Ik heb de toekomst van AI gezien en we zijn allemaal managers.
Wij vertellen ze waar ze heen moeten. Waar je naar moet kijken. Wij beantwoorden hun vervolgvragen. Wij corrigeren ze als ze een fout maken.
Dit waren enkele van de gespreksonderwerpen op de AI Engineer-conferentie van vorige week in Londen, waar mensen uit de hele branche samenkwamen, waaronder Google, Anthropic en OpenAI.
De lezingen waren gevarieerd, zeer technisch en samengesteld voor de mensen die op dit moment het diepst verdiept zijn in AI.
Wat opviel was dat veel van de presentaties en discussies niet zozeer gingen over de kwaliteit en mogelijkheden van AI-modellen en agenten – software die taken semi-autonoom kan uitvoeren – maar over de mensen die ze beheren.
Ryan Lopopolo, een lid van de technische staf van OpenAI, belde het moment al vroeg in de show. Hij zei de codering was dramatisch veranderd eind 2025 vanwege de vooruitgang op het gebied van AI-tools. De rol van de hedendaagse software-ingenieurs, zei hij, is het aansturen en deblokkeren van agenten.
Dat leidde tot een aantal terugkerende vragen: hoeveel controle moeten we afstaan aan agenten? Hoe moeten agenten eruitzien? Moeten ze delegeren aan andere subagenten? Is menselijke taal te beperkend om een agent te vertellen wat u wilt dat hij doet?
David Soria Parra van Anthropic zei dat agenten op het punt staan van coderen naar andere banen te springen. Hugh Langley
Het evenement begon al snel te voelen als een MBA voor de AGI-pilled. Iedereen had een visie op hoe agenten moesten worden beheerd. Woorden als ‘guardrails’ en ‘context engineering’ (een plan om de agent optimaal te laten presteren en tegelijkertijd minder tokens te verbranden) waren overal.
Deze details zijn van belang omdat er een groeiende consensus bestaat dat 2026 een keerpunt zal zijn, wanneer agenten van de experimentele fase overgaan naar een fase waarin ze betrouwbaarder zijn en van coderen naar andere domeinen springen.
“Ik denk dat 2025 helemaal over verkennen ging, en 2026 over het in productie brengen van deze middelen”, zei David Soria Parra van Anthropic op het podium. Het zijn niet alleen programmeurs die over deze dingen zullen moeten nadenken: Parra zei dat hij verwacht dat we binnenkort meer “algemene agenten zullen zien die echte kenniswerkersdingen doen”, zoals financiële analyse en marketing.
In deze utopische werktoekomst doen de agenten het gronwerk voor ons – maar ze hebben nog steeds toezicht nodig. Dat betekent dat ze de juiste documentatie, context en richtlijnen nodig hebben om te voorkomen dat ze van hun koers afwijken en dingen doen die ze niet zouden moeten doen.
Het is een ironie van dit moment dat bedrijven — waaronder Meta, Google en Amazon — Zijn managementlagen doorsnijden maar het kan er uiteindelijk ook toe leiden dat iedereen AI-toezichthouders wordt. Individuele bijdragers bij technologiebedrijven, die ooit codeerden zonder zich zorgen te hoeven maken over hun directe ondergeschikten, zijn dat nu werk delegeren en beoordelen gedaan door AI.
Een ander groot onderwerp van discussie was de hoeveelheid controle die we aan agenten zouden moeten geven – vooral gezien de neiging om dingen kapot te maken. Er was meer dan één opgraving naar een recente verstoring bij Amazon veroorzaakt door een AI-coderingsassistent.
Mario Zechner, de maker van codeermiddel Pi, bracht een voorzichtiger boodschap over dan de meeste sprekers. Agenten leerden het via internet, dat vol staat met veel onzincode, zei hij. Hij stelde een model voor voor software-ingenieurs die met agenten werken: gebruik ze spaarzaam en laat ze geen beslissingen voor je nemen. “Alle beslissingen die het neemt, worden van internet geleerd”, zei hij.
Agentenkunst
Agenten in de gaten houden betekent dat je ze kunt zien, wat een andere interessante vraag opriep: hoe moet een agent eruit zien?
Eén antwoord kwam via een adembenemend moment van Ido Salomon van Monday.com, die een programma bouwde met de naam Agentcraft dat, ja, functionerende agenten toont in een op “Warcraft” geïnspireerde omgeving.
De gebruiker kan nieuwe agenten spawnen, hen vragen stellen zoals ze dat in elke andere AI-interface zouden doen, en er is een handige manier om door agenten te bladeren met vervolgvragen of die uw goedkeuring nodig hebben om een taak uit te voeren. Een heatmap laat zien of uw agenten het risico lopen met elkaar in botsing te komen; een probleem dat kan optreden wanneer meerdere agenten parallel worden uitgevoerd. Dit kan gebeuren als twee agenten tegelijkertijd hetzelfde bestand bewerken, of als beide verschillende codefuncties aanpassen die van elkaar afhankelijk zijn.
Hoe maak je het controleren van agenten leuk? Maak er een videogame van. Hugh Langley
Verschillende aanwezigen die met Business Insider spraken, waren niet afkomstig van grote AI-laboratoria, maar van grote en kleine bedrijven die agenten op de werkplek omarmen.
Yann Mainier, een senior engineer bij Sky UK die het evenement bijwoonde, vertelde Business Insider dat hij meer wilde weten over hoe hij en zijn team betere agenten kunnen bouwen.
“Het gaat meer om de vraag: als je eenmaal agenten hebt, hoe zorg je er dan voor dat ze het goed doen? Je kunt ze niet op dezelfde manier controleren als met traditionele software”, zegt hij. Als u een agent bijvoorbeeld vraagt om twee keer dezelfde functie te schrijven, kan deze het anders doen. ‘Je hebt andere manieren nodig’, zei Mainier.
Het beheren van agenten kan ook vereisen dat delen van het web opnieuw worden ontworpen om het leesbaarder te maken.
Vercel CTO, Malte Ubl, zei dat in de week voorafgaand aan de AI Engineer-conferentie meer dan 60% van de paginaweergaven op Vercel.com afkomstig was van agenten.
“We moeten rekening houden met een andere verschuiving waarbij de software zelf nu door agenten gaat worden gebruikt”, zei hij. Wanneer een medewerker een nieuwe functie of interface voorstelt, stelt Ubl dat hij nu een nieuwe vraag stelt: “Hoe gebruikt een agent dit?”
Heeft u iets te delen? Neem contact op met deze verslaggever via e-mail op hlangley@businessinsider.com of Signaal op 628-228-1836.
