Wat leer je in deze aflevering?
Wilco de Vries, business developer bij Info Support, en Jurre Brandsen, AI-champion bij hetzelfde bedrijf, zien organisaties vastlopen op AI-projecten die beginnen bij de technologie in plaats van bij het probleem. Jurre legt uit waarom enthousiaste teams soms afgeremd moeten worden: zodra je de menselijke controle volledig weghaalt, verlies je ook de verantwoordelijkheid, en die kun je niet delegeren aan een agent. Zijn team gebruikt het zes-ogenprincipe bij code reviews: Artificial Intelligence doet een eerste controle, maar er kijken altijd twee mensen mee.
Bij legacy-migraties, zoals COBOL-systemen in de financiële sector, versnelt AI het conversieproces aanzienlijk door patroonherkenning, maar de business moet altijd bevestigen dat de beschrijving van de code klopt voordat je iets overzet. Morgen kun je beginnen met één proces dat je al goed begrijpt: schrijf stap voor stap op hoe je het nu aanpakt en gebruik dat als referentiekader om AI-output te beoordelen.
Kernbegrippen
- Codeconversie
- Automatische omzetting van legacy-code naar moderne programmeertalen met behulp van AI-patroonherkenning.
- AI Augmented Engineering
- AI ondersteunt ontwikkelaars bij taken, maar vervangt menselijk oordeel en architectuurkennis niet.
- Vibe coding
- Snelle, iteratieve prototyping met AI in ideatiefase; resultaat wordt daarna weggegooid.
- Adoptiemodel
- Gestructureerde aanpak in vijf fases om AI-tools stap voor stap in werkprocessen in te voeren.
- Code review
- Menselijke controle op code waarbij architectuurkennis en context essentieel blijven.
Wat kun je morgen doen?
- 1 Begin klein met AI in je werkproces, herhaal het vaak en reflecteer daarna: zo stijg je stap voor stap in effectiviteit
- 2 Breng voor een moderniseringstraject eerst de businesslogica van het bestaande systeem in kaart, voordat je AI inzet voor de conversie
- 3 Gebruik vibe coding alleen in de ideatiefase voor snelle prototypes; gooi het daarna weg en bouw gedegen verder
Interview: Jurre Brandsen
Wat is er de afgelopen tijd eigenlijk veranderd door AI — wat kom je bij klanten tegen?
Wilco: Het is heel uiteenlopend wat we tegenkomen. Als ik kijk naar de klanten waar ik veel kom — dat is vooral de financiële sector — dan heb je niet alleen het vraagstuk van hoe je processen efficiënter kunt maken of de kwaliteit kunt verhogen. Het is ook nog een gereglementeerde markt, dus je hebt veel vraagstukken rondom compliance. Klanten moeten daar sterk rekening mee houden in alles wat ze doen. Het varieert dus van processen versnellen en kwaliteit verbeteren tot complete landschappen veranderen door middel van AI.
Zie je daarin bepaalde volwassenheidsniveaus, of is de diversiteit in de markt heel groot?
Wilco: De diversiteit is enorm. We zien partijen die echt een voortrekkersrol vervullen: complete teams die bezig zijn met AI, die met andere teams sparren om het te introduceren, te ontwikkelen en in gebruik te nemen. En tegelijkertijd zie je in diezelfde markt organisaties waarbij nu pas de vraag opkomt of ze misschien ook iets met AI moeten gaan doen. Dat maakt het ook super leuk. Enerzijds is het mooi om bij partijen te zijn die al een duidelijk beeld hebben van wat ze willen — daar kun je als Info Support goed je werk doen. Maar ik haal zelf ook veel energie uit het meer bij de hand nemen van organisaties die nog aan het begin staan.
Weten bedrijven eigenlijk zelf waar ze staan in dat volwassenheidsmodel?
Wilco: Dat wisselt heel erg. Er zijn bedrijven die weten dat ze net beginnen en daar open over zijn. Er zijn organisaties die heel ver zijn. Maar er zijn ook organisaties die ertussenin zitten en denken dat ze al heel ver zijn — terwijl er in werkelijkheid meer mogelijk is. Bijvoorbeeld omdat er intern wel met AI-agents in Teams wordt gewerkt of mensen het op persoonlijk niveau gebruiken, maar de bredere implicaties rondom schaalbaarheid of compliance nog niet zijn meegenomen. Dat zijn organisaties die je meer bij de hand moet nemen, maar waarbij het ook lastig is om dat volwassenheidsniveau goed aan te tonen.
Jurre, jij bent ontwikkelaar. Wat houdt codeconversie precies in, en welke rol speelt AI daarin?
Jurre: Codeconversie gaat eigenlijk over het volgende: een klant heeft ooit een lowcode-systeem — dat is software waarbij je processen in elkaar klikt in plaats van ze zelf te programmeren — gebruikt, omdat het makkelijk en snel was. Maar op een gegeven moment wil je beschouwbaarder worden, of je wilt functionaliteiten toevoegen die het systeem niet aankan. Dan wil je moderniseren naar wat we high-code noemen: zelf geschreven programmacode waarbij je volledige controle hebt over hoe alles is ingericht. Dat is softwaremodernisatie.
Hoe helpt AI dan om dat sneller te doen dan voorheen?
Jurre: AI is heel goed in patroonherkenning. Een klassiek lowcode-systeem exporteert naar een bepaalde output. Als je die output aan een AI geeft, herkent het systeem terugkerende patronen — bijvoorbeeld een formulier dat vijf keer op dezelfde manier is opgebouwd. AI weet dan: dit moet ik omschrijven naar high-code, en ik weet hoe dat eruitziet. Waar wij als programmeur dat vroeger vijf keer met de hand zouden doen, geef ik de AI nu één opdracht. Daarin zit de echte versnelling.
Wat heeft die verandering met jouw werk als programmeur gedaan?
Jurre: Het gaat razendsnel. Als ik kijk naar hoe ik twee jaar geleden werkte, voelt dat bijna prehistorisch. Wat we vroeger 'normaal programmeren' noemden — zelf code typen op het toetsenbord — noemen we dat tegenwoordig 'handmatig programmeren'. Nu gaat het veel meer over het aansturen van een agent. Een agent is een AI-systeem dat zelfstandig taken uitvoert op basis van instructies die je het geeft. Je moet als programmeur nog steeds heel goed nadenken over hoe de software eruit moet zien en welke functionaliteit je wilt bouwen. Maar je hoeft het niet meer zelf uit te typen. Het werk splitst zich daarmee. Sommige mensen zijn programmeur geworden omdat ze het geweldig vinden om code te typen — voor hen is dit een grote verandering. Voor mij persoonlijk draait het altijd al om het oplossen van puzzels, en die puzzel is er nog steeds. Ik heb nog steeds een complex vraagstuk: hoe zet ik iets uit een lowcode-platform om naar een hogere programmeertaal? Dat blijft echt mensenwerk.
Hoe ziet een doorsnee werkweek er nu voor jou concreet uit, vergeleken met vroeger?
Jurre: Het soort werk verschuift flink. Vroeger had je als ontwikkelaar een bepaalde verdeling: plannen wat je gaat bouwen, daadwerkelijk programmeren, testen en dan in productie brengen. Dat proces is niet veranderd. Maar de tijdsbesteding wel: ik breng nu veel meer tijd door met het nadenken over hoe iets gebouwd moet worden. Als ik dat helemaal heb uitgewerkt, wordt dat als het ware ook een prompt — een gedetailleerde instructie aan de AI — en dan kan ik dat doorgeven. Ik besteed minder tijd aan het schrijven van code zelf, maar des te meer tijd aan het controleren ervan. Want uiteindelijk ben ik als mens verantwoordelijk voor wat in productie gaat. Als er een productie-incident is, bellen ze mij, niet mijn AI-assistent.
Hoe hebben jullie als team de overgang gemaakt van individueel experimenteren naar samen werken met AI?
Jurre: Anderhalf à twee jaar geleden waren we nog heel individualistisch bezig: iedereen zat zelf dingen uit te proberen. Nu doen we dat veel meer als team. Wat enorm helpt, is dat we kijken naar problemen die we altijd al hadden willen oplossen en van daaruit onderzoeken hoe AI kan helpen. Dat vraagt ook echt om tijd om te experimenteren en daarna te reflecteren. Klanten zijn tegenwoordig ook bereidwilliger om die ruimte te geven, omdat ze inmiddels zien dat het iets oplevert.
Maar je hoort ook weleens dat AI alles sneller en beter maakt. Is dat in de praktijk ook zo?
Jurre: Er wordt inderdaad heel veel beloofd. Maar in de praktijk zie je, zeker bij klanten die AI nog niet goed hebben geïntegreerd, dat je in eerste instantie productiviteit verliest. Dat is bij elk nieuw leerproces zo. Het is net als de eerste keer naar de sportschool gaan: je hebt spierpijn, je bent langzamer. Maar als je honderd keer bent geweest, heb je geen spierpijn meer en ben je sterk. Ik leg het ook zo uit aan klanten: we moeten even door die pijn heen, maar daarna is hetgene wat we beloven ook echt waar.
Je noemde het Gartner-model. Wat bedoel je daarmee en wat zie je in de praktijk?
Jurre: Het Gartner Hype Cycle is een model dat de levenscyclus van een technologie beschrijft: van grote verwachtingen via teleurstelling naar uiteindelijk productief gebruik. Je ziet dat heel mooi terugkomen in de praktijk. Er zijn mensen die razend enthousiast zijn en die moet je soms echt remmen. Ik heb collega's die zeggen: ik ga geen één agent bouwen, maar vijfentwintig, en die automatiseert alles weg. Dan verlies je het menselijke deel van je werk — en je bent zelf verantwoordelijk voor wat er in je productiedatabase terechtkomt. Tegelijkertijd zijn er mensen die er helemaal niet in geloven. Die moet je juist enthousiasmeren door te laten zien wat er al wél mogelijk is.
Wanneer moet je mensen dus remmen, en wanneer moet je ze juist aanmoedigen?
Jurre: Het gaat erom dat je de menselijke controle behoudt. Ik vind het ambacht van het ontwikkelen mooi — dat moet je koesteren. Als iemand alles wil automatiseren, laat ik ze zien: welke delen van je werk vind je echt leuk, en waar zit nou het deel dat je minder leuk vindt? Laten we eerst focussen op dat laatste. Op die manier hou je mensen betrokken én houd je de kwaliteit op niveau. En bij wie terughoudend is, doe ik eigenlijk altijd een soort van analyse: in welk stadium zit iemand, en hoe neem ik diegene mee naar een volgende stap?
Wat hield je vroeger bezig als developer, en hoe is dat veranderd door AI?
Jurre: Ik ben eigenlijk een beetje in AI gerold via mijn liefde voor puzzels. Een LLM — een Large Language Model, het type AI dat de basis vormt van tools als ChatGPT — is in essentie een zwarte doos waartegen je praat. Je probeert daar het beste uit te halen door je instructies zo goed mogelijk te formuleren. Dat is de ultieme puzzel. Wat ik in de praktijk zie, is dat we door AI sneller kunnen itereren. Bij een modernisatietraject — waarbij je oude code analyseert en omzet naar iets nieuws — konden we vroeger misschien één versie per dag bouwen, testen en weggooien. Nu kun je dat drie keer per dag doen. Je leert daardoor veel sneller.
Welke mindset is daarvoor nodig, en wat zie je mis gaan bij teams die dat lastig vinden?
Jurre: De agile mindset — het idee dat je in korte cycli werkt, dingen uitprobeert, leert en bijstuurt — is nog steeds essentieel. Ik zie veel mensen die hun agent net niet goed laten werken en daar dan eindeloos aan gaan sleutelen, terwijl het me frustreert als ik dat zie. We waren toch altijd agile? Gooi het weg en begin opnieuw. Dat is ook iteratief werken. Wat ik collega's en klanten altijd meegeeef: behoud die mindset. Die is niet veranderd door AI.
Wilco, welke vraagstukken rondom AI kom jij het meest tegen bij klanten in de financiële sector?
Wilco: Bij codeconversie zijn wij eigenlijk altijd degenen die de oplossing komen brengen. Je ziet het op meerdere manieren. Jurre noemde al het lowcode-vraagstuk: organisaties lopen tegen de grenzen aan van hun platform en willen veranderingen doorvoeren, maar komen dan muren tegen — qua uitbreidbaarheid, onderhoudbaarheid of beschikbaarheid van de juiste engineers. Maar er is nog een andere variant die veel voorkomt in de financiële sector: COBOL-systemen op mainframes. COBOL is een programmeertaal die al decennialang in gebruik is, met name bij banken en verzekeraars. Die systemen zijn enorm uitgebreid door de jaren heen en super complex om te migreren naar een moderne oplossing.
Wat maakt COBOL-migratie zo complex, en hoe helpt AI daarin?
Wilco: Veel organisaties lopen hier al jaren tegenaan. De complexiteit zit hem in de omvang van die systemen, de gelaagdheid van de logica die er door de jaren heen in is opgebouwd, en het feit dat er vaak weinig documentatie meer beschikbaar is. Codeconversie biedt een manier om dat op een snellere manier aan te pakken: van COBOL naar een moderne high-code oplossing. We zien zelfs cases waarbij organisaties de ambitie hebben om niet op maatwerk te eindigen, maar op een modern lowcode-platform. De migratie daarheen is dan enorm lang. Door AI in te zetten voor die COBOL-conversie als tussenoplossing, kun je het legacyprobleem alvast oplossen terwijl je toewerkt naar je uiteindelijke doel.
Jurre, is zo'n COBOL-migratie dan ook niet gewoon iets waarbij je AI als wondermiddel inzet en klaar?
Jurre: Absoluut niet. Het is geen silver bullet — er bestaat geen magische oplossing die alle complexiteit in één keer wegneemt. Maar AI helpt ons enorm bij de eerste stap, die cruciaal is: begrijpen hoe het systeem werkt. Soms heb je geluk en is er documentatie of zijn er testen, maar vaak niet — er is immers een reden dat het systeem is verouderd. Vroeger moest je dan een COBOL-expert invliegen. Nu heb je als het ware een COBOL-expert in je broekzak zitten, die je kan vertellen hoe de code in elkaar zit. Maar — en dit is essentieel — je neemt dat niet zomaar aan als waarheid. Je verifieert het bij de business. Pas als dat is gedaan, kun je zeggen: nu weten we wat er in het systeem zat, en nu kunnen we de omzetting echt gaan maken.
Hoe voorkom je dat AI als silver bullet wordt gezien, terwijl het dat niet is?
Jurre: Ik ben zelf soms ook schuldig aan die gedachte: lekker achterover leunen en de AI het werk laten doen. Maar dat werkt niet in de praktijk. Wij noemen onze aanpak ook wel AI Augmented Engineering: ik word versterkt door AI, maar ik blijf zelf dezelfde taken uitvoeren. Wat ik collega's altijd vraag: hoe zou je dit oplossen zonder AI? Doe dan precies hetzelfde, maar dan mét AI. Dat klinkt simpel, maar het dwingt je om na te blijven denken in plaats van alles op automatische piloot aan de machine over te laten.
Wat betekent dat voor starters en junioren die het ambacht zonder AI nooit hebben geleerd?
Jurre: Dat is een terechte vraag. Ik weet dat hogescholen en universiteiten daarmee worstelen, maar wat ik goed vind aan de meeste aanpak, is dat ze inzetten op het kunnen uitleggen van wat je doet. Je mag de tools gebruiken — dat doen we in de praktijk ook — maar je moet kunnen beargumenteren waarom. Starters die nu binnenkomen zijn eigenlijk dezelfde starters als vroeger. We moeten ze niet anders behandelen. Wat we wél moeten doen, is ze meenemen in hoe je die tools op een verantwoorde manier inzet: niet achterover leunen en zeggen "laat AI het oplossen", maar als mens tussen de AI en het eindresultaat blijven staan en controleren.
Hoe zorg je er in de praktijk voor dat die menselijke controle ook echt plaatsvindt?
Jurre: We zijn de afgelopen tijd verschoven van prompt engineering naar wat we context engineering noemen. Prompt engineering houdt in dat je een opdracht aan de AI verfijnt door meer uitleg te geven of een voorbeeld mee te sturen. Context engineering gaat een stap verder: in plaats van direct een opdracht te geven, laat ik de agent eerst een plan maken. Dat plan controleer ik, en pas daarna gaat de uitvoering van start. Ik bouw bewust zoveel mogelijk controlestappen in. Het kost me meer tijd, maar ik heb aan het einde een beter resultaat. Elke dag optimaliseer ik daarin: hoeveel stappen zijn er nodig voor een bepaalde taak? Dat is erg afhankelijk van de complexiteit — voor een e-mail heb je andere stappen nodig dan voor een grote codebasis.
Wat zou je absoluut niet uitbesteden aan AI?
Jurre: Code reviews. Wij doen altijd een code review aan het einde van een ontwikkelcyclus: een collega kijkt jouw code na voordat het in productie gaat. Dat kan tegenwoordig ook met AI, maar daar zijn we heel duidelijk over: dat willen we niet. Een AI kijkt naar code als een zwarte doos, zonder de nuances van mensen die al tien jaar in het systeem werken. Daarom noemen we het tegenwoordig het zes-ogenprincipe: naast de AI-check kijken er altijd twee menselijke paren ogen mee. Wat je wel ziet, is dat de kwaliteit van code die ter review wordt aangeboden hoger is geworden. Een senior hoeft minder op komma's te letten en kan meer focussen op diepere vragen: past dit in de architectuur? Klopt dit met de langetermijnvisie? Dát is wat AI niet ziet.
Wat verandert er dan eigenlijk in het proces — niet in de technologie, maar in hoe je samenwerkt?
Jurre: Het proces zelf verandert niet fundamenteel, maar wáár je tijd aan besteedt, verandert wel degelijk. Je zit meer in de denkfase, de planfase. De codefase gaat sneller en is iteratiever. Maar er is nog iets: we moeten het reviewmoment eerder in het proces brengen. Klassiek gezien review je aan het einde. Maar als ik nu veel sneller code kan genereren, dan heb ik ook een programmeerbias: ik denk dat het goed is, want het is precies wat ik aan de AI had gevraagd. Als een collega al eerder meekijkt — vóórdat de code is geschreven — worden er dingen uitgehaald die je later duur kunnen staan. Projecten die echt goed slagen, zijn de projecten waarbij we heel veel tijd besteden aan de voorkant. Die tijd hebben we, want zodra alles helder is, gaat het daarna razendsnel.
Wilco, wat kunnen bedrijven zelf al doen voordat ze een vraagstuk bij een externe partij neerleggen?
Wilco: In het voorproces is het heel belangrijk om zelf goed in beeld te hebben hoe je applicaties in elkaar steken. Welke business rules — de regels die bepalen hoe een systeem zich gedraagt — zitten daarin? Wat zit erachter? Hoe ziet mijn huidige architectuur eruit, en waar wil ik naartoe? Dat is essentieel. Wij kunnen daar als Info Support goed bij helpen, maar de stap om dat samen te gaan doen vraagt ook een stuk openheid. Ik zie in de praktijk zowel mensen die enorm enthousiast zijn over AI in dit soort trajecten, als mensen die er niet in geloven en het resultaat niet durven te vertrouwen. Door helder te maken waar je naartoe wil, hoe we testen, hoe we integreren en hoe we functionaliteit valideren, geef je mensen het vertrouwen dat het werkt. En dat begint met een stuk vertrouwen — in de technologie én in het proces.
Jurre, je lachte even bij het woord 'vibe coding'. Wat is dat en waarom roept het die reactie op?
Jurre: Vibe coding is een term die al een tijdje rondgaat en beschrijft hoe mensen even snel iets in elkaar klikken met AI zonder er echt over na te denken. Het woord van het jaar, al twee jaar op rij. Wat het lastige is: het wekt de indruk dat AI-gedreven ontwikkeling nonchalant en oppervlakkig is. Dat doet af aan wat er allemaal wél mogelijk is als je het gedegen inzet. Mensen die weleens een slechte ervaring hebben gehad met dat losse, ongestructureerde gebruik van AI, zijn daarna vaak sceptisch over AI in het algemeen. Terwijl het niet representatief is voor hoe het écht werkt.
Is er dan een situatie waar vibe coding wél past?
Jurre: Ja, absoluut: bij rapid prototyping, dus het heel snel een werkend voorbeeld in elkaar zetten om een idee te testen. Stel je zit in een ideatiefase en je wilt een klant laten zien hoe iets eruitziet. Je hebt geen UX-designer beschikbaar. Dan schets je iets op een whiteboard, maak je een foto, gooit dat in ChatGPT, en binnen vijf minuten heb je een klikbare website. De klant zegt: dat knopje moet links, niet rechts. Prima. Maar dan heb je ook het lef nodig om vervolgens te zeggen: ik gooi alles weg en bouw het nu op een gedegen manier opnieuw op. Vibe coding heeft dus een plek — maar het is een hobbyrol of een ideatiehulpmiddel, niet een fundament voor kritieke systemen. Als ik om drie uur 's nachts wakker wordt gebeld voor een productie-incident, wil ik niet een systeem voor me hebben dat ik zelf in elkaar heb gewipt zonder het echt te begrijpen. Zeker niet in de financiële sector, waar elke minuut stilstand geld kost.
Over de gasten
Jurre Brandsen is ontwikkelaar en werkt daarnaast als AI-champion, waarbij hij zich bezighoudt met de manier waarop collega's AI-tools kennen en verantwoord inzetten. Hij bouwt custom agents die samen een volledige ontwikkelcyclus doorlopen, van voorbereiding en codering tot testen en review. Zijn focus ligt op het vinden van de juiste balans tussen automatisering en menselijke controle binnen softwareontwikkeling.
Bekijk gastprofielWilco de Vries werkt in business development en richt zich op organisaties in de financiële sector. Hij spreekt dagelijks met bedrijven over hoe zij AI inzetten om processen te verbeteren en aan compliancevereisten te voldoen. Daarbij ziet hij een breed spectrum: van organisaties die AI al diep hebben geïntegreerd tot bedrijven die nog aan het begin staan.
Bekijk gastprofielTranscript
Vandaag schuiven twee collega's aan in de studio. Wilco de Vries doet business development bij Info Support en spreekt dagelijks met organisaties in de financiële sector. Hij ziet het hele spectrum, van bedrijven die AI al diep hebben geïntegreerd tot organisaties die nu pas vragen stellen of ze er iets mee moeten. Jurre Brandsen is ontwikkelaar en AI-champion bij Info Support. Als champion zorgt hij ervoor dat collega's dezelfde tools kennen en weten hoe ze die verantwoord inzetten. Hij bouwt op dit moment custom agents die samen een volledige ontwikkelscyclus doorlopen. Maar de centrale vraag vandaag is, Wanneer helpt AI je echt verder en Wanneer ren je keihard de verkeerde kant op. Niels: Leuk dat je weer luistert naar de nieuwe aflevering van AIToday Live. Niels: Wel iets anders dan normaal, want helaas kan Joop ook er vandaag niet bij zijn. Niels: Maar gelukkig zit het toch nog met z'n drieën in deze studio. Niels: Ik heb namelijk twee gasten vandaag. Niels: Maar voordat we daar naartoe gaan, ik ben Niels Naglé, Area Lead Data & AI bij Info Support. Niels: en nu ga ik graag onze gasten voorstellen. Niels: En dat is Wilco de Vries en Jurre Brandsen. Niels: Welkom, dank jullie wel dat jullie tijd nemen om bij ons in de studio aan te schuiven. Niels: Zeg je eens even willen voorstellen aan de luisteraars. Wilco: Jazeker. Wilco: Wilco de Vries werkzaam bij Info Support, doe daar business development. Wilco: En dat is eigenlijk mijn rol. Niels: Jurre? Jurre: Jurre Brandsen ook werkzaam bij Info Support. Jurre: Ik ben wat je noemt een klassieke ontwikkelaar. Jurre: Daarnaast houd ik me ook bezig als AI-champion bij Info Support. Jurre: En dat houdt eigenlijk in dat ik kijken naar hoe kunnen we ervoor zorgen dat we alle tools die we tot onze beschikking hebben goed kunnen inzetten, efficiënt kunnen inzetten en ons werk daar ook dus wat leuker maken. Niels: Dus voor de transparantie, het is eigenlijk al gezegd. Niels: We zijn collega's van elkaar, dus we kennen elkaar al. Niels: Over wat betekent AI in jullie praktijk, waar komen jullie tegenaan? Niels: Wat zijn de situaties die we tegenkomen. Niels: Voor in de wereld van de taalmodellen. Niels: Ik zal proberen niet te technisch vandaag te gaan. Niels: En dus ook af en toe even naar jullie vragen inderdaad om even wel toe te lichten. Niels: Zodat het bij een breed publiek helder is. Niels: Maar eerst denk ik de vraag: wat is er eigenlijk veranderd met AI in jullie werk komen? Niels: Wat kom je bij klanten tegen die met AI aan de slag gaan, waar lopen ze wat tegenaan? Wilco: Ja, zeer uiteenlopende dingen lopen ze natuurlijk tegenaan. Wilco: Als ik zelf kijkt naar de klanten waar ik veel kom, is dat veel in de financiële sector. Wilco: Dan heb je niet alleen het vraagstuk van hoe kunnen we onze processen efficiënter maken, bijvoorbeeld door middel van AI of de kwaliteiten verhogen. Wilco: Maar het is ook nog een gereglementeerde markt. Wilco: Dus je hebt ook heel veel vraagstukken rondom compliance. Wilco: waar klanten zich druk om maken en sterk rekening mee moeten houden in wat ze doen. Wilco: Dus zeer uiteenlopend wat we zien. Wilco: En het varieert dus van processen versnellen, kwaliteit verbeteren tot complete landschappen eigenlijk veranderen door middel van AI. Niels: En zijn er bepaalde volwassenheidsniveaus die je herkent in de markt of zie je daar heel grote diversiteit in. Wilco: Nee, enorme diversiteit. Wilco: We zien partijen waar AI waar ze echt een voortrekkende rol vervullen door middel van AI. Wilco: Veel bezig zijn, complete teams hebben die hier mee aan de slag gaan, die met andere teams sparren om dit te introduceren, te ontwikkelen en te gaan gebruiken. Wilco: Tegenover organisaties waar nu de vraag komt: oké, we moeten misschien ook wel iets met AI gaan doen. Wilco: En dat in dezelfde markt eigenlijk. Wilco: Dus het is zeer uiteenlopend, wat je tegenkomt. Wilco: En dat maakt het ook super leuk. Niels: Wat maakt het zo leuk in die diversiteit? Wilco: Nou, ik denk: enerzijds is het leuk om bij de partijen bezig te zijn die al een beeld hebben gevormd van wat ze willen gaan doen. Wilco: Want dan kunnen we als Info Support natuurlijk ook doen waar we goed in zijn. Wilco: En dat is helpen met die ontwikkeling. Wilco: Maar waar ik zelf ook heel veel energie uithoud, is juist om met organisaties te spreken die je meer bij de hand kan nemen in dat voorproces, omdat we daar ook gewoon hele leuke dingen voor doen. Wilco: Dus het is ja, beide heeft ze een leuke kanten en brengt de nodige energie met zich mee. Niels: Een vraag die bij mij wel speelt, is: weten bedrijven zelf, en dat is misschien ook een vraag aan de luisteraars. Niels: En dat weet je zelf qua bedrijf waar je staat. Niels: En waar kan je aan herkennen waar je eigenlijk staat in de maturity? Niels: Herken je dat in de markt inmiddels? Niels: Als je met bedrijven met vraagstukken die spelen in de markt tegenkomt, is het bekend vaak waar het volwassenheidsniveau zit. Wilco: Ik denk dat dat ook heel erg wisselt. Wilco: Je ziet bedrijven die weten dat ze hier net mee gaan beginnen en de eerste stappen nog willen gaan zetten. Wilco: en die zijn ook zoeken en die zijn daar ook open in. Wilco: Er zijn organisaties die heel erg ver zijn, hierin al met de stappen die ze zetten. Wilco: En er zijn ook organisaties die zitten daar tussenin en die vinden dat ze heel erg ver zijn. Wilco: Doordat er bijvoorbeeld gewerkt wordt met agents binnen Teams of juist alleen op persoonlijk niveau. Wilco: En moet je toch ook een beetje meenemen: wat is er nog meer mogelijk? Wilco: En welke stappen kan je nog meer zetten en heb je rekening gehouden met bijvoorbeeld denken aan de schaalbaarheid of de compliance die daarbij komt kijken. Wilco: En dat zijn vaak wel de organisaties die daarin meer bij de hand moet meenemen. 74 Wilco: Maar waar het ook wel lastig is om dat volwassenheidsniveau goed aan te tonen. 75 Niels: Bij Info Support maken we maatwerk software. 76 Niels: Dus dat betekent dat we heel veel programmeurs hebben die de softwareoplossingen bouwen voor onze klanten. 77 Niels: En de vraagstukken die daar vaak voorbij komen, is ook wel code conversie, wordt het volgens mij genoemd, als ik dat goed zeg. 78 Niels: Klopt, kan je ons helpen? 79 Niels: Wat moeten we aan denken bij codeconversie? 80 Jurre: Code conversie, hoe wij dat nu al wij dat normaal doen, is, het gaat eigenlijk over een klant komt met een bepaald vraagstuk die zegt: goh, ik heb een lowcode systeem heb ik en daar zou ik eigenlijk van af willen, want het is ooit gebruikt vanwege dat het net makkelijk was en je kon het lekker in elkaar klikken. 81 Jurre: En vervolgens dan kom je er toch een vraag van: we willen eigenlijk toch beschouwbaarder worden, of we willen bepaalde dingen toevoegen die we eigenlijk niet kunnen doen. 82 Jurre: Dus we willen dan dat gaan moderniseren naar bijvoorbeeld wat we dan high-level code als het ware noemen. 83 Jurre: Dan hebben we gewoon meer controle over hoe we zelf alles inrichten. 84 Jurre: Dat is dus wat we zien onder software modernisatie op dat vlak. 85 Niels: Dus als ik het goed begrijp, je loopt tegen de kaders aan van de oplossing die ontwikkeld is. 86 Niels: Je wil er meer mee gaan doen. 87 Niels: Alleen dat gaat dan niet in die omgeving. 88 Niels: En dan gaat AI je daarbij helpen om naar een nieuwe omgeving toe te gaan. 89 Jurre: Ja, dus wat we zien is we kunnen dit konden we en dit deden we ook al voor dat we gebruik maken van AI. 90 Jurre: We zien alleen dat AI daar natuurlijk enorm in kan helpen om dat sneller te doen. 91 Jurre: En ook met een hoger niveau van kwaliteit wat je kan opleveren. 92 Niels: Hoe kunnen we dat sneller doen dan om daar een beeld van te krijgen? 93 Jurre: Ja, goed punt. 94 Jurre: Wat we met name zien is waar AI heel goed in is, is een stukje patroonherkenning bijvoorbeeld. 95 Jurre: Dus als je het hebt over een klassiek low-code systeem, dat is bijvoorbeeld dat exporteert bijvoorbeeld naar een bepaalde bepaalde output. 96 Jurre: Als je dat aan de AI geeft, dan zegt hij, oh, maar ik herken inderdaad als je vijf keer hetzelfde gebeuren, bijvoorbeeld een formulier wat je aan het invullen bent. 97 Jurre: Oh, dat moet ik omschrijven naar een stukje naar het high-level code en ik weet daarom hoe je dat moet doen. 98 Jurre: En wij als programmeur zonder AI zouden dat dus inderdaad vijf keer soort van met het handje moeten doen. 99 Jurre: En AI hoef ik nu als het ware een opdracht te geven en aan te geven. 100 Jurre: hey, dit is wat ik zie. 101 Jurre: Waarschijnlijk moet je het moet je het op deze manier overzetten en ga dat maar alsjeblieft voor mij doen. 102 Jurre: En daar zien we dus echt dat die versnelling daar dus echt in komt. 103 Niels: Ja, dat betekent ook wel wat voor jouw werk. 104 Niels: Hoe is jouw werk veranderd? 105 Niels: Want we hebben allemaal de marketing teksten die sneller geschreven worden. 106 Niels: Nu hebben we het over code schrijven, ook een vorm van schrijven. 107 Niels: Wat heeft dat met jouw werk veranderd? 108 Jurre: Ja, dat is wel een heel interessante. 109 Jurre: Je ziet echt dat het ontzettend snel verandert. 110 Jurre: En dat word je natuurlijk op alle vakgebieden. 111 Jurre: Maar deze is natuurlijk ook enorm. 112 Jurre: Want als ik het nu hebben over een soort van dingen die ik twee jaar geleden deed, dat voelt bijna prehistorisch als het ware. 113 Niels: Snel toch? 114 Niels: Twee jaar. 115 Jurre: Ja, dat is aan de ene kant is dat natuurlijk super gaaf. 116 Jurre: Want dingen veranderen. 117 Jurre: En helemaal als developer vind ik het ook leuk om dat soort dingen bij te houden. 118 Jurre: Maar ja, ik zie gewoon dat mijn werk verandert heel erg. 119 Jurre: Want tegenwoordig wat we zeg maar normaal programmeerden noemden. 120 Jurre: Dat noemen we tegenwoordig een soort van handmatig programmeren. 121 Jurre: Dat je echt met je handen op het toetsenbord nog dus naar het code gaan schrijven als het ware. 122 Jurre: En tegenwoordig is het dus veel meer het aansturen van bijvoorbeeld een agent. 123 Jurre: Waarbij je inderdaad wel heel erg moet nadenken over, hoe moet mijn software eruit gaan zien, of wat is de functionaliteit die ik wil gaan bouwen. 124 Jurre: Dus dat moet je heel erg in je hoofd hebben. 125 Jurre: Maar ik hoef het niet meer zelf uit te typen. 126 Jurre: En ja, daar zie je wel dat het heel verandert. 127 Jurre: Het splitst zich heel erg. 128 Jurre: Want sommige mensen vinden dat juist heel erg leuk zijn. 129 Jurre: Ik ben programmeur geworden, want ik vind het heel leuk om echt inderdaad code te typen. 130 Jurre: En voor mijzelf denk ik van ja, ik ben uiteindelijk soort van ontwikkelaar of programmeur geworden, omdat ik het vooral leuk vind om problemen op te lossen, puzzeltjes op te lossen. 131 Jurre: En dat puzzeltje is er nog steeds, want ik heb nog steeds een complex vraagstuk waarbij ik zeg van oké, ja, hoe ga ik nou iets inderdaad van bijvoorbeeld dat low-code platform omzetten naar een hogere programmeertaal. 132 Jurre: Dus dat blijft echt wel mensenwerk. 133 Niels: En dat betekent dat je een hoger conceptueel niveau kijkt naar de puzzel, zoals je net even zelf noemt en de puzzel op gaan lossen. 134 Niels: Dat is dus eigenlijk een nieuwe manier van de puzzel oplossen. 135 Jurre: Ja, zeker. 136 Niels: En heb je een voorbeeld uit de praktijk wat er dan veranderd is. 137 Niels: Je hele week is veranderd daarin met de werkzaamheden die je uitvoert. 138 Jurre: Ja, je ziet voornamelijk dus inderdaad dat het soort werk wat je doet verschuift. 139 Jurre: Waarbij je normaal bij wijze van spreken, je normale ontwikkelaar die besteed een bepaalde tijd aan het plannen van zijn werk. 140 Jurre: Wat moet er gebeuren? 141 Jurre: Ik wil functionaliteit A bouwen in systeem B. 142 Jurre: Dan vervolgens moet je dat daadwerkelijk gaan programmeren en achteraf ga je dat bij wijze van spreken testen. 143 Jurre: En dan komt het ergens in productie te staan. 144 Jurre: Dus dat is niet veranderd. 145 Jurre: Dat doen we dus nog steeds. 146 Jurre: Alleen dus veel meer tijd bij het nadenken over hoe ga ik dat die functionaliteiten nou inzetten. 147 Jurre: En als ik dat helemaal heb uitgewerkt als het ware, dan is het, dan is het ook een prompt. 148 Jurre: En dan kan ik dat op die manier doorgeven. 149 Jurre: En dan spendeer ik veel minder tijd aan het codegedeelte, maar wel weer heel erg veel tijd aan het controleren daarvan. 150 Jurre: Want uiteindelijk is het wel zo dat ik als echt mens, ik ben verantwoordelijk voor die code. 151 Niels: Want als er straks een productieincident is, dan gaan ze toch naar jou toe. 152 Jurre: En dan heb ik het wakker gebeld. 153 Niels: En is het daarmee ook wat is best snel gegaan. 154 Niels: Hoe heb je dat hoe heb je dat zelf ervaren. 155 Jurre: Ja, kijk, persoonlijk heb ik dat ervaren als iets wat denk ik, ja, wat ik gewoon heel erg leuk vond, maar ik zit natuurlijk ook enorm in dat onderwerp zelf. 156 Jurre: Maar merk ik wel dat het dan dus ook heel veel tijd kost om dat dus ook bij te houden. 157 Jurre: Want nou echt heel simpel voorbeeld, ik ben dus een week op vakantie geweest terug en er is een nieuwe update ergens. 158 Jurre: En ik hoor collega's zeggen. 159 Jurre: Ja, nou, dat gaat weer helemaal anders. 160 Jurre: Ik denk, oh, maar ik ben echt, ik ben echt bij, maar dan loop ik ineens weer achter. 161 Jurre: Dus dat kost echt veel energie om dat bij te houden. 162 Niels: Ja, al is al voelt het wel eens een contradictie. 163 Niels: Want we hebben het hier wel vaker over in de podcast over dat het allemaal zo snel gaat, maar achteraf gezien is dit eigenlijk al een stuk van automatisering die al jaren gaat. 164 Niels: Dus het gaat snel en het gaat langzaam. 165 Niels: Hoe ervaar je dat zelf? 166 Jurre: Wat je het met name ziet, is dus, en dat is natuurlijk ook heel erg in de wereld van programmatuur, is het meest veel ontwikkelaars zijn natuurlijk lui. 167 Jurre: Dus wat je heel erg ziet, is dat op basis daarvan nieuwe ontwikkelingen komen. 168 Jurre: Dus waar we voorheen. 169 Jurre: Dan had ik bijvoorbeeld een hele toffe prompt geschreven, was heel groot bestand. 170 Jurre: Dat moest je dan opslaan lokaal op je computer. 171 Jurre: En nu kun je dat dus ergens anders neerzetten. 172 Jurre: En dan kun je gewoon met een commando kun je dat gewoon in één keer aanroepen. 173 Jurre: Dus dat zijn dan de veranderingen die dan heel snel voelen. 174 Jurre: Maar in feite is er niets veranderd. 175 Jurre: Dus het is nog steeds inderdaad hetzelfde taalmodel wat eronder ligt. 176 Jurre: Dus dat is inderdaad hoe dat zowel snel als langzaam tegelijkertijd kan voelen. 177 Niels: Dus het wordt je wel makkelijker gemaakt, waardoor het inderdaad voelt van een enorme versnelling. 178 Niels: Maar dezelfde technologie ligt er nog ter grondslag. 179 Niels: Wat betekent dat voor projecten. 180 Niels: Hoe pas je AI heb je een bedrijf voorbeeld. 181 Niels: Voor je die je zou kunnen toelichten wat daar veranderd is en wat het effect is. 182 Niels: En niet alleen van voor jou, maar ook wat brengt het de bedrijven die hiermee aan de slag gaan. 183 Jurre: Dus wat we zien als we het weer hebben over vroeger, en dan heb ik het over een jaar geleden, of over anderhalf jaar geleden. 184 Jurre: Dan zagen we inderdaad veel en we zetten van individualistisch zitten we inderdaad dingen uit te proberen. 185 Jurre: En vandaag de dag zijn we dat veel meer als team aan het doen. 186 Jurre: Wat natuurlijk al heel erg helpt. 187 Jurre: En wat we dus ook zien, is dat het helpt heel erg als we dus zeggen. 188 Jurre: Wat zijn nou problemen die we dus hebben of dingetjes die we altijd al hadden willen oplossen. 189 Jurre: En laten we daar eens naar gaan kijken hoe AI ons daarbij kan helpen. 190 Jurre: En dat betekent dus ook echt dat we dus veel moeten experimenteren. 191 Jurre: Dus ook tijdvrijmaken om te experimenteren. 192 Jurre: En dus ook achteraf de tijd maken om daar dus over te reflecteren. 193 Jurre: En dat is echt wel een verschuiving. 194 Jurre: Je ziet dus omdat het wordt natuurlijk steeds populairder. 195 Jurre: Dus een klant was voorheen misschien wat terughoudder daarin. 196 Jurre: Maar dat levert ook al een tijdje. 197 Jurre: Dus die zien inderdaad van, oh ja, ik merk inderdaad, het levert ook wat op. 198 Jurre: Dus dan krijg je dus ook veel meer de tijd om te zeggen, we nemen ook de tijd om dus te reflecteren en te experimenteren enzovoort. 199 Niels: Ja, en dat is wel mooi dat je dat zegt. 200 Niels: Dat trekt het bij mij het stukje van gewoon een stukje effectiviteit. 201 Niels: Maar je wordt ook effectiever om de kwaliteit te kunnen weten, omdat je daar meer tijd voor hebt. 202 Niels: Hoor ik je dat zeggen? 203 Jurre: Ja, zeker. 204 Jurre: En daarbij moet ik wel zeggen, wat we echt wel zien, is, er wordt natuurlijk heel veel beloofd over dat AI maak je je leven beter en sneller en productiever. 205 Jurre: Maar in de praktijk zie ik wel, juist als we als we bij klanten komen die dat nog niet zo hebben geïntegreerd. 206 Jurre: Dan verlies je in eerste instantie natuurlijk wat productiviteit. 207 Jurre: Dat heb je natuurlijk met altijd als je iets nieuws moet leren. 208 Jurre: Ja, dan gaat dat gewoon langzaam. 209 Jurre: Dus als je in de sportschool staat voor het eerst en heb je spierpijn. 210 Jurre: Dan ga je honderd keer, dan heb je geen spierpijn meer, dan ben je heel sterk. 211 Jurre: Dus dat leg ik ook op die manier ook zo uit aan onze klanten. 212 Jurre: Dat ik zeg, maar ja, we moeten even door die pijn heen. 213 Jurre: Maar vervolgens zien we wel inderdaad, dat je dat hetgene wat we beloven, daadwerkelijk echt zo is. 214 Niels: Ja, en dan kun je positief en harde sporter, inderdaad. 215 Niels: Dus je weet ook wel van doorpakken en discipline erin. 216 Niels: Maar we zien ook wel regelmatig weerstand. 217 Niels: Of de verandering die toch al teweeg brengt en daardoor dus weerstand bij de adoptie. 218 Niels: Ervaar je dat ook zo. 219 Niels: Wat kom je tegen in de praktijk daarbij? 220 Jurre: Ja, je hebt een soort van je ziet het heel mooi, eigenlijk dat hele het Gartner model, dat zie je gewoon heel erg in de praktijk ook terugkomen. 221 Jurre: Dus je hebt echt mensen die zijn razend enthousiast. 222 Jurre: Ja die zijn echt niet tegen te houden. 223 Jurre: Dan moet je echt remmen ook gewoon. 224 Niels: Je zegt je moet ze remmen, waarom moet je ze remmen? 225 Jurre: Nou, kijk, omdat er zoveel mogelijk. 226 Jurre: Ik heb collega's in mijn team zitten die zeggen. 227 Jurre: Nou, ik wil ik houd niet bij één agent. 228 Jurre: Ik maak er van 25. 229 Jurre: En die gaat dan zeg maar 25 verschillende dingen tegelijkertijd doen. 230 Jurre: En die automatiseert als het ware alles weg. 231 Jurre: Dan ga je natuurlijk heel erg naar het naar het stukje toe. 232 Jurre: Oké, maar dan verlies je dat menselijke deel. 233 Jurre: En uiteindelijk, ik zei het net al, je bent uiteindelijk zelf verantwoordelijk voor wat je in wat je in je productie database zet. 234 Jurre: Dus als je die controle niet meer hebt, dus die moeten we remmen, maar we moeten juist de mensen die dat denken, ik vind dat. 235 Jurre: Ik vind die ambacht mooi. 236 Jurre: Ja, die moeten we echt in erg meenemen. 237 Jurre: En dus laten zien van hé, maar je behoudt bepaalde delen hou je daar wel van. 238 Jurre: Of inderdaad, wat zijn dan de elementen in je werk die je niet leuk vindt, laten we eerst focussen daarop bijvoorbeeld. 239 Jurre: Dus op die manier. 240 Jurre: Ja, het eigenlijk het eerste wat we wat we doen als we als we ergens komen, is ook echt net gewoon een soort van analyse maken waarbij we zeggen, oké, in welk stadium zit zo iemand. 241 Jurre: En hoe kunnen we dan iemand daarin meenemen? 242 Niels: Dus de menselijke kant is eigenlijk de eerste vraagstuk waar je naartoe gaat waarnaar de technologie eigenlijk komt. 243 Niels: Ben je altijd met de technologie bezig geweest of wat heeft je getriggerd om er verder in te duiken? 244 Jurre: Dat vind ik een interessante vraag. 245 Jurre: Ik moet eerlijk zeggen dat ik een beetje in bent gerold. 246 Jurre: Uiteindelijk is het komt het toch weer bij het stukje puzzels oplossen, eigenlijk. 247 Jurre: Dus je hebt een bepaald uiteindelijk is een agent of een LLM-model echt een zwarte doos waar je tegenaan praat. 248 Jurre: Dat is natuurlijk ontzettend gaaf. 249 Jurre: Want je probeert dat natuurlijk enorm te optimaliseren of daar het beste uit te halen. 250 Jurre: Dat is zeg maar de ultieme puzzel. 251 Jurre: Dus ik denk dat ik het daarom heel erg leuk vind om daarmee aan de slag te gaan. 252 Niels: En wat levert het dan in de projecten op dat jij met die puzzel bezig bent, is dat andere oplossingen, is dat sneller kwalitatief beter. 253 Niels: Waaraan zie je dat weer dan terug. 254 Jurre: Ik denk wat we dus wat we voornamelijk zien, is dus dat we waar we voorheen langer deden over bepaalde iteraties. 255 Jurre: Dus om het weer bijvoorbeeld weer terug te brengen naar softwaremodernisatie. 256 Jurre: En zou je zeggen, nou, we gaan dat, we moeten dus de oude code of de legacy code moeten we gaan analyseren. 257 Jurre: Het kost wel heel veel tijd. 258 Jurre: En dan moeten daar een soort van iets voor vinden. 259 Jurre: Het werkt wel, werkt niet, gooi je weer weg, die agile mindset. 260 Jurre: Die heb je die leef je als het ware door. 261 Jurre: En wat ik heel erg zie is als we daar dus AI voor gaan inzetten, kunnen we daar bij wijze van spreken, drie keer per dag zou je iets kunnen bouwen weggooien en weer opnieuw als het ware kunnen doen. 262 Jurre: En daar als je dat gebruikt, dan leer je daar gewoon heel veel sneller van. 263 Niels: Ja, mooi. 264 Niels: Dus het iteratieve proces neemt nog meer toe, waardoor je misschien ook wat meer dingen weggooit. 265 Niels: Maar je leert eigenlijk dus sneller door de technologie daarvoor in te zetten. 266 Jurre: Ja, precies, en dat is ook wel echt iets wat ik ook heel erg aan zowel collega's als klanten ook meegeven. 267 Jurre: Het is een soort van hou nou een soort van de mindset die we hebben. 268 Jurre: Die we al heel lang gebruiken over het agile werken, behoud dat dan alsjeblieft. 269 Jurre: Want je ziet heel veel mensen, die zie je dan. 270 Jurre: Ja, mijn agent doet het net niet helemaal goed. 271 Jurre: En dan ga ik dat helemaal optimaliseren. 272 Jurre: En dan het kost me heel veel tijd en het frustreert me als het ware. 273 Jurre: En terwijl ik dan denk, ja, we waren altijd agile toch. 274 Jurre: Dus weet je, gooi die dingen weg en begin opnieuw bij wijze van spreken, dat is ook dat is iteratief werken ook soms. 275 Niels: Nou, mooi. 276 Niels: Wilco, hoe zie jij dat? 277 Niels: Wat zijn vraagstukken die je vaak tegenkomt? 278 Niels: Waar mensen denken, nou die technologie van AI, die heb ik echt nodig. 279 Niels: En staan dan toch ineens voor een verrassing dat het misschien wel of niet gaat helpen. 280 Wilco: Ik denk als je kijkt naar het stuk codeconversie, dan denk ik dat wij juist eigenlijk altijd degene zijn die de oplossing komen brengen. Wilco: Je ziet het op verschillende op verschillende manieren dat het kan worden toegepast. Wilco: Jurre noemde net al de low code. Wilco: Organisaties lopen er tegenaan dat ze een vendor lock-in hebben bij een lowcode platform en willen dat mogelijk veranderen, willen veranderingen in het landschap, willen dat verder uitbreiden. Wilco: Maar lopen dan eigenlijk tegen de muren aan die zo'n die zo'n tool heeft. Wilco: Even als de onderhoudbaarheid, even als dat je soms niet de juiste engineers hebt. Wilco: Daar biedt code conversie een hele goede oplossing in. Wilco: Dus daar zien we dat terug. Wilco: Je ziet het bij oude code zie je terug. Wilco: Dat je oude bijvoorbeeld COBOL. Wilco: Je zit in de financiële sector. Niels: Dus ik denk dat dat wel al een pijnpunt is die in de sector heel lang speelt. Wilco: Absoluut, het is die COBOL systemen op mainframes super complex. Wilco: Enorm uitgebreid door de jaren heen. Wilco: En het is heel complex om dat te gaan migreren naar een nieuwe oplossing. Wilco: En daar lopen veel organisaties lopen daar enorm tegenaan. Wilco: En dan zie je dat codeconversie toch een manier is om dat op een snelle op een snellere manier te doen. Wilco: Enerzijds natuurlijk om vanaf COBOL naar een nieuwe high-code oplossing toe te gaan. Wilco: Maar we zijn tegenwoordig nu ook wat cases tegengekomen waar organisaties de ambitie hebben om niet meer op een maatwerkomgeving te landen, maar juist willen kijken naar meer low code-achtige oplossingen. Wilco: Maar de migratie daar naartoe is enorm lang. Wilco: En dan kun je juist dat stukje legacy in de komende jaren oplossen door zo'n COBOL oplossing om dat snel te migreren door middel van AI. Wilco: Zit je nog wel even op maatwerk, is dan misschien niet je stippen op de horizon, maar wel een tussenliggende oplossing om dat stukje legacy op te lossen. Wilco: Dus er zijn er heel veel wegen die je daarin kan bewandelen, eigenlijk waar het uitkomst biedt. Niels: Ja, en ik hoor je zeggen, inderdaad, zo'n COBOL migratie, daar komt nogal bij kijken. Niels: Dat is een systeem die heel lang staat, dat lijkt me nogal een complexe puzzel, om dat dan eigenlijk in de goede kwaliteiten weer weer om te gaan zetten. Jurre: Ja, dat is natuurlijk dat is het ook. Jurre: Het is dan ook geen silver bullet die je dan die je dan kan inzetten. Jurre: Maar toch zien we wel dat ons bijvoorbeeld ook heel erg me helpt als we dus naar het zo'n modernisatietraject ingaan, dan wel of geen AI. Jurre: Dan is eigenlijk het eerste wat je zou moeten doen, is dat je zegt van: goh, hoe werkt dat systeem eigenlijk? Jurre: Soms heb je geluk dan is er documentatie, of dan zijn er testen, maar vaak is dat niet zo, want er is een reden dat het is verouderd. Jurre: Dus dan zou je bijvoorbeeld wel kunnen zeggen. Jurre: Oké, waar we waar we dan voorheen bijvoorbeeld een COBOL expert moesten invliegen. Jurre: Heb je er dus nu eentje in je broekzak zitten. Jurre: Die dan als het ware aan je kan gaan vertellen, dit is hoe de code werkt. Jurre: Maar essentieel onderdeel daarvan is dan wel dat je dat dan niet per se aanneemt als nou dat is dan waarheid. Jurre: Maar dat we dat dan gaan checken bij de business. Jurre: En pas als we dat hebben gedaan, dan kunnen we zeggen, nou, we zijn inderdaad. Jurre: Ja, we kunnen nu ook daadwerkelijk die omzet gaan maken, want we weten wat er in het systeem zat. Niels: Dus eigenlijk is de uitdaging daar meer het begrijpen van het systeem. Niels: En dat is dan denk ik een cruciale stap, als ik het je zo hoor zeggen, om eigenlijk een vervolgstap te kunnen bepalen of dan met AI is en zonder AI. Niels: Dat noem je nog wel expliciet, inderdaad. Niels: Kom je vaak tegen dan dat het AI als silver bullet wordt gezien. Jurre: Ja, kijk, wat ik wat ik zo jammer vind, is dat veel mensen die. Jurre: Ik ben soms ook schuldig aan. Jurre: Dat je denkt van weet je, je wil lekker lui achterover. Jurre: Ik ga met mijn AI ga ik aan de slag en gaan wat doen. Jurre: En we zien gewoon dat dat niet werkt in de praktijk, dat je echt zegt van het moet ondersteunend zijn. Jurre: We noemen dat dus ook vaak inderdaad, AI Augmented Engineering. Jurre: Dus ik ben geaugmenteerd door mijn AI. Jurre: Maar ik moet wel dezelfde dingen blijven doen. Jurre: Dus het is zo interessant om te zien dat we dat is ook vaak wat ik vraag meegeven aan mijn collega's. Jurre: Hoe zou je dit oplossen zonder AI? Jurre: Op deze manier. Jurre: Oké, top, doe dan precies hetzelfde. Jurre: Maar dan met AI. Jurre: En dan weet je, dan denk je, oh ja, oh ja, dat is eigenlijk wel heel slim dat je dat zo zegt. Jurre: We moeten op die manier gewoon blijven nadenken. Niels: En wat betekent dat dan voor de kennis van van de junioren die die ervaring nog niet hebben, maar wel op gaan doen. Niels: Want je zegt daar van doe het zoals je die voordeed. Niels: Maar die mensen hebben dat misschien nog niet gedaan, zoals dat hiervoor plaatsvond. Niels: Dus het oude ambachtelijk hebben ze misschien nog niet ervaren. Jurre: Ja, dat vind ik een goede vraag. Jurre: Kijk, je ziet natuurlijk in de dat begint dan op de hogescholen op de universiteit, inderdaad. Jurre: En toevallig weet ik inderdaad daar dat ze dat loopt ook enorm uiteen. Jurre: Dus ze zeggen wel vandaag, we kunnen het niet tegenhouden. Jurre: Maar wat ik heel goed vind, wat de meeste hogeschool en universiteiten doen, is dat ze dus wel zeggen, we gaan heel erg zitten op die het moet kunnen uitleggen. Jurre: Dus je kan best inderdaad die tool gebruiken, want dat doen we inderdaad in de praktijk doen we dat ook. Jurre: Maar je moet volgens wel naar het kunnen uitleggen. Jurre: Dus je ziet dus wel dat onze starters. Jurre: En dus ook eigenlijk een hele markt, starters komen binnen. Jurre: Dat zijn nog steeds dezelfde starter, zodat het voorheen waren. Jurre: We moeten ze ook dus niet per se daarin anders behandelen. Jurre: Het enige is dus zo dat we ze dus wel moeten meenemen over oké. Jurre: Hoe kunnen we die tools inderdaad op een verantwoorde manier inzetten. Jurre: zodanig dat we niet achterover gaan zitten en zeggen nou. Jurre: Los als het ware op met AI. Jurre: Maar dat we dus zeggen, joh, we zijn inderdaad, we doen dat op een gedegen manier. Jurre: Wat dus betekent dat we zoveel mogelijk als mensen soort van ertussen willen gaan zitten en dat gaan willen gaan controleren. Jurre: Dus dat is wel echt iets dat als ik dan heb over mensen die enthousiast zijn, die moet je dan remmen. Jurre: En dat zit precies daar inderdaad. Niels: De human factor. Niels: Die wil je daar doen. Niels: Hoe doe je dat in de praktijk bij de werkzaamheden die je uitvoert, ga je dan iedere keer controleslagen doen. Jurre: Ja, dus je ziet eigenlijk wat je ziet gebeuren. Jurre: Ik denk het afgelopen soort van drie kwart jaar is dat echt wel een beetje ontwikkeld. Jurre: Voorheen had je dan in eerste instantie prompt engineering. Jurre: Wat eigenlijk niks anders is dat we zeggen, nou, in plaats van dat je zegt van doe deze opdracht voor mij, dat je zegt van ik ga bijvoorbeeld wat meer uitleg erbij geven. Jurre: Of ik ga een voorbeeld erbij zetten, zodat ik een beter resultaat krijg. Jurre: Zie je dus eigenlijk nu dat we meer gaan naar context engineering. Jurre: En heel simpel gezegd, wat dat dus inhoudt, dat je zegt van in plaats van dat je dus meteen een opdracht geven aan je agent om dat uit te voeren, wil ik dus eerst dat je misschien een plan voor me gaat maken, dat ik dat plan ga controleren. Jurre: Dus ik bouw inderdaad, ik ben heel bewust bezig met het inbouwen van zoveel mogelijk controlestappen. Jurre: Om ervoor te zorgen dat ik eigenlijk in één keer een goed resultaat heb, maar ik ben er wel langer mee bezig, want ik moet dat controleren. Jurre: En daar zit echt nog wel veel ook. Jurre: Dat ik elke dag ben ik ermee bezig ben, Jurre: Ik denk van oké, maar hoeveel van die stappen heb je als ware nodig? Jurre: Want afhankelijk van de complexiteit van wat je wil, wat je bijvoorbeeld wil schrijven, dan wel een e-mail dan wel zeg maar te code, heb je natuurlijk niet elke keer bepaalde stappen nodig. Jurre: Dus dat ben ik zelf heel erg aan het optimaliseren. Niels: Wat zou je absoluut niet uitbesteden aan AI op dit moment? Jurre: Nou, het allereerste wat me wat me te binnen schiet, is dan natuurlijk, als je kijken vanuit mijn rol als developer, is, we houden we houden altijd code reviews aan het einde. Jurre: Dus we zorgen ervoor als ik iets heb ontwikkeld, dan kijk iemand die kijkt dat dan voor mij na. Jurre: Dat kan ook met AI tegenwoordig. Jurre: Maar daarvan zeggen we van nou, ik zeg, dat willen we absoluut niet op die manier doen. Jurre: Want je ziet gewoon dat een AI die kijkt naar iets, zeg maar in een soort van zwarte doos zonder context. Jurre: Zonder de nuances van mensen die er misschien al tien jaar werken, dat heb je toch gewoon nog steeds nodig. Jurre: Dus we gebruiken het wel in onze reviews, maar we noemen dat dan tegenwoordig het zes ogenprincipe. Niels: Ik kan net zeggen, er komen gewoon twee extra paar ogen bij. Jurre: En wat we daarin dus ook wel zien, is dat de kwaliteit van code die dus wordt aangeboden ter review, die wordt dan wel hoger. Jurre: Dus als senior bij wijze van spreken, heb je daar dus ook minder werk aan. Jurre: Dus je denkt, oké, ik controleer dat en ik hoef niet meer op elke punt en komma een bepaalde iets te plaatsen. Jurre: Dat is vaak nu wel goed. Jurre: Maar ik kan het veel beter kijken, inderdaad van oh ja, past het inderdaad wel in de architectuur. Jurre: Hoe zit het op een bepaalde manier veel dieper dat AI dus er maar niet uit gaat halen. Jurre: Maar dat is echt als je dat alleen met AI zo doen, oh, nee, dan gaan alle harige overheid, dan heb je maar echt in de gordijn. Niels: Dus daar zit echt die ambacht dan eigenlijk weer die zich verplaatst. Niels: En wat ik ook hoor is dat het proces eigenlijk niet verandert, maar waar je tijd aan spendeert, is wel wat verandert. Niels: Dus je zit meer in de procesfase, de denkfase, de planfase. Niels: En dan gaat inderdaad de codefase zal wat sneller zijn en meer iteratief om te komen om het plan bij te stellen. Jurre: Ja, dat zien we echt zeker terug. Jurre: En daarbij is dus wel ook belangrijk dat we misschien dus ook wat eerder dat moment van review gaan verplaatsen. Jurre: Want klassiek gezien zeg je van, nou, als ik inderdaad ontwikkel, ga ik dat helemaal aan het einde ga ik dat reviewen. Jurre: Misschien heb je van tevoren met je team wel afspraken gemaakt over hoe het er ongeveer uit gaat zien. Jurre: Maar als ik inderdaad ga zeggen, goh, ik ga als mensen vaker tussen zitten. Jurre: Je hebt het vaak over bias gehad hier in de podcast, maar ik heb daar ook een bepaalde soort van programmeerbias in. Jurre: Ja, dat ziet er wel goed uit. Jurre: Want het is precies het plan wat ik heb gevraagd aan mijn AI. Jurre: Maar als ik dat dan geef aan een collega, dan wordt er wel eens wat dingen uitgehaald. Jurre: En voordat je dan begint met code schrijven, zou je misschien als een review kunnen doen. Jurre: Dat zijn allemaal van die kleine stukken. Jurre: Dat ik denk van het ja, het werk blijft hetzelfde als dat we al deden. Jurre: Dus de vraag van hoe zou dat doen zonder AI die blijft gelden. Jurre: Maar ik denk ook dat we erg moeten gaan kijken naar van, we moeten niet vastroesten in hetgene wat we al doen. Jurre: Maar hoe gaat het nou eigenlijk, hoe verandert dat? Jurre: En waar zie je dus nog ruimte voor verbetering op dat vlak? Niels: Ja, dus durf naar het proces te kijken. Niels: En niet alleen naar dat ene stukje wat je aan het optimaliseren bent. Niels: En mooi dat je het zegt dus dat er ook verschillende disciplines misschien al eerder bij betrokken moeten worden, omdat het misschien op andere vlakken sneller meer geautomatiseerd kan. Jurre: Ja, precies, specifiek ook bij dat coding modernisatie. Jurre: Je gaat iets uit een low-code systeem halen, of je gaat iets uit een legacy systeem halen. Jurre: Ja, als je dat als je dat niet van tevoren hebt gecontroleerd en echt iets zeggen van oké, we weten 100% zeker, dit is hetgene wat we gaan overzetten, dan kom je vervolgens inderdaad, dan heb je het overgezet en dan kom je weer terug bij de klant die zegt, ja, eigenlijk zat het anders in elkaar. Jurre: En het boeit vaak wat minder dat je zegt van het knopje zat eerst rechts en nu is dat links. Jurre: Maar die functionaliteit, die moet je er echt uithalen. Jurre: Want als je dat er niet uithaalt, en dan ga je gewoon aan de slag. Jurre: En dan vergeet je bijna denk je, we zijn lekker snel weg bij AI, we itereren en go. Jurre: Maar wat we echt wel zien, de projecten die slagen eigenlijk pas echt goed. Jurre: Wanneer we heel veel tijd naar besteden aan de voorkant. Jurre: En die tijd hebben we, want we zijn efficiënter als we als we dat eenmaal hebben. Jurre: Als we dat helemaal goed hebben en we hebben de klant daarin mee. Jurre: En zeggen, beste klant, weet je, we hebben als het ware het vinkje hebben gekregen, dan kunnen we razendsnel over. Niels: Ja, even de analogie van sporten. Niels: Je noemde hem al over naar de sportschool gaan. Niels: Dus eigenlijk rennen we misschien wel heel erg hard de verkeerde kant op. Niels: En we zorgen ervoor dat we goed de voorbereiding doen dat we de goede kant hard op rennen. Jurre: Nou, precies. Jurre: Dat je zonder zonder zonder warming-up inderdaad begint te sprinten. Niels: En dan potentieel misschien wel de verkeerde kant op. Niels: Dat betekent ook wat voor bedrijven die of zelf software aan het bouwen zijn, of die partijen inschakelen op software voorst te bouwen. Niels: Wat kunnen die bedrijven van tevoren al doen voordat ze de vraag misschien bij of een andere partij leggen of bij inderdaad naar hun eigen software teams neerleggen om dat proces voor hun makkelijker te maken. Jurre: Goede vraag, ik zou daar Wilco ook voor aankijken. Wilco: Ik vind dat ook een hele goede vraag. Wilco: Ik denk als ik naar de praktijk kijkt, dan zou ik zeggen dat zeggen, in het voorproces is het belangrijk om zelf ook goed in beeld te hebben van hoe steken mijn applicaties in elkaar. Wilco: Welke business rules zitten daarin. Wilco: Wat zit daarachter om daar een goed beeld van te hebben van hoe is mijn architectuur nu en waar wil ik naartoe. Wilco: Dat is denk ik wel heel belangrijk. Wilco: Wij kunnen daar als Info Support natuurlijk goed mee helpen. Wilco: Ik denk de stap maken naar dit samen met ons te gaan doen door middel van codeconversie, vraagt ook een stukje een stukje stukje openheid daar ook wel in, denk ik, naar ons toe om daarmee aan de slag te willen gaan. Wilco: Ik hoor Jurre net zeggen van we moeten onze klanten ook best wel meenemen om dat op de juiste manier te doen. Wilco: Ik zie dat ook met de mensen die ik spreek. Wilco: Er zijn mensen die zijn enorm enthousiast over de inzet van AI op dit soort trajecten. Wilco: Maar ook het tegenovergestelde. Wilco: Mens die er gewoon niet in geloven en mensen die niet durven te vertrouwen op het resultaat dat daarmee wordt opgeleverd. Wilco: En als je dan kijkt naar het neerzetten van het juiste framework. Wilco: Helder hebben waar je naartoe wil, helder hebben waar het nu staat. Wilco: Maar ook het praten over hoe wij het testen, hoe we dat integreren, hoe we echt kijken naar functionaliteit. Wilco: Dat zijn wel manieren om mensen toch het vertrouwen te geven dat dit werkt. Wilco: Daarbuiten kan je natuurlijk ook allerlei proof of concepts kan je opzetten. Wilco: Maar het begint wel met een stuk vertrouwen. Wilco: En ik denk dat veel mensen best wel helder hebben dat je code kan genereren met AI. Wilco: Ik denk ook dat de markt daar steeds meer naartoe beweegt. Niels: We zien het allemaal met vibe coding natuurlijk kun je creëren best wel snel om prototyping denk ik ook nog wel heel mooi. Niels: Ik zie Jurre reageren op rapid prototyping, kom ik zo nog wel even. Niels: Wat je doet, inderdaad. Niels: Maar het maakt wel heel snel mogelijk om wat er in gedachte is tot werkelijkheid te brengen. Niels: Maar Jurre, ik was al even nieuwsgierig. Niels: Je moet even lachen op vibe code, dat deed dat netje, wat heet dat met je. Jurre: Ja, kijk, vibe code is natuurlijk een beetje het woord van het jaar al twee jaar lang. Jurre: Het is heel interessant om elke keer dat woord voorbij te zien komen. Jurre: Want wat vibe code, veel mensen hoe ze dat zien, is dat ze zeggen, joh, ik zet even even iets in elkaar of ik doe even als het ware iets. 463 Jurre: Ja, dat wordt strijkt natuurlijk altijd averechts tegen als je gewoon een soort van professional bent. 464 Jurre: Of je weet je, je wilt iets doen met AI. 465 Jurre: En dat zoals Wilco ook al zeggen, sommige mensen die hebben dan zoiets van. 466 Jurre: Ja, ik zit er niet zo op de wachten of ik geloof er niet zo in. 467 Jurre: En dan hebben ze vaak hebben ze een soort van slechte ervaring dan ermee. 468 Jurre: Ja, ik heb even iets in elkaar geklikt, als het ware. 469 Jurre: En wou, moet je maar kijken. 470 Jurre: Dat doet zo af aan wat het allemaal kan als je het soort van gewoon gedegen inzet. 471 Jurre: Dus het heeft echt een plek ergens een plek. 472 Jurre: Maar wat je ook veel hoort, het is meer de plek aan een soort van de hobby tafel of wat minder in het in de professionele wereld, al moet ik wel zeggen, je noemde zelf wel rapid proto. 473 Jurre: Dat vind ik een heel ander verhaal als je zegt van, goh, we zitten in een soort van ideation phase. 474 Jurre: En ik wil mijn klant wil ik meenemen en zeggen van beste klanten, hoe zie je dat voor je? 475 Jurre: En ik heb bijvoorbeeld niet heb geen UX'er in mijn team. 476 Jurre: Geen enkel probleem. 477 Jurre: Bewijs van spreken, schets wat op een whiteboard, ik maak er een foto van, ik gooi het in ChatGPT. 478 Jurre: Die kan er zo'n website als daarvan maken. 479 Jurre: Gewoon binnen vijf minuten heb ik een website en zegt die, oh, dat knop moet daar aan de slag. 480 Jurre: Dan ben je echt ultiem aan het vibecode. 481 Jurre: Maar dan moet je ook weer het lef hebben om te zeggen, oké, nou dit ziet eruit. 482 Jurre: Dit is we hebben het nu een soort van die ideation phase hebben gehad. 483 Jurre: Ik gooi alles weg. 484 Jurre: En ik ga gedegen op een goede manier ga ik dat nu opzetten met een fundament waarmee ik aan de slag kan. 485 Jurre: En dan gebruik je opnieuw AI-tools voor, maar op een hele andere wijze. 486 Niels: Wat ik dat dan anders leg je dan op andere zaken. 487 Jurre: Kijk, uiteindelijk is het van belang dat wij als ontwikkelaars gewoon weten hoe onze code functioneert. 488 Jurre: Als ik om drie uur 's nachts maar wakker wordt gebeld, omdat ik stand-by loop voor een kritiek systeem en ik heb dat in elkaar gewipt. 489 Jurre: Dan word ik niet vrolijk van. 490 Jurre: En ik kan dat dan aan mijn agent gaan vragen, als het ware. 491 Jurre: Maar ja, ook die heeft het niet altijd goed. 492 Jurre: En als het echt over kritieke systemen gaat, waar het vaak wel over gaat, we leven, we zitten zelf in de financiële markt. 493 Jurre: Ja, het kan gewoon heel veel geld kosten als je het zeg maar bij elke minuut die als ware iets niet oplost, bij wijze van spreken. 494 Jurre: Ja, dan wil je gewoon zeker weten hoe die code in elkaar zit. 495 Jurre: En dat is ook hetgene wat ik zeg van, je checkt zelf die code in, jouw naam staat erbij, en niet die van je van je co-pilot. 496 Jurre: Dus het is echt van belang, en dat vertel ik inderdaad ook, mensen die er starten, van het is van belang dat je weet hoe de code in elkaar zit. 497 Jurre: En hoe je daar komt, ja, wat je voorheen kwamen, dan ging het internet afstruinen en dan ging je op zoek naar de juiste programmeeroplossing. 498 Jurre: En nu wordt dat voor je makkelijker gemaakt, maar dat is het uiteindelijk wel. 499 Niels: Ja, wat je zegt, het is ook heel erg contextafhankelijk. 500 Niels: Wat is het risico dat ik loop? 501 Niels: Wanneer zou ik vibecode wel inzetten, maar naarmate het risico groter hoor, of de kans op problemen groter wordt en de impact groter wordt, zorgt dan voor dat die kwaliteit een extra factor krijgt en maak dan slagen daarin. 502 Niels: Je noemde in de introductie dat je AI champion bent. 503 Niels: Wat houdt dat in? 504 Niels: Klinkt wel cool. 505 Jurre: Ja, klinkt wel heel cool inderdaad. 506 Jurre: Het is vooral dat het inderdaad heel cool klinkt. 507 Jurre: Kijk, vanuit vanuit onze organisatie hebben we gezien van datzelfde, zeg maar, Gardner model, kun je eigenlijk erbij pakken die zeggen van, goh, er zijn een aantal mensen die hebben er affiniteit mee, vind je dat leuk om ermee aan de slag te gaan. 508 Jurre: En sommige mensen die hebben dat wat minder of die zitten, echt precies in het midden. 509 Jurre: En wat wij als champions doen, dus elke unity heeft aan een bepaalde champion. 510 Jurre: Die kijkt inderdaad naar van: goh, hoe kan ik ervoor zorgen dat al de collega's waarmee we te maken hebben toegang hebben tot dezelfde tooling, dat ze weten hoe ze dat moeten inzetten. 511 Jurre: En dus ook dat we elkaar kunnen blijven vinden op dat vlak. 512 Jurre: Dus ik al eerder zei, het was voorheen heel individualistisch. 513 Jurre: En dan weet je, werden dus gewoon 14 keer hetzelfde wiel uitgevonden ergens. 514 Jurre: En dat proberen we steeds meer te centraliseren op dat vlak. 515 Jurre: En dan kijken we gewoon van, hoe kunnen hoek je dat leuk maken. 516 Niels: En wat helpt daarbij? 517 Niels: Wat is je ervaring om wel wat leuker makkelijk te maken om de adoptie eigenlijk te vergroten. 518 Niels: Want adoptie is nog wel de grootste uitdaging op het vlak. 519 Jurre: Kijk, uiteindelijk gaat het over adoptie. 520 Jurre: Dus wat we hebben een soort adoptiemodel ontwikkeld. 521 Jurre: Het gaat over vijf verschillende fases waar je dus als team in kan zitten. 522 Jurre: Elk team hebben we dat laten invullen. 523 Jurre: Dus dat gaf ons in eerste instantie een soort van basis, een beeld van waar staan we op dit moment. 524 Jurre: En we gekeken naar, goh, waar willen we dan in 2026 bijvoorbeeld, waar willen we dat naartoe. 525 Jurre: En op basis daarvan kunnen we dan dus hele concrete doelen gaan maken. 526 Jurre: Dus bijvoorbeeld zijn we nu bezig met een soort van AI-escape room. 527 Jurre: waarbij we dus het een soort terminal game is dat dan je dus echt stukken moet gebruiken over bijvoorbeeld prompt engineering of een bug moet oplossen in de code, maar dat code is 10.000 regels lang. 528 Jurre: Dat kun je natuurlijk zelf doen, maar tijdsdruk, want het is een escape room. 529 Jurre: Dan heb je gelukkig ook een agent die kan dat voor je doen. 530 Jurre: Op die manier probeert een soort van met gamification, onze collega's het enthousiast te maken over. 531 Jurre: Normaal had ik dat misschien zelf gedaan, maar ik ben nu ook inderdaad echt sneller. 532 Jurre: Dus dan krijg je echt een soort van prikkel van nou ja, inderdaad, nu weet ik net waarvoor ik dat goed kan gebruiken. 533 Jurre: En uiteindelijk inderdaad, omdat het dan in een spelletje zit, dan zit er een leaderboard bijna, dan heb je iedereen. 534 Niels: Dan gaan ze aan de slag. 535 Jurre: Dus daar zijn we nu heel erg mee bezig. 536 Jurre: Om dat inderdaad van de grond te krijgen. 537 Jurre: Om dus de mensen dus net op een hele laagdrempelige manier daarmee aan de slag te krijgen. 538 Jurre: Ik noemde net al heel veel dat we willen dat mensen experimenteren. 539 Jurre: Soms komen we langs bij Teams en dan kijken we naar het van dit op je model heb je ingevuld. 540 Jurre: Waar wil je naartoe? 541 Jurre: Soms moet je gewoon wat praktische tips geven en dan gewoon een maand later terugkomen en zeggen, nou, hoe zit het ermee? 542 Niels: Dus eigenlijk leren leren en ook laten ervaren, inderdaad, dat is dan degene wat ik je hoor zeggen. 543 Niels: Ik was nog wel benieuwd, inderdaad, wanneer jullie het laatst door AI waren verrast. 544 Niels: En dan begin ik even bij Wilco. 545 Niels: Wanneer ben je het laatst door AI verrast? 546 Niels: Dat je dacht van, goh, zou kan dit of wel gebeurt dit. 547 Wilco: Nou, ik denk eigenlijk als ik kijk naar mijn collega's die AI toepassen in hun werk en het werk wat ze voor onze klanten doen. 548 Wilco: Dat verrast mij wel. 549 Wilco: Kijk, tuurlijk, als ik kijk naar mijn eigen gebruik, dan beperkt zich dat redelijk tot de standaard tooling. 550 Wilco: Dat is niet heel verrassend meer. 551 Wilco: Maar als ik kijk de stappen die mijn collega's hiermee maken en de impact die ze daarmee maken. 552 Wilco: En ook de manier hoe ze toepassen, niet alleen lukraak code schrijven, maar echt AI gebruiken als een soort van rechterhand in hun werk. 553 Wilco: Ja, ik ben wel verrast over de stappen die we daar die we daarin zetten. 554 Wilco: Niet verrast omdat ik twijfel aan capaciteit. 555 Wilco: Wat er mogelijk is. 556 Wilco: En de stappen die we daarin zetten. 557 Wilco: En dat we hadden natuurlijk over codeconversie. 558 Wilco: Zulke complex systemen. 559 Wilco: Dat die op die manier geconverteerd kunnen worden. 560 Wilco: Ja, dat verrast mij wel. 561 Wilco: En ik ben heel benieuwd, hoe die ontwikkeling het komende jaar eruit gaat zien. 562 Wilco: Want dan zullen we wel weer verrast worden, vermoed ik. 563 Niels: En voor jou Jurre, wanneer ben jij het laatst verrast door AI? 564 Niels: Ja, ik kreeg natuurlijk extra tijd om erover na te denken, maar ik heb dat niet goed benut. 565 Niels: Is dat lekker naar Wilco te luisteren? 566 Jurre: Ik was echt had eigenlijk volle stress. 567 Jurre: Ja, wat is inderdaad nou het laatste moment dat ik daar echt op ben verrast. 568 Jurre: Waar ik moet zeggen, ik zit er zelf zo diep in dat ik inderdaad denk van ja, vaak klinkt misschien heel arrogant, maar vaak heb ik zoiets van, oh, als ik dan als ik dan wat nieuws zie, denk ik, oh ja, dat lost een probleem op dat ik als het ware had. 569 Jurre: Dan ben ik er niet zozeer door verrast en denk, oh, dat is heel heel fijn, eigenlijk dat ik inderdaad nu niet lokaal mijn prompts op te slaan, maar ik kan dat nu gewoon ergens anders neerzetten en dan heb ik het makkelijk als het ware. 570 Niels: Maar dan krijg je gewoon een andere vraag van mij inderdaad. 571 Niels: Ik kom gelijk eentje op inderdaad van: goh, wat heb je nu wat je graag zou willen dat AI voor jou volgende week of die week na volgende maand voor jou wel oplost. 572 Jurre: Ja, goede vraag. 573 Jurre: Kijk, op dit moment zit ik zitten we best wel diep in het gebruik van custom agents binnen onze klant. 574 Jurre: Dus we zijn eigenlijk workflows aan het inrichten. 575 Jurre: Je zegt van, goh, pak die hele development cycle erbij. 576 Jurre: Je moet een stukje werk gaan voorbereiden. 577 Jurre: Dat doen we dan refinen. 578 Jurre: Vervolgens als het is gefined, dan wil je daar een stukje code voor schrijven. 579 Jurre: Volgens wil je dat testen, daarna wil je het reviewen. 580 Jurre: Dus daar hebben we allemaal eigen agents voor gebouwd. 581 Jurre: En wat ik eigenlijk heel graag zou willen, en dat is er al, maar dat is nog wat, zeg maar, een beetje onhandig opgezet, is dus dat je ze makkelijker met elkaar kan laten praten. 582 Jurre: Dat ze zelf een soort van denken. 583 Jurre: Nou, oké, ik kan het niet kan het niet zelf iemand anders aan. 584 Jurre: Dat er bepaalde cycles in zitten, als het ene niet goed is. 585 Jurre: Het kan allemaal nu wel, maar ik zou daar nog wel wat. 586 Jurre: Ja, dat is echt volgens mij het volgende. 587 Jurre: Waar als ik dan wij spreek het over twee weken weer met IDI open, dan denk ik, oh ja, ze hebben dat opgelost. 588 Jurre: Heel fijn. Niels: Ja, en dan hebben we het dus ook over meerdere agents die met elkaar samenwerken. Niels: Dus de werkvoorbereider, zoals je zegt, die gaat samenwerken met degene die ook gaan testen om uiteindelijk de specificaties helder te krijgen. Niels: En dat als agents onderling dat met elkaar in een framework gaan afstemmen. Niels: En jou dan daarna inderdaad als supervisor of orchestrator. Jurre: Orchestrator, inderdaad, is vaak een term die dan voorkomt. Jurre: Dus je wil inderdaad wel gaan ze dat allemaal onderling met elkaar doen, wil ik daar dus wel de controle op blijven. Jurre: Dus dat er af en toe zo'n zo'n checkvraag komt. Jurre: Ja, dat zou ik lekker vinden. Jurre: En daarnaast, ik werk veel met wat we dan instructieveld noemen, is het eigenlijk heel simpel gezegd is dat je zegt van, goh, ik heb bepaalde informatie, maar ik elke keer gaan herhalen. Jurre: Als ik voor een code schrijf, zeg voor ik doe altijd beginnen. Jurre: Al mijn variabele namen beginnen met een hoofdletter. Jurre: Dat wil ik niet in elke prompt zetten. Jurre: Dus dat zet ik dan in instructieveld. Jurre: En dan leest hij dat automatisch neer. Jurre: Maar wat ik heel erg merk, is dus dat zo'n agent, als die dan een fout, waar spreken, drie keer dezelfde fout heeft gemaakt, dan lost hij dan gaat hij dat niet zelf in die instructieveld neerzetten. Jurre: Dat frustreert mij ook enorm. Jurre: Dus als daar een oplossing voor zou zijn, dan vol. Niels: Dat klinkt wel een mooie mooi, inderdaad. Niels: Jullie had vast van tevoren vraag verwachten. Niels: Welke vraag heb ik niet gesteld die jullie wel hadden verwacht? Jurre: Dit is de gewetensvraag of wij vaker de podcast luisteren. Jurre: Oh, dat is allemaal mooi, inderdaad, snap ik echt niet. Niels: Voor de mensen die de beweging zien, maar niet weten waar ze moeten beginnen of zeggen van: goh, wat gaat het met mijn werk doen? Niels: Wat zou je die mee willen geven om een stukje zichzelf te kunnen verdiepen, te laten inspireren. Niels: Waar haal jullie zelf die inspiratie misschien vandaan? Jurre: Persoonlijk is het haal ik de informatie vandaan op het moment dat ik dat zo van dus nodig heb, maar echt wat ik wat ik zou graag aan mensen wil meegeven die echt nog denken, weet je, waar begin ik, is ook gewoon een kwestie van het begin ergens, begin klein, maak het klein, herhaal dat veel en reflecteer daarop en doe dat dan ook vooral niet alleen. Niels: En reflecteer, dat zeg je denk ik bewust, wat is zo belangrijk aan die reflectie? Jurre: Ja, kijk, als je als je dat reflectiemoment, als je dat overslaat, dan kan je ook redelijk dan blijf je misschien heel erg soort van op een bepaalde trede hangen. Jurre: Want wat we echt wel zien bij klanten, bij collega's, bij mensen die AI gebruiken, het is niet de soort, die learning curve is echt een soort van is een trap. Jurre: En je kan je heel comfortabel voelen op de tweede trede van de trap en niet weten dat er meer zit. Jurre: Dus als je pas als je naar tegen frustratie gaat aanlopen en denk je, oh ja, ik noem maar net twee. Jurre: Ik denk van, als ik als dat dus als ware mijn focus is, ik ga dat ik ga dat inderdaad onderzoeken en gaat het internet op ja, misschien is het al ergens opgelost. Jurre: Dus dan is het goed dat je daar af en toe kritisch op kijkt. Jurre: Van kan ik kan ik dat verbeteren. Jurre: En dat is dat stukje reflectie, wat je dus echt moet gaan doen. Jurre: Dus eerst je maakt er een habit van. Jurre: En vervolgens als het hier helemaal in zit, dan ga je kijken, oké, ik ga het reflecteren, kan het er nou beter. Jurre: Ja, dan ga je zo een trede omhoog en dan opt zich weer een hele nieuwe volgende trede, zeg maar. Niels: Ik denk dat ook wel een hele mooie rode draad is om mee af te sluiten, inderdaad, het stukje waar sta je nu. Niels: En wat is er nog meer mogelijk? Niels: We hebben het over de maturity model gehad, waar sta je als organisatie? Niels: Welke vraagstukken leverden, hoe doe ik mijn werk als software engineer, maar ook in andere vakgebieden, hoe doe ik het nu, waar sta ik nu? Niels: Wat is er nog meer mogelijk? Niels: En wat is de waarde van eventueel een volgende stap? Niels: Dank jullie wel, dankjewel Wilco, dankjewel Jurre voor het aansluiten bij deze podcast in onze studio. Niels: Leuk dat je weer luisteren naar deze aflevering van de AIToday Live, vergeet je niet te abonneren op onze podcast, dan krijg je een centje als het volgende weer live staat. Niels: En tot de volgende keer en volgende keer is Joop gewoon weer bij.