De toekomst van softwareontwikkeling: De impact van AI op microservices
In een recente post op sociale media vierde een gebruiker het gebruik van GPT-4 om in slechts drie uur tijd vijf microservices voor een nieuw product te programmeren, en dat voor de schappelijke prijs van 0,11 dollar. Ter vergelijking had een “zeer goede” menselijke ontwikkelaar hetzelfde werk aangeboden voor maar liefst 5.000 euro met een doorlooptijd van twee weken. De aanvankelijke reactie van velen was er een van verbazing en enthousiasme: is dit het einde van de traditionele softwareontwikkeling?
Kritische Reflectie op AI-gegenereerde Code
Maar de kritische antwoorden lieten niet op zich wachten. Een andere professional deelde een vernietigende lijst van meer dan 30 technische vragen die zelden aan de orde komen in dit soort vergelijkingen. Vragen die een ongemakkelijke waarheid onthullen: code is niet alleen functionaliteit, maar omvat ook veiligheid, context, onderhoud en verantwoordelijkheid.
Wat kost "gratis" code werkelijk?
In de echte wereld is het schrijven van code die “werkt” niet genoeg. Het is slechts het begin. Een microservice, hoe klein ook, moet een reeks controles doorstaan om geschikt te zijn voor een serieuze productieomgeving:
- Valideert het correct de invoer? Of kan het de server blokkeren met een slecht geformuleerde aanvraag?
- Voldoet het aan privacyvoorschriften zoals de AVG?
- Heeft het nuttige logs en configuraties voor meldingen? Kan het worden gemonitord en gedebugt als er iets misgaat?
- Is het beschermd tegen injecties (SQL, commando’s, enz.)?
- Wat zou de impact zijn als die microservice een hele dag faalt?
- Wie gaat het over zes maanden onderhouden? Is er documentatie? Is het geversioneerd?
Deze vragen zijn geen retorische exercities. Dit zijn de vragen die het “laboratoriumcode” scheiden van een professionele oplossing die kan schalen, onderhouden worden en de tand des tijds kan doorstaan.
GPT-4 als hulpmiddel, niet als vervanger
Generatieve AI kan nuttige, zelfs uitstekende code schrijven in de handen van experts. Maar dat resultaat is niet gratis: het vereist begrip, validatie, testen, integratie en follow-up. De kosten liggen niet alleen in de schrijftijd, maar ook in alles wat daarna komt: kwaliteitsborging, veiligheid, onderhoud, juridische naleving en technische duurzaamheid.
Denken dat GPT-4 een ontwikkelaar volledig kan vervangen, is even naïef als aannemen dat een rekenmachine een ingenieur vervangt.
Technische schuld: de verborgen prijs van de shortcut
Het adopteren van door AI gegenereerde oplossingen zonder toezicht kan op het eerste gezicht een besparing lijken, maar opent de deur naar technische schuld, beveiligingsfouten en een gevaarlijke afhankelijkheid van niet-begrijpbare code. In productie is onverklaarde code een latent risico. Wat gebeurt er als het faalt en niemand weet hoe het moet worden opgelost?
Dit soort situaties zijn geen verre hypothesen: ze komen elke dag voor in bedrijven die snelheid boven betrouwbaarheid hebben gesteld.
Conclusie: automatiseren, ja; afzien, nee
Het automatiseren van delen van het werk met AI is een buitengewone kans, maar het kan geen excuus zijn om de basisprincipes van professionele ontwikkeling op te geven. Een ontwikkelaar die GPT-4 gebruikt om repetitieve taken te versnellen en zich te concentreren op strategische beslissingen, is efficiënt. Wie zonder begrip kopieert en plakt, speelt met vuur.
Kunstmatige Intelligentie is er niet om de professional te vervangen, maar om deze te versterken. Maar zoals elke krachtige tool, vereist het beoordelingsvermogen, verantwoordelijkheid en technische kennis om niet averechts te werk te gaan.