Afgelopen week hebben wij met een deel van onze ontwikkelaars onze halfjaarlijkse 'Open TAP'-sessie gehouden, afgekort als OTAP. Deze afkorting is een knipoog naar de gebruikelijke afkorting die in de ICT staat voor Ontwikkelen, Test, Acceptatie en Productie. Tijdens onze halfjaarlijkse 'Open TAP'-sessie dragen
Risico's. We lopen ze allemaal, iedere dag, ieder moment van de dag. De meeste van die risico's laten we aan ons voorbij gaan. Op het moment dat we de auto of de trein instappen op weg naar ons werk, dan is er altijd die hele kleine
Er zijn een hoop manieren om te leren. Bouwen in de praktijk is een prima manier. Maar daarna even terug naar de klas om te reflecteren op de ervaringen helpt daarbij zeker. Vandaar dat we zijn gaan bouwen met AI bij Hugo Bowne-Anderson.
De meeste tijd zijn systemen beschikbaar. Soms helaas niet. Juist voor die zeldzame momenten zijn de hersteloefeningen, om voorbereid te zijn op een zo spoedig mogelijk herstel van de systemen van onze klanten.
AI stond begin van dit jaar volop in de belangstelling. Inmiddels is de interesse teruggelopen en komen verwachting en capaciteit meer met elkaar in balans. Voor ons techneuten wordt het nu pas echt interessant om AI-technologie op gepaste en nuttige wijze voor onze klanten in te zetten.
Elk jaar grijpen wij week 42 aan om onze klanten te bedanken voor de prettige samenwerking. Maar waar komt dat getal 42 nou eigenlijk vandaan?
Een goed in software geïntegreerde AI agent laat voor de bouwer sporen na die je later kan analyseren. Meer nog dan bij traditionele software moet je goed nadenken over welke sporen om er de juiste informatie uit te halen. In deze post laten we zien hoe we dat bij de Tingit 8QL agent hebben gedaan.
Het integreren van AI in software is niet zonder kosten. Als gewone software – de robot – kan wat de AI kan – de aap – dan is het vaak goedkoper en betrouwbaarder om te kiezen voor de robot. De aap kies je om dingen te doen die de robot niet kan. En daar zijn kosten aan verbonden.
42 organiseert regelmatig een kennisuitwisselingsdag, KTM genaamd, bestaand uit een tjokvol inhoudelijk programma. Deze dag sloten we af met percussie drummen en diner in de Heeren van Soetermeer.
Om de 8QL agent in Tingit te kunnen gebruiken, moest de gebruikersinterface aangepast worden. Middels de nieuwe chatbot wordt jouw vraag omgezet naar een complexe en direct uitgevoerde 8QL query en zie je de deelnemers waar je om gevraagd hebt.
In een risicoanalyse hebben we vastgesteld dat er geen noemenswaardige risico's zijn voor gebruik van de 8QL agent in Tingit. Het gebruik van de 8QL agent is volledig in overeenstemming met de AVG/GDPR en AI Act.
Via reverse engineering van de bestaande broncode naar een formele Tingit 8QL taaldefinitie, waarmee binnen Tingit 8QL expressies gegenereerd kunnen worden.
QA
Met behulp van het product Maintainability Cloud hebben we inzicht in hoe wij het doen op het gebied van de software kwaliteit van onze producten ten opzichte van andere systemen. Daar zijn we best trots op.
AI
Stel, je kunt Extract-Transform-Load (ETL) pipelines opzetten, maar in plaats van dat je alles zelf verzint, heb je een AI-assistent die het zware werk voor jou doet. Het resultaat van de pipelines – een gecombineerde tabel geschikt voor BI-oplossingen – kun je vervolgens uitlezen via een API call.
Open Source
In Java-applicaties worden conform best practices aparte klassen gebruikt voor invoer en uitvoer. BeanMapper ondersteunt dat design pattern door de overheveling van data te vereenvoudigen.
AI
Moeten we rekenen op Artificial General Intelligence (AGI) of is het aannemelijker dat kleine, maar nuttige toepassingen van AI de komende jaren een belangrijker rol gaan spelen? 42 gaat uit van het laatste scenario.
Tingit
Het populaire product Tingit bevat de taal 8QL waarmee rapportages gemaakt kunnen worden over de data. 8QL is echter vrij technisch en daardoor minder makkelijk te gebruiken. Deze post beschrijft wat ons plan is om AI in te zetten om 8QL toegankelijker te maken voor de eindgebruiker.
Tijdens AI-gedreven software-ontwikkeling vliegt een LLM snel uit de bocht. Met instructies kun je hem makkelijker binnen de kaders houden, maar nog beter werkt het om met technische tests de architectuur-eisen af te dwingen.
AI
Taalmodellen (LLM's) brengen uiteenlopende kosten met zich mee. De dure en slimme zijn tot wel honderden keren duurder dan kleine en snelle taalmodellen. Het is zaak om goed na te denken welk taalmodel minimaal nodig is voor de eigen business case en daarvoor te gaan.
AI
Context Rot is als de LLM minder precies wordt naarmate meer van het context window van het taalmodel gebruikt wordt. Gelukkig kun je hierop mitigeren door je context zorgvuldig te ontwerpen met behulp van context engineering principes.
AI
Waar prompt engineering als discipline voldeed, zijn er nu zoveel aspecten bijgekomen, dat de term tegenwoordig tekort schiet. Tijd voor een bredere term, zoals context engineering? Of misschien zelfs agent engineering?
Sociaal
In het kader van de peiler "persoonlijke productiviteit" binnen ons AI Team hebben we een workshop gegeven over de AI tools die Google ons als Google Workspace afnemer te bieden heeft. Aan het einde nog wat handige tips voor jou - NotebookLM, Deap Research en Gemini Live.
Compliance
De inzet van AI brengt baten met zich mee, maar ook risico's. Bij 42 hebben we diverse behandelopties in het leven geroepen om de risico's te mitigeren, zodat we maximaal kunnen inzetten op het verwezenlijken van de belofte van AI.
AI
AI is in potentie bijzonder waardevol. Het is echter een misvatting te denken dat die waarde met een druk op de knop verzilverd kan worden. Het vereist een gedegen, gestructureerde aanpak om de potentie van AI om te zetten in winst voor het bedrijf.