Platform engineers spelen sleutelrol bij AI-adoptie 

Uit het jaarlijkse onderzoek ‘State of AI in Platform Engineering’ van de Platform Engineering Community blijkt dat AI inmiddels een vast onderdeel is van het werk van platform engineers. 75% van de teams host al AI workloads of wil dat gaan doen. 89% gebruikt dagelijks AI-tools voor het genereren van code en documentatie. Tegelijkertijd waarschuwen de onderzoekers voor een ‘AI implementatiedrempel’ omdat vroege successen niet automatisch strategische meerwaarde voor bedrijven opleveren.

Hoewel de inzet van AI uitbreidt, toont het onderzoek ook nog hiaten die de impact voor de bedrijfsvoering beperken. Om deze kloof verder te onderzoeken, initieerde Vultr aanvullend onderzoek onder ruim 120 professionals die actief werken aan AI-native systemen. De resultaten onderstrepen dat er zeker vooruitgang is geboekt, tegelijkertijd zijn er nog uitdagingen te overwinnen voor de effectieve inzet van AI.

De belangrijkste resultaten van het onderzoek zijn:

• Versnipperd eigenaarschap: bij bijna 40% van de organisaties ligt de verantwoordelijkheid voor AI-platforms bij platform engineering-teams. Bij een kwart is het eigenaarschap verdeeld, terwijl er bij 13% helemaal geen duidelijke verantwoordelijkheden zijn.
• Grote verschillen in aansturing: 41% gebruikt Kubernetes (uitgebreid voor GPU’s en AI), maar 35% orkestreert AI-workloads helemaal niet. Dit bevestigt dat er een aanzienlijk verschil is in de volwassenheid van de infrastructuren.
• Integratie groeit, maar pipelines lopen achter: ruim de helft (58%) van de respondenten integreert AI in cloud-native applicaties. Toch heeft 41% CI/CD- of DevSecOps-pipelines nog niet aangepast voor AI.
• Hybride en on-premises blijven relevant: hoewel cloud-native domineert, kiest 16% voor een hybride aanpak en 9% voor GPU-workloads on-premises.
• Standaardisatie is cruciaal: meer dan de helft van de respondenten vindt standaard infrastructuurtemplates essentieel voor veilige en schaalbare AI-adoptie.
• Beperkte samenwerking: bijna een derde (31%) meldt slechts beperkte samenwerking met datascience-teams, terwijl 16% zelfs helemaal niet samenwerkt. Dit onderstreept de aanwezigheid van culturele en operationele obstakels.

“Sinds de jaren negentig hebben we geen snellere adoptie van een nieuwe technologie gezien. Toch is veel AI-gebruik momenteel vooral nog experimenteel en niet strategisch,”  zegt Luca Galante, core contributor van de Platform Engineering Community.  “Platform engineers lopen voorop, maar om echt impact te maken zijn sterkere fundamenten nodig.”

“Dit onderzoek bevestigt wat wij dagelijks zien: platform engineers zijn de spil in enterprise AI-adoptie,” zegt Kevin Cochrane, CMO van Vultr.  “Maar momentum alleen is niet genoeg. Teams hebben duidelijke richtlijnen en een AI-first infrastructuur nodig om workloads veilig, herhaalbaar en schaalbaar te maken. Precies dat biedt Vultr: een fundament waarmee platformteams voorbij het experiment komen en AI op wereldwijd kunnen inzetten.”

Onderzoeksmethode

Het onderzoek ‘State of AI in Platform Engineering’ is uitgevoerd onder 242 platform engineers wereldwijd en aangevuld met een verdiepende enquête onder ruim 120 professionals die actief werken aan AI-native systemen. De resultaten geven een actueel beeld van de stand van zaken, de kansen en de uitdagingen rond AI binnen platform engineering.