Wykorzystanie sztucznej inteligencji do analizy nastrojów w retrospektywach: co może to oznaczać dla Państwa zespołu

Każdy zespół, który przeprowadza retrospektywy, po cichu prowadzi rejestr swoich odczuć. Co miesiąc kilkadziesiąt notatek zawiera informacje o tym, co poszło dobrze, co nie, oraz co należy zmienić. W ciągu roku gromadzi się w ten sposób setki szczerych spostrzeżeń dotyczących funkcjonowania zespołu oraz jego ewolucji.

W rzeczywistości jednak nie każdy do nich wraca. Retro dobiega końca, ruchy zostają zapisane, a plansza trafia do archiwum. Wszystkie wzorce tam są, rozrzucone po kilkunastu planszach. Po prostu nie ma ich w jednym miejscu, gdzie można by je obejrzeć wszystkie naraz.

Właśnie w tym przypadku pomocne może okazać się wykorzystanie sztucznej inteligencji do analizy nastrojów zespołu podczas retrospektyw. W aplikacji TeamRetro sztuczna inteligencja w bezpieczny sposób analizuje treści zapisywane przez zespół podczas każdej retrospektywy na przestrzeni czasu i umożliwia Państwu oraz zespołowi dalszą analizę tych danych za pomocą:

• chmury słów z możliwością drążenia danych
• trAI – wbudowany asystent czatu
• linie trendu w sekcji „Insights” Państwa zespołu.

Poniżej przedstawiamy, jak wygląda analiza nastrojów oparta na sztucznej inteligencji w TeamRetro, posługując się przykładem jednego z naszych własnych zespołów.

Co sztuczna inteligencja odczytuje w retrospektywie, a czego nie

Sztuczna inteligencja TeamRetro opiera się na treściach zapisanych przez Państwa zespół podczas retrospektywy. W sekcji „Insights” przypisuje ona do dyskusji temat, nastrój oraz słowa kluczowe. Tematy te to kwestie, do których w trakcie retrospektywy wielokrotnie powraca się: dynamika zespołu, planowanie, ludzie, przywództwo, procesy oraz inżynieria. Państwa dane są bezpieczne, nie są wykorzystywane do szkolenia modeli i nie są dostępne dla osób, które nie posiadają odpowiednich uprawnień dostępu do Państwa zespołu.

Jednostką wyjściową jest temat lub zagadnienie, a nie osoba. Nikt nie otrzymuje oceny nastroju. Nie jest to osąd, którego powinna dokonywać sztuczna inteligencja. Sztuczna inteligencja nie odczytuje wyrazu twarzy, tonu głosu, kalendarzy ani rozmów poza spotkaniem. Odczytuje jedynie to, co uczestnicy postanowili zapisać podczas podsumowania, więc jakość sygnału zależy wyłącznie od jakości samego podsumowania, z którego pochodzi.

Analiza odbywa się na platformie AWS Bedrock z wykorzystaniem modelu Claude Sonnet 5.x firmy Anthropic. Funkcja ta jest domyślnie włączona, ale można ją wyłączyć w dowolnym momencie. Państwa dane są przetwarzane przez krótki czas i nigdy nie są przechowywane ani wykorzystywane do szkolenia sztucznej inteligencji. TeamRetro nie tworzy ani nie trenuje własnych modeli. Gdy sztuczna inteligencja sugeruje coś, co zespół ma następnie zrealizować – podsumowanie, pogrupowanie lub działanie – osoba fizyczna dokonuje przeglądu i decyduje, co należy zachować. Pełne informacje, w tym zasady monitorujące i ograniczające wykorzystanie sztucznej inteligencji, znajdują się na stronie „Odpowiedzialna sztuczna inteligencja”.

Nie przeprowadza się analizy poszczególnych osób. To po prostu naruszyłoby poczucie bezpieczeństwa psychicznego. Chcemy dowiedzieć się, jakie kwestie zespoły obecnie poruszają do dyskusji w oparciu o pytania z retrospektywy.

Krótko mówiąc, sztuczna inteligencja może wskazać, jakie tematy są poruszane oraz czy są one przedstawiane w kontekście bardziej pozytywnym czy negatywnym, na podstawie kontekstu, nagłówków i tematyki retrospektywy.

W jaki sposób analizowaliśmy nastroje podczas naszych własnych retrospektyw

Nasz zespół marketingowy stanowił dobry przykład do badań. Składa się z czterech do siedmiu osób, jest stabilny i współpracuje już od kilku lat. Ostatnio jednak zespół ten musiał podjąć się większego zakresu zadań: nowych projektów, większej odpowiedzialności oraz ciągłego wprowadzania nowych funkcji, które wymagają wsparcia. Tego rodzaju presja zazwyczaj ujawnia się podczas sesji retrospektywnej, zanim pojawi się gdziekolwiek indziej.

Postanowiliśmy zatem prześledzić jeden wątek, zaczynając od danych historycznych i analizując je z pięciu perspektyw, z których każda stanowiła inny sposób spojrzenia na te same dane historyczne: trAI podczas spotkania, chmura słów oraz wykres trendów nastrojów w narzędziu Insights, historia zespołu przedstawiona za pośrednictwem Claude’a w platformie MCP, a na koniec działania, jakie zespół podjął w tej sprawie.

Dane obejmują 11 comiesięcznych podsumowań retrospektywnych oraz 436 pozycji z tych podsumowań; każde ustalenie zweryfikowaliśmy z tym, co faktycznie zapisał zespół. Nazwiska i indywidualne komentarze pozostają poufne, dlatego poniższe informacje mają charakter zbiorczy. Jest to niewielki zespół, dlatego prosimy traktować te dane jako przykład praktyczny, a nie punkt odniesienia.

Ujęcie 1: podczas spotkania z trAI

Co miesiąc zmieniamy nasz format retrospektywny, aby zgłębiać inny temat. Na przykład w lipcu skupiliśmy się na sukcesach, zmaganiach, wnioskach i kolejnych krokach:

się zespół

Podczas naszej ostatniej retrospekcji, zamiast polegać na pamięci, poprosiliśmy trAI o przeanalizowanie dwóch poprzednich retrospekcji:

Przeanalizowano oba dokumenty, wyodrębniono z każdego z nich najważniejsze kwestie i uszeregowano je na podstawie głosów członków zespołu. Dwie kwestie pojawiły się zarówno w lipcu, jak i w sierpniu: luki w sposobie monitorowania postępów oraz kwestia tego, kto odpowiada za przepływy pracy związane z naszym agentem AI. Widząc je obok siebie, od razu umieściliśmy obie w porządku obrad tego spotkania retrospektywnego.

Jednak dwa przypadki powrotu do przeszłości nie stanowią jeszcze tendencji. Czy była to tylko chwilowa anomalia, czy też coś poważniejszego?

Widok 2: chmura słów w narzędziu Team Insights

W związku z tym pod koniec spotkania cofnęliśmy się o krok i otworzyliśmy chmurę słów w narzędziu Team Insights dotyczącą ostatniego kwartału.

Chmura słów, uporządkowana tematycznie, przedstawia wielkość poszczególnych terminów w zależności od częstotliwości ich występowania, a kolory odzwierciedlają nastroje z nimi związane. Nasza chmura dotycząca „Ceremonii i spotkań” składała się głównie z dużych, zielonych terminów, wśród których wyraźnie wyróżniały się „Rytm spotkań”, „Spotkania marketingowe”, „Standupy” oraz „Retrospektywy” – co świadczy o tym, że zespół ceni sobie swoje rytuały.

Dwa mniejsze terminy były jednak zaznaczone na czerwono: Planowanie spotkań oraz Przejrzystość komunikacji.

Po dokładniejszym zbadaniu tych kwestii ujawniły się konflikty terminów oraz pewna niepewność co do sposobu zarządzania tablicą kanban zespołu — od klasyfikowania kart po upewnianie się, że są one kompletne.

Rytuały zespołu były więc właściwe, ale planowanie i komunikacja z nimi związane wymagały poprawy. Aby sprawdzić, czy było to częścią szerszej zmiany, potrzebowaliśmy szerszej perspektywy.

Widok 3: wykres trendów nastrojów w zespole

Oznaczało to poszerzenie perspektywy na cały rok. Wykres trendów w sekcji „Insights” przedstawia zmiany nastrojów w czasie, a także opracowane przez sztuczną inteligencję podsumowanie głównych tematów.

Skorzystaliśmy z widoku podziału, który przedstawia każdy rodzaj nastroju jako odsetek wszystkich odpowiedzi: zielony – pozytywny, szary – neutralny, czerwony – negatywny. Po najechaniu kursorem na punkt wyświetla się podział dla ostatniego znanego okresu retrospektywnego, a naszą uwagę przykuł sierpień:

po najechaniu kursorem]

Do sierpnia nasze wskaźniki retrospektywne stały się zauważalnie bardziej negatywne. Odsetek negatywnych odpowiedzi wzrósł z poniżej 7% na początku roku do 31%.

Brzmi to niepokojąco, ale bardziej czerwony wykres niekoniecznie oznacza złe wieści; czasami oznacza to, że zespół w końcu otwarcie mówi o tym, co należy zmienić. Wykres nie wyjaśniał jednak, dlaczego tak się stało.

Podsumowanie oparte na sztucznej inteligencji: od czego zaczęliśmy

Bezpośrednio pod wykresem znajduje się streszczenie sporządzone przez sztuczną inteligencję, które w jednym akapicie podsumowuje wszystkie uwagi zespołu z całego okresu. Nasze streszczenie zawierało optymistyczną ocenę ogólnej sytuacji, stwierdzając, że narzędzia oparte na sztucznej inteligencji „napędzają silną pozytywną dynamikę”. Wymieniono w nim również trzy kwestie, do których zespół nieustannie powracał:

• „Nadmiar spotkań i nakładające się terminy powodują napięcia”
• „Procesy następcze oraz brak jasności w komunikacji wskazano jako problematyczne kwestie”
• „Jasno określone kompetencje i role powodują napięcia, zwłaszcza w kwestiach odpowiedzialności oraz decyzji dotyczących nadzoru nad sztuczną inteligencją”

Znowu się pojawiły: luki w działaniach następczych i przeoczenia w zakresie sztucznej inteligencji, na które zwróciła uwagę trAI, a także problemy związane z przebiegiem spotkań, które wyłoniły się z chmury słów. Nikt nie musiał ponownie przeglądać notatek z całego roku, aby je znaleźć. Skorzystajcie z podsumowania, aby dowiedzieć się, gdzie szukać; skorzystajcie z tematów, aby to sprawdzić.

Podział na tematy: przegląd podsumowania

Aby to sprawdzić, przyjrzeliśmy się wierszom poniżej podsumowania. Każdy powtarzający się temat jest przedstawiony w postaci paska: im grubszy pasek, tym więcej zespół napisał na ten temat, a jego kolor odzwierciedla nastrój. Proszę zwrócić uwagę najpierw na grubość, a dopiero potem na kolor. Gruby czerwony pasek oznacza kwestię poruszaną przez cały zespół, często w ramach takich tematów jak „Co nie działa?” lub „Co nie poszło dobrze?”.

Około sierpnia trzy motywy dominowały wśród spadków:

• Częstotliwość spotkań i optymalizacja nabrały na znaczeniu w czerwcu i lipcu, a w całym tekście przewijał się motyw koloru czerwonego.
• Przejrzystość komunikacji i kanały komunikacji były głównym tematem w pierwszej połowie roku.
• Narzędzia programistyczne i automatyzacyjne – napis ten był pogrubiony i podkreślony na czerwono, gdy zespół ustalał, kto będzie odpowiedzialny za stworzone przez niego zautomatyzowane procesy.

r.]

Pod falą „Meeting Cadence” kryje się to, co zespół faktycznie napisał, na przykład ten fragment z jednej sesji retrospektywnej:

• „Zbyt wiele spotkań w ciągu jednego dnia – należy je zredukować”
• „Spotkania operacyjne są ważne dla omówienia bieżących spraw – nie muszą jednak trwać pełnej, zaplanowanej godziny, jeśli nie jest to konieczne”
• „Czy możemy wprowadzić 5–10-minutowe przerwy między spotkaniami?”
• „Indywidualne spotkania dotyczące systemu kanban – proszę włączyć je zamiast tego do cotygodniowego spotkania marketingowego”

Ujęcie 4: lusterko wsteczne, w którym widać Claude’a nad MCP

W tym momencie wiedzieliśmy już, na co zespół zbierał fundusze, ale nie wiedzieliśmy, od jak dawna się rozwijał, więc sięgnęliśmy do historii samego zespołu.

Połączyliśmy system Claude z platformą TeamRetro za pośrednictwem MCP, co umożliwia mu odczytywanie samych retrospektyw (kart, głosów i działań), a następnie poprosiliśmy go o prześledzenie historii każdego zgłoszonego problemu w ujęciu rocznym.

Każdy z głównych tematów zaczynał się od drobnej inicjatywy. Temat „Obciążenie spotkaniami” pojawił się po raz pierwszy w lutym jako pojedyncza karta z prośbą o zmniejszenie liczby spotkań, a już w czerwcu stał się grupą, która uzyskała najwięcej głosów. Temat „Działania następcze i delegowanie zadań” rozpoczął się w ten sam sposób – od jednej karty dotyczącej powtarzających się przypomnień. Te pierwsze karty były ledwie widocznymi liniami w widoku tematów, łatwymi do przeoczenia, a stały się wyraźnymi priorytetami dopiero wtedy, gdy zespół zaczął je głosować i oznaczać jako kwestie wymagające rozwiązania.

Widok 5: działania zespołu (prawdopodobnie najważniejszy widok)

Dostrzeżenie wzorca stanowiło jedynie połowę zadania. Druga połowa polegała na sprawdzeniu, czy podjęliśmy w tej sprawie odpowiednie działania. Zapytaliśmy Claude’a, jakie działania wyniknęły z każdego z tematów i czy zostały one zrealizowane. Większość z nich została zrealizowana:

• Spotkania. Zespół zrezygnował z dwóch cyklicznych spotkań, włączając poruszane na nich kwestie do cotygodniowego spotkania marketingowego, a przegląd zgłoszeń przeniósł na popołudnie, aby rano mieć czas wolny. W późniejszym podsumowaniu zauważono: „Spotkania stand-upowe uległy poprawie, a szybkie dzielenie się informacjami na temat codziennych priorytetów pomogło w dotrzymywaniu terminów”. Kolejnym krokiem jest zapewnienie czasu na skupienie się na zadaniach, a wspólny system rezerwacji przedziałów czasowych na pracę wymagającą skupienia stał się obecnie zadaniem do realizacji.
• Działania następcze. Zespół zmodyfikował samą formę retrospektywy, dodając kolumnę wstępną z pytaniem: „Nad czym zastanawialiście się, co zmieniliście i co poprawiliście w stosunku do ostatniej retrospektywy?”, dzięki czemu realizacja działań następczych jest weryfikowana bezpośrednio podczas spotkania.
• Procesy pracy z wykorzystaniem sztucznej inteligencji. Zespół zorganizował sesje poświęcone dzieleniu się podpowiedziami, zachęcił więcej osób do korzystania z tych samych narzędzi opartych na sztucznej inteligencji oraz wprowadził comiesięczne spotkania, podczas których pracownicy dzielą się informacjami na temat przebiegu swoich procesów pracy.

Niektóre z tych zadań zostały zrealizowane szybko; inne są nadal w toku. To sprowadziło nas z powrotem do punktu wyjścia: do stylu retro. Nierozwiązane kwestie, takie jak zapewnienie czasu na skupienie się, przechodzą do kolejnego etapu, a wykres wskaże, czy czerwony wskaźnik przesunie się na następny element warty usprawnienia.

Wnioski, jakie wyciągnęliśmy w trakcie tej drogi

Neutralny wykres może wprowadzać w błąd

Około kwietnia nasz wykres stał się niemal całkowicie szary, a 84% odpowiedzi miało charakter neutralny. Wyglądało to tak, jakby zespół stracił zapał.

]

Tak się nie stało. Podsumowanie z tamtego miesiąca miało formę porządku obrad, z sekcjami zatytułowanymi „Do omówienia”, „W trakcie realizacji” i „Omówione”, a także krótkimi pozycjami, takimi jak „Zgłoszenie z działu badań i rozwoju”. Aktualizacje statusu nie zawierają informacji o odczuciach poszczególnych osób, więc wykres nie dostarczał zbyt wielu informacji.

Jedynie pozytywne nastawienie może oznaczać, że drużyna odniesie sukces lub będzie dysfunkcyjna

Jeśli nastroje w Państwa zespole są zawsze wyłącznie pozytywne, może to oznaczać, że członkowie zespołu nie czują się na tyle bezpiecznie, by mówić o tym, co naprawdę leży im na sercu. Być może też zespół radzi sobie tak dobrze, że nie napotyka wielu wyzwań, a zatem nadszedł czas, aby przeanalizować częstotliwość lub cel spotkań albo wypróbować inny format. W każdym razie to do Scrum Mastera należy decyzja, jakie działania podjąć dalej.

Negatywny nastrój w retrospektywie nie zawsze jest złym znakiem

Wrażenie wywołane pojedynczym wydarzeniem w stylu retro to w większości tylko szum. Jeden intensywny sprint, jedno uwolnienie, jedno odejście nadadzą ton całemu popołudniu. Liczy się wzorzec, a nasz pokazał drużynę, której zadano pytanie o to, co należy zmienić, która udzieliła konkretnej odpowiedzi i podjęła odpowiednie działania.

Żadne z narzędzi nie podjęło tej decyzji za nas. To zespół zdecydował, co to oznacza i jakie działania należy podjąć, w sali, wraz z osobami, które napisały te słowa. Sztuczna inteligencja ograniczyła się do przedstawiania sugestii i wskazówek oraz sygnalizowania trendów.

Jak wykorzystać analizę nastrojów opartą na sztucznej inteligencji podczas retrospektyw

1. Proszę potraktować to jako wskazówkę, a nie ostateczny werdykt. Rozpocznijcie kolejną sesję retrospektywną poświęconą tematowi, który wzbudził reakcję: „Już trzy razy pojawiały się spotkania dotyczące retrospektyw. Co mogłoby pomóc?”.
2. Proszę najpierw zwrócić uwagę na linie ruchome. Motyw, który nabiera negatywnego charakteru i pojawia się coraz częściej, będzie dominował w kolejnym retro, niezależnie od tego, czy się na to przygotują Państwo, czy nie.
3. Proszę ograniczyć się do poziomu zespołu. Opinie odnoszą się do poszczególnych tematów i zagadnień. Proszę nie próbować ustalać, kto napisał daną opinię; ustawienia anonimowości podczas retrospektywy mają na celu zapewnienie uczestnikom możliwości szczerego wyrażania opinii.
4. Proszę połączyć to z badaniami stanu zespołu. Badanie stanu zespołu polega na zapytaniu członków zespołu, jak się czują – w skali punktowej – w odniesieniu do wybranych wcześniej aspektów. Analiza nastrojów pozwala zidentyfikować kwestie, które zespół postanowił poruszyć. Gdy wyniki tych dwóch elementów są zgodne, można dostrzec pewien wzorzec. Gdy się rozchodzą, zyskują Państwo temat do omówienia podczas następnego spotkania retrospektywnego.
5. Nie zamieniajcie sekcji „Retro” na sekcję „Wykres”. Zrezygnujcie z sekcji „Retro” albo prowadźcie ją w taki sposób, by nikt nie mógł wyrażać swoich opinii – w przeciwnym razie sekcja „Wykres” ucichnie dokładnie w momencie, gdy drużyna ma najwięcej do powiedzenia.

Pytania, które warto zadać. Oto pytania, z których korzystaliśmy, lub te, do których opracowano te narzędzia:

• „O co pytano podczas naszych dwóch ostatnich retrospektyw i jakie kwestie zostały poruszone?” (trAI)
• „Które kwestie pojawiły się najpierw jako drobne sygnały, zanim stały się głównymi wątkami?” (Claude lub inny asystent w sprawie MCP)
• „Jakie działania wyniknęły z informacji zwrotnych dotyczących naszego spotkania i czy zostały one już zrealizowane?” (w ramach MCP)
• „Proszę podsumować nasze ostatnie spotkanie retrospektywne.” (trAI lub za pośrednictwem MCP)

Pierwsze kroki w analizie nastrojów w TeamRetro

Zaloguj się do Open Insights, jeśli Państwa zespół przeprowadził już kilka retrospektyw w TeamRetro, i najpierw zapoznaj się z wykresem trendów tematycznych i nastrojów. Artykuł w centrum pomocy poświęcony nastrojom związanym z danym tematem zawiera omówienie pięciu opcji oznaczeń tematów oraz sposobu, w jaki sztuczna inteligencja analizuje komentarze. Jeśli Państwa zespół nie korzysta jeszcze z TeamRetro, wypróbujcie za darmo okres próbny, przeprowadźcie trzy retrospektywy i sprawdźcie, co linia trendu mówi o czwartej.

Najczęściej zadawane pytania

Co właściwie analizuje analiza nastrojów oparta na sztucznej inteligencji w retrospektywie?

Analiza nastrojów oparta na sztucznej inteligencji w ramach podsumowania retrospektywnego analizuje treści zapisane przez Państwa zespół podczas spotkania. W narzędziu TeamRetro Insights sztuczna inteligencja przypisuje do dyskusji temat, nastrój oraz słowa kluczowe, a wykres trendów przedstawia pozytywne, neutralne i negatywne nastroje dla każdego powtarzającego się tematu w czasie, wraz z chmurami słów, rzeczywistymi przykładami oraz podsumowaniem sporządzonym przez sztuczną inteligencję.

Czy można ustalić, kto napisał negatywny komentarz?

Ocena nastroju jest przypisywana do tematów i zagadnień, a nie do poszczególnych osób, dlatego nie ma indywidualnej oceny nastroju dla każdej osoby. To, czy komentarze zawierają imiona i nazwiska, zależy od ustawień anonimowości wybranych przez Państwa dla retrospektywy, nad którymi zachowują Państwo pełną kontrolę.

Które plany TeamRetro obejmują analizę nastrojów z wykorzystaniem sztucznej inteligencji?

W każdym planie, od pojedynczego zespołu po dużą organizację, dostępne są analizy nastrojów i tematów na poziomie zespołu. Analizy i raporty obejmujące wiele zespołów, które porównują nastroje w wielu zespołach w ramach jednego konta, są częścią planu Enterprise.

Czy nasze dane retrospektywne są wykorzystywane do szkolenia sztucznej inteligencji?

Nie. Analiza odbywa się za pośrednictwem platformy AWS Bedrock, jest domyślnie włączona i można ją wyłączyć w dowolnym momencie. Dane są przetwarzane przez krótki czas i nigdy nie są przechowywane ani wykorzystywane do szkolenia sztucznej inteligencji, a firma TeamRetro nie tworzy ani nie szkoli własnych modeli.