AI przyspiesza pracę tylko wtedy, gdy zespół wie, co buduje, dla kogo i po co. Ta sekcja sprawdza, czy zespół ma kontakt z biznesem, umie priorytetyzować zadania i potrafi doprecyzować wymagania, zanim zacznie produkować kod.

Im szybciej powstaje kod, tym większe znaczenie mają testy, code review, CI/CD i wspólne standardy jakości. Ta sekcja pokazuje, czy zespół ma techniczne fundamenty, które pozwolą korzystać z AI bez dokładania długu technicznego i błędów na produkcji.

AI nie może być prywatnym eksperymentem kilku osób w zespole. Ta sekcja sprawdza, czy zespół ma wspólne reguły pracy z narzędziami AI, wie, jak chronić dane i ma osobę odpowiedzialną za to, żeby wdrożenie nie rozpadło się na indywidualne nawyki.

AI może zwiększyć tempo pracy zespołu, ale bez właściwych metryk łatwo uznać większy output za realną poprawę. Ta sekcja sprawdza, czy zespół mierzy jakość, postęp i wpływ pracy na cele produktu, a nie tylko liczbę zamkniętych zadań.