Steeds meer ontwikkelaars coderen met AI. Met behulp van AI-tools is het mogelijk om allerlei processen aanzienlijk te versnellen, te vereenvoudigen en te verbeteren. Het ontwikkelen van een app, een website of software is zodoende mogelijk in minder tijd en met minder mensen.
Toch is ontwikkelen met AI niet zonder risico’s. Zonder gedegen kennis van code en aandacht voor zaken als beveiliging, toegankelijkheid en beheerbaarheid kan het op de lange termijn juist meer problemen opleveren. Daarom is een professionele blik van een expert nog altijd onmisbaar.
Bij Brthrs zijn we gespecialiseerd in het controleren van AI-gegenereerde code. We leggen je alles uit de kansen en risico’s van coderen met AI en over de meerwaarde van een deskundige controle door een technisch bureau dat gespecialiseerd is in kunstmatige intelligentie.
Hoe werkt coderen met AI?
Laten we bij de basis beginnen. Ontwikkelaars die coderen met AI maken gebruik van slimme systemen die in staat zijn om op basis van prompts code te genereren, aan te vullen of te analyseren. Je kunt bijvoorbeeld coderen met ChatGPT, Gemini of Github Copilot aan je zijde.
Er zijn ook bedrijven die je beloven om in een paar minuten een gehele website of een applicatie te genereren. Bij bijvoorbeeld Replit, Base44 en Lovable kun je prompts invoeren en vervolgens zie je de code en het visuele resultaat verschijnen. Vervolgens kun je bijsturen met meer prompts.
Dankzij AI hoeven developers niet meer vanaf nul te starten met een nieuw project. Dit scheelt veel handmatig werk. De kunstmatige intelligentie kan patronen herkennen, oplossingen aandragen en toepasbare code genereren in verschillende programmeertalen.
De voordelen van coderen met AI
Uit hoe coderen met AI werkt, blijken meteen al een aantal duidelijke voordelen. We zetten die voordelen graag voor je op een rij.
Sneller werken met AI-tools als GitHub Copilot
Laten we beginnen met de tijdwinst. Dankzij kunstmatige intelligentie gaat het schrijven van standaardcode, het aanmaken van een reeks functies of het herhalen van patronen in verschillende platforms veel sneller. Dit betekent minder repetitieve taken en meer ruimte voor creatief werk.
Automatisch aanvullen in Visual Studio Code
Veel ontwikkelaars coderen in een Integrated Development Environment, oftewel een IDE. In populaire IDE’s als Visual Studio Code kun je met behulp van de beste AI-tools als GitHub Copilot automatisch suggesties krijgen voor de volgende regel code. Dit gaat sneller en voorkomt fouten.
Hulp bij verschillende programmeertalen
Sommige projecten combineren verschillende programmeertalen. Dit vraagt om veel kennis en flexibiliteit van developers. Artificiële intelligentie helpt door fragmenten aan code te genereren en automatisch te integreren. Zo is er minder diepgaande kennis van elke taal nodig.
Vibecoding: samenwerken met AI op een andere manier
Naast de bekende tools en methodes rondom AI-coderen bestaat er ook een vernieuwende aanpak: Vibecoding. Hierbij werk je niet vanuit één strakke prompt naar een direct eindresultaat, maar ga je juist spelenderwijs in dialoog met AI. Je bouwt stap voor stap voort op de suggesties die de AI doet, en stuurt de richting bij tot de ‘vibe’ klopt met je project. Dit maakt coderen minder eenrichtingsverkeer en meer een creatief proces waarin mens en AI elkaar versterken.
Wil je dieper ingaan op dit concept? In onze blog over Vibecoding lees je hoe deze aanpak werkt en waarom het een waardevolle aanvulling is op traditioneel coderen met AI.
De risico’s van coderen met AI
Naast de kansen van coderen met AI is het ook belangrijk om rekening te houden met risico’s. Coderen met AI betekent namelijk niet dat er geen fouten meer gemaakt kunnen worden. We zetten een aantal potentiële risico’s op een rij.
Fouten in met AI gegenereerde code
AI wordt elke dag beter, maar merkt zeker nog fouten tijdens het coderen. Soms kan AI hallucineren of fouten maken bij het genereren van complexe code. Zonder controle vertrouwen op AI-code is dus niet aan te raden.
Problemen op het gebied van veiligheid
Op het gebied van veiligheid kan het overnemen van AI-gegenereerde code zorgen voor nog grotere problemen. Kunstmatige intelligentie neemt namelijk vaak elementen over uit eerder gegenereerde code. Kwetsbaarheden kunnen zich dan ongemerkt herhalen.
Afhankelijkheid van specifieke AI-tools
Als je je gehele workflow inricht op het gebruik van GitHub Copilot of een andere AI-tool, dan neem je voor lief dat je wellicht afhankelijk wordt. Als je AI-tool verandert, duurder wordt of niet meer wordt ondersteund, kan dit voor problemen zorgen.
Minder aandacht voor toegankelijkheid
Code genereren met AI kan soms een risico vormen als het gaat om toegankelijkheid. Voor websites van bijvoorbeeld overheidsinstellingen is toegankelijkheid een zeer belangrijk thema. Daarom is ook op dit gebied altijd een grondige controle nodig.
Moeilijkheden bij het beheren op de lange termijn
Goede code hoort niet alleen te werken op de korte termijn, maar ook flexibel te zijn met het oog op de toekomst. Soms blijkt AI-gegenereerde code lastig om te onderhouden of te beheren. Leesbaarheid, schaalbaarheid en beheer dienen in acht te worden genomen.
Vooroordelen in machine learning-modellen
Kunstmatige intelligentie programmeert op basis van dominante voorbeelden die tijdens de training aan bod zijn gekomen op basis van machine learning. Dit betekent dat er altijd een risico is op ‘bias’ in de vorm van onbewuste discriminatie of onwenselijke patronen.
Minder nauwkeurigheid bij creatieve projecten
Artificiële intelligentie heeft soms wat meer moeite bij unieke of creatieve projecten. Het kan dan immers minder putten uit de training. Als maatwerk vereist is en je grenzen wil verleggen, dan kan de code van AI soms tekortschieten.
Laat je code checken: zo helpt Brthrs bij veiligheid en optimalisatie
Bij Brthrs hebben we ervaring met het schrijven en het controleren van code. Ook in het geval van code geschreven door AI. Onze experts hebben ervaring in verschillende sectoren en analyseren de code van a tot z. Dat helpt om verbeteringen door te voeren, ook bij complexe projecten.
Het identificeren van kwetsbaarheden
Op de eerste plek staat altijd veiligheid. We brengen bijvoorbeeld in kaart of er mogelijk sprake is van beveiligingslekken die op de korte en lange termijn voor problemen kunnen zorgen. Omdat veiligheid vaak van bedrijfsspecifieke zaken afhankelijk is, is een goede controle van groot belang.
We analyseren niet alleen de syntax en de structuur, maar ook de wijze waarop data wordt verwerkt, opgeslagen en doorgestuurd. Code van AI kan bijvoorbeeld functies zonder correcte inputvalidatie of verouderde encryptie bevatten. Wij lossen dat op.
Het mogelijk maken van een naadloze integratie
Wat we regelmatig zien, is dat een met AI-gegenereerde toepassing niet direct compatibel is met de andere systemen van een organisatie. Wij kijken niet enkel naar de nieuwe toepassing, maar ook naar de koppelingen met andere onderdelen van de workflow.
Voor een succesvolle integratie van AI is de inbedding namelijk van groot belang. Denk hierbij bijvoorbeeld aan samenwerking met het bestaande versiebeheersysteem, testomgevingen en tools voor projectmanagement. Goede AI integreert naadloos in de organisatie.
Het evalueren van toegankelijkheid en betrouwbaarheid
Naast de veiligheid en de koppelingen met andere systemen kijken we ook naar de toegankelijkheid en de betrouwbaarheid van de code. De bedoeling is om de AI-code robuust en toekomstbestendig te maken voor uiteenlopende gebruikers.
Ook de documentatie nemen we onder de loep. Soms kan door AI-gegenereerde documentatie iets te algemeen zijn en is er uitgebreide ondersteuning nodig op een hoger niveau. Uiteindelijk moeten ontwikkelaars er in de toekomst zonder problemen mee kunnen werken.
AI-coderen: voorkom fouten met een deskundige controle
Code schrijven met AI is voor veel bedrijven een gamechanger. Toch is het belangrijk om stil te blijven staan bij zaken als beveiliging, betrouwbaarheid en de werking op de lange termijn niet uit het oog te verliezen. Wij helpen je daarbij.
Wil je je code eerst laten checken voordat je deze actief inzet? Dat kan via Shipit, ons platform waar je AI-gegenereerde code laat controleren door onze experts. Extra mooi: we zijn officieel Lovable partner.
