Slim samenwerken met AI in de softwareontwikkeling
Stel je voor dat een collega in een paar minuten een programma voor je bouwt. Het werkt, maar niemand weet precies hoe of waarom. Zo voelt programmeren met AI voor veel ontwikkelaars. Mijn bachelorproef laat zien hoe je AI slim inzet en toch zelf de controle houdt.
Een probleem uit de praktijk
Bedrijven krijgen dagelijks stapels e-mails van klanten met bestellingen en aanpassingen. Al die gegevens moeten daarna met de hand in het bedrijfssysteem worden ingevoerd. Voor mijn stage bij softwarebedrijf CERM werkte ik mee aan Lexis, een applicatie die dit automatisch doet. Een taalmodel, dezelfde soort AI als achter ChatGPT, leest de e-mails, haalt de belangrijke gegevens eruit en stuurt ze door naar het bedrijfssysteem. Na zes weken ontwikkeling draait Lexis bij klanten van CERM.
Terwijl ik aan Lexis werkte, gebruikte ik zelf ook AI als hulpmiddel om sneller te programmeren. Zo werd mijn bachelorproef een onderzoek naar AI in het ontwikkelproces zelf.
Sneller, maar niet foutloos
AI kan in een mum van tijd code schrijven. Ik gebruikte AI voor drie onderdelen van Lexis: een inlogsysteem waarmee meerdere klanten veilig toegang krijgen, een interne tool om testgegevens te beheren, en een nieuwe manier om automatisch te controleren of de koppelingen tussen systemen blijven werken. De testtool en de overstap naar een nieuwe controlemethode gingen met AI aanzienlijk sneller. Ook het gevoelige inlogsysteem kwam veilig in productie.
Toch levert AI niet altijd wat je nodig hebt. Zonder duidelijke sturing en kennis van het onderwerp schrijft AI code die werkt, maar niet altijd goed genoeg is om echt te gebruiken.
Vier bouwstenen voor bewust gebruik
Mijn bachelorproef legt uit hoe je AI beter kunt sturen:
- Goede opdrachten formuleren. Hoe duidelijker je zegt wat je wilt, hoe beter het antwoord. Dit heet prompt engineering.
- AI koppelen aan andere programma's. Je hebt het misschien al gezien wanneer je in ChatGPT of een ander AI-platform vraagt om een afspraak in je agenda te zetten. Achter de schermen zorgt een standaard die MCP heet ervoor dat AI met zulke programma's kan praten. In de softwareontwikkeling laat je AI zo bijvoorbeeld zelf in een taakbeheersysteem kijken in plaats van te gokken.
- Vaste werkwijzen meegeven. Met zogeheten skills leg je afspraken van het team één keer vast, zodat AI ze telkens volgt.
- AI zelfstandig laten werken, binnen grenzen. Agents zijn AI-assistenten die zelfstandig een taak uitvoeren, stap voor stap, terwijl de ontwikkelaar het eindresultaat bepaalt en beoordeelt.
De risico's
Maar AI heeft ook risico's. AI kan dingen verzinnen, beveiligingsfouten introduceren en privacygevoelige gegevens in gevaar brengen. Het grootste risico is misschien wel dat ontwikkelaars te veel op AI gaan vertrouwen en zelf minder begrijpen van de code die ze beheren. Wie de code niet meer begrijpt, kan fouten ook niet meer opsporen.
Verlengstuk, geen vervanger
Mijn conclusie is eenvoudig: AI is een sterk verlengstuk van de ontwikkelaar, geen vervanger. De ontwikkelaar bepaalt het eindresultaat en doet altijd de eindbeoordeling. AI levert de meeste waarde wanneer die wordt ingebed in duidelijke processen met heldere instructies.
Dat geldt ook buiten de softwarewereld. Wie AI gebruikt om sneller te werken, blijft zelf verantwoordelijk voor het resultaat. Zorg dus dat je begrijpt wat AI voor je maakt, en beslis zelf wanneer je AI inzet.
Bibliografie
Aikido Security BV. (2026). Unified Security Platform from Code to Runtime. [Software].
Geraadpleegd op 12 mei 2026, van https://www.aikido.dev/
Anthropic. (2024, 25 november). Introducing the Model Context Protocol. Geraadpleegd op 9 april
2026, van https://www.anthropic.com/news/model-context-protocol
Anthropic. (2025, 5 december). Donating the Model Context Protocol and establishing the Agentic
AI Foundation. Geraadpleegd op 10 april 2026, van
https://www.anthropic.com/news/donating-the-model-context-protocol-and-
establishing-of-the-agentic-ai-foundation
Anthropic. (2026a). Claude Code. (Versie 2.1.156) [Software]. Geraadpleegd op 2026, van
https://claude.com/product/claude-code
Anthropic. (2026b). Claude Opus. (versie 4.6) [Large language model]. https://claude.ai/
Anthropic. (2026c). Orchestrate teams of Claude Code sessions. Claude Code Docs. Geraadpleegd
op 15 mei 2026, van https://code.claude.com/docs/en/agent-teams
Anthropic. (z.d.a). Extend Claude with skills. Claude Code Docs. Geraadpleegd op 17 april 2026,
van https://code.claude.com/docs/en/skills
Anthropic. (z.d.b). Extended thinking. Claude API Docs. Geraadpleegd op 22 mei 2026, van
https://docs.anthropic.com/en/docs/build-with-claude/extended-thinking
Anthropic. (z.d.c). Prompt engineering for AI guide. Geraadpleegd op 7 april 2026, van
https://platform.claude.com/docs/en/build-with-claude/prompt-engineerin…
Anysphere. (2026, 13 april). Cursor. (Versie 3.1) [Software]. Geraadpleegd op 13 april 2026, van
https://www.cursor.com/
Atlassian. (2025). Extend Atlassian into any AI assistant using MCP. Geraadpleegd op 10 april
2026, van https://www.atlassian.com/platform/remote-mcp-server
Becker, J., Rush, N., Barnes, E., & Rein, D. (2025, 12 juli). Measuring the impact of early-2025 AI on
experienced Open-Source developer productivity. arXiv (Cornell University).
https://doi.org/10.48550/arXiv.2507.09089
Bruno Software Inc. (2026, 26 mei). Bruno. (Versie 3.4.2) [Software]. https://www.usebruno.com
CERM NV. (2026). Home [Afbeelding]. CERM. https://www.cerm.net/
Europees Parlement. (2023, 25 juli). AI-verordening: eerste regels voor artificiële intelligentie.
Geraadpleegd op 5 mei 2026, van
https://www.europarl.europa.eu/topics/nl/article/20230601STO93804/ai-ve…-
eerste-regels-voor-artificiele-intelligentie
Europees Parlement. (2026, 10 maart). Bescherming van auteursrechtelijk beschermd werk en
creatieve sector van de EU in AI tijdperk. Geraadpleegd op 5 mei 2026, van
https://www.europarl.europa.eu/news/nl/press-room/20260306IPR37511/besc…-
van-auteursrechtelijk-beschermd-werk-en-de-creatieve-sector-van-eu
Europese Commissie. (2024). AI Act. Shaping Europe’s digital future. Geraadpleegd op 5 mei 2026,
van https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/policies/regulatory-framework-…
Fu, Y., Liang, P., Tahir, A., Li, Z., Shahin, M., Yu, J., & Chen, J. (2025, 12 februari). Security
Weaknesses of Copilot-Generated Code in GitHub Projects: An Empirical Study. ACM
Transactions On Software Engineering And Methodology, 34(8), 1–34.
https://doi.org/10.1145/3716848
Hardt, D. (2012). The OAuth 2.0 Authorization Framework. IETF. https://doi.org/10.17487/rfc6749
Hong, K., Troynikov, A., & Huber, J. (2025, 14 juli). Context Rot: How Increasing Input Tokens
Impacts LLM Performance. Chroma. Geraadpleegd op 19 mei 2026, van
https://research.trychroma.com/context-rot
Karpathy, A. (2025, 2 februari). There’s a new kind of coding I call "vibe coding", where you fully
give in to the vibes. [Post]. X. Geraadpleegd op 18 mei 2026, van
https://x.com/karpathy/status/1886192184808149383
Kong Inc. (2026, 22 mei). Insomnia. (Versie 12.6.0) [Software]. https://insomnia.rest/
Krishna, A., Galinkin, E., Derczynski, L., & Martin, J. (2025, 31 januari). Importing Phantoms:
Measuring LLM package hallucination vulnerabilities. arXiv (Cornell University).
https://doi.org/10.48550/arXiv.2501.19012
Lodderstedt, T., Bradley, J., Labunets, A., & Fett, D. (2025). Best current practice for OAuth 2.0
Security. IETF. https://doi.org/10.17487/rfc9700
Lovable. (2026). Lovable. (Versie 2.0) [Software]. Geraadpleegd op 9 april 2026, van
https://lovable.dev/
Microsoft. (2025a, 15 mei). Backends for Frontends pattern. Microsoft Learn. Geraadpleegd op 23
maart 2026, van https://learn.microsoft.com/azure/architecture/patterns/backends-for-
frontends
Microsoft. (2025b, 12 december). Enable AI assistance with the Azure DevOps MCP Server.
Geraadpleegd op 9 april 2026, van https://learn.microsoft.com/en-us/azure/devops/mcp-
server/mcp-server-overview
Model Context Protocol. (2025, 11 november). Specification - Model Context Protocol.
Geraadpleegd op 10 april 2026, van https://modelcontextprotocol.io/specification/2025-
11-25
Model Context Protocol. (z.d.). Architecture overview - Model Context Protocol. Geraadpleegd op
10 april 2026, van https://modelcontextprotocol.io/docs/learn/architecture
OpenAI. (z.d.). Tokenizer. OpenAI Platform. Geraadpleegd op 1 juni 2026, van
https://platform.openai.com/tokenizer
OWASP. (2025, 14 mei). Cross Site Request Forgery (CSRF). OWASP. Geraadpleegd op 23 maart
2026, van https://owasp.org/www-community/attacks/csrf
Peng, S., Kalliamvakou, E., Cihon, P., & Demirer, M. (2023, 13 februari). The impact of AI on
developer productivity: Evidence from GitHub Copilot. arXiv (Cornell University).
https://doi.org/10.48550/arXiv.2302.06590
Plotly Technologies Inc. (2024). Dash: A framework for building analytical web applications.
(Versie 2.18) [Python-software]. Geraadpleegd op 3 maart 2026, van
https://dash.plotly.com
Postman Inc. (2026). Postman. [Software]. Geraadpleegd op 27 mei 2026, van
https://www.postman.com/
Pydantic Services Inc. (2026, 23 januari). Pydantic AI. (Versie 1.47.0) [Python-software].
Geraadpleegd op 9 april 2026, van https://ai.pydantic.dev
Rodriguez, M. (2026, 25 maart). Updates to GitHub Copilot interaction data usage policy.
Geraadpleegd op 5 mei 2026, van https://github.blog/news-insights/company-
news/updates-to-github-copilot-interaction-data-usage-policy/
Sakimura, N., Bradley, J., & Agarwal, N. (2015). Proof Key for Code Exchange by OAuth Public
Clients. IETF. https://doi.org/10.17487/rfc7636
Scheire, L., Helsmoortel, H., Baert, J., Aerts, E., Kerkhofs, N., Berx, P., Van Peer, B., Beheydt, K., &
Verhelst, M. (2026, 3 mei). Is Claude Code intussen beter dan OpenClaw?
[Podcastsegment, 00:55:21]. In Nerdland maandoverzicht: Mei 2026. [Podcastaflevering].
Geraadpleegd op 6 mei 2026, van https://podcast.nerdland.be/nerdland-maandoverzicht-
mei-2026/
Schulhoff, S., Ilie, M., Balepur, N., Kahadze, K., Liu, A., Si, C., Li, Y., Gupta, A., Han, H., Schulhoff, S.,
Dulepet, P., Vidyadhara, S., Ki, D., Agrawal, S., Pham, C., Kroiz, G., Li, F., Tao, H., Srivastava,
A., Hevander, D., . . . Resnik, P. (2024, 6 juni). The Prompt Report: A systematic survey of
prompt engineering techniques. arXiv (Cornell University).
https://doi.org/10.48550/arXiv.2406.06608
Shen, J. H., & Tamkin, A. (2026, 28 januari). How AI impacts skill Formation. arXiv (Cornell
University). https://doi.org/10.48550/arXiv.2601.20245
Shukla, S., Joshi, H., & Syed, R. (2025, 26 september). Security degradation in iterative AI code
Generation: A Systematic analysis of the paradox. arXiv (Cornell University), 1–8.
https://doi.org/10.48550/arXiv.2506.11022
the Linux Foundation. (2025, 19 september). OpenAPI Specification. (Versie 3.2.0). (H. Andrews, J.
Whitlock, K. Etheridge, L. Mitchell, M. Gardiner, M. Quintero, M. Kistler, R. Handl, & V.
Biret, Reds.) Geraadpleegd op 2 juni 2026, van https://spec.openapis.org/oas/v3.2.0.html
Wei, J., Wang, X., Schuurmans, D., Bosma, M., Ichter, B., Xia, F., Chi, E., Le, Q., & Zhou, D. (2023,
10 januari). Chain-of-Thought prompting elicits reasoning in large language models.
arXiv.org. https://doi.org/10.48550/arXiv.2201.11903
