Welkom bij AI Report, de Nederlandse podcast over kunstmatige intelligentie, waar we uitzoeken welke invloed AI heeft op ons werk, ons leven en de samenleving.
Deze week OpenAI bracht GPT 5.2 uit en dat model kan nu hele spreadsheets en jaarverslagen in één keer analyseren zonder de draad kwijt te raken.
En we gaan het hebben over de vibe shift die gaande is bij softwareontwikkelaars op dit moment.
Sinds Claude Opus 4,5 uit is een paar weken geleden, vragen veel programmeurs over de hele wereld zich af: wat doe ik nog op aarde?
Want zonder dat er veel ruchtbaarheid voor is, is werk in de afgelopen periode voor deze enorme beroepsgroep compleet veranderd. En dan denk je misschien: ik ben geen programmeur, wat kan het mij verrotten?
Maak je borst maar nat. Dat en meer in AI Report. Veel plezier!
[muziek] Wietse, ik ben dus sinds een paar weken bedwelmd door een tool die heet Tasklet, waarmee je, ja, het is een soort ChatGPT met, met allemaal ingebouwde integraties ingebouwd waardoor ik ook kan werken met m'n ka-, met m'n kalender en, uh, met m'n Notion en, a-, duizenden tools, meer dan ChatGPT standaard aankan zonder allemaal ingewikkelde integraties.
Het werkt gewoon allemaal in één keer. En ik heb laatst een dingetje ingebouwd waar ik heel blij van werd, namelijk: ik laat dat ding mijn meetings transcriberen.
Dus dat, dat doet eigenlijk stiekem Notion, maar hij trekt dat dan uit Notion. Dus Notion transcribeert voor mij een meeting en dan vervolgens, uhm, ja, trekt dat ding automatisch dat eruit.
Maar wat hij dan doet is niet alleen de actiepunten extraheren en dat keurig naar me e-mailen, gesorteerd op wie verantwoordelijk is voor welk actiepunt.
Ik vind dat fijn aan het eind van een meeting dat ik weet: wat moet ik nou eigenlijk doen?
Maar nog belangrijker: hij haalt eruit wat er in een meeting gezegd is en de dingen die hij zelf kan doen, gaat hij vervolgens zelf doen.
Ja, die laatste is wel even, daar ga je wel heel makkelijk naartoe, dat laatste punt. Ja, maar dit is, dit is het punt, dus, dus ik vraag aan dat ding om in een meetingverslag te kijken wat hij zelf kan.
En heel vaak in meetings heb ik het erover dat we eigenlijk, we zouden eigenlijk een mail aan Annette moeten schrijven en we zouden eigenlijk daarin moeten zetten x, y, z.
En dan zegt iemand anders in die meeting: ja, eigenlijk moet je dat dan zo doen en zo doen en zo riffen we, riffen we allemaal een beetje op wat die mail moet worden.
En dan vervolgens, ja, wat ik dan zit te doen is ik pak dat, dat, normaal gesproken pak ik dan dat transcriptie, die plak ik in chat. Dan zeg ik: op een gegeven moment had ik het over die mail aan Annette.
Schrijf die mail op basis van dat. Maar later dacht ik: als ik in die meeting iets zeg, dan kan dat ding dat toch gewoon zelf gelijk gaan doen? Dus nu maakt hij e-mail drafts, onder andere.
Dat was meteen mijn vraag van: verstuurt hij ze ook al? Nee. Staan klaar als concept. Ik check het nog wel na, maar hij staat klaar als concept. Uh, ik moet alleen nog het e-mailadres invullen.
Dat vind ik oké, dat, die, dat werk wil ik erin steken en ik zal ook die mail editen, nog een beetje, maar het is echt steengoed.
En wat vaak mij gebeurt, is dat bijvoorbeeld, uhm, we dan, uh, dan heb ik een idee om iets te, dan zit, dan verandert een meeting in een brainstorm en dan worden allemaal dingen gezegd en zeg ik: nou, eigenlijk moeten we daar het later nog een keer over hebben.
En ik, ik heb nu dus gezegd: als jij zoiets tegenkomt, dan maak jij dus een actie voor mij. Namelijk: plan die volgende meeting, want ik wil er verder op in.
En hij maakt die hele briefing voor die meeting er alvast bij in mijn mailbox. Uh, in een mailtje aan mezelf waarin zegt: dit is wat je allemaal gezegd hebt en dit is wat ik voorstel voor de volgende meeting.
Het is zo vet om een ding zel-- en opeens dacht ik: ja, dit is natuurlijk wat het gaat zijn. Dat niet alleen meetings verslagen. Kijk, wie, iedereen heeft nu van die robotjes in Zoom calls zitten.
Oké, steeds meer mensen hebben die robotjes dan ook nog eens die actiepunten laten extraheren.
Oké, maar hier is de volgende stap heel helder, namelijk: die robotjes gaan uitvoeren wat ze zelf kunnen uitvoeren na de meeting en doen dan: zal ik dit doen, ja of nee? Of: ik heb dit gedaan. Wil je dit ja of nee?
Want even voor mijn beeld, hè, want jij bent dan, dat zijn een soort flows. Maar die flow hoef jij niet eens te bouwen. Je, je, je praat en daar komt een soort flow uit.
Je bent eigenlijk agents, om het maar even zo te noemen, aan het bouwen door te praten, toch? Door een vergadering te hebben met elkaar. Nee, maar ik bedoel om, om die, uh, vergadering om te zetten in acties.
Heb jij iets gemaakt, toch? Ja, zijn subagents. In feite zijn het subagents in Tasklet, maar dat ding verzint dat hij subagents moet maken. Exact. Je bent niet bewust. Precies. Nee, dat ding e-mailt mij gewoon.
Dat is mijn, de, en ik heb alleen maar gezegd: wat je kan uitvoeren, moet je doen.
Ja, dit is zo bijzonder, want ik vond bij die, uh, introductie van OpenAI's platform waarin je blokjes kan slepen en touwtjes kan maken om een soort agents te bouwen visueel, dat, toen zeiden wij al tegen elkaar: waarom moet ik dit nog zelf bouwen?
Ja. Het voelt als een soort van: er moet nog één abstractie stap genomen worden en die is blijkbaar genomen in Tasklet. Ja. Ik wil niet dat je programmeert voor me. Ik wil niet dat je visueel programmeert voor me.
Doe het gewoon, eigenlijk. Maak het gewoon. Nou, we komen met z'n allen in, uh, bijzondere tijden met betrekking tot programmeren.
Want dat is eigenlijk wat ik nu net beschrijf, namelijk: je hebt een vergadering en je wil dat er dingen gedaan worden met de dingen die gezegd zijn in die vergadering.
Vroeger heette dat programmeren, dat een ding jou ging e-mailen. En nu, ja, eigenlijk, dat de hele abstractielaag van programmeren wordt weggehaald en het gaat gewoon vanzelf.
En het, het, het, het, eigenlijk lift het, hoe heet dat nou, lelijk Engels. Eigenlijk, het zorgt ervoor dat de verwachtingen die we van onszelf hebben omhoog kunnen.
En sowieso heb ik dat heel erg met programmeren met AI. Ik kan helemaal niet programmeren. Opeens heb ik toch het gevoel dat ik de sleutels in handen heb om tooltjes te maken zoals ik net besprak.
Maar, maar nog veel ingewikkeldere dingen die ik stiekem al aan het doen ben, terwijl ik voor het eerst Claude Code heb aangeraakt een maand geleden. Uhm, nou ja, wel eerder, maar serieus Claude Code heb aangeraakt.
Jij als programmeur, Wietse, kan opeens veel meer. Ja, want het is wel goed om te zeggen dat je eigenlijk op zijn minst twee invalhoeken hebt, namelijk programmeurs die al een hele tijd software maken.
Softwareontwikkelaars die met AI erbij een soort van supermanpak harnas aanhebben en de eindgebruiker van de software van vroeger, zeg maar, die normaal niks te zeggen had behalve wat de programmeurBoot, zeg maar de softwareontwikkelaar Bepaalt de app zoals hij gemaakt was.
Ja, daar komt ineens een soort democratisering van software te liggen.
En dat, dat is denk ik wel leuk aan ons beiden dat jij het meer bekijkt vanuit de eindgebruiker en alle superkrachten die je erbij krijgt en ik het meer bekijk vanuit de andere kant, namelijk: wat voor superkrachten komen er bij voor degene die normaal software maken?
En wat voor effect heeft het als eindgebruiker softwaremakers worden? Ja, ja. Nou, we gaan het daar straks uitgebreid over hebben.
Over wat dat maatschappelijk betekent en wat nu een beetje de vibe is onder, onder programmeurs. Maar eerst wil ik nog even zeggen: we gaan een speciale masterclass organiseren begin volgend jaar.
Voor mensen die net als ik willen beginnen met programmeren met AI. Een Cloud Code masterclass. Als je niet weet wat Cloud Code is, helemaal oké, maar het idee is dat je zelf kan leren websites, tools en apps te maken.
Uh, voor beginners, voor absolute beginners. Dus hoe zet je zoiets op? Wat voor software moet je downloaden? Gewoon vanaf het begin beginnen. En die masterclass gaat Wytse Hagen geven. Absoluut. 8 januari.
Zet het in je agenda van twaalf tot één. Het idee is dat het dus echt één uur masterclass is en dat je daarna direct zelf aan de slag kan om zelf je idee te gaan verwezenlijken met Cloud Code.
En om erachter te komen wat jullie willen dat Wytse gaat bouwen in die masterclass. Dus geef jouw idee voor een tool waarvan jij wil dat Wytse hem alvast voor je gaat maken.
Dan, uh, kun je dat delen met ons en dan kiezen we daar één uit, uh, wat luisteraars van deze podcast een interessante tool, uhm, zouden vinden om live door Wytse gemaakt te worden.
Ja, en ik kan alvast zeggen dat, als ik even hergebruik waar we het net over hadden, eindgebruikers die software maken versus softwareontwikkelaars die software maken. We pre-spreken dus echt die eindgebruiker aan.
Dus ben jij iemand die normaal software gebruikt en eigenlijk ook software zou willen maken? Of in ieder geval je hebt een probleem, wil je oplossen of een wens, die wil je waarmaken. Eigenlijk komt het daar op neer.
Dan ben je op de juiste plek en kan ik je alvast, uh, zeggen wat betreft ideeën insturen. Ik word bijvoorbeeld al warmer als iemand zegt: ik heb een bloedglucosemeter.
Die kan ik anders niet visualiseren voor mijn dochter en dan kan ze niet meekijken in hoe het eigenlijk zit met eten.
Ik wil een soort receptenplannertje maken met leuke emoji's, zodat er gezonder gegeten wordt, gezien haar, uh, uhm, gezondheidsproblematiek. Hè, als het een beetje van dat soort.
Ik kan je alvast zeggen dat, uh, dat soort voorbeelden vind ik gaaf.
Jij zegt: denk op het niveau van tools en de mensen die aangesproken worden zijn beginners, niet mensen die niet, die zich identificeren als programmeur.
Ik denk voor iedereen dat het leuker is als wij met elkaar gaan bouwen daar. Dat het een voorbeeld van iets is waar bijna iedereen van zegt: ja, jeetje, dat zou toch wel heel fijn zijn als we dat hadden.
Ja, dus als je zo'n idee hebt, uh, de link staat in de shownotes en dan kun je je idee insturen en misschien maken we dan wel jouw ding.
Uh, als je erbij wil zijn bij die masterclass en dan hou ik echt op, hoor, met mijn reclame, uh, hebben we, uh, moet je wel een abonnement hebben op AI Report.
Abonnement kost normaal gesproken € 120 en nu tijdelijk tot 21 december, d-, één minuut voor twaalf, dat is deze zondag, uh, krijg je, uh, korting en betaal je slechts € 99 voor het hele jaar.
Dan kun je dus ook bij die webinar, uh, masterclass met Wytse zijn op 8 januari. Als je dat wil, dan ga je naar AIReport.nl. Wytse, we gaan naar het nieuws.
[muziek] Google Translate brengt live vertalingen via je headphones beschikbaar in Amerika en India.
Dat is een technologie waarmee je oordopjes in doet, iemand anders aan het praten is in een taal die je niet begrijpt en waarbij er live vertaald wordt in je oortjes.
En de grap is dat deze technologie, waar Gemini achter zit, behoudt dat de intonatie, het tempo en de toonhoogte van de spreker overgenomen wordt.
Dus als iemand enthousiast in het Spaans tegen je aan het praten is en jij spreekt zelf geen Spaans, dan klinkt die vertaling ook enthousiast.
De uitrol gaat naar iOS, uh, Android en op web en is natuurlijk overal beschikbaar, behalve in Nederland. Nee, hij is op heel veel plekken niet beschikbaar, inclusief Nederland, maar wij zijn aan de beurt volgend jaar.
OpenAI bracht deze week GPT-5.2 uit. Vorige week alweer, hè? Ja.
Vorige week, maar in de afgelopen week GPT-5.2 uit, hun nieuwste beste model en de belangrijkste verbetering is dat het model nu beter kan omgaan met grote hoeveelheden data en tekst.
Waar eerdere, eerdere versies halverwege een groot document nog de draad, uh, kwijtraakte, blijft GPT-5.2 volgens OpenAI coherent.
Je kunt nu een groot jaarverslag uploaden en er gericht vragen over stellen zonder dat het mo-, zonder dat het model halverwege, uh, vergeet wat er ook alweer in het begin stond. OpenAI brengt nog meer uit deze week.
ChatGPT Images 1.5. Dat is een nieuwe versie van de beeldgenerator die ze in ChatGPT geïntegreerd hebben. Hij is sneller geworden, tot vier keer sneller dan voorheen
en het model kan nu ook bestaande foto's bewerken via natuurlijke taal. Dus een beetje Photoshop door te praten.
Je kunt de stijl van foto's veranderen naar bijvoorbeeld van een foto naar een aquarel of iedereen op de foto een hoed geven.
Allemaal zander, zonder dat het mode-model details uit de oorspronkelijke foto vergeet, wat het vorige model nog wel de neiging had om te doen.
Doet allemaal erg denken aan Googles razend populaire plaatjesmaker NanoBanana Pro, die furore maakt met precies deze dingen en OpenAI komt daar een beetje achteraan gehobbeld.
Het oordeel van professor Ethan Mollick is: het is goed, ChatGPT Images 1,5. Vooral voor losse afbeeldingen, maar voor complexe infographics en presentaties werkt NanoBanana Pro nog steeds beter.
Disney sluit een driejarige deal met OpenAI. Je kunt straks video's gaan maken met Mickey Mouse, Darth Vader en The Avengers.
Gebruikers krijgen toegang tot meer dan 200 personages van Disney, Marvel, Pixar en Star Wars, en ze kunnen video's vervolgens genereren met deze karakters via Sora.
Dat is OpenAI's videomaker waarmee je video's maakt door ze, door te beschrijven wat je wil zien. En daarnaast investeert Disney $ 1 miljard in OpenAI en gaan ze ChatGPT intern in hun organisatie uitrollen.
De kleine lettertjes zijn dat gezichten en stemmen van echte oud, echte acteurs zijn uitgesloten van de deal. En ten slotte: Time Magazine heeft de architecten van AI uitgeroepen tot Person of the Year 2025.
Op de cover zijn te zien Nvidia-baas Jensen Huang. Zeg ik Huang? Goede vraag.Huang. Huang? Zit er een G in? Weet ik niet. Op de cover staan de bazen van NVIDIA, OpenAI, Google DeepMind, Anthropic en natuurlijk Elon Musk.
Dat is het nieuws. Straks gaan we het hebben over de enorme impact die AI heeft op onze software development sector.
Maar eerst Marjan en Lucas, die je op de valreep nog helpen met het vinden van het perfecte kerstcadeau. Hi, hier Marketing & Tech bureau Dept. Elke week bespreken we hoe wij merken helpen in de wondere wereld van AI.
Deze week duiken we in een mooie innovatie van Bol, een AI-cadeauhulp die klanten sneller helpt het perfecte cadeau te vinden. Lucas, vertel!
Ja, Bol heeft een paar weken geleden een nieuwe feature gelanceerd, de Cadeauhulp die in hun app zit. Een AI-tool die klanten helpt om in een paar vragen uit te komen bij een echt leuk cadeau voor iemand.
Ideaal dus voor de feestdagen, dus, uh, hopen dat deze op tijd, uh, in de podcast zit, maar ook voor verjaardagen. Of iedereen die gewoon geen idee heeft wat hij nou weer iemand moet geven.
Ja, heel handig, want dit klinkt vrij bekend. Ja, absoluut, hè. Uit onderzoek van Bol blijkt namelijk dat veel klanten vastlopen. Bijvoorbeeld omdat ze niet weten: wat moet ik aan iemand geven die alles al heeft?
Waarschijnlijk een beetje een probleem van onze samenleving. Hoe vind je iets dat echt persoonlijk voelt? Uh, maar ook bijvoorbeeld: we hebben miljoenen producten op Bol.
Uh, hoe vind ik in al die pro-producten, uh, het juiste? Ja, ja. En daarom hebben we dus samen deze Cadeauhulp ontwikkeld.
Uhm, je gaat in gesprek met, uhm, uh, met Bol en je beschrijft wie je wil verrassen, wat diegene leuk vindt en uiteraard ook het budget, uh, wat je hebt.
De AI gaat vervolgens slimme vervolgvragen stellen, zo voor, voor hobby's, maar ook: hè, wat is jouw relatie eigenlijk tot de ontvanger? Uh, en wat vindt diegene, uh, mooi of juist niet?
Uh, en op basis daarvan gaat hij direct relevante suggesties geven. Klanten kunnen die meteen bestellen of op een, op een wenslijst zetten.
Het maakt geven niet alleen sneller en makkelijker, maar uiteindelijk vaak ook persoonlijker. Yes! Ja, want dit klinkt ook als een hele stap richting persoonlijker winkelen dankzij AI. En hoe ziet Bol dat?
Ja, je moet het echt zien als het begin, hè. Dit is een eerste manifestatie van hoe, uh, AI een rol kan spelen in die shopping journey.
Uh, en zeker voor Bol, hè, met hun uitgebreide productkennis, de miljoenen reviews die ze hebben, alle data, uh, en het brede, uh, assortiment.
Ze kunnen AI echt gaan inzetten om die hele winkelervaring op termijn slimmer en menselijker te maken. En Cadeauhulp is zoals gezegd echt de eerste concrete stap richting, uh, ja, conversational shopping. Check.
Kortom AI maakt shoppen niet alleen slimmer, maar ook persoonlijker. Wil je weten hoe jouw merk AI kan inzetten om de klantervaring te verbeteren? Kijk dan op Deptagency.com/aireport en tot volgende week.
In 2025 was AI Report opnieuw de best beluisterde AI-podcast van Nederland en daar zijn we heel trots op. Dat geeft ons energie om nieuwe plannen te maken voor 2026.
We gaan die, die masterclass bijvoorbeeld doen en we hebben nog veel meer in petto.
We hebben ruimte voor nieuwe sponsoren die zich willen verbinden aan onze podcast en onze luisteraars, wat veelal beslissers zijn uit het bedrijfsleven.
Als je daar interesse hebt, dan kun je klikken op de link in onze omschrijving. Wietse, ik zag een tweet voorbijkomen die ik even wil voorlezen aan jou.
Die luidde: "A few software engineers at some of the best tech companies told me this week: my entire job these days is prompting Cursor or Claude Code with Opus 4.5 to do what I need and sanity checking it.
We've crossed some intangible threshold of AI generalizing to most software." En toen dacht ik: voel jij dit?
Ja, ik denk dat het een beetje een combinatie is van een veel krachtiger model, namelijk Opus 4.5, waar echt Cla-- Anthropic zijn best heeft gedaan om die software, uh, uh, de, de kwaliteit van het model om software te maken te verbeteren.
En een hele groep mensen die beter leert omgaan met wat je dan met AI programmeren kan.
Waardoor we soort langzaam, want ik denk dat, de tweet gaat heel erg over, het is niet ineens op een maandagochtend allemaal ineens anders.
Nee, het kruipt er een beetje in en op een gegeven moment spreek je meer en meer.
En ik heb die mensen ook in mijn omgeving, in mijn softwareontwikkelaarsbubbel, die zeggen: ik zit soms wel gewoon een uur lang een beetje te wachten en dan te klikken en dan ga ik weer wachten. Mijn
wereld van werk is veranderd van geconcentreerd aan code werken en heel erg betrokken zijn bij de implementatie naar aanzetten, wachten, controleren, aanzetten, wachten.
Ik ben in een soort loop terechtgekomen, samen met een softwaremodel of met een AI-model. Ja, dus stiekem zeg je Claude, Opus 4,5 is een model wat nu een maand geleden of zo is uitgekomen.
Nog niet zo heel erg lang geleden. Nee, is vrij, uh, jong. Waar modellen daarvoor oké waren op programmeren, dat, we, we, we, we spraken daar met enthousiasme over, maar, maar ik heb dat ook geprobeerd.
Op een gegeven moment loop je gewoon vast. En ja, het, ik, ik, ik heb het op een tijdje, na een tijdje liet ik het ook weer los omdat ik niet met alle errors kon handelen en het liep gewoon vast.
Ja, het, het is alsof de, het gaat goed in de eerste paar minuten en op een gegeven moment valt het uit elkaar. En dan ook zo erg uit elkaar dat de hele magie weer weg is eigenlijk. Ja.
Dus ik, ik kon ook niet met goed fatsoen tegen mensen zeggen: dat moet je doen, iedereen kan programmeren nu opeens. Dat, dat was gewoon nog echt niet zo.
En met 4,5 heb ik het idee dat er echt iets veranderd is en dat we eigenlijk in de afgelopen weken, dit is niet als wat, het is niet een soort van, uh, knop die om is gegaan.
Nee, dit is alsof dit besef is gaan indalen, krijg ik een beetje het idee de afgelopen weken. Dat mensen erachter komen. En dan vooral zijn, zijn de vibe coders, maar ook de echte software engineers. Dat ze zeggen:
ik heb het idee dat opeens, uh, uhm, ik niet meer weet wat er de komende twee, drie jaar gaat gebeuren.
Ja, ik denk inderdaad dat, je hebt natuurlijk de twee groepen, de vibe coders die komen vanuit: ik kan eigenlijk niet zoveel software maken, maar, uh, ik kon het eigenlijk niet en nu kan ik het wel.
Dus net als de groepen waar we het eerder over hadden. Ja. En daarnaast, uh, precies.
En daarnaast de mensen die al wat langer aan het software maken zijn zoals ik, die, uh, langzamerhand steeds meer boxes worden gecheckt op: dit kan het niet. Oh, nu toch wel. Oh, nu toch wel een beetje.
Oh, nu toch wel heel erg goed. Oh jeetje, nu kan het het eigenlijk al best wel heel erg goed. Er is zo'n moment geweest met eigenlijk Codex van OpenAI, hun model en tool.
Het is een beetje, ik wil toch even zeggenJe hebt de modellen en de scaffolds. Je hebt Claude Opus 4.5 plus Claude Code, die samen vormen een soort van superheld, zeg maar. Ja, want wat is Claude Code?
Ja, eigenlijk, uhm, heb je, het model geeft antwoord als jij er tekst in stopt. Maar als jij dan, dit is een beetje hoe het begon voor heel veel programmeurs, twee, drie jaar geleden, uh, ChatGPT-tijd.
Ik heb een fout in mijn code of in mijn software. Dat plakte je dan in het ChatGPT-venster. Ja. En dan zei je: help. Ja. Of kan je hier naar kijken? Ja. Daar werd dan antwoord gegeven.
Soms een opdracht wat jij moest doen of soms: hier heb je een stukje code en dan plakte jij dat weer terug. Ja, jij zat als een robot te copy-pasten wat die robot jou opdroeg.
Ja, en toen kreeg je op een gegeven moment dingen als, uh, Copilot. En dan heb ik het niet over de Copilot die de meeste luisteraars kennen, maar Copilot voor softwareontwikkelaars. Ja.
Die zei: zal ik het er voor je in plakken? Ja. Ja, dus dan heb je al eigenlijk iets wat aan de andere kant met het model interacteert voor jou. Ja. En dan k-, met jou kan praten. Ja.
Maar ook eigenlijk met jouw computer kan praten en opdrachten kan laten uitvoeren. Ja, dus waar je hiervoor nog zei: wat moet ik hiermee? En dat dat ding code gaf, voerde hier dat ding zelf die code uit.
Ja, het is misschien wel goed om in, in dat opzicht toch even de gekke AI softwareontwikkelingsgeschiedenis van de laatste achttien maanden door te nemen, even. Dus zo snel is het gegaan.
Van, uhm, we plakken het heen en weer tussen een chatbot naar: misschien kan die chatbot geïntegreerd worden in waar ik toch al zit te plakken zelf.
En ook als het meteen geplakt kan worden het op de juiste we-, uh, plek plakken. Dan plakt ie het. Druk jij op, op start, dan krijg je de foutmeldingen. Die ging jij dan weer heen en weer plakken. Ja.
Nou, lees dan gewoon mee met die foutmeldingen. Ja, precies. Dus dat, dat was de volgende stap eigenlijk. Ja.
En op een gegeven moment, wat ze dan agents begonnen te noemen, die wij nu in allerlei andere werkvelden ook kennen, maar, d-, beetje daar voor het eerst begonnen te werken in softwareontwikkeling is: kan je het dan aanpassen, testen, weer aanpassen, testen en in een cirkel komen waarin je op een gegeven moment na tien keer rommelen het lukt?
Kan jij, terwijl ik in iets anders bezig ga, op de achtergrond deze cirkel net zo lang doorlopen tot het gelukt is?
En toen kwam erbij nog: kan je dan ook de juiste bestanden openen die nodig zijn, de contexten bijzoeken in de documentatie die nodig is? Kan jij meerdere agents tegelijk starten?
Eentje die de documentatie schrijft, eentje die voor security, krijg je sub agents. Dan, kan je niet eerst gewoon een goed plan schrijven voordat je aan het werk gaat en het plan laten uitvoeren.
En langzaam heeft Claude Code eigenlijk steeds meer, en ook, uh, OpenAI's, uh, Codex, dat, de, die, die scaffold om dat model heen is steeds meer gaan dragen aan verantwoordelijkheden, zeg maar. Ja.
En het model zelf is aangepast, omdat ie weet: ik ga toch praten met Claude Code, dus ik heb al wat voorbereidingen daarvoor. Ja. En Claude Code weet al: ik weet al met welk model ik ga praten.
Ja, die zegt eigenlijk: in die achttien maanden is iets wat voornamelijk, wat, wat bijzonder was, was dat ding zelf code kon genereren, echt uit het model.
In ChatGPT zijn we eigenlijk gegaan naar een situatie waarin die niet alleen dat ook in de juiste codeeromgeving kon verwerken, maar ook dat ie kon dealen met de consequenties van de code die hij had geschreven en dan gewoon net zo lang met zichzelf in gesprek ging, dingen ging proberen.
Echt trial and error, totdat hij kwam met iets werkends. En dat is de, is het, is de cirkel nu rond? Bijna. Wat ze dan noemen: full circle agentic coding.
[lacht] We kunnen, we kunnen nog een keer een T-shirtlijn beginnen met dit soort zinnen erop. Dat is een band.
Uh, dus die, uh, is dat je, wat er nog toegevoegd moest worden, en dit zie je ook vaak als tip die gegeven wordt door mensen die, die er al heel lang mee bezig zijn, hè.
Dus die zijn al vrij vroeg op ingestapt, hè, die, die waren zelf aan het copy-pasten. Toen lieten ze dat ding, die zijn het hele evolutieproces van net doorgegaan. Mhm. Die waren er de hele tijd bij. Mhm.
En die zijn ook, die lopen ook een beetje voor, want, ja, die zijn al gewend geraakt aan, uh, ik kan een stukje overdragen, ik kan een plan laten maken, et cetera.
De laatste stap daar was: oké, nou maak jij die aanpassingen in die software. Je gaat kijken of er fouten in zitten door te kijken wat voor errorcodes er langskomen.
Maar het zou ook prettig zijn als jij het kan, uh, vormgeven. Dat zit er ook in. Maar kan je dan ook kijken wat je vormgegeven hebt, daar dan ook op gaan klikken, er doorheen klikken en echte testen doen. Ja.
En op dat moment kan je, want dat is eigenlijk wat, wat er gebeurd is, waar het voor jou anders werd als Claude Code gebruiker, voor Alexander, is: ik heb eigenlijk gewoon een idee.
Ik heb gewoon een, een, een, o-, iets wat ik wil oplossen. Ik heb gewoon een probleem om op te lossen. Ja, een probleem om op te lossen. En, uh, uh, en ik ga dat probleem gewoon beschrijven.
En, ik zeg het even met jouw woorden: boeit me eigenlijk niet hoe wat je doet. Ja. Regel het maar gewoon op de achtergrond. En ik denk dat we nu in een, uh, op zijn minst twee werelden zitten.
De werelden waarin het helemaal weg geabstraheerd is. De wereld van Alexander, die een probleem heeft wat opgelost moet worden.
En de wereld waar ik zit, waar ik vooral het handje aan het vasthouden ben van soms meerdere agents, omdat ik me er nog een beetje mee wil bemoeien. En dan kan je vragen: waarom moet je je er nog mee bemoeien?
Is omdat de scope van de projecten die ik zelf doe gewoon nog te groot is voor dit soort tools. Maar het is toch, want laten we het even inzoomen op dat laatste. De mensen die al software maakten,
die dus, zeg maar, in achttien maanden is dus het werk veranderd van: we, hé, ik heb nu opeens een tool gekregen die gewoon best wel chill kan mee, zeg maar, kan snippets programmeercode genereren of helpen, uh, vinden waar fouten zitten.
Dat, dat begint aardig te werken, maar dit neemt mijn baan niet over. Naar achttien maanden later dat jij zegt: ik zit te kijken naar de code die, die genereert en af en toe grijp ik in. Absoluut.
En ik, nou ja, je, af en toe grijp je in. Ik maak het nu heel overdreven. Maar wat klopt er je daarvan zegt? Nee, het is niet overdreven. Ik denk dat je af en toe ingrijpt. Dat je kan ingrijpen is wel een ding, hè. Ja.
Het is net als de piloot die zegt: ik pak het hele vliegtuig wel even over. Ja. Dat vereist wel. Dat er een piloot zit.
Ja, en, en het vereist ook wel wat enige achtergrondkennis om die, uh, uhm, dus het is het ingrijpen op momenten dat, maar ook [slikt] eigenlijk op een hele andere stoel gaan zitten.
Kijk, wat in softwareontwikkeling al vaker gebeurd is, iemand werd op een gegeven moment een manager. Ja. Even voor AI, hè. Ja. Je werd manager. Ja. Maar nu is iedereen manager aan het worden in die groep, hè.
En ik had laatst een iemand bij een lezing. Ik was voor een groep softwareontwikkelaars, die stond op aan het einde, uh, netjes aan het einde gewacht gelukkig. Ze staan ook wel eens op tijdens.
Die, die zei: joh, luister, ik ben gegaan van zelf werken de hele dag naarOp een stoel zitten te wachten tot mijn agents klaar zijn. Kan jij me uitleggen wat ik met die tijd moet gaan doen die ik nu teruggenomen heb?
Het klinkt ook, als mensen dit zeggen, klinkt het ook wat performatief. Ik kan het bijna niet geloven.
Zeg maar, ik, ik snap dat dit leuk is om te zeggen op een lezing, omdat het ook je laat zien aan andere mensen hoe goed je alles snapt. Nee. Is dit echt zo? Wacht even, dat is wel belangrijk om te zeggen.
Deze jongen zei het niet met trots, maar met zorgen. Ja. Omdat hij natuurlijk ziet: dit is helemaal geen functie die ik nu aan het doen ben. Nee. Hè, dus, daar stond iemand met een, met een- Maar wat doe je dan?
Want jij, toch, toch even, want je zegt: 80% van het werk, van de tijd die ik hiervoor deed, doe ik opeens niet meer. Ja, dus. Is dat echt zo?
We, we kunnen, laten we het nuanceren, want dat is, dat is eigenlijk wat je vraagt. Ik ben op zoek naar de nuance. Ja, laten we dat, laten we dat eens doen. Uhm, softwareontwikkeling is een ontzettend breed veld.
Uuuh, je hebt mensen die werken aan de kernel van, uh, iOS en Android en Linux. Uh, je hebt mensen die werken aan de, uhm, uh, software in de robot die, uh, auto's kunnen lassen in fabrieken. Ja.
Op, op dat niveau wordt er nog weinig AI tooling ingezet, omdat het heel erg gespecialiseerd werk is en de trainingsdata in de grote modellen heeft daar helemaal geen weet van. Mhm.
Hè, dus als het gaat om, uh, sprinklerinstallaties aansturen voor brandveiligheid in, uh, noem maar op.
Daar zit zulke specifieke code op met zulke specifieke doelstellingen, wat ook nog eens altijd moet werken, is dat ik daar eigenlijk zou adviseren: daar moet je deze tooling nog helemaal niet inzetten. Ja.
Oké, dus wel even gezegd hebben. Maar, dit is hetzelfde als met de kunsten, dat we zeggen: 5% van de kunst, nattevingerwerk hoor, is daadwerkelijk van hoog niveau.
Dat is de literatuur en 95% is, uh, lectuur, namelijk, uh, uh, uh, boekjes die je leest op vakantie. Softwareontwikkeling, mijn mening, is over het algemeen he-heel breed.
Workflows, informatie omzetten van het ene naar het andere punt. Uh, dashboardjes bouwen voor mensen, zodat ze hun informatie beter kunnen zien. Dit zeg ik met alle respect, hè.
Veel van de software die ik in mijn leven heb gebouwd is ook dashboards, data veranderen in een database, appjes maken zodat je snel bij informatie kan en plaatjes uploaden. Ja.
Dus heel veel van de software lijkt heel erg op elkaar. In die wereld van die beetje, uhm, hoe zeg je dat, uh, dertien in dozijn software, all due respect, de meeste software, daar is nu een enorme revolutie gaande.
Wat is die revolutie? Is dat de mensen die al allerlei tooling gebruikten, want je had al what you see is what you get.
Je kon al, je kon al met Swift UI voor iPhone interfaces tekenen in plaats van dat je ze nog, weet je wel. Er waren al, laten we niet doen alsof er- Je deed niet alles met de hand door, door iedere letter zelf te typen.
Jij snapt hem, hè. Er waren al allemaal hulpjes en dingetjes en je kon design frameworks downloaden en had je alle button sets al. Tuurlijk, het lag allemaal in de kast.
En ik denk dat daar waar, uh, de software al veel op elkaar leek en problemen oplost, wat ongeveer hetzelfde probleem is, dat daar nu een groep ontwikkelaars is, een kleine groep nog, die deze tooling vrij vroeg al heeft omarmd, nu gemerkt heeft, vooral in de laatste drie maanden, want het is heel recent.
Ja. Het begint- Door, uh, Codex, door OpenAI. Ja, door O-OpenAI's Codex en Anthropic's Claude Code. Juist. Die, want wat blijkt? Een goed model met een stevig harnas- Ja...kan jou heel ver brengen.
Ja, met dat harnas bedoel jij dan dus dat ding dat die zelf die loopjes gaat doen. Oh, er is een error. Oh, ik heb wel een idee voor de oplossing. Oh, die ga ik nu schrijven, die code. Oh, die ga ik nu implementeren.
Oh, het werkt nu wel. Dat, dat is de scaffolding noem jij en het onderliggende model is in feite niet super veranderd. Het is beter gaan samenwerken met de- Ja...huls. Ja, en ik zou, uh, precies.
En er is ook heel veel innovatie nu op het hulsniveau, waardoor zelfs met modellen die redelijk, nou, stilstaan is het verkeerde woord, maar de grote klappen zijn eruit. Ja.
Dat de klappen nu gemaakt worden op, uh, op harnasniveau. Nee, maar ik zie het hem doen. Ik zie dat ding nadenken. Jij voelt het ook, toch? Ja, ik, ik zie dat ding nadenken over: oh, dit werkt niet.
Oh, wat ik niet, wat ik niet, waar, waar ik niet over heb nagedacht is dat ik x, y, z eerst moet doen. Oh, hoe vind ik dat eigenlijk? Oh, ik ga even zoeken op internet. Oh, je, je ziet hem gewoon.
Ik, ik snap wel dat dat niet het model is die dat doet. Dat is gewoon, het, het is de, ja, de, de, het, het ding wat uitvoert eromheen, wat be-, wat, wat indrukwekkend geworden is opeens. Ja. Dat zie ik als leek zelfs.
En ik denk dat, als je het een beetje wil voelen, misschien voor, voor de andere leken die luisteren, die wat minder met software bezig zijn. Ik was in het, uh, uh, van mij, u-een technologiemuseum in Twente.
Ik ben de naam even kwijt. Twents Technologiemuseum of iets. Super aanrader! Er staan allemaal oude apparaten, waaronder textielmachines die werken met ponskaarten.
Ponskaarten, uh, kaarten met gaten erin, waar je eigenlijk het patroon wat er op het kleed gaat komen. Zie een grote houten machine voor je. Heel veel textiel, uh, draden, zeg maar.
En je, d-, je, je gaat dat apparaat aandraai-drijven met een stoommachine en daar komt een kleed uit. Ja. Ja, en het is, uh, en, uh, hoe ziet dat kleed er dan uit? Wat is het patroon op dat kleed?
Welke bloemen staan erop? Wat staat op die ponskaart? Want die ponskaarten bepalen hoe die machine beweegt. Ja. Een analoge computer, zeg ik even voor het gemak.
Je kunt je voorstellen dat als jij, a-, ik was hier niet bij, want ik bestond nog niet. Maar als jij dat apparaat aan het bouwen was. Je hebt de oude weverij en de nieuwe weverij.
De nieuwe weverij is de we-weverij van de ponskaart waar een programma gevolgd wordt. Een, een daadwerkelijk pons programma op de, uh, weef-, weefmachine die daar kleden aan het uitwerken is.
Er is een hele tussenfase tussen de oude weverij waar mensen aan het weven waren en de weefmachine, waarin die weefmachine nog allerlei handjes vasthouden heeft en het hele kleed komt er verkeerd uit en mensen gaan er staan lachen.
Moet je kijken hoe traag dat ding is. Nou, je ziet het helemaal voor je. Je voelt de metafoor toch? En ik denk dat er nu mensen zijn die al vrij vroeg in het automatisch weefparadigma terechtgekomen zijn.
Oftewel weven is straks iets wat een machine doet en niet meer door allerlei mensenhanden gedaan wordt- Ja...en andere tooling.
Die nu sporadisch, maar steeds vaker bijzonder mooie kleden uit die machine krijgen, zonder dat ze al te veel het handje hoeven vast te houden van die weefmachine.
Oké, maar stel je bent nu, ik noem maar wat, front end ontwikkelaar bij een boekhoudpakket.
Echt vet random voorbeeld.Jij zegt: 80% van het werk wat je hiervoor deed wordt opeens door die machine, uh, gedaan en je, je zit een beetje achterover te leunen.
Dat kan ik me toch niet voorstellen dat dat de invulling van je dag is. Mooi, mooi voorbeeld.
Kijk, wat daar nu gebeurt is dat, uh, zeker als je front-end doet, wil je dat doen volgens bepaalde, uh, ja, wat ze dan, uh, re-, ja, stijlgids zeg maar. Ik probeer zo min mogelijk Engels te doen.
Het is al zoveel Engels vandaag. Een stijlgids te volgen die het wel doet binnen de stijl van de rest van het softwarepakket.
Want je wil, dat is ook een van jouw kwaliteiten, dat je die conste-consistentie kunt behouden in het geheel, zeg maar. Dat probleem, ook daar wordt aan gewerkt nu, namelijk kan je die stijlgids dan inladen?
Kan, kan dan, uh, want ik mer- Je bedoelt te zeggen: een front-end developer kan nog niet met, kan nog niet 80% van zijn werk van anderhalf jaar geleden weg automatiseren.
Ik, ik ga proberen het, het niet overcomplex te maken om een soort van politiek antwoord te geven hierop, want ik lij-, ik zit er een beetje omheen te draaien, maar dat is met een reden.
Wat ik nu merk is, laten we zeggen voor het gemak: je zet twee mensen achter een computer. Uh, het is jaren 90 DOS. Uh, allebei de schermen zijn zwart.
Op allebei de schermen knippert een witte cursor, maar er staat geen software op die computer, alleen maar DOS. Geen Excel, geen Word, geen WordPerfect, niks, geen games, niks.
Je geeft allebei die mensen een week achter die computer. De een, uh, uh, die blijft daar achter zitten en die zegt: nou, ik kan hier weinig mee, want ik praat ertegen, maar dat ding praat alleen maar onzin terug.
En de ander zegt: wow, ik kan op dit ding nu software gaan maken. Dus na een week kom je terug. De een heeft zijn eigen WordPerfect gebouwd inmiddels en die zit daar gewoon tekst te verwerken en, uh, printjes te maken.
En de ander zegt nog steeds: ja, het kan in de basis niks. Ik heb er ook niks overheen gebouwd. Dat lukt me niet, ik kan het niet, ik wil het niet, dus hier houdt het op.
Wat ik nu om me heen zie gebeuren is dus mensen die die basismodellen pakken, eigen scaffolds bouwen en/of zeggen: ik heb Claude het model, Claude Code de scaffold en ik ga daar nog mijn eigen skills toevoegen, mijn eigen agents maken samen met Claude.
Dus ik bouw er nog een heel ding bij op maat voor mijn use case. Ik ben front-end developer en dat ding houdt zich niet goed aan de stijlgids. Dan kan ik boos worden en zeggen: AI is nog niet waar het moet zijn.
Ja, ik ga het zelf wel doen. Of... Je vraagt aan die agent: waarom hou jij je niet aan de stijlgids? Zullen we samen een stijlgids agent bouwen?
En als je die klik eenmaal maakt in je hoofd, namelijk: ik ga software bouwen met software. [lacht] Maar dan gaat het dus gewoon sneller. Je bent nog steeds, uh, hard aan het werk, maar het gaat gewoon sneller.
Nou, en, uh, precies om antwoord te geven op jouw concrete vraag.
Wat er dus nu aan het gebeuren is, is dat: ben je al iemand die meer met AI gaan doen is een tijd geleden, waardoor je nu al veel weet over wat er wel of niet kan en ook weet waar de beperkingen zitten en hoe je eroverheen komt.
Weet jij hoe je die scaffolds zoals Claude Code en Codex moet inzetten en ben je daarbinnen je eigen aanpassingen aan het maken?
Die groep mensen, en die spreek ik vaak, want dat zijn een beetje de enthousiastelingen rondom dit onderwerp.
Die zeggen tegen mij: ik ben het merendeel van de dag alleen nog maar een beetje aan het bijsturen op een soort zwerm van dingetjes die ik heb gegenereerd.
Ja, dit is die tweet: my entire job is prompting Cursor or Claude Code with Opus to do what I need to do and sanity check it.
Ja, en dan, eigenlijk is dan namelijk de concrete vraag: uh, oké, kunnen nu alle softwareontwikkelaars dit ineens?
Nee, want het vereist dus nog best wel wat houtje-touwtje en, uh, uh, je, uh, t-t-t-han-en, uh, vlieg-, han-en-spanwerk. En het je over je, je weerstand heen zetten.
Je zegt dus eigenlijk ook: er is een tweesplitsing ontstaan in de praktijk van mensen die gewoon, d-, zeggen: het ding doet niet wat ik wil, ik doe het gewoon zelf, want dit, he-, dit helpt mij niet qua tijd.
Precies, omdat wat het, het, het, uh, die zeggen eigenlijk in mijn ogen in ieder geval: ik kijk naar wat er mij geboden wordt, hè, en ik ga er ook zelf niet meer aan rommelen.
Ik test het op mijn hele specifieke use case, zonder precies te begrijpen ook hoe, want het is best wel een kunst geworden om, hoe je deze, dat weet jij ook.
Jij hebt ook deze intuïtie ontwikkeld van: als ik nu vraag om een tekst te schrijven voor mijn nieuwsbrief, dat is een matige tekst.
Nee, dus voor AI, ik denk dat iedereen, ook niet-softwareengineers, en ik denk dus dat software engineering is een metafoor.
Daarom is dit voor iedereen belangrijk, maar ook niet software, of softwareengineers komen er op een gegeven moment als AI gebruiker achter dat,
ja, het ding standaard niet maakt wat je wil en dat je dus moet leren hoe je dat ding vertelt wat je wil. En het rare wat programmeurs nu meemaken is dat ze nu dingen oneshotten waar ze blij mee zijn.
En ik denk wij in de, dus dat ze in één prompt gelijk iets krijgen wat ze willen.
Ik had het dus laatst, even een dom voorbeeld, maar ik had dus laatst, mijn dochter moest een toets leren en toen dacht ik, gewoon uit interesse, kan ik de basismaterialen er in, in Gemini gooien en kan ik met een, de vraag: maak een toets.
Dat was het prompt, maakt ie dan een interface.
En hij maakte dus gewoon een volwaardige Squla-achtige interface met multiple choice knoppen, met suggesties als het antwoord fout was, hoe je naar het goede antwoord moet toedenken, uh, met bijhouden hoeveel vragen je goed en fout had om de foute vragen nog een keer te herhalen.
Allemaal dingen die die heeft aangenomen over hoe een toets moet werken. Nogmaals, ik heb niets geprompt hiervan dat dat geoneshot werd. Nou, dat met teksten zijn we daar nog lang niet.
Het is, een tekst die door ChatGPT gegenereerd wordt durf je niet in de krant te zetten. Maar ja, mensen die dan denken: hij kan geen teksten schrijven, die zijn... Dit is de, dit is het punt.
Want, uhm, de taalmodellen van vandaag de dag met de juiste scaffolding kunnen absoluut teksten maken die in de krant kunnen, is mijn mening. Maar daar, daarbij komt wel kijken, dus, misschien, uh, helpt dit.
Ik had laatst een vriend van mij die tegen me zei: als ik tegenwoordig een opdracht krijg om een tekst te schrijven voor iets, dan ga ik eerst aan de gang om te kijken hoe ik een scaffold kan bouwen om tot die tekst te komen, is typisch engineering.
Eigenlijk, softwareontwikkelaars denken niet anders, hè. Dus jij woont, ik bedoel, je woont in een dorp. Je zegt: ik wil water.
De een die gaat een emmer naar de zee lopen en die water halen, maar de engineer gaat kijken hoe die een, uh, een, uh, een, uh, rivier kan aanleggen met een pomp.
En die komt dan twee weken later terug, dat jij zegt: nou, dat water heb ik al niet meer nodig.
En hij zegt dan: ik heb een methodiek ontwikkeld waardoor we nu over de hele wereld [lacht] in alle dorpen water kunnen gaan pompen vanuit het wa-, hè, het is, het is uit de hand gelopen.
Soms heb je alleen maar een glas water nodig. Maar eigenlijk diezelfde gedachtegang, namelijkDe innovatie van, uh, auto's bouwen is niet de auto, maar de fabriek, hè.
Dus het proces van tot auto's komen is eigenlijk wat je maakt. Ja. En de auto die eruit komt is het eindresultaat. En mensen laten zich afleiden door het eindresultaat, maar het is het proces ervoor. Ja.
Nou, jij bent iemand die ook wel van processen houdt, uh, samen met Ernst. Zeker. Als de, uh, mensen die, uh, wat jullie wat vaker luisteren. Dus ik denk dat daarin heel veel, uh, aansluiting zit.
En wat je nu eigenlijk ziet is dat mensen die langer al met AI werken en niet gestopt zijn toen het niet werkte- Ja...maar zijn gaan nadenken en experimenteren: waarom werkt het niet?
En die vriend van mij doet dus nu, hij zegt: ja, ik ben, ik ben eigenlijk eerst een soort grondstof aan het creëren, want iemand vraagt eigenlijk om een document.
Ga ik kijken: welke componenten hoor ik daar, uh, horen, horen daarin te zitten?
Hoe kan ik dan zo goed mogelijk een soort grounding doen door middel van de boeken en theorieën en auteurs en zo, g-, samen met AI, want dat is nog een beetje de gekke switch ernaast, in overleg met het AI-model een scaffold bouwen voor het AI-model [lacht].
Ja.
En ik denk dat in softwareontwikkelingsland ik dit nu steeds vaker, de tweets die ik vaak zie, is mensen die zeggen: ik ben gisteravond de hele avond bezig geweest om samen met AI iets te maken waardoor ik AI kan inzetten op punt A of B en nu ben ik onder de indruk.
Maar wat, wat, w-w-we, we stipten net aan dat dit achttien maanden geleden nog niet, uh, kan en dat we nu bijna full circle zijn. Wat doet dat dan met mensen die voor hun beroep softwaredeveloper zijn?
Nou, zoals die jongen tijdens die lezing, gaat het van een soort, in eerste instantie, uh, nerdy, nerdig enthousiasme van: ik heb een weefmachine gebouwd.
Moet je kijken, dat ding g-gooit gewoon heel de dag tapijten, uh, naar buiten, zeg maar, naar een: oh, maar wacht even, dit, ik, die weefmachine, ik was dit ook. Ik ben mezelf. Mhmm.
Hè, dit is, dit is een soort, uh, bitterzoet op dit moment is dat de softwareontwikkelaars de eerste zijn die het nu, naast, na de copywriters, die het zo intens voelen wat het betekent om jezelf weg te automatiseren.
Om eigenlijk te merken dat je in plaats van onderdeel van de machine bent, naast de machine be-, uh, staat inmiddels en alleen nog maar aan knopjes draait hier en daar en wat olie erbij doet in de, in de tandwielen, maar niet meer het proces aan het meemaken.
Wat doet dat met mensen?
Nou, uh, voor de softwareontwikkelaars die met trots, uh, als, uh, vaklui, uhm, daar net als houtbewerkers, uhm, bezig waren om mooie compacte, veilige software te maken en dan ook de code zelf te schrijven en dat, dat waardeerden, zeg maar.
Dus de wandeling was een deel van de, van de, van de prijs, zeg maar, die je krijgt. Niet alleen maar aan de top van de berg komen. De wandeling wordt nu overgeslagen.
Zij kunnen toekijken hoe robots de berg op lopen, maar dat, dat is niet wat leuk is. Dus je ziet nu wel een soort existentieel iets ontstaan bij de mensen die zeggen: oh wacht, ik had ineens, ik had niet eens door
dat dat eigenlijk het punt was wat ik zo gaaf vond.
Een ander deel van de groep, hè, het is niet, het is niet in een groep in tweeën gesplitst, maar, uh, grof gezegd, i-is die beweging er wel, die zegt: blijkbaar vond ik helemaal die berg op gaan niet per se belangrijk.
Ik vind het gewoon heel gaaf om machines te bouwen. Ja, ja. En dan honderden robots bergen op zien. En ik kan nu gewoon meer machines bouwen.
Ja, dus blijkbaar zitten de mensen in de software-industrie er met verschillende intenties in. Ja, ja, ja. Zonder dat ze dat per se van elkaar doorhebben. Ja.
Ik denk ook dat jouw persoonlijke enthousiasme over zoiets als Tasklet, als we hem even terughalen, waarin jij dus merkt dat je soort bevrijd wordt en denkt: zo, dit, dit waren eigenlijk de informatiestromen die ik aan elkaar wilde brengen, is dat jij nooit dat enthousiasme, anders was je het ook gaan doen.
Je bent nooit softwareontwikkelaar geworden. Nee. Hè. Nee, maar deze, ik herken mezelf heel erg in die persoonlijkheidstypes, namelijk, ik vind de weg ernaartoe ook helemaal niet zo leuk.
Ik geniet van het eindresultaat van bijvoorbeeld iets schrijven. Ja. En ik ken heel veel mensen die het heerlijk vinden om, uh, om, om te schrijven, omdat, dan, die, dat zien ze als hun hogere kunst.
En, dit zijn mensen met mijn persoonlijkheidstype die iets meer geluk hebben op dit moment.
Nou, sterker nog, ik denk dat je, dat je, dat je het heel mooi zegt, dat de, uh, het enthousiasme rondom deze tools en de bereidzaamheid om, uh, om ze te adopteren- Ja...heel erg te maken heeft met die types.
Hiermee, ja, ja. Ben jij een eindresultaatgefocust iemand of ben je een procesgefocust iemand? Want, uh, dit is net als iemand die zegt: ik maak muziek.
Ja, uh, i-ik vind het gewoon lekker om de hele avond te pielen met synthesizers. Ga weg met je Zuno.
Hé, en dit is dus, nu, we hebben het de hele tijd, uh, zeggen we 80%, is dat uit, zeg maar, dat is een, dat is niet een exacte wetenschap. Nee, dat is een typisch geta-, getal.
Kijk, ik doe- Je bedoelt daarmee gewoon te zeggen: een heel groot deel van wat hier voordee. Ik, ik denk dat, ik bedoel, je, uh, dit, dit komt een beetje uit de 80-20-regel, denk ik. Ja, oké, ja.
Hè, en misschien kunnen we dat wat makkelijker maken voor onszelf door ook te zeggen dat 20% van de boeken literatuur is en de andere 80% mindere kwaliteit heeft. Nee, maar het gaat om de grote meerderheid.
Ja, en ik denk dat dat soort, dat soort percentages, die sta-, die staan een beetje symbool voor: wat nou in, hè, toen, n-, kijk naar zo'n bel curve, hè, zo'n klokgrafiek, hè, die ziet eruit als een grote bel die normaal in een, uh, kerk hangt.
Aan het begin van de bel curve zitten de mensen, uh, die, uh, in dit geval software maken voor embedded systems in een taal die bijna niemand kent. En het zit niet in de modellen. Die zitten daar te freaken, zeg maar.
En die, uh, dat is de 10% aan de ene kant van de klok. Aan de andere kant van de klok zit 10% die, uh, nadenkt over protocollen en infrastructuur voor het nieuwe internet met quantumcomputers of zo, hè, de wetenschap.
Maar met alle respect, die 80% daartussen- Ja, ja...ja, die zit toch een beetje boekhoudpakketten te programmeren. Ja. Uh, en daar heb ik het over, over het midden van de grafiek.
En wat is dan nog die, die, uhm, van het, als je dit dan uitsplitst in tijdsbesteding, die 80-20, wat is dan nog het deel wat je in die 20%, wat dus niet exact is, maar wat is dan nog wel iets wat je nu echt zelf moet doen, wat die AI, AI nog niet zo goed kan?
Is, valt dat, valt dat samen te vatten?Nou, dat, dat, dat zijn meerdere dingen.
Kijk, de modellen die zijn net als die grafiek ook gefocust op het midden, namelijk de meeste vragen die online gesteld worden in de meest gebruikte programmeertalen voor de meest gebruikte toepassingen.
Hè, dus dat, dat sluit precies op elkaar aan.
Alle edge cases, hè, dus alle randgevallen die niet binnen het model zitten of weinig als problemen ooit beschreven zijn, maar intuïtief in de hoofden zitten van programmeurs.
Dan moet je ingrijpen omdat je merkt: dit, dit is helemaal niet veilig wat hier gebeurt, of dit is een keuze, ja, dat doen we al lang niet meer zo.
Of je loopt op een gegeven moment alsof je een collega hebt waar je dan toch van merkt: heb je dit vak overgeslagen op school of zo?
En ga je ervan uit dat die laatste 20%, zeg maar, zoals nu de, de snelheid van de vooruitgang van de afgelopen achttien maanden is gegaan, ga je ervan uit dat dit nu in 20% van die tijd gefixt gaat zijn?
Of is dit zo'n klassiek voorbeeld waarbij de laatste 20% ontzettend moeilijk is om te fixen? Ja, het is, ik denk allebei een beetje waar.
Waar ik wel mogelijkheden zie is, uhm, dat je, uh, ja, wat ze dan eigenlijk noemen, uh, de, het context window, dus tijdens het werk, hè, dus jouw agent is bezig, die is voor jou software aan het maken, maar op een gegeven moment ben jij nog aan het bijsturen, want er mist, uh, informatie.
In het model is niks opgenomen over een specifieke COBOL instructie die nog zit in een oud, uh, mainframesysteem van de Belastingdienst. Ik noem even iets specifieks.
Als dat model dat dan doorheeft, op zoek kan gaan naar, of aan jou vraagt: pass me even een boek dan. Of weet je wat, ik ga nog even onderzoek doen. Ik ga mezelf in het moment slimmer maken.
En ik denk dat, uh, daar, het in het moment slimmer maken, dat daar nog heel veel te halen is. Ja. Dus, uh, ik verwacht wel, en dat gaat niet die hele 20% zijn, absoluut niet, want sommige dingen staan niet in boeken.
Die hebben we gewoon niet vastgelegd. Ja. Hè, dus dan moet, uh, dan moet als het ware, uhm, uh, wat, nou, misschien wel een grappig voorbeeld.
We hebben heel veel, uh, infrastructuur nu al, uh, bijvoorbeeld oude game consoles, hè, dus waar je computerspellen op kan doen. De Sega's, de Nintendo's. Uh, daar hebben we de, de bouw, uh, blokken niet meer van.
Of we hebben de, hoe noem je dat mooi, blauw-, blauwdrukken niet meer. Die zijn nooit uitgebracht door Nintendo, met be-bewust of verloren geraakt.
Dus wat ze dan gaan doen is die chip openmaken, letterlijk, en dan onder een microscoop leggen, bekijken wat er in die chip zit. Dus we gaan onze eigen hardware die we als mensheid zelf hebben gemaakt reverse engineeren.
Ja. En die vervolgens opnieuw herbouwen. Nou, je kunt je voorstellen dat als een AI-model tegen jou gaat zeggen: koop even op marktplaats die chip, leg hem onder een microscoop. Kijk ik zelf wel even.
Stuur, kijk, stuur even dat beeld naar mij, dan ga ik, nee, maar dit, dit is echt waar. Ik bedoel, als in. Wij zijn echt slaven van de robot.
Nou ja, uiteindelijk ga je dus, uh, uh, instructies krijgen van jouw agent die jou gaat vragen of je op zoek wil gaan naar dingen in de fysieke wereld die niet online staan. Ja.
Kan je even naar je lokale bibliotheek een Turbo Pascal boek halen, want die zit niet [lacht] in m'n, in m'n training, in m'n trainingsset. En deze Davilex software is wel heel oud.
En, uhm, als dit zo is, hè, en jij zegt dus: dit is nu zo, uh, dit is de technische capaciteit die gewoon beter is geworden in de afgelopen achttien maanden en. Het gaat niet weg en het stopt nog niet. Nee.
Dat wil ik even zeggen. Nee. Nee, dat, ik geloof dat niemand daar echt rekening mee houdt.
Maar toch, de, de mensen zijn dan misschien weliswaar beter geworden in het, nou, een soort van ontdekken van wat jij die scaffolding noemt en het ontdekken hoe je met, zeg maar, hoe je dan een agent maakt die de security alleen maar in de gaten houdt van een applicatie.
Of hoe je een agent maakt die alleen maar, weet ik veel, heel goed is om. Toegankelijkheid voor mensen met kleurblindheid. Ja, precies. Mooi. Ja, mooi.
Uh, dat zi-, dat zijn dan dingen die op, dat zijn fundamentele nieuwe dingen die je dan als programmeur ontdekt van: oh, ik kan dus, ik kan dus nu een los ding maken, alsof ik een soort van nieuwe collega kan uitvinden helemaal zelf en die gaat dan meewerken aan mijn ding op de achtergrond.
Tegelijkertijd met die andere acht collega's die ik ook allemaal heb bedacht. Uhm, dat is nieuw. Dat is een, op een bepaalde manier een skill die, die dus w-wij nu krijgen of die programmeurs nu krijgen.
Een manier van denken ook, hè, even anders denken. Ja, en dan zeg je dus eigenlijk: er is een deel van de mensen dat wil niet mee, want die, nou ja, die, heb, die, we hebben er gewoon geen zin in. Of.
Die verliezen ook passie daarmee. Of verliezen passie ermee. Ik heb absolute empathie voor die groep die zegt: maar dit vind ik gewoon helemaal niet leuk. Precies, dit is niet waarom ik dit werk doe. En,
is het dan, ik zit een beetje te denken, dit is grappig, want we praten hier natuurlijk al jaren over, over dat er, dit eraan zit te komen.
En eigenlijk zeg jij nu: het is er nu gewoon in, in deze sector van software developers is dit gewoon nu aan de hand. Maar wat niet gebeurt is dat 80% van de mensen of de helft van die 80% ontslagen wordt.
Nee, en ik denk dat, ik bedoel, daar zitten nog, daar kunnen we nog heel veel nuance op maken. Namelijk: implementatie van de daadwerkelijke software is een, een onderdeel van het softwareontwikkelingsproces.
Maar de rest van het softwareontwikkelingsproces is het in kaart brengen van de wensen.
Het, uh, vragen aan een leverancier of jij toegang kan krijgen tot een dataset waar blijkbaar een juridisch component bij zit waardoor jij een ISO-certificering moet doen. Ja.
En voor je het weet zit je weer te praten met elkaar. Ja.
[lacht] Ik bedoel, uh, was het, was het maar, uh, voor softwareontwikkelaars zo makkelijk als, nou ja, misschien ook niet als jij dat sociale proces heel erg waardeert.
Maar was het maar zo makkelijk als in: we gaan even software bouwen. Mhmm. Hè, dus, uhm, wat we nu zien is dat, uh, degene die normaal de plannen op tafel kregen en zeiden: ga dit maar bouwen. Uh, het plan ligt er al.
We hebben het budget al. De productmanager in de, in de traditionele zin. Ja, en ik denk dus, d-dus dat als jij, uhm, die modellen worden gewoon steeds beter.
Plus die scaffold in, als jij ze wat instructies kan geven en het liefst al het hele plan er ligt om daar als een soort lemmings, hè, dat zijn die poppetjes in die oude computergame, met 32 van die lemmings dat allemaal uit te gaan voeren.
Maar toch begrijp ik dit niet, want jij zegt: 80% van de tijd zit je een beetje uit je neus te vreten, want je zit te kijken naar code en een beetje bij te sturen.Dat zeg jij. Nou, misschien kan ik het wel, uh, ja.
Dus waarom worden die mensen dan niet ontslagen? Dat is mijn vraag. Uh, omdat
er verschil is tussen de diffusie van een technologie, hè, dus of de technologie, uh, de samenleving al, de, de breedte van de, van de arbeids-, uh, realiteit al heeft kunnen bereiken, zeg maar. Uhm, kan het al?
En kan iedereen het al? Ja. En ik denk dat, en dit, hier zijn-- kan het al-- ik denk dat deze tweet waar we dit hele onderwerp op bouwen wat mij betreft, wat ze dan noemen een weak signal.
Nou, ik vind hem trouwens nog best wel str- het is een si-, s-sterk. Het is een sterk signaal uit de werkpraktijk waarin mensen zeggen: hallo, hoe ik nu aan het werk ben is echt veranderd. Ja.
En ik heb het idee als ik om me heen kijk en ook naar mijn carrière hiervoor kijk, dat wa-- hoe ik werk, nee, wat ik als werk moet opleveren, dat het op heel veel plekken hetzelfde is en hoe ik werk, dat dat te leren is aan veel meer mensen.
Dus, uhm, ja, ik bedoel, ik kan me voorstellen, het is niet zo-- toen de gloeilamp uitgevonden werd, waren er nog een hoop kaarsen. En dat, dat heeft dan tijd nodig voordat die kaarsen vervangen worden met gloeilampen.
Ja.
En ik ben zelf iemand die, als jouw, uh, samenleving, jouw baan, al dit soort zaken, uhm, gebaseerd zijn, dat je die nog hebt op het feit dat wat er is, wat jou kan vervangen, nog niet, uh, breed uitgerold is, dan is er een tijd, dan is er een klok aan het lopen, dan loopt er een zandloper ergens.
Ik vind het belangrijk dat we daar met elkaar o-over praten. Dus misschien is het zo dat, uhm, als je in een grote organisatie werkt, stel je, je werkt inderdaad aan een boekhoudpakket. Het kan van alles zijn, hè.
Uhm, ik bedoel gewoon, een boekpakket is natuurlijk een soort veredelde database met heel veel toetsen en bellen. Heel veel software is een veredelde database met een paar toetsen. Daarom is het een mooi voorbeeld.
Absoluut. Uhm, stel je wil nu een nieuw boekhoudpakket beginnen. Is het dan zo dat je nu met één programmeur evenveel, w-, als je net begint, hè.
Is het dan zo dat als je met, dat je met één programmeur, uh, in dezelfde tijd het werk kan doen wat anderhalf jaar geleden nog vijf programmeurs kostte? Is het, gaat het dus andersom wel op?
Jij zegt: in grote organisaties is er uiteindelijk gewoon heel veel shit die nog ingewikkeld is.
Maar als je een simpele organisatie p-pakt, namelijk eentje die from scratch begint, is het dan nu zo dat individuen vijf keer zo productief kunnen zijn als ze niet aan de, uhm, ja, constraints van een grote organisatie hoeven te houden?
Vijf keer zo productief en ingewikkeld, hoor, maar ik, ik-- Zeg het, door die 80%. Zeker, zeker. Dus ik snap waar je je getal vandaan haalt, zou ik zeggen: nee, dus die zou ik zeker nuanceren.
Uhm, want wat ik, wat er nu nog heel erg misgaat, uh, vaak, en dat hoor ik om me heen heel vaak, die, en ook bij mezelf maak ik het vaak genoeg mee als ik software aan het maken ben met allemaal subagents en een hele crowd.
Jij bent zo iemand, niet in zijn eentje. Ja, ik wil het vooral, uh, proberen, zodat ik er over mee kan praten. Ja.
En een beetje mijn vinger aan de pols kan houden met: wat er is in, wat is er aan het gebeuren in die wereld van mensen die het volle-, die blijkbaar eindresultaatgeoriënteerd zijn en dit volledig aan het omarmen zijn?
Ik, ik, v-, ik zei: ik vind het onprettig als ik niet helemaal begrijp wat daar gebeurt. Die,
uh, groep mensen loopt nu vaak tegen het probleem aan, is dat zij, dat de context window van het model, uh, prima gevuld kan worden, hè.
Dus het model heeft, uh, zoals bij GPT-52, wat we als nieuws hebben besproken vandaag, steeds beter kan het model omgaan met enorme context. Ja. En ook de aandacht erbij houden en niet ineens het vergeten na 10 minuten.
Maar de, de programmeur die aan de andere kant zit en aan het meeregisseren is, de dirigent, die kan het niet meer bijhouden.
Dus je begint op een gegeven moment, uh, nu, als jij aan een groot softwareproject werkt als softwareprogrammeur in de pre, uh, taalmodel, uh, codextijd, zeg maar, dan had jij als je daar een jaar of vijf werkt, op een gegeven moment heb jij een, een bijzonder goede intuïtie van het hele software.
Dat is ook jouw waarde dan. Daarom is het ook goed om eens met elkaar- Je weet precies waar alles staat en wat alles doet.
Ja, dus, uh, dan is het nog steeds, alsjeblieft, documenteer het goed, want als er nieuwe mensen aan boord komen, maar jij weet net als ik, mensen, dat documenteren gebeurt niet altijd en, uh, het is, het zit in iemands hoofd.
Je hebt een intuïtieve kennis. Ja. Een brede, diepe kennis over die hele codebase.
Nou, nu is het ons inmiddels gelukt om agents, scaffolds, whatever, te bouwen, die eigenlijk binnen een uur dat hele ding inladen en diezelfde intuïtie als het w-, aan het ontwikkelen.
Doe even intuïtie als in machine-intuïtie. Primaat. Voor waar wat staat en w-wat welk deel doet. Maar, dus als jij er al vijf jaar werkt en nu kan jouw machineprogrammeur collega, heeft dezelfde intuïtie.
Dat is een leuke match. Die kunnen samen hard werken. Mhmm. Maar jij hebt het nu over: ik start een heel nieuw bedrijf. Ik ga een heel nieuw softwarepakket maken.
Jij bent dat aan het ontwikkelen samen met je 32 subagents. Die zetten daar letterlijk vijf keer zo snel een stuk software neer als dat jij vroeger kon. Had je vijf man voor nodig en nu
ben je klaar, maar je hebt zelf die intuïtie helemaal niet ontwikkeld. Mhmm. Je zit er eigenlijk bij, je hebt een eindresultaat gekregen, maar omdat je het werk grotendeels niet gedaan hebt, mis jij die intuïtie. Ja.
En nu is het nog wel zo dat, net als eigenlijk wat jij heel mooi zei aan het begin van: ik zat te rommelen een half jaar geleden met Cloud Code en ik merkte eigenlijk na 10 minuten dat jij het kwijt was, want dat ding begon vragen te stellen en vast te lopen op een manier die jij niet kon fixen omdat je die, uh, diepere kennis mist.
Ja. Nu is het dus zo dat er, uh, mensen kunnen beginnen aan een project, die zijn senior programmeur, die doen hun hele leven al software, maar die laten het wel door al die agents bouwen.
Dus niet viad coding, hè, gewoon iemand die het al heel lang doet, maar omdat ze er niet bij waren, bij de agents. Hebben ze ook die intuïtie niet.
Nee, dus wat je, precies, dus wat je nu ziet, wat onderdeel is geworden van de scaffold, is documentatie schrijven voor de dirigent, zodat de dirigent met terugwerkende kracht kan lezen wat de agents gemaakt hebben.
Totdat we dat ook niet meer kunnen lezen omdat het zoveel is. Nou ja, en dus daarin zit je natuurlijk op de limieten van de mens.
Maar het is, het is uiteindelijk wel zo dat als jij, uhm-Als jouw vliegtuig, als allebei die piloten in slaap vallen en jij zet, uh, Gemini Live aan op je Pixel en je hebt bereik en jij, uh, er is daar een hele leuke video van, namelijk kan ChatGPT een vliegtuig besturen?
Heeft iemand geprobeerd, gewoon heel de tijd foto's maken. Ik zie nu dit. Ik zie nu dat. [gelach] Je ziet het voor je toch? Dat is echt zo gaaf. Jezus. Maar, uh, het is Alexander Klöpping gaat vliegen.
De twee piloten vallen in slaap. Ja. Hij heeft wel bereik. Hij pakt Gemini Live. Ja. En hij zegt: help. Ik zit wel aan de grond, hoor. Ik ben de Scully van, uh, van AI.
Nou ja, all good, zolang Gemini daar de ultieme tips geeft aan jou. Ja. Maar als die dan op een gegeven moment zegt: en nou moet je de heading zo en zo instellen en jij zegt: heading wat?
Talk to me like I'm five, zeg ik dan. Eli Five de hele tijd. Ja. En, uhm, ik denk dat-- mijn, mijn punt is vooral dat de redenen waarom die magische factor vijf of die 80% uiteindelijk gewoon niet waar is- Ja...zo snel.
In de praktijk. Is omdat die praktijk, de realiteit is een stuk ruwer en grover- Ja...dan dat deze systemen, uh, doen lijken. Ja.
De realiteit van, uh, pr-producten bouwen, bedrijven bouwen, van software bouwen is zoveel meer fuzzy en irrationeel dat uiteindelijk blijkt dat die hele rationele, idealistische machine modellen die software aan het maken zijn eigenlijk niet om kunnen gaan met die soort van, uh, uh, rauwe realiteit van de wereld.
Net als de zelfrijdende auto blijkt toch ineens dat auto's die geparkeerd staan achter elkaar op een plek wat normaal een invoegstrook is, is niet een groep mensen die staat te wachten.
Dat is een groep mensen die heeft zijn auto geparkeerd bij een festival, maar die Waymo gaat doodleuk twee uur staan wachten achter een groep stilstaande auto's. Ja.
Omdat hij niet weet of er levende wezens in die auto zitten. Ja. En dit gebeurt ook de hele tijd in het software paradigma. Wil ik wel bij zeggen,
uh, dat nu de grote vraag is: wat zijn de langdurige barrières voor deze systemen? Hè, dus wat is gewoon echt niet op te lossen binnen vijf tot tien jaar?
Hoe gaaf die systemen ook zijn, want die systemen zitten nou eenmaal gevangen in de computer en kennen de realiteit niet zoals wij kennen of zijn op te lossen door ze wat meer toegang te geven tot de realiteit.
Letterlijk: kan jij nou voor mij die chip openmaken en een foto maken en naar me opsturen? Mhmm. Hè, ik zit in een soort aquariumpje als AI in een doosje.
Kan jij me helpen om, om, om buiten het doosje te kijken, beste collega? Ja, dus bijvoorbeeld er is een prototype gebouwd van iets. Dan is er vervolgens een meeting waarin allerlei dingen besloten worden.
Daarin constateren ze: o, eigenlijk moeten we met de juridische afdeling checken of dit eigenlijk wel mag.
En voor je het weet gaan er allemaal e-mailtjes heen en weer en zit toch iemand weer het allemaal te verwerken die het dan weer aan de productmanager gaat vertellen.
We geven nu Claude Code geen toegang tot de e-mailbox van de jurist, zullen we maar zeggen. Is dat wat je bedoelt met toegang geven tot de wereld? Absoluut. Ja.
En ik denk dat-- kijk, jij hebt net toegegeven aan de luisteraar: ik ben een eindresultaatgericht mens. Ja. En je bent niet Kwestie van moment. Ja, kwestie van moment.
Uh, dat betekent dus dat iemand nu ook tegen jou zou kunnen zeggen: hé, Alexander, waarom hebben jullie nog niet alles geautomatiseerd dan, hè, jullie als in, in de breedste zin.
Alexander, waarom is jouw leven dan nog niet helemaal in flows en in taskletachtige dingen gezet?
Dan ga jij ook zeggen waarschijnlijk, omdat er toch heel veel, uh, ruwigheid en onvoorspelbaarheid en menselijkheid zit aan mijn dagelijkse realiteit die ik niet weet te vangen nog in die systemen.
Ja, ik weet niet, maar het is, het is een beetje een raar ding aan deze tijd, dat we werken naar iets toe waarbij het bijna, en ik-- soms dan denk ik: dit is toch een beetje die soort van engineering mindset, dat je naar iets toewerkt omdat je gewoon, als je erachter komt dat er nieuwe capaciteiten zijn, is het bijna een soort van natuurkracht dat je die ook wil ontwikkelen.
Ondanks dat je niet helemaal doorhebt wat precies je leven is als dat allemaal gelukt is. Ja, en dat het kan betekent niet dat het moet, hè. Ja. Dit is een van de grote, uh, uitspraken. Niet van mij, maar, uh.
Dit zit heel diep in mij, dat ik gewoon denk: ik wil tot het uiterste drijven en ik, nu kom ik gewoon de hele tijd op restricties.
Dus ik merk toch nog de hele tijd bij het automatiseren van dingen dat het toch nog niet lekker werkt.
Dat een nieuwsbrief gewoon nog echt door een mens geschreven moet worden, omdat de tekst die ik eruit krijg nog niet goed genoeg vind.
En, uh, maar het moment dat dat kan, ja, natuurlijk wil ik alles, alles automatiseren, omdat ik dan denk: ja, dan kunnen we meer, dan kunnen we nog meer, kunnen we nog meer.
En, uhm, dat ik daarmee een soort van mijn eigen gat graaf en dus naast die machine ga staan, zoals jij net beschrijft dat die programmeur doet, niet meer onderdeel is van de machine, maar opeens naast de machine staat.
Dat je stiekem jezelf, uh, zo buiten de, buiten de orde hebt geplaatst. Dat is gewoon, ja, het is een, het is heel gek ding om je toe te verhouden.
Helemaal als je natuurlijk beseft dat dit eigenlijk het hele verhaal over software development, eigenlijk jouw hele verhaal is generaliseerbaar naar andere beroepen waarbij de feedbackloop kort is.
Dus het mooie van programmeren is natuurlijk dat je direct kan zien of wat jij doet werkt. Dat is het, dat is wonderschoon.
En überhaupt werken met computers, dus je vraagt iets aan een ding, krijg je gelijk een ander, je weet A of B, het werkt of het werkt niet.
En, uh, dat is wel anders met heel veel, dat is niet met alle beroepen zo, waarbij je direct feedback krijgt. Dus ik zou ook zeker zeggen: het is niet generaliseerbaar tot alle taken en beroepen. Nee. Absoluut niet.
Maar er is wel inmiddels, en dat is ook een beetje een gek samenspel geworden, door software, door de machine, is eigenlijk veel werk meer gaan lijken op software en machine. Ja.
Omdat dat nou eenmaal is de vorm die in de machine kan, hè.
De, uh, de grootste angst van de vroege techniekfilosofen was, is, uh, niet dat, dat machines bewust zouden worden, maar meer mensen zo erg op machines zouden gaan lijken dat ze minder bewust zouden worden.
Hè, dus je kunt, zeg maar, denken dat, uh, de robots levend worden, maar je kunt ook denken dat de mensen minder levend worden en meer robotisch.
Dus dat je uiteindelijk een wereld moet gaan platslaan in meetbaar en alles is, uh, kwantitatief- Ja...en niet kwa-kwalitatief.
En ik denk dat nuEr is ook een grotere vraag te stellen aan iedere ontwikkelaar die luistert, uh, in de brede zin van ontwikkelen, die met processen en informatie werkt.
Dan heb je ineens veel meer werk dan alleen maar softwareontwikkelaar. Uhm, wat als automatisering lukt? Wat als het lukt? Want tot nu toe is het gewoon eigenlijk niet gelukt.
Automatisering creëerde iedere keer weer nieuwe banen. Ja. Daarmee heb je eigenlijk, is de automatisering deels mislukt. Ja. Als jouw doel was alles naast de ma-- kunnen we al naast de machine staan?
Ja, we zijn heel wat meer gaan doen. Ja.
Dat is de- Ja, en ik, maar ik denk dat mijn grote, uh, uh, vraag altijd is, is nu, uh, uh, we hebben de fysieke wereld, uh, grotendeels kunnen automatiseren, in ieder geval, uh, aan deze kant van de wereld, maar, uh, de mentale wereld hebben we nog niet echt geautomatiseerd.
Dat is nu voor het eerst aan het gebeuren, hè, dus het automatiseren van denken. Mhm. Het lijkt op denken in ieder geval.
En, uh, daarmee is mijn vraag dus: is het niet altijd gewoon in het verleden goed gegaan omdat we het fysieke hebben geautomatiseerd, maar het denken niet? En nu zijn we het denken ook aan het automatiseren.
En wat als dat wel gaat lukken? Ja. Uh, d-, waarom vraag ik dat? Omdat, die, even terughalen op waar we het met elkaar over hebben de laatste x minuten.
Die tweet, die vraag die mensen stellen is: jongens, ik sta hier inmiddels steeds vaker naast die machine. Ik sta een beetje op knopjes te drukken op een machine waar ik zelf onderdeel van was.
Uh, en wa-, z-z-het zijn ook een soort, ik bedoel, het, het zijn niet allemaal tweets waarin mensen zeggen: dit is het beste sinds gesneden brood of zo, hè.
Het zijn eigenlijk tweets met: hallo, wakker worden, ik sta steeds vaker naast de machine en wat ik doe, doen meer mensen. Straks staan we met z'n allen naast de machine. Wat gaan we doen?
En ik vind dat softwareontwikkelaarswereldje, zeg maar, een hele interessante, uh, barometer. Knaag je de kolen mee. Ja, voor, uh, informatiewerk, kenniswerk, noem het allemaal maar op.
En ik denk dat, uh, we dan nog niet eens aangeraakt hebben, uh, wel een beetje, maar nog niet zo heel diep, is: wat betekent het op het moment dat de consument die normaal die machine gebruikt, zelf machines kan gaan maken en de machine kan gaan aanpassen?
Gaan we het heel uitgebreid over hebben in onze webinar op, uh, 8 januari, waar mensen [lacht] zich ook kunnen aanmelden. Mooie brug, zeg.
Nee, laten we daar nu niet induiken, want het is gewoon, dat is een andere, een ander cadeautje om open te pakken. H-, w-, terwijl dit punt is best de moeite waard om even bij stil te staan. Hoe, hoe,
ja, ik weet niet, het is nogal wat. Zo-zonder hier al te dramatisch over te doen.
Ik, ik, ik, ha, ik ha-- blijf gewoon heel erg hangen op wat je zegt over dat achttien maanden geleden, hoe het was en ik he-, ik herinner me hoe het was achttien maanden geleden [lacht].
En ik, zelfs ik als niet, uh, programmeurs, uh, snap de, hoe ongelooflijk groot die stap is. Ik liet laatst, uh, is een app, uh, Bitrig heet ie, B I T R I G, op iOS.
Ik weet niet wat er voor dingen op Android bestaan, maar ik ken het op iOS, waar je eigenlijk een app opent. Dan staat aan de onderkant een tekst inputveld zoals je die kent van ChatGPT.
En dan zeg jij bijvoorbeeld: ik wil een klok, uh, met paarden, uh, want ik wil mijn dochter leren klokkijken en die is altijd geïnteresseerd in paarden.
Dan roept dat ding ergens op de achtergrond cloud code met een scaffold aan en dan na ongeveer 30 seconden heb je daar een iOS app.
Niet een fake app, niet een plaatje, niet een website, een echte iOS, geschreven in de taal zoals Apple dat wil, in Swift, met Swift UI, waar je ook nog een keer kan zeggen: ik zet hem in TestFlight, dan kan ik hem meteen sturen naar de iPad van mijn dochter.
[lacht] En inmiddels, ik, I kid you not, in de App Store. Ja. En, uh. Een app de App Store in prompten. Yep. En ik denk dat, uh, deze, deze demo ik vaak aan mensen, van als ik een soort cynisme voel of onderschatting.
Ja, ja. Dat ik zeg: ik ben hier, uh, nu duurt het nog 30 seconden. Ja. Uh, in het protocol van, uh, uh, Google, wat ze hebben uitgebracht, uhm, Agent2UI, A2UI. Goede naam, hè? Ja.
Agent2UI zeggen ze eigenlijk: uh, we gaan interfaces just in time on the fly maken. En dat doen ze ook nog eens in hun demo's in een mobiele app.
Dus pretty much Bitrig 4.0 eigenlijk, waar je dus als eindgebruiker praat tegen je telefoon die jou de knoppen geeft die je nodig hebt. Wij hebben het hier al langer over samen, maar het is er wel aan het komen nu.
En ik denk dat dat ook misschien een beetje verschil is tussen, ik bedoel, ik heb ooit techno-technologie filosofie gestudeerd. Dat is negen jaar geleden inmiddels, dat ik die studie heb gedaan.
Tijdens die studie waren de dingen waar wij nu over praten what ifs. Dat waren, uh, scenario's.
En ook jij en ik zitten alweer twee uur, twee jaar te kletsen over dit onderwerp, waarin we ook heel vaak, uh, vooruit aan het kijken waren. Ja.
Waardoor we soms misschien vergeten dat het langzaam, stapje voor stapje, realiteit aan het worden is. Nee, maar ik was gisteren aan het praten aan iemand die lesgeeft op een hbo en die zei:
het is gewoon niet leuk meer om les te geven, want ik, het was altijd al zo, op het hbo word je natuurlijk voorbereid op het beroepsonderwijs en dan moet je portfolio's maken.
Dus je, je bent dan eigenlijk aan het laten zien hoe je dingen in de praktijk zou gaan doen op je werk. En alles wat die studenten afleveren in die portfolio's is met AI gegenereerd.
Het is helemaal niet leuk om daar feedback op te geven. Als jij als docent bent en je geniet van het maakproces, als een programmeur onderscheid in de uitkomst en het, uh,
en in het maken, dan zijn denk ik heel veel docenten niet gericht op het succesvol afleveren van studenten op de arbeidsmarkt. Maar ja, de, de stap van A naar B.
En hij zegt: er wordt gewoon geen werk meer gemaakt zonder chat. En als je een gesprek voert met studenten, dan, dan hebben ze ook heel, ze hebben die, wat jij intuïtie net noemde.
Ik, ik zie heel veel metaforen met, met het, met het onderwijsverhaal wat hij mij vertelde. Je, jeEhm, je hebt die intuïtie niet, dus het eindresultaat heb je geleverd.
En dat is toegegeven gemiddeld beter dan het werk wat studenten afleverden twee jaar geleden, toen ze het allemaal nog met de hand deden.
Maar wetende dat het allemaal machinetaal is die je, uh, le-, en dat studenten die intuïtie niet hebben, dat je geen gesprek met ze kan voeren. Ja, er is gewoon geen reet aan. En hij zegt: wat moet ik nu doen?
Moet ik dan nu zeggen: oké, jullie zijn allemaal niet geslaagd. Dit gebeurt, hè, trouwens.
Als in: er zijn plekken, ik heb ze middels langs zien komen, waar gezegd wordt: ik fail jullie hele klas, want ik krijg alleen maar slop.
Maar het probleem daarvan is, is dat een, een hbo-instelling is niet ingericht om hele klassen te laten falen. Er is, niemand heeft die incentive.
En in een, zelfs in zo'n onderwijsinstelling waar ook gewoon bestuurders zijn met, die afgerekend worden op cijfers, is het slagen van studenten gewoon een heel belangrijke doelstelling.
Een stuk makkelijker te meten dan de effectiviteit die ze later op de arbeidsmarkt hebben. Of de mate waarin ze een socratisch gesprek kunnen voeren over een onderwerp waarvan wij
vinden dat we mens moeten hebben in onze samenleving die erover kunnen nadenken. Dus is, eigenlijk zitten we opgesloten in een si-, in, op, in een situatie op dit moment waarbij eigenlijk de lat juist lager wordt.
Dus de, de, je gaat studenten laten slagen op basis van hun ChatGPT geouwehoer, waarvan ze fundamenteel niet begrijpen wat ze hebben opgeschreven.
En toch voldoet het aan alle eisen die, ja, [gniffelt] die ooit zijn vastgesteld omdat die portfolio's een doel hebben, namelijk laten zien dat je klaar bent voor de arbeidsmarkt.
En het enige wat je dus nu, wat je, wat je dan dus kan, kan doen zonder helemaal het roer om te gooien, is de verwachtingen naar beneden bijstellen.
Ja, en dan eens even om scherp te krijgen: je hebt de, uh, lat voor de kwaliteit van de student. Hè, dus kan de student uitleggen wat hij of zij gemaakt heeft.
En als die uitleg matig is, leg je de lat voor de uitleg lager. Ja. Want we hebben het niet over de kwaliteit van het eindresultaat. Nee. Want ik denk ook, dat punt wil ik even maken. De,
n-, u-, er is nu veel te doen rondom de kwaliteit van het eindresultaat van AI in de brede zin, van tv-commercials van McDonald's- Ja. Tot h-het slopargument. Ja.
Ja, ik denk dat jij en ik er allebei over eens zijn dat die niet te houden is. Ja.
Daarmee bedoelen we te zeggen: de kwaliteit van het eindresultaat zal in 80%, even voor het gemak, 80% van de gevallen voldoen aan of beter zijn dan wat een mens had kunnen afleveren- Ja.
In muziek, in boek, in nieuwsbrief, in podcast. Right? Ja. Uh, dus als je boos bent op AI omdat je het eindresultaat lelijk of ongeïnspireerd vindt, die ga je niet lang kunnen volhouden mogelijk. Ja.
Hè, maar, dus stel je bent een hbo-docent en alle studenten leveren jou de hele week de mooiste dingen aan, hè. Als je dan eindresultaat, uh, gericht bent, dan ben je, ben je blij. Ja. Je krijgt de mooiste essays. Zeker.
Mooiste software. Alles werkt, alles is veilig. Ze staan het te presenteren en lezen ChatGPT voor. En je denkt gewoon: nou, fantastische tekst. Als je het gewoon uit je hoofd had geleerd, was je ermee weggekomen.
Tot, maar als jij niet als doel had: optimaliseren voor de deliverables van de studenten. Juist. Maar je wilde optimaliseren op de studenten. Juist.
Namelijk, die hebben een bepaalde kwaliteit als mens, als professional, als, als student. Dat je dan, uhm, dan kan je dat eindresultaatargument loslaten.
Sterker nog, kan je gaan negeren, want het eindresultaat is niet meer van de student. Nee. Uh, en dan, en dan kan, ga je nu dus de lat lager leggen voor de student zelf, terwijl het eindresultaat steeds beter wordt.
[lacht] Ja. Is ook zoiets bizars, hè. Ja, ja. D-d-die schuif is, is gewoon heel maf.
Uhm, maar uiteindelijk kom je dan wel, denk ik, op het punt, en er zijn al wel wat onderwijsinstellingen hier druk mee, weet ik inmiddels, want wij hebben eerder over onderwijs gesproken en daar krijg ik nog vaak leuke, uh, over het algemeen, reacties op van: de, we zitten nu in een, even, we is dan het algemene gemiddelde onderwijssysteem, in een soort limbo van: di-hier hebben we ineens mee te dealen.
Het is een soort ongemakkelijke situatie. Die beschrijf jij net ook. Een situatie van ongemak en ook wel een beetje existentieel verdriet van- Gewoon een crisis. Ja, het is een onderwijscrisis.
Zonder dat hier heel veel over gesproken wordt. Ja, en, uhm, het is wel zo dat daar wegen naar buiten zijn door te kijken: hoe kunnen we de daadwerkelijke kwaliteit van de studenten weer meten?
Uhm, uh, zeg maar, want onze bestaande instrumenten werken niet meer. Dat is één ding.
Maar ik zat ook steeds meer te denken: kijk, voor mbo maak ik me niet zoveel zorgen, want we hebben heel erg hard behoefte aan mensen die mbo afgestudeerd zijn.
Voor wo maak ik me ook matig zorgen eigenlijk op dit moment. Mijn zorg zit hem bij wat hbo is in de kern, namelijk beroepsbevolking afleveren aan de arbeidsmarkt.
En het, het, het zit hem alleen al in de manier waarop er getoetst wordt op hbo-instellingen.
Namelijk dingen maken voor portfolio's waarin je dan laat zien dat je, als je later accountant wil worden, dat je dan een accountantverslag kan afleveren op de manier zoals dat gaat.
Het is fundamenteel het eerste werk wat we over gaan dragen aan taalmodellen, is wat er op hbo-inst-, zeg maar, de hele re-, het hele bestaansrecht van hbo-instellingen is eigenlijk het eerste wat eraan gaat, toch?
En dat is de, wat je nu ziet gebeuren. Dan kan je wel zeggen: ja, we gaan beter, we gaan op het, op een andere manier toetsen. Maar—
Ook die moeten we dan toch weer even inderdaad uit elkaar halen, zodat we, dat we kunnen zeggen: okéHet eindresultaat, soit, dat wordt gewoon goed. Vergeet het, daar kan je niet meer uitdrukken op maken, hè.
Dus was het, wat er uit, als je boos bent op een AI om uit, uh, eindresultaat, laat even zitten. Mhmm. Waar de pijn zit, is dat de studenten niet van niveau zijn, dat de lat naar beneden gaat.
Stel dat los je ook op, is eigenlijk jouw punt, hè. Dus nou zijn de eindresultaten beter dan ooit en de studenten dankzij AI Assisted Education, whatever, hoe we het noemen, worden, worden nog beter dan vroeger. Mhmm.
Maar dan komen ze in een arbeidsmarkt- Ja...waarin die kwaliteit van hun eindproduct en van hunzelf er eigenlijk ook niet meer toe doet. Nee.
En ik, wat mij betreft in de meeste discussies, ja, dat is misschien laf of lui of naïef, sla ik vaak dus ook al die stappen over en zeg ik: waarom hadden we ook alweer onderwijs?
Want, uh, uiteindelijk worden daar mensen die, opgeleid, die een waarde zouden moeten hebben, puur economisch gezien dan, hè, in een arbeidsmarkt. Ja.
En dat daar uiteindelijk, uh, het vraagstuk zit, wordt, ook al kan jij het zelf, hebben we je nog nodig? Ja.
En ik, ja, ik kan, [lacht] ik kan alleen maar stilte laten vallen, uh, voor wat ik denk toch veel beroepen die vallen onder die categorie.
Ik weet graag, ga nu niet met procenten lopen roepen, maar, uh, waar, ook al gaan we het onderwijs veel mooier maken, er uiteindelijk minder vraag is naar de- Ja...toegevoegde waarde van die mensen.
Ik vind het zo interessant om het, om die, dus de onderwijssystemen die we hebben, namelijk mbo, hbo en wo, omdat, als je dat uit elkaar trekt, als je dan opeens inzoomt op de, op hbo. Het is gewoon bijna alsof,
zeg maar, ja, ik snap dat, dat er ook, uhm, mensen in ziekenhuizen worden afgeleverd. En ik snap dat er ook mensen die met hun, uh, heel belangrijk deel van hun werk is dingen met hun handen doen.
Dus ik snap dat daar, ik, ik snap dat niet allemaal over één kam te scheren is, maar gewoon hoe het getoetst wordt. Namelijk documententypen waaruit je laat zien dat je dingen kan toepassen voor je toekomstige baan.
Heel specifiek daarop gericht. Ja, ga je dan echt nu de toetsmethode omgooien om dan te laten, om dan te laten zien dat je toch echt, uh, mensen hebt afgeleverd die intuïtie hebben en zelf kunnen nadenken?
Want ik weet niet zo goed of de arbeidsmarkt daar behoefte aan gaat hebben.
Nou ja, misschien kunnen we hem scherp maken door: zijn jouw deliverables, portfolio, afbeeldingen, teksten, boeken, noem het allemaal maar op, te versturen via een glasvezelkabel? Ja.
Hebben we het al eens eerder over gehad. Dan heb jij een, uh, existentieel vraagstuk te pakken. Ja.
Want wat er door een glasvezelkabel kan, kan aan de andere kant ook door een model bij elkaar gelogen worden of verzonnen of beter gedaan worden, hè. Minder, slechter, maakt niet uit.
En, uhm, jouw hbo, inzoomen op hbo zou je een beetje kunnen zeggen als, uhm, zit jij, ben jij andermans plannen aan het uitvoeren? Dus het plan ligt er al en jij hebt daar een implementerende uitvoerende rol in.
Of maak jij de plannen? Hè, dus misschien dat jouw zorg bij wo wat minder ligt, omdat daar meer over strategie en abstract en, uh. Ook kwestie van tijd. Begrijp ik ook wel. Nee, maar fair. Fair.
Het gaat meer om de volgorde van de planken op een piratenschip, zeg maar. Mbo'ers hebben geluk. Ja. En, uh, daar, en de mbo'ers zitten dan in ieder geval op onze intuïtie meer in het fysieke. Ja.
Namelijk de wereld waarin gebouwd moet worden, et cetera. Zeker.
En je hebt een soort, uhm, moed, hè, dus een soort, uh, veiligheid, een slotgracht om, kan jij hoog abstract, uh, strategisch nadenken in 20 verschillende domeinen, uh, even de ultieme [lacht] wetenschapper.
Uh, versus ben jij fysiek in staat om, uh, uh, daar in situaties waarde te leveren door hele complexe, uh, sy-, stroomkasten op te hangen voor Alliander.
Daartussen zit dan, uh, even makkelijk gezegd in dit, uh, in dit plaatje- Ja...de hbo'er, waar jij zegt: die is waarschijnlijk als eerste het meest kwetsbaar in veel opleidingen.
Ja, het is gewoon een hele grote groep Nederlanders. Ja. Ja, ik vind wel, ik heb hier nog niet meer over nagedacht. Ik ben zelf een hbo'er.
Ik ben pas veel later naar de universiteit gegaan en ik heb ook al mijn lessen gegeven als docent, 12 jaar aan het hbo. Ja. Dus ik, zie ik, ik ga er niet meteen heel hard tegenin.
Ik denk dat ik wel een beetje nuanceer wat ik net al deed, is dat, je hebt natuurlijk heel veel verschillende hbo-opleidingen, et cetera, et cetera. Volgens jou is jouw punt vooral dat, uh, dat die het het eerst voelen.
Sterker nog. Ja. Die voelen het al. Dit gebeurt nu zo. Het is al zo. Ja, dus ik wil heel graag horen van hbo-docenten. Dat is eigenlijk mijn, die bestuurders. Ja, of die dit kunnen bevestigen als het ware.
Ja, die bestuurders ben ik ook ergens wel nieuwsgierig naar, maar ik ben benieuwd naar de, de first line of defence, namelijk de docenten die we, die we hebben. Uh, dus laat van je horen zou ik zeggen.
Nou, vrolijk makend allemaal weer, Wytse. Heb je nog stichtelijke woorden? Nog dingen gemist? Zit er nog twijfel in je achterhoofd? Ja, die is er altijd. Ja, oké, maar die eruit moet op dit moment.
Nou, ik denk dat we wel, dat we wel een soort terugkomen op, uh, die kunnen we gewoon blijven, die kunnen we net zo goed inplannen in onze agenda, is dat we dit gewoon iedere keer weer herhalen. Is dat, uhm,
dat het, dat het goed is of je deze technologie nou wel of niet wil adopteren, of er, of je een eindresultaat of, uh, procesgericht mens bent. Ja, is echt een mooie. Die, die ga ik echt mijn oren knopen. Ja, die is fijn.
Dat je, dat je wel een beetje op de hoogte blijft. Uh, daarmee bedoel ik niet van: lees het nieuws of lees onze nieuwsbrief. Is ook leuk, maar op de hoogte bedoel ik eigenlijk mee,
dat je, dat je doorhebt dat door die scaffolds, door die betere modellen. Ik zie, luister eens, het zijn drie lagen wat mij betreft. Even voor het gemak gaan we niet hoger dan drie. Eén is het basismodel.
Die modellen worden steeds wat beter, om allerlei redenen. GPT-5.2. Ja, dan scaffolds, Cloud Code, uh, uh, Deep Research. Of zelfs die app die jij noemde, die een app prompt. Bitterlich. Is ook een soort van scaffolding.
Absoluut, want er zit uiteindelijk gewoon Cloud achter. Dat weet ik, want het staat in de about. Heb ik meteen gekeken: wie zit hier achter? Nou ja, goed.
Hè, dus je hebt de basismodellen, dan de scaffold/superman pakken eromheen en danDe skills van degene die het allemaal aan het aansturen is, namelijk jouw, uhm, kunde, jouw eigen intuïtie, jouw ervaring met het werken met zo'n model scaffold.
En ik merk dus nu dat de mensen die nu een groot, een flink bedrag per maand uitgeven voor een sterk basismodel, hè, dat zijn ook wel een beetje de mensen die het hardst roepen, hoor, over het algemeen.
Die €200 betalen voor, voor- Precies. Maak het maar compleet. Met daaroverheen, uh, een, een, een krachtige scaffold die echt goed is aangepast op dat model. Claude Code.
Hè, dus ze hebben Claude Pro Max of zo en dan, uh, Claude Code en daarnaast hebben geleerd door het laatste half jaar, één jaar om, uh, op een hele slimme manier die scaffold in te zetten.
Het is eigenlijk die groep, hè, dus die hebben eigenlijk op alle drie de facetten van je AI Assembly, uh, Ensemble hebben ze, uh, de hoogste scores als het ware.
Dat die nu zeggen: als je die drie met elkaar combineert, komt daar een eindresultaat uit waar zij een soort van toch wel een alarmbelletje rinkelen van: hallo, het is wel echt goed geworden, hoor, nu.
Als jij ook weet wat je aan het doen bent. En dan is het natuurlijk een kwestie van tijd dat in het model en de scaffold meer terechtkomt wat nu nog die mensen er zelf een beetje bij aan het verzinnen zijn.
Hè, want snap ik, bedoel je, je kunt zeggen: oh, moeten we- Dat gaat makkelijker worden.
Ja, de AI-geletterdheid is ergens ook een beetje een gek iets, want het is bijna zeggen: Alexander moet leren om zijn eigen WordPerfect te maken voor DOS. Nee, dat is onzin, dat heb je nooit gedaan.
Je moest gewoon wachten tot die tussenlaag ertussen gebouwd werd, zeg maar. Ja. Goed. GPT-5.2 benoemden we al even. Dat is nu het beste model dat OpenAI heeft, uhm, en dat is nu een week uit.
Daarmee kun je weer beter programmeren. En OpenAI heeft een officiële prompting guide gepubliceerd met instructies hoe je dat zo optimaal mogelijk kan doen volgens de makers van het model.
En je kunt 5.2 dus vragen om kennis, uh, uit die, uh, guide toe te passen op jouw situatie.
Als je bijvoorbeeld schrijft: schrijf persoonlijke custom instructions voor mij, dus voor ChatGPT, gebaseerd op wat je over mij weet uit onze gesprekken en de officiële GPT-5 Prompting Guide.
Maak ze specifiek voor mijn werk en de taken waarvoor ik het meest gebruik. Dan stelt het model instructies voor die dan automatisch worden toegepast op al je toekomstige gesprekken.
En dat alleen al kan een heel groot verschil maken bij hoe goed de antwoorden aansluiten die je nodig hebt. Het is een soort van vorm van scaffolding maken voor jezelf. Die prompting guide is de moeite waard.
Die staat in de shownotes, de link en in de nieuwsbrief van deze week delen we er nog veel meer.
Vijf use cases waarbij GPT-5.2 echt uitblinkt met kant en klare prompts voor bijvoorbeeld spreadsheets, analyse en onderzoek. En wanneer je het beste Claude of Gemini kan gebruiken in plaats van GPT-5.2.
En dat vind je op AI-report.nl. Wij danken Sam Hengeveld voor de edit van deze aflevering. Pancra voor onze vormgeving. Als je een lezing wil van de heer Hagen of van mij, dan kan dat op lezing@aireport.email.
En als je op de hoogte wil blijven van het laatste AI-nieuws twee keer per week en die tips en tools wil ontvangen, zoals ik net al aanhaalde, dan kun je je abonneren op onze nieuwsbrief via ai-report.email.
Met nu dus nog tot 21 december een jaarabonnement voor €100 in plaats van 120. Als je vandaag nog wil beginnen met AI binnen jouw bedrijf ga je naar deptagency.com/ai-report en wij zijn er volgende week weer.
Nee, wij zijn er volgende week helemaal niet. Ik wou net gaan ingrijpen. Wij zijn er volgend jaar weer. Fijne kerstdagen, Wietse. Fijne kerstdagen. En jij ook, luisteraar. Tot volgend jaar. Doeg.
[muziek].