Van Vibe Coding tot Enterprise Architectuur: In gesprek met Alessandro over de realiteit van AI in software development

Om meteen met de deur in huis te vallen: hoe is jouw reis met AI-tools begonnen?

"Mijn eerste echte aanraking met AI was een tijdje terug in een eerdere rol. Ik werkte daar nauw samen met een gefocust team dat puur op AI was ingezet voor specifieke productfeatures. Mijn rol was toen vooral adviserend; ik keek hoe deze AI-componenten het beste binnen de bestaande architectuur pasten. Daarna ben ik er ook zelf concreter mee gaan bouwen, door een tool op basis van Azure AI op te zetten. In die fase ging het dus echt nog over het bouwen van AI-oplossingen voor de eindgebruiker. 

Tegelijkertijd zag ik de hele markt in sneltreinvaart bewegen. Ik realiseerde me dat AI niet alleen de features die we opleveren ingrijpend zou veranderen, maar ook de manier waarop we als engineers ons werk doen. Als developer moet je mee blijven ontwikkelen om relevant te blijven; ik wilde absoluut niet achteropraken.  

Toen ik vervolgens een sabbatical nam, besloot ik de focus volledig te verleggen naar AI als development tool. Ik wilde voor mijn eigen projecten verder gaan dan alleen het typen van losse, reactieve prompts in ChatGPT. Ik wilde ontdekken wat de agentic aanpak - waarbij AI-agenten proactief en zelfstandiger code-taken oppakken - nu echt gaat betekenen voor ons dagelijkse vakgebied." 

De start met dit soort nieuwe technologie gaat zelden in één keer goed. Waar liep jij in het begin keihard tegenaan?

"In het begin liep ik vooral tegen de technische limieten van de toenmalige tooling aan. Ik begon heel pragmatisch met ChatGPT. Om de code te voeden, gebruikte ik een tool genaamd RepoMix om één groot bestand van de code te produceren. Dat werkte prima voor kleine projecten, maar naarmate de solution groter werd, paste de code simpelweg niet meer in het context window van de AI. De chatbot 'vergat' cruciale delen van de applicatie, waardoor het onbruikbaar werd voor grotere projecten. Dat was best frustrerend."

Wat was voor jou de uiteindelijke 'eye-opener' waardoor AI wél direct serieuze waarde ging opleveren?

"Dat was het moment dat ik overstapte naar specifiekere, repository-aware tools zoals Claude Code en Codex. De inzet van een tool die de volledige directorystructuur en repository begrijpt, maakt een wereld van verschil. Ineens heb je geen problemen meer met het context window, omdat de tool zelf snapt welke delen van de codebase relevant zijn. 

Bovendien kan zo'n agent zelfstandig bestanden aanpassen in je project. Het geeft enorm veel voldoening als je merkt dat je door deze manier van werken veel meer voor elkaar krijgt in kortere tijd. Door middel van vibe coding krijg je simpelweg veel sneller bruikbare output."

Je noemt het nu zelf al: 'vibe coding'. Dat snelle, interactieve coderen waarbij de AI bijna volledig aan het roer staat, is momenteel een enorme trend. Hoe verhoudt zich dat tot jouw dagelijkse praktijk? Is het een wilde ontdekkingstocht of juist een str

"Als software engineer kijk je natuurlijk altijd met een andere, kritischere blik naar het resultaat dan een hobbyist. In het begin hield ik veel controle: ik startte met heel kleine, specifieke verandervragen en hield strak toezicht op de output. 

Maar om te kijken waar de grenzen liggen, heb ik voor een eigen project, een website die je leert hoe je een Rubik's cube oplost (https://cubing.agilo.nl/), juist bewust de andere kant opgezocht. Ik wilde zien wat er gebeurt als je de AI volledig loslaat. Ik gaf een AI-tool genaamd Kimi een aantal keer exact dezelfde, heel algemene prompt: 'Hier is een chatlog over hoe je een Rubik's cube oplost, kun je hier een website van maken?' 

Omdat de prompt zo breed was, kreeg de generatieve AI alle ruimte om verschillende kanten op te gaan. Er kwamen dan ook heel diverse resultaten uit. Eén daarvan was kwalitatief goed genoeg om als basis te gebruiken, en daar ben ik vervolgens met specifiekere prompts op gaan doorbouwen." 

En blijft het dan bij die 'vibe', of komt de engineering-bril daarna weer op de neus?

"Absoluut dat laatste. Nadat de basis er stond, ben ik als ontwikkelaar direct de code ingedoken. Ik heb handmatige refactor-slagen gedaan en de AI vervolgens ingezet om code reviews uit te voeren en verdere kwaliteitsverbeteringen door te voeren. 

Voor klanten is dat ook de grote winst: bij kleinere, gerichte wijzigingen in een code-architectuur hou ik de hand stevig aan het roer. De prompts zijn dan heel specifiek en de code wordt in detail bekeken en bijgestuurd. AI helpt enorm om de time-to-market van features te verkorten, omdat het uitzoekwerk en het genereren van de boilerplate-code vele malen sneller gaat dan wanneer je alles handmatig uitwerkt. Maar de engineering-bril blijft in elke fase onmisbaar."

Dat brengt ons mooi bij de 'Enterprise'-bril. Grote organisaties en klanten zijn soms huiverig dat AI code genereert die weliswaar werkt, maar subtiele bugs of security-risico's bevat. Hoe bewaak je die grip en kwaliteit in een professionele setting?

"De realiteit is dat het reviewproces in de basis hetzelfde blijft als wat we al jaren doen. Ook wanneer een menselijke developer code schrijft, sluipen er foutjes in. Daarom hebben we een strikt proces van peer reviews. Vooralsnog is dat met AI-gegenereerde code niet anders. 

Wel denk ik dat dit proces in de toekomst gaat veranderen. We zullen op bepaalde, meer voorspelbare onderdelen waarschijnlijk meer op het resultaat van de AI kunnen gaan vertrouwen. Het grote verschil tussen een pure 'vibe coder' en een Dev Talents engineer is dat wij de AI gericht aansturen. We laten de AI code toetsen en vergelijken met bewezen referentie-architecturen en relevante codevoorbeelden, in plaats van blind te varen op wat er toevallig uitrolt." 

Hoe past deze AI-workflow binnen de traditionele quality gates, zoals unit tests en CI/CD-pipelines?

"In enterprise projecten komen we als experts meestal terecht in bestaande omgevingen waar robuuste pipelines, geautomatiseerde tests en availability-metriek al volledig zijn ingericht. Daar kunnen we met agentic development perfect op blijven steunen; de bestaande poortwachters vangen eventuele afwijkingen direct op. 

Mocht je een heel nieuw project vanaf de grond opbouwen, eventueel via een snelle vibe coding-achtige methodiek om snel een prototype te hebben, dan is het cruciaal dat je er vanaf dag één rekening mee houdt dat al die traditionele quality gates alsnog worden ingericht. AI vervangt de noodzaak van testen en pipelines niet, het versnelt hooguit de manier waarop je ze opzet."

Als we kijken naar de huidige stand van de techniek, wat is volgens jou op dit moment de grootste uitdaging waar we als industrie nog mee worstelen?

"Dat is zonder twijfel de behoefte aan een governing body. Hoe slim de agentic tools ook worden, je hebt te allen tijde een ervaren engineer nodig die de handen aan het roer houdt. De AI overziet de micro-taken uitstekend, maar het grotere plaatje, de langetermijnvisie van de software-architectuur en de business logica, moet nog altijd door mensen worden bewaakt."

Tot slot: wat zou je willen zeggen tegen collega-developers die nog twijfelen, of die bang zijn dat AI de creativiteit en de ambacht uit ons vak haalt?

"Eigenlijk wat elke goede engineer zou moeten doen: probeer het gewoon uit en ga ermee spelen! Pak een leuk idee of een persoonlijk verhaal uit je eigen leven en probeer daar met behulp van AI in no-time een vette website of app voor te bouwen. Als je ergens passie voor hebt, is het fantastisch om te zien hoe snel je hiermee van idee naar werkend resultaat gaat. 

Wees vooral niet bang voor die vibe coding-aanpak om snel iets gaafs neer te zetten. Je zult merken dat zodra de code op je scherm staat, je vanzelf weer als een echte ontwikkelaar naar het resultaat gaat kijken. Je engineering-instinct neemt het dan over: je gaat refactoren, structureren en verbeteren. AI haalt de creativiteit er niet uit, het geeft je juist de tools om je ideeën sneller dan ooit tot leven te wekken."