Nu kunstmatige intelligentie steeds meer wordt geïntegreerd in dagelijkse workflows van softwareontwikkelaars, zorgen AI-coding assistenten voor versnelde innovatie. In een wereld met economische onzekerheid, hoge inflatie en terughoudendheid in investeringen, kan snelle innovatie bedrijven helpen om concurrentie voor te blijven. Zij kunnen immers sneller nieuwe diensten en producten op de markt brengen, zelfs met krimpende technologiebudgetten. Sterker nog, 40 procent van de Europese bedrijven geeft aan agentic AI in de organisatie te implementeren, terwijl 46 procent van plan is om het AI-budget met 11 tot 20 procent te verhogen, zo blijkt uit het recente ‘CIO Dive’ rapport van OutSystems en KPMG. Dit onderstreept de belangrijke rol van AI in het stimuleren van innovatie.
Hetzelfde rapport maakt ook inzichtelijk dat de adoptie van AI een kritisch punt heeft bereikt. Zo past 99 procent van de ondervraagde organisaties inmiddels AI toe in hun softwareontwikkelprocessen (SDLC). Maar liefst 93 procent van de respondenten rapporteerde ook al meetbare impact door het gebruik van AI.
Toch brengt snelheid ook complexiteit en risico’s met zich mee die IT-leiders zorgvuldig moeten afwegen. Een groeiende zorg is de sterke afhankelijkheid van AI-gegenereerde code. Hoewel AI tools de productiviteit verhogen en repetitieve taken verlichten, kunnen ze ook leiden tot zogenaamde ‘orphaned code’, stukken code die slecht worden begrepen, lastig te onderhouden zijn of niet goed aansluiten op de architectuur van het systeem. Bovendien is AI-gegenereerde code vaak niet uitlegbaar wat het lastiger maakt om aan compliance-eisen te voldoen, goede governance te waarborgen of fouten op te lossen.
Uitdagingen oplossen met AI-gedreven low-code
Om deze uitdaging aan te gaan, maken ontwikkelteams steeds vaker gebruik van AI-gedreven low-codeplatformen als aanvullende oplossing. Deze platformen bieden abstractielagen die zorgen voor transparantere en beter beheersbare codestructuren. Low-code tools vervangen ontwikkelaars niet, maar helpen teams om door AI gegenereerde componenten beter te beheren en te verfijnen door ze in duidelijk gedefinieerde modellen te verpakken. Het resultaat is een systeem dat snelle innovatie mogelijk maakt, terwijl de technische schuld wordt verminderd en de oorspronkelijke visie voor het project behouden blijft.
Uit het CIO Dive-rapport blijkt verder dat 69 procent van de leiders vindt dat de invoering van AI de productiviteit van ontwikkelaars heeft verhoogd, wat wijst op een groeiende verschuiving van routinematige, arbeidsintensieve processen naar meer strategische, bedrijfsgerichte rollen.
Cruciaal is dat low-code-benaderingen AI-assisted development beter uitlegbaar maken. Wanneer wijzigingen worden aangebracht via visuele modellen en sjablonen, wordt het voor teams gemakkelijker te controleren wat er onder de motorkap gebeurt. Dit is vaak een blinde vlek wanneer men uitsluitend vertrouwt op AI-assistenten met onderliggende mechanismen die moeilijk te begrijpen zijn voor de werknemers die het eindproduct gebruiken. De balans tussen menselijk toezicht en AI-augmentatie is dan ook essentieel naarmate organisaties hun gebruik van slimme ontwikkeltools opschalen.
Een ‘shift-left’-aanpak voor meer nauwkeurigheid en efficiëntie
Naast codekwaliteit zijn ook de applicatieprestaties een belangrijk aandachtspunt voor developmentteams. Naarmate digitale systemen complexer worden, vereist het waarborgen van betrouwbare prestaties voortdurende aandacht. Het toepassen van een echte ‘shift-left’-aanpak kan hierbij de standaard verhogen.
Deze aanpak verwijst naar het principe waarbij taken zoals security en kwaliteitscontrole eerder in de softwareontwikkelcyclus (SDLC) worden opgepakt en dus vanaf het begin prioriteit krijgen en zichtbaar blijven gedurende het hele ontwikkeltraject.
In plaats van te wachten tot de test- of uitrolfase om problemen op te lossen, geven teams die ‘shift-left’ toepassen vanaf het eerste moment prioriteit aan kwaliteit en performance. AI-gedreven low-code platformen spelen hierin een cruciale rol. Met ingebouwde functionaliteiten zoals automatische code reviews, prestatiemonitoring en natuurlijke taalverwerking (NLP) kunnen ontwikkelaars snel problemen opsporen en oplossen, vaak nog voordat ze zich voordoen in productie.
Belangrijker nog: een ‘shift-left’-aanpak stelt developmentteams in staat om snel te itereren zonder concessies te doen aan governance of beveiliging. In een tijd waarin organisaties zich voortdurend moeten aanpassen aan veranderende gebruikersbehoeften en marktdynamiek, is het vermogen om applicaties continu te verfijnen een duidelijk concurrentievoordeel. Een ‘shift-left’-mentaliteit, ondersteund door de juiste tools, zorgt voor duurzaam onderhoud én schaalbare innovatie.
De mensgerichte toekomst van AI
Als we verder vooruitkijken, wordt de toekomst van softwareontwikkeling – en bedrijfsvoering in bredere zin – opnieuw vormgegeven door agentic AI, een nieuw gebied binnen automatisering. Agentic AI verwijst naar autonome agents die natuurlijke taal kunnen interpreteren, problemen kunnen diagnosticeren, oplossingen kunnen voorstellen en zelfs actie kunnen ondernemen in verschillende systemen zonder menselijke tussenkomst.
In kapitaalintensieve sectoren zoals energie, productie en logistiek zou dit een nieuwe manier bieden waarop activiteiten kunnen worden uitgevoerd. Door intelligente agents in kritieke workflows te integreren, kunnen organisaties besluitvorming stroomlijnen, handmatige interventies verminderen en sneller reageren op verstoringen of inefficiënties. Ook dit kan een concurrentievoordeel opleveren in tijden van economische tegenwind.
Wat agentic AI onderscheidt, is de mensgerichte aanpak. Door operators en technici in staat te stellen in gewone taal te communiceren met complexe systemen, nemen deze agents veel van de traditionele belemmeringen voor digitale transformatie weg. Denk aan de noodzaak van diepgaande technische expertise of op maat gemaakte integraties. Met hoogwaardige data als basis verbetert agentic AI zowel het aanpassingsvermogen als de veerkracht van het systeem op de lange termijn.
In veel opzichten betekent de integratie van AI-assistenten, low-code platformen en autonome agents een bredere verschuiving in softwareontwikkeling; een verschuiving die verder gaat dan het schrijven van code en zich richt op het orkestreren van intelligente systemen. Het is een toekomst waarin governance, transparantie en snelheid voorop staan – en die in een hoog tempo op ons afkomt.
Voor ontwikkelteams die deze evolutie begeleiden, zal het draaien om evenwicht: de snelheid en efficiëntie van AI omarmen, terwijl de structuur, het toezicht en het strategisch denken behouden blijven zodat de technologie ook op lange termijn waarde levert voor het bedrijf. De toekomst van software draait niet alleen om het genereren van meer code, maar om het orkestreren van intelligente systemen gedurende de volledige levenscyclus van applicaties.
Harmen Hoogwout is Regional Vice President bij OutSystems