Artificiële intelligentie-agenten zijn overal. Maar niet omdat ze bijzonder nuttig zijn. Integendeel, omdat veel mensen hun onwetendheid of halwetenschap achter woordenparen verbergen willen, of omdat veel mensen het eenvoudigweg niet beter weten. Software-ontwikkeling zonder artificiële intelligentie is onzin, maar met agenten is het een doodlopende straat.
Introductie
Artificiële intelligentie-agenten zijn al een tijdje populair geworden. Een AI-agent is een autonom programma, dat gebruik maakt van AI-modellen om complexe taken uit te voeren.
Bijvoorbeeld kan een agent onderzoekstaken uitvoeren of programma's vanaf afstand bedienen en daarmee de mens ontlasten.
Om een agent zijn werk laten doen, heeft hij uitgebreide toegangsrechten nodig. Zoals altijd brengen grote kansen en mogelijkheden ook grote risico's met zich mee.
Een AI-agent in de context van het programmeren van applicaties, websites of apps is zoals een nieuwe medewerker die kan programmeren. Je geeft de agent een opdracht wat te programmeren, en vervolgens begint de agent zelfstandig te werken en programmeert wat je hem heeft opgedragen.
De agent creëert daarbij nieuwe bestanden waarin de programmeercode wordt opgeslagen, of hij wijzigt bestaande programmeercodes aan. Afhankelijk van de modus vraagt de agent bij elke wijziging van de broncode of u daarmee akkoord gaat. Na enkele seconden of minuten, afhankelijk van de taak, is het gewenste programma ontwikkeld.
Voordelen en nadelen van agentiecodering
Voordelen
De voordelen van AI-programmering met behulp van agenten zijn evident. Wat eerder uren, dagen, weken of soms een jaar duurde, is nu binnen enkele seconden of minuten mogelijk.
Niet alleen neemt de tijd om programma's af te maken snel af, maar het is ook belangrijk dat de energie die mensen inzetten sterk wordt gereduceerd. Het is namelijk veel gemakkelijker een zeer eenvoudige taak uit te voeren dan een taak waarbij je intellectueel sterk wordt belast. Velen falen aldaar omdat ze met complexe taken helemaal niet aanvangen. Met de AI-programmering valt deze drempel volledig weg.
Een ontwikkelaar van een Big Tech bedrijf slaagde eind 2025 erin, met behulp van AI-programmering binnen een uur een resultaat te bereiken, waarvoor eerder meerdere hoogbetaalde ontwikkelaars tegelijkertijd een jaar lang hadden gewerkt.
Het belangrijkste voordeel van agenten-gebaseerde AI-programmering is vooral voor programmeerbeginners of matig begaafde ontwikkelaars aanwezig. Wat eerder onmogelijk what, is nu mogelijk.
Een deelnemer aan een Dr. GDPR workshop over AI-programmering vertelde een paar weken later telefonisch dat hij zichzelf een MP3-speler naar keuze had laten programmeren. Hij had nog nooit opmerkelijk geprogrammeerd. Ook lukte het hem om voor de Raspberry een programma te ontwikkelen dat zijn verwarmingssysteem analyseert. Hij had nog nooit iets op de Raspberry geprogrammeerd.
Nadelen
Agentic Coding heeft echter ook enkele nadelen. Deze hebben vooral invloed op professionele softwareontwikkeling.
Agentic Coding is vooral geschikt voor speelgoedprojecten.
Voor professionele softwareprojecten zouden agenten niet worden gebruikt.
Agenten nemen volledig de controle over wat er gebeurt over. Bij agenten gebaseerde programmering creëert de agent autonoom broncode, wijzigt bestaande programmacodes aan en meldt aan het einde "Klaar". Wat er is gebeurd, kan een ervaren ontwikkelaar bij zeer scherp kijken nog kunnen volgen – tot het programma te uitgebreid wordt of de tijd te krap.
De komplette Kontrollverlies betekent dat de mens de software niet meer begrijpt die de agent heeft geprogrammeerd. Veiligheidslekken ontstaan en blijven onopgemerkt, gevaarlijke toegangsverzoeken kunnen hele systeemlandschappen lamleggen.
Als een particulier een agent gebruikt om een app te programmeren, is het proces in het beste geval als volgt:
- De DAU (Dümmster Anzunehmender User) geeft de AI-agent een opdracht, bijvoorbeeld: "Schrijf me een MP3-speler die in mijn browser draait en waarmee ik een afspeellijst kan beheren.
- De AI-agent creëert de MP3-speler in ongeveer 2 minuten.
- De gebruiker start de MP3-speler. Er zijn nu verschillende mogelijkheden:
- De MP3-speler werkt, maar de gebruiker heeft wensen voor aanpassingen (luxe problemen).
- De MP3-speler werkt, maar biedt de gebruiker daarin geen (ernstige) problemen op.
- De MP3-speler werkt niet of heeft ernstige fouten (showstoppers).
Wat gebeurt absoluut niet: De AI-agent doet precies wat hij moet doen.
Zoals uit de praktijk bekend is, komt een technisch niet kundige gebruiker vanaf een bepaald punt niet verder. De gebruiker begrijpt simpelweg niet wat de agent heeft geproduceerd. De gebruiker kan alleen maar steeds opnieuw nieuwe instructies aan de AI-agent geven. De conversatie wordt langer en langer. De geheugen (context) van de AI-agent wordt voller en voller. De resultaten worden slechter in plaats van beter.
De softwareontwikkeling met AI-agenten is dus een eenbaansstraat met doodlopende straat.
AI-agenten sturen systemen met volle kracht tegen een muur en vernietigen ze uiteindelijk.
Tenzij de mens ingrijpt.
Naast de gevaren die ik eerder beschreef, bestaan er nogal wat andere bij het gebruik van AI-agenten. Bijvoorbeeld kan de agent een programma maken dat schade aanricht (bestanden wissen, netwerken lamleggen, wachtwoorden stelen, systemen laten crashen etc.). Minder makkelijk te ontdekken zijn programma's die fout werken. Bij een Financiële administratie-AI zou het beter zijn als alle getallen kloppen. 99% reiken hier niet uit. Iedereen weet wat het betekent om een 9 in plaats van een 1 voor de komma te hebben of het kommetje één keer naar rechts of links te verschuiven.
De oplossing
Wat te doen als er geen agenten zijn voor het programmeren? Gewoon:
AI-programmering ja, agenten nee.
Wat betekent dat concreet? De kernkenmerken van een goede oplossing voor de softwareontwikkeling zijn:
- Onthouden: (ook) AI-systemen gebruiken om software te ontwikkelen!
- Zeker geen agenten gebruiken!
- De ontwikkelaar betrekken.
- De ontwikkelaar is verantwoordelijk. Hij of zij alleen!
- Een proces inrichten waarmee AI doeltreffend kan worden ingezet om programma's uiterst efficiënt te ontwikkelen
Moet men eigenlijk met AI programmeren?
De eenvoudige antwoord is: Ja.
Bedrijven die software zonder AI ontwikkelen, doen iets heel erg verkeerd! Uw bedrijf gebruikt geen AI voor programmering? Dan moet u dit zo snel mogelijk veranderen.
Forbeelden uit de praktijk
Slechts een klein fragment van wat we onlangs dank van AI-programmering (zonder agenten) met weinig moeite hebben bereikt:
- Een verfijnde, complexe rapport over gegevensbescherming voor website-controles wordt opgesierd (voorbeeld)
- Een hoogcomplex privacyrapport tweetalig vormgeven (zie vorige)
- Dr. GDPR Blog in 10 talen uitgewerkt (inclusief bijdragen in 10 talen – de vertaling van de WordPress-berichten en hun structuur vond plaats met eigen AI)
- Prachtige landingpagina's gemaakt (beispiel)
- Diverse andere websites en landingspagina's verfraaid en tweetalig ontworpen
- Online bestellingen met drie betaalmogelijkheden mogelijk maken – zonder tussenhandelaar, maar wel volautomatischer en tweetalig (Beispiel)
- Bestelbeheer (backend) voor het verwerken van speciale gevallen (testimonial-kortingen, annuleringen)
- Crawler ontwikkeld die Cloudflare kan omzeilen (wordt momenteel geïntegreerd in Website Check)
- SEO- en beveiligingscontrole voor websites ontwikkeld (zal binnenkort als product online te bestellen zijn)
- SEO-optimalisatie dank eigen WordPress-plug-ins (kijk in de broncode van de berichten en u ziet FAQs voor elk bericht, die zoekmachines kunnen lezen)
- Afbeeldingen voor dit artikel gegenereerd 😉
De lijst is ondanks haar lengte onvolledig. We spreken hier over een periode van enkele weken. In de lijst ontbreken:
- Gesloten klantprojecten
- Interne plug-ins en tools voor de uitbreiding van bedrijfsactiviteiten
- Opleiding (in de zich snel ontwikkelende AI-sector bijzonder belangrijk)
- Vrijwillige activiteiten voor digitale zelfstandigheid in Duitsland
- Max Pain strategie geëvalueerd en als ongeschikt bevonden
- Diverse optimalisaties van bestaande programma's
- …
Zoals is aangetoond, kan met behulp van de juiste aanpak van AI-programmering iets worden bereikt dat niet met 'verbazingwekkend' te beschrijven is. Dit attribuut zou een maximale onderschatting zijn, zoals Einstein als 'gemiddeld begaafd' zou beschrijven.
Met AI-programmering kunnen werelden worden verplaatst. Wat vroeger een inspanning van vijf personele jaren vereiste, is in het beste geval in enkele uren voltooid. De gebruikelijke productiviteitswinst is naar onze ervaring een factor 5. Je creëert dus in 20% van de tijd en zelfs met plezier wat eerder alleen mogelijk what onder grote inspanningen.
Vraag uw ontwikkelaar eens of hij u een mooie webapp kan bouwen. Als het resultaat "mooi" is, dan alleen maar omdat er een bouwpakket is gebruikt. Met AI-programmering krijgt elke goede ontwikkelaar aantrekkelijke resultaten. Zover de esthetiek. Voor de functionaliteit zie de voorbeelden hierboven.
Hoe gaat AI-programmering echt?
Het antwoord op deze vraag is slechts een training verwijderd.
De aanpak is hierboven al in zijn basis uitgelegd. Kort nog eens:
Geen agenten gebruiken. Geef de controle aan de mens. Geef ontwikkelaars een plan in handen die ze snel kunnen verinnerlijken om maximaal productief te zijn. ChatGPT is geen onderdeel van de oplossing.
We hebben meerdere ontwikkelteams binnen een dag bijgebracht hoe AI-programmeren werkt. Ook de leidinggevende ontwikkelaar, die al jaren niet meer echt programmeerde, what daarna zo goed ingestrikt dat hij na een paar weken op het telefoon kon vertellen dat hij echte wonderen had verricht.
De ontwikkelaars hebben dan veel meer plezier in hun werk en hoeven zich niet meer te verschuilen voor technische uitdagingen, omdat dergelijke uitdagingen in de toekomst niet meer zullen bestaan.
Uw bedrijf zal aanzienlijk winstgevender worden, of kan met de beperkte hoeveelheid beschikbare specialisten alle technische taken uitvoeren die aanstaan. In korte tijd, met minder moeite en goedkoper dan ooit tevoren.
Een dag training voor uw ontwikkelaars. Dat is het.
My name is Klaus Meffert. I have a doctorate in computer science and have been working professionally and practically with information technology for over 30 years. I also work as an expert in IT & data protection. I achieve my results by looking at technology and law. This seems absolutely essential to me when it comes to digital data protection. My company, IT Logic GmbH, also offers consulting and development of optimized and secure AI solutions.
