How AI-pilled are you?

진단은 의도적으로 짧게 유지된다. 아홉 개 질문이 여섯 차원에 나뉜다. 문화와 인재, 기능별 팀 유창성, 처리량, 도구와 맥락, 제품, 거버넌스다. 여덟 개는 단일 선택이고, 하나는 기능 영역마다 하나씩 다섯 개 하위 질문으로 열린다. 이 설계가 전체 실행을 약 12분으로 유지한다. 한 자리에서 끝낼 수 있을 만큼 짧다.

모든 답변은 0에서 5 사이의 등급에 대응하고, 질문마다 고유한 가중치가 있다. 지수는 둘을 곱해 결과를 100점 만점의 단일 점수로 합친다. 여기서 가중치가 중요한 이유는 강한 문화 점수가 약한 거버넌스 이야기를 가려서는 안 되기 때문이다. 이 계산은 여섯 차원의 비율을 유지하며, 모든 답변을 똑같이 중요하게 다루지 않는다.

점수는 여섯 단계 중 하나에 들어간다. L0의 Unactivated에서 Dabbler, Capable, Adoptive를 거쳐 L5의 AI-Native까지 올라간다. 단계는 Zapier와 Jobber 같은 기업이 이미 공개한 프레임워크를 각색한 것이라, 라벨이 사람들이 전에 본 개념과 연결된다. 의미 없는 숫자가 아니라 쉬운 말의 평가가 나온다.

결과물은 단계와 총점을 보여주는 한 장짜리 카드다. 여섯 차원을 모두 분석해 어디서 앞서고 뒤처지는지 정확히 보여준 뒤, 결과를 이름 있는 공개 벤치마크에 비춰 위치시킨다. 세 가지 권장 행동은 지금 어디에 있는지뿐 아니라 다음에 무엇을 할지 알려주고, 카드는 이메일 없이 공유할 수 있다.

모호한 비교 대신 보고서는 결과를 공개된 사례에 묶는다. Zapier의 유창성 기준표, Fin의 생산성 2배 주장, Shopify의 반사적 사용 의무화, Ramp의 Dojo 도입, Jobber의 엔지니어링 성숙도 사다리가 모두 모델을 먹여 살리고 각 단계가 어떻게 맥락을 갖는지 만든다. 알아보는 기업 옆에 자기 점수를 놓는 편이, 실제 실무에 대해 아무것도 말해주지 않는 추상적 백분위보다 유용하다.