Публікація:
Від емпіричної до дано-емпіричної гнучкості: проєктування систем навчання, підсилених ШІ, в Agile-організаціях (Представлення моделі Data-Empirical Agility Model - DEAM)

dc.contributor.authorЛукутін, Олег
dc.contributor.authorМічківський, Сергій
dc.contributor.authorЛукутін, Олег Валерійович
dc.contributor.authorМічківський, Сергій Миколайович
dc.date.accessioned2026-04-21T08:47:49Z
dc.date.issued2026
dc.description.abstractВ 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.citationЛукутін 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.doihttps://doi.org/10.31732/2663-2209-2026-81-261-270
dc.identifier.issn2663-2209
dc.identifier.orcidhttps://orcid.org/0000-0001-6142-2264
dc.identifier.orcidhttps://orcid.org/0000-0002-9343-2317
dc.identifier.urihttps://dspace.krok.edu.ua/handle/krok/10426
dc.language.isouk
dc.publisherУніверситет «КРОК»
dc.subjectAgile
dc.subjectштучний інтелект
dc.subjectорганізаційне навчання
dc.subjectсистемне мислення
dc.subjectData-Empirical Agility
dc.subjectDEAM
dc.subjectEvidence-Based Management
dc.titleВід емпіричної до дано-емпіричної гнучкості: проєктування систем навчання, підсилених ШІ, в Agile-організаціях (Представлення моделі Data-Empirical Agility Model - DEAM)
dc.title.alternativeFrom empirical to data-empirical agility: designing AI-augmented learning systems in Agile organizations (Introducing the Data-Empirical Agility Model — DEAM)
dc.typeArticle
dspace.entity.typePublication
relation.isAuthorOfPublication721583af-c8bf-483e-857a-75dc100551a5
relation.isAuthorOfPublication.latestForDiscovery721583af-c8bf-483e-857a-75dc100551a5

Файли

Контейнер файлів

Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Вантажиться...
Ескіз
Назва:
Вчені+записки+№1(81)-261-270.pdf
Розмір:
935.33 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format

Ліцензійна угода

Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Вантажиться...
Ескіз
Назва:
license.txt
Розмір:
2.57 KB
Формат:
Item-specific license agreed to upon submission
Опис: