AI-native design en oplevering
We brachten AI in de manier waarop productteams ontwerpen en opleveren. Het moeilijke was niet de tooling. Het was de grens vinden tussen waar AI je versnelt en waar mensen de leiding moeten houden.
De uitdaging
Designcycli duurden ongeveer zes weken. Businesspartners beoordeelden statische specificaties, feedback kwam laat binnen en engineering wachtte op beslissingen.
Het management wilde AI in de workflow, maar in een veiligheidskritisch domein moest die betrouwbaar, controleerbaar en eerlijk over haar grenzen zijn.
Hoe het eruitziet
Illustratieve schermen met verzonnen data.
Wat we deden
Definiëren
Een AI-strategie met het management: waar AI helpt, waar niet en welke richtlijnen gelden.
Ontwerpen
Een sandbox-front-end waarin businesspartners door voorgestelde schermen klikken in plaats van specificaties te lezen. Feedback in dagen, niet in weken.
Bouwen
Een end-to-end GenAI-workflow. Front-endcode, use cases en user stories gaan erin. Backendcode, documentatie en testcases komen eruit.
Verbeteren
AI gekoppeld aan Jira en Confluence om tickets op te stellen en te becommentariëren. De complexste systemen blijven in mensenhanden, want geen enkel model heeft genoeg domeinkennis om het hele werk aan toe te vertrouwen.
Wat ervoor nodig was
Wil je zulke resultaten voor je bedrijf?
Vertel wat je bouwt. We antwoorden binnen één werkdag met wat we als eerste zouden doen.