Generatieve AI verandert softwareontwikkeling ingrijpend door taken over te nemen die voorheen waren voorbehouden aan mensen. Van het schrijven van enkele regels code tot het bouwen van volledige applicaties. Deze verschuiving transformeert niet alleen de manier waarop software wordt ontwikkeld, maar herdefinieert ook de rollen en verantwoordelijkheden binnen de sector.
Een zeer interessante trend op dit gebied is vibe coding, een term bedacht door ontwikkelaar en code influencer Andrej Apathy. Het verwijst naar een intuïtieve, vaak door AI-ondersteunde aanpak voor software-ontwikkeling. In tegenstelling tot traditioneel gestructureerd programmeren ligt bij vibe coding de nadruk op een meer emotiegedreven en meer impulsieve manier van ontwikkelen. Met behulp van grote taalmodellen kan code bijna spontaan ontstaan, waardoor technische complexiteit naar de achtergrond verdwijnt.
Deze benadering opent nieuwe deuren, vooral voor mensen zonder diepgaande programmeerkennis. De drempel om te beginnen wordt verlaagd, creativiteit krijgt meer ruimte en ideeën kunnen sneller worden gerealiseerd. Deze vrijheid vraagt echter ook om een groter bewustzijn. Zonder een solide technische basis of duidelijke structuur kunnen applicaties die op deze manier worden ontwikkeld instabiel worden of kwetsbaar zijn voor beveiligingsproblemen.
De risico’s van automatisering
Hoewel AI-tools snel werkende code kunnen genereren, is het een grote uitdaging ervoor te zorgen dat deze code onderhoudbaar, veilig en schaalbaar blijft. Documentatie is vaak schaars, traceerbaarheid ontbreekt en structuur kan onduidelijk zijn. Onderzoek heeft aangetoond dat vibe coding kan leiden tot aanzienlijke complexiteit en dubbel werk, vooral wanneer gebruikers gegenereerde code overnemen zonder de context, oorsprong en mogelijke risico’s goed te bekijken.
Een concreet voorbeeld hiervan is ‘slopsquatting’, waarbij aanvallers typefouten in pakketnamen misbruiken om kwaadaardige bibliotheken te injecteren. Als zo’n afhankelijkheid automatisch wordt geïntegreerd en onopgemerkt blijft, kan deze schadelijke code bevatten. Dit risico is groter in vibe coding-omgevingen, waar het beheer van afhankelijkheden vaak volledig is geautomatiseerd.
Daarnaast kan het snelle tempo waarin code wordt gegenereerd de bereidheid of capaciteit verminderen om handmatige code-reviews uit te voeren. Omdat ontwikkelaars steeds meer vertrouwen op AI-output, vallen traditionele veiligheidsmaatregelen zoals peer reviews, weg.
Volgens een onderzoek van OutSystems ziet 62% van de IT-professionals die AI gebruiken voor ontwikkeling, toenemende uitdagingen op het gebied van beveiliging en governance.
Vibe coding biedt zeker nieuwe creatieve vrijheden en ontwikkelsnelheid, maar de echte waarde ervan komt pas tot uiting als het gepaard gaat met sterke kwaliteitsnormen, technisch inzicht en bewustzijn van de beperkingen van generatieve AI. Organisaties moeten op deze verschuiving inspelen met goed gedefinieerde processen, de ontwikkeling van strategische vaardigheden en een verantwoordelijke benadering van de adoptie van technologie.
Nieuwe rollen, nieuwe vaardigheden
Naarmate vibe coding meer wordt ingezet, veranderen de conventionele rollen van ontwikkelaars. Zij schuiven implementatietaken steeds vaker door naar AI en richten zich meer op kwaliteitsborging en systeemontwerp op hoog niveau. Dit vereist een goed begrip van het werken met generatieve AI en heel belangrijk; een duidelijk beeld van de beperkingen ervan. Hoe meer code geautomatiseerd wordt, hoe belangrijker systematische kwaliteitsborging wordt. Traditionele beoordelingsmechanismen worden minder vaak gebruikt of komen te laat in beeld.
Er ontstaan ook nieuwe competenties rond prompting. Ontwikkelaars moeten leren hoe ze input kunnen creëren die stabiele en reproduceerbare resultaten oplevert. Succes met vibe coding betekent dat je moet kunnen communiceren met taalmodellen-en weet welke tools en principes dat proces ondersteunen. Tegelijkertijd verschuiven de grenzen van de rollen: ontwikkelaars nemen taken over die voorheen door product managers werden uitgevoerd, zoals het opsplitsen van de vereisten en het geven van contextuele aanwijzingen aan AI-systemen.
Juridische en ethische vragen worden ook belangrijker. Wie is er bijvoorbeeld aansprakelijk als door AI gegenereerde code licentievoorwaarden schendt? Hoe moet er worden omgegaan met intellectueel eigendom als AI wordt getraind op openbaar beschikbare broncode? Deze vragen raken niet alleen ontwikkelaars, maar zijn van strategisch belang voor zowel bedrijven als platform providers.
Platformoplossingen als ankers van stabiliteit
Ondanks de risico’s betekent vibe coding een grote stap voorwaarts in softwareontwikkeling. Bedrijven die deze verschuiving omarmen, kunnen profiteren van meer innovatie en snellere levering, op voorwaarde dat ze een sterke focus hebben op kwaliteit en het ontwikkelen van gerichte vaardigheden.
Low-code AI-platformen spelen hierbij een belangrijke ondersteunende rol. Ze bieden gestructureerde omgevingen waarin vibe coding veilig kan worden geïntegreerd, zodat governance, schaalbaarheid en onderhoudbaarheid gewaarborgd zijn. Deze hybride aanpak combineert het creatieve potentieel van generatieve AI met bestaande richtlijnen voor softwarekwaliteit en -beveiliging. Organisaties die dit model gebruiken, kunnen de volledige kracht van vibe coding benutten zonder de controle over hun ontwikkelprocessen op te offeren.
Dit is een ingezonden bijdrage van OutSystems. Via deze link vind je meer informatie over de mogelijkheden van het bedrijf.