AI & development 15 min lezen

AI in webdevelopment: voorbij de hype, binnen de workflow

We zitten midden in de "doe er AI bij"-golf. De waarde is er, maar op plekken die zich niet altijd laten afleiden uit LinkedIn-posts. Dit is wat ik zelf in productie gebruik — en waar ik nog niet aan begin.

Waar we nu staan

Drie jaar geleden was AI in webdevelopment nog vooral een demo-feature. Vandaag is het landschap onherkenbaar veranderd: modellen zijn serieuzer, contextvensters tien keer groter, tool-use werkt betrouwbaar, en open standaarden zoals MCP maken integratie voorspelbaar.

AI als developer: Claude Code in productie

Ik gebruik Claude Code voor ongeveer 60% van mijn commits. Niet kopieer-plak maar echte agent-workflow: ik beschrijf wat ik wil, Claude leest de codebase, maakt wijzigingen, voert tests uit, presenteert een diff voor review.

In een typisch Umbraco-upgradetraject zijn er tientallen repetitieve aanpassingen — NestedContent naar BlockList, views updaten voor Razor-wijzigingen. Werk dat voorheen dagen kostte, doe ik nu in uren.

Umbraco MCP — AI in de backoffice

Umbraco 17 heeft native MCP-ondersteuning. Wat betekent dat praktisch?

  • Content in bulk aanmaken: 'Maak 12 nieuwspagina's aan voor 2025, met template Nieuwsartikel, status concept, tag jaaroverzicht.' In 30 seconden klaar.
  • Content herstructureren: 'Verplaats alle pagina's onder /diensten/ met seo in de titel naar /zichtbaarheid/.' Drie seconden.
  • Vertaal-workflows: honderden pagina's van NL naar EN in een paar minuten, redactie reviewt.

RAG en semantische zoekfunctie

Retrieval Augmented Generation laat AI vragen beantwoorden op basis van uw eigen content. Content wordt opgebroken in chunks, omgezet naar embeddings, opgeslagen in een vector database. Bij elke vraag zoekt het systeem relevante chunks en genereert een antwoord.

Resultaat: een zoekfunctie die begrijpt wat bezoekers bedoelen, niet alleen wat ze typen.

Governance vanaf dag één

Rate limits, kostengrens per dag, audit-trails, prompt-injection-bescherming, kostendashboard. AI in productie zonder deze laag is een tijdbom. Ik heb klanten gezien die duizenden euro's per dag verbrandden tot het werd opgemerkt.

Wat ik nog niet doe

  • Volledig autonome AI-agents voor besluiten met financiële consequentie.
  • AI-gegenereerde hoofdcontent zonder menselijke review.
  • Chatbots als primair support-kanaal zonder menselijke escalatie.
  • Generieke AI-features zonder duidelijke use case.

Hoe u verantwoord begint

  1. Kies één specifieke meetbare use case.
  2. Bouw een prototype in 2-4 weken.
  3. Ga pas in productie met governance vanaf dag één.
  4. Meet resultaat na drie maanden.