Vibecoden bestaat niet: veilig en schaalbaar bouwen met AI

Vibecoden is bouwen op gevoel: je vertelt een AI wat je wilt, de AI schrijft de code, en zolang het scherm doet wat je verwacht, ga je door. Voor een prototype of een handig tooltje is dat geweldig. Ik doe het zelf ook, elke week.

Het probleem begint als dat prototype een bedrijfssysteem wordt. Met klantgegevens, betalingen, meerdere gebruikers en koppelingen. Dan maakt het ineens heel veel uit hoe het onder de motorkap in elkaar zit, en daar heb je bij vibecoden geen zicht op.

Je kunt tegen een AI zeggen: maak de app veiliger. En elke keer dat je een lek vindt, laat je het dichten. Maar dan bouw je een ijzeren deur met allerlei sloten, en vergeet je de muren. Iemand die binnen wil, loopt gewoon om de deur heen. Hoe goed die deur ook beveiligd is.

Beveiliging is geen lijstje losse fixes. Het zit in hoe je data opslaat, wie wat mag zien, hoe gebruikers inloggen, hoe systemen met elkaar praten en wat er gebeurt als iets misgaat. Wie dat niet ontwerpt, kan het achteraf ook niet echt dichtplakken.

Vibecoden bestaat niet, omdat goede software met AI geen gevoelskwestie is. Het is een combinatie van twee dingen:

• Weten hoe je veilig en schaalbaar bouwt. Architectuur, rechten, data, beveiliging en onderhoud. Dat is het fundament, en dat blijft mensenwerk.
• AI het harde werk laten doen. Code schrijven, testen, documenteren en aanpassen. Bij ons bouwt het team daardoor vier keer zoveel als voorheen.

Daarom geloof ik in implementeren en op maat maken met AI, op een kern die al staat. De basis, zoals je CRM, offertes, rechten en koppelingen, moet bewezen en stevig zijn. Daarbovenop maak je met AI precies wat jouw bedrijf nodig heeft: een eigen configurator, een eigen flow, een eigen rapportage.

1. 1Prototype vrij, productie streng. Bouw je idee zo snel als je wilt, maar zet het pas live voor klanten als iemand die het vak kent er goed naar heeft gekeken.
2. 2Bouw niet zelf wat al bestaat. Inloggen, betalingen, een CRM: haak in op bewezen systemen via hun API of MCP in plaats van ze opnieuw te laten genereren.
3. 3Begrijp wat er gebouwd is. Als niemand in je team kan uitleggen hoe je app met klantgegevens omgaat, heb je een risico, geen product.
4. 4Denk aan morgen. Wie onderhoudt het, wat als het tien keer zo druk wordt, wat als er een update van een koppeling komt?

Wil je zelf iets laten bouwen met AI? Lees hoe je van MVP naar een systeem gaat dat blijft werken.