CPO bij AI-gebaseerd bedrijf deelt hoe AI intentie-eerstprocessen mogelijk maakt

Christian Braun is productdirecteur bij Depix AI, waar hij AI-producten ontwikkelt die productprofessionals ondersteunen. Christian verschuift de productaanpak van Depix van vormgericht naar intentiegericht, wat betekent dat AI veel eerder in de productlevenscyclus wordt gebruikt om intentie te vertalen naar betekenisvolle richtingen. Hierdoor werkt het team sneller, is het beter op elkaar afgestemd tussen disciplines en kan het ambiguïteit effectiever omzetten in een concrete productrichting.

We spraken met Christian over deze verschuiving en meer. Dit is wat hij te zeggen had.

De rol van productleiders opnieuw definiëren

Ik ben Christian Braun, productdirecteur bij Depix en CEO van MAGING GmbH. Mijn achtergrond ligt in design, innovatie en productcreatie — vooral in sectoren waarin vorm, functie en merkbeleving op het hoogste niveau moeten samenkomen.

In de loop der tijd ben ik overgestapt van het op traditionele wijze vormgeven van producten naar het stellen van een strategischere vraag: Wat gebeurt er als we niet langer alleen met vorm beginnen, maar met intentie? Die verschuiving bracht me naar productleiderschap en vanzelfsprekend ook naar AI.

Wat dit moment zo krachtig maakt, is dat AI de rol van productleiders opnieuw definieert. We beheren niet langer alleen roadmaps of optimaliseren functies. We helpen volledig nieuwe manieren van denken, creëren en bouwen vorm te geven. In mijn huidige rol werk ik aan producten die AI niet alleen als technische laag gebruiken, maar als een creatieve en strategische kracht — een kracht die snelheid, duidelijkheid en volledig nieuwe resultaten kan ontsluiten.

Ik geloof dat de toekomst van productleiderschap ligt in het combineren van menselijke visie met intelligente systemen. AI mag originaliteit niet afzwakken; het moet die juist versterken.

Hybride oplevering als bewuste keuze

Ik leid de productorganisatie bij Depix, waar we producten bouwen die van meet af aan op AI zijn gebaseerd voor de toekomst van productcreatie. Onze missie is om teams te helpen verder te gaan dan traditionele, lineaire workflows door AI te gebruiken om intentie, context en ontwerprichting te vertalen naar concrete productresultaten.

De producten die we bouwen bevinden zich op het snijvlak van creativiteit, productstrategie en geavanceerde AI. Ze ondersteunen workflows zoals conceptgeneratie, visuele productverkenning, CMF-richting en het in een vroeg stadium vormgeven van productideeën voordat deze in meer conventionele ontwikkelprocessen terechtkomen. Onze gebruikers zijn onder meer ontwerpers, productteams, innovatieleiders en grote organisaties die opnieuw willen nadenken over hoe producten worden bedacht en ontwikkeld.

We zijn een gerichte en zeer wendbare productorganisatie. Hierdoor kunnen we snel werken, dicht bij de behoeften van gebruikers blijven en zowel de productervaring als de waardepropositie voortdurend verfijnen. We bedienen een mix van vooruitstrevende individuen, kleine creatieve teams en grotere organisaties die AI willen integreren in echte productontwikkelomgevingen.

Ons leveringsmodel is bewust hybride. We bouwen schaalbare softwareproducten vanuit een SaaS-perspectief en werken tegelijkertijd nauw samen met strategische klanten om workflows te ontwikkelen, adoptie te valideren en ondernemingswaarde te ontsluiten. Deze combinatie stelt ons in staat om productinnovatie op te schalen en tegelijkertijd diep verbonden te blijven met toepassingen in de praktijk.

Waarom AI de operationele logica van producten verandert

Voordat je aan een AI-traject begint, moet elke productleider één ding begrijpen: AI is niet alleen een functie-upgrade — het verandert de operationele logica van het product.

Dat is belangrijk omdat veel teams AI benaderen door het simpelweg aan een bestaande workflow toe te voegen en buitenproportionele resultaten te verwachten. In werkelijkheid verandert AI vaak de manier waarop waarde wordt gecreëerd, hoe gebruikers met het product omgaan, hoe beslissingen worden genomen en waar vertrouwen cruciaal wordt. Als je het behandelt als een laag bovenop het product, krijg je misschien iets vernieuwends. Als je het behandelt als een verandering in systeemgedrag, kun je een echt productvoordeel creëren.

AI verschuift het zwaartepunt van statische functionaliteit naar dynamische oordeelsvorming. Het beïnvloedt input, output, feedbacklussen, kwaliteitscontrole en de rol van de gebruiker. Dat betekent dat productleiders niet alleen moeten nadenken over mogelijkheden, maar ook over context, betrouwbaarheid, verantwoordelijkheid en adoptie.

De eerste verandering in mindset is dus deze: Vraag niet: “Waar kan ik AI toevoegen?” Vraag: “Hoe verandert AI de logica van de ervaring, de workflow en de waardepropositie?” Daar begint doorgaans de echte productkans.

Gedachten van Christian

Vraag niet: “Waar kan ik AI toevoegen?” Vraag: “Hoe verandert AI de logica van de ervaring, de workflow en de waardepropositie?”

Hoe een intentie-eerstbenadering productprocessen revolutioneert

Een concrete verandering die ik het afgelopen jaar heb doorgevoerd, was dat ik ons productproces heb veranderd van formulier-eerst naar intentie-eerst.

Vóór AI begonnen productteams vaak met functies, interfaces of visuele uitwerkingen. Dat hebben we veranderd. Tegenwoordig beginnen we met intentie: het doel, de context, de beperkingen en het gewenste resultaat achter de productbeslissing. AI maakte deze verschuiving praktisch, omdat het intentie al veel eerder in het proces vertaalt naar betekenisvolle richtingen.

Vóór AI begonnen productteams vaak met functies, interfaces of visuele uitwerkingen. Tegenwoordig beginnen we met intentie: het doel, de context, de beperkingen en het gewenste resultaat.

Dit leidde tot een grote verandering in de manier waarop we producten bouwen en beheren. We besteden nu minder tijd aan discussies over geïsoleerde functies en meer tijd aan het vormgeven van het begrip, de kwaliteit van beslissingen en de bruikbaarheid van het systeem in context. Hierdoor zijn we sneller geworden, zijn we beter op elkaar afgestemd binnen verschillende disciplines en zijn we effectiever in het omzetten van ambiguïteit naar concrete productrichting. Ook is de tijd die we besteden aan het verkennen van zwakke of niet goed aansluitende richtingen afgenomen.

In onze ervaring heeft dit tijdens de vroege verkenning van producten geleid tot een verbetering van de iteratiesnelheid met ongeveer 5x tot 10x. Maar de belangrijkste maatstaf is de snelheid waarmee we leren. In plaats van het grootste deel van onze tijd te besteden aan het produceren van een klein aantal opties, besteden we meer tijd aan het beoordelen van de richting die het waard is om te volgen.

Dat verandert de economie van productontdekking op een betekenisvolle manier. AI versnelde niet alleen onze workflow; het veranderde ook ons bedrijfsmodel.

Hoe focus op intentie de koers van een product veranderde

Hier is een voorbeeld. In een vroeg stadium onderzochten we bij een van onze producten een belangrijke productvraag: “Moet het product zich vooral richten op het sneller genereren van visuele uitwerkingen, of op het eerder helpen van gebruikers bij het bepalen van een sterkere productrichting?” AI verbeterde dat ontdekkingsproces aanzienlijk, doordat we beide modellen concreet konden uitproberen.

We konden snel verschillende intentiestructuren, interactiepatronen en uitvoergedragingen testen en vervolgens observeren waar gebruikers de meeste waarde ervaarden. Het werd duidelijk dat gebruikers niet alleen snellere generatie wilden. Ze wilden aan het begin van het proces meer duidelijkheid — een manier om vage doelen om te zetten in samenhangende productrichtingen.

Dat inzicht had rechtstreeks invloed op de productbeslissing. We kozen ervoor om het product op te bouwen rond een intentie-eerstmodel in plaats van rond een model dat puur door de output werd gestuurd. AI maakte dit mogelijk doordat we de productlogica veel eerder konden prototypen en vergelijken dan met traditionele ontdekkingsmethoden mogelijk was.

Waarom AI traditionele aannames over gebruikersintentie ter discussie stelt

Een productaanname die AI me dwong los te laten, is deze: dat waarde pas ontstaat zodra de gebruiker weet wat die wil.

In traditioneel productdenken gaan we er vaak van uit dat de gebruiker arriveert met een redelijk duidelijke taak, intentie of oplossing in gedachten, en dat het de taak van het product is om diegene te helpen deze beter uit te voeren. AI heeft dat voor mij veranderd.

Het werd duidelijk dat sommige momenten met de hoogste waarde zich juist eerder voordoen — wanneer gebruikers nog geen duidelijkheid hebben, maar wel een richting. Ze hebben misschien een doel, een spanningsveld, een merkambitie of een vaag idee van wat ze willen bereiken, maar nog geen uitgewerkte oplossing. AI kan juist in die ambigue ruimte waarde creëren door gebruikers te helpen intentie te verkennen, te interpreteren en vorm te geven voordat de uitvoering begint.

Dat veranderde mijn kijk op productontwerp. Ik zie het product niet langer alleen als een hulpmiddel om taken uit te voeren. Ik zie het steeds meer als een systeem dat gebruikers helpt een betere intentie te vormen, in plaats van alleen op een bestaande intentie te handelen.

Waarom AI de opties verruimt en mensen ze beperken

Ik vertrouw het meest op AI in gebieden waar snelheid, synthese en breedte belangrijk zijn: ontdekking, patroonherkenning, conceptverkenning, vroege experimenten en de snelle evaluatie van mogelijke productrichtingen.

AI is bijvoorbeeld uiterst nuttig voor het verwerken van signalen van gebruikers en markten, het genereren en vergelijken van meerdere oplossingsrichtingen, het versnellen van UX- en conceptiteratie en het eerder zichtbaar maken van afwegingen dan traditionele werkprocessen. AI is vooral sterk wanneer het doel niet is om één antwoord te produceren, maar om het speelveld van hoogwaardige opties te verruimen.

Wat nadrukkelijk menselijk blijft, zijn beslissingen over visie, prioritering, smaak, ethiek en verantwoordelijkheid. Keuzes voor de roadmap, de strategische volgorde, productbeslissingen die het merk bepalen en de uiteindelijke technische afwegingen vereisen nog steeds menselijk oordeel, omdat ze afhankelijk zijn van context, gevolgen en verantwoordelijkheid op manieren die AI niet volledig kan dragen.

Wat nadrukkelijk menselijk blijft, zijn beslissingen over visie, prioritering, smaak, ethiek en verantwoordelijkheid.

Daarom zie ik AI niet als de beslisser. Ik zie het als een intelligent systeem om de beslisruimte te vergroten. De menselijke rol wordt nog belangrijker op het moment dat opties moeten worden beperkt, afwegingen moeten worden geaccepteerd en iemand verantwoordelijkheid voor een richting moet nemen.

Waarom AI-integratie zowel de voordelen als de nadelen versterkt

De resultaten van AI zijn zowel aan de positieve als aan de negatieve kant aanzienlijk geweest.

Aan de positieve kant heeft AI de snelheid, breedte en leersnelheid in productwerk aanzienlijk verbeterd. We kunnen eerder meer richtingen verkennen, aannames sneller testen en met veel minder frictie dan voorheen artefacten creëren die de besluitvorming ondersteunen. Vooral bij ontdekking en vroege experimenten heeft dit iteratiecycli verkort en teams geholpen om veel sneller van vage ideeën naar gestructureerde productrichtingen te gaan. Kwalitatief heeft het ook de afstemming verbeterd, omdat design, product en engineering veel eerder in het proces op iets concreets kunnen reageren.

Aan de negatieve kant introduceert AI ook nieuwe risico's. Het kan een illusie van zekerheid creëren, omdat resultaten er vaak overtuigend uitzien voordat we ze daadwerkelijk hebben gevalideerd. En dergelijk aannemelijk maar onbetrouwbaar gedrag leidt tot afnemend vertrouwen. AI kan teams ook overspoelen met opties, waardoor productoordeel belangrijker wordt, niet minder. In sommige gevallen ligt de uitdaging niet langer in het genereren van mogelijkheden — maar in het behouden van grondigheid, smaak, prioritering en strategische focus.

Het nettoresultaat is dus duidelijk positief geweest. Maar ik zou het als volgt formuleren: AI heeft onze productieve capaciteit vergroot en tegelijkertijd de lat voor leiderschapsdiscipline hoger gelegd. De teams die er het meeste baat bij hebben, zijn niet de teams die AI het meest gebruiken, maar de teams die het met het helderste oordeel inzetten.

Met welke risico's AI-gestuurde producten bij de lancering te maken krijgen

Het moeilijkste aan het lanceren van een AI-gestuurd product is niet het bouwen van intelligentie — maar het productgeschikt maken van onzekerheid.

In het begin is het verleidelijk om je te richten op modelcapaciteit en indrukwekkende resultaten. Maar in echte productomgevingen vinden gebruikers consistentie, controle, voorspelbaarheid en de vraag of het product natuurlijk in hun werkprocessen past minstens zo belangrijk. AI kan snel enthousiasme opwekken, maar enthousiasme is niet hetzelfde als vertrouwen.

AI kan snel enthousiasme opwekken, maar enthousiasme is niet hetzelfde als vertrouwen.

Als ik dat vanaf het begin beter had begrepen, zou ik nog eerder hebben geïnvesteerd in het managen van verwachtingen, interactieontwerp, feedbackmechanismen en duidelijkere grenzen rond wat het systeem goed doet en waar menselijk oordeel nog nodig is. Ik zou ook voorzichtiger zijn geweest om sterke demomomenten niet te verwarren met blijvende productwaarde.

Wat had ik kunnen voorkomen? Vooral vermijdbare teleurstelling en frictie bij adoptie. Het grootste risico bij de lancering van AI-producten is vaak niet technische onderprestatie — het is te veel beloven op het gebied van de ervaring. Dat is een les die ik nu zeer serieus neem.

Waarom het whiteboard nog steeds het belangrijkste hulpmiddel van een productleider is

Zelfs met alle geavanceerde AI-tools blijft het whiteboard — fysiek of digitaal — het belangrijkste hulpmiddel voor productleiders. Omdat het belangrijkste werk binnen product nog steeds bestaat uit het kaderen van vraagstukken. Al het andere vloeit daaruit voort.

Ik gebruik het whiteboard dus helemaal aan het begin van het proces, wanneer duidelijkheid belangrijker is dan detail. Daar formuleren we het probleem, brengen we het systeem in kaart, leggen we aannames bloot en stemmen we het team op elkaar af voordat we overgaan naar specificaties, ontwerpbestanden of uitvoeringshulpmiddelen.

Zodra de richting duidelijk is, vertalen we die denkwijze naar de digitale workflow: productvereisten, ontwerpsystemen, prototypes, roadmaps en experimenten. Op het whiteboard wordt complexiteit begrijpelijk. In de digitale gereedschapskist wordt dat begrip uitvoerbaar.

Gedachten van Christian

Op het whiteboard wordt complexiteit begrijpelijk. In de digitale gereedschapskist wordt dat begrip uitvoerbaar.

Waarom productleiders zich op duidelijkheid moeten richten

Mijn advies: beschouw dit moment niet als een verschuiving in hulpmiddelen — beschouw het als een verschuiving in productdenken.

De leiders die het beste zullen presteren, zijn niet degenen die het snelst de meeste AI-functies toevoegen. Het zijn degenen die opnieuw nadenken over hoe ze waarde creëren, waar menselijk inzicht het belangrijkst is en welke onderdelen van de workflow ze opnieuw moeten ontwerpen in plaats van ze simpelweg sneller te maken.

Blijf dus nieuwsgierig, experimenteer grondig, maar wees gedisciplineerd. Leer de technologie, zeker — maar besteed nog meer tijd aan het begrijpen van vertrouwen, context, de kwaliteit van beslissingen en adoptie. AI vergroot de slagkracht, maar bestraft oppervlakkig productdenken ook zeer snel.

Als ik het in één zin zou moeten samenvatten: wees moedig met experimenten, maar nog moediger met duidelijkheid.

Blijf op de hoogte

Je kunt Christian Braun volgen op LinkedIn. Bekijk ook Depix en Productvisie.

Er volgen nog meer interviews met experts op The CPO Club!