Публікація: Від емпіричної до дано-емпіричної гнучкості: проєктування систем навчання, підсилених ШІ, в Agile-організаціях (Представлення моделі Data-Empirical Agility Model - DEAM)
| dc.contributor.author | Лукутін, Олег | |
| dc.contributor.author | Мічківський, Сергій | |
| dc.contributor.author | Лукутін, Олег Валерійович | |
| dc.contributor.author | Мічківський, Сергій Миколайович | |
| dc.date.accessioned | 2026-04-21T08:47:49Z | |
| dc.date.issued | 2026 | |
| dc.description.abstract | В епоху штучного інтелекту традиційні Agile-організації стикаються з новими викликами щодо навчання та адаптації. У статті розглянуто перехід Agile-організацій від класичного емпіричного процесного контролю до data-empirical навчання в умовах широкого впровадження інструментів штучного інтелекту. Метою дослідження є обґрунтування та проєктування архітектури організаційного навчання, у якій ШІ виступає безперервним джерелом сигналів (sensing) і рекомендацій, а людина зберігає центральну роль у смислотворенні, прийнятті рішень та етичному врядуванні. Методологічною основою обрано Design Science Research; основним результатом є запропонована модель Data-Empirical Agility Model (DEAM), що структурує організаційне навчання на трьох взаємопов’язаних рівнях: методологічному (врядування та готовність до навчання), фреймворковому (координаційні структури й механізми зворотного зв’язку) та методному (практики адаптації, що реалізуються у циклах постійного поліпшення). Для підсилення практичної релевантності наведено емпіричну ілюстрацію на основі анонімізованих релізних даних п’яти Scrum-команд за 2025 рік, зібраних у фінансовому домені: метрик Velocity, Throughput, Lead Time, CRS, кількості дефектів, а також показників AI Adoption & Engagement і AI Tools Daily Usage. Спостережувані патерни вказують на можливе зниження волатильності навчання та скорочення затримок зворотного зв’язку за умов вищої щільності використання ШІ-інструментів (AI sensing density): у пізніших циклах зменшується варіативність delivery-метрик між релізами, рідше фіксуються виражені сплески CRS та пізно виявлені дефекти, при цьому середні значення продуктивності можуть залишатися стабільними. Отримані результати підтримують внутрішню узгодженість DEAM і уточнюють, що ключовою цінністю ШІ є не прискорення “виходу”, а підвищення стабільності навчання та керованості адаптації. Обмеженням дослідження є одноорганізаційний контекст і ілюстративний (не підтверджувальний) характер емпіричного аналізу; подальші дослідження мають включати міжорганізаційні порівняння, кількісну валідацію конструктів та аналіз модераторів (довіра до ШІ, психологічна безпека, політики врядування). | |
| dc.identifier.citation | Лукутін О., Мічківський С. Від емпіричної до дано-емпіричної гнучкості: проєктування систем навчання, підсилених ШІ, в Agile-організаціях (Представлення моделі Data-Empirical Agility Model - DEAM). Вчені записки Університету «КРОК». 2026. №1(81). С.261–270. https://doi.org/10.31732/2663-2209-2026-81-261-270 | |
| dc.identifier.doi | https://doi.org/10.31732/2663-2209-2026-81-261-270 | |
| dc.identifier.issn | 2663-2209 | |
| dc.identifier.orcid | https://orcid.org/0000-0001-6142-2264 | |
| dc.identifier.orcid | https://orcid.org/0000-0002-9343-2317 | |
| dc.identifier.uri | https://dspace.krok.edu.ua/handle/krok/10426 | |
| dc.language.iso | uk | |
| dc.publisher | Університет «КРОК» | |
| dc.subject | Agile | |
| dc.subject | штучний інтелект | |
| dc.subject | організаційне навчання | |
| dc.subject | системне мислення | |
| dc.subject | Data-Empirical Agility | |
| dc.subject | DEAM | |
| dc.subject | Evidence-Based Management | |
| dc.title | Від емпіричної до дано-емпіричної гнучкості: проєктування систем навчання, підсилених ШІ, в Agile-організаціях (Представлення моделі Data-Empirical Agility Model - DEAM) | |
| dc.title.alternative | From empirical to data-empirical agility: designing AI-augmented learning systems in Agile organizations (Introducing the Data-Empirical Agility Model — DEAM) | |
| dc.type | Article | |
| dspace.entity.type | Publication | |
| relation.isAuthorOfPublication | 721583af-c8bf-483e-857a-75dc100551a5 | |
| relation.isAuthorOfPublication.latestForDiscovery | 721583af-c8bf-483e-857a-75dc100551a5 |
Файли
Контейнер файлів
1 - 1 з 1
Вантажиться...
- Назва:
- Вчені+записки+№1(81)-261-270.pdf
- Розмір:
- 935.33 KB
- Формат:
- Adobe Portable Document Format
Ліцензійна угода
1 - 1 з 1
Вантажиться...
- Назва:
- license.txt
- Розмір:
- 2.57 KB
- Формат:
- Item-specific license agreed to upon submission
- Опис:
