Toen ik in de jaren negentig op de middelbare school zat, nam mijn natuurkundeleraar me terzijde met een vraag die hij niet van zich af kon schudden: “Hoe zorgen ze ervoor dat elke computer ter wereld met elke andere computer communiceert?”
Hij had gezien hoe moeilijk het was om overeenstemming te bereiken over fundamentele zaken als stopcontacten of normen voor telefoongesprekken. Maar plotseling hadden we internet waarmee een machine in Thunder Bay binnen milliseconden met een machine in Tokio kon praten. Er is geen centrale planner. Er is geen mondiale overeenkomst. Op de een of andere manier werkte het.
Het echte antwoord is minder magie en meer mentaliteit: een systeem van principes dat de wet van Postel wordt genoemd.
In eenvoudige bewoordingen: Wees standvastig in wat u verzendt; wees genereus in wat je accepteert. Als ik met je praat, moet ik mijn best doen om de regels te volgen. Als je luistert, moet je je best doen om mij te begrijpen, zelfs als ik het een beetje breek.
Die filosofie, ingebed in vroege internetprotocollen, vermenigvuldigde onze kansen dat twee systemen met elkaar zouden kunnen samenwerken. Misschien had de afzender gelijk. Misschien is de ontvanger extra tolerant. Wat er ook gebeurt, het netwerk blijft draaien.
De afgelopen dertig jaar hebben we geprobeerd hetzelfde idee toe te passen: alles met alles verbinden, op steeds hogere lagen van de stapel. Het is niet altijd sierlijk.
EERST PROBEERDEN WE DE SYNTAXIS TE STANDAARDISEREN
In de jaren 2000 zetten veel bedrijven groot in op XML. Het idee is simpel: één universeel formaat voor het delen van gegevens, met een rulebook waarin precies wordt uitgelegd hoe elk document eruit moet zien. In theorie kan de software eenvoudig in het rulebook worden ingevoegd en werkt alles automatisch. In de praktijk worden de regelboeken overweldigend, wordt apparatuur kwetsbaar en besteden mensen veel tijd aan het discussiëren over regels. Maar het geld was niet weggegooid. Het bedrijf werkt er hard aan om machineleesbare API’s via HTTP beschikbaar te maken, in plaats van alleen maar webpagina’s uit te voeren. Dit werk is veel belangrijker dan XML zelf, dat stilletjes wordt vervangen door eenvoudiger formaten zoals JSON.
In de jaren 2010 herhaalden we het patroon met blockchain. De promotie van deze keer: een gedistribueerd grootboek dat toeleveringsketens, facturen en contracten op een standaard manier kan volgen die door iedereen kan worden geverifieerd. Na miljarden dollars en vele teleurstellingen handhaven de meeste bedrijven hun gemoderniseerde infrastructuur en verwijderen ze stilletjes blockchain-lagen. Nogmaals: technologische trends zijn niet het echte verhaal. De echte vooruitgang is dat bedrijven eindelijk hun back-endsystemen en interfaces moderniseren.
NU STANDAARDISEREN WE SEMANTICA
Grote taalmodellen (LLM), het systeem achter tools als ChatGPT dat veel mensen nu “AIverschillend. Ze vertalen niet alleen tussen bestandsformaten; ze vertalen tussen betekenissen.
Moet u twee databases samenvoegen die met een tussenpoos van tien jaar zijn ontworpen door teams die elkaar nog nooit hebben ontmoet? Wilt u een vijandige webpagina schrappen en er een schone productcatalogus van maken? Heeft u een Engelse query nodig om een goede SQL-query te zijn voor drie systemen? Gisteren betekende dat dat mensen kwetsbare adapters schreven en onderhielden. Tegenwoordig kunnen LLM’s dergelijke adapters vaak op verzoek produceren of zelfs als adapters optreden.
Je kunt discussiëren over de vraag of de LLM iets ‘begrijpt’. Je kunt niet discussiëren over de vraag of ze dingen met elkaar verbinden. Gegeven twee semi-coherente systemen, zal LLM graag proberen de een aan de ander in kaart te brengen. Het kan defect of onstabiel zijn, maar het zal het voortdurend proberen op machinesnelheid.
Dit maakt het de eerste praktische technologie die 90% van de harde integraties aanvalt: semantiek. XML en vrienden verzorgen de makkelijke 10%: syntaxis.
DE VLOEK KRIJGT WAT WIJ VRAGEN
De meeste leidinggevenden met wie ik spreek, beschouwen AI nog steeds als chatbots die vergaderingen schrijven of samenvatten. Dat is het minst interessante deel.
Een belangrijk gebruiksscenario is wat je B2B AI zou kunnen noemen: LLM roept je API aan, leest je documenten, leert je gewoonten kennen, draait zich dan om en roept de API van je partner aan. Ze vormen de lijm tussen CRM, ERP, ticketingtools en financiële systemen, vaak zonder een fulltime integratieproject.
Het is goed om de tijd te waarderen. Dit is beangstigend voor anderen.
De eerste internethausse bracht ons het gemak van directe wereldwijde connectiviteit en, als neveneffect, botnets, malware, phishing en een nieuwe beveiligingsindustrie: firewalls, VPN’s, TLS, patchbeheer en eindpuntbescherming. We bouwen ze reactief, nadat er een storing is opgetreden.
Hyperverbindingen op de applicatielaag zullen hetzelfde patroon volgen, behalve dat de leiders deze keer sneller bewegen. Als uw LLM-‘integratielaag’ met alles kan communiceren, kan een verkeerd geconfigureerde prompt, een gecompromitteerde API-sleutel of een vergiftigd trainingspakket ook met alles communiceren.
Dus wat doe je?
Behandel door LLM ondersteunde integraties als kritieke infrastructuur, niet als prototypes.
Volharden:
- Duidelijke systeemgrenzen: welke systemen kan AI lezen, schrijven of eenvoudigweg wijzigingen voorstellen?
- Sterke identiteits- en toegangscontroles voor elke API die ermee in aanraking komt.
- Een audittrail die niet alleen uitlegt wat er is gebeurd, maar ook wie of wat dit heeft besloten, is een goed idee.
We hebben alle computers één keer met elkaar verbonden en daarna tientallen jaren besteed aan het bouwen van beveiligingspaden. Nu verbinden we alle gegevens en alle bedrijfslogica. De adapter is slimmer, maar de les is dezelfde: de wet van Postel zal ons naar verbinding trekken, of we er nu klaar voor zijn of niet.
Deze keer gaan we ons voorbereiden.
Avery Pennarun is CEO van Tail Scale.
