Een verhaalgestuurde gids die laat zien hoe AI helpt een simpele vraag stap voor stap om te zetten in onderzoek, prototypes, validatie en een lanceringsplan.

Maya probeert geen “startup te starten.” Ze probeert een klein, vervelend ding te voorkomen dat steeds terugkomt.
Elke maandag komen de statusupdates van haar team binnen in vijf verschillende vormen—opsommingstekens, paragrafen, screenshots, half-afgemaakte gedachten—en ze besteedt een uur aan het omzetten ervan naar iets dat het management daadwerkelijk kan lezen. Het is niet moeilijk werk. Het is gewoon… onnodig.
Na een paar maanden blijft de vraag hangen:
Waarom gebeurt dit steeds weer?
In het begin doet Maya wat de meesten van ons doen: ze klaagt, haalt haar schouders op en maakt nog een spreadsheet.
Maar deze keer pauzeert ze en behandelt ze haar ergernis als een aanwijzing. Als dit probleem elke week terugkomt—bij meerdere mensen—misschien is het dan niet “alleen Maya’s team.” Misschien is het een patroon dat de moeite waard is om te onderzoeken.
Dat is de verschuiving: van “dit is irritant” naar “dit zou een probleem kunnen zijn waarvoor anderen willen betalen.” Niet omdat de oplossing glamoureus is, maar omdat de pijn veel voorkomt.
Maya opent haar AI-assistent en typt een rommelige, eerlijke prompt:
"Ik ben het zat om statusupdates steeds opnieuw te herschrijven. Is hier een simpel productidee te vinden?"
In plaats van meteen een glimmend app-concept te spuien, stelt de AI ophelderende vragen:
Maya antwoordt—en realiseert zich dat ze drie problemen tegelijk probeerde op te lossen. Eén valt op: ruwe updates omzetten in een consistente, leesbare wekelijkse samenvatting.
De AI helpt Maya haar denken te structureren—organiseer het probleem, leg aannames bloot, stel manieren voor om ze te testen. Maar Maya kiest nog steeds wat belangrijk is: welke pijn ze aanpakt, welke afwegingen acceptabel zijn, en wat “beter” betekent voor echte mensen.
De sidekick kan opties opstellen. De bouwer neemt beslissingen.
Nieuwsgierigheid begint vaak als een vage zin: “Waarom is dit zo lastig?” of “Is er een betere manier?” In Maya’s notitie-app was het interessant—maar niet actiegericht.
Dus vraagt ze haar AI-sidekick om zich te gedragen als een geduldige redacteur, niet als een hype-machine. Het doel is niet meer ideeën. Het doel is een helderder probleem.
Ze plakt haar rommelige gedachte en vraagt:
“Herschrijf dit als éénzinnige probleemstelling. Geef me daarna drie versies: beginner-vriendelijk, zakelijk, en emotioneel eerlijk.”
Binnen enkele seconden heeft ze opties die specifiek genoeg zijn om te beoordelen. Ze kiest degene die echte wrijving benoemt—geen feature.
Probleemstelling: “Mensen die proberen [X te doen] lopen vaak vast bij [moment Y], wat leidt tot [gevolg Z].”
Vervolgens dwingt de AI een scène af:
Dit verandert een algemeen publiek (“iedereen”) in een echt publiek (“nieuwe teamleads, tijdens wekelijkse rapportage, 30 minuten voor een meeting”).
De AI stelt een korte aannamelijst voor, geformuleerd als toetsbare beweringen:
Ten slotte definieert ze wat “beter” betekent zonder spreadsheets:
Succesmaatstaf: “Een nieuwe gebruiker kan in minder dan 10 minuten van vastzitten naar klaar komen, zonder hulp te vragen.”
Nu is de vraag niet alleen interessant—het is de moeite waard om te testen.
Maya’s nieuwsgierigheid heeft een probleem: het is lawaaierig. Een snelle zoekopdracht naar “help me een MVP plannen” verandert in tientallen tabbladen—templates, cursussen, “no-code” tools en meningen die het nergens over eens zijn.
Dus vraagt ze haar AI-sidekick om iets simpeler: “Kaart uit wat er al is, en vertel me wat mensen doen in plaats van een product te kopen.”
In enkele minuten groepeert AI het veld in:
Dit is geen oordeel—slechts een kaart. Het helpt Maya te zien waar haar idee zou passen, zonder te doen alsof ze “klaar is met onderzoek” na het lezen van drie blogposts.
Vervolgens vraagt ze om een tabel: “Topopties, typische prijs, hiaten en veelvoorkomende klachten.”
| Soort optie | Typische prijsklasse | Veelvoorkomende klachten | Mogelijke hiaten |
|---|---|---|---|
| Cursussen | $50–$500 | Te algemeen, moeilijk toepasbaar | Gecoachte volgende stappen voor jouw context |
| Templates | $10–$100 | Ziet er goed uit, verandert de uitkomst niet | Feedbackloop + verantwoording |
| Coaches/consultants | $100–$300/uur | Duur, wisselende kwaliteit | Betaalbare, consistente begeleiding |
| Communities | $0–$50/maand | Lage signaal-ruisverhouding, veel ruis | Gestructureerde prompts + checkpoints |
AI stelt daarna een moeilijkere vraag: “Wat zou dit echt anders maken tegenover een andere versie van hetzelfde?” Dat duwt Maya richting een duidelijke invalshoak—sneller duidelijkheid en minder beslissingen—niet “een alles-in-één platform.”
Tot slot zet haar AI statements in het oog die gevalideerd moeten worden in klantontdekking: “Mensen haten cursussen,” “Templates werken niet,” “Coaching is te duur.” Nuttige hypothesen—totdat echte gebruikers ze bevestigen.
Nieuwsgierigheid kan in je hoofd een menigte aantrekken: studenten, managers, freelancers, ouders, oprichters. Je AI-sidekick zal graag features brainstormen voor al die groepen—en dat is precies hoe projecten ongemerkt opblazen.
De oplossing is simpel: kies een echt persoon in een echte situatie en bouw de eerste versie voor die persoon.
In plaats van stereotypen zoals “drukke professional,” vraag AI om persona’s te schetsen met concrete context:
Voorbeeldpersona’s:
Vraag AI om elke persona in 2–3 user stories te zetten in het formaat:
“Wanneer X, heb ik Y nodig, zodat ik Z kan.”
Voor Maya: “Wanneer een klant versnipperde notities stuurt, heb ik een duidelijke brief nodig, zodat ik zelfverzekerd kan reageren zonder elk bericht opnieuw te lezen.”
Maak nu de moeilijke keuze: één primaire gebruiker voor versie één.
Een goede regel is de persona kiezen met de duidelijkste pijn en het kortste pad naar een kleine winst. Definieer dan één belangrijkste job-to-be-done—de enkele uitkomst die je eerste versie moet leveren. Alles anders wordt “later.”
Onze nieuwsgierige bouwer heeft een prototype in het hoofd, een paar sterke meningen en één groot risico: mensen interviewen op een manier die alleen bevestigt wat ze al geloven.
AI maakt klantontdekking sneller—maar de echte winst is dat het het sluierder maakt: minder sturende vragen, helderdere notities en een eenvoudiger manier om te beslissen welke feedback telt.
Een goede discovery-vraag nodigt uit tot een verhaal. Een slechte vraagt om toestemming.
Laat AI je vragen herschrijven om aannames te verwijderen. Bijvoorbeeld:
Prompt die je kunt gebruiken:
Rewrite these interview questions to avoid leading language or assumptions.
Make them open-ended, focused on past behavior, and easy to answer.
Questions: ...
Snelheid komt door structuur. Vraag AI een eenvoudig flow te maken die je tien keer herhaalt:
Genereer daarna een notitiesjabloon zodat je niet verdrinkt in transcripts:
Vraag AI te bedenken waar je exacte publiek zich verzamelt, en kies dan twee kanalen die je deze week kunt uitvoeren: niche Slack/Discord-groepen, LinkedIn-zoekopdrachten, Reddit-communities, meetup-lijsten of via-via.
Je doel is niet “veel gesprekken.” Het is 10 relevante gesprekken met consistente vragen.
Leuk commentaar klinkt als: “Leuk idee!” Signalen klinken als:
Laat AI je notities taggen als Signaal / Misschien / Ruis—maar houd de uiteindelijke beoordeling zelf.
Na een handvol klantgesprekken heeft de nieuwsgierige bouwer een bekend probleem: pagina’s met notities, een dozijn “misschienen” en de groeiende vrees dat ze alleen horen wat ze willen horen.
Hier verdient de AI-sidekick zijn plek—niet door inzichten uit het niets te verzinnen, maar door rommelige gesprekken om te zetten in iets waar je op kunt handelen.
Begin met al je ruwe notities in één document (één interview per sectie). Vraag AI dan elke uitspraak te taggen in simpele categorieën:
Het doel is geen perfecte taxonomie. Het is een gedeelde kaart die je kunt herbekijken.
Vervolgens vraag je AI terugkerende patronen samen te vatten en tegenstrijdigheden te markeren. Tegenstrijdigheden zijn goud: ze wijzen vaak op verschillende gebruikerstypes, verschillende contexten, of een probleem dat niet consistent is.
Bijvoorbeeld:
“Ik heb geen tijd om iets nieuws op te zetten.”
…kan naast:
“Als het me 2 uur per week zou besparen, zou ik het leren.”
AI kan dit naast elkaar zetten zodat je het niet per ongeluk wegmiddelt tot een betekenisloze brij.
Zet de thema’s om in een eenvoudige lijst van de top 3 problemen, elk met:
een platte-tekst verklaring van het probleem
wie het ervaart (rol/context)
1–2 bewijscitaten
Voorbeeldformaat:
Dit houdt je eerlijk. Als je geen quotes kunt vinden, is het misschien jouw aanname—niet hun realiteit.
Vraag AI tenslotte om te helpen een beslissing te nemen op basis van wat je hebt geleerd:
Je hebt nog geen zekerheid nodig—alleen een goed onderbouwde volgende stap.
Op dit punt heeft de nieuwsgierige bouwer een notitieboek vol inzichten en een hoofd vol “wat als we ook…” ideeën. Hier helpt AI het meest—niet door meer features toe te voegen, maar door te helpen reduceren tot iets dat je daadwerkelijk kunt uitbrengen.
In plaats van eindeloos te debatteren, vraag je AI 5–7 oplossingsschetsen te genereren: verschillende manieren waarop het product waarde kan leveren. Laat het elke schets rangschikken op inspanning vs. impact.
Een simpele prompt werkt goed: “Noem 7 manieren om dit probleem op te lossen. Geef voor elk inspanning (S/M/L) en impact (S/M/L), en leg uit waarom.”
Je zoekt geen perfectie—alleen een duidelijke koploper.
De MVP is niet de “kleinste versie van het volledige product.” Het is de kleinste versie die énige betekenisvolle uitkomst levert voor een specifieke persoon.
AI helpt die uitkomst te formuleren als een testbare belofte:
Als de uitkomst niet duidelijk is, is de MVP nog te vaag.
Om feature creep te vermijden, maak een expliciete “Niet in v1” lijst met AI:
Deze lijst wordt een schild wanneer nieuwe ideeën halverwege de week opduiken.
AI helpt tenslotte bij het formuleren van herhaalbare messaging zonder jargon:
Nu is de MVP klein, doelgericht en uitlegbaar—precies wat je nodig hebt voordat je prototypeert.
Een prototype is waar het product stopt met een slimme beschrijving en begint te doen alsof het echt is. Niet “volledig gebouwd,” niet “perfect”—gewoon concreet genoeg zodat iemand kan klikken, lezen en reageren.
Vraag je AI-sidekick je MVP te vertalen naar een scherm-voor-scherm overzicht. Je mikt op een kort pad dat de kernwaarde bewijst.
Bijvoorbeeld, prompt het zo:
You are a product designer. Create a simple user flow for a first-time user.
Context: [what the product helps with]
MVP scope: [3–5 key actions]
Output:
1) Flow diagram in text (Screen A -> Screen B -> ...)
2) For each screen: title, primary CTA, and 2–4 lines of copy
Keep it friendly and clear for non-technical users.
Daarmee kun je snelle wireframes maken (zelfs op papier), of een basis klikbaar mockup in een tool naar keuze. Het doel is simpel: mensen moeten het binnen 10 seconden “pakken.”
De meeste prototypes falen omdat de copy vaag is. Gebruik AI om te schrijven:
Als je het prototype hardop kunt voorlezen en het nog steeds logisch klinkt, zit je goed.
Voordat je alles bouwt, zet je een landingspagina op die de belofte beschrijft, 2–3 prototype-schermen toont en één duidelijke call-to-action bevat (zoals “Vraag toegang” of “Sluit je aan bij de wachtlijst”). Als iemand op een niet-bestaande feature klikt, toon dan een vriendelijke boodschap en vang hun e-mail op.
AI kan je helpen de landingspagina, FAQ’s en een eenvoudige prijsindicatie te schrijven (zelfs als het alleen een tijdelijke placeholder zoals /pricing is).
Je zoekt geen complimenten—je zoekt commitment: klikken, aanmeldingen, reacties en concrete vragen die echte intentie onthullen.
Validatie is het moment waarop de nieuwsgierige bouwer stopt met vragen “Zou dit werken?” en begint te vragen “Geeft iemand genoeg om actie te ondernemen?” Het doel is geen perfect product—het is bewijs van waarde met minimale inspanning.
In plaats van features te bouwen, kies een test die een beslissing afdwingt:
AI helpt door een rommelig idee in een scherp aanbod te gieten: een kop, een korte beschrijving, een paar voordelen en een CTA die niet als marketing klinkt.
Schrijf van tevoren op wat “succes” betekent in cijfers. Geen vanity metrics—signalenniveaus van intentie.
Voorbeelden:
Als je het niet kunt meten, kun je er niet van leren.
Vraag AI om 10 kop + CTA-combinaties gericht op één persoon, en kies er dan twee om te testen. De ene versie kan op “bespaar tijd” focussen, de ander op “voorkom fouten.”
Na de test vat AI samen wat er gebeurde: wat mensen klikten, wat ze vroegen, wat verwarring gaf, wat werd genegeerd. Je eindigt met een eenvoudige beslissing: doorgaan, veranderen of stoppen—en één zin over wat je daarna probeert.
Je hoeft geen “developer” te spreken om een bouwplanning te maken. Je hebt helderheid nodig: wat het product op dag één moet doen, wat kan wachten en hoe je weet dat het werkt.
Hier stopt je AI-sidekick met brainstormen en begint hij zich te gedragen als een zorgvuldig projectpartner.
Vraag AI je idee om te zetten in een eenvoudige bouwplanning met Must-haves, Nice-to-haves, en Later. Houd de must-haves meedogenloos klein—features die direct de belofte waarmaken.
Vraag het vervolgens om een één-pagina “definition of done” voor elke must-have. Voorbeelden van prompts:
Laat AI opstellen:
Dit geeft freelancers of een devteam minder ruimte om te gokken.
Werk je met anderen, vraag AI dan rollen uit te lijnen: wie ontwerpt schermen, wie bouwt de backend, wie schrijft copy, wie zet analytics op, wie is verantwoordelijk voor QA. Zelfs als één persoon meerdere hoeden draagt, voorkomt het benoemen van hoeden dat iets over het hoofd wordt gezien.
Voordat je bouwt, gebruik AI om een korte lijst met praktische vragen te genereren: Welke data verzamelen we? Waar wordt het opgeslagen? Wie heeft er toegang? Hoe kan een gebruiker het verwijderen? Je schrijft hier geen juridisch beleid—je voorkomt verrassingen.
Als je niet-technisch bent (of gewoon snel wilt bewegen), kunnen “vibe-coding” platforms helpen. Bijvoorbeeld, Koder.ai laat je de specificaties die je in gewone taal schreef omzetten in een werkende web-, backend- of mobiele app via een chatinterface—en je kunt dan itereren met snapshots en rollback terwijl je met echte gebruikers test.
Het praktische voordeel is geen magische codegeneratie; het is het verkorten van de lus van “dit leerden we in discovery” naar “hier is een werkende versie die we iemand kunnen laten proberen.” En als je later naar een traditioneler proces wilt, houdt het exporteren van broncode die optie open.
Lancering voelt niet als op een podium stappen zonder script. Als je discovery hebt gedaan en een kleine, nuttige MVP hebt gebouwd, is de volgende taak simpel: leg het duidelijk uit—en maak het makkelijk voor de eerste gebruikers om te proberen.
Gebruik AI als praktische projectmanager: laat het je rommelige notities omzetten in een nette lijst, en beslis vervolgens wat echt is.
Je “goed genoeg” checklist kan zijn:
Neem de belangrijkste twijfels uit discovery—“Werkt dit in mijn workflow?”, “Hoelang duurt de setup?”, “Is mijn data veilig?”—en vraag AI om antwoorden in jouw toon. Bewerk daarna voor eerlijkheid. Is iets onzeker, zeg dat dan en leg uit wat het plan is.
Vraag AI om een eenvoudige opzet:
Voor het eerste aankondigingsbericht: houd het menselijk: “Dit hebben we gebouwd, dit is voor wie het is en dit testen we nu.”
Zet een realistische lanceringsperiode (zelfs een kleine) en definieer een eerste winst zoals: 10 actieve gebruikers, 5 voltooide onboarding flows of 3 betaalde trials. AI helpt je voortgang te volgen, maar jij kiest het doel dat waarde bewijst—niet het vanity-getal.
Na de lancering “studeert” de nieuwsgierige bouwer niet van AI af. De manier van gebruik verandert.
In het begin helpt de sidekick met snelheid—drafts, structuur, prototypes. Later helpt het ritme: patronen opmerken, consistent blijven en kleinere beslissingen met minder stress nemen.
Stel een eenvoudige cadans in: praat met gebruikers, ship één kleine verbetering en noteer wat er gebeurde. AI wordt de stille assistent die de lus draaiende houdt.
Een paar gewoontes die het laten werken:
Trek duidelijke lijnen zodat de sidekick behulpzaam blijft—niet roekeloos:
Wanneer momentum afneemt, keer terug naar een simpel script:
Zo verandert nieuwsgierigheid in een product—en een product in een gewoonte.