Strutturare Squad per Progetti AI, Blockchain e Dev

La maggior parte dei progetti software rientra ordinatamente in un singolo dominio tecnico. Hai bisogno di un'app mobile -- assembli un team mobile. Hai bisogno di una pipeline di dati -- assumi data engineer. Ma i progetti che creano il massimo valore sono sempre più quelli che non rientrano in nessun singolo dominio. Hanno bisogno di modelli di machine learning E smart contract E un'applicazione web tradizionale, tutti che lavorano insieme come prodotto coerente. Questi progetti multi-tecnologia richiedono un approccio fondamentalmente diverso alla struttura del team.

A Xcapit, abbiamo costruito prodotti che combinano AI, blockchain e sviluppo tradizionale per organizzazioni che vanno da UNICEF a aziende fintech a utility energetiche. Lungo il percorso, abbiamo imparato -- a volte dolorosamente -- che la struttura del team conta tanto quanto le scelte tecnologiche. Un'architettura brillante eseguita da un team mal strutturato fallirà. Un'architettura buona abbastanza eseguita da un team ben strutturato avrà successo e migliorerà nel tempo. Questo post condivide il modello squad che abbiamo raffinato in anni di progetti multi-tecnologia.

Perché le Strutture di Team Tradizionali Falliscono

L'approccio di default è raggruppare le persone per specialità tecnica -- un team frontend, un team backend, un team DevOps, un team blockchain, un team AI/ML. Ognuno ha il proprio backlog, cadenza sprint e priorità. Questo funziona quando i team costruiscono componenti indipendenti. Ma quando una singola feature richiede modifiche attraverso modelli AI, smart contract, API backend e un'interfaccia utente, la struttura basata su layer crea tre problemi critici.

Il Problema dell'Handoff

Ogni feature che attraversa i confini del team richiede un handoff -- e ogni handoff introduce ritardo, perdita di informazioni e disallineamento. Il team AI costruisce un modello e lo passa al backend per l'integrazione. Il backend costruisce un'API e la passa al frontend. A ogni handoff, il contesto viene perso e le assunzioni divergono. Una feature che dovrebbe richiedere due settimane ne richiede sei perché tre team devono coordinare i loro sprint.

Il Problema della Proprietà

Quando più team contribuiscono pezzi di una feature, nessuno possiede la cosa intera. Se un utente segnala che la feature di raccomandazione AI è lenta, chi possiede la correzione? Il team AI? Il team backend? Il team infrastruttura? In pratica, il ticket rimbalza tra team mentre l'utente aspetta.

Il Problema del Decision-Making

Le feature multi-tecnologia richiedono decisioni costanti di trade-off. Il modello ML dovrebbe girare on-device o server-side? I dati dovrebbero vivere on-chain o off-chain? In una struttura basata su layer, queste decisioni richiedono meeting con ogni team, consensus-building e catene di approvazione. In un modello squad, le persone che comprendono il quadro completo siedono insieme e decidono in minuti.

Il Modello Squad: Proprietà Cross-Funzionale

Uno squad è un piccolo team cross-funzionale -- tipicamente 4-8 persone -- che possiede un'area di prodotto end-to-end. Invece di organizzarsi attorno a layer tecnologici, gli squad si organizzano attorno a outcome di prodotto. Uno squad che costruisce gestione di asset tokenizzati includerebbe sviluppatori frontend e backend, uno sviluppatore blockchain e potenzialmente un ingegnere ML, tutti che lavorano su quella singola area di prodotto. I principi chiave sono diretti ma controintuitivi per organizzazioni abituate a silos funzionali.

• Proprietà allineata al prodotto -- ogni squad possiede un'area di prodotto, non un layer tecnologico. Sono responsabili di tutto dallo smart contract al bottone UI.
• Consegna end-to-end -- uno squad può portare una feature dal design al deployment senza dipendere da team esterni per il lavoro di sviluppo core.
• Decision-making autonomo -- gli squad hanno l'autorità di prendere decisioni tecniche all'interno della loro area di prodotto, incluse scelte tecnologiche, pattern architetturali e strategie di deployment.
• Responsabilità condivisa -- l'intero squad condivide la responsabilità per qualità, prestazioni e affidabilità della loro area di prodotto. Non c'è lancio di lavoro oltre il muro.
• Composizione stabile -- gli squad mantengono gli stessi membri core nel tempo, costruendo contesto profondo e forti relazioni di lavoro che accelerano la consegna.

Questo modello non è nuovo -- Spotify lo ha reso popolare oltre un decennio fa. Ma applicarlo a progetti che combinano AI, blockchain e sviluppo tradizionale introduce sfide uniche che la maggior parte delle guide al modello squad non affrontano.

Composizione dello Squad per Progetti Multi-Tech

La composizione specifica di uno squad dipende dall'area di prodotto che possiede, ma ci sono pattern che abbiamo trovato costantemente efficaci attraverso diversi tipi di progetto.

Lo Squad Core

Ogni squad ha un core che rimane costante indipendentemente dalle tecnologie coinvolte: un tech lead che fornisce direzione tecnica e prende decisioni architetturali, un product owner (o proxy) che definisce priorità e criteri di accettazione, e 2-3 sviluppatori full-stack che gestiscono la maggioranza dello sviluppo delle feature. Il tech lead è il ruolo più critico -- più su questo dopo.

Squad AI-Heavy

Quando un'area di prodotto è fortemente guidata dall'AI -- un motore di raccomandazione o una pipeline di elaborazione documenti -- lo squad include 1-2 ingegneri ML oltre al core. Possiedono sviluppo del modello, training e valutazione, mentre gli sviluppatori full-stack gestiscono pipeline di dati e componenti user-facing. La chiave è che gli ingegneri ML sono membri dello squad a pieno titolo, non consulenti da un team AI separato. Partecipano agli standup, partecipano alla pianificazione e condividono la proprietà.

Squad Blockchain-Heavy

Per aree di prodotto centrate su blockchain -- piattaforme di tokenizzazione, protocolli DeFi o governance on-chain -- lo squad include 1-2 sviluppatori blockchain che possiedono sviluppo, testing e deployment di smart contract. Lavorano insieme agli sviluppatori full-stack che costruiscono servizi off-chain e frontend. Gli sviluppatori blockchain hanno bisogno di profonda competenza Solidity, ma devono anche comprendere il contesto completo del prodotto -- come i componenti on-chain e off-chain interagiscono e quale dovrebbe essere l'esperienza utente.

Squad Ibridi

Gli squad più interessanti combinano tutti e tre i domini. Considera un sistema di verifica identità decentralizzato: ML per analisi documenti, blockchain per storage credenziali e API tradizionali per integrazione. Questo squad potrebbe includere un tech lead cross-domain, 2 sviluppatori full-stack, 1 ingegnere ML e 1 sviluppatore blockchain. Il tech lead deve essere abbastanza fluente in tutti i domini per prendere decisioni architetturali solide e mediare trade-off.

Gestire Specialisti Attraverso Squad

Gli sviluppatori blockchain e gli ingegneri ML sono costosi e scarsi. Raramente ne hai abbastanza per assegnarne uno full-time a ogni squad. Usiamo un modello di allocazione flessibile dove gli specialisti hanno uno squad primario (60-80% del loro tempo) e uno squad secondario (20-40%, focalizzato su revisioni architetturali, code review e sblocco di lavoro critico).

Questo funziona perché la maggior parte delle aree di prodotto non ha bisogno di uno specialista ogni giorno. Uno sviluppatore blockchain potrebbe passare tre giorni scrivendo uno smart contract, poi spostarsi allo squad secondario per revisioni architetturali mentre lo squad primario si concentra sul lavoro frontend. La chiave è la trasparenza -- entrambi gli squad conoscono la schedule dello specialista, e il tempo è pianificato in anticipo, non allocato reattivamente. Ciò che non funziona è trattare gli specialisti come un servizio condiviso che gli squad richiedono attraverso ticket. Questo ricrea esattamente i problemi di handoff dei team basati su layer.

Pattern di Comunicazione che Effettivamente Funzionano

Senza strutture di comunicazione deliberate, i team o comunicano troppo (annegando in meeting) o comunicano troppo poco (costruendo componenti che non si integrano). Ci siamo stabilizzati su tre rituali che bilanciano coordinamento con autonomia.

Standup Quotidiano dello Squad (15 minuti)

Ogni squad tiene il proprio standup, focalizzato su cosa è stato realizzato, cosa è pianificato e cosa è bloccato. Lo standup include tutti i membri dello squad -- inclusi specialisti, anche nei giorni in cui sono principalmente con un altro squad (possono unirsi asincronamente tramite un breve aggiornamento scritto). Lo standup riguarda il coordinamento all'interno dello squad, non il reporting di status al management.

Sync Cross-Squad Settimanale (30 minuti)

Una volta a settimana, i tech lead di tutti gli squad si incontrano per far emergere punti di integrazione e segnalare potenziali conflitti. È qui che qualcuno dice, 'Stiamo cambiando l'interfaccia del contratto token nel prossimo sprint -- influenzerà il tuo squad?' Previene che due squad prendano indipendentemente decisioni incompatibili. Mantienilo breve e orientato all'azione -- argomenti più profondi ottengono il loro meeting.

Architecture Review Bisettimanale (60 minuti)

Ogni due settimane, l'intero gruppo di ingegneria rivede decisioni tecniche significative e nuovi pattern. Questo cattura il drift architetturale presto, diffonde la conoscenza e dà agli ingegneri junior esposizione al decision-making senior. Per progetti multi-tech, l'architecture review è dove si discutono trade-off cross-domain -- per esempio, se spostare la computazione da uno smart contract a un modello ML off-chain per ridurre i costi del gas.

Il Ruolo del Tech Lead negli Squad Multi-Tech

Se il modello squad ha un singolo punto di fallimento, è il tech lead. In uno squad multi-tech, il tech lead ha bisogno di fluenza operativa attraverso AI, blockchain e sviluppo tradizionale -- non per scrivere codice di produzione in tutti e tre, ma per prendere decisioni architetturali informate che attraversano tutti e tre.

Il tech lead multi-tech serve quattro funzioni critiche. Primo, traducono tra domini -- quando l'ingegnere ML dice che il modello ha bisogno di 50ms di inference time e lo sviluppatore blockchain dice che la verifica on-chain richiede 2 secondi, il tech lead progetta un'architettura che accomoda entrambi. Secondo, prendono decisioni di trade-off che nessun singolo specialista può prendere da solo. Terzo, mantengono coerenza architetturale -- senza questo ruolo, ogni specialista ottimizza il proprio layer indipendentemente, creando un sistema che funziona in isolamento ma fallisce nell'integrazione. Quarto, fanno mentoring ai generalisti per farli diventare contributori multi-domain, costruendo gradualmente l'intuizione cross-domain che rende l'intero squad più capace.

Trovare persone per questo ruolo è difficile. I migliori tech lead multi-tech sono generalisti con profonda curiosità che hanno passato tempo in almeno due dei tre domini e hanno una base abbastanza forte nel terzo per fare le domande giuste.

Prevenire Silos: Knowledge Sharing su Scala

Il modello squad risolve il problema dell'handoff ma introduce un nuovo rischio: silos di conoscenza. Quando gli squad operano autonomamente, la conoscenza tribale si accumula e l'organizzazione perde l'apprendimento collettivo. Combattiamo questo con tre pratiche.

Pair Programming Cross-Domain

Pianifichiamo sessioni di pairing dedicate dove ingegneri di diverse specialità lavorano insieme -- uno sviluppatore full-stack fa pairing con uno sviluppatore blockchain per scrivere test di smart contract, o un ingegnere ML fa pairing con uno sviluppatore backend per ottimizzare il serving del modello. Queste sessioni non riguardano l'efficienza a breve termine. Riguardano la costruzione di ingegneri a T con competenza profonda in un'area e conoscenza operativa in altre, riducendo il bus factor per ogni squad.

Tech Talk Interni

Ogni due settimane, qualcuno presenta un talk di 30 minuti su un argomento tecnico -- un postmortem, una valutazione di strumenti o un deep dive in una decisione tecnologica. Questi talk sono registrati e archiviati. Gli argomenti ruotano naturalmente attraverso AI, blockchain e sviluppo tradizionale, dando a tutti esposizione a domini fuori dalla loro competenza. I talk più preziosi sono quelli dove un ingegnere condivide cosa è andato storto.

Architecture Decision Record Condivisi

Ogni decisione tecnica significativa è documentata in un Architecture Decision Record (ADR) leggero che cattura il contesto, la decisione, alternative considerate e la razionale. Gli ADR vivono nel repository e sono ricercabili. Quando un nuovo ingegnere si unisce o uno squad incontra un problema simile, possono tracciare il ragionamento passato invece di riaffrontarlo. Per progetti multi-tech, gli ADR catturano trade-off cross-domain che non rientrano ordinatamente nella documentazione di nessun singolo team.

Scaling: Da 2 Squad a 10

Ciò che funziona con due squad si rompe a cinque, e ciò che funziona a cinque ha bisogno di struttura aggiuntiva a dieci.

Due Squad: Mantienilo Semplice

Con due squad, il coordinamento avviene naturalmente. I tech lead parlano informalmente, gli specialisti conoscono tutti personalmente e il sync cross-squad può essere una conversazione di 10 minuti. Il rischio principale è processo prematuro -- non introdurre meccanismi formali di cui non hai ancora bisogno.

Cinque Squad: Aggiungi Struttura

A cinque squad, il coordinamento informale si rompe. Hai bisogno del sync cross-squad settimanale nel calendario, un canale condiviso per discussioni di integrazione e probabilmente uno squad di piattaforma -- un piccolo team che possiede pipeline CI/CD, monitoraggio, librerie condivise e ambienti di sviluppo. L'allocazione degli specialisti diventa anche più difficile. Con tre sviluppatori blockchain e cinque squad, hai bisogno di un modello di allocazione chiaro e qualcuno -- di solito un engineering manager -- che gestisce l'allocazione basata sulle priorità dello sprint.

Dieci Squad: Introduci Tribe

A dieci squad, hai bisogno di un layer intermedio. Usiamo 'tribe' -- gruppi di 3-4 squad che lavorano su aree di prodotto correlate, ognuna con un tribe lead che coordina tra squad e li rappresenta nella pianificazione più ampia. Hai anche bisogno di guild -- comunità di pratica per tecnologie specifiche (AI, blockchain, security) che si incontrano regolarmente per condividere conoscenza, mantenere standard e valutare strumenti. Le guild forniscono il coordinamento orizzontale che le tribe non forniscono, mantenendo le decisioni architetturali coerenti man mano che i team diventano più autonomi.

Lezioni Apprese da Progetti Reali

La teoria è pulita. La realtà è disordinata. Ecco lezioni che abbiamo accumulato da anni di gestione di squad multi-tecnologia.

• Inizia con confini di prodotto, non confini tecnologici -- l'errore più comune è creare uno 'squad AI' e uno 'squad blockchain.' Questo ricrea esattamente i problemi di silo che il modello squad è progettato per risolvere. Organizza gli squad attorno a ciò che l'utente vede, non a ciò che fa la tecnologia.
• Investi pesantemente nel ruolo di tech lead -- un tech lead debole crea caos architetturale che richiede mesi per districare. Paga stipendi premium per questo ruolo.
• Ruota gli specialisti deliberatamente -- ruota ogni 6-12 mesi per diffondere conoscenza e prevenire che l'expertise rimanga intrappolata in uno squad.
• Non lasciare che gli squad crescano oltre 8 persone -- l'overhead di comunicazione esplode e la proprietà condivisa evapora. Dividi lo squad invece.
• Tratta il confine on-chain/off-chain come un confine di team -- questa interfaccia è dove si verificano la maggior parte dei bug. Definiscila formalmente con spec contrattuali e testala ossessivamente.
• Pianifica il 20% della capacità dello sprint per debito tecnico e knowledge sharing -- sotto pressione di consegna, i team salteranno pairing e tech talk. Proteggi questo tempo esplicitamente.
• Fai dell'integration testing una preoccupazione di prima classe -- i componenti individuali spesso funzionano in isolamento e falliscono quando combinati. Investi in test end-to-end che esercitano l'intero stack.

Costruire Team che Costruiscono Grandi Prodotti

AI, blockchain e sviluppo software tradizionale non sono più discipline separate -- sono sempre più combinate in prodotti che richiedono nuovi approcci organizzativi. Il modello squad, adattato per progetti multi-tecnologia, fornisce un framework collaudato per consegnare su questa complessità senza annegare nell'overhead di coordinamento.

Ottenere la struttura del team giusta paga dividendi per tutto il ciclo di vita del progetto: decisioni più veloci, proprietà più chiara, meno fallimenti di integrazione e ingegneri più coinvolti. Non è l'unico fattore nel successo del progetto -- ma nella nostra esperienza a Xcapit, è il fattore che la maggior parte delle organizzazioni sottovaluta.

Se stai pianificando un progetto che combina AI, blockchain e sviluppo tradizionale e vuoi discutere come strutturare i tuoi team per il successo, accogliamo volentieri la conversazione. Scopri di più sul nostro approccio a /services/custom-software o esplora come lavoriamo a /how-we-work.