ГИБКИЕ МЕТОДОЛОГИИ В СИСТЕМНОЙ АНАЛИТИКЕ: ОСОБЕННОСТИ РАБОТЫ С ПОКОЛЕНИЕМ Z В IT-КОМАНДАХ

MANAGING AGILE METHODOLOGIES IN SYSTEM ANALYSIS: WORKING WITH GENERATION Z IN IT TEAMS

Likhachev Artem Andreyevich

Student, Ural State University of Railway Transport,

Russia, Yekaterinburg

Volynskaya Anna Vladimirovna

Scientific Supervisor, Candidate of Technical Sciences, Associate Professor, Ural State University of Railway Transport,

Russia, Yekaterinburg

АННОТАЦИЯ

В статье рассматривается работа системного аналитика в Scrum-командах с учётом ожиданий сотрудников поколения Z. На материале российских публикаций 2018–2025 годов показано, как меняются требования к аналитику и его артефактам. Отдельно разобраны данные исследования ЭКОПСИ, которое ставит под сомнение привычные представления о «поколенческих различиях». В конце даны практические рекомендации для аналитиков, работающих в смешанных по возрасту командах.

ABSTRACT

The article examines the work of a system analyst in Scrum teams with regard to the expectations of Generation Z employees. Based on Russian publications from 2018–2025, it shows how the requirements for the analyst and his artifacts are changing. The data of the ECOPSY study, which challenges the conventional idea of «generational differences,» is considered separately. The article concludes with practical recommendations for analysts working in age-diverse teams.

Ключевые слова: системная аналитика; гибкие методологии; Scrum; поколение Z; пользовательские истории; IT-команда; требования.

Keywords: system analysis; agile methodologies; Scrum; generation Z; user stories; IT team; requirements.

В IT-проектах Scrum стал обычной практикой. Требования меняются быстрее, чем успевает обновляться документация, и жёсткие каскадные схемы плохо это выдерживают. Роль системного аналитика в такой среде меняется. В обзоре методологий разработки, применяемых в российских организациях, зафиксировано, что «системный аналитик должен разработать техническую документацию для дальнейших этапов производства ПО: технические задания или user stories, прототипы программного продукта, описания компонентов и алгоритмы работы, а также выделить пользователей системы». Там же Scrum описан как «система разработки ПО, основанная на делении всего процесса на итерации, где в конце каждой из них, команда готова предоставить демо-версию продукта» [1].

Одновременно на рынок труда выходит поколение Z. Про них принято говорить, что им нужны гибкость, быстрая обратная связь и осмысленные задачи. Но крупное исследование ЭКОПСИ, построенное на ответах более миллиона сотрудников российских компаний за 14 лет, этот тезис не подтверждает. Вывод авторов: «различий между поколениями не существует, а популярная “теория” — лишь набор стереотипов». Дальше уточняется: «иксы и игреки практически идентичны, а зеты — другие, но только пока они молоды. Как только они повзрослеют, они перестанут отличаться от других поколений» [2].

Для системной аналитики это меняет постановку задачи. Если различия между поколениями во многом определяются возрастом и текущими обстоятельствами, а не «ценностями поколения», то подстраиваться под абстрактного зумера смысла мало. Разумнее выстраивать работу с требованиями так, чтобы она была удобна всей команде. Отдельные предпочтения молодых специалистов при этом стоит учитывать, иначе падает вовлечённость и страдает коммуникация.

Главным артефактом аналитика в Scrum остаётся пользовательская история. В работе, посвящённой их оценке, даётся определение: «Пользовательская история представляет собой короткое текстовое описание, отражающее только основные элементы требования: для кого предназначен продукт, что ожидается от системы и, возможно, почему это важно». Там же отмечено, что «Scrum – самая популярная Agile-методология в индустрии программного обеспечения» [3].

Как это выглядит на практике, видно по кейсу Альфа-Банка. Автор статьи, руководитель направления АО «Альфа-Банк», разбирает «основные параметры, определяющие качество, и описывает действия, которые предпринимает системный аналитик для предотвращения искажения требований в процессе разработки программного продукта» [4]. Из кейса следует, что аналитик в Scrum не просто переводит требования с бизнес-языка на технический. Он держит их однозначными и полными на всём протяжении итерации.

Разница между каскадным и гибким подходом к требованиям видна по нескольким параметрам (таблица 1).

Таблица 1.

Сравнение подходов к работе с требованиями в системной аналитике

Гибкий подход требует от аналитика больше коммуникации и гибкости. Молодые специалисты здесь могут и помочь, и создать проблемы. С одной стороны, они привыкли к быстрым цифровым коммуникациям и легко встраиваются в ежедневные синхронизации. С другой стороны, краткость пользовательских историй [3] создаёт иллюзию простоты. За каждой историей всё равно нужно прорабатывать критерии приёмки и граничные условия.

Данные ЭКОПСИ говорят о том, что эти предпочтения вряд ли стоит объяснять поколением. В исследовании отмечено, что «с возрастом ключевой потребностью становится реальная польза, которую труд работника приносит другим людям», а «ценности людей меняются вместе с внешними обстоятельствами» [5]. На практике аналитику в смешанной команде стоит смотреть на реальные рабочие привычки конкретных коллег, а не на «портрет зумера» из обзоров.

Несколько вещей всё же имеет смысл делать. В командах с большим числом молодых специалистов помогают визуальные артефакты: прототипы, схемы пользовательских путей в дополнение к текстовым историям. Прозрачные критерии приёмки снижают риск недопонимания на разработке, потому что каждый видит, что считается «сделанным» и как это проверят. Ежедневные синхронизации, предусмотренные Scrum [1], хорошо ложатся на ожидание быстрой обратной связи, но не заменяют проработку требований на планировании спринта.

Работа носит теоретический характер и опирается на опубликованные источники. Эмпирическая часть, то есть то, как конкретные практики системной аналитики воспринимаются молодыми специалистами в российских IT-компаниях, остаётся за рамками. Это направление для дальнейших исследований, как и методические рекомендации для аналитиков в смешанных по возрасту командах.

Гибкие методологии дают аналитику инструменты, которые при аккуратном применении повышают качество требований и не мешают работать остальным. На практике важнее не соответствие «портрету поколения Z», а прозрачность требований, оперативная коммуникация и уместные визуальные форматы.

Список литературы:

1. Виды и тенденции применения методологий разработки в современных российских организациях [Электронный ресурс]. // КиберЛенинка. – URL: https://cyberleninka.ru/article/n/vidy-i-tendentsii-primeneniya-metodologiy-razrabotki-v-sovremennyh-rossiyskih-organizatsiyah (дата обращения: 20.09.2026).
2. Онучин А., Финкельштейн Г., Шокина Л. Почему «теория поколений» не работает: Исследование-опровержение на основе данных российских компаний за 14 лет. – ЭКОПСИ [Электронный ресурс]. – 2025. – URL: https://www.ecopsy.ru/files/teoria-pokoleniy.pdf (дата обращения: 20.09.2026).
3. Оценка пользовательских историй на основе декомпозиции сложности с использованием байесовских сетей [Электронный ресурс]. // КиберЛенинка. – URL: https://cyberleninka.ru/article/n/otsenka-polzovatelskih-istoriy-na-osnove-dekompozitsii-slozhnosti-s-ispolzovaniem-bayesovskih-setey (дата обращения: 20.09.2026).
4. Лобзов А.В. Системный аналитик как член Scrum-команды: опыт «Альфа-Банка» // Управление проектами и программами. – 2018. – № 1 (53). – С. 56⁠–⁠63.
5. Эксперты ЭКОПСИ опровергли идею об «уникальных ценностях поколений» [Электронный ресурс]. // Известия. – 2025. – URL: https://iz.ru/2001204/2025-12-05/eksperty-ekopsi-oprovergli-ideiu-ob-unikalnykh-tcennostiakh-pokolenii (дата обращения: 20.09.2026).