Bijna iedereen zet AI in om sneller te worden en meer te produceren met minder mensen. Begrijpelijk, maar toch is dit precies de verkeerde insteek.
Want snelheid zonder richting is geen winst. Als AI een denkfout maakt, moet je dat als gebruiker wel herkennen. Anders maak je steeds dezelfde fouten.
Bij BOLD Digital stellen we een andere vraag: niet hoe AI ons sneller maakt, maar waar AI ons helpt beter te begrijpen. Want begrijpen komt vóór bouwen. Dat is geen nieuwe overtuiging, dat is hoe we al zevenentwintig jaar werken.
Twee soorten AI en het verschil doet ertoe
Er is een wezenlijk verschil tussen AI raadplegen en AI laten werken.
De meeste mensen kennen het eerste: je stelt een vraag, je krijgt een antwoord. Bruikbaar, soms indrukwekkend, maar passief. De AI wacht tot je hem iets vraagt.
Wat wij inzetten heet agentic AI. Tools zoals Claude Code werken niet náást je codebase, maar erin. Ze begrijpen context, plannen stappen, itereren op basis van wat ze tegenkomen. Dat is geen chatbot die advies geeft, het is een sparringspartner die meewerkt in de complexiteit en veelzijdigheid van een echt project.
Dat onderscheid is technisch niet interessant, maar het is strategisch wel erg relevant. Het bepaalt namelijk waar je AI inzet: op de eenvoudige taken of op de momenten waarop het denkwerk het zwaarst is.
Wij kiezen voor het tweede.
Waar het misgaat en waar AI het verschil maakt
Softwareprojecten mislukken zelden door slechte code. Ze mislukken door gebrekkig begrip: van het systeem, van de context en van de beslissingen die onderweg zijn genomen en vervolgens niet zijn vastgelegd en naar de achtergrond zijn geraakt.
Begin maart organiseerden we intern een AI deep dive. Niet als kennismakingssessie met de technologie, maar als scherpe terugblik op hoe we AI daadwerkelijk hebben ingezet in complexe projecten. Geleid door twee van onze senior developers. Vertrekpunt: een meervoudig project waarbij AI over de volle breedte van het ontwikkelproces is toegepast.
Wat daaruit naar voren kwam, zijn zes domeinen waar AI bij BOLD de meeste waarde toevoegt.
- Begrijpen wat er al is
Veel projecten starten in een bestaande werkelijkheid: legacy code, processen die organisch zijn gegroeid, protocollen die niemand meer volledig begrijpt en waarop alles wel draait. Dit is traditioneel één van de duurste fases: de tijd die het kost om te begrijpen wat er is, voordat je kunt beginnen met wat er moet komen.
AI helpt ons om die complexiteit sneller te doorgronden. Door documentatie te analyseren, patronen te herkennen en protocollen te reverse engineeren. De developer - en de strategie die hij bepaalt - blijft leidend. AI helpt hem enkel sneller bij het begrip te komen en de strategie te bepalen.
- Beslissen met onderbouwing
Architectuurkeuzes zijn beslissingen waarop een project voor jaren terugvalt. De verleiding is groot om snel te kiezen, zeker onder tijdsdruk. Maar een keuze die niet is onderbouwd, is een risico dat je doorschuift naar de toekomst.
Wij gebruiken AI om trade-off analyses uit te voeren die anders te tijdrovend zijn om grondig te doen. Welke aanpak schaalt beter? Wat zijn de implicaties van deze architectuur over drie jaar? AI helpt ons die vragen nog serieuzer te nemen, door de overwegingen scherper te maken. En door ons in staat te stellen een nog beter geïnformeerde beslissing te nemen.
- Bouwen op basis van wat is afgesproken
Implementatie is het domein waar AI het meest zichtbaar is en direct ook het meest verkeerd begrepen wordt. De waarde zit ‘m vooral in het bouwen vanuit specificaties en in het overbruggen van kenniskloven binnen het team.
Een developer die AI als sparringspartner heeft, kan complexere taken aan. Niet omdat AI het werk overneemt, maar omdat het de juiste context krijgt op het juiste moment. Dat maakt het team als geheel sterker, zonder dat de kwaliteitslat omlaag gaat.
- Vastleggen wat je hebt geleerd, direct, voordat het verdwijnt
Documentatie wordt altijd uitgesteld, niet omdat developers het onbelangrijk vinden, maar omdat er op het moment zelf altijd iets urgenter lijkt.
De consequentie hiervan is groter dan die lijkt. Software is nooit af. Een systeem dat vandaag wordt opgeleverd, wordt volgend jaar uitgebreid, aangepast of overgedragen aan iemand anders. Op dat moment is de vraag niet alleen: hoe werkt dit? Maar: waarom werkt het zo? Wat was de afweging? Welk probleem loste deze keuze op?
Als die intentie niet is vastgelegd, begint een nieuwe developer volledig opnieuw, carte blanche. Met alle tijd, kosten en risico's van dien. Niet omdat de code slecht is, wel omdat de kennis achter de code er niet meer is. AI helpt ons om documentatie te schrijven op het moment dat de kennis nog vers is.
- Toetsen of wat je denkt dat klopt ook echt klopt
Aannames zijn de stille killer van softwareprojecten. Je bouwt op basis van een verwachting over hoe het systeem zich gedraagt, tot blijkt dat de werkelijkheid anders is.
AI helpt ons om aannames eerder te toetsen. Door edge cases systematisch door te denken en door scenario's te doorlopen die een developer uit tijdgebrek overslaat. Niet als vervanging van testen, wel als aanvulling op het denkproces dat eraan voorafgaat.
- En dan: het domein dat alles samenbindt
Communicatie is het meest onderschatte risico in een IT-project.
Beslissingen worden genomen in een meeting. Context wordt gedeeld in een Slack-thread. Actiepunten worden uitgesproken en nergens vastgelegd. En drie weken later weet niemand meer precies wat er is afgesproken of überhaupt waarom.
Dit is een van de meest voorkomende oorzaken van vertraging, meerkosten en frustratie in softwareprojecten. Niet technisch falen. Informatie die de verkeerde vorm aanneemt, of gewoon verdwijnt.
Wij gebruiken AI om Slack-conversaties en gespreksverslagen om te zetten naar gestructureerde taken of documentatie met context, beslissing en actiepunten op de juiste plek. Dat klinkt als een kleine ingreep. In de praktijk voorkomt het de categorie miscommunicatie die projecten het meest ondermijnt.
Strategy before code, ook als het om AI gaat
AI inzetten zonder strategie is hetzelfde als bouwen zonder te begrijpen wat je oplost.
De organisaties die AI succesvol inzetten, doen dat niet omdat ze de beste tools hebben. Ze doen het omdat ze eerst nadenken over één vraag: waar in ons proces zit het zwaarste denkwerk? En pas daarna: hoe helpt AI ons daar?
Bij BOLD is dat geen andere benadering dan hoe we software bouwen. We beginnen niet bij de oplossing. We beginnen bij de vraag.
Het verschil zit ‘m in de kwaliteit van wat er wordt opgeleverd. En in wat er overblijft als iemand er een jaar later weer naar kijkt.
Software is nooit af. De beslissingen die vandaag worden genomen, leven door in het systeem van morgen. De intentie achter een architectuurkeuze, de context van een afweging, als die niet is vastgelegd, begint een nieuwe developer opnieuw. Met alle kosten en risico's van dien.
AI helpt ons dat te voorkomen. Door beter te begrijpen, beter te beslissen, en beter vast te leggen wat we hebben geleerd.
Strategy before code, since 1998.
%20(1).jpg)
