Jaap Merkus: “Niks doen met AI is geen optie: je moet leren wat bij je past”

AI-assisted coding is niet meer weg te denken, terwijl agentic AI zich razendsnel aandient als de volgende stap. Maar wat betekent dat voor de manier waarop je een ontwikkelteam samenstelt en opschaalt? In een nieuwe aflevering van de NetRom-podcast gaan Jaap Merkus (CEO van NetRom Software) en Edwin Zenderink (voormalig SVP Technology bij BlueConic) hierover met elkaar in gesprek. Hun conclusie is nuchter: de technologie ontwikkelt zich razendsnel, maar om AI succesvol in je ontwikkelproces te integreren, heb je nog altijd een sterk team nodig.

Voor veel IT-beslissers roept AI in softwareontwikkeling dezelfde vraag op: de tools worden met de dag krachtiger, maar hoe zet je ze in zonder grip op kwaliteit, kosten en governance te verliezen? Wat vraagt dat bovendien van je mensen? Jaap en Edwin delen hun ervaringen uit de praktijk en geven een eerlijk beeld van wat werkt, wat soms misgaat en waar je op moet letten.

Van assistent naar agent

Als moderator opent Anneke van der Putten, Sales Director bij NetRom Software, het gesprek met de opmerking dat we nu een verschuiving zien van AI-assisted coding naar vibe-coding en agentic AI. Herkent Edwin dat beeld? “AI-assisted coding is echt de ondergrens tegenwoordig en de toekomst is agentic”, stelt hij. Jaap ziet dat terug bij NetRom: “In ons bedrijf gebruikt nu zo’n 90 tot 95 procent van de ontwikkelaars continu de coding assistant. Je ziet elke dag een stukje verbetering en het einde daarvan is nog niet in zicht.” Geen spectaculaire sprongen, maar continue verbetering die op de lange termijn krachtig uitpakt.

Vibe-coding, het snel bouwen van een prototype zonder diepgaande technische kennis, ziet Edwin vooral als hulpmiddel voor innovatie. “Je kunt zonder veel programmeerkennis een prototype maken op basis van wat je al hebt. Dat geeft bedrijven de kans om ideeën veel makkelijker te toetsen. Voor complexe, full-stack vraagstukken is agentic AI de methodiek die er echt toe doet.”

Agentic AI is een systeem, geen tool

“Wat zijn dan de valkuilen?”, vraagt Anneke. Edwin plaatst een kanttekening die volgens hem vaak wordt onderschat: “Agentic engineering is echt het ontwikkelen van een systeem. Dat systeem moet je eerst maken, maar ook onderhouden en continu verbeteren. Dat is minstens zo complex als software engineering zelf.” Eén keer iets neerzetten lukt snel, zegt hij, maar de kunst is om het systeem structureel beter te maken en de ideeën van je engineers erin te laten landen.

Dat vraagt om een andere mindset. “Het is echt een filosofie en een cultuurverandering binnen je engineering-organisatie”, vat Edwin samen. Een agent werkt alleen goed met de juiste instructies en context en elke keer dat er iets misgaat, leer je bij. Juist daarom zijn ervaren engineers nodig die begrijpen wat er onder de motorkap gebeurt.

De code was nooit de bottleneck

Een van de opvallendste inzichten draait de gangbare aanname om. “Coderen was nooit het probleem”, zegt Edwin nuchter. Een goede engineer besteedt maar een beperkt deel van zijn tijd aan het schrijven van code. Jaap onderbouwt dat: “We hebben weleens ingeschat dat het daadwerkelijke schrijfwerk zo’n 10 tot 30 procent van de tijd beslaat. De rest van de tijd gaat op aan nadenken en coördineren over wat je gaat schrijven.”

Juist dat schrijfwerk versnelt AI enorm. Maar de bottleneck verdwijnt niet, hij verschuift. “Waar de bottleneck altijd rond het coderen lag, zit hij nu meer aan de voorkant en aan de achterkant”, legt Edwin uit. Aan de voorkant: welk idee moet je überhaupt bouwen? Aan de achterkant brengt meer software ook meer operationele complexiteit, security- en compliancevraagstukken met zich mee. “Meer software is nooit het doel”, benadrukt hij. Het juiste idee naar de markt brengen wel.

Jaap herkent hierin een bekend patroon. Softwareprojecten liepen van oudsher vast op drie punten: te laat, te duur of niet volgens specificatie. Wie met AI op die drie assen verbetert, pakt de belangrijkste winst. Tegelijk ziet hij een kans: “Nu bouwen toegankelijker wordt, durven bedrijven hopelijk vaker voor maatwerksoftware te kiezen. Dan krijg je precies wat bij je past, in plaats van een duur standaardproduct.”

Teams bestaan uit mensen én agents

Hoe verandert dit de samenstelling van een team, wil Anneke weten. “Ik denk dat alle teams, nu al of in de toekomst, bestaan uit mensen en agents. Dat is onvermijdelijk”, zegt Edwin. Zo'n agent kent wel zijn eigenaardigheden: “Een agent heeft geen gevoelens, dus die komt niet chagrijnig op zijn werk. Het is altijd hetzelfde en hij werkt 24 uur per dag door.” Maar de kern van een succesvol team blijft gelijk aan die van tien jaar geleden: helder eigenaarschap, duidelijke verantwoordelijkheden, de durf om te leren en vooral onderling vertrouwen.

Dat vertrouwen laat zich vertalen naar agents. In een proof of concept liet NetRom agents autonoom de stappen van een engineer overnemen, waarbij elke agent in een ticket vastlegde wat hij deed en waarom. Zo kan een engineer achteraf reconstrueren hoe een resultaat tot stand kwam. Gaat er iets mis, dan is dat geen reden om te wijzen, maar een leermoment. “Het mag misgaan. Het zal af en toe misgaan, en dat is niet erg”, aldus Edwin, die verwijst naar de blameless postmortem: samen onderzoeken wat er beter kan.

Die transparantie is niet vrijblijvend. Je hebt die vanaf dag één nodig, ook voor je governance. De agents hoeven niet meteen perfect te zijn, maar je moet altijd kunnen volgen hoe ze redeneren. Edwin vat het praktisch samen: “Zorg dat je agents gewoon in je organogram staan. Zo weet je precies welke kennis erin zit.”

Pas op voor lock-in en technische schuld

Het gesprek wordt scherp bij de risico’s. Zodra je systeem van agents je software maakt en onderhoudt, worden die agents zelf onderdeel van je software. Een agent die is ingericht rond modellen van een half jaar geleden, kan andere dingen dan een agent op de nieuwste modellen.

"Ik zou bedrijven niet adviseren om nu voor honderd procent op agents in te zetten. Ik garandeer je dat je over anderhalf jaar technische schuld hebt in je agents. Ga je all-in op één tool of één model, dan zit je binnen afzienbare tijd vast met kosten die je nu nog niet overziet." Die kosten lopen bovendien op nu de licentiemodellen veranderen; het budgetteren daarvan is inmiddels een vast onderdeel van de IT-begroting. Anneke vraagt of er al bedrijven zijn die volledig all-in gaan. Die zijn er, bevestigen beide sprekers.

Toch is afwachten geen optie, benadrukt Jaap: “Niks doen met AI is zeker geen optie, want je moet leren wat bij je past. Investeer op onderdelen, experimenteer, houd flexibiliteit en bewaar een stukje digitale soevereiniteit door niet afhankelijk te worden van één leverancier.”

De rol van de engineer wordt breder

Wat betekent dit voor je mensen en zeker voor jong talent dat direct met AI begint? Doorgronden wat er technisch gebeurt, blijft essentieel. “Soms moet je gewoon zeggen: we doen even niks met agents, we bouwen zelf iets en kijken hoe dat werkt. Want je moet het echt onder de motorkap begrijpen”, zegt Edwin. “Alleen dan kun je beoordelen of het resultaat voldoet op security, compliance en kwaliteit.”

Tegelijk verschuift het accent. “Vroeger dachten we heel lang na voordat we gingen bouwen. Wij noemden dat think to build. Dat hebben we omgegooid naar build to think”, vertelt Edwin: eerst de technologie ervaren om te ontdekken wat mogelijk is. De engineer wordt daarmee breder. “Communiceren, afstemmen, vastleggen, coördineren en praten met de business zijn belangrijker geworden”, vult Jaap aan. Bij NetRom vertaalt dat zich in gerichte investeringen in de NetRom Academy, waar jonge ontwikkelaars deze vaardigheden meekrijgen naast de technische basis.

De kracht van een goede ontwikkelpartner

Opschalen doe je zelden alleen, brengt Anneke in. Externe partners bieden extra capaciteit en geven je eigen team ruimte om te experimenteren en de technologie te leren kennen. De echte waarde zit volgens Edwin in twee dingen: “Een van de krachten van een partner is dat die expertise kan binnenbrengen die je zelf niet hebt.” Cruciaal is dat die kennis beklijft: een goede partner laat je team sterker achter dan hij het aantrof. Daarnaast moet de partner je domein doorgronden, niet alleen de techniek.

Dat past bij hoe NetRom naar samenwerking kijkt. “Vluchtig een partnership aangaan, dat spreekt zichzelf tegen”, stelt Jaap. Juist omdat agents integraal onderdeel van je software worden, is het van groot belang om samen af te spreken hoe je die kennis borgt en overdraagt. Zo voorkom je ook shadow-IT. “Als er heel snel iets gemaakt kan worden door een cowboyteam, dan verlies je het overzicht”, waarschuwt Jaap. Iets krachtigs moet je kunnen beheersen, anders loopt het uit de hand.

Begin klein, denk als een systeem

Als afsluiter vraagt Anneke hoe je succesvol opschaalt met AI, met partners en met je eigen team. De boodschap van beide sprekers is eenvoudig maar krachtig. “Je moet vooral beginnen. Begin klein, itereer kort en richt je hele proces in op leren. Zie het vanaf dag één als een systeem, niet als een set losse tools”, vat Edwin samen. Jaap sluit zich daarbij aan: “Leren, experimenteren, niet afwachten, doen. Blijf ook een beetje wendbaar, zodat je kunt schakelen zodra je merkt wat werkt.”

Veelzeggend is de observatie waarmee Edwin afsluit. De problemen die je onderweg tegenkomt, hebben vaak weinig met techniek te maken: “Het zijn meestal organisatieproblemen in vermomming.”

Bekijk of beluister het volledige gesprek

Dit artikel vat de hoofdlijnen samen, maar het volledige gesprek zit vol met nog veel meer praktijkvoorbeelden, nuances en inzichten. Wil je horen hoe Jaap, Edwin en Anneke denken over vertrouwen in teams, de valkuilen van agentic AI en de toekomstige rol van de engineer? Bekijk of beluister dan de volledige podcastaflevering hieronder. Je kan de podcast ook als audio beluisteren via Apple Podcast of Spotify. 

Benieuwd hoe wij jouw ontwikkelteam kunnen helpen opschalen in het AI-tijdperk, met de juiste balans tussen snelheid, kwaliteit en beheersbaarheid? Bekijk al onze diensten of neem gerust contact met ons op voor een vrijblijvend gesprek. We denken graag met je mee over de mogelijkheden op het gebied van AI.