Vibe coding vs traditioneel programmeren

Softwareontwikkeling verandert razendsnel. Wat voorheen uitgebreide technische training en maanden van zorgvuldig programmeren vereiste, kan nu worden uitgevoerd door natuurlijke taal met kunstmatige intelligentie. Deze verschuiving, bekend als vibe coding, wint snel aan populariteit en verandert hoe applicaties worden gebouwd, wie ze kan bouwen en hoe snel ideeën functionele software worden.

Vibe coding staat voor meer dan alleen een nieuwe ontwikkelmethode; het weergeeft een democratisering van softwarecreatie wat elk bedrijf beïnvloedt, ongeacht omvang of sector. Voor organisaties is het cruciaal om deze trend te begrijpen om technologisch voorop te blijven lopen en klanten te helpen navigeren in het evoluerende landschap van AI-ondersteunde ontwikkeling. In dit artikel gaan we dieper in op vibe coding. We leggen uit wat vibe coding is, wat de voordelen en nadelen zijn, wanneer je het wel en niet moet toepassen, en we vergelijken vibe coding met traditionele programmering.

Wat is vibe coding?

Definitie en oorsprong

Vibe coding is een AI-ondersteunde softwareontwikkelingstechniek waarmee gebruikers functionele applicaties kunnen creëren via natuurlijke taalprompts in plaats van traditionele handmatige programmering. De term is in februari 2025 geïnspireerd door Andrej Karpathy, medeoprichter van OpenAI en voormalig AI-leider bij Tesla.

Karpathy beschreef de aanpak als “volledig meegaan met de vibe, exponentiële groei omarmen en vergeten dat de code zelfs bestaat”. Deze filosofie vertegenwoordigt een fundamentele verschuiving van de precieze, methodische aard van traditionele programmering naar een intuïtieve, experimentele aanpak aangedreven door grote taalmodellen (LLM’s).

Het concept bouwt voort op Karpathy’s eerdere stellling uit 2023 dat “de nieuwe programmeertaal Engels is”, wat benadrukt hoe geavanceerde AI-mogelijkheden natuurlijke taal tot een levensvatbare programmeerinterface hebben gemaakt. In maart 2025 was de term zo populair dat hij werd opgenomen in het Merriam-Webster Dictionary als een “slang & trending” begrip.

Kenmerken van vibe coding

Vibe coding onderscheidt zich door meerdere kenmerken:

• Natuurlijke taalinterface: Ontwikkelaars beschrijven projectvereisten en functionaliteit in begrijpelijk Engels in plaats van programmeersyntaxis. Deze conversational aanpak maakt ontwikkeling toegankelijk voor niet-technische gebruikers en versnelt het proces voor ervaren ontwikkelaars.
• AI-gestuurde codegeneratie: Grote taalmodellen (LLM’s) analyseren natuurlijke taalbeschrijvingen en genereren automatisch functionele code, waarbij implementatiedetails door de AI worden afgehandeld.
• Iteratieve verfijning: In plaats van perfecte code in één keer te schrijven, hanteert vibe coding een “eerst coderen, dan verfijnen”-mentaliteit. Gebruikers testen AI-gegenereerde oplossingen en geven via extra prompts feedback om functionaliteit te verbeteren.
• Minimale code review: Een essentieel aspect van vibe coding is het accepteren van AI-gegenereerde code zonder volledige menselijke inspectie. Zoals programmeur Simon Willison opmerkt, gaat echte vibe coding om code “gebruiken zonder volledig begrip” van de onderliggende werking.

Hoe vibe coding werkt

Het proces

Vibe coding doorloopt vier eenvoudige stappen om ideeën om te zetten in functionele applicaties:

1. Kies een AI-codingplatform – Selecteer een geschikte AI-assistent op basis van technische vereisten, prestaties en budget. Populaire platforms zijn Replit, Cursor en diverse cloudgebaseerde ontwikkelomgevingen.
2. Definieer eisen – Geef heldere, specifieke prompts die de gewenste functionaliteit beschrijven. De kwaliteit en precisie van deze prompts beïnvloeden direct de output. In plaats van “maak een app” is een effectievere prompt bijvoorbeeld: “Maak een startup-name-generator-app met een tekstinvoer voor de branchekeuze en een knop die bij klikken 10 creatieve bedrijfsnamen toont.”
3. Codeverfijning – Beoordeel de basiscode, test de applicatie en geef extra prompts om functionaliteit te verfijnen, problemen op te lossen of features toe te voegen.
4. Eindcontrole en implementatie – Voer een laatste beoordeling uit voordat u de applicatie publiceert. Hoewel minder uitgebreid dan bij traditionele ontwikkeling, zorgt deze stap dat de basisfunctionaliteit voldoet.

Populaire tools en platforms

Het vibe coding-ecosysteem omvat verschillende krachtige platforms die AI-ondersteunde ontwikkeling stroomlijnen:

• Google Cloud AI Studio biedt de snelste weg van idee naar live applicatie, vaak met slechts één prompt, live previews en directe deployment naar Cloud Run voor publieke toegang. Firebase Studio vult dit aan door zich te onderscheiden in het bouwen van productieklare toepassingen met robuuste backend functies zoals gebruikersauthenticatie en databases, en maakt gedetailleerde app-blueprints voor review voordat werkende prototypes worden gegenereerd.
• Cursor fungeert als een AI-native code-editor gebaseerd op VS Code, waarbij geavanceerde modellen zoals Claude Sonnet worden geïntegreerd voor het schrijven, bewerken en begrijpen van code. De Composer-functie maakt het mogelijk om taken aan AI-agents te delegeren die context over meerdere bestanden begrijpen.
• GitHub Copilot blijft marktleider, met 42% van de bevraagde ontwikkelaars die het als de primaire AI-codingtool noemen. Microsofts oplossing biedt uitgebreide code-suggesties en integreert naadloos met bestaande ontwikkeling workflows.
• Replit levert een veelzijdige browsergebaseerde ontwikkelomgeving met ingebouwde AI-hulp via Ghostwriter, ideaal voor snelle prototyping en collaboratieve ontwikkeling zonder lokale installatievereisten.
• Claude Code verbetert de ontwikkelervaring met Anthropic’s Claude AI-modellen, en biedt verfijnde code generatie, debugging-assistentie en natural language programming-mogelijkheden. Het platform blinkt uit in het begrijpen van complexe codering vereisten en genereert schone, goed gedocumenteerde code in meerdere programmeertalen.
• Windsurf levert een cloud-native IDE die speciaal is ontworpen voor vibe coding-workflows, met realtime samenwerking, geïntegreerde AI-assistentie en naadloze deployment-opties. Het platform combineert de vertrouwdheid van traditionele ontwikkelomgevingen met geavanceerde AI-capaciteiten voor snelle applicatie ontwikkeling en -testen.

Wat zijn de voordelen van vibe coding?

Snelheid en efficiëntie

Vibe coding biedt ongekende versnelling in software ontwikkelingstrajecten. Projecten die traditioneel weken of maanden in beslag namen, kunnen nu in uren of dagen worden voltooid. Studies laten zien dat organisaties die vibe coding toepassen tot 55% snellere projectoplevering rapporteren in vergelijking met traditionele handmatige coding .

Deze versnelling is bijzonder waardevol voor rapid prototyping en minimum viable product (MVP)-ontwikkeling. Bedrijven kunnen ideeën snel valideren, marktvraag testen en concepten itereren zonder grote investeringen in ontwikkeling resources. De mogelijkheid om binnen enkele uren van concept naar functioneel prototype te gaan, maakt meer agile bedrijfsstrategieën en snellere respons op markt­kansen mogelijk.

Innovatie en creativiteit

Door routinetaken te automatiseren, stelt vibe coding ontwikkelaars in staat zich te richten op probleemoplossing op hoger niveau en creatieve oplossingen. In plaats van tijd te besteden aan syntaxis en implementatie details, kunnen teams zich concentreren op de gebruikerservaring, bedrijfslogica en innovatieve features die de producten onderscheiden.

Deze verschuiving faciliteert wat experts noemen de ‘problem-first approach’-ontwikkeling, waarbij het oplossen van gebruikersbehoeften voorrang krijgt boven technische beperkingen. Teams kunnen meerdere oplossingen snel uitproberen en verschillende benaderingen testen zonder de traditionele tijdsinvestering voor handmatige implementatie.

De creatieve voordelen reiken verder dan individuele ontwikkelaars naar hele organisaties. Niet-technische teamleden kunnen direct bijdragen aan applicatieontwikkeling, waardoor domeinexpertise en gebruikersinzichten behouden blijven in plaats van verloren te gaan in de vertaling tussen bedrijfs­eisen en technische implementatie .

Toegankelijkheid en democratisering

Vibe coding verlaagt de toetredingsdrempel voor softwareontwikkeling. Iemand zonder programmeer achtergrond kan functionele applicaties creëren door de behoeften in gewone taal te beschrijven. Hierdoor wordt de toegang tot software creatie voor iedereen gedemocratiseerd.
Deze toegankelijkheid heeft ingrijpende gevolgen voor bedrijfsinnovatie. Domeinexperts die branchespecifieke problemen begrijpen, kunnen nu zelf oplossingen bouwen in plaats van te vertrouwen op technische intermediairs. Kleine bedrijven en startups krijgen toegang tot maatwerk software zonder de traditionele kosten barrières voor het inhuren van gespecialiseerde ontwikkelaars.

Wat zijn de risico’s en beperkingen van vibe coding?

Beveiligings­risico’s

Vibe coding brengt echter aanzienlijke beveiligingsrisico’s met zich mee die organisaties zorgvuldig moeten afwegen. AI-gegenereerde code bevat vaak beveiligingslekken en verouderde praktijken die kwetsbaarheden in productiesystemen kunnen introduceren. Onderzoek toont aan dat 9 van de 10 AI-gegenereerde projecten basis veiligheidslekken bevatten die niet-technische gebruikers doorgaans niet kunnen identificeren of oplossen .

De hoge snelheid van ontwikkeling kan deze beveiligingsproblemen verergeren, aangezien teams AI-gegenereerde code mogelijk zonder grondige review van de beveiliging in productie zetten. In tegenstelling tot traditionele ontwikkeling, waarbij beveiliging is ingebouwd in het coderingsproces, kan het ‘black box’-karakter van vibe coding potentiële kwetsbaarheden verbergen totdat ze worden uitgebuit.

Organisaties die vibe coding implementeren, moeten robuuste beveiliging scanning-processen opzetten en zorgen dat AI-gegenereerde code een grondige review ondergaat voor deployment. DataNorth AI’s EU AI Act compliance service helpt bedrijven bij het navigeren door de regel­geving en beveiliging implicaties van AI-ondersteunde ontwikkeling.

Gevolgen van systeemontwerp en onderhoudbaarheid

Vibe coding kan snel gevolgen hebben van slecht systeemontwerp, omdat AI-gegenereerde oplossingen niet altijd voldoen aan code standaarden of architecturale best practices. Wanneer applicaties ‘slechts op vibes’ in elkaar worden gezet, ontbreekt vaak de structuur en documentatie die nodig zijn voor langdurig onderhoud.

Debugging van AI-gegenereerde code levert ook weer zijn unieke uitdagingen op, aangezien ontwikkelaars mogelijk de onderliggende logica en implementatie niet volledig begrijpen. Dit kennis­gat wordt vooral problematisch bij updates, foutoplossingen of integratie met andere systemen. De dynamische aard van AI-codering kan bovendien inconsistente code patronen veroorzaken die het onderhoud bemoeilijken.

Schaalbaarheid vormt een extra uitdaging, omdat vibe coding-tools doorgaans goed presteren bij kleine tot middelgrote projecten, maar moeite kunnen hebben met complexe, gedistribueerde applicaties die geavanceerde architecturale overwegingen vereisen. Organisaties die de schaal van vibe-coded applicaties willen vergroten, moeten vaak belangrijke aspecten refactoren of geheel opnieuw opbouwen.

Kwaliteit en betrouwbaarheid

AI-taalmodellen kunnen, ondanks de indrukwekkende mogelijkheden, code produceren met functionele bugs, logische fouten of prestatie­problemen die tijdens de eerste tests niet direct opvallen. Het conversational refinement-proces is intuïtief, maar garandeert geen uitgebreide kwaliteits­borging of systematische testdekking. Studies geven aan dat 25% van de ontwikkelaars schat dat één op de vijf AI-gegenereerde suggesties feitelijke fouten of misleidende code bevat. Voor live versies of applicaties die met gevoelige gegevens werken, vormen deze foutpercentages onacceptabele risico’s die extra maatregelen voor kwaliteitscontrole vereisen.

De zorgen over betrouwbaarheid strekken zich uit tot de beperkingen van AI-modellen bij het behandelen van nieuwe of complexe problemen. Hoewel AI uitblinkt in het genereren van standaard algoritmes en veelvoorkomende functionaliteit patronen, worstelt het met unieke eisen of geavanceerde technische uitdagingen die originele probleemoplossende benaderingen vereisen.

Vibe coding versus traditioneel programmeren

Kenmerk	Vibe coding	Traditioneel programmeren
Codecreatie	AI-gegenereerd vanuit natuurlijke taal	Handmatig regel voor regel coderen
Rol ontwikkelaar	Prompter, gids, tester, verfijner	Architect, implementator, debugger
Technische expertise	Lager (begrip van gewenste functionaliteit)	Hoger (kennis van programmeertalen)
Primaire invoermethode	Beschrijving in natuurlijke taal	Precieze code syntaxis
Ontwikkelsnelheid	Sneller, vooral voor prototypes	Over het algemeen langzamer, methodisch
Fout afhandeling	Verfijning via conversatie	Handmatig debuggen op basis van code begrip
Leercurve	Lagere instapdrempel	Vaak steiler
Onderhoud	Afhankelijk van AI-output kwaliteit en review	Betrouwbare code kwaliteit en ontwikkelaars vaardigheid
Schaalbaarheid	Geschikt voor kleine tot middelgrote projecten	Zeer schaalbaar voor complexe systemen
Beveiligings­controle	Platform managed met beperkte aanpassing	Volledige controle over beveiligingsmaatregelen
Gebruiksscenario’s	Snelle prototypes, MVP’s, persoonlijke projecten	Productie­systemen, enterprise applicaties

Wanneer kan je vibe coding gebruiken?

Vibe coding is het meest effectief in scenario’s waar snelheid en toegankelijkheid zwaarder wegen dan complexiteit of langdurig onderhoud:

Rapid prototyping en proof-of-concept-ontwikkeling vormen de sterkste use case voor vibe coding. Bij het valideren van ­ideeën of het demonstreren van functionaliteit aan stakeholders biedt de mogelijkheid om werkende prototypes binnen uren in plaats van weken te creëren enorme waarde. Deze snelheid faciliteert iteratief ontwerpen en snellere markt­validatie.

Interne tools en automatisering profiteren aanzienlijk van vibe coding. Organisaties kunnen snel aangepaste dashboards, dataverwerking scripts of workflow automatiseringstools bouwen zonder grote ontwikkelings­investeringen. Deze interne applicaties hebben doorgaans lagere beveiligings- en schaalbaarheid eisen, waardoor ze ideale kandidaten zijn voor vibe coding.

Educatieve en experimentele projecten benutten de toegankelijkheid van vibe coding om teams nieuwe technologieën te laten leren of innovatieve concepten te verkennen. De lage instapdrempel maakt experimenteren mogelijk dat met traditionele ontwikkeling wellicht niet haalbaar zou zijn.

MVP-ontwikkeling voor startups heeft vibe coding op grote schaal omarmd. Recente data toont aan dat 25% van de Y Combinator-startups in de Winter 2025-batch 95% van de codebase met AI-ondersteuning heeft gebouwd, wat de geschiktheid voor vroege fase bedrijven onderstreept .

Wanneer geen vibe coding gebruiken

Bepaalde scenario’s vereisen de precisie en controle die traditioneel programmeren biedt:

Productiesystemen die gevoelige gegevens verwerken, vereisen uitgebreide beveiliging reviews en op maat gemaakte beveiligingsmaatregelen die vibe coding doorgaans niet kan leveren. Financiële applicaties, zorgsystemen en andere gereguleerde industrieën hebben de gedetailleerde security control nodig die handmatig programmeren mogelijk maakt.

Grote, langdurige applicaties profiteren van architecturale planning en gestructureerde ontwikkeling die traditionele methoden bieden. Complexe systemen met integratie van meerdere externe services, hoge prestatie eisen of uitgebreide aanpassingen overstijgen vaak de capaciteit van de meeste vibe coding-tools.

Mission-critical applicaties waarbij betrouwbaarheid cruciaal is, moeten vibe coding vermijden. Systemen waarvan storingen kunnen leiden tot veiligheidsrisico’s, financiële verliezen of operationele verstoringen vereisen de grondige tests en validatie van traditionele development methodologieën.

Best practices voor veilige vibe coding

Beveiligingsrichtlijnen

Organisaties die vibe coding implementeren, moeten uitgebreide beveiligings kaders opzetten om inherente risico’s te beperken.
Voer verplichte code reviews uit voor alle AI-gegenereerde code vóór productie-deployment. Zelfs binnen de “vibe”-filosofie vereisen kritieke bedrijfsapplicaties menselijke security-expertise om potentiële kwetsbaarheden te identificeren die AI kan introduceren.

Gebruik geautomatiseerde security-scan tools als aanvulling op menselijke review. Static analysis security testing (SAST) en dynamic analysis security testing (DAST) kunnen veelvoorkomende kwetsbaarheid patronen in AI-gegenereerde code opsporen en een extra veiligheidsslag bieden.
Stel duidelijke grenzen voor het gebruik van vibe coding binnen de organisatie. Definieer welke typen applicaties en use cases geschikt zijn voor vibe coding versus traditionele ontwikkeling, zodat systemen met hoog risico de juiste ontwikkel governance krijgen.

Houd experimentele en productieomgevingen strikt gescheiden. Vibe coding-experimenten moeten plaatsvinden in geïsoleerde omgevingen die geen impact kunnen hebben op productiesystemen of gevoelige data, om het risico op onbedoelde datalekken te verkleinen.

Kwaliteitsborging

Het handhaven van datakwaliteit vereist systematische aanpakken die het snelle ontwikkel ritme van vibe coding aanvullen.

Combineer vibe coding met traditionele testmethodieken. Hoewel AI snel functionele code kan genereren, blijven uitgebreide teststrategieën zoals unit-tests, integratietests en user acceptance testing essentieel voor kwaliteitsborging.

Zorg voor begrip van kritieke code componenten. Hoewel de vibe coding-filosofie code-acceptatie zonder volledige doorgronding omarmt, vereisen productieomgevingen dat teamleden minimaal de high-level architectuur en kritieke bedrijfslogica begrijpen.

Implementeer goede documentatie praktijken voor AI-gegenereerde oplossingen. Documenteer gebruikte prompts, beoogde functionaliteit en wijzigingen tijdens het verfijning proces. Deze documentatie is cruciaal voor toekomstig onderhoud en troubleshooting.

Richt versiebeheer en change management in. AI-gegenereerde code moet dezelfde governance processen volgen als handgeschreven code, inclusief branch-strategieën, code reviews en gestandaardiseerde deployment procedures.

De toekomst van softwareontwikkeling

Branchetrends

De software-industrie transformeert snel door de adoptie van AI-ondersteunde ontwikkeling. Tegen 2030 voorspellen branche verwachtingen dat 25% van de Y Combinator-startups AI gebruikt om het grootste deel van de code te genereren, worden routinetaken voor 80% geautomatiseerd en versnelt projectoplevering tot 55%.

AI-gegenereerde pipelines en autonome software development lifecycle-loops dienen zich aan als de volgende evolutie. Deze systemen behandelen volledige ontwikkel workflows, van requirements tot en met deployment en monitoring, waardoor ontwikkelaars zich richten op strategie, ethiek en toezicht in plaats van implementatie details.

Convergentie van ontwikkel benaderingen vervaagt grenzen tussen low-code, no-code en professionele coding. Moderne platforms combineren visuele ontwikkeltools met natuurlijke taal prompts en traditionele codeer mogelijkheden, waardoor uniforme interfaces ontstaan voor verschillende vaardigheidsniveaus en aanpakken.

Enterprise-adoptie versnelt. Recente gegevens geven aan dat 82% van bedrijven nu agentische AI inzet voor softwareontwikkeling staken, tegen 50% in december 2024. Dit markeert een fundamentele verschuiving in hoe organisaties ontwikkeling organiseren.

Impact op developers

De rol van de ontwikkelaar evolueert van code-implementer naar AI-orkestrator en strategisch architect. In plaats van elke regel handmatig te schrijven, ligt de focus op requirements definiëren, AI-uitvoer beoordelen en kwaliteit en security borgen.

Vaardigheden verschuiven richting prompt engineering, AI-toolmanagement en solution architectuur. Traditionele programmeervaardigheden blijven waardevol, maar effectief samenwerken met AI-systemen wordt steeds crucialer voor loopbaanontwikkeling.

De arbeidsmarkt verandert zichtbaar in werving praktijken. Grote bedrijven zoals Visa, DoorDash en Roblox vragen nu “AI coding fluency” in functieprofielen en geven aan dat engineers AI-tools voor 50% of meer van hun workflow moeten inzetten.
Multimodale ontwikkelomgevingen komen op, met spraak-, visuele en tekst gebaseerde interfaces. Deze vooruitgang maakt ontwikkeling intuïtiever en toegankelijker, terwijl de productiviteit van ervaren ontwikkelaars toeneemt.

Aan de slag met vibe coding

Implementatiestappen

1. Begin met laag risico, experimentele projecten om vertrouwd te raken met AI-ondersteunde tools en hun mogelijkheden en beperkingen te begrijpen. Interne tools, prototypes en proof-of-concepts minimaliseren potentieel bedrijfsrisico.
2. Kies passende AI-coding tools op basis van teamvaardigheden, projectvereisten en budget. GitHub Copilot leidt de marktadoptie met 42% marktaandeel, terwijl gespecialiseerde platforms zoals Cursor en Replit voordelen bieden voor specifieke use cases.
3. Stel security- en kwaliteitsrichtlijnen vast voordat het gebruik wordt opgeschaald. Definieer code review-processen, security scan-eisen en documentatie standaarden die aansluiten op risicotolerantie en compliance.
4. Train teamleden in best practices voor prompt engineering, AI-toolgebruik en kwaliteitsborging. Inzicht in effectief communiceren met AI-systemen en het evalueren van output is cruciaal voor succesvolle implementatie.
5. Breid het gebruik geleidelijk uit op basis van succes metrics en lessen uit initiële projecten. Monitor ontwikkelsnelheid, codekwaliteit en security-uitkomsten om beslissingen over bredere adoptie te sturen.

Conclusie

Vibe coding markeert een fundamentele verschuiving in softwareontwikkeling die applicatie creatie democratiseert en innovatiecycli versnelt. De aanpak biedt grote voordelen voor snelle prototyping, interne tools en MVP-ontwikkeling, waardoor organisaties ideeën sneller kunnen valideren en marktkansen kunnen benutten.

Succesvolle implementatie vraagt om zorgvuldige aandacht voor security, kwaliteit en onderhoudbaarheid. Organisaties die vibe coding doordacht integreren, met duidelijke waarborgen, training en expert begeleiding, realiseren concurrentievoordeel en vermijden veelvoorkomende valkuilen.
De toekomst van softwareontwikkeling wordt waarschijnlijk hybride, waarbij de snelheid en toegankelijkheid van vibe coding wordt gecombineerd met de precisie en controle van traditioneel programmeren. Bedrijven die beide methoden begrijpen en strategisch toepassen, benutten AI-ondersteunde ontwikkeling voor duurzame groei en innovatie.

DataNorth AI staat klaar om organisaties te begeleiden in deze transitie met expertise, training en strategische begeleiding, zodat het potentieel van vibe coding wordt benut met passend risicobeheer en kwaliteitsstandaarden. Meer weten over vibe coding en het team de juiste tools en richtlijnen geven? Bekijk de Vibe Coding Workshop. De vibe coding-revolutie is hier. De vraag is niet óf moet worden aangepast, maar hoe snel en effectief de organisatie deze transformatieve aanpak kan omarmen.