Het meest efficiënte werk op dit moment is waarschijnlijk een combinatie van spraakinvoer en AI. AI-startups zoals Wispr Flow duiken op die spraakgestuurde ontwerpinstructies kunnen geven. Verbind het met Codex, Cursor en Claude Code, beperk de interne context verder tot hun eigen mechanismen met het Model Context Protocol (MCP). Dit zou de 'React' (recursiviteit) van AI enorm vergroten.
Alle ingenieurs begrijpen de structuur van dit gebied, Ik denk dat ze al het gevoel hebben dat ze "buiten hun lichaam" werken. Ze coderen niet met de hand. Praten gaat sneller dan denken. Er is geen toetsenbord meer tussen de hersenen en de AI.
Toen Claude Code voor het eerst werd uitgebracht, was iedereen verbaasd dat "de AI zijn eigen fouten corrigeert en blijft optimaliseren". Menselijke reflexen konden dat nooit inhalen. En nu doet Claude Code 90% van de ontwikkeling zelf. Toen ik dit zag, dacht ik: "Dit verandert de definitie van het ingenieursvak volledig".
AI is nu al sneller en goedkoper dan de beste 1% ingenieurs ter wereld. In termen van economische waarde zijn menselijke ingenieurs bijna waardeloos geworden. --Tenminste in termen van "productie". Maar **de waarde van mensen is niet verdwenen.**
Wat overblijft zijn twee gebieden.
Eén daarvan is het creëren van 'triggers'. Waarom zou je die maken? Voor wie en wat is het nut ervan? Alleen mensen kunnen die gevoelens en impulsen nog hebben.
De andere is de taak om 'context' te begrijpen. De informatie op de digitale wereld is slechts een deel van de nette en opgeruimde wereld. De sfeer binnen een bedrijf, de gesprekken achter de schermen, de relaties die niet benoemd kunnen worden - dit zijn de realiteiten die niet online verschijnen. Het vermogen om dergelijke "realiteiten die niet online verschijnen" te lezen. Dit is een gebied waar AI nog niet aan is toegekomen.
AI komt perfect terug en mensen worden volledig abstract, worden we steeds meer "ingenieurs zonder lichaam". Maar misschien schrijven we daarom wel code om onze lichamen terug te krijgen.