AI tools die we dagelijks toepassen bij data- en development vraagstukken
Door Willie MartensHoe AI tools ons data & developmentteam helpen bij het bouwen van slimme applicaties en data-oplossingen
Als data- en developmentteam zijn we voortdurend op zoek naar manieren om onze processen te verbeteren, sneller te ontwikkelen en efficiënter samen te werken. Dankzij kunstmatige intelligentie (AI) kunnen we veel tijdrovende taken automatiseren en optimaliseren, wat ons in staat stelt om ons te concentreren op de complexe en creatieve onderdelen van ons werk. In dit blog delen we de AI-tools die we dagelijks gebruiken en hoe ze ons helpen bij het realiseren van applicaties, koppelingen en data-overzichten.
1. LLM's in de Cloud: ChatGPT, Claude, Perplexity, Gemini, NotebookLM en Mistral
Voor de cloudgebaseerde ondersteuning van natuurlijke taalverwerking (NLP) maken we gebruik van verschillende Large Language Models (LLM's), waaronder ChatGPT, Claude, Perplexity, Gemini, NotebookLM, en Mistral. Deze modellen helpen ons bij het genereren van tekst, het beantwoorden van vragen, het bieden van code-ondersteuning en zelfs het uitleggen van complexe technische concepten. We gebruiken deze tools niet alleen voor tekstgeneratie, maar ook voor het verkennen van ideeën, het verbeteren van communicatie en het beantwoorden van technische vraagstukken.
• Gebruik in ons team: Of het nu gaat om het schrijven van documentatie, het sparren over architectuurkeuzes of het genereren van voorbeeldcode, deze LLM's ondersteunen ons in veel verschillende fasen van onze ontwikkelingsprocessen.
Meer informatie:
ChatGPT
Claude
Perplexity AI
Gemini
NotebookLM
Mistral
2. Ollama: Lokale LLM voor privacygevoelige toepassingen
Naast cloudgebaseerde LLM's maken we ook gebruik van Ollama, een lokale versie van een LLM die we kunnen draaien zonder dat we afhankelijk zijn van externe cloudservers. Dit is bijzonder handig voor toepassingen waar privacy en gegevensbeveiliging belangrijk zijn. Ollama stelt ons in staat om krachtige AI-functies lokaal te draaien, wat ons helpt om gevoelige informatie veilig te houden, terwijl we toch gebruik kunnen maken van de voordelen van natuurlijke taalverwerking.
• Gebruik in ons team: Wanneer we werken met gevoelige data of wanneer we geen externe server willen aanspreken, gebruiken we Ollama om LLM-functionaliteit lokaal uit te voeren zonder compromissen te sluiten op het gebied van privacy.
Meer informatie: Ollama
3. Vertex AI: Het bouwen en deployen van machine learning models
Voor machine learning-oplossingen maken we gebruik van Vertex AI, een platform van Google Cloud waarmee we eenvoudig machine learning-modellen kunnen bouwen, trainen en implementeren. Vertex AI biedt een breed scala aan tools en infrastructuur om machine learning-modellen snel en efficiënt te ontwikkelen, zonder dat we ons zorgen hoeven te maken over de onderliggende hardware en complexiteit van modelbeheer.
• Gebruik in ons team: We gebruiken Vertex AI om predictive modellen en andere machine learning-oplossingen te ontwikkelen die geïntegreerd kunnen worden in onze applicaties. Dit stelt ons in staat om inzichten uit data te halen en beslissingen te automatiseren.
Meer informatie: Vertex AI
4. PHPStorm: Verbeterde code-ondersteuning met AI
Een andere belangrijke tool in onze ontwikkelomgeving is PHPStorm, een krachtige IDE (Integrated Development Environment) voor PHP-ontwikkeling. PHPStorm biedt verschillende AI-gebaseerde functies, zoals autocomplete en autocorrect, die ons helpen bij het sneller schrijven van foutloze code. Dankzij de intelligente code-aanvulling kunnen we sneller en efficiënter ontwikkelen, met minder kans op fouten.
• Gebruik in ons team: We gebruiken PHPStorm dagelijks voor het ontwikkelen van webapplicaties. De AI-gebaseerde functies helpen ons niet alleen om productiever te zijn, maar ook om code-kwaliteit te verbeteren door automatisch suggesties te geven voor refactoring en optimalisatie.
Meer informatie: PHPStorm
5. Whisper: Audio naar tekst
Een van de tools die we gebruiken, is Whisper, een krachtige AI-tool ontwikkeld door OpenAI om gesproken taal om te zetten in tekst. Whisper is bijzonder effectief bij het transcriberen van vergaderingen, klantgesprekken en andere audio-opnamen. Het biedt ons een snelle en betrouwbare manier om gesproken informatie te verwerken en om te zetten naar bruikbare data. Dit bespaart ons tijd bij het handmatig transcriberen van audio en zorgt ervoor dat belangrijke gesprekken snel toegankelijk zijn voor analyse.
• Gebruik in ons team: We gebruiken Whisper voor het omzetten van vergadernotities en gesprekken in tekst, zodat deze later gemakkelijk kunnen worden geanalyseerd, gedeeld of geïmplementeerd in onze projecten.
Meer informatie: Whisper op Github
Waarvoor gebruiken we deze tools in ons dagelijks werk?
De bovenstaande AI-tools spelen een cruciale rol in verschillende aspecten van ons dagelijks werk, van code-ondersteuning en architectuurkeuzes tot samenwerking en klantgerichte inzichten. Hieronder beschrijven we enkele specifieke toepassingen:
A. Code-ondersteuning en review
AI-tools helpen ons bij het genereren van code-snippets, het refactoren van code en het oplossen van edge cases. Dit is vooral handig wanneer we werken aan complexe data pipelines of kleine scripts die geoptimaliseerd moeten worden. De LLM's zoals ChatGPT en Mistral kunnen snel suggesties doen voor het verbeteren van code en het vinden van efficiëntere oplossingen.
B. Architectuurkeuzes verkennen
Bij het maken van architectuurkeuzes is het belangrijk om pragmatisch te blijven en niet te over-engineeren. AI-tools helpen ons om te sparren over verschillende mogelijke oplossingen en de voor- en nadelen van elke keuze af te wegen. Bijvoorbeeld, wanneer we een nieuwe feature ontwikkelen, kunnen we AI vragen "hoe klein kunnen we starten zonder later spijt te krijgen?" en krijgen we direct praktische antwoorden.
C. Plannen en roadmaps valideren
AI helpt ons ook bij het valideren van plannen en roadmaps. We gebruiken tools om ideeën af te toetsen op realisme en impact, vaak door een korte sanity check uit te voeren. Dit helpt ons om ervoor te zorgen dat we niet te veel tijd besteden aan onrealistische doelen of functies.
D. Samenwerking en communicatie in teams
Bij het werken in teams helpt AI ons bij het verbeteren van de communicatie. We gebruiken tools voor het schrijven van technische e-mails en documentatie, waarbij we bijvoorbeeld actief taalgebruik gebruiken om de boodschap duidelijker over te brengen. LLM's helpen ons ook om technische concepten te vertalen naar begrijpelijke taal voor niet-technische stakeholders.
E. Klantgerichte inzichten aanscherpen
AI-tools spelen een belangrijke rol in het vertalen van technische oplossingen naar klantwaarde. We gebruiken ze om te bedenken hoe we technische keuzes het beste kunnen uitleggen aan niet-technische klanten of stakeholders, zodat we hun behoeften beter kunnen begrijpen en voldoen.
Conclusie
AI-tools hebben onze dagelijkse werkprocessen aanzienlijk verbeterd, of het nu gaat om code-ondersteuning, het verkennen van architectuurkeuzes, of het verbeteren van communicatie en samenwerking. Door slimme toepassingen van tools zoals Whisper, ChatGPT, Vertex AI, Ollama en PHPStorm kunnen we efficiënter werken en betere, meer doordachte oplossingen bieden aan onze klanten en stakeholders.
De toekomst van AI in de ontwikkelingswereld is veelbelovend, en we zijn enthousiast om deze tools verder te integreren in ons werk. Als je meer wilt weten over deze tools of hoe ze kunnen helpen bij jouw ontwikkelingsprocessen, aarzel dan niet om contact met ons op te nemen!
De wereld verandert. De ene transitie volgt de volgende op. Sneller dan ooit. Waarbij alles draait om mensen. Door mensen, met mensen, voor mensen. Gestaafd op data. ondersteund door digitalisering. INOVA levert meer resultaat uit marketing en data. We werken volgens de unieke INOVA-roadmap. Onze samenwerking maakt jou en ons onderscheidend. Want hey… we are you.