Operationalizing Organizational Adaptation in Deam: an Event-level Measurement Protocol for Ai-augmented Software Delivery

Abstract

The growing integration of artificial intelligence into software delivery increases AI-tool usage, operational signals, and feedback speed, but technological adoption alone does not establish organizational adaptation. Previous research on the Data-Empirical Agility Model (DEAM) conceptualized adaptation latency as the temporal gap between an operational signal and coordinated organizational response but did not provide a reproducible event-level measurement protocol. The object of the study is organizational adaptation in AI-augmented multi-team software delivery. The study aims to develop a context-specific protocol for measuring the interval from a qualifying trigger to durable organizational reconfiguration and to specify the conditions required for its subsequent empirical evaluation. The methodology combines construct and prior-art analysis, event-level operationalization, retrospective calibration using a longitudinal five-Scrum-team case, and prospective validation design. The protocol represents an adaptation episode through T0–T4: qualifying trigger, recognition of the need for response, response commitment, implementation onset, and durable organizational reconfiguration. T4 is assigned only when five conditions are jointly satisfied: observable change, operational enactment, persistence, traceable provenance, and independence from subsequent performance outcomes. On this basis, the study operationalizes L04=T4−T0 as a candidate temporal measure rather than a validated new construct. Subsequent evaluation requires inter-rater reliability, robustness of the T4 persistence criterion, discriminant validity, temporal validity, and incremental validity. Retrospective application of the protocol to one organizational adaptation episode within the five-team case demonstrates the practical separation of the initial trigger, local piloting, commitment to a scaled response, implementation onset, and durable change in organizational practice. For this episode, the interval from the approximately dated T0 to T4 was about 184 days, while the T1 boundary had lower temporal precision because of the retrospective nature of the evidence. The example illustrates application of the protocol but does not constitute empirical validation of L04 or establish its causal effect on software delivery outcomes. The practical value of the proposed approach lies in providing a structure for prospective data collection that separates AI exposure, organizational response, durable reconfiguration, and subsequent outcomes. Future empirical evaluation may support, refine, or reject the proposed operationalization.

Інтеграція штучного інтелекту в розробку програмного забезпечення збільшує використання AI-інструментів, кількість операційних сигналів і швидкість зворотного зв’язку, але технологічне впровадження саме по собі не доводить організаційну адаптацію. Попередні дослідження Data-Empirical Agility Model (DEAM) концептуалізували латентність адаптації як часовий розрив між операційним сигналом та узгодженою організаційною реакцією, однак не визначили відтворюваного подієвого протоколу вимірювання. Об’єктом дослідження є організаційна адаптація в багатокомандній розробці програмного забезпечення з використанням ШІ. Мета дослідження — розробити контекстно-специфічний протокол вимірювання інтервалу від кваліфікованого тригера до сталої організаційної реконфігурації та визначити умови його подальшої емпіричної перевірки. Методологія поєднує аналіз конструктів і попередніх досліджень, подієву операціоналізацію, ретроспективне калібрування на лонгітюдному кейсі п’яти Scrum-команд і проєктування проспективної валідації. Протокол описує епізод адаптації через T0–T4: кваліфікований тригер, розпізнавання потреби в реакції, зобов’язання щодо відповіді, початок імплементації та сталу організаційну реконфігурацію. T4 фіксується лише за одночасного виконання п’яти умов: спостережуваної зміни, фактичного застосування, стійкості, простежуваного походження доказів та незалежності від подальших результатів діяльності. На цій основі дослідження операціоналізує часовий показник L04=T4−T0 як кандидатну міру, а не як валідований новий конструкт. Для подальшої оцінки визначено вимоги до міжекспертної надійності, стійкості критерію T4, дискримінантної, часової та інкрементної валідності. Ретроспективне застосування протоколу до одного епізоду організаційної адаптації у п’ятикомандному кейсі демонструє практичне розмежування початкового тригера, локального пілотування, зобов’язання щодо масштабованої реакції, початку її реалізації та сталої зміни організаційної практики. Для цього епізоду інтервал від приблизно датованого T0 до T4 становив близько 184 днів, водночас межа T1 мала нижчу часову точність через ретроспективний характер доказів. Наведений приклад ілюструє застосування протоколу, але не є емпіричною валідацією L04 і не підтверджує його причинного впливу на результати розробки та постачання програмного забезпечення. Практична цінність запропонованого підходу полягає у створенні структури для проспективного збору даних, яка розділяє AI-експозицію, організаційну реакцію, сталу реконфігурацію та подальші результати. Майбутня емпірична перевірка може підтвердити, уточнити або відхилити запропоновану операціоналізацію.