AI, agile en DevOps – de ideale match? AI Seminar 2025

AI en agile – de ideale match?
Door: Marcel Groennou, DevOps Consultant bij Delta-N

AI krijgt momenteel volop aandacht, agile juist steeds meer kritiek. Maar wat gebeurt er als je beide combineert? In deze sessie verkennen we waarom agile onmisbaar is in AI-trajecten én andersom hoe AI agile kan versterken. Jij bepaalt zelf: zijn AI en Agile de ideale match?

1. AI en DevOps
De ideale match?

2. Onderwerpen
•DevOps en AI
•Agile en AI
•Praktisch: Hoe ondersteuntAI bij dagelijks werk in Agile teams
•Afsluiting

3. Marcel Groennou
[email protected]
https://www.linkedin.com/in/marcelgroennou/
DevOps Consultant

5. Waarom DevOps
Volwaardig development proces
•AI wordt gebruikt om een oplossing in productie te
zetten
•Geen losse, eenmalige stappen maar een continue
proces
•Voor zolang de oplossing in productie is
•Misschien niet met code maar met prompts en
LLM’s
•Maar is wel een software product
•Doorloopt alle stappen van idee tot feedback
•Vastgelegd en auditeerbaar(denk aan
codewijzigingen, tests, releases en gebruik)

6. Waarom DevOps
Initiatieven beheersbaar houden
•Verzamel alle mogelijke initiatieven
•Leg duidelijk vast wat je denk te bereiken
•Prioriteer en maak keuzes
•Niet alles is een AI oplossing (en omgekeerd)
•Doe niet alles tegelijkertijd
•Denk ook aan oplossingen die reeds in productie
zijn
•Denk er ook aan om bestaande oplossingen uit te
faseren

7. Waarom DevOps
Experimenteren en snel naar productie
•Je weet niet van tevoren welke LLM of prompt het
beste werkt. Je moet dus experimenteren
•Experimenten vragen om regelmatig (kleine
releases) naar productie
•Je wilt deze releases snel door kunnen voeren in
productie
•Getest, veilig en gecontroleerd
•Je wilt meten en bijhouden welke wijzigingen
werken en welke niet
•En op basis van deze feedback nieuwe wijzigingen
doorvoeren, en experimenten starten of stoppen

8. Waarom DevOps
Beheersbaar en betrouwbaar
•Je wilt niet alleen weten dat er iets in productie
staat. Je wilt ook weten welke versie er staat en wat
de wijzigingen zijn
•Versiebeheer op wijzigingen is heel belangrijk
•En uiteraard ook het testen van de oplossing
•Zwaarte is afhankelijk van risico afweging van de
oplossing
•DevOps proces zorgt voor een audit trail. Duidelijk
welke wijzigingen zijn doorgevoerd, welke tests
hebben gedraaid (en wat was de uitkomst) en
wanneer het in productie is genomen

9. Waarom DevOps
Monitoring
•Betreft de oplossing zelf. Wat is de performance,
beschikbaarheid, kosten?
•Maar ook de werking en resultaat van de oplossing
•Denk aan A / B testen. Verschillende modellen of
verschillende prompts
•Of meten hoe tevreden men is met de uitkomsten
•De output hiervan is weer input voor aanpassen van
of implementeren nieuwe features

10. Waarom DevOps
•Gaat om mensen, processen en tools
•Experimenten noodzakelijk
•Snel én veilig van idee naar productie
•Inzicht en vastlegging van alle stappen in het proces
•Kwaliteit geborgd in proces
•Continue proces
•Monitoring en feedback verzamelen
•Zolang de oplossing in productie staat
•Lifecyclemanagement

11. Waarom Agile
Agile
4 values, 12 principles
Paraplu
Vallen vele frameworksonder.
Denk aan Scrum, KanbanenLean
Focus
Op samenwerking en waarde
Development
Past goed, maar niet alleen, bij
software ontwikkeling

12. Simple
Everything is known
Complicated
More is known then unknown
Complex
More is unknown then known
Waarom Agile
Chaotic
Very little is known

14. User story
User Story
Vaak zijn user story niet of slecht gevuld. We kennen
allemaal de user story met alleen een titel of beperkte
uitleg
Acceptatie criteria
Als er al een goed beschreven User story hebben dan zijn
de acceptatie criteria vaak niet of slecht gevuld
AI helpt
Zowel met het invullen van de User story en het goed
beschrijven als met het opstellen van goede acceptatie
criteria, rekening houdend met de kennis die het heeft van
de applicatie

15. User story refinement
Teamleden kunnen op basis van de User story in
de voorbereiding op de refinementvragen stellen
met behulp van b.v. Microsoft Copilot
Extra hulpmiddel om User story duidelijker te
krijgen. Teamleden kunnen dit op elke gewenst
moment doen, PO is hier niet (direct) voor nodig
Pas de User story niet aan, maar neem de
uitkomsten mee naar de refinementsessie

16. Vibe coding
Op basis van de user story kan je als Product ownereen
applicatie genereren
Door hier op te itereren kun je een, zo goed mogelijke,
eerste versie maken
Een werkende prototype helpt vaak bij het refinenen beter
beeld te krijgen voor alle teamleden wat er gewenst is
De gegenereerde oplossing kan verwijderd worden, of het
team gaat hiermee verder om de definitieve versie te
bouwen

17. Issues automatisch oppakken
Met behulp van GitHub Copilotkunnen issues
opgepakt worden door AI
Deze issues worden door AI zelfstandig opgelost
en in een aparte omgeving klaargezet
Teamleden doen de review en na goedkeuring
wordt dit in productie doorgevoerd
Weinig tot geen impact op team, afhankelijk van
risico afweging en benodigde controle

18. Goedkeuren wijziging
Wijzigingen worden klaargezet ter review. GitHib
Copilotkan een review doen
De context kun je meegeven door documentatie
over de applicatie ook op te slaan
Validatieregels kunnen ook toegevoegd worden,
denk aan namingconventies, styling maar ook
standaard technische oplossingen
Feedback is bijna direct. Teamleden kunnen zich
vervolgens op de inhoud richten en niet meer op
de afgesproken standaarden

19. Documentatie
AI is heel goed in staat om documentatie te
generen, dit kan technische documentatie zijn
over de applicatie als ook functionele
documentatie over de applicatie
Beiden kunnen uiteraard door het team verder
worden verrijkt en daar waar nodig verbeterd
Deze documentatie is ook weer input voor
opstellen User stories, uitvoeren van controles et
cetera

20. Afsluiting
•Agile, DevOps en AI zijn zeker een goede match
•Zowel als proces om AI initiatieven te ontwikkelen en
onderhouden
•Als ook om toe te passen binnen een Agile team
•AI is altijd ondersteunend op dit moment
•Continue evaluatie is nodig om te zien of en waar de rol
van ondersteund kan veranderen in meewerkend

21. “AI is geen experiment, het is
softwareontwikkeling op hoog niveau.
DevOps is de motor en Agile de brandstof die
het laat draaien.”

22. Volgende sessies
AI in actie bij het UMC
Utrecht: administratielast
in de praktijk
Matrix
De menselijke kant van AI
in de IT-wereld
Liberty