Je teams coderen met AI. Weet je ook wat het oplevert?
De vraag die de directie stelt in 2026
Je hebt de copilot-seats goedgekeurd. De output ging omhoog — Faros AI mat 98% meer gemergede pull requests bij teams met hoge AI-adoptie — en de review-tijd ging er met 91% mee omhoog. DORA's rapport van 2025 koppelt hogere AI-adoptie aan hogere delivery-instabiliteit, en 30% van de developers zegt weinig of geen vertrouwen te hebben in AI-gegenereerde code.
De vraag is niet langer óf je AI gebruikt. De vraag is of je delivery-loop het aankan, en waar hij lekt. Dat is een meetvraag, en de data zit al in je tools.
Flow: waar AI-output wacht
Lead time for changes, deployment frequency en Sprint Insights, per team. Waar de rij ontstaat — review, CI, overdrachten — en of die beweegt als teams AI omarmen. Het sprintrapport komt elke sprint binnen zonder dat iemand het samenstelt.
Quality gates: houdt het stand?
Change failure rate, MTTR, Error Budgets tegenover je SLO's, Software Stock en Leaks Finder. Als code die sneller shipt ook vaker faalt, zie je het hier het eerst — vóór een klant het merkt, en vóór de directie het van iemand anders hoort.
Mensen: meet het systeem, niet de persoon
Sprint Insights scheidt featurewerk van onderhoud; Kudos, developer-surveys en onderbrekingsdata laten zien wat het tempo met het team doet. DORA 2025 vond dat AI burnout en frictie op zichzelf niet verandert. Het systeem meten in plaats van het individu houdt het gesprek over het werk, en houdt je engineers aan jouw kant.
Hoe het landt in jouw organisatie
Geen nieuw proces, geen zelfrapportage. Drie stappen.
Koppelen
Toegangstokens die jij aanmaakt en kunt intrekken, voor GitHub, GitLab of Bitbucket, Jira, je CI en je monitoring. Slack voor Kudos als je wilt. De inrichting meet je in een uur, niet in een kwartaal.
Nulmeting
De eerste sprint geeft elk team zijn startpunt: lead time, deployment frequency, change failure rate, MTTR, de verhouding features/onderhoud.
Vergelijken
Teams die op AI leunen tegenover teams die dat niet doen. Deze sprint tegenover de vorige. Elke gate tegenover zijn doel. De demo laat dit zien op je eigen data.
Scrum Alliance
We dachten dat onze bottleneck deployment speed was. De bottleneck bleek de overdracht (handover) te zijn.
Vragen die engineering leiders ons stellen
Rangschikt dit individuele developers?
Nee. Elke metric wordt gemeten op het systeem — een team, een service, een repository — en per team gerapporteerd. Dat is een bewuste keuze: individuele ranglijsten worden binnen een sprint gegamed, en DORA's eigen onderzoek meet om dezelfde reden teams.
Welke tools leest het?
GitHub, GitLab en Bitbucket voor code en pull requests; Jira voor tickets en sprints; je CI/CD voor builds en deployments; AWS CloudWatch en Google Cloud Monitoring voor SLO's en Error Budgets; Slack voor Kudos. Grafana- en Backstage.io-integraties horen bij Enterprise++.
Meet het wat de AI-tools kosten?
Nog niet. Vandaag meet Agile Analytics wat AI-assisted development met je loop doet: review-wachttijd, lead time, change failure rate, Error Budgets, de verhouding features/onderhoud. Kosten per team naast die cijfers staat op de roadmap, en we zetten het niet op een pagina voordat het product het meet.
Sneller en vaker naar productie!
Implementeer DevOps met Agile Analytics
Implementeer Site Reliability met Agile Analytics
Implementeer Service Level Objectives met Agile Analytics
Implementeer DORA-metrics met Agile Analytics