Praktische workflows voor ontwikkelaars om AI te gebruiken voor onderzoek, specificaties, UX-schetsen, prototypes en risicocontroles—zodat je ideeën valideert voordat handmatig coderen begint.
Het verkennen van ideeën “AI-first” betekent niet dat je het nadenken of valideren overslaat. Het betekent dat je AI gebruikt als je vroegtijdige onderzoeks- en schetsgenoot, zodat je aannames vroeg test, de scope versmalt en kunt beslissen of het idee engineeringtijd waard is.
Je doet nog steeds echt werk: het probleem verduidelijken, bepalen voor wie het is, en valideren dat de pijn het waard is om op te lossen. Het verschil is dat je aangepaste implementatie uitstelt totdat je onzekerheid hebt verminderd.
In de praktijk maak je misschien nog steeds artifacts—docs, user stories, testplannen, klikbare prototypes, zelfs kleine wegwerp-scripts—maar je vermijdt het vastleggen in een productiecodebase totdat je sterker bewijs hebt.
AI is het sterkst in het versnellen van de rommelige vroegfase:
Het gaat er niet om output klakkeloos aan te nemen; het gaat erom sneller van leeg vel naar bewerkbaar materiaal te komen.
AI kan valse zekerheid creëren—zelfverzekerd klinkende beweringen over markten, concurrenten of gebruikersbehoeften zonder bewijs. Het neigt ook naar generieke antwoorden tenzij je specifieke beperkingen, context en voorbeelden geeft. Behandel outputs als hypothesen, niet als feiten.
Goed toegepast levert een AI-first aanpak:
Voordat je AI vraagt concepten, schermen of onderzoeksplannen te genereren, bepaal wat je oplost en wat je gelooft dat waar is. Een duidelijke probleemstelling voorkomt dat je AI-gestuurde verkenning afdwaalt naar onbelangrijke features.
Definieer je doelgroep en hun job-to-be-done in één zin. Houd het specifiek genoeg zodat iemand kan zeggen “ja, dat ben ik” of “nee”.
Voorbeeldformaat:
Voor [doelgebruiker], die [situatie/beperking], help ze [job-to-be-done] zodat ze [gewenst resultaat].
Als je deze zin niet kunt schrijven, heb je nog geen productidee—je hebt een thema.
Kies een klein aantal metrics die aangeven of het probleem het waard is om op te lossen:
Koppel elke metric aan een baseline (huidig proces) en een streefverbetering.
Aannames zijn je snelste pad naar validatie. Schrijf ze als toetsbare uitspraken:
Beperkingen voorkomen dat AI oplossingen voorstelt die je niet kunt uitrollen:
Als je dit op papier hebt, kunnen je volgende AI-prompts er direct naar verwijzen en produceren ze uitkomsten die afgestemd, toetsbaar en realistisch zijn.
Customer discovery draait vooral om luisteren—AI helpt je sneller bij betere gesprekken te komen en maakt je notities bruikbaarder.
Vraag AI om een paar realistische persona’s voor jouw probleemgebied (niet “marketing avatars”, maar mensen met context). Laat het opsommen:
Pas daarna streng aan voor realisme. Verwijder alles wat stereotype klinkt of een perfecte klant beschrijft. Het doel is een plausibel uitgangspunt om interviewees te werven en betere vragen te stellen.
Gebruik AI om een strak interviewplan te maken: een opening, 6–8 kernvragen en een afsluiting. Houd het gericht op huidig gedrag:
Vraag AI om follow-ups die naar specifics vragen (frequentie, kosten, workarounds, beslissingscriteria). Vermijd het pitchen van je idee tijdens het gesprek—jouw taak is leren, niet verkopen.
Na elk gesprek plak je je notities (of een transcript als je opgenomen hebt met expliciete toestemming) in AI en vraag je om:
Verwijder altijd persoonlijke identificatoren voordat je verwerkt, en bewaar de originele notities veilig.
Laat AI je thema’s omzetten in een korte, gerangschikte probleemlijst. Rangschik op:
Je eindigt met 2–4 probleemstellingen die specifiek genoeg zijn om te testen—zonder code te schrijven of te gokken wat klanten belangrijk vinden.
Een snelle concurrentiescan gaat niet om functies kopiëren—het gaat om begrijpen wat gebruikers al hebben, waar ze over klagen en waar een nieuw product kan winnen.
Laat AI alternatieven in drie bakken noemen:
Deze framing voorkomt tunnelvisie. Vaak is de sterkste “concurrent” een workflow, geen SaaS.
Laat AI een tabel opstellen en verifieer die door 2–3 bronnen per product te checken (prijzen, docs, reviews). Houd het lichtgewicht:
| Optie | Doelgebruiker | Prijsmodel | Opvallende features | Veelvoorkomende gaps/kansen |
|---|---|---|---|---|
| Direct tool A | Solo creators | Abonnement | Templates, delen | Beperkte samenwerking, slechte onboarding |
| Direct tool B | MKB-teams | Per-seat | Permissions, integraties | Duur op schaal |
| Indirect tool C | Enterprises | Jaarcontract | Compliance, rapportage | Trage setup, stijve UX |
| Handmatige alternatief | Iedereen | Tijdskosten | Flexibel, bekend | Foutgevoelig, moeilijk te volgen |
Gebruik de “gaps”-kolom om differentiatierichtingen te vinden (snelheid, eenvoud, een smaller niche, betere defaults, betere integratie met een bestaande stack).
Vraag AI om “table stakes” vs. “nice-to-have” te markeren. Maak vervolgens een korte vermijd-lijst (bijv. “bouw geen geavanceerde analytics in v1”, “sla multi-workspace over totdat retentie bewezen is”). Dit beschermt je tegen een opgeblazen MVP.
Genereer 3–5 positioneringszinnen (één zin elk), zoals:
Leg deze voor aan echte gebruikers via korte gesprekken of een eenvoudige landingspagina. Het doel is niet overeenstemming maar duidelijkheid: welke zin doet iemand denken “Ja, dat is precies mijn probleem.”
Als je probleemstelling scherp is, genereer dan meerdere manieren om het op te lossen—en kies daarna het kleinste concept dat waarde kan bewijzen.
Laat AI 5–10 oplossingsconcepten voorstellen die hetzelfde gebruikersprobleem van verschillende kanten adresseren. Beperk de prompt niet tot apps en features. Neem non-software opties op zoals:
Dit is belangrijk omdat de beste validatie vaak gebeurt vóórdat je iets bouwt.
Voor elk concept laat AI opsommen:
Vraag het model vervolgens mitigaties voor te stellen en wat je zou moeten leren om onzekerheid te verminderen.
Rangschik concepten op: snelheid om te testen, duidelijkheid van succesmetric en inspanning van de gebruiker. Geef de voorkeur aan de versie waarbij een gebruiker het voordeel in minuten kan ervaren, niet in dagen.
Een nuttige prompt: “Welk concept heeft het kortste pad naar een geloofwaardig voor/na resultaat?”
Voordat je prototypeert, schrijf een expliciete out-of-scope lijst. Voorbeeld: “Geen integraties, geen teamaccounts, geen analytics dashboard, geen mobiele app.” Deze stap voorkomt dat je “test” verandert in een MVP.
Als je een template voor het scoren van concepten nodig hebt, houd het simpel en herbruikbaar.
Goede validatie is niet alleen “klinkt het interessant?”—het is “kan iemand daadwerkelijk de taak voltooien zonder vast te lopen?” AI is hier nuttig omdat het snel meerdere UX-opties kan genereren, zodat je duidelijkheid kunt testen voordat je bouwt.
Begin met het vragen om een paar flows, niet één. Je wilt een happy path, onboarding en de kernacties die waarde bewijzen.
Een eenvoudig promptpatroon:
You are a product designer. For an app that helps [target user] do [job], propose:
1) Onboarding flow (3–6 steps)
2) Happy path flow for the core task
3) 5 common failure points + how the UI should respond
Keep each step as: Screen name → user action → system response.
Scan op ontbrekende stappen (permissions, bevestigingen, “waar begin ik?”-momenten) en vraag om varianten (bijv. “create-first” vs “import-first”).
Je hebt geen pixels nodig om structuur te valideren. Vraag om wireframes als tekstbeschrijvingen met duidelijke secties.
Voor elk scherm vraag je om:
Plak de beschrijvingen daarna in je design tool of no-code builder als blauwdruk voor een klikbaar prototype.
Microcopy maakt vaak het verschil tussen “ik snap het” en “ik stop”. Laat AI opstellen:
Geef het model je gewenste toon (rustig, direct, vriendelijk) en leesniveau.
Maak een klikbaar prototype en voer 5 korte sessies uit. Geef deelnemers taken (geen instructies), zoals “Meld je aan en maak je eerste rapport.” Houd bij waar ze aarzelen, wat ze verkeerd begrijpen en wat ze verwachten te gebeuren.
Na elke ronde vraag je AI thema’s samen te vatten en copy- of layoutfixes voor te stellen—werk die bij en test opnieuw. Deze lus onthult vaak UX-blokkades ver voordat engineeringtijd nodig is.
Een volledige Product Requirements Document kan weken kosten—en dat heb je niet nodig om te valideren. Wat je nodig hebt is een lichtgewicht PRD die het “waarom”, “wie” en “wat” duidelijk genoeg vastlegt om aannames te testen en tradeoffs te maken.
Vraag AI om een gestructureerde outline die je kunt bewerken, geen roman. Een goede eerste versie bevat:
Een praktische prompt: “Draft a one-page PRD for [idea] with goals, personas, scope, requirements, and non-goals. Keep it under 500 words and include 5 measurable success metrics.”
In plaats van technische checklists, laat AI acceptatiecriteria formuleren als gebruiker-georiënteerde scenario’s:
Deze scenario’s werken ook als testscripts voor prototypes en vroege interviews.
Laat AI de PRD omzetten in epics en user stories, met eenvoudige prioritering (Must/Should/Could). Ga dan één niveau dieper: vertaal requirements naar API-behoeften, data-model notities en beperkingen (security, privacy, latency, integraties).
Voorbeeld van gewenste AI-output: “Epic: Account setup → Stories: e-mail sign-up, OAuth, wachtwoord reset → API: POST /users, POST /sessions → Data: User, Session → Constraints: rate limiting, PII handling, audit logs.”
Voordat je prototypeert, doe een snelle haalbaarheidscheck om te voorkomen dat je het verkeerde soort demo bouwt. AI helpt je snel onbekenden bloot te leggen—maar behandel het als brainstormpartner, niet als bron van waarheid.
Schrijf de vragen op die het idee kunnen maken of breken:
Laat AI 2–4 architecturen met trade-offs voorstellen. Bijvoorbeeld:
Laat AI inschatten waar risico’s concentreren (rate limits, data kwaliteit, prompt injection), en bevestig die handmatig met vendor docs en een korte spike.
Ken een inspanningsband—S/M/L—toe aan elk groot onderdeel (auth, ingestie, search, model calls, analytics). Vraag: “Wat is de allerbelangrijkste risicovolle aanname?” Maak dat het eerste dat je test.
Kies het lichtste prototype dat het kernrisico beantwoordt:
Dit houdt je prototype gefocust op haalbaarheid, niet op afwerking.
Een prototype is geen kleinere versie van je eindproduct—het is een snellere manier om te leren wat mensen daadwerkelijk doen. Met no-code tools en AI-assistentie kun je de kernworkflow in dagen valideren en de discussie richten op uitkomsten in plaats van implementatiedetails.
Begin met de ene workflow die het idee bewijst (bijv.: “upload X → krijg Y → deel/exporteer”). Gebruik een no-code of low-code tool om precies genoeg schermen en state aan elkaar te koppelen om die reis te simuleren.
Houd scope krap:
AI helpt door schermcopy, empty states, knoplabels en onboardingvarianten voor te stellen die je later A/B kunt testen.
Een prototype voelt geloofwaardig als het gevuld is met data die past bij de realiteit van je gebruikers. Vraag AI om:
Gebruik deze scenario’s in testsessies zodat feedback gaat over bruikbaarheid, niet over placeholders.
Als de “AI-magie” het product is, kun je het alsnog testen zonder te bouwen. Maak een concierge-flow waarbij de gebruiker input indient en jij (of je team) het resultaat handmatig produceert. Voor de gebruiker voelt het end-to-end.
Dit is vooral waardevol om te controleren:
Voordat je het prototype deelt, definieer 3–5 metrics die waarde aangeven:
Zelfs een eenvoudige eventlog of spreadsheet verandert kwalitatieve sessies in beslissingen die je kunt verdedigen.
Als je doel is “valideer voordat je handmatig code schrijft”, is het snelste pad vaak: prototypeer de workflow, en bouw pas echt als signalen sterk zijn. Hier kan een vibe-coding platform zoals Koder.ai in het proces passen.
In plaats van van een doc direct in een handgebouwde codebase te stappen, kun je via een chatinterface snel een eerste werkende applicatie genereren (web, backend of mobiel) die aansluit bij je beperkingen en acceptatiecriteria. Bijvoorbeeld:
Omdat Koder.ai source code export ondersteunt, voorkom je dat validatiewerk een doodlopende weg wordt: bij sterk product‑market‑signaal kun je de code meenemen en verdergaan met je eigen engineeringpipeline.
Als je een paar veelbelovende concepten hebt, is het doel om meningen snel te vervangen door bewijs. Je lanceert nog niet—je verzamelt signalen dat je idee waarde creëert, begrepen wordt en het waard is om te bouwen.
Schrijf op wat “werken” betekent voordat je begint. Veelgebruikte criteria:
Vraag AI om deze om te zetten in meetbare events en een lichtgewicht trackingplan (wat te loggen, waar vragen te plaatsen, wat telt als succes).
Kies de kleinste test die je aannames kan falsifiëren:
Gebruik AI om copyvarianten, headlines en surveyvragen te schrijven die zijn afgestemd op je doelgroep. Laat het 3–5 A/B-varianten genereren met onderscheidende invalshoeken (snelheid, kosten, compliance, eenvoud), geen kleine woordwissels.
Als je Koder.ai gebruikt om het prototype op te zetten, kun je ook je experimentstructuur in de app nabootsen: maak aparte snapshots voor elk variant, zet ze live en vergelijk activatie/time-to-value zonder meerdere branches te onderhouden.
Definieer drempels van tevoren (voorbeeld: “≥8% bezoeker‑naar‑wachtlijst”, “≥30% kiest betaalde tier”, “mediaan time-to-value < 2 minuten”, “top drop-off verlaagd met 20%”).
Vraag AI daarna om resultaten voorzichtig samen te vatten: benadruk wat de data ondersteunt, wat onduidelijk is, en wat je hierna moet testen. Leg je beslissing vast in een kort notaat: hypothese → experiment → resultaten → go/no-go → volgende stappen. Dit wordt de beslisgeschiedenis van je product, niet alleen een eenmalige test.
Goed productwerk vereist verschillende “denkmodes”. Als je in één prompt om ideevorming, kritiek en synthese vraagt, krijg je vaak middelmatige antwoorden. Behandel prompting als facilitatie: draai aparte ronden, elk met een duidelijk doel.
Ideation prompts moeten breedte en nieuwigheid stimuleren. Vraag om meerdere opties, niet één “beste” antwoord.
Critique prompts moeten sceptisch zijn: vind gaten, randgevallen en risico’s. Vraag het model aannames uit te dagen en op te sommen wat een idee zou laten falen.
Synthesis prompts moeten de twee reconciliëren: kies een richting, documenteer trade-offs en produceer een actiegericht artifact (testplan, één-pagina spec, interviewvragen).
Een betrouwbaar template maakt outputs consistent binnen een team. Neem op:
Hier is een compact template om in een gedeeld document te plakken:
Role: You are a product researcher for [product/domain].
Context: [what we’re building, for whom, current assumptions].
Goal: [the decision/output needed].
Constraints: [non-negotiables, timelines, tech, legal, tone].
Inputs: [any notes, links, transcripts].
Output format: [exact headings/tables], include “Assumptions” and “Open questions”.
Quality bar: If uncertain, ask up to 5 clarifying questions first.
Bewaar prompts zoals je designassets bewaart: benoemd, getagd en makkelijk herbruikbaar. Een lichte aanpak is een map in je repo of wiki met:
Dit vermindert eenmalige prompting en maakt kwaliteit repliceerbaar tussen projecten.
Als het model feiten refereert, vraag om een Sources-sectie en een Confidence-opmerking. Als het niet kan citeren, moet het items als aannames labelen. Deze eenvoudige discipline voorkomt dat je team gegenereerde tekst als geverifieerd onderzoek behandelt—en versnelt latere reviews.
AI kan vroege productwerkzaamheden versnellen, maar ook risico’s vergroten als je het als een neutraal, privé notitieboek behandelt. Een paar lichte guardrails houden je verkenning veilig en bruikbaar—vooral zodra drafts buiten je team circuleren.
Ga ervan uit dat alles wat je in een AI-tool plakt mogelijk gelogd, beoordeeld of gebruikt voor training kan worden, afhankelijk van instellingen en vendorbeleid.
Als je customer discovery of supporttickets analyseert, plak dan geen ruwe transcripties, e-mails of identifiers zonder expliciete goedkeuring. Gebruik liever geanonimiseerde samenvattingen (“Klant A”, “Sector: retail”) en aggregeer patronen. Als je echte data nodig hebt, gebruik een goedgekeurde omgeving en documenteer waarom.
AI generaliseert graag vanuit onvolledige context—soms op manieren die gebruikers uitsluiten of schadelijke stereotypen introduceren.
Bouw een snelle reviewgewoonte: controleer persona’s, requirements en UX-copy op bevooroordeelde taal, toegankelijkheidslacunes en onveilige randgevallen. Vraag het model wie mogelijk geschaad of buitengesloten kan worden en valideer dat met mensen. Als je in een gereguleerde sector zit (zorg, financiën, werk), voeg dan een extra reviewstap toe voordat iets extern gaat.
Modellen kunnen tekst genereren die lijkt op bestaande marketingpagina’s of concurrentformuleringen. Houd menselijke review verplicht en gebruik AI-output nooit direct als finale concurrent-copy.
Bij het creëren van merkschrift, claims of UI-microcopy, herschrijf in eigen woorden en verifieer feitelijke beweringen. Als je derde‑partij content refereert, houd bronnen en licenties bij zoals je dat normaal zou doen.
Voordat je output extern deelt (investeerders, gebruikers, app stores), bevestig:
Als je een herbruikbare template voor deze stap wilt, zet die in je interne docs (bijv. /security-and-privacy) en verplicht gebruik voor elk AI-ondersteund artifact.
Als je een simpele reeks wilt die je op ideeën kunt toepassen, is hier de lus:
Of je nu prototypeert met een no-code tool, een lichtgewicht custom build of een vibe-coding platform zoals Koder.ai, het kernprincipe blijft: verdién het recht om te bouwen door eerst onzekerheid te verminderen—en investeer engineeringtijd alleen waar het bewijs het sterkst is.
Het betekent dat je AI inzet als een vroegtijdige partner voor onderzoek, synthese en het schrijven van concepten, zodat je onzekerheid kunt verkleinen voordat je je in een productiecodebase vastlegt. Je doet nog steeds het kernwerk (probleemverheldering, aannames, afwegingen), maar je gebruikt AI om snel bewerkbare artifacts te genereren zoals interviewscripts, PRD-concepten, UX-flows en experimentplannen.
Een duidelijke één-zin probleemstelling voorkomt dat jij (en het model) afdwaalt naar generieke “coole features”. Een praktisch format is:
Als je dit niet kunt schrijven, heb je waarschijnlijk een thema, geen toetsbaar productidee.
Kies een klein setje meetbare metrics die je in een prototype of vroege test kunt vastleggen, zoals:
Koppel elke metric aan een baseline (huidige workflow) en een streefverbetering.
Schrijf 5–10 “moet waar zijn”-aannames als toetsbare uitspraken (geen vaagheden), bijvoorbeeld:
Ontwerp vervolgens het kleinste experiment dat elke aanname kan ontkrachten.
Laat AI deze dingen opstellen:
Pas stevig aan voor realisme, en houd interviews gefocust op wat mensen vandaag daadwerkelijk doen (niet wat ze zeggen dat ze zouden doen).
Behandel samenvattingen als hypotheses en bescherm privacy:
Als je calls opneemt, gebruik transcripties alleen met expliciete toestemming en bewaar originele opnames veilig.
Begin met AI te vragen om categorieën van alternatieven, en verifieer daarna handmatig:
Laat AI een vergelijkende tabel opstellen, maar controleer belangrijke claims door een paar echte bronnen te bekijken (prijzen, docs, reviews).
Vraag om 5–10 concepten voor dezelfde pijn, inclusief niet-software opties:
Stress-test elk concept op randgevallen, faalmodi en gebruikersbezwaren, en kies het concept met het kortste pad naar een geloofwaardig voor/na‑resultaat.
Je kunt bruikbaarheid en begrip valideren zonder te bouwen:
Zet dit om in een klikbaar prototype, voer ~5 korte tests uit en iterateer op basis van waar gebruikers aarzelen of dingen verkeerd begrijpen.
Stel drempels vooraf en documenteer besluiten. Gebruik experimenten zoals:
Definieer go/no-go criteria (bijv. wachtlijstconversie, time-to-value, vertrouwensscores) en noteer: hypothese → experiment → resultaten → beslissing → volgende test.