From empirical to data-empirical agility: designing AI-augmented learning systems in Agile organizations (Introducing the Data-Empirical Agility Model — DEAM).

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).