От «считаем пиксели» к реальной эффективности: как сделать работу дизайнеров прозрачной для руководства

Проблема в том, что дизайн-проекты слишком разные: где-то речь идет о сложных интерфейсах, а где-то о быстрых визуалах для лендингов. Как такую работу оцифровать и при этом не убить мотивацию?

Меня зовут Анна Труфанова, я Head of Design в НЛМК ИТ. Сегодня я расскажу, как нам удалось измерить эффективность преимущественно творческой работы.

Первые сомнения

Главная сложность с измерением продуктивности команды дизайнеров заключалась в том, что сотрудники выполняют задачи разного масштаба и профиля. Сравнить разработку промышленного интерфейса и, например, создание баннера для сайта практически невозможно: затраты времени и экспертизы несопоставимы.

Кроме того, у команды возник скепсис. Идея «оцифровать творчество» воспринималась как сигнал о недоверии. Дизайнеры опасались, что будут выглядеть бездельниками, если значительная часть времени уйдёт на поиск референсов, генерацию идей или долгие обсуждения — процессы, которые не всегда дают мгновенный осязаемый результат, но напрямую влияют на качество конечного продукта.

Наконец, первые варианты реализации задачи оказались нереалистичными. Предложения вроде анализа всех Jira-тасков и выявления закономерностей требовали бы месяцев ручной работы, параллельно с текущими проектами. Объем накопившихся данных делал задачу почти невыполнимой: только по одному направлению за год появлялось больше сотни новых задач, а таких направлений в компании десятки.

Поиск решения

Я начала с того, чтобы выгрузить все задачи команды за прошлый месяц из Jira в Excel и собрать их в группы по смыслу: задачи по баннерам и креативам в одну группу, «элементы дизайн-системы» — в другую, макеты ― в третью, «тестирование гипотез» ― в четвертую и так далее.

Уже через четыре часа перед глазами была система из восьми категорий.

В итоге письмо с готовым предложением по замеру эффективности ушло IT-директору: кроме категорий задач и объема времени, на них затраченного, в таблице было поле для артефактов — теоретически дизайнеры могут ориентироваться на число макетов, как программисты поступают со строками написанного кода.

Но это все еще выглядело слишком абстрактно: например, один дизайнер в пересчете на 24 часа провел ревью 194 макетов, второй создал 39 новых, третий отрисовал почти 150 графиков. Что делать с этими цифрами?

Через некоторое время «пазл сложился»: число артефактов влияет на затраченное время. Так решилась проблема с тем, что у каждого дизайнера в команде свой профиль. Для этого заложили в оценку все форматы работ ― и матрица стала универсальной.

Как только методологию согласовали, мы с командой сели и подробно, в деталях, описали каждый вид работ. Оценки обосновали реальной практикой, а кроме того, избавились от размытых категорий вроде «поиска референсов» ― всё это уже учтено в работе. Изначально казалось, что на такую систему уйдут месяцы, а она появилась меньше чем за неделю.

Как все выглядит на практике

Первое, что изменилось в нашем подходе, — мы стали измерять трудоемкость задач, а не ушедшее на них время. Механика такая:

• в каждой задаче появляется метка с категорией активности — допустим, «Корректировка_макетов»;
• когда задача берется в работу, мы сразу прикидываем ее масштаб по нашей шкале — от «Small» до «Large».

Большой плюс — дизайнеру теперь не приходится засекать время на подбор цветовой схемы. От него требуется лишь качественно закрыть задачу из текущего спринта.

А вот дальше начинается волшебство. Когда у нас накапливается информация формата «кто + что делал + сколько времени», складывается полноценная картина происходящего.

У нас в компании работает собственная AI-платформа (там и внешние модели, и свои нейросети). Мы скармливаем ей выгрузку в Excel из Jira за месяц, применяем нужные фильтры — и получаем аналитику под любой запрос.

! Важный момент: в расчет идут только задачи с проставленными метками, без учета отпусков и больничных.

Например, мы видим, что один дизайнер почти все время (97%) посвятил отрисовке и правкам макетов. У второго 87% ушло на доработки. Третий занимался созданием нового (63%) и ревью чужих работ (25%).

Портрет среднестатистического дизайнера

Когда мы посмотрели на данные за месяц по всей команде, получилась интересная статистика.

• Больше всего времени уходит на правки. Около 47% рабочего времени команда тратит на корректировку уже существующих макетов. Это самая объемная часть работы — что логично, учитывая количество итераций и согласований.
• На втором месте — создание с нуля. 39% времени дизайнеры работают над новыми макетами. Тут и исследование, и референсы, и первые наброски.
• Ревью занимает значимую долю. На проверку качества реализации чужих работ уходит 14% времени. Казалось бы, немного, но на практике это показывает, что мы серьезно относимся к контролю качества и взаимопомощи внутри команды.

Теперь можно копать глубже и считать среднюю производительность по каждой категории (делим часы на число задач с определенной меткой). Так становится видно, какие задачи для конкретного человека идут легко, а где он «буксует». Это дает понимание того, кому какие задачи лучше отдавать и в каких компетенциях дизайнерам стоит прокачаться.

Стоит отметить, что похожая система уже работает у других отделов. Разработчики через этот AI-инструмент генерируют и проверяют код, аналитики гоняют через него данные, продакты формулируют требования и тестируют гипотезы.

Главный плюс нашей платформы, в отличие от публичных AI-сервисов, — она интегрирована в рабочие процессы компании, данные не утекают наружу, и она экономит время от придумывания идеи до запуска фичи в продакшн.

У дизайнеров теперь такие же возможности: измерять свою работу и находить пространство для улучшения процессов.

Цифры вместо эмоций

Раньше разговоры о сроках с руководителями проектов выглядели так:

— Почему вы планируете потратить на эту задачу три дня? Это долго!

— Невозможно спрогнозировать, сколько времени уйдет на поиск оптимального решения.

Такие диалоги ни к чему не приводили.

Теперь все изменилось, и мы можем дать ответ по существу: «Эта задача относится к категории L по доработке макетов, средний показатель команды — 8 часов на такую задачу, у меня ушло 7,5 часов — все в пределах нормы».

Итоги

У дизайнеров появилась система для аргументации своей загруженности. Теперь разговор с бизнесом идет на понятном им языке и ценность нашей работы видна не только нам.

Что будем делать с этим дальше? Отслеживать, как именно ИИ влияет на скорость нашей работы и какие задачи он реально ускоряет. Но об этом я расскажу в следующий раз.