Van traditionele SDLC naar AI-native

Plan een gesprek Bekijk de weg ernaartoe

Wat we vandaag zien

Overtuiging Een deel van het team schrijft AI bij voorbaat af, en een ander deel verwacht wonderen. Dat is dezelfde fout in twee richtingen.
Vaardigheid Geen opleiding, te weinig toegang tot AI-tooling, en processen die gebouwd zijn voor een wereld waarin code schrijven het dure deel was.
Fundament De meeste productkennis zit in de hoofden van een paar mensen. AI-workflows zijn versnipperd, elk maar zo goed als wie hem bouwde.
Adoptie Het verschil tussen teams is groot: sommige werken bijna AI-first, andere gebruiken nauwelijks AI. Er is geen gedeelde manier van werken om die kloof te dichten.

De weg ernaartoe

We bouwen op wat Anthropic publiceert over AI-native engineering. Het knelpunt verdwijnt niet, het verschuift: uiteindelijk naar het moment waarop iemand beslist.

Anthropic: The AI-native SDLC playbook

Vandaag

Zes bureaus, vijf overdrachten. Build duurt het langst, en dat bepaalt het tempo van de hele keten.

  1. Product
  2. Analyse
  3. Build
  4. Review
  5. Test
  6. Release

AI-ondersteund

Agents bouwen. Het knelpunt schuift naar wat je vraagt en wie het nakijkt.

  1. Product
  2. Analyse
  3. Build
  4. Review
  5. Test
  6. Release

AI-native

Één doorloop, geen overdrachten. Een mens beslist nog vier keer, en dat is het enige wat het werk nog ophoudt.

  1. Product
  2. Analyse
  3. Build
  4. Review
  5. Test
  6. Release
Wat in productie gebeurt, voedt het volgende stuk werk
Vier gates
  1. 1Intentie aanvaard
  2. 2Spec goedgekeurd
  3. 3Wijziging goedgekeurd
  4. 4Release vrijgegeven
  • Waar de doorloop smaller wordt, wacht het werk
  • Gate: een mens beslist

Waar de inspanning zit

Het meeste werk zit niet in de techniek. Het zit in mensen meekrijgen, en in een werkwijze die voortbouwt op de cultuur en de gewoontes die bij jou al bestaan.

Mensen meekrijgen

“We hebben het altijd zo gedaan” weerleg je niet met een nota. Wij zetten iemand in het team die de stap al gezet heeft, en tonen dat verschil in een echte repository, tegenover wat het team zelf had opgeleverd.

Op je eigen cultuur gebouwd

Er bestaat geen standaardproces dat wij bij jou komen installeren. We vertrekken van hoe je teams vandaag werken en van wat er al goed zit, en bouwen daarop verder.

Quality gates

Wij bouwen quality gates in je CI/CD, zodat kwaliteit zichtbaar en automatisch wordt, en elk team minstens de standaarden van vandaag haalt. Niemand kijkt met de hand na wat een agent aan volume produceert: de quality gates vangen het volume op, je reviewers beoordelen de keuzes. Toegang zonder gates levert je meer code op, en minder vertrouwen erin.

Eén manier van werken

Wij helpen een klein platformteam uit je eigen organisatie de afspraken vast te leggen in de repository en ze bij elk team binnen te brengen via de tooling zelf, niet via een wikipagina die één keer geschreven wordt en nooit meer gelezen. Het is een basis, geen grens: elk team bouwt erop verder, en feedback uit elk team stuurt die basis bij.

Opleiding

Mensen die AI elke dag gebruiken vragen ons nog altijd wat MCP is, zetten de agent in als zoekbalk en geven hem kleine klusjes in plaats van hele workflows. De wil is er wel, de kennis nog niet. Wij trainen je engineers op agentic workflows, niet op losse prompts.

Waar staat je team vandaag?

Vertel kort hoe je teams vandaag werken en waar het schuurt. We zeggen welke stap eerst komt, en waarom die eerst komt.

Liever bellen? +32 11 11 10 20 Of mail naar [email protected] Beringen, België

Velden met * zijn verplicht.

Lees in ons privacybeleid hoe we je gegevens verwerken.