Sneller coderen
betekent niet automatisch
eerder opleveren.
Meet de verschillen en waar de bottlenecks zijn. Bewaak kwaliteit, bewijs de winst.
Agile Analytics koppelt met de tools die je al gebruikt — Git, Jira, CI/CD, monitoring — en laat per team zien wat AI-assisted development oplevert: doorlooptijd, stabiliteit en kwaliteit. Winst op uitkomst in plaats van winst op output.
AI maakte coderen snel. De rest van de pipeline bleek niet zo snel mee te bewegen.
Drie grote onderzoeken uit 2025 zijn het eens: AI vermenigvuldigt de output, en de druk landt stroomafwaarts — bij review, bij stabiliteit, bij onderhoud. Precies de delen van de loop die Agile Analytics al meet.
Output stapelt zich op bij review
Teams met hoge AI-adoptie mergeden 98% meer pull requests — en de review-tijd steeg 91%. Op bedrijfsniveau was de winst niet terug te vinden.
Sneller is niet stabieler
AI-adoptie gaat samen met hogere throughput én met hogere delivery-instabiliteit. 30% van de developers heeft weinig of geen vertrouwen in AI-gegenereerde code.
Onderhoud groeit stil
Gedupliceerde code steeg van 8,3% naar 12,3% van de gewijzigde regels; refactoring zakte van 25% naar onder 10%.
Bronnen: Faros AI 2025 · DORA 2025 · GitClear 2025
19%
langzamer mét AI, in een gerandomiseerde proef met ervaren developers
METR waarschuwt zelf tegen generaliseren: zestien ervaren open-source-developers, tools van begin 2025, repositories die ze door en door kenden. We citeren het om de kloof, niet om de richting. Bij jouw team kan de uitkomst omgekeerd zijn — de enige manier om dat te weten is je team meten. METR, juli 2025
Net zo veel AI maar nu met inzicht in de bottlenecks.
Maak de switch en zie wat er verandert wanneer Agile Analytics aan staat. Zelfde team, zelfde tools, zelfde copilots — het verschil is wat je kunt zien.
Eén platform. Drie perspectieven.
Eén continue loop.
De meeste tools tonen DevOps-metrics. Agile Analytics verbindt hoe werk door je volledige systeem stroomt — van intentie tot incident, door de hele loop — zodat AI-gegenereerde output wordt gemeten waar hij landt, niet waar hij getypt is.
Hoe werk stroomt
De flow van waarde, end-to-end.
- Lead time, review-wachttijd, deployment frequency
- Waar AI-output wacht tussen teams en stappen
Hoe werk voelt
De menselijke kant van snelheid.
- Onderbrekingen, cognitieve belasting, vertrouwen in de tools
- Waarom engineers vertragen — ook als de copilot snel is
Hoe systemen zich gedragen
De betrouwbaarheid van wat je oplevert.
- Change failure rate, MTTR, SLO’s en Error Budgets
- Waar snellere delivery productierisico wordt
Elimineer vertraging — meet het niet alleen.
Agile Analytics Acceleration
Quickscan & Flow Insights — ontdek waar tijd verloren gaat, in uren en in teams.
Agile Analytics Full Stack
Metrics + Automation — verbind Git, CI/CD en Jira → maak data bruikbaar voor concrete flow inzichten.
Agile Analytics Developer Support
Onderbrekingen & SLO-zichtbaarheid — maak verborgen werk en supportbelasting meetbaar.
Agile Analytics Developer Portal
Golden paths & onboarding — verminder frictie voordat het vertraging wordt.
Zie waar je delivery vertraagt — in je eigen data.
In je demo zie je:
We dachten dat onze bottleneck deployment speed was. De bottleneck bleek de overdracht (handover) te zijn.
Veelgestelde vragen.
Voor wie is Agile Analytics?
Hoe verzamelt Agile Analytics data?
- Engineering data — Git, CI/CD, Jira
- Developer input — surveys en interviews
Welke metrics gebruiken jullie?
Hoe verschilt dit van DevOps monitoring tools?
Meet Agile Analytics AI-kosten, of herkent het AI-gegenereerde code?
Minder gokken.
Meer opgeleverde software.
Wat Agile Analytics een team dat met AI bouwt oplevert: