Tijd om de mythe te ontkrachten 🔎

Ook ik heb me sinds een paar maanden dieper in de intensieve samenwerking met AI gestort dan de “autocomplete” waar we al aan gewend waren. En ik vind het een fascinerend leerzame ervaring.

Want Generatieve AI is echt geweldig:

✅ De demos zijn imposant en worden (nog steeds) indrukwekkender
✅ AI produceert in seconden de code waar ik zelf dagen over zou doen
✅ De parate kennis van “best practices”, APIs en architectuur is overweldigend

Maar aan de andere kant:

❌ Als ik zelf geen richting geef aan de software architectuur wordt het snel chaos
❌ AI heeft de neiging om functionaliteit kapot te maken door meer te wijzigen dan gevraagd
❌ Regelmatig ontstaan oplossingen die niet werken en/of niet werkend te krijgen zijn

De huidige AI lijkt hiermee op een “met lof” afgestudeerde schoolverlater die zijn eerste werkgever wil laten zien wat hij/zij kan door even “de oplossing voor alles” te bouwen. – Een project wat natuurlijk gedoemd is te falen.

💡 Omdat AI getraind is op kant-en-klare code zonder het proces te ervaren hoe deze is ontstaan, is het vrij logisch dat dit ook het gedrag van Generatieve AI is. Mijn hypothese is dat AI daarom voorlopig nog niet zonder gedetailleerde menselijke sturing kan om de enorme kennis en kunde van dit gereedschap in goede banen te leiden.

Zelf experimenteer ik inmiddels met deze aanpak om die sturing te geven:

1️⃣ Geef altijd goed doordachte en gedetailleerde prompts
2️⃣ Begin telkens met het laten maken van een leeg(!) raamwerk
3️⃣ Voeg daarna pas incrementeel de features en testen toe
4️⃣ Refactor op basis van de inzichten die de groeiende code brengt
5️⃣ Neem niet de volgende stap voor de vorige compleet is afgerond