In 2025 zei 68% van de developers in de enquête van Atlassian dat AI hen meer dan tien uur per week bespaarde. In 2026 is dat nog ongeveer een kwart. Toch zegt 87% dat AI hen sneller laat opleveren. Beide cijfers kloppen, en samen vertellen ze het verhaal van het nieuwe State of Developer Experience-rapport: AI versnelt het schrijven van code, maar de tijdwinst verdwijnt in vergaderingen, zoekwerk en het nakijken van wat de AI maakte. Andere studies van de voorbije maanden, van Google DORA tot METR en Stack Overflow, komen langs andere wegen tot hetzelfde besluit.
Wat het Atlassian-rapport precies meet
Atlassian bevroeg in 2026 1.155 developers en 405 engineeringleiders in verschillende landen, sectoren en bedrijfsgroottes. Het gaat om wat mensen zelf ervaren, niet om meetgegevens uit hun tools zoals deployfrequentie of doorlooptijd. Het rapport zegt er zelf bij dat een verband, bijvoorbeeld tussen een duidelijke AI-strategie en minder frictie, geen bewijs van oorzaak en gevolg is.
Hou ook in je achterhoofd wie het rapport maakt. Atlassian verkoopt Jira en Confluence, en kocht in november 2025 DX, een platform dat developerproductiviteit meet. Wanneer het rapport een “gedeeld systeem van registratie” aanbeveelt, beschrijft het ook zijn eigen producten. Dat maakt de cijfers niet onbruikbaar, maar het is een reden om ze naast andere studies te leggen.
AI is intussen overal. 95% van de developers en 96% van de leiders zegt dat hun organisatie AI actief gebruikt in engineering, en slechts 2% van de developers gebruikt het helemaal niet.
Waar de tijdwinst naartoe gaat
De developers zijn positief over AI voor hun eigen werk: 87% levert sneller op en 80% doet meer zonder langere dagen. Maar slechts 28% heeft merkbaar minder frictie dan voor AI. De helft zegt dat er evenveel frictie is, alleen van een ander soort.
De grootste tijdvreters zijn dezelfde als vorig jaar:
- informatie zoeken (51%)
- vergaderingen (50%)
- wisselen tussen tools (45%)
- technische schuld (44%)
- onduidelijke richting of vereisten (40%)
- silo’s en te weinig samenwerking (31%)
Daar komt nieuw werk bij. Bijna de helft van de developers besteedt minstens vier uur per week aan het beheren van AI-tools, 65% verbetert geregeld AI-werk dat de bedoeling miste, en 29% noemt het nakijken van AI-output zelf een bron van frictie. Atlassian legt het verband zo: als context moeilijk te vinden is, worden vergaderingen de manier om iedereen op één lijn te krijgen. En hoe sneller code geschreven wordt, hoe sneller die versnipperde context een probleem wordt.
Telemetriedata bevestigen dat patroon. Het AI Productivity Paradox-rapport van Faros AI volgde meer dan 10.000 developers in 1.255 teams. Bij teams met veel AI-gebruik werden 98% meer pull requests gemerged, maar steeg de reviewtijd met 91% en werden PR’s gemiddeld 154% groter. Op bedrijfsniveau vond Faros geen samenhang met betere DORA-cijfers of kwaliteit.
Review is de nieuwe flessenhals
Wie code sneller maakt dan een team ze kan nakijken, verplaatst het wachten naar de review. Het benchmarkrapport 2026 van LinearB, gebaseerd op meer dan 8 miljoen pull requests, ziet dat AI-PR’s 4,6 keer langer wachten voor iemand ze oppakt. Daarna gaat de review wel sneller, maar slechts 32,7% van de AI-PR’s wordt aanvaard, tegenover 84,4% van de handgeschreven PR’s.
Dat wantrouwen is niet onterecht. Onderzoeksgroep METR liet in maart 2026 vier maintainers van scikit-learn, Sphinx en pytest 296 AI-PR’s beoordelen die alle automatische tests van SWE-bench haalden. Ze zouden er ongeveer de helft niet mergen, door slechte stijl, code die iets anders breekt of een oplossing die het probleem niet echt oplost. Slagen voor de tests is dus nog geen goede pull request.
Developers voelen dat ook. In de State of Code-enquête van Sonar (januari 2026, meer dan 1.100 developers) vertrouwt 96% AI-code niet volledig, terwijl slechts 48% ze altijd controleert voor ze te committen. 38% vindt AI-code moeilijker te reviewen dan code van een collega. En volgens DX, dat data van meer dan 500 organisaties verzamelt, steeg het aandeel AI-code tussen het eerste en tweede kwartaal van 2026 van 34% naar 52%. In dezelfde periode werd code beter onderhoudbaar (+3,8%), maar daalde het vertrouwen van developers in de wijzigingen die ze in productie zetten (-6,1%).
Atlassian vat het samen als een spanning tussen snelheid en kwaliteit: 59% vindt AI-werk beter, maar 73% zegt dat AI-snelheid ten koste kan gaan van kwaliteit. AI verbetert een taak op zich, maar levert ook output zonder context die extra testwerk vraagt.
Voelen developers zich sneller dan ze zijn?
De meest geciteerde tegenstem komt van METR. In een gecontroleerd experiment uit 2025 werkten 16 ervaren open-sourcedevelopers aan 246 echte taken, at random met of zonder AI. Met AI deden ze er 19% langer over. Vooraf verwachtten ze 24% sneller te zijn, en achteraf dachten ze nog altijd dat ze 20% hadden gewonnen.
Een vervolgstudie eind 2025 gaf een gunstiger beeld, maar METR noemt die zelf zeer zwak bewijs. Steeds meer developers weigerden mee te doen omdat ze niet meer zonder AI wilden werken, en wie wel meedeed, hield een deel van zijn taken achter. De onderzoekers denken dat developers nu waarschijnlijk wel sneller zijn, maar kunnen niet zeggen hoeveel. Ze herwerken daarom hun hele opzet.
De les voor wie AI-winst wil aantonen: wat mensen ervaren en wat er gemeten wordt, liggen soms ver uit elkaar. Ook de cijfers van Atlassian zijn ervaringen.
Dagelijks gebruik, beperkt vertrouwen
De Stack Overflow-enquête van 2026, met meer dan 30.000 deelnemers, toont hoe diep AI al in het werk zit. 73% van wie een AI-codeerassistent of agent gebruikt, doet dat dagelijks, en een derde van de dagelijkse gebruikers zit er vier uur of meer per dag mee te werken. Claude Code (66%) en GitHub Copilot (59%) zijn de meest gebruikte agents. Hoe snel die coding agents ingeburgerd raakten, lees je in wat Simon Willison ons leert over LLM’s in 2026.
Het vertrouwen blijft voorwaardelijk. 48% vertrouwt AI als het antwoord makkelijk te controleren is, en slechts 16% voor de meeste taken die geen belangrijke beslissing zijn. Developers gebruiken AI vooral voor code in een vertrouwd domein (67%) en voor debuggen (61%). Slechts 20% zet het in om productiesystemen te deployen of te beheren.
Een duidelijke AI-strategie maakt het verschil
Het sterkste positieve signaal in het Atlassian-rapport gaat niet over tools. Slechts 17% van de developers en 23% van de leiders zegt dat hun organisatie een duidelijk gecommuniceerde AI-strategie voor de hele softwareontwikkeling heeft, die ook echt wordt uitgevoerd. Wie zo’n strategie ziet, meldt veel vaker minder frictie.
Bij een duidelijke strategie meldt 41% merkbaar minder frictie, bij een slecht gecommuniceerde strategie 22%. Ook het aandeel dat meer dan tien uur per week wint, ligt hoger (37% tegenover 22%). En de helft van die developers zegt dat hun organisatie de kosten van AI-tools kent en beheert, tegenover 11% zonder formele strategie.
Wat zo’n strategie inhoudt, zie je aan wat developers zelf vragen: AI die de context van de codebase, de teamgeschiedenis en eerdere beslissingen onthoudt (65%), AI die werk in meerdere stappen afmaakt (54%) en hulp om plannen zo helder te schrijven dat een agent ze betrouwbaar kan uitvoeren (48%). Die context is wat blijft als de modellen wisselen, een punt dat we eerder uitwerkten in modellen huur je, je context is van jou.
Google kwam via een andere weg tot hetzelfde. Het DORA-rapport over AI-ondersteunde softwareontwikkeling (bijna 5.000 deelnemers) besluit dat AI vooral versterkt wat er al is: in teams met goede gewoontes levert het winst op, zonder die discipline groeien technische schuld, reviewwerk en instabiliteit. Het AI Capabilities Model van DORA noemt zeven voorwaarden, te beginnen met een duidelijk gecommuniceerd standpunt over AI. De andere zijn goede data, toegankelijke interne kennis, versiebeheer, kleine stappen, aandacht voor de gebruiker en een sterk intern platform. Het ROI-rapport van DORA uit 2026 waarschuwt bovendien voor een J-curve: de productiviteit zakt eerst, door de leercurve en het extra nakijkwerk, voor de winst komt.
Wie AI-gebruik meet, krijgt meer AI-gebruik
Hoe toon je aan dat AI iets oplevert? Veel organisaties grijpen naar wat het makkelijkst te tellen is. 60% van de developers zegt dat AI-gebruik bij hen als teken van productiviteit geldt, en 41% gebruikt AI soms meer dan nodig omdat het verwacht wordt. Leiders zien het risico ook: 81% zegt dat AI-gebruik meten de verkeerde prikkels geeft, 59% maakt zich zorgen over AI-gebruik voor de show, en slechts 42% heeft metingen die echte winst van loutere activiteit onderscheiden.
Op Reddit leidde dat al tot het woord “tokenmaxxing”. In een draad op r/sysadmin met meer dan 150 reacties vroeg iemand hoe je je AI-gebruik kunstmatig opdrijft, omdat de leiding het gebruik opvolgde en wie te weinig gebruikte, op gesprek moest. De reacties spotten ermee en vergeleken het met betalen per regel code. DORA schreef er in juni zelf een stuk over: token-ranglijsten zijn een ijdelheidsmaatstaf, en wie AI-impact wil zien, kijkt naar de bestaande leverings- en kwaliteitscijfers.
De kloof is groot. 37% van de leiders meet gewerkte uren, maar slechts 17% van de developers vindt dat een goede maat. Omgekeerd verkiest 41% van de developers het SPACE-framework, dat tevredenheid, prestaties, activiteit, samenwerking en flow combineert, terwijl 20% van de leiders het gebruikt. Atlassian stelt betere vragen voor: leveren teams waardevolle wijzigingen met meer vertrouwen, wachten developers minder op context en goedkeuring, en verbetert de kwaliteit zonder verborgen reviewwerk?
Junioren leren met minder vangnet
Als het werk verschuift naar intentie formuleren, output valideren en architectuur bewaken, waar leren nieuwe developers dat dan? 37% van de leiders nam het voorbije jaar minder junioren aan, en 32% gaf voorrang aan medior- en seniorprofielen. 51% twijfelt of junioren nog echte informaticafundamenten opbouwen in plaats van patronen van AI over te nemen. Slechts 11% heeft daar veel vertrouwen in.
Tegelijk werken junioren sneller in: in onderzoek van DX zakte de mediane tijd tot hun tiende pull request naar 30 dagen in het tweede kwartaal van 2026, minder dan de helft van begin 2024. Maar ze leren AI met minder begeleiding. 37% gebruikt AI informeel voor het meeste werk, en slechts 8% ziet dat AI in hun organisatie officieel gestandaardiseerd is, tegenover 26% van de senior engineers. Voor België, waar jongeren al kwetsbaar zijn op een veranderende arbeidsmarkt, is dat geen detail. We schreven eerder over AI op de Belgische arbeidsmarkt.
Wat je als engineeringleider nu kan doen
- Schrijf je AI-standpunt op en maak het zichtbaar. Welke tools, voor welke stappen van planning tot deploy, met welke regels voor data en review. DORA en Atlassian zien hier allebei het grootste verschil.
- Investeer in gedeelde context. Documentatie, beslissingen en teamgeschiedenis die mensen en agents kunnen vinden, verminderen de grootste tijdvreter: informatie zoeken.
- Plan reviewcapaciteit in. Houd AI-PR’s klein, vraag bewijs mee (tests, wat niet getest is) en tel reviewwerk als werk.
- Meet uitkomsten, geen tokens. Doorlooptijd, stabiliteit, kwaliteit en tevredenheid, bijvoorbeeld met DORA-cijfers of DX Core 4. AI-gebruik is een diagnose, geen doel.
- Bescherm het leertraject van junioren. Mentorschap, reviews met uitleg en werk dat stap voor stap meer verantwoordelijkheid geeft.
- Luister naar je developers. 66% vindt dat de leiding hun problemen niet begrijpt, tegenover 44% in 2024. Zonder dat beeld schrijf je de verkeerde strategie.
Veelgestelde vragen
Maakt AI developers echt productiever?
Voor afzonderlijke taken meestal wel: 87% van de developers in het Atlassian-rapport en meer dan 80% in het DORA-rapport ervaart een productiviteitswinst. Gecontroleerde metingen zoals die van METR tonen dat die winst kleiner of onzekerder kan zijn dan mensen denken, en op teamniveau gaat veel winst verloren aan review en frictie.
Waarom bespaart AI minder tijd dan vorig jaar?
Atlassian noemt drie verklaringen: developers rekenen de winst op losse taken niet meer als extra, AI lost organisatorische knelpunten niet op, en het beheren en nakijken van AI-output kost zelf tijd.
Hoeveel developers vertrouwen AI-code?
Weinig volledig. Bij Sonar vertrouwt 96% AI-code niet helemaal, en bij Stack Overflow vertrouwt 48% AI vooral als het antwoord makkelijk te controleren is.
Hoe meet je de impact van AI op een developmentteam?
Met uitkomsten in plaats van gebruik: leveringssnelheid, stabiliteit, kwaliteit, tevredenheid van developers en zakelijke impact. Kaders zoals DORA, SPACE en DX Core 4 helpen daarbij. Token- of gebruiksstatistieken tonen alleen of tools gebruikt worden.
Sneller typen was nooit het probleem
De studies van dit jaar spreken elkaar minder tegen dan hun koppen doen vermoeden. AI maakt de stap van idee naar code goedkoop, en daardoor wordt al de rest duurder: weten wat je moet bouwen, nakijken wat er gebouwd is en beslissen of het in productie mag. Wie AI vooral als snellere typmachine uitrolt, krijgt meer code en evenveel wachten. Wie het behandelt als een verandering in hoe het hele team werkt, met context, reviewregels en eerlijke metingen, haalt de winst wel tot bij de klant. Taroon Mandhana, CTO bij Atlassian, zegt het in het rapport zo: de modellen blijven veranderen, de context die een team samenhoudt, blijft.
