AI-CASES
Elke case beschrijft hetzelfde: het probleem, de aanpak, het resultaat, en wat er onderweg misging. Dat laatste blok staat er niet voor de sier. Aan een project waarin nooit iets stukging kun je niet zien of iemand het echt gebouwd heeft.
Een organisatie adopteert AI niet door tooling aan te schaffen maar door de manier van werken te veranderen. Ik bouw de laag daaromheen: werksessies, een kennisbank die actueel blijft, en een terugkerende update die laat zien wat er inmiddels kan.
De administratie rond een sportschool is veel herhaalwerk: programmering samenstellen, bijhouden wat er al is geweest, en dat op meerdere plekken registreren. Dat draait nu als één systeem dat wekelijks een volledige programmering opstelt en ter goedkeuring voorlegt.
De site die je nu leest is zelf de case. Ontwerp en code komen uit Claude Code en Lovable, het logo is niet getekend maar gegenereerd, en het werk gaat pas na review naar productie. Geen presentatie over de aanpak, maar de aanpak zelf.
De administratie rond A/B-testen ging volledig met de hand: titel, hypothese, beschrijving en daarna zelf de status bijhouden. Dat werd een formulier met een workflow eronder, en in een jaar verdrievoudigde het aantal tests. Dit was mijn eigen werk dat ik automatiseerde, en dat verklaart waarom de adoptie het makkelijke deel was.