nl

Taal

AI-engineering en talent

Transformatie van software-engineering met AI

Code-assistenten worden gebruikt, goedgekeurd of niet, en de productie is sneller gestegen dan de reviewcapaciteit. Wij helpen engineeringorganisaties ze bewust te adopteren: wat is toegestaan, wat wordt gereviewd, en hoe kwaliteit wordt gemeten in plaats van aangenomen.

Bespreek uw AI-initiatief Advies

Het zakelijke vraagstuk

De snelheid ging omhoog en niemand keek wat er verder veranderde

Er wordt meer code geproduceerd, en de review, het testen en het architectuurtoezicht die dat vroeger begrensden zijn niet meegegroeid. Het zichtbare gevolg is doorstroom. De minder zichtbare gevolgen zijn code die niemand helemaal begrijpt, afhankelijkheden die zonder beoordeling binnenkomen, tests geschreven tegen de implementatie in plaats van tegen de eis, en een langzame erosie van het gedeelde begrip waarmee een team een systeem veilig kan wijzigen.

Wat we doen

Het beleid bepalen en de uitkomst meten

We leggen vast welke ondersteuning waar is toegestaan, inclusief de plekken waar ze niet gebruikt hoort te worden, zoals code die gereguleerde logica of gelicentieerd materiaal van derden raakt. Vervolgens versterken we de beperkingen die nu meer dragen: reviewstandaarden, teststrategie, afhankelijkhedenbeleid en herkomstregistratie. Bovenal meten we de uitkomst, zodat het effect op foutpercentage, reviewdoorlooptijd en faalpercentage van wijzigingen wordt gemeten in plaats van bediscussieerd.

Transformatie van software-engineering met AI

Expertise

  • AI-native softwareontwikkeling

  • Strategie voor codeagents

  • AI-ondersteunde levenscyclus

  • Strategie voor geautomatiseerd testen

  • AI-codereview

  • DevOps-automatisering

  • Engineeringproductiviteit

Veelvoorkomende toepassingen

Veelvoorkomende toepassingen

  • Een engineeringbeleid vaststellen voor AI-codeondersteuning dat ontwikkelaars ook echt volgen.
  • Meten of ondersteund ontwikkelen de opleverresultaten verbetert of verslechtert.
  • Informeel gebruik van codetools terugbrengen naar een goedgekeurd, bestuurd pad.
  • Licentie- en herkomstrisico van AI-gegenereerde code aanpakken vóór een audit of een transactie.

Hoe we leveren

Hoe we leveren

  1. Afbakenen

    De rol, de techniek, het ervaringsniveau en de maatstaf voor succes afspreken.

  2. Selecteren

    U voert de gesprekken. Niemand komt in het team zonder uw instemming.

  3. Inbedden

    Ze werken in uw tools, uw proces en uw reviewcyclus, en rapporteren aan uw lead.

  4. Bestendigen

    Capaciteit beweegt mee met de routekaart; kennis blijft gedocumenteerd en niet in één hoofd.

Technologie

Technologie

  • TypeScript
  • Python
  • Go
  • React
  • Node.js
  • Kubernetes
  • GitHub Actions
  • Terraform

Beveiliging en governance

Beveiliging en governance

Engineers werken onder uw toegangsmodel en uw gedragscode, op uw infrastructuur, met dezelfde review- en goedkeuringsmomenten als uw eigen mensen. Het intellectuele eigendom van het werk is van u. Waar AI-ondersteuning bij het programmeren wordt gebruikt, passeert die dezelfde review als al het andere, en wordt de herkomst van gegenereerde code vastgelegd.

Samenwerkingsmodellen

Samenwerkingsmodellen

Ingebed AI-team

Een multidisciplinair AI-team werkt binnen uw organisatie om doorlopend kansen te vinden en op te leveren.

Toegewijd AI-team

Langlopende toegewijde engineeringcapaciteit, gebouwd rond uw techniek en uw manier van opleveren.

Beheerde AI

Wij beheren, bewaken en verbeteren doorlopend AI-systemen in productie.

Waarom TeamExtension.ai

Wij gebruiken deze tools zelf in productie

Wij leveren software met AI-ondersteuning onder review, op codebases van klanten, onder hun standaarden. Daardoor komt het advies uit de praktijk en niet uit het schrijven van beleid, inclusief de eerlijke delen over waar het niet helpt en waar het stilletjes werk creëert.

Geselecteerde klanten

Veelgestelde vragen

Veelgestelde vragen

Moeten we deze tools verbieden?
Verboden houden geen stand. Ontwikkelaars gaan eromheen, waardoor een governanceprobleem een onzichtbaar probleem wordt. Een goedgekeurd pad met heldere grenzen levert betere uitkomsten dan een verbod dat niemand handhaaft.
Hoe meten we of het werkt?
Via opleverresultaten en niet via activiteit: faalpercentage van wijzigingen, ontsnapte defecten, reviewdoorlooptijd en doorlooptijd tot oplevering. Regels code en acceptatiegraad meten gebruik, geen waarde, en daarop sturen is actief schadelijk.
En het licentierisico van gegenereerde code?
Dat is reëel en beheersbaar. Herkomst vastleggen, scannen op bekende fragmenten en vastleggen welke tools in welke repositories mogen dekt het meeste. Het risico komt meestal boven bij een due diligence, het slechtst denkbare moment om het te ontdekken.
Vertraagt dit onze teams?
Deels wel, met opzet. Reviewcapaciteit is de beperking, en het alternatief voor daar tijd besteden is later meer tijd besteden. In de praktijk haalt het beleidswerk meer wrijving weg dan het toevoegt, want onzekerheid over wat is toegestaan remt op zichzelf al.

Gerelateerde expertise

Gerelateerde expertise

AI-strategie en transformatie

AI-strategie

Bepaal waar AI thuishoort in uw bedrijf, wat het waard is en in welke volgorde u het bouwt.

Meer informatie

AI-beveiliging

Advies over AI-beveiliging

Modelleer de dreigingen van uw AI-systemen en ontwerp de architectuur, maatregelen en grenzen die het risico inperken.

Meer informatie

AI-strategie en transformatie

AI-transformatie

Voer AI-verandering als programma: werkstromen, financiering, governance en adoptie in de hele organisatie.

Meer informatie

Bespreek uw AI-initiatief

Adopteer codeagents en AI-ondersteund opleveren zonder reviewcapaciteit, kwaliteit of auditeerbaarheid te verliezen.

Spreek een AI-expert Start een AI-assessment