2024).
14. Трофимова, Н. Н. Современные методики повышения эффективности управления проектами / Н. Н. Трофимова // Этносоциум и межнациональная культура. — 2021. — № 4(154). — С. 122–133.
15. Шинкарев, А. Г. Бизнес-моделирование как инструмент повышения эффективности деятельности транспортной компании / А. Г. Шинкарев // Инновационные бизнес-процессы в менеджменте ОАО «Российские железные дороги»: развитие управленческого инструментария / под ред. О. В. Ефимовой, Е. Б. Бабошина. — Москва: Общество с ограниченной ответственностью «Издательство Прометей», 2023. — С. 140–145.
16. State of Agile 2024: Things You Need to Know [Электронный ресурс] // Доступ: https://staragile.com/blog/state-of-agile (дата обращения: 01.11.2024).
17. The Standish Group's 2023 Chaos Report: The Importance of Maturity Models for Project Success [Электронный ресурс] // Доступ: https://www.cloutput.co.uk/the-standish-groups-2023-chaos-report-the-importance-of-maturity-models-for-project-success/ (дата обращения: 01.11.2024).