Czynniki klimatu organizacyjnego ró˙znicuj ˛ ace zespoły zwinne pod

Ze wzgl˛edu na istnienie silnego zwi ˛azku pomi˛edzy klimatem organizacyjnym a efektyw-no´sci ˛a zwinnych zespołów wytwarzaj ˛acych oprogramowanie nasuwa si˛e pytanie, w jaki spo-sób wpływa´c na klimat organizacyjny w danym zespole, aby maksymalizowa´c jego efektyw-no´s´c. Pełna liberalizacja¹⁵ klimatu organizacyjnego mo˙ze by´c bardzo czasochłonna (zmiana przyzwyczaje´n, struktur organizacyjnych czy procedur), kosztowna (działanie na bardzo wiele czynników, z których cz˛e´s´c wi ˛a˙ze si˛e z bezpo´srednimi kosztami), a przede wszystkim mo˙ze by´c

15Liberalizacja klimatu organizacyjnego rozumiana jest tutaj jako d ˛a˙zenie do skrajnie otwartego, opartego na zaufaniu, po˙z ˛adanego przez ankietowanych klimatu organizacyjnego.

niepo˙z ˛adana przez pracodawców (np. ze wzgl˛edu na strategi˛e firmy czy profil działalno´sci¹⁶).

Dodatkowo, ze wzgl˛edu na cykliczne spadki efektywno´sci w zespołach zwinnych, zwi ˛azane z etapem wytwarzania produktu informatycznego i wprowadzania go na rynek, wydaje si˛e, i˙z najwi˛eksze wymierne korzy´sci powinno przynosi´c działanie szczególnie w tych momentach spadkowych. W zwi ˛azku z tym, aby mo˙zliwe było ´swiadome kształtowanie klimatu organiza-cyjnego we wzgl˛ednie krótkim czasie, jak najni˙zszych kosztach i w stopniu odpowiadaj ˛acym przedsi˛ebiorstwu, konieczne jest zidentyfikowanie tych czynników klimatu organizacyjnego, które maj ˛a najwi˛ekszy wpływ na efektywno´s´c zespołu.

Aby zbada´c wpływ zmiennych niezale˙znych (czynników klimatu organizacyjnego) na zmienn ˛a zale˙zn ˛a (efektywno´s´c), posłu˙zono si˛e metodami analizy statystycznej.

Jednym ze sposobów zidentyfikowania tych czynników klimatu organizacyjnego, które ma-j ˛a najwi˛ekszy wpływ na efektywno´s´c zespołu jest wyodr˛ebnienie tych zmiennych, które najbar-dziej ró˙znicuj ˛a zespoły. W tym celu nale˙zy si˛e przyjrze´c, jak kształtuj ˛a si˛e analizowane czynniki w ró˙znych grupach efektywno´sci zespołów (patrz Tabela5.23).

Rysunek 5.9: ´Srednie warto´sci czynników klimatu organizacyjnego dla grup efektywno´sci Zródło: opracowanie własne´

16W przedsi˛ebiorstwach nie opieraj ˛acych swojej działalno´sci na wytwarzaniu oprogramowania mogłoby to po-wodowa´c zbyt wielkie ró˙znice pomi˛edzy działem informatycznym a pozostałymi działami.

Patrz ˛ac, jak kształtuj ˛a si˛e ju˙z same warto´sci ´srednie czynników klimatu organizacyjnego w grupach efektywno´sci (Rysunek5.9. zauwa˙zy´c mo˙zna, ˙ze niektóre czynniki s ˛a bardziej zró˙z-nicowane¹⁷ni˙z inne.

Aby nie opiera´c si˛e jedynie na własnym odczuciu obserwacji wykresu mo˙zna si˛e posłu˙zy´c metod ˛a statystyczn ˛a, jak ˛a jest analiza wariancji ANOVA. Polega ona na testowaniu istotno´sci ró˙znic pomi˛edzy ´srednimi czynników w danej grupie, co daje mo˙zliwo´s´c wykrywania istotnych interakcji pomi˛edzy zmiennymi.

Danymi wej´sciowymi do programu Statistica, do przeprowadzenia tej analizy, były dane do-tycz ˛ace ´sredniej oceny ankietowanych dla poszczególnych czynników klimatu organizacyjnego (przedstawione w Tabelach5.24, 5.25 oraz5.26) oraz podział na grupy efektywno´sci (Tabela 5.23).

Tabela 5.31: Arkusz wyników analizy wariancji

Zródło: wydruk z programu Statistica´

Porównanie poszczególnych wariancji wynikaj ˛acych z działania danego czynnika (M S Ef ekt) oraz tzw. wariancji bł˛edu (M S Bł ˛ad ), czyli wariancji wewn ˛atrzgrupowej, daje odpowied´z, czy dany czynnik odgrywa istotn ˛a rol˛e w kształtowaniu si˛e wyników. Porównuj ˛ac testem F pary wariancji (wariancj˛e danego efektu z wariancj ˛a bł˛edu) rozstrzyga si˛e, czy ´srednie

17Zaobserwowa´c mo˙zna to poprzez bardziej "spiczasty" wykres dla czynników mocniej zró˙znicowanych pomi˛e-dzy grupami oraz nieco bardziej wypłaszczone dla czynników nie ró˙znicuj ˛acych a˙z tak znacz ˛aco.

grupowe rozpatrywanego efektu ró˙zni ˛a si˛e istotnie od siebie, czy nie. Analizuj ˛ac otrzymany arkusz wyników analizy wariancji (Tabela5.31.) zauwa˙zamy, ˙ze 14 czynników istotnie¹⁸(przy przyj˛etym standardowo 5% poziomie ufno´sci) ró˙znicuje grupy efektywno´sci. Zatem takie czynniki klimatu organizacyjnego jak:

• relacje przeło˙zony-podwładny,

• sprawno´s´c komunikacji w zespole,

• otwarto´s´c na zmiany w zespole,

• innowacyjne pomysły w zespole,

• otwarto´s´c na nowe do´swiadczenia człon-ków zespołu,

• odpowiedzialno´s´c za produkt, jako człon-ka zespołu,

• partycypacja w podejmowaniu decyzji członków zespołu,

• gotowo´s´c do podj˛ecia ryzyka w zespole,

• wspieranie inicjatyw indywidualnych,

• przejrzysto´s´c i jasno´s´c zasad i procedur,

• aktualno´s´c i jasno´s´c (znajomo´s´c i zrozu-mienie) celów zespołu,

• poziom doceniania pracowników,

• system ocen, nagród i awansów,

• "duch profesjonalizmu i zorganizowania"

istotnie ró˙znicuj ˛a ´sredni ˛a efektywno´s´c zespołów. W kontek´scie hipotezy H3 czynniki te mo˙zna uzna´c za te, które potencjalnie synergicznie wpływaj ˛a na efektywno´s´c zespołów wytwa-rzaj ˛acych oprogramowanie z wykorzystaniem metodyk zwinnych. Je˙zeli chodzi o wymiary klimatu organizacyjnego, tymi najbardziej ró˙znicuj ˛acymi s ˛a¹⁹: elastyczno´s´c, autonomia, klarowno´s´c i nagradzanie. Oznacza to, ˙ze wła´snie na te elementy najbardziej powinni działa´c przedsi˛ebiorcy, aby poprawia´c efektywno´s´c zespołów.

Analiza wariancji pozwala jedynie zidentyfikowa´c czynniki, które istotnie wpływaj ˛a na zró˙znicowanie, nie informuje ona jednak o sile, tzn. nie pomo˙ze w odpowiedzi na pytanie, które z tych 14 czynników najsilniej wpływaj ˛a na efektywno´s´c. W tym celu posłu˙zono si˛e wielorak ˛a regresj ˛a liniow ˛a. Ogólnym celem regresji wielorakiej jest ilo´sciowe uj˛ecie zwi ˛azków pomi˛edzy wieloma zmiennymi niezale˙znymi (obja´sniaj ˛acymi) a zmienn ˛a zale˙zn ˛a (kryterialn ˛a,

obja´snia-18Statistica oznacza je kolorem czerwonym.

19Najwi˛ecej ró˙znicuj ˛acych czynników zawartych jest w tych wymiarach.

n ˛a). W tym przypadku autorka chce si˛e skupi´c jedynie na identyfikacji zmiennych, które naj-bardziej wpływaj ˛a na zmienn ˛a obja´snian ˛a. Nieistotne jest tutaj przewidywanie i prognozowanie danych (ze wzgl˛edu na stosunkowo mał ˛a prób˛e, takie prognozowanie mogłoby by´c obci ˛ a˙zo-ne do´s´c du˙zym ryzykiem bł˛edu). Do przeprowadzenia tej analizy został równie˙z wykorzystany program Statistica.

W tym celu, przy pomoc ˛a analizy regresji, skonstruowano model regresyjny w postaci (wzór 5.25):

Y = α₀+ α₁X₁+ α₂X₂+ ... + α_kX_k+ ; (5.25) gdzie:

Y - zmienna obja´sniana, X_k- zmienne obja´sniaj ˛ace,

αk- estymowane współczynniki parametrów (współczynniki regresji),

 - zmienno´s´c losowa (niewyja´sniana danym modelem).

W tworzeniu modelu regresji bardzo wa˙znym zagadnieniem jest kwestia odpowiedniego doboru zmiennych obja´sniaj ˛acych. Wprowadzenie du˙zej liczby predyktorów (zmiennych za-le˙znych) do modelu, bardzo cz˛esto nie pozwala na zbudowanie dobrych jako´sciowo modeli. Co wi˛ecej, wraz ze wzrostem liczby analizowanych predyktorów powinna rosn ˛a´c liczba obserwa-cji, aby zminimalizowa´c ryzyko bł˛edów.

Jedn ˛a z generalnie przyj˛etych i cz˛esto stosowan ˛a strategi ˛a budowania modelu ekonome-trycznego jest podej´scie krokowe. Regresja krokowa jest odmian ˛a analizy regresji, a sama pro-cedura opiera si˛e na krokowym (tzn. jedna zmienna odpowiada jednemu krokowi) wprowa-dzaniu, b ˛ad´z usuwaniu zmiennych z modelu. Pozwala to na uzyskanie tych zmiennych, które rzeczywi´scie maj ˛a wpływ na predykcj˛e zmiennej zale˙znej, eliminacj˛e problemu współlinio-wo´sci, czyli silnie skorelowanych ze sob ˛a zmiennych, oraz uproszczenie modelu i łatwiejsz ˛a interpretacj˛e uzyskanych wyników.

Metody krokowe dzieli si˛e zatem na dwa rodzaje: metody post˛epuj ˛ace (w których na po-cz ˛atku w modelu nie ma ˙zadnego predyktora i co krok do modelu wprowadzane s ˛a kolejne), b ˛ad´z te˙z metody wsteczne (w których na pocz ˛atku wprowadzane s ˛a wszystkie analizowane pre-dyktory i z ka˙zdym krokiem kolejne prepre-dyktory s ˛a usuwane z modelu). To drugie podej´scie jest te˙z okre´slane mianem od ogólnego do szczegółowego (ang. simple lub

general-to-specific). Do modelu wprowadzane s ˛a jedynie istotne statystycznie zmienne, predyktory, któ-re rzeczywi´scie „poprawiaj ˛a” zbudowany model. Rozpoczyna si˛e budowanie modelu od du˙zej liczby zmiennych obja´sniaj ˛acych, a nast˛epnie wykluczane zostaj ˛a z modelu zmienne nieistotne.

Wła´snie to podej´scie (metoda krokowa wsteczna) zostało zastosowane do doboru zmien-nych dla tworzonego modelu na potrzeby niniejszej pracy. Danymi wej´sciowymi do programu Statistica były dane dotycz ˛ace efektywno´sci, wyra˙zone poprzez zmienn ˛a syntetyczn ˛a, stworzo-n ˛a na podstawie metody TOPSIS z wagami (jako tej najbardziej oddaj ˛acej charakter zmiennej oraz opini˛e ekspertów na wpływ poszczególnych aspektów wchodz ˛acych w skład tej zmien-nej) (Tabela 5.20 oraz ´srednie oceny ankietowanych dla poszczególnych czynników klimatu organizacyjnego (Tabela5.24,5.25oraz5.26).

Do zbudowania modelu wyj´sciowego wykorzystane zostały te zmienne (czynniki klimatu organizacyjnego), które istotnie ró˙znicowały grupy efektywno´sci (Tabela5.31.), tzn. model za-wierał 14 zmiennych. Nast˛epnie zgodnie z procedur ˛a, usuwane były krokowo zmienne nieistot-ne (rozpoczynaj ˛ac od zmiennej o najmniejszej istotno´sci) według statystyki F-Snedecora dla analizy istotno´sci danego predyktora, a˙z do uzyskania modelu zawieraj ˛acego jedynie zmienne statystycznie istotne dla przyj˛etego przedziału ufno´sci na standardowym poziomie 5%.

W ten sposób wyeliminowanych zostało 10 zmiennych, których wpływ na tworzony mo-del okazał si˛e statystycznie nieistotny. Momo-del wyj´sciowy składa si˛e z 4 zmiennych²⁰: relacje przeło˙zony-podwładny, gotowo´s´c do podj˛ecia ryzyka w zespole, system ocen, nagród i awan-sów oraz "duch profesjonalizmu i zorganizowania". W Tabeli5.32przedstawiono istotno´s´c sta-tystyczn ˛a, wyra˙zon ˛a jako p, wszystkich elementów modelu wyj´sciowego.

Tabela 5.32: Istotno´s´c zmiennych w modelu wyj´sciowym dla analizy regresji

Zródło: wydruk z programu Statistica´

20Oznaczanymi dalej kolejno od X₁do X₄.

Warto równie˙z zauwa˙zy´c, ˙ze statystycznie istotny jest wyraz wolny, co oznacza, ˙ze równie˙z inne elementy, poza tymi uwzgl˛ednionymi w modelu (czyli poza czynnikami klimatu organiza-cyjnego), istotnie wpływaj ˛a na efektywno´s´c zespołu.

Dopasowanie modelu jest bardzo wysokie, współczynnik determinacji R² wynosi 0,90, co oznacza, ˙ze model ten wyja´snia 90% zmienno´sci efektywno´sci. Współczynnik korelacji wielo-krotnej R jest równie˙z bardzo wysoki i wynosi 0,95; okre´sla on zwi ˛azek wszystkich zmiennych zale˙znych ze zmienn ˛a niezale˙zn ˛a. Zatem zwi ˛azek efektywno´sci z analizowanymi czynnikami klimatu organizacyjnego jest bardzo silny. Cały model jest równie˙z istotny statystycznie, o czym informuje statystyka F. Warto´sci te zostały przedstawione na wydruku z programu Statistica w Tabeli5.33.

Tabela 5.33: R pełnego modelu dla analizy regresji

Zródło: wydruk z programu Statistica´

Oszacowanie parametrów dla współczynników α zostało przedstawione w kolumnie pierw-szej Tabeli5.34.

Tabela 5.34: Współczynniki wyj´sciowego modelu analizy regresji

Zródło: wydruk z programu Statistica´

Oznacza to, ˙ze równanie regresji w analizowanym modelu b˛edzie miało nast˛epuj ˛ac ˛a posta´c:

Y = −1, 034 + 0, 093X₁+ 0, 097X₂+ 0, 135X₃+ 0, 056X₄; (5.26) gdzie:

Y - efektywno´s´c zespołów zwinnych,

X₁− X₄ - czynniki klimatu organizacyjnego w kolejno´sci przedstawionej w analizie.

Warto zauwa˙zy´c, ˙ze wszystkie parametry czynników s ˛a dodatnie, co potwierdza (wyra˙zony w ankiecie) ich pozytywny wpływ na efektywno´s´c (je˙zeli warto´sci danych czynników b˛ed ˛a wzrasta´c, efektywno´s´c równie˙z b˛edzie wzrasta´c).

Z niniejszej analizy wynika, ˙ze najwi˛ekszy wpływ na efektywno´s´c zespołów zwinnych ma system ocen i awansów, nast˛epnie gotowo´s´c do podj˛ecia ryzyka w zespole i niewiele mniej-szy relacje przeło˙zony-podwładny oraz "duch profesjonalizmu i zorganizowania" w zespole.

Nast˛epnie w kolejno´sci znacz ˛acy wpływ na efektywno´s´c maj ˛a te czynniki (10) wyodr˛ebnione w analizie wariancji.

Zatem wykazano, za pomoc ˛a regresji wielorakiej, i˙z powy˙zsze cztery czynniki decyduj ˛a o liniowej zale˙zno´sci pomi˛edzy klimatem organizacyjnym a efektywno´sci ˛a zespołów zwin-nych. W celu sprawdzenia synergicznego oddziaływania tych czynników na efektywno´s´c prze-prowadzona została symulacja. Polegała ona na:

1. Obliczeniu efektywno´sci Y dla przykładowych zespołów (wybrano podobnie, jak po-przednio zespoły A, E, AC).

W tym celu do wzoru5.26podstawione zostały dane dla analizowanych zespołów. W ten sposób otrzymano warto´sci:

Y_A= 0, 2820 Y_E = 0, 2980 Y_AC = 0, 5508

Wyniki te s ˛a zbie˙zne ze wcze´sniejszymi analizami efektywno´sci. Potwierdza to fakt, i˙z zespoły A i E nale˙z ˛a do tej samej - trzeciej grupy efektywno´sci (uzyskane warto´sci Y s ˛a zbli˙zone), podczas gdy zespół AC charakteryzuje si˛e znacznie wy˙zsz ˛a efektywno´sci ˛a (niemal dwukrotnie lepszy wynik dla obliczonej warto´sci Y ) i został zakwalifikowany do grupy pierwszej - zespołów najefektywniejszych (zgodnie z Tabel ˛a5.23). Dodatkowo analizuj ˛ac efektywno´s´c tych zespołów wyra˙zon ˛a poprzez "pr˛edko´s´c" (Wykresy5.3, 5.3 i5.3) zauwa˙zy´c mo˙zna, i˙z w zespole AC do czynienia mamy ze znacznie ni˙zszym spad-kiem efektywno´sci, ani˙zeli w zespole A i E (ró˙znica pomi˛edzy maksimum a minimum lokalnym dla tych zespołów, a wi˛ec cykliczny spadek, stanowi około 50%, podczas gdy dla zespołu AC stanowi około 40% dla ka˙zdego spadku).

2. Zmianie warto´sci omawianych czterech czynników klimatu organizacyjnego (X₁, X₂, X3, X4).

W Tabeli 5.35 przedstawiono, jak zmieni si˛e warto´s´c Y wraz ze wzrostem o 10 i 50%

warto´sci ka˙zdego z omawianych czynników oraz wszystkich czterech jednocze´snie.

Tabela 5.35: Wpływ wzrostu warto´sci czynników klimatu organizacyjnego X₁-X₄ na wzrost efektywno´sci zespołów

Zródło: opracowanie własne´

Ju˙z wzrost pojedynczego czynnika o 10% mo˙ze da´c wzrost efektywno´sci nawet o 16,3%

(na przykładzie zespołu A i czynnika X₃), a wzrost czterech czynników o 10% mo˙ze skutkowa´c ponad 40% wzrostem efektywno´sci (dla zespołu A i E). Wzrost czynnika X1

dla zespoły AC nie powoduje wzrostu efektywno´sci, poniewa˙z osi ˛agn ˛ał on ju˙z swój mak-symalny poziom (jest oceniany, jako po˙z ˛adany).

Po podstawieniu warto´sci dla klimatu po˙z ˛adanego (skrajnie pozytywnego) efektywno´s´c dla zespołu A wzrasta z Y_A = 0, 2820 do Y = 0, 871. Wida´c zatem znaczny wzrost²¹ warto´sci Y w stosunku do omawianych zespołów.

Powy˙zsze pozwala na przyj˛ecie hipotezy H3, mówi ˛acej, ˙ze synergiczne kształtowanie war-to´sci czynników klimatu organizacyjnego umo˙zliwia złagodzenie cyklicznych spadków efek-tywno´sci zwinnych zespołów wytwarzaj ˛acych oprogramowanie.

5.4 Podsumowanie

Efektywno´s´c zwinnych zespołów programistycznych okre´sla´c mo˙zna przy pomocy zestawu ró˙znych wska´zników. Z bada´n wynika, i˙z warto´sci tych wska´zników wykazuj ˛a cykliczno´s´c silnie uzale˙znion ˛a od etapu cyklu ˙zycia wytwarzanego produktu, co potwierdza hipotez˛e H1.

21Warto pami˛eta´c, i˙z przyjmuje ona warto´sci z przedziału <0;1>.

W pierwszym etapie prace koncentruj ˛a si˛e głównie na badaniach i rozwoju produktu od pod-staw; wydajno´s´c stale ro´snie, zespół pracuje nad nowym produktem, wi˛ec jest zaanga˙zowany i zmotywowany do pracy.

W drugim etapie prace koncentruj ˛a si˛e na przygotowaniu do oddania głównej warto´sci biznesowej produktu. Jest on testowany przez u˙zytkowników - najcz˛e´sciej tzw. beta-testerów i early-adopterów. Testerzy znajduj ˛a bł˛edy i nie´scisło´sci w działaniu produktu, a ich analiza i korekta pochłaniaj ˛a czas zespołu. W zwi ˛azku z powy˙zszym ro´snie zło˙zono´s´c techniczna, co czyni prace nad produktem bardziej czasochłonne, dlatego spada efektywno´s´c zespołu.

W trzecim etapie kluczowe elementy produkt s ˛a ju˙z wdro˙zone i udost˛epnione szerokiej grupie klientów. Zwi˛eksza to motywacj˛e zespołu, poniewa˙z widz ˛a główne wyniki swojej pracy.

Produkt jest wci ˛a˙z rozwijany i nadal znajdowane s ˛a bł˛edy w działaniu systemu, ale efektywno´s´c zespołu ro´snie.

W czwartym etapie produkt zasadniczo nie jest ju˙z rozwijany, a jedynie utrzymywany. Ele-menty oprogramowania powinny zosta´c zaktualizowane, a zgłaszane bł˛edy s ˛a najcz˛e´sciej spo-wodowane interakcj ˛a z innymi produktami i aktualizacj ˛a oprogramowania. Celem tej fazy jest zapewnienie stabilno´sci operacyjnej. Efektywno´s´c zespołu spada, na pocz ˛atku cz˛esto bardzo ostro (poniewa˙z skupienie i zaanga˙zowanie zespołu przenosi si˛e na nowy produkt), ale pó´zniej spowalnia i spłaszcza si˛e.

W ka˙zdym z tych etapów wyst˛epuje inne nasilenie czynników produktowych, technicznych i motywacyjnych, co bezpo´srednio wpływa na współczynniki efektywno´sci zespołów. Zatem cykliczno´s´c efektywno´sci jest wynikiem przechodzenia produktu informatycznego przez ró˙zne stadia rozwoju, co potwierdza hipotez˛e H2.

W celu jednoznacznego okre´slenia efektywno´sci pomi˛edzy zespołami, a nast˛epnie mo˙zli-wo´sci porównania ich ze sob ˛a, stworzona została zmienna syntetyczna z wykorzystaniem trzech metod analizy taksonomicznej. W ten sposób powstały trzy rankingi zespołów pod k ˛atem efek-tywno´sci oraz ranking ´sredni.

Wyniki przeprowadzonych bada´n jednoznacznie potwierdzaj ˛a, ˙ze po˙z ˛adany klimat organi-zacyjny w zwinnych zespołach tworz ˛acych oprogramowanie jest skrajnie pozytywny, najbar-dziej „lu´zny”. Opiera si˛e on przede wszystkim na pozytywnych kontaktach zarówno z liderem, jak i innymi współpracownikami, zaanga˙zowaniu w prac˛e i wyzwaniach w pracy.

Ponadto przeprowadzone badania, poparte analiz ˛a statystyczn ˛a wskazuj ˛a, ˙ze istnieje

wy-ra´zny zwi ˛azek mi˛edzy klimatem organizacyjnym a efektywno´sci ˛a pracy w badanych zespo-łach. Korelacja pomi˛edzy efektywno´sci ˛a zespołów (wyra˙zona w postaci zmiennej syntetycznej) a klimatem organizacyjnym jest bardzo wysoka. Im bardziej klimat organizacyjny charaktery-zuje si˛e składnikami liberalnymi (jest bardziej podobny do po˙z ˛adanego stanu) w danym zespo-le, tym wi˛eksza jest jego efektywno´s´c i wydajno´s´c. Ze wzgl˛edu na dwukierunkowy charakter korelacji, mo˙ze by´c ona traktowana tylko jako czynnik pomocniczy przy weryfikacji hipotezy H3.

W zwi ˛azku z tym konieczne było przeprowadzenie dalszych analiz. Ich wyniki wskazuj ˛a a˙z połow˛e (14) analizowanych czynników klimatu organizacyjnego, jako statystycznie istot-nie wpływaj ˛ace na efektywno´s´c zespołów zwinnych. Wskazuj ˛a one przede wszystkim na takie obszary, jak: elastyczno´s´c, autonomia, klarowno´s´c oraz nagradzanie. Z tego wyodr˛ebni´c mo˙zna cztery czynniki, które maj ˛a najsilniejszy wpływ na efektywno´s´c zespołu. Potwierdza to równie˙z analiza merytoryczna.

Czynnikiem o najwi˛ekszym wpływie na efektywno´s´c jest system ocen, nagród i awansów.

O ile same kwestie finansowe (poziom wynagrodzenia, premie, benefity) faktycznie nie wpły-waj ˛a a˙z tak istotne na motywacj˛e i efektywno´s´c (patrz Rozdział3.4), to docenianie pracownika, jasny system ocen i wymaga´n oraz okre´slona ´scie˙zka rozwoju (awansu) ju˙z tak. Zatem nie tylko pensja powinna by´c wyrazem uznania i docenienia, ale przede wszystkim elementy po´srednie oraz jasno´s´c zasad ich przyznawania.

Drugim silnie wpływaj ˛acym na efektywno´s´c czynnikiem jest gotowo´s´c do podj˛ecia ryzy-ka w zespole. Mo˙ze to wyniryzy-ka´c z du˙zej potrzeby rozwoju u programistów. Ch˛e´c spróbowania czego´s nowego (nowego j˛ezyka, technologii itp.), eksperymentowanie, czy po prostu zamiana zada´n (dzi˛eki czemu nie tworz ˛a si˛e silosy kompetencyjne²²) jest z jednej strony ryzykowne, poniewa˙z mo˙ze wydłu˙zy´c czas realizacji zada´n lub mo˙ze si˛e okaza´c, ˙ze innowacyjne podej´scie zupełnie si˛e nie sprawdzi; z drugiej strony - jest bardzo rozwojowe i niesamowicie motywuj ˛ace t˛e grup˛e. Metodyki zwinne wspieraj ˛a to podej´scie głównie poprzez samoorganizuj ˛ace si˛e ze-społy, dzi˛eki czemu takie elementy, jak dobór technologii, czy podział zada´n pozostaj ˛a w gestii samych programistów.

Kolejnym silnie wpływaj ˛acym czynnikiem s ˛a relacje z przeło˙zonym. Element ten nie

po-22Z silosem kompetencyjnym mamy do czynienia w ów czas, gdy konkretna wiedza, b ˛ad´z umiej˛etno´sci znajduj ˛a si˛e w posiadaniu jednej osoby (lub w ˛askiego grona osób), w zwi ˛azku z tym jest ona praktycznie niezast˛epowalna.

winien dziwi´c. Jest on istotny w ka˙zdej bran˙zy, jednak szczególnie w IT przeło˙zony czy te˙z lider s ˛a osobami, które maj ˛a najwi˛ekszy wpływ na działanie zespołu, odpowiadaj ˛a za kierunek rozwoju technicznego, czy te˙z stanowi ˛a autorytet (maj ˛ac cz˛esto najwi˛eksz ˛a wiedz˛e).

Czwartym czynnikiem, na który nale˙zy zwróci´c wi˛eksz ˛a uwag˛e jest "duch profesjonalizmu i zorganizowania" w zespole. Dla programistów wa˙zny jest rozwój i ´swiadomo´s´c, ˙ze pracuje si˛e z profesjonalistami w swoich dziedzinach (nawet w w ˛askich tematach), ˙ze jest si˛e od kogo uczy´c. To równie˙z ich motywuje i powoduje ch˛e´c samorozwoju, przez co wpływa na efektyw-no´s´c.

Pozostałe istotne czynniki dla efektywno´sci, zwłaszcza te z obszaru (wymiaru) autonomia i elastyczno´s´c s ˛a równie˙z wspierane poprzez metodyki zwinne.

To wła´snie na te elementy powinno si˛e zwróci´c najwi˛eksz ˛a uwag˛e i ´swiadomie je kształ-towa´c, aby osi ˛agn ˛a´c najwi˛ekszy i najszybszy wzrost efektywno´sci zespołu informatycznego.

Powy˙zsze pozytywnie weryfikuje hipotez˛e H3.

6. Podsumowanie i wnioski

6.1 Główne osi ˛ agni˛ecia rozprawy

W obecnych czasach niemo˙zliwe jest, zarówno na poziomie osobistym, jak i biznesowym, funkcjonowanie w oderwaniu od systemów informatycznych. S ˛a nam one niezb˛edne, stały si˛e wr˛ecz integraln ˛a cz˛e´sci ˛a naszej pracy i naszego ˙zycia. Od ich stabilnego i poprawnego działania zale˙zy nasze codzienne funkcjonowanie, wygoda, przewaga konkurencyjna, a cz˛esto równie˙z i ˙zycie. W interesie całego społecze´nstwa jest stały rozwój tej dziedziny, jak ˛a jest IT. W celu zapewnienia tego rozwoju nale˙zy kła´s´c nacisk na podnoszenie efektywno´sci pracy zespołów zajmuj ˛acych si˛e wytwarzaniem oprogramowania.

Powstanie niniejszej pracy jest efektem studiów literaturowych, obserwacji przeprowadza-nych w przedsi˛ebiorstwach informatyczprzeprowadza-nych oraz takich, które nie opieraj ˛a swojej działalno´sci na wytwarzaniu oprogramowania i bada´n empirycznych. Z obserwacji realnych zespołów infor-matycznych wynika, ˙ze efektywno´s´c pracy tych zespołów jest zró˙znicowana. Jednak nie lada problemem jest jej okre´slenie oraz obiektywny pomiar. Nie istnieje bowiem jeden uniwersal-ny miernik efektywno´sci. Z kolei szeroko rozumiana organizacja i atmosfera pracy równie˙z jest wyczuwalnie ró˙zna w zale˙zno´sci od zespołu. Ta ró˙znorodno´s´c, przy zachowaniu jedno-litej metodyki pracy (zwinne wytwarzanie oprogramowania) pobudziło ciekawo´s´c badawcz ˛a i sprowokowało ogólne pytanie: czy klimat organizacyjny ma wpływ na efektywno´s´c zespołów stosuj ˛acych zwinne metodyki wytwarzania oprogramowania? Prób˛e rozwi ˛azania tego problemu podj˛eto w tej rozprawie.

W cz˛e´sci teoretycznej pracy przeprowadzona została analiza i synteza literatury dotycz ˛ a-cej metod wytwarzania oprogramowania (Rozdział2) oraz efektywno´sci zespołów stosuj ˛acych zwinnych metodyki wytwarzania oprogramowania (Rozdział4). Równie˙z została

przeprowa-dzona analiza i synteza literatury dotycz ˛acej wpływu klimatu organizacyjnego na efektywno´s´c zespołów zwinnych (Rozdział3).

Badania empiryczne prowadzone były dwutorowo - badanie efektywno´sci zespołów zwin-nych oraz klimatu organizacyjnego, wyst˛epuj ˛acego w tych˙ze zespołach, a nast˛epnie poprzez metody analizy statystycznej zbadane zostały zwi ˛azki pomi˛edzy tymi dwoma elementami. Wy-niki pozwoliły na pozytywn ˛a weryfikacj˛e wszystkich zakładanych na wst˛epie pracy hipotez.

Pierwszym etapem bada´n było zmierzenie efektywno´sci pracy badanych zespołów. Jednak w wyniku bada´n literaturowych oraz obserwacji uznano, i˙z nie istnieje obiektywny miernik efektywno´sci (w zale˙zno´sci od wytwarzanego produktu i specyfiki pracy zespołu, ka˙zdy z mier-ników okazywał si˛e niewystarczaj ˛acy i poddawany był krytyce). Nale˙zy zatem skorzysta´c z ze-stawu takich mierników, a dalej ze zmiennej syntetycznej w celu umo˙zliwienia porównywa-nia zespołów mi˛edzy sob ˛a pod wzgl˛edem efektywno´sci. Zmierzona została zatem efektywno´s´c

Pierwszym etapem bada´n było zmierzenie efektywno´sci pracy badanych zespołów. Jednak w wyniku bada´n literaturowych oraz obserwacji uznano, i˙z nie istnieje obiektywny miernik efektywno´sci (w zale˙zno´sci od wytwarzanego produktu i specyfiki pracy zespołu, ka˙zdy z mier-ników okazywał si˛e niewystarczaj ˛acy i poddawany był krytyce). Nale˙zy zatem skorzysta´c z ze-stawu takich mierników, a dalej ze zmiennej syntetycznej w celu umo˙zliwienia porównywa-nia zespołów mi˛edzy sob ˛a pod wzgl˛edem efektywno´sci. Zmierzona została zatem efektywno´s´c