Jarenlang was het verschil tussen low-code en full code duidelijk. Low-code was snel en betaalbaar, maar je liep tegen grenzen aan. Met full code kon bijna alles, maar daar betaalde je voor met lange trajecten en stevige budgetten.
AI heeft dat door elkaar geschud. Met low-code kun je nu veel meer dan eerst. En full code is minstens net zo snel geworden.
Wat blijft er dan nog over van low-code? Elianne Burgers (Teamlead Low-code en AI Solutions) had haar antwoord snel paraat:
"Ik denk dat de term low-code gaat verdwijnen. Maar een platform waarin we veiligheid en stabiliteit kunnen bieden, dat blijft. Het maakt niet meer uit hoe je het hebt gemaakt."
In dit artikel:
- Klanten komen niet meer met een idee, maar met een app
- Het platform regelt wat je anders zelf moet bedenken
- AI zorgt dat afspraken eindelijk worden nageleefd
- Zonder controle bouwt AI een tabel die al bestaat
Klanten komen niet meer met een idee, maar met een app
Vroeger kwamen klanten bij Elianne met een idee. Nu komen ze met iets wat ze zelf hebben gevibecode.
"Klanten komen nu bij ons met wat ze zelf hebben gemaakt. Met de vraag: dit hebben we gebouwd, en nu?"
Ze wordt daar enthousiast van. Wie zelf iets bouwt, heeft zijn vakproces al vertaald naar software. Met alle vakjargon en bedrijfsspecifieke kennis die daarbij hoort, en die wordt vaak onderschat. Het gesprek begint daardoor op een ander niveau. Een betere briefing bestaat bijna niet.
Maar een app die werkt voor één persoon, draait nog niet in de organisatie. Elianne trekt de grens bij het moment dat je iets gaat delen. Iets voor jezelf maken is super tof. Ga je het delen met je team of de hele organisatie, dan zegt ze: "Laten we dan even met elkaar om tafel zitten." Dan gaat het over testen, security, compliance en een volwassen opzet van ontwikkeling naar productie. Onderwerpen waar de bouwer zelf zelden aan heeft gedacht.
Het platform regelt wat je anders zelf moet bedenken
Als AI het bouwen doet, moet een platform iets anders bieden dan snelheid. Richard Wierenga (Tech Lead Low-code) houdt het praktisch.
"We gebruiken AI om de oplossing te maken, maar het platform geeft ons juist een plek om het in te laten landen. We hoeven niet na te denken over waar het gehost gaat worden, waar onze database komt te staan."
Geen webserver opspinnen. Geen firewall inrichten. Rollen en rechten die een organisatie al heeft uitgedacht, blijven gewoon gelden. En bedrijfsdata gaat niet ongemerkt naar social media. Zet je je klantdata en een extern kanaal in verschillende groepen, dan weigert het platform elke app die ze met elkaar verbindt. Dat is geen afspraak op papier.
Gratis is dat niet. Je betaalt licenties, en voor één oplossing voelt dat als een flinke investering. Elianne kijkt dan naar het bredere plaatje: met dezelfde licentie vang je straks meerdere bedrijfsprocessen af. Richard zet er de andere kant tegenover. Bouw je het zelf in full code, dan heb je mensen nodig die het beheer regelen.
AI zorgt dat afspraken eindelijk worden nageleefd
Elke organisatie heeft regels voor hoe je bouwt. Wie checkt of ze ook worden gevolgd?
Elianne: "Vroeger hadden we naamgevingsconventies. Dat schreef je ergens in een handleiding. Of dat dan werd nageleefd, daar keken we vaak niet naar. En als we ernaar keken, werden we vaak teleurgesteld."
Herkenbaar voor iedereen die ooit een beleidsdocument heeft geschreven.
Nu stel je die regels op met hulp van AI, en AI helpt ook om ze na te leven. Het team legt alles vast in een second brain: kennis van het platform, de governance, de regels voor naamgeving en welke data iemand mag gebruiken. Daar komen transcripts van klantgesprekken bij en onderzoek naar de branche van de klant. Op één plek, op één manier gestructureerd. Niet in iemands mailbox of op een los kladblaadje.
Richard vertelt over het bouwen van skills. Kennis die in zijn hoofd zit om een applicatie te analyseren of een architectuurkeuze te toetsen, legt hij daarin vast. Zo kan het hele team ermee werken. Dat helpt ook bij bestaande apps zonder documentatie. Een skill documenteert de applicatie en kijkt wat er beter kan.
Het effect is concreet. Neemt iemand een project van een collega over, dan is diegene veel sneller ingewerkt. Iedereen werkt met dezelfde set regels.
Zonder controle bouwt AI een tabel die al bestaat
Dan zou je denken dat die skills het werk kunnen afmaken. Niet helemaal.
Richard gaf een voorbeeld. Het Power Platform heeft standaardtabellen, zoals accounts. Heet die tabel bij de klant "klanten", dan maakt AI soms een nieuwe tabel aan. Terwijl hij er al stond.
Elianne ziet hetzelfde aan de functionele kant. AI komt soms met ideeën waarvan je denkt: dat was vijf jaar geleden misschien zo. Ervaring en bijhouden wat er verandert, blijven nodig.
Documentatie laat goed zien hoe die verdeling werkt. Niemand documenteert graag, en geautomatiseerd scheelt het veel tijd. De kwaliteit is vaak ook beter. Maar dan zit je op 80%. De puntjes op de i zet een mens.
Afsluiting
Bestaat low-code over drie jaar nog? Als term misschien niet. De belofte erachter wel: mensen in je organisatie zelf software laten maken. Hoe je iets bouwt, maakt steeds minder uit. Waar het landt, des te meer.
Wil je verder lezen? In het whitepaper Low-code en AI gaan Elianne en Richard dieper in op governance, agents en wat er verandert voor Power Platform-gebruikers.
FAQ
Veelgestelde vragen
Die beantwoorden we graag alvast. Staat je vraag er niet tussen, neem dan gerust contact op.
AI versnelt beide manieren van bouwen, dus snelheid maakt weinig verschil meer. Het verschil zit in wat het platform voor je regelt: hosting, beveiliging, rollen en rechten, en het beheer na oplevering.
Zodra je de app deelt met je team of de organisatie. Dan worden testen, security, compliance en een nette route van ontwikkeling naar productie belangrijk. Daar denkt de bouwer zelf meestal niet aan.
Voor één oplossing voelen de licenties als een flinke investering. Met dezelfde licentie dek je wel meerdere bedrijfsprocessen af. Bouw je in full code, dan betaal je mensen die hosting, beveiliging en beheer regelen.
AI helpt regels op te stellen en controleert of ze worden nageleefd, zoals naamgevingsconventies en welke data iemand mag gebruiken. Leg je die kennis vast in een second brain en skills, dan werkt het hele team met dezelfde regels.
Nee. AI maakt soms een nieuwe tabel aan terwijl er al een standaardtabel als accounts bestaat. Ook komt AI soms met verouderde ideeën. Je hebt een ervaren maker nodig om de laatste 20 procent goed te krijgen.
