# Job van der Voort (Remote): 'Wij bouwen alles zelf met AI, voor personeelszaken wereldwijd'

An episode of [De Grote Tech Show | BNR](https://invisiblenetwork.ai/podcast/667453866), 28 Oct 2026, 33 min.

Audio: https://traffic.omny.fm/d/clips/8257a063-6be9-42fa-b892-acd4013b1255/4783529f-c040-4eae-add9-ade100d0fd38/409e4f92-d489-4b9f-8743-b4f000ebf63c/audio.mp3?utm_source=Podcast&in_playlist=db7cdc14-332e-4c30-b676-ade100d12d02

Het internationaal uitbetalen van medewerkers wordt voor bedrijven steeds complexer. En dat terwijl waardevol talent ook vaak in het buitenland zit. Maar hoe bouw je een platform voor landen die állemaal andere regels en salarissystemen hebben? En als iedereen met AI zelf software kan bouwen, hoe ga je daar als bedrijf dan mee om? Dat en meer bespreken Joe van Burik en Ben van der Burg met de ceo van Remote Job van der Voort, in deze aflevering van De Grote Tech Show. Vragen, opmerkingen of suggesties? Mail ons! Op: degrotetechshow@bnr.nl De Grote Tech Show De Grote Tech ShowTech verandert onze wereld, in De Grote Tech Show (DGTS) hoor je hoe. Joe van Burik en Ben van der Burg spreken met innovatieleiders en analyseren de techwereld, van AI tot cybersecurity en social media tot quantumcomputers. Techpodcast De Grote Tech Show (DGTS) is dé techpodcast (en radioshow) voor iedereen die technologie en innovatie echt wil begrijpen. Over AI (of: kunstmatige intelligentie), chips, cloud, cyberveiligheid, social media, quantum en entertainment. Hier hoor je hoe technologie de wereld verandert en wat dat betekent voor bedrijven, investeerders en iedereen in de samenleving. Bij DGTS krijg je de analyses, inzichten en interviews die ertoe doen. Met diepgaande gesprekken en scherpe analyses brengen we de belangrijkste technologische ontwikkelingen in kaart. Innovaties Elke week spreken we kopstukken in de techwereld: ceo's, hoogleraren, ondernemers en investeerders die werken aan de innovaties van morgen. Wat betekenen de nieuwste AI-modellen voor werk en creativiteit? Hoe blijven Europese startups concurreren met het nog altijd machtige Silicon Valley en het ondoorzichtige China? Dit zijn geen oppervlakkige interviews, maar diepgaande gesprekken waarin we de hoofdrolspelers spreken die écht impact maken. De technologische revolutie is in volle gang en beïnvloedt elk aspect van ons leven—van de manier waarop we werken en communiceren tot de geopolitieke machtsverhoudingen. Daarom brengen we niet alleen de technologische kant in beeld, maar ook de economische en maatschappelijke implicaties ervan. Naast de grote innovaties kijken we naar de bedrijven die deze ontwikkelingen vormgeven. Wat is de strategie van big tech-bedrijven zoals Google, Apple, Microsoft en Meta? Hoe verandert de concurrentiestrijd tussen Nvidia, AMD en Intel de chipmarkt? Wat betekenen nieuwe wetten en regels in Europa en de VS voor de toekomst van technologie? Analyses Daarnaast hoor je bij De Grote Tech Show, exclusief als extra podcast elke week, hoe Joe van Burik en Ben van der Burg de week in tech doornemen. Ze analyseren het laatste nieuws, plaatsen de ontwikkelingen in perspectief en geven scherpe inzichten over wat er écht speelt. Van de doorbraken in AI / kunstmatige intelligentie en de opkomst van nieuwe sociale mediaplatformen tot de impact van geopolitieke spanningen op de halfgeleiderindustrie. Regelmatig schuift een gast uit het netwerk aan om extra expertise te bieden en het debat te verdiepen. Door de combinatie van journalistieke scherpte, technische kennis en een kritische blik ontstaat een programma dat verder gaat dan de headlines en technologie in een bredere context plaatst. AI Of het nu gaat om de risico’s en kansen van AI-technologie of de positie van Europa in de wereldwijde technologische concurrentiestrijd, De Grote Tech Show biedt de achtergrond, de nuance en de inzichten die nodig zijn om deze ontwikkelingen echt te begrijpen. Dit maakt het programma onmisbaar voor professionals in de techsector, beleggers die strategische beslissingen willen nemen en iedereen die wil weten welke innovaties onze toekomst vormgeven. Met de combinatie van exclusieve interviews, deskundige duiding en een kritische kijk op innovatie biedt DGTS een unieke mix van diepgang en actualiteit. Over de makers: Joe van Burik volgt en analyseert de belangrijkste ontwikkelingen in tech, met scherpte, tempo en humor. Je hoort hem dagelijks op BNR Nieuwsradio met…

## Transcript

[0:00] Speaker 1: De Grote Tech Show wordt mede mogelijk gemaakt door Orange
[0:03] Speaker 1: Cyber Defense. Van strategie tot uitvoer, jouw cybersecurity in vertrouwde handen.
[0:12] Speaker 2: Goed dat je luistert naar de grote techshow. Tech verandert
[0:14] Speaker 2: onze wereld, hier hoor je hoe. En vandaag in gesprek
[0:17] Speaker 2: met Remote. Een platform waar 2000 mensen in meer dan
[0:20] Speaker 2: 90 landen werken. Bijna per definitie vanuit huis. En dat
[0:24] Speaker 2: voor een wereldwijd HR en payroll platform. Tienduizenden bedrijven gebruiken
[0:27] Speaker 2: het platform... om mensen overal ter wereld aan te kunnen
[0:30] Speaker 2: nemen en uit te kunnen betalen. En dan nog de vraag,
[0:32] Speaker 2: wat betekent AI voor zo'n bedrijf als dit... nu we
[0:35] Speaker 2: software zo makkelijk kunnen bouwen met AI? Dat zijn vragen
[0:37] Speaker 2: die we gaan stellen. Wij zijn in mijn geval Jo
[0:39] Speaker 2: van Beurik. En Ben van den Burg. En elke donderdag
[0:41] Speaker 2: nemen Ben en ik ook het nieuws in de wereld
[0:43] Speaker 2: van tech door. Om te kijken wat er verder speelt.
[0:45] Speaker 2: Wat voor drama's zoals afgelopen weken zijn geweest. Of wat
[0:48] Speaker 2: voor hoopgevende nieuwe berichten er zijn. Dat hoor je allemaal
[0:51] Speaker 2: in de Grote Tech Show. Dus volg onze show in
[0:52] Speaker 2: je favoriete podcast app. Nu dan, het internationaal uitbetalen van
[1:00] Speaker 2: medewerkers wordt voor bedrijven steeds complexer. En dat terwijl waardevol
[1:03] Speaker 2: talent zich juist ook vaak in het buitenland bevindt. Dus
[1:06] Speaker 2: dan is het handig als je daar een oplossing voor hebt.
[1:08] Speaker 2: Hoe realiseer je dat? Nou, door een platform te bouwen
[1:11] Speaker 2: voor landen die met allerlei regels en allerlei verschillende salarissystemen
[1:14] Speaker 2: te maken hebben. En dat is wat Remote doet. Dus
[1:16] Speaker 2: daarover gaan we praten met de CEO van Remote, Job
[1:19] Speaker 2: van der Voort. Welkom Job. Dankjewel. Fijn dat je bent.
[1:21] Speaker 2: Hoe doe je dat eigenlijk? Een platform bouwen dat aan
[1:23] Speaker 2: zoveel regels en richtlijnen... en betalingssystemen van tientallen landen... of
[1:28] Speaker 2: alle landen ter wereld zelfs moet voldoen?
[1:30] Speaker 3: Bijna alle landen. Er zijn een heleboel landen waar we
[1:32] Speaker 3: niks kunnen doen. Welke
[1:33] Speaker 2: landen kunnen jullie niks doen? Noem maar eens een paar
[1:34] Speaker 3: Ja, bijvoorbeeld Afghanistan kunnen we heel weinig doen.
[1:36] Speaker 2: En
[1:36] Speaker 3: nu alles dat zich dicht bij Rusland zit... en Rusland
[1:40] Speaker 3: zelf kunnen we niks mee doen. We kunnen daar geen
[1:42] Speaker 3: geld uit land in en uit krijgen... De rest van
[1:45] Speaker 3: de wereld ongeveer
[1:47] Speaker 2: wel, ja. Hoe bouw je dit? Dat willen we weten.
[1:51] Speaker 2: Heb je even, maar...
[1:52] Speaker 3: Ja, Blood, Sweat & Tears. Toen we begonnen was het
[1:56] Speaker 3: heel erg van... we gaan gewoon hele goede software bouwen.
[1:58] Speaker 3: Maar het komt eigenlijk neer op... in elk land hebben
[2:00] Speaker 3: we een bedrijf gestart. Dus in elk land zijn we
[2:02] Speaker 3: letterlijk daar naartoe gevlogen. Toen zijn we naar de bank gegaan,
[2:05] Speaker 3: naar het gemeentehuis gegaan... een bedrijf opgestart en uitgevogeld. Hoe
[2:09] Speaker 3: werkt het eigenlijk in dit land? Hoe moet je... Hoe
[2:10] Speaker 3: betaal je mensen hier? En dat hebben we gewoon in
[2:12] Speaker 3: elk land op aarde gedaan. En uiteindelijk hebben we er
[2:15] Speaker 3: software voor geschreven. Om dat makkelijker te maken overal. En
[2:18] Speaker 3: vervolgens dat voor andere mensen ook te kunnen doen. Maar ja,
[2:22] Speaker 3: dat is gewoon heel erg veel werk. Heel veel bureaucratisch werk.
[2:24] Speaker 3: Jullie zijn een compliance expertise bedrijf zou ik graag zeggen. Nee, zeker, ja.
[2:28] Speaker 3: En daarbij komen we ook libel. Dus als er fouten
[2:31] Speaker 3: worden gemaakt, bijvoorbeeld in de payroll... dan is dat een ons.
[2:33] Speaker 3: Dus we zijn heel erg een compliancebedrijf in een heleboel
[2:35] Speaker 3: manieren
[2:36] Speaker 2: En hoe kun je dan nog het verschil maken in
[2:38] Speaker 2: een wereld... die nu juist zo door AI wederom op
[2:40] Speaker 2: z'n kop wordt gezet
[2:42] Speaker 3: Ja, het is een probleem dat eigenlijk traditioneel... snel is
[2:45] Speaker 3: opgelost door mensen. Dus als jij iemand ergens wil betalen...
[2:48] Speaker 3: dan is er wel iemand anders die dat voor je
[2:50] Speaker 3: wil doen. En die persoon betaal jij daar dan voor.
[2:52] Speaker 3: En dan komt het uiteindelijk wel... dan lukt het uiteindelijk wel.
[2:56] Speaker 3: En wat wij hebben gedaan, we hebben gezegd... we gaan
[2:58] Speaker 3: hier gewoon software voor schrijven. Dus dat het allemaal automatisch gebeurt.
[3:01] Speaker 3: Dus zolang mensen ergens moeten worden betaald... is dit nog
[3:05] Speaker 3: wel nodig.
[3:06] Speaker 2: Ja, oké. Nu hebben jullie sinds kort ook nog een
[3:08] Speaker 2: nieuwe merkidentiteit aangenomen. Wat willen jullie uitdragen? Want jullie zijn
[3:12] Speaker 2: een bedrijf dat op een paar na... letterlijk elk land
[3:14] Speaker 2: ter wereld wil benaderen.
[3:17] Speaker 3: Ja, we stonden vroeger... en onze bedrijfsnaam staat er wel
[3:20] Speaker 3: heel erg van, remote. Dus het gaat heel erg over
[3:22] Speaker 3: remote werken,
[3:23] Speaker 2: denken mensen, legelijk. Jullie heten wat jullie doen. Ja
[3:27] Speaker 3: maar in realiteit eigenlijk het grootste deel van de bedrijven
[3:29] Speaker 3: waarmee we werken, die werken gewoon vanaf kantoren. Dus we
[3:32] Speaker 3: betalen gewoon mensen uit. We doen gewoon salarisverwerking van een
[3:35] Speaker 3: heleboel mensen en betalingen voor bedrijven
[3:37] Speaker 3: En dus onze motto is pay the world. We willen
[3:40] Speaker 3: het gewoon heel makkelijk maken om mensen overal in het
[3:43] Speaker 3: thuisland of ergens anders te betalen. En dat eigenlijk, niet
[3:47] Speaker 3: meer dan dat. Ja, ik wil heel graag weten
[3:48] Speaker 5: meer over de platform. Dus dat heb je met software gemaakt. Ja.
[3:52] Speaker 5: Dus hoe heb je dat gedaan? Hoe kwam je daarop?
[3:56] Speaker 5: Wat is er zo moeilijk
[3:58] Speaker 3: aan? Eigenlijk het idee van payroll en salarisverwerking en zo...
[4:03] Speaker 3: dat is eigenlijk gewoon een hele grote hoeveelheid input. Dus
[4:06] Speaker 3: je moet je voorstellen dat elk land heeft gewoon verzonnen.
[4:08] Speaker 3: Er zijn duizenden en één dingen die we moeten weten
[4:11] Speaker 3: van iemand... die gooien we dan in een soort van
[4:13] Speaker 3: grote rekenmachine... en aan de andere kant poept eruit zoveel
[4:15] Speaker 3: moet je iemand betalen... zoveel moet je de belastingdienst betalen,
[4:18] Speaker 3: et cetera, et cetera... Er is niemand geweest die heeft gezegd, nou,
[4:20] Speaker 3: laten we dit in één plek doen. En laten we
[4:22] Speaker 3: dat doen op een manier waar het gewoon automatiseerd is.
[4:25] Speaker 3: Het is eigenlijk altijd, nou ja, je hebt iemand die
[4:27] Speaker 3: werkt in HR bij een bedrijf in een bepaald land.
[4:29] Speaker 3: En die weet dan dat je toevallig dit document moet vragen.
[4:31] Speaker 3: En die doet dat met de hand ergens intypen. En
[4:34] Speaker 3: in elk land doen ze dat weer opnieuw. Dus wat
[4:36] Speaker 3: wij hebben gedaan, is wij hebben gezegd, nou, we hebben
[4:37] Speaker 3: een soort van abstract idee van hoe dit werkt. Je
[4:40] Speaker 3: hebt inputs, je hebt een grote database waarin je staat.
[4:43] Speaker 3: Dat moet... continu worden gecheckt op compliance... en dan heb
[4:46] Speaker 3: je een soort van grote rekenmachine nodig. En dan hebben
[4:49] Speaker 3: we eigenlijk elke land in dat vormpje proberen te gieten.
[4:52] Speaker 3: En dan moeten we er ook nog eens voor zorgen...
[4:54] Speaker 3: dat het continu up-to-date blijft. En
[4:57] Speaker 2: zijn er dan landen die extra aandacht behoeven... omdat het
[4:59] Speaker 2: daar gewoon constant verandert of constant ingewikkeld is? Dingen onmogelijk
[5:03] Speaker 2: worden gemaakt. Elk land is zo. Of wat je
[5:06] Speaker 3: in Nederland zou zeggen. Nederland is zeker niet het makkelijkste land.
[5:10] Speaker 3: Het is niet per se het moeilijkste land. Nederland heeft
[5:13] Speaker 3: de hele digitale kant best wel goed in orde. Dus
[5:15] Speaker 3: in Nederland, als je iets wil weten... dan kan je
[5:17] Speaker 3: gewoon naar een overheidswebsite gaan... Complexiteit is heel hoog in Nederland.
[5:22] Speaker 3: Maar er zijn ook landen waar dat niet het geval is.
[5:24] Speaker 3: Dus waarbij je dus iemand moet kennen. Of je moet
[5:27] Speaker 3: de overheid bellen. En dan weken later krijg je een
[5:30] Speaker 3: antwoord over hoe moet ik X of Y doen. Dus
[5:33] Speaker 3: Nederland is best wel goed in dat opzicht. Als je
[5:35] Speaker 5: dus in een land zit, bijvoorbeeld Paraguay. Dan gaat er
[5:37] Speaker 5: dus iemand naar de overheid. En die klopt aan van
[5:40] Speaker 5: wat is er veranderd deze week in de regelgeving. Waarmee
[5:45] Speaker 5: je het platform moet aanpassen.
[5:47] Speaker 3: Ja, ongeveer ja. Meestal moet je op een of andere
[5:49] Speaker 3: mailinglist komen. En als je dan eenmaal op die mailinglist staat...
[5:53] Speaker 3: dan krijg je dus eens in zoveel tijd een e-mailtje.
[5:55] Speaker 3: Soms gaat dat alleen maar via bepaalde accountants of zo...
[5:58] Speaker 3: die dat hebben of een of andere bedrijfje dat lokaal
[6:01] Speaker 3: dat doet. En dan moet je dat inderdaad verwerken, ja.
[6:04] Speaker 3: En nu probeer je natuurlijk zoveel mogelijk te automatiseren. Ja,
[6:07] Speaker 3: het is vrijwel geheel geautomatiseerd. Behalve dan, inderdaad, af en
[6:11] Speaker 3: toe krijg je dus een willekeurig e-mailtje. En dan het
[6:13] Speaker 3: moeilijke is dat je heel makkelijk heel veel informatie overal...
[6:17] Speaker 3: vandaan halen. Wij moeten ervoor zorgen dat als we iemand betalen,
[6:21] Speaker 3: en met name als we belasting betalen, dat er geen
[6:22] Speaker 3: fouten worden gemaakt. Want dat is een heel groot probleem
[6:25] Speaker 2: En toch heb je 2000 mensen in dienst, verspreid over
[6:28] Speaker 2: de hele wereld volgens mij, die dit voor jullie allemaal doen.
[6:30] Speaker 2: Kun je even schetsen welk deel is geautomatiseerd en waar
[6:33] Speaker 2: heb je die 2000 mensen bij uitstek voor nodig?
[6:36] Speaker 3: Een heel groot deel van die 2000 mensen zijn eigenlijk bezig...
[6:38] Speaker 3: om die knowledge base als het ware die we hebben...
[6:41] Speaker 3: om die de hele tijd te updaten. En dan zijn
[6:43] Speaker 3: er een heleboel software engineers ook. Dus die zijn bezig
[6:46] Speaker 3: om meer te doen, om er meer uit te bouwen.
[6:48] Speaker 3: Want we doen dus en al die compliance... en we
[6:50] Speaker 3: zorgen ervoor dat je bijvoorbeeld een contract hebt... en dat
[6:52] Speaker 3: dat helemaal correct is. En er zijn heel veel verschillende
[6:55] Speaker 3: mensen in de wereld. En elke persoon heeft weer andere
[6:58] Speaker 3: vereisten bepaald. Bepaalde mensen vallen onder de CAO. Soms worden
[7:02] Speaker 3: mensen ziek. Al dat soort gevallen moeten wij rekening mee
[7:04] Speaker 3: kunnen houden
[7:06] Speaker 3: En dan doen we ook nog eens het hele betalingsverkeer.
[7:08] Speaker 3: Dus er komt ook nog eens heel veel bij kijken.
[7:11] Speaker 3: We hebben heel veel mensen in dienst... waarvan een heel
[7:14] Speaker 3: groot deel eigenlijk alleen maar bezig zijn... met het meer
[7:16] Speaker 3: en meer te automatiseren. Maar om dan te zeggen... er
[7:18] Speaker 3: is iets wat helemaal of helemaal niet is geautomatiseerd... is
[7:21] Speaker 3: heel moeilijk. Maar bijvoorbeeld in landen... zoals Nederland of bijvoorbeeld Engeland...
[7:25] Speaker 3: die voor ons relatief grote landen zijn... daar zijn we
[7:28] Speaker 3: langzaam op het punt waarbij de gemiddelde klant... daar doen
[7:31] Speaker 3: we eigenlijk niks meer mee. Dat is helemaal geautomatiseerd. Er
[7:33] Speaker 3: is altijd een outlier. Er is altijd een uitzondering. We
[7:37] Speaker 3: zitten met dit ding, kunnen jullie dat voor ons oplossen?
[7:39] Speaker 3: We komen tegen allemaal gekke dingen aan. Bijvoorbeeld, iemand wordt ziek...
[7:43] Speaker 3: Iemand werkt vanaf thuis. En die werken voor een bedrijf,
[7:45] Speaker 3: een Amerikaans bedrijf. En ze werken in Engeland en ze
[7:47] Speaker 3: doen het via ons. En die persoon is zwanger misschien.
[7:52] Speaker 3: En die valt van de trap af. Wat moet er
[7:56] Speaker 3: nu gebeuren?
[7:57] Speaker 2: Ja, optelsom van elementen en regelgeving. En hoe gaan we
[8:01] Speaker 2: hiermee om?
[8:01] Speaker 3: Is dit nou tijdens werkuren
[8:03] Speaker 2: of niet
[8:04] Speaker 3: Dit soort casussen komen dus... Elke dag tegen.
[8:06] Speaker 2: Ik was de was aan het doen terwijl ik een
[8:07] Speaker 2: teamscore had. Ja, precies.
[8:10] Speaker 3: En ook veel minder grappige dingen. En er zijn zoveel
[8:15] Speaker 3: van dit soort situaties die voorkomen. En dan hebben we
[8:18] Speaker 3: ook nog eens de complexiteit. De wet kan wel A
[8:21] Speaker 3: of B zeggen. Maar in heel veel gevallen is het
[8:23] Speaker 3: niet helemaal duidelijk of het A of B is. En
[8:24] Speaker 3: dan heeft de werkgever een bepaalde mening erover. En dan
[8:26] Speaker 3: heeft de werknemer een bepaalde mening erover. En dan zitten
[8:29] Speaker 3: wij er een beetje tussenin. Dus er is zoveel complexiteit hierin.
[8:33] Speaker 3: We zijn er eigenlijk continu mee bezig. En hoe ga
[8:35] Speaker 3: je dat automatiseren. Die complexiteit. Eigenlijk wat we dus doen
[8:39] Speaker 3: is dat we kijken naar alle dingen die we moeten doen.
[8:42] Speaker 3: Elke potentiële actie kijken we naar. En hoe vaak ze
[8:45] Speaker 3: voorkomen en hoe pijnlijk ze zijn. En eigenlijk krijg je
[8:48] Speaker 3: een soort van score eruit. Op basis van die score
[8:52] Speaker 3: ongeveer hoor, want het is heel moeilijk te doen over
[8:54] Speaker 3: dit alles. Op basis van die score automatiseren we. Dus
[8:56] Speaker 3: we gaan eerst de dingen doen die elke dag tientallen
[8:58] Speaker 3: keren gebeuren. Iemand wordt uitbetaald. Alles betalen in het verkeer
[9:01] Speaker 3: is honderd procent geautomatiseerd. Dus nooit iemand die een nummertje
[9:04] Speaker 3: intoetst van
[9:05] Speaker 2: Allemaal koppelingen ingepland en dat soort dingen
[9:08] Speaker 3: Ja, nog veel fancier dan dat.
[9:09] Speaker 2: We hebben een heel
[9:10] Speaker 3: eigen treasury systeem die automatisch balanceert... met foreign currency, exchange
[9:15] Speaker 3: en alles. Dus dat is helemaal geautomatiseerd. Een heleboel, wat
[9:19] Speaker 3: we noemen de happy flow, alles gaat goed. Je hebt
[9:21] Speaker 3: normale input, input
[9:22] Speaker 1: zijn
[9:23] Speaker 3: van leden... Allemaal geautomatiseerd. En dan afhankelijk van het land...
[9:28] Speaker 3: hoeveel mensen we daar hebben... de complexiteit... is het dus
[9:32] Speaker 3: minder en minder geautomatiseerd. En er zijn dus bepaalde dingen...
[9:35] Speaker 3: bij een allesgeautomatiseerde service... waarin de mensen alleen nog even zeggen...
[9:37] Speaker 3: dat is goed, oké, press the button. En dan is
[9:42] Speaker 3: er ook nog... ongelooflijke grote hoeveelheid dingen... die zo erg
[9:46] Speaker 3: tussen schip en wal vallen... dat er moet iemand naar kijken.
[9:49] Speaker 2: Ja, maar kun je dan nog iets specifieker zeggen... ook
[9:52] Speaker 2: als je het in procentuele verdeling moet maken... hoeveel van
[9:54] Speaker 2: je mensen zitten alleen maar op het constant bijhouden... van
[9:56] Speaker 2: al die elementen die je net bijvoorbeeld even als voorbeeld opnoemde?
[9:59] Speaker 3: Het bijhouden is echt een heel klein clubje. En ook
[10:01] Speaker 3: omdat we daar steeds meer AI-agents voor gebruiken. Dus het
[10:04] Speaker 3: intekigen en zo, dat gaat allemaal automatiseren. Maar ik denk
[10:10] Speaker 3: dat ongeveer 40% van onze werknemers... eigenlijk alleen maar bezig
[10:13] Speaker 3: zijn met die uitzonderingen
[10:15] Speaker 2: Met vormen van compliance
[10:17] Speaker 2: Ja, vormen van
[10:18] Speaker 3: compliance. Maar dat is een hele ruwe schatting. Ik kan
[10:22] Speaker 3: daar heel erg mis mee zitten. Wat ik eigenlijk wil,
[10:24] Speaker 3: is dat het grootste deel van de mensen... een soort
[10:26] Speaker 3: van software-engineer zijn.
[10:29] Speaker 2: Dus meer dan duizend van jouw mensen... software-engineers proef ik
[10:32] Speaker 2: dan een beetje?
[10:32] Speaker 3: Ja, dat is... een functie maken. Ik denk dat we
[10:36] Speaker 3: wel meer dan duizenden mensen hebben die nu... Met
[10:38] Speaker 2: software bezig zijn. En dat in deze tijd, waarin je
[10:41] Speaker 2: met AI juist heel veel software kan bouwen. Ja, precies.
[10:45] Speaker 2: Dus hoe is dat voor jullie, Joop van der Voort,
[10:46] Speaker 2: niet een bedreiging, maar een kans die jullie nu al
[10:49] Speaker 2: gebruiken dan?
[10:50] Speaker 3: Ja, het is meer dat we, afgezien dat het super
[10:53] Speaker 3: duur is, al die tokens, maar het is meer dat
[10:55] Speaker 3: ik dus nu duizend plus mensen heb die allemaal... oplossingen
[10:59] Speaker 3: voor zichzelf kunnen bouwen. Want voorheen was het zo dat
[11:02] Speaker 3: ik dus... ik had iemand in mijn tax team, dus
[11:05] Speaker 3: in het belastingenteam... en die zegt nou, elke maand moet
[11:07] Speaker 3: ik een formuliertje invullen... en dan moet ik hier naartoe sturen.
[11:10] Speaker 3: Dat gaan we nooit automatiseren, want één keer per maand...
[11:12] Speaker 3: en dan kost die persoon dertig minuten. Daar hebben we
[11:14] Speaker 3: geen zin in. Daar hebben we geen tijd voor. Dat
[11:15] Speaker 3: is niet een hoge prioriteit. Maar die persoon, zij kan
[11:18] Speaker 3: nu gewoon zelf zeggen... oh, klat, dit is wat ik doe.
[11:21] Speaker 3: Kan je dit voor me automatiseren? En die doet het
[11:23] Speaker 3: dan gewoon. Dus bij jou, in
[11:25] Speaker 5: jou, ze zeggen nu wat er naartoe gaat, dat iedereen
[11:28] Speaker 5: individueel zijn eigen werkproces optimaliseert met Cloud Code. Bij
[11:33] Speaker 3: jou gebeurt dat dus? Bij ons gebeurt dat, ja. En
[11:35] Speaker 3: dat gebeurt meer in de ene plek van de organisatie
[11:38] Speaker 3: dan in de andere. Het verschilt nog heel erg per mens,
[11:40] Speaker 3: maar in principe ja, iedereen doet dat
[11:42] Speaker 3: En hoeveel win je daarmee? Wat merk je daaraan? Ja,
[11:45] Speaker 3: het is heel moeilijk te meten. Tuurlijk, maar probeer even.
[11:47] Speaker 3: Geef
[11:48] Speaker 2: eens een rough
[11:49] Speaker 3: estimate. Ik denk dat de gemiddelde persoon ongeveer year over year...
[11:53] Speaker 3: ongeveer twee tot vijf keer productiever is. Dus die doet
[11:57] Speaker 3: 200 tot 500 procent meer werk... Ik denk dat het
[12:01] Speaker 3: voor bepaalde mensen in een organisatie een factor 10 tot
[12:04] Speaker 3: 100 is.
[12:05] Speaker 2: Afhankelijk van hoe handig ze zijn of hoeveel geluk ze
[12:08] Speaker 2: hebben met waar ze op stuiten? Nee, het is niet geluk.
[12:10] Speaker 3: Het is afhankelijk van de problemen waarmee ze werken. En
[12:14] Speaker 3: inderdaad hoe goed ze daarmee om kunnen gaan. Hoeveel initiatief
[12:19] Speaker 3: ze aan nemen. En hoe hard ze bezig zijn. Om
[12:21] Speaker 3: daar echt zichzelf uit te werken. En dat is een
[12:23] Speaker 3: heel groot verschil dat we zien. Tussen mensen die echt
[12:26] Speaker 3: een probleem vastgrijpen. En zeggen ik ga dit gewoon zelf oplossen.
[12:29] Speaker 3: En mensen die misschien wat meer twijfelen over. Zal ik
[12:32] Speaker 3: dit wel doen? Kan ik dit überhaupt doen?
[12:34] Speaker 5: In
[12:34] Speaker 3: het meeste geval is het. Ja je kan het doen.
[12:35] Speaker 3: Je moet het gewoon heel graag willen.
[12:37] Speaker 5: Ik vind het heel mooi. Want iedereen is zijn eigen
[12:39] Speaker 5: workflow verbeteren. Daardoor zijn alle SaaS bedrijven... hebben we dat
[12:43] Speaker 5: nog nodig, al die licenties? Daar heb je volgens mij
[12:46] Speaker 5: ook een uitgesproken mening over. Wat
[12:48] Speaker 3: doen we er
[12:48] Speaker 5: allemaal mee?
[12:49] Speaker 3: Wij kopen eigenlijk geen software meer. Kijk dit, jongens. Je
[12:53] Speaker 3: bouwt gewoon alles zelf. En we zijn bijna alles aan
[12:56] Speaker 3: het vervangen. Met eigen oplossingen. Je hoeft namelijk niet meer
[13:02] Speaker 3: je SaaS te bouwen. Dus als je een of andere
[13:04] Speaker 3: app hebt... AppX. Die is heel duur. Want ze zijn
[13:10] Speaker 3: allemaal heel duur. Als je 2000 mensen hebt. Dan moet
[13:13] Speaker 3: je de hoogste veiligheid. Die zijn allemaal heel duur. En
[13:18] Speaker 3: die hebben echt duizenden en een verschillende features. Die allemaal
[13:21] Speaker 3: duizenden en een problemen oplossen. Maar jij hebt maar één probleem.
[13:24] Speaker 3: Dus wat ga je doen? Je zegt ik ga daar
[13:26] Speaker 3: niet meer Dat doen wij dus met alles in het bedrijf.
[13:32] Speaker 3: En dan heb je niet alleen dat je dat ene
[13:33] Speaker 3: probleem oplost... wat je ook vaak oplost, is dat er...
[13:36] Speaker 3: in plaats van dat er 30.000 verschillende apps zijn... SaaS-apps
[13:39] Speaker 3: die je nou moet integreren... en daar zijn er weer
[13:41] Speaker 3: apps voor om dat weer met elkaar te integreren... heb
[13:43] Speaker 3: je gewoon één database waar iedereen naar wijst... en al
[13:46] Speaker 3: jouw apps opbouwt. En dat hebben wij dus gedaan bij
[13:48] Speaker 3: ons in de labs. Dus iedereen wijst gewoon naar dezelfde data.
[13:52] Speaker 3: En al die apps werken dus perfect. En als er
[13:54] Speaker 3: iets een keer niet werkt, dan kan je dat aanpassen
[13:57] Speaker 5: Maar hoe kijk je dan naar al die SaaS softwarebedrijven?
[14:00] Speaker 5: Ze gaan soms naar beneden in de aandeelwaarde
[14:06] Speaker 3: Ja, net als dat wij... We hebben natuurlijk heel veel
[14:09] Speaker 3: mensen in dienst. Dus als ik het bedrijf nou opnieuw
[14:11] Speaker 3: zou beginnen... dan zou ik nooit zoveel mensen aannemen. Maar
[14:14] Speaker 3: nu dat ik ze heb, ga ik ze gebruiken. En
[14:16] Speaker 3: ik denk dat heel veel van dit soort bedrijven... die
[14:17] Speaker 3: nog steeds heel goed geld verdienen... die zitten natuurlijk allemaal
[14:19] Speaker 3: nog in jarenlange licenties... die nog heel lang doorlopen. Die
[14:22] Speaker 3: gaan nu heel hard werken. Die moeten nu heel hard werken...
[14:25] Speaker 3: om ervoor te zorgen dat ze ook echt waarde leveren.
[14:28] Speaker 3: Dus ja, ik ben niet aan het investeren in publieke staatsbedrijven.
[14:34] Speaker 3: Nou ja, en je hebt een hiringstop, proef ik een beetje.
[14:37] Speaker 3: Of valt dat al mee? Nee
[14:39] Speaker 3: we
[14:40] Speaker 2: nemen nog wel mensen aan. Maar we houden ongeveer tien
[14:42] Speaker 2: op dezelfde grootte. Ja, precies. Dus we gaan mensen uit
[14:44] Speaker 2: en weer mensen in. We praten zo verder met onze
[14:46] Speaker 2: gasten in de Grote Tech Show. Na deze boodschappen. En
[14:52] Speaker 2: nu verder in gesprek met onze gasten. Maar goed, en hoe,
[14:56] Speaker 2: je noemde net een woord labs, hoe low to the
[14:58] Speaker 2: ground is dat? Mag dat echt van, hé, ik heb
[15:00] Speaker 2: een leuk idee, ik heb het gevi-code, we doen het
[15:02] Speaker 2: even langs onze eigen compliance en we gebruiken het? Of
[15:04] Speaker 2: moet je robuuster dan dat zijn
[15:06] Speaker 3: Nee, minder nog. Wat we hebben dus gedaan, we hebben
[15:08] Speaker 3: een soort van scaffolding gemaakt, een soort van structuur waarin
[15:11] Speaker 3: jij dus een app kan bouwen, wel gewoon met cloud code,
[15:13] Speaker 3: je kan alles bouwen,
[15:14] Speaker 2: als je een
[15:15] Speaker 3: Ja, nee, dat weten wij ook inmiddels niet. Als je
[15:17] Speaker 3: een computerspelling wil maken, dan
[15:18] Speaker 1: kan je
[15:19] Speaker 2: een computerspelling erin maken.
[15:20] Speaker 3: Ook hier op onze eigen redactie. Maar binnen onze labsomgeving.
[15:24] Speaker 3: En dat gaat wel gewoon door het normale code review proces.
[15:27] Speaker 3: Dat is ook gedelselijk geautomatiseerd nu. Maar dat is het.
[15:31] Speaker 3: En dat voldoet altijd. Er zit altijd binnen onze secure omgeving.
[15:35] Speaker 3: Je hebt automatisch permissies en weet ik wat allemaal. Maar
[15:37] Speaker 3: in principe kan je gewoon alles bouwen. Punt
[15:41] Speaker 2: Zijn er dan toch bepaalde dingen in alles wat jullie doen.
[15:44] Speaker 2: Zowel ontwikkeling als je dienst die je levert aan de klanten.
[15:47] Speaker 2: Waarvan je zegt daar is automatisering gewoon zo moeilijk of
[15:52] Speaker 2: gewoon niet mogelijk. Ja, mensen praten met
[15:54] Speaker 3: mensen. Dat doen wij ook hier. Ja, dus als jij
[15:59] Speaker 3: dus een werknemer hebt die een probleem heeft... of jij
[16:02] Speaker 3: bent zelf die werknemer... dan is het heel fijn om
[16:04] Speaker 3: gewoon met een mens te praten... in plaats van met
[16:06] Speaker 3: een AI-agent. Oh, zowaar. Ik
[16:08] Speaker 2: hoor hier een
[16:08] Speaker 3: tegengeluidje op. Ja, en ook... Nou ja, net als wij
[16:11] Speaker 3: nu het praten
[16:12] Speaker 2: zijn. Dat vind ik ook fijn, maar het is moeilijk
[16:15] Speaker 2: om nog een mens te vinden... bij een klantenservice tegenwoordig,
[16:17] Speaker 2: maar bij jullie dus wel. Of hangt dat van het
[16:20] Speaker 2: traject af?
[16:21] Speaker 3: Nou ja, in principe de eerste lijn is inderdaad een AI-agent.
[16:25] Speaker 3: En die kan ook heel veel dingen oplossen voor je.
[16:26] Speaker 3: Dus op zich is dat niet het probleem. Maar als
[16:28] Speaker 3: wij dus iets heel gevoeligs met jou bespreken... dan doen
[16:30] Speaker 3: wij dat zelf. Dan zijn dat gewoon mensen die met
[16:32] Speaker 3: jou aan de telefoon bellen... of video gaan bellen of zo.
[16:35] Speaker 2: En dat gaat ook nooit weg
[16:36] Speaker 3: hoorde ik jou eigenlijk zeggen. Of dat weg gaat, weet
[16:39] Speaker 3: ik niet. Ik denk dat uiteindelijk bedrijven willen... Beide kanten.
[16:42] Speaker 3: Ik denk dat individuen snel hun problemen willen worden opgelost.
[16:46] Speaker 3: En ik denk dat bedrijven makkelijk dingen willen verkopen. En
[16:49] Speaker 3: dus AI agents maken het allemaal super veel makkelijker en sneller.
[16:53] Speaker 3: Maar voor hele grote deals. Dan heb je het over
[16:55] Speaker 3: vertrouwen in onze business. Waarbij je eigenlijk altijd goed moet doen.
[16:59] Speaker 3: Mensen willen vaak nog een echt persoon zien aan de
[17:02] Speaker 3: andere kant. En voorlopig gaat het niet weg. Misschien gaat
[17:05] Speaker 3: het weg als het niet meer mensen hoeven uit te betalen.
[17:06] Speaker 3: Maar voorlopig is dat
[17:09] Speaker 5: Wat is het nadeel? Wat is de downside van... Optimaliseren
[17:13] Speaker 5: van steeds efficiënter, steeds makkelijker. Wat is de nadeel daarvan
[17:17] Speaker 3: Niks. Het is een uitdaging. Er bestaat niet meer een
[17:23] Speaker 3: soort van baan, in ieder geval bij ons bedrijf, dat
[17:25] Speaker 3: je gewoon vijf jaar hetzelfde kan doen. Ik heb wel
[17:28] Speaker 3: eens mensen die tegen me zeggen, ja, maar hoe doe
[17:30] Speaker 3: je dan met change management? Dus hoe zorgen we ervoor
[17:32] Speaker 3: dat de dingen... En ik zeg, we doen geen change management,
[17:34] Speaker 3: want het is gewoon een constante. Al
[17:36] Speaker 2: die 2000 mensen zijn gewend aan veranderingen en steenige constanten
[17:39] Speaker 3: Nou, gewend weet ik niet, maar
[17:40] Speaker 2: ze
[17:40] Speaker 3: weten dat er geen alternatief is binnen ons. Dat je
[17:44] Speaker 3: eigenlijk continu bezig moet zijn met het evalueren van je
[17:47] Speaker 3: eigen baan... maar ook de omgeving waarin je zit verandert continu.
[17:50] Speaker 3: Want als we dat niet doen, dan raken we achter
[17:52] Speaker 3: op de rest van de industrie. Maar
[17:54] Speaker 2: de reden waarom Ben's vraag extra relevant is... jullie heten remote,
[17:57] Speaker 2: maar je hebt ook nog bijna allemaal mensen die remote werken.
[17:59] Speaker 3: Ja, alleen
[17:59] Speaker 2: maar, we hebben geen kantoor. Om aan te geven, en
[18:02] Speaker 2: toch ze allemaal op dezelfde pagina te krijgen...
[18:06] Speaker 3: Ja,
[18:06] Speaker 2: nou ja, van mijn probleem. Jij zei net mensen praten
[18:09] Speaker 2: met mensen. Wij zitten nu wel met elkaar in dezelfde studio.
[18:12] Speaker 2: Dat doen jullie eigenlijk per definitie dus niet. En toch
[18:14] Speaker 2: heb je al die 2000 allemaal remote... allemaal in de
[18:17] Speaker 2: know van verandering is hoe het hier gaat. Ja, we
[18:20] Speaker 2: praten wel heel veel met elkaar...
[18:21] Speaker 3: Maar het is dus videobellen met name. Er zijn twee,
[18:24] Speaker 3: drie manieren waarop we communiceren. Ten eerste hebben we gewoon Slack,
[18:28] Speaker 3: dat is zo'n chatprogramma. Dat
[18:31] Speaker 2: heb je nog niet gefiped. Nee,
[18:32] Speaker 3: precies. We hebben erover nagedacht, maar zeg maar... We denken
[18:37] Speaker 3: wel altijd van, heeft hij nou een voordeel? Halen we
[18:39] Speaker 3: hier een voordeel uit? En daar nog net niet. Misschien hoor,
[18:43] Speaker 3: we hebben het over nagedacht. En dan videobellen. En dat
[18:46] Speaker 3: doen we super super veel. En af en toe komen
[18:49] Speaker 3: mensen samen. Teambuilding. Teambuilding-achtige dingen. Of als je bijvoorbeeld, met
[18:54] Speaker 3: mijn directe team... komen we elk kwartaal een keertje samen.
[18:58] Speaker 3: Om acht uur... in een meeting te zitten op Zoom
[19:01] Speaker 2: dat wil niemand. Ja, maar daar snij jij wel iets aan.
[19:04] Speaker 2: En dat is dan alleen maar hoe het voor de
[19:05] Speaker 2: individu is... om de hele dag achter dat schermpje te zitten.
[19:08] Speaker 2: Maar dan moeten we het ook hebben over al die andere...
[19:11] Speaker 2: relatieve meer legacy techbedrijven... die nu de laatste twee, drie
[19:14] Speaker 2: jaar iedereen terug naar kantoor aan het sleuren. Voor de vibe.
[19:18] Speaker 2: Voor de vibe. Ja, maar...
[19:22] Speaker 3: Wat ik altijd zeg, als je hele bedrijf remote is...
[19:24] Speaker 3: dan hoef je dat niet meer te doen. Maar als
[19:26] Speaker 3: jij een bedrijf bent dat met name in een kantoor
[19:28] Speaker 3: heeft gewerkt... en dan werd je opeens remote en nu
[19:31] Speaker 3: half bakken hybride... ja, dat is heel lastig. Dus jij
[19:34] Speaker 3: zegt
[19:35] Speaker 2: of iedereen op kantoor of iedereen vanuit huis... en dan
[19:37] Speaker 2: werkt het
[19:37] Speaker 3: Ja, en ik zeg ook heel vaak tegen mijn collega's...
[19:39] Speaker 3: ik zou heel graag iedereen in kantoor willen hebben... maar
[19:40] Speaker 3: dan moet het wel net naast mijn huis staan. En
[19:43] Speaker 3: dan moet iedereen daar magisch verschijnen wanneer ik ze nodig heb.
[19:47] Speaker 3: Maar dat kan niet, dus dan houden we het zo
[19:49] Speaker 2: Maar oké, dat is dus... een bewuste keuze. Waar zie
[19:51] Speaker 2: je dat dit zich dan naartoe ontwikkelt? Want ik heb
[19:53] Speaker 2: toch die hele tijd een beetje heen en weer shocken.
[19:56] Speaker 2: Ik wil niet zeggen dat er weer een coronapandemie is.
[19:59] Speaker 2: Maar wel of niet het recht op thuiswerk is nog
[20:01] Speaker 2: steeds een punt van discussie. Juist als we zien steeds
[20:04] Speaker 2: meer bedrijven gaan internationaal. Nou, wat jullie doen. Het blijft
[20:08] Speaker 2: een soort terugkerend...
[20:11] Speaker 3: Ja, ik denk dat we er eigenlijk niet uitkomen... voordat
[20:14] Speaker 3: AI al de banen afneemt die in kantoren worden gedaan.
[20:17] Speaker 3: Nou ja, dat is mijn punt. Ja, dus dat is
[20:19] Speaker 3: wat ik denk dat gaat gebeuren. We blijven hier ergens
[20:22] Speaker 3: in de midden tussen zitten. Want al deze bedrijven kunnen
[20:26] Speaker 3: niet helemaal naar alleen office space gaan. Want dan gaat
[20:27] Speaker 3: iedereen weg. Want iedereen is gewend aan, ik kan in
[20:30] Speaker 3: ieder geval deels thuis werken. En andersom gaat het ook
[20:33] Speaker 3: niet gebeuren, want er zijn heel veel leases. En het
[20:34] Speaker 3: is een hele andere manier van werken om remote te werken.
[20:37] Speaker 3: En eigenlijk wat we nu zien is natuurlijk dat... Want
[20:39] Speaker 3: eigenlijk al het kenniswerk, het werk dat wordt gedaan op computers...
[20:42] Speaker 3: dat gaat gewoon verdwijnen. Dat wordt gewoon geautomatiseerd. En dan
[20:46] Speaker 3: heeft het geen zin meer om in een kantoor te zitten.
[20:48] Speaker 3: Of juist wel, omdat het gewoon gezellig is. Maar
[20:50] Speaker 5: Job, wat ik
[20:50] Speaker 3: wil
[20:50] Speaker 5: weten... voor mij ben jij dus een bedrijf van de toekomst.
[20:54] Speaker 5: Weet je, nu opgezet, alles met agents, zoveel mogelijk automatiseren.
[20:58] Speaker 5: Dan kan je thuis werken. Ik vraag me nu af,
[21:00] Speaker 5: het menselijke contact, hoe belangrijk is dat? Maar bedrijf van
[21:02] Speaker 5: de toekomst. Iedereen op de manier van zijn eigen werkproces...
[21:06] Speaker 5: En dan denk je aan legacybedrijven die moeten veranderen... die
[21:09] Speaker 5: moeten die AI-transformatie maken, vinden ze moeilijk enzovoort. Dus ik
[21:13] Speaker 5: vind het wel interessant van jou te horen, hoe denk
[21:15] Speaker 5: jij dan... In een andere industrie moet je wel bij
[21:21] Speaker 5: elkaar komen. Dat je dan elkaar wel moet zien. Je
[21:23] Speaker 5: hebt wel alles geautomatiseerd, je eigen werkproces. Hoe kijk je daarnaar?
[21:27] Speaker 3: Ja, ik weet het niet. Mijn filosofie is niet... we
[21:29] Speaker 3: moeten heel transactioneel ons werk alleen thuis zitten doen. Het
[21:32] Speaker 3: is meer dat als je remote werkt... of als je
[21:35] Speaker 3: werkt zoals wij werken... dat je gewoon veel efficiënter bent...
[21:38] Speaker 3: en hou je meer tijd over voor andere dingen. in
[21:41] Speaker 3: de rest van je leven. En ik denk dat daar
[21:43] Speaker 3: over vijf tot tien jaar... over vijf tot tien jaar
[21:45] Speaker 3: denk ik dat de meeste mensen... niet meer veertig uur
[21:46] Speaker 3: in een kantoor werken. Wat nu wel natuurlijk het geval is.
[21:50] Speaker 3: Er is heel veel werk dat over vijf tot tien jaar...
[21:52] Speaker 3: nog wel moet worden gedaan door mensen. Omdat de robots
[21:54] Speaker 3: nog niet goed genoeg zijn tegen zijn tijd. Dus die
[21:58] Speaker 3: moeten
[21:58] Speaker 5: sowieso samen. Maar al het digitale werk wat je net zei...
[22:01] Speaker 5: dat is wel weer geautomatiseerd. Dat kan je automatiseren
[22:04] Speaker 3: Ik denk dat als je kijkt wat mensen vandaag doen
[22:07] Speaker 3: in kantoor... dat het grootste aandeel van het werk dat
[22:11] Speaker 3: zij doen volledig verdwijnt. Misschien vinden we wel genoeg andere
[22:14] Speaker 3: dingen om te doen. Want mijn visie is ook dat
[22:17] Speaker 3: ik die 2000 mensen in dienst hou... groot bedrijf kunnen bouwen,
[22:24] Speaker 3: waar we allemaal heel goed bezig zijn. En we zijn
[22:26] Speaker 3: in plaats van data van het ene hokje naar het
[22:28] Speaker 3: andere hokje te plaatsen en e-mails te schrijven, dat we
[22:31] Speaker 3: bezig zijn met... Ik heb in ieder geval een leger
[22:34] Speaker 3: aan AI-agents en die doen allemaal dingen voor me en
[22:36] Speaker 3: die maken het leven van onze klanten beter. Maar of
[22:39] Speaker 3: dat nou voor iedereen in de wereld gaat gebeuren, dat
[22:40] Speaker 3: weet ik niet.
[22:41] Speaker 5: Ik wil even specifiek op die... Hoe goed vind jij ze?
[22:44] Speaker 5: Ik heb heel vaak als ik mijn agents heb... Kan beter,
[22:47] Speaker 5: kan beter, kan beter. Dus ik ben nooit tevreden.
[22:50] Speaker 3: Of
[22:51] Speaker 5: heb jij van... Het is wel echt goed.
[22:56] Speaker 3: We nemen dit op. Nu. En dan komt dit uit
[23:00] Speaker 3: over een week of zo. Of iets. Ja. Ja. Over
[23:03] Speaker 3: een week zal de wereld anders zijn dan het nu is.
[23:06] Speaker 3: En we hebben nu de laatste AI-models die drie weken,
[23:09] Speaker 3: vier weken geleden uitkwamen. Dat zijn de eerste models die
[23:12] Speaker 3: sneller zijn dan mensen in het gebruiken van een computer.
[23:15] Speaker 3: We hebben nu de eerste models die nog niet uitgereleased zijn.
[23:18] Speaker 3: Die grote complexe wiskundige problemen oplossen. Als je kijkt naar
[23:22] Speaker 3: de onprogrammeurs bij Remote. In het begin van het jaar
[23:25] Speaker 3: was het iets van 40% van alle code werd geschreven
[23:27] Speaker 3: door AI. Nu zitten we op 100%. Het
[23:31] Speaker 5: wordt alleen gereviewd. Maar dan heb je als developer, die
[23:35] Speaker 5: code moet beter. Dus ik wil nog meer eruit halen.
[23:40] Speaker 5: Dat gevoel heb ik. Dus die modellen worden beter. Maar
[23:42] Speaker 5: je loopt als mens altijd, eis je meer? Of heb
[23:45] Speaker 5: je van op een gegeven moment, oké, deze functie, wat
[23:48] Speaker 5: ik wil, dat doet hij, klaar
[23:50] Speaker 3: afgetikt. Programmeren is gewoon opgelost. En het wordt wel beter.
[23:56] Speaker 3: En we verwachten er meer van. Maar het is gewoon
[23:57] Speaker 3: volledig opgelost. Ik heb nu een AI agent. Die draait
[24:01] Speaker 3: nu al drie weken zonder stoppen. En die is een
[24:03] Speaker 3: programma aan het bouwen. En ik heb hem gewoon een
[24:06] Speaker 3: hele hoge level instructie gegeven. Ik zeg dit is wat
[24:08] Speaker 3: je moet bouwen. Nou, dat is een heel complexe interne app.
[24:11] Speaker 3: En elke keer als je een vraag heeft... gaat die
[24:14] Speaker 3: studie gewoon een berichtje op Slack naar een van mijn collega's...
[24:16] Speaker 3: die daar toevallig de subject matter expert is. Krijgt dan
[24:19] Speaker 3: een antwoord. Slaat dat antwoord ergens op. En blijft bouwen.
[24:22] Speaker 3: En af en toe studeert hij met een berichtje en zegt... oké,
[24:23] Speaker 3: ik heb dit allemaal gebouwd. Test het even. Werkt het goed?
[24:27] Speaker 3: En nu ben ik nog op het punt waarbij ik denk...
[24:29] Speaker 3: nou ja, functioneel werkt het, maar het kan wat mooier...
[24:31] Speaker 3: of wat eleganter werken en zo. Maar ja, als ik... één,
[24:35] Speaker 3: twee stappen hoger ga in model, intelligente model... of meer effort,
[24:41] Speaker 3: want je kan instellen hoeveel ze nadenken. Lekker op max. Ja, precies.
[24:45] Speaker 3: Dat kan ik me helaas niet veroorloven. Nee,
[24:48] Speaker 5: over tokenkosten wil ik het ook
[24:50] Speaker 3: nog even. Maar dat gaat zo snel. Toevallig net voor
[24:55] Speaker 3: de uitzending had ik opgezocht naar... Hoe verandert dit nou?
[24:58] Speaker 3: We zien dat nu ongeveer de kost voor een willekeurige task...
[25:02] Speaker 3: dus een bepaalde stukje programmeren bijvoorbeeld... gaat tussen de 30
[25:06] Speaker 3: tot 100 keer goedkoper... binnen een span van ongeveer negen maanden.
[25:13] Speaker 3: Dus we zijn er al. Het is opgelost. Dus ja,
[25:17] Speaker 3: het is niet goed genoeg. Maar volgende week is het
[25:19] Speaker 3: weer een stukje beter. En omdat het steeds goedkoper is,
[25:21] Speaker 3: kan je er steeds dichterbij... wat het allerintelligente model is.
[25:24] Speaker 3: En dat allerintelligente model kan zeker doen wat jij wil.
[25:27] Speaker 2: Maar we hebben net vastgesteld dat een significant deel van
[25:29] Speaker 2: jouw medewerkers... is met softwareontwikkeling bezig. Hoe voorkom je dat
[25:33] Speaker 2: ze dan toch allemaal alleen maar code aan het reviewen zijn...
[25:35] Speaker 2: en daar eigenlijk helemaal niet meer zoveel zin in hebben?
[25:37] Speaker 3: Maar dat doen ze ook niet meer. Bijna de hele
[25:39] Speaker 3: review
[25:40] Speaker 2: is
[25:40] Speaker 3: ook geautomatiseerd.
[25:41] Speaker 2: Dus
[25:41] Speaker 3: eigenlijk waar mensen nu mee bezig zijn... is waarbij de oer-programmeur...
[25:46] Speaker 3: die was niet bezig met het implementeren... van wat er
[25:48] Speaker 3: in zijn ticket stond. Die was bezig met... wat is
[25:51] Speaker 3: het probleem dat ik heb en hoe los ik dat op?
[25:54] Speaker 3: En hele goede programmeurs deden dat altijd. Die dachten niet over...
[25:57] Speaker 3: ik moet ervoor zorgen dat een bepaalde variabele zo wordt veranderd.
[26:00] Speaker 3: Die waren bezig met... wat is het grote probleem dat
[26:02] Speaker 3: ik oplos voor een klant... En hoe los ik dat
[26:05] Speaker 3: op de beste, meest efficiënte manier op? En dat is
[26:08] Speaker 3: zeg maar het einddoel. En daar is nu iedereen mee bezig.
[26:10] Speaker 3: Dus we zijn nu bezig. En ook hoe je nu
[26:12] Speaker 3: met je agent praat... is niet meer van, oh, ik
[26:14] Speaker 3: wil dat je nu deze
[26:15] Speaker 1: functie schrijft...
[26:15] Speaker 3: die zus en zo doet. Nee, je zegt, oké, dit
[26:17] Speaker 3: is het probleem. Dit is wat ik aan de andere
[26:20] Speaker 3: kant wil hebben. Figure it out. En dan doet hij
[26:23] Speaker 3: het gewoon. Dus mijn mensen zijn daarmee bezig. Die zijn
[26:25] Speaker 3: heel erg mee bezig met... wat zijn de problemen die
[26:27] Speaker 3: we willen oplossen? Hoe willen we die oplossen? En kunnen
[26:31] Speaker 3: we ervoor zorgen dat we het zo snel mogelijk kunnen doen?
[26:32] Speaker 3: Op een elegante manier. Ben
[26:34] Speaker 5: je intern bezig met het optimaliseren van je toonkosten? Of
[26:37] Speaker 5: kijk je daar niet naar?
[26:38] Speaker 3: Ja, kijk ik wel naar. Dat heeft hij toch gezegd eigenlijk?
[26:40] Speaker 3: Nee
[26:41] Speaker 5: maar ben je bewust van... dit is te veel, dit
[26:44] Speaker 5: kan met een simpeler model...
[26:47] Speaker 3: Ja, we hebben een eigen harness gemaakt. Dus dat is
[26:51] Speaker 3: een framework waarin je AI engines werken. En die kan
[26:55] Speaker 3: automatisch inderdaad naar goedkopere modellen toestappen als het nodig is.
[26:59] Speaker 3: Vandaag hebben we gewoon een soort van guidelines. Maar onze
[27:03] Speaker 3: spend op AI, dit verdubbelt ongeveer elke maand. Dus op
[27:06] Speaker 3: een gegeven moment, als je blijft verdubbelen, moet je er
[27:08] Speaker 3: wel iets aan doen. Dus we hebben wel gewoon, ten
[27:10] Speaker 3: eerste hebben we gewoon budget ingesteld. Dus... Heel veel mensen
[27:13] Speaker 3: lopen tegen het budget aan. Nou is mijn budget vanochtend
[27:16] Speaker 3: om negen uur gereset. En ik zit er nu al
[27:18] Speaker 3: weer tegenaan. Dus ja, we zijn ermee bezig. En ik
[27:23] Speaker 3: denk dat we er steeds meer mee bezig gaan. Maar ja,
[27:25] Speaker 3: tegelijkertijd zien we ook dat je met indraad moet goedkomen.
[27:27] Speaker 3: En draai je lokale modellen? We gebruiken het voor een
[27:30] Speaker 3: paar dingen. Dus bijvoorbeeld, een van de dingen die we
[27:32] Speaker 3: doen is... we nemen al onze vergaderingen op, dan krijg
[27:35] Speaker 3: je zo'n transcriptie. Dat doen we met lokale modellen nu.
[27:37] Speaker 3: Daar heb je gewoon een eigen app voor gemaakt. En
[27:40] Speaker 3: voor een paar dingen doen we lokale modellen. Met name
[27:42] Speaker 3: zien we dat nog steeds die lokale modellen... en de
[27:45] Speaker 3: machines lang niet goed genoeg zijn voor het soort van
[27:47] Speaker 3: werk dat wij doen. Dan blijf je toch op klotleunen
[27:48] Speaker 3: voor heel veel dingen. Ja, dus we gebruiken heel veel
[27:50] Speaker 3: modellen van Entropic en een paar andere. En over tijd
[27:53] Speaker 3: denk je dat er ook steeds meer Chinese modellen gaan.
[27:55] Speaker 3: Die worden nu ook steeds beter. Maar vooralsnog zien we
[27:57] Speaker 3: dat er heel veel voordeel komt... uit het gebruik van
[28:00] Speaker 3: grote modellen
[28:00] Speaker 2: Wat zijn nog jullie kwetsbaarheden? Want ik moet ook denken
[28:03] Speaker 2: aan wat we afgelopen zagen... bij Revolut met de storing
[28:05] Speaker 2: bij Google Cloud. Waar zitten buurleden? Dat zou ik eigenlijk
[28:09] Speaker 2: willen adresseren. Want als dat dan daar gebeurt, dan hebben
[28:11] Speaker 2: we weer ellende... waar we zelf eigenlijk niks aan konden doen.
[28:15] Speaker 3: Ja, ik denk voor alle bedrijven is het nu een
[28:17] Speaker 3: beetje hetzelfde. En het is hetzelfde wat met Revolut was
[28:18] Speaker 3: gebeurd natuurlijk. En dat is dat je bent gewoon afhankelijk
[28:20] Speaker 3: van een aantal cloud providers. En de cyberrisk is supergroot
[28:26] Speaker 3: voor elk bedrijf op aarde nu.
[28:28] Speaker 2: Ja, maar je zal toch proberen om het te minimaliseren
[28:30] Speaker 2: voor remote? Waar
[28:31] Speaker 3: moet nog het meest geminimaliseerd worden, Job? Ja, waar? Het
[28:35] Speaker 3: is een continue ding. Het is niet één ding. Het
[28:37] Speaker 3: is niet zo van, er is een heel duidelijk iets
[28:39] Speaker 3: waar we... dat we moeten aanpakken. Vroeger was het heel
[28:42] Speaker 3: erg van... het zijn de mensen die het probleem zijn.
[28:44] Speaker 3: Dus dan heb je duizenden security dingen. Het is heel moeilijk.
[28:47] Speaker 3: Ik zat hier beneden en ik... oh, zit hier een camera?
[28:51] Speaker 3: Dat is mijn wachtpositie. Maar toen bedacht ik me, ook
[28:53] Speaker 3: al heb je mijn wachtwoord... je komt echt nergens in.
[28:55] Speaker 3: Je moet 30.000 heel irritante stappen door. Tegenwoordig is het
[28:58] Speaker 3: zo dat die modellen... die kunnen zo makkelijk ergens binnen hacken...
[29:01] Speaker 3: dat dat eigenlijk het grote risico is. Dus je bent
[29:04] Speaker 3: eigenlijk een soort van... continu bezig met alles met security
[29:09] Speaker 3: te checken. En dat doen we dus ook.
[29:10] Speaker 5: Hoe doe je dat intern met de mensen? 2000 man
[29:13] Speaker 5: op afstand. Ja. Allemaal vanuit huis inloggen, allemaal vanuit huis
[29:17] Speaker 3: Ja, we hebben alle devices. Dus je kan niks doen
[29:20] Speaker 3: als het niet een remote device is. En wij hebben
[29:22] Speaker 3: ze allemaal in de management. Dus als jij iets kwijt
[29:25] Speaker 3: bent of zo, of als je er niet bij bent...
[29:26] Speaker 3: dan lokt je je computer en dan wordt die automatisch gewiped.
[29:29] Speaker 3: Dat gebeurt natuurlijk, mensen vergeten wel z'n laptop ergens. Dus
[29:31] Speaker 3: dan wordt die gewiped. Dus dat risico, en ik denk
[29:33] Speaker 3: ook dat het risico relatief kleiner is. Want we krijgen
[29:35] Speaker 3: ook vaak vragenlijsten van bedrijven voor payrolldoening. Die zeggen dan, oh,
[29:38] Speaker 3: hebben jullie wel een slot op de deur van jullie kantoor? Ja,
[29:41] Speaker 3: hoe lekt dat uit? Ja, precies. Dus dat niet zozeer.
[29:47] Speaker 3: En dan verder, we gebruiken die speciale modellen. Dus een
[29:49] Speaker 3: aantal speciale modellen van Entropic en OpenAI die voor security
[29:52] Speaker 3: check gebruiken
[29:54] Speaker 2: Jullie bestaan pas sinds 2019. Waar staan jullie in 2029?
[29:58] Speaker 3: Oh, geen idee. Nee, ik durf dat echt niet
[30:00] Speaker 2: te zeggen. Is het zoveel... Dat stellen wij ook elke
[30:03] Speaker 2: week vast. Maar is het de afgelopen maanden zoveel sneller gegaan...
[30:06] Speaker 2: met alleen al ontwikkelingen en AI en alles wat we
[30:08] Speaker 2: nu besproken hebben... dat je daar echt gewoon niks meer
[30:10] Speaker 2: over kan zeggen? Sinds januari
[30:12] Speaker 3: dit jaar. Dit jaar is het transformatief geweest. Dit jaar
[30:14] Speaker 3: is het groot voor alles. Voor elk softwarebedrijf op aarde.
[30:17] Speaker 3: En als je daar nog niet bent... Misschien ben je
[30:20] Speaker 3: nog net op tijd, zeg maar. Maar dit jaar is
[30:22] Speaker 3: echt het allergrootste verandering dat ik ooit heb gezien. En
[30:24] Speaker 3: we zien het alleen maar toenemen. Het gemiddelde tijd tussen
[30:27] Speaker 3: een nieuwe release van een nieuw model is 18 dagen nu.
[30:30] Speaker 3: Van de grote modellen. En zo wordt het zoveel beter.
[30:33] Speaker 3: Zo snel. Het is absurd. Nou, volgens mij zitten jullie
[30:37] Speaker 3: er bovenop. Ja, we
[30:38] Speaker 5: doen ons best. Ben? Ja, top. Ja, fijn. Vooral het
[30:43] Speaker 5: bedrijf van de toekomst. Ja. Nee, want kijk, ik kom
[30:45] Speaker 5: natuurlijk bij heel veel bedrijven. En die zie ik allemaal.
[30:48] Speaker 5: En die hebben allemaal AI-implementatie.
[30:50] Speaker 1: Proeftuintje
[30:50] Speaker 5: hier. Proeftuintje daar. En hoe gaan we nou de adoptie doen?
[30:54] Speaker 5: Heb je daar nog een goede inzicht in?
[30:56] Speaker 3: Ja, wij hebben dit ook een probleem gehad. En nu
[31:00] Speaker 3: hebben we dus gewoon een eigen AI-course gemaakt. Dat is
[31:03] Speaker 3: ook beschikbaar, AI4actualwork.com. Je kunt
[31:06] Speaker 2: externen ook gebruiken? Ja, dat is gratis. Het zijn nu
[31:08] Speaker 3: vier of vijf courses. Ook in een software factory.
[31:11] Speaker 2: En hoe onderscheidt hij zich van de duizenden en een
[31:13] Speaker 2: andere AI-trainer? Dat hoeft niet eens. Nee, hij onderscheidt zich
[31:15] Speaker 2: helemaal niet. We hebben het gewoon voor onze eigen
[31:17] Speaker 3: doelen gemaakt.
[31:18] Speaker 2: Misschien dat andere mensen hier ook wat aan hebben. Maar
[31:20] Speaker 3: met AI laten maken natuurlijk. Ja, gedeeltelijk. Wij hebben een
[31:25] Speaker 3: vorm gegeven van wat willen we erin hebben. En dan
[31:28] Speaker 3: gedeeltelijk met wat wij een sterke mening over hebben. En
[31:31] Speaker 3: dan hebben we gewoon iedereen gezegd, dit moet je doen, punt.
[31:34] Speaker 3: En dat hielp me ook. En de laatste... We begonnen
[31:38] Speaker 3: met een suggestie, maar dat hielp me niet. Alleen de
[31:41] Speaker 3: mensen die heel enthousiast waren. En dan aan het einde
[31:43] Speaker 3: van die cursus, of in ieder geval het eerste boek
[31:46] Speaker 3: nu in de cursus, daar moet je ook zelf iets bouwen.
[31:49] Speaker 3: Met cloud code. Dus iedereen moet... Die wordt aan het
[31:52] Speaker 3: werk gezet. Die wordt aan het werk gezet, die moet
[31:53] Speaker 3: het doen. Het is niet per se heel makkelijk of zo.
[31:55] Speaker 3: En het gaat ook best wel diep over hoe die
[31:57] Speaker 3: modellen nou werken. Wat is de terminologie en zo. En
[32:00] Speaker 3: dat is het eigenlijk. Dat is het standpunt. En nu
[32:01] Speaker 3: weten we ook dat iedereen dat heeft gedaan. Dus nu
[32:03] Speaker 3: kan ik ook tegen iemand zeggen van... Ik zie nog
[32:06] Speaker 3: steeds heel vaak op slijke dingen langskomen... en dan denk
[32:07] Speaker 3: ik van, dat kan je gewoon zelf oplossen. Bouw het zelf.
[32:11] Speaker 3: Los het zelf op. Er
[32:12] Speaker 1: was
[32:12] Speaker 3: vandaag nog iemand die zei iets heel raars. Die zegt, ja,
[32:15] Speaker 3: ik moet dit hierheen. En dan moet ik dit bestand transformeren.
[32:19] Speaker 3: Ik zeg, maar waarom verander je niet gewoon die app
[32:21] Speaker 3: zodat die voor je werkt? Dat is een interne app.
[32:22] Speaker 3: Ik zeg, dat kan je zelf doen.
[32:24] Speaker 2: Zoals of iemand zijn zwemdiploma niet gehaald heeft.
[32:26] Speaker 3: Ja, eigenlijk wel, ja.
[32:30] Speaker 2: onze zwemdiploma. Wat was het URL? AIforactualwork.com. En dat is
[32:37] Speaker 2: dus het credo van Remote. In elk geval in de
[32:40] Speaker 2: woorden van CEO Job van der Voort. Dankjewel Job. Tot
[32:43] Speaker 2: zover voor nu. Luister de Grote Tech Show juist ook
[32:45] Speaker 2: als podcast via de app waar jij dat doet. Abonneer
[32:47] Speaker 2: je daar en vergeet niet een beoordeling achter te laten
[32:49] Speaker 2: als je het niet hebt gedaan. En vanaf elke donderdag
[32:51] Speaker 2: te luisteren naar de analyse van Ben en mij over
[32:53] Speaker 2: wat er verder speelt in de wereld van tech. Tot
[32:55] Speaker 2: de volgende Grote Tech Show.
[33:00] Speaker 1: De Grote Tech Show wordt mede mogelijk gemaakt door Orange
[33:03] Speaker 1: Cyber Defense. Van strategie tot uitvoer, jouw cybersecurity in vertrouwde handen.

Shows are listed from Apple Podcasts' charts and directory, and Podcast Index where it is used. Every show and episode belongs to its publisher and plays from the publisher's own feed; this site hosts none of them.