BLOG – Snelheid is niet langer een concurrentievoordeel, maar een voorwaarde om te overleven in een veranderende markt. Waar transformatietrajecten vroeger drie tot vijf jaar duurden, verwachten klanten nu binnen een jaar tastbare resultaten. Om hierop in te kunnen spelen, moeten bedrijven hun transformatiestrategieën ingrijpend herzien. Hoe maken organisaties in het gewenste tempo de benodigde stappen?
Het zal niet verrassend zijn dat generatieve ai (gen-ai) centraal zou moeten staan bij een vernieuwde strategie. Door de steeds snellere adoptie ervan, wordt de lat alsmaar hoger gelegd. Ai is inmiddels in veel bedrijfsprocessen geïntegreerd; volgens het CBS wordt zelfs het merendeel van de omzet gegenereerd door bedrijven die ai-technologie gebruiken. Het verhoogt bovendien de productiviteit van ontwikkelaars en helpt it-teams sneller en slimmer oplossingen te leveren die bijdragen aan transformatie en meer impact hebben op het bedrijfsresultaat.
Ondanks de marktvraag naar snellere doorlooptijden en economische kansen, vertrouwen veel bedrijven nog steeds op verouderde systemen en gefragmenteerde data, die schaalbaarheid en vooruitgang belemmeren. Veel it-teams houden vast aan traditionele werkwijzen en passen zich moeilijk aan, wat digitale transformaties vertraagt en innovatie afremt.
Een extra uitdaging is dat ondanks de versnelde adoptie van ai, 52 procent van de projecten volgens Gartner nooit de productiefase bereikt. Gemiddeld duurt het acht maanden om van prototype naar productie te gaan. Lange doorlooptijden remmen de vooruitgang en maken het lastig om wendbaar en innovatief te blijven.
Wat de reden ook is, bedrijven kunnen niet anders dan ai omarmen en het gebruiken om sneller te innoveren om hun concurrentievoordeel te behouden.
Concept
In het afgelopen jaar is de ai-hype verschoven van een theoretisch concept naar een concrete oplossing die softwareontwikkeling ingrijpend verandert. Een rapport van OutSystems en KPMG toont aan dat 93 procent van de leidinggevenden van plan is de ai-investeringen te vergroten. Gen-ai biedt ongekende mogelijkheden door softwareontwikkeling te stroomlijnen met automatische codegeneratie, snelle prototyping en het vertalen van code van de ene programmeertaal naar de andere. Agentic ai gaat zelfs een stap verder door zelfstandig acties uit te voeren, beslissingen te nemen en complete processen te coördineren. Bedrijven die deze innovaties omarmen benutten gen-ai niet alleen voor efficiëntie, maar als motor van verandering en een drijvende kracht achter digitale transformatie.
Zo realiseren bedrijven waarde in maanden in plaats van jaren
Gen-ai in softwareontwikkeling helpt bedrijven hun digitale transformatie te versnellen door de ontwikkeltijd en kosten drastisch te verlagen. Hierdoor moeten sectoren hun systemen aanpassen om relevant te blijven. Het combineren van gen-ai met low-code kan daarnaast bijdragen aan de efficiëntie van softwareontwikkeling. Low-code maakt complexe taken eenvoudiger, waardoor it-teams gen-ai-oplossingen snel kunnen aanpassen, itereren en implementeren. Zo bouwen bedrijven in recordtijd ai-gedreven applicaties, waardoor ze in maanden waarde kunnen realiseren, in plaats van jaren.
Terwijl bedrijven deze transformatie doormaken moeten ze ook overwegen of ze software zelf bouwen of kopen voor maximale efficiëntie. Omdat software sneller moet worden ontwikkeld, zoeken bedrijven naar betere samenwerking tussen gen-ai en menselijke expertise. Agentic ai versterkt die samenwerking nog meer door medewerkers in gewone taal met systemen te laten communiceren. Zulke samenwerkingen versnellen ontwikkeltrajecten en helpen bedrijven concurrerend te blijven.
Uitdagingen
Hoewel de adoptie van ai kansen biedt, brengt het ook de nodige uitdagingen met zich mee. Zonder goed beheer leidt de druk om snel te ontwikkelen tot technical debt en ongebruikte code. Wanneer duidelijke richtlijnen ontbreken vergroot ai-code daarnaast het risico op technical debt, waardoor schaalbaarheid en onderhoud lastiger worden. Dit kan uiteindelijk weer leiden tot verminderde concurrentiekracht.
De inzet van gen-ai brengt verder serieuze veiligheidsrisico’s met zich mee. Veel modellen zijn getraind op datasets die soms gevoelige informatie bevatten, wat kan leiden tot potentiële schendingen van privacy. Bovendien houden gen-ai-modellen niet altijd rekening met recente kwetsbaarheden, waardoor systemen vatbaar blijven voor hackers en cyberdreigingen. Daarom is het cruciaal dat bedrijven duidelijke governance- en compliancekaders opstellen om een ethische en veilige toepassing van ai te waarborgen. Zowel voor de bescherming van gevoelige informatie als het garanderen van transparantie.
Eisen
Tegenwoordig wordt het succes van digitale transformatie gemeten aan de hand van concrete bedrijfsresultaten zoals time-to-market, klanttevredenheid en kostenefficiëntie. Bedrijven willen snel applicaties bouwen met gen-ai, maar moeten daarbij tegelijk voldoen aan eisen voor kwaliteit, veiligheid en governance.
Het gebruik van ai-gedreven low-codeplatformen stelt bedrijven in staat hun doelen te bereiken en deze maatstaven te realiseren. Gen-ai heeft de mogelijkheden voor efficiënte innovatie aanzienlijk vergroot, waardoor digitale transformatie niet langer een langdurig proces hoeft te zijn.
Wie zich net zo snel weet te transformeren als gen-ai, wint in een wereld waarin snelheid allesbepalend is.
Harmen Hoogwout, regional vice president, Northern Europe, OutSystems
