Cet article est aussi disponible en français.

In een vorig artikel zagen we hoe de opeenstapeling van technical debt en technical lag geleidelijk aan softwaremigraties verandert in risicovolle, kostbare en moeilijk te rechtvaardigen projecten. Toch kunnen organisaties het zich niet langer veroorloven om updates als uitzonderlijke gebeurtenissen te behandelen. Gezien de steeds kortere releasecycli van leveranciers is een meer continue en gestroomlijnde aanpak van modernisering noodzakelijk geworden.

Gelukkig maken nieuwe automatiserings- en AI-tools het tegenwoordig mogelijk om de inspanningen die gepaard gaan met versie-updates, het beheer van afhankelijkheden en het herschrijven van code te verminderen. Maar deze technologieën brengen ook nieuwe risico’s met zich mee die onder controle moeten worden gehouden.

Dit artikel presenteert de belangrijkste tools, methoden en best practices om een echte cultuur van voortdurende updates te implementeren.

Impact van AI

Het effect van AI op de technical debt is tweeledig: hoewel het ongekende mogelijkheden biedt om de code debt op te sporen en af te bouwen, fungeert het tevens als katalysator voor een enorme toename van de architectural debt [1].

Voordelen van AI

AI kan het beheer van de technical debt verbeteren door complexe en tijdrovende taken te automatiseren en tegelijkertijd repetitief handmatig werk te verminderen, maar alle door AI gegenereerde resultaten moeten grondig worden gevalideerd door handmatige tests door menselijke gebruikers, waarbij rekening moet worden gehouden met het feit dat de huidige tools de complexe onderlinge afhankelijkheden van systemen verkeerd kunnen interpreteren of fouten kunnen introduceren [2].

Zo tonen de eerste demonstraties van AI-ondersteunde moderniseringstools aan dat zij in staat zijn om verouderde code te migreren naar moderne programmeertalen en toepassingsplatforms, wat een mogelijk vooruitzicht biedt voor minder handmatig werk. Zij vereisen echter menselijk toezicht om de verschillende fasen van de moderniseringscyclus te controleren [3]. Tools zoals Amazon Q Code Transform maken gebruik van generatieve AI om legacyprojecten te analyseren en automatisch de nodige wijzigingen toe te passen voor een versie-upgrade [4]. Volgens Amazon zou een intern team er op deze manier in geslaagd zijn om 1000 toepassingen in productie in slechts twee dagen te migreren van Java 8 naar Java 17 [5]. De AI identificeert verouderde afhankelijkheden, vervangt verouderde code door de nieuwe standaarden en corrigeert op iteratieve wijze compilatiefouten totdat een functionele toepassing is verkregen.

Een ander voorbeeld: er zijn modellen voor machine learning en natuurlijke taalverwerking gebruikt om zelf gerapporteerde (Self-Admitted) technical debt te detecteren in codecommentaren, commitberichten of Jiratickets. Bots kunnen nu automatisch problemen met technical debt labelen om de prioritering ervan te vergemakkelijken [6–8].

AI-codeerassistenten en grote taalmodellen worden tegenwoordig als effectief beschouwd voor het opschonen van technical debt op broncodeniveau (bugs, ‘code smells’, duplicatie). Adviesbureau Gartner voorspelt overigens dat, dankzij deze effectiviteit, code debt tegen 2027 slechts een klein deel van de totale technical debt zal uitmaken [1], [9]. AI kan testcases genereren en failure modes identificeren. Tools zoals Testsigma maken gebruik van AI om testscripts automatisch bij te werken wanneer de toepassing verandert, waardoor de “test debt” wordt verminderd [7], [10]. AI maakt het ook mogelijk om voorspellende analyses te versterken om configuratiefouten op te sporen voordat deze de stabiliteit van de software beïnvloeden [11].

Ten slotte verandert AI ook het beheer van kwetsbaarheden (CVE): tools zoals Moderne maken gebruik van automatische herwerkingsomgevingen (bijv. OpenRewrite) voor de toepassing van beveiligingspatches en library-updates op duizenden coderepositories tegelijk.

Risico’s van AI

Ondanks de voordelen brengt AI nieuwe systeemrisico’s met zich mee. Gartner schat dat tegen 2027 80% van de technical debt van architecturale aard zal zijn (tegenover 30% in 2024) [9] en dat AI tegen 2028 meer architectural debt zal veroorzaken dan dat zij zal oplossen [1], [12].

De grootschalige invoering van AI-assistenten versnelt het schrijven van code en dreigt te leiden tot een wildgroei aan ongecontroleerde code (code sprawl) en tot een toename van verborgen afhankelijkheden, architecturale afwijkingen en systemische instabiliteit. Ten slotte kunnen AI-codeeragenten beveiligingslekken, hardgecodeerde geheimen of risicovolle afhankelijkheden introduceren [13]. Het overhaast experimenteren met AI door onervaren teams voegt ten slotte nog meer complexiteit toe aan integratieplatforms die al zwaar belast zijn [12].

Om voordeel te kunnen halen uit AI is daarom een hoog niveau van expertise vereist om te beoordelen of de AI “zich vergist” en om deze technologieën in te zetten voor oplossingen die op de lange termijn houdbaar zijn. De aanpak moet mensgericht blijven om de controle over de uitvoering van de tools te behouden [6], [14]. AI stelt ook nieuwe eisen aan het beheer van door machines gegenereerde code.

Uiteindelijk lijkt het erop dat AI het probleem slechts verplaatst: het lost de “zichtbare” code debt gedeeltelijk op, maar vergroot de structurele en onzichtbare schuld die onder de oppervlakte schuilgaat (architectuur, processen, kennis). De komende jaren zullen ons meer duidelijkheid verschaffen over de werkelijke impact ervan.

Tools

PAID-model

Het PAID-model (Plan, Address, Ignore, Delay) van Gartner [15], is een gestructureerde tool ontworpen om managers van software-engineering te helpen bij het beoordelen en prioriteren van het aflossen van technical debt. Het model is rechtstreeks geïnspireerd op een klassieke risicobeoordeling en biedt een beoordelingsmatrix op basis van drie dimensies: de impact op de onderneming, de waarschijnlijkheid van het risico en de kosten voor het verhelpen ervan. Bij de kosten moet niet alleen rekening worden gehouden met de directe kosten (licenties, onderhoudscontracten, technische ondersteuning), maar ook met de indirecte kosten (productiviteitsverlies, veiligheidsrisico’s, afwijkingen van de naleving, gemiste kansen).

Door de schuldelementen in een van de vier categorieën in te delen (plannen, aanpakken, negeren of uitstellen), kunnen managers complexe technische problemen omzetten in verhalen over commerciële waarde, waardoor het gemakkelijker wordt om budgetten te verkrijgen en strategische afstemming te realiseren.

De implementatie van dit model is gebaseerd op een samenwerkingsproces in vijf stappen waarbij multidisciplinaire teams betrokken zijn, variërend van architecten tot producteigenaren. De tool maakt het mogelijk om de inventaris van toepassingen in kaart te brengen en data-visualisaties te genereren om de ontwikkeling van de technical debt in de loop van de tijd te volgen. Het uiteindelijke doel is om over te stappen van ad-hoc en reactief beheer naar een holistische strategie, waardoor de opeenstapeling van kritieke risico’s wordt voorkomen die innovatie zouden kunnen lamleggen of tot ernstige dienstonderbrekingen zouden kunnen leiden.

OpenRewrite

OpenRewrite is een opensource tool voor het geautomatiseerd herschrijven van broncode. Het belangrijkste doel is om teams te helpen de technical debt te verminderen door kant-en-klare transformaties toe te passen voor migraties van softwareframeworks, beveiligingspatches, upgrades van afhankelijkheden en stijlharmonisatie. Volgens de officiële documentatie kunnen deze transformaties een klus van meerdere uren of dagen terugbrengen tot slechts enkele minuten.

Dependabot

Dependabot is een in GitHub geïntegreerde tool die helpt bij het opsporen en vervolgens automatisch bijwerken van de afhankelijkheden van een coderepository. In de officiële documentatie wordt het beschreven als een reeks functies die bedoeld zijn om kwetsbare afhankelijkheden op te sporen, automatisch wijzigingsvoorstellen in te dienen om bekende kwetsbaarheden te verhelpen en afhankelijkheden up-to-date te houden, ook buiten de veiligheidscontext.

GitHub onderscheidt drie hoofdfuncties in Dependabot:

• Dependabot alerts: waarschuwingen die kwetsbare afhankelijkheden signaleren;
• Dependabot security updates: automatische beveiligingsupdates die wijzigingsvoorstellen openen om een bekende kwetsbaarheid te verhelpen;
• Dependabot version updates: automatische versie-updates die de afhankelijkheden up-to-date houden, zelfs als er geen kwetsbaarheid is gemeld.

In de praktijk maakt Dependabot gebruik van de afhankelijkheidsgrafiek van de coderepository om kwetsbare of verouderde libraries te identificeren. Wanneer een bekende kwetsbaarheid wordt gedetecteerd, verschijnt er een waarschuwing in het tabblad ‘Beveiliging’ van de repository, met vermelding van de betreffende afhankelijkheid, de ernst, de getroffen versies en, indien beschikbaar, een gecorrigeerde versie.

He et al. [16] hebben Dependabot geëvalueerd op meer dan 1800 GitHub-projecten en bij 131 programmeurs om de doeltreffendheid ervan bij het automatiseren van het bijwerken van afhankelijkheden te meten. De resultaten van het onderzoek zijn gemengd. Dependabot draagt bij aan een aanzienlijke vermindering van de technical lag van projecten en de door het systeem voorgestelde updates (pull requests) worden in meer dan 70% van de gevallen geaccepteerd, met name wat betreft beveiligingspatches. De tool wordt gewaardeerd als een mechanisme voor het monitoren van en waarschuwen voor nieuwe beschikbare versies. Er blijven echter belangrijke beperkingen bestaan. Een van de belangrijkste functies, de “compatibiliteitsscore“, volstaat niet om gebruikers gerust te stellen over de risico’s van updates. Bovendien leidt het grote aantal gegenereerde meldingen ertoe dat sommige teams het gebruik ervan beperken of Dependabot zelfs helemaal afschaffen ten gunste van alternatieven die fijnere configuratiemogelijkheden of automatische samenvoegfuncties (auto-merge) bieden.

Aanbevelingen

Het ideaal is om het beheer van technical debt te transformeren van een “eenvoudig” IT-probleem naar een hefboom voor strategische waarde, door een holistische benadering te hanteren bij het opsporen van verborgen risico’s (waaronder knowledge debt en architectural debt) en door de herstelmaatregelen systematisch af te stemmen op de kernactiviteiten van de onderneming.

Hieronder volgen enkele van de belangrijkste aanbevelingen die in diverse studies en rapporten ([1], [12], [14], [15], [17–24]) zijn geformuleerd:

• Zorg voor een duidelijke governance: Het beheer van software stopt niet op de dag van de lancering. Vanaf het begin van een project moet binnen de technische en businessteams worden vastgesteld welke personen verantwoordelijk zijn voor het analyseren van elke update. Naast deze afbakening van verantwoordelijkheden kan een “stuurgroep”, bestaande uit senior engineers, businessarchitecten, productmanagers en management, de systematische afstemming van de financiering van de technical debt op de werkelijke waarde vergemakkelijken. Deze groep dient een triagemodel te gebruiken om de activa in te delen in categorieën zoals ‘winstgevend’, ‘ondermaats presterend’, ‘verouderd’ of ‘slecht’.
• Continu herwerken: Het herwerken van de code moet worden geïntegreerd als een doorlopende stap in de ontwikkelingscyclus, en niet als een crisismaatregel. Tools zoals OpenRewrite bieden een relatief eenvoudige manier om te beginnen met het automatiseren van herwerkings- en correctieprocessen.
• Updates niet ondergaan: Een best practice is het rechtstreeks integreren van de door leveranciers opgelegde updatecycli in de projectplannen. Hiervoor is het noodzakelijk om zo goed mogelijk op de hoogte te zijn van de komende wijzigingen vanuit deze externe toepassingen (bijvoorbeeld door hun roadmap te volgen), evenals van de meest recent gepubliceerde kwetsbaarheden en de software waarop deze van invloed zijn. Deze updates zijn onvermijdelijk en moeten worden onderworpen aan een impactanalyse om architecturale afwijkingen of kosten voor herontwikkeling in een laat stadium te voorkomen. Door specifieke tijd in te ruimen om nieuwigheden te testen en het ontwerp indien nodig aan te passen, dient er flexibiliteit te worden ingebouwd in de projectplanning; tevens moeten wijzigingen worden bevroren door kritieke momenten (zoals vlak voor de lancering) te identificeren waarop geen updates mogen worden geactiveerd om last-minute fouten te voorkomen.
• Omgaan met onvermijdelijke veroudering: Een proactieve beheerstrategie wordt als essentieel beschouwd om de cyclus van passiviteit bij externe afhankelijkheden te doorbreken: de automatisering van updates van afhankelijkheden en de integratie van processen voor continue controle worden aanbevolen [25], evenals het gebruik van monitoringtools die niet alleen de technical lag kunnen detecteren, maar ook de benodigde inspanning voor de migratie en de daarmee samenhangende veiligheidsrisico’s. Een regelmatige audit van de infrastructuur en de verbetering van de kwaliteit van de data in de afhankelijkheidsgraphs zijn eveneens onmisbare hefbomen om veroudering tegen te gaan [25]. Deze verandering is niet louter technisch; zij betekent een fundamentele heruitvinding van de softwarelevering, die wordt gezien als een voortdurende evolutie in plaats van als een reeks afzonderlijke en high-risk migratiegebeurtenissen [26].
• Handmatige en geautomatiseerde tests combineren: Automatisering is essentieel omdat deze bijdraagt aan het versterken van een cultuur van voortdurende updates. Automatisering vervangt echter niet alles en handmatige tests blijven noodzakelijk voor complexe of ergonomische scenario’s die door de tools niet worden gedetecteerd. Bovendien moeten tests echte business scenario’s weergeven en niet alleen tests van technische specificaties [27].
• Beveiliging vanaf het begin integreren (DevSecOps): Beveiliging mag niet pas aan het einde van de cyclus worden behandeld. Een proactieve aanpak waarbij beveiligingsteams zo vroeg mogelijk in de ontwikkelingscyclus worden betrokken, maakt het mogelijk de “security debt“ te beperken.

Conclusie

De strategie die momenteel wordt aanbevolen voor technical debt is gebaseerd op de invoering van een continue updatecyclus, ondersteund door robuuste integratie- en delivery pipelines (CI/CD) en veilige implementatiestrategieën. Standaardisering via referentiemodellen maakt het mogelijk om de inspanningen om nieuwe versies te kwalificeren te bundelen op platformniveau in plaats van op toepassingsniveau, en draagt daarmee eveneens bij aan het vergemakkelijken van migraties. Ten slotte ligt het grootste potentieel van dit decennium in de integratie van AI in migratieprocessen. Door een aanzienlijk deel van het herschrijven van code en het beheer van afhankelijkheden te automatiseren, stelt AI het mogelijk om de menselijke innovatiecapaciteit te heroriënteren naar de creatie van businesswaarde, terwijl de technologische basis voortdurend op het hoogste niveau blijft.

Kortom, de beste methode bestaat tegenwoordig uit de overgang van een reactieve aanpak (herstellen als er “iets kapot gaat”) naar een preventieve en geïntegreerde aanpak (het up-to-date houden van software als een operationele routine). De vraag is dan niet langer of er gemigreerd moet worden, maar hoe deze migraties geautomatiseerd kunnen worden zodat ze onzichtbaar worden.

Dit artikel is gebaseerd op een literatuurstudie, analistenrapporten, academische publicaties en de documentatie van de vermelde tools. De genoemde producten werden niet getest in het kader van deze studie.

Referenties

[1]        T. Egiazarov, A. Harrison, en H. Dodd, “Market guide for technical debt management tools”, Gartner, G00842044, apr. 2026.

[2]        H. Cook, M. Miraz, A. Rosenbaum, R. Ramakrishnan, en M. Gonzales, “How to reduce risk in high‐stakes database migrations”, G00844526, feb. 2026. [Online]. Beschikbaar op: https://www.gartner.com/document-reader/document/7474226

[3]        P. L. Narasimha, “Innovation insight: AI-augmented code modernization tools”, Gartner, G00836092, okt. 2025. [Online]. Beschikbaar op: https://www.gartner.com/document-reader/document/7027398

[4]        Streamline Java application upgrades with Amazon Q code transformation: automated analysis and execution, (22 november 2024). Geraadpleegd: 4 juni 2026. [Online Video]. Beschikbaar op: https://aws.amazon.com/video/watch/b63f5ac8a48/

[5]        “Upgrade your Java applications with Amazon Q code transformation (preview)”, AWS News Blog. Geraadpleegd: 4 juni 2026. [Online]. Beschikbaar op: https://aws.amazon.com/blogs/aws/upgrade-your-java-applications-with-amazon-q-code-transformation-preview/

[6]        J. P. Biazotto, D. Feitosa, P. Avgeriou, en E. Y. Nakagawa, “Understanding practitioners’ reasoning and requirements for efficient tool support in technical debt management”, Empir. Softw. Eng., vol. 30, nr. 5, p. 134, sep. 2025, doi: 10.1007/s10664-025-10691-5.

[7]        S. A. Binta, S. Kaushal, en S. B. Pandi, “Artificial intelligence for technical debt management in software development”, 16 juni 2023. [Online]. Beschikbaar op: https://arxiv.org/abs/2306.10194

[8]        Z. Guo e.a., “How far have we progressed in identifying self-admitted technical debts? A comprehensive empirical study”, ACM Trans. Softw. Eng. Methodol., vol. 30, nr. 4, pp. 1-56, okt. 2021, doi: 10.1145/3447247.

[9]        T. Egiazarov, A. Harrison, T. Murphy, A. Thomas, H. Dodd, en A. Hodgkins, “How to manage architectural technical debt”, Gartner, G00819382, nov. 2024.

[10]       A. Chiddarwar, “Tools and techniques for managing technical debt”, Tampere University, 2024.

[11]       B. Jouda, N. Owies, en I. Atoum, “Software configuration management in evolutionary processes: tools and best practices”.

[12]       A. Humphreys, S. Pasricha, en K. Guttridge, “How to manage and reduce integration technical debt”, Gartner, G00838235, okt. 2025.

[13]       F. A. P. Petitcolas, “AI om de veiligheid van de code te verbeteren? (Deel 1: veiligheid van de gegenereerde code)”, Smals Research. Geraadpleegd: 30 april 2026. [Online]. Beschikbaar op: https://www.smalsresearch.be/ai-om-de-veiligheid-van-de-code-te-verbeteren-deel-1-veiligheid-van-de-gegenereerde-code/

[14]       N. Kanita, “La gestion de la dette technique dans le cadre des pratiques DevOps”, Université de Nantes, 2024. [Online]. Beschikbaar op: https://theses.hal.science/tel-04729051v1

[15]       H. Dodd, “Prioritize technical debt with Gartner’s PAID model”, Gartner, G00845139, feb. 2026. Geraadpleegd: 18 maart 2026. [Online]. Beschikbaar op: https://www.gartner.com/document-reader/document/7426662?ref=solrAll&refval=541411851&

[16]       R. He, H. He, Y. Zhang, en M. Zhou, “Automating dependency updates in practice: An exploratory study on GitHub Dependabot”, 25 mei 2023, arXiv: arXiv:2206.07230. doi: 10.48550/arXiv.2206.07230.

[17]       R. Naegle en R. Williams, “Triage IT technical debt accelerate remediation and funding”, Gartner, G00834636, okt. 2025.

[18]       H. Dodd, “Expose hidden technical debt to prevent business disruptions”, Gartner, G00838758, okt. 2025.

[19]       T. Egiazarov en T. Murphy, “Measure and monitor technical debt with 5 types of tools”, Gartner, G00818632, sep. 2024.

[20]       A. Harrison, H. Dodd, en T. Egiazarov, “How to prioritise and sell technical debt remediation”, Gartner, G00836651, okt. 2025.

[21]       A. Hodgkins, A. Sklavounakis, C. Geschickter, en R. Williams, “How CIOs can deliver value by managing software technical debt”, Gartner, G00826944, mei 2025.

[22]       T. Kienast, A. Buschek, en N. Ralhan, “Deliver better value when implementing cloud enterprise applications”, Gartner, G00846604, feb. 2026. [Online]. Beschikbaar op: https://www.gartner.com/document-reader/document/7426662?ref=solrAll&refval=541411851&

[23]       H. Dodd, “Use code analysis tools to reduce technical debt and improve quality”, Gartner, G00813544, nov. 2024.

[24]       L. Leong en A. Galimberti, “How CIOs can pragmatically accelerate their cloud migration”, Gartner, G00839050. [Online]. Beschikbaar op: https://www.gartner.com/document-reader/document/6973466

[25]       S. K. Panter en N. U. Eisty, “Technical lag as latent technical debt: A rapid review”, 16 januari 2026, arXiv: arXiv:2601.11693. doi: 10.48550/arXiv.2601.11693.

[26]       “Understanding end-of-life software: A journey through software lifecycles”, HeroDevs Blog. Geraadpleegd: 4 mei 2026. [Online]. Beschikbaar op: https://www.herodevs.com/blog-posts/understanding-end-of-life-software-a-journey-through-software-lifecycles

[27]       C. Sarhan, “Enterprise software upgrades: Modernization success guide”, Xobee Networks. Geraadpleegd: 4 juni 2026. [Online]. Beschikbaar op: https://xobee.com/2025/06/enterprise-software-upgrades-your-guide-to-modernization-success-in-2025-2/

Voorpaginafoto door sjjillan.