Easy Agile Podcast Ep.5 Andrew Malak, Chief Product Officer bei Spaceship

In dieser Folge von The Easy Agile Podcast hören Sie, wie die Entwickler Angad, Jared, Jess und Jordan ihre Gedanken zum Thema Observability teilen.

Wollongong hat eine blühende und unterstützende Tech-Community. In dieser Folge haben wir einige unserer lokalen Entwickler aus dem Siligong-Tal zu einem Gespräch am runden Tisch zum Thema Observability zusammengebracht.

💥 Was ist Beobachtbarkeit?
💥 Wie kann man die Beobachtbarkeit verbessern?
💥 Was ist das Endziel?

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„Es war eine großartige Episode, an der man teilnehmen konnte! Jess und Jordan haben einige wirklich interessante Punkte zum neuesten technischen Schlagwort — Beobachtbarkeit — geteilt.

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Transkript

Jared Kells:

Willkommen alle zum Easy Agile Podcast. Mein Name ist Jared Kells und ich bin Entwickler hier bei Easy Agile. Bevor wir beginnen, möchte Easy Agile den traditionellen Hütern des Landes, von dem aus wir heute senden, unsere Anerkennung aussprechen, dem Volk der Wodiwodi aus der Dharawal-Nation, und den Ältesten in der Vergangenheit, Gegenwart und aufstrebenden Ältesten unseren Respekt erweisen. Den gleichen Respekt gilt auch allen Ureinwohnern, die uns heute zuhören.

Jared Kells:

Der heutige Podcast ist also ein bisschen technisch. In meinem Arbeitsblatt steht, dass wir hier sind, um über einige aktuelle Themen für Ingenieure im IT-Sektor zu sprechen. Wie aufregend, dass wir ein paar hauptsächlich Frontend-Ingenieure haben und Angad und ich einige technische Frontend-Dinge mit Ihnen teilen werden und Jess und Jordan ein bisschen über Observability sprechen werden. Wir beginnen also mit Einführungen. Also werde ich es an Jess weitergeben.

Jess Belliveau:

Cool. Danke Jared. Danke, dass du mir auch eins gegeben hast. Also ja, mein Name ist Jess Belliveau. Ich arbeite für Apptio als Infrastrukturingenieur. Ja, Jordan?

Jordan Simonowski:

Ich bin Jordan Simonovski. Ich arbeite als Systemingenieur im Observability-Team von Atlassian. Ich bin ein bisschen ein Alleskönner, was die Technik angeht. Aber ja, ich arbeite daran, einige ziemlich leistungsfähige Systeme aufzubauen, um all unsere Daten bei Atlassian im Moment zu verarbeiten. Also, das macht Spaß.

Angad Seth:

Hallo an alle zusammen. Ich bin Angad. Ich arbeite für Easy Agile als Softwareentwickler. Nichts ausgefallenes wie ihr.

Jared Kells:

Nichts Besonderes!

Jess Belliveau:

Verkaufe dich nicht unter.

Jared Kells:

Ja, sage ich. Ja, also mein Name ist Jared und ja, Senior Developer bei Easy Agile, der an unseren Apps arbeitet. Also arbeite ich hauptsächlich an Programmen und Roadmaps. Und ja, es sind Frontend-Apps mit viel JavaScript. Darin liegt also unsere Erfahrung. Ich habe von diesem Ding namens Observability gehört, bei dem es sich meiner Meinung nach nur um Logs und so handelt, oder?

Jess Belliveau:

Ja, ja. Das war's, wir schließen ab!

Jared Kells:

Der Podcast ist vorbei! Erzählen Sie uns etwas über Beobachtbarkeit.

Jess Belliveau:

Ja, okay, ich werde, ja. Ja, ich dachte, zuerst mache ich eine kleine Sache darüber, warum Observability, warum wir darüber reden und irgendwie für die Leute, die zuhören, wie wir hierher gekommen sind. Wir haben uns kurz unterhalten, bevor wir mit den Aufnahmen begonnen haben, um herauszufinden, was ein breiteres Publikum interessieren könnte, über das die Leute vielleicht nicht viel wissen. Und ich denke, es gibt viele Entwicklungen im breiten IT-Bereich, über die Sie sprechen könnten. Es gibt jetzt so viele verschiedene Dinge, die einfach explodieren. Beobachtbarkeit ist ein Thema, das seit ein paar Jahren ein heißes Thema ist. Und es ist etwas, das ein zentraler Bestandteil meines Jobs und auch Jordans Job ist. Es ist also etwas, worüber wir leicht sprechen können, und es ist etwas, in das Sie eine Einführung geben können, ohne zu technisch zu werden. Wir wollen also nicht untergehen. Das ist etwas, das man wirklich tief ins Unkraut eintauchen kann, also haben wir es als etwas ausgewählt, das wir euch beiden hoffentlich auf einer Ebene erklären können, die auch die Leute zu Hause interessieren könnte, zuzuhören.

Jess Belliveau:

Jordan und ich haben diese vier Stichpunkte herausgefunden, die wir behandeln wollten, und vielleicht kann ich einen kleinen Überblick darüber machen, und dann kann ich Jordan dazu bringen, den ersten Aufzählungspunkt abzudecken, ihn einfach direkt unter den Bus werfen.

Jordan Simonowski:

In Ordnung!

Jess Belliveau:

Deshalb dachten wir, wir würden versuchen, Ihnen zunächst zu beschreiben, was Beobachtbarkeit ist. Weil das hübsch ist, der Begriff gibt Ihnen nicht viel von dem, was er ist. Es gibt Ihnen einen kleinen Hinweis, aber es ist gut, als Grundlinie festzulegen, wovon wir sprechen, wenn wir sagen, was Beobachtbarkeit ist. Und warum sollte ein Entwicklungsteam dann Observability wollen? Warum sollte ein Unternehmen Observability wollen? Ein gewisses hohes Niveau, welche Vorteile Sie daraus ziehen und wer sie möglicherweise benötigt, was eine große Sache ist. Sie können sich in diese brandaktuellen Schlagworte der Branche verwickeln und sich auf Dinge festlegen, die Sie möglicherweise nicht benötigen, oder solche Dinge.

Jared Kells:

Jep.

Jordan Simonowski:

Jep.

Jess Belliveau:

Wir dachten, wir würden über einige einfache Gewinne sprechen, die man mit Observability erzielen kann. Also einige der wirklich grundlegenden Dinge, die Sie ausprobieren können, und welche Vorteile Sie daraus ziehen. Und dann dachten wir einfach, weil wir nicht versuchen werden, zu tief zu gehen, könnten wir einfach ein paar Hinweise auf einige Websites und einige YouTube-Vorträge geben, um weiter zu lesen, die die Leute machen wollen, und von dort aus weitermachen. Also ja, Jordan, du willst...

Jared Kells:

Hört sich gut an.

Jess Belliveau:

Ja. Ich hoffe, hoffentlich. Wir werden sehen, wie das läuft! Und ich denke, wenn ihr auch Fragen habt, sollten wir das tun. Wenn es Dinge gibt, von denen ihr denkt, dass wir sie nicht behandeln oder die ihr mehr wissen wollt, fragen.

Jordan Simonowski:

Ich schätze, um mit Observability zu beginnen. Es ist ein Thema, das mich wirklich begeistert, denn als jemand, der schon so lange im Bereich Dev-Ops und SRE tätig ist, ist Observability auf den Markt gekommen und verspricht, den Kreislauf oder eine Feedback-Schleife bei der Softwarebereitstellung zu schließen. Und es fühlt sich an, als wäre das etwas, was wir im Moment nicht wirklich haben. Und ich verstehe, dass Beobachtbarkeit vielleicht neu und glänzend klingt, aber ich denke, der Begriff selbst existiert, um sich vielleicht von dem abzuheben, was es derzeit gibt. Viele von uns, die in der Tech-Branche arbeiten, kennen sich mit Überwachung und dem Laden und solchen Dingen aus. Und ich denke, sie erfüllen ihren eigenen Zweck und sie sind auch in keiner Weise veraltet. Dinge wie herkömmliche Überwachungstools. Aber Observability hat sich meiner Meinung nach als eine Möglichkeit erwiesen, die überwältigend komplexen Systeme zu verstehen, die wir gerade aufbauen. Viele Unternehmen bewegen sich wahrscheinlich in Richtung einer komplizierten Architektur verteilter Systeme, Microservices oder anderer Schlagworte.

Jordan Simonowski:

Aber auch für Dinge wie einen traditionellen Monolithen. Die Beobachtbarkeit hilft uns wirklich dabei, unseren Systemen neue Fragen zu stellen. Die Art und Weise, wie es erklärt wird, ist die Überwachung von Ausgängen auf unsere bekannten Unbekannten. Mit dem Dienstalter geht die Fähigkeit einher, fast vorherzusagen, auf welche Weise Ihre Systeme ausfallen werden. Sie werden es also wissen. Je länger Sie in der Branche tätig sind, Sie wissen das, zum Beispiel ein Java-Server fällt auf X, Y, Z verschiedene Arten aus, also sollten wir wahrscheinlich unseren JVM-Heap überwachen, oder was auch immer es ist.

Jared Kells:

Das wollte ich sagen!

Jordan Simonowski:

Ich werde versuchen, nicht zu viel darauf einzugehen...

Jared Kells:

Der Speicher geht aus!

Jordan Simonowski:

Ja. Also das ist etwas, von dem du erwartest, dass es irgendwann scheitern wird. Und das ist etwas, das Sie als bekannt unbekannt betrachten können. Aber das Versprechen der Beobachtbarkeit ist, dass wir genügend Daten liefern sollten, um neue Fragen stellen zu können. Die Art und Weise, wie darüber gesprochen wird, sehen Sie, es ist eine unbekannte Unbekannte in unserem System, über die wir etwas herausfinden und neue Fragen stellen wollen. Und hier wird, glaube ich, die Beobachtbarkeit eingeführt, um diese Fragen zu beantworten. Reicht die Antwort aus? Willst du, dass ich näher auf dieses Zeug eingehe? Ich kann den ganzen Tag darüber reden.

Jared Kells:

Ist es wie ein [Crosstalk 00:08:05]. Also, um es dir noch einmal zu sagen, um zu sehen, ob ich es verstanden habe. Also, wenn ich eine, traditionell mit einer Java-App, habe, könnte ich Erinnerungen protokollieren. Das liegt daran, dass ich weiß, dass JVMs der Arbeitsspeicher ausgeht, und das ist eine Sache, die ich überwache, aber die Beobachtbarkeit ist umfassender. Sie übertreiben quasi das, was Sie überwachen und protokollieren, sodass Sie...

Jordan Simonowski:

Ja. Und ich würde nicht unbedingt sagen, dass es übertrieben ist. Ich denke, es fügt Ihren Daten vielleicht etwas mehr Kontext hinzu. Wenn also jemand von Ihnen schon einmal mit Traces gearbeitet hat, ist Observability der Funktionsweise von Traces sehr ähnlich und baut einfach auf der Prämisse von Traces auf, schätze ich. Sie erstellen also diese Ereignisse, und bei diesen Ereignissen handelt es sich um verschiedene Transaktionen, die in Ihren Anwendungen stattfinden könnten, wobei normalerweise eine Anfrage eingereicht wird. Und mit dieser Anfrage können Sie ihr eine ganze Reihe von Kontext hinzufügen. Sie können hinzufügen, auf welchem Server dies möglicherweise läuft, in welcher Zeitzone. All diese zusätzlichen und all die Aufreger. Sie können die Benutzeragentur hineinwerfen, wenn Sie möchten. Die Idee der Beobachtbarkeit besteht darin, dass Sie nicht unbedingt durch Daten mit hoher Kardinalität eingeschränkt sind. Daten mit hoher Kardinalität sind Datensätze, die sich in Bezug auf die Art der Daten, die sie repräsentieren, oder die Kombinationen von Datensätzen, die Sie haben könnten, erheblich ändern können.

Jordan Simonowski:

Wenn Sie also Versandmetriken für etwas haben möchten, auf Benutzerbasis, und Sie sich ansehen möchten, wie verschiedene Benutzer von den Dingen betroffen sind, würde das als Metrik mit hoher Kardinalität betrachtet werden. Und in den meisten Fällen können traditionelle Überwachungsunternehmen oder Anbieter von Messwerten Ihnen das nicht wirklich als Service anbieten. Das ist der Punkt, an dem Sie anfangen, wahnsinnig hohe Rechnungen für Dinge wie Datadog oder was auch immer es ist, zu bezahlen, weil sie jetzt als neue Metriken betrachtet werden. Im Gegensatz zu Observability versuchen wir, unsere Daten zu speichern und sie so abzufragen, dass wir ziemlich große Datensätze speichern und sagen können: „Cool. Wir haben Fehler, die von dieser Art von Benutzern kommen.“ Und Sie können dort anfangen, Korrelationen zu bestimmten Dingen aufzubauen. Sie können herausfinden, dass bei Benutzern aus einer bestimmten Zeitzone oder einem bestimmten Gerät nur dieser Fehler auftritt. Und von dort aus können Sie, glaube ich, bessere Methoden entwickeln, um zu verstehen, wie eine bestimmte Änderung die Dinge kaputt gemacht haben könnte. Oder bestimmte Randfälle, die Sie sonst mit etwas wie CPU- oder Speicherüberwachung nicht erkennen könnten.

Angad Seth:

Wäre es fair zu sagen...

Jared Kells:

Ja. Es ist [Crosstalk 00:11:02].

Angad Seth:

Oh, tut mir leid, Jared.

Jared Kells:

Nein, du kannst...

Angad Seth:

Wäre es fair zu sagen, dass Beobachtbarkeit also im Grunde eine Reihe von Prinzipien ist oder ein Weg, unbekannte Unbekannte zu finden?

Jordan Simonowski:

Ja.

Angad Seth:

Oh.

Jess Belliveau:

Und ich sollte Sie besser ausrüsten, um herauszufinden, dass eine Menge Leute denken, Sie denken, dass Beobachtbarkeit eine Sache ist, die Sie einsetzen und haben und ein Kästchen ankreuzen können, aber ich mag Ihre Wortwahl, wenn es um eine Reihe von Prinzipien oder Best Practices geht. Es gibt Ihnen sozusagen eine Anleitung zu diesen Themen und sorgt dafür, dass Ihre Anwendung eine gute Protokollierung hervorbringt. Also strukturierte Protokolle. Sie erhalten also immer das gleiche Protokollformat, das Sie sich ansehen können. Tracing, worüber Jordan ein bisschen gesprochen hat. So haben Sie die Möglichkeit, zu verfolgen, wie ein Benutzer mit all den verschiedenen Microservices interagiert, und möglicherweise auch zu sehen, wo etwas schief läuft, und auch Kennzahlen. Das Gute an Metriken ist also, dass wir die Dinge ein bisschen umdrehen und versuchen, eine Anwendung zu erstellen, anstatt, und ich will nicht zu technisch werden, Black-Box-Monitoring zu machen, bei dem wir draußen sind und versuchen, mit solchen Sonden und Checks reinzuschauen. Aber die Idee bei Metriken ist, dass die Anwendung diese Metriken tatsächlich ausgibt, um uns darüber zu informieren, in welchem Zustand sie sich befindet, und sie dadurch besser beobachtbar zu machen.

Jess Belliveau:

Ja, mir gefällt deine Wortwahl, Angad, dass es wie diese Praktiken ist, diese Art von Leitfaden, wohin man gehen muss, was wahrscheinlich zu dem nächsten Punkt führt, warum sollte ein Team das implementieren wollen. Wenn du noch einmal anfangen willst, Jordan?

Jordan Simonowski:

Ja, ich kann anfangen. Und ich gebe dir auch ein bisschen mehr Zeit zum Reden, Jess in diesem. Ich werde nicht so viel schimpfen.

Jess Belliveau:

Oh, dafür habe ich mich nicht angemeldet!

Jordan Simonowski:

Ich denke, die Teams würden es wollen, weil es wirklich von Ihrer Organisation und, glaube ich, von der Größe der Teams abhängt, in denen Sie arbeiten. In den meisten Fällen würde ich sagen, dass Sie Observability nicht selbst im eigenen Haus erstellen möchten. Das ist etwas, das Sie können, Observability-Funktionen selbst, Sie werden es nicht erreichen, indem Sie einfach etwas kaufen, also Sie können Dev-Ops nicht kaufen, Sie können Agile nicht kaufen, Sie können Observability auch nicht kaufen.

Jared Kells:

Warte, warte. Auf meinem Runsheet steht, dass ich für Easy Agile werben soll, das klingt also nach einem guten Übergang-

Jess Belliveau:

Es sei denn, du willst es kaufen. Wenn du Agile kaufen möchtest, dann [Crosstalk 00:13:55] im Marketplace.

Jared Kells:

Ja, tut mir leid, tut mir leid, ja! Ja, mach weiter.

Jordan Simonowski:

Sie können Tools kaufen, die Ihnen das Leben erheblich erleichtern, und es gibt bereits eine Menge Dinge da draußen, die Dinge für Menschen tun und wirklich interessante Daten an die Oberfläche bringen, die sich die Leute vielleicht ansehen möchten. Ich denke, es gibt ein paar Start-ups wie LightStep und Honeycomb, die Ihnen eine wirklich intuitive Möglichkeit bieten, Ihre Daten in der Produktion zu verstehen. Aber warum Sie solche Dinge benötigen, ist, dass Sie den Zustand Ihrer Systeme zu einem bestimmten Zeitpunkt wissen wollen, und um, glaube ich, eine gute Betriebshygiene und eine gute Produktionsexzellenz zu entwickeln, ich denke, wie Liz Fong-Jones es ausdrücken würde, müssen Sie in der Lage sein, diese Rückkopplungsschleife zu schließen. Wir haben bereits eine ganze Reihe von Tools. Wir haben also CICD-Systeme eingerichtet. Wir haben jetzt Feature-Flags, die uns, glaube ich, helfen, Deployments von Releases zu entkoppeln. Sie können Code bereitstellen, ohne tatsächlich Code zu veröffentlichen, und Sie können diese Macht jetzt Ihren PMs geben, wenn Sie möchten, mit Feature-Flags, was großartig ist.

Jordan Simonowski:

Aber jetzt können Sie diesen Kreislauf auch komplett schließen, und während Sie eine Anwendung bereitstellen, können Sie sagen: „Ich möchte diese Bereitstellung kanalisieren. Ich möchte dies für 10% meiner Benutzer bereitstellen, vielleicht für Benutzer, die sich für Beta-Versionen oder etwas aus unserer Anwendung angemeldet haben, und Sie können sich tatsächlich ansehen, wie das funktioniert, bevor Sie es einem breiteren Publikum zugänglich machen. Es macht Bereitstellungen also viel sicherer. Es gibt Ihnen auch ein besseres Verständnis dafür, wie Sie sich auch auf die Benutzer auswirken. Und es gibt eine ganze Reihe von Tools, mit denen Sie auch diese Dinge ermitteln können. Wenn Sie sich also ansehen, wie viele Unternehmen derzeit SRE durchführen, oder wenn Sie wissen, wie zuverlässig ihre Anwendungen aussehen, haben Sie auch Dinge wie SLOs im Einsatz. Und SLOs-

Jared Kells:

Was ist ein SLO?

Jordan Simonowski:

Sie sind alle mit Benutzererlebnissen verbunden. Sie sagen also: „Kann mein Benutzer diese spezielle Interaktion durchführen?“ Und wenn Sie das effektiv messen und wissen, wie sich Ihre Änderungen auf die Benutzer auswirken, können Sie ganz einfach entscheiden, ob Sie weiterhin Funktionen bereitstellen oder ob Sie alles fallen lassen und an der Zuverlässigkeit arbeiten, um sicherzustellen, dass Ihre Benutzer nicht beeinträchtigt werden. Es ist also dieser sehr nutzerorientierte Ansatz, Dinge zu tun. Ich denke, wenn es darum geht, den Kreis zu schließen, liefert uns die Beobachtbarkeit die Daten, anhand derer wir sagen können: „Ja, so sind die Nutzer betroffen. Auf diese Weise, schätze ich, geht es dem 99. Perzentil unserer Nutzer gut, aber wir haben 1%, die negative Probleme mit unserer Anwendung haben.“ Und von dort aus können Sie wirklich Dinge lokalisieren und sagen: „Cool. Benutzer mit diesem bestimmten Browser oder diesem speziellen Browser oder wo wir diese App bereitgestellt haben. „Nehmen wir an, wenn Sie eine globale Bereitstellung haben, haben Sie sie zuerst auf einer Insel bereitgestellt, weil es Ihnen eigentlich egal ist, was mit ihnen passiert. Sie können sagen: „Oh, wir haben tatsächlich Sachen für sie kaputt gemacht.“ Und Sie können es rückgängig machen, bevor Sie sich auf 100% Ihrer Nutzer auswirken.

Jared Kells:

Ja. Mir hat gefallen, was du über den Test gesagt hast. Ich habe das Akronym vergessen, aber ich teste tatsächlich das Verhalten des Endbenutzers. Das finde ich ziemlich aufregend, weil wir all diese Metriken haben, die ein bisschen nutzlos sind. Sie sind cool: „Oh, es nutzt 1% CPU, wie es immer ist, jetzt ist mir das egal“, aber kann ein Benutzer die App öffnen und ein Problem mit der Maus herumschleppen? Es ist wie...

Jess Belliveau:

Ja, das ist ein wirklich gutes Beispiel, oder?

Jared Kells:

Das ist es, was mir wirklich wichtig ist.

Jess Belliveau:

Bei der CPU-Sache mit 1% könnte man sich ein Diagramm zur CPU-Auslastung ansehen und eine Bereitstellung sehen, und die CPU-Auslastung ändert sich nicht. Ist alles gesund oder nicht? Sie wissen es nicht, aber wenn Sie tiefere Informationen über die Benutzerinteraktionen erhalten, könnten Sie 1% der CPU verwenden, um HTTP500-Fehler an 80% der Kundenbasis zu verteilen, so oder so.

Angad Seth:

Wie macht man das? Der SLO-Bit, woher weißt du, dass sich ein Benutzer anmelden und ein Problem ziehen kann?

Jordan Simonowski:

Ja. Ja, das würde mit einer guten Instrumentierung einhergehen...

Angad Seth:

Gute Frage?

Jordan Simonowski:

Ja, es kommt darauf an, die Beobachtbarkeit zu berücksichtigen, wenn Sie neue Funktionen entwickeln, genauso wie Sie darüber nachdenken würden, beim Schreiben eine bestimmte Sache in Ihrem Code zu protokollieren oder Tests für Ihren Code zu schreiben, während Sie auch Code schreiben. Sie sollten darüber nachdenken, wie Sie etwas instrumentieren können und wie Sie verstehen können, wie diese spezielle Funktion in der Produktion funktioniert. Denn ich denke, viele Agile- und Dev-Ops-Prinzipien sagen uns jetzt, dass wir unsere Anwendungen in der Produktion haben wollen. Und als Entwickler endet unsere Verantwortung nicht, wenn wir etwas bereitstellen. Unsere Verantwortung als Entwickler endet, wenn wir dem Unternehmen einen Mehrwert geboten haben. Und Sie müssen verstehen, dass Sie das tatsächlich tun. Und da müssen Sie, glaube ich, über die Beobachtbarkeit bei vielen dieser Dinge nachdenken und Ihre Erfolgskennzahlen tatsächlich messen. Wenn Sie also wissen, dass Ihre Anwendung erfolgreich ist, wenn sich Ihr Benutzer anmelden und Dinge herumziehen kann, dann ist das genau das, was Sie messen möchten.

Jared Kells:

Ich denke, wir müssen bauen...

Jordan Simonowski:

Ja?

Jared Kells:

Oh, tut mir leid, Jordan.

Jordan Simonowski:

Nein, du gehst.

Jared Kells:

Ich wollte nur sagen, dass wir unsere Apps bereits unter Berücksichtigung von Integrationstests entwickeln müssen. Also browserbasierte Tests rund um neue Funktionen. Es würde also darum gehen, Funktionen unter Berücksichtigung dieser und derselben Sache zu entwickeln, aber für Tests und Produktion.

Jess Belliveau:

Ja, und das eigentliche Wie, der eigentliche Teil zum Schreiben von Code, da ist dieses wirklich großartige Projekt, das Open Telemetrie-Projekt, das all diese Arten von APIs und SDKs bereitstellt, die Entwickler nutzen können, und es ist herstellerunabhängig. Wenn du also über das Wie sprichst, etwa: „Wie mache ich das? Wie instrumentiere ich Dinge?“ Oder: „Wie gebe ich Kennzahlen aus?“ Sie bieten all diese hilfreichen Bibliotheken und Includes, die Sie haben können, denn das Letzte, was Sie tun möchten, ist, diese benutzerdefinierte Lösung auf den Markt zu bringen, weil Sie dann nur Ihre technischen Schulden erhöhen. Sie versuchen, die Dinge einfacher zu machen, verlassen sich dann aber auf: „Nun, ich muss Jared Kells weiter beschäftigen, weil er unsere Login-Engine geschrieben hat und niemand sonst weiß, wie sie funktioniert.

Jess Belliveau:

Und dann die andere Sache, die mir auch bei so etwas wie offener Telemetrie in den Sinn kommt, und wir haben ein bisschen über Datadog gesprochen. Datadog ist also ein SaaS-Anbieter, der sich auf Observability spezialisiert hat. Und Sie würden Ihre Metriken und Ihre Logs und Ihre Traces an sie übertragen und sie bieten Ihnen eine Benutzeroberfläche zum Anzeigen. Wenn Sie sich für etwas entscheiden, das herstellerunabhängig ist, nehmen wir einfach das Beispiel von Easy Agile. Nehmen wir an, sie starten Datadog und in sechs Monaten wollen wir Datadog nicht mehr verwenden, wir wollen SignalFX oder was auch immer das Splunk-Modell jetzt ist, verwenden.

Jordan Simonowski:

Ich denke NorthX.

Jess Belliveau:

Ja. Du kannst deinen Endpunkt ändern, dieselben Metriken und all diese Dinge, vielleicht mit ein paar kleinen Anpassungen, aber die Idee ist, dass du dich nicht auf eine einzige Sache festlegen willst.

Jordan Simonowski:

Ihre Datenstrukturen bleiben gleich.

Jess Belliveau:

Ja. Damit du es fast nahtlos machen könntest, ohne dass die Entwickler es wissen. In der Vergangenheit gab es sogar Unternehmen, die meiner Meinung nach auf mehrere Anbieter umgestellt haben. Sie könnten also Anbieter A nutzen und dann mit Anbieter B einen Machbarkeitsnachweis durchführen, um zu sehen, wie die Erfahrung ist, und Sie geben Ihre Daten einfach auch dort weiter.

Jared Kells:

Ja. Ich denke, unsere Verbindung zu Datadog wird aus all den Dashboards und allem, was wir gemacht haben, bestehen. Es sind nicht so sehr die Daten.

Jess Belliveau:

Ja. Das ist quasi der große Verkaufsschlager, richtig. Das ist die Art und Weise, wie du interagierst. Das ist der Punkt, an dem sie ins Spiel kommen wollen. Es macht es Ihnen leichter, diese Daten zu interpretieren und sie so zu manipulieren, dass sie Ihren Bedürfnissen entsprechen und so weiter.

Jordan Simonowski:

Observability deutet auf Dashboards hin, oder?

Jess Belliveau:

Ja, vielleicht. Du hast diesen Begriff auch benutzt, Jordan, „Produktionsexzellenz“. Und wenn wir darüber sprechen, wer Observability braucht, habe ich ein bisschen darüber nachgedacht, während Sie gesprochen haben. Und für mich ist Production Excellence, oder in Apptio nennen wir das Produktionsbereitschaft, Betriebsbereitschaft und diese Art von Dingen ist so, als ob wir etwas in der Produktion einsetzen wollen, wie zum Beispiel welche Best Practices wollen wir haben, bevor wir das tun? Und ich denke, Observability ist eine wirklich gute Idee, weil sie Ihnen in Zukunft hilft. Sie wissen nicht, welche Probleme Sie später haben werden, aber Sie rüsten Ihre Teams so aus, dass sie problemlos auf diese Probleme reagieren können. Wir waren wahrscheinlich alle dort, wir haben den Produktionscode implementiert und wir haben keine Observability, wir haben einen riesigen Ausfall. Was ist schief gelaufen? Nun, niemand weiß es, aber wir wissen, dass das die Lösung ist, und es ist schwer, daraus zu lernen, oder man muss wohl daraus lernen und den Benutzer vor zukünftigen Dingen schützen, ja.

Jess Belliveau:

Wenn ich denke, dass einfache Beobachtbarkeit gewinnt, kommt mir als Erstes die ganze Idee der strukturierten Protokollierung in den Sinn, was eigentlich die Idee ist, dass Ihre Anwendung zuallererst Sie protokollieren. Ziemlich wichtig als Ausgangspunkt, aber dann haben Sie ein strukturiertes Protokollformat, mit dem Sie die Logs auch programmgesteuert weitergeben können. Wenn Sie in der Zeit zurückreisen, sah die Protokollierung vielleicht nur wie einfacher Text mit einer Zeile, einem Zeitstempel und einer Fehlermeldung aus. Was auch immer der Entwickler beschlossen hat, in die Standardausgabe zu schreiben, oder in die Fehlerdatei oder so ähnlich. Ich denke, es gibt einen allgemeinen Trend hin zu JSON, einem tatsächlich formatierten Blob mit dieser bekannten Struktur, damit Sie ihn sich ansehen können. Tracing ist wahrscheinlich kein einfacher Gewinn. Das ist ein bisschen schwieriger. Sie können es mit offener Telemetrie und Bibliotheken und so implementieren. Ich denke, es erfordert ein bisschen mehr Verständnis Ihrer Codebasis und darüber, wo die Ablaufverfolgung ausgelöst werden soll, und solche Dinge, das Analysieren von Kontexten, solche Dinge.

Jordan Simonowski:

Ich denke Atlassian, wenn du wahrscheinlich einfach nur wissen willst, dass alles in Ordnung ist. Auf einer ziemlich oberflächlichen Ebene. Vielleicht willst du einfach nur eine Art Uptime für einen Trend machen. Und wenn dann, glaube ich, Ihr Code komplexer wird oder Ihr Produkt etwas komplexer wird, können Sie anfangen, Dinge hinzuzufügen. Aber ich denke, die Dinge, die Sie kennen, tatsächlich zu kennen oder an die Oberfläche zu bringen, könnte kaputt gehen. Das wären wahrscheinlich deine schnellsten Siege.

Jess Belliveau:

Nun, lassen Sie uns einige Dinge zur weiteren Lektüre erwähnen. Wenn Sie sich einen Überblick über das Ganze verschaffen wollen, hat das Google SRE-Buch von vor ein paar Jahren begonnen, echte Observability stark in Bewegung zu setzen. Das Google SRE-Zeug deckt die gesamte Bandbreite ihrer Praxis im Bereich Soak Reliability Engineering ab, und Observability ist ein Teil davon, dazu gibt es einige großartige Kapitel. Ich glaube, O'Reilly hat jetzt ein Buch über Observability veröffentlicht, das sich nur der Beobachtbarkeit widmet.

Jordan Simonowski:

Ich denke, das ist noch in der frühen Version, wenn die Leute Kapitel googeln wollen.

Jess Belliveau:

Das offene Telemetrie-Zeug, wir werden einen Link dazu setzen, ich denke, das ist wirklich praktisch zu wissen.

Angad Seth:

Aus [unverständlich 00:26:12], das ist meine Sicht als Entwickler, sage ich, ich wollte Cornflake Use Datadog bei Easy Agile einführen. Nicht sehr vertraut, ich fühle mich nicht sehr wohl damit. Ich weiß, wie man navigiert, aber wie kann ich schnell mit der Einführung von Observability beginnen? Es tut mir leid, dass ich meinen direkten Job oder meinen Arbeitsplatz gesperrt habe.

Jordan Simonowski:

Ich würde sagen, ich könnte hier voreingenommen sein. Jess, korrigiere mich oder gib deine Meinung dazu ab, ich würde mich dafür stark zu SLOs neigen. Und Sie können das kurz im SRE nachlesen-

Jess Belliveau:

Wofür steht SLO, Jordan?

Jordan Simonowski:

Okay, tut mir leid. Schlagworte! SLO ist ein Service Level Objective, nicht zu verwechseln mit Service Level Agreement. Eine Vereinbarung selbst ist vertraglich und Sie können den Leuten Geld zahlen, wenn Sie gegen diese verstoßen. Ein SLO ist etwas, das Sie in Ihrem Team festlegen und Sie haben ein Zuverlässigkeitsziel, weil wir an einem Punkt angelangt sind, an dem wir verstehen, dass sich alle Systeme zu jedem Zeitpunkt in einem heruntergekommenen Zustand befinden. Und ja, Zuverlässigkeit ist nicht unbedingt binär, sie ist nicht unzuverlässig oder zuverlässig. Meistens ist es meistens zuverlässig und das gibt uns eine bessere gemeinsame Sprache, denke ich. Und Sie können das SRE-Handbuch von Google lesen, das kostenlos online verfügbar ist und Ihnen ein ziemlich gutes Verständnis von Datadog vermittelt.

Jordan Simonowski:

Ich glaube, als ich es das letzte Mal benutzt habe, gab es ein SLO-Angebot. Aber ich denke, wie ich bereits erwähnt habe, haben Sie ein SLO für bestimmte Funktionen oder Merkmale Ihrer Anwendung festgelegt. Sie sagen: „Mein Benutzer kann das in 99% der Fälle tun“, oder was auch immer Sie sich für ein anderes Zuverlässigkeitsziel setzen möchten. Ich würde eine Zuverlässigkeit von fünf Neunern nicht empfehlen. Sie werden sich wahrscheinlich selbst ausbrennen, wenn Sie versuchen, dorthin zu gelangen. Und du hast dir dieses Ziel gesetzt. Und Sie wissen genau, was Sie messen, Sie messen bestimmte Arten von Funktionen. Und Sie wissen, dass Benutzer betroffen sind, wenn Sie gegen diese Regeln verstoßen. Und hier können Sie tatsächlich anfangen, über Observability nachzudenken. Sie können darüber nachdenken: „Welche anderen Funktionen implementieren wir, mit deren Messung wir beginnen können?“ Oder: „Welche nutzerorientierten Dinge implementieren wir, mit deren Messung wir beginnen können?“

Jordan Simonowski:

Andere Dinge, die Sie sich wahrscheinlich ansehen könnten, sind, ich denke, sie sind sowieso alle in dem Buch behandelt, die Aktualität der Daten in gewisser Weise. Sie möchten sicherstellen, dass die Daten, die Benutzern angezeigt werden, relativ aktuell sind. Sie möchten nicht, dass sie sich veraltete Daten ansehen, also können Sie auch versuchen, solche Dinge zu messen. Aber Sie können es so ziemlich in die meisten Funktionen einer Website unterteilen. Es ist nicht mehr wie bei einem Ping-Check, bei dem Sie nur sagen: „Ja, HTTP, okay. Meine Bewerbung ist in Ordnung.“ Sie sagen: „Meine Benutzer sind tatsächlich von Dingen betroffen, die nicht funktionieren.“ Und von dort aus können Sie anfangen, Dinge zu messen. Und das sollte Ihnen ein besseres Verständnis oder zumindest eine bessere Vorstellung davon geben, wo Sie mit dem, was Sie messen möchten, beginnen und wie Sie es messen möchten. Das wäre meine Meinung dazu, wo Sie damit beginnen sollten, wenn Sie es einführen wollen.

Jared Kells:

Wir werden ein bisschen über den Status sprechen und wie bei einigen davon, wie bei unseren sehr Frontend-lastigen Anwendungen, die wir erstellen, sodass die Anwendungen, die wir erstellen, einfach im Browser laufen und der traditionelle Status, wie Sie sich das vorstellen würden, einfach eine sehr einfache API abruft, die einige Dinge mit einer gewissen Authentifizierung in die Datenbank schreibt und so weiter. Was die Zuverlässigkeit der Dienste angeht, so ist es wirklich zuverlässig. Diese winzigen APIs haben einfach nie Probleme, weil es einfach so einfach ist. Und nun ja, sie haben eine Menge Überwachung rund um das Thema. Aber unser gesamter Zustand ist eigentlich, wenn Sie sagen: „Beobachten Sie den Zustand des Systems“, größtenteils der Zustand in einem Browser. Und wie bringen wir Beobachtbarkeit in das hinein?

Jess Belliveau:

Eine große Sache ist wirklich, es gibt keine Sache, die auch für alle passt. Wenn wir auch über SLO-Sachen sprechen, geht es darum zu verstehen, was nicht so sehr für Ihr Unternehmen, sondern auch für Ihr Team wichtig ist. Wenn Sie dieses Produkt liefern, was ist Ihnen besonders wichtig? Also ein SLO, das für mich bei Apptio funktionieren könnte, wird wahrscheinlich nicht für Easy Agile funktionieren. Das erweitert auch mein Wissen über Frontend-Sachen wirklich, aber wenn wir sagen, dass wir auch den Staat beobachten wollen, meinen wir nicht unbedingt nur den Staat. Vielleicht möchten Sie bei jeder dieser APIs wissen, wie lang die Antwortzeit für diese API ist, wenn sie ausgelöst wird. Das könnte also eine wichtige Metrik sein. Sie können also feststellen, ob eine dieser APIs zu Latenz führt und Ihre Benutzererfahrung dadurch beeinträchtigt wird. Zum Beispiel: „Hey, als wir in der dritten Version waren und Benutzer hier mit unserem Service interagierten, reagierte er mit dieser prozentualen Latenz. Wir haben eine Version veröffentlicht und seitdem sehen wir, dass es jetzt in diesem Perzentil liegt. Haben wir die Leistung herabgesetzt?“ Die Benutzer beschweren sich vielleicht nicht, aber das könnte etwas sein, das das Team dann untersuchen und zu einem Sprint hinzufügen kann. Hey, ich verwende jetzt Agile-Begriffe. Achtung!

Jared Kells:

Das ist ein wirklich gutes Beispiel, Jess. Leistungsprobleme sind für uns in der Regel keine API, die schlecht funktioniert. Es liegt daran, dass in dieser sehr komplizierten Frontend-Anwendung nicht mehr in der gleichen Reihenfolge wie früher ausgeführt wird, oder es gibt eine komplexe Interaktion, an die wir nicht gedacht haben, sodass mehr Daten als erwartet angefordert werden. Die APIs kehren zurück. Sie sind größtenteils nie langsam, aber wir haben Leistungsrückgänge, von denen wir vielleicht nichts wissen, ohne sie zu sehen oder zu untersuchen. Die Beobachtbarkeit erfolgt wirklich auf der Browserebene des einzelnen Benutzers. Macht das Sinn? Ich möchte wissen, wie lange es gedauert hat, bis diese spezielle Interaktion stattgefunden hat.

Jess Belliveau:

Ja. Solche Dinge habe ich noch nie gemacht. Außerdem, ich schätze, Sie könnten möglicherweise betroffen sein, und dann haben Sie es auch mit Endbenutzer-Manifestationen zu tun. Sie könnten wahrnehmen...

Jared Kells:

Ja, sicher.

Jess Belliveau:

... Höhere Leistung auf ihrem Laptop oder so, oder ihrem ISP oder so. Es wäre wirklich schwierig, sicherzustellen, dass Sie von solchen Dingen nicht auch Geräusche bekommen.

Jordan Simonowski:

Ja. Es gibt wohl Tools wie Sentry, die existieren, um Ihnen ein bisschen besser zu verstehen, was an Ihrem Frontend passiert. Die Art und Weise, wie Sentry in der Regel mit JavaScript arbeitet, ist, dass Sie eine verkleinerte Map Ihres JS auf Sentry hochladen, Ihren Code bereitstellen und dann, wenn etwas kaputt geht oder auf ziemlich unerwartete Weise funktioniert, das in der Regel auftaucht, wobei Sentry Ihnen genau sagt, in welcher Zeile diese Art von Dingen passiert, und es ist ein wirklich cooles Tool für diese Firmenkram. Ich weiß nicht, ob es dir die richtigen Einblicke geben würde, glaube ich, in Bezug auf Leistung oder...

Jared Kells:

Ja, wir verwenden ein ähnliches Tool und es funktioniert bei Abstürzen und solchen Dingen. Und was die Beobachtbarkeit angeht, protokollieren wir Aktionen wie Zustandsmutationen im Frontend, nicht die tatsächliche Statusänderung, sondern nur Beschriftungen, die angeben, dass Sie eine Problemzusammenfassung aktualisiert haben oder auf diese Schaltfläche geklickt haben, so etwas, und wir senden sie mit unseren Absturzberichten. Und es ist super hilfreich, diese Art von Beobachtbarkeit zu haben. Also ich glaube, ich weiß, wovon ihr redet. Aber ich bin nur [Crosstalk 00:35:25], ja.

Jess Belliveau:

Ja, das ist, glaube ich, fast eine Art von Rückverfolgung. Wenn Jordan und ich über Tracing sprechen, denken wir vielleicht an 12 verschiedene Microservices in AWS, die alle miteinander interagieren, während Sie das eher verschieben. Das ist quasi alles, was im Browser interagiert, und nur diese Historie davon zu haben, ist das, was der Benutzer getan hat und wie es dazu kam...

Jared Kells:

In diesem Staat.

Jess Belliveau:

In diesem Staat, ja.

Jordan Simonowski:

Ich schätze, selbst wenn Sie nicht viele Microservices haben, wenn Sie über bestimmte sprechen, wie Sie sagen, sind Ihre API-Anfragen größtenteils in Ordnung, aber manchmal haben Sie besonders große Nutzlasten-

Jared Kells:

Wir müssen tatsächlich überwachen, ich weiß nicht, vielleicht können Sie dabei helfen, wir sollten eigentlich überwachen, mit wem wir zusammenarbeiten. Es ist tatsächlich viel wahrscheinlicher, dass wir ein Leistungsproblem mit einer Xero-API haben werden, als... Wir sehen es nicht, der Browser sieht es auch, was...

Jordan Simonowski:

Ja, und Tracing löst all diese Regressionen für Sie. Die meisten Tracing-Bibliotheken, z. B. wenn Sie Node-Apps oder was auch immer in Ihrem Backend ausführen. Ich kann dir nur etwas über Node erzählen, weil ich wahrscheinlich die meiste Erfahrung mit dem Schreiben von Node-Sachen habe. Du gibst quasi einfach Didi Trace ein, eine Datadog-Bibliothek für das Tracing in dein Backend und deinen Hook selbst in all die, glaube ich, gängigen Bibliotheken, mit denen du normalerweise arbeiten wirst, glaube ich. Wenn Sie zum Beispiel für Express oder nur für viele HADP-Bibliotheken sowie für ein paar AWS-Services arbeiten, wird es sich quasi von selbst einbinden. Und Sie können es tatsächlich genau bestimmen. Es wird Ihnen auf dieser ziemlich coolen Servicekarte irgendwie genau zeigen, mit welchen Diensten Sie interagieren und wo Sie möglicherweise eine Regression erleben. Und ich denke, Spuren dienen dazu, diese Informationen an die Oberfläche zu bringen, was cool ist. Das könnte also etwas sein, das es wert ist, untersucht zu werden.

Jess Belliveau:

Es ist lustig. Das hat etwas nichts mit Beobachtbarkeit zu tun, aber Sie haben mich gerade dazu gebracht, ein bisschen mehr darüber nachzudenken, warum Sie sagen, dass Sie auch von Drittanbietern abhängig sind. Und etwas, das meiner Meinung nach wirklich wichtig ist und manchmal übersehen wird, ist, dass sich so viele von uns heute auf Drittanbieter verlassen, da AWS eine große Sache ist. Viele Leute schreiben Apps, für die AWS-Services erforderlich sind. Und ich denke, die meiste Zeit gehen die Leute einfach davon aus, dass AWS oder Jira oder was auch immer zu 100% verfügbar ist und immer verfügbar ist. Und sie schreiben ihren Code nicht so, dass er mit Ausfällen umgeht. Und ich finde es super wichtig. Ich habe schon so oft Leute gesehen, die die AWS-API verwenden, und sie implementieren kein exponentielles Back-Off. Also versuchen sie im Grunde, die AWS-API zu erreichen. Sie schlägt fehl oder sie werden zum Beispiel gedrosselt, und dann gehen sie einfach in einen Fehlerzustand über und geben dem Benutzer einen Fehler. Aber Sie könnten möglicherweise die Benutzererfahrung verbessern, einen automatischen Wiederholungsmechanismus einbauen lassen und so weiter. Es hat nicht wirklich etwas mit der Beobachtbarkeit zu tun, aber es ist etwas Besonderes.

Jared Kells:

Und den Nutzern ist das egal, oder? Es interessiert niemanden, ob es sich um ein AWS-Problem handelt. Es ist dein Problem, richtig, deine App ist zu langsam.

Jess Belliveau:

Nun, sie benutzen deine App. Genau richtig. Es wirkt sich irgendwie auf Sie aus, also ist es in Ihrem Interesse, sich vor einem Upstream-Fehler zu schützen oder zumindest den Benutzer zu informieren, wenn dies der Fall ist. Ja.

Jared Kells:

Nun, ich glaube, wir müssen ihn diesen Podcast nennen, weil es eine Stunde her ist. Wir hatten maximal 45 Minuten unterrichtet.

Jess Belliveau:

Wir könnten einfach weitermachen. Wir könnten einen zweiten Teil brauchen! Vielleicht können wir [Cross Talk 00:39:21] anfragen.

Jared Kells:

Vielleicht! Ja.

Jess Belliveau:

Oder wir starten einfach unseren eigenen Podcast! Ja.

Angad Seth:

Also, was waren deine wichtigsten Erkenntnisse heute, wenn man bedenkt, dass Angad und ich gerade etwas über Beobachtbarkeit lernen, Angad, was war heute deine größte Erkenntnis über Beobachtbarkeit? Meine größte Erkenntnis war, dass Beobachtbarkeit nicht mit Datadog gleichzusetzen ist. Nein, tut mir leid! Es war einfach sehr faszinierend zu lernen, wie man die bekannten Unbekannten quantifiziert. Ich weiß nicht, ob das ein guter Imbiss ist, aber...

Jess Belliveau:

Jeder Imbiss ist ein guter Imbiss! Was ist mit dir, Jared?

Jared Kells:

Ich glaube, weil ich gerade über Zustandsmanagement sprechen wollte, und ein Teil davon war, dass wir im Moment diese Fähigkeit haben, durch die Architektur unserer Frontends den Status der App zu erfassen und einen Kunden dazu zu bringen, uns seinen Status zu senden, im Grunde genommen. Und wir können es in unsere App laden und einfach genau sehen, wie es war, genau so, wie unser Bundesstaat konzipiert ist. Aber was noch cooler sein könnte, ist vielleicht etwas Observability zur Unterstützung in das Frontend einzubauen. Ich denke, anstatt einfach zu haben, haben wir diese Schaltfläche, um uns Ihre Support-Informationen zu senden, die uns einen Haufen des Status schicken, aber anstatt die Konsole im Browserprotokoll zu protokollieren, könnten wir die Konsole protokollieren und uns irgendwo in unserem Frontend anmelden, sodass unsere Kunden uns die Aktionen senden sollten, die sie ausgeführt haben, wenn sie auf „Support-Informationen senden“ klicken.

Jared Kells:

Zum Beispiel: „Hey, da ist ein Bug, senden Sie uns Ihre Support-Informationen.“ Es muss kein Drittanbieter-Dienst sein, der diese Observability-Daten sammelt. Wir könnten einfach in unser... Darüber denke ich also nach.

Jess Belliveau:

Ja, ganz sicher. Es wird wahrscheinlich auch viel weniger aufdringlich sein, als einige der Sachen von Drittanbietern, die ich gesehen habe.

Jared Kells:

Ja. Bei einigen dieser Integrationen ist das ziemlich schwierig, insbesondere wenn Sie Apps entwickeln, die hinter einer Firewall ausgeführt werden.

Jess Belliveau:

Ja

Jared Kells:

Sie können nicht einfach mit einigen dieser Dritten sprechen. Also ja, es ist trotzdem cool. Es ist wirklich interessant.

Jess Belliveau:

Nun, ich hoffe, jemand da draußen, der zuhört, hat etwas gelernt, und Jordan und ich werden ein paar Links durchschicken, und wir können sie hoffentlich zu den Shownotes hinzufügen oder so, damit die Leute etwas mehr lesen können und...

Jared Kells:

Alles danke!

Jess Belliveau:

Danke für die Einladung, ja.

Jared Kells:

Vielen Dank für Ihre Zeit und danke allen fürs Zuhören.

Jordan Simonowski:

Danke allen.

Angad Seth:

Das war [unhörbar 00:41:55].

Jess Belliveau:

Schaltet nächste Woche ein!

TL;DR

Henrik Kniberg, the agile coach behind Spotify's model, discusses how AI is fundamentally transforming software development. Key takeaways: AI tools like Cursor and Claude are enabling 10x productivity gains; teams should give developers access to paid AI tools and encourage experimentation; coding will largely disappear as a manual task within 3–4 years; teams will shrink to 2 people plus AI; sprints will become obsolete in favour of continuous delivery; product owners can now write code via AI, creating pull requests instead of user stories; the key is treating AI like a brilliant intern – when it fails, the problem is usually your prompt or code structure, not the AI. Bottom line: Learn to use AI now, or risk being left behind in a rapidly changing landscape.

Introduction

Artificial intelligence is fundamentally reshaping how software teams work, collaborate, and deliver value. But with this transformation comes questions: How do we maintain team morale when people fear being replaced? What happens to code quality when AI writes most of the code? Do traditional agile practices like sprints still make sense?

In this episode, I sit down with Henrik Kniberg to tackle these questions head-on. Henrik is uniquely positioned to guide us through this transition – he's the agile coach and entrepreneur who pioneered the famous Spotify model and helped transform how Lego approached agile development. Now, as co-founder of Abundly AI, he's at the forefront of helping teams integrate AI into their product development workflows.

This conversation goes deep into the practical realities of AI-powered development: from maintaining code review processes when productivity increases 10x, to ethical considerations around AI usage, to what cross-functional teams will look like in just a few years. Henrik doesn't just theorise – he shares real examples from his own team, where their CEO (a non-coder) regularly submits pull requests, and where features that once took a sprint can now be built during a 7-minute subway ride.

Whether you're a developer wondering if AI will replace you, a product owner looking to leverage these tools, or a leader trying to navigate this transformation, this episode offers concrete, actionable insights for thriving in the AI era.

About Our Guest

Henrik Kniberg is an agile coach, author, and entrepreneur whose work has shaped how thousands of organisations approach software development. He's best known for creating the Spotify model – the squad-based organisational structure that revolutionised how large tech companies scale agile practices. His work at Spotify and later at Lego helped demonstrate how agile methodologies could work at enterprise scale whilst maintaining team autonomy and innovation.

Henrik's educational videos have become legendary in the agile community. His "Agile Product Ownership in a Nutshell" video, created over a decade ago, remains one of the most-watched and shared resources for understanding product ownership, with millions of views. His ability to distil complex concepts into simple, visual explanations has made him one of the most accessible voices in agile education.

More recently, Henrik has turned his attention to the intersection of AI and product development. As co-founder of Abundly AI, he's moved from teaching about agile transformation to leading AI transformation – helping companies and teams understand how to effectively integrate generative AI tools into their development workflows. His approach combines his deep understanding of team dynamics and agile principles with hands-on experience using cutting-edge AI tools like Claude, Cursor, and GitHub Copilot.

Henrik codes daily using AI and has been doing so for over two and a half years, giving him practical, lived experience with these tools that goes beyond theoretical understanding. He creates educational content about AI, trains teams on effective AI usage, and consults with organisations navigating their own AI transformations. His perspective is particularly valuable because he views AI through the lens of organisational change management – recognising that successful AI adoption isn't just about the technology, it's about people, culture, and process.

Based in Stockholm, Sweden, Henrik continues to push the boundaries of what's possible when human creativity and AI capabilities combine, whilst maintaining a pragmatic, human-centred approach to technological change.

Transcript

Note: This transcript has been lightly edited for clarity and readability.

Maintaining Team Morale and Motivation in the AI Era

Tenille Hoppo: Hi there, team, and welcome to this new episode of the Easy Agile Podcast. My name is Tenille Hoppo, and I'm feeling really quite lucky to have an opportunity to chat today with our guest, Henrik Kniberg.

Henrik is an agile coach, author, and entrepreneur known for pioneering agile practices at companies like Spotify and Lego, and more recently for his thought leadership in applying AI to product development. Henrik co-founded Abundly AI, and when he isn't making excellent videos to help us all understand AI, he is focused on the practical application of generative AI in product development and training teams to use these technologies effectively.

Drawing on his extensive experience in agile methodologies and team coaching, Henrik seems the perfect person to learn from when thinking about the intersection of AI, product development, and effective team dynamics. So a very warm welcome to you, Henrik.

Henrik Kniberg: Thank you very much. It's good to be here.

Tenille: I think most people would agree that motivated people do better work. So I'd like to start today by touching on the very human element of this discussion and helping people maintain momentum and motivation when they may be feeling some concern or uncertainty about the upheaval that AI might represent for them in their role.

What would you suggest that leaders do to encourage the use of AI in ways that increase team morale and creativity rather than risking people feeling quite concerned or even potentially replaced?

Henrik: There are kind of two sides to the coin. There's one side that says, "Oh, AI is gonna take my job, and I'm gonna get fired." And the other side says, "Oh, AI is going to give me superpowers and give us all superpowers, and thereby give us better job security than we had before."

I think it's important to press on the second point from a leader's perspective. Pitch it as this is a tool, and we are entering a world where this tool is a crucial tool to understand how to use – in a similar way that everyone uses the Internet. We consider it obvious that you need to know how to use the Internet. If you don't know how to use the Internet, it's going to be hard.

"I encourage people to experiment, give them access to the tools to do so, and encourage sharing. And don't start firing people because they get productive."

I also find that people tend to get a little bit less scared once they learn to use it. It becomes less scary. It's like if you're worried there's a monster under your bed, maybe look under your bed and turn on the lights. Maybe there wasn't a monster there, or maybe it was there but it was kind of cute and just wanted a hug.

Creating a Culture of Safe Experimentation

Tenille: I've read that you encourage experimentation with AI through learning – I agree it's the best way to learn. What would you encourage leaders and team leaders to do to create a strong culture where teams feel safe to experiment?

Henrik: There are some things. One is pretty basic: just give people access to good AI tools. And that's quite hard in some large organisations because there are all kinds of resistance – compliance issues, data security issues. Are we allowed to use ChatGPT or Claude? Where is our data going? There are all these scary things that make companies either hesitate or outright try to stop people.

Start at that hygiene level. Address those impediments and solve them. When the Internet came, it was really scary to connect your computer to the Internet. But now we all do it, and you kind of have to, or you don't get any work done. We're at this similar moment now.

"Ironically, when companies are too strict about restricting people, then what people tend to do is just use shadow AI – they use it on their own in private or in secret, and then you have no control at all."

Start there. Once people have access to really good AI tools, then it's just a matter of encouraging and creating forums. Encourage people to experiment, create knowledge-sharing forums, share your own experiments. Try to role-model this yourself. Say, "I tried using AI for these different things, and here's what I learned." Also provide paths for support, like training courses.

The Right Mindset for Working with AI

Tenille: What would you encourage in team members as far as their mindset or skills go? Certainly a nature of curiosity and a willingness to learn and experiment. Is there anything beyond that that you think would be really key?

Henrik: It is a bit of a weird technology that's never really existed before. We're used to humans and code. Humans are intelligent and kind of unpredictable. We hallucinate sometimes, but we can do amazing things. Code is dumb – it executes exactly what you told it to do, and it does so every time exactly the same way. But it can't reason, it can't think.

Now we have AI and AI agents which are somewhere in the middle. They're not quite as predictable as code, but they're a lot more predictable than humans typically. They're a lot smarter than code, but maybe not quite as smart as humans – except for some tasks when they're a million times smarter than humans. So it's weird.

You need a kind of humble attitude where you come at it with a mindset of curiosity. Part of it is also to realise that a lot of the limitation is in you as a user. If you try to use AI for coding and it wrote something that didn't work, it's probably not the model itself. It's probably your skills or lack of skills because you have to learn how to use these tools. You need to have this attitude of "Oh, it failed. What can I do differently next time?" until you really learn how to use it.

"There can be some aspect of pride with developers. Like, 'I've been coding for 30 years. Of course this machine can't code better than me.' But if you think of it like 'I want this thing to be good, I want to bring out the best in this tool' – not because it's going to replace me, but because it's going to save me a tonne of time by doing all the boring parts of the coding so I can do the more interesting parts – that kind of mindset really helps."

Maintaining Code Quality and Shared Understanding

Tenille: Our team at Easy Agile is taking our steps and trying to figure out how AI is gonna work best for us. I put the question out to some of our teams, and there were various questions around people taking their first steps in using AI as a co-pilot and producing code. There are question marks around consistency of code, maintaining code quality and clean architecture, and even things like maintaining that shared understanding of the code base. What advice do you have for people in that situation?

Henrik: My first piece of advice when it comes to coding – and this is something I do every day with AI, I've been doing for about two and a half years now – is that the models now, especially Claude, have gotten to the level where it's basically never the AI's fault anymore. If it does anything wrong, it's on you.

You need to think about: okay, am I using the wrong tool maybe? Or am I not using the tool correctly?

For example, the current market leader in terms of productivity tools with AI is Cursor. There are other tools that are getting close like GitHub Copilot, but Cursor is way ahead of anything else I've seen. With Cursor, it basically digs through your code base and looks for what it needs.

But if it fails to find what it needs, you need to think about why. It probably failed for the same reason a human might have failed. Maybe your code structure was very unstructured. Maybe you need to explain to the AI what the high-level structure of your code is.

"Think of it kind of like a really smart intern who just joined your team. They're brilliant at coding, but now they got confused about something, and it's probably your code – something in it that made it confused. And now you need to clarify that."

There are ways to do that. In Cursor, for example, you can create something called cursor rules, which are like standing documents that describe certain aspects of your system. In my team, we're always tweaking those rules. Whenever we find that the AI model did something wrong, we're always analysing why. Usually it's our prompt – I just phrased it badly – or I just need to add a cursor rule, or I need to break the problem down a little bit.

It's exactly the same thing as if you go to a team and give them this massive user story that includes all these assumptions – they'll probably get some things wrong. But if you take that big problem and sit down together and analyse it and split it into smaller steps where each step is verifiable and testable, now your team can do really good work. It's exactly the same thing with AI.

Addressing the Code Review Bottleneck

Tenille: One of our senior developers found that he was outputting code at a much greater volume and faster speed, but the handbrake he found was actually their code review processes. They were keeping the same processes they had previously, and that was a bit of a handbrake for them. What kind of advice would you have there?

Henrik: This reminds me of the general issue with any kind of productivity improvement. If you have a value stream, a process where you do different parts – you do some development, some testing, you have some design – whenever you take one part of the process and make it super optimised, the bottleneck moves to somewhere else.

If testing is no longer the bottleneck, maybe coding is. And when coding is instant, then maybe customer feedback – or lack of customer feedback – is the bottleneck. The bottleneck just keeps moving. In that particular case, the bottleneck became code review. So I would just start optimising that. That's not an AI problem. It's a process problem.

Look at it: what exactly are we trying to do when we review? Maybe we could think about changing the way we review things. For example, does all code need to be reviewed? Would it be enough that the human who wrote it and the AI, together with the human, agree that this is fine? Or maybe depending on the criticality of that change, in some cases you might just let it pass or use AI to help in the reviewing process also.

"I think there's value in code review in terms of knowledge sharing in a large organisation. But maybe the review doesn't necessarily need to be a blocking process either. It could be something you go back and look at – don't let it stop you from shipping, but maybe go back once per week and say, 'Let's look at some highlights of some changes we've made.'"

We produce 10 times more code than in the past, so reviewing every line is not feasible. But maybe we can at least identify which code is most interesting to look at.

Ethical Considerations: Balancing Innovation with Responsibility

Tenille: Agile emphasises people over process and delivering value to customers. Now with AI in the mix, there's potential for raising some ethical considerations. I'm interested in your thoughts on how teams should approach these ethical considerations that come along with AI – things like balancing rapid experimentation against concerns around bias, potential data privacy concerns.

Henrik: I would treat each ethical question on its own merits. Let me give you an example. When you use AI – let's say facial recognition technology that can process and recognise faces a lot better than any human – I kind of put that in the bucket of: any tool that is really useful can also be used for bad things. A hammer, fire, electricity.

That doesn't have so much to do with the tool itself. It has much more to do with the rules and regulations and processes around the tool. I can't really separate AI in that sense. Treat it like any other system. Whenever you install a camera somewhere, with or without AI, that camera is going to see stuff. What are you allowed to do with that information? That's an important question. But I don't think it's different for AI really, in that sense, other than that AI is extremely powerful. So you need to really take that seriously, especially when it comes to things like autonomous weapons and the risk of fraud and fake news.

"An important part of it is just to make it part of the agenda. Let's say you're a recruitment company and you're now going to add some AI help in screening. At least raise the question: we could do this. Do we want to do this? What is the responsible way to do it?"

It's not that hard to come up with reasonable guidelines. Obviously, we shouldn't let the AI decide who we're going to hire or not. That's a bad idea. But maybe it can look at the pile of candidates that we plan to reject and identify some that we should take a second look at. There's nothing to lose from that because that AI did some extra research and found that this person who had a pretty weak CV actually has done amazing things before.

We're actually working with a company now where we're helping them build some AI agents. Our AI agents help them classify CVs – not by "should we hire them or not," but more like which region in Sweden is this, which type of job are we talking about here. Just classifying to make it more likely that this job application reaches the right person. That's work that humans did before with pretty bad accuracy.

The conclusion was that AI, despite having biases like we humans do, seemed to have less biases than the human. Mainly things like it's never going to be in a bad mood because it hasn't had its coffee today. It'll process everybody on the same merits.

I think of it like a peer-to-peer thing. Imagine going to a doctor – ideally, I want to have both a human doctor and an AI doctor side by side, just because they both have biases, but now they can complement each other. It's like having a second opinion. If the AI says we should do this and the doctor says, "No, wait a second," or vice versa, having those two different opinions is super useful.

Parallels Between Agile and AI Transformations

Tenille: You're recognised as one of the leading voices in agile software development. I can see, and I'm interested if you do see, some parallels between the agile transformations that you led at Spotify and Lego with the AI transformations that many businesses are looking at now.

Henrik: I agree. I find that when we help companies transition towards becoming AI native, a lot of the thinking is similar to agile. But I think we can generalise that agile transformations are not really very special either – it's organisational change.

There are some patterns involved regardless of whether you're transitioning towards an agile way of working or towards AI. Some general patterns such as: you've got to get buy-in, it's useful to do the change in an incremental way, balance bottom-up with top-down. There are all these techniques that are useful regardless. But as an agilist, if you have some skills and competence in leading and supporting a change process, then that's going to be really useful also when helping companies understand how to use AI.

Tenille: Are you seeing more top-down or bottom-up when it comes to AI transformations?

Henrik: So far it's quite new still. The jury's not in yet. But so far it looks very familiar to me. I'm seeing both. I'm seeing situations where it's pure top-down where managers are like "we got to go full-out AI," and they push it out with mixed results. And sometimes just completely bottom-up, also with mixed results.

Sometimes something can start completely organically and then totally take hold, or it starts organically and then gets squashed because there was no buy-in higher up. I saw all of that with agile as well. My guess is in most cases the most successful will be when you have a bit of both – support and guidance from the top, but maybe driven from the bottom.

"I think the bottom-up is maybe more important than ever because this technology is so weird and so fast-moving. As a leader, you don't really have a chance if you try to control it – you're going to slow things down to an unacceptable level. People will be learning things that you can't keep up with yourself. So it's better to just enable people to experiment a lot, but then of course provide guidance."

AI for Product Owners: From Ideation to Pull Requests

Tenille: You're very well known for your guidance and for your ability to explain quite complex concepts very simply and clearly. I was looking at your video on YouTube today, the Agile Product Ownership in a Nutshell video, which was uploaded about 12 years ago now. Thinking about product owners, there's a big opportunity now with AI for generating ideas, analysing data, and even suggesting new features. What's your advice for product owners and product managers in using AI most effectively?

Henrik: Use it for everything. Overuse it so you can find the limits. The second thing is: make sure you have access to a good AI model. Don't use the free ones. The difference is really large – like 10x, 100x difference – just in paying like $20 per month or something. At the moment, I can particularly strongly recommend Claude. It's in its own category of awesomeness right now. But that of course changes as they leapfrog each other. But mainly: pay up, use a paid model, and then experiment.

For product owners, typical things are what you already mentioned – ideation, creating good backlog items, splitting a story – but also writing code. I would say as a PO, there is this traditional view, for example in Scrum, that POs should not be coding. There's a reason for that: because coding takes time, and then as PO you get stuck in details and you lose the big picture.

Well, that's not true anymore. There are very many things that used to be time-consuming coding that is basically a five-minute job with a good prompt.

"Instead of wasting the team's time by trying to phrase that as a story, just phrase it as a pull request instead and go to the team and demonstrate your running feature."

That happened actually today. Just now, our CEO, who's not a coder, came to me with a pull request. In fact, quite often he just pushes directly to a branch because it's small changes. He wants to add some new visualisation for a graph or something in our platform – typically admin stuff that users won't see, so it's quite harmless if he gets it wrong.

He's vibe coding, just making little changes to the admin, which means he never goes to my team and says, "Hey, can you guys generate this report or this graph for how users use our product?" No, he just puts it in himself if it's simple.

Today we wanted to make a change with how we handle payments for enterprise customers. Getting that wrong is a little more serious, and the change wasn't that hard, but he just didn't feel completely comfortable pushing it himself. So he just made a PR instead, and then we spent 15 minutes reviewing it. I said it was fine, so we pushed it.

It's so refreshing that now anybody can code. You just need to learn the basic prompting and these tools. And then that saves time for the developers to do the more heavyweight coding.

Tenille: It's an interesting world where we can have things set up where anyone could just jump in and with the right guardrails create something. It makes Friday demos quite probably a lot more interesting than maybe they used to be in the past.

Henrik: I would like to challenge any development team to let their stakeholders push code, and then find out whatever's stopping you from doing that and fix that. Then you get to a very interesting space.

Closing the Gap Between Makers and Users

Tenille: A key insight from your work with agile teams in the past has been to really focus on minimising that gap between maker and user. Do you think that AI helps to close that gap, or do you think it potentially risks widening it if teams are focusing too much on AI predictions and stop talking to their customers effectively?

Henrik: I think that of course depends a lot on the team. But from what I've seen so far, it massively reduces the gap. Because if I don't have to spend a week getting a feature to work, I can spend an hour instead. Then I have so much more time to talk to my users and my customers.

If the time to make a clickable prototype or something is a few seconds, then I can do it live in real time with my customers, and we can co-create. There are all these opportunities.

I find that – myself, my teams, and the people I work with – we work a lot more closely with our users and customers because of this fast turnaround time.

"Just yesterday I was teaching a course, and I was going home sitting on the subway. It was a 15-minute subway ride. I finally got a seat, so I had only 7 minutes left. There's this feature that I wanted to build that involved both front-end and back-end and a database schema change. Well, 5 minutes later it was done and I got off the subway and just pushed it. That's crazy."

Of course, our system is set up optimised to enable it to be that fast. And of course not everything will work that well. But every time it does, I've been coding for 30 years, and I feel like I wake up in some weird fantasy every day, wondering, "Can I really be this productive?" I never would have thought that was possible.

Looking Ahead: The Future of Agile Teams

Tenille: I'd like you to put your futurist hat on for a moment. How do you see the future of agile teamwork in, say, 10 to 15 years time? If we would have this conversation again in 2035, given the exponential growth of AI and improvements over the last two to three years, what do you think would be the biggest change for software development teams in how they operate?

Henrik: I can't even imagine 10 years. Even 5 years is just beyond imagination. That's like asking someone in the 1920s to imagine smartphones and the Internet. I think that's the level of change we're looking at.

I would shorten the time a little bit and say maybe 3 or 4 years. My guess there – and I'm already seeing this transfer happen – is that coding will just go away. It just won't be stuff that we humans do because we're too slow and we hallucinate way too much.

But I think engineering and the developer role will still be there, just that we don't type lines of code – in the same way that we no longer make punch cards or we no longer write machine code and poke values into registers using assembly language. That used to be a big part of it, but no longer.

"In the future, as developers, a lot of the work will still be the same. You're still designing stuff, you're thinking about architecture, you're interacting with customers, and you're doing all the other stuff. But typing lines of code is something that we're gonna be telling our kids about, and they're not gonna believe that we used to do that."

The other thing is smaller teams, which I'm already seeing now. I think the idea of a cross-functional team of 5 to 7 people – traditionally that was considered quite necessary in order to have all the different skills needed to deliver a feature in a product. But that's not the case anymore. If you skip ahead 2 or 3 years when this knowledge has spread, I think most teams will be 2 people and an AI, because then you have all the domain knowledge you need, probably.

As a consequence of that, we'll just have more teams. More and smaller teams. Of course, then you need to collaborate between the teams, so cross-team synchronisation is still going to be an issue.

Also, I'm already seeing this now, but this concept of sprints – the whole point is to give a team some peace of mind to build something complex, because typically you would need a week or two to build something complex. But now, when it takes a day and some good prompting to do the same thing that would have taken a whole sprint, then the sprint is a day instead. If the sprint is a day, is there any difference between a sprint planning meeting and a daily standup? Not really.

I think sprints will just kind of shrink into oblivion. What's going to be left instead is something a little bit similar – some kind of synchronisation point or follow-up point. Instead of a sprint where every 2 weeks we sit down and try to make a plan, I think it'll be very much continuous delivery on a day-to-day basis. But then maybe every week or two we take a step back and just reflect a little bit and say, "Okay, what have we been delivering the past couple of weeks? What have we been learning? What's our high-level focus for the next couple of weeks?" A very, very lightweight equivalent of a sprint.

I feel pretty confident about that guess because personally, we are already there with my team, and I think it'll become a bit of a norm.

Final Thoughts: Preparing for the Future

Henrik: No one knows what's gonna happen in the future, and those who say they do are kidding themselves. But there's one fairly safe bet though: no matter what happens in the future with AI, if you understand how to use it, you'll be in a better position to deal with whatever that is. That's why I encourage people to get comfortable with it, get used to using it.

Tenille: I have a teenage daughter who I'm actually trying to encourage to learn how to use AI, because I feel like when I was her age, the Internet was the thing that was sort of coming mainstream. It completely changed the way we live. Everything is online now. And I feel like AI is that piece for her.

Henrik: Isn't it weird that the generation of small children growing up now are going to consider this to be normal and obvious? They'll be the AI natives. They'll be like, "Of course I have my AI agent buddy. There's nothing weird about that at all."

Tenille: I'll still keep being nice to my coffee machine.

Henrik: Yeah, that's good. Just in case, you know.

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Thank you to Henrik Kniberg for joining us on this episode of the Easy Agile Podcast. To learn more about Henrik's work, visit Abundly AI or check out his educational videos on AI and agile practices.

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In dieser Folge wurde ich von Leandro Barreto, dem Lead Software Engineer bei Miro, begleitet.

Leandro ist dafür verantwortlich, Konstruktions- und Produktteams mithilfe von Kennzahlen und KPIs dabei zu unterstützen, produktiver zu sein, wobei der Schwerpunkt auf der Steigerung ihrer betrieblichen Effizienz liegt. Vor seinem Umzug nach Europa arbeitete Leandro als Leiter des technischen Vertriebs für ein Atlassian-Partnerunternehmen in Brasilien.

In dieser Episode haben wir darüber gesprochen;

• Ikigai — was ist das und wie erreicht man es?
• Die Vorteile von OKRs
• Wie können wir Agile, Ikigai und OKRs kombinieren?
• Wie Ikigai agilen Teams helfen kann, großartige Ergebnisse zu erzielen und motiviert zu bleiben

Ich hoffe, euch gefällt die heutige Folge genauso gut, wie ich sie aufgenommen habe.

Transkript

Robert O'Farrell:

Willkommen, alle, zum Easy Agile Podcast. Wir haben heute eine Folge mit Leandro Barreto, einem leitenden Softwareingenieur bei Miro. Ich bin dein Gastgeber für heute, Robert O'Farrel. Ich bin der technische Leiter von Growth bei Easy Agile. Bevor wir diesen Podcast starten, möchte ich den traditionellen Hütern des Landes, von dem aus wir heute senden, danken, den Menschen im Duruwa-sprachigen Land. Wir erweisen den Ältesten der Vergangenheit, Gegenwart und aufstrebenden Ältesten unseren Respekt und zollen allen Aborigines, Torres Islandern und Ureinwohnern der First Nations, die heute im Podcast zu uns kommen, den gleichen Respekt.

Robert O'Farrell:

Leandro arbeitet derzeit als leitender Softwareingenieur bei Miro, wo es seine Aufgabe ist, Ingenieur- und Produktteams durch Kennzahlen und KPIs dabei zu unterstützen, produktiver zu sein, wobei der Schwerpunkt auf der Steigerung ihrer betrieblichen Effizienz liegt. Vor seinem Umzug nach Europa arbeitete er für ein Atlassian-Partnerunternehmen in Brasilien und war dort als Leiter des technischen Vertriebs tätig, mit dem Ziel, das Serviceangebot in Lateinamerika zu erweitern. Willkommen, Leandro. Schön, dass du heute hier bist.

Leandro Barreto:

Ja. Danke, Rob. Danke auch für das Easy Agile für die Einladung. Es ist mir eine Freude, heute hier zu sein.

Robert O'Farrell:

Fantastisch. Du bist hier, um über Ikigai, Ziele und wichtige Ergebnisse oder OKRs in Agile zu sprechen, also lass uns loslegen. Ikigai, was ist das? Kannst du uns kurz oder lang erklären, was das ist?

Leandro Barreto:

Ja, natürlich, natürlich. Also, Ikigai, sage ich damit, ist eine Lebensphilosophie, die so viel bedeutet wie ein Grund für das Sein oder der Sinn des Lebens. Die Welt Ikigai stammt also aus einem Dorf im Süden Japans, wo die durchschnittliche Lebenserwartung der Menschen über 100 Jahre beträgt. Ikigai ist also im Grunde in vier Komponenten unterteilt. Die erste, Dinge, die du liebst. Zweitens etwas, in dem du gut bist, dann etwas, das dich gut bezahlt. Und schließlich etwas, das die Welt braucht. Also, wenn du alles zusammensetzt, dann hast du den Ikigai, aber das ist nicht einfach. Also, lassen Sie mich ein wenig über jedes dieser Unternehmen sprechen.

Leandro Barreto:

Also, das Erste ist etwas, das du liebst, etwas, das dich präsent macht, etwas, das du dich fragen musst, was du wirklich gerne tust? Was macht dich glücklich? Was ist deine Absicht, die dich dazu bringt, Zeit zu verlieren und die Zeit zu vergessen? Also zum Beispiel Lesen, Tanzen, Singen, Malen, Lernen, Unterrichten usw. Vielleicht ist es im Moment ein bisschen schwierig, darauf zu antworten, aber zu verstehen und danach zu streben, was man liebt, ist grundlegend, damit man ein gesundes Gleichgewicht zwischen Lernen, Praktizieren, Testen, Scheitern, erneutes Versuchen und der Wiederholung des Kreises erreichen kann.

Leandro Barreto:

Ein Beispiel, das ich Ihnen geben kann, ist zum Beispiel, dass ich zum Beispiel einen Jiu-Jitsu-Lehrer hatte, der, egal an welchem Tag, immer trainierte. Und ich erinnere mich, dass mir eines Tages der Arm verletzt wurde. Und am nächsten Tag erhielt ich um 6 Uhr morgens eine Nachricht von ihm, er fragte, ob es mir gut geht. Und als ich aufwachte, schrieb er mir eine SMS wie: „Hey, bist du okay? Wirst du heute trainieren können?“ Und ich sagte: „Whoa, lass es ruhig angehen, Mann.“ Das ist sehr lustig, weil unser Unterricht um 18.00 Uhr ist und er pünktlich im Tatami oder Dojo war. Das englische Wort dafür kenne ich nicht.

Robert O'Farrell:

Ja, Dojo. Ja, wir haben ein Dojo. Ja.

Leandro Barreto:

Dojo. Fantastisch. Ja. Und er war immer pünktlich. Und nach dem Unterricht sagte er immer, dass er nach dem Unterricht früher nach Hause gehen möchte, weil er Privatunterricht hat. Also trainiert er immer von morgens bis abends weiter und man kann die Leidenschaft in seinen Augen sehen, wenn er über Jiu-Jitsu spricht. „Es ist eine Leidenschaft für mich“. Ein bisschen übertrieben.

Robert O'Farrell:

Etwas, das ihn auf jeden Fall morgens aufstehen ließ und ihn den ganzen Tag über bis zum späten Abend am Laufen hielt, wie es sich anhört.

Leandro Barreto:

Exakt. Ja. Und dann haben Sie die zweite Komponente, in der Sie gut sind. Etwas, das du immer mit dir selbst verbessern kannst. Also zum Beispiel, worin du wirklich gut bist. Das ist ziemlich schwer zu beantworten, aber die Leute sagen, dass ich... etwas Richtiges mache oder was sie sagen, etwas Positives als das, was ich tue. Ich erinnere mich zum Beispiel an das Buch Outliers von Malcolm Gladwell, in dem es heißt, dass man normalerweise 10.000 Stunden damit verbringen muss, etwas zu üben, um gut darin zu sein.

Leandro Barreto:

Nehmen Sie es also nicht als Hindernis, sondern als Motivation, weiterzumachen und diesen Teil dessen zu verstehen, worin Sie gut sind. Es ist eine gute Möglichkeit, sich zu verbessern. Und der dritte Teil ist, was dich gut bezahlt? Also, Geld ist was... Manche Leute sagen: „Hey, Geld bringt nicht... Es ist nicht... wie kann ich das sagen?

Robert O'Farrell:

Geld macht nicht glücklich?

Leandro Barreto:

Ja, genau. Aber es macht dir ein Dach über dem Kopf. Es sorgt dafür, dass Sie Ihrer Familie ein gutes Leben bieten. Es bringt dich zum Reisen. Es bringt dich dazu, ein Hobby zu haben. Laut Maslow ist es zum Beispiel eine der Grundlagen des Menschen, über Sicherheit nachzudenken. Wir brauchen also diese Sicherheit, damit wir uns als Person verbessern können. Also, Geld hilft dir, es zu erreichen. Ja. Also, finde etwas, das dir das Leben so angenehm macht, wie du es dir wünschst. Also, sonst wirst du immer nach etwas suchen, das du nie hattest. Also zum Beispiel Zeit.

Leandro Barreto:

Sie werden also so viel Zeit damit verbringen, darüber nachzudenken, wie Sie mehr Geld haben können? Und hier ist der Fehler: Sie werden niemals bezahlt werden, weil Sie täglich feststecken und darüber nachdenken, wie Sie an Geld kommen können, anstatt Ihre Fähigkeiten zu verbessern, um Geld zu verdienen. Richtig? Und dann hast du das, was die Welt braucht. Hier geht es also darum, einen Vorschlag dafür zu finden, was Sie tun und was für die Gesellschaft von Wert ist, Ihr Vorschlag. Und manchmal ist es ziemlich schwierig, genau das zu finden, weil wir heutzutage eine Vielzahl von Positionen und Verantwortlichkeiten innehaben. Und heute, da die Technologie immer weiter ausgebaut wird, haben wir jeden Monat neue Stellen, die von Unternehmen besetzt werden müssen, die unterschiedliche Fähigkeiten, Soft Skills und Hard Skills benötigen.

Leandro Barreto:

Und hier lautet das Schlüsselwort: Servieren. Also, ich werde ein persönliches Beispiel geben. Eines der Dinge, die ich als junger Teenager am meisten vermisst habe, war zum Beispiel, jemanden zu haben, der mir helfen kann, die Technologie zu erkunden, damit ich einen Job bekommen kann. Es war also Anfang 2000 und es war ziemlich schwierig.

Robert O'Farrell:

Ja, sehr wohl.

Leandro Barreto:

Das Internet fängt an, alles ist neu.

Robert O'Farrell:

Leute auf Einwahl, Internet war langsam.

Leandro Barreto:

Erinnerst du dich an das Geräusch wie prshh?

Robert O'Farrell:

Oh, ja. Es fällt mir in meinen Träumen ein, glaube ich. Ich habe es in dieser Zeit so oft gehört.

Leandro Barreto:

Meine Familie und meine Freunde waren nicht im IT-Bereich tätig. Es gibt also niemanden, der mir dabei hilft. Also musste ich es selbst lernen. Scheint unmöglich. Aber ich habe Zeit gebraucht, um es zu lernen und in ein Unternehmen mit einer guten Position einzusteigen, sagen wir, das gibt mir Geld und die Möglichkeit, viel schneller mehr zu lernen. Deshalb widme ich seit 2013 einen Teil meiner Zeit dem Unterrichten junger Menschen und fungiere als Mentor, um ihnen beim Eintritt in diesen Markt zu helfen, damit sie neue Fähigkeiten erlernen können. Ich kann ihnen Wege eröffnen, mit den richtigen Leuten in Kontakt treten, mit Leuten, die für sie wichtig sein werden, und das alles mit dem Ziel, ihre Entwicklungsentwicklung zu beschleunigen und ihnen die Möglichkeit zu geben.

Leandro Barreto:

Und das ist für mich sehr bedeutsam, weil ich auch denen helfe, die keine Referenzen haben und manchmal keine Chance haben. Und je mehr ich ihnen diene, desto mehr verdiene ich und ich wachse mit ihnen. Ich kam also zum Beispiel so rüber, als ich Ikigai kennengelernt habe, ein weiteres persönliches Beispiel.

Robert O'Farrell:

Entschuldigung. Bevor wir dazu kommen, wiederhole ich es nur. Also, die vier Komponenten, es gibt etwas, bei dem man wirklich Zeit verliert, etwas, bei dem man sehr leicht in den Fluss gerät. Und dann ist die zweite Komponente die Sache, bei der Sie sich sehr sicher sind, etwas, das Sie ziemlich gut können. Die dritte ist etwas, das dich gut bezahlt, und die vierte, etwas zu sein, wo es nötig ist. Also, ich wiederhole das nur. Das ist richtig?

Leandro Barreto:

Korrekt. Korrekt.

Robert O'Farrell:

Also, ich denke, um zu unserer zweiten Frage zu kommen, die Sie wie bei sich selbst natürlich im geschäftlichen Sinne anwenden können, aber in persönlicher Hinsicht, wie war Ihre Reise dorthin, und glauben Sie, dass Sie Ikigai erreicht haben, wäre wohl meine nächste Frage?

Leandro Barreto:

Ja. Ja, ich persönlich habe einige Dinge in meinem Leben, die mir sehr klar sind. Ich bin immer noch nicht da, aber sagen wir, ich bin dabei.

Robert O'Farrell:

Laufende Arbeiten

Leandro Barreto:

Exakt. Arbeit ist im Gange. Also, ich habe klare Ziele und ich habe im Kopf, wo ich in ein paar Jahren hin will, damit ich mich nicht entmutigen lasse, wenn das Wetter kalt oder warm ist, wenn der Aktienmarkt steigt oder fällt. Und das Einzige, worauf ich mich konzentriere, ist, 1% besser zu sein als gestern. Und das gibt mir eine Sicherheit, die verhindert, dass ich Zeit und Dinge verschwende, die keinen Sinn ergeben oder für mich in Zukunft einfach keine Rolle mehr spielen. Also nehme ich meine Karriere und auch mein Privatleben in diesem Punkt sehr ernst. Also, ja, sagen wir, das ist in Arbeit.

Robert O'Farrell:

Ich liebe das Wort Sicherheit, das du da benutzt. Ich denke, es ist eine Parallele zu einem Wort, das wir auch verwenden, wenn es um den Plan geht, den wir haben, der das Kernelement ist, um sicherzustellen, dass wir die Dinge tun, die wichtig sind. Denken Sie, dass Sie dadurch auch das Gefühl haben, sich darauf zu konzentrieren, was Sie in Bezug auf Ihre persönliche und berufliche Entwicklung in Angriff nehmen und zu was Sie Ja sagen und zu was Sie Nein sagen?

Leandro Barreto:

Ja, absolut. Ja, absolut. Wenn du weißt, wohin du willst, ist es einfacher, Ja oder Nein zu etwas zu sagen, das dir einfällt. Ein anderes persönliches Beispiel, an das ich mich erinnere, war vor etwa 12 Jahren, vor 12 bis 13 Jahren, als ich mich darauf konzentrierte, Java zu lernen, zum Beispiel Java-Programmierung. Weil ich weiß, dass ich mittelfristig gerne Java-Architekt werden würde. Also muss ich meine Fähigkeiten in dieser Programmiersprache verbessern.

Leandro Barreto:

Während dieser Zeit nahm die Firma, in der ich gearbeitet habe, einige Änderungen vor und dann fragten sie mich: „Hey, ich weiß, dass du gut in Java bist. Du lernst, aber du musst während dieser Zeit anfangen, diese andere Sprache zu lernen, Ruby on Rails. Aber zumindest für den Moment musst du Java vergessen.“ Und dann sagte ich: „Mm-mm. Nein, nein.“

Robert O'Farrell:

Das ist nicht das, was ich tun möchte.

Leandro Barreto:

Exakt. Ich verstehe vollkommen, dass das die Entscheidung eines Unternehmens war. Aber an diesem Punkt beginnt es, meinen Fokus auf das, was ich erreichen möchte, vom Unternehmenszweck zu trennen. Es macht also keinen Sinn, in diesem Unternehmen weiterzumachen. Ich bat darum zu gehen. Und wieder, die beste Entscheidung aller Zeiten, denn dann trat ich in ein anderes Unternehmen ein, in dem ich so viel gelernt habe. Und dann, in drei Jahren, wurde ich Java-Architekt.

Robert O'Farrell:

Ja. Das ist ein fantastisches Beispiel für diesen Fokus. Ich bin ziemlich neugierig, was die vier Komponenten angeht, die Sie zuvor erwähnt haben. Was ist für Sie persönlich wohl leicht zu erreichen oder zumindest Klarheit darüber zu erlangen? Und was fandest du schwieriger?

Leandro Barreto:

Gute Frage. Gute Frage. Ja. Also, etwas zu lernen, das man nicht kennt, ist immer eine Herausforderung, aber wenn man einen Wunsch oder einen klaren Fokus hat, wo man in ein paar Jahren hin will, beginnen sich die Dinge für einen zu klären. Zum Beispiel habe ich 2014 meinen MBA in den Vereinigten Staaten verlängert, um etwas über Unternehmertum und Dinge zu lernen, die für mich wirklich, wirklich wichtig waren. Aber ein völlig neues Gebiet, ich habe keine Ahnung, was mich erwartet, aber es gibt mir die Vision,... Mit anderen Worten, ich hatte immer die Idee, mein eigenes Unternehmen zu gründen. Ich weiß also, dass ich kurzfristig, nicht kurzfristig, sondern mittelfristig, mindestens fünf Jahre bis vier Jahre, in diesem Zeitraum, mein Unternehmen haben möchte.

Leandro Barreto:

Nachdem ich diesen MBA gemacht hatte, kehrte ich nach Brasilien zurück und begann, mich in Situationen zu versetzen, in denen ich diese neuen Dinge lerne. Und 2016 eröffne ich unser Restaurant in Brasilien. Also, wenn du ein Ziel hast, Dinge, und das ist ziemlich lustig, weil das Universum anfängt, dir zu helfen.

Robert O'Farrell:

Ich glaube, du machst in vielerlei Hinsicht auch dein eigenes Glück.

Leandro Barreto:

Ja.

Robert O'Farrell:

Also, wenn du jemanden hättest, der etwas über Ikigai lernen möchte und wegen deiner Erfahrung und deines Ratschlags, wie man es auf sein Leben anwenden kann, was denkst du, wäre dein Rat an jemanden, der nicht viel darüber weiß?

Leandro Barreto:

Gute Frage. Gute Frage. Also, ein Tipp, den ich oder einen Rat, den ich geben kann, ist, und ich finde das fantastisch und ich wende ihn täglich an. Verschwenden Sie keine Zeit täglich mit kleinen Entscheidungen, denn jeden Tag müssen wir Tausende von Entscheidungen treffen und unsere Gehirnkapazität ist täglich begrenzt, zumindest täglich. Es gibt also Zeiten, in denen wir uns geistig erschöpft fühlen, wenn Sie beispielsweise sechs Besprechungen hintereinander an einem Tag haben. Am Ende des Tages warst du total müde. Richtig? Und ich habe einmal gelesen, dass die klügsten Köpfe keine Zeit damit verschwenden, über kleine Dinge nachzudenken, zum Beispiel trug Steve Jobs jeden Tag die gleichen Jeans und das gleiche T-Shirt. Und er musste nicht darüber nachdenken, es zu benutzen. Er hat es einfach genommen und wiederverwendet.

Leandro Barreto:

Also, in dieser Zeit, was ich 2018 gemacht habe, mehr oder weniger, als ich Ikigai vorgestellt wurde. Also, was ich getan habe, ich lebte alleine in einer Wohnung in Brasilien. Also beschloss ich, es zu ändern, mein Leben. Was ich getan habe, ich habe meinen gesamten Kleiderschrank mit Dingen gespendet, die ich fast nie benutzt habe. Und ich trug nur acht T-Shirts und zwei Jeans.

Robert O'Farrell:

Eine ziemliche Sammlung.

Leandro Barreto:

Ich vermeide es also, diese kleinen Entscheidungen zu treffen, besonders morgens, weil man morgens einen klaren Kopf hat und diese nicht für kleine Dinge ausgeben muss, denn wenn man an kleine Dinge denkt, wird es wahrscheinlich im Laufe des Tages wachsen. Eine andere Sache, die mir zum Beispiel sehr geholfen hat, ist die Planung der Woche. Google Calendar ist also da, um verwendet zu werden, oder?

Robert O'Farrell:

Ja. Ja.

Leandro Barreto:

Tragen Sie also alles, was für Sie sehr wichtig ist, Ereignisse oder Pläne, die erledigt werden müssen, in den Kalender ein. Und wenn wir über die Kleidung sprechen, trennen Sie Ihre Kleidung einen Tag zuvor, bevor Sie ins Bett gehen. Sie wachen also ruhiger auf, trinken Ihren Kaffee in aller Ruhe und konzentrieren sich auf das, was wirklich wichtig ist. Und wenn Sie Ihren Geist davon befreit haben, über diese kleinen Dinge nachzudenken, können Sie Ihre Zeit und Energie darauf konzentrieren, neue Dinge zu lernen oder Dinge so zu erledigen, wie sie sein sollten. Und egal, ob es darum geht, eine neue Sprache oder eine neue Fähigkeit zu lernen, oder Sie können auch morgens ein Buch lesen, weil Sie Freizeit haben, sagen wir. Sie können sich auf das konzentrieren, was Ihnen genau wichtig ist.

Robert O'Farrell:

Ja. Ich bin ziemlich neugierig auf diesen Aspekt, wenn man etwas findet, von dem man wirklich begeistert ist. Und ich denke, in diesem digitalen Zeitalter haben wir so viele Dinge, die uns ablenken. Unser Telefon hat viele Benachrichtigungen, in denen wir eine Menge Informationen zur Verfügung haben, und manchmal kann es überwältigend sein, zu wissen, worauf wir uns konzentrieren sollten, und ich schätze, wofür wir uns wirklich begeistern können. Ich bin neugierig, hast du einen Einblick, wie die Leute das finden können, in dem sie sich einfach verlieren und für das sie eine große Leidenschaft haben?

Leandro Barreto:

Ja, absolut. Ja, absolut. Eine andere Sache, die für mich sehr gut funktioniert hat, ist das Ausschalten aller Benachrichtigungen.

Robert O'Farrell:

Besorgen Sie sich ein dummes Telefon, nur damit Sie nicht so viele Benachrichtigungen erhalten. Ja.

Leandro Barreto:

Ja. Weil ich lese... Ich weiß nicht mehr, wo genau, aber dein Gehirn brauchte etwa 15 Minuten, um sich auf etwas zu konzentrieren. Wenn Sie also keine 15 Minuten Ihrer Zeit verbringen, konzentrieren Sie sich auf das, was getan werden muss. Sie können sich überhaupt nicht konzentrieren. Also, was ich normalerweise mache, schalte ich alle Benachrichtigungen von meinem Telefon aus. Also, die wichtigste, ich habe sie einfach abgeschaltet und Benachrichtigungen sind mir egal. Eine Sache, die mir auch aufgefallen ist, ist das, als ich zum Beispiel eine Apple Watch hatte. In der Apple Watch funktioniert das iPhone weiterhin auf dem Telefon, auch wenn Sie die Benachrichtigungen ein- oder ausschalten. Oh mein Gott. Also, das ist ein einfaches Gerät, das ich sagen kann, denn sonst geraten Sie in ein schwarzes Loch in einer Community, in den sozialen Medien und Nachrichten, und dann verlieren Sie sich selbst.

Robert O'Farrell:

Ja. Ich persönlich fand, dass es bei der Apple Watch unglaublich ablenkend ist, etwas am Handgelenk zu haben, das vibriert. Und ich war immer ein großer Verfechter der Technologie, aber das war ein Bereich, in dem ich einfach davon abgewichen bin, zu einer mechanischen Uhr zurückgekehrt bin. Ich wollte einfach nicht so viel Unterbrechung haben, wenn ich versuchte, mich auf Dinge zu konzentrieren. Also, ich denke, es ist eine wirklich wichtige Erkenntnis, auf die man sich konzentrieren sollte.

Leandro Barreto:

Ja. Außerdem, wenn Sie zum Beispiel in einer Besprechung mit jemandem sind und Sie tatsächlich eine Nachricht erwarten, ich weiß nicht, vielleicht Ihrer Familie, und dann erscheint sie auf Ihrem Telefon und Sie sind in einer Besprechung, und dann schauen Sie in die Uhr und die Leute bemerken, dass Sie nicht aufpassen, weil Sie in die Uhr schauen. Egal warum du suchst, ob es eine Botschaft ist oder so weiter, du bietest eine Psychologie an... Wie kann ich das auf Englisch sagen? Oh mein Gott. Psychologische Interferenz. Sagen wir es.

Robert O'Farrell:

Jep. Psychologische Interferenz.

Leandro Barreto:

Interferenz. Ja. Danke. Das wird andere Menschen negativ beeinflussen. Also, ja, deswegen hast du die richtige Wahl getroffen, um in die...

Robert O'Farrell:

Ja. Ich habe einige Leute gehört, die Leute tatsächlich bitten, ihre Telefone draußen zu lassen, wenn sie zu Besprechungen gehen, oder ihren Laptop draußen zu lassen, damit Sie anwesend sind und an der Unterhaltung teilnehmen können. Weil ich denke, dass selbst die bloße Tatsache, dass Sie Ihr Telefon in Ihrer Nähe haben, eine Ablenkung ist. Selbst wenn es keine Benachrichtigungen gibt, reicht ihre Präsenz aus, um sicherzustellen, dass Sie nicht zu 100% in der Konversation präsent sind. Ich denke, das ist ziemlich interessant, wenn man bedenkt, wie wir uns konzentrieren und wie abhängig wir von dem Ansturm sind, den wir bekommen, oder dem Endorphinschub, wenn wir diesen Ping auf das Telefon oder diese Benachrichtigung bekommen.

Leandro Barreto:

Exakt.

Robert O'Farrell:

Ich dachte, wir könnten weitermachen und über objektive und wichtige Ergebnisse sprechen. Oder für diejenigen, denen dieser Begriff vielleicht noch nie begegnet ist: OKRs sind eine kollaborative Methode zur Zielsetzung, die von Teams und Einzelpersonen verwendet wird, um herausfordernde und ehrgeizige Ziele mit messbaren Ergebnissen zu setzen. Um das noch weiter aufzuschlüsseln: Der objektive Teil der OKR ist einfach das, was erreicht werden soll, und der KR-Teil, also die wichtigsten Ergebnisse, vergleicht und überwacht, wie wir das Ziel erreichen. Um der Festlegung erfolgreicher OKR auf den Grund zu gehen, müssen wir also klar und überzeugend darlegen, warum. Gibt es eine geheime Formel, um ein starkes Warum zu entwickeln, um alle mit ins Boot zu holen?

Leandro Barreto:

Ja. Tolle Frage. Also, OKRs, es dreht sich alles um Aktion und Ausführung. Und ich denke, die geheime Formel, sagen wir, es ist, einen klar definierten Vorschlag zu haben und außerdem alle Beteiligten, die das Ergebnis als Hauptziel anstreben. Meiner Meinung nach bestehen Unternehmen also aus lebenden Ökosystemen, die Menschen genannt werden. Und jeder Mensch hat seine eigenen Wünsche, Vorschläge, Ziele. Und vor allem: Vereinen Sie alle Ziele der Unternehmen und aller Menschen. Dann können wir die besten Ergebnisse erzielen. Und aus diesem Grund konzentrieren sich einige Unternehmen auf die kulturelle Anpassung.

Leandro Barreto:

Und das ist eine Sache, die meiner Meinung nach im Personalbereich stark zunimmt, Unternehmen und Personen, denen die Kultur entsprechen muss. Es bedeutet im Grunde, dass die Person dieselben Werte hat und Ergebnisse erzielen will wie die meisten Mitarbeiter im Unternehmen oder was das Unternehmen als ihre Kraft versteht, die sie braucht, um als Unternehmen weiter zu wachsen. Und ich habe gesehen, dass viele technisch gute Leute bei der Auswahl, bei der Prozessauswahl, versagt haben, einfach weil sie sich nicht an die kulturelle Eignung halten. Und das ist viel mehr als ein psychologisches Problem, weil man nicht weiß, wie man Leute sagt, die nicht als Gruppe arbeiten können.

Leandro Barreto:

Es ist also besser für das Unternehmen, jemanden einzustellen, der als Team spielen kann, als jemanden, der wie der einsame Wolf ist, der ständig alleine arbeitet. Und die Ergebnisse gelten nur für ihn und nicht für das gesamte Unternehmen. Also, ja, das ist das klassische Beispiel, das ich mir vorstellen kann. Und eine Sache, die dafür gut ist, ist, dass unsere Fehlertoleranz heutzutage ziemlich gut ist, weil heute zumindest seriöse Unternehmen Misserfolge nicht bestrafen. Sie ermutigen dich also sogar zum Lernen.

Leandro Barreto:

Und ich erinnere mich, dass die Spotify-Modelle sagen: „Scheitere schnell und lerne schnell.“ Das war also die Geburtsstunde der Failwall. Also, wo alle ihre Fehler geteilt haben und sie als Team, als Clan, Gilde lernen können. Und das ist ziemlich schön, weil man eine solche Umgebung schaffen kann, in der alle zusammen lernen und wachsen können, weil Menschen scheitern können. Und das ist normal.

Robert O'Farrell:

Denkst du, dass...

Leandro Barreto:

Und...

Robert O'Farrell:

Entschuldigung, ich bin nur neugierig. Denken Sie, dass sich Unternehmen heutzutage mehr auf das Warum konzentrieren, oder dass das Warum für ihre Erfolgsmessung wichtiger geworden ist? Und Sie haben die kulturelle Eignung erwähnt und ich finde die Idee toll, dass immer mehr Unternehmen viel sensibler darauf reagieren, was ihre Unternehmenskultur ist und wie diese Person darin arbeitet, oder werden sie in diese Unternehmenskultur passen? Weil die bestehenden Mitarbeiter in diesem Unternehmen sich auf ihr Warum einigen. Und wenn jemand kommt und dem nicht zustimmt, versteht er, wie sich das auf seinen Erfolg auswirkt. Denken Sie also, dass sich das Unternehmen dessen immer mehr bewusst wird und sensibler darauf reagiert?

Leandro Barreto:

Ja. Ich glaube, das sind sie. Also, sofern sie die richtigen Leute in der richtigen Umgebung mit dem richtigen Vorschlag haben, werden sie ihn, sagen wir mal, blind finden. Ich denke, es ist wie ein Verhaltenssinn für die Menschen. Denn wenn Sie jemanden sehen, sagen wir, als Ihren Kollegen, läuft das einem Ziel entgegen, das vom Unternehmen definiert wurde. Und Sie orientieren sich an Ihren Werten und Zielen. Du wirst ihm folgen.

Leandro Barreto:

Das ist also sowohl für die Menschen als Menschen als auch für das Unternehmen gut, weil sie den Vorschlag zeigen, sie zeigen, warum wir zum Beispiel das erste Verkaufsunternehmen für unser Produkt auf dem Markt sein müssen, warum, und dann werden die Leute, die daran arbeiten, es als persönliches Ziel betrachten. Und dann stellen Sie die Verbindung zwischen dem Unternehmensziel und dem Ziel der Mitarbeiter her, denn wenn das Unternehmen damit wächst, werden die Menschen mit Ihnen zusammen wachsen, mit diesem Nordstern.

Robert O'Farrell:

Ich stimme voll und ganz zu. Ich bin auch vom entgegengesetzten Standpunkt aus ziemlich neugierig. Denken Sie, dass sich die Mitarbeiter immer mehr bewusst werden, warum das Unternehmen ist, bevor sie dem Unternehmen beitreten? Weil wir bei der Pandemie gesehen haben, dass viele Unternehmen jetzt auf diese Personalbeschaffung aus der Ferne umsteigen. Daher haben die Möglichkeiten für Mitarbeiter, für ein viel breiteres Spektrum von Unternehmen zu arbeiten, jetzt zugenommen. Und glauben Sie, dass die Mitarbeiter jetzt bei der Suche nach neuen Jobs eine bessere Abstimmung finden, weil sie per se über einen größeren Pool verfügen, in dem sie mitspielen können?

Leandro Barreto:

Absolut. Absolut. Ich denke, das ist der Grund, warum Glassdoor so beliebt ist. Wenn Sie also zu einem Meeting oder einem Interview eingeladen werden, können Sie alles über das Unternehmen sehen. Zum Beispiel vom Gehalt bis hin zu den Rückmeldungen der Leute, die dort arbeiten oder nicht mehr arbeiten. Und dann kannst du sehen, ob es ein Match gibt. Und das ist ziemlich lustig, denn wie vor 10 Jahren, was nicht so beliebt ist, denken wir blind darüber nach, in einer Position wie der Softwareentwicklung zu arbeiten. Also muss ich Softwareentwickler werden. Ich muss ein... sein

Leandro Barreto:

Es konzentrierte sich also mehr auf die Position als auf den Zweck. Und jetzt sehen wir das Gegenteil. Jetzt suchen die Leute nach dem Zweck, dem, was das Unternehmen mir helfen kann, zu erreichen. Und es ist eher eine Win-Win-Situation.

Robert O'Farrell:

Situation.

Leandro Barreto:

... Situation sagen wir, Situation. Genau.

Robert O'Farrell:

Ja, dem stimme ich voll und ganz zu. Und ich denke auch, dass sich viele Menschen wirklich darauf konzentrieren, wie sich das Unternehmen um sie als Person kümmert. Sie reagieren sehr empfindlich auf die Tatsache, dass sie ihre Zeit diesem Unternehmen widmen. Es muss also eine Ausrichtung auf berufliche und persönliche Ziele geben. Und ich denke, es ist eine großartige Veränderung, das zu beobachten und auf die OKR-Seite der Dinge zurückzukommen. Ich bin neugierig, welche Vorteile die Festlegung von OKRs innerhalb einer Organisation bietet oder bietet?

Leandro Barreto:

Ja. Ich denke, OKRs sind sehr, sehr einfach. Sie benötigen kein spezielles Wissen, um es umzusetzen. Wenn man also die Leute hat, die sich engagiert und engagiert für das Ziel einsetzen und erklären, warum sie es erreichen wollen, dann war die Implementierung und Verwendung von OKRs eine Selbstverständlichkeit. Das Unternehmen kann also profitieren, weil er direkt zur Sache kommt. Er sagt: „Objektiv, es ist die Richtung. Und die wichtigsten Ergebnisse sind ja oder nein.“ Halten Sie es also einfach. Das ist der Hauptvorteil der Unternehmen.

Robert O'Farrell:

Ja. Ja, ich liebe das. Die Tatsache, dass es keine Grauzone gibt. Entweder Sie haben Erfolg oder Sie haben es nicht, und auch darüber herrscht viel Klarheit.

Leandro Barreto:

Exakt.

Robert O'Farrell:

Ich denke, haben Sie in Bezug auf diesen Aspekt von OKRs Ihrer Erfahrung nach gesehen, dass OKRs gesetzt wurden, die das Team in Bezug auf das, was es zu erreichen versucht, tendenziell weiter beanspruchen, als es normalerweise der Fall wäre, als Unternehmen, die Ihrer Erfahrung nach keine OKRs festlegen?

Leandro Barreto:

Ja, aber ich denke, es kommt darauf an, was das Unternehmen ist, welche Kultur das Unternehmen hat, weil ich Unternehmen gesehen habe, die OKRS auf die gute Art und Weise setzen, aber ich habe Unternehmen gesehen, die OKRS setzen, weil es schick ist. Wenn es schick ist, hat man kein klares Ziel. Sie haben keine klare Vision. Sie haben nicht die richtigen Leute. Und dann ist es sehr schwierig und Sie werden niemals erreichen, was Sie vorschlagen.

Robert O'Farrell:

Ich bin neugierig, das etwas genauer zu untersuchen, um Ihren Einblick dazu zu erhalten. Denn wie würdest du als jemand, der in ein Unternehmen kommen würde, das vielleicht OKRs festlegt, feststellen, dass die OKRs wahrscheinlich nicht so klar definiert sind oder dass sie einen Prozess implementieren, der nicht unbedingt die Tiefe oder den Glauben an die Umsetzung hat? Also, wie würde jemand reinkommen und das feststellen?

Leandro Barreto:

Gute Frage. Gute Frage. Also, die Idee, ein Ziel zu haben, ist wie etwas zu haben, das... Wie kann ich das sagen, kann dir eine Art Angst geben, aber es wird so sein, es gibt dir eine Richtung, aber die Leute, die es sehen, denken: „Hey, das ist ziemlich schwer zu erreichen, glaube ich.“ Also, ein Beispiel für Google zum Beispiel. Also, Google tendiert 2008 dazu, Google Chrome zu starten. Und soweit ich mich erinnere, war das erste Jahr wie: „Hey, das ist das Ziel.“ So wie: „Hey, wir wollen den besten Browser der Welt auf den Markt bringen.“ Und das wichtigste Ergebnis ist die Anzahl der Benutzer, denn die Benutzer werden Ihnen sagen, ob der Browser gut ist oder nicht.

Leandro Barreto:

Im ersten Jahr haben sie nicht das wichtigste Ergebnis erzielt. Aber im zweiten Jahr steigen sie wieder an die Messlatte und sagen: „Hey, jetzt haben wir mehr als das Doppelte des Ziels erreicht.“ Und im zweiten Jahr haben sie es immer noch nicht erreicht. Aber es war sehr, sehr nah dran. Und im dritten Jahr bestehen sie es. Denken Sie also daran, dass die Ziele etwas sein müssen, das wie eine Herausforderung erscheint, eine riesige Herausforderung, aber gleichzeitig auch sehr inspirierend ist.

Robert O'Farrell:

Inspirierend.

Leandro Barreto:

Inspirierend. Ich danke dir vielmals. Für diejenigen, die daran arbeiten. Also, ich denke, das ist der wichtigste Punkt.

Robert O'Farrell:

Ja. Und was sind deiner Meinung nach einige der Fallstricke bei der Festlegung von OKRs für eine Organisation?

Leandro Barreto:

Fantastisch. Fantastisch. Also, die Fallstricke aus meiner Sicht, es gibt einige häufige Fehler bei der Implementierung von OKR. Ich habe zum Beispiel, wie gesagt, keine klare Vorstellung vom Ziel, sodass sich die Leute nicht engagieren können. Und vor allem, wenn Sie leitende Ingenieure haben, weil sie nicht an etwas arbeiten wollen, das für sie keinen Sinn ergibt. Richtig? Also, das ist zum Beispiel der erste. Das zweite könnte wie ein System sein, das die Überwachung der Ergebnisse unterstützt. Sie können also nicht weiterverfolgen, was sehr wichtig ist, um es weiter zu verfolgen, wenn ja, wir sind kurz davor, es zu erreichen. Ja oder nein? Also, ein guter Punkt.

Leandro Barreto:

Und eine Sache, die ziemlich seltsam erscheint, aber auf dem Markt sehr, sehr verbreitet ist, ist, dass Ihr Produkt noch nicht fertig ist. Ein persönliches Beispiel, mit dem ich erst kürzlich konfrontiert wurde, aber spielst du Videospiele?

Robert O'Farrell:

Wenn ich Zeit habe. Ich habe zwei kleine Jungen, also habe ich heutzutage sehr wenig Zeit dafür. Aber ja, das tue ich.

Leandro Barreto:

Ja. Ja, ich liebe es, ich habe auch keine Zeit, aber wenn ich ein bisschen Zeit habe, kann ich sie verbringen. Also, diese kleine Zeit versuche ich mit dem besten Spiel zu verbringen, das ich auf dem Markt gefunden habe. Und hier ist der Punkt, denn vor einigen Jahren gab es ein Spiel, das veröffentlicht wurde, und vor der Veröffentlichung gab es mehrere Spieleplattformen, neue Websites usw., das uns sagte: „Hier ist das Spiel, das sich herausfordert... nein, das Spiel ändert sich für den Spielemarkt, weil es sehr gut werden wird. Das Marketing für dieses Spiel war wirklich, wirklich gut. Und das Spiel war wie die höchsten Erwartungen dafür. Es war immer an der Spitze. „Hey, du musst das spielen, weil es sehr toll werden wird. Du wirst damit eine großartige Erfahrung machen.“

Leandro Barreto:

Und das Lustige ist, dass ich nach dem Start, ein paar Stunden später, einige YouTuber bemerke, die anfangen, das Spiel zu testen. Sie fingen an, Videos über so viele Bugs zu posten, mit denen sie konfrontiert sind. Und innerhalb einer Woche musste sich das Spiel nicht mehr verkaufen, weil das eine Katastrophe war.

Robert O'Farrell:

Ja.

Leandro Barreto:

Und... Ja.

Robert O'Farrell:

Ich wollte nur sagen, mir fallen ein paar Spiele ein, die mir in den Sinn kommen und die diesen Kriterien entsprechen.

Leandro Barreto:

Ja. Wahrscheinlich denken wir dasselbe, aber ich kann es sagen, also.

Robert O'Farrell:

Ja. Ja. Finden Sie, dass die Leute innerhalb einer Organisation OKRs und KPIs verwechseln? Oder sind Sie jemals auf Beispiele gestoßen, bei denen die Leute den Zweck zwischen den beiden falsch verstehen?

Leandro Barreto:

Ja. Eine Sache, die mir in den Sinn kam, ist, dass das wichtigste Ergebnis eine einfache Kennzahl ist, anhand derer Sie nachvollziehen können, ob Sie Ihr Ziel erreichen oder nicht. KPIs sind jedoch eher ein Leistungsindex für die Leistung Ihres Teams. Zum Beispiel, ob sie eine gute Leistung erbringen, ob wir über die richtigen Ressourcen verfügen, um etwas zu erreichen. Ich denke, das ist hauptsächlich der Unterschied in Bezug auf den KPI, er ist ein Maß für Sie, vielleicht um einen Bonus zu erzielen, um einen Bonus für Ihr Team zu schaffen oder so weiter. Und der KR darf nicht an einen Bonus oder ein Gehalt usw. geknüpft sein. Das muss wie eine Anweisung sein. Etwas, das wir, ja, erreichen oder nicht. Oder wenn nicht, was müssen wir tun, um die Richtung zu korrigieren.

Robert O'Farrell:

Ja. Fantastisch. Nun zu Agile, ich bin neugierig auf diese Verschmelze der beiden, von OKRs und Agile. Wie können wir Agile und OKRs nach Ihrer Erfahrung und Ihrem Verständnis kombinieren, um Ergebnisse zu erzielen, die zu Höchstleistungen führen?

Leandro Barreto:

Fantastisch. Wie es im Agile-Manifest heißt: „Der Mensch steht vor dem Prozess“. Ich glaube also, dass Sie immer dann, wenn Sie ein ausfallsicheres Umfeld und eine gute Führung aufrechterhalten, das Beste aus Ihrem Team herausholen können. Wenn Sie also das, was ich zuvor über den Ikigai gesagt habe, mit einer guten Führungskraft in einer sicheren Umgebung und Kollegen oder Kollegen verbinden, die dieselben Werte und Ziele teilen wie Sie, dann können Sie maximale Effizienz erzielen, denn hocheffiziente Teams sind Teams, die konzentriert und engagiert auf die Unternehmensergebnisse ausgerichtet sind und hervorragende Geschäftsergebnisse erzielen werden. Es tut uns leid.

Robert O'Farrell:

Ich liebe auch diesen Aspekt mit den OKRs, mit dieser klaren Definition, dass Agile, diese Prozesse diese Sprint-für-Sprint-Aktivität sind, bei der du zurückgehst und dich umdrehst und dir die Ergebnisse dieses Sprints ansiehst und zum Kunden zurückgehst und Kundenfeedback einholst und diese echte Ausrichtung auf das, was du erreichen willst, um dir die Klarheit zu geben, dass du, wenn du den Sprint-Prozess durchläufst, zurückkommst und sagst: „Okay, handeln wir nach den Initiativen, die aus diesen wichtigen Ergebnissen hervorgegangen sind und dazu beitragen? zu diesem OKR?“

Leandro Barreto:

Exakt. Und außerdem haben wir deswegen das Ziel für den Sprint, oder? Wir haben also die Richtung für den Sprint. Sie können also bei jedem Sprint messen, ob Sie dieses Ziel erreichen oder nicht.

Robert O'Farrell:

Und ich liebe es auch als Mechanismus, auf dieses Warum-Stück zurückzuverweisen, um wirklich Klarheit darüber zu schaffen, warum, worauf sich meiner Meinung nach ein Großteil der Softwareentwicklung manchmal nicht so stark wie möglich konzentriert. Also, ich bin neugierig, wie kann Ikigai da reinpassen? Also, wir haben am Anfang darüber gesprochen und wir haben über die Komponenten gesprochen und es war ein großartiger Rahmen, um einen Zweck zu verstehen, aber wie können wir das nutzen, um bessere Ergebnisse zu erzielen und als Team motiviert zu bleiben?

Leandro Barreto:

Gute Frage und auch ziemlich schwierig. Aber ja, ich glaube, es gibt zwei dünne Linien, die sich in Zukunft irgendwann treffen werden. Zum Beispiel ist die erste wie das Individuum als Person. Also, wie er selbst in, innerhalb der Organisation erscheint und wie er davon profitieren kann, wie diese Beziehung von dieser Win-Win-Beziehung profitieren kann. Und auch die zweite ist wie der Einzelne als Profi. Also, basierend auf den Fähigkeiten, die er bereits hat. Wie kann er dem Unternehmen helfen, die Ergebnisse effizienter zu erzielen?

Leandro Barreto:

In einem bestimmten Zeitplan kreuzen sich diese beiden Grenzen und dann werden Sie in der Lage sein, hervorragende Ergebnisse zu erzielen, da Sie eine Person mit exzellentem internem Wissen haben, die intern als Person arbeitet und auch mit den Unternehmen beschäftigt ist, die als übergeordnetes Ziel, als Nordstern, und auch Ihren Kollegen helfen, gemeinsam zu wachsen.

Leandro Barreto:

Und ich denke, das ist wie ein Lächeln. Wenn du jemanden unbewusst anlächelst, bringst du die anderen Leute auch zum Lächeln. Wenn Sie also jemanden haben, der wirklich an einem Vorschlag arbeitet, wird diese Person andere auf positive Weise kontaminieren. Und dann haben Sie eine ununterbrochene Reihe von Leuten, die konsistente Ergebnisse liefern. Und ich denke, das ist das Wichtigste.

Robert O'Farrell:

Hast du das selbst erlebt, wo du jemanden siehst, der zielgerichtet arbeitet und kontaminiert oder infiziert, wie du... infizieren ist wiederum kein gutes Wort, aber inspiriert ist wahrscheinlich das beste Wort, das die Menschen um sie herum dazu inspiriert hat, auf ähnliche Weise zu arbeiten. Gibt es etwas, das Sie selbst gesehen haben?

Leandro Barreto:

Ja, ja. Ich erinnere mich, dass ich in der Firma in Brasilien gearbeitet habe. Das war mein erster Tag. Ich dachte: „Hmm, da ist etwas Seltsames“, weil jeder so leidenschaftlich daran arbeitet, für seinen Kunden die besten Ergebnisse zu erzielen, dass dieser Gedanke mich positiv beeinflusste und ich begann, hungrig nach guten Ergebnissen zu werden, nicht nur für das Unternehmen, sondern auch für mich als Einzelperson, als jemand, der lernen und anderen etwas beibringen muss. Und heutzutage sehe ich, dass diese Unternehmen großartige Ergebnisse mit einer großartigen Führungskraft erzielen, denn selbst wenn wir ein gutes Team haben, müssen wir jemanden finden, der ein dienender Leiter ist, dem man folgen kann und dem man vielleicht auf gute Weise blind folgen kann. Aber ja, ich erlebe es.

Robert O'Farrell:

Das ist fantastisch. Aber ich bin interessiert, gibt es etwas, über das Sie persönlich sprechen wollten, in Bezug auf eines dieser drei Themen oder auch außerhalb davon, das, glaube ich, für Ihre berufliche Entwicklung, Ihr Privatleben inspirierend war?

Leandro Barreto:

Ja, absolut. Ja, absolut. Ich glaube, Leandro war vor fünf Jahren eine ganz andere Person. Und als ich anfing, nicht nur alleine in mich hinein zu schauen, sondern auch nach außen und nach den Möglichkeiten, die mir die Welt bieten kann, und wie kann ich das zurückgeben, oder wie kann ich das der Welt zurückgeben? Das ist sehr lustig, weil gute Dinge beginnen zu passieren. Ich hätte mir zum Beispiel nie vorstellen können, hier in Amsterdam zu arbeiten. Und jetzt bin ich hier in Amsterdam, arbeite in einem großartigen Unternehmen mit großartigen Leuten und erbringe so großartige Ergebnisse, was mir viel Wissen vermittelt, um weiter zu lernen und das Rad am Laufen zu halten, den Kreislauf aufrechtzuerhalten.

Leandro Barreto:

Und ich denke, heute, als würde ich die beste Leandro-Version aller Zeiten aufführen, vielleicht morgen, ein bisschen mehr, und ich kann dieses Wissen an andere Personen weitergeben und ich kann auch von anderen Personen lernen, von anderen Menschen. Und das ist sehr aufregend. Ich denke, das ist es, was mich motiviert, morgens aufzustehen, meine sportlichen Dinge wie Laufen und Jiu-Jitsu zu machen und dann die Arbeit machen zu lassen.

Robert O'Farrell:

Das ist fantastisch. Das finde ich toll, diese Reflexion der letzten fünf Jahre, wie weit du gekommen bist. Es klingt, als hättest du dich von verschiedenen Quellen inspirieren lassen, aber ist da etwas drin, von dem du denkst, dass es dafür entscheidend war? Oder war es nur eine allgemeine Entwicklung in dieser Zeit?

Leandro Barreto:

Ja. Ja. Ja, ich habe versucht, mich auf Menschen zu konzentrieren, die einen positiven Einfluss auf andere haben. Also versuche ich, mehr als gleich zu sein, denn wenn du gleich bist, bist du dieselbe Person, also bietet das keinen Mehrwert für die anderen, sondern versuche, auf deine eigene Art ganz anders zu sein. Also, ja, im Grunde ist es das, was mich dazu motiviert, verschiedene Referenzquellen zu finden und zu versuchen, die beste Version von mir selbst zu sein.

Robert O'Farrell:

Das ist fantastisch. Ich liebe diese Mischung aus dem Philosophischen, was für mich das Ikigai ist, und dem Konkreten, naja, nicht Konkreten, sondern dem Workflow-Aspekt der agilen Seite der Dinge, die zusammenkommen. Haben Sie traditionell mit agilen Methoden gearbeitet oder haben Sie den Übergang zwischen diesen Methoden vielleicht erst begonnen, denn wenn Sie aus den 2000ern kommen, haben Sie wahrscheinlich irgendwann in der Vergangenheit Waterfall kennengelernt und sind dann zu Agile gekommen. War das Ihre berufliche Entwicklung in dieser Zeit?

Leandro Barreto:

Ja. Ja. Tatsächlich habe ich 2008 viel mit der Waterfall-Methode gearbeitet, als ich mit Scrum in die Agile-Methodik eingeführt wurde... nein, eigentlich 2009, dann habe ich es gesehen. „Hey, das ist sehr, sehr interessant.“ Lass uns mehr darüber erfahren. Und dann, während dieser Zeit, arbeite ich weiter sowohl mit der Waterfall-Methode als auch mit der Agile-Methode. Und je mehr ich mit dem Waterfall daran arbeite, desto mehr Wert habe ich in dem [unhörbaren 00:54:24] gesehen -

Robert O'Farrell:

In Agile. Ja.

Leandro Barreto:

Ja. Und das war ziemlich fantastisch, denn dann lerne ich auch etwas über SAFe und wie man es skaliert, und ja.

Robert O'Farrell:

Ich bin ziemlich neugierig, weil wir in dieser Hinsicht einen ähnlichen Weg eingeschlagen haben und ich darüber nachdenke, wo wir mit OKRs und Agile stehen, und es ist interessant, dass Agile uns unserem Kunden näher gebracht hat und wir regelmäßig mit unseren Kunden sprechen, was ich für einen riesigen Gewinn gegenüber Waterfall hielt, wo Sie vielleicht monatelang an der Entwicklung arbeiten und Sie eine Anforderung haben, die Sie versuchen, in Code umzusetzen, und dann haben Sie plötzlich diese große Lieferung. und dann sprichst du mit dem Kunden. Und normalerweise kommt der Kunde zurück und sagt: „Wir wollen, dass all diese Dinge geändert werden.“ Und es ist eine echte Qual.

Robert O'Farrell:

Agile war maßgeblich daran beteiligt, aber dann ging es von da an weiter und füge die Ebene des Warum hinzu, was meiner Meinung nach wieder eine dieser großen fundamentalen Veränderungen in der Art und Weise ist, wie wir uns auf das konzentrieren, was wir tun. Sehen Sie, dass sich aus Ihrer Erfahrung, Ihrer Berufserfahrung, etwas ergibt, das eine weitere wichtige Herausforderung in Bezug auf, ich denke, wie wir arbeiten und wie wir Werte schaffen, in Angriff nimmt?

Leandro Barreto:

Ja. Und zum Beispiel möchte der Kunde den Wert dessen, was geliefert wird, sehen. Sie wollen nicht sechs Monate damit verbringen, darauf zu warten, dass etwas geliefert wird. Ich denke, das ist der Grund, warum die Cloud so beliebt ist, wie SaaS-Unternehmen, denn wenn Sie beispielsweise an etwas arbeiten, das sich in der Cloud befindet, haben Sie immer die neueste Version. Und egal an welchem Tag oder zu welcher Stunde des Tages, es wird neue Funktionen geben. Und normalerweise ist es für Sie transparent. Und intern gilt aus technischer Sicht: Je mehr Sie liefern, desto schneller können Sie korrigieren und desto besser verstehen Sie den Markt.

Leandro Barreto:

Und das ist auch der Grund, warum einige Strategien, einige Veröffentlichungsstrategien, so beliebt waren, wie die Veröffentlichung von Canary. Sie liefern also ein paar Dinge an eine bestimmte Person und dann können Sie sie testen. Und wenn sie Ihnen gutes oder schlechtes Feedback geben, haben Sie Zeit, es zu korrigieren. Deshalb wurde es so beliebt. Also, ich denke, in dieser Zeit werden wir von nun an viele SaaS-Unternehmen erleben, die anfangen zu wachsen, weil die Dinge jetzt im wirklichen Leben sind, jetzt in Echtzeit, also denke ich, dass es natürlich ist.

Leandro Barreto:

Übrigens, es gibt eine gute Strategie, die von Spot 5 implementiert wurde, wenn ich mich nicht irre, das war so, aber das ist eher aus technischer Sicht. Sie haben einige Roboter, die den Servern ständig schlechte Dinge antun.

Robert O'Farrell:

Oh, das ist der Chaos-Affe.

Leandro Barreto:

Der Chaosaffe.

Robert O'Farrell:

Das war Netflix. Ja. Ja.

Leandro Barreto:

Netflix, ja.

Robert O'Farrell:

Netflix. Und es würde Teile ihrer Infrastruktur zum Erliegen bringen und Dinge kaputt machen. Ja, ja.

Leandro Barreto:

Exakt. In manchen Unternehmen ist das ziemlich schwer zu erkennen, aber ich denke, das wird in den nächsten Monaten oder Jahren immer beliebter, weil es den Ingenieuren beibringen wird, damit umzugehen, weil niemand am Wochenende weiterarbeiten will. Du bleibst bei deiner Familie.

Robert O'Farrell:

Ja. Ja, ich stimme vollkommen zu. Ich weiß noch, als ich zum ersten Mal von der Idee mit dem Chaos-Affen gehört habe, dass es mich schockiert hat, dass jemand seinem Unternehmen und, glaube ich, seinen Systemen das antut, aber dann braucht es nur einen Produktionsvorfall, um zu erkennen, dass, wenn Sie so etwas gehabt hätten, Sie eine gewisse Vorsorge eingebaut hätten, falls das passieren sollte. Und ich denke, da steckt eine Menge Weisheit dahinter. Und deshalb finde ich die Idee absolut toll. Ich finde es toll, was Sie über die Bereitstellung von Mehrwert für Kunden in Echtzeit gesagt haben.

Robert O'Farrell:

Und ich denke daran zurück, dass Agile wirklich eine grundlegende Rolle dabei gespielt hat, nun ja, nicht an sich Pionierarbeit zu leisten, aber mit dem Veröffentlichungsrhythmus, den man von ein- bis zweiwöchigen Sprints hat, versetzt man sich in eine Position, in der man öfter liefert. Und du hast Canary-Deployments erwähnt, glaube ich in diesem Zusammenhang. Gibt es noch andere Bereitstellungsstrategien, auf die Sie gestoßen sind und die, glaube ich, auch diese sofortige Wertschöpfung für Kunden unterstützen?

Leandro Barreto:

Ja. Es gibt eine andere Strategie, die Blau-Grün-Version heißt, aber der Unterschied zwischen ihnen ist wie bei der Canary-Version, du lieferst etwas in kleinen Portionen ab, aber Blau-Grün, du, wie ein Schalter, den du ein- und ausschaltest.

Robert O'Farrell:

Ja. Ja. Stimmt.

Leandro Barreto:

Ja, du kannst es testen. Sie können eine neue Version Ihrer Umgebung oder Ihres Tools bereitstellen, und dann kann sie jeder verwenden. Und wenn etwas schief geht, haben Sie den Plan B, bei dem Sie einfach ein- und ausschalten und dann den Traffic zu Ihrem Tool neu anordnen können. Aber das ist sehr technisch.

Robert O'Farrell:

Ja. Sehr interessant für mich, aber wir könnten einige unserer Podcast-Hörer verlieren. Eine letzte Frage von mir, nur im Rahmen Ihres aktuellen beruflichen Engagements: Haben sie OKRs implementiert, bevor Sie in das Unternehmen eingetreten sind? Oder haben Sie gesehen, wie das in dieser Zeit eingeführt wurde?

Leandro Barreto:

In meinem aktuellen Unternehmen arbeiten sie derzeit mit OKRs, also habe ich nicht teilgenommen und es implementiert. Also konzentriere ich mich einfach mehr darauf, den Teams bei der Umsetzung der KRs zu helfen. Es gab einige Unternehmen, in denen ich in den PEs gearbeitet habe und denen ich beim Aufbau geholfen habe, und nicht nur beim Aufbau des Ziels, sondern auch der KRs. Und das Ziel ist, dass du so viel Zeit verbringst, weil du verstehen musst, wo das Unternehmen in Zukunft stehen will.

Leandro Barreto:

Man muss also innerlich wissen, was wir haben, was wir verbessern können, wo wir uns verbessern können, und dann können wir es darauf aufbauen, auf dem Ziel aufbauen. Wir können bis zu vier wichtige Ergebnisse erzielen, um dies genauer zu erreichen. Ja. Ja, aber es ist eine ziemliche Herausforderung, aber gleichzeitig auch sehr aufregend.

Robert O'Farrell:

Ich denke, das war meine Frage nach Ihrer Erfahrung, als ein Unternehmen das nicht getan hat, sondern es dann implementiert hat. Was waren die wirklichen Herausforderungen dabei? Und wie lange haben Sie gesehen, dass dieser Prozess gedauert hat, bis sie wirklich gut darin wurden? Weil es nicht nur darum geht, die sinnvollen Ziele und offensichtlich messbaren Schlüsselergebnisse festzulegen, sondern dann auch darum, die Teams darauf abzustimmen. Was waren die großen Herausforderungen dort und wie lange hat dieser Prozess Ihrer Meinung nach gedauert?

Leandro Barreto:

Ja. Ich denke, das hängt von Unternehmen zu Unternehmen ab. Ich erinnere mich, dass ich in Brasilien mit Unternehmen zusammenarbeiten musste, die Monate damit verbracht haben, Entscheidungen zu treffen, aber gleichzeitig erinnere ich mich, dass mein eigenes Unternehmen drei Monate gebraucht hat, um mit der Umsetzung zu beginnen. Ich denke also, es hängt vom Engagement der Menschen ab, die für dieses Ziel verantwortlich sind. Also, ja, hängt auch von der Reife des Unternehmens ab, von den Leuten, die arbeiten, und ja. Weil die OKRs ziemlich alt sind, aber gleichzeitig für die Menschen, für die Unternehmen, ziemlich neu sind. Richtig? Also, das ist wirklich eine große Herausforderung. Und wie balanciert man das aus?

Leandro Barreto:

Es gibt einige Leute, die nicht wissen, wie man das richtige Ziel setzt. Und dann haben wir uns das Gleiche ausgedacht, über das wir zuvor gesprochen haben. Zum Beispiel, wenn Sie nicht wissen, wohin Sie gehen werden, wenn das Ziel nicht klar genug ist, egal ob Sie gute oder schlechte Leute haben, die Leute werden keinen Wert darin sehen.

Robert O'Farrell:

Ja. Und du wirst deine Ausrichtung nicht verstehen, weil die Leute das Ziel entweder nicht verstehen oder nicht an sie glauben.

Leandro Barreto:

Exakt.

Robert O'Farrell:

Das ist ein fantastischer Einblick, Leandro. Und ich weiß deine Zeit heute wirklich zu schätzen. Nochmals, gibt es etwas, worüber du gerne chatten würdest, bevor wir es abschließen? Mir ist nur bewusst, dass wir jetzt seit ungefähr einer Stunde chatten und auch ein bisschen vom Drehbuch abgekommen sind.

Leandro Barreto:

Ja, absolut. Ja, absolut. Nein, eigentlich möchte ich dir danken, Rob. Danke, Agile-Team, an alle. Ich möchte auch nicht viel Zeit mit Reden verbringen. Es war mir eine Freude und danke nochmal für die Einladung. Und ich hoffe, wir können in Zukunft gute Dinge denken. Zum Beispiel: „Hey, ich hoffe, ich kann dazu gute Einblicke geben.“

Robert O'Farrell:

Das ist fantastisch. Das hast du gewiss. Ich habe heute auch einiges gelernt. Also werde ich zurückkommen, um einige der Diskussionspunkte aus diesem Chat noch einmal aufzugreifen. Also, nochmals vielen Dank für deine Zeit, Leandro. Das weiß ich wirklich zu schätzen. Und ja, hab einen schönen Tag. Es fängt für dich an und es endet für uns. Also, ja, ich weiß es wirklich zu schätzen, Kumpel.

Leandro Barreto:

Ich danke dir. Danke. Das weiß ich auch sehr zu schätzen. Nochmals vielen Dank. Wir sehen uns. Hab einen schönen Tag.

Robert O'Farrell:

Du auch. Prost.

Leandro Barreto:

Prost.

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