En jij betaalt het verschil. Jarenlang was uitbesteden logisch: geen budget voor specialisten, geen tijd om kennis op te bouwen. Dus betaalden we adviesbureaus, detacheerders en specialisten om het zware werk te doen. Maar hier is de realiteit van 2026: Alles wat tekst omzet in een antwoord, zoals rapporten, analyses, strategieën, en natuurlijk software code, […]
Afgelopen maand schreef ik nog nauwelijks code zelf, terwijl ik veel meer dan ooit heb geproduceerd. En ondertussen heb ik het gevoel verder achter te lopen. Wat er gebeurde eind 2025:→ Modellen werden weer slimmer→ AI kan steeds langer aan een taak werken→ Samenwerking tussen AI processen werd realiteit Het resultaat? AI heeft de softwarewereld
Terwijl iedereen naar Anthropic, OpenAI, xAI en Google kijkt, gebeurt er iets interessants in de open source wereld. 🌎 DeepSeek, Qwen, Kimi, GLM zijn namen die je misschien nog niet kent. Maar de geruchten over hun updates in de komende weken zijn indrukwekkend. 📊 Wat er verandert: → Open source modellen worden krachtig genoeg→ Tools
Het afgelopen jaar las ik regelmatig dat de AI-productiviteitswinst die ik zelf voelde in praktijk verdwijnt in controle en correcties. Maar die conclusie klopte niet met mijn ervaring. Tot ik begreep waarom. 💡 We meten het verkeerde. Het gaat niet om sneller dezelfde code schrijven. Het gaat om dingen bouwen die je voorheen niet eens
Alleen is het geen persoon meer, maar een AI die 24/7 voor je klaarstaat. Een hobbyist bouwde onlangs een persoonlijke assistent die zelfstandig je e-mails beantwoordt, boodschappen bestelt, tickets boekt, je huis bestuurt, en nog heel veel meer. Hij/zij woont in zijn/haar eigen PC en communiceert pro-actief via chat op je telefoon, waar je ook
AI heeft softwareontwikkeling op z’n kop gezet. Programmacode schrijven gaat inmiddels razendsnel. AI controleert steeds vaker het resultaat gewoon zelf. En terwijl de ontwikkelaar slaapt, bouwt de machine ondertussen rustig door. 🤔 Maar hier wordt het interessant: Voorheen hebben we juist vanwege zorg om de tijdsinvestering en kosten een waar circus van vergaderingen opgezet. 🎪
Elke keer dat je denkt het te snappen, komt er weer een nieuwe laag omheen. Eerst was er ChatGPT. Vraag stellen, antwoord krijgen. Simpel. Toen kwamen de agents. 🤖 Dezelfde LLM, maar nu met toegang tot bestanden en tools. AI kon eindelijk iets doen. Nu? Nu bouwen we teams van digitale werkers die samenwerken aan
Antropic blokkeert het gebruik van hun populaire AI modellen via open source tools. Tegelijk presteren open source modellen zoals GLM 4.7 ondertussen vergelijkbaar als betaalde topmodellen. Toeval? Ik denk het niet. ✨ De geruchten over Deep Seek 4 en GLM 5 beloven nog veel meer. En experts verwachten dat bedrijven nog dit jaar open source
Gerenommeerde software experts beginnen inmiddels openlijk eigen bevindingen te delen. Tot zelfs Linus Torvalds, de bedenker van Linux. Hun conclusie is unaniem maar genuanceerd: Ze erkennen de enorme productiviteitssprong. Maar ze waarschuwen ook dat dit gereedschap gevaarlijk is in onervaren handen. 💣 Het gaat hiermee dus niet meer over de magie ✨ van AI. Het
…werken AI-systemen inmiddels weken autonoom aan complete softwareprojecten. De evolutie gaat razendsnel: 📈 2024: AI schrijft software codefragmenten📈 2025: AI bouwt complete applicatie features📈 2026: AI werkt dagen tot weken zelfstandig aan grote opdrachten En softwareontwikkeling is slechts het begin. 🚀 Spreadsheet analyses die je team een week kosten? AI doet het inmiddels binnen een
