Hoe groot zijn de risico’s van vibecoding echt

Risico’s van vibecoding worden vaak onderschat. Met AI-tools kun je razendsnel software laten genereren, en dat maakt vibecoding aantrekkelijk voor prototypes, interne tools en eerste versies van apps.

Toch zit daar ook een duidelijke keerzijde aan. Wie iets langer kijkt naar wat zulke tools precies opleveren, ziet al snel dat snelheid niet hetzelfde is als kwaliteit. En juist daar beginnen de risico’s van vibecoding.

De risico’s van vibecoding beginnen vaak bij oude packages

Een van de grootste problemen is dat AI-modellen niet altijd weten welke packages en versies op dit moment actueel zijn. Ze werken met trainingsdata die maanden of soms jaren oud is. Daardoor krijg je code terug die misschien wel werkt, maar ondertussen gebaseerd is op verouderde onderdelen.

In de praktijk betekent dat bijvoorbeeld:

• Frameworks die inmiddels een nieuwere en veiligere versie hebben
• Libraries met bekende problemen die al lang opgelost zijn in recente updates
• Dependencies met bugs of kwetsbaarheden die je niet direct ziet

Voor een snelle demo lijkt dat onschuldig. Maar zodra je software echt gebruikt wordt, kunnen verouderde packages al snel een serieus risico vormen. Je app draait dan misschien prima, maar onder de motorkap bouw je op een instabiele basis.

De risico’s van vibecoding zie je ook bij updates en migraties

Een ander probleem is dat gegenereerde code niet altijd goed aansluit op de meest recente manier van werken. Zodra een framework of library een grote update krijgt, kan oudere output ineens veel extra werk opleveren.

Denk aan styling, configuratie of componenten die in een eerdere versie prima werkten, maar in een nieuwere versie aangepast moeten worden. Dan moet je alsnog handmatig:

• classes of componenten nalopen
• configuraties opnieuw instellen
• testen of alles visueel en technisch nog klopt
• fouten oplossen die door de migratie zijn ontstaan

Dat is precies het soort werk dat je juist dacht te vermijden. De risico’s van vibecoding zitten dus niet alleen in wat je nu krijgt, maar ook in wat je later nog moet herstellen.

Slechte foutafhandeling is een van de grootste risico’s van vibecoding

Gegenereerde code ziet er vaak netjes uit en werkt prima zolang alles meezit. Maar software wordt pas echt getest op het moment dat er iets misgaat. En juist daar schiet AI-code vaak tekort.

Probeer eens een formulier verkeerd in te vullen, laat een API-aanroep mislukken of test de app met een trage verbinding. Dan merk je snel wat er ontbreekt.

• Error handling is beperkt of ontbreekt helemaal
• Inputvalidatie is zwak of niet aanwezig
• Gevoelige gegevens staan soms hardcoded in de code
• Logging en monitoring zijn niet ingericht

Voor een testproject is dat nog te overzien. Voor software waar echte gebruikers op vertrouwen, zijn dit serieuze risico’s van vibecoding die je niet kunt negeren.

Je weet niet altijd waar de code precies vandaan komt

Misschien wel het lastigste punt is dat je vaak niet volledig ziet hoe een AI-tool tot bepaalde keuzes komt. Er worden dependencies toegevoegd, structuren opgezet en libraries gekozen zonder dat jij elke stap bewust hebt gemaakt.

Bij traditionele softwareontwikkeling bepaal je zelf welke onderdelen je gebruikt. Je kijkt of een package actief onderhouden wordt, of er bekende problemen zijn en of het past bij je project. Bij vibecoding neemt de AI een groot deel van die afweging over.

Daarmee worden de risico’s van vibecoding ook minder zichtbaar. De output oogt vaak overtuigend, maar dat betekent niet automatisch dat de basis betrouwbaar, veilig of toekomstbestendig is.

En laten we eerlijk zijn: duizenden regels gegenereerde code volledig handmatig nalopen is in de praktijk voor de meeste teams niet haalbaar.

Wanneer de risico’s van vibecoding kleiner zijn

Dat betekent niet dat vibecoding geen waarde heeft. Integendeel. Voor de juiste toepassingen kan het een snelle en nuttige manier zijn om iets op te zetten.

• Interne tools zonder zware eisen
• Prototypes om een idee snel te testen
• Een eerste versie die je daarna zelf verder uitwerkt
• Leren en experimenteren zonder veel tijd kwijt te zijn aan boilerplate

In dat soort situaties zijn de risico’s van vibecoding meestal goed te overzien. Het wordt vooral problematisch wanneer teams AI-output zonder grondige controle richting productie duwen.

Hoe je de risico’s van vibecoding beperkt

De beste aanpak is om gegenereerde code te behandelen als een startpunt, niet als eindproduct. Vibecoding kan je sneller op weg helpen, maar het neemt het echte ontwikkelwerk niet van je over.

• Controleer welke dependencies zijn toegevoegd
• Update packages naar actuele versies
• Voer security checks uit op de gebruikte libraries
• Schrijf tests voor de belangrijkste flows
• Voeg degelijke foutafhandeling toe
• Verplaats gevoelige gegevens naar environment variables

Soms kost dat bijna net zoveel tijd als zelf bouwen. Het verschil is vooral dat je sneller een eerste werkende versie hebt. En dat kan waardevol zijn, zolang je maar eerlijk blijft over de beperkingen.

De risico’s van vibecoding verdwijnen niet omdat iets snel of slim aanvoelt. Vibecoding is een handig hulpmiddel, maar geen garantie voor veilige, stabiele of onderhoudbare software. De verantwoordelijkheid voor wat er uiteindelijk live gaat, blijft gewoon bij jou of je team liggen.