ASTACKRA DELIVERY OS

Comment un travail complexe passe de l’idée à un produit en production.

Delivery OS rend le modèle d’accompagnement inspectable : discovery, cartographie des risques, prototypes, architecture, développement, QA, déploiement et prise en charge après lancement. Les acheteurs exigeants doivent savoir comment le travail sera maîtrisé avant de signer.

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PHASE 01 · DÉCOUVERTE

Vérité opérationnelle

Cartographier ce qui se passe réellement aujourd’hui, et non ce que le document de processus dit qui devrait se passer.

Utilisateurs & responsabilité

Identifier les responsables, relecteurs, administrateurs, clients, partenaires et exceptions.

Systèmes & données

Identifier les sources de vérité, intégrations, documents, APIs et contraintes.

PHASE 02 · MODÉLISATION

Modèle de workflow

Étapes, transitions, responsabilités, validations, modifications et chemins d’échec.

Architecture

Couche applicative, données, authentification, intégrations, AI et environnements.

Périmètre AI

Définir où AI peut observer, recommander, agir et escalader.

PHASE 03 · PROTOTYPAGE

Valider d’abord l’hypothèse la plus risquée.

Parcours critique

Tester le workflow le plus susceptible de compromettre l’adoption.

Flux de données

Prouver que les bonnes informations sont accessibles de manière fiable.

Comportement AI

Tester la qualité, le rattachement aux sources, la latence et la gestion des exceptions.

Revue des parties prenantes

Présenter le produit aux personnes qui portent réellement le travail.

PHASE 04 · INGÉNIERIE

01FondationModèle de données, auth, environnements et état central.

02WorkflowRôles, tâches, documents, validations et exceptions.

03IntelligenceAI, recherche, extraction, synthèse ou agents.

04IntégrationCRM, email, APIs, paiements, stockage ou services externes.

05ExpérienceUX, accessibilité et performance du produit responsive.

PHASE 05 · SEUILS DE QUALITÉ

QA fonctionnelle

Flux critiques, permissions, états, transitions, erreurs et chemins de reprise.

QA AI

Rattachement aux sources, incertitude, mauvaises entrées, sorties non sûres, latence et comportement de secours.

QA responsive

Desktop, tablette, mobile, comportement clavier et états lisibles.

Revue de sécurité

Rôles, secrets, permissions, séparation des environnements et flux de données sensibles.

Revue de performance

Charges utiles, comportement du cache, images, goulots d’étranglement API et réactivité du frontend.

Prêt pour le lancement

Sauvegardes, retour arrière, supervision, responsabilités, documentation et support.

PHASE 06 · EXPLOITATION

Observer

Erreurs, latence, usage de AI, coût et exceptions de workflow.

Mesurer

Adoption, temps de cycle, qualité et impact opérationnel réel.

Améliorer

Itérer à partir de l’usage réel plutôt que d’hypothèses de roadmap.

Assumer

Définir qui est responsable du produit, des données, de AI et des incidents après le lancement.

MODES D’ENGAGEMENT

Sprint Discovery / Architecture

Pour les problèmes ambigus à fort impact, lorsqu’il faut définir la solution avant de la construire.

Sprint Prototype

Pour valider rapidement le workflow le plus difficile ou l’hypothèse AI la plus critique.

Développement produit

Pour les SaaS complets, portails, plateformes internes et produits destinés aux clients.

Couche ciblée d’AI / automatisation

Pour les entreprises qui disposent déjà de systèmes et ont besoin d’ajouter une seule capacité à forte valeur.

Vous souhaitez appliquer ce modèle de delivery à votre activité ?

Commencez avec le Project Planner et donnez-nous suffisamment de contexte pour choisir le bon mode d’engagement.

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