08 jul 2025·8 min
Hoe AI losse ideeën verandert in schermen, logica en stromen
Leer hoe AI brainstorms kan omzetten in georganiseerde appschermen, gebruikersstromen en eenvoudige logica—zodat teams sneller van idee naar een helder plan kunnen gaan.
Leer hoe AI brainstorms kan omzetten in georganiseerde appschermen, gebruikersstromen en eenvoudige logica—zodat teams sneller van idee naar een helder plan kunnen gaan.
Als mensen zeggen “zet het idee om in schermen, logica en stromen”, bedoelen ze drie onderling verbonden manieren om een productplan concreet te maken.
Schermen zijn de pagina's of weergaven waarmee een gebruiker interactie heeft: een aanmeldpagina, een dashboard, een instellingenpagina, een formulier om een taak aan te maken. Een scherm is niet alleen een titel—het omvat wat erop staat (velden, knoppen, berichten) en waarvoor het dient (de intentie van de gebruiker op dat scherm).
Stromen beschrijven hoe een gebruiker tussen schermen beweegt om iets te voltooien. Denk aan stromen als een begeleide route: wat gebeurt eerst, wat daarna, en waar komt de gebruiker uit. Een flow bevat meestal een “happy path” (alles verloopt soepel) plus varianten (wachtwoord vergeten, foutstatus, terugkerende gebruiker, enz.).
Logica is alles wat het systeem achter de schermen beslist of afdwingt (en vaak op het scherm uitlegt):
Een praktisch productplan verbindt alle drie lagen:
AI is hier nuttig omdat het rommelige aantekeningen (features, wensen, beperkingen) kan nemen en een eerste voorstel kan doen voor deze drie lagen—zodat je kunt reageren, corrigeren en verfijnen.
Stel je een eenvoudige taken-app voor:
Dat is de kern: wat gebruikers zien, hoe ze bewegen en welke regels de ervaring bepalen.
Ruwe productideeën verschijnen zelden als een nette set. Ze komen binnen als verspreide stukjes: notities in een telefoonapp, lange chatthreads, vergadernotities, snelle schetsen op papier, voice-memo's, supporttickets en "nog één ding"-ideeën vlak voor de deadline. Elk stukje kan waardevol zijn, maar samen zijn ze moeilijk om te zetten in een helder plan.
Als je alles op één plek verzamelt, verschijnen patronen—en problemen:
Deze problemen betekenen niet dat het team iets verkeerd doet. Ze zijn normaal wanneer input van verschillende mensen, op verschillende momenten, met verschillende aannames komt.
Ideeën blijven steken wanneer het “waarom” niet stevig is. Als het doel vaag is ("verbeter onboarding"), wordt de flow een grabbelton van schermen: extra stappen, optionele omwegen en onduidelijke beslismomenten.
Vergelijk dat met een doel als: “Help nieuwe gebruikers hun account te koppelen en één succesvolle actie te voltooien in minder dan twee minuten.” Nu kan het team elke stap beoordelen: draagt het bij aan dat resultaat, of is het ruis?
Zonder duidelijke doelen discussiëren teams over schermen in plaats van uitkomsten—en flows worden ingewikkeld omdat ze meerdere doelen tegelijk proberen te dienen.
Wanneer structuur ontbreekt, worden beslissingen uitgesteld. Dat voelt eerst snel ("we lossen het in design op"), maar het verplaatst meestal de pijn naar later:
Een ontwerper maakt wireframes die ontbrekende staten blootleggen. Ontwikkelaars vragen om randgevallen. QA vindt tegenstrijdigheden. Stakeholders zijn het oneens over wat de feature moest doen. Dan draait iedereen terug—logica herschrijven, schermen opnieuw maken, opnieuw testen.
Herwerk is duur omdat het gebeurt wanneer veel onderdelen al met elkaar verbonden zijn.
Brainstormen levert volume. Plannen vereist vorm.
Georganiseerde ideeën hebben:
AI is het meest nuttig op dit vastgelopen punt—niet om nog meer suggesties te genereren, maar om een stapel input om te zetten in een gestructureerd startpunt waar het team op kan voortbouwen.
De meeste vroege productnotities zijn een mix van halve zinnen, screenshots, voice-memo's en "vergeet dit niet"-gedachten verspreid over tools. AI is handig omdat het die rommel kan omzetten in iets waar je daadwerkelijk over kunt praten.
Eerst kan AI ruwe input samenvoegen tot duidelijke, consistente bullets—zonder de intentie te veranderen. Het doet meestal:
Deze opschoning is belangrijk omdat je ideeën niet goed kunt groeperen als ze in tien verschillende stijlen zijn opgeschreven.
Vervolgens kan AI vergelijkbare notities clusteren in thema's. Zie het als automatisch sticky notes op een muur sorteren—en dan labels voorstellen voor elk stapeltje.
Bijvoorbeeld kan het clusters maken zoals “Onboarding”, “Zoeken & Filters”, “Meldingen” of “Facturatie”, gebaseerd op herhaalde intentie en gedeeld vocabulaire. Goede clustering belicht ook relaties ("deze items beïnvloeden allemaal de checkout") in plaats van enkel zoekwoordmatching.
In brainstorms verschijnt dezelfde vereiste vaak meerdere keren met kleine variaties. AI kan signaleren:
In plaats van iets te verwijderen, bewaar je de originele bewoording en stelt AI een samengevoegde versie voor, zodat je kunt kiezen wat accuraat is.
Om voor te bereiden op schermen en flows kan AI entiteiten ophalen zoals:
Clustering is een startpunt, geen besluit. Je moet nog steeds groepsnamen controleren, bevestigen wat binnen of buiten scope valt en onjuiste samenvoegingen corrigeren—want één verkeerde aanname kan doorwerken naar je schermen en gebruikersstromen.
Als je ideeën zijn geclusterd (bijvoorbeeld: "content vinden", "opslaan", "account", "betalingen"), is de volgende stap om die clusters om te zetten in een eerste schets van het product. Dit is informatiearchitectuur (IA): een praktisch overzicht van wat waar woont en hoe mensen zich verplaatsen.
AI kan elk cluster nemen en een kleine set top-level secties voorstellen die natuurlijk aanvoelen voor gebruikers—vaak dingen die je in een tabbar of hoofdmenu zou zien. Bijvoorbeeld kan een “discover”-cluster Home of Explore worden, terwijl “identiteit + voorkeuren” Profiel wordt.
Het doel is geen perfectie; het is het kiezen van stabiele "bakken" die verwarring verminderen en later werk aan flows makkelijker maken.
Uit die secties kan AI een schermlijst genereren in gewone taal. Je krijgt doorgaans:
Deze inventaris is nuttig omdat het scope vroeg blootlegt: je ziet wat “in het product” zit voordat iemand wireframes tekent.
AI kan ook voorstellen hoe navigatie zou kunnen werken, zonder te zwaar op design in te gaan:
Je kunt deze suggesties beoordelen op basis van de prioriteiten van je gebruikers—niet op UI-trends.
AI kan schermen signaleren die teams vaak vergeten, zoals lege staten (geen resultaten, niets opgeslagen), foutschermen (offline, betaling mislukt), Instellingen, Help/Support en bevestigingsschermen.
Begin breed: kies een klein aantal secties en een korte schermlijst. Verfijn vervolgens grenzen—splits "Home" in "Home" en "Explore", of verplaats "Meldingen" onder Profiel—tot de kaart overeenkomt met echte gebruikersverwachtingen en je productdoelen.
Een nuttige gebruikersstroom begint met intentie, niet met schermen. Als je AI voedt met een rommelige brainstorm, vraag het dan eerst om gebruikersdoelen te extraheren—wat de persoon probeert te bereiken—en de taken die ze uitvoeren om daar te komen. Dat herkaderd de discussie van “wat moeten we bouwen?” naar “wat moet er gebeuren zodat de gebruiker slaagt?”
Laat AI de top 3–5 doelen voor een specifiek type gebruiker (nieuwe gebruiker, terugkerende gebruiker, admin, enz.) opsommen. Kies daarna één doel en vraag om een flow met een nauwe scope (één uitkomst, één context). Dit voorkomt “alles stroomt”-flows die niemand kan implementeren.
Vraag AI vervolgens een happy path stap voor stap te produceren: de eenvoudigste volgorde waarin alles goed gaat. De output moet als een verhaal lezen met genummerde stappen (bijv. “Gebruiker kiest abonnement → voert betaling in → bevestigt → ziet succesbericht”).
Als het happy path stabiel is, vertak naar veelvoorkomende alternatieven:
Vraag om aan te geven welke stappen gebruikerskeuzes zijn (knoppen, selecties, bevestigingen) versus automatische stappen (validatie, opslaan, synchroniseren). Dat verschil helpt teams beslissen wat UI nodig heeft, wat messaging nodig heeft en wat achtergrondlogica is.
Zet de flow tenslotte om in een eenvoudige diagrambeschrijving die je team in docs of tickets kan plakken:
Start: Goal selected
1. Screen: Choose option
2. Screen: Enter details
3. System: Validate
- If invalid -> Screen: Error + Fix
4. Screen: Review & Confirm
5. System: Submit
- If fail -> Screen: Retry / Cancel
6. Screen: Success
End
Dit houdt gesprekken afgestemd voordat iemand Figma opent of vereisten schrijft.
Een gebruikersflow toont waar iemand heen kan. Logica legt uit waarom ze daarheen kunnen (of niet) en wat het product moet doen als iets misgaat. Hier verliezen teams vaak tijd: flows lijken "klaar", maar beslissingen, staten en foutafhandeling blijven impliciet.
AI is nuttig omdat het een visuele of geschreven flow kan omzetten in een platte-tekst "logic layer" die niet-technische stakeholders kunnen beoordelen vóór design en ontwikkeling.
Begin met het herschrijven van elke stap als een kleine set if/then-regels en permissiechecks. Het doel is duidelijkheid, niet volledigheid.
Voorbeelden van beslissingen die de flow veranderen:
Wanneer AI deze regels opzet, label ze met gebruikersvriendelijke namen (bijv. “R3: Moet ingelogd zijn om op te slaan”). Dat maakt discussies makkelijker in reviewmeetings.
Elk scherm in een flow zou expliciete staten moeten hebben. Vraag om een checklist per scherm:
Flows worden echt als je specificeert welke data erachter zit. AI kan een eerste versie extraheren zoals:
Noem “unhappy paths” in gewone taal:
Om logica leesbaar te houden voor niet-technische stakeholders, formatteer het als korte “Beslissing + Uitkomst” regels en laat vakjargon weg. Als je een lichtgewicht template nodig hebt, hergebruik dan dezelfde structuur over features zodat reviews consistent blijven (zie /blog/prompt-templates-for-flows).
Als je een concept schermkaart en een paar gebruikersstromen hebt, ligt het volgende risico in het feit dat "elk scherm lijkt verzonnen vanaf nul". AI kan fungeren als consistentiecontrole: het kan signaleren wanneer dezelfde actie drie verschillende namen heeft, wanneer vergelijkbare schermen andere lay-outs gebruiken, of wanneer microcopy van toon verschilt.
Stel een kleine set componenten voor gebaseerd op wat je flows herhalen. In plaats van per scherm te ontwerpen, standaardiseer bouwblokken:
Dit versnelt wireframes en later UI-werk—en vermindert logica-bugs, omdat hetzelfde component dezelfde regels kan hergebruiken.
Normaliseer je woordenschat in een eenvoudig naamgevingssysteem:
Maak een woordenlijst en markeer mismatches over schermen en flows.
Zelfs vroeg kun je basis-microcopy schetsen:
Plak per component reminders: toetsenbordfocusstaten, duidelijke taal en contrastvereisten. Markeer ook waar patronen moeten aansluiten op bestaande merkrichtlijnen (terminologie, toon, knoppenhiërarchie), zodat nieuwe schermen niet afwijken van wat gebruikers al herkennen.
AI versnelt samenwerking alleen als iedereen naar dezelfde “huidige waarheid” kijkt. Het doel is niet dat het model wegloopt—maar dat het fungeert als een gestructureerde redacteur die je plan leesbaar houdt terwijl meer mensen input geven.
Begin met één masterdocument en genereer vervolgens weergaven voor elke groep zonder de onderliggende beslissingen te veranderen:
Verwijs naar specifieke secties (bijv. "Op basis van 'Flow A' en 'Rules' hieronder, schrijf een exec summary") zodat outputs verankerd blijven.
Als feedback in rommelige vormen binnenkomt (Slack-threads, vergadernotities), plak het dan en genereer:
Dat vermindert het klassieke “we hebben het besproken, maar er is niets veranderd"-gat.
Elke iteratie zou een korte changelog moeten bevatten. Genereer een diff-achtige samenvatting:
Stel expliciete checkpoints waar mensen de richting goedkeuren: na de schermkaart, na de belangrijkste flows, na logica/randgevallen. Tussen checkpoints kun je AI alleen laten voorstellen, niet finaliseren.
Publiceer het masterdoc op één plek (bijv. /docs/product-brief-v1) en link vanaf taken naar dat document. Behandel AI-gegeneerde varianten als "views", terwijl de master als referentie blijft waar iedereen op afstemt.
Validatie is waar "mooie flowcharts" veranderen in iets dat je kunt vertrouwen. Voordat iemand Figma opent of begint met bouwen, toets je de flow zoals echte gebruikers dat doen.
Maak korte, geloofwaardige taken die passen bij je doel en doelgroep (inclusief één "rommelige" taak). Bijvoorbeeld:
Loop elk scenario stap voor stap door je voorgestelde flow. Als je niet kunt navertellen wat er gebeurt zonder te gokken, is de flow niet klaar.
Stel een checklist op voor elk scherm in de flow:
Dit brengt ontbrekende vereisten aan het licht die anders tijdens QA opduiken.
Scan je flow op:
Stel het “kortste pad” voor en vergelijk dat met je huidige flow. Als je extra stappen nodig hebt, maak ze dan expliciet (waarom ze bestaan, welk risico ze verminderen).
Genereer gerichte vragen zoals:
Neem die vragen op in je reviewdoc of verwijs naar je volgende sectie over prompttemplates bij /blog/prompt-templates-turning-brainstorms-into-screens-and-flows.
Een goede prompt gaat minder over “slim zijn” en meer over het geven van dezelfde context die je aan een collega zou geven: wat je weet, wat je niet weet en welke beslissingen je nodig hebt.
Gebruik dit wanneer je rommelige notities hebt van een workshop, call of whiteboard.
You are my product analyst.
Input notes (raw):
[PASTE NOTES]
Task:
1) Rewrite as a clean, structured summary in plain English.
2) Extract key terms and define them (e.g., “account”, “workspace”, “project”).
3) List any contradictions or duplicates.
Constraints:
- Platform: [iOS/Android/Web]
- Timeline: [date or weeks]
- Must-haves: [list]
- Non-goals: [list]
Output format: headings + short bullets.
(Houd deze codeblokken ongewijzigd als voorbeeldprompts.)
Dit zet “alles wat we zeiden” om in bakken die je in schermen kunt veranderen.
Cluster the items below into 5–8 themes.
For each theme: name it, include the items, and propose a goal statement.
Important:
- If you infer anything, put it under “Assumptions (AI)” and label each A1, A2...
- Also output “Open Questions” we must answer to confirm/deny assumptions.
Items:
[PASTE LIST]
Vraag om minstens twee niveaus zodat stakeholders complexiteit kunnen kiezen.
Based on these themes and goals:
[PASTE THEMES/GOALS]
Create:
1) An initial screen list grouped by area (IA draft).
2) Two user flow options:
- Option A: simplest viable flow
- Option B: advanced flow with power-user paths
3) For each option: entry points, success end state, and failure/edge paths.
4) Output an “Open Questions” list for the next meeting.
Constraints:
Platform: [ ]
Must-haves: [ ]
Compliance/permissions: [ ]
Als je dezelfde templates hergebruikt, begint je team inputs in een consistente vorm te produceren—en dat maakt AI-output makkelijker te vergelijken en itereren.
Als je einddoel niet alleen plannen maar ook uitrollen is, helpt het om deze artefacten (schermen, flows en logica) te koppelen aan implementatie. Koder.ai is een vibe-coding platform dat een gestructureerd plan kan nemen en je kan helpen te bewegen van “draft flows” naar werkende web-, backend- of mobiele apps via chat—vooral als je AI-output eerst als controleerbare specificatie behandelt en daarna incrementeel genereert. Functies zoals planning mode, snapshots en rollback kunnen handig zijn wanneer je aan flows en logica werkt en een duidelijke geschiedenis van wijzigingen wilt bewaren.
AI is geweldig in het versnellen van structuur—rommelige notities omzetten in conceptschermen, regels en flows. Maar het vult ook vol vertrouwen gaten in als informatie ontbreekt. De veiligste mindset is eenvoudig: AI stelt voor, jouw team beslist.
De meeste problemen komen door verborgen aannames. AI kan:
Behandel elke output als een hypothese—vooral alles dat als eis klinkt ("Gebruikers zullen...", "Het systeem moet...").
Plak bij brainstormen met AI niet:
Anonimiseer en vat samen in plaats daarvan ("Gebruiker A", "Enterprise-klant", "refund-scenario") en bewaar gevoelige context in je teamdocs.
Wijs een duidelijke eigenaar aan voor de flow en logica (vaak de PM of ontwerper). Gebruik AI-concepten om het schrijven te versnellen, maar sla beslissingen op in je canonieke plek (PRD, specificatie of ticketsysteem). Indien gewenst, verwijs ondersteunende docs met relatieve paden zoals /blog/flow-walkthrough-checklist.
Een lichte checklist voorkomt "mooi maar fout" outputs:
Een goede AI-ondersteunde flow is:
Als het niet aan deze criteria voldoet, prompt opnieuw—gebruik je correcties als nieuwe input.
Schermen zijn de individuele weergaven waarmee een gebruiker interactie heeft (pagina's, modals, formulieren). Een nuttige schermdefinitie bevat:
Als je niet kunt beschrijven wat de gebruiker op het scherm probeert te bereiken, is het meestal nog geen echt scherm—gewoon een label.
Een flow is het stap-voor-stap pad dat een gebruiker aflegt om een doel te bereiken, doorgaans over meerdere schermen. Begin met:
Schrijf daarna een genummerd happy path, en voeg pas daarna zijtakken toe (overslaan, bewerken, annuleren, opnieuw proberen).
Logica zijn de regels en beslissingen die bepalen wat het systeem toestaat en wat de gebruiker ziet. Veelvoorkomende categorieën zijn:
Omdat vroege input meestal verspreid en onsamenhangend is—notities, chats, schetsen, last-minute ideeën—bevat het vaak:
Zonder structuur schuiven teams beslissingen voor zich uit tot design/dev, wat later tot veel herwerk leidt.
Ja—AI is bijzonder nuttig voor een eerste “opschoningsronde”:
Beste praktijk: bewaar de originele notities en behandel de AI-versie als een bewerkbare conceptversie die je controleert en corrigeert.
AI kan gelijkaardige items clusteren in thema's (zoals het sorteren van sticky notes) en je helpen om:
Menselijke controle blijft belangrijk: kruis items niet automatisch samenvoegen zonder bevestiging van het team.
Zet clusters om in een concept informatiearchitectuur (IA) door te vragen om:
Een goede IA-conceptversie onthult de scope vroeg en brengt vergeten schermen aan het licht zoals lege staten, foutschermen, instellingen en help/support.
Gebruik een doelgerichte prompt:
Dat houdt flows uitvoerbaar en voorkomt "alles stroomt"-scenario's die te omvangrijk worden om te implementeren.
Vertaal de flow naar controleerbare logica door te vragen om:
Formaat het als “Beslissing → Uitkomst” om het leesbaar te houden voor niet-technische stakeholders.
Gebruik AI om verschillende "views" van hetzelfde masterplan te maken, maar houd één bron van waarheid:
Dat voorkomt drift waarin verschillende mensen verschillende AI-versies volgen.
Als een flow zegt waar gebruikers heen gaan, legt logica uit waarom en wat er gebeurt als het misgaat.