Ergens in je organisatie is waarschijnlijk al iemand met vibe coding begonnen. Een collega van marketing die met Lovable een aanmeldtool in elkaar zette, een analist die ChatGPT een rapportagescript liet schrijven. Vibe coding betekent dat je in gewone taal beschrijft wat je wilt, waarna een AI-tool zoals Claude, Cursor of Replit de code genereert. Wie het gebruikt hoeft die code niet te kunnen lezen. Dat verklaart de snelheid waarmee het zich verspreidt, ook ver buiten de IT-afdeling.
Voor jou als beslisser is de vraag niet hoe je zo’n tool bedient, maar wat het resultaat waard is. Mag zo’n zelfgebouwde applicatie klantdata verwerken? Wie onderhoudt hem over een jaar? En op welk moment moet er iemand met vakkennis naar kijken?
Werkende schermen zeggen weinig over wat eronder zit
Een professioneel ontwikkelaar schrijft code met kennis van security, architectuur en onderhoudbaarheid. Bij vibe coding ontbreekt die laag: de AI optimaliseert op een werkend resultaat, niet op veiligheid of houdbaarheid. Als opdrachtgever beoordeel je wat je ziet, terwijl de risico’s juist zitten in wat je niet ziet. Hoe data wordt opgeslagen. Of er wachtwoorden en API-sleutels in de code staan. Of het systeem overeind blijft bij meer gebruikers dan die ene demo.
Dat maakt vibe coding geen slecht idee. Het maakt het gereedschap, geen eindproduct: geschikt voor sommige klussen, ongeschikt voor andere. De kunst is de grens te kennen.
Klussen die zich ervoor lenen
Vibe coding is op zijn sterkst waar snelheid meer oplevert dan degelijkheid. Denk aan:
- een idee valideren voordat je er budget voor vrijmaakt
- een klikbaar prototype dat intern of aan klanten laat zien wat je bedoelt
- een wegwerptool voor een eenmalige klus, zoals het opschonen van een databestand
- een hulpmiddel voor een klein team, zolang er geen gevoelige data doorheen gaat
In al die gevallen is de afweging dezelfde: gaat het mis, dan is de schade klein en de les goedkoop. Een middag experimenteren met een AI-tool kost een fractie van een offertetraject. Hoe zo’n bouwproces er in de praktijk uitziet, lees je in ons artikel over een app bouwen met AI zonder programmeerervaring.
Wat je er niet aan toevertrouwt
Zodra een applicatie bedrijfskritisch wordt, kantelt die rekensom. Verwerkt het systeem klantgegevens, dan gelden de eisen van de AVG, of er nu iemand met verstand van beveiliging heeft meegekeken of niet. Moet het blijven draaien terwijl tientallen collega’s er tegelijk mee werken, dan telt architectuur. En moet het over twee jaar nog aanpasbaar zijn, dan weegt de kwaliteit van de code zwaarder dan de snelheid waarmee hij ontstond. Op die drie punten, veiligheid, schaalbaarheid en onderhoudbaarheid, is AI-gegenereerde code zonder controle door een vakmens onvoorspelbaar.
Trek die grens dus vooraf. Voor een verkenning of een demo hoeft niemand mee te kijken. Voor alles wat klantdata raakt of een primair proces draagt, wel.
We gebruiken het zelf, met vakmanschap eroverheen
Dit is geen scepsis van een bureau dat zijn vak bedreigd ziet. Onze engineers ontwikkelen zelf AI-assisted: AI genereert een eerste opzet, een engineer beoordeelt elke regel voordat die in productie gaat. Zo pakken we de snelheidswinst zonder de risico’s, bijvoorbeeld in trajecten rond AI-implementatie. Het verschil met pure vibe coding zit niet in de tools, maar in wie er meekijkt.
Zo start je er verstandig mee
Wil je er zelf mee aan de slag? Kies een klus waar geen klantdata doorheen gaat en die je zonder pijn kunt weggooien, en beschouw wat eruit komt als een schets, niet als een eindproduct. Groeit zo’n schets toch uit tot iets waar je organisatie op leunt, dan hoef je hem niet weg te doen: onze engineers zetten er de beveiliging, de architectuur en de onderhoudbaarheid onder die er nu niet in zitten. Wat daarbij komt kijken, zie je bij doorontwikkeling en beheer.