Een AI design sprint is een geconcentreerde validatie-sessie waarin we samen met uw product- en business-team een AI-idee in korte tijd langs alle vragen halen die normaal pas na een investering gesteld worden. We werken in een hybride van het klassieke Design Sprint-format van Google Ventures (Jake Knapp) en een AI-feasibility-check: probleemkader, gebruikersinzicht, schets-fase, prototype en test op één heldere lijn, met technische haalbaarheid, model-keuze en compliance ingebouwd in elke fase.
Een gewone Design Sprint stelt vragen als "willen gebruikers dit eigenlijk wel" en "werkt deze flow". Een AI design sprint doet dat ook, maar voegt drie vragen toe die voor AI-concepten beslissend zijn. Eén: is het probleem überhaupt geschikt voor AI — of zit u stiekem naar een if/else-regel te kijken die slimmer gemaakt wordt door automation in plaats van een model. Twee: welke aanpak past — een LLM, klassieke machine-learning, vector-search of een gecombineerd patroon. En drie: is de data-realiteit op orde — bestaat de data die u nodig hebt, is hij toegankelijk, en is hij van een kwaliteit waarmee een model écht kan werken.
De sprint is daarmee de brug tussen een bredere AI-bedrijfstraining (waarin uw team leert wat AI is en waar het kan landen) en een volledig AI-implementatietraject (waarin we een gevalideerd concept in productie zetten). Een training opent het denken, een traject voert uit; een sprint kiest. Wie zonder sprint van training naar traject springt belegt budget in een use-case die later vastloopt op een data-aanname die niet klopte of een regulatie-vraag die niemand had gesteld.
Voor wie de bredere keuze "welke AI-richting kiezen we strategisch" nog niet helder heeft, is een AI-consultant-rol vaak een logischer eerste stap. De sprint zelf gaat ervan uit dat u één concrete kandidaat-use-case op tafel heeft — niet "ergens iets met AI", maar een specifiek probleem waar u vermoedt dat een AI-oplossing past. Pas dan is de sprint efficiënt.
