Home/ channel belgium /De uitdaging van AI in softwareontwikkeling De uitdaging van AI in softwareontwikkeling In de toekomst zullen steeds meer softwareontwikkelaars AI gebruiken om hun projecten te versnellen. Of het nu gaat om stukjes code of om zeer complexe low-code oplossingen. Is dit een bedreiging voor de toekomst van het beroep van softwareontwikkelaar? Analyse. 2023-09-26Comment 149122480 Generatieve AI en LLM zijn geen totaal nieuwe technologieën. Het grote publiek was meteen gefascineerd door de opmerkelijk menselijke capaciteiten van de AI van ChatGPT. Maar het heeft ook de vrees doen ontstaan dat het misleidende informatie zou kunnen produceren of mogelijk bevooroordeeld zou zijn. Maar zijn deze zorgen terecht? Niet volgens Paulo Rosado, CEO van OutSystems. Volgens hem "zal AI het werk van softwareontwikkelaars gaan beïnvloeden, maar niet zodanig dat ze overbodig worden. Integendeel, het zal ze meer laten samenwerken". Paulo Rosado legt zijn standpunt uit. "In het verleden werd het gebruik van hulpmiddelen bij softwareontwikkeling met argwaan bekeken. Het gebruik van low-code platforms om processen te automatiseren en versnellen werd bijvoorbeeld beschouwd als niet schaalbaar, te simplistisch of niet krachtig genoeg. Met de opkomst van generatieve AI zijn deze misvattingen nu weerlegd. Tegenwoordig is de algemene consensus dat automatisering een positieve ontwikkeling is die ontwikkelaars helpt om hun werk aanzienlijk te verbeteren. In de komende jaren zullen daarom waarschijnlijk steeds meer softwareontwikkelaars AI-tools gaan gebruiken om hun projecten te versnellen, of het nu gaat om LLM's die stukjes code genereren of om zeer complexe low-code oplossingen die direct de hele levenscyclus van softwareontwikkeling afhandelen." Een bedreiging voor banen in softwareontwikkeling? Volgens de OutSystems-expert betekent de nieuwe trend niet dat AI een bedreiging vormt voor de banenmarkt voor softwareontwikkeling. Integendeel, volgens het Amerikaanse Bureau of Labor Statistics zal de totale werkgelegenheid voor softwareontwikkelaars, kwaliteitsanalisten en testers tussen 2021 en 2031 naar verwachting met 25% groeien, veel sneller dan het gemiddelde voor alle beroepen in de VS. De kloof tussen de organisaties die software nodig hebben en het aantal ontwikkelaars blijft enorm. Daarom hoeven softwareontwikkelaars niet bang te zijn dat de opkomst van generatieve AI hun baan zal kosten. Generatieve AI zal hen juist helpen om veel meer te doen in minder tijd. Teams zullen veel sneller projecten kunnen opstarten en problemen kunnen oplossen die voorheen vaak de oorzaak waren van stagnatie - mits ze bereid zijn om te leren en hun werkmethoden aan te passen. Generatieve AI nog te onzeker Ondanks de verleidelijke beloften van AI, brengt deze technologie ook nieuwe uitdagingen met zich mee. De belangrijkste betreft vertrouwen. Wanneer generatieve AI wordt gebruikt om traditionele codering te ondersteunen, is het namelijk belangrijk dat softwareontwikkelaars er zeker van kunnen zijn dat het veilig is en dat het goede resultaten blijft opleveren. Maar op dit moment is generatieve AI nog vrij willekeurig; de gegenereerde antwoorden variëren afhankelijk van specifieke contexten en prompts. Dit leidt tot een zekere mate van onvoorspelbaarheid. De supervisie van codeerexperts is daarom bijzonder belangrijk voor het evalueren en testen van reacties. Bovendien is softwareontwikkeling van nature een cyclisch proces. Wat vandaag wordt ontwikkeld, moet morgen worden aangepast. Zelfs als een bedrijf bereid is om een zekere mate van onzekerheid te accepteren en besluit om op AI te vertrouwen om code te genereren, zal het voor ontwikkelaars steeds moeilijker worden om te begrijpen wat AI doet terwijl de code wordt gegenereerd. Het is daarom essentieel dat softwareontwikkelingsteams zichtbaarheid en controle houden over de code die door AI wordt gegenereerd. Iemand moet het kunnen interpreteren, omdat de code mogelijk opnieuw moet worden aangepast om technische schuld te voorkomen - het cumulatieve effect van snelle en minder optimale oplossingen in softwareontwikkeling. Hoe ver kan AI gaan? Hoewel het voor CIO's verleidelijk kan zijn om te denken dat ze hun teams kunnen trainen om alle antwoorden die ze nodig hebben uit AI te halen, is het effectiever om te investeren in technologieën waarmee generatieve AI op een zichtbare, controleerbare en betrouwbare manier kan worden ingezet. Een voorbeeld van zo'n technologie is een low-code platform. Het ondersteunt realtime visuele weergaven van wijzigingen in applicaties en maakt het testen, uitrollen en monitoren van applicaties veel efficiënter. Hoewel AI innovatie binnen organisaties zeker versnelt, blijft de vraag: hoe ver kan het gaan? Er zijn bijvoorbeeld veel manieren om DevOps te verbeteren en de druk van ontwikkelaars weg te nemen, zodat ze zich op interessantere taken kunnen richten. Maar de echte beloning zit in de technologie, die enorme sprongen voorwaarts maakt zonder het vertrouwen van ontwikkelaars en IT-managers aan te tasten. De combinatie van AI, low-code en menselijke creativiteit is de mogelijkheid om dit te bereiken. Show More Newsletter Schrijf je in voor onze newsletter en check al het nieuws over e-marketing, startups, digital agencies,… Voorbeeld Newsletter Enter your Email address