Оказывается, «золотой» размер команды есть, и он находится в диапазоне 5-7 человек. Эксперт нашей компании «МитЛаб» Сергей Титов и ее заштатный младший сотрудник Артем Титов провели систематический обзор научных статей, посвященных данному вопросу и содержащих результаты эмпирических, модельных и экспертных исследований такой мистической сущности как идеальный размер команды. Таких статей оказалось относительно немного – 9 штук. Но результаты этих статей в совокупности базируются на данных по более 4700 команд, на мнении более 20 экспертов, и на двух компьютерных экспериментах. Результаты обобщения показаны на рисунке ниже.

Как видно, результаты, конечно, у различных исследователей разные. Кроме того, на размер команды влияют различные факторы, такие как, объем и сложность деятельности по проекту, технологии коммуникаций, разнообразие участников и т.п. Но если усреднить, то можно обнаружить, что чаще всего встречается диапазон именно 5-7 человек. Чуть реже – диапазон в 5-9 человек. Ну и эффективный размер команды за пределами 3-12 человек выявлен не был. Помимо непосредственно чисто нумерологических представлений наши коллеги изучили теории, объясняющие ограничения эффективного размера команды. Почему же после 7-9 человек эффективность команды падает?

Научные законы

Снижение продуктивности команд может быть объяснена теорией процессных потерь Стейнера А., которая выделяет потери мотивации и координации [Steiner, 1972]. Потери мотивации проявляются в эффекте «социальной лени», когда средняя результативность участника команды снижается по мере увеличения её размеров. Потери координации возникают из-за экспоненциального роста коммуникаций между участниками. С увеличением размера команды резко возрастают усилия на согласование действий и сложность коммуникаций. Эта закономерность отражена в парадоксе Брукса Ф., который гласит, что добавление людей в сложный, плохо декомпозируемый проект лишь замедляет его [Брукс, 2000].

Эксперты Скелтон М. и Паис М. выделили когнитивную нагрузку как особый тип деятельности внутри команд [Skelton & Pais, 2019]. Они указывают на психофизиологические ограничения человека, опираясь на исследования Данбара Р., согласно которым человек способен поддерживать доверительные отношения в среднем только с 5 другими людьми [Geraphy, 2022]. Превышение этого размера в коллективе ведёт к существенному снижению доверия и понимания, и, соответственно, повышению когнитивных усилий.

Психофизиологическая ограниченность эффективной когнитивной нагрузки подтверждается исследованиями Миллера Дж.А., часто обобщёнными под названием закона Миллера [Miller, 1956]. Данный закон гласит, что средний человек способен хорошо удерживаться в краткосрочной памяти 7+/-2 объекта и соответственно может в своем сознании сохранять всю полноту образов ограниченного количества людей, от 5 до 9.

Ухудшение социальных отношений при росте размера команды согласуется также с концепцией потерь в отношениях (relational loss), предложенной Мюллер Дж.С. [Mueller, 2012]. Автор отмечает, что команды, работающие как сплочённый коллектив, после превышения определенного уровня имеют тенденцию к распаду на две клики, что снижает уровень доверия и согласованности.

Таким образом, концепция оптимального размера команды в 5–7 человек находит теоретическое обоснование в человеческой психике и социальной динамике. С теорией разобрались. Но как на практике?

Практическое бытие

Наши коллеги также обратились и к практическим кейсам. Они обнаружили, что размер-размером, но данный параметр желательно встраивать в общую систему управления командами.

Конечно, в первую очередь посмотрели на правило «2-х пицц» Джефа Безоса. И увидели, что в Amazon этот принцип не функционирует изолировано, но является неотъемлемой частью системы управления. «Две пиццы» рассматриваются как некий «кирпичик» организационного дизайна. И размеры кирпича весьма стандартизированы. Но эти размеры связаны с архитектурой здания. А именно с микросервисной архитектурой, которая позволяет разбивать работу на автономные функциональные блоки. Каждый такой блок по своему объему и сложности рассчитан на выполнение одной командой стандартного размера всех работ по продукту — от концепции до конечной реализации. Это обеспечивает полную сквозную ответственность команды за свой продукт. При этом команды фокусируются только на одном проекте. Никакой многопроектности для команды. А организация стремится к максимальной стабильности состава команд. Команды сохраняются как постоянные рабочие единицы, которые плавно переходят от одного завершённого проекта к следующему, сохраняя эффективность и слаженность.

Скелтон М. и Паис М. в своем практико-ориентированном подходе к топологии команд предлагают архитектуру «команда первична» (team-first architecture) [Skelton & Pais, 2019]. Её суть в том, чтобы не формировать команды под проекты, а, наоборот, структурировать работу под стабильные команды фиксированного размера. Для реализации этого принципа непрофильную, вспомогательную деятельность выводят в отдельные сервисы и платформы. Системы мотивации, обучения и целеполагания фокусируются на кросс-функциональных продуктовых командах, а не на сотрудниках или отделах. Для координации в сложных проектах выстраивают специальные интерфейсы взаимодействия между командами. Именно команды, а не отдельные люди, должны быть ключевыми единицами в бизнес-процессах. Важным дополнением является упрощённая система метрик. Вместо множества показателей и системы «360 градусов» рекомендуют подход «Полярная звезда», используемый в Netflix, - одна ключевая метрика, привязанная к продукту команды.

Обобщая эти и ряд других наблюдений, наши коллеги приходят к следующим практикам, которые рекомендуется применять совместно с идеальным размером команды:

• Стабилизация и стандартизация не только количества, но и состава участников команд;
• Определение объемов и содержания деятельности под команды, а не назначение команд на определенную деятельность;
• Использование технологий и архитектур, способствующих модуляции деятельности и разбиению ее на объемы, подходящие под фиксированные команды;
• Сокращение когнитивной нагрузки участников команд путем сокращения и упрощение ее внешних коммуникаций;
• Системы мотивации, ориентированные на командный, а не индивидуальный результат;
• Постоянное обучение команд и расширение их профессионального арсенала, обеспечивающего кросс-функциональность и сквозную ответственность за продукт;
• Упрощение системы показателей и метрик для команд.

Так что, размер имеет значение, а числа не случайны. Конечно, не на основе средневековых гримуаров и каббалистических трактатов, но мы можем рекомендовать «золотое сечение» команды в пределах 5-9 человек. Естественно, с учетом других факторов и совместно с другими практиками, выявленными из лучшего опыта управления командами.

Для тех, кто в каждом вопросе достигает дна:

1. Брукс, Ф. (2000). Мифический человеко-месяц. СПб.: Символ.
2. Окороков, А.В., & Вертакова, Ю.В. (2023). Оптимальный размер команды в коммерческих и некоммерческих организациях. Лидерство и Менеджмент, 10(4). 1281-1290. https://doi.org/10.18334/lim.10.4.119289
3. Семина, А.П. (2019). Команда как групповая форма организации труда. Вестник Алтайской Академии Экономики и Права, 12(1), 128-133. https://doi.org/10.17513/vaael.858
4. Титов, С.А., & Титов, А.С. (2025). Идеальный размер команды проекта: утопия или реальность. Вестник проектного управления, 1(2), 61-70. https://doi.org/10.26425/3034-6916-2025-1-2-61-70
5. Bitzer, M., Bürger, O., Häckel, B., & Voit, C. (2020). Toward an economically optimal team design in IT-related innovation projects. International Journal of Innovation and Technology Management, 17(08), 2150001. https://doi.org/10.1142/s0219877021500012
6. Geraphy, T. (2022). Dunbar’s number, psychological safety and team size. Psych Safety. https://psychsafety.com/psychological-safety-82-dunbars-number-and-team-size/
7. Heričko, M., Živkovič, A., & Rozman, I. (2008). An approach to optimizing software development team size. Information Processing Letters, 108(3), 101–106. https://doi.org/10.1016/j.ipl.2008.04.014
8. Lindvall, M., Basili, V., Boehm, B., Costa, P., Dangle, K., Shull, F., Tesoriero, R., Williams, L., & Zelkowitz, M. (2002). Empirical findings in agile methods. In Extreme Programming and Agile Methods — XP/Agile Universe 2002 (pp. 197–207). Springer Berlin Heidelberg.
9. Miller, G. A. (1956). The magical number seven, plus or minus two: Some limits on our capacity for processing information. Psychological review, 63(2), 81.
10. Mueller, J. S. (2012). Why individuals in larger teams perform worse. Organizational Behavior and Human Decision Processes, 117(1), 111-124.
11. Olivares, R., Noel, R., Guzmán, S. M., Miranda, D., & Munoz, R. (2024). Intelligent learning-based methods for determining the ideal team size in agile practices. Biomimetics (Basel, Switzerland), 9(5), 292. https://doi.org/10.3390/biomimetics9050292
12. Putnam, D. (2005). Team size can be the key to a successful project. Quantitative Software Management.
13. Rodríguez, D., Sicilia, M. A., García, E., & Harrison, R. (2012). Empirical findings on team size and productivity in software development. The Journal of Systems and Software, 85(3), 562–570. https://doi.org/10.1016/j.jss.2011.09.009
14. Skelton, M., & Pais, M. (2019). Team topologies: organizing business and technology teams for fast flow. It Revolution.
15. Steiner, I. D. (1972). Group process and productivity (Vol. 1). New York: Academic press.
16. Zia, A., Arshad, W., & Mahmood, W. (2018). Preference in using agile development with larger team size. International Journal of Advanced Computer Science and Applications, 9(7), 116–123