Model spiralny to taki nietypowy sposób prowadzenia projektów informatycznych, gdzie ryzyko traktuje się całkiem poważnie i systemowo. Główna różnica, moim zdaniem, w porównaniu do klasycznego modelu kaskadowego czy prototypowego, polega na tym, że każda pętla spirali zaczyna się właśnie od identyfikacji i analizy ryzyka. To nie jest tylko jakaś teoria – w praktyce, na przykład w dużych projektach bankowych czy medycznych, zanim zespół zabierze się za kodowanie czy projektowanie, musi rozpoznać potencjalne zagrożenia, np. możliwe opóźnienia, niedoszacowanie kosztów, czy brak interoperacyjności systemów. Model ten mocno wpisuje się w dobre praktyki zarządzania projektami IT, bo umożliwia adaptację w trakcie realizacji, a nie dopiero na samym końcu, gdy czasami już za późno na zmiany. Według Boehma, twórcy tego modelu, analiza ryzyka jest krytyczna, bo pozwala wcześnie wykryć błędy i unikać kosztownych pomyłek. To też łączy się z zasadą iteracyjności – każda nowa faza bazuje na wnioskach z poprzedniej, co zwiększa szansę na sukces projektu. Z mojego doświadczenia wynika, że tam, gdzie analiza ryzyka jest na poważnie traktowana, projekty rzadziej zaliczają spektakularne wpadki, a zespoły są lepiej przygotowane na niespodzianki. No i szczerze mówiąc, sam model spiralny jest często bardziej przyjazny, bo pozwala na eksperymentowanie przy jednoczesnym zabezpieczeniu projektu przed katastrofą.
Często spotyka się przekonanie, że analiza ryzyka jest obecna w każdym modelu cyklu życia projektu informatycznego, ale to nie do końca tak działa. W modelu kaskadowym, czyli tzw. waterfall, wszystko odbywa się etapami – analiza, projektowanie, implementacja i tak dalej, w sztywno określonej kolejności. Tu niestety nie ma miejsca na systematyczną analizę ryzyka na każdym etapie, bo cała koncepcja tego modelu polega na tym, że raz wykonane czynności trudno potem cofnąć lub poprawić, szczególnie gdy coś pójdzie nie tak. To, moim zdaniem, jest jeden z powodów, dla których model kaskadowy bywa krytykowany – brak elastyczności i mała odporność na niespodziewane problemy. Podobnie jest w modelu z prototypem – tam niby tworzy się szybkie makiety czy prototypy, ale głównym celem jest poznanie potrzeb użytkownika i szybkie zebranie informacji zwrotnej, a nie formalna analiza ryzyka. Ryzyko oczywiście można zidentyfikować przy okazji, ale nie jest to centralny punkt tego podejścia. Model Fry’ego to już zupełnie inna bajka – jest bardzo liniowy, nacisk kładzie raczej na dokumentację i ścisłe trzymanie się etapów, a nie na adaptacyjność czy zarządzanie niepewnością. Z mojego punktu widzenia, błędne wybranie któregoś z tych modeli jako tego, gdzie analizuje się ryzyko, wynika z przekonania, że wszędzie jest miejsce na refleksję nad zagrożeniami – niestety, tylko model spiralny wprost i metodycznie wpisuje analizę ryzyka w swój rdzeń. W innych przypadkach analiza ryzyka jeśli się pojawia, to głównie z inicjatywy zespołu, a nie jako zaplanowany, powtarzający się etap procesu. Warto o tym pamiętać przy wyborze metodyki do danego projektu – nie każda zapewni takie same mechanizmy zabezpieczające przed błędami i nieprzewidzianymi zdarzeniami.