Details

В работе исследуется проблема приоритизации бэклога инновационного IT-продукта в условиях технологической неопределённости. Установлено, что существующие методы (RICE, ICE, QFD и др.) не содержат механизмов учёта технологической зрелости подсистем, что приводит к систематической ошибке ранжирования: инкрементальные функциональные решения получают приоритет перед стратегическими инновациями. Разработана интегральная модель пяти уровней готовности (TRL, MRL, CRL, IRL, SRL) с матрицей системных диссонансов, представляющая самостоятельный научный результат, применимый к различным методам приоритизации. На её основе предложен метод iRICE, расширяющий формулу RICE коэффициентом инновационности и объективизированными параметрами оценки, а также модифицированный метод QFD, подтверждающий универсальность модели. Верификация проведена посредством эмпирического исследования (n=47), апробации на историческом бэклоге системы IQHR на трёх горизонтах планирования и вычислительного эксперимента (MATLAB, n=100). Прирост качества приоритизации составил +3 усл. ед. на спринтовом горизонте и +6,5 усл. ед. на релизном. Для практического применения разработан инструмент расчёта приоритетов в среде MS Excel.

This paper examines the problem of prioritizing the backlog of innovative IT products under conditions of technological uncertainty. It was found that existing methods (RICE, ICE, QFD, etc.) do not include mechanisms for accounting for the technological maturity of subsystems, leading to a systematic ranking error: incremental functional solutions are prioritized over strategic innovations. An integrated model of five readiness levels (TRL, MRL, CRL, IRL, SRL) with a system dissonance matrix was developed, representing an independent scientific result applicable to various prioritization methods. Based on this model, the iRICE method was proposed, expanding the RICE formula with an innovation coefficient and objective evaluation parameters, as well as a modified QFD method, confirming the models universality. Verification was conducted through an empirical study (n=47), testing on the historical backlog of the IQHR system across three planning horizons, and a computational experiment (MATLAB, n=100). Prioritization quality improved by +3 conventional units over the sprint horizon and +6.5 conventional units over the release horizon. A priority calculation tool in MS Excel has been developed for practical use.