De laatste tien procent
Vijfentwintig jaar software bouwen, en het is nog nooit zo makkelijk geweest om iets te maken dat af lijkt. Of zo moeilijk om iets te maken dat werkt. De eerste post in een reeks over softwareontwikkeling in het tijdperk van AI en agents, door iemand die het elke dag bouwt.
Open eender welk serieus platform voor projectwerk en zoek op één zin: "ongeveer 90 procent klaar". Je vindt hem in de ene vacature na de andere. De app is bijna af, hij moet alleen nog afgewerkt worden. Het prototype werkt, het moet alleen nog stabiel gemaakt worden. Iemand heeft het meeste werk al gedaan, er ontbreekt alleen iemand om de rest af te sluiten.
Die vacatures zijn er altijd geweest. Er zijn er nog nooit zoveel geweest. En dat is, voor mij, het eerlijkste beeld van wat er op dit moment met softwareontwikkeling gebeurt. Niet de demovideo's, niet de conferentietalks, maar die wachtrij van producten die tot negentig procent zijn geraakt en daar zijn gestopt.
Wat ik leerde over transities
Ik bouw al vijfentwintig jaar software. Dat is lang genoeg om niet meer in revoluties te geloven en ze te gaan bekijken als weer. Ze komen, ze gaan voorbij, ze laten iets achter. Ik heb er een paar meegemaakt, en elk ervan werd op zijn moment aangekondigd als het einde van alles wat we kenden.
Wat mij van al die transities is bijgebleven, is één eenvoudige regel. Er is maar één manier om technologische vooruitgang verkeerd aan te pakken: te laat zijn. Al de rest valt recht te zetten. Je kunt een tool verkeerd inschatten, naast een architectuur grijpen, investeren in iets dat verdwijnt. Dat zijn fouten die een maand kosten. De aansluiting missen kost een carrière.
Een twintigtal jaar geleden begon ik serieus voor de Amerikaanse markt te werken, en daar voelde ik voor het eerst wat snelheid betekent. Niet de snelheid van code schrijven, maar de snelheid van beslissen. Een meeting 's ochtends, een beslissing tegen de middag, de eerste code die avond. Eerst bouwen, later uitzoeken wat je ermee doet. Voor iemand die opgroeide in een cultuur waar elke beslissing drie keer overwogen wordt, was dat bevrijdend. Pas nu zie ik de andere kant van dat tempo, en daar zal ik over schrijven, want AI heeft het met tien vermenigvuldigd.
De engineer die niemand zocht
Al die tijd droeg ik een zeker ongemak met me mee. Ik was niet de engineer die de sector zocht. Het interesseerde mij hoe een product eruitzag, hoe het aanvoelde onder de vingers, waarom iemand het een tweede keer opende of niet. De kant van de gebruiker boeide mij evenveel als de database. Toen was dat geen deugd. Bedrijven wilden smalle specialisten, op basis van een logica die onklopbaar klinkt: wie maar één ding doet, kent dat ene ding het best.
Jarenlang moest ik bewijzen dat breedte geen gebrek aan diepte is. En jarenlang veranderde de markt langzaam, zonder zich ooit te verontschuldigen, van mening. Vandaag wordt van een developer verwacht dat hij het product begrijpt, de gebruiker, de architectuur, de infrastructuur, de data, de beveiliging, de kost, en dat hij daarbovenop beslissingen neemt en erachter staat. Zeggen dat alles verwacht wordt, zou een understatement zijn.
AI heeft die verwachting niet gecreëerd. Het heeft ze alleen genadeloos gemaakt. Zolang code schrijven duur was, kon je zeggen dat er geen tijd was om het product te begrijpen. Nu code sneller verschijnt dan we ze kunnen lezen, is dat excuus weg. Wat overblijft is één vraag: weet je wat je bouwt, en waarom.
De revolutie van de slechte producten
Terug naar die negentig procent.
Het is nog nooit zo makkelijk geweest om iets te maken dat af lijkt. Op één namiddag krijg je een app met login, een database, een interface die eruitziet alsof een designer ze maakte, en een landingspagina die belooft. Het is nog nooit zo moeilijk geweest om iets te maken dat echt werkt. Dat standhoudt onder belasting, dat onderhouden kan worden als de eerste euforie voorbij is, dat niet omvalt als de duizendste gebruiker het opent in plaats van de tiende.
Het verschil tussen die twee is precies die laatste tien procent. Daar zijn projecten altijd al gebroken. Wat nieuw is, is dat er honderd keer meer tot op dat punt raken, en dat de meeste mensen die ze tot daar brachten niet weten dat ze gestopt zijn. Voor hen lijkt het product af.
Daarom noem ik dit de revolutie van de slechte producten. Als het vroeger klopte dat één startup op tien slaagt, ben ik ervan overtuigd dat we naar één op honderd gaan. Niet omdat er minder goede ideeën zijn. Omdat er honderd keer meer zijn die schitteren in een demo.
Slecht werk heeft geleerd er goed uit te zien
Dit is het stuk dat mij het meest interesseert, omdat niemand het erover heeft.
Slecht werk was vroeger zichtbaar. Een slechte developer leverde code die uit elkaar viel, een slechte projectmanager een planning die niet hield, een slechte analist een document dat niemand kon lezen. Het deed pijn, maar het was eerlijk. Je zag met wie je te maken had.
Vandaag kan een slechte developer, een slechte projectmanager, een slechte analist, wie je maar wilt, met AI een oplossing voor je neerleggen die niet te onderscheiden is van een goede. De documentatie is netjes. De presentatie overtuigt. De code is proper, gedocumenteerd, goed gestructureerd. Het is nog altijd slecht. Je ziet het alleen niet meer in de meeting. Je ziet het drie maanden later, wanneer het tien keer zoveel kost.
Wat betekent dat projecten, tijd en beslissingen beheren niet eenvoudiger is geworden, zoals beloofd. Het is moeilijker dan ooit. Want wat intuïtie vroeger deed, slecht werk in één oogopslag herkennen, werkt niet meer. Slecht werk heeft geleerd er goed uit te zien. De mensen die het bestellen, leiden en betalen, hebben dat nog niet geleerd.
Waarom ik schrijf
Met deze post open ik een reeks over softwareontwikkeling vanuit het standpunt van iemand die het elke dag bouwt, met AI en agents in de lus, aan eigen producten en voor klanten. Het wordt concreet. Hoe ik werk, wat echt geholpen heeft, waar een tool mij weken heeft gekost en waarom ik het liet gebeuren.
Maar het hoofdmotief is er maar één, en het is niet technisch. De relatie tussen mensen en AI, en de prijs die velen daar de komende jaren voor zullen betalen. Niet omdat AI hen zal vervangen. Omdat ze, ernaast, precies die delen van het werk zullen laten vallen die AI niet voor hen kan doen: begrijpen wat er gebouwd wordt, beslissen wat niet gebouwd wordt, instaan voor het resultaat.
Die prijs zal niet meteen zichtbaar zijn. Hij zal opduiken in die vacatures. Ongeveer negentig procent klaar, iemand gezocht om het af te maken.