Klantverhaal: Winc Academy

Winc Academy ontwikkelt professionele online trainingen. Het probleem zat niet in de kwaliteit. Het zat in de schaalbaarheid.

Voor iedere nieuwe cursus waren externe vakexperts, dagenlang onderzoek en flink wat handwerk nodig nog voordat de eerste outline op papier stond. De beperkte beschikbaarheid van deze experts vormde een knelpunt, waardoor het cursus aanbod de snelle ontwikkelingen in vakgebieden niet kon bijbenen.

We bouwden een AI product om dat knelpunt weg te nemen.

Het werkproces vertelde ons alles

We begonnen door met het team te zitten en te kijken hoe course developers daadwerkelijk werken.

Het proces was gestructureerd maar tijdrovend. Leerdoelen definiëren, dagen besteden aan het zoeken van bronnen, vakrapporten lezen, alles bij elkaar brengen in een gestructureerde outline. Dan wachten tot een externe expert de inhoud kon valideren. Een hoge kwaliteit als resultaat, maar sterk afhankelijk van andermans agenda en beschikbaarheid.

De course developers hadden geen slimmere chatbot nodig. Ze hadden iets nodig dat het onderzoekswerk kon doen en het resultaat kon opleveren in een formaat waar ze direct mee verder konden.

Specifiek, niet generiek

We koppelde het systeem met bestaand Winc-materiaal. De AI onderzoekt vakgebieden niet generiek. Het onderzoekt ze door de bril van hoe Winc cursussen opbouwt. Hun methodiek. Hun kwaliteitsnormen. Hun manier van leerdoelen formuleren en de balans tussen theorie en praktijk.

Upload een course outline en de AI beoordeelt de leerdoelen en doet suggesties voor nieuwe modules, met onderbouwing. Het zoekt naar betrouwbare en relevante bronnen voor de doelgroep: vakrapporten, academische papers, trendanalyses. Iedere claim heeft een bronvermelding. De ontwerpfase levert een gestructureerde course outline per les, met stapsgewijze content creatie. Klaar om te exporteren. Klaar voor een course developer om te verfijnen in plaats van vanaf nul te beginnen.

Twee design keuzes die vertrouwen wonnen

De interface moest passen bij hoe het team echt werkt. Geen onboarding drempel. Een dashboard, één knop om je course outline te reviewen en te beginnen met ontwerpen, een kort begeleid proces om de juiste input te verzamelen.

Maar wat bepaalde of ontwikkelaars het systeem ook daadwerkelijk gingen gebruiken, kwam neer op twee dingen.

Transparantie: Iedere AI output bevat bronverwijzingen die je kunt aanklikken, verifiëren en betwisten. Vertrouwen in AI gegenereerd onderzoek komt niet van betrouwbaarheid scores. Het komt van het kunnen controleren van het werk.

Controle: De outline wordt gepresenteerd als een set suggesties die de cursusontwikkelaar kan accepteren, aanpassen of afwijzen voordat er iets verder gaat. De AI doet het onderzoek en het ontwerp. De course developer doet de beoordeling.

Wat we leerden

Het Winc product bevestigde iets wat we bij eerdere projecten al hadden gezien. De snelste weg naar waarde is niet het bouwen van de meest geavanceerde AI. Het is de workflow goed genoeg begrijpen om het juiste knelpunt weg te nemen.

Winc had geen generieke AI tool nodig. Ze hadden er een nodig die hun methodiek begreep en in hun proces paste. Die specificiteit is wat een AI feature verandert in een systeem waar mensen daadwerkelijk op vertrouwen.

We leerden ook dat snelheid van oplevering belangrijker is dan de meeste teams denken. Een werkend prototype binnen twee dagen verandert het gesprek. Het verschuift de discussie van "wat zou AI voor ons kunnen betekenen" naar "kijk, hoe breiden we dit uit"

Die omslag in denken is meer waard dan welke roadmap dan ook.