AI-ontnuchtering: bouwen we waarde of AI-slop?

Aan het woord: Henny Mugge, Head of Development & AI bij Hallo.

In 2023 werd ons een ambitieuze toekomst voorgespiegeld: AI zou binnen een paar jaar het grootste deel van het werk van software developers overnemen. Slimme digitale collega’s die nooit slapen, nooit klagen en nooit bugs maken - het klonk bijna te mooi om waar te zijn.

Maar nu we in 2026 midden in de praktijk staan, zien we een ander beeld ontstaan. Ik werk dagelijks met teams die AI inzetten onder echte omstandigheden: krappe deadlines, strenge security‑eisen en systemen die dag en nacht moeten blijven draaien. En één ding is duidelijk geworden: AI heeft softwareontwikkeling niet “opgelost”. Het heeft vooral nieuwe vraagstukken naar voren geschoven.

Iedere developer kent het gevoel: je typt een prompt, en binnen enkele minuten ligt er een werkende feature op je scherm. Magisch. Tot je er weken later weer naar moet kijken. De context lijkt verdwenen, keuzes zijn moeilijk te herleiden en hoewel de code werkt, voelt niemand zich eigenaar.

En zo ontstaat de slop layer: een laag van net‑goed‑genoeg code die blijft liggen… tot hij plots breekt. Vaak op het meest onhandige moment, in productie, met impact op klanten én het team.

Ondertussen gebeurt er iets menselijks dat we minder vaak benoemen. Met de gedachte “AI pakt het instapwerk wel op”, worden steeds minder juniors aangenomen.

Maar zonder juniors vandaag, heb je geen seniors morgen. Zo snijden organisaties niet alleen in kosten, maar ook in hun eigen toekomst.

De signalen stapelen zich op, zowel in observaties als in onderzoeken:

• Steeds meer bedrijven zetten GenAI breed in, maar echte personeelsbesparing blijft vaak achter (bron Reuters).

• Veel enterprise‑AI‑pilots leveren nog geen meetbare ROI op, ondanks grote investeringen (bron MIT).

• Studies laten zien dat AI‑code vaak simpeler en repetitiever is: goed voor snelheid, riskant voor robuuste systemen (bron Stanford).

• Security blijft een uitdaging: een aanzienlijk deel van AI‑gegenereerde code bevat bekende kwetsbaarheden (bron o.a. Veracode/OWASP).

• Technical debt groeit wereldwijd al jaren; snelle AI‑output en veel code‑cloning zorgen dat die schuld sneller stijgt dan de initiële winst (bron CAS).

Ja, teams kunnen tickets sneller afronden. Maar wanneer onderhoudsgemak, beveiliging en het begrip van het team over de code afnemen, wordt “sneller” uiteindelijk een versnelling richting latere vertraging.

De waarheid is simpel: het schrijven van code was nooit de echte bottleneck. Gratis code bestaat. Maar de rente die je betaalt heet onderhoud, beveiligingsrisico’s en kennisverlies.

Misschien is dit dus het juiste moment om te praten over AI‑ontnuchtering — niet om AI af te remmen, maar om het volwassen te gebruiken.

Dat betekent:

• AI zien als versneller, niet als vervanger

• ROI actief meten en bijsturen

• Sterke code‑reviews en security‑checks verankeren

• Investeren in architectuur, data‑definities en processen

• En vooral: de instroom en groei van juniors beschermen

Dit blog is geschreven op persoonlijke titel. De inhoud weerspiegelt de persoonlijke mening en ervaring van de auteur en vertegenwoordigt niet noodzakelijk de standpunten, meningen of beleidslijnen van het bedrijf of de organisatie waarbij de auteur werkzaam is.