Op Sequoia's AI Ascent 2026 gaf Andrej Karpathy — mede-oprichter van OpenAI, voormalig Tesla AI-directeur en oprichter van Eureka Labs — een verrassende bekentenis: hij heeft zich nooit meer achtergesteld gevoeld als programmeur. Niet omdat hij zijn vaardigheden heeft verloren, maar omdat AI-gestuurde codeertools de betekenis van programmeren sneller veranderen dan wie dan ook kan bijbenen.
Karpathy schetste een driedaags kader om deze verschuiving te begrijpen: vibe coding, agentic engineering en Software 3.0. Het is het duidelijkste mentale model dat iemand heeft geboden voor de richting waarin softwareontwikkeling gaat — en welke vaardigheden het belangrijkste zullen zijn.
Belangrijkste les
Vibe coding stelt iedereen in staat te bouwen met prompts. Agentic engineering stelt professionals in staat te bouwen met AI-agents terwijl ze kwaliteit behouden. Software 3.0 is wanneer neurale netwerken zelf de programmeerlaag worden. We maken momenteel de overgang van fase 1 naar fase 2.
Wat is Vibe Coding?
Vibe coding is Karpathy's term voor de huidige fase waarin iedereen — technisch of niet — software kan bouwen door te beschrijven wat ze willen in natuurlijke taal. Je zegt tegen een AI "bouw me een landingspagina met een hero-sectie, prijslijst en aanmeldformulier" en het genereert werkende code.
Vibe coding heeft de drempel verlaagd. Een productmanager kan nu een app prototypen. Een ontwerper kan een functionele website bouwen. Een student kan een tool maken die een echt probleem oplost. De barrière om te bouwen daalde van "jaren programmeerervaring" naar "vermogen om te beschrijven wat je wilt."
Tools die vibe coding mogelijk maken: Cursor, Bolt, v0, Replit, en in zekere mate ChatGPT en Claude met codegeneratie.
De beperking: Vibe coding produceert code die werkt, maar vaak met subtiele ontwerpfouten. Karpathy's voorbeeld: een AI-gegenereerde app die Stripe-betalingen koppelde aan Google-accounts via e-mailadressen in plaats van persistente gebruikers-ID's. De code draaide prima. De architectuur was fout. Een junior ontwikkelaar zou het niet opmerken. Een ervaren ontwikkelaar zou het meteen zien.
Dit is wat Karpathy "jagged intelligence" noemt — AI-capaciteit is niet gelijkmatig verdeeld. Modellen pieken in gebieden waar trainingsdata, beloningen en verificatielussen bestaan, en falen onvoorspelbaar in andere.
Wat is Agentic Engineering?
Agentic engineering is de volgende fase — het gebruik van AI-agents voor professioneel-kwalitatieve ontwikkeling terwijl menselijke controle behouden blijft over architectuur, ontwerpa keuzes en kwaliteitsnormen.
Waar vibe coding "beschrijf wat je wilt en accepteer wat de AI geeft", is agentic engineering "gebruik AI-agents om uit te voeren terwijl jij stuurt, controleert en corrigeert". De menselijke rol verschuift van code schrijven naar code beoordelen, van implementeren naar architectuur, van coderen naar engineering.
Tools die agentic engineering mogelijk maken: Claude Code, OpenAI Codex, Hermes Agent, en Cursor's agentmodus. Deze tools genereren niet alleen code — ze plannen meerstaps taken, voeren ze uit, testen de resultaten en itereren.
| Aspect | Vibe Coding | Agentic Engineering |
|---|---|---|
| Wie doet het | Iedereen — geen codering vereist | Developers met engineeringoordeel |
| Rol van AI | Genereer code vanuit beschrijvingen | Voer meerstapsplannen autonoom uit |
| Rol van mens | Beschrijf wat je wilt | Stuur, controleer, corrigeer |
| Kwaliteit output | Werkt, maar kan ontwerpfouten hebben | Productierijp met toezicht |
| Sleutelvaardigheid | Prompting vermogen | Smaak, oordeel, architectuurkennis |
| Verificatie | "Doet het het?" | "Is het correct, veilig, onderhoudbaar?" |
Wat is Software 3.0?
Karpathy's grootste concept. Zijn kader voor de evolutie van software:
Software 1.0: Mensen schrijven elke regel code. Expliciete instructies. Determinisistisch gedrag. Dit is traditionele programmering.
Software 2.0: Neurale netwerken leren van data. In plaats van regels te schrijven, geef je voorbeelden en het model leert de patronen. Computer vision, spraakherkenning, aanbevelingssystemen. Karpathy bedacht deze term in 2017.
Software 3.0: Grote taalmodellen worden een programmeerlaag. In plaats van elke instructie te specificeren, beschrijven ontwikkelaars doelen, beperkingen en context. Het model interpreteert en voert uit. De interface is natuurlijke taal. Het programma is de prompt.
In Software 3.0 is de LLM zowel de runtime als de programmeertaal. Je schrijft geen code die een LLM aanroept — de LLM ÍS de code. De prompt ÍS het programma. En de taak van de ontwikkelaar is om de prompt te ontwerpen, de context te cureren en de output te verifiëren.
Dit is waarom context engineering de belangrijkste vaardigheid in AI wordt. Als de prompt het programma is, bepaalt de context eromheen het gedrag van het programma. Het beheren van die context is de nieuwe vorm van software engineering.
---📬 Waarde eruit halen? We publiceren wekelijks over de vaardigheden die ertoe doen in AI. Krijg het in je inbox →
---Waarom Doet Smaak Er Nu Meer Toe Dan Syntax?
Karpathy's meest citerbare zin uit de talk: "Je kunt nadenken uitbesteden. Je kunt begrip niet uitbesteden."
AI-agents kunnen code schrijven, concepten genereren, tools aanroepen en taken uitvoeren. Maar ze kunnen je niet vertellen of het resultaat goed is. Dat vereist oordeel — het vermogen om te herkennen wanneer iets technisch correct is maar architecturaal fout, wanneer code draait maar niet schaalt, wanneer een functie werkt maar een beveiligingskwetsbaarheid creëert.
Karpathy noemt dit "taste." Het is het vermogen om naar AI-gegenereerde output te kijken en te weten of het klopt. Niet alleen "compileert het?" maar "zou een ervaren engineer het zo bouwen?"
De praktische implicatie: ontwikkelaars die de fundamenten diep begrijpen, zullen floreren. Ontwikkelaars die alleen oppervlakkig coderen kennen, zullen worstelen, omdat AI oppervlakkig coderen beter doet dan zij. De waarde verschuift omhoog in de stack — van implementatie naar architectuur, van syntax naar oordeel, van code schrijven naar code evalueren.
Wat Betekent "Jagged Intelligence"?
Dit is Karpathy's term voor de ongelijke capaciteitsverdeling van AI. Modellen kunnen buitengewoon goed presteren op sommige taken terwijl ze onverwacht falen op andere. De intelligentie is niet glad — het is getand.
Sleutelinzicht: AI automatiseert wat g-verifieerd kan worden. Taken met duidelijke feedbacklussen — gaat de code door tests? klopt de wiskunde? komt de output overeen met het verwachte formaat? — zijn waar AI excelleert. Taken die oordeel vereisen in vage situaties — is dit de juiste architectuur? is deze gebruikerservaring intuïtief? slaat deze strategie ergens op? — zijn waar AI nog worstelt.
Voor ontwikkelaars betekent dit: hoe meetbaarder de output, hoe nuttiger AI-tools worden. Coderen, testen, data-analyse en gestructureerde contentcreatie zijn hoog automatiseerbaar. Productontwerp, systeemaanpak en strategische besluitvorming vereisen nog steeds menselijk oordeel.
Welke Vaardigheden Heb Je Nodig voor Agentic Engineering?
Op basis van Karpathy's kader, de vaardigheden die het meest tellen in het agentic engineering-tijdperk:
1. Diep begrip van fundamenten. Wanneer AI beter wordt, is de verleiding om minder te leren. Karpathy betoogt het tegenovergestelde. Begrip wordt de bottleneck. Je hebt genoeg diepgang nodig om het systeem te sturen, te weten wat je moet vragen, wat je moet inspecteren, wat je moet afwijzen.
2. Systeemontwerp en architectuur. AI schrijft functies. Jij ontwerpt systemen. Begrijpen hoe componenten interageren, waar faalpunten liggen en hoe te bouwen voor schaal wordt de kernvaardigheid van de ontwikkelaar.
3. Verificatie en beoordeling. Het vermogen om AI-gegenereerde code kritisch te lezen — niet alleen "werkt het?" maar "is dit de juiste aanpak?" Dit vereist dezelfde diepe kennis die je nodig hebt om code te schrijven, anders toegepast.
4. Prompt en context engineering. Als de prompt het programma is, is goed prompts schrijven programmeren. Het ICCSSE framework (Identity, Context, Constraints, Steps, Specifics, Examples) is direct toepasbaar op agentic engineering — je geeft de agent een duidelijke specificatie, net zoals je een designdocument zou schrijven voor een menselijke ontwikkelaar.
5. Tool orchestration. Weten welke AI-tool je voor welke taak gebruikt. Claude Code voor features schrijven, Cursor voor bewerken, Hermes Agent voor automatisering, Copilot voor suggesties. De beste engineers combineren meerdere tools, niet afhankelijk van één.
Om je prompting voor AI-codeertools te scherpen, probeer de gratis Prompt Optimizer — het past gestructureerde kaders toe op elke prompt. En voor een praktische gids naar de top AI-codeertools die nu beschikbaar zijn, zie onze Claude Code vs Codex vergelijking.
---📬 Meer zoals dit willen? We behandelen de ideeën die bepalen hoe AI-praktijkers werken, wekelijks. Meld je gratis aan →
---Veelgestelde Vragen
Is vibe coding dood?
Nee. Vibe coding blijft — het is het instapmoment voor niet-ontwikkelaars om software te bouwen. Agentic engineering is de professionele evolutie voor mensen die productiekwaliteit nodig hebben. Beide bestaan naast elkaar. Denk aan vibe coding als schetsen en agentic engineering als architectuur.
Moet ik coderen leren als AI code voor me schrijft?
Ja, maar anders. Je hoeft syntax niet uit je hoofd te leren. Je moet begrijpen hoe software werkt — datastructuren, systeemonderwerp, beveiligingsprincipes, prestatie-afwegingen. De kennis die je in staat stelt te beoordelen of AI-gegenereerde code correct en gepast is.
Wanneer wordt Software 3.0 mainstream?
Het gebeurt al in smalle domeinen — code-assistenten, contentgeneratie, data-analyse. Volledige Software 3.0 (waar de meeste applicaties LLM-native zijn) is 3-5 jaar weg op basis van huidige trajecten. De overgang zal geleidelijk zijn, niet plotseling.
Wat is het verschil tussen agentic engineering en ChatGPT gebruiken voor coderen?
ChatGPT genereert code-snippets in reactie op prompts. Agentic engineering gebruikt autonome agents (Claude Code, Codex, Hermes) die meerstaps taken plannen, ze uitvoeren in je echte codebase, de resultaten testen en itereren — allemaal met minimale menselijke interventie. Het is het verschil tussen om richtingen vragen en een chauffeur inhuren.
Disclosure: Some links in this article are affiliate links. We only recommend tools we've personally tested and use regularly. See our full disclosure policy.