19 okt 2025·8 min
Van rommelige ideeën naar leverbare producten met AI-tools
Bekijk hoe AI ruwe aantekeningen omzet in heldere probleemstellingen, gebruikersinzichten, geprioriteerde features en bouwklare specificaties, roadmaps en prototypes.
Bekijk hoe AI ruwe aantekeningen omzet in heldere probleemstellingen, gebruikersinzichten, geprioriteerde features en bouwklare specificaties, roadmaps en prototypes.
De meeste productactiviteiten beginnen niet met een nette briefing. Ze beginnen als “rommelige ideeën”: een Notion-pagina vol halve zinnen, Slack-threaden waarin drie verschillende problemen door elkaar lopen, notulen met actiepunten maar geen eigenaar, screenshots van concurrerende features, voicememo’s opgenomen onderweg naar huis en een backlog van “snelle wins” die niemand meer kan uitleggen.
De rommel is niet het probleem. Het vastlopen gebeurt wanneer die rommel het plan wordt.
Als ideeën ongestructureerd blijven, besteden teams tijd aan het steeds opnieuw beslissen over: wat je bouwt, voor wie het is, hoe succes eruitziet en wat je juist níet doet. Dat leidt tot trage cycli, vage tickets, niet-uitgelijnde stakeholders en vermijdbare herschrijvingen.
Een kleine hoeveelheid structuur verandert het werktempo:
AI is goed in het omzetten van ruwe inputs in iets bruikbaars: lange threads samenvatten, kernpunten extracten, vergelijkbare ideeën groeperen, probleemstellingen opstellen en eerste user stories voorstellen.
AI kan productoordeel niet vervangen. Het kent je strategie, beperkingen of wat je klanten echt waarderen niet, tenzij je context levert — en je moet uitkomsten nog steeds valideren met echte gebruikers en data.
Geen magische prompts. Gewoon herhaalbare stappen om van verspreide inputs naar duidelijke problemen, opties, prioriteiten en leverbare plannen te gaan — met AI om routinetaken te verkorten terwijl je team zich op beslissingen richt.
De meeste productinitiatieven mislukken niet omdat ideeën slecht zijn — ze mislukken omdat bewijs versnipperd is. Voordat je AI vraagt te samenvatten of te prioriteren, heb je een schone, complete inputstroom nodig.
Haal ruwe materialen uit meetings, supporttickets, salesgesprekken, interne docs, e-mails en chatthreads. Als je team al tools gebruikt zoals Zendesk, Intercom, HubSpot, Notion of Google Docs, begin dan met het exporteren of kopiëren van relevante fragmenten naar één werkruimte (een enkel doc, database of inbox-achtig bord).
Gebruik de methode die bij het moment past:
AI helpt zelfs hier: het kan calls transcriberen, interpunctie opruimen en formatting standaardiseren — zonder de betekenis te herschrijven.
Wanneer je een item toevoegt, voorzie het van lichte labels:
Bewaar originelen (woordelijke citaten, screenshots, ticketlinks) naast je notities. Verwijder duidelijke duplicaten, maar redigeer niet te veel. Het doel is één betrouwbare werkruimte waar je AI-tool later op kan terugvallen zonder provenance te verliezen.
Nadat je ruwe inputs hebt vastgelegd (notities, Slack-threads, calltranscripties, enquêtes), is het volgende risico “oneindig opnieuw lezen”. AI helpt je volume te comprimeren zonder te verliezen wat belangrijk is — en vervolgens het signaal in een paar duidelijke bakken te groeperen waarmee je team aan de slag kan.
Begin met AI te vragen één-pagina-briefings per bron te maken: de context, de belangrijkste inzichten en eventuele directe citaten die het waard zijn om te bewaren.
Een handig patroon is: “Vat dit samen in: doelen, pijnpunten, gewenste uitkomsten, randvoorwaarden en woordelijke citaten (max 8). Houd onbekenden.” Die laatste regel voorkomt dat AI doet alsof alles duidelijk is.
Combineer daarna meerdere briefs en vraag AI om:
Hier verandert verspreide feedback in een kaart, niet in een hoop.
Laat AI thema’s herschrijven in probleemvormige statements, gescheiden van oplossingen:
Een schone probleemlijst maakt de volgende stappen — user journeys, oplossingsopties en prioritering — veel gemakkelijker.
Teams lopen vast wanneer hetzelfde woord verschillende dingen betekent (“account”, “workspace”, “seat”, “project”). Vraag AI een glossary voor te stellen op basis van je notities: termen, platte-tekstdefinities en voorbeelden.
Bewaar deze glossary in je werkdocument en link ernaar vanuit toekomstige artifacts (PRD’s, roadmaps) zodat beslissingen consistent blijven.
Nadat je ruwe notities in thema’s hebt geclusterd, is de volgende stap elk thema om te zetten in een probleemstelling waar mensen het over eens kunnen worden. AI helpt door vage, oplossingsgerichte ideeën (“zet een dashboard neer”) te herschrijven naar gebruiker-en-uitkomsttaal (“mensen kunnen voortgang niet zien zonder data te exporteren”).
Gebruik AI om een paar opties te schrijven en kies daarna de duidelijkste:
Voor [wie], [welke taak] is moeilijk omdat [huidige frictie], wat leidt tot [impact].
Voorbeeld: Voor teamleads is het bijhouden van wekelijkse werkdruk moeilijk omdat data in drie tools staat, wat leidt tot gemiste overdrachten en overwerk.
Vraag AI metrics voor te stellen, en kies daarna metrics die je echt kunt volgen:
Probleemstellingen falen wanneer verborgen aannames meekomen. Laat AI waarschijnlijke aannames (bijv. gebruikers hebben consistente datatoegang), risico’s (bijv. incomplete integraties) en onbekenden om te valideren opsommen.
Voeg tot slot een korte “niet in scope”-lijst toe zodat het team niet afdwaalt (bijv. “geen herontwerp van het volledige admin-gedeelte”, “geen nieuw facturatiemodel”, “geen mobiele app in deze fase”). Dit houdt het probleem scherp — en zet de volgende stappen netjes klaar.
Als ideeën rommelig aanvoelen, komt dat vaak doordat je wie het is, wat ze proberen te bereiken en waar de pijn plaatsvindt door elkaar haalt. AI helpt je die draden snel te scheiden — zonder een fantasieklant te verzinnen.
Begin met wat je al hebt: supporttickets, salesgesprekken, gebruikersinterviews, apprecensies en interne feedback. Vraag AI 2–4 “lichte persona’s” te schetsen die patronen in de data weerspiegelen (doelen, beperkingen, woordgebruik), geen stereotypen.
Een goede prompt: “Op basis van deze 25 notities, vat de top 3 gebruikerstypen samen. Voor elk: primair doel, grootste beperking en wat hen triggert om een oplossing te zoeken.”
Persona’s beschrijven wie; JTBD beschrijft waarom. Laat AI JTBD-statements voorstellen, en bewerk ze om te klinken als iets dat een echt persoon zou zeggen.
Voorbeeldformaat:
Wanneer [situatie], wil ik [taak doen], zodat ik [uitkomst] kan bereiken.
Vraag AI meerdere versies per persona te produceren en markeer verschillen in uitkomsten (snelheid, zekerheid, kosten, compliance, moeite).
Maak een één-pagina-journey die zich op gedrag richt, niet op schermen:
Vraag AI daarna frictiepunten te identificeren (verwarring, vertragingen, overdrachten, risico) en momenten van waarde (oplossing, vertrouwen, snelheid, zichtbaarheid). Dit geeft een gegrond beeld van waar je product echt kan helpen — en waar het dat niet moet proberen.
Zodra je probleemstellingen helder zijn, is de snelste manier om “oplossings-lock-in” te vermijden het bewust genereren van meerdere richtingen voordat je er één kiest. AI is handig omdat het snel alternatieven kan verkennen — terwijl jij het oordeel behoudt.
Geef AI de opdracht 3–6 duidelijk verschillende oplossingsrichtingen voor te stellen (niet variaties op dezelfde feature). Bijvoorbeeld: self-serve UX-wijzigingen, automatisering, beleids-/proceswijzigingen, educatie/onboarding, integraties of een lichtgewicht MVP.
Dwing contrast af door te vragen: “Wat zouden we doen als we **X niet konden bouwen?” of “Geef één optie die nieuwe infrastructuur vermijdt.” Dat levert echte afwegingen op die je kunt evalueren.
Laat AI randvoorwaarden opsommen die je wellicht mist:
Gebruik deze als checklist voor latere requirements — voordat je jezelf in een ontwerp opsluit.
Voor elke optie laat je AI een korte verhalende beschrijving maken:
Deze mini-verhalen zijn makkelijk te delen in Slack of een doc en helpen niet-technische stakeholders concreet te reageren.
Laat AI waarschijnlijk afhankelijke onderdelen in kaart brengen: datapijplijnen, analytics-events, derde-partij-integraties, security review, juridische goedkeuring, billingwijzigingen of app-store-overwegingen. Zie de output als hypothesen om te valideren, maar het helpt je wel de juiste gesprekken op tijd te starten.
Als je thema’s en probleemstellingen duidelijk zijn, is de volgende stap ze omzetten in werk dat het team kan bouwen en testen. Het doel is geen perfect document — het is een gedeeld begrip van wanneer iets “klaar” is.
Begin met elk idee als een feature te herformuleren (wat het product zal doen) en verdeel die feature in kleine opleverbare onderdelen (wat in een sprint kan worden opgeleverd). Een nuttig patroon is: Feature → capaciteiten → dunne slices.
Als je AI-productplanningstools gebruikt, plak dan je gecategoriseerde notities en vraag om een eerste opsplitsing. Bewerk het daarna met de taal en beperkingen van je team.
Laat AI elke deliverable omzetten in een consistent user story-formaat, zoals:
Een goede prompt: “Schrijf 5 user stories voor deze feature, houd ze klein genoeg voor 1–3 dagen elk, en vermijd technische implementatiedetails.”
AI is bijzonder nuttig bij het voorstellen van acceptatiecriteria en randgevallen die je misschien mist. Vraag om:
Maak een lichte checklist die het hele team accepteert, bijv.: requirements reviewed, analytics-event benoemd, fouttoestanden behandeld, copy goedgekeurd, QA passed en release notes opgesteld. Houd het kort — als het pijnlijk is in gebruik, wordt het niet gebruikt.
Als je een schone set probleemstellingen en oplossingsopties hebt, is het doel trade-offs zichtbaar te maken — zodat beslissingen eerlijk aanvoelen en niet politiek. Een simpele set criteria houdt het gesprek feitelijk.
Begin met vier signalen waar de meeste teams het over eens kunnen zijn:
Schrijf één zin per criterium zodat “impact = omzet” niet voor Sales iets anders betekent dan voor Product.
Plak je ideeënlijst, ontdekkingsnotities en definities. Vraag AI om een eerste tabel die je kunt nakijken:
| Item | Impact (1–5) | Inspanning (1–5) | Vertrouwen (1–5) | Risico (1–5) | Notities |
|---|---|---|---|---|---|
| Passwordless login | 4 | 3 | 3 | 2 | Vermindert churn in onboarding |
| Admin audit export | 3 | 2 | 2 | 4 | Compliance-voordeel, hoger risico |
Behandel dit als een concept, geen gewichtig oordeel. De winst is snelheid: je bewerkt een startpunt in plaats van structuur van scratch te bedenken.
Vraag: “Wat breekt er als we dit niet in de volgende cyclus doen?” Leg de reden vast in één regel. Dit voorkomt ‘must-have-inflatie’ later.
Combineer hoge impact + lage inspanning voor quick wins en hoge impact + hoge inspanning voor langere inzetten. Bevestig daarna de volgorde: quick wins moeten de grotere richting ondersteunen, niet ervan afleiden.
Een roadmap is geen verlanglijstje — het is een gedeelde afspraak over wat je daarna doet, waarom het ertoe doet en wat je nog niet doet. AI helpt door je geprioriteerde backlog om te zetten in een helder, testbaar plan dat makkelijk uit te leggen is.
Begin met de items die je al hebt geprioriteerd en vraag je AI-assistent 2–4 mijlpalen voor te stellen die uitkomsten reflecteren, niet alleen features. Bijvoorbeeld: “Verminder onboarding drop-off” of “Maak teams samenwerking mogelijk” klinkt betrouwbaarder dan “Ship onboarding revamp.”
Stel elke mijlpaal vervolgens aan twee vragen bloot:
Voor iedere mijlpaal genereer je een korte release-definitie:
Deze “inbegrepen/uitgesloten”-grens verlaagt stakeholderangst snel, omdat het stille scope creep voorkomt.
Laat AI je roadmap omzetten in een korte tekst met:
Houd het leesbaar — kan iemand het niet in 30 seconden samenvatten, dan is het te complex.
Vertrouwen groeit als mensen weten hoe plannen veranderen. Voeg een klein “change policy”-stuk toe: wat een roadmap update triggert (nieuw onderzoek, gemiste metrics, technische risico’s, compliancewijzigingen) en hoe beslissingen worden gecommuniceerd. Als je updates op een voorspelbare plek deelt (bijv. /roadmap), blijft de roadmap geloofwaardig, ook als hij evolueert.
Prototypes zijn waar vage ideeën eerlijke feedback krijgen. AI ontwerpt niet magisch de perfecte oplossing, maar verwijdert veel routinematig werk zodat je eerder kunt testen — vooral bij meerdere opties.
Laat AI een thema of probleemstelling vertalen naar een scherm-voor-scherm flow. Geef de gebruikerssoort, de taak en eventuele randvoorwaarden (platform, toegankelijkheid, juridische beperkingen, prijsmodel). Je zoekt geen pixel-perfect design — alleen een samenhangend pad dat een designer of PM snel kan schetsen.
Voorbeeldprompt: “Maak een 6-scherm flow voor first-time users om X te doen op mobiel. Inclusief entry points, hoofdacties en exit states.”
Microcopy wordt makkelijk overgeslagen — en is pijnlijk om laat te fixen. Gebruik AI om te schrijven:
Geef je producttoon (“kalm en duidelijk”, “vriendelijk maar kort”) en eventuele woorden die je wilt vermijden.
AI kan een lichtgewicht testplan genereren zodat je het niet te ingewikkeld maakt:
Voordat je meer schermen bouwt, vraag AI een prototype-checklist: wat eerst gevalideerd moet zijn (waarde, begrip, navigatie, vertrouwen), welke signalen als succes tellen en wat je zou doen om te stoppen of te pivoteren. Dit houdt prototypes gefocust en leerturen kort.
Zodra je een flow gevalideerd hebt, is de volgende bottleneck vaak het omzetten van “goedgekeurde schermen” naar een echt werkende app. Hier kan een vibe-coding platform zoals Koder.ai naadloos in de workflow passen: je beschrijft de feature in chat (probleem, user stories, acceptatiecriteria) en genereert sneller een werkende web-, backend- of mobiele build dan bij traditionele handoffs.
In de praktijk gebruiken teams het om:
Het belangrijkste blijft: reduceer routinetaken en cycle time, terwijl menselijke beslissingen (scope, afwegingen, kwaliteitsnorm) bij je team blijven.
Tegen die tijd heb je waarschijnlijk thema’s, probleemstellingen, user journeys, opties, randvoorwaarden en een geprioriteerd plan. De laatste stap is het voor anderen makkelijk maken om te consumeren — zonder weer een meeting.
AI is hier handig omdat het ruwe notities kan omzetten in consistente documenten met duidelijke secties, slimme defaults en zichtbare “vul dit in”-placeholders.
Vraag je AI-tool een PRD te schetsen uit je inputs, in een structuur die je team herkent:
Houd placeholders zoals “TBD metric owner” of “Voeg compliance review-notities toe” zodat reviewers weten wat ontbreekt.
Laat AI twee FAQ-sets genereren uit de PRD: één voor Support/Sales (“Wat is er veranderd?”, “Voor wie is dit?”, “Hoe troubleshoot ik dit?”) en één voor interne teams (“Waarom nu?”, “Wat is niet inbegrepen?”, “Wat moeten we vermijden te beloven?”).
Gebruik AI om een simpele checklist te produceren: tracking/events, release notes, docs-updates, aankondigingen, training, rollback-plan en post-launch review.
Als je deelt, link mensen dan naar de volgende stappen met relatieve paden zoals /pricing of /blog/how-we-build-roadmaps, zodat docs draagbaar blijven over omgevingen.
AI kan productdenken versnellen, maar het kan je ook geruisloos op het verkeerde pad brengen. De beste teams zien AI-output als een eerste versie — nuttig, maar nooit definitief.
De grootste problemen beginnen meestal bij de inputs:
Voordat je iets in een PRD of roadmap plakt, doe een korte kwaliteitscontrole:
Als iets “te netjes” aanvoelt, vraag het model dan om ondersteuning: “Welke regels in mijn notities rechtvaardigen deze requirement?”
Als je niet weet hoe een tool data opslaat, plak dan geen gevoelige informatie: klantnamen, tickets, contracten, financiële gegevens of ongepubliceerde strategie. Redigeer details of vervang ze door placeholders (bijv. “Klant A”, “Prijsplan X”).
Gebruik waar mogelijk een goedgekeurde werkruimte of je bedrijfs-managed AI. Als dataresidency en deployment-geografie belangrijk zijn, geef dan de voorkeur aan platformen die workloads lokaal kunnen draaien om privacy- en grensoverschrijdingsvereisten te halen — vooral wanneer je echte applicatiecode genereert of host.
Gebruik AI om opties te genereren en afwegingen te belichten. Stap over naar mensen voor definitieve prioritering, risicobeslissingen, ethische kwesties en toezeggingen — vooral alles wat klanten, budgetten of timelines beïnvloedt.
Je hebt geen “groot proces” nodig voor consistente uitkomsten. Een lichte wekelijkse cadans houdt ideeën stromend en dwingt vroege beslissingen af.
Capture → cluster → decide → draft → test
Bij het prompten van AI plak je:
Houd het klein: PM is eigenaar van beslissingen en documentatie, designer vormt flows en tests, engineer markeert haalbaarheid en randgevallen. Voeg support/sales wekelijks 15 minuten toe om prioriteiten te verankeren in echte klantpijn.
Meet minder terugkerende alignment-meetings, kortere tijd van idee → beslissing en minder “ontbrekende details”-bugs. Als specs duidelijker zijn, stellen engineers minder verduidelijkingsvragen — en zien gebruikers minder onverwachte veranderingen.
Als je experimenteert met tools zoals Koder.ai in de bouwfase, kun je ook delivery-signalen volgen: hoe snel een gevalideerd prototype een gedeployde app wordt, hoe vaak je snapshots/rollback gebruikt tijdens iteratie en of stakeholders eerder werkende software kunnen beoordelen.
Als praktische bonus: als je team learnings publiceert over je workflow (wat werkte, wat niet), bieden sommige platformen — inclusief Koder.ai — manieren om credits te verdienen via contentcreatie of referrals. Het is niet het doel van het proces, maar het kan experimenten goedkoper maken terwijl je je productsysteem verfijnt.
Rommelige inputs worden een probleem wanneer ze als het plan worden behandeld. Zonder structuur blijft het team telkens dezelfde vragen bespreken (voor wie is het, wat is succes, wat is in/uit scope), wat leidt tot vage tickets, misalignment en herwerk.
Een kleine hoeveelheid structuur verandert een “stapel notities” in:
Begin met het centraliseren van ruwe input in één werkruimte (één document, database of inbox-bord) zonder te veel te bewerken.
Minimum capture-checklist:
Bewaar de originelen (screenshots, ticketlinks) zodat AI-samenvattingen traceerbaar blijven.
Vraag om een gestructureerde samenvatting en forceer het model om onzekerheden te behouden.
Voorbeeldinstructie:
Die laatste regel voorkomt dat het model met zelfverzekerdheid iets verzint dat niet bewezen is.
Combineer meerdere bronbriefings en vraag AI om:
Een praktisch resultaat is een korte thematabel met: thema-naam, beschrijving, ondersteunend bewijs en open vragen. Dat wordt je werkkaart in plaats van alles opnieuw te lezen.
Herschrijf elk thema naar een probleemvorm voordat je oplossingen bespreekt.
Template:
Voeg daarna toe:
Gebruik echte input (tickets, gesprekken, interviews) om 2–4 lichte persona’s te schetsen en zet motivatie om in Jobs To Be Done.
JTBD-formaat:
Map daarna een eenvoudige journey (voor/tijdens/na) en markeer:
Genereer eerst meerdere, duidelijk verschillende benaderingen om solution lock-in te vermijden.
Vraag AI om 3–6 opties over verschillende hefbomen, zoals:
Forceer daarna trade-offs met prompts als: “Wat zouden we doen als we X niet konden bouwen?” of “Geef één optie die nieuwe infrastructuur vermijdt.”
Begin met Feature → mogelijkheden → dunne slices zodat werk incrementeel kan worden opgeleverd.
Laat AI vervolgens:
Houd stories gericht op uitkomst en voorkom dat implementatiedetails erin vastgelegd worden, tenzij het team die nodig heeft voor haalbaarheid.
Definieer scoringcriteria die iedereen begrijpt (bijv. Impact, Inspanning, Vertrouwen, Risico) met één duidelijke zin per criterium.
Gebruik AI om een scoretabel uit je backlog en ontdekkingsnotities te maken, maar zie het als een startpunt. Doe daarna:
Gebruik AI voor eerste concepten, maar pas een korte kwaliteits- en privacycheck toe voordat je deelt of toezegt.
Kwaliteitschecks:
Privacy basics: