De belofte
De marketing klinkt verleidelijk. Cursor, Lovable, v0 — tools die beweren dat je in minuten applicaties bouwt. Geen programmeerkennis nodig, gewoon je idee beschrijven. "Software ontwikkeling is gedemocratiseerd."
En de eerste indruk is indrukwekkend. Binnen een uur heb je een werkend prototype. De UI ziet er professioneel uit. Functies werken. Het voelt als magie.
Tot je het wilt uitbreiden.
Waar het misgaat
AI-gegenereerde code focust op werkend krijgen, niet op goed krijgen. Het verschil is onzichtbaar voor een niet-technische founder, maar een ervaren ontwikkelaar herkent het direct: geen duidelijke structuur, components en functies door elkaar, alles hangt aan alles. Business logic, UI en data access vermengd in dezelfde bestanden.
Het werkt voor tien gebruikers. Bij honderd crasht het.
Na drie tot zes maanden wordt de codebase onmaintainable. Dezelfde logica staat vijf keer gedupliceerd. Er is geen error handling — onverwachte input crasht de applicatie. Tests ontbreken, dus niemand durft iets te wijzigen. Elke feature is op een andere manier gebouwd, afhankelijk van welke AI-suggestie die dag werd geaccepteerd.
Op dit punt wordt een professioneel ontwikkelteam ingeschakeld. Hun diagnose is vrijwel altijd dezelfde: we kunnen dit niet uitbreiden, we moeten opnieuw beginnen. Zes maanden werk is verloren.
De kosten van die "snelle" start? Hoger dan gewoon meteen goed beginnen.
Waar het wél werkt
Dit betekent niet dat AI-assisted coding waardeloos is. Integendeel. Maar de waarde zit ergens anders dan de marketing belooft.
Voor validatie is AI excellent. Je wilt je idee testen met echte gebruikers, je business model valideren, een pitch doen aan investors? Binnen een dag heb je iets om te laten zien. Accepteer alleen dat dit prototype weggegooid wordt. Het is een validatie-tool, geen productie-code.
Voor ervaren ontwikkelaars werkt AI als versneller. Boilerplate code genereren, repetitieve taken automatiseren, suggesties krijgen voor implementaties, documentatie schrijven. Twintig tot veertig procent sneller werken is realistisch — mits je elke suggestie reviewt en de architectuur bewaakt.
Dat "mits" is cruciaal. Zodra je suggesties accepteert zonder ze te begrijpen, verlies je controle. En controle verliezen is waar het misgaat.
Hoe wij het inzetten
Voordat we een regel code schrijven, definiëren we de architectuur. Technology stack, design patterns, coding standards. Dit is ons fundament — hier wijken we niet van af, ook niet als AI iets anders suggereert.
We dwingen onze software principes af: type validatie met Pydantic, logica waar mogelijk, AI waar nodig, separation of concerns. De AI werkt binnen die kaders, niet erbuiten.
Elke AI-gegenereerde feature wordt gelezen, gecheckt tegen de architectuur, verbeterd waar nodig, en getest. Dit klinkt traag, maar vermijdt maanden rework later.
Er zijn signalen dat je controle verliest. Je accepteert suggesties zonder ze te begrijpen. Je durft niet meer te refactoren. Je weet niet meer hoe componenten samenwerken. Debug sessions duren uren. Als dat gebeurt: stop. Refactor. Herstel overzicht. Pas daarna verder.
De nuance die ontbreekt
De belofte is "10x sneller ontwikkelen met AI." De realiteit is twintig tot veertig procent sneller, mits je weet wat je doet.
Waarom niet 10x? Elke suggestie moet gecontroleerd worden. AI genereert werkende code, niet optimale code — dat vraagt refactoring. AI hallucineert en maakt fouten — dat vraagt debugging. Het bewaken van structuur kost tijd. Het constant wisselen tussen AI-tools en code kost tijd.
Er zijn scenario's waar AI wél dramatisch versnelt: boilerplate code, standaard implementaties, conversies tussen talen, documentatie. Maar dit zijn supporting tasks. De core business logic vraagt nog steeds menselijke expertise.
Praktisch advies
Voor non-technical founders: gebruik AI voor validatie, niet voor productie. Budget drie tot zes maanden voor professionele implementatie nadat je idee gevalideerd is. Hire technical expertise voordat je te ver bent.
Voor ontwikkelaars: start met architectuur, niet met code. Gebruik AI als tool, niet als beslisser. Review everything. Constant refactoren om overzicht te behouden.
Voor organisaties: investeer in architectuur — het fundament bepaalt het succes. Train developers in effectief AI-gebruik. Stel standaarden vast voor wat wel en niet geaccepteerd wordt. Meet realistisch: verwacht twintig tot veertig procent versnelling, niet 10x.
De conclusie
Vibe coding werkt alleen voor snelle prototypes. Voor productie-code heb je architectuur, discipline en menselijke controle nodig.
Snelle prototypes zijn mogelijk — tachtig procent sneller. Productiviteitswinst voor professionals is reëel — twintig tot veertig procent. Maar niet iedereen kan professionele software bouwen. Architectuur en controle blijven essentieel. "10x sneller" is marketing, geen realiteit.
De beste aanpak: gebruik AI als versneller, niet als vervanger. Behoud controle. Bouw op principes. Controleer alles.
Dan krijg je het beste van beide werelden: de snelheid van AI met de kwaliteit van menselijke expertise.
AI-ontwikkeling met solide fundament?
Wij bouwen AI-systemen met architectuur die schaalt, zonder de valkuilen van vibe coding.