Vibe coderen: wanneer het moeilijkste deel het kiezen is wat je bouwt

De bottleneck is verplaatst—dit verandert er

De eerste keer dat je ziet hoe AI in enkele minuten een werkend scherm, een API-aanroep of een automatisering genereert, voelt het als een cheatcode. Wat voorheen dagen vol tickets, wachten en heen en weer kostte, staat ineens voor je: “Hier is de feature.”

En dan valt er een andere stilte.

Is dit de juiste feature? Zou deze überhaupt moeten bestaan? Wat betekent “werkend” eigenlijk voor je gebruikers, je data, je beleid en je bedrijf?

De kernverandering: van typen naar beslissen

Vibe coderen elimineert geen inspanning—het verplaatst die. Als code produceren snel en goedkoop wordt, is de beperking niet meer het team dat kan implementeren. De beperking wordt je vermogen om goede beslissingen te nemen:

• Welk probleem lossen we op, en voor wie?
• Wat zijn we bereid te ruilen (nauwkeurigheid, tijd, veiligheid, scope)?
• Wat moet er waar zijn zodat dit als “klaar” beschouwd wordt?

Als die antwoorden onduidelijk zijn, creëert snelheid ruis: meer prototypes, meer half‑features, meer “ongeveer goede” uitkomsten.

Voor wie dit artikel is (en waarom)

Dit is een praktische gids voor mensen die snelle output in echte resultaten moeten omzetten—productmanagers, oprichters, ontwerpers, teamleads en niet‑technische stakeholders die zich nu vinden in het “bouwen” door te prompten.

Je leert hoe je vage vibes omzet in heldere requirements, hoe je prioriteert als alles makkelijk lijkt om te leveren, hoe je beslist wat van prototype naar product gaat, en hoe je feedbackloops inricht zodat AI‑ondersteund coderen meetbare waarde oplevert—niet alleen meer code.

Wat “vibe coderen” in de praktijk betekent

“Vibe coderen” is een informele naam voor software bouwen door een AI te sturen in plaats van elke regel zelf handmatig te schrijven. Je beschrijft wat je wilt in gewone taal, de AI stelt code voor en je iterate samen—als pair programming waarbij je “pair” snel kan ontwerpen, refactoren op verzoek en opties kan uitleggen.

Op platforms zoals Koder.ai is deze chat‑naar‑build workflow het product: je beschrijft de app die je wilt, het systeem genereert een werkende web/server/mobile implementatie, en je iterereert in gesprek—zonder vijf verschillende tools aan elkaar te hoeven knopen om een prototype te krijgen.

Hoe het er dagelijk uitziet

De meeste vibe coderingcycli volgen hetzelfde ritme:

1. Prompt: je geeft het doel, beperkingen en context (“Voeg een checkout‑formulier toe met validatie, houd het huidige design, gebruik Stripe”).
2. Generate: de AI produceert code, tests of een plan.
3. Review: je leest het als een code reviewer—controle op correctheid, randgevallen, veiligheid en aansluiting op het product.
4. Iterate: je verscherpt de prompt (“Sla geen kaartgegevens op; handel gefaalde betalingen af; voeg analytics event‑namen toe”).

Wat het niet is

Het is geen magie en het is niet “bouw alles meteen”. De AI kan met overtuiging fout zijn, je domein misverstaan of subtiele bugs introduceren. Oordeel, testen en verantwoordelijkheid liggen nog steeds bij mensen. Vibe coderen verandert hoe code wordt geproduceerd, niet de noodzaak om te zorgen dat het veilig, onderhoudbaar en in lijn met het bedrijf is.

Veelvoorkomende workflows

• Chat‑naar‑code: features beschrijven in een chat en dan voorgestelde wijzigingen plakken of toepassen.
• Codegeneratie in de IDE: inline suggesties, refactors, testgeneratie en “maak deze functie schoner” bewerkingen.
• Agentstijl taken: een doel geven (“voeg export naar CSV toe”) en het gereedschap meerdere stappen laten uitvoeren over bestanden heen, waarna je één voorgestelde diff reviewt.

De nieuwe beperkende factor: helderheid van intentie

Als code genereren goedkoop wordt, wordt de schaarse hulpbron heldere beslissingen: wat moet er bestaan, wat betekent “klaar”, wat moet uitgesloten worden en welke risico’s zijn acceptabel. Hoe beter je intentie, hoe beter de output—en hoe minder dure verrassingen later.

Waarom minder code schrijven de behoefte aan betere beslissingen vergroot

Een paar jaar geleden was de belangrijkste beperking in software ontwikkelaarstijd: syntax, boilerplate, services aan elkaar knopen en “het gewoon werkend krijgen.” Die fricties verplichtten teams selectief te zijn. Als een feature drie weken duurde, voerde je een goed debat of het de moeite waard was.

Met AI‑ondersteund coderen valt veel van die wrijving weg. Je kunt UI‑varianten genereren, verschillende datamodellen proberen of in enkele uren een proof‑of‑concept draaien. Daardoor verschuift de beperking van productie naar richting: smaak, afwegingen en beslissen wat daadwerkelijk waarde heeft.

Goedkoper verkennen betekent meer beslissingen

Wanneer opties duur zijn om te bouwen, beperk je ze automatisch. Als opties goedkoop zijn, maak je er meer—bedoeld of niet. Elk “snel experiment” voegt keuzes toe:

• Welke versie past bij het doel?
• Wat moet bewaard, verwijderd of samengevoegd worden?
• Welke edge cases zijn nu acceptabel?

Dus hoewel de codeoutput toeneemt, neemt het aantal beslissingen nog sneller toe.

Beslissingsschuld: het nieuwe afval

“Beslissingsschuld” stapelt zich op als je moeilijke keuzes uitstelt: onduidelijke succescriteria, vage eigenaarschap of onopgeloste afwegingen (snelheid vs kwaliteit, flexibiliteit vs eenvoud). De code kan makkelijk gegenereerd worden, maar het product wordt lastiger te sturen.

Veelvoorkomende tekenen zijn meerdere halfafgewerkte implementaties, overlappende features en herhaalde herschrijvingen omdat “het niet goed voelde.”

Onduidelijke doelen veroorzaken nog steeds churn

Als het doel vaag is (“maak onboarding beter”), kan AI je helpen iets te bouwen, maar het kan je niet vertellen of het activatie verbetert, supporttickets reduceert of time‑to‑value verkort. Zonder een helder doel draaien teams iteraties die er productief uitzien—totdat je ontdekt dat je beweging hebt opgeleverd, geen vooruitgang.

De nieuwe bottleneck: beslissen wat er zou moeten bestaan

Als code goedkoop te produceren is, wordt duidelijkheid schaars. “Bouw me een feature” houdt op een implementatieverzoek te zijn en verandert in een verzoek om oordeel: wat moet er gebouwd worden, voor wie en volgens welke norm.

De cruciale beslissingen die je niet kunt uitbesteden

Voordat je een AI (of een collega) prompt, maak een kleine set productbeslissingen die de vorm van het werk definiëren:

• Probleem: Welke pijn lossen we op en wat veroorzaakte dit verzoek?
• Gebruiker: Voor wie is het primair, en wie wordt indirect beïnvloed?
• Uitkomst: Wat moet er waar zijn nadat het live is (gedragsverandering, tijdsbesparing, minder fouten)?
• Beperkingen: Tijd, budget, wetgeving/ compliance, platforms, integraties, toegankelijkheid.
• Succesmetrics: Hoe weet je of het werkte (adoptie, conversie, retentie, supporttickets, latency).

Zonder deze weet je misschien wel wat een oplossing is—maar niet of het de juiste is.

Scheid “wat” van “hoe”

Een nuttige vuistregel: beslis het “wat” in menselijke termen; laat de AI helpen met het “hoe.”

• Wat‑beslissingen: gebruikersflow, permissies, vereiste data, acceptatiecriteria, fouttoestanden.
• Hoe‑beslissingen: frameworks, code‑structuur, implementatiedetails, refactors.

Als je ze te vroeg mixt (“Bouw dit in React met X‑library”), kun je per ongeluk het verkeerde productgedrag vastleggen.

Verborgen beslissingen die later bijten

Vibe coderen levert vaak defaultinstellingen die je niet bewust hebt gekozen. Noem ze expliciet:

• Defaults: initiële instellingen, empty states, vooraf ingevulde velden.
• Edge cases: duplicaten, retries, gedeeltelijke fouten, offline gedrag.
• Data‑afhandeling: wat wordt opgeslagen, hoe lang, export/verwijderbehoeften.
• Permissies: wie kan bekijken/bewerken/verwijderen, auditlogs, admin override.

Een korte pre‑prompt checklist

Voordat je een prompt schrijft, beantwoord:

1. Wie is de gebruiker en welke taak probeert die te doen?
2. Wat is het kleinst acceptabele resultaat?
3. Wat mag er niet gebeuren (risico’s, compliance, security)?
4. Welke inputs/outputs zijn er (data, systemen, rollen)?
5. Wat zijn 3 acceptatietests die bewijzen dat het werkt?

Deze beslissingen maken van “genereer code” een verzoek om een uitkomst te leveren.

Van vage vibes naar heldere requirements

AI kan een vaag idee snel in werkende code omzetten—maar het kan niet raden wat “goed” betekent voor jouw bedrijf. Prompts zoals “maak het beter” falen omdat ze geen doeluitkomst specificeren: beter voor wie, in welke situatie, hoe gemeten en met welke afwegingen.

Begin met de uitkomst, niet met de implementatie

Voordat je om wijzigingen vraagt, noteer het observeerbare resultaat dat je wilt. “Gebruikers ronden de checkout sneller af” is actiegericht. “Verbeter de checkout” is dat niet. Een duidelijk resultaat geeft het model (en je team) richting voor beslissingen: wat te houden, wat te verwijderen en wat te meten.

Gebruik lichte artefacten (geen logge bureaucratie)

Je hebt geen 30‑pagina spec nodig. Kies een van deze korte formaten en hou het op één pagina:

• One‑page PRD: probleem, doel, non‑goals, succesmetric, beperkingen, open vragen
• User story: “Als ___, wil ik ___, zodat ___”
• Acceptatiecriteria: concrete voorwaarden die waar moeten zijn voor “klaar”

Als je een chat‑eerst bouwer zoals Koder.ai gebruikt, mappen deze artefacten goed naar prompts—vooral als je een consistent template gebruikt zoals “context → doel → beperkingen → acceptatiecriteria → non‑goals.” Die structuur is vaak het verschil tussen een flitsende demo en iets dat je echt kunt uitrollen.

Voorbeelden: scherp vs vaag

• Vage: “Maak onboarding soepeler.”

• Scherp: “Verminder onboarding‑drop‑off van 45% naar 30% door de stap ‘company size’ te verwijderen; gebruikers kunnen overslaan en toch bij het dashboard komen.”

• Vage: “Voeg een betere zoekfunctie toe.”

• Scherp: "Zoekresultaten worden binnen <300ms teruggegeven voor 95% van de queries en ondersteunen exacte match + typefouten voor productnamen."

• Vage: “Verbeter security.”

• Scherp: “Verplicht MFA voor adminrollen; log alle permissiewijzigingen; bewaar auditlogs 365 dagen.”

Schrijf beperkingen expliciet

Snelheid vergroot het risico dat grenzen stilletjes worden overschreden. Zet beperkingen in de prompt en het spec:

• Tijd/budget: “Moet binnen 2 dagen live; geen nieuwe betaalde services.”
• Technische limieten: “Alleen PostgreSQL; geen Kafka toevoegen.”
• Compliance: “Geen PII in logs; GDPR‑verwijdering binnen 30 dagen.”

Duidelijke requirements veranderen vibe coderen van “genereer dingen” naar “bouw het juiste”.

Prioriteren als alles goedkoop lijkt om te bouwen

AI‑ondersteund coderen laat de inspanning als weggevaagd voelen. Dat is goed voor momentum—maar maakt het ook makkelijker om het verkeerde snel te lanceren.

Gebruik een lichte scoremethode

Een simpele impact/effort matrix werkt nog steeds, maar je krijgt betere helderheid met RICE:

• Reach: hoeveel mensen gebruiken het in een bepaalde periode?
• Impact: hoeveel beweegt het de kernmetric (klein/middel/groot)?
• Confidence: hoe zeker ben je van reach en impact?
• Effort: tijd van idee tot klaar (niet “eerste demo”).

Ook al reduceert AI codeertijd, effort omvat nog steeds productdenken, QA, docs, support en toekomstig onderhoud. Daar stopt “goedkoop bouwen” met goedkoop zijn.

Snelheid verbergt opportunity cost

Als alles buildbaar lijkt, wordt de echte kostenpost wat je niet bouwt: de bug die je niet repareert, de onboardingflow die je niet verbetert, het klantverzoek dat je negeert.

Een praktische richtlijn: houd een korte “Now / Next / Later” lijst en beperk Now tot 1–2 inzetten tegelijk. Als een nieuw idee komt, moet het iets vervangen—niet er bovenop stapelen.

Beperk WIP en definieer “done” vooraf

Stel een definitie van Done vast die omvat: succesmetric, basis QA‑checks, analytics events en een interne notitie met de beslissing. Als het dat niet snel kan halen, is het een prototype—geen feature.

Hoe je nee zegt (en wat je eerst schrapt)

Bij prioritering: schrap in deze volgorde:

1. Edge cases (houd het happy path)
2. Nice‑to‑haves (behoud de kernbelofte)
3. Customisatie (lever één opiniërende default)
4. Polish (pas ná bewijs van gebruik)

Vibe coderen werkt het best als je elk “ja” ziet als een inzet op uitkomsten, niet op output.

Prototype vs product: bepalen wat ‘af’ wordt

AI‑ondersteund coderen maakt prototypes snel zichtbaar—en dat is zowel zegen als valkuil. Als een team drie varianten van een feature per dag kan maken, concurreren die prototypes om aandacht. Mensen onthouden de demo die er het vetst uitzag, niet welke het juiste probleem oplost. Binnen de kortste keren onderhoud je “tijdelijke” dingen die ongemerkt dependencies worden.

Waarom prototypes zich vermenigvuldigen (en verwarring zaaien)

Prototypes zijn makkelijk te maken, maar moeilijk te interpreteren. Ze vervagen belangrijke grenzen:

• Is dit een concept of een belofte?
• Is het veilig, compliant en supportbaar?
• Meet het iets reëels, of toont het alleen wat mogelijk is?

Zonder duidelijke labels debatteren teams over implementatiedetails van iets dat alleen bedoeld was om een vraag te beantwoorden.

Gebruik een prototype ladder

Behandel prototypes als treden met verschillende doelen en verwachtingen:

1. Schets: verduidelijk het idee en de gebruikersflow.
2. Klikbaar: test begrip en wenselijkheid.
3. Functioneel: test haalbaarheid en randgevallen met echte datapaden.
4. Productie: bouw voor betrouwbaarheid, veiligheid, monitoring en support.

Elke trede moet een expliciete vraag hebben die hij beantwoordt.

Beslis met validatiesignalen

Een prototype “stroomt door” op basis van bewijs, niet op opwinding. Zoek signalen zoals:

• Gebruikersinterviews die het probleem en de workflow bevestigen
• Kleine pilots met een gedefinieerd publiek en succescriteria
• Retentie/gebruik patronen (herhaald gebruik, time‑to‑value, taakvoltooiing)

Regel die voorkomt dat prototypes per ongeluk products worden

Schaal een prototype niet—meer gebruikers, meer data, meer integraties—zonder een gedocumenteerde beslissing om te committeren. Die beslissing moet eigenaar, succesmetric en wat je bereid bent te stoppen om het te financieren benoemen.

Als je snel iterereert, maak “omkeerbaarheid” een eerste‑klasse eis. Bijvoorbeeld: Koder.ai ondersteunt snapshots and rollback, wat een praktische manier is om agressief te experimenteren zonder het vermogen te verliezen om terug te keren naar een bekende goede staat als een prototype misgaat.

Kwaliteit en risico: snelheid neemt verantwoordelijkheid niet weg

Vibe coderen kan het gevoel geven dat je “gewoon live kunt gaan” omdat de code snel verschijnt. Maar het risicoprofiel krimpt niet—het verschuift. Als output goedkoop is, worden slechte beslissingen en zwakke waarborgen sneller versterkt.

Wat er vaak misgaat

Veelvoorkomende foutmodi zijn niet exotisch—het zijn gewone fouten die vaker voorkomen:

• Securitylekken: onveilige auth‑checks, injectierisico’s, blootgestelde endpoints, te permissieve CORS.
• Gebroken flows: overgeslagen randgevallen, verwarrende UX‑states, gedeeltelijke foutafhandeling.
• Onzeker eigenaarschap van data: waar leven data, wie heeft toegang, bewaartermijnen en auditability.

AI‑gegenereerde code heeft nog steeds controle nodig

AI‑gegenereerde code moet behandeld worden als code van een nieuwe collega die extreem snel werkt: behulpzaam, maar niet automatisch correct. Review is ononderhandelbaar—vooral rond authenticatie, betalingen, permissies en alles wat klantdata aanraakt.

Guardrails die snelheid veilig houden

Een paar lichte praktijken behouden snelheid en verminderen verrassingen:

• Code review als poort (zelfs voor “kleine” wijzigingen).
• Automatische tests voor kritieke paden: login, aankoop, core CRUD en permissies.
• Threat modeling voor nieuwe features: “wat kan er misgaan en hoe merken we het?”
• Logging + monitoring: gestructureerde logs, error tracking en alerts voor sleutelworkflows.

Een simpele “no‑go” lijst

Maak deze harde regels vroeg en herhaal ze vaak:

• Geen secrets in prompts (API‑sleutels, tokens, klantdata).
• Geen onbeoordeelde dependencies toegevoegd “omdat de AI het voorstelde.”
• Geen libraries met onduidelijke of ontbrekende licenties.
• Geen samenvoegen van features met ontbrekende tests op kritieke paden.

Snelheid is een voordeel alleen als je kunt vertrouwen wat je levert—en problemen snel kunt detecteren als dat niet zo is.

Feedbackloops die output in uitkomsten veranderen

Snel bouwen telt alleen als elke iteratie je iets reëels leert. Het doel is niet “meer output.” Het is om wat je hebt geleverd (of gemockt) om te zetten in bewijs dat de volgende beslissing stuurt.

De loop die je elke keer moet draaien

Een simpele loop houdt vibe coderen geaard:

prompt → build → test → observe → decide

• Prompt: geef het gebruikersprobleem, het bedoelde gedrag en wat je wilt leren.
• Build: genereer de kleinste versie die die vraag kan beantwoorden.
• Test: probeer het met echt gebruik, niet alleen “het werkt op mijn machine.”
• Observe: leg vast wat mensen werkelijk doen en zeggen.
• Decide: stop, ga door of verander koers—op basis van bewijs.

Verzamel snel feedback (zonder zware processen)

Je hebt geen onderzoeksteam nodig om snel signaal te krijgen:

• In‑app prompts: een één‑vraag enquête na een sleutelactie (“Heeft dit je geholpen sneller te voltooien? Ja/Nee”).
• Sessie‑notities: vraag 3–5 gebruikers het te proberen; schrijf exacte quotes op en waar ze aarzelden.
• Lichte analytics: track een paar events gekoppeld aan de uitkomst (start → voltooid, time‑to‑complete, drop‑off).
• Supportkanaal scannen: tag berichten die de feature noemen; tel herhalingen.

Beslispunten en timeboxes

Na elke iteratie voer je een checkpoint uit:

• Go: bewijs toont nut en veiligheid—verbeter verder.
• Change: enige waarde, maar aanpak is verkeerd—herformuleer de hypothese.
• Stop: lage waarde of hoog risico—archiveer.

Om eindeloos itereren te vermijden, timebox experiments (bijv. “twee dagen of 20 usersessies”). Als de timebox afloopt, moet je beslissen—ook als dat “pauzeer tot we X kunnen meten” is.

Teamrollen: wie beslist, wie reviewt, wie draagt uitkomsten

Als AI code op aanvraag kan produceren, is “wie kan het implementeren” niet meer de belangrijkste beperking. Teams die goed werken met vibe coderen halen rollen niet weg—ze verschuiven ze richting beslissen, review en verantwoordelijkheid.

De beslisser: één keel om te schrapen (op een goede manier)

Je hebt een duidelijke beslisser nodig per initiatief: een PM, oprichter of domeinlead. Deze persoon is verantwoordelijk voor vragen als:

• Welk probleem lossen we op, voor wie en waarom nu?
• Wat betekent “klaar” (succesmetric + acceptatiecriteria)?
• Wat bouwen we expliciet niet?

Zonder een benoemde beslisser verandert AI‑output in een stapel halfafgewerkte features die niemand vroeg en niemand met vertrouwen live kan zetten.

Ontwikkelaars verschuiven van typisten naar reviewers, architecten en coaches

Ontwikkelaars bouwen nog steeds—maar hun waarde verschuift meer naar:

• Reviewen van AI‑gegenereerde code op juistheid, veiligheid, performance en onderhoudbaarheid.
• Architectuurbeslissingen: grenzen, datamodellen, integratiepatronen en hoe het systeem in elkaar past.
• Coaching van anderen over prompts, beperkingen en hoe productintentie in uitvoerbare taken te vertalen.

Zie engineers als redacteuren en systeemdenkers, niet alleen als regelenschrijvers.

Niet‑technische bijdragers: spec‑schrijvers en evaluators

Designers, support leads, ops en sales kunnen direct bijdragen—als ze focussen op helderheid in plaats van implementatiedetails.

Handige inputs die ze kunnen bezitten:

• Een one‑page spec: user story, beperkingen, edge cases, voorbeelden en wat te meten.
• Een testscript: “klik hier, voer dit in, verwacht dat.”
• Een realiteitscheck: lost het prototype echt het klantprobleem op?

Het doel is niet “beter prompten”, maar definiëren wat succes is zodat het team output kan beoordelen.

Samenwerkingsrituelen die snelheid niet in chaos laten ontplooien

Een paar lichte rituelen maken rollen expliciet:

• Prompt reviews (10 minuten): deel de prompt + beperkingen voordat je een groot stuk code genereert.
• Demo Fridays: toon wat er veranderde, wat volgt en wat geschrapt is.
• Decision logs: een korte lopende registratie van wat er besloten is, door wie en waarom (link het in je tracker of blog decision‑log‑sjabloon).

Eigenaarschap van uitkomsten (niet alleen opleveren)

Wijs voor elke feature een “outcome owner” aan—vaak dezelfde als de beslisser—die adoptie, supportbelasting en of de feature de metric beweegt, bijhoudt. Vibe coderen maakt bouwen goedkoper; het zou leren sneller moeten maken, niet verantwoordelijkheid vager.

Een praktische workflow voor vibe coderen zonder chaos

Snelheid is alleen nuttig als het gericht is op het juiste doel. Een lichte workflow houdt AI‑ondersteund coderen productief zonder je repo vol experimenten te laten lopen.

Een eenvoudige end‑to‑end flow

Begin met een duidelijk funnel van idee naar meetbaar resultaat:

1. Backlog: leg verzoeken vast als éénregel plus het “waarom” (wie profiteert, welk probleem het oplost).
2. Spec: maak het gekozen item een kleine, testbare beschrijving (inputs, outputs, edge cases en wat “klaar” betekent).
3. Generate: gebruik AI om code, tests en docs uit het spec te schetsen—niet uit een vage chat.
4. Review: mensen verifiëren gedrag, security/privacy‑implicaties en consistentie met standaarden.
5. Merge: zet het live achter een featureflag waar mogelijk.
6. Measure: bevestig de uitkomst (activatie, tijdsbesparing, foutpercentage, supporttickets).

Als je evalueert hoe dit bij je team past, houd de lat eenvoudig: kun je herhaaldelijk van “idee” naar “gemeten verandering” gaan? (pricing)

Handige artefacten die kwaliteit hoog houden

Een paar kleine “defaults” voorkomen de meeste chaos:

• Prompttemplates: “context → doel → beperkingen → acceptatiecriteria → non‑goals.”
• Coding standards: naamconventies, logging, foutafhandeling en dependencyregels.
• Acceptatietests: eenvoudig beschreven scenario’s plus geautomatiseerde checks (unit/integratie).

Documenteer beslissingen, niet alleen code

Behandel documentatie als een beslissingendossier:

• Welke aannames zijn gemaakt (en wat zou ze weerleggen)
• Welke alternatieven zijn verworpen (en waarom)
• Bekende risico’s en follow‑ups

Een praktische tip als je in een beheerde omgeving bouwt: maak “exitability” expliciet. Tools zoals Koder.ai ondersteunen source code export, wat teams helpt AI‑versnelling als hefboom te gebruiken—niet als lock‑in—wanneer een prototype een langlevend product wordt.

Als je hulp nodig hebt bij het opzetten van deze workflow of het afstemmen van reviewverantwoordelijkheden, routeer het via één eigenaar en haal extern advies als dat nodig is. (contact)

Voorbeeld: van “bouw me een feature” naar een duidelijke beslissing

Een PM laat weten: “Kunnen we een ‘Smart Follow‑Up’ feature toevoegen die gebruikers herinnert leads te e‑mailen die ze niet hebben gecontacteerd?” Met AI‑ondersteund coderen draait het team binnen twee dagen drie versies omhoog:

• een geplande herinneringsmodal
• een inbox‑achtige “Follow‑Ups” tab
• een automatisch voorgeschreven e‑mail

Daarna stokt alles. Sales wil meer automatisering (“stel het automatisch op”), Support is bang dat gebruikers verkeerde e‑mails versturen en Design zegt dat de UI rommelig wordt. Niemand kan het eens worden welke versie “best” is omdat het oorspronkelijke verzoek nooit succes definieerde.

Waar het team vastliep

Ze hadden:

• Tegengestelde doelen: tijd besparen vs fouten vermijden vs app simpel houden
• Onduidelijke gebruiker: SDRs? oprichters? bureaus?
• Geen metric: minder gemiste follow‑ups, hogere reply rate of minder churn?

Dus bleef het team alternatieven bouwen in plaats van een beslissing te nemen.

De oplossing: maak er een beslissing van, geen vibe

Ze herschreven het verzoek naar een meetbare uitkomst:

Doeluitkomst: “Verminder het % leads zonder follow‑up binnen 7 dagen van 32% → 20% voor SDR‑teams.”

Nauwe scope (v1): herinneringen alleen voor leads gemarkeerd als ‘Hot’.

Acceptatiecriteria:

• gebruiker kan in de lead‑view een follow‑up datum instellen
• herinnering verschijnt in‑app (geen e‑mail) eenmaal per dag
• gebruiker kan snoozen of met één klik als gedaan markeren
• tracking event: followup_reminder_completed

Nu kan het team de eenvoudigste build kiezen die de uitkomst bewijst.

Herbruikbare checklist

• Wie is de primaire gebruiker?
• Welke uitkomst verandert en hoeveel?
• Wat zit in v1 (en expliciet uit)?
• Wat zou dit een “nee” maken? (risico, compliance, supportbelasting)
• Wat zijn de acceptatiecriteria en de ene metric om te volgen?