AI speelt een steeds grotere rol in softwareontwikkeling, en de effecten ervan zijn nu al zichtbaar in de dagelijkse praktijk van developers. AI-tools zoals GitHub Copilot en JetBrains AI Assistant ondersteunen ontwikkelaars op manieren die een paar jaar geleden ondenkbaar waren. Maar wat betekent dit voor de toekomst van softwareontwikkeling ? En wat betekent het voor jou, als je developers of digital agencies inhuurt om software te maken?
De meeste AI-tools voor softwareontwikkeling, zoals GitHub Copilot, gebruiken grote taalmodellen (large language models – LLM’s) die getraind zijn op enorme datasets. Voor Copilot betekent dit dat het model is getraind op duizenden regels code die beschikbaar zijn op GitHub. Ze fungeren als een soort ‘autocomplete’ voor code: ze voorspellen welke code de developer waarschijnlijk als volgende zal schrijven, en vullen deze automatisch aan.
Binnen Blis Digital heeft iedereen, van developer tot tester, inmiddels AI omarmd. Microsoft Copilot en Blis Chatty, onze GPT-4o chatbot in Microsoft Teams, helpen ons dagelijks bij tal van taken. Testers gebruiken AI bijvoorbeeld om bug reports efficiënter te maken. In plaats van lange beschrijvingen te schrijven, kunnen we nu op basis van screenshots of video’s automatisch rapportages laten genereren.
De resultaten zijn indrukwekkend. Het grootste voordeel is dat AI repetitieve taken automatiseert, waardoor je als developer in je “flow” blijft en je kunt richten op complexere vraagstukken.
Meer dan alleen code schrijven
Er zijn natuurlijk veel meer AI-tools dan GitHub Copilot en in-house chatbots. AI helpt ontwikkelaars bij het op grote schaal aanbrengen van wijzigingen in code, het vinden van fouten en het genereren van documentatie. Daarnaast zijn er innovatieve manieren om programmeurs te ondersteunen tijdens het coderen. In Phind kunnen ze bijvoorbeeld vragen stellen over hun code om zo problemen sneller op te lossen.
Tools als Builder.io en Visual Copilot brengen AI naar het visuele ontwerpproces. Met deze tools kunnen niet-designers zoals product owners ontwerpaanpassingen doen zonder diepgaande kennis van designprincipes. Simpele instructies zoals “verplaats de banner naar rechts” of “voeg een knop toe” zijn genoeg om een bruikbaar ontwerp te genereren, waardoor de drempel voor visueel ontwerp aanzienlijk wordt verlaagd.
AI bij testen en deployment
Een ander belangrijk gebied waar AI een grote impact heeft, is bij het testen van software. AI-tools kunnen inmiddels minimaal 80% van de unit tests automatisch genereren. Bij Blis Digital gebruiken we GitHub Copilot voor dit proces, wat niet alleen tijd bespaart, maar de kwaliteit, dekking en consistentie van onze tests verbetert.
Daarnaast zien we AI-innovaties in het testen van gebruikersinterfaces (UI). Microsoft Playwright en ZeroStep zijn uitstekende voorbeelden van hoe AI het bouwen en onderhouden van UI-tests veel sneller en efficiënter maakt.
En hoewel AI in het deploymentproces nog in de kinderschoenen staat, worden ook hier belangrijke stappen gezet.
Uitdagingen, beperkingen, toekomst… En wat dat allemaal voor jou betekent
Ondanks alle voordelen zijn AI-tools nog niet perfect. GitHub Copilot werkt bijvoorbeeld prima voor eenvoudige taken, maar bij complexere opdrachten laat de kwaliteit vaak te wensen over. Ook is het heel belangrijk om te begrijpen dat AI (nu nog) geen vervanging is voor menselijke creativiteit en kritisch denkvermogen. Desondanks is er nu al veel veranderd aan hoe we software maken en er komen nog meer veranderingen aan.
