CactAI Excellence Program

AI draait op engineering. Wij leren onze mensen hoe het werkt

“De teams die AI vandaag beheersen, zijn de teams die AI diep genoeg begrijpen om ermee te bouwen. Precies die overtuiging gaf vorm aan het CactAI Excellence Program.” – Bram Van Nieuwerburgh, CEO bij Cactus.

 

AI écht begrijpen als software engineer

In de softwarewereld zien we steeds hetzelfde patroon: ontwikkelaars omarmen AI-tools, ontdekken welke prompts goed werken en leren hoe ze tijd kunnen besparen. Maar een diepgaand begrip van wat er achter de schermen gebeurt, blijft vaak uit.

Bij Cactus herkenden we dit patroon al vroeg en maakten we een bewuste keuze: we wilden geen team dat AI alleen gebruikt, maar een team van engineers dat AI écht begrijpt. Professionals die net zo vertrouwd zijn met transformers en embeddings als met API’s en databases. Die LLM-integraties kunnen ontwerpen, de kwaliteit van AI-output kunnen beoordelen en AI op een verantwoorde manier kunnen inzetten.

Het CactAI Excellence Program is ontstaan vanuit die ambitie. Het programma is speciaal ontwikkeld voor software engineers, AI product engineers en QA engineers bij Cactus. In een certificeringstraject van ongeveer 50 uur bouwen deelnemers hun kennis stap voor stap op: van de basisprincipes van AI tot het ontwikkelen en verdedigen van een AI-functionaliteit die in de praktijk werkt.

In dit artikel vertellen we waarom we het programma hebben ontwikkeld, wat het inhoudt en wat het betekent voor de toekomst van softwareontwikkeling bij Cactus.

Moderne AI-tools zijn toegankelijker dan ooit. Je opent een code-assistent, voert wat code in en krijgt binnen enkele seconden een bruikbaar resultaat. Maar die eenvoud kan misleidend zijn. Het gemak waarmee je AI gebruikt, betekent niet automatisch dat je ook begrijpt hoe je er betrouwbare, veilige en kostenefficiënte software mee ontwikkelt.

• Engineers die niet goed begrijpen hoe LLM’s werken, hebben moeite om subtiele fouten op te sporen. Denk aan hallucinaties, verschuivingen in de context of inconsistente resultaten die onverwacht optreden en lastig te reproduceren zijn.

• Zonder voldoende kennis van AI-governance worden AI-functionaliteiten soms uitgerold zonder de juiste veiligheidsmaatregelen. Dat vergroot het risico op datalekken, prompt injection en problemen met wet- en regelgeving.

• Teams die modellen op gevoel beoordelen in plaats van op basis van duidelijke meetcriteria, besteden meer tijd aan discussies over kwaliteit dan aan het ontwikkelen van producten.

• AI-functionaliteiten die tijdens een prototype eenvoudig lijken, kunnen in productie vastlopen doordat belangrijke technische aspecten over het hoofd zijn gezien, zoals latency, kosten, monitoring en mogelijke foutscenario’s.

“De manier waarop we software ontwikkelen is fundamenteel veranderd. Iedereen die betrokken is bij softwareontwikkeling moet een AI-first mindset omarmen. Niet alleen developers, maar de hele engineeringorganisatie.” – Jose Laffitte, Head of Engineering at Cactus.

Juist daar liggen grote kansen. Teams die AI echt begrijpen, ontwerpen slimmere integraties, herkennen problemen voordat software in productie gaat en nemen technische beslissingen op basis van kennis in plaats van aannames.

Ze kunnen sneller experimenteren, brengen nieuwe oplossingen met meer vertrouwen naar productie en weten ook wanneer AI simpelweg niet de juiste oplossing is.

Het CactAI Excellence Program is ontwikkeld vanuit een helder uitgangspunt: om met vertrouwen te werken op het snijvlak van software engineering en moderne AI, heb je meer nodig dan alleen ervaring met AI-tools.

Daarom richt het programma zich op drie nauw verbonden kennisgebieden:

1. Diepgaand conceptueel inzicht: Begrijpen hoe AI onder de motorkap werkt. Hoe transformers context verwerken, hoe embeddings betekenis vastleggen en wat het verschil is tussen het trainen van een model en het gebruik ervan tijdens inference. Deze kennis geeft engineers een stevig fundament waarop de rest van het programma voortbouwt. Wie begrijpt waarom bepaalde best practices bestaan, kan ze ook bewuster toepassen.

2. Verantwoord software ontwikkelen: AI-systemen brengen risico’s met zich mee die bij traditionele softwareontwikkeling niet op dezelfde manier voorkomen. Daarom behandelen we ethiek, governance en security als volwaardige engineeringcompetenties, net zo belangrijk als prestaties en betrouwbaarheid. Onderwerpen zoals prompt injection, het beperken van hallucinaties, het voorkomen van datalekken en human-in-the-loop ontwerpprincipes krijgen volop aandacht.

3. Integratiepatronen voor productieomgevingen: Van RAG-architecturen en vectordatabases tot orchestration frameworks, function calling met getypeerde contracten en observability binnen LLMOps. Het programma behandelt de technologieën en architectuurpatronen waarmee deelnemers daadwerkelijk te maken krijgen wanneer ze AI-functionaliteiten ontwikkelen en uitrollen bij Cactus.

Vijf modules. Eén missie.

Het programma bestaat uit vijf modules die logisch op elkaar voortbouwen. Elke module verdiept de kennis en vaardigheden uit de vorige.

Aan het einde hebben deelnemers het volledige traject doorlopen: van een stevig conceptueel fundament en verantwoord AI-gebruik tot dagelijkse AI-tools, integratie in productieomgevingen en het ontwikkelen van een werkende AI-functionaliteit die ze zelf kunnen toelichten en verdedigen.

Het programma is ontwikkeld en wordt gegeven door een team van engineers en specialisten die dagelijks met AI werken in productieomgevingen.

Hun expertise loopt uiteen van softwarearchitectuur en toegepast AI-onderzoek tot mobiele ontwikkeling, data science en AI-governance.

En dat merk je aan de inhoud: geen droge theorie uit een studieboek, maar praktische kennis en inzichten rechtstreeks uit de praktijk.

Een solide basis in AI en LLM’s. Praktische ervaring met copilot-workflows en integratiepatronen voor productieomgevingen. De kennis om AI op een verantwoorde manier toe te passen. En een gecertificeerd, werkend AI-project dat je zelf hebt ontwikkeld en verdedigd.

Maar misschien nog wel belangrijker: het vertrouwen en de vaardigheden om AI écht te begrijpen, er bewust mee te werken en actief bij te dragen aan de innovatie binnen de softwarewereld.