Een stapsgewijze walkthrough voor niet-technische oprichters om een echte SaaS op te leveren met AI: scope definiëren, specificaties genereren, bouwen, testen, deployen en itereren.
AI kan je verrassend ver brengen met een SaaS-product—zelfs als je geen code schrijft—omdat het UI-schermen kan opstellen, backend-endpoints kan genereren, databases kan koppelen en uitleg kan geven over deployment. Wat het niet kan, is bepalen wat belangrijk is, juistheid verifiëren of verantwoordelijkheid nemen voor productie-uitkomsten. Jij blijft sturen.
In dit artikel betekent opleveren: een bruikbaar product in een echte omgeving waar echte mensen zich kunnen aanmelden en het kunnen gebruiken. Betaalmogelijkheden zijn in het begin optioneel. “Geleverd” is geen Figma-bestand, geen prototype-link en geen repo die alleen op je laptop draait.
AI is sterk in snelle uitvoering: scaffold genereren, datamodellen voorstellen, CRUD-features schrijven, e-mailtemplates opstellen en eerste tests produceren.
AI heeft nog altijd richting en checks nodig: het kan API’s hallucineren, randgevallen missen, onveilige defaults creëren of stilletjes afwijken van de vereisten. Zie het als een extreem snelle junior-assistent: behulpzaam, maar niet gezaghebbend.
Je doorloopt een eenvoudige lus:
Meestal bezit je het productidee, merk, klantenlijst en de code in je repo—maar controleer de voorwaarden van je AI-tools en eventuele dependencies die je kopieert. Sla output op in je eigen project, documenteer beslissingen en plak geen vertrouwelijke klantdata in prompts.
Je hebt nodig: duidelijk kunnen schrijven, basis productdenken en geduld om te testen en itereren. Je kunt overslaan: diepe computerwetenschap, complexe architectuur en “perfecte” code—tenzij gebruikers laten zien dat het belangrijk is.
Als je AI inzet om te helpen bouwen, wordt helderheid je grootste hefboom. Een smal probleem vermindert ambiguïteit, wat resulteert in minder “bijna goed” features en meer bruikbare output.
Begin met één persoon die je voor je ziet, niet met een marktsegment. “Freelance ontwerpers die factureren” is beter dan “kleine bedrijven.” Noem vervolgens één taak die ze al proberen te doen—vooral iets repetitiefs, stressvols of tijdgevoeligs.
Een snelle test: als je gebruiker in 10 seconden niet kan zeggen of je product voor hen is, is het nog te breed.
Houd het simpel en meetbaar:
“Help [doelgebruiker] [taak] door [hoe] zodat ze [resultaat].”
Voorbeeld: “Help freelance ontwerpers nauwkeurige facturen te versturen in minder dan 2 minuten door regellijsten automatisch uit projectnotities te bouwen zodat ze sneller betaald worden.”
Metrics houden AI-ondersteund bouwen weg van ‘feature verzamelen’. Kies simpele cijfers die je echt kunt volgen:
Noem alleen de stappen die een gebruiker moet doorlopen om het beloofde resultaat te krijgen—geen extras. Als je het niet in 5–7 stappen kunt beschrijven, schrap dan.
Scope creep is de nummer 1 reden dat AI-builds vastlopen. Schrijf verleidelijke toevoegingen (multi-user rollen, integraties, mobiele app, dashboards) en label ze expliciet “not now.” Dat geeft je toestemming om eerst de simpelste versie te leveren—en later te verbeteren op basis van echt gebruik.
AI kan snel code schrijven, maar het kan niet raden wat je bedoelt. Een one-page spec (denk “mini PRD”) geeft het model één bron van waarheid die je hergebruikt in prompts, reviews en iteraties.
Vraag AI om een one-page PRD te maken met:
Als je een simpele structuur wil, gebruik:
Converteer elke MVP‑feature in 3–8 user stories. Voor elk verhaal eis je:
Prompt AI om onduidelijke aannames en edge cases te noemen: lege staten, ongeldige inputs, permissiefouten, duplicaten, retries en “wat als de gebruiker halverwege afhaakt?” Beslis welke je moet afhandelen in v0.1.
Definieer sleuteltermen (bv. “Workspace”, “Member”, “Project”, “Invoice status”). Hergebruik deze glossary in elke prompt zodat het model concepten niet hernoemt.
Sluit je one-pager af met een strikte MVP v0.1 checklist: wat inbegrepen is, wat expliciet uitgesloten is en wat “done” betekent. Dit is de spec die je elke keer in je AI‑workflow plakt.
Je hebt geen perfecte schermen of een “echte” database‑ontwerp nodig om te beginnen. Je hebt een gedeeld beeld nodig van wat het product doet, welke informatie het opslaat en wat elke pagina verandert. Je doel is ambiguïteit wegnemen zodat AI (en later mensen) consistent kunnen implementeren.
Vraag AI om eenvoudige wireframes in tekstblokken: pagina’s, componenten en navigatie. Houd het basis—vakken en labels.
Voorbeeldprompt: “Maak low‑fidelity wireframes voor: Login, Dashboard, Projectlijst, Projectdetail, Instellingen. Inclusief navigatie en sleutelcomponenten per pagina.”
Schrijf 3–6 objecten die je opslaat, als zinnen:
Vraag AI vervolgens een databaseschema voor te stellen en het in eenvoudige termen uit te leggen.
Dit voorkomt dat “willekeurige” features opduiken in de build.
Een simpele mapping:
Houd een korte “UI‑rules” lijst:
Als je één ding doet: zorg dat elke pagina een duidelijke primaire actie heeft en elk data‑object een duidelijke eigenaar (meestal de gebruiker of organisatie).
Een simpele stack draait om wat saai, goed gedocumenteerd en makkelijk te herstellen is. Voor v1 kies defaults die duizenden teams gebruiken en die AI‑assistenten betrouwbaar kunnen genereren.
Als je geen sterke beperkingen hebt, is deze combinatie een veilige start:
Als je liever via een chat‑eerst workflow bouwt in plaats van alles handmatig te koppelen, kunnen platforms zoals Koder.ai een React UI plus een Go‑backend met PostgreSQL genereren, deployment/hosting regelen en je broncode exporteren wanneer je volledige controle wilt.
Kies één van de twee:
Als je betalingen of gevoelige data afhandelt, budgetteer dan vroeg voor audits.
Streef naar managed services met dashboards, backups en verstandige defaults. “Werkt in een middag” is beter dan “in theorie configureerbaar”. Managed Postgres (Supabase/Neon) + managed auth voorkomt weken aan setup.
Heb er drie:
Maak “staging deploys bij elke merge naar main” een regel.
Houd een one‑page checklist die je in elk nieuw project plakt:
Die checklist wordt je snelheidsvoordeel bij project #2.
Goede code van AI krijgen draait niet om slimme formuleringen—het gaat om een herhaalbaar systeem dat ambiguïteit vermindert en jou controle houdt. Het doel is dat de AI zich gedraagt als een gefocuste contractor: duidelijke briefing, duidelijke deliverables, duidelijke acceptatiecriteria.
Hergebruik dezelfde structuur zodat je geen belangrijke details vergeet:
Dit vermindert “mysterie‑wijzigingen” en maakt outputs makkelijker toe te passen.
Laat AI eerst een taakopdeling voorstellen:
Kies één ticket, lock de definitie van done en ga dan verder.
Vraag alleen om één feature, één endpoint of één UI‑flow per keer. Kleinere prompts leveren nauwkeurigere code en je kunt snel gedrag verifiëren (en terugdraaien indien nodig).
Als je tool het ondersteunt, gebruik een “planning mode” stap (eerst outline, dan implementatie) en vertrouw op snapshots/rollback om slechte iteraties snel ongedaan te maken—dit is precies het soort veiligheidsnet dat platforms zoals Koder.ai inbouwen.
Onderhoud een eenvoudig lopend doc: wat je hebt gekozen en waarom (auth‑methode, data‑velden, naamconventies). Plak relevante regels in prompts zodat AI consistent blijft.
Voor elk ticket eis: demoable gedrag + tests + een korte notitie in docs (zelfs een README‑snippet). Zo blijft output leverbaar, niet alleen “code‑vormig”.
Snelheid gaat niet over meer code schrijven—het gaat om de tijd tussen “wijziging gemaakt” en “een echt persoon kan het proberen” verminderen. Een dagelijkse demo‑lus houdt het MVP eerlijk en voorkomt weken onzichtbaar werk.
Begin met AI te vragen de kleinste app te genereren die opstart, een pagina laadt en gedeployed kan worden (ook al is het lelijk). Je doel is een werkende pijplijn, niet features.
Als het lokaal draait, maak een kleine wijziging (bijv. verander een kop) om te bevestigen waar bestanden staan. Commit vroeg en vaak.
Authenticatie is lastig om later nog in te bouwen. Voeg het toe terwijl de app klein is.
Definieer wat een ingelogde gebruiker kan en wat een uitgelogde gebruiker ziet. Houd het simpel: e‑mail + wachtwoord of magic link.
Kies het ene object waar je SaaS om draait (een “Project”, “Invoice”, “Campaign”, enz.) en implementeer de volledige flow.
Maak het daarna bruikbaar, niet perfect:
Demo elke dag de app alsof het al verkocht wordt.
Vraag hen te verwoorden wat ze denken dat er gaat gebeuren voordat ze klikken. Maak van hun verwarring de taken voor de volgende dag. Als je een licht ritueel wilt: houd een doorlopende “Morgen” checklist in je README en behandel het als je mini‑roadmap.
Als AI grote stukken code schrijft, verandert jouw rol van “typer” naar “verifier”. Een beetje structuur—tests, checks en een herhaalbare reviewflow—voorkomt de meest voorkomende fout: iets opleveren dat er af is, maar onder echt gebruik faalt.
Vraag AI zijn eigen output tegen deze checklist te reviewen voordat je een wijziging accepteert:
Je hebt geen perfecte coverage nodig. Je hebt vertrouwen nodig in de onderdelen die stilletjes geld of vertrouwen kunnen verliezen.
Unit tests voor kernlogica (prijsregels, permissiechecks, datavalidatie).
Integratietests voor sleutelflows (signup → create thing → betaal → zie resultaat). Vraag AI deze tests te genereren op basis van je one‑page spec en laat het elke test in eenvoudig Nederlands uitleggen zodat je weet wat beschermd wordt.
Voeg automatische linting/formatting toe zodat elke commit consistent blijft. Dit vermindert “AI spaghetti” en maakt toekomstige edits goedkoper. Als je CI hebt, laat formatting + tests draaien bij elke pull request.
Als je een bug vindt, log het altijd hetzelfde:
Plak het template in je AI‑chat en vraag om: waarschijnlijke oorzaak, minimale fix en een test die regressie voorkomt.
Een MVP livezetten is spannend—daarna komen de eerste echte gebruikers met echte data, echte wachtwoorden en echte verwachtingen. Je hoeft geen security‑expert te worden, maar je hebt wel een korte checklist nodig die je echt volgt.
Behandel API‑sleutels, databasewachtwoorden en signing‑secrets als “nooit in de repo”.
.env.example met placeholders, geen echte waarden.De meeste vroege breaches zijn simpel: een tabel of endpoint die iedereen kan lezen.
user_id = current_user).Zelfs kleine apps worden aangevallen door bots.
Je kunt niet repareren wat je niet ziet.
Schrijf een korte menselijke pagina: wat je verzamelt, waarom, waar het opgeslagen wordt, wie erbij kan en hoe gebruikers hun data kunnen verwijderen. Houd retentie minimaal standaard (bv. logs na 30–90 dagen verwijderen tenzij nodig).
Opleveren is niet “klaar” als de app op je laptop werkt. Een veilige lancering betekent dat je SaaS herhaaldelijk te deployen is, in productie te monitoren is en snel terug te draaien wanneer iets fout gaat.
Configureer continuous integration om tests bij elke wijziging te draaien. Het doel: niemand kan code mergen die checks faalt. Begin simpel:
Dit is ook waar AI helpt: vraag het ontbrekende tests te genereren voor de gewijzigde bestanden in een PR en foutmeldingen in eenvoudig Nederlands uit te leggen.
Maak een staging omgeving die production nabootst (zelfde db‑type, zelfde env var patroon, zelfde e‑mailprovider—alleen met testcredentials). Verifieer voor elke release:
Een runbook voorkomt “panic deploys.” Houd het kort:
Voeg analytics of event‑tracking toe voor sleutelacties: signup, je belangrijkste activatiestap, en de upgrade‑klik. Combineer dat met error‑monitoring zodat je crashes ziet voordat gebruikers je mailen.
Doe één laatste rondgang op performance, mobiele lay-outs, e‑mailtemplates en onboarding. Als één daarvan wankel is, stel de lancering één dag uit—het is goedkoper dan vroeg vertrouwen verliezen.
Een “launch” is geen dag—het is het begin van leren met echte gebruikers. Je doel is (1) mensen snel naar het eerste succesmoment te krijgen en (2) heldere wegen voor feedback en betaling te creëren wanneer dat verantwoord is.
Als je nog het probleem valideert, kun je lanceren zonder betalingen (wachtlijst, beperkte beta of “request access”) en op activatie focussen. Als er al sterke vraag is (of je vervangt een bestaande betaalde workflow), voeg dan vroeg betalingen toe zodat je geen verkeerde lessen leert.
Praktische regel: vraag pas betaling als het product consequent waarde levert en je gebruikers kunt ondersteunen als er iets misgaat.
Stel prijs‑hypotheses op die uitgaan van outcomes, niet een lange featureslijst. Bijvoorbeeld:
Vraag AI om tier‑opties en positionering te genereren, bewerk ze vervolgens totdat een niet‑technische vriend het in 20 seconden begrijpt.
Verberg de volgende stap niet. Voeg toe:
Als je “contact support” noemt, maak het klikbaar en snel.
Gebruik AI om onboarding‑schermen, lege staten en FAQ’s te schrijven, en herschrijf ze daarna voor helderheid en eerlijkheid (vooral over beperkingen).
Voor feedback combineer drie kanalen:
Track thema’s, geen meningen. Je beste vroege roadmap bestaat uit herhaalde frictie in onboarding en herhaalde redenen waarom mensen aarzelen te betalen.
De meeste AI‑gebouwde SaaS‑projecten falen niet omdat de oprichter niet kan “coden.” Ze falen omdat het werk vaag wordt.
Overbuilding. Je voegt rollen, teams, facturatie, analytics en redesigns toe voordat iemand zelfs maar is ingelogd.
Fix: zet scope 7 dagen on hold. Lever alleen de kleinste flow die waarde bewijst (bijv. “upload → verwerk → resultaat → opslaan”). Alles daarbuiten is backlog.
Onduidelijke specs. Je zegt tegen AI “bouw een dashboard” en het bedenkt features die je niet bedoelde.
Fix: herschrijf de taak als een one‑page spec met inputs, outputs, randgevallen en een meetbare succesmetric.
AI blind vertrouwen. De app “werkt op mijn machine”, maar faalt bij echte gebruikers of andere data.
Fix: behandel AI‑output als concept. Vereis reproductiestappen, een test en een review‑checklist voordat je merge.
Schakel hulp in voor security reviews (auth, betalingen, bestandsuploads), performance tuning (trage queries, schalen) en complexe integraties (banking, healthcare, gereguleerde APIs). Een paar uur senior review kan dure herbouw voorkomen.
Schat per demo‑bare slice: “login + logout”, “CSV import”, “eerste rapport”, “billing checkout”. Als een slice niet in 1–2 dagen demo‑baar is, is hij te groot.
Week 1: stabiliseer de kernflow en foutafhandeling.
Week 2: onboarding + basis analytics (activatie, retentie).
Week 3: verscherp permissies, backups en security review.
Week 4: iterate op feedback, verbeter de prijs‑pagina en meet conversie.
“Shipping” betekent een echte, bruikbare productversie die in een echte omgeving draait en waar echte mensen zich kunnen aanmelden en gebruiken.
Het is niet een Figma-bestand, een prototype-link, of een repo die alleen op je laptop werkt.
AI is sterk in snel uitvoerend werk zoals:
Het is zwak in oordeelsvorming en verantwoordelijkheid: het kan API’s hallucineren, randgevallen missen en onveilige defaults produceren tenzij jij controleert.
Volg een strakke iteratieloop:
Begin met één doelgroep en één pijnlijk takenpakket.
Een snelle filter:
Als één antwoord “nee” is, versmal dan de scope voordat je AI gaat prompten.
Gebruik een eenvoudige, meetbare zin:
“Help [doelgebruiker] [taak] door [hoe] zodat ze [resultaat].”
Maak het testbaar door een tijd-/kwaliteitsrestrictie toe te voegen (bijv. “in minder dan 2 minuten”, “zonder fouten”, “met één klik”).
Kies metrics die je snel kunt volgen:
Deze metrics voorkomen “feature collecting” en houden de build gefocust.
Houd het kort, specifiek en herbruikbaar in prompts:
Sluit af met een “MVP v0.1 checklist” die je in elke prompt plakt.
Behandel prompting als het managen van een contractor.
Gebruik een herhaalbare template:
Vraag ook om een ticketopdeling voordat er code komt, en implementeer één ticket tegelijk.
Voor v1, kies saaie defaults die AI consequent kan genereren:
Definieer ook omgevingen vroeg: local, staging, production, en maak staging-deploys onderdeel van je workflow.
Je bezit meestal je idee, merk, klantrelaties en de code in je repo — maar controleer:
Werk operationeel veilig: sla AI-output op in je project, documenteer beslissingen, en plak geen vertrouwelijke klantdata in prompts.
Het belangrijkste is kleine slices + constante verificatie.