Het innovatieve Gen AI-project van Solita en ISS is afgerond. Het project rond softwareontwikkeling, waarbij werd geëxperimenteerd met Gen AI-tools, leverde verrassende resultaten en inzichten op. Niet alleen nam de beslissingssnelheid aanzienlijk toe, ook experimenten kunnen 100 keer sneller worden uitgevoerd. Maar wat is los van snelheid misschien wel de grootste verandering? Gen AI verandert de manier van werken en brengt mensen opnieuw samen tot een hecht team.
De afgelopen maanden hebben Solita en ISS een uniek Generatief AI-project op poten gezet. Het doel? Een experiment uitvoeren waarbij twee teams tegelijkertijd dezelfde digitale tool voor een klant ontwikkelen, waarbij één team in alle fasen gebruikmaakt van generatieve AI-tools.
Het ‘Gen AI Twin-project‘ van het Europese technologie- en databedrijf Solita en ISS, het internationale bedrijf voor werkplekervaring en facility management, is een baanbrekende samenwerking gericht op het gebruik van artificiële intelligentie in verschillende stadia van softwareontwikkeling.
Het project gaat uit van twee teams waarbij het ene team op de ‘klassieke’ manier te werk gaat, en het andere team in elke stap van de ontwikkeling gebruikmaakt van AI. De twee teams werken zij aan zij en streven hetzelfde doel na, namelijk bijleren over de impact van AI op de softwareontwikkelingsindustrie en de rollen en werkwijzen van ontwikkelaars.
Van start gaan met een breed scala aan AI-tools – hoe ging dat?
Om het baanbrekende experiment van de grond te krijgen, experimenteerde Gen AI-team met een heleboel verschillende tools. Al dan niet verrassend, ondervroeg de AI-ondersteunde software de ontwikkelaars ook telkens naar de motieven achter hun handelingen. Vragen als “Wat ben je aan het bouwen?”, “Wat is het doel?”, “Wie is het publiek?” doken onmiddellijk op en dwongen de ontwikkelaars om bij elke stap doordacht te werken.
Omdat er voortdurend nieuwe tools worden ontwikkeld, is het als team belangrijk om met een open blik te werken en zich niet vast te pinnen op één oplossing. Zowel vragen als antwoorden kunnen evolueren en bijgevolg afwijken tijdens het project. Niettemin: als het werkt, werkt het. Tot op heden rekent Solita op AI-coderingsassistentie, een bewijs van hoe ontwikkeld sommige tools op dit moment al zijn.
Hoe verloopt een experiment?
Na het definiëren van een hypothese wordt deze getest en ten slotte worden de resultaten gemeten. AI-tools hebben het niveau van conceptvorming drastisch verbeterd. Doordat ze in staat zijn direct input te leveren, verliep het hele proces bovendien nog sneller.
Probeer je een virtuele producteigenaar voor te stellen, verscheidene klantenverhalen, ontwikkelingstaken, gebruikersbehoeften en verhalen, productdoelen, … Door AI-samenwerkingstools te implementeren, kon het team onmiddellijk meerdere concepten bedenken. Dat is de nieuwe AI-manier van co-creëren: een eindeloze ‘loop’ van suggesties en feedback en ter plekke geïmplementeerde oplossingen aangepast aan de meest recente input.
Houd er rekening mee dat het team de AI-tools vroeg welke informatie ze nodig hadden om oplossingen te bedenken. Door de gestelde vragen, input en prompts in kaart te brengen, kunnen de ontwikkelaars de antwoorden die AI gaf altijd opnieuw genereren.
Vaarwel seniorfuncties?
“We realiseerden ons dat niet de AI-tools, maar de manier waarop we ze als team gebruiken cruciaal is”, zegt Sami Köykkä, Senior Consultant & Team Lead. Je kunt als individu heel efficiënt zijn, maar je blijft afhankelijk van andere mensen. Softwareontwikkelingsteams komen doorgaans in bepaalde stadia van het project bij elkaar om hun bevindingen te rapporteren, waarna de individuen weer zelfstandig werken. In deze nieuwe manier van werken met AI kun je continu samenwerken.
Volgens Sami dwingt AI ons om onze manier van denken radicaal aan te passen:
“We ontdekten dat anciënniteit niet meer van groot belang is, het is de houding van mensen die het verschil maakt. Gen AI-strategie zal de rollen van seniors en juniors veranderen op een onvoorspelbare manier.”
Wat het meest opviel, is dat de output van de AI-hulpmiddelen verschilt, afhankelijk van of je het als team of individueel gebruikt. Daarom is het van het uiterste belang dat in dit specifieke project niets buiten het team om werd gedaan. De impact van teamwerk mag niet worden verwaarloosd. Senior, medior of junior: iedereen vervult een steeds veranderende rol vanwege de AI-ondersteuning bij elke stap. Hoe je werkt, wijst zichzelf uit, afhankelijk van jouw manier om code te schrijven, e-mails naar de klanten te sturen, iets te ontwerpen of te beslissen.
“Toen al die beschermende lagen verdwenen, voelde ik mij plots heel ‘naakt’ of kwetsbaar. Ik was de senior en iedereen keek naar wat ik deed, maar aanvankelijk was ik onhandig met AI. Maar ieder begin is moeilijk, voor ons allemaal. Omdat we elke dag stappen zetten in ons gebruik met AI, schiepen we ook een band met elkaar”, zegt een deelnemer van Solita.
Een prangende vraag die zich dan vaak opwerpt is: “Zal Gen AI onze banen overnemen?”. Op dit moment luidt het antwoord kortweg: “nee”. Gen AI geeft geen kant-en-klare resultaten en vooral: de mens stelt nog steeds de eisen, niet andersom. AI vervangt mensen niet, maar ontfermt zich over het ‘vuile werk’, zijnde de repetitieve en vervelende taken, zodat mensen zich kunnen focussen op het evalueren van die taken en het nemen van beslissingen.
Samenwerking en de bijkomende uitdagingen
De Collab AI-methode is geïnspireerd op het programmeren in paren: één persoon werkt de hele tijd achter de computer als aansturing van de AI, terwijl de andere persoon de resultaten controleert aan de hand van referenties. Door het eindresultaat steeds als team te beoordelen, worden volgens Innovation & Design Lead bij Solita Marko Taipale, ‘AI-hallucinaties’ in toom gehouden.
Maar deze methode heeft zijn beperkingen. Volgens Lasse Girs, die de leiding voert over de Gen AI Studio van Solita, bepalen individuele voorkeuren of mensen graag werken binnen deze structuur. Introverte mensen hunkeren bijvoorbeeld naar afzondering, maar ook ongemakkelijkheid bij andere meningen kan tot problemen leiden. Psychologische veiligheid werd daardoor als bepalende factor geïdentificeerd voor het succes van deze aanpak.
De klant maakt deel uit van het team
Hoe goed je je als bedrijf ook kunt aanpassen aan de omstandigheden, je bent altijd gebonden aan de verkoper-klantrelatie en hoe die invloed uitoefent op de snelheid van beslissingen in het hele bedrijfsproces. Hoe kan het dan dat het AI-team in het Solita ISS Gen AI Twin-project dan in staat was om 500 keer sneller beslissingen te nemen?
Sami: “Dankzij AI konden we de klant onderdeel maken van het team. En toen werd het pas echt interessant. Tijdens een bijeenkomst zaten we met het hele team en de klant in dezelfde ruimte om een keuzeschakelaar van een product te maken. Bij de ontwikkeling van ons model, gebruikte de klant een eigen AI-tool om onmiddellijk feedback en ons te wijzen op noodzakelijke aanpassingen. Nadien bouwden we het AI-model opnieuw op, aangepast aan de wensen van de klant. Een kwartier later waren de UA-prototypes klaar. Terwijl wij nog een discussie voerden, kon de klant rechtstreeks feedback geven, met behulp van eigen AI. In normale omstandigheden duurt het maanden om een prototype te bouwen en feedback van de klant te verzamelen. In dit project konden we in cycli van een kwartier werken, werkelijk mindblowing.”
Uiteraard is niet alles perfect wat AI maakt, maar dit project onderzoekt het maken van een product dat minstens levensvatbaar is, niet het leverbare product. Nieuwigheden uitproberen en de onmiddellijke impact ervan waarnemen: dat is de nieuwe superkracht van het AI-team.
Dit Twin-project bevat educatie, het opdoen van nieuwe inzichten over snelheid en repetitieve processen en het in team parallel aan ideeën werken. Sami concludeert dat collaboratieve AI zich vlekkeloos kan aanpassen en taken uitvoerig kan versnellen. De ontwikkeling van AI is nog niet voltooid, maar zoals Sami zegt: “De tools zijn voorlopig de slechtste uit de menselijke geschiedenis, ze zullen alleen maar verbeteren”. Ten slotte heeft Sami nog een paar aanbevelingen voor het gebruik van AI. Wees nieuwsgierig en houd documentatie bij, zoek naar methodes om de input en prompts die je aan AI geeft op te slaan. En last but not least: geef niet al je kennis en data weg aan Open AI en Microsoft.
