Technologie, data en AI. Chief Technology Officer
AI voor het CTO-office
De code schrijven kost uren. Die in productie krijgen kost weken.
Elk team heeft nu AI-codingtools, en de doorlooptijden zijn nauwelijks veranderd. De vertraging zat nooit in het typen. Die zit in de overdrachten, de testwachtrij, de reviews en de schuld. Wij brengen het CTO-office in kaart zoals uw engineeringteams werkelijk opleveren, en zetten agents in waar werk wacht.
Het korte antwoord
Het versnelt softwarelevering zonder de lat te verlagen. Agents werken naast engineers om requirements op te stellen, code te schrijven en te reviewen, tests te genereren, legacycode te analyseren, afhankelijkheden gepatcht te houden en routine-incidenten af te handelen.
Uw engineers houden de architectuur, het ontwerp en het laatste woord over wat live gaat. De agents nemen het wachten en het sleurwerk over, zodat doorlooptijden dalen en de kwaliteit overeind blijft.
Het mandaat
Bouwen wat klanten gebruiken, snel en veilig. En het platform in staat houden te dragen wat er komt.
Waarop de raad van bestuur u beoordeelt
Deploymentfrequentie
Hoe vaak u oplevert
Doorlooptijd van wijzigingen
Van idee tot productie
Faalpercentage van wijzigingen
Releases die iets breken
Hersteltijd
Als er iets misgaat
Engineeringproductiviteit
Output per engineer
Kosten per transactie
Platformkosten per eenheid
Het canvas van het CTO-office
De meeste AI voor engineering stopt bij een codeerassistent. De grotere waarde zit in de stappen rond de code, en in de standaarden die elk team veilig houden.
Canvas 1
Wat u runt
De motor die het product bouwt.
Productengineering
Teams, roadmap en levering van producten voor klanten.
Architectuur en platforms
Kernplatforms, API’s en gedeelde diensten.
Developer tooling
Omgevingen, pipelines en developer experience.
Betrouwbaarheid
Monitoring, piketdienst en incidentrespons.
R&D en opkomende technologie
Prototypes en kansen op nieuwe technologie.
Canvas 2
Waarvoor u verantwoordelijk bent
De zaken waarop de CEO, klanten en auditors u aanspreken.
Engineeringstandaarden
Codekwaliteit, security by design en reviewpraktijk.
AI in softwarelevering
Welke AI-tools worden gebruikt, hoe en met welke controles.
Open source en code van derden
Licenties en kwetsbaarheden in afhankelijkheden.
Platformkosten
Wat elke eenheid bedrijfsactiviteit kost om te draaien.
Waar waarde weglekt
Geen daarvan staat in een sprintrapport. Ze worden zichtbaar in doorlooptijd, faalpercentage en hoe moe uw beste engineers zijn.
01
Trage oplevering door overdrachten
Werk wacht tussen product, design, bouw, review en test.
Delivery-agents. Agents voor requirements, coderen, testen en reviewen werken naast engineers, zodat wijzigingen met minder wachttijd doorstromen.
Doorlooptijd van wijzigingen
Deploymentfrequentie
02
Knelpunt in testen
Regressietests houden elke release op.
Testagents. Genereren en onderhouden tests voor elke wijziging en draaien de juiste regressieset.
Testdekking
Gemiste defecten
03
Groeiende technische schuld
Schuld groeit sneller dan teams die kunnen afbouwen.
Codeanalyse-agents. Brengen legacycode en afhankelijkheden in kaart, leggen gedrag vast met tests en refactoren in kleine stappen.
Schuldratio
Faalpercentage van wijzigingen
04
Ongelijke adoptie van AI-coding
Elk team gebruikt andere tools op andere manieren.
Een playbook voor agentic engineering. Gedeelde standaarden en tools, uitgerold door principal engineers die in teams meewerken.
Adoptie
Productiviteit per engineer
05
Sleurwerk door incidenten
Engineers verliezen dagen aan terugkerende incidenten en ruis tijdens piketdienst.
Betrouwbaarheidsagents. Beoordelen alerts, vinden de waarschijnlijke oorzaak en voeren met goedkeuring bekende oplossingen uit.
Hersteltijd
Uren sleurwerk
06
Kwetsbare afhankelijkheden
Open-source-updates stapelen zich op tot een audit of exploit ze afdwingt.
Afhankelijkheidsagents. Rangschikken kwetsbaarheden op werkelijke blootstelling en openen geteste updateverzoeken die engineers kunnen goedkeuren.
Openstaande kritieke kwetsbaarheden
Tijd tot patch
Proceslevenscycli
We beginnen bij uw tools en pipelines. De oranje stappen zijn waar een agent het werk overneemt, en engineers keuren nog steeds alles goed wat productie bereikt.
Van idee tot productie
Elke wijziging
Requirement
Opgesteld en gecontroleerd
Agent
Ontwerpen
Bouwen
Naast engineers
Agent
Review
Eerste ronde door agents
Agent
Testen
Gegenereerd en uitgevoerd
Agent
Uitrollen
Bewaken
Gangbare systemen. GitHub, GitLab, Jira, CI/CD-pipelines, Kubernetes
Betrouwbaarheid
Elke alert
Bewaken
Alert
Gegroepeerd en gerangschikt
Agent
Reageren
Bekende oplossingen met goedkeuring
Agent
Postmortem
Opgesteld uit de tijdlijn
Agent
Gangbare systemen. Datadog, PagerDuty, Grafana
Modernisering
Elke legacydienst
In kaart brengen
Code en afhankelijkheden
Agent
Lock-in
Tests voor het huidige gedrag
Agent
Refactoren
In kleine stappen
Agent
Review
Release
Gangbare systemen. Coderepository’s, statische analyse, CI
Gezondheid van afhankelijkheden
Doorlopend
Scannen
Elke repository
Agent
Rangschikken
Op werkelijke blootstelling
Agent
Patchen
Geteste updateverzoeken
Agent
Goedkeuren
Verifiëren
Gangbare systemen. Dependabot, Snyk, tools voor software bills of materials
Interventiepunt voor een agent
De controletoren van de CTO
Geen velocitygrafieken per team. Een live beeld van de DORA-metrics, waar werk wacht en wat AI werkelijk toevoegt, met een briefing over wat uw aandacht nodig heeft.
Illustratief
Controletoren van de CTO
Voorbeelddata om het overzicht te tonen. Geen klantresultaten.
Deploys per week
46
▲ van 19
Doorlooptijd
2,7 dagen
▼ van 9
Faalpercentage
6%
▼ 3 pnt
Hersteltijd
38 min
▼ 52%
Met AI-ondersteuning
41%
Van de gemergede wijzigingen
Kritieke kwetsb.
9
3 ouder dan 30 dagen
De engineeringbriefing van deze week
Wachten
Wijzigingen van het paymentsteam wachten gemiddeld 31 uur op review
Eerste ronde door agents voorgesteld voor wijzigingen met laag risico
Schuld
Orderservice heeft 12% testdekking en 4 incidenten dit kwartaal
Plan voor testgeneratie klaar. Codeanalyse-agent
Adoptie
Drie teams gebruiken AI bij minder dan 10% van de wijzigingen
Pairing met een principal engineer ingepland
Opgelost
Terugkerend cache-incident nu in 4 minuten opgelost door een agent
Was 50 minuten piketdienst
Waar een wijziging wacht, in uren
Review
31
Testen
22
Bouwen
9
Uitrollen
2
Review en test nemen 83% van de doorlooptijd in beslag. Daar zetten we agents als eerste in.
Illustratief voorbeeld. De cijfers zijn verzonnen om te laten zien hoe het overzicht werkt. In de verkenning bouwen we het op uw eigen data en KPI’s.
Uw sector verandert de agenda
Het canvas blijft hetzelfde. Wat engineering bouwt en de regels eromheen, niet. Hier is de vraag die we in elke sector het vaakst van technologieleiders horen, en waar agents als eerste helpen.
CPG
Hoe bouwen we digitale producten met een klein engineeringteam?
Agentic delivery in één squad
FMCG
Hoe onderhouden we veel marktsites en apps zonder groot team?
Testgeneratie en gedeelde componenten
Retail
Hoe leveren we sneller op zonder de checkout in piekperiodes te breken?
Regressietests en betrouwbaarheidsagents
D2C
Hoe houden we engineering slank terwijl het product groeit?
Delivery-agents en standaarden voor AI-coding
Automotive
Hoe leveren we voertuigsoftware in het tempo dat klanten verwachten?
Testgeneratie en traceerbaarheid
Zorg
Hoe zetten we AI in bij delivery binnen validatieregels?
Traceerbare requirements en gegenereerde tests
Energie
Hoe moderniseren we net- en handelssystemen veilig?
Analyse van legacycode en vastleggende tests
Maakindustrie
Hoe werken we fabriekssoftware bij zonder lijnen stil te leggen?
Codeanalyse en gefaseerde releases
Logistiek
Hoe verbinden we snel met honderden partnersystemen?
Agents voor integratiecode en tests
BFSI
Hoe moderniseren we kernsystemen en voldoen we tegelijk aan DORA?
Moderniseringsagents en gezondheid van afhankelijkheden
B2B-technologie
Hoe leveren we meer op zonder het personeelsbestand in hetzelfde tempo te laten groeien?
Playbook voor agentic engineering in alle teams
Hoe het CTO-office verbonden is
Elk product, elk kanaal en elke AI-agent die het bedrijf draait, gaat op enig moment door engineering. De agents die het CTO-office bedienen, delen hetzelfde platform en dezelfde controles als de offices eromheen, zodat wat snel wordt gebouwd ook gebouwd is om te draaien.
De AI-leveringsestafette
Technologie, data en AI
Zie waar AI tussen uw offices vastloopt.
Kanalen
Digital-office
Klantreizen, experimenten en digitale omzet.
Beveiligen
CISO-office
Security by design, voor code en agents.
Service
Modernisering van legacy-technologie
In golven inpakken, uitbreiden en vervangen.
Hoe wij zouden beginnen
Pilot 1
Eén agentic squad, één kwartaal
↳
Delivery-agents en een principal engineer in één bereidwillig team
↳
Een nulmeting van de DORA-metrics vóór de start
↳
Doorlooptijd, faalpercentage en developer experience elke week gemeten
Uw besluit
Of u het playbook naar elk team uitrolt.
Pilot 2
Testgeneratie voor één legacydienst
↳
Codeanalyse-agents brengen één kwetsbare dienst in kaart
↳
Tests gegenereerd om het huidige gedrag vast te leggen
↳
Dekking, incidenten en vertrouwen in wijzigingen vergeleken vóór en na
Uw besluit
Welke diensten u als volgende moderniseert, en hoe.
Beide lopen volgens ons Validation First Framework. Ze worden op uw eigen data getest voordat u een groter budget vrijmaakt, en als de cijfers niet kloppen, zeggen we dat.
Uw interventiekaart
Breng uw deliverymetrics mee, uw architectuur en de dienst die iedereen liever niet aanraakt. Wij brengen het canvas van het CTO-office mee. In één sessie koppelen we het aan uw teams en pipelines, en markeren we waar agents zich het eerst terugverdienen.
01
Uw canvas voor het CTO-office
Wat u runt en waarvoor u verantwoordelijk bent, getoetst aan hoe uw engineeringteams echt werken.
02
Uw waardeketen
Het canvas geplaatst op uw sector en uw product, met de platforms achter elke release.
03
Uw interventiepunten
Elk lek met een agentontwerp, de controles en de KPI die het beïnvloedt. Geleverd als mindmap, architectuuroverzicht of interactief dashboard.
AI voor het CTO-office, beantwoord
Wat kan AI doen voor het CTO-office?
Agentic AI versnelt softwarelevering zonder de lat te verlagen. Agents werken naast engineers om requirements op te stellen, code te schrijven en te reviewen, tests te genereren, legacycode te analyseren, afhankelijkheden gepatcht te houden en routine-incidenten af te handelen. Doorlooptijden dalen, de kwaliteit blijft overeind en engineers besteden meer tijd aan ontwerp en moeilijke problemen.
Hoe verandert agentic AI de softwarelevering?
De meeste vertraging zit tussen de stappen, niet in het coderen. Agentic delivery zet agents voor requirements, coderen, testen en reviewen naast elk team, zodat werk met minder overdrachten van idee naar geteste wijziging gaat. Engineers houden de regie over ontwerp, goedkeuring en alles wat productie raakt.
Kan AI veilig code van productiekwaliteit schrijven?
Met de juiste vangrails wel. Elke wijziging van een agent doorloopt dezelfde review, tests en securitychecks als menselijke code, en engineers keuren goed wat wordt gemerged. Heldere standaarden voor prompts, context en review houden de kwaliteit in alle teams gelijk.
Hoe moeten we de impact van AI-codingtools meten?
Aan de hand van leveringsresultaten, niet regels code. Volg de DORA-metrics, deploymentfrequentie, doorlooptijd van wijzigingen, percentage mislukte wijzigingen en hersteltijd, samen met ontsnapte defecten en het aandeel werk dat met AI wordt gedaan. Daalt de doorlooptijd en blijft het faalpercentage gelijk, dan werkt het.
Kan AI helpen technische schuld te verminderen en legacycode te moderniseren?
Ja. Codeanalyse-agents brengen legacycode, afhankelijkheden en dode code in kaart en genereren dan tests die het huidige gedrag vastleggen. Zo kunt u veilig in kleine stappen refactoren of vervangen, in plaats van een riskante big-bang-herschrijving te plannen.
Waar moet een CTO beginnen met agentic AI?
Met één team gedurende één kwartaal. Zet agents en een principal engineer in bij een bereidwillige squad, leg een nulmeting van de DORA-metrics vast en meet de verandering. Testgeneratie voor één legacydienst is een sterke tweede pilot.
