Belangrijkste AI-skills om te leren in 2026: van RAG tot AI-agents

Laatst bijgewerkt op November 21, 2025 Leestijd: 7 min

AI is verschoven van experimenten naar productie. Teams huren nu makers in die betrouwbare functies kunnen opleveren, kwaliteit meten en data veilig houden.
Deze gids ontleedt de onmisbare vaardigheden en vertaalt ze naar portfolioprojecten die je in sollicitaties kunt laten zien.

Waar werkgevers nu naar zoeken

Recruitmentteams willen consistentie in plaats van verrassingen. Je functies moeten onderbouwde antwoorden geven, stabiele formaten terugsturen en voorspelbare latency hebben.
Ze verwachten ook uitlegbare beslissingen: logs, eenvoudige tests en een duidelijk rollbackpad zodra er iets misgaat.

Portfolio’s verslaan cv’s als ze werkende code, korte demo’s en eerlijke meetwaarden laten zien.
Streef naar één pagina per project: het probleem, de aanpak, de metric die bewoog en wat je hierna zou verbeteren.

Kernvaardigheid: fundamentele basis die je nog steeds nodig hebt

Sterk AI-werk rust op basisvaardigheden: Python, SQL, Git en praktische statistiek.
Je leest data in, vormt die om en houdt je wijzigingen netjes bij zoals een professional.

Voeg gewoontes toe die opschalen: docstrings, Makefiles en een hoe voort te planten-sectie.
Die kleine details zorgen dat teams jouw proces vertrouwen en reviews versnellen.

Bouw deze gewoontes in een live cohort in onze Data Science & AI Bootcamp.

1) Retrieval-Augmented Generation (RAG) die vertrouwen verdient

RAG koppelt een model aan jouw eigen kennisbasis zodat antwoorden kloppen en actueel zijn.
Het is de snelste manier om nuttige assistenten, zoekfuncties en supportflows te bouwen.

Het geheim is datahygiëne: slimme chunking, schone metadata en freshness-jobs die je index up-to-date houden.
Combineer vectorzoekopdrachten met reranking om de precisie te verhogen zonder het model te overbelasten.

Mini-project: een docs-Q&A met bronvermeldingen, top-k-tuning en een kleine evaluatieset.
Volg nauwkeurigheid, latency en kosten zodat je je afwegingen kunt verdedigen.

2) Embeddings & vector databases (de ruggengraat van RAG)

Voor goede RAG moet retrieval eerst uitstekend zijn. Leer hoe embeddings betekenis representeren en hoe verschillende indextypen snelheid en recall beïnvloeden.
Gebruik metadatafilters om resultaten te begrenzen en ruis in antwoorden te vermijden.

Gebruik hybride search (trefwoord + vector) voor namen, codes en exacte matches.
Voeg een regelmatige re-embed-job toe zodat nieuwe content binnen enkele minuten doorzoekbaar is.

Mini-project: benchmark drie chunkstrategieën en publiceer een kort rapport.
Leg uit hoe chunkgrootte, overlap en titels de kwaliteit van antwoorden beïnvloeden.

3) Prompt engineering 2.0: structuur boven giswerk

In 2026 zijn prompts contracten. Houd system prompts kort, stel duidelijke regels vast en eis gestructureerde output zoals JSON.
Valideer antwoorden tegen een schema zodat downstream code nooit breekt.

Versioneer prompts in Git en draai snelle regressietests na elke wijziging.
Voeg een changelog toe zodat reviewers begrijpen waarom een prompt is geëvolueerd.

Mini-project: een summarizer die strikte JSON teruggeeft met schemavalidatie in CI.
Laat de build falen als velden ontbreken of ongeldig zijn.

4) Evaluatie & guardrails: twee keer meten, één keer shippen

Je kunt niet verbeteren wat je niet meet. Bouw een golden dataset die echte randgevallen dekt.
Scoor antwoorden op correctheid, toon, toxiciteit en gebruik van bronnen.

Draai offline evaluaties voor snelle iteratie en online controles voor live gedrag.
Voeg een eenvoudige feedbackknop toe om gevallen te vangen die je niet had voorzien.

Mini-project: een eval-harnas dat merges blokkeert wanneer de nauwkeurigheid daalt of risicovolle content verschijnt.
Houd drempels in het begin bescheiden en verhoog ze naarmate het systeem volwassener wordt.

5) Agents & toolgebruik: workflows die taken echt afronden

Agents plannen stappen en roepen tools aan om te zoeken, informatie te extraheren en te schrijven onder duidelijke guardrails.
Begin met één agent, twee tools, strikte timeouts en read-only acties.

Voeg pas geheugen toe als het echt nodig is en beperk het tot de specifieke taak.
Log elke toolaanroep, elke input en elke output zodat het gedrag auditbaar is.

Mini-project: een “research-to-ticket”-agent die een samenvatting met bronnen schrijft en een taak opent.
Laat een audittrail zien zodat reviewers elke stap kunnen reproduceren.

6) LLMOps & productiediscipline

Behandel AI als een product: containers, CI/CD, secrets en rollbacks.
Gebruik featureflags om tussen pipelines te schakelen en rol eerst uit naar een kleine gebruikersgroep.

Voeg observability toe voor fouten, kosten en p95-latencyspikes.
Wanneer iets faalt, moet je weten welke promptversie en welke indexstatus dat veroorzaakte.

Mini-project: containeriseer je RAG-app, zet een previewomgeving op en voeg een quality gate-stap toe in CI.
Publiceer een runbook van één pagina voor on-call-taken.

7) Datapijplijnen: schone input, schone output

De meeste AI-fouten zijn datafouten. Ontwerp eerst ingestie, validatie en PII-scrubbing voordat je prompts aanraakt.
Normaliseer formaten en koppel documentniveau-metadata voor slimmere filters.

Maak een documentlevenscyclus: create, update, archive, zodat je index nooit wegdrijft.
Kleine cronjobs zijn beter dan grote reddingsacties nadat gebruikers klagen.

Mini-project: een ETL die pdf’s omzet naar gestructureerde chunks met lineage en incrementele re-embeds.
Bied een dashboard dat laat zien wat wanneer is veranderd.

8) AI-beveiliging & privacy: standaard veilig

Verdedig je tegen prompt injection, data-exfiltratie en misbruik van tools.
Houd secrets buiten prompts en redacteer PII vóór opslag.

Gebruik allowlists voor tools en valideer zowel inputs als outputs.
Behandel de agent als een niet-vertrouwd component met minimale privileges.

Mini-project: een red-team-playbook met aanvalsprompts, bevindingen en mitigaties.
Neem een incidenttemplate op die teams helpt snel te leren.

Ga dieper in op verdediging in onze Cybersecurity Bootcamp.

9) Kosten- & latency-tuning: performance die rendeert

Leiders geven om kosten per request en p95-latency. Volg beide naast de kwaliteit.
Routeer eenvoudige taken naar kleinere modellen en cache herhaald werk.

Kort prompts in, kort context in en batch veilige operaties.
Laat zien hoe deze aanpassingen de kosten 40–60% verlagen zonder kwaliteitsverlies.

Mini-project: een voor-en-na-dashboard met kosten, latency en kwaliteit op één pagina.
Die ene grafiek is goud waard in interviews.

10) API’s & integratie: features die gebruikers echt ervaren

Verpak AI-logica in een schone FastAPI-service (of vergelijkbare service) en stream resultaten voor snelheid.
Ontwerp duidelijke foutmeldingen, retries en timeouts zodat clients robuust aanvoelen.

Documenteer inputs, outputs en statuscodes als een contract.
Stabiele API’s maken adoptie tussen teams eenvoudig.

Mini-project: stel je RAG bloot als een service met Swagger-documentatie en drie voorbeeldclients.
Voeg eenvoudige authenticatie en rate limits toe voor veiligheid.

Bouw de volledige stack in onze Web Development Bootcamp.

11) AI-UX: duidelijkheid, controle en vertrouwen

Vertrouwen wordt gebouwd in de interface. Toon bronnen, confidence-signalen en eenvoudige bedieningselementen zoals “scope versmallen” of “bronnen toevoegen”.
Ontwerp foutstaten die vervolgstappen suggereren in plaats van doodlopende wegen.

Houd je teksten kort en toegankelijk. Vermijd jargon en leg beperkingen in gewone taal uit.
Gebruikers vergeven gaten als de UI hen goed begeleidt.

Mini-project: ontwerp een chatbotpaneel opnieuw met zichtbare bronvermeldingen en een feedbackknop die je evalset bijwerkt.
Meet time-to-answer en tevredenheid, niet alleen nauwkeurigheid.

Als design jouw pad is, bekijk dan de UX/UI Design Bootcamp.

12) Multimodaal & spraak: gebruikers ontmoeten waar ze zijn

Werk gaat over tekst, beeld en audio heen. Zelfs een kleine voice-interface kan support of training versnellen.
Gebruik multimodale embeddings om te zoeken in screenshots, pdf’s en logs.

Houd privacy in het oog: maskeer PII in transcripties en beheer bewaartermijnen.
Geef gebruikers een manier om opt-out te doen van opslag of delen.

Mini-project: een voice-to-RAG-demo die een antwoord van één zin uitspreekt en klikbare bronnen toont.
Volg het voltooiingspercentage en de gemiddelde afhandeltijd.

13) Knowledge graphs & GraphRAG: als relaties ertoe doen

Sommige vragen gaan over relaties, niet over trefwoorden. Kennisgrafen laten zien wie waarvan afhankelijk is en waarom dat ertoe doet.
Combineer graph-queries met vectorzoekopdrachten voor context die je kunt uitleggen.

Begin met een klein schema: mensen, systemen en documenten, en groei mee met de vraag.
Complexe grafen zijn krachtig maar duur om te onderhouden.

Mini-project: een “who-to-ask”-assistent die experts, tools en documenten in kaart brengt.
Meet hoe veel sneller gebruikers de juiste persoon vinden.

Productdenken & communicatie: jouw multiplier

Goede bouwers leggen afwegingen uit in gewone taal.
Kies één succesmetric per feature en commit je daaraan.

Schrijf designdocumenten van één pagina en geef korte demo’s met Q&A.
Duidelijkheid wint het van volume als leiders druk zijn.

Mini-project: maak van elk project een casestudy: probleem → aanpak → metrics → volgende stappen.
Jouw verhaal reist verder dan alleen de code.

Zeven projecten die indruk maken in 2026

• Bedrijfs-FAQ-RAG met bronvermeldingen, reranking en een golden set van 20 items.
• Triage-agent die concepten opstelt, labelt en tickets opent met een audittrail.
• Eval-harnas in CI dat merges blokkeert wanneer de kwaliteit daalt.
• Prompt-injection-sandbox met tests en uitgelegde mitigaties.
• Documentclassifier met driftalerts en een rollbackpad.
• Kosten- en latencydashboard dat besparingen laat zien zonder kwaliteitsverlies.
• Voice-to-RAG die gesproken antwoorden plus bronnen teruggeeft.

Neem voor elk project een demo van 60–90 seconden op en houd je repositories schoon.
Pin ze bovenaan je profiel en verwijs ernaar in je sollicitaties.

Jouw 30-60-90-dagenplan (realistisch en herhaalbaar)

Dagen 1–30: Basis & retrieval
Fris Python, SQL en Git op. Bouw een kleine embeddingszoekfunctie en oefen met schone commits.
Schrijf wekelijks een notitie over wat de resultaten verbeterde en wat faalde.

Dagen 31–60: RAG of agent + evaluatie
Ship RAG v1 met bronvermeldingen of een eenvoudige agent met twee tools.
Voeg gestructureerde outputs toe, basisevaluaties en een quality gate in CI.

Dagen 61–90: Beveiliging, kosten en afwerking
Voeg red-team-tests, PII-checks en een cachinglaag toe.
Neem demo’s op, schrijf casestudy’s van één pagina en solliciteer wekelijks met gerichte berichten.

Wil je extra verantwoording en structuur terwijl je bouwt? Vergelijk formats en start een cohort.
Maak van 2026 jouw launchjaar. Sluit je aan bij een live cohort, leer met mentoren en rond af met portfolioprojecten die je in interviews kunt verdedigen.
Begin hier: Ontdek onze programma’s.