Programmeurs gezocht: alleen AI's hoeven te solliciteren met Rob van de Star (Windesheim)

Hoi, leuk dat je weer luistert naar een nieuwe aflevering van de AIToday Live. Vandaag hebben we de gast Rob van der Star. Mijn naam is Joop Snijder, CTO bij Aigency. Mijn naam Niels Naglé, Area Lead Data & AI bij Info Support. Rob, leuk dat je bij ons in de studio wil zijn. Zou je je even willen voorstellen aan de luisteraars? Graag, mijn naam is Rob van de Star. In het dagelijks leven werk ik bij Hogeschool Windesheim, Zwolle en Almere. Ik zit daar bij HBO ICT en sinds kort ook bij een van onze lectoraten, de lectoraten Digital Business & Society. Bij HBO ICT heb ik me de afgelopen acht jaar bezig gehouden met met name het coachen van minorenteams, geleiden van afstudeerders. En bij het lectoraat Digital Business & Society ga ik me met twee zaken bezig houden. Dat is enerzijds een makelaarspelen tussen het groot Zwolse MKB en de studenten van wat heet de Zwolse 8, MBO en HBO. En ik ben drukdoende assocratiemaker met opzet van een ELSA AI innovatielab. We hopen dat dat gecertificeerd gaat worden als 25ste AI lab door de Nederlandse AI-coalitie. Dat zou heel mooi zijn toch? Dat zou heel mooi zijn en dat wordt een samenwerkingsband met wat ik leer veel in de onderzoekswereld, want daar ligt niet mijn achtergrond, in wat genoemd wordt de Quintepol Helix. Dat is even in Jip en Janneke het al, boeren, burgers, buitenlei, het helikopter van het onderwijs, dat is iedereen. Ik ben nu acht jaar actief bij Binderswijn. Daarvoor heb ik een start-up, we mogen founden, leiden in de tijd dat de deeleconmie groot werd, 2013. Die buren helpen, die vier landen in Europa zijn gestart. In de tussentijd hebben we hem gestopt, want we ontdekten dat er heel veel vrijwilligers zijn, maar dat bij mensen de vraag genereren uit zichzelf om geholpen te worden, dat dat een uitdaging is. Daar kan ik uren over praten, maar dat is wel andere. Daarvoor heb ik een tweet al IT-bedrijven als algemeen directeur geleid. Ik heb een kleine 25 jaar bij Capgemini gewerkt, waar ik alle rangen en standen heb mogen doorlopen. De laatste tien jaar als vice-president onder meer ook verantwoordelijk geweest voor zorgvuldig ontwikkeling en innovatie, lokaal en ook wereldwijd. Ja, dat zegt het achtergrond technologie, nu in het onderwijs. Zou je misschien nog heel kort kunnen uitleggen aan de luisteraar wat een lectoraat is? Een lectoraat bij een hogeschool is een gedeelte waar praktisch praktijkgericht onderzoek, zoals dat zo mooi heet, uitgevoerd wordt. Binnen Windersheim hebben we de luxe als grote hogeschool. We hebben in totaal zo'n 30.000 studenten en medewerkers bij elkaar. We hebben 28 van die lectoraten. Een andere lectoraat is bijvoorbeeld onderwijs en ICT-innovatie. Een derde lectoraat is zorg en IT. En zo zijn er nog vele andere. Een familiebedrijf is een hele bijzondere in Nederland. Dus die hebben allemaal hun eigen niches gekozen waar onderzoek gepleegd wordt. Dus ik mag me tegenwoordig in plaats van docent ook onderzoeker. En dat onderzoek dat wordt veel betaald vanuit overheidssubsidie, NWO-calls en dergelijke. Dus in zo'n onderzoeksclub ben je ongeveer twee dagen in de week. De baas en de lectoren zijn bezig met het uitschrijven van subsidieaanvragen. Om het geld weer aan elkaar te harken en de onderzoekers weer te financieren. En wij zaten net even heel kort voor te praten. En toen zei je van, met die lectoren heb ik een leuke discussie gehad. En die wilde je eigenlijk even hier voorleggen, toch? Als een soort van stelling. Ja, en zeker bij Info Support, want waar verdient die brood er met name mee? Ja, wij doen heel veel aan softwareontwikkeling. En het onderwerp van gesprekken gisteren met zo'n 14, 15 mensen in de call. Aantal lectoren van een aantal hogescholen. Was eigenlijk, the end of coding. Is er nog leven na de generative AI productieversnelling? En zijn in de toekomst überhaupt nog softwareontwikkelaars nodig? Ja, dat is een behoorlijk interessante stelling, denk ik. En dat geldt denk ik voor best wel heel veel vakgebieden. In de marketing hebben ze natuurlijk hier heel veel over. Copywriters, dat soort zaken. Wij zijn eigenlijk ook, wij schrijven ook. Dus ik denk alles wat iets met schrijven en taal te maken heeft, wordt geraakt. Dus ik denk dat het heel interessant is om dit even uit te diepen. Maar het gaat denk ik niet alleen maar over software. Als luisteraar, weet je, alles wat met schrijven te maken heeft, hebben we schrijven nog nodig? We zouden hem bijna breder kunnen trekken, toch? Wat denk jij? Nou, ik vind dat je een hele mooie formulering hebt. Want dat was eigenlijk wat in het laatste kwart van het gesprek ook al samenvattend naar boven kwam. Dat was de hardcore technische vaardigheden. En het, hoe zeg je dat in het Nederlands? De schrijfvaardigheid lijkt nog alleen maar aan belang te winnen. Want waar we het over hebben is met name generatieve AI. Klinkt heel paradoxaal hè? Ja, ja. Maar generatieve AI, als JGPT en allerlei andere varianten die in de tussentijd zijn. We deelden ook een aantal bevindingen aan de hand van AB-testen die we hebben uitgevoerd. Zowel bij onze eigen hogeschool als bij Hanze hebben we teams met en zonder training van in ons geval GitHub Copilot. Een AI-tool voor softwareontwikkelaars van Microsoft. Hebben we dezelfde opdrachten gegeven en wat we allebei waarnamen was dat met een korte training van twee uur, dat de productiviteit van het getrainde team met 30% hoger lag als in vergelijking met het niet getrainde team. Dat is ook in synch met onderzoek wat Harvard gedaan heeft bij de Boston Consultancy Groep. Ik zie jullie knikken. Waar ze zo'n kleine 700 consultants hebben genomen. In tweeën gedeeld. In één groep hebben ze twee uur getraind in ChatGPT 4. En daarna zijn ze gaan meten met toch wel verbluffende resultaten. Laat ik dat woord maar gebruiken. Uit mijn hoofd 40% sneller, 50% meer taken en een beduidend hogere kwaliteit. En dat allemaal bij elkaar. Dat past eigenlijk in de voorspelling die ik ook uit onderzoek heb gehad. Dat als je deze technologie omarmt, als kenniswerker, dan hebben we het hele brede te pakken. Iedereen die schrijft. Dan mag je verwachten dat in de komende zes, zeven jaar je productiviteit in allerlei opzichten met zo'n multiplier van vier, lees 400% gaat stijgen. Dat is fors. En om even de link te maken naar het onderwijs. Toen ChatGPT anderhalf jaar geleden werd geannonceerd, hebben we in februari en maart een aantal onderzoeken gedaan. Studenten geïnterviewd, docenten geïnterviewd om te kijken naar de impact. En wat bleek dat 10% van onze studentenpopulatie was depressief geworden. Echt waar? Oh, weet je. Ja, en we hebben 2000 studenten, dus je praat over 200 studenten. Want het vraag was van heb ik wel het goede vak gekozen? Want is er nog wel werk voor ons in het oplossen? We hebben toen alle 120 docenten bij elkaar gehaald. En ze zeiden, we gaan binnen een week met elk van jouw studenten, waar jij student begeleider bent, een kopje koffie drinken en uithoren. En hou hun het volgende voor. Het zijn eigenlijk twee scenario's. We blijven hetzelfde werk doen met een kwart van de mensen. Dat is scenario 1. Scenario 2 is, we trekken allemaal het been bij, we worden allemaal productiever. En we gaan vier keer zoveel output leveren. De kans dat het laatste scenario waar wordt is in mijn optiek 99,99%. En ik zit 40 jaar in het IT-vak. Ik zou ook blij zijn dat onze productiviteit wat gaat stijgen. Dus vanuit dat perspectief jaag ik het alleen maar toe. Dus die dialoog zijn we ook aangegaan. Ik denk dat we ook naarmate de maanden daarna voor de adoptie gaat, ook bij studenten en docenten, in die volgorde overigens, dat is wel humoristisch. Dat je merkt dat ze inderdaad ook zelf de voordelen zijn gaan ervaren. De onwennigheid, de onbekendheid wegging. Je ziet eigenlijk dat we een klassieke adoptie curve aan het volgen zijn. Binnen onze hoge scholen, maar eigenlijk binnen heel Nederland. Ik heb het voorrecht gehad om ook bij veel bedrijven hierover te mogen praten. Jullie zijn ook te gast geweest bij een community of practice die we georganiseerd hebben. Waar we 150, 100 mensen in de zaal hebben gekregen. Wat een mixback van allerlei achtergronden was. Dus je ziet dat aan de ene kant de interesse groot is. Als ik de klok een jaar geleden terugzet had je echt twee groepen. Een die je hielden en een groep die je met hun rug naartoe stond. En vooral hel en verdoemend is aan het preken. En je ziet dat dat nu allemaal veel meer aan het normaliseren is. Ik ben wel nieuwsgierig hoe het met de studenten afgelopen die depressief waren geworden na die gesprekken. Is dat weer goed gekomen? Er zijn geen ongelukken gebeurd. Dat is heel duidelijk. Er zijn een paar zaken geweest. In een grote club is de snelheid waarmee je dan ook een standpunt op dit punt ontwikkeld leest, beleid maakt. Dat wordt goed doorgedacht. Ik zeg als ondernemer dat duurt soms hartstikke lang. Maar tegelijkertijd is het goed om ook het brede polit van standpunten de kans te geven om opgenomen te worden. En zo'n gevuldigheid. We hebben er negen maanden over gedaan na de launch van JetGPT. Dus dat is 1 december negen maanden verder. Dus na de zomervakantie een jaar geleden. Dat we een handreiking hebben uitgeschreven en hebben gedeeld. Wat was de essentie naar de studenten toe? Je mag alles gebruiken. Er komen een drietal mitsen. Mits dat mag van je docent. Als je bij een bedrijf bijvoorbeeld bij Info Support een afstudeeropdracht doet. Dat het van het bedrijf het werk valt mag. En mits je ook een disclaimer opneemt in alles wat je maakt. Waarin je je academische integriteit. Dat is de chique taal voor het. Het blijft altijd mijn stuk en niet van een ander als je dat benoemd. Ja wat goed. Dus dat was een hele mooie. Binnen HBO ICT zie je dat we eigenlijk in de onderbouw de eerste twee jaar. Nog steeds studenten het vak van softwareontwikkelaar willen leren. Dat betekent als programmeur dat ze bijvoorbeeld een engineering tentamen afnemen. In een grote ruimte met 500 werkplekken die afgesloten zijn van internet. Waarmee ze kunnen aantonen dat ze een programma kunnen bouwen. Dus dan moeten ze echt de vaardigheden tonen die uit hun zelf komen. Dat ze dit soort dingen kunnen doen zonder het gebruik van AI. Ja exact. Ziet maar zo als metselaar. Laat maar zien dat je een eerste muurtje kan metselen. Ja je begrijpt het. Je weet de theorie. Maar je kan het ook zelf toepassen. En je kan herproduceren om nieuwe dingen te gaan creëren. Dat past ook bij de aard van een hogeschool. In het Engels mocht ons betitlen als een university of applied sciences. Namelijk een stukje applied, praktijk gericht. In het derde en vierde jaar draaien we de wereld 180 graden om. Want in het werkveld bij jullie, bij de bedrijven en organisaties waar onze studenten gaan werken. Wordt generatieve AI voluit toegepast. Dus in onze minoren, in onze opleiding. We hebben een minor AI en data science waar ze echt de diepte in gaan. Waar ze ook zeg maar onder de motorkap grote taalmodellen bouwen en daar mee spelen. Onze cloud engineers die we ook opleiden, die leiden we op in Azure aan de ene kant. En AWS en Amazon aan de andere kant. Maar we hebben ook een grote kast staan. Dus een on-prem kast, klassiek. Waar we ook een Nvidia plaat van een belachelijk hoog bedrag ingestort hebben. Waar onze studenten mee spelen. Dus hebben ze eigenlijk lokaal alle middelen om het gewoon uit te proberen. Ja, ervaring daarmee op te doen. En in onze eigen minoren, ik heb zelf de verantwoordelijkheid gedragen voor de minor waarin mobiele apps ontwikkeld worden. Waar we elk semester tussen de 30 tot 50 studenten in teams van 4, 5 mensen groot voor bedrijven betaalt. Ook apps laten ontwikkelen die ook daadwerkelijk gebruikt worden. En daar trainen we ze ook diep in het gebruik van GitHub GoPilot. Naast dat we ze ook zeg maar het kritiek denken, het goed leren vragen. Bijbrengen, als ook de ELSA principes. Wat staat voor ethiek, welke wetgeving is van kracht. En ja, wat is de impact op de maatschappij van al deze zaken. Daar willen we ook hun duidingen geven en richtingen geven. Mooi. En bij verandering, dan wil er ook wel van alles schuren en zo. En zijn we ook wel geneigd om vooral eigenlijk te kijken van wat gaat heel lastig. Maar zou je ook een positief bijeffect kunnen noemen die je van tevoren misschien niet bedacht had? Ja, uit het onderzoek waar ik eerder aan refereerde van Harvard bij BCG kwam een onverwachte bijvangst naar boven. En die bijvangst was dat in een doormeting van de resultaten, dat bleek dat de ChatGPT getrainde consultants, die hebben ze verdeeld in een bovenste 50% en een onderste 50%, dat de afstand tussen de topperformers en de underperformers, indien getraind door ChatGPT, kleiner was geworden dan waar waar niet getraind is geworden. Dat is een mooie. Met andere woorden, een level playing field, waarin dus ook de minder ervaren mensen, of mensen die vanuit de natuur minder begriftigd zijn met kwaliteit en daardoor eigenlijk als onderperformance betiteld zouden mogen worden, je ziet dat die kloof kleiner is geworden. En die had ik totaal niet aan z'n komen. Nee, ik ook niet. Dat is een hele mooie ja. Ja, grappig. En wat ik ook nog wel weet is ING heeft bijvoorbeeld ook zo'n onderzoek gedaan naar productiviteitswins. En wat je daar vooral zag is dat dan de minst ervaren mensen het meest productiviteitsgroei laten zien. Dus hoe meer ervaren je bent, hoe kleiner die winst. Ik weet eigenlijk niet eens waar ik aan het vragen toe ben. Ik ook niet, maar dat is wel interessant inderdaad. Want wat je eigenlijk zegt inderdaad, je kan enorme stappen maken als je het gaat omarmen en gaat gebruiken. Maar je maakt ook nog stappen als je wel ervaren bent in het vakgebied. Dus je kan nog steeds blijven groeien en improven en verbeteren, als ik het zo hoor. Ik weet niet welke vraag je ging, maar dat was even de interpretatie die ik daarvan had. Je bevestigt eigenlijk ook hetgeen dat ik zelf ook waarnam. En dan deugt dat ook, in ieder geval Nederlandse partijen, datzelfde waarneming. Ja, want de vraag was eigenlijk, is de end of coding? We hebben nog geen definitief antwoord op gegeven, toch? Nee, nee. Laat ik maar meteen een disclaimer geven. Dat gaat in het gesprek ook niet komen. Maar wel wat gedachten en richtingen. Wat heel bijzonder is, is dat je ziet dat non-IT'ers, kenniswerkers, nu in staat zijn, heel makkelijk softwareprogramma's te maken. Mijn collega gisteren van de Hans Hogeschool liet een aantal voorbeelden zien waarbij communicatiestudenten, richtstudenten, binnen no time, met gebruikmaken van Genertv, goed werkende programmatuur hadden geschreven. Dat was in de pre-ChatGPT tijd ondenkbaar. Totaal ondenkbaar. Dus je ziet dat, als ik dat zo mag noemen, monooplossingen voor één specifiek probleem, Greenfields, daar is dit goud voor. We hebben hier de kinderen gehad, NextGen. Dat zijn kinderen tot de leeftijd van 12 jaar geloof ik. En die maakten in een uur tijd een spelletje. Een game die gewoon werkt. Zo'n slang die dingetjes opeet, inclusief scoren en al. Dus als je dat mag betitelen als laaghangend fruit, dat is eigenlijk een vaardigheid die al ontegenwoordig iedereen die achter een laptop kan zitten, een goede prompt kan schrijven, een goede vraag kan formuleren, die is in staat om dat te doen. Vraag aan jullie, is dat waar de Info Support medewerkers hun boterham mee verdienen? Nee, zeker niet. Ik denk het niet. Net zo goed als dat wij de boterham niet verdienen met Excel macro's. Heel mijns. Ik heb zelf ook een korte intro mogen voorbereiden gisteren. Ik heb toen het begrip Greenfield en Brownfield op tafel gelegd. En waar we het nu over hebben, is dat in de Greenfield situaties is dit prachtig. Niet iedereen van de luisteraars is IT-jaar. Ik zal het maar uitleggen. Greenfield is, je bent een start-up en je gaat een nieuwe applicatie bouwen die nog nooit eerder heeft bestaan. We noemen het maar een moder applicatie. Brownfield, wat onderzoek gedaan, een gemiddeld MKB bedrijf, niet al te groot, heeft zo'n 120 verschillende applicaties in gebruik. En die hangen vaak ook met plakband aan elkaar. Met allerlei interfaces. Dat is de werkelijkheid van dit moment. Een heel grote verzekeraar in Nederland, ik had daar een afstudeerder zitten, die heeft nu over alle merken heen, 5000 applicaties. En ook die hangen onelegant geformuleerd met plakband aan elkaar. Het gaat nog even duren. Ik ga het niet meer meemaken. Ik denk dat jullie dat ook niet meer meemaken. Maar, kom ik zo op terug. Morgen zal een gen-AI op dit punt niet in één keer het herconfigureren van zo'n complexe situatie in één keer overnemen. En dat is wat jullie medewerkers doen. De verroeten binnen complexe structuren. Dat is één zienswijze. Gelukkig, er is nog leven. Een andere zienswijze, en die is wat provocatief. Het ligt voor de hand dat een volgende verrassing in ontwikkeling is. Je ziet hem al eigenlijk als een soort trein op ons afkomen. Dat is dat er steeds meer intelligente zelfsturende AI-agenten gaan komen. Stel je voor dat die ook als een cohort van 500 drones, in dit geval 500 AI-agenten, onderling gaan samenwerken. Dat zou een setup kunnen zijn, als je die slim instelt op jouw configuratie, dat er wel degelijk heel veel werk vervangen kan worden van wat nu handmatig gebeurt. Of en wanneer dat gaat gebeuren, hoeveel ongelukken er nog gaan gebeuren voordat dat gebeurt, dat is een andere vraag. Maar het is wel een richting waarvan ik denk dat hij eraan gaat komen. Dat je allemaal gespecialiseerde stukjes AI hebt, die gespecialiseerd in een specifieke taak, maar wel kunnen samenwerken. Ja en die ook ongevraagd voor jou aan de slag gaan op basis van een interactie die jij hebt met andere mensen, met andere AI-modellen. Maar waarom zou dat ongevraagd gaan? Want software gaat toch niet ongevraagd iets doen? Wat nu al mogelijk is, stel dat wij een teamcircle hebben, we hebben Microsoft Copilot meelopen. Je krijgt een transgressie, je krijgt actiepunten, dan ligt het voor de hand als we zeggen van goh joh, wij moeten een afspraakje maken. Dat dus ongevraagd voor ons al die afspraak gemaakt wordt, omdat die agent toegang heeft tot onze beide agendas, de context van de meeting begrijpt, het onderwerp begrijpt. Dus als je een inschatting maakt wie nog extra aan tafel nodig is, dat bedoel ik ongevraagd. Dus als jouw persoonlijke assistent jouw eigen werk uit honden gaat nemen. Als je dat concept doordenkt, en dat ook verplaatst in de wereld van een software-ontwikkelaar, een goede software-ontwikkelaar heeft een zeer groot en uitgebreid mentaal model in zijn hoofd. Dat kan je aftappen en in een taalmodel stoppen. Ja dat denk ik ook wel. Dus eigenlijk wat we nu vaak bouwen zijn complexe integraties tussen systemen. Dat die integraties semi-automatisch op basis van een intent, een doel dat bereikt moet worden waar we zelf wel het doel zouden moeten bepalen, die integratie gaat realiseren. Dat dat ook cq elementen daaruit oppakt, cq voorstellen doet, zodat jij als mens nog steeds hopelijk in controle blijft. Maar dat het die richting uitgaat, dat ligt helemaal voor de hand. En ik vroeg daar nog één aspect naar toe. Hoe coderen we nu in een tekst-editor? Multimodality, dus niet alleen van tekst naar tekst, maar tekst naar spraak, naar video, dat is de route waar alle grote tech-providers in zitten. Ik zit te wachten tot het moment dat ook die functionaliteit in een GitHub Go-pilot komt, zodat ik zoals we nu zitten praten lekker kan babbelen met mijn personal AI-assistant, liggend op een strand op een fiets, op die manier je boterham kan verdienen. Nou, en er zijn natuurlijk ook al initiatieven, als je nou je webpagina bijvoorbeeld uittekent, dat dat wordt gezet naar code, dat werkt nog. Maar daar gaan we natuurlijk inderdaad wel naar toe, als je het hebt over multimodaal, dus niet alleen van tekst naar andere dingen, maar ook van wat jij tekent, wat jij misschien inderdaad wat je zegt met spraak, dat dat ook omgezet kan worden naar code. Een dikke stap verder, heel eng. Jullie kennen ongetwijfeld allemaal Neurolink van Elon Musk. We hebben de video's gezien van die jongen die aan het schakelen is, die volledig verlamd is, maar nog wel met zijn gedachten in staat is in dit geval een browser te besturen. Ik heb ooit een plaatje gehad van Time Magazine, die voorspelt dat in 2043 wij allemaal een ploeg in de bovenkamer hebben zitten. Maar even conceptueel, het aftappen van hersencapaciteit is iets waar nu zeer fanatiek onderzoek aan gedaan wordt, want het woord taalmodel is eigenlijk een verkeerde formulering. Dus niets anders dan als ik jou een aantal synapsen die jouw hersenactiviteit meten op jouw hoofd zet, en ik zeg tegen jou oranje, we hebben met twee een oranje shirt aan vandaag, je kan ons vragen waarom, dan wordt op dat moment de hersenactiviteit opgeslagen, die hoort bij het woord oranje. Jij doet ook mee, je hebt een groene shirt aan. Nou, dat doe je zelf. Maar als je dat met enkele honderden miljarden woorden doet, en die sla je op, en dat is dan niet een taalmodel, maar een grote database, wat dan een taalmodel heet, en ik laat die synapse op jouw hoofd staan, dan ben ik in staat jouw gedachten te lezen. En dit is geen rocket science meer, dit is geen science fiction, dit is wat nu aan het gebeuren is. Waarbij wel de disclaimer moet, 2043 is zo, want ik kan me ook herinneren dat in 2015 Elon Musk bijvoorbeeld zei over twee jaar hebben we level 5 zelfrijdende auto's. Dus het is altijd een beetje kijken van hoe... Ik denk dat dat de intentie was. Dit is denk ik ook een intentie of in ieder geval een gedachtegang inderdaad, dus realiteit moet het nog bewijzen. Maar dat zijn natuurlijk ontwikkelingen die we in het verleden al heel vaak gezien hebben, brain to computer interfaces, wat ook al jarenlang iets is. De technologie gaat steeds stapjes meer mogelijk maken, of makkelijker mogelijk maken, en we zien ook steeds meer de kansen en bijbekomende risico's die we daarin kunnen doen. Dus we kunnen er meer op gaan acteren, dus we kunnen er meer mee gaan doen. Ergens gaf je ook aan, dat was de paradox, we gaan minder schrijven, minder coderen, maar de schrijfvaardigheid moet omhoog. Volgens mij ben je daar wel langzaam naartoe aan het redeneren, want dat betekent dus volgens mij wat jij zegt, dat je steeds beter moet zijn in het formuleren wat je nou eigenlijk wil. Klopt. Maar waar in de toekomst nog steeds de vaardigheid van de softwareontwikkelaar in de skills het relevant blijft, dat is nu ook al, is het, denk aan de vakterm, de requirement analyse, dat je dan op tafel krijgt van, wat is nou de behoefte van mijn opdrachtgever, in het Nederlands, welk probleem willen we eigenlijk tackelen, welk bedrijfsproces willen we verbeteren, optimaliseren, of koppelen of wat is meer zijn. De blik van de mens op dat probleem, de intuïtie, het luisteren, het ruiken daarna, dat zie ik in de AI niet oppakken. Als dan, met behulp van al deze mooie tools, al dan niet, in welke diepgang er een oplossing komt, dan komt er een andere fase, dat pakt een AI ook niet op. Dat is namelijk mensen veranderen, mensen mobiliseren, om in ons geval software te gaan gebruiken. We weten allemaal hier hoe uitdagend het soms is om menselijk gedrag aan te passen en te veranderen. En ook ja, op dat vlak kan een AI helpen in de zin van trainingen maken, voorlichtingsfilmpjes maken en dergelijke, dus aan de productieve kant kan het helpen, maar bedenken hoe je dat doet, dat proces monitoren, dat ook succesvol maken, ook ingrijpen als het niet helemaal optimaal werkt, dat blijft nog steeds mensenwerk. De stap tussen de requirement analyse en de implementatie, daar zal veel productiviteitswinst te halen zijn. En dat komt, het bruggetje waar ik je aan schetste, prompt engineering, ik denk dat iedereen ondertussen aardig weet wat dat is, dat is niets anders dan het programmeren in menselijke taal. En het is ook niet verrassend dat onze softwareontwikkelaars, als we eenmaal over de brug heen zijn, als ik het zo mag noemen, dit vrij makkelijk weten te omarmen. Je begint met een eenvoudige een regel prompt en dan ga je ontdekken dat er iets als prompt patterns zijn. Ga achter GPT, jij bent nu mijn softwareontwikkelaar of ICT docent of mijn marketeer of mijn HR medewerker, wat een pattern is, er zijn er nog veel meer. En ik heb al de eerste, dat mag je noemen, megaprompt gezien, die drie, vier, A4'tjes bestaan. Dat bedenken, dat en dan dat wordt te gebruiken, de taalvaardigheid, het hebben om op basis van jouw, noem het maar probleemanalyse, requirement analyse, zulke diepe prompts te maken, dat zal een nieuw vakgebied worden. En nemen jullie dat ook op dan in je curriculum, dat je je taalvaardigheid gaat verbeteren? Natuurlijk doen we dat. Het tempo waar we dat in doen, dat gaat met kleine stapjes. We zijn nu druk doende onze eigen proper duizel volledig te herontwikkelen, waarin onder meer integraal duurzaamheid, inclusie, gelijkewaardigheid in dat hele curriculum wordt meegenomen. Deze ontwikkeling, als het hebben over taalvaardigheid, dan hebben we het eigenlijk over AI, literacy, AI vaardigheid, is er een die ook in dat hele palet is en wordt meegenomen. En met name in onze bovenbouw, de derde en de vierjarige, waar ze actief aan de slag gaan voor bedrijven als jullie zelf, werkveld, merk je dat de toename in de opdrachten, de stageopdrachten, de afstudieopdrachten, dat die nu aan het exploderen zijn. Ik heb een afstudeerder mogen begeleiden die voor een marketingbedrijf het fabrieken van een eigen LLM-model of een grote opdrachtgevers al had uitgewerkt en daar als softwareontwikkelaar op aan het afstuderen is. Ik zit toch nog even op de taalvaardigheid zitten te voren, terwijl ik het gesprek volg, er gaan er nog wat andere dingetjes van bovenkamer heen en weer inderdaad. Ik wil er echt nog wel eentje aan toevoegen en dat is dat niet alleen de taalvaardigheid van belang is, maar ook het begrijpend lezen. Ik denk dat dat ook een hele belangrijke vaardigheid is die we nu hebben, omdat we weten hoe software moeten bouwen en het zelf gebouwd hebben en daarmee AI gaan inzetten. Maar ik denk zodra je die kennis, die blijft wat mij betreft noodzakelijk om dat te begrijpen, maar daar heb je begrijpend lezen denk ik heel veel nodig. Want wat krijg ik terug vanuit de AI van het Large Language Model? Hoe moet ik dat interpreteren? Wat is er correct en wat is niet correct? En dan met de schrijfvaardigheid daar kampen invloeden. Dus ik denk dat dat ook een belangrijke vaardigheid is die we niet moeten onderschatten. Ja, helemaal eens. Het beoordelen of de output in de context past en ook met name de nuances in zich heeft. En ik denk met name dat we het hebben over de nuances en daarin het spelen met kleine deltas, kleine variabelen, die maken dat uiteindelijk je oplossing nog beter fit, beter past, passend is bij de probleemstelling die je probeert op te lossen. Ja, vooral als we vertalen aan Infrastructure, wij maken maatwerk software wat in de core van de organisatie zit. En daar is de nuance van essentieel verschil. Want daarmee maak je de organisatie en maak je de impact die je wil maken. Dus die nuance is juist degene waar wij ons op focussen, op die expertise en niche van de oplossingen. Dus vandaar dat ik daar even op aanging inderdaad. Hetzelfde geldt met explainability. We hadden het over die AI agents en ik zag in een keer 500 drones. Mooi dat je dat visueel maakt, gelijk voor mij 500 drones dat zie. Maar hoe gaan we daar ethische vraagstukken mee handelen? Hoe gaan we daar governance, hoe gaan we daar transparantie inbouwen? Dat zijn vraagstukken die gaan de AI ook niet nog voor ons oplossen. Maar het zijn wel zaken waar wij invloed op hebben en waar we mee aan de slag moeten. Heel mooi, en je triggerde bij mij een van de workshops die we gemaakt hebben en ook geven aan onze derde- en vierdejaars studenten. Bij de opstart van elke minor, ik krijg ze in de training op het vlak van projectmanagement, hoe ze dat het beste de komende zes maanden kunnen doen. En dat is meer dan je hebt watervallen en je hebt scrum. Maar een van de aspecten die we noemen is ook het proberen te lezen van de purpose, de why van je opdrachtgever. De golden circle van Simon Sinek, ik zie jullie begrijpen te knikken. Veel van de studenten hebben dat nog nooit gehoord en die moet je dan ook echt meenemen en uitleggen wat dat in een rol als ontwerper, ontwikkelaar, meebrengt. Als je de why van je opdrachtgever, het DNA van je opdrachtgever echt diep begrijpt. En ik probeer zelf altijd uit te leggen, als je die why goed doorgrond in je eerste weken, op het moment dat jij je ontwerp gaat maken, traditioneel je functioneel ontwerp, requirements analysen, dan maak je eigenlijk heel veel kleine minikeuzes. Op het moment dat je die why goed doorgrond, dan vergroot je de kans dat je de meest effectieve minikeuzes gaat maken. Die liggen dan allemaal in lijn met het doel wat je voor ogen hebt. Nou dat is iets dat is bijna ongrijpbaar. Dit is ook een van de meest moeilijke onderwerpen om over de bühne te krijgen bij de studenten. Dus je leert ze ook, je prooft ze in ieder geval zo veruit te dagen dat ze na een opdrachtgevers gaan en dan ook helemaal die why gaan doorvragen. En dat is niet een missie, dat is niet de visie, dat is niet de hoe we het doen of wat we doen, maar waarom bestaan we. We hebben het net over AI, dat is iets waarvan ik denk dat een AI-tool, zou dat theoretisch in staat moeten zijn als een goed geschreven website, dat er inhoudt om dat boven water te krijgen? Oh boven water, oh ja, dat geloof ik wel. Ik ben nu toevallig, we maken ook korte afleveringen met de podcast, begonnen met een drieluik. Mensen zullen dat misschien voor een gedeelte hebben al geluisterd en dat gaat juist over heel goed neerzetten van het doel. Wat wil je bereiken? En dus niet alleen studenten hebben daar moeite mee, maar het hele bedrijfsleven heeft daar moeite mee. Ik heb bij weet ik veel hoeveel kick-offs gezeten en dan gaan we het allemaal over hebben hoe we dingen gaan doen, heel slecht waarom. En dan wordt het startschort gegeven en dan moet ik altijd denken aan de Monty Python Olympics. Dan zie je iedereen keurig, zie je acht mensen die op rij staan, startschort wordt gegeven en iedereen loopt aan de andere kant op, behalve richting de finish. En een leuke werkvorm is dan, die pas ik regelmatig toe, dat leer ik ook studenten, zeker als ze met een opdrachtgever om de tafel zitten en dat ze niet met één persoon om de tafel zitten, maar twee, drie of vier. Ik zeg nou pakken, vraag ze even een geldje te pakken en vragen ieder los van elkaar de why op te schrijven waarvan zij denken dat het van Mercedes. En dat naar elkaar uit te spreken en het geeft je meteen een heel goed inzicht als student van wat vlees heb ik in de kuif. Maar de kans dat daar zeg maar een honderd procent overeenkomst zit in de geldjes, tendeert naar nul. En wat je dan ziet is dat er vaak ook allerlei persoonlijke agendas onder zitten. Dus iemand wil al heel lang iets en dat zou dan heel mooi onder dit project passen en we maken het pas het onder het doel. En als je het dan hebt over wat kan AI wel, wat kan AI niet. Ik denk dat als je het hebt over end of coding, ja we gaan steeds minder coderen. Maar dat zou moeten betekenen dat we steeds meer tijd, ruimte moeten krijgen om juist dit gefocust te blijven. Want als jij focust op je doel en eigenlijk niet doet wat niet bijdraagt aan je doel, dat is je grootste productiviteitswinst. Niet doen wat niet nodig is. En mijn droom is dat wij overbodig worden. Oh ja. Ik zal je uitleggen waarom. Kijk, als softwareontwikkelaars zijn wij eigenlijk overbodig. Wij zijn een ramp voor elk bedrijf. Want elke uur, elke week, elke maand, elk kwartaal wat we nodig hebben om gewoon te ontwikkelen, is een barrière tussen het moment dat je die waarde gaat toevoegen. Dus hoe sneller, en als dat naar de tijdse nul gaat, je op dat punt je wendbaarheid, je agility als bedrijf kan krijgen, hoe beter het zou zijn. Dus eigenlijk is de taak voor Info Support, is eigenlijk te streven naar het moment dat jullie jezelf overbodig maken. Dat is altijd onze ambitie volgens mij. Het klinkt misschien heel raar, maar dat is wel wat we proberen te doen. Ons eigen werk automatiseren, zodat we ons kunnen focussen op het volgende probleem en de volgende uitdaging. Het is bijna alsof we dit hebben afgesproken, maar bij iedere klant die wil komen, zeggen wij komen om weg te gaan. Maar niet te snel. Nee, uiteraard. Dan moet je wel brood op de plank. We hebben ook een virtuele co-host en zij wil eigenlijk ook altijd graag een vraag stellen. Laat maar komen. Het is een plezier om deel te nemen aan dit gesprek. Ik ben Aisha, de AI hier. Zou ik je een vraag mogen stellen? Natuurlijk. Kun je een nieuwe kleur bedenken? Kan AI dat? Uiteraard. Hoe dan? Door een goede prompt te schrijven met de ding als opdracht, dan zal je verrast zijn met de uitkomst. Ik vind het een hele bizarre vraag. Een nieuwe kleur bedenken. Jij? Doe eens even een nieuwe kleur. Maar je zei er sowieso niet veel kleuren, dus als ik een kleur moet kiezen, dan moet je niet aan mij overlaten. Dat delegeer ik altijd. Jij begon over de kleuren van onze shirt. Niels is net overgestapt van al zijn blauwe blouses. Dat hij 'n keer iets groens aantrekt. Mijn kleurenpakket, palet, is vrij summier. Niet kleuren blind, maar kleuren... Monogaam. Selectief. Dankjewel, dat was een zeer informatief antwoord. Ik was nog even aan het doordenken over het stukje. Ik was even op de kleuren van mijn palet blijven hangen. Over de juiste dingen doen. En zorgen dat we dat helder hebben. En ik denk ook bij de gepaste kwaliteit en security, die daarvan belangrijk is. Want het juiste doen, dat is vaak een doel. Maar ook de kaders die eromheen zitten, moeten we daarbij niet vergeten. Dat is denk ik ook wel de 'how' en de 'why' die bij elkaar komen. De gepaste kwaliteit en de gepaste kaders die eromheen gecreëerd worden. Ik denk dat dat wel belangrijk is. En als je het hebt over software schrijven. Maar ik denk dat dat ook geldt voor als jij journalistiek werk doet. Als je copywriting doet. Is eyes on the prize, zeggen ze zo mooi in het Engels. Die vergeten we vaak als mensen. Dat we een beetje afdwalen van het doel dat we uiteindelijk hebben. Ik was ook bij, dat is even een heel ander onderwerp. Maar ik was bij jullie ook bij de viering van 1 jaar GGPT. En daar hadden jullie een geweldige app die je lanceerde. Zou je daar iets over kunnen vertellen? Ja inderdaad, windesheim.ai. Je kan hem zo downloaden, zowel in Google Play als in de App Store. We hebben een maand geleden het tweede feestje gehouden. Toen hebben we de derde iteratieslag gepubliceerd. Het is allemaal door studententeams gebouwd. Hij staat netjes onder de Windersheim vlag in de beide stores. Dat gaf interesse intern. Interessante dialogue. Daar zit in onder meer een prompt bibliotheek. Die je kan helpen om makkelijker prompts te zuiven. Zeg maar voorbeelden tref je daaraan. We zijn drie jaar geleden gestart met een ander initiatief. Om een trend analyse te doen op het vlak van trends in technologie. Via een website, dat is windersheim.tech als uitkomst. Wat we gedaan hebben, de leidende analisten. Dan moet je denken aan McKinsey in de IT World Gardener. Een oude werkgever, Cap Gemini, Sogeti kennen jullie allemaal. Dat hebben we in een gabbelton gegooid. Daar hebben we negen thema's uit gehaald. Die je op die website diepgaand beschreven ziet. We hebben de Roadmaps, technologie Roadmaps voor de 14. De tech providers hebben ook een kaart gebracht. Met daarnaast ook linkjes naar bijvoorbeeld sandboxen. Speeltuinen waar je mee aan de slag kan gaan. Voor studenten gratis licenties. Dus wil je wat spelen met de quantum computer van IBM. Dan zit je daar een linkje. Afgelopen semester, we praten steeds over half jaar. Naast de twaalf bekende, Amazon, Google, Meta, Apple. Hebben we ook OpenAI en NVIDIA toegevoegd. Qua informatie verstrekking. We hebben daar ook in de biotheek al gebouwd. En gevuld met de eerste tachtig use cases. En ook die informatie, die content is via de app te ontsluiten. En de use cases zijn dat? Gen AI use cases? Nee, dat zijn generieke use cases. Dat kan van alles zijn. De helft van de use cases komen vanuit studentenprojecten. En de andere helft van de use cases komen uit en van de diverse tech providers. Die kan je doorsnijden op bijvoorbeeld de SBI code. In welke branche zit je? Je kan het doorsnijden op welk bedrijfsproces. De waardeketen van porten worden genomen. Dus met name om, hoe kan ik als bedrijf dit toe gaan passen? Dat is dan de use case waar we het over hebben. Met name inspiratie en naar studenten het voorkomen van transparatie. Eigenlijk het nieuwe op wielen uitvinden. Dat is de gedachte die erachter zit. Verder vind je binnen die app ook een aantal trainingen. Ik heb de studenten ook uitgedaagd van leuk dat jullie een app bouwen. Of voortbouwturen op een reeds bestaande app. Maar zelf ook, eat your own dog food, slecht Nederlands. Ga ook met name ook gen2 AI gebruiken binnen de bouw van de app. En ze hebben mij verrast door met een aantal gegenererde podcasts te komen. Waarvan ik nog niet eens weet hoe ze dat gedaan hebben. Maar het klinkt nog wel lekker ook. Dus ook jullie tweeën, maar drieën kunnen ook vervangen worden. Dat hoeft niet, we hebben het er al vaker over gehad. Je moet ook dingen blijven doen die je leuk vindt. Je hoeft niet alles op te lossen. Als je dit leuk vindt, dan blijf je dit gewoon doen. Dat noem je ook niet. Die podcast vind ik uiteraard heel interessant. Waar gaat de podcast dan over? Over aspecten rond het gen2 VR. Oh ja, we zullen sowieso die link opnemen in de show notes. We hebben ook al nagedacht over wat we de komende zes maanden gaan doen. Dan gaan we de vierde iteratieslag in. We gaan twee dingen realiseren. We gaan een AI literacy scan op persoonsniveau maken. Met andere woorden, hoe AI vaardig, lees van taalvaardig ben jij. Kan je zelf doormeten. We gaan daarnaast een tweede meetinstrument toevoegen. Dat is een AI maturity scan. Lees hoe volwassen ben jij als organisatie op dit vlak. Waar zie je gaten? En als je die gaten ziet, hoe zou je roadmap eruit kunnen zien? Mede dankzij dit tool om ook stappen te gaan zetten. En keuzes te gaan maken van welke projecten ga je eigenlijk doen. Mooi, klinkt handig. We doen dit met overheidsgeld. Dit is allemaal open. Denk ook aan een van mijn rollen, dat is makelaar zijn tussen het mkb en studenten. Deze tools zullen ook gebruiken om studenten in op te leiden. Die dit tool weer kunnen gebruiken om een kleine mkb, wat ook een bakker met acht medewerkers kan zijn. Om die te helpen. Om te zeggen, laat we die hele questionairissing gaan vulderen. En kijken waar verder voor jou voordelen te halen zijn. Dus als we hem even terugpakken naar de why van deze app. Waar de toevoegen aan de Nederlandse burgers, bedrijfsleven, overheid, punt. Nou, dat punt lijkt me een hele mooie afsluiting. Ik ga naar huis. Hoe zei je het nou? Software ontwikkelaars zijn een ramp voor iedere organisatie. Daar eindigen we mee. Ja toch, dat zei je toch? Heerlijk, geweldig. Rob, super bedankt voor het geven van je inzichten. Wat er allemaal op het gebied van onderwijs gebeurt. Het onderzoek. En zeker ook die app. Dus kijk daarna. Ik denk dat die heel erg informatief is. Ook als je je buiten de IT begeeft, is die interessant. Dus bekijk die. Nogmaals, super bedankt dat je hier wilde zijn. En voor jullie bedankt voor het luisteren. Tot de volgende keer. Zorg dat je je abonneert via je favoriete podcast-app. En dan mis je geen aflevering. Dankjewel. [Muziek] [Muziek]