Ta strona korzysta z ciasteczek, aby zapewnić Ci najlepszą możliwą obsługę. Informacje o ciasteczkach są przechowywane w przeglądarce i wykonują funkcje takie jak rozpoznawanie Cię po powrocie na naszą stronę internetową i pomaganie naszemu zespołowi w zrozumieniu, które sekcje witryny są dla Ciebie najbardziej interesujące i przydatne.
Klient
Saxoprint GmbH to duża firma drukarska z siedzibą w Dreźnie, specjalizująca się w internetowych usługach druku dla klientów biznesowych w całej Europie. Firma łączy nowoczesne technologie z szeroką ofertą produktów poligraficznych i realizuje swoje usługi głównie za pośrednictwem Internetu.
Wyzwanie
Przed rozpoczęciem współpracy zespół IT mierzył się z szeregiem problemów organizacyjnych i technologicznych, które znacząco wpływały zarówno na tempo, jak i jakość pracy. Główne wyzwania obejmowały:
- Niska przewidywalność procesów dostarczania – Brakowało mierzalnych kryteriów wejścia (Definition of Ready); backlog był niestabilny, a refinementy nieefektywne, co utrudniało planowanie sprintów.
- Ograniczone wykorzystanie wskaźników – Bez regularnych analiz KPI nie można było identyfikować wąskich gardeł w procesie; decyzje były podejmowane bardziej intuicyjnie niż na podstawie danych.
- Zbyt niska prędkość pracy (Velocity) – Średnio podczas jednego refinementu omawiano jedynie 1–2 bardzo duże elementy, co ograniczało przygotowanie backlogu i negatywnie wpływało na realizację celów sprintu.
- Długi Lead Time i Cycle Time – Czas od zgłoszenia wymagania do jego wdrożenia był zbyt długi i trudny do przewidzenia.
- Niejasne role i odpowiedzialności – Brakowało wspólnego rozumienia ról Product Ownera, Project Managera i Scrum Mastera, co prowadziło do dublowania pracy lub luk w podejmowaniu decyzji.
- Brak operacyjnego wykorzystania AI – Pomimo dostępności narzędzi takich jak GitHub Copilot, zespół nie posiadał wiedzy ani praktyk umożliwiających ich efektywne wykorzystanie w codziennej pracy.
Rozwiązanie
Projekt został podzielony na trzy główne fazy: Analiza (Faza A), Projektowanie rozwiązań (Faza B) oraz Coaching i wdrożenie (Faza C). Takie ustrukturyzowane podejście umożliwiło stopniową, praktyczną i trwałą optymalizację procesów zespołowych w Saxoprint.
Faza A – Analiza
Rozpoczęliśmy od szczegółowej analizy aktualnego stanu zespołu, jego procesów, narzędzi i wyzwań. Kluczowym celem tej fazy była dogłębna ocena sposobu wykorzystania Azure DevOps. W ramach warsztatów, wywiadów oraz przeglądów artefaktów projektowych (tablice zadań, backlogi, dokumentacja sprintów) wypracowano pełne zrozumienie istniejących problemów.
Rezultatem Fazy A był jasny obraz stanu wyjściowego procesów, narzędzi i kompetencji organizacyjnych w Saxoprint. Połączenie warsztatów zespołowych z analizą techniczną stworzyło solidną, opartą na danych podstawę do kolejnego etapu transformacji.
Faza B – Projektowanie rozwiązań i szkolenia
Na podstawie wniosków z Fazy A opracowano szczegółowy plan transformacji procesowej i technologicznej. Faza B była kluczowym etapem przygotowawczym, łączącym wiedzę domenową klienta z doświadczeniem konsultantów w obszarze Agile i AI.
Wspólnie z zespołem wdrożono następujące działania:
- Zdefiniowanie kryteriów „Definition of Ready” (DoR) – Ustalono minimalne wymagania dla zadań dopuszczanych do planowania sprintu, co zwiększyło jakość backlogu i wyeliminowało nieprzygotowane elementy.
- Opracowanie modelu metryk i rytmu inspekcji – Wprowadzono system ciągłego monitorowania Velocity, Lead Time, Cycle Time oraz Scope Increase. Dashboard KPI został zbudowany na podstawie danych z systemu zgłoszeń i Azure DevOps.
- Określenie priorytetów coachingowych dla ról PO, PL i SM – Zaplanowano cykle rozwojowe skoncentrowane na odpowiedzialności procesowej, moderowaniu refinementów oraz planowaniu i inspekcji sprintów.
- Identyfikacja kluczowych kompetencji technicznych w zespole developerskim – Skoncentrowano się na produktywnym wykorzystaniu GitHub Copilot, prompt engineeringu, refaktoryzacji oraz testach jednostkowych.
- Rekonfiguracja Azure DevOps i opracowanie przewodnika technicznego – Azure Boards zostało zoptymalizowane w celu pełnego wykorzystania nowej hierarchii pracy i Delivery Plans. Towarzyszący podręcznik stał się centralnym źródłem wiedzy, zapewniającym spójne rozumienie struktury backlogu i konwencji work itemów oraz większą transparentność projektu.
Faza B była również momentem zabezpieczenia wewnętrznego wsparcia po stronie klienta – Product Owner, Project Manager i Scrum Master aktywnie uczestniczyli w projektowaniu procesów, co znacząco zwiększyło zaangażowanie w nadchodzącą fazę wdrożenia.
Faza C – Coaching i wdrożenie
Była to najintensywniejsza faza współpracy, w której zespół Saxoprint w pełni wdrożył zaprojektowane wcześniej usprawnienia. Celem było nie tylko wprowadzenie nowych narzędzi i procesów, ale również zakorzenienie nowej kultury pracy.
Działania obejmowały dwa pakiety sprintowe:
- Pakiet 1 – Stabilizacja: Wdrożenie nowego workflow, implementacja Definition of Ready, aktywacja dashboardu KPI oraz uporządkowanie backlogu.
- Pakiet 2 – Optymalizacja: Utrwalenie dyscypliny procesowej, usprawnienie refinementów, wdrożenie narzędzi AI oraz przygotowanie do skalowania.
Kluczowe działania:
- Szkolenia i coaching dla PO/PL/SM – Skoncentrowane na odpowiedzialności procesowej, moderacji sprintów, analizie KPI oraz reagowaniu na zakłócenia.
- Wzmocnienie praktyk zespołowych – Ustrukturyzowanie spotkań Scrum i ich uzupełnienie analizą KPI zwiększyło zdolność reagowania i kontrolę postępów.
- Refinementy oparte na danych – Wykorzystanie Definition of Ready jako kryterium selekcji zadań zwiększyło efektywność i ograniczyło nieplanowane przerwania w sprintach.
- Wdrożenie AI i rozwój kompetencji – Szkolenia z GitHub Copilot, prompt engineeringu i zarządzania kontekstem oraz dokumentowanie dobrych praktyk wspierające skalowalność.
- Współpraca interdyscyplinarna – Architekci, PO, PL, SM i developerzy wspólnie finalizowali dokumentację techniczną, wytyczne korzystania z Copilota oraz standardy pracy zespołu.
Faza C zakończyła się pełnym audytem KPI, który potwierdził znaczącą poprawę czasu dostarczania, planowalności i jakości pracy zespołu. Wszystkie działania stworzyły fundament pod dalsze skalowanie transformacji w organizacji.
Rezultaty
W Fazie C osiągnięto mierzalne usprawnienia w kluczowych obszarach pracy zespołowej, potwierdzone kompleksowym audytem KPI:
- Planowalność sprintów wzrosła ponad trzykrotnie. Podczas gdy wcześniej realizowano jedynie 0–20% zaplanowanych Story Points, po transformacji zespół regularnie osiągał 70–110% celów sprintu.
- Czas dostarczania funkcjonalności został znacząco skrócony. Lead Time dla User Stories zmniejszył się z ponad 99 dni do 19 dni — co oznacza redukcję o około 81%.
- Również Cycle Time uległ istotnemu skróceniu: czas realizacji User Stories zmniejszył się z 34 dni do zaledwie 4 dni — co przekłada się na wzrost efektywności o niemal 90%.
- Jakość backlogu oraz wydajność zespołu wyraźnie się poprawiły. Liczba zadań przygotowywanych podczas jednego refinementu wzrosła z 1–2 do 4–6, co oznacza zwiększenie przepustowości o ponad 200%.
- W obszarze wdrożenia AI odnotowano stabilne i produktywne wzorce wykorzystania. Średni wskaźnik akceptacji kodu generowanego przez GitHub Copilot utrzymywał się na poziomie 28–30%, natomiast trafność promptów wzrosła — co było widoczne w zwiększeniu odsetka zaakceptowanych linii kodu z 29% do prawie 33%.
- Role Product Ownera, Project Managera oraz Scrum Mastera zostały wzmocnione dzięki ukierunkowanemu coachingowi. Ich aktywna odpowiedzialność procesowa była kluczowym czynnikiem sukcesu, zapewniającym trwałość wdrożonych zmian.
Dzięki ustrukturyzowanemu wsparciu transformacji Agile, Time-to-Market dla inicjatyw wewnętrznych został znacząco skrócony już w ciągu 16 tygodni. Umożliwiło to szybszą realizację optymalizacji procesów, która obecnie zapewnia trwałe oszczędności w wysokości 40 000 € miesięcznie.
Od klienta
„Poprawę naszego Time-To-Market odczuliśmy natychmiast. Pierwsza inicjatywa po transformacji agile została ukończona znacznie szybciej niż zwykle. Dzięki temu mogliśmy zrealizować oszczędności kosztów w wysokości 40 000 € o cały miesiąc wcześniej. Dzięki Azure DevOps i nowym dashboardom mam wreszcie pełny, przejrzysty obraz sytuacji: jednym spojrzeniem widzę, co się dzieje, kiedy oraz na jakim etapie jesteśmy. To daje mi pewność, że priorytetowe funkcjonalności są wdrażane naprawdę na czas.”

Jak jedno wdrożenie Augmented Reality pozwoliło uniknąć kosztów międzynarodowego zespołu
Design, Development, DevOps czy Cloud – jakiego zespołu potrzebujesz, aby przyspieszyć pracę nad swoimi projektami?
Porozmawiaj o swoich potrzebach z naszymi specjalistami.



