De illusie van snelheid: AI MVP's en hun verborgen risico's

In de AI-gedreven wereld overtreffen snelheid en innovatie vaak stabiliteit, duurzaamheid en een betekenisvolle gebruikersverbinding. Het bouwen van digitale producten met AI brengt reële risico's met zich mee. Van het creëren van iets zonder ziel tot het vertrouwen op een tool die over enkele maanden misschien niet meer wordt gebruikt: je bevindt je constant in een onzekere situatie.

Dit geldt met name voor het bouwen van Minimum Viable Products (MVP's) met AI. Natuurlijk verkorten de snelheid en het gebruiksgemak van low-code- en AI-platformen de time-to-market aanzienlijk. Maar hoewel AI kan helpen om iets snel van de grond te krijgen, gebeurt dat vaak op een onstabiele basis.

Zonder zorgvuldige aandacht voor infrastructuur, datakwaliteit en onderhoudbaarheid, gebieden die deze platformen vaak over het hoofd zien, schalen AI-gebaseerde MVP's zelden. Deze gevolgen gaan verder dan technische inefficiënties: ze kunnen het vertrouwen onder gebruikers, ontwikkelaars en stakeholders ondermijnen. Op de lange termijn kan het ontwikkelen van een MVP met AI niet alleen riskant, maar ook zeer inefficiënt worden.

Dit artikel analyseert daarom de risico's die gepaard gaan met MVP-ontwikkeling met behulp van AI, van kwetsbare infrastructuur tot langdurige inefficiëntie en vertrouwensproblemen. Belangrijker nog, het onderzoekt hoe u vanaf dag één schaalbaarheid kunt creëren, zodat uw AI MVP niet alleen snel te lanceren is, maar ook duurzaam gebouwd.

De verborgen risico's van een AI MVP

Het gevaar van het overslaan van architectuurplanning

Een van de meest over het hoofd geziene aspecten van AI-gestuurde MVP-ontwikkeling is architectuurplanning. In de haast om een ​​product op de markt te brengen, geven teams vaak prioriteit aan werkende functionaliteit boven fundamentele degelijkheid. Deze mentaliteit wordt versterkt bij het gebruik van AI en low-code tools, die het gemakkelijk maken om een ​​prototype te maken zonder ooit na te denken over de structuur van het onderliggende systeem.

Ze bevorderen snelheid door complexiteit te abstraheren, maar vertroebelen daarmee ook de architectuurbeslissingen. Het overslaan van architectuurplanning bij de ontwikkeling van een AI MVP brengt echter aanzienlijke risico's met zich mee die zowel het directe succes als de levensvatbaarheid van uw product op de lange termijn kunnen ondermijnen.

Wanneer architectuur als een bijzaak wordt beschouwd, kan het resulterende product er op het eerste gezicht functioneel uitzien, maar behept zijn met kwetsbare afhankelijkheden, inconsistente datastromen of weinig tot geen modulariteit. Deze problemen zijn mogelijk niet direct zichtbaar tijdens de MVP-fase, vooral wanneer er weinig initiële gebruikers zijn en het gebruik beperkt is, maar ze komen meestal snel aan de oppervlakte zodra het product aan populariteit wint. Een goed doordachte architectuur maakt schaalbaarheid mogelijk.

Zonder een dergelijke architectuur wordt het proces juist pijnlijk: het toevoegen van nieuwe functies leidt tot regressies; integraties kunnen gemakkelijk mislukken; en prestatieproblemen stapelen zich op. Wat op korte termijn als vooruitgang voelt, leidt later vaak tot dure herbouw.

AI kan een krachtige versneller zijn, maar het kan een doordacht systeemontwerp niet vervangen. Architectuur hoeft in de MVP-fase niet complex of log te zijn, maar moet er wel zijn. Zelfs een eenvoudige planning rond datamodellen, componentscheiding en toekomstige uitbreidbaarheid kan later een aanzienlijk verschil maken.

Fragiele infrastructuur en technische shortcuts

AI en low-code platforms zijn ontworpen om de drempel voor het bouwen van software te verlagen, wat geweldig is voor de snelheid, maar problematisch voor de structurele integriteit. Het gemak van het genereren van code of het slepen en neerzetten van componenten leidt vaak tot oplossingen die net voldoende werken om te demonstreren, maar onderhuids kwetsbaar zijn.

Deze tools moedigen vaak snelle oplossingen en shortcuts aan, wat leidt tot complexe, broze en slecht gedocumenteerde code die moeilijk te onderhouden en nog moeilijker uit te breiden is. Het resultaat is een fundament dat de last van groei niet kan dragen.

Na verloop van tijd stapelen deze shortcuts zich op als technische schuld die uiteindelijk de toekomstige ontwikkeling zal vertragen en de kosten zal verhogen, waardoor soms een volledige herbouw nodig is om fundamentele tekortkomingen aan te pakken.

De doelbewuste structuur en contextuele kennis die ervaren engineers bijdragen aan complexe systemen, ontbreken vaak in door AI gegenereerde code. Hoewel het misschien "werkt", voldoet het zelden aan best practices voor onderhoudbaarheid, testbaarheid of leesbaarheid. Als geen enkel team de structuur actief controleert en versterkt, verandert de codebase al snel in een "black box" die kostbaar is om te repareren, moeilijk schaalbaar is en moeilijk te vertrouwen.

Gebrek aan eigenaarschap over code, infrastructuur en data

Bij het creëren van een MVP met AI- of low-code-oplossingen is het gemakkelijk om een ​​andere zeer belangrijke zorg over het hoofd te zien: eigenaarschap. Veel van deze platformen abstraheren effectief de onderliggende systemen, wat resulteert in een werkend product, maar u weinig controle geeft over hoe het wordt gecreëerd, waar het wordt gehost of wat er met uw data gebeurt.

Op codeniveau kan het lastig zijn om automatisch gegenereerde output te controleren, te verbeteren of over te dragen. Afhankelijk van de licentieovereenkomsten van het platform of de eigendomsrechten van de gebruikte AI-modellen, bent u mogelijk niet eens echt "eigenaar" van de code, zowel juridisch als praktisch. Dit kan een reëel probleem zijn als u moet refactoren, migreren of schalen.

De situatie met infrastructuur is niet veel veelbelovender. Met gehoste platformen bent u vaak gebonden aan de omgeving, tools en workflows van een specifieke leverancier. Zelfs als dit de initiële ontwikkeling kan versnellen, beperkt het uw flexibiliteit en biedt het weinig inzicht in wat er achter de schermen gebeurt. Als die leverancier zijn prijzen wijzigt, een functie uitfaseert of failliet gaat, kan je product plotseling in gevaar komen.

Dan is er nog de kwestie van data. Talrijke AI-tools verwerken je input- en trainingsdata op manieren die niet altijd even duidelijk zijn. Waar worden je data bewaard? Wie heeft er toegang toe? Wat gebeurt er als het AI-model verandert of helemaal wordt stopgezet? Zonder eenduidige antwoorden wordt het lastig om te voldoen aan compliance-eisen of vertrouwen op te bouwen bij gebruikers en stakeholders.

Wat je wint aan snelheid, verlies je aan controle. Zonder eigenaarschap is het alsof je je product bouwt op gehuurde grond: het kan snel gelanceerd worden, maar onzeker op de lange termijn.

Inefficiënties en knelpunten op de lange termijn

De problemen met door AI gegenereerde MVP's komen vaak pas aan het licht als het te laat is. Bijvoorbeeld wanneer je probeert te schalen, nieuwe gebruikers te onboarden of extra functies toe te voegen. Wat begon als een dikke en veelbelovende build, veranderde al snel in een doolhof van inefficiënties die resources zoals tijd, geld en moraal uitputten.

Prestaties zijn een van de eerste barsten die opduiken. Hoewel AI-gegenereerde code meestal functioneel is, is deze niet geoptimaliseerd voor schaalbaarheid. Langzame laadtijden, geheugenlekken of knelpunten bij matig verkeer behoren tot wat je mogelijk met je product zult ervaren. Je zit vast aan het retrofitten van oplossingen in plaats van verder te komen, omdat het systeem niet met prestaties in gedachten is gebouwd.

Debuggen wordt nog een extra gedoe. Het wordt steeds moeilijker om bugs op te sporen wanneer je codebase grotendeels door AI is gegenereerd (wat meestal betekent dat deze ook niet gedocumenteerd is). In plaats van zich te richten op het oplossen van echte problemen, besteden ontwikkelaars meer tijd aan het proberen te begrijpen wat het systeem doet. Om het nog erger te maken, veroorzaken veranderingen op één gebied, door een te strakke of ondoorzichtige logica, vaak andere bijwerkingen elders.

Zorgen dat u voldoet aan de regelgeving wordt een extra hoofdpijndossier. AI-platforms bieden vaak niet de granulariteit of zichtbaarheid die nodig is om te voldoen aan regelgeving zoals de AVG, beveiligingsaudits en dataresidentie. Het dichten van deze hiaten wordt lastiger en duurder naarmate de lancering vordert.

Deze problemen verergeren in de loop van de tijd. Een systeem dat duidelijkheid, structuur en controle mist, verloopt trager in ontwikkeling, is moeilijker te beveiligen en wordt met elke iteratie kwetsbaarder. Het eindresultaat? Een product dat duurder wordt in onderhoud naarmate het succesvoller wordt, en dat is precies het tegenovergestelde van wat u van uw MVP verwacht.

Casestudy: Van het moment dat het werkte tot het niet meer werkte

Omdat no-codeplatformen een sneller en eenvoudiger alternatief bieden voor maatwerkontwikkeling, gebruiken veel startups ze om hun MVP's te bouwen. Hoewel deze aanpak in eerste instantie goed werkt, wordt opschalen vaak een uitdaging. De meeste producten lopen uiteindelijk tegen dezelfde knelpunten aan: prestatiebeperkingen, beperkte maatwerkmogelijkheden, integratieproblemen, vendor lock-in en toenemende technische schulden.

Dit is precies wat het vacatureplatform Teal overkwam. Om hun product snel te bouwen en te itereren, lanceerde Teal een no-code MVP met behulp van Bubble, Typeform, Airtable en Zapier. Deze aanpak hielp hen hun idee te valideren en een product-marktfit te bereiken. Maar naarmate de complexiteit van hun product toenam en meer mensen het gingen gebruiken, liep Teal tegen de gebruikelijke no-code knelpunten aan. Ze moesten de groeiende vraag en functie-eisen aankunnen door meer traditionele ontwikkeling toe te voegen aan hun no-code stack om deze problemen te overwinnen.

Dit is geen op zichzelf staand geval. Veel startups bevinden zich in dezelfde positie. De MVP (minimum vp) valideert de markt en bewijst de vraag, maar omdat deze niet is gebouwd met het oog op een lange levensduur, remt het hen juist op het moment dat ze sneller moeten handelen.

Hoe je vanaf het begin bouwt voor schaalbaarheid

AI en low-code tools beloven snellere feedbackloops, lagere initiële kosten en snellere prototyping. De levensvatbaarheid op lange termijn mag echter niet worden opgeofferd voor snelheid. Het bouwen van een schaalbare MVP met AI is mogelijk, maar je moet beginnen met de juiste mindset en de juiste richtlijnen.

Denk vroeg na over architectuur

Creëer een flexibele basisarchitectuur voordat je verdergaat met de functies. Definieer waar de kernlogica zich moet bevinden, hoe data stroomt en welke componenten later mogelijk moeten worden vervangen, zelfs als je low-code tools of door AI gegenereerde code gebruikt. Deze vooruitziende blik helpt om herbewerking te minimaliseren naarmate je product zich ontwikkelt en groeit.

Ontwerp voor overdracht en draag vroegtijdig over

Stel je voor dat iemand anders (misschien je toekomstige zelf, een ontwikkelaar of een ander team) op een gegeven moment je MVP overneemt. Zorg ervoor dat je door AI gegenereerde of door het platform gecreëerde code netjes georganiseerd, grondig gedocumenteerd en waar mogelijk ontkoppeld is. Als het platform export of integratie met aangepaste code ondersteunt, overweeg die optie dan vanaf het begin.

Gebruik AI waar het strategische waarde toevoegt

Niet alle onderdelen van je MVP vereisen AI. Gebruik het strategisch en op gebieden waar het echt versnelt, zoals contentgeneratie, prototypes voor klantondersteuning of voorspellende analyses. Essentiële functies moeten zorgvuldig worden beoordeeld of zelfs op maat worden ontwikkeld om stabiliteit en eigenaarschap te garanderen.

Beheer je data

Zorg ervoor dat je begrijpt wie toegang heeft tot je data, waar deze wordt bewaard en hoe deze wordt opgeslagen. Gebruik tools waarmee je je hosting- en dataschema kunt beheren. Dit helpt niet alleen bij compliance, maar maakt ook toekomstige migratie of schaalbaarheid eenvoudiger.

Heb vanaf dag één een exitstrategie

Kies voor tools die een migratiepad bieden. Dit kan betekenen dat je code moet exporteren, databases moet overzetten of uiteindelijk je eigen infrastructuur moet beheren. Houd er altijd rekening mee dat je mogelijk moet afstappen van propriëtaire tools, zelfs als dat nooit echt nodig is. Probeer zoveel mogelijk vendor lock-in te vermijden.

Investeer vroeg in observatie

Vaak worden logging, prestatiemonitoring en foutregistratie verwaarloosd in de haast om alles operationeel te krijgen. Gelukkig kun je later talloze uren besparen, zelfs met eenvoudige tools zoals Sentry, LogRocket of basisanalyses. Ze helpen zwakke plekken te detecteren voordat ze uitgroeien tot significante obstakels.

Bouw snel, maar plan voor de toekomst

Het valt niet te ontkennen: met AI die het bouwen zo snel en gemakkelijk maakt, is het verleidelijk om er volledig op te vertrouwen. Snel kunnen leveren is soms noodzakelijk, maar snel bouwen moet niet gelijkstaan ​​aan roekeloos bouwen. De meest effectieve MVP's zijn niet alleen die welke snel worden uitgebracht; het zijn de MVP's die bewust zijn ontworpen om in de loop der tijd te groeien.

Door de risico's van AI in de ontwikkeling te kennen, kunt u voorkomen dat u in de valkuil van kortetermijnwinsten stapt die vaak uitmonden in langetermijnverplichtingen. Met de juiste mindset, architectuur en tooling is het mogelijk om snel en duurzaam iets te bouwen.

Bij Miyagami helpen we bedrijven deze balans te vinden: snel handelen zonder de fundamenten van schaal, vertrouwen en prestaties in gevaar te brengen. Als u overweegt een AI-gestuurde MVP te bouwen, of een MVP op te schalen die zijn oorspronkelijke structuur al ontgroeid is, neem dan contact met ons op. Laten we iets bouwen dat de moeite waard is om te groeien.