AI versnelt ontwikkeling, Axini houdt het beheersbaar

AI-assistenten en coding agents schrijven sneller dan ooit code, tests en specificaties. Maar AI maakt helaas ook fouten. Net als auto rijden, leidt snelheid zonder grip tot ongelukken. Het Axini Modeling Platform (AMP) biedt de controle, waarmee je met AI sneller werkende software oplevert.

5×

Gerapporteerde versnelling in teams die met AI programmeren

2×

Gerapporteerde toename in aantallen fouten bij gebruik van AI

ISO 27001 gecertificeerd door Brand Compliance

Twee vragen die altijd beantwoord moeten worden

In de ideale wereld maakt AI geen fouten. Dit betekent dat de AI perfect begrijpt wat er gebouwd moet worden, technisch geen fouten maakt en volgende week niet ineens andere resultaten geeft. De huidige AI kan dit niet alleen, maar wel met hulp van Axini: wij stellen deze twee fundamentele vragen:

Hebben we het goede gebouwd?

Bij Axini gebruiken we precieze taal, waardoor AI exact begrijpt wat bedoeld wordt. Waar natuurlijke taal ruimte laat voor interpretatie, zorgen onze formele specificaties voor volledige duidelijkheid en consistentie.

Is het goed gebouwd?

Het Axini platform test de applicatie volledig door op correctheid. Wanneer AI en Axini samenwerken, kunnen wij precies controleren of het goed gebouwd is en of het goede gebouwd is.

Illustratie van mens-AI samenwerking rond een formeel model

Wat we zien gebeuren in de praktijk

Bij organisaties die AI breed inzetten in hun softwareontwikkeling komen de volgende patronen terug.

Volume groeit sneller dan reviewcapaciteit

AI produceert sneller dan mensen kunnen bijhouden. Dit leidt tot een bottleneck bij het reviewen en testen. Ook al maakt AI nu sneller code dan mensen dat kunnen, is de software niet eerder af vanwege de vertragingen.

Defecten verschuiven naar later

Tijdwinst in de bouwfase wordt vaak teruggegeven door fouten in integratie, acceptatie of productie. Zonder AI grondig te testen blijven oorzaken lastig terug te leiden naar de bron.

Ze zijn niet uniek voor AI, maar nemen door de hogere ontwikkelsnelheid sneller in omvang toe.

Hoe Axini AI toepast

Naarmate AI een groter deel van de code schrijft, test het Axini platform grondiger dan handmatig of scriptgebaseerd testen mogelijk maakt: tests worden systematisch afgeleid uit het model, waardoor ook combinaties en volgordes worden doorlopen die een mens vrijwel nooit bedenkt. Vijf concrete voorbeelden hoe wij AI en Model Based Testing inzetten om snel en beheersbaar werkende software op te leveren:

Modellen als de waarheid

Het gewenste gedrag van de software wordt vastgelegd in een model. Dat vormt een eenduidige en precieze beschrijving voor zowel reviewers als AI-coding agents.

Gegenereerde tests

Het Axini platform test zelfstandig de software door. De testselectie is voorspelbaar en herhaalbaar, in plaats van afhankelijk van hoe je een AI gebruikt.

Verificatie in de agentic loop

Na elke iteratie ontvangt een coding agent feedback uit het Axini platform. Zo worden afwijkingen vroeg zichtbaar en zijn ze direct te herleiden naar het gespecificeerde gedrag.

Legacy software

Bij migraties of herbouw helpt onze AI met het exact vaststellen en vastleggen van het gedrag van het bestaande systeem in een model. Het nieuwe systeem wordt vervolgens aan dat model getoetst.

Monitoring

Bewaking na oplevering wordt belangrijker. Het Axini platform kan je systeem ook monitoren in productie. Het wordt dan direct gesignaleerd wanneer het gedrag afwijkt van de specificaties.

Hoe een traject er uitziet

Een typisch traject bestaat uit vier iteratieve fasen:

Verkenning

Het systeem, de bestaande specificaties en de huidige testdekking worden in kaart gebracht. Doel is begrijpen waar de risico's zitten en waar een model het meeste oplevert.

Modelleren

Het beoogde gedrag wordt samen met inhoudsdeskundigen vastgelegd. Het modelleren maakt aannames expliciet en levert vaak al inzichten op.

Genereren en testen

Het platform leidt testcases af uit het model en voert deze uit tegen het systeem. Resultaten zijn herleidbaar tot specificaties.

Onderhouden

Bij wijzigingen in code, prompts of het systeem zelf groeit het model mee. Het blijft de referentie waartegen iedere volgende versie wordt getoetst.