De interesse om AI te implementeren in de verschillende fases van de SDLC is de voorbije jaren gestegen (Harman, 2012). Er bestaan dan ook reeds verschillende toepassingen van AI-technologieën in softwareontwikkeling. Het laatste decennium stijgt de interesse ook in LCDPen. Deze platformen bieden een visuele manier van softwareontwikkeling aan. Bepaalde LCDPen hebben ook reeds AI geïmplementeerd in het softwareontwikkelingsproces, specifiek in de productontwikkelingsfase van de SDLC.
De wetenschappelijke literatuur omtrent de impact van AI op het
softwareontwikkelingsproces op LCDPen is echter onbestaand. Dit onderzoek draagt bij aan deze leemte in de literatuur.
Uit de resultaten van dit onderzoek blijkt dat de impact van AI-assisted development tools op de productontwikkelingsfase van de SDLC vooral gericht is tot beginnende softwareontwikkelaars. De AI-assisted development tools verbeteren namelijk de
productiviteit van beginnende softwareontwikkelaars. Meer ervaren
softwareontwikkelaars kunnen ook gebruik maken van de AI, maar de positieve impact op hun productiviteit blijkt minimaal te zijn. Daarnaast zorgen AI-assisted development tools er ook voor dat beginnende softwareontwikkelaars een sneller leerproces doormaken.Ten slotte zorgt de AI er ook voor dat beginnende softwareontwikkelaars ook sneller inzichten verwerven.
De impact van AI-assisted development tools, die geïmplementeerd zijn in LCDPen, op de productontwikkelingsfase van de SDLC is vandaag de dag nog niet erg diepgaand of allesomvattend. De impact van AI op deze fase en de andere fases van de SDLC zal in de toekomst enkel maar groter worden (Lo Giudice, 2016). Zo blijkt ook uit de resultaten van dit onderzoek. Softwareontwikkelaars zullen echter altijd een belangrijke rol blijven spelen bij het ontwikkelen van software, maar wel steeds meer ondersteund worden door AI (Lo Giudice, 2016).
7. Bibliografie
Abrahamsson, P., Salo, O., Ronkainen, J., & Warsta, J. (2002). Agile Software Development Methods: Review and Analysis. Espoo: VTT Publications.
Aitken, A., & Ilange, V. (2013). A Comparative Analysis of Traditional Software Engineering and Agile Software Development. 2013 46th Hawaii International Conference on System Sciences (pp. 4751-4760). Wailea: IEEE. doi: 10.1109/HICSS.2013.31
Al-Imamy, S., Alizadeh, J., & Nour, M. A. (2006). On the Development of a Programming Teaching Tool: The Effect of Teaching by Templates on the Learning Process. Journal of Information Technology Education: Research, 5(1), 271-283.
Alpaydin, E. (2020). Introduction to Machine Learning. Cambridge: MIT press Ltd.
Alshamrani, A., & Bahattab, A. (2015). A Comparison Between Three SDLC Models Waterfall Model, Spiral Model, and Incremental/Iterative Model. International Journal of Computer Science Issues, 12(1), 106-111.
Anderson, G., & Arsenault, N. (1998). Fundamentals of Educational Research. Londen: Psychology Press.
Awad, M. A. (2005). A Comparison between Agile and Traditional Software Development Methodologies. (Masterproef, The University of Western Australia, Perth, Australia).
Barr, A., & Feigenbaum, E. A. (1982). The Handbook of Artificial Intelligence: Volume 2. Stanford: Butterworth-Heinemann.
Baskeles, B., Turhan, B., & Bener, A. (2008). Software effort estimation using machine learning methods. 2007 22nd international symposium on computer and information sciences (pp. 1-6). Ankara: IEEE.
Bassil, Y. (2012). A Simulation Model for the Waterfall Software Development Life Cycle. International Journal of Engineering & Technology, 2(5), 1-7.
Beck, K. (1999). Embracing change with extreme programming. Computer, 32(10), 70- 77.
Blackburn, J., Scudder, G., & Van Wassenhove, L. (1996). Improving Speed and Productivity of Software Development: A Global Survey of Software Developers. IEEE Transactions on Software Engineering, 22(12), 875-885. doi: 10.1109/32.553636
Bogner, A., Littig, B., & Menz, W. (2009). Introduction: Expert Interviews — An Introduction to a New Methodological Debate. In A. Bogner, B. Littig, & W. Mend (Eds.), Interviewing Experts. Research Methods Series (pp. 1-13). Londen: Palgrave Macmillan. https://doi.org/10.1057/9780230244276_1
Briand, L. C. (2008). Novel Applications of Machine Learning in Software Testing. 2008 The Eighth International Conference on Quality Software (pp. 3-10). Oxford: IEEE. doi: 10.1109/QSIC.2008.29
Brynjolfsson, E., Rock, D., & Syverson, C. (2017). Artificial Intelligence and the Modern Productivity Paradox: A Clash of Expectations and Statistics. Cambridge:
National Bureau of Economic Research. doi: 10.3386/w24001
Butler, C. W., Vijayasarathy, L. R., & Roberts, N. (2019). Managing Software Development Projects for Success: Aligning Plan- and Agility-Based Approaches to Project Complexity and Project Dynamism. Project Management Journal, 51(3), 262-277. https://doi.org/10.1177/8756972819848251
Cazzola, W., & Olivares, D. M. (2016). Gradually Learning Programming Supported by a Growable Programming Language. IEEE Transactions on Emerging Topics in Computing, 4(3), 404-415. doi: 10.1109/TETC.2015.2446192
Chen, E. T. (1978). Program Complexity and Programmer Productivity. IEEE
Transactions on Software Engineering, 4(3), 187-194. doi:
10.1109/TSE.1978.231497
Clarion Technologies. (s.d.). How Will Artificial Intelligence Impact Software
Development? Opgehaald van Clariontech:
https://www.clariontech.com/blog/how-will-artificial-intelligence-impact-software- development
Cockburn, A. (2006). Agile Software Development: The Cooperative Game. Boston: Addison-Wesley Professional.
Danilchenko, Y. (2011). Automatic Code Generation Using Artificial Intelligence. (Masterproef, Northern Kentucky University, Highland Hights, Verenigde Staten). Deloitte (2020, januari). AI is helping to make better software. Opgehaald van Deloitte:
Dybå, T., Prikladnicki, R., Rönkkö, K., Seaman, C., & Sillito, J. (2011). Qualitative research in software engineering. Empirical Software Engineering, 16(4), 425-429. https://doi.org/10.1007/s10664-011-9163-y
Elmishali, A., Stern, R., & Kalech, M. (2018). An Artificial Intelligence paradigm for troubleshooting software bugs. Engineering Applications of Artificial Intelligence, 69, 147-156. https://doi.org/10.1016/j.engappai.2017.12.011
Feldt, R., Oliveira Neto, F. G., & Torkar, R. (2018). Ways of Applying Artificial Intelligence in Software Engineering. 2018 IEEE/ACM 6th International Workshop on Realizing Artificial Intelligence Synergies in Software Engineering (RAISE) (pp. 35-41). Gothenburg: IEEE.
Ferenc, R., Beszedes, A., Fulop, L., & Lele, J. (2005). Design pattern mining enhanced by machine learning. 21st IEEE International Conference on Software Maintenance (ICSM'05) (pp. 295-304). Budapest: IEEE.
Fowler, M. (2001). The New Methodology. Wuhan University Journal of Natural Sciences, 6(1), 12-24.
French, R. M. (2012). Dusting Off the Turing Test. Science Magazine, 336(6078), 164- 165.
Gartner. (2012). Survey Shows Why Projects Fail. Gartner.
Gartner. (2017). Predicts 2018: Application Development. Gartner.
Gonsalves, T., Yamagishi, K., Kawabata, R., & Itoh, K. (2010). Optimizing Software Development Cost Estimates Using Multi-Objective Particle Swarm Optimization. In F. Meziane, & S. Vadera, Artificial Intelligence Applications for Improved Software Engineering Development: New Prospects (pp. 46-65). IGI Global. Hammouri, A., & Alnabhan, M. M. (2018). Software Bug Prediction using Machine
Learning Approach. International Journal of Advanced Computer Science and Applications, 9(2), 78-83. doi: 10.14569/IJACSA.2018.090212
Harman, M. (2012). The role of Artificial Intelligence in Software Engineering. 2012 First International Workshop on Realizing AI Synergies in Software Engineering (RAISE) (pp. 1-6). Zurich: IEEE. doi: 10.1109/RAISE.2012.6227961
Herbsleb, J. D., & Moitra, D. (2001). Global software development. IEEE Software, 18(2), 16-20. doi: 10.1109/52.914732
Iqbal, T., Elahidoost, P., & Lúcio, L. (2018). A Bird's Eye View on Requirements Engineering and Machine Learning. 2018 25th Asia-Pacific Software Engineering
Jakhar, D. (2019). Artificial intelligence, machine learning and deep learning: definitions and differences. Clinical and Experimental Dermatology, 45(1), 131-132. https://doi.org/10.1111/ced.14029
Kaplan, B., & Duchon, D. (1988, december). Combining Qualitative and Quantitative Methods in Information Systems Research: A Case Study. MIS Quarterly, 12(4), pp. 571-586. doi: 10.2307/249133
Kaplan, B., & Maxwell, J. (2005). Qualitative Research Methods for Evaluating Computer Information Systems. In J. Anderson, & C. Aydin (Eds.), Evaluating the Organizational Impact of Healthcare Information Systems (pp. 30-55). New York: Springer.
Khan, A. I., Qureshi, M. R., & Khan, U. A. (2011). A Comprehensive Study of Commonly Practiced Heavy & Light Weight Software Methodologies. International Journal of Computer Science and Issues, 8(4), 441-450.
Kosmatov, N. (2010). Constraint-Based Techniques for Software Testing. In F. Meziane, & S. Vadera, Artificial Intelligence Applications for Improved Software Engineering Development: New Prospects (pp. 218-232). IGI Global. doi: 10.4018/978-1- 60566-758-4.ch011
Kruchten, P. (2000). The Rational Unified Process: An Introduction. Boston: Addison- Wesley Professional.
Leau, B., Loo, K., Tham, W., & Tan, S. (2012). Software Development Life Cycle Agile vs Traditional Approaches. International Conference on Information and Network Technology (pp. 162-167). Singapore: IPCSIT.
Lehman, M. M. (1980). Programs, life cycles, and laws of software evolution. Proceedings of the IEEE, 68(9), 1060-1076. doi: 10.1109/PROC.1980.11805
Lo Giudice, D. (2016, november). How AI wil change Software Development and Applications. Opgehaald van Slideshare:
https://www.slideshare.net/WillyDevNET/how-ai-will-change-software- development-and-applications
Martinez, J., & Cano, I. (2010). A Bayesian Network for Predicting the Need for a Requirements Review. In F. Meziane, & S. Vadera (Eds.), Artificial Intelligence Applications for Improved Software Engineering Development: New Prospects (pp. 106-128). IGI Global. http://doi:10.4018/978-1-60566-758-4.ch006
Maxwell, K., Van Wassenhove, L., & Dutta, S. (1996). Software development productivity of European space, military, and industrial applications. IEEE TRANSACTIONS ON SOFTWARE ENGINEERING, 22(10), 706-718. doi: 10.1109/32.544349 McGraw, G. (2004). Software security. IEEE Security & Privacy, 2(2), 80-83. doi:
10.1109/MSECP.2004.1281254
Mens, T., & Demeyer, S. (2008). Software Evolution. Berlijn: Springer.
Meziane, F., & Vadera, S. (2010). Artificial Intelligence in Software Engineering: Current Developments and Future Prospects. In F. Meziane, S. Vadera, & (Eds.), Artifical Intelligence Applications for Improved Software Engineering Development: New Prospects (pp. 278-299). IGI Global. http://doi:10.4018/978-1-60566-758-4.ch014 Milovanov, I. (2020, januari). AI-Enabled Software Development. Opgehaald van
Technative: https://www.technative.io/ai-enabled-software-development/ Mohapatra, S., & Gupta, D. K. (2011). Finding Factors Impacting Productivity in
Software Development Project Using Structured Equation Modelling .
International Journal of Information Processing and Management, 2(1), 90-100. Mossou, J. (2019). Artificial Intelligence in the Low-Code Software Development Process.
(Masterproef, Tilburg University, Tilburg, Nederland).
Naftea, I. T. (2018). Machine Learning in Educational Technology. In H. Farhadi, Machine Learning: Advanced Techniques and Emerging Applications (pp. 175- 183). IntechOpen. doi: 10.5772/intechopen.72906
Noor, K. B. (2008). Case Study: A Strategic Research Methodology. American Journal of Applied Sciences, 5(11), 1602-1604. doi: 10.3844/ajassp.2008.1602.1604
Noorian, M., Bagheri, E., & Du, W. (2011). Machine Learning-based Software Testing: Towards a Classification Framework. International Conference on Software Engineering and Knowledge Engineering (pp. 225-229). Boston: SEKE.
OutSystems. (s.d.). Development with no Limits. Opgehaald van OutSystems: https://www.outsystems.com/platform/
Patton, M. Q. (1988). How to Use Qualitative Methods in Evaluation. Verenigd Koninkrijk: Sage Publications Inc.
Perini, A., Susi, A., & Avesani, P. (2013). A Machine Learning Approach to Software Requirements Prioritization. IEEE Transactions on Software Engineering, 39(4), 445-461. doi: 10.1109/TSE.2012.52
Petersen, K., Wohlin, C., & Baca, D. (2009). The Waterfall Model in Large-Scale Development. In F. Bomarius, M. Oivo, P. Jaring, & P. Abrahamsson, Lecture Notes in Business Information Processing (pp. 386-400). Berlin: Springer.
https://doi.org/10.1007/978-3-642-02152-7_29
Raccoon, L. B. (1996). A learning curve primer for software engineers. ACM SIGSOFT Software Engineering Notes, 21(1), 77-86. https://doi.org/10.1145/381790.381805 Ruh, W. A., Maginnis, F. X., & Brown, W. J. (2002). Enterprise Application Integration: A
Wiley Tech Brief. New York: John Wiley.
Ruparelia, N. B. (2010). Software development lifecycle models. ACM SIGSOFT Software Engineering Notes, 35(3), 8-13. doi: 10.1145/1764810.1764814
Salesforce. (2019, augustus). Salesforce Is Named a Leader in the 2019 Gartner Magic Quadrant for Low Code Application Platforms. Opgehaald van Salesforce: https://www.salesforce.com/blog/2019/08/gartner-lcap.html
Saygin, A. P., Cicekli, I., & Akman, V. (2000). Turing Test: 50 Years Later. Minds and Machines, 10(4), 463-518. https://doi.org/10.1023/A:1011288000451
Sorte, B. W., Joshi, P., & Jagtap, V. (2015). Use of Artificial Intelligence in Software Development Life Cycle: A state of the Art Review. International Journal of Technology Management, 3(3), 399-403.
Srinivasan, K., & Fisher, D. (1995). Machine learning approaches to estimating software development effort. IEEE Transactions on Software Engineering, 21(2), 126-137. doi: 10.1109/32.345828
Stewart, D. B. (2006). Twenty-Five Most Common Mistakes with Real-Time Software Development. Embedded Systems Conference (pp. 1-13). Boston: Embedded Systems Conference.
Stoica, M., Mircea, M., & Ghilic-Micu, B. (2013). Software Development: Agile vs. Traditional. Informatica Economica, 17(4), 64-76.
Teradata. (2017). State of Artificial Intelligence for Enterprises. Opgehaald van Teradata: http://assets.teradata.com/resourceCenter/downloads/ExecutiveBriefs/EB9867_S tate_of_Artificial_Intelligence_for_the_Enterprises.pdf
Tisi, M., Mottu, J., Kolovos, D., de Lara, J., Guerra, E., Di Ruscio, D., . . . Wimmer, M. (2019). Lowcomote: Training the Next Generation of Experts in Scalable Low- Code Engineering Platforms. STAF 2019 Co-Located Events Joint Proceedings: 1st Junior Researcher Community Event, 2nd International Workshop on Model- Driven Engineering for Design-Runtime Interaction in Complex Systems, and 1st Research Project Showcase Workshop co-located with Software Technologies: Applications and Foundations. Eindhoven: STAF .
Vidal, L., Marle, F., & Bocquet, J. (2011). Measuring project complexity using the Analytic Hierarchy Process. International Journal of Project Management, 718-727. https://doi.org/10.1016/j.ijproman.2010.07.005
Wen, J., Li, S., Hu, Y., & Huang, C. (2012). Systematic literature review of machine learning based software development effort estimation models. Information and Software Technology, 54(1), 41-59. https://doi.org/10.1016/j.infsof.2011.09.002 William, P. A. (2004). Strategies for Establishing Trustworthiness in Qualitative Research.
International Journal of Athletic Therapy and Training, 9(1), 26-28. https://doi.org/10.1123/att.9.1.26
Xia, W., & Lee, G. (2004). Grasping the complexity of IS development projects.
Communications of the ACM, 47(5), 69-74.
https://doi.org/10.1145/986213.986215
Xiao, L., Wan, X., Lu, X., Zhang, Y., & Wu, D. (2018). IoT Security Techniques Based on Machine Learning: How Do IoT Devices Use AI to Enhance Security? IEEE Signal Processing Magazine, 35(5), 41-49.Yin, R. K. (2011). Applications of Case Study Research. SAGE Publications.
Zhang, D., & Tsai, J. (2003). Machine Learning and Software Engineering. Software Quality Journal, 11(2), 87-119. https://doi.org/10.1023/A:1023760326768
8. Bijlagen
8.1 Interviews software-experts
8.1.1 Software-expert 1 (SE1) Profiel van de respondent
[Functietitel] Wat is uw officiële benaming van uw functie binnen uw huidige organisatie?
De officiële benaming? Ik heb eigenlijk wel meerdere officiële benamingen, maar euh ik kan het best beschrijven als solution architect.
[Bedrijf] In welke sector is uw bedrijf actief?
In de IT-sector.
[Softwareontwikkeling] Is softwareontwikkeling een centraal gedeelte van uw job?
Euh ja, dat is zeker het geval bij mij.
[Ervaring] Sinds hoe lang is softwareontwikkeling reeds een centraal gedeelte van uw job?
Persoonlijk bedoel je dan en niet per se in dit bedrijf?
Niet perse in uw huidig bedrijf inderdaad.
Nou, fulltime werk ik nu zeven jaar dus ja zeven jaar, maar daar voor heb ik ook software development gedaan buiten opleiding dus zeg maar reeds 10 jaar.
Vragen omtrent barrières in de productontwikkelingsfase
[Productiviteit] Als u de productiviteit van een softwareontwikkelaar aanziet als een input-output proces, zou u dan kunnen stellen dat de productiviteit van softwareontwikkelaars omwille van een of andere reden beter zou kunnen?
alleszins een factor die in veel gevallen en ook bij low-code nog beter zou kunnen.
[Foutloos_coderen] Worden er volgens u nog steeds veel fouten gemaakt door softwareontwikkelaars en vormt dit dan een zogenaamde complexiteit of probleem in softwareontwikkeling?
Goh, puur kijkende naar hoe de wereld vandaag is in verband met software development dan zou ik niet per se zeggen dat dit een complexiteit is, maar het kan wel zeker veel beter ja. Overal waar mensen aan werken, zijn fouten mogelijk. Euh, low-coding is dan een poging om de complexiteit te verlagen waardoor er misschien al minder fouten zijn, maar goed alle fouten zijn dom en domme fouten zijn nu eenmaal eigen aan euh… Dus als de vraag is, is het feit dat er fouten worden gemaakt in het software development proces een complexiteit dan zeg ik eerder nee, maar het kan zeker wel nog beter.
Zorgt het feit dat er nog fouten worden gemaakt dan soms voor problemen?
Ja, dat wel natuurlijk.
[Taal_leercurve] Zou u kunnen stellen dat het leren ontwikkelen of bouwen van software een langdurig of moeilijk proces is?
Ja zeker euh… Ja dat kan een erg lang proces zijn. Ik heb gemerkt bij mezelf dat low-code platformen hier dan ook wat op inspelen, want het duurde voor mij een pak minder lang om dit aan te leren via low-code. Maar de curve in het leren en begrijpen van concepten is nog steeds heel lang. De leercurve is dus wel stijl ja.
[Logica_leercurve] Bedoelt u dan met concepten, de logica die achter de verschillende stappen zit?
Ja inderdaad.
[Data_Integratie] Kunnen data-integraties in softwareontwikkeling voor complexiteiten of problemen zorgen?
Dus dat het bouwen van integraties een soort complexiteit is, concreet? Ja dit kan zeker voor issues zorgen. Elke integratie in een project vormt een soort risico. Of ja toch bijna elke integratie. Dit moet zo laagdrempelijk als mogelijk zijn. Ook
op low-code platformen is dit een risico of ja een moeilijkheid omdat je afhankelijk bent van die onderliggende architecturen van de klant en waar jij zelf mee bekend bent. Euh ja… ik denk dat het grootste deel van integraties wel een groot risico vormt. Zowel bij low-code platformen als bij high- code software development. Je hebt daar echt echt veel kennis voor nodig.
[Applicatie_Integratie] Geldt hetzelfde dan voor applicatie-integraties?
Ja het integreren van applicaties is eigenlijk een beetje hetzelfde als het bouwen van applicaties op zich dus ja. Bij het bouwen van applicaties zeggen we dat dit nooit foutloos is. Integratie is dus altijd een complexiteit en hindernis.
[Software_Security] Vormt software security een probleem in het softwareontwikkelingsproces?
Ja, dat is zeker het geval, ja. Het is nu ook steeds belangrijker aan het worden hé de afgelopen 10 jaren of 5 jaren. Sinds Cloud en 4G en 5G en sinds cloud goedkoper is geworden en ook nog big data. Het is heel goedkoop om alles open en bloot op straat te gooien zeg maar. Het is euh… ja, dat is goedkoop en makkelijk. Privacy en security is zeker een probleem.
[Andere] Zou u zelf nog zaken kunnen aanhalen die een complexiteit of probleem zijn in het softwareontwikkelingsproces?
Versiebeheer van de software bijvoorbeeld. Ja, veel randzaken. Ja, zoals je in het begin zei heb je die development life cycle. Zo heeft Mendix er ook eentje op hun website staan. Daarin zijn er natuurlijk nog zaken die beter kunnen. Waar een platform en dan niet zozeer een low-code platform je dan vooral bij gaat helpen is het euhm… alles bedienen wat je nodig hebt in die application life cycle. Daarin heb je heel wat automatiseringen rondom versiebeheer. Een project staat ook ergens in eh, want je moet je versie kunnen bijhouden. Je werkt lokaal dus als je ’s ochtends begint te ontwikkelen dan trek je een lokale versie, de actuele versie,
zijn, ben je alweer een tijdje verder. Maar jij focust je nu op het development proces, dat was ik even uit het oog verloren. 8.1.2 Software-expert 2 (SE2)
Profiel van de respondent
[Functietitel] Wat is uw officiële benaming van uw functie binnen uw huidige organisatie?
Dat is een goeie vraag. Ik denk automation consultant. Ja wij zijn niet zo heel goed in titels plakken op alles wat wij doen. Ik heb zelf geen business kaartje. Maar ik ben meestal als rol architect en ontwikkelaar in zowel ontwikkeltrajecten als low-code ontwikkeltrajecten. Maar om het samen te vatten in één term zou ik zeggen automation consultant omdat wij bezig zijn met business proces management en process automation dus ik denk dat de algemene term die wij hier gebruiken automation consultant is.
[Bedrijf] In welke sector is uw bedrijf actief?
In de consultancy, maar bedoelt u dan onze klanten of ons bedrijf?
Uw bedrijf specifiek.
Ja dat is de consultancy.
[Softwareontwikkeling] Is softwareontwikkeling een centraal gedeelte van uw job?
Jazeker.
[Ervaring] Sinds hoe lang is softwareontwikkeling reeds een centraal gedeelte van uw job?
Sinds 14 jaar. Eigenlijk sinds ik begonnen ben met werken. Ik moest even denken hoe lang ik al werk, want het is dus al sinds ik begonnen ben met werken, maar dus 14 jaar al. Vragen omtrent barrières in de productontwikkelingsfase
[Productiviteit] Als u de productiviteit van een softwareontwikkelaar aanziet als een input-output proces, zou u dan kunnen stellen dat de productiviteit van softwareontwikkelaars omwille van een of andere reden beter zou kunnen?
Euhm, ja vaak heb je in ontwikkeltrajecten dat er heel wat externe factoren, verschillende omgevingen dus, zijn waarin je moet samenwerken en hier komen vaak technische problemen voor die niet 100% duidelijk waren in het begin. Hierdoor blijkt dat wat een softwareontwikkelaar normaal op een paar dagen, uren of weken kon implementeren, hier toch een tijd langer over doet dan voorzien omdat hij vast komt te zitten op onvoorziene zaken.
[Foutloos_coderen] Worden er volgens u nog steeds veel fouten gemaakt door softwareontwikkelaars en vormt dit dan een zogenaamde complexiteit of probleem in softwareontwikkeling?
Ik denk dat er zowel in klassieke softwareontwikkeling als in low-code softwareontwikkeling nog heel veel fouten worden gemaakt. Het is natuurlijk zo dat het gemiddelde low-code platform dat die van die checks heeft geïmplementeerd omdat het platform heel goed weet hoe alles van a tot z in mekaar zit. Vaak kan het platform, veel beter dan de ontwikkelaars zelf, aangeven waar het fout zit of welke component niet volledig correct is. Dus ja, er worden wel nog veel fouten gemaakt in software development. Je kan dit dus wel aanzien als een probleem.
[Taal_leercurve] Zou u kunnen stellen dat het leren ontwikkelen of bouwen van software een langdurig of moeilijk proces is?
Als je klassiek software development gaat bekijken dan moet ik zeggen dat zowel het leren zelf als het begrijpen wat je eigenlijk aan het doen bent als softwareontwikkelaar, want dat zijn natuurlijk twee verschillende dingen hé, dan moet ik toch wel zeggen dat het lang kan duren voordat iemand daar mee weg is. Je ziet heel veel mensen die beginnen met software ontwikkelen. Ten eerste is de taal leren een enorme barrière dat ondertussen wel kleiner en kleiner wordt, want als je bijvoorbeeld naar klassieke softwareontwikkeling gaat