Niet geleidelijk
De verandering in mijn werk ging niet geleidelijk. Er was geen nette overgang, geen langzame adoptiecurve, geen fase waarin je rustig kon afwachten. Het voelde eerder als meerdere golven die elkaar in hoog tempo opvolgden. Op maandagochtend werkte je nog “zoals altijd”, en een paar maanden later bleek een deel van je routinewerk ineens commodity.
Ik ben niet in paniek over AI, maar ik heb ook geen zin om er romantisch over te doen. Een flink stuk van het werk waar ik jaren op factureerde wordt nu sneller en goedkoper geproduceerd. Punt. Wie dat nog ontkent, kijkt niet naar de praktijk.
Wat ik wel interessant vind, is dat die versnelling twee heel verschillende uitkomsten geeft. Het kan leiden tot een zee van generieke output, of juist tot een nieuwe fase van beter vakwerk. Welke kant je op gaat, hangt minder af van de tool en meer van de persoon die de tool gebruikt.
Het echte tempo
Als je de hype wegstript en alleen naar releasedata kijkt, zie je hoe absurd kort de tijd tussen de sprongen is geworden. GitHub Copilot startte als technical preview op 29 juni 2021 en werd op 21 juni 2022 breed beschikbaar. ChatGPT kwam op 30 november 2022. GPT-4 volgde op 14 maart 2023. Cursor zette in het voorjaar van 2023 al vroege stappen met releases op 30 maart en 6 april. Claude 2 kwam op 11 juli 2023. En op 24 februari 2025 kwamen Claude 3.7 Sonnet en Claude Code.
Drie jaar. Dat is alles. In die periode verschoof AI van “handige assistent” naar “serieuze productiemachine” in dagelijkse workflows.
De meeste organisaties zijn nog ingericht op veel tragere verandering. Budgetcycli, inkooptrajecten, governanceprocessen en interne tooling bewegen vaak op jaarritme. AI beweegt op weekritme. Die mismatch zorgt voor spanning in vrijwel elk vakgebied.
Twee richtingen
Wat ik nu zie, is dat AI teams en individuen eigenlijk twee kanten op duwt.
De eerste kant is de snelle route: standaard output, snelle quick wins, net genoeg kwaliteit om door te kunnen. Dat is aantrekkelijk als je vooral op prijs concurreert of vooral korte termijn denkt. In Nederland verwacht ik dat dit veel gebruikt gaat worden. We hebben een sterke cultuur van efficiency, kosten drukken en “niet moeilijk doen”. Dat kan heel goed werken, maar het heeft ook een keerzijde: als kwaliteit geen prioriteit is, krijg je op schaal vooral inwisselbare producten.
De tweede kant is precies het tegenovergestelde, en daar word ik oprecht positiever van. Geef dezelfde AI-tools aan mensen met smaak, vakliefde en verantwoordelijkheid, en je ziet iets anders ontstaan: betere interfaces, beter doordachte user flows, consistenter detailniveau, en vooral sneller itereren zonder dat de lat omlaag hoeft.
AI is dus geen kwaliteitsgarantie en ook geen kwaliteitsvernietiger. Het is een versterker. Het vergroot wat er al in het team zit.
Kwaliteit is geen prompt
Er leeft soms het idee dat goede prompts automatisch goed werk opleveren. Dat is te simpel.
Je kunt de beste modellen hebben, maar je moet nog steeds weten waarom je iets bouwt, voor wie je het bouwt en wat het grotere systeem eromheen doet. Je moet nog steeds keuzes maken over architectuur, toegankelijkheid, performance, onderhoudbaarheid, tone of voice, informatiehiërarchie en conversiegedrag.
Met andere woorden: je kunt productie automatiseren, maar je kunt verantwoordelijkheid niet outsourcen. Dat is ook precies waarom ik niet somber ben over het vak zelf. Het uitvoerende deel verandert snel, maar het beoordelende en richtinggevende deel wordt juist belangrijker.
Vijftien jaar web
Ik ontwerp en bouw nu ongeveer vijftien jaar websites. Als ik grof tel, zit ik rond de tweehonderd projecten. Dat is veel en dat is leerzaam, maar het betekent ook dat je patronen door en door kent. Op een gegeven moment is een deel van het werk gewoon herhaling: dezelfde basiscomponenten, dezelfde opstartstructuur, dezelfde onderhoudstaken in nieuwe varianten.
Precies op dat punt geeft AI mij nu de meeste winst. Niet omdat ik “minder serieus” wil werken, maar omdat ik saaie herhaling wil wegautomatiseren. Hoe minder tijd ik besteed aan mechanisch productiewerk, hoe meer tijd ik overhoud voor het echte verschil: finetuning, interactiedetails, microcopy, ritme op pagina’s, frictie in formulieren, edge cases, en prestatie onder echte belasting.
Voor mij voelt dat niet als valsspelen. Het voelt als volwassen worden in je vak.
Van toolwissel naar werkwissel
We hebben in webdesign altijd toolwissels gehad. Photoshop, Sketch, Adobe XD, Figma: elke generatie tools loste iets op en introduceerde nieuwe beperkingen. Wat nu verandert, is dat we niet alleen van tool wisselen, maar van werkwijze.
Steeds vaker zie je dat ontwerp, prototyping en implementatie dichter op elkaar kruipen. De oude keten van “ontwerp maken, exporteren, overdragen, wachten op interpretatie” blijft bestaan, maar wordt korter en poreuzer. Een ontwerper met sterke visie kan met AI sneller testen hoe iets echt aanvoelt in interactie, in plaats van alleen hoe het eruitziet in een statisch canvas.
Dat vind ik een van de interessantste verschuivingen van dit moment. Niet omdat developers overbodig worden, maar omdat het verlies tussen idee en uitvoering kleiner wordt.
Minder ruis tussen ontwerp en code
Veel frustratie in digitale projecten ontstond altijd in de overdracht. Een designer had een duidelijk idee, maar het moest via meerdere lagen worden vertaald naar realiteit. In elke laag ging er nuance verloren. Tinten, timing, states, copygedrag, spacing onder uitzonderingen, gedrag op kleine schermen: precies de dingen die kwaliteit maken, sneuvelden vaak in de keten.
Met AI-native workflows kan dat traject korter worden. Creatieve makers kunnen hun intentie directer tot leven brengen in prototypes met echt gedrag. Developers kunnen die prototypes sneller analyseren, verbeteren en productierijp maken. Daardoor ontstaat er minder ruis en minder politieke discussie over “wie het bedoeld had”.
Ik denk dat we daardoor in de komende jaren ook nieuwe interactiepatronen gaan zien. Niet alleen “mooier”, maar fundamenteel anders in hoe we swipen, klikken, feedback krijgen en door complexe informatie bewegen.
Waarom ik weer simpeler ga bouwen
Nog een verschuiving die ik bij mezelf zie: ik ga in veel trajecten weer richting eenvoudigere, beter leesbare stacks.
Ik heb fases gehad met zware setups en headless combinaties, en die hebben absoluut hun plek. Maar zodra AI-agents een grotere rol spelen, worden simpele en transparante structuren ineens goud waard. Markdown-first content, heldere files, voorspelbare mappen, nette interfaces tussen content en presentatie: dat werkt niet alleen prettiger voor mensen, maar ook betrouwbaarder voor modellen.
Dat is meteen een waarschuwing voor SaaS-platforms. Als een tool geen goede integratie biedt, geen degelijke export ondersteunt of te veel frictie heeft in geautomatiseerde workflows, dan wordt hij vroeg of laat gepasseerd. Niet omdat gebruikers rebels zijn, maar omdat ze pragmatisch rekenen in tijd, controle en kosten.
No-code, nu met turbo
“Iedereen kan nu websites bouwen” is geen nieuwe claim. Dat kon met no-code al jaren. Het verschil is dat AI er een turbo op zet. Minder klikken, sneller van idee naar resultaat, lagere instap voor mensen zonder technische achtergrond.
Voor kleine lokale ondernemers is dat vaak prima. Een fietsenmaker, garage of praktijkhouder heeft niet altijd een maatwerkstack nodig. Voor dit segment verwacht ik dat klassiek uitvoerend webbouwwerk verder krimpt.
Alleen: schaal en complexiteit verdwijnen niet. Zodra je groeit, blijven de volwassen vragen staan. Hoe beheers je kosten over tijd? Hoe houd je regie over data en platformkeuzes? Hoe borg je performance, SEO, toegankelijkheid en governance? Hoe voorkom je technische schuld als de eerste hype voorbij is?
AI helpt je sneller bouwen. Het neemt de verantwoordelijkheid voor die vragen niet over.
De koppige fase
Ik ken genoeg developers die nog weinig met AI doen. Soms uit scepsis, soms uit vermoeidheid, soms uit trots op hun ambacht. En eerlijk: ik snap dat. Handmatig goede code schrijven blijft een waardevolle vaardigheid, en ik hoop niet dat die verdwijnt.
Maar ik denk wel dat er een harde realiteit aankomt. Als je stelselmatig alles handmatig blijft doen, ga je op termijn ingehaald worden door mensen die misschien minder “pure codekunst” hebben, maar wel een veel hogere output draaien met vergelijkbare kwaliteitscontrole.
Dat klinkt hard, maar dat patroon zie je in elk vak waar gereedschap volwassen wordt.
De grasmaaier
Misschien is een simpele vergelijking beter dan een abstract verhaal. Je kunt met een handmaaier fantastisch strak gras maaien. Misschien zelfs mooier dan je buurman. Alleen kost het veel tijd, energie en geld.
Daarom gingen we naar gemotoriseerde maaiers. Daarna naar elektrische varianten. En nu laten veel mensen een robotmaaier het dagelijkse werk doen. Niet omdat ze geen smaak meer hebben, maar omdat routineonderhoud geautomatiseerd kan worden.
Voor software geldt iets vergelijkbaars. Handwerk blijft belangrijk voor begrip, controle en uitzonderingen. Maar wie slim automatiseert, bouwt in feite een extra versie van zichzelf: dezelfde intentie, meer output, minder verspilde energie.
Ik noem dat liever geen magie. Ik noem het een hefboom.
Waar ik op inzet
Wat mij positief stemt, is dat AI mij dwingt om dichter bij de kern van vakmanschap te blijven. Minder uren opvullen met herhaling, meer tijd voor keuzes die echt tellen.
Gebruiksvriendelijkheid wordt belangrijker. Een uniek karakter wordt belangrijker. Consistentie in detail wordt belangrijker. Niet ondanks AI, maar juist door AI, omdat middelmaat goedkoper en overvloediger wordt.
Uiteindelijk is dat de paradox van deze fase. Hoe makkelijker het wordt om iets te maken, hoe waardevoller het wordt om iets goeds te maken.
Dat is de reden dat ik, ondanks alle onrust, niet cynisch ben over de toekomst van dit vak. De rol verandert snel, soms ongemakkelijk snel, maar voor mensen die willen leren en kwaliteit belangrijk vinden ligt er juist veel ruimte.
Bronnen
Voor de tijdlijn gebruikte ik de officiële aankondigingen van GitHub Copilot technical preview (29 juni 2021) , GitHub Copilot algemeen beschikbaar (21 juni 2022) , ChatGPT (30 november 2022) , GPT-4 (14 maart 2023) , de Cursor changelog , Claude 2 (11 juli 2023) en Claude 3.7 Sonnet met Claude Code (24 februari 2025) .