Vibe-coding: handig voor een prototype, riskant voor productie
Vibe-coding is software bouwen door met een AI-model te chatten in plaats van zelf code te schrijven. Het levert razendsnel een werkend prototype op, maar zonder vakmanschap, techniek en een security-blik erbij loop je grote risico’s zodra die software echt in productie draait.
In dit artikel:
Het begrip “vibe-coding” duikt overal op in techmedia: je typt in gewone taal wat je wilt, een AI-model schrijft de code, en binnen een paar minuten draait er iets. Klinkt aanlokkelijk voor elk MKB-bedrijf dat snel een idee wil testen. Maar de risico’s rond kwaliteit en beveiliging die bij die snelheid horen, krijgen veel minder aandacht dan de hype zelf.
Wat is vibe-coding precies?
Vibe-coding is de term voor het proces waarbij je een AI-codeerassistent, zoals GitHub Copilot, Cursor of Claude, in gewone taal beschrijft wat een stuk software moet doen, waarna het model zelf de code genereert. De ontwikkelaar (of ondernemer) stuurt op resultaat en “gevoel”: werkt het, ziet het er goed uit, doet het wat je bedoelde? In plaats van elke regel code zelf te schrijven en te doorgronden.
Dat is een reëel verschil met traditioneel programmeren, waarbij je stap voor stap nadenkt over datastructuren, foutafhandeling en beveiliging. Bij vibe-coding delegeer je dat denkwerk grotendeels aan het model, en vertrouw je erop dat het resultaat klopt.
Waar kan het MKB mee opschieten?
Voor een snel prototype is vibe-coding een prima hulpmiddel. Wil je in een middag testen of een idee voor een klantportaal, een interne tool of een kleine automatisering werkt, dan kan AI die eerste versie in een fractie van de tijd neerzetten die handmatig programmeren zou kosten. Dat is waardevol: je ziet snel of een concept levensvatbaar is, voordat je er budget in steekt.
Ook voor simpele scripts, een stukje interne tooling of het verkennen van een nieuwe integratie kan het een goed startpunt zijn. Het verlaagt de drempel om te experimenteren, en dat past bij hoe Divtag zelf ook werkt: snel een werkend prototype neerzetten om vroeg te zien wat iets oplevert. Het verschil zit in wat er daarna gebeurt.
Het kernpunt
Kernpunt: vibe-coding is een goed hulpmiddel om snel te verkennen, maar een slecht fundament om op te bouwen. Zonder iemand die de gegenereerde code begrijpt, controleert en verantwoordelijkheid neemt, stapel je risico’s op die pas zichtbaar worden als het misgaat.
Waar gaat het mis zonder vakmanschap, techniek en security-blik?
Het probleem met vibe-coding is niet dat AI slechte code schrijft. Het probleem is dat niemand meer controleert of de code goed is, veilig is, en blijft werken als de omgeving eromheen verandert. Recente kwetsbaarheden in veelgebruikte technologie zoals Node.js en PHP laten zien hoe snel onderliggende platformen kwetsbaarheden kunnen bevatten. Wie AI-gegenereerde code zonder kennis van zaken in productie zet, erft die risico’s, vaak zonder het te weten.
Enkele terugkerende problemen die we in de praktijk tegenkomen bij code die zonder technische blik is samengesteld:
- Geen of gebrekkige foutafhandeling, waardoor een klein probleem meteen de hele applicatie plat legt.
- Beveiligingslekken doordat invoer niet gevalideerd wordt of rechten te ruim zijn ingesteld.
- Code die wél werkt, maar niet te onderhouden is omdat niemand de structuur en keuzes erachter begrijpt.
- Afhankelijkheden en packages die verouderen en nooit worden bijgewerkt, met alle kwetsbaarheden van dien.
Dat laatste punt is precies waarom software updaten belang onderhoud geen bijzaak is, maar een structureel onderdeel van gezonde software. Een prototype dat ongemerkt productiesysteem wordt zonder onderhoudsplan, is een tijdbom.
Wat betekent dit concreet?
Stel: een logistiek bedrijf laat met AI snel een klantportaal in elkaar zetten om zendingen te volgen. Het werkt, de demo ziet er goed uit. Maar zonder iemand die de koppeling met het transportmanagementsysteem doorgrondt en de toegangsrechten goed inricht, kan een kwetsbaarheid betekenen dat klantgegevens van het ene bedrijf zichtbaar worden voor een ander. Precies dat soort risico’s speelt ook bij api koppeling laten maken: een koppeling werkt pas goed als iemand snapt wat er over en weer gebeurt, niet alleen dát er data stroomt.
Hoe pakt Divtag dit aan?
Divtag gebruikt AI ook, en soms stevig, om sneller te bouwen. Het verschil met losse vibe-coding zit in wie de regie houdt. We zetten AI in binnen een iteratief proces: eerst het bedrijfsproces en het echte probleem in kaart, dan snel een werkend prototype, en vervolgens doorontwikkelen met oog voor kwaliteit, beveiliging en beheer op lange termijn. Dat is ook de aanpak die we beschrijven in bouwen software agents: AI als versneller, met een vakman die de uitkomst beoordeelt, test en verantwoordelijkheid neemt.
Dat onderscheid tussen snel iets neerzetten en duurzaam iets bouwen, is precies waarom we het vaker hebben over maatwerk software ontwikkeling: software die past bij je proces, onderhouden wordt en meegroeit, in plaats van een los experiment dat niemand meer durft aan te raken.
Veelgestelde vragen over vibe-coding (FAQ)
Is vibe-coding hetzelfde als no-code bouwen?
Kan ons bedrijf zelf met vibe-coding aan de slag voor een prototype?
Hoe weet je of AI-gegenereerde code veilig genoeg is?
Waarom zou je dan nog zelf laten bouwen in plaats van alles met AI te genereren?
Benieuwd of jullie idee een stevig fundament kan krijgen in plaats van een los experiment? We denken graag mee, vrijblijvend.
Plan een vrijblijvend kennismakingsgesprek