7대 역량 개요 (AI Capabilities Model)

DORA AI Capabilities Model은 AI 도입의 긍정 효과를 유의하게 증폭시키는 7개 역량을 제시합니다. 이 섹션은 각 역량을 정의·실행·측정 관점에서 요약합니다.

전체 지도

              [5] 사용자 중심  ← 방향(북극성)
                     │
   [1] AI 접근 가능한 내부 데이터 ─┐
   [3] 건강한 데이터 생태계 ───────┤  입력·맥락
   [2] 명확하게 공유된 AI 입장 ────┘
                     │
              [4] 플랫폼 엔지니어링  ← 전달·안전
                     │
        [6] 버전 관리 · [7] 작은 배치  ← 안전망·규율

위 도식의 묶음과 층위는 편집자의 해석이며, DORA 원문에는 이런 구조가 없습니다.

7개 역량

#	역량	한 줄 정의	AI 관점
1	AI가 접근 가능한 내부 데이터	사내 코드·문서·지표를 AI에 안전하게 연결	범용 AI를 사내 전문가로 전환
2	명확하게 공유된 AI 입장	무엇을·왜·어떻게 쓸지 명확히 소통	심리적 안전 → 실험 촉진
3	건강한 데이터 생태계	고품질·접근 가능·통합된 내부 데이터	증폭의 전제 조건
4	플랫폼 엔지니어링	셀프서비스·골든패스 내부 플랫폼	하류 병목 제거
5	사용자 중심	사용자 니즈·경험·피드백을 우선	증폭의 방향타
6	버전 관리	재현성·추적성 확보	AI의 안전망
7	작은 배치로 작업하기	작고 잦은 변경	불안정성 대응

DORA가 확인한 증폭 관계

• 플랫폼 품질 높음 → AI 도입의 조직 성과 효과가 강한 긍정. 낮음 → 효과 미미.
• 데이터 건강도 높음 → AI의 조직 성과 효과 유의하게 증폭.
• 명확한 AI 입장 → 개인 효과성·조직 성과·딜리버리 처리량 증폭, 마찰 감소.
• 버전 관리 → 개인 효과성·팀 성과에 대한 AI 효과 증폭.
• 작은 배치 → 제품 성과에 대한 AI 효과 증폭.

신규 역량 vs. 강화된 역량

구분	역량
AI 시대에 새로 부각	1, 2, 3, 4
AI로 인해 더 중요해짐	5, 6, 7

이 분류는 편집자의 해석이며 원문 태그와 일치하지 않습니다. 원문에서 core 태그(기존 DORA 역량)가 붙은 역량은 버전 관리(6)와 작은 배치(7)뿐이고, 사용자 중심(5)을 포함한 나머지 다섯 역량에는 AI 태그만 붙어 있습니다.

실행 원칙

1. 한 번에 하나. "바다를 끓이지 말 것" — 고가치 유스케이스 하나에서 파일럿.
2. 측정 없이 개선 없음. 각 역량의 설문 문항과 시스템 지표를 함께 본다.
3. 문화와 기술을 함께. 데이터를 '제품'으로, 플랫폼을 '내부 제품'으로 다룬다.
4. 결과 중심. 도입률이 아니라 성과로 성공을 정의한다.

출처

DORA AI Capabilities Model 및 각 역량 문서(dora.dev/capabilities)를 요약한 것입니다. 원문 © Google LLC, CC BY 4.0.