Blog
De risico’s van AI coding
De risico’s van AI coding
6 min 
Share:
AI summary:
AI coding tools versnellen development, maar brengen ook risico’s mee. Van instabiele releases tot beveiligingslekken: zonder scherpe menselijke controle is AI-gegenereerde code een tijdbom. In deze longread duiken we diep in de risico’s van AI coding bij softwareontwikkeling en delen we hoe wij bij die risico’s beheersbaar maken. Zonder de voordelen van AI overboord te gooien.
AI coding versnelt, maar veroorzaakt ook vertraging
Veel beslissers zien AI coding als dé manier om development te versnellen. En ja: AI kan je helpen sneller boilerplate code te genereren, testgevallen op te zetten of documentatie te structureren. Maar onderzoek toont aan dat deze ‘voorsprong’ vaak wordt ingehaald door correctiewerk. Developers die AI gebruiken, doen er in de praktijk soms 19% langer over om hun taak af te ronden. Waarom? Omdat AI-code zelden in één keer goed is. Foutjes, contextloze implementaties en onbegrip van de architectuur zorgen voor extra reviewrondes en technische schuld.
Drie risico’s van AI-gegeneerde code
1. Beveiligingslekken en privilege escalation
AI coding introduceert vaker kwetsbaarheden dan developers zelf. Studies tonen een stijging van 322% in privilege escalations wanneer AI verplicht wordt ingezet. Vaak lijken deze issues op het eerste gezicht onschuldig, maar kunnen ze leiden tot grootschalige datalekken of systeemmisbruik.
2. Cumulatieve kwetsbaarheden door hergebruik
Een veelvoorkomend scenario: AI genereert code, die vervolgens opnieuw wordt aangeboden aan hetzelfde AI-model voor verbetering. In plaats van veiliger, wordt de code steeds complexer en kwetsbaarder. Een fenomeen dat bekendstaat als ‘feedback loop security degradation’.
3. Reviewblindheid en grote PRs
AI versnelt het schrijven van code, maar leidt tot grotere pull requests die lastiger te reviewen zijn. Belangrijke issues glippen er sneller tussendoor. Zeker als de reviewcultuur leunt op snelheid en AI als ‘hulpje’ wordt gezien in plaats van als bron van potentiële fouten.
“AI versnelt het maakproces, maar niet de oplevering van kwaliteit. Dat blijft mensenwerk.”
Waarom menselijke controle onmisbaar blijft
AI begrijpt syntaxis. Maar geen projectstructuur, use cases of edge cases. Het heeft geen inzicht in context, geen gevoel voor maintainability en zeker geen ownership. En juist dat laatste is cruciaal. Developers die AI-code reviewen, voelen zich minder verantwoordelijk, “het was immers niet hun code”. Zonder scherpte en senioriteit in review, creëert AI coding een vals gevoel van snelheid terwijl technische schuld opstapelt.
Hoe GlobalOrange deze risico’s structureel oplost
Bij GlobalOrange benutten we de voordelen van AI coding, maar met een duidelijke grens. Wij zetten AI in waar het waarde toevoegt, nooit ter vervanging van ervaring. Elke regel AI-code wordt beoordeeld door onze senior developers. Daarnaast borgen we kwaliteit en veiligheid via drie structurele pijlers:
- Strikte code reviews door ervaren developers (geen juniors of AI zonder controle)
- Security-audits en CI/CD pipelines met SonarQube, OWASP-checks en automatische tests
- Onze GOdna-aanpak: standaard frameworks, veilige infrastructuur en heldere documentatie
Zo voorkomen we vendor lock-in, houden we legacy code beheersbaar en zorgen we dat nieuwe features betrouwbaar én compliant zijn.
“We zien AI coding als versneller, niet als vervanger. Kwaliteit en veiligheid blijven bij ons in mensenhanden.”
Praktische richtlijnen voor veilige AI-toepassing
Overweeg je AI coding in je ontwikkelproces? Hanteer dan deze richtlijnen:
- Zorg altijd voor human-in-the-loop: AI-assistenten zijn ondersteunend, geen vervanging
- Beperk AI-gebruik tot maximaal 2-3 iteraties zonder menselijke check
- Monitor codecomplexiteit en voer statische analyse uit per iteratie
- Train je team op prompt hygiene en AI-beoordeling
- Gebruik AI vooral voor documentatie, test scaffolding en eenvoudige boilerplate, niet voor architectuur of security-kritieke onderdelen
Ontdek hoe AI veilig waarde toevoegt
Bij GlobalOrange combineren we de kracht van AI coding met bewezen softwarekwaliteit. In onze AI Opportunity Map brengen we samen in kaart waar AI waarde toevoegt én hoe je risico’s beheersbaar houdt. Dat deden we bijvoorbeeld bij SimpledCard, waar we samen met het team een volwassen product ontwikkelden dat klaar is voor schaal zonder concessies aan veiligheid of beheersbaarheid.
Wil je ontdekken hoe AI coding jouw ontwikkelproces kan versnellen, zonder concessies aan kwaliteit? Plan een kennismaking en ervaar hoe wij AI en senioriteit combineren tot succesvolle, veilige software.
Hoe voorkomt GlobalOrange beveiligingsfouten in AI-code?
Door menselijke review, security-audits en onze CI/CD pipeline die automatisch kwetsbaarheden detecteert.
Wat is het grootste risico van AI coding?
Architecturale fouten en privilege escalations die pas bij review zichtbaar worden.
Wanneer is AI veilig in te zetten in softwareontwikkeling?
Voor niet-kritische taken zoals documentatie, testgeneratie of simpele boilerplate.
Welke tools gebruikt GO om AI-code te controleren?
SonarQube, OWASP scans, statische analyse tools en geautomatiseerde test pipelines.
Verder praten over AI coding?
AI coding versnelt softwareontwikkeling, maar vraagt om scherpe keuzes in controle, veiligheid en architectuur. In onze AI Opportunity Map onderzoeken we hoe jouw team AI verantwoord kan inzetten, zonder risico’s voor kwaliteit, stabiliteit of security.
- Vul ons contactformulier in
- Bel ons op +31 20 420 4307
- Of maak direct een afspraak met Guido
Binnen 24 uur ben je in contact met ons en krijg je meteen een helder beeld van de mogelijkheden, kosten en tijdlijnen.
Share: