Wat is er gebeurd
36Kr meldt dat uit de Developer Ecosystem Survey van JetBrains Research uit 2026 een snelle groei is gebleken in het gebruik van AI-codeeragenten onder meer dan 15.000 professionele ontwikkelaars wereldwijd. Ongeveer 90% gebruikte naar verluidt minstens één keer per week een AI-programmeeragent op het werk, terwijl 68% er dagelijks één gebruikte. Het onderzoek omvatte zowel softwareontwikkelaars en -ingenieurs als functies op het gebied van AI/ML, DevOps, architectuur, data en kwaliteitsborging.
36Kr meldt dat JetBrains Research wereldwijd meer dan 15.000 professionele ontwikkelaars heeft ondervraagd voor zijn Developer Ecosystem Survey 2026, waarbij ongeveer 90% van de respondenten wordt omschreven als ontwikkelaars, programmeurs of software-ingenieurs. De gerapporteerde onderzoeksperiode liep van mei tot en met juli 2026. De bron zegt dat het onderzoek ook AI/ML-ingenieurs, DevOps-ingenieurs, architecten, data-ingenieurs en QA-ingenieurs omvatte. De belangrijkste resultaten beschrijven dus een breed professioneel technologiepubliek en niet alleen conventionele applicatieprogrammeurs.
Volgens 36Kr gebruikte ongeveer 90% van de professionele ontwikkelaars AI-programmeeragenten minstens één keer per week op het werk, en 68% gebruikte ze elke dag. De gerapporteerde definitie van JetBrains van een agent omvatte lokaal actieve en cloudgebaseerde agenten. De bron presenteert deze cijfers als bewijs dat agenten verder gaan dan het af en toe voltooien van code of het beantwoorden van vragen, in de richting van deelname aan grotere ontwikkelingstaken.
36Kr meldt dat de adoptie van Claude Code op de werkplek is gestegen van ongeveer 18% in januari 2026 naar 39% in mei-juli. In de Verenigde Staten bedroeg het gerapporteerde cijfer 47%. De aandeelnaam Claude Code als de primaire of meest gebruikte AI-coderingstool werd gerapporteerd op 31%. De adoptie van GitHub Copilot op de werkplek bedroeg in mei-juli 21%, vergeleken met ongeveer 29%-31% tussen medio 2025 en begin 2026. De bron zegt dat beide producten een bekendheid van 79% hadden. Het meldt ook dat de adoptie van OpenAI Codex stijgt van 3% naar 16%, Cursor daalt van 18% naar 12%, open-source OpenCode 7% bereikt, Google Antigravity 6% bereikt en de eigen tools van JetBrains ongeveer 9% bereiken.
Waarom het ertoe doet
De cijfers suggereren dat AI-coderingstools onderdeel worden van routinematig softwarewerk, hoewel uit het onderzoek niet blijkt hoeveel productief werk agenten verrichten of hoe betrouwbaar hun output is. Het verslag van 36Kr beschrijft ook een verschuiving in de marktconcurrentie van op redacteuren gebaseerde hulp naar tools die bredere ontwikkelingstaken aankunnen, waaronder codebase-wijzigingen, testen en herhaalde uitvoering.
De gerapporteerde rangschikking is van belang omdat deze aangeeft dat de markt voor AI-ondersteunde softwareontwikkeling mogelijk gefragmenteerd is rond verschillende vormen van ondersteuning. 36Kr beschrijft Claude Code en Codex als agenten die verder kunnen opereren dan een traditionele geïntegreerde ontwikkelomgeving, terwijl de gerapporteerde achteruitgang van Cursor wordt gepresenteerd naast de voortdurende groei van het bewustzijn. Als het patroon representatief is, worden de herkenning van een hulpmiddel en herhaald gebruik op de werkplek duidelijke maatstaven voor concurrentiekracht.
De gerapporteerde wekelijkse en dagelijkse gebruikscijfers wijzen ook op een mogelijke verandering in de manier waarop softwareteams werk verdelen. Agenten kunnen worden gebruikt voor navigatie in repository's, codewijziging, testuitvoering, foutopsporing en andere taken die uit meerdere stappen bestaan, in plaats van alleen voor het genereren van fragmenten. Dat kan van invloed zijn op de workflows van ontwikkelaars, beoordelingspraktijken, onboarding en de vraag naar tools die machtigingen, testen, versiebeheer en audittrails beheren. Uit de bron blijkt echter niet dat agenten deze taken zelfstandig met succes voltooien of dat ze de ontwikkeltijd verkorten.
Voor kopers en werknemers zijn adoptiecijfers alleen een onvolledige leidraad. Het beschreven onderzoek levert geen foutenpercentages, beveiligingsincidenten, metingen van codekwaliteit, totale kosten, taakmix of bewijs dat het ene product betere resultaten oplevert dan het andere. Ook wordt niet vastgesteld of respondenten meerdere tools konden selecteren, hoe ‘gebruik’ werd gemeten, hoe de steekproef werd gerekruteerd of gewogen, of dat de resultaten generaliseren naar kleinere bedrijven, niet-technische werkplekken of ontwikkelaars buiten de ondervraagde populatie. Deze limieten maken de cijfers nuttig als momentopname van de adoptie, en niet als productiviteitsoordeel.
Interactief mechanisme: hoe het eigenlijk werkt
Ontdek interactief de onderliggende technologie achter deze ontwikkeling.
crm_get_transaction(id='4092').An agent must create a draft calendar event for Tuesday at 2 p.m. Which evidence would establish the requested result?
Wat je nu moet bekijken
De belangrijkste vragen zijn of Claude Code de gerapporteerde voorsprong kan behouden, of OpenAI Codex steeds populairder wordt, en of GitHub Copilot of Cursor de gerapporteerde dalingen kunnen omkeren. Nuttiger bewijsmateriaal zou de methodologie, de steekproefweging, de productiviteit op taakniveau, het foutenpercentage, de kosten, beveiligingscontroles en onafhankelijke vergelijkingen van de prestaties van de tools in de praktijk omvatten.
De volgende ontwikkeling die we in de gaten moeten houden, is of de gerapporteerde kloof in latere onderzoeken blijft bestaan. De beweging van Claude Code van 18% naar 39% in de cijfers van de bron is substantieel, maar een enkele enquêteperiode kan niet aantonen of de stijging een weerspiegeling is van duurzame adoptie, tijdelijke experimenten, veranderingen in de formulering van de vragen of verschillen in de respondentenpopulatie. Een vervolgonderzoek met dezelfde vragen en steekproefmethode zou de trend gemakkelijker te interpreteren maken.
Codex, GitHub Copilot en Cursor zullen belangrijke vergelijkingspunten zijn. 36Kr rapporteert een sterke groei voor Codex, een daling voor Copilot en een daling voor Cursor ondanks een groter bewustzijn van Cursor. In toekomstige rapportages moet onderscheid worden gemaakt tussen de beschikbaarheid van de werkplek en de status van het primaire gereedschap, de gebruiksfrequentie, het betaalde gebruik en het gebruik voor de daaruit voortvloeiende productiecode. Deze verschillen zouden de betekenis van de huidige ranglijst kunnen veranderen.
Het meest overtuigende bewijs zou afkomstig zijn van implementaties en evaluaties die voltooide taken meten in plaats van het aangegeven gebruik. Nuttige indicatoren zijn onder meer onafhankelijk gecontroleerde succespercentages, beoordelingslast, regressies, testprestaties, beveiliging en privacybescherming, toestemmingscontroles, latentie en kosten per voltooide taak. De bron rapporteert deze maatregelen niet en bevestigt de onderliggende enquêteresultaten van JetBrains Research niet onafhankelijk. Totdat dergelijk bewijsmateriaal beschikbaar is, is de duidelijkste ondersteunde conclusie dat 36Kr melding maakt van een breed en groeiend gebruik van AI-codeermiddelen, naast een gerapporteerde herschikking van de adoptie van tools. Alles bij elkaar beschrijven de cijfers de gerapporteerde adoptie en het bewustzijn op de werkplek, en niet een definitieve ranglijst van technische capaciteiten. Hun waarde is het grootst wanneer ze worden gelezen naast de reikwijdte van het onderzoek, de aangegeven tijdsperiode en de methodologische vragen die in het beschikbare verslag onbeantwoord blijven.