Kwalificeerhet 1,5 miljard dollar kostende cloud content governance-bedrijf heeft AI-coderingstools ingebed in zijn wereldwijde team van meer dan 350 ontwikkelaars, maar heeft het personeelsbestand niet verminderd. In plaats daarvan blijven bedrijven junior engineers inhuren, waarbij ze AI gebruiken om de onboarding te versnellen, het begrip van de codebasis te verdiepen en de weg van junior naar senior medewerkers 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 te vergroten en tegelijkertijd mensen verbonden te houden.
“Het verdwijnen van engineering of het niet aannemen van junior engineers lijkt geen waarschijnlijke uitkomst”, vertelde Amrit Jassal, CTO en mede-oprichter van Egnyte, aan VentureBeat. “Je moet mensen hebben, trainen en allerlei opvolgingsplanningen doen. De junior engineers van vandaag zijn de senior engineers van morgen.”
Hoe Egnyte-codeerders AI gebruiken – zonder de controle op te geven
Egnyte – dat meer dan 22.000 gebruikers heeft, waaronder NASDAQ, Red Bull en BuzzFeed – heeft gelanceerd Claude-, Cursor-, Augment- en Gemini CLI-codes codeertools binnen het hele ontwikkelaarsbestand om kernbedrijfsstrategieën te ondersteunen en nieuwere AI-aanbiedingen uit te breiden, zoals klantgerichte copiloot en aanpasbare AI-agenten.
Ontwikkelaars gebruiken deze tools voor een verscheidenheid aan taken, waarvan de eenvoudigste het vastleggen van gegevens, het begrijpen van code, slim browsen en het zoeken naar code omvatten. De codebasis van Egnyte bevat veel Java-code, die gebruik maakt van veel bibliotheken, elk met verschillende versies, legt Jassal uit. AI-tools zijn daar geweldig voor peer-to-peer programmerenhelpt nieuwe gebruikers een overzicht te krijgen, of bestaande gebruikers verschillende coderepository’s te onderzoeken.
“We hebben een behoorlijk grote codebasis, toch?” zei Jasal. “Stel dat je naar een iOS-app kijkt, maar je weet er niet veel van; je voert de Google CLI of Augment uit en vraagt hem om de codebase te vinden.”
Sommige Egnyte-ontwikkelaars wenden zich tot geautomatiseerde samenvattingen van pull-aanvragen, die eenvoudige overzichten bieden van codewijzigingen die in essentie het ‘wat’, ‘hoe’ en ‘waarom’ van een voorgestelde wijziging verklaren.
“Maar wat duidelijk is, is dat we bij elke verandering die wordt aangebracht niet willen horen dat AI de verandering doorvoert; het is absoluut de ontwikkelaar die de verandering doorvoert”, aldus Jassal. “Ik zou er niet op vertrouwen dat AI zich zou binden aan een productiecodebase.”
Toezeggingen ondergaan nog steeds een menselijke beoordeling en validatie van de beveiligingen alles wat rood gemarkeerd is, wordt doorgegeven aan een senior technicus. 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 coderings- en infrastructuurcomponenten.
Een ander groeiend en nauwlettend gemonitord AI-gebruiksscenario is het testen van eenheden, waarbij codecomponenten afzonderlijk worden uitgevoerd om ervoor te zorgen dat ze functioneren zoals bedoeld. “Uiteindelijk is het een hulpmiddel dat de productiviteit verhoogt,” zei hij. “Het is echt een voortzetting, net als elk ander hulpmiddel, het is geen wonder.”
Naast de kerntechniek helpt AI andere teams samen te werken met programmeurs. Productmanagement maakt bijvoorbeeld gebruik van tools als Vercel om ‘demowaardige’ prototypes, en niet alleen maar ideeën, aan ontwikkelaars te presenteren, die vervolgens verder kunnen gaan met mock-ups. Of als het UX-team een bepaald element in het dashboard wil veranderen, kan AI snel verschillende opties bieden, zoals een andere widget of knop.
“Dan kom je ermee in de techniek terecht, en de ingenieur weet meteen wat je er echt mee wilt doen”, zei Jassal.
Verwachtingen stellen, ontwikkelaars ontmoeten waar ze zijn
De dagelijkse activiteiten van alle Egnyte-ingenieurs, inclusief junior-ontwikkelaars, gaan echter verder dan coderen.
Junior-ontwikkelaars krijgen gedurende de volledige ontwikkelingscyclus praktische opdrachten om hun groei en ervaring te versnellen, aldus Jassal. Ze helpen bijvoorbeeld bij de analyse van de vereisten in de vroege fasen van software-engineering, maar ook bij de implementatie, productie en onderhoud na de implementatie.
Deze activiteiten vereisen op hun beurt “Egnyte-specifieke stilzwijgende kennis en ervaring” aangeboden door senior ingenieurs. Een concreet voorbeeld van het werk van senior engineers is het maken van architecturale aantekeningen, omdat deze aantekeningen platformoverschrijdend zijn en een meer holistische visie op systeemniveau vereisen, zei Jassal.
“Tegenwoordig kunnen veel traditionele obstakels sneller worden overwonnen met AI; bijvoorbeeld het begrijpen van de codebasis, het ontleden van vereisten en het uitvoeren van geautomatiseerde tests”, zei hij. “Dankzij dit snellere pad kunnen onze getalenteerde junior medewerkers zich sneller ontwikkelen en sneller meer waarde aan het bedrijf leveren.”
Bedrijven verwachten een snellere leercurve van junior tot mid-level engineers, zegt Jassal. “Mensen die meteen de arbeidsmarkt betreden, willen altijd graag nieuwe dingen uitproberen”, zegt Jassal. Dit moet echter worden getemperd met de realiteit om de verwachtingen te temperen, voegde hij eraan toe.
Aan de andere kant moeten sommige senior engineers wellicht een stap verder gaan in de implementatie ervan, omdat ze aarzelen of slechte ervaringen of ervaringen hebben gehad met tools van de vorige generatie. Dit vergt een geleidelijke introductie.
“Senioren die vaak brandwonden hebben opgelopen, brengen dat perspectief met zich mee”, zei hij. “Beide (ingenieurstypes) spelen dus een belangrijke rol.”
Werving zal doorgaan vanwege schaalgrootte en nieuwe perspectieven
“Over het algemeen denk ik dat dit echt gehyped wordt door mensen die je tokens willen verkopen,” zei Jassal, verwijzend naar mensen die spraken over verouderde menselijke codeerders.
“Vibe-codering” kan op een vergelijkbare manier worden geïnterpreteerd: net als anderen in de softwareontwikkeling geeft hij de voorkeur aan de term “AI-ondersteunde codering”, waarin programmeurs een zelfgestuurde cyclus hebben, waarbij ze code genereren, uitzonderingen analyseren en vervolgens corrigeren en schalen.
In het geval van Egnyte zal de aanwerving in ieder geval doorgaan, zij het langzamer naarmate mensen productiever worden dankzij AI, zei Jassal.
“We werven niet alleen mensen aan om op te schalen, maar ook om de volgende generatie senior ontwikkelaars te ontwikkelen en een nieuw perspectief in onze ontwikkelingspraktijken te brengen”, zei hij.
De conclusie die technische besluitvormers kunnen trekken is niet dat AI banen in de techniek zal elimineren, maar dat AI de manier waarop talent wordt ontwikkeld zal veranderen.
Bij Egnyte vermindert AI-ondersteund coderen de leercurve en verhoogt het de verwachtingen, in plaats van mensen uit het proces te verwijderen. Bedrijven die AI als een substituut beschouwen, lopen het risico in de toekomst hun senior personeelsbestand te verliezen; degenen die het als infrastructuur beschouwen, kunnen sneller bewegen zonder het oordeelsvermogen, de creativiteit en de verantwoordelijkheid te verliezen die alleen ingenieurs bieden.
