De AI-use-case scherp
Eerst maken we precies helder welk probleem de AI moet oplossen: welke input gaat erin, welke output verwacht je eruit. Een vage opdracht laat zich niet toetsen, een scherpe wel.
Een AI-MVP in één dag
Je hebt een AI-idee, maar je weet nog niet of het echt werkt. Bij OneDayBuild bouwen we in één werkdag een werkend, klikbaar prototype: we maken de use-case scherp, testen op je eigen voorbeelden en kijken samen of de AI goed genoeg is. Zo weet je waar je staat vóór je in een volledige bouw investeert.
01
/
06
Wat we in die dag uitzoeken
Het doel is niet een af product, maar een eerlijk antwoord op de vraag: werkt deze AI goed genoeg om mee verder te gaan?
Getest op echte voorbeelden
We bouwen het prototype op jouw eigen voorbeelden, niet op een nette demo. Juist op echte, rommelige gevallen zie je of de AI doet wat je hoopt of waar het misgaat.
Werkt het goed genoeg
We leggen een eval aan op een handvol gevallen en kijken samen naar de uitkomst. Geen onderbuikgevoel, maar een concreet beeld van wat de AI nu wel en nog niet kan.
02
/
06
Wat je aan het eind van de dag meekrijgt
Geen vaag rapport, maar iets tastbaars waar je een beslissing op kunt baseren. Aan het eind van de dag heb je dit in handen.
- Een werkend AI-prototype dat draait op jouw eigen voorbeelden — geen demo.
- Een eerlijke eval: hoe vaak de output klopt op een handvol echte gevallen.
- Een scherpe scope: de use-case nu, productie/datapipeline/monitoring bewust later.
- Een korte walkthrough met een onderbouwd vervolgadvies: doorgaan, bijsturen of stoppen.
03
/
06
Wat past wel en niet in één dag
Eén werkdag is genoeg om één AI-use-case werkend te krijgen op je eigen voorbeelden en te beoordelen of de richting klopt. Niet om een productie-AI-systeem voor de hele organisatie te bouwen.
Binnen scope
- Eén AI-use-case, scherp afgebakend.
- Een werkend prototype op je eigen voorbeelden, niet op een demo.
- Een eval-set van zo'n 20 gevallen om de kwaliteit te meten.
- Mens-in-de-loop waar de output gecontroleerd moet worden.
- Een eerlijk beeld van wat wel en nog niet werkt.
Buiten scope
- Een productie-model trainen op grote datasets.
- Een volledige datapipeline en alle integraties.
- Monitoring, logging en een SLA voor live gebruik.
- Uitrol naar de hele organisatie.
- Dat hoort bij een vervolgtraject, niet bij deze dag.
04
/
06
Hoe zo'n dag verloopt
Een vast ritme van scherpstellen, bouwen en samen beoordelen.
-
09:00
Use-case scherp
We brengen het AI-idee terug tot één duidelijke vraag: welke input gaat erin, welke output verwacht je, en wanneer is het goed.
-
10:00
Voorbeelden kiezen
Samen kiezen we een handvol echte voorbeelden uit je eigen praktijk, inclusief de lastige gevallen waar het spannend wordt.
-
11:30
Prototype bouwen
We bouwen met moderne codegen een werkend, klikbaar prototype rond de use-case, zodat je de AI echt kunt aanroepen en zien werken.
-
13:30
Eerste output samen beoordelen
We laten het prototype op je voorbeelden lopen en kijken samen naar de uitkomst: wat klopt, wat mist, waar zit het naast.
-
15:30
Eval en edge-cases
We leggen een eval-set aan en testen de randgevallen, zodat de kwaliteit meetbaar wordt in plaats van een gevoel.
-
17:00
Walkthrough en vervolgplan
We lopen het prototype samen door, vatten samen wat wel en nog niet werkt, en schetsen wat een volledige bouw zou vragen.
05
/
06
Eerlijk over een AI-MVP in één dag
Vier dingen die we vooraf vertellen.
- Eén dag bewijst of de AI-richting werkt, niet meer dan dat. Je krijgt een werkend prototype en een eerlijk oordeel, geen productiesysteem dat je live kunt zetten.
- De kwaliteit verbeteren kost echt werk. Een AI naar productieniveau tillen vraagt bijleren op jouw eigen data en herhaald evalueren; dat past niet in één dag en daar zijn we eerlijk over.
- Mens-goedkeuring blijft cruciaal. Een prototype dat er goed uitziet is nog geen reden om de output blind te vertrouwen; jij beoordeelt wat de AI oplevert.
- Een volledige bouw is een vervolg bij Appfront. Wil je na deze dag door naar een echt AI-systeem met datapipeline, monitoring en uitrol, dan pakt Appfront dat op als apart traject.
06
/
06
Veelgestelde vragen
Welke modellen gebruiken jullie?
Dat hangt af van je use-case. Voor veel taken volstaat een snel, betaalbaar model; voor complexere context pakken we een sterker model zoals Claude of GPT. Werk je met gevoelige data, dan kijken we naar self-hosted modellen op je eigen infrastructuur. We leggen uit wat we kozen en waarom.
Werkt het op mijn eigen data?
Ja, dat is juist het punt. We bouwen het prototype op jouw eigen voorbeelden, niet op een nette demo-set. Op echte, rommelige gevallen zie je pas of de AI doet wat je hoopt en waar het naast zit.
Hoe meet je of het goed genoeg is?
We leggen een eval-set aan van zo'n 20 gevallen en lopen die samen na. Dat geeft een concreet beeld: in hoeveel gevallen klopt de output, waar gaat het mis en hoe ernstig is dat voor jouw situatie. Geen onderbuikgevoel, maar iets waar je een beslissing op kunt baseren.
Hoe gaat de bouw daarna?
Als de richting klopt, schetsen we wat een volledige bouw vraagt: het model verder verbeteren op jouw data, een datapipeline en integraties, monitoring en een gefaseerde uitrol. Dat is een vervolgtraject bij Appfront, niet iets dat in deze dag past.
Wat krijg ik na deze dag?
Een werkend, klikbaar prototype van je AI-use-case, een eval op je eigen voorbeelden en een eerlijk beeld van wat wel en nog niet werkt. Daarmee kun je onderbouwd kiezen of je doorgaat naar een volledige bouw of nog even terug naar de tekentafel gaat.
Wat als de AI in de test tegenvalt?
Dan weet je dat ook, en dat is net zo waardevol. Liever in één dag zien dat de richting nog niet werkt dan er maanden bouw in steken. We laten zien waar het misging en of het aan het idee, de data of de aanpak ligt — soms is een kleine bijsturing genoeg, soms is stoppen het eerlijke advies. Je betaalt voor het antwoord, niet voor een gegarandeerde uitkomst.
Kan ik na de dag met een andere partij verder bouwen?
Ja. Het prototype, de voorbeelden en de eval zijn van jou, en we leggen vast wat we kozen en waarom. Je zit nergens aan vast: je kunt met ons doorpakken bij Appfront, maar net zo goed met een eigen team of een andere partij verder. We schrijven het vervolg zo op dat iemand anders het kan oppakken.
