[NEW WEBSITE] - Blogs

Van hittegolf tot geopolitieke spanningen: hoe voorbereid ben je op downtime?

Bas Lips — Fri, 03 Jul 2026 09:35:22 GMT

Recent moest een aantal ziekenhuizen bij onze zuiderburen operaties uitstellen nadat een datacenter in Parijs door extreme hitte uitviel. De oorzaak was geen cyberaanval, maar de impact op de zorg was niet minder groot: kritieke systemen waren tijdelijk niet beschikbaar en de continuïteit van de zorg kwam onder druk te staan.

Wat kost een inefficiënte financiële administratie je echt?

Eric.Plasman@cegeka.com (Eric Plasman) — Mon, 29 Jun 2026 12:31:56 GMT

Proceskosten zijn lastig inzichtelijk te maken, omdat ze verspreid zijn over de organisatie. Er is geen factuur die zegt: dit betaal je voor je inefficiënte crediteurenadministratie. De kosten komen door handmatig werk doen dat een systeem beteren en sneller kan doen. Of in een maandafsluiting die te lang duurt. Of in herstelwerk na een fout die is ontstaan doordat data handmatig wordt overgeklopt tussen systemen.

Wat AI en agents daadwerkelijk kunnen betekenen voor financiële dienstverleners

Eric.Plasman@cegeka.com (Eric Plasman) — Mon, 29 Jun 2026 12:31:45 GMT

In veel organisaties zit de inefficiëntie namelijk niet in het proces in allerlei kleine handelingen. Facturen die niet goed herkend worden. Goedkeuringen die blijven liggen. Controles die nog handmatig worden uitgevoerd. Op kleine schaal lijkt dat niet erg, maar bij grote volumes lopen deze kleine vertragingen snel op. Zeker in een omgeving waar honderden of duizenden transacties per maand worden verwerkt. Daar worden kleine vertragingen een structurele factor in kosten, doorlooptijd en foutgevoeligheid.

Waarom financiële dienstverleners zichzelf vertragen met hun eigen processen

Eric.Plasman@cegeka.com (Eric Plasman) — Mon, 29 Jun 2026 12:31:30 GMT

Hoe vertraging ontstaat

Financiële dienstverleners opereren in een omgeving die vraagt om precisie, snelheid en compliance. Tegelijkertijd zijn administratieve processen in veel organisaties opgebouwd in de tijd dat de organisatie kleiner was, de volumes lager en de systemen eenvoudiger. Of in een tijd dat de systemen nog volledige op je eigen servers draaiden.

Vier ontwerpprincipes voor betrouwbare AI in applicaties

Bertje Bensaïd — Fri, 26 Jun 2026 12:57:45 GMT

Dat vraagt om een andere manier van ontwerpen. Niet alleen de AI-component verandert, maar de hele applicatie: van de backend tot de gebruikersinterface. De uitdaging verschuift van het bouwen van een correct systeem naar het ontwerpen van een robuuste applicatie waarin mens en AI effectief samenwerken.

Drie praktijklessen over code-LLM's in softwareontwikkeling

William Mauclet — Fri, 26 Jun 2026 12:48:01 GMT

Onze belangrijkste conclusie? De technologie is slechts een deel van het verhaal. Het verschil wordt gemaakt door de manier waarop je AI integreert in je ontwikkelproces.

1. Een code-LLM levert pas waarde op als je ermee leert werken

De mogelijkheden van code-LLM's zijn groot. Toch blijkt uit de praktijk dat veel ontwikkelaars ze in eerste instantie vooral gebruiken als slimme auto-aanvulling of als chatfunctie binnen hun ontwikkelomgeving.

Dat levert tijdswinst op, maar benut slechts een klein deel van de mogelijkheden. Moderne code-LLM's kunnen namelijk veel meer dan code aanvullen. Ze helpen ook bij het uitwerken van een aanpak, het voorbereiden van oplossingen en het uitvoeren van afgebakende ontwikkeltaken.

Om die mogelijkheden beter te benutten, investeerde *�� in een intern expertiseprogramma. Ervaren gebruikers – onze champions – delen hun kennis via workshops en begeleiden collega's bij het toepassen van code-LLM's in de dagelijkse praktijk.

Die aanpak laat zien dat succesvolle adoptie niet vanzelf ontstaat. Wie rendement wil halen uit AI, moet investeren in kennisdeling, begeleiding en een gezamenlijke manier van werken.

2. Context bepaalt de kwaliteit van de uitkomst

Een tweede belangrijke les is dat een code-LLM niet vanzelf begrijpt hoe jouw applicatie werkt. Je kunt het vergelijken met een slimme junior ontwikkelaar: technisch sterk, maar afhankelijk van duidelijke instructies en voldoende context.

Hoe beter die context is, hoe beter de resultaten worden. Met voldoende achtergrondinformatie kunnen code-LLM's zelfstandig middelgrote tot grotere stukken code genereren. Tegelijkertijd blijft een grondige code review noodzakelijk. De verantwoordelijkheid voor de kwaliteit van de software ligt altijd bij de ontwikkelaar.

Steeds vaker leggen teams die context daarom expliciet vast in herbruikbare bestanden. Daarin staan afspraken over architectuur, codestijl en werkwijzen. Dat helpt niet alleen de LLM, maar maakt ook voor collega's inzichtelijk waarom bepaalde keuzes zijn gemaakt.

Die contextbestanden vervullen daardoor meerdere functies tegelijk. Ze vormen documentatie, ondersteunen nieuwe teamleden bij hun onboarding en zorgen voor een consistente manier van werken.

3. AI creëert ruimte voor slimmer werken

Goede context maakt ook nieuwe manieren van samenwerken mogelijk. Zo kan een code-LLM zelfstandig aan een afgebakende programmeertaak werken terwijl een ontwikkelaar bijvoorbeeld in een vergadering zit.

In een praktijkexperiment bleek dat een ontwikkelaar in minder dan vijf minuten een duidelijke opdracht kon formuleren en Copilot aan het werk kon zetten. Na de meeting hoefde alleen het resultaat nog te worden gecontroleerd en waar nodig aangepast.

Vooral ontwikkelaars die veel tijd besteden aan overleggen kunnen daar direct voordeel uit halen. Vergadertijd wordt zo deels omgezet in productieve ontwikkeltijd.

Ook hierbij geldt dezelfde voorwaarde: zonder voldoende context blijft de kwaliteit van de output achter.

AI ondersteunt de ontwikkelaar, maar vervangt hem niet

Code-LLM's nemen vandaag al veel repetitieve ontwikkeltaken uit handen. Daardoor ontstaat meer ruimte voor werkzaamheden waarin menselijke expertise het verschil maakt, zoals architectuurkeuzes, complexe vraagstukken en het beoordelen van de kwaliteit van oplossingen.

De praktijk leert dat organisaties het meeste rendement behalen wanneer ze klein beginnen. Door eerst te experimenteren in een gecontroleerde omgeving, ervaringen vast te leggen en succesvolle werkwijzen stap voor stap op te schalen, ontstaat een solide basis voor verdere automatisering.

Binnen de *�� Software Factory passen we die aanpak dagelijks toe. Succesvolle experimenten vertalen we naar herbruikbare bouwstenen en integreren we stap voor stap in onze ontwikkelomgeving. Zo helpen we ontwikkelteams om AI verantwoord en schaalbaar in te zetten, zonder de kwaliteit, controle en vakmanschap uit het oog te verliezen.

COBOL moderniseren met AI? Begrijp eerst het systeem

Benny Vranckx — Thu, 25 Jun 2026 08:13:28 GMT

Veel bedrijfskritische systemen draaien al tientallen jaren betrouwbaar door, terwijl de kennis over de werking ervan langzaam is verdwenen. Documentatie is verouderd of ontbreekt, de oorspronkelijke ontwikkelaars zijn vertrokken en aanpassingen zijn door de jaren heen laag op laag toegevoegd. Het gevolg is een applicatielandschap waarvan niemand meer precies weet hoe het werkt of welke impact een wijziging heeft.

Cloudsoevereiniteit is geen technisch vraagstuk

Robert Jan Prins — Mon, 15 Jun 2026 08:40:31 GMT

Enkele jaren geleden had je er waarschijnlijk nog nooit van gehoord, vandaag de dag kun je er nauwelijks nog omheen: cloudsoevereiniteit. Van De Nederlandsche Bank die overstapt naar een Europese cloud tot het blokkeren van de Amerikaanse overname naar Solvinity, het bedrijf achter DigiD: de vraag waar data zich bevindt en onder welke jurisdictie die valt, staat ineens volop in de belangstelling.

Vooruitgang begint met stabiliseren

Jac-Rice.vanBrunschot@cegeka.com (Jac-Rice van Brunschot) — Thu, 28 May 2026 07:19:24 GMT

Het begint met een muisklik. ‘Open hier de pakbon.’ En dan gaat het snel. Eerst hapert één lijn. Een PLC die niet meer reageert. Dan valt het MES uit. Dashboards worden stil en engineers kijken naar schermen die niets meer te vertellen hebben.

De toekomst van shipping begint met slimme digitalisering

Ruben de Lange — Thu, 21 May 2026 12:21:39 GMT

De wereld van shipping verandert in hoog tempo. Rederijen, logistieke partners en maritieme dienstverleners staan onder druk om efficiënter te werken, kosten te beheersen, te voldoen aan strengere regelgeving en tegelijk duurzamer te opereren. In die realiteit is technologie allang geen ondersteunende factor meer. Het is een strategische hefboom om processen te vereenvoudigen, samenwerking te verbeteren en sneller te kunnen inspelen op verandering.

Voor shippingorganisaties betekent dit dat digitalisering niet langer een keuze is, maar een voorwaarde om wendbaar, compliant en toekomstbestendig te blijven.

Een sector in beweging

De maritieme sector heeft te maken met steeds complexere supply chains, hogere klantverwachtingen en een groeiende behoefte aan realtime inzicht. Organisaties zoeken daarom naar manieren om efficiënter samen te werken, operationele kosten te verlagen, sneller beslissingen te nemen en data beter te benutten. Tegelijk groeit de noodzaak om processen end-to-end te digitaliseren en verspilling en emissies terug te dringen.

Toch werken veel bedrijven nog met versnipperde systemen, handmatige workflows en beperkte integraties tussen afdelingen, schepen en partners. Dat belemmert niet alleen de snelheid van operaties, maar vergroot ook de kans op fouten en maakt het lastig om op basis van betrouwbare data te sturen.