60명 규모의 팀이 AI를 통해 더 많은 결과물을 만들어내는지 확인하기 위해 대시보드를 구축했습니다.

60명 규모의 팀이 AI를 통해 더 많은 결과물을 만들어내는지 확인하기 위해 대시보드를 구축했습니다.

자유롭게 복사해서 사용하세요.

이 대시보드는 Linear와 GitHub에서 모든 프로젝트를 가져와 각 스프린트(sprint)마다 우리가 생산하는 것을 추적합니다:

• 속도 (Velocity, 사이클당 완료하는 작업량)
• 완료율 (Completion rate, 계획 대비 달성도)
• 탈출 결함 (Escape defects, 운영 환경으로 유출된 버그)
• 개발자별, 리포지토리(repo)별 커밋 활동(Commit activity)을 한 화면에서 확인하며, Claude를 얼마나 사용하는지도 추적합니다.

이 두 가지를 함께 읽는 데 가치가 있습니다.

사용량 수치만 단독으로 보면 사람들이 도구를 열어보고 있다는 것만 알려주지만, 이를 배포된 결과물(shipped output)과 나란히 배치하면 그 효과를 훨씬 더 잘 파악할 수 있습니다. 만약 Claude 사용량이 증가하고 동일한 결함률(defect rate)을 유지하면서 더 많은 결과물을 배포한다면, AI가 의도대로 생산성을 높이고 있는 것입니다. 만약 사용량은 늘어나는데 결과물이 제자리라면, 우리는 활동(activity)에 대해 비용을 지불하고 있는 것이며, 정확히 어디를 살펴봐야 할지도 알게 됩니다.

AI에 상당한 비용을 지불하는 팀에게 이는 '우리는 AI를 많이 사용한다'라는 말을 '측정 가능한 수익(measured return)'으로 바꿔줍니다.
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