AI in 2025: een vloedgolf aan tools

Elke week verschijnt er een nieuwe AI-tool die je absoluut moet proberen en die belooft je ontwerp te stroomlijnen, je code te schrijven, workflows te automatiseren of zelfs een hele website helemaal opnieuw te bouwen. Te midden van deze tooling-tsunami raak je al snel de draad kwijt wat er allemaal te koop is, laat staan ​​wat je tijd echt waard is.

En dat is de echte uitdaging: tussen al deze AI-ontwikkeltools zijn sommige echte game-changers, maar andere zijn slechts ruis.

Dit artikel analyseert het huidige AI-toollandschap, zodat je duidelijkheid krijgt, het verschil kunt zien tussen wat nuttig is en wat niet, en een betrouwbare en efficiënte AI-stack kunt bouwen. Van UI-generatie tot backend-scaffolding en interne tools, we delen waar AI daadwerkelijk waarde toevoegt (en waar niet), gebaseerd op praktijkvoorbeelden en wat we zelf hebben geleerd door ze te gebruiken. 

Waarom het AI-toollandschap momenteel zo overweldigend aanvoelt

Als je je overweldigd voelt door de hoeveelheid AI-tools die er zijn, ben je niet de enige. Of je nu in de tech-sector of een andere branche werkt, de enorme hoeveelheid nieuwe tools kan onmogelijk bij te houden zijn. Constante lanceringen, overlappende functies en vage positionering maken het moeilijk om te bepalen wat relevant is voor jouw specifieke behoeften.

Voeg daar de snelheid aan toe waarmee AI-mogelijkheden zich ontwikkelen, en het resultaat is een landschap dat sneller verandert dan de meeste teams realistisch gezien kunnen inschatten of aanpassen. Net wanneer je één tool onder de knie hebt, verschijnen er vijf nieuwe met net iets andere functies en nog gewaagdere claims. Wat aanvankelijk aanvoelde als innovatie, voelt nu als verzadiging.

Een deel van het probleem is dat er voortdurend nieuwe tools worden uitgebracht, vaak met slechts kleine verschillen, maar allemaal gepresenteerd als de volgende grote doorbraak. En naarmate deze tools evolueren, ontwikkelen ook hun functies zich, vaak in verschillende categorieën: ontwerptools beginnen ontwikkelfuncties toe te voegen, ontwikkeltools beginnen content te genereren, en plotseling is het onduidelijk waar ze precies passen.

Ten slotte is er de kwestie van de levensduur. Veel AI-startups schieten als paddenstoelen uit de grond en verdwijnen net zo snel weer. Jezelf vastklampen aan een AI-tool kan riskant aanvoelen als je niet zeker weet of die over zes maanden nog bestaat.

Laten we je daarom de hoofdpijn besparen en eens kijken naar de tools die momenteel beschikbaar zijn, hun use cases en hun efficiëntie.

AI-tools: Wat is er eigenlijk allemaal beschikbaar?

Niet alle AI-tools zijn hetzelfde gebouwd, en al helemaal niet om hetzelfde probleem op te lossen. Hoewel de stroom nieuwe producten alles uitwisselbaar kan laten lijken, zijn er in het huidige AI-landschap een paar duidelijke categorieën. Hier is een overzicht van de AI-tools voor ontwikkeling die we het vaakst zien, en waarvoor ze zijn ontworpen.

Ontwerp, web en UI-generatie

Framer AI, een AI-gestuurde websitebouwer en ontwerptool, helpt gebruikers bij het genereren van responsieve webpagina's met behulp van tekstprompts. Het biedt sjablonen, kleurenschema's en lay-outsuggesties, en kan content invullen. Met deze tool kunnen ontwerpers en niet-ontwerpers snel ideeën omzetten in live, interactieve websites met minimaal handmatig ontwerpwerk. Dit is vooral handig voor MVP's en marketingwebsites, maar is vaak beperkt als het gaat om maatwerk en nuances.

Galileo hanteert een vergelijkbare aanpak, maar richt zich meer op UI-mockups en -layouts. Het kan tekst- en afbeeldingsprompts omzetten in bewerkbare interface-ontwerpen voor web en mobiel. Het is een tool gericht op ontwerpideeën, waardoor productteams visuals in een vroeg stadium kunnen ontwikkelen zonder met een leeg canvas te beginnen. Het is snel, maar vereist nog steeds menselijke begeleiding om een ​​ruwe schets om te zetten in iets dat echt on-brand is.

Relume AI Sitemap Builder genereert sitemaps, responsieve wireframes en eerste teksten op basis van prompts. Je kunt wireframes vervolgens exporteren naar Figma voor ontwerp of naar Webflow voor ontwikkeling.

Figma AI voegt automatisering toe aan dagelijks ontwerpwerk: lay-outvoorstellen, ontwerpopschoning, variantgeneratie en meer. Het is een geweldige tool om ideevorming en prototyping te versnellen.

Net als Framer AI genereert Weblow's AI Site Builder websitethema's op maat op basis van basisinvoer van het project. Gebruikers kunnen vervolgens lay-outs, kleuren, lettertypen en componenten aanpassen met behulp van een zorgvuldig samengesteld ontwerpsysteem. In combinatie met de Webflow AI Assistant helpt het bij het verfijnen en lanceren van een volledig functionele site.

Webflow CMS AI Generator is een tool binnen de services van Webflow die tijdelijke tekst voor u genereert, zodat deze beter aansluit bij uw project dan de typische "Lorem Ipsum"-tekst. Het geeft u een realistischer beeld van hoe uw site eruit zal zien.

Visuele creatie en middelen

Midjourney is een AI-gestuurde beeld- en conceptgenerator die veel wordt gebruikt voor het creëren van afbeeldingen, illustraties en inspiratie voor webdesign. Het genereert hoogwaardige, gestileerde afbeeldingen via prompt-gebaseerde invoer.

Freepik AI is een suite met AI-gestuurde tools voor het maken en bewerken van afbeeldingen, video's en grafieken. Het biedt snelle, kant-en-klare visuals (pictogrammen, illustraties, foto's, enz.) die ideaal zijn voor eenvoudige marketingdoeleinden.

De AI-functies van Adobe Photoshop omvatten Generative Expand, Generative Fill, de AI-gestuurde Remove Tool en mogelijkheden voor tekst-naar-afbeelding. Ze helpen creatieve workflows te versnellen en vormen een serieuze upgrade voor de toolkit van een ontwerper.

Sora (OpenAI) maakt korte, realistische videoclips op basis van natuurlijke taalprompts. Hoewel het zich nog in een vroeg stadium bevindt en niet algemeen beschikbaar is, biedt het nieuwe mogelijkheden voor creatieve teams die videoprototypes willen maken zonder camera's of crews. 

Code- en backendtools

Supabase AI Assistant is, zoals de naam al doet vermoeden, een AI-gestuurde assistent binnen het Supabase-dashboard. Het automatiseert repetitieve taken en biedt codesuggesties, conversie van natuurlijke taal naar SQL en ondersteuning in de editor. Het is een lichtgewicht copilot voor ontwikkelaars die integreert met een reeds populaire backendstack en handig kan zijn voor snelle prototyping of bij het werken met onbekende queries.

GitHub Copilot is een van de meest gebruikte AI-codetools die er zijn. Als assistent biedt het ontwikkelaars realtime codesuggesties, helpt het bij het debuggen en versnelt het de ontwikkeling door code in verschillende talen en frameworks automatisch aan te vullen.

Claude AI, van Anthropic, is een conversationele AI die bekend staat om zijn lange-contextverwerking, lagere hallucinatiefrequentie en afgemeten, weloverwogen reacties. Hoewel het veel wordt gebruikt vanwege zijn codeer- en automatiseringsmogelijkheden, is het ontworpen als een algemene AI-assistent met een breed scala aan toepassingen in het bedrijfsleven, contentcreatie, data-analyse, klantenondersteuning en meer. Het is niet zo IDE-geïntegreerd als GitHub Copilot, maar de kracht ervan ligt in de helderheid, structuur en logica.

Cursor AI is een IDE (Integrated Development Environment) voor coderen die ontwikkelaars helpt hun programmeerworkflows te versnellen. Het kan code genereren op basis van natuurlijke taalquery's en biedt uitleg en refactoring in de editor.

Vercel v0 is een frontend codegeneratietool waarmee ontwikkelaars en productteams volledige React-componenten, pagina's en app-scaffolding kunnen genereren op basis van natuurlijke taalprompts. Je vertelt het wat je wilt en het genereert schone, bewerkbare code die werkt in je Next.js-app, niet slechts een visuele mockup.

Automatisering en AI-agenten

n8n is een krachtig open-source workflowautomatiseringsplatform. Het integreert geavanceerde AI-tools voor het bouwen van intelligente workflows, zoals chatbots, gepersonaliseerde assistenten, documentsamenvatting en data-extractie. Het maakt deel uit van een groeiende categorie tools die AI niet gebruiken voor visuele doeleinden, maar voor workflowautomatisering en interne toolontwikkeling.

GPT-agentframeworks (zoals Auto-GPT, LangChain of zelfs aangepaste interne configuraties) winnen ook aan populariteit. Ze zijn experimenteler, maar bieden de mogelijkheid om taken uit te voeren zoals contentgeneratie, codeschrijven, klantenondersteuning en workflowautomatisering. Ze kunnen worden geïntegreerd in webapps om klantinteractie te automatiseren, websitecontent te genereren of te bewerken, ondersteuningsvragen af ​​te handelen of zelfs code te schrijven en te debuggen.

Deze tools bestrijken een breed scala aan gebieden, van ontwerp en content tot infrastructuur en automatisering. Ze pakken elk verschillende problemen aan; de sleutel is om te begrijpen wanneer en hoe je ze moet gebruiken.

Gebruiksvoorbeelden die echt werken

Met zoveel tools die grote beloftes maken, is het gemakkelijk om aan te nemen dat ze allemaal bedoeld zijn om je workflow te revolutioneren. Maar in werkelijkheid zijn de meeste nuttig voor een of twee specifieke taken. Hier zijn een paar voorbeelden waarin we hebben gezien dat AI daadwerkelijk waarde toevoegt. 

Prototyping & Design Ideevorming

In de beginfase van productontwikkeling kunnen tools zoals Framer AI, Galileo, Webflow AI Site Builder, Relume AI Sitemap Builder en Figma AI echt nuttig zijn. Ze besparen tijd doordat je snel lay-outideeën kunt genereren, landingspagina's kunt schetsen of UI-richtingen kunt verkennen zonder helemaal opnieuw te hoeven beginnen. Deze tools zijn vooral handig voor niet-ontwerpers die ideeën moeten visualiseren voordat ze een ontwerpteam inschakelen.

Houd er echter rekening mee dat ze weliswaar snel zijn, maar niet de definitieve oplossing vormen. Je hebt nog steeds ervaren ontwerpers nodig om het werk te veredelen, samenhang te creëren en merkconsistentie te creëren, vooral als je iets bouwt dat schaalbaar of opvallend moet zijn.

AI voor ontwikkelaars

GitHub Copilot, Supabase AI Assistant en Cursor AI helpen ontwikkelaars bij het versnellen van routinetaken, zoals het voltooien van boilerplate-codes, het voorstellen van query's en het verminderen van de spanning in de beginfase van het schrijven van code. Ze worden het best gebruikt door ervaren ontwikkelaars die de suggesties van de tool kunnen beoordelen, aanpassen en integreren. Op zichzelf vervangen ze programmeerkennis niet, maar ze maken wel mentale ruimte vrij en helpen teams sneller te werken.

Vercel v0 voegt een extra niveau van snelheid toe door ontwikkelaars in staat te stellen snel productieklare pagina's te bouwen die naadloos passen in een Next.js + Tailwind-workflow. Het laat je niet alleen zien hoe het eruit zou kunnen zien; het geeft je ook echte, bewerkbare code.

Claude AI is ook een waardevolle tool geworden voor ontwikkelaars, met name bij het werken aan taken met een hoge context of meerdere stappen. Het is nuttig gedurende de hele softwareontwikkelingscyclus, van het plannen en schrijven van code tot het debuggen, beoordelen, testen en documenteren.

Interne automatisering en operationele processen

AI-automatiseringstools zoals n8n of GPT-agents zijn ideaal voor interne toepassingen: het automatiseren van repetitieve taken, het genereren van rapporten, het transformeren van gestructureerde data of het routeren van informatie tussen systemen. Deze tools werken goed wanneer u de gewenste logica al kent en alleen hulp nodig hebt bij de uitvoering ervan. Ze zijn vooral handig voor lean teams die hun mogelijkheden willen uitbreiden zonder hun personeelsbestand uit te breiden.

Visuele creatie

AI-tools zoals Midjourney, Photoshop AI, Freepik AI en andere generatieve platforms kunnen visueel werk in de beginfase aanzienlijk versnellen. Of u nu een moodboard maakt, visuele richtingen onderzoekt of snelle mockups maakt voor interne presentaties, deze tools helpen teams om binnen enkele minuten van ideeën naar afbeeldingen te gaan.

Dat gezegd hebbende, hebben deze tools de neiging om te repliceren wat trending is of statistisch gezien "juist" is, niet wat creatief onderscheidend is. Zonder een sterk standpunt of menselijke creatieve richting kan de output visueel generiek overkomen of losstaan ​​van het merk.

We gaan dieper in op dit onderwerp in AI Killed the Brand Star, waarin we analyseren hoe overmatige afhankelijkheid van AI-ontwerptools creatieve differentiatie ondermijnt.

Schrijven, onderzoek en samenvatten

Als het gaat om het verwerken van lange en complexe documenten, het effectief structureren van ideeën of het samenvatten van rommelige informatie in duidelijke resultaten, zijn tools zoals Claude zeer nuttig. De doordachte toon en het langere contextvenster maken het een populaire optie voor het beheren van interne kennis, het genereren van concepten en use cases waarbij betrouwbaarheid belangrijker is dan snelheid.

Content & Concepten

Voor zaken als het genereren van ideeën, eerste concepten of interne documentatie kunnen AI-tools (GPT, Claude, enz.) uren besparen. Ze werken goed bij het maken van concepten en het omzetten van verspreide ideeën in samenhangende tekst. Dit gezegd hebbende, neemt hun waarde snel af wanneer de content merkwaarden moet weerspiegelen, emotioneel moet aansluiten of strategisch uniek moet zijn. Voor marketing, productcommunicatie en alle publieksgerichte content blijft de menselijke factor essentieel.

In elk van deze gevallen is de belangrijkste conclusie dat AI het werk niet vervangt. Het versnelt de beginfase door je een concept, schets of startpunt te geven. De waarde zit niet in het overslaan van het proces, maar in het sneller kunnen beginnen.

Wanneer AI-tools helpen en wanneer ze in de weg zitten

Als ze efficiënt worden gebruikt, kunnen AI-tools enorm helpen bij het stroomlijnen van je workflow en het automatiseren van repetitieve taken. Ze werken uitstekend in omgevingen met een laag risico, zoals het schrijven van content, het verkennen van ontwerprichtingen, het genereren van vroege productideeën of het automatiseren van interne taken die geen perfecte precisie vereisen. Wanneer de kosten van falen laag zijn, kan AI je helpen snel te handelen en snel te itereren.

Volledig vertrouwen op AI is daarentegen veel riskanter. Omdat ze gebouwd zijn voor snelheid, offeren deze tools vaak diepte op. Denk bijvoorbeeld aan visuele generators die er goed uitzien maar UX-principes negeren, contentschrijvers die de toon verkeerd kiezen of code-editors die onbedoeld subtiele bugs en edge cases introduceren. Je krijgt misschien iets dat op de korte termijn werkt, maar dat later problemen oplevert.

We hebben dit zien gebeuren in praktijksituaties, waar snelle builds niet kunnen schalen. Lovable, Not Maintainablebekijkt de verborgen risico's van het gebruik van no-code en AI-tools als permanente infrastructuur.

Er zijn ook afwegingen die veel teams pas volledig overwegen wanneer ze diep in het ecosysteem van een tool zitten:

Flexibiliteit versus lock-in

Een van de grootste afwegingen bij het kiezen van AI-tools is tussen gemak op de korte termijn en flexibiliteit op de lange termijn.

Propriëtaire platforms beloven vaak geavanceerde functies, soepele onboarding en geïntegreerde ondersteuning, wat allemaal in een vroeg stadium enorm waardevol kan zijn. Maar hoe meer u vertrouwt op gesloten systemen, hoe moeilijker (en duurder) het wordt om later over te stappen. Of het nu gaat om propriëtaire API's, unieke bestandsformaten of nauw gekoppelde workflows, vendor lock-in kan uw aanpassingsvermogen beperken naarmate uw behoeften evolueren.

Aan de andere kant bieden open-source en modulaire tools meer flexibiliteit. U kunt componenten verwisselen, integreren met verschillende systemen en voorkomen dat u aan één leverancier vastzit. Die vrijheid kan u later dure herbouwprojecten besparen, maar vereist meestal meer interne expertise en inspanning om mee te beginnen en te onderhouden.

Snelheid versus betrouwbaarheid

Bij het gebruik van AI kan het lastig zijn om de juiste balans te vinden tussen snelheid en outputkwaliteit. Of het nu gaat om het schrijven van code, het maken van een prototype of het automatiseren van workflows, AI-tools zijn geweldig om teams te helpen snel te handelen. Maar soms kan "snel" ook "kwetsbaar" betekenen.

Veel snelle AI-oplossingen offeren diepgang en betrouwbaarheid op ten gunste van snelheid en efficiëntie. Dat kan betekenen dat rigoureuze tests worden overgeslagen of dat een output die "goed genoeg" is, wordt geaccepteerd om de voortgang te behouden. Hoewel dat prima is voor sommige use cases, wordt het voor alles waar het om draait een gevaarlijk spel.

Aan de andere kant betekent bouwen aan betrouwbaarheid meer tijd investeren in het begin: grondig testen, betere infrastructuur, tragere modellen en hogere kosten.

De sleutel is weten wanneer je moet optimaliseren voor snelheid en wanneer niet. Voor interne tools kan snelheid winnen. Maar voor alles wat openbaar, cruciaal of nauw verbonden is met gebruikersvertrouwen, moet betrouwbaarheid voorop staan.

Onze eigen AI-productstack (en wat we tot nu toe hebben geleerd)

Net als veel productteams hebben we de afgelopen jaren een breed scala aan AI-tools getest, geïmplementeerd en vervangen. Sommige zijn onderdeel geworden van onze dagelijkse werkzaamheden. Andere leken veelbelovend, maar voldeden niet aan onze behoeften. Dit is waar we zijn beland en wat we gaandeweg hebben geleerd.

Wat we gebruiken (en waarom)

We hebben onze stack gericht gehouden op tools die daadwerkelijk de snelheid of duidelijkheid verbeteren zonder rommel te creëren. Voor ontwerpverkenning en ideevorming hebben we vertrouwd op Figma AI en Relume AI Sitemap Builder om snel te kunnen prototyping in de vroege fase. Midjourney en Freepik zijn erg handig gebleken om unieke visuele middelen te creëren voor presentaties en cases. 

Voor schrijven, onderzoek en interne documentatie is Claude een onmisbare partner geworden, vooral wanneer we een lange contextuele samenvatting nodig hebben, gestructureerd moeten denken of conceptuele schema's in visuele overzichten moeten omzetten. 

Aan de ontwikkelingskant hebben we de voorkeur gegeven aan Cursor AI, omdat deze zeer goed rekening houdt met de context van je code. Het heeft ons geholpen om veelvoorkomende taken te versnellen, terwijl Supabase AI Assistant nuttig is gebleken voor SQL-gerelateerd werk. Tot slot is Vercel v0 een geweldige aanvulling op onze stack voor onze frontend-ontwikkelingsbehoeften.

Wat niet voor ons werkte

Van alle tools die we hebben getest, werkten sommige gewoon niet voor ons. Dit is waarom: Hoewel interessant voor beginners, was Webflow's AI Site Builder naar onze mening niet geschikt voor professionelere websites.

Voor het maken van visuele content, met name video's, hebben we Sora geprobeerd, maar we konden de huidige kwaliteit en de uitstraling van de gegenereerde video's niet waarderen. Ze zien er nog steeds te generiek en ietwat vreemd uit.

Wat AI voor softwareontwikkeling betreft, zijn we gestopt met het gebruik van GitHub Copilot. Het werd steeds trager en onbetrouwbaarder en begon onze workflow negatief te beïnvloeden. 

Wat we hebben geleerd

Het belangrijkste wat we hebben geleerd, is dat AI het beste werkt als samenwerkingspartner, niet als kruk. De tools die blijven hangen, zijn de tools die de wrijving verminderen zonder het denkproces te onderbreken. Ze helpen ons sneller te gaan, maar laten de lastige beslissingen nog steeds aan ons over.

We hebben ook geleerd meedogenloos te zijn met evaluatie. Dat een tool nieuw is en er snel en glanzend uitziet, betekent nog niet dat het zinvol is om hem te gebruiken. We stellen ons nu drie vragen voordat we iets nieuws implementeren:

• Helpt het ons sneller te gaan zonder langdurige wrijving te creëren?
• Kunnen we uitleggen waarom we het gebruiken, niet alleen dat het indrukwekkend aanvoelt?
• Is het over zes maanden nog steeds zinvol?

In een wereld waarin AI zo druk is, is focus een voordeel. Hoe minder tools we gebruiken, hoe meer we halen uit de tools die echt werken.

De beste AI-productstack voor jou bouwen: gebruik minder, betere tools

Naarmate de AI-technologie zich snel ontwikkelt, is het verleidelijk om elke nieuwe trend te volgen. Maar simpelweg meer tools hebben, garandeert geen betere resultaten. Sterker nog, de teams die de beste producten bouwen, zijn niet de teams die de meeste AI gebruiken, maar juist de teams die het optimaal gebruiken.

Dat betekent dat je je moet richten op tools die echt bij je workflow passen, de juiste onderdelen van je proces versnellen en je controle geven, niet alleen snelheid en gemak. Het betekent weten wanneer je moet automatiseren en wanneer je even moet pauzeren en nadenken. En bovenal betekent het kiezen van tools die je helpen sneller te gaan zonder rommel achter te laten.

Een product bouwen is moeilijk. Het bouwen met de verkeerde tools is nog moeilijker. Als je iets nieuws lanceert en snel wilt werken, zonder vast te lopen in de drukte, staat Miyagami voor je klaar. Neem vandaag nog contact met ons op en we helpen je op weg.