Uw ontwikkelaars maken al gebruik van AI. Dat staat niet meer ter discussie. Het is zonder enig officieel besluit onderdeel geworden van hun dagelijkse werk. Waar het vandaag de dag om gaat, is het omzetten van individuele toepassingen in een collectieve, meetbare en duurzame capaciteit. Kunt u deze vraag beantwoorden met cijfers in plaats van alleen op basis van een voorgevoel?
Iedereen heeft de middelen, maar dat leidt niet per se tot resultaten
Copilot, Claude Code, Cursor, Codex: deze tools schrijven code, genereren tests, documenteren en corrigeren – en deze trend reikt verder dan alleen ontwikkelaars en omvat ook analisten, testers en operations-medewerkers.
Uit het DORA 2025-rapport blijkt dat ongeveer 90% van de techprofessionals gebruikmaakt van AI, en dat meer dan 80% aangeeft dat dit tot een hogere productiviteit heeft geleid. [1] Deze hoge acceptatiegraad gaat echter gepaard met zowel een toename van de leveringssnelheid als een toename van de instabiliteit in de productieomgeving. We leveren sneller, maar met minder robuustheid.
Een enquête van CloudBees uit mei 2026 onder meer dan 200 technische leidinggevenden bevestigt deze spanning: naar verluidt wordt 61% van de code door AI gegenereerd of ondersteund, heeft 92% van de leidinggevenden er vertrouwen in om deze code in productie te nemen, en meldt 81% een toename van het aantal incidenten dat verband houdt met deze code. [2]
Wat METR heeft gecorrigeerd
Uit het METR-onderzoek uit 2025, dat nog steeds veelvuldig wordt aangehaald, bleek dat ontwikkelaars 19% trager werkten bij het gebruik van AI, hoewel ze hadden verwacht 20% van hun tijd te besparen. [3] In februari 2026 heeft METR zijn protocol herzien nadat er een aanzienlijke selectiebias was vastgesteld. De geschatte vertraging daalt tot 18% voor de oorspronkelijke groep en tot 4% voor nieuwe medewerkers, met betrouwbaarheidsintervallen die het nulpunt doorkruisen. [4]
Twee belangrijke punten: het effect van AI hangt af van de taak, de oorspronkelijke code en de persoon; geen enkel gepubliceerd gemiddelde is rechtstreeks van toepassing op jouw situatie. En het is moeilijk om dit effect te meten, zelfs voor een team dat zich uitsluitend hiermee bezighoudt.
Het knelpunt ligt nu bij de codereview
Code wordt steeds sneller geschreven, maar de menselijke capaciteit om deze te controleren is niet toegenomen. Uit de Stack Overflow-enquête van eind 2025, waaraan meer dan 49.000 mensen hebben deelgenomen, blijkt dat AI in 80% van de gevallen wordt gebruikt, maar dat het vertrouwen in de nauwkeurigheid is gedaald tot 29% (tegenover 40% het jaar ervoor). 66% besteedt meer tijd aan het corrigeren van dit soort code, en 75% wendt zich uiteindelijk tot een collega. [5]
DORA zegt het ronduit: individuele voordelen leiden niet automatisch tot voordelen voor de organisatie. Hier zijn vier indicatoren die je helpen te beoordelen hoe je ervoor staat:
• de tijd die nodig is om een pull-verzoek voor het eerst te beoordelen
• het percentage mislukte wijzigingen en de tijd die nodig is om het systeem weer operationeel te krijgen
• het percentage code dat binnen dertig dagen is herschreven of verwijderd
• de correctietijd na oplevering in verhouding tot de ontwikkelingstijd
Als de snelheid toeneemt terwijl deze indicatoren verslechteren, is het probleem alleen maar verplaatst en niet opgelost.
Slecht nieuws: veiligheid blijft een reëel probleem
Volgens Veracode (voorjaar 2026) doorstaat slechts 55% van de gegenereerde code de beveiligingstests zonder expliciete richtlijnen – een percentage dat de afgelopen twee jaar vrijwel stabiel is gebleven, terwijl het percentage syntaxiscorrecties boven de 95% ligt. [6] De uitsplitsing: een succespercentage van 82% voor SQL-injectie, 86% voor cryptografie, maar slechts 15% voor cross-site scripting en 13% voor log-injectie. Beveiliging komt niet voort uit de volgende versie van het model, maar uit projectrichtlijnen, statische analyse en menselijke beoordeling gericht op gebieden met een hoog risico.
Je best practices raken al snel achterhaald
Een techniek die een jaar geleden nog effectief was, kan vandaag de dag al achterhaald zijn. Wat zich tegen 2026 heeft gestabiliseerd:
• schriftelijke specificaties vóór de implementatie van een agent, waarvan de versies samen met de code worden bijgehouden
• projectcontextbestanden worden op dezelfde manier onderhouden als code en via pull-verzoeken beoordeeld
• automatische evaluaties bij elke wijziging in het model of het beleid
• agenten die in geïsoleerde omgevingen draaien met beperkte rechten en traceerbare acties
AI versterkt wat er al is
DORA onderscheidt zeven capaciteiten die een organisatie in staat stellen om AI daadwerkelijk te benutten: een duidelijk standpunt over AI, een gezond data-ecosysteem, data die toegankelijk is voor tools, robuuste versiebeheer, werken in kleine batches, een sterke gebruikersgerichte focus en hoogwaardige interne platforms. [7] Al deze capaciteiten bestonden al vóór de komst van AI-assistenten. AI heeft ze niet uitgevonden; het heeft ze tot voorwaarden gemaakt. Een team dat in kleine batches levert en weet hoe het moet terugkoppelen, komt echt in een stroomversnelling. Een team met een kwetsbare leveringspijplijn komt ook in een stroomversnelling – en botst vervolgens tegen een muur.
We hebben hier al eerder over geschreven in een vorig artikel, getiteld “AI versnelt individuen. Wie versnelt organisaties?”, waarin wordt besproken hoe teams hun werkwijze moeten herzien.
Wat als de assistent niet meer werkt?
Op 4 juni 2026 zorgde een storing in de Copilot-tool voor codebeoordeling ervoor dat tot 93,9% van de verzoeken gedurende één uur en vijfentwintig minuten mislukte, wat gevolgen had voor ongeveer 36.800 beoordelingen. [8] Op 6 en 17 augustus deden zich nieuwe storingen voor bij Actions, Pages en Copilot, waarbij GitHub zelf een deel van deze problemen toeschreef aan de belasting door AI-ondersteunde ontwikkeling. [9]
Een paar uur uitval is vervelend; een paar dagen uitval kan veel geld kosten als er geen noodplan is opgesteld: de mogelijkheid om van model of leverancier te wisselen zonder alles opnieuw te moeten schrijven, en het behouden van teamleden die ook zonder assistent hun werk kunnen doen.
Wie gaat deze code over vijf jaar controleren?
Uit een onderzoek van Hosseini Maasoum en Lichtinger, gebaseerd op Amerikaanse gegevens over cv’s en vacatures, bleek dat het aantal banen op instapniveau in de zes kwartalen na de invoering van generatieve AI met 9–10% was gedaald, zonder dat dit een vergelijkbaar effect had op ervaren werknemers. [10] Functies op senior niveau worden opgebouwd vanuit functies op instapniveau. Het schrappen van de taken waarmee mensen leren, zal binnen enkele jaren het vermogen om code te beoordelen aantasten. Dit kan worden aangepakt door middel van beoordelingen in duo’s van gegenereerde code, roulatie bij gevoelige onderdelen en oefeningen zonder assistent.
Traceerbaarheid: nu, in plaats van in 2027
Verordening (EU) 2026/1744 van 8 juli stelt de vereisten voor systemen met een hoog risico uit tot 2 december 2027, maar de transparantievereisten van artikel 50 zijn al sinds 2 augustus 2026 van kracht. [11] Dit is een uitstel, geen intrekking. Het is beter om nu al met traceerbaarheid aan de slag te gaan dan eind 2027 alles in allerijl te moeten afronden.
Vijf vragen die je tegen het einde van het jaar zou moeten kunnen beantwoorden
• Voor welke specifieke taken hebben we een voordeel vastgesteld, en hoe?
• Wat is onze gemiddelde doorlooptijd tot de eerste beoordeling, en is deze het afgelopen jaar toegenomen?
• Welk percentage van de AI-code wordt vóór het samenvoegen onderworpen aan een geautomatiseerde beveiligingsanalyse?
• Wat doen we als onze hoofdassistent drie dagen niet beschikbaar is?
• Wie zal deze code over vijf jaar kunnen beoordelen, en hoe leiden we die mensen vandaag de dag op?
We hebben onszelf deze vijf vragen gesteld voordat jij dat deed. We hadden niet alle antwoorden. Zo is FORGE ontstaan.
Op 5th floor
FORGE is het vlaggenschipproject van onze innovatieafdeling, opgezet om dit werk buiten onze eigen teams te verbreiden: een protocol voor het meten van daadwerkelijke voordelen, een verzameling van beproefde werkwijzen, een beoordelings- en beveiligingskader, richtlijnen voor het gebruik van agents, een gedocumenteerde noodmodus en een plan voor kennisoverdracht aan juniormedewerkers. TechRadar vormt de technologische kant van dit initiatief, en onze iso-functionele herschrijvingen dienen als proeftuin.
Wat we voor onze eigen teams hebben ontwikkeld, biedt onze innovatieafdeling nu ook aan onze klanten aan: een kwantitatieve beoordeling van de zeven DORA-competenties, functiespecifieke trainingen, teamcoaching en het afbakenen van programma’s.
Als u uw statistieken met die van ons wilt vergelijken, neem dan gerust contact met ons op.
Bronnen
[1] DORA (Google Cloud), De stand van zaken op het gebied van AI-ondersteunde softwareontwikkeling, 2025.
[2] CloudBees, The 2026 State of Code Abundance Report, mei 2026, enquête onder meer dan 200 technische leidinggevenden.
[3] METR, „Het meten van de impact van AI uit begin 2025 op de productiviteit van ervaren open-sourceontwikkelaars”, juli 2025, arXiv:2507.09089.
[4] METR, „We passen de opzet van ons experiment naar de productiviteit van ontwikkelaars aan”, 24 februari 2026.
[5] Stack Overflow, Developer Survey 2025, gepubliceerd op 29 december 2025, met meer dan 49.000 respondenten.
[6] Veracode, „Spring 2026 GenAI Code Security Update”, 2026.
[7] DORA (Google Cloud), 2025 DORA AI Capabilities Model, 2025.
[8] GitHub, GitHub-beschikbaarheidsrapport: juni 2026, juli 2026.
[9] The Register, „Laatste GitHub-storing legt Actions en Pages volledig plat”, 6 augustus 2026, en „GitHub kampt met problemen nu het foutenpercentage bij het downloaden van repositories 50% bereikt”, 17 augustus 2026.
[10] S. M. Hosseini Maasoum en G. Lichtinger, “Generatieve AI als technologische verandering met een voorkeur voor senioriteit: bewijs uit Amerikaanse cv- en vacaturegegevens,” SSRN, 2025.
[11] Verordening (EU) 2026/1744 van 8 juli 2026 tot wijziging van Verordening (EU) 2024/1689 (Digital Omnibus inzake AI), Publicatieblad van 24 juli 2026; Europese Commissie: de transparantieverplichtingen zijn op 2 augustus 2026 in werking getreden.
