Inzichten

Hoe we denken over AI, software en besturing.

Zes stellingen, elk beginnend als een beknopte bewering en uitmondend in een visueel model en een speciale pagina. Zij vormen de redenering achter onze routekaart; de startpagina is de korte versie.

Scriptie 01 AI SDLC controlemodel

Het AI-evolutiemodel voor softwareontwikkeling

De ontwikkeling van AI-software evolueert via niveaus van controle, van handmatige codering tot deterministische toolchasins en formele domeinsystemen. Het duurzame voordeel komt voort uit gereguleerde hefboomwerking, en niet alleen uit automatisch aanvullen.

Lees het volledige proefschrift
Proefschrift 02 Workflowplafonds en modeleconomie

AI in softwareontwikkeling heeft een plafond

Slimmere modellen helpen nog steeds, maar de huidige levenscyclus van software legt een praktisch plafond op. De kans verschuift naar contextuele specialisatie, lagere tokenafhankelijkheid en kostenefficiënte uitvoering van infrastructuurteams die al bezitten.

Lees het volledige proefschrift
Scriptie 03 Adoptie van agentische codering en marktstructuur

De Agentic AI-systeembenadering voor de levenscyclus van codeeradoptie

De acceptatie van agentische codering splitst zich op tussen pipeline-native systemen buiten de ontwikkelaars-pc. IDE-native agentische workflows erin, en reguliere augmentatie gebouwd op basismodellen. Om beide kloven te overbruggen zijn herhaalbare, beheerde systemen nodig, en niet alleen het gebruik van assistenten.

Lees het volledige proefschrift
Scriptie 04 Afstemming van technische kwaliteit

Consistentie brengen in de techniek

Software-engineering is moeilijker dan coderen, omdat organisaties zelden een operationele definitie delen van goed uitgevoerd werk op het gebied van beveiliging, privacy, veerkracht, compliance, kosten en waarde. De diepere mogelijkheid van AI is om deze afwegingen consistenter, transparanter en controleerbaarder te maken.

Lees het volledige proefschrift
Proefschrift 05 TCO, tokens, en infrastructuurcapaciteit

AI-software wordt een Token Economy

AI-software wordt steeds meer beperkt door de economische aspecten van tokens, de totale eigendomskosten en de schaarste aan infrastructuur. Het duurzame voordeel verschuift naar het voorspellen van het verbruik van tokens met Moltke, het meten van gedetailleerd gebruik met Solon, het verminderen van de ondoorzichtigheid en het kiezen van architecturen die bedrijven zich daadwerkelijk kunnen veroorloven en waarvoor ze capaciteit kunnen veiligstellen.

Lees het volledige proefschrift
Proefschrift 06 Systeemarchitectuur, orkestratie en enterprise-fit

Het model is niet het product. Het systeem is.

De waarde van zakelijke AI verschuift van de kracht van onbewerkte modellen naar orkestratie, geheugen, tools, beveiliging, agentische workflows en architecturen die zijn afgestemd op echte operationele beperkingen. Het duurzame productvoordeel leeft in het bestuurde systeem rond het model.

Lees het volledige proefschrift