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• • • • • •Research & methodology
How we study the way you work with AI—and explain what the evidence can support.
Explore the methodology ↓The starting point
An output is only part of the story.
InstructionsDecisionsCorrectionsChecksAI output
Read the available record in context
Tacitt studies the context around the result.
Instructions, decisions, corrections and checks help us understand a person’s contribution when they are captured in the record.
How to read this
This diagram explains our reading scope. It is not a score or a measured sequence. Work outside the captured record may be missing. [3]
The VECTIR framework
Six lenses. One working profile.
VECTIR brings six views of observable work together. Each lens asks a different question.
- Verification
- What evidence shows that AI-produced work was checked?
- Expertise
- What domain familiarity appears in the person’s contribution?
- Context
- What relevant background and material does the person bring to the task?
- Taste
- What standards does the person introduce and hold the work to?
- Instructions
- How clearly are the intended work, scope and constraints stated?
- Resilience
- How does the work progress when it encounters obstacles?
A combined view, with limits
The update combines these lenses into a 0–100 score. It summarises observed work; the research does not establish six independent abilities or validate prediction of job performance. [2]
- Profile
How you work with AI.
Six lenses and a combined view of the work you shared.
- Context
What kind of work.
Session Depth and Business Domain describe task demand and subject matter. They are not extra VECTIR axes.
- Output estimate
What was produced.
AI Productivity is a separate estimate of replacement effort—not business value or proven time saved.
The research material
The sample behind this update.
A frozen research snapshot, dated 14 October 2026. Reference data and a small internal comparison answer different questions.
116
People in the reference snapshot
12
Internal team members compared
Not every person has a readable result on every lens. The 12-person comparison is not a held-out, representative population study. These counts are not the size of the current production reference pool. [1]
The research process
How we read—and test—the work.
A high-level view of the methodology. Each lens uses the evidence relevant to its question.
- 01
Separate
Whose contribution is visible?
Distinguish the person's writing from copied material and system wrappers.
- 02
Read
What does the context reveal?
Examine instructions and decisions, alongside relevant AI actions and checks.
- 03
Compare
Does the interpretation hold up?
Test consistency, bias and relationships with other measures in a stated sample.
- 04
Revisit
What changes with new evidence?
Record failed checks, correct reading artifacts and retest changed methods.
New evidence brings us back to the question
This overview is not a universal scoring pipeline. Filtering differs by lens; automated readings can miss context. [2–3]
The evidence so far
Early evidence. Clear limits.
We test repeatability, meaning and links to other measures. The current findings are encouraging in places—and incomplete.
Linear association · Pearson r0.754
Rank association · Spearman ρ0.427
0Positive association scale1
Two views of the same relationship—not independent replications. Correlation is not accuracy, causation or proof of job-performance prediction. [1]
- Observed
Association with task demand.
In this small team, the research composite is associated with cleaned Session Depth. Both use the same underlying records.
- Mixed
Consistency varies across lenses.
Results depend on the measure, task, record format and assessment version. The six lenses also overlap.
- Not established
Prediction of productivity or job performance.
A five-person productivity pilot did not establish a relationship with the combined score. Independent outcome validation remains open.
Scope / [1–2]
These are exploratory findings from the 14 October 2026 research snapshot. They are not a validation of every later product release. [1–2]
Evidence limits
An incomplete record is not a verdict.
Evidence can support an interpretation, leave it uncertain, or be unreadable. These are different states—not levels of ability.
- Supported
Enough to interpret.
The record supports a scoped finding. Its meaning depends on the task and the evidence observed.
- Provisional
More context needed.
Some evidence is present, but more context could change the interpretation.
- Unreadable
No sound conclusion.
The record cannot support a sound interpretation. This is a limit of the evidence.
A request to check is not proof of a completed check.
Equally, a missing check in the record does not prove it never happened. Work can occur outside the captured session, and exports can omit activity. [3]
Compare like with like.
- Format
Match the record format.
Chat and agent records expose different evidence.
- Reference
Name the reference group.
A result describes its tested sample—not all AI users.
- Version
Match the assessment version.
A changed method needs evidence for that version.
Comparison boundaries · Research note [5]
Your data
Your data, clearly explained.
The choices you make, the copy we prepare, and the limits to know.
What we do
What we don’t do
Selection
Let you choose what to include.
Select the projects and conversations you want in your export.
What we don’t do
Require your entire conversation history.
You can work with selected sessions.
Preparation
Prepare your selected records locally.
The preparation tool selects, cleans and redacts an export copy on your computer.
What we don’t do
Promise all processing stays offline.
Your AI assistant may still process data through its provider.
Sensitive terms
Let you choose additional terms to hide.
Choose names or terms to replace alongside the standard checks.
What we don’t do
Limit redaction to a fixed list.
Your chosen terms can cover details the standard checks miss.
Context
Preserve useful work context.
Retain relevant technical context where the record and your processing settings allow.
What we don’t do
Blanket-remove technical details.
Redaction targets sensitive details while retaining useful context.
Source records
Replace sensitive details in a copy.
Redaction uses placeholder values to retain useful context.
What we don’t do
Edit your original conversations.
Preparation works on an export copy; your source logs stay unchanged.
Review
Give you a prepared copy to review.
Inspect the result before deciding what to share.
What we don’t do
Promise automated checks catch everything.
Sensitive details can remain, so your review still matters.
Before you share
Review the prepared copy before uploading. Check your assistant provider’s data settings too.
Research notes
The context behind the evidence.
We share the research questions, evidence and limitations. Detailed scoring methods remain proprietary.
- [1]
The study snapshot · 14 October 2026
Internal VECTIR research: 116 reference people and 12 team members. The depth chart uses the research composite on 12 people: Pearson r = 0.754; Spearman ρ = 0.427. It is a small, same-record comparison—not an independent job-performance test.
- [2]
Reliability and meaning · ongoing validation
Consistency varies across lenses and ways of testing. Some validation checks fail, and the lenses overlap. The five-person productivity pilot did not establish that the research composite predicts productivity. Broader independent validation remains open.
- [3]
Interpretation · limited by the shared record
Missing activity is not proof of low ability. Partial exports, short records and work outside the session can limit interpretation. Task demand, business domain and output-effort estimates describe different aspects of work.
- [4]
Published benchmarks · context, not certification
Published assessment research informs how we interpret evidence. It does not certify Tacitt. Our small internal depth comparison is not directly comparable to studies predicting job performance.
- [5]
Comparisons · reference and release boundaries
Compare within the tested record format, reference group and assessment version. Research snapshots and production pools differ. The figures on this page describe the dated study; they do not validate every later release.
Page reviewed / 19 Oct 2026 · Study figures / 14 Oct 2026
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