AI Whitepaper - Context is king
AI beweegt sneller dan de meeste IT-evoluties die we kennen. Het afgelopen jaar heeft vooral laten zien dat organisaties moeite hebben om verandering om te zetten in werkende praktijk. Niet omdat AI geen waarde levert, maar omdat bestaande pijnpunten zichtbaar worden: wisselende coding-standaarden, gebrekkige tests, kwetsbare security en impliciete architectuurkeuzes. Met onze AI Workshops helpen we individuen en organisaties die basis te leggen en AI impactvol in te zetten.
Intro
We zijn het in de IT-sector gewend dat veranderingen zich in hoog tempo voltrekken. Sinds de opkomst van de computer is er nauwelijks ademruimte geweest: het landschap evolueert voortdurend, en wie niet meebeweegt, dreigt snel irrelevant te worden. Toch lijkt de recente versnelling in AI-ontwikkelingen van een andere orde. Wat we het afgelopen jaar hebben gezien, overstijgt eerdere technologische sprongen — ongeacht de toepassing. Voor veel individuen en organisaties is het een uitdaging geworden om de constante stroom aan innovaties niet alleen te volgen, maar ook te vertalen naar concrete toepassingen, of het nu gaat om productontwikkeling of het inzetten van AI als sleuteltechnologie voor efficiëntie.
Wanneer we AI bekijken als ondersteuning binnen softwareontwikkeling, valt op hoe snel en scherp het bestaande pijnpunten blootlegt. Domeinen zoals engineering exellence, security, test standaarden en architectuurkennis worden steeds crucialer, zeker wanneer autonome AI-agents een grotere rol krijgen in het ontwikkelproces. Steeds meer bedrijven omarmen AI-gedreven softwareontwikkeling, maar botsen op het gebrek aan richtlijnen, governance en gedeelde praktijken. Het verschil wordt niet gemaakt door wie de meeste ervaring heeft, maar door wie deze transitie gestructureerd en doordacht weet te organiseren.
De vraag is: hoe zorgen we ervoor dat AI op een doeltreffende manier wordt ingezet? Hoe zorgen we dat elke softwareontwikkelaar — ongeacht achtergrond of carrièrepad — een blijvende impact kan maken binnen een organisatie? Dat waren enkele van de kernvragen die we ons stelden bij de start van onze AI Workshop, waar we professionals uit de sector samenbrengen om hierover in dialoog te gaan.
Context is king
Starten met AI als softwareontwikkelaar voelt vaak als verdwalen in een doolhof van mogelijkheden. Welke IDE kies je? Welk model past het best bij jouw codebase en softwarelandschap? Zelfs als je die vragen weet te beantwoorden, blijft de praktijk vaak achter bij de verwachtingen. De resultaten zijn soms teleurstellend, en de droom van een AI-native softwareafdeling lijkt verder weg dan ooit. Tegelijkertijd lezen we overal dat bedrijven hun processen optimaliseren, dat de rol van software engineer fundamenteel verandert door AI, en dat deze technologie onmisbaar wordt in de toekomst. Dus wat gaat er mis?
Met de opkomst van Agentic AI kunnen we agents autonoom laten werken aan nieuwe features of het oplossen van bugs. Maar omdat deze agents opereren op basis van jouw bestaande code en kennis, is het resultaat niet altijd wat je zelf voor ogen hebt. Elke organisatie heeft unieke standaarden, regels en architectuur — of misschien juist een gebrek daaraan. En als we voortdurend moeten bijsturen wat de agent produceert, verdwijnt het voordeel van autonomie al snel.
Gelukkig kun je agents extra context meegeven, zodat ze zich houden aan jouw randvoorwaarden. Of het nu gaat om interactiestijl, codeconventies of architecturale keuzes — bijna alles is af te stemmen op jouw noden. Daarvoor bestaat nu een handige conventie: het agents.md-bestand. Dit wordt automatisch ingelezen door je agent en bevat in gewone, gestructureerde taal instructies over gewenst gedrag.
Je hoeft dit niet van nul op te bouwen. Er zijn voldoende templates beschikbaar als startpunt. Sterker nog: je kunt templates combineren en je agent vragen om, op basis van je bestaande code of documentatie, een voorstel te doen voor instructies. In ons voorbeeld vertrokken we van een bestaand instructiebestand en voegden we specifieke richtlijnen toe die voortkwamen uit de unieke kenmerken van onze codebase — denk aan niet-standaard architectuur of impliciete conventies die traditioneel pas zichtbaar worden in code reviews. Hoe specifieker je bent, hoe beter het resultaat. Het wordt pas écht krachtig wanneer je dit agents.md-bestand beschouwt als een levend document. Net zoals een werknemer maakt een agent fouten. Je kunt hem vragen om keuzes toe te lichten en instructies aan te passen om herhaling te voorkomen. Dit iteratieve proces verhoogt de voorspelbaarheid en effectiviteit van de gegenereerde code.
Deze aanpak onder de knie krijgen is cruciaal om AI succesvol te integreren in je softwarelandschap — ongeacht de expertise van je teamleden. We bewegen richting een toekomst waarin mensen minder zelf coderen, en AI steeds meer taken overneemt. De snelle evolutie richting AI in softwareontwikkeling vergroot niet alleen de mogelijkheden, maar ook de nood aan structuur. In plaats van enkel te vertrouwen op ervaren profielen, ligt de sleutel in het creëren van een omgeving waarin ook minderervaren ontwikkelaars kunnen floreren dankzij duidelijke processen en slimme inzet van een goed ingestelde Agentic AI maakt de overstap naar AI-gedreven ontwikkeling haalbaar voor elk team, zonder dat je meteen moet investeren in een team van enkel senior developers.
De toekomst van software engineering is geen strijd tussen mens en machine, maar een samenwerking. Software engineers verdwijnen niet; ze transformeren. Het is een kans om de grenzen van softwareontwikkeling opnieuw te definiëren voor wie bereid is om mee te evolueren. Dit is hét moment om jouw organisatie klaar te maken voor die shift. In onze AI-workshop krijg je praktische handvatten om grip te houden op kwaliteit, veiligheid en schaalbaarheid.