Is AI gewoon een nieuwe syntax voor developers?

TL;DR: Elke generatie programmeren heeft de drempel tussen een idee en werkende software verlaagd. AI is de volgende stap: we "programmeren" nu in gewone taal. Dat maakt developers niet overbodig. AI mist nog steeds de context die wij in ons hoofd meedragen, en naarmate het bouwen sneller gaat, wordt ons vermogen om goede beslissingen te nemen de nieuwe beperkende factor.

Als je het kunt bedenken, kun je het maken. Het is een uitspraak waar veel mensen naar leven, en er zit veel waars in. Het is romantisch om te leven in een wereld waarin alles mogelijk is. Je stelt het je voor en het wordt werkelijkheid. Het is deels hoe ik zelf in het programmeren ben gerold. Toen ik jonger was, moest ik een keuze maken: softwareontwikkeling of visueel ontwerp. Iets maken wat nog niet bestaat... of het alleen verbeelden.

Voor mij vertelde die uitspraak nooit het hele verhaal. Als je het kunt bedenken, kun je het maken. Ik ken veel mensen met geweldige ideeën, maar ze kunnen ze niet maken. Het zou voor mij onmogelijk zijn om een raket te bouwen die naar de maan kan vliegen. Natuurlijk kan ik het bedenken. Ik heb simpelweg niet genoeg intrinsieke motivatie om de toewijding op te brengen om daar ooit te komen.

Maar met de opkomst van AI, Claude en ChatGPT, begint dat gevoel te vervagen. In de digitale wereld zijn deze assistenten als een vis in het water, terwijl wij mensen zinken en proberen te ademen door een slangetje. Als wij het kunnen bedenken, kan AI het voor ons bouwen. We winnen allemaal, we zijn nu allemaal visionairs. Ons supercreatieve brein, dat overal context vandaan haalt, verslaat nog steeds zelfs het beste AI-model. Het is voor AI inherent moeilijker om iets compleet nieuws te bedenken; het moet het ooit ergens gezien hebben. Daar komen wij mensen in beeld.

Dit is maar gedeeltelijk een paradigmaverschuiving

De mens in het proces is belangrijk, en dat is altijd zo geweest. In het allereerste begin was de drempel om een computerprogramma te ontwikkelen hoog. Wij mensen moesten extreem precies zijn, kregen weinig hulp van de systemen, en het duurde dagen voordat we de berekening daadwerkelijk zagen en wisten of onze aannames en toetsaanslagen klopten. Eén verkeerde toetsaanslag en de cyclus begon opnieuw: die ene fout had ons computerprogramma de nek omgedraaid.

Naarmate computers zich ontwikkelden, deden onze werkwijzen dat ook. Nu kunnen we de computer programmeren in bijna Engels klinkende taal. Je begrijpt waarschijnlijk wat hier gebeurt: if (amHungry) { doEat() }.

Sinds 2022 leven we in het tijdperk van AI, en kunnen we de regel hierboven schrijven door simpelweg te prompten: "Ik wil eten als ik honger heb". De drempel om iets digitaals te maken is lager dan ooit. Ook visueel. Stel je een paard op een fiets voor, en boem, daar is het. Vroeger was dat zorgvuldig werk in Photoshop geweest: een paard uitknippen, de belichting bepalen en beide objecten voorzichtig verplaatsen in de hoop de perfecte match te vinden.

Nu niet meer. Traag handwerk is niet langer de drijvende kracht achter deze syntax van morgen. Onze creativiteit en onze beslissingen zijn dat wel, en die worden een veel groter deel van ons werk. Maar dat betekent niet dat de vooruitgang stilstaat.

We hebben nog steeds developers nodig

Ik hoor vaak het argument dat wat de agentic workflows van deze AI-tools opleveren niet altijd geweldig is, en dat klopt. In mijn eigen vak als softwareontwikkelaar merk ik dat het standaard een paar eigenaardige dingen doet:

• Het schrijft veel code voor simpele taken. Dat maakt het resultaat lastig leesbaar voor een mens. Waarom zijn er twee abstracties nodig voor een wijziging die in een of twee regels kan? Het is bijna een wetenschappelijke aanpak van elk probleem, ongeacht de omvang. Het schreef het zo omdat we het dan elders kunnen hergebruiken, zelfs als wij mensen weten dat het de leesbaarheid niet ten goede komt en dat we het nergens anders nodig hebben.
• Het kan niets weten wat je het niet vertelt. Logischerwijs kan het niet bedenken wat het niet krijgt. Zo programmeren wij mensen alleen niet. Diep vanbinnen berekent ons brein de volgende stappen al. Wat gebeurt er nadat deze feature live gaat? Wat is de logische volgende vraag van de productmanager? Kan mijn collega mijn wijziging reviewen? AI staat standaard niet stil bij deze vragen.

Skills, workflows en agents

Developers kunnen dit gat in het denken van AI overbruggen door skills te schrijven, workflows te omarmen en agent farms te programmeren. In de kern lossen ze allemaal hetzelfde probleem op: context. Als de AI precies weet wat er van hem verwacht wordt, en precies kan vinden wat hij nodig heeft voor de klus, wordt het resultaat beter.

Het is alsof je een autoverkoper vraagt welke auto bij je levensstijl past, zonder te vertellen dat je alleen maar offroad gaat rijden.

Maar zelfs deze onderdelen van AI zijn niet moeilijk te programmeren zoals computers in de jaren '70 en '80 dat waren. Ook hier vertel je in gewone taal hoe je wilt dat het zich gedraagt. De drempel is opnieuw lager dan die van de programmeertalen die het genereert, zoals C of Java.

De laagdrempelige werkwijze van morgen omarmen

Al dat gepraat over AI zette me aan het denken. In een toekomst waarin onze belangrijkste interface misschien geen code-editor meer is, maar een promptinterface in menselijke taal, wat wordt dan de nieuwe beperkende factor in hoe we werken? Vroeger was dat duidelijk de snelheid van de mens achter de machine: de UX-designer die het onderzoek doet en de visuals maakt, de programmeur die de functie schrijft. In de toekomst kunnen deze workflows extreem snel gaan. Een taak die vroeger 36 dagen kostte, kan nu voor de lunch af zijn.

De beperkende factor zou heel goed energie of hardware kunnen zijn, zoals ik schreef in de arbeidsmarkt van de toekomst met AI. Maar dat ligt buiten mijn invloed als developer, dus dat parkeer ik voor nu. In plaats daarvan denk ik dat de nieuwe beperkende factor voor developers die met AI werken het nemen van beslissingen wordt.

Vertel je de AI de juiste features te bouwen? Moet de knop groen of grijs zijn, of een link onderaan de pagina? Geef je de context die het nodig heeft? Wat is de impact van de wijziging op de conversie of de gebruikerservaring?

Je werkdag bestaat voortaan uit beslissingen nemen terwijl je bezig bent. Vragen beantwoorden die de AI niet kan beantwoorden. Beslissen over de kleine dingen in je product. Beslissen waar je data opslaat, hoe je migraties aanpakt en hoe je gebruikersdata veilig bewaart. Het is nog steeds het werk dat we als developers altijd deden, maar in plaats van het grootste deel van de dag een beslissing te implementeren, zijn we nu al bezig met de volgende. De AI werkt op de achtergrond; het is aan de developer om te bepalen wat er daarna komt.