AI versnelt onze bouw met 30 tot 50 procent, maar alleen als je precies weet wat je automatiseert. De fout die iedereen maakt: een agent laten “een website bouwen”. Wat werkt: AI voor componenten, boilerplate CMS-schemas en accessibility audits. Wat niet werkt: strategie, concept en informatiearchitectuur. Die zijn nog steeds mensenwerk.
Iedereen heeft nu een mening over AI in development. De helft zegt dat het al onze banen vervangt, de andere helft zegt dat het speelgoed is. De waarheid ligt zoals altijd in het midden, maar het interessante is waar precies.
Wij gebruiken AI dagelijks in onze workflow. Ik werk in Cursor met Claude, de rest van het team wisselt tussen Cursor en Copilot. Sinds we onze Sprint-methodiek hebben ontwikkeld leveren we een volwaardige website in één week op, waar dat vroeger drie tot vier weken kostte. Maar het is niet omdat “AI de site bouwt”. Het is omdat we heel bewust hebben gekeken wat we mét en wat we zónder AI doen.
Waar AI echt tijd bespaart
Component-generatie vanaf een designbestand
Vanuit Figma een React- of Astro-component genereren, inclusief responsive gedrag en semantische HTML, is nu een taak van minuten in plaats van uren. Wij plakken een schermafbeelding in Cursor met een prompt als “bouw dit als Astro-component met Tailwind classes uit onze design system” en krijgen 80 procent bruikbare code terug.
De laatste 20 procent kost nog steeds tijd. Design system-consistentie, edge cases in responsive gedrag, accessibility. Maar die 80 procent boilerplate scheelt ons dagelijks uren.
Boilerplate voor CMS-schemas
Voor elk project bouwen we een content-schema (Sanity, Storyblok, WordPress ACF). Dat werk is repetitief. Beschrijving van de content-types in taal, output in code. AI is hier op zijn best. Wij hebben interne prompts die uit een korte briefing een compleet Sanity-schema genereren, inclusief validatie-regels en preview-functies.
Accessibility audits en refactoring
Vraag Claude om een component te checken op WCAG 2.2 AA compliance en je krijgt in dertig seconden een lijst van issues met concrete fixes. Handmatig doen zou een halve dag per pagina kosten.
Test-boilerplate
Unit tests, snapshot tests, edge cases. AI schrijft de eerste 70 procent van je testsuite in minuten. Handmatig aanvullen wat het model mist is nog steeds nodig, maar het startpunt is enorm.
Documentatie
README’s, inline docs, API-documentatie, onboarding-materiaal. Voor niemand het leukste werk. AI doet het snel en consistent.
Waar AI actief faalt
Strategie en concept
Een agent kan je vertellen wat de “best practices” zijn voor een landing page. Hij kan geen strategisch onderscheid maken tussen jouw merk en dat van je vier grootste concurrenten. Hij weet niet wat jouw doelgroep écht beweegt, welke bezwaren ze hebben, of waarom ze zouden kopen. Die informatie zit in gesprekken met klanten, in intuïtie, in ervaring. Niet in een LLM.
De sites die eruitzien alsof ze door AI zijn gemaakt (identiek qua structuur, generieke headlines, “eindeloze mogelijkheden”) verliezen consistent van sites die door mensen strategisch zijn opgezet. Zelfs als de AI-site technisch beter gebouwd is.
Informatiearchitectuur
Beslissen welke content op welke pagina hoort, welke navigatie klopt met de mental models van je gebruikers, hoe je 300 producten in 8 categorieën verdeelt. Dit vraagt om context die AI structureel mist. Wij hebben het geprobeerd, het levert altijd oplossingen op die “logisch” zijn maar niet resoneren.
Copy die converteert
AI-gegenereerde copy scoort altijd tussen zes en zeven uit tien. Nooit lager, maar ook nooit hoger. Voor blog-artikelen en productbeschrijvingen is dat vaak genoeg. Voor je homepage, je pricing page en je call-to-actions is het te weinig. De kop “Ontdek de wereld van eindeloze mogelijkheden” is niet omdat een tekstschrijver dom is, hij is omdat een LLM getraind is op miljoenen sites die precies zo klinken.
Complexe bugs
AI is uitstekend in het genereren van code. Hij is matig in het debuggen van code die niet werkt zoals verwacht in een specifieke context. Voor moeilijke race conditions, obscure browser bugs of oorzaak-gevolg-analyse in een groot codebase heb je nog steeds een mens nodig die het systeem écht begrijpt.
De workflow die voor ons werkt
Sprint-project van één week ziet er in de praktijk zo uit:
Dag 1 (mens): Intake, positionering, sitemap, content-strategie, wireframes. Volledig zonder AI. Dit is het fundament.
Dag 2 (mens + AI): Design in Figma. Wij werken zelf, gebruiken AI om variaties te genereren en snel te itereren op componenten.
Dag 3 tot 5 (AI + mens): Development. Cursor genereert componenten, wij reviewen en refactoren. CMS-schema wordt grotendeels gegenereerd. Deployment-config idem.
Dag 6 (mens): Content invullen, laatste details, performance-audit.
Dag 7 (mens): Go-live, monitoring, overdracht.
Het is dus geen “AI bouwt de site”. Het is “AI verwijdert het saaie werk zodat wij ons kunnen concentreren op wat waarde toevoegt”.
Wat dit betekent voor bureaus
De agencies die AI negeren en op de oude prijs- en tijd-modellen blijven zitten, gaan het moeilijk krijgen. Klanten kopen straks Sprint-achtige diensten van bureaus die de tools omarmen.
Tegelijkertijd gaan de agencies die alleen AI inzetten en denken strategisch werk uit te sparen, geen premium-klanten meer krijgen. Voor het middensegment is dat prima. Voor projecten van €25.000 en hoger verliezen ze de strijd van dedicated agencies die combineren.
De middenweg, waar wij zitten, is: AI voor productiviteit, mensen voor strategie. Zo houd je de kwaliteit hoog én je bouwtijd laag.
Wat er nog aan komt
Waar we in 2026 al mee experimenteren:
- AI-agents in het CMS. Content-teams die met een agent praten om nieuwe pagina’s op te zetten binnen een bestaande brand-identity. Werkt technisch, moet nog volwassen worden in UX.
- On-brand copywriting-agents. Getraind op jouw eigen bestaande copy, tone-of-voice en woordenschat. Levert copy die 8 uit 10 scoort in plaats van 6.
- GEO-optimalisatie. Content en schema die is opgezet zodat AI-assistenten (ChatGPT Search, Perplexity, Google AI Overviews) je pagina’s makkelijker citeren. Hier zit veel groeipotentieel voor bureaus die er nu op inzetten.
Veelgestelde vragen
Kan een klant zelf niet gewoon een AI vragen om een website te bouwen?
Technisch ja, praktisch nee. Voor een portfolio-site of hobby-project is een tool als Vercel v0 prima. Voor een businesscritical website ontbreekt de strategische laag, de merkpositionering, en de expertise om technisch schaalbaar te bouwen. Wat mensen doen kopen bij ons is niet de code, het is het denkwerk daaromheen.
Vervangt AI junior ontwikkelaars?
Nee, maar het verandert wel het profiel. Juniors die alleen tickets afwerken en boilerplate typen, krijgen het moeilijk. Juniors die met AI kunnen samenwerken en de output kritisch reviewen, worden waardevoller dan ooit.
Hoe zit het met code-eigendom en security?
Wij gebruiken Cursor met privacy-mode aan (geen training-opt-in). Klantcode blijft altijd van de klant. Voor bedrijven met strikte security-eisen (financieel, medisch) draaien we lokale LLM’s, maar dat kost meer tijd dan het bespaart.
Is Sprint dan niet gewoon “goedkope AI-bouw”?
Nee, en dat is precies waarom we het Sprint genoemd hebben en niet “AI Website”. Het is een agency-methodiek waarin AI een van de tools is, niet het uitgangspunt.
Overweeg je AI in je eigen tech- of contentteam en wil je horen hoe wij het aanpakken? Plan een gesprek. Geen sales-praatje, wel een eerlijk verhaal over wat werkt en wat niet.