AI in agile softwareontwikkeling: Echometer community-enquête 2026
In onze community is AI gearriveerd in de agile softwareontwikkeling. Maar verandert het de werkwijze van teams echt al? Of optimaliseren tot nu toe alleen individuele teamleden hun programmeren, terwijl reviews en kwaliteitsborging nieuwe knelpunten kunnen worden?
Precies daarover hebben we onlangs, in juni 2026, een Echometer community-enquête gehouden. 66 personen uit onze nieuwsbrief en onze community hebben beantwoord hoe AI hun agile softwareontwikkeling verandert. De resultaten zijn geen representatieve marktstudie. Ze zijn eerder een sfeerbeeld uit de ‘bubble’ rondom agile, vaak op afstand werkende softwareontwikkelingsteams.
Dit artikel is een op data gebaseerde aanvulling op onze eerdere bijdragen:
- AI in agile softwareontwikkeling: stand van zaken in de studies 2026
- Gids voor de toekomst van AI-ondersteunde agile softwareontwikkeling
- Waarom AI faalt in agile software delivery
Hier alvast een korte voorbeschouwing van de hoogtepunten uit de enquête-resultaten:
45%
KI individueel gebruiken: teamleden experimenteren op eigen initiatief met AI, zonder gedefinieerde workflows of richtlijnen.
Bron: Echometer Community Survey, juni 2026
36%
Geen verandering in het dagelijks leven: ondanks AI kosten vergaderingen en afstemming nog steeds evenveel tijd als voorheen.
Bron: Echometer Community Survey, juni 2026
48%
zien de rol van Scrum Masters en Agile Coaches als belangrijker dan ooit in het AI-tijdperk.
Bron: Echometer Community Survey, juni 2026
56%
Management begrijpt Team Health en performanceblokkades helemaal niet of meestal niet precies.
Bron: Echometer Community Survey, juni 2026
52%
Foutencultuur is contextafhankelijk: kritieke onderwerpen kunnen in het team worden geuit, maar men blijft stil zodra het management aanwezig is.
Bron: Echometer Community Survey, juni 2026
45% KI individueel gebruiken: teamleden experimenteren op eigen initiatief met AI, zonder gedefinieerde workflows of richtlijnen.
Wie heeft deelgenomen aan de enquête?
De steekproef met 66 deelnemers wordt duidelijk gekenmerkt door agile rollen. Dat is belangrijk voor de interpretatie: de antwoorden weerspiegelen geen algemene studie onder ontwikkelaars, maar vooral het perspectief van een agile softwareontwikkelingscommunity.
- 50% Scrum Master / Agile Coaches
- 24% Engineeringleaders
- 14% Teamlid
- 5% Product Owner / Product Manager
- 7% Andere
Hoe gestandaardiseerd is AI-gebruik in teams? 🤖
De eerste inhoudelijke vraag toont een centraal patroon: AI wordt grotendeels door individuele teamleden als een individueel experiment gebruikt:
- 45% Individueel uitproberen
- 33% Begeleid gebruik met eenvoudige regels
- 10% Sterk gestandaardiseerd / AI-first
- 12% Andere
45% meldt dat teamleden zelfstandig met AI experimenteren, zonder gedefinieerde team-workflows of gezamenlijke richtlijnen. Nog eens 33% heeft ten minste basisprocessen en afspraken hierover. Slechts 10% beschrijft hun werkwijze als “AI First”.
Dit sluit aan bij een stelling uit ons overzicht van de huidige stand van onderzoek: AI heeft in 2026 het sterkste effect op individueel niveau, terwijl het team- en organisatieniveau langzamer volgen. Naar de stand van de studies over AI in agile softwareontwikkeling .
Wat verandert AI werkelijk in de dagelijkse praktijk? 🧑💻
De antwoorden over de dagelijkse routine zijn een goed referentiepunt tegenover overdreven productiviteitsbeloftes.
- 36% Geen verandering
- 36% Meer reviewwerk
- 10% Meer deep work
- 10% Hogere leveringsdruk
- 8% Andere
De grote verrassing voor mij: 36% ziet ondanks het gebruik van AI geen verandering in hun dagelijks leven.
Nog eens 36% produceert weliswaar sneller resultaten, maar besteedt aanzienlijk meer tijd aan het reviewen van AI-output. Dit is een van de belangrijkste inzichten uit de enquête. AI vermindert niet automatisch de coördinatiekosten. Vaak verschuift het werk: minder initiële implementatie, meer controle, meer contextopbouw, meer kwaliteitsverantwoordelijkheid.
Precies dit patroon hebben we beschreven in het artikel over typische foutpatronen: meer code kan tot minder begrip leiden als het team review en verificatie niet bijhoudt. Waarom AI faalt in agile software delivery .
Slechts 10% meldt meer ‘deep work’ omdat AI routinetaken overneemt. Dat is niet onbelangrijk, maar het staat ver af van het verhaal dat AI al op grote schaal administratieve overhead, afstemmingsinspanningen en monotone, terugkerende taken elimineert.
Wat gebeurt er met Scrum Masters en Agile Coaches? 👀
De provocerende vraag luidt: als AI steeds meer ontwikkelwerk ondersteunt of gedeeltelijk automatiseert, heb je dan nog wel Scrum Masters en Agile Coaches nodig?
Het antwoord van de community is verrassend duidelijk:
- 48% Belangrijker dan ooit
- 18% Rollen waren nooit duidelijk aanwezig
- 18% Versmelt met andere rollen
- 1% Wordt vervangen door AI-workflows
- 15% Andere
48% zegt dat de rol belangrijker dan ooit wordt, omdat de focus nog sterker verschuift naar menselijke dynamiek. Wanneer teamleden door AI sneller meer output creëren, kan elk misverstand, elke onduidelijke eis en elk afwijkend kwaliteitsbegrip sneller impact hebben.
Onder de antwoorden van leidinggevenden ligt dit percentage zelfs op 56%: dit is belangrijk omdat het de voor de hand liggende bias op zijn minst relativeert. In deze subgroep zijn het niet alleen Scrum Masters en Agile Coaches die hun eigen rol verdedigen. Ook leidinggevenden zien blijkbaar dat versnelling door AI niet automatisch betere samenwerking oplevert.
Slechts 1% verwacht dat de rollen kunnen worden vervangen door AI-gestuurde workflows. Dat betekent niet dat de rol niet verandert. Integendeel: het zal waarschijnlijk niet blijven bij procesbegeleiding alleen. De vaardigheden van Agile Coaches en Scrum Masters die AI niet automatisch levert, worden waardevoller:
- Interpersoonlijke dynamiek waarnemen en adresseren (sfeer, spanningen, psychologische veiligheid, teamgezondheid)
- Machts- en organisatiestructuren zichtbaar maken en ter discussie stellen (besluitvormingsprocessen, verantwoordelijkheden, politieke dynamiek)
- Reflectie en leren bevorderen (aannames, meningen, processen en gedragspatronen ter discussie stellen)
- Constructieve samenwerking mogelijk maken (discussies modereren, conflicten aanpakken, feedback- en leercultuur versterken)
Het inzicht dat de rol van Scrum Master / Agile Coach nog belangrijker wordt, sluit aan bij de leidraad voor CTO’s en Engineering Managers: AI schaalt alleen zinvol als menselijk beoordelingsvermogen, engineering practices en organisatorische feedbackloops gelijke tred houden. Gids voor AI-ondersteunde agile softwareontwikkeling .
Hoe goed begrijpt het management Team Health en blockers? 🚧
Wanneer AI de ontwikkeling versnelt, kunnen blinde vlekken in het management belangrijker worden. Meer output helpt weinig als leidinggevenden niet begrijpen waar teams mentaal overbelast zijn en waar de echte performance-blockers liggen.
- 34% Gedeeltelijk accuraat
- 31% Volledig blinde vlek
- 25% Meestal onnauwkeurig
- 6% Zeer accuraat
Wat in mijn ogen schokkend is, is dat 56% hun management wereldvreemd vindt:
- 31% spreekt van een volledige blinde vlek, waarbij problemen pas zichtbaar worden bij grotere crises zoals burn-out of ontslagen.
- Nog eens 25% vindt de inschatting van het management meestal onjuist.
Slechts 6% zegt dat het management op de hoogte is en problemen proactief en accuraat herkent.
Dat is geen bijzaak van AI in Agile. Het is een kernrisico. Als AI de veranderfrequentie verhoogt, maar leidinggevenden teamtoestand, belasting en fricties niet zien, neemt de kans op slecht sturen toe.
De data sluiten daarmee aan bij een ongemakkelijk gevoel dat niet nieuw is: er is op managementniveau een betere perceptie van het sociale en organisatorische systeem nodig. Anders bestaat op zijn minst het risico dat de toenemende productiviteitsdruk de betrokkenheid van medewerkers, de gezondheid, het innovatievermogen en de wendbaarheid belast.
Wat wordt de belangrijkste performance-hefboom? ⚙️
De antwoorden over de belangrijkste hefboom voor de komende 12 maanden laten zien dat teams AI niet geïsoleerd bekijken. Ze zien meerdere knelpunten tegelijkertijd.
- 31% Scherpere alignment
- 27% Betere infrastructuur
- 22% Mensgerichte aanpassing
- 12% Minder overhead
- 8% Andere
31% ziet scherpere alignment als de belangrijkste hefboom: wanneer de productie sneller gaat, wordt het kritischer om aan het juiste product te werken. 27% noemt een betere infrastructuur, oftewel CI/CD, geautomatiseerde tests en technische systemen die de snelheid van AI moeten kunnen bijhouden.
Dit sluit goed aan bij de gedachte van de Engineering Harness: AI-tools alleen zijn niet genoeg. Teams hebben duidelijke doelstellingen, kwaliteitsnormen, delivery-pipelines en feedbackmechanismen nodig die snellere veranderingen mogelijk maken en ondersteunen.
22% noemt mensgerichte aanpassing, oftewel cohesie, vertrouwen en teamvaardigheid, als belangrijkste performance-hefboom voor de AI-toekomst. Slechts 12% ziet de belangrijkste hefboom in het verminderen van de klassieke meeting-overhead. De eigenlijke taak is veeleisender: betere afstemming, betere technische fundamenten en een beter aanpassingsvermogen van teams.
Hoe open kunnen teams over fouten praten? 💩
Psychologische veiligheid wordt door AI niet minder belangrijk. Wanneer AI de output verhoogt, moeten fouten, risico’s en twijfels eerder zichtbaar worden.
- 52% Contextafhankelijk
- 22% Extreem gemakkelijk
- 18% Vrij moeilijk
- 4% Helemaal niet mogelijk
De grootste groep met 52% zegt: onder directe collega’s is openheid mogelijk, maar zodra het management aanwezig is, wordt het stiller.
Slechts 22% beschrijft een echt open foutencultuur. 18% formuleert kritiek voorzichtig om conflicten te vermijden, en 4% ziet kritiek zelfs als een carrièrerisico.
Dit is misschien wel het cultureel belangrijkste resultaat van de enquête. AI in Agile verhoogt de noodzaak voor snelle correctie en open feedback. Maar als kritische informatie verdwijnt in aanwezigheid van het management, verliezen leidinggevenden precies die signalen die ze nodig hebben voor verantwoorde AI-sturing.
Kortom: psychologische veiligheid is geen zacht bijthema. Het is een feedback- en controlemechanisme voor hoogpresterende organisaties en delivery-systemen.
Wat verandert AI in retrospectives? 💬
Interpersoonlijke thema’s lijken ook in het AI-tijdperk relevant te blijven. Daarom rijst de vraag of AI de retrospectives überhaupt veel verandert: reflecteren we binnenkort samen met onze AI-agents op de sprint en discussiëren we over onze prompts?
Tot nu toe veranderen de thema’s in retrospectives door AI in ieder geval slechts beperkt:
- 63% Thema's onveranderd
- 13% Mens-AI-samenwerking
- 13% Veranderde teamdynamiek
- 11% Andere
63% zegt dat de retro-thema’s nauwelijks zijn veranderd. Slechts 13% bespreekt vaker de mens-AI-samenwerking of veranderde teamdynamiek.
Ook vóór AI werden thema’s als review-inspanning, rolbegrip, psychologische veiligheid en alignment in retrospectives gereflecteerd. AI verandert de discussies in 13% van de gevallen weliswaar inhoudelijk sterk, maar veel basisthema’s in teams blijven vergelijkbaar.
Welke dashboard-insights hebben engineering-organisaties nodig? 🔢
De laatste vraag was bewust breder gesteld: als je een dashboard zou moeten bouwen om je engineering-organisatie te verbeteren, welke insights zouden dan het belangrijkst zijn?
Hier waren meerdere antwoorden mogelijk. Daarom tellen de waarden niet op tot 100%:
- 52% Workflow-bottlenecks
- 46% Team Health en burn-out risico
- 40% Codekwaliteit en technische schuld
- 37% AI-tool impact en ROI
- 34% Collaboration Friction en Alignment
- 28% Psychologische veiligheid en vertrouwen
- 28% DORA en Delivery Speed
- 10% Geen nieuw dashboard nodig
Het resultaat was ook voor ons bij Echometer bijzonder interessant om te kijken of zich daaruit feature-ideeën voor onze 1:1-tool, Health-Check-tool of retro-tool laten afleiden.
Het belangrijkst zijn workflow-bottlenecks met 52%, teamgezondheid en burn-outrisico met 46% evenals codekwaliteit en technische schulden met 40%. Pas daarna komt “AI-tool-impact en ROI” met 37%.
Conclusie: Oproep aan leidinggevenden in agile softwareontwikkeling 👋
Een centraal resultaat is naar mijn mening dat de leidinggevenden aan zet zijn:
- 52% ervaart een fouten- en feedbackcultuur als contextafhankelijk: openheid is onder directe collega’s makkelijker dan in aanwezigheid van management
- Tegelijkertijd ziet een meerderheid van de deelnemers hiaten in het managementbegrip van team health en performance-blockers
- Teams zien de toekomstige AI-hefbomen vooral in betere afstemming, in betere infrastructuur en in een betere team- en werkcultuur.
Voor leidinggevenden is dat de belangrijkste consequentie: wie AI alleen als productiviteitsinstrument behandelt, optimaliseert te kort. Wie AI begrijpt als stresstest voor het hele delivery-systeem en een feedbackcultuur over hiërarchieën heen opbouwt, ziet duidelijker waar de grote verbeterpotentieel voor AI liggen.
| Perspectief | Formulering |
|---|---|
| ❌ Verkeerde vraag | ”Hoe krijgen we iedereen zover dat ze meer AI gebruiken?” |
| ✅ Juiste vraag | ”Welke vaardigheden moeten onze teams en onze organisatie ontwikkelen, zodat AI onze agile softwareontwikkeling echt verbetert?” |
Natuurlijk hebben we ook een mening over hoe leidinggevenden dat kunnen bereiken: CTO-gids voor AI-ondersteunde agile softwareontwikkeling .
De belangrijkste inzichten om te delen 👇
Ik hoop dat je uit de enquête enkele interessante of inspirerende inzichten hebt meegenomen.
Als dat zo is, vind ik het fijn als je de inhoud ook zelf verder deelt!
45%
KI individueel gebruiken: teamleden experimenteren op eigen initiatief met AI, zonder gedefinieerde workflows of richtlijnen.
Bron: Echometer Community Survey, juni 2026
36%
Geen verandering in het dagelijks leven: ondanks AI kosten vergaderingen en afstemming nog steeds evenveel tijd als voorheen.
Bron: Echometer Community Survey, juni 2026
48%
zien de rol van Scrum Masters en Agile Coaches als belangrijker dan ooit in het AI-tijdperk.
Bron: Echometer Community Survey, juni 2026
56%
Management begrijpt Team Health en performanceblokkades helemaal niet of meestal niet precies.
Bron: Echometer Community Survey, juni 2026
52%
Foutencultuur is contextafhankelijk: kritieke onderwerpen kunnen in het team worden geuit, maar men blijft stil zodra het management aanwezig is.
Bron: Echometer Community Survey, juni 2026
45% KI individueel gebruiken: teamleden experimenteren op eigen initiatief met AI, zonder gedefinieerde workflows of richtlijnen.
FAQ over de community-enquête over AI in agile softwareontwikkeling
Is de Echometer-community-enquête representatief?
Nee. De enquête werd in juni 2026 uitgevoerd onder Echometer-gebruikers en mensen uit onze nieuwsbrief. De 66 antwoorden vormen een waardevolle pulsecheck van de agile, vaak op afstand werkende softwareontwikkelingscommunity, maar geen representatief marktonderzoek.
Wat is de belangrijkste conclusie van de enquête?
De belangrijkste conclusie is dat AI-gebruik en organisatorische aanpassing nog niet met elkaar in de pas lopen. Veel teams experimenteren met AI, maar review, afstemming, teamgezondheid, psychologische veiligheid en managementtransparantie blijven centrale knelpunten.
Worden Scrum Masters en Agile Coaches vervangen door AI?
De enquête spreekt dat duidelijk tegen. 48% ziet Scrum Masters en Agile Coaches als belangrijker dan ooit, onder de antwoorden van leiderschap zelfs 56%. De rol zal echter veranderen: minder pure procesmoderatie, meer focus op teamdynamiek, psychologische veiligheid en organisatorisch leervermogen.
Welke meetwaarden zijn voor AI in Agile bijzonder belangrijk?
De antwoorden laten zien dat alleen AI-gebruiksmetrics niet volstaan. Vooral belangrijk zijn workflowknelpunten, teamgezondheid en burn-outrisico, codekwaliteit, afstemming, psychologische veiligheid en pas daarna ook de impact van AI-tools en ROI.
Hoe gebruiken agile softwareteams AI momenteel?
In onze enquête overheerst nog het experimenteren: 45% rapporteert individueel AI-gebruik zonder duidelijke team-workflows. Nog eens 33% heeft eenvoudige richtlijnen. Slechts 10% beschrijft hun werkwijze als echt AI-first.
Bespaart AI in agile teams al tijd?
Niet automatisch. 36% ziet in het dagelijks werk geen merkbare verandering, nog eens 36% wint wel tempo bij resultaten, maar investeert duidelijk meer tijd in het reviewen van AI-output.
Wat is een vaak voorkomend knelpunt bij AI in softwareontwikkeling?
Een vaak voorkomend knelpunt ligt niet bij het schrijven van code, maar bij review, afstemming en kwaliteitsborging. Als AI meer output genereert, moeten teams sneller controleren, prioriteren en gezamenlijk begrijpen wat echt waardevol is.
Waarom blijft psychologische veiligheid belangrijk bij AI?
Omdat fouten en onjuiste aannames sneller effect kunnen hebben. 52% zegt dat kritische onderwerpen slechts contextafhankelijk openlijk worden aangekaart, vooral als management aanwezig is. Juist daar gaan belangrijke vroegtijdige waarschuwingssignalen verloren.
Verandert AI retrospectives in agile teams?
Tot nu toe slechts beperkt. 63% bespreekt in retrospectives vergelijkbare thema’s als vóór AI. Slechts telkens 13% spreekt meer over mens-AI-samenwerking of veranderde teamdynamieken.
Wat moeten engineering leaders nu meten?
Het belangrijkst zijn workflow-bottlenecks, team health, burn-outrisico, codekwaliteit, technische schulden en afstemming. AI-impact is relevant, maar zonder deze contextgegevens blijft productiviteit moeilijk te interpreteren.
