Een praktische gids voor veelgemaakte fouten bij het bouwen van apps met AI—onduidelijke doelen, zwakke prompts, ontbrekende evaluatie en UX-gaten—en hoe je ze voorkomt.
AI-apps lijken vaak eenvoudig in het begin: je koppelt een API, schrijft een paar prompts en de demo ziet er indrukwekkend uit. Dan komen er echte gebruikers met rommelige inputs, onduidelijke doelen en edge cases—en plotseling wordt de app inconsistent, traag of overtuigend fout.
Een “beginnersfout” bij AI gaat niet over competentie. Het gaat over bouwen met een nieuw soort component: een model dat probabilistisch is, gevoelig voor context en soms plausibele antwoorden verzint. Veel vroege mislukkingen gebeuren omdat teams dat component behandelen als een normale library-aanroep: deterministisch, volledig controleerbaar en al afgestemd op het bedrijf.
Deze gids is zo opgebouwd dat je snel risico’s verlaagt. Los eerst de problemen met de grootste impact op (probleemkeuze, baselines, evaluatie en UX voor vertrouwen), en ga daarna naar optimalisatie (kosten, latency, monitoring). Als je maar tijd hebt voor een paar aanpassingen, geef prioriteit aan de dingen die stille fouten voorkomen.
Zet je AI-app in gedachten als een keten:
Wanneer projecten vroeg falen, ligt de breuk meestal niet aan “het model is slecht.” Het is dat een schakel in de keten ongedefinieerd, niet getest of niet afgestemd is op het echte gebruik. De volgende secties tonen de meest voorkomende zwakke schakels—en praktische fixes die je kunt toepassen zonder alles opnieuw te bouwen.
Een praktische tip: als je snel beweegt, werk in een omgeving waar je veilig kunt itereren en direct kunt terugdraaien. Platforms zoals Koder.ai kunnen hierbij helpen omdat je snel flows kunt prototypen, kleine wijzigingen kunt bewaren en kunt vertrouwen op snapshots/rollback wanneer een experiment de kwaliteit verslechtert.
Een veelvoorkomend faalpatroon is beginnen met “laten we AI toevoegen” en dan pas zoeken waar je het kunt inzetten. Het resultaat is een feature die indruk maakt in een demo maar irrelevant (of irritant) is in echt gebruik.
Voordat je een model kiest of prompts ontwerpt, schrijf de taak van de gebruiker op in eenvoudige taal: wat probeert die persoon te bereiken, in welke context en wat maakt het vandaag moeilijk?
Definieer daarna succeskriteriA die je kunt meten. Voorbeelden: “verminder de tijd om een antwoord op te stellen van 12 minuten naar 4”, “breng fouten bij eerste antwoord onder 2%”, of “verhoog het invullen van een formulier met 10%.” Als je het niet kunt meten, kun je niet zeggen of AI geholpen heeft.
Beginners proberen vaak een alleswetende assistent te bouwen. Voor v1 kies je één workflowstap waarin AI duidelijke waarde toevoegt.
Goede v1’s doen meestal:
Even belangrijk: lijst expliciet op wat niet in v1 zit (extra tools, meerdere databronnen, edge-case automatisering). Dit houdt de scope realistisch en versnelt het leerproces.
Niet elke output heeft hetzelfde nauwkeurigheidsniveau nodig.
Trek deze grens vroeg. Het bepaalt of je strikte guardrails, citaties, menselijke goedkeuring nodig hebt of dat een “draft assist” voldoende is.
Vreemd genoeg beginnen veel AI-projecten met “laten we een LLM toevoegen” zonder de eenvoudige vraag te beantwoorden: vergeleken met wat?
Als je de huidige workflow niet documenteert (of geen niet-AI-versie maakt), kun je niet vaststellen of het model helpt, schaadt of alleen werk verschuift. Teams eindigen met meningsverschillen in plaats van het meten van uitkomsten.
Begin met het eenvoudigste dat kan werken:
Deze baseline wordt je meetlat voor nauwkeurigheid, snelheid en gebruikerstevredenheid. Het laat ook zien welke delen echt “taalmoeilijk” zijn en welke delen gewoon structuur missen.
Kies een paar meetbare uitkomsten en volg ze voor zowel baseline als AI:
Als een taak deterministisch is (formattering, validaties, routing, berekeningen), hoeft AI vaak maar een klein deel te doen—zoals het herschrijven van toon—terwijl regels de rest afhandelen. Een sterke baseline maakt dat duidelijk en voorkomt dat je AI-feature een dure omweg wordt.
Een veelvoorkomend beginnerspatroon is “prompt tot het werkt”: een zin aanpassen, één beter antwoord krijgen en denken dat het probleem opgelost is. Het probleem is dat ongestructureerde prompts vaak anders reageren bij verschillende gebruikers, edge cases en modelupdates. Wat als een overwinning leek, kan onvoorspelbaar worden zodra echte data je app raakt.
In plaats van te hopen dat het model het “begrijpt”, specificeer je de taak duidelijk:
Dit verandert een vage vraag in iets wat je kunt testen en betrouwbaar kunt reproduceren.
Voor lastige gevallen voeg je een paar goede voorbeelden toe (“als de gebruiker X vraagt, antwoord als Y”) en minstens één tegenvoorbeeld (“doe niet Z”). Tegenvoorbeelden helpen vooral bij het verminderen van zelfverzekerde maar foutieve antwoorden, zoals het verzinnen van cijfers of het citeren van niet-bestaande documenten.
Behandel prompts als assets: zet ze in versiebeheer, geef ze namen en houd een korte changelog bij (wat is veranderd, waarom, verwachte impact). Als de kwaliteit verandert, kun je snel terugdraaien—en stop je met discussies over “de prompt die we vorige week gebruikten”.
Een veelgemaakte fout is het vragen aan een LLM naar bedrijfsspecifieke feiten die het simpelweg niet heeft: actuele prijsregels, interne beleidslijnen, de laatste productroadmap of hoe je supportteam echt met randgevallen omgaat. Het model kan toch overtuigend antwoorden—en zo belandt incorrect advies in productie.
Zie een LLM als sterk in taalpatronen, samenvatten, herschrijven en redeneren over meegeleverde context. Het is geen live database van jouw organisatie. Zelfs als het tijdens training soortgelijke bedrijven heeft gezien, weet het je huidige realiteit niet.
Een handig mentaal model:
Als een antwoord aan je interne waarheid moet voldoen, moet jij die waarheid aanleveren.
Als je RAG inzet, behandel het als een “laat zien hoe je tot je antwoord komt”-systeem. Haal specifieke passages op uit goedgekeurde bronnen en verplicht de assistent om ze te citeren. Als je het niet kunt citeren, presenteer het dan niet als feit.
Dit verandert ook je promptstijl: in plaats van “Wat is ons terugbetalingsbeleid?” vraag je “Gebruik het bijgevoegde beleidsfragment om het terugbetalingsbeleid uit te leggen en citeer de relevante regels.”
Bouw expliciet gedrag voor onzekerheid: “Als je het antwoord niet in de gegeven bronnen kunt vinden, zeg dan dat je het niet weet en stel vervolgstappen voor.” Goede fallbacks zijn een menselijke overdracht, een zoekpagina of een korte verduidelijkingsvraag. Dit beschermt gebruikers—en voorkomt dat je team later fouten moet herstellen.
RAG kan een AI-app snel slimmer laten voelen: plug je documenten in, haal een paar “relevante” chunks op en laat het model antwoorden. De beginnersval is aannemen dat retrieval automatisch accuratesse betekent.
De meeste RAG-fouten ontstaan niet doordat het model “uit het niets hallucineert”—maar doordat het systeem de verkeerde context aanlevert.
Veelvoorkomende problemen zijn slechte chunking (tekst in het midden van een gedachte splitsen, definities verliezen), irrelevante retrieval (topresultaten matchen trefwoorden maar niet de betekenis) en verouderde documenten (het systeem citeert nog het beleid van vorig kwartaal). Wanneer de opgehaalde context zwak is, levert het model nog steeds een zelfverzekerd antwoord—maar verankerd in ruis.
Behandel retrieval als zoekfunctie: het heeft kwaliteitscontroles nodig. Praktische patronen:
Als je app wordt gebruikt voor besluitvorming, moeten gebruikers verifiëren. Maak citaties een productvereiste: elke feitelijke bewering moet wijzen naar een bronfragment, documenttitel en laatste-update datum. Toon bronnen in de UI en maak het makkelijk om de gerefereerde sectie te openen.
Twee snelle tests vangen veel:
Als het systeem niet betrouwbaar kan ophalen en citeren, voegt RAG alleen complexiteit toe—geen vertrouwen.
Veel beginnende teams lanceren een AI-feature na een paar “ziet er goed uit”-demo’s. Het voorspelbare resultaat: de eerste echte gebruikers raken edge cases, opmaak breekt of het model antwoordt vol vertrouwen fout—en je hebt geen manier om te meten hoe erg het is of of het verbetert.
Als je geen kleine testset en een paar metrics definieert, is elke promptwijziging of modelupgrade een gok. Je lost misschien één scenario op en breekt stilletjes vijf andere.
Je hoeft geen duizenden voorbeelden te hebben. Begin met 30–100 realistische gevallen die reflecteren wat gebruikers echt vragen, inclusief:
Sla het verwachte “goede” gedrag op (antwoord + vereist formaat + wat te doen bij onzekerheid).
Begin met drie checks die te koppelen zijn aan de gebruikerservaring:
Voeg een basis release-gate toe: geen prompt/model/config-wijziging gaat live tenzij het door dezelfde evaluatieset komt. Zelfs een lichtgewicht script in CI is genoeg om het “we hebben het gefixed… en kapotgemaakt” patroon te voorkomen.
Als je een startpunt zoekt, bouw een eenvoudige checklist en houd die naast je deploymentproces.
Veel beginnende AI-app ontwikkeling ziet er goed uit in een demo: één schone prompt, één perfect voorbeeld, één ideale output. Het probleem is dat gebruikers zich niet gedragen als demo-scripts. Als je alleen happy paths test, lever je iets dat faalt zodra het echte input ontmoet.
Productieachtige scenario’s bevatten rommelige data, onderbrekingen en onvoorspelbare timing. Je testset moet weerspiegelen hoe de app daadwerkelijk wordt gebruikt: echte gebruikersvragen, echte documenten en echte beperkingen (token limits, contextvensters, netwerkproblemen).
Edge cases zijn waar hallucinations en betrouwbaarheidsproblemen het eerst zichtbaar worden. Test zeker:
Het is niet genoeg dat één request werkt. Probeer hoge gelijktijdigheid, retries en langzamere modelresponses. Meet p95-latency en controleer of de UX nog steeds logisch is wanneer antwoorden langer duren dan verwacht.
Modellen kunnen time-outs geven, retrieval kan niets teruggeven en API’s kunnen rate-limiten. Bepaal wat je app in elk geval doet: toon een “kan niet beantwoorden”-staat, val terug op een eenvoudiger aanpak, stel een verduidelijkingsvraag of zet het job in de wachtrij. Als faalstaten niet zijn ontworpen, interpreteren gebruikers stilte als “de AI heeft het fout” in plaats van “er was een systeemprobleem.”
Veel beginnersapps falen niet omdat het model slecht is, maar omdat de interface doet alsof de output altijd klopt. Wanneer de UI onzekerheid en beperkingen verbergt, vertrouwen gebruikers ofwel te veel (en krijgen problemen) of verliezen helemaal het vertrouwen.
Ontwerp de ervaring zodat controleren makkelijk en snel is. Nuttige patronen:
Als je app geen bronnen kan tonen, zeg dat dan eerlijk en verschuif de UX naar veiligere output (bv. drafts, suggesties of opties) in plaats van gezaghebbende uitspraken.
Als input onvolledig is, forceer geen zelfverzekerd antwoord. Voeg een stap toe die één of twee verduidelijkingsvragen stelt (“Welke regio?”, “Welke periode?”, “Welke toon?”). Dit vermindert hallucinations en geeft gebruikers het gevoel dat het systeem met hen samenwerkt.
Vertrouwen groeit als gebruikers kunnen voorspellen wat er gebeurt en fouten kunnen herstellen:
Het doel is niet gebruikers te vertragen—maar correctheid de snelste weg te maken.
Veel beginnersapps falen omdat niemand heeft bepaald wat niet mag gebeuren. Als je app schadelijk advies kan geven, privégegevens kan onthullen of gevoelige claims kan fabriceren, heb je niet alleen een kwaliteitsprobleem—je hebt een vertrouwens- en aansprakelijkheidsprobleem.
Begin met het schrijven van een eenvoudige “weigeren of escaleren”-policy in gewone taal. Wat moet de app weigeren te beantwoorden (zelfbeschadiging, illegale activiteiten, medische of juridische instructies, pesterijen)? Wat moet een menselijke review triggeren (accountwijzigingen, beslissingen met grote gevolgen, alles met betrokken minderjarigen)? Deze policy moet in het product worden afgedwongen, niet op hoop.
Ga ervan uit dat gebruikers persoonlijke data zullen plakken—namen, e-mails, facturen, medische gegevens.
Minimaliseer wat je verzamelt en vermijd het opslaan van ruwe inputs tenzij strikt noodzakelijk. Redigeer of tokeniseer gevoelige velden voordat je logt of naar downstream-systemen stuurt. Vraag om duidelijke toestemming wanneer data wordt opgeslagen, gebruikt voor training of gedeeld met derden.
Je wilt logs om te debuggen, maar logs kunnen lekken.
Stel bewaartermijnen in, beperk wie gesprekken kan bekijken en scheid omgevingen (dev vs prod). Voor risicovollere apps voeg je audittrails en review-workflows toe zodat je kunt aantonen wie wat heeft geraadpleegd en waarom.
Safety, privacy en compliance zijn geen papierwerk—het zijn productvereisten.
Een veelvoorkomende verrassing voor beginners: de demo voelt snel en goedkoop, maar echt gebruik wordt traag en duur. Dit gebeurt meestal omdat tokengebruik, retries en “zet gewoon een groter model in” beslissingen oncontroleerbaar zijn gelaten.
De grootste drijfveren zijn vaak voorspelbaar:
Stel vroeg expliciete budgetten, zelfs voor prototypes:
Ontwerp prompts en retrieval zodat je geen onnodige tekst verstuurt. Vat oudere conversatieturns samen en voeg alleen de top relevante snippets toe in plaats van hele bestanden.
Optimaliseer niet “kosten per request.” Optimaliseer kosten per succesvolle taak (bv. “zaak opgelost”, “concept geaccepteerd”, “vraag met citatie beantwoord”). Een goedkoper request dat twee keer faalt is duurder dan één iets duurdere succesvolle call.
Als je prijsniveaus plant, schets limieten vroeg zodat performance en unit-economie geen bijzaak worden.
Veel beginners loggen wel—en kijken er daarna nooit naar. De app degradeert langzaam, gebruikers vinden workarounds en het team blijft raden wat er mis is.
Monitoring moet antwoord geven op: wat probeerden gebruikers te doen, waar faalde het en hoe losten ze het op? Volg een paar hoge-signaal events:
Deze signalen zijn actiever dan alleen “tokens gebruikt”.
Voeg een makkelijke manier toe om slechte antwoorden te markeren (duim omlaag + optionele reden). Maak het vervolgens operationeel:
Mettertijd wordt je evalset het “immuunsysteem” van je product.
Maak een lichte triageflow zodat patronen niet verloren gaan:
Monitoring is geen extra werk—het is hoe je voorkomt dat je steeds hetzelfde probleem in nieuwe vormen blijft uitrollen.
Als je je eerste AI-feature bouwt, probeer de model te slim af te zijn. Maak de product- en engineeringkeuzes voor de hand liggend, testbaar en herhaalbaar.
Neem vier dingen op:
Begin met de kleinste workflow die correct kan zijn.
Definieer toegestane acties, vereis gestructureerde outputs wanneer mogelijk en voeg “Ik weet het niet / meer info nodig” toe als valide uitkomst. Als je RAG gebruikt, houd het systeem smal: weinig bronnen, strikte filtering en duidelijke citaties.
Als je in Koder.ai bouwt, is een nuttig patroon starten in Planning Mode (zodat workflow, databronnen en weigeringregels expliciet zijn), itereren met kleine wijzigingen en vertrouwen op snapshots + rollback wanneer een prompt- of retrievalwijziging regressies introduceert.
Voordat je uitrolt, controleer:
Als de kwaliteit laag is, los het dan in deze volgorde op:
Dit houdt vooruitgang meetbaar—en voorkomt dat “willekeurige promptwijzigingen” je strategie worden.
Als je sneller wilt uitrollen zonder elke keer je stack te herbouwen, kies tooling die snelle iteratie en schone overdracht naar productie ondersteunt. Bijvoorbeeld: Koder.ai kan React frontends, Go backends en PostgreSQL-schema’s genereren vanuit chat, terwijl je nog steeds broncode kunt exporteren en deployen met custom domeinen—handig wanneer je AI-feature van prototype naar product beweegt.
Begin met het opschrijven van de job-to-be-done in gewone taal en definieer meetbaar succes (bijv. tijdsbesparing, foutpercentage, voltooiingsgraad). Kies daarna een smalle v1-stap binnen een bestaande workflow en lijst expliciet op wat je niet bouwt in deze fase.
Als je niet kunt meten of het “beter” wordt, ben je bezig met demo’s optimaliseren in plaats van echte uitkomsten.
Een baseline is je niet-AI (of minimaal-AI) “controle” zodat je nauwkeurig kunt vergelijken op juistheid, snelheid en gebruikerstevredenheid.
Praktische baselines zijn onder meer:
Zonder baseline kun je geen ROI aantonen — je weet niet eens of AI de workflow verbetert of verslechtert.
Schrijf prompts zoals productvereisten:
Voeg daarna een paar voorbeelden en minimaal één contra-voorbeeld toe van wat je niet wilt. Dat maakt het gedrag testbaar in plaats van op gevoel gebaseerd.
Ga ervan uit dat het model niet op de hoogte is van je actuele beleid, prijzen, roadmap of klantgeschiedenis.
Als een antwoord overeen moet komen met je interne waarheid, moet je die waarheid aanleveren via goedgekeurde context (documenten, database-resultaten of opgehaalde passages) en het model verplichten die te citeren. Anders forceer je een veilige fallback zoals “Ik weet het niet op basis van de gegeven bronnen—zo kun je het verifiëren.”
Retrieval garandeert geen relevantie. Veelvoorkomende fouten: slechte chunking, keyword-matching in plaats van betekenis, verouderde documenten en te veel lage-kwaliteit chunks.
Verhoog vertrouwen met:
Als je het niet kunt citeren, presenteer het dan niet als feit.
Begin met een kleine, representatieve evaluatieset (30–100 gevallen) die omvat:
Houd een paar consistente checks bij:
Demos behandelen de “happy paths”, maar echte gebruikers brengen mee:
Ontwerp expliciete faalstaten (geen retrievalresultaten, timeouts, rate limits) zodat de app gracieus degradeert in plaats van onzin terug te geven of stil te vallen.
Maak verificatie standaard zodat gebruikers snel kunnen controleren:
Het doel is dat de veiligste handeling ook het makkelijkst is voor gebruikers.
Bepaal vooraf wat absoluut niet mag gebeuren en handhaaf dat in de productlogica:
Behandel dit als productvereisten, geen latere compliance-taak.
De grootste kostenposten zijn meestal contextlengte, tool roundtrips, multi-step ketens en retries/fallbacks.
Zet harde limieten in code:
Optimaliseer kost per succesvolle taak, niet kosten per request—mislukte retries maken het vaak duurder dan één iets duurdere succesvolle call.
Draai deze testset voordat je elke prompt/model/config-wijziging live zet om stille regressies te voorkomen.
