AI voor productteams. AI voor productteams betekent een ai-feature inbouwen in de eigen productoppervlakken die gebruikers adopteren en blijven gebruiken. Geen demo. Een feature met een retentiecijfer en een supporttickettelling.
De meeste productteams hebben al een prototype. Je hebt het in een weekend gebouwd met Lovable, Bolt of v0. Het zag er geweldig uit in de standup. Daarna stagneerde het op weg naar productie.
Het gat is niet het model. Het gat is alles eromheen. Streaming, evals, auditlogging en een plek in het product waar de gebruiker al is. Dat is het werk tussen een v0-scherm en een feature die je gebruikers bewaren.
#Waarom stagneer je prototype vóór de lancering?
Een prototype beantwoordt één vraag: kan het model het. Een productiefeature beantwoordt vier meer. Streamt het zodat de gebruiker niet naar een laadspinner staart. Blijft het correct als de prompt verandert. Kun je bewijzen wat het een klant zes weken geleden vertelde. En leeft het waar de gebruiker al werkt, niet achter een apart tabblad.
Wat is het verschil tussen een ai-prototype en een productiefeature?
Een prototype bewijst dat het model de taak aankan in een demo. Een productiefeature voegt streaming toe zodat antwoorden direct aanvoelen, een eval-suite zodat de kwaliteit standhoud als prompts veranderen, auditlogging zodat je kunt bewijzen wat er is gezegd, en in-product-ux zodat gebruikers het adopteren. Het prototype is de eenvoudige 20 procent.
#Zet je een chatbox erbij of bouw je binnen je eigen oppervlakken?
De standaardkeuze is een zwevende chatbubbel in de hoek. Dat is snel om te lanceren. Het blijft ook ongebruikt, omdat je gebruiker niet gekomen is om te chatten. Die is gekomen om een betaling te sturen, een afschrift te afstemmen of een geschil te openen.
De betere keuze is de AI inbouwen in het oppervlak waar die taak plaatsvindt. Een slimme standaardwaarde in het formulier. Een uitleg met één klik naast de transactie. Een antwoord weergegeven in het deelvenster dat de gebruiker al open had.
We are
Stennir bouwt AI in de productoppervlakken die je gebruikers al gebruiken, met vooraf bepaalde metrics voor adoptie en supporttickets, zodat je ziet of het is geland.
We aren't
Stennir is niet het team dat een generieke chatbox op je app plakt en dat een ai-feature noemt.
#Hoe ziet dit eruit voor een gereguleerde fintech?
Ter illustratie: neem een series b-fintech met een klantgerichte ai-assistent gebouwd in Lovable. Hij beantwoordt vragen in een demo. Hij kan niet naar productie: geen streaming, geen manier om kwaliteit te meten, geen audit trail voor een gereguleerd product. Dit is een hypothetisch team, geen klant.
- streaming: antwoorden worden token voor token weergegeven, zodat de gebruiker een antwoord ziet verschijnen in plaats van een laadspinner.
- eval-suite: een vaste reeks echte vragen draait bij elke promptwijziging, zodat de kwaliteit niet stilletjes terugzakt als iemand de systeemprompt bewerkt.
- auditlogging: elk antwoord wordt vastgelegd met de invoer, zodat een gereguleerde fintech kan bewijzen wat een klant is verteld en wanneer.
- in-product-ux: de assistent antwoordt binnen de transactieweergave die de gebruiker al open had, niet in een apart chattabblad.
Een team in deze positie zou de feature eerst bij een klein deel van de gebruikers uitrollen en daarna verbreden. De cijfers om te volgen zijn de adoptie van de feature en de supporttickets over het onderwerp dat hij dekt, want gebruikers die het antwoord in het product krijgen, openen geen ticket om het te vragen. Leg beide nulmetingen vast vóór de lancering, zodat de verandering meetbaar is.
Het prototype laat zien dat mensen het willen. Het productiewerk zorgt dat ze het blijven gebruiken. Het ticketcijfer is het cijfer waar een CFO naar vraagt.
#Hoe kader je zo'n build af?
We doen het via ai-implementatie: de code is vanaf dag één van jou. Het prototype dat je al in v0, Bolt of Lovable maakte, houd je als startpunt. Wij brengen het de rest van de weg naar een feature in je product. Scope en voorwaarden spreken we af in het gesprek van 30 minuten.
Als je het patroon voor jouw team specifiek wilt: de pagina AI voor product laat zien waar AI binnen een product zijn plek verdient, en in de ai-consultancy worden deze trajecten afgebakend. Wil je zien hoe we denken voordat je je committeert? Lees het journal of plan een discovery-gesprek van 30 min.
