Hoe AI ontwikkelaars onbewust de programmeertaalmarkt veranderen

Sophie Jansen · 2026-08-21

In augustus 2025 gebeurde er iets opvallends op GitHub. TypeScript werd de meest gebruikte programmeertaal op het platform. Dat was de grootste verschuiving in de taalranglijsten van GitHub in tien jaar tijd. En het gebeurde precies tijdens de periode waarin AI-coderingstools massaal werden geadopteerd. We dachten eerst dat AI-tools de keuze voor een programmeertaal minder belangrijk zouden maken. Organisaties zouden 'stack agnostisch' worden en technologieën puur kiezen op basis van het bedrijfsprobleem. De beschikbaarheid van ontwikkelaars zou er niet meer toe doen. Maar wat zien we nu? Slechts twee jaar na de wijdverspreide adoptie van AI-coderingstools lijkt de markt juist beperkter te worden. Er is een snelle vernauwing van beschikbare programmeertalen gaande. En bijna alle aandacht gaat naar één specifieke taalfamilie. ### De cijfers vertellen het verhaal GitHub's Octoverse-rapport van oktober 2025 telde TypeScript-bijdragers. Met 2,64 miljoen maandelijkse bijdragers was dat een groei van 66% ten opzichte van het jaar ervoor. In 2025 alleen al schreven meer dan een miljoen ontwikkelaars hun eerste TypeScript-code op GitHub. Dit is extra opmerkelijk omdat JavaScript al jaren domineert. De Stack Overflow-enquête van 2025 verzamelde meer dan 49.000 reacties. Daarvan gaf 66% aan JavaScript te gebruiken. Sinds 2011 staat JavaScript bijna elk jaar op die dominante positie. Kortom: de JavaScript-familie is zowel de meest gebruikte als de snelst groeiende op GitHub. ### Een kleine kanttekening Het tellen van activiteit op GitHub heeft natuurlijk een beperking. Het is telling op hun eigen platform, dus er kan sprake zijn van belangenverstrengeling. Ook hebben modetrends invloed op wat er in openbare repositories verschijnt. Maar de trend is zo duidelijk dat hij ook in enquêtedata terugkomt. De schaal van deze verschuiving maakt de cijfers betrouwbaar genoeg. ### AI leert van wat het ziet Het mechanisme is eigenlijk heel simpel. AI-modellen leren van gepubliceerde code. En het meeste gepubliceerde code is geschreven in JavaScript en TypeScript. Sterker nog: veel code draait om React. Dat creëert een enorm verschil in wat ontwikkelaars van hun AI-tools kunnen verwachten. Vraag je een AI om een getypte React-component te genereren? Dan compileert de output meestal meteen, voldoet het aan de standaarden van je codebase en zijn er minimale aanpassingen nodig. Vraag je hetzelfde voor Svelte, Solid of een minder populair backend-framework? Dan krijg je veel minder uitgebreide output. Je ziet meer verzonnen API's en de basisstructuur heeft meer correcties nodig voordat het uitvoerbaar is. ### Teams kiezen nu anders Dit verandert hoe teams hun technologiestack selecteren. Het gaat niet langer alleen om welke framework het meest efficiënt of makkelijkst is om mee te werken. Het gaat nu vooral om welk framework het meest compatibel is met de tools van het team. Waarom? Omdat het productiviteitsverschil in bruikbare AI-output zich opstapelt tijdens een lang bouwproces. En als dat team output produceert, wordt die gepubliceerd, gescraped en meegenomen in volgende trainingsrondes. Dat vergroot het productiviteitsverschil alleen maar verder. Dit zegt niets over de technische kwaliteit. Solid en Svelte zijn uitstekende frameworks. Verschillende modernere frameworks overtreffen React zelfs op rauwe snelheid. Maar de markt beloonde de keuze die de modellen al kenden. ### Een interessant contrast Een valide tegenargument is dat AI-ontwikkeling zelf vooral in Python gebeurt. Modeltraining, evaluatie en de meeste onderzoekssoftware draaien op Python. Dat is niet veranderd. Maar bijna niets van wat de klant ziet of gebruikt is geschreven in Python. De front-end van een AI-product is eigenlijk gewoon een venster dat tokens streamt. Het heeft knoppen nodig om tools uit te voeren, een goedkeuringsstap voor risicovolle acties en een uitleg van wat het systeem deed en waarom. Die gebruikersinterfaces? Die worden bijna allemaal gebouwd met JavaScript-frameworks. De AI-modellen worden in Python gemaakt, maar de producten worden in JavaScript geleverd. ### Wat betekent dit voor jou? Als ontwikkelaar of tech-lead moet je hier rekening mee houden: - AI-tools werken momenteel het beste met JavaScript/TypeScript - Productiviteitsverschillen kunnen oplopen in langere projecten - Stack-keuzes hebben nu extra technische implicaties - De feedbackloop tussen AI-output en AI-training versterkt deze trend Het is geen kwestie van goed of fout. Het is een observatie over hoe technologieën elkaar beïnvloeden. AI zou taalagnostisch moeten zijn, maar wordt gevormd door wat er al bestaat. En dat vormt op zijn beurt weer wat er in de toekomst gebouwd wordt. Zo blijft de cirkel rond. En zo verandert AI onbewust de programmeertaalmarkt, terwijl we denken dat wij de baas zijn over de tools.