In aanmerking komendhet bedrijf voor cloudcontentbeheer ter waarde van $1,5 miljard, heeft AI-coderingstools ingebed in zijn wereldwijde team van meer dan 350 ontwikkelaars, maar niet om het personeelsbestand te verminderen. In plaats daarvan blijft het bedrijf junior engineers inhuren, waarbij AI wordt gebruikt om de onboarding te versnellen, het begrip van de codebase te verdiepen en de weg van junior naar senior contribuant te verkorten.
Deze aanpak daagt het dominante verhaal uit 2025 uit dat automatisering ontwikkelaars zal vervangen, en laat in plaats daarvan zien hoe bedrijven AI gebruiken om de technische capaciteit op te schalen en tegelijkertijd de mens op de hoogte te houden.
“Het lijkt niet de waarschijnlijke uitkomst dat technici verdwijnen of dat we geen junior technici aannemen”, zegt Amrit Jassal, CTO en mede-oprichter van Egnyte, tegen VentureBeat. “Je moet mensen hebben, je traint en doet allerlei soorten opvolgingsplanning. De junior ingenieur van vandaag is de senior ingenieur van morgen.”
Hoe Egnyte-codeerders AI gebruiken – zonder de controle uit handen te geven
Egnyte – dat meer dan 22.000 gebruikers heeft, waaronder NASDAQ, Red Bull en BuzzFeed – is uitgerold Claude Code, Cursor, Augment en Gemini CLI codeertools binnen het hele ontwikkelaarsbestand ter ondersteuning van de belangrijkste bedrijfsstrategieën en om het nieuwere AI-aanbod uit te breiden, zoals klantgerichte copiloten en aanpasbare AI-agenten.
Ontwikkelaars gebruiken deze tools voor een verscheidenheid aan taken, waarvan de eenvoudigste het ophalen van gegevens, het begrijpen van code, slim zoeken en het opzoeken van code omvatten. De codebasis van Egnyte bevat veel Java-code, die gebruikmaakt van talloze bibliotheken, elk met verschillende versies, legt Jassal uit. AI-tools zijn daar geweldig voor peer-to-peer programmerenwaardoor nieuwe gebruikers inzicht krijgen in het terrein, of bestaande gebruikers verschillende codeopslagplaatsen kunnen verkennen.
“We hebben een behoorlijk grote codebasis, toch?” zei Jassal. “Stel dat je naar een iOS-applicatie kijkt, maar je bent niet goed thuis; je start Google CLI of een Augment en vraagt hem om de codebasis te ontdekken.”
Sommige Egnyte-ontwikkelaars gaan over op automatische samenvattingen van pull-aanvragen, die eenvoudige overzichten bieden van codewijzigingen die in wezen het ‘wat’, ‘hoe’ en ‘waarom’ van voorgestelde wijzigingen verklaren.
“Maar uiteraard willen we bij elke verandering die wordt aangebracht niet horen dat AI de verandering heeft aangebracht; het moet de ontwikkelaar zijn die de verandering heeft aangebracht”, benadrukt Jassal. “Ik zou er niet op vertrouwen dat AI zich zou binden aan de productiecodebasis.”
Commits passeren nog steeds de menselijke beoordeling en validatie van de beveiligingen alles wat een rode vlag krijgt, wordt geëscaleerd naar senior engineers. Ontwikkelaars worden gewaarschuwd voor de gevaren van het overgaan op de automatische piloot of het blindelings vertrouwen op code. Het is mogelijk dat een model tijdens zijn training niet is blootgesteld aan, of niet voldoende voorbeelden heeft gekregen van, bepaalde coderingscomponenten en infrastructuur.
Een ander groeiend en nauwlettend gemonitord gebruiksscenario voor AI is het testen van eenheden, waarbij codecomponenten geïsoleerd worden uitgevoerd om ervoor te zorgen dat ze werken zoals bedoeld. “Uiteindelijk is het een hulpmiddel voor productiviteitsverbetering”, zei hij. “Het is echt een voortzetting, het is net als elk ander hulpmiddel, het is geen magie.”
Naast de kerntechniek helpt AI andere teams samen te werken met programmeurs. Productmanagement maakt bijvoorbeeld gebruik van tools als Vercel om ‘demowaardige’ prototypes, in plaats van alleen maar ideeën, naar ontwikkelaars te brengen, die vervolgens verder kunnen gaan met mock-ups. Of, als UX-teams bepaalde elementen op een dashboard willen veranderen, kan AI snel een handvol opties weergeven, zoals verschillende widgets of knoppen.
“Dan kom je daarmee in de techniek terecht, en de ingenieur weet meteen wat je er echt mee van plan bent”, aldus Jassal.
Verwachtingen scheppen, ontwikkelaars ontmoeten waar ze zijn
De dagelijkse activiteiten van alle Egnyte-ingenieurs, inclusief junior-ontwikkelaars, reiken echter verder dan alleen coderen.
Junior-ontwikkelaars krijgen gedurende de volledige ontwikkelingslevenscyclus praktische taken om hun groei en ervaring te versnellen, aldus Jassal. Ze helpen bijvoorbeeld bij de analyse van de vereisten in de vroege software-engineeringfasen, maar ook bij de implementatie, productisering en onderhoud na de implementatie.
Deze activiteiten vereisen op hun beurt “Egnyte-specifieke stilzwijgende kennis en ervaring” aangeboden door senior ingenieurs. Een duidelijk voorbeeld van werk dat bij senior engineers past, is het schrijven van architectuurnotities, omdat deze het hele platform doorkruisen en een meer holistische visie op systeemniveau vereisen, aldus Jassal.
“Veel van de traditionele wegversperringen worden tegenwoordig sneller genavigeerd met AI; bijvoorbeeld door de codebase te begrijpen, vereisten te ontleden en automatisch te testen”, zei hij. “Dankzij dit snellere traject kunnen onze getalenteerde junior medewerkers sneller vooruitgang boeken en eerder waarde toevoegen aan het bedrijf.”
Het bedrijf verwacht een veel snellere leercurve van junior tot mid-level engineers, aldus Jassal. “Het is altijd zo dat mensen die rechtstreeks op de arbeidsmarkt komen, veel enthousiaster zijn over het uitproberen van nieuwe dingen”, zegt Jassal. Maar dat moet worden gekleurd met de realiteit om de verwachtingen te temperen, voegde hij eraan toe.
Aan de andere kant moeten sommige senior engineers wellicht hun adoptie opvoeren omdat ze aarzelen of slechte ervaringen hebben met tools van eerdere generaties. Dit vereist een stapsgewijze introductie.
“De senioren, die meerdere keren verbrand zijn, brengen dat perspectief met zich mee”, zei hij. “Beide (types engineers) spelen dus een belangrijke rol.”
Er zullen blijven worden aangenomen vanwege schaalgrootte en een nieuw perspectief
“Over het algemeen zou ik zeggen dat het echt gehyped is door mensen die je tokens willen verkopen,” zei Jassal, verwijzend naar mensen die praten over het feit dat menselijke codeerders verouderd raken.
“Vibe-codering zou op dezelfde manier kunnen worden geïnterpreteerd: net als anderen in de softwareontwikkeling geeft hij de voorkeur aan de term ‘AI-ondersteunde codering’, waarbij programmeurs een zelfgestuurde lus hebben, code genereren, uitzonderingen analyseren en vervolgens corrigeren en schalen.
In het geval van Egnyte zal de aanwerving in ieder geval doorgaan, ook al gebeurt dit in een langzamer tempo omdat mensen productiever worden dankzij AI, zei Jassal.
“We rekruteren niet alleen vanwege schaalgrootte, maar ook om de volgende generatie senior ontwikkelaars te ontwikkelen en nieuwe perspectieven in onze ontwikkelingspraktijken te injecteren”, zei hij.
De conclusie voor technische besluitvormers is niet dat AI banen in de techniek zal elimineren, maar dat het een nieuwe vorm zal geven aan de manier waarop talent wordt ontwikkeld.
Bij Egnyte comprimeert AI-ondersteund coderen de leercurven en verhoogt het de verwachtingen, zonder mensen uit het proces te verwijderen. Bedrijven die AI als vervanging beschouwen, lopen het risico hun toekomstige pijplijn voor senior talent uit te hollen; degenen die het als infrastructuur beschouwen, kunnen sneller bewegen zonder het oordeelsvermogen, de creativiteit en de verantwoordelijkheid te verliezen die alleen ingenieurs bieden.
