In de vroege dagen van generatieve AI leek AI-gestuurd programmeren eindeloze mogelijkheden te bieden, of op zijn minst een eenvoudige manier om snel resultaten te behalen. Maar nu komt er een einde aan die tijd van vrij experimenteren. Terwijl AI dieper doordringt in de ondernemingen, ontstaat er een meer volwassen architectuur. Risicobewust engineering, gouden paden en AI-governance frameworks worden snel de nieuwe vereisten voor de adoptie van AI. Deze maand draait alles om de opkomende disciplines die AI voorspelbaar, verantwoord en klaar voor opschaling maken.
Wat is vibe coding?
Vibe coding houdt in dat AI de code schrijft, zodat ontwikkelaars groot kunnen denken. Ben je benieuwd naar de verschuiving in programmeren? Ontwikkelaars delen hun ervaringen met AI-tools die hun code schrijven, met soms geweldige en soms rampzalige resultaten.
De Verborgen Vaardigheden Achter de AI-ingenieur
Vibe coding helpt maar tot op een bepaald punt. Naarmate AI-systemen opschalen, verschuift het echte werk naar evaluatielussen, modelwisselingen en risicobewuste architectuur. De rol van AI-ingenieur is geëvolueerd naar een discipline die is gebouwd op testen, aanpassingsvermogen en risicomijding – niet alleen slimme AI-prompts.
Bouwen aan een Gouden Pad naar AI
Je teamleden zijn misschien niet letterlijk aan het vibe coderen, maar ze gebruiken bijna zeker AI-tools die het management nog niet heeft goedgekeurd, wat lijkt op shadow IT in zijn meest extreme vorm. De beste manier om dit tegen te gaan is niet door outright verboden, maar door richtlijnen die ontwikkelaars in de juiste richting duwen.
Onze Governance is de Sleutel tot Echte AI-Adoptie
grote bedrijven in sterk gereguleerde sectoren zoals de banksector hebben interne AI-governance beleid nodig voordat ze volledig op deze technologie kunnen inzetten. Het snel genoeg hierover beslissen om de concurrentie voor te blijven, is de uitdaging.
Hoe te Beginnen met het Ontwikkelen van een Evenwichtige AI-Governance Strategie
Ze zeggen dat de beste verdediging een goede aanval is, en als het gaat om AI-governance, hebben organisaties beide nodig. Ontdek deskundige tips voor het opbouwen van je AI-governance strategie van de grond af.
GenAI Nieuwsflitsen
- Tabnine lanceert ‘org-native’ AI-agentplatform
- Databricks voegt aanpasbare evaluatietools toe om de nauwkeurigheid van AI-agenten te verhogen
- Anthropic experimenteert met AI-introspectie
- Eclipse LMOS AI-platform integreert Agent Definition Language
Meer Interessante Lezingen en Generatieve AI-updates Elders
Een van de grootste obstakels voor zakelijke AI-adoptie is dat de tools niet deterministisch zijn – het is onmogelijk te voorspellen wat ze precies zullen doen, en soms gaan ze onverklaarbaar mis. Een tak van AI-onderzoek, genaamd mechanistische interpretatie, heeft als doel dit te veranderen en digitale geesten transparanter te maken.
Ook heeft het Model Context Protocol (MCP) de functie van AI-tools vergroot om toegang te krijgen tot gegevens en functionaliteit uit de echte wereld. Het goede nieuws is dat het fungeert als een vertrouwenslaag, waardoor LLM’s deze tool-oproepen veilig kunnen doen zonder dat ze toegang nodig hebben tot inloggegevens of systemen hoeven aan te raken.
Tot slot heeft Anthropic verklaard dat Chinese hackers gebruik hebben gemaakt van hun AI in een online aanval. Hoewel de details schaars zijn, zegt het bedrijf dat het werkt aan classifiers die dergelijke kwaadaardige activiteiten zullen markeren.
