Toward data-empirical organizational adaptation: addressing fragmented adaptation capabilities in agile transformation models

Abstract

У статті досліджуються структурні обмеження сучасних моделей Agile-трансформації в умовах організаційних середовищ, підсилених технологіями штучного інтелекту. Традиційні Agile-фреймворки формувалися в умовах періодичної емпіричної адаптації, де організаційне навчання ґрунтувалося на циклічних механізмах інспекції, координації та людської інтерпретації. Інтеграція штучного інтелекту, AI-assisted workflow-механізмів та безперервної операційної телеметрії змінює природу організаційного навчання, формуючи умови безперервного збору та інтерпретації сигналів (continuous sensing) і прискореного зворотного зв’язку. Метою дослідження є аналіз структурних адаптаційних обмежень сучасних Agile-моделей та позиціонування Data-Empirical Agility Model (DEAM) як синтетичної архітектури безперервної організаційної адаптації. Методологічну основу роботи становлять концептуально-порівняльний аналіз, системне мислення та підхід Design Science Research. У дослідженні проаналізовано Scrum, Scrum@Scale, SAFe, LeSS, Kanban Maturity Model, Evidence-Based Management, Agile Operating Model та Agile Product Operating Model. Результати дослідження демонструють, що сучасні Agile-підходи еволюціонували шляхом спеціалізації адаптаційних можливостей у сферах координації, управління (governance), вимірювання (measurement) та організаційного узгодження (organizational alignment). Водночас ці можливості залишаються структурно фрагментованими в умовах безперервного збору сигналів. У статті введено поняття fragmentation of adaptation capabilities (фрагментація адаптаційних можливостей), що описує структурне розділення механізмів збору сигналів, управління, вимірювання, координації та організаційного навчання в сучасних моделях Agile-трансформації. Також концептуалізовано adaptation latency як часовий розрив між генерацією операційних сигналів та узгодженою організаційною реакцією. DEAM позиціонується не як заміна існуючих Agile-фреймворків, а як синтетична архітектура, що інтегрує механізми безперервного збору сигналів, адаптивні цикли зворотного зв’язку та data-empirical organizational learning у єдину систему безперервної організаційної адаптації.