Hoe bedrijven AI SaaS-producten bouwen

Gestructureerde uitvoer genereren binnen echte UI's

Sommige AI-functies met de meeste impact genereren geen inhoud, maar structuur waarop je kunt voortbouwen.

Excalidraw AI is een perfect voorbeeld. Je beschrijft de flow die je wilt - "een gebruiker meldt zich aan, verifieert e-mail en gaat naar het dashboard" - en de AI schrijft de Mermaid.js code die daarbij past. Het diagram verschijnt onmiddellijk, volledig bewerkbaar in de app. Je begint niet vanaf nul - je krijgt een slimme, gestructureerde basis die past bij de use case.

Dit is geen statische afbeelding. Het is code die denkt, omgezet in een visuele workflow die je kunt manipuleren.

Andere tools verkennen dit ook, zoals Uizard, dat prompts omzet in UI-lay-outs, en Retool, waarbij AI frontends en backend-query's configureert op basis van gebruikersdoelen.

In al deze gevallen helpt de LLM niet alleen de gebruiker sneller te werken, maar produceert het ook output in de moedertaal van het product.

Beslissingsondersteunende middelen ingebouwd in de workflow

De meeste SaaS-tools gaan ervan uit dat de gebruiker weet wat hij moet doen. AI verandert dat.

Nu zien we embedded agents die de huidige status van een project, probleem of document kunnen lezen en de volgende actie kunnen voorstellen.

In Linearvat AI bugs en problemen samen en stelt vervolgens een prioritering voor op basis van ernst, frequentie of blokkeringsstatus. Het gaat niet alleen om het samenvatten van tickets - het interpreteert de urgentie en zet het team aan tot actie, waarbij het de rol van verticale AI-agent op zich neemt die in wezen fungeert als brug tussen afdelingen.

Asana AI doet iets soortgelijks met projectgegevens. Het ziet vastzittende taken, verkeerd uitgelijnde eigenaars of planningsafwijkingen en stelt stilletjes updates voor om het werk weer in balans te brengen.

Dit type agent genereert geen inhoud. Hij leest signalen binnen het systeem - taakvoortgang, opdrachten, input - en maakt kleine, nuttige bewegingen die de richting van het werk veranderen.

AI-native onboarding die zich aanpast aan de gebruiker

De meeste onboardingflows zijn statisch - een paar begeleide klikken, misschien een checklist. Maar LLMs maken het mogelijk om te beginnen met wat de gebruiker wil en daarop voort te bouwen.

In Coda voelt onboarding meer als een gesprek. Je beschrijft wat je probeert te doen - een teamuitstap plannen, de deliverables van klanten beheren, gewoontes bijhouden - en de AI bouwt een werkruimte om je op weg te helpen. Tabellen, knoppen, formules - al aanwezig.

Guidde pakt het anders aan: het gebruikt productmetadata en AI om automatisch in-app walkthroughs te genereren op basis van jouw input. Je zegt wat voor soort gids je nodig hebt en het creëert de flow - geen handmatige vastlegging nodig.

Wat eerst een rondleiding was, is nu een voorsprong.

Je verschijnt met intentie. Het product reageert op structuur.

Van gestructureerde output tot adaptieve onboarding, elke use case die we hebben behandeld is afhankelijk van een infrastructuur die natuurlijke taal, context, geheugen en dynamische output kan verwerken. Sommige van deze tools werken achter de schermen. Andere zijn direct ingebed in de stack.

Laten we eens kijken naar de belangrijkste platforms die op dit moment AI-native SaaS ondersteunen - de platforms die je helpen bij het bouwen van agents, het beheren van RAG-pijplijnen, het structureren van invoer en het aansluiten van LLMs op echte workflows.

1. Botpress

Botpress is waar je naar grijpt als je agents bouwt die meer moeten doen dan alleen vragen beantwoorden. Het is gemaakt voor teams die echte controle willen over hoe AI zich gedraagt - het combineert logica, geheugen, actiestromen en multichannel inzetbaarheid op één plek.

Je kunt het verbinden met elke backend, context doorgeven tussen beurten, API-oproepen afhandelen en echte uitkomsten triggeren - allemaal vanuit dezelfde conversatie. Het is vooral sterk in situaties waarin chat gedrag moet stimuleren en niet alleen antwoorden moet geven. Of het nu gaat om het onboarden van gebruikers, het plannen van bezoeken, het afhandelen van interne taken of het routeren van support, Botpress zorgt ervoor dat het naadloos aansluit.

Het platform ondersteunt ook webplatforms zoals WhatsApp en Telegramen aangepaste SDK's out of the box, zodat je agent daar is waar je gebruikers zich al bevinden.

Belangrijkste kenmerken:

• Volledige controle over logica, geheugen en API-acties
• Ingebouwde tools voor testen, analyse en versiebeheer
• Ondersteuning via meerdere kanalen (web, WhatsApp, Slack, aangepast)
• Eenvoudige handoff naar live agents, fallback flows en aangepaste UI-widgets

Prijzen:

• Gratis plan: $0/maand met $5 AI-krediet inbegrepen
• Plus$89/maand - inclusief live agenthandoff en analyses
• Team: $495/maand - voegt rollenbeheer, SSO en samenwerking toe
• Onderneming: Aangepaste prijzen voor grootschalige of compliance-teams

2. LangChain

LangChain is de ruggengraat voor veel AI-functies die helemaal niet op chat lijken - planningsagenten, interne copilots, analytische uitleggers, noem maar op. Het is flexibel, modulair en geeft ontwikkelaars een duidelijke manier om LLMs te verbinden met tools, API's en geheugen.

Die flexibiliteit gaat gepaard met een aantal nadelen. LangChain is erg SDK-centrisch - de meeste orkestratie en debugging gebeurt diep in Python of JavaScript. Ze hebben een no-code bouwer geïntroduceerd genaamd LangFlow, maar het is nog vroeg en mist de glans en stabiliteit van de kern SDK ervaring.

Toch, als je volledige controle nodig hebt over hoe je agent denkt, plant en handelt, is dit het hulpmiddel dat de meeste mensen kiezen.

Belangrijkste kenmerken:

• Agent framework met ondersteuning voor gereedschapgebruik, planning en geheugen
• Native ondersteuning voor OpenAI functies, RAG pipelines, vectorzoeken
• Modulair ontwerp voor het koppelen van workflows en redeneerstappen
• Werkt met de meeste API's, vector-DB's en documentloaders

Prijzen:

• LangChain OSS: Gratis en open bron
• LangSmith (foutopsporing + bewaking): Momenteel gratis; gebruiksgebaseerde prijzen binnenkort

3. Dennenappel

Pinecone is de vectordatabase die in bijna elk RAG-productiesysteem voorkomt - en daar is een goede reden voor. Het is snel, schaalbaar en laat je hoog-dimensionale data opslaan en opvragen met minimale setup. Of u nu supporttickets, interne documenten of gestructureerde kennis indexeert, Pinecone maakt het eenvoudig om relevante context in uw LLM te krijgen.

De onlangs uitgebrachte Pinecone Assistant maakt dit nog eenvoudiger. Het zorgt voor chunking, embedding en retrieval achter de schermen, zodat teams data-aware agents en zoekfuncties kunnen bouwen zonder de infrastructuur te hoeven beheren.

Het is zelden het enige in je stack - maar als snel, gefilterd ophalen belangrijk is, is Pinecone degene waar de meeste teams naar grijpen. Verbind het met LangChain of Cohere en je hebt een betrouwbare basis voor elke RAG-gebaseerde assistent.

Belangrijkste kenmerken:

• Snel, productieklaar vector zoeken
• Pinecone-assistent (2025) abstraheert opvraagcomplexiteit
• Metadatafilters, multi-tenant indexering, hybride scoren
• Beheerde infrastructuur - geen hosting of tuning nodig

Prijzen:

• Starter: Gratis tot 5M vectoren
• Standaard: Op gebruik gebaseerd, elastisch schalen
• Onderneming: Toegewijde capaciteit en ondersteuning

4. Coherentie

Cohere begon als de go-to voor snelle embeddings van hoge kwaliteit - en het domineert nog steeds die ruimte. Maar het afgelopen jaar heeft het zich ontwikkeld tot een breder platform dat retrieval-augmented generation (RAG) mogelijk maakt dankzij tools als de Rerank API en gehoste Command R-modellen.

De Rerank API is waar Cohere zich onderscheidt. Hiermee kun je zoekresultaten opnieuw rangschikken op basis van hoe goed ze overeenkomen met een zoekopdracht - dus in plaats van 20 onbewerkte chunks door te geven aan je LLM, stuur je er 3 die er toe doen. Het resultaat: snellere reacties, minder tokengebruik en scherpere antwoorden die opzettelijk aanvoelen.

Je krijgt ook meertalige ondersteuning, bewustzijn van lange contexten en een optionele hosted stack die embeddings, zoeken en rerank op één plek afhandelt - fijnafstelling is niet nodig.

Cohere schittert als je moet verbeteren wat je model ziet - niet veranderen hoe het redeneert. Combineer de Rerank API met een goede vectoropslag zoals Pinecone en een slimme orchestrator zoals LangChain en je krijgt kortere, nauwkeurigere en beter verklaarbare antwoorden.

Belangrijkste kenmerken:

• Rerank v3.5 voor scherpere, contextbewuste antwoordselectie
• Gehoste stack met API's met lage latentie
• Werkt goed met Pinecone, LangChain en LlamaIndex

Prijzen:

• Inbeddingen: Gratis tot 100k zoekopdrachten/maand
• Rerank: Op basis van gebruik (neem contact op voor prijzen)

5. LlamaIndex

LlamaIndex is gebouwd rond een specifiek idee: je AI is slechts zo goed als de gegevens die je het geeft. En als je die gegevens haalt uit PDF's, wiki's, databases of spreadsheets, dan is LlamaIndex de manier om ze klaar te maken voor ophalen - met structuur, metadata en slimme routing.

In tegenstelling tot Pinecone, dat vectorzoeken afhandelt, of Cohere, dat relevantie rangschikt, richt LlamaIndex zich op de pijplijn die het model voedt. Het bundelt en indexeert uw bronnen, houdt metadata van documenten bij en routeert zoekopdrachten op basis van structuur en intentie - niet alleen trefwoorden of embeddings.

Het is vooral nuttig voor teams die AI-producten bouwen die afhankelijk zijn van domeinspecifieke inhoud - producthandleidingen, klantgegevens, technische logboeken - waarbij context van belang is en generiek zoeken niet werkt.

LlamaIndex overlapt LangChain op sommige gebieden, maar het is meer gericht op data prep en indexeren, niet op agent planning of tool gebruik.

Belangrijkste kenmerken:

• Indexeringspijplijnen voor gestructureerde en ongestructureerde gegevens
• Slimme routering van query's en traceren van bronnen
• Werkt met Pinecone, Chroma of lokale geheugenopslag
• Past het beste bij agents die intern toegang tot gegevens met een hoge mate van vertrouwen nodig hebben

Prijzen:

• Open Source: Gratis (MIT)

6. Vercel AI

Vercel AI SDK is voor teams die willen dat AI voelt als onderdeel van het product - niet als een chatbot die in de hoek wordt gezet. Het helpt je om responsieve, chatachtige interfaces in je app te bouwen met React, Svelte of Next.js - met volledige ondersteuning voor streaming reacties, geheugen en het aanroepen van externe tools.

Het is gebouwd door hetzelfde team achter Next.js, wat te zien is aan hoe goed het omgaat met frontend state en UX. De nieuwste versie voegt ook ondersteuning toe voor MCP(Model Context Protocol) - een opkomende standaard voor het structureren van modelinputs, toolgebruik en aardingsbronnen. Dat betekent schonere API's, eenvoudiger aanpassen en betere controle over wat je assistent doet.

Je bouwt hier geen agents - maar als je er al een hebt, is dit hoe je er een gepolijste productervaring van maakt. De SDK past netjes in elke front-end stack en de ondersteuning voor MCP, toolgebruik en streaming maakt het ideaal voor AI-interfaces die native moeten aanvoelen.

Belangrijkste kenmerken:

• AI-interfaces rechtstreeks toevoegen aan React- of Svelte-apps
• Streaming, chatgeschiedenis, toolondersteuning en aarding
• Ondersteunt MCP voor gestructureerd, controleerbaar modelgedrag
• Gebouwd door de makers van Next.js - geoptimaliseerd voor frontend UX

Prijzen:

• Open source SDK: Gratis
• Vercel hosting: Op gebruik gebaseerd (compute + bandbreedte)

7. Maak

Make is als duct tape voor SaaS-producten - vooral in de begindagen van de integratie van AI. Het is een visueel automatiseringsplatform waarmee je apps kunt samenvoegen, workflows kunt activeren en zelfs AI-modellen kunt aansluiten zonder veel code te schrijven.

Het blinkt echt uit in het bieden van de mogelijkheid aan productteams om prototypes te maken van AI-gedrag zonder dat daar een complete backend of orkestratielaag voor nodig is. Moet je een supportopvolging starten wanneer een gebruiker negatieve feedback geeft in een chat? Gebruik Make. Wil je dat bericht samenvatten met OpenAI en loggen in je Hubspot CRM? Gebruik ook Make.

Het is niet gebouwd voor complexe planningsagenten of diepgaand gebruik van tools, maar voor taken waarbij je gewoon A met B met C moet verbinden, is het snel, flexibel en vriendelijk. Dit is vooral handig als je product niet AI-first is, maar je toch wat intelligentie achter de schermen wilt inbouwen.

Belangrijkste kenmerken:

• Visuele bouwer met honderden vooraf gemaakte app-integraties
• Eenvoudig acties activeren vanuit AI-inputs (bijv. GPT → e-mail/verzend/CRM)
• Ingebouwde OpenAI , plus ondersteuning voor HTTP en webhook
• Zeer geschikt voor team ops, feedback loops en lichtgewicht automatisering
  
  

Prijzen:

• Gratis: 1.000 ops/maand, 2 actieve scenario's
• Core: $9/maand - voor kleine teams en licht gebruik
• Pro: $16/maand - voegt meer ops, planning en foutafhandeling toe
• Zakelijk: Aangepast - voor teams die missiekritische flows uitvoeren

1. Maak AI onderdeel van het product, niet slechts een add-on

AI moet je kernervaring ondersteunen, niet aan de zijlijn staan. Als het aanvoelt als een losstaande functie - zoals een chatvenster dat in de hoek zweeft - zal het niet worden gebruikt.

Integreer in plaats daarvan AI in de workflows waar mensen al op vertrouwen. In Linear ondersteunt AI het bijhouden van problemen en het stellen van prioriteiten. In Coda bouwt het tabellen en logica rond de doelen van de gebruiker. Deze functies voelen niet apart - ze maken deel uit van hoe het product werkt.

Begin met het identificeren waar gebruikers vastlopen of waar het werk vertraagt. Gebruik AI om die momenten soepel te laten verlopen, niet alleen om indruk te maken.

2. Bouw rond intentie, niet alleen input

LLMs werken het best als ze begrijpen waarom iemand iets doet - niet alleen wat hij typt. Dat betekent dat uw product de intentie van de gebruiker in een vroeg stadium moet vastleggen en de flows daaromheen moet ontwerpen.

Dit is wat tools als Notion AI of Duolingo Max nuttig maakt. Ze reageren niet zomaar - ze vormen hun antwoorden op basis van context en doelen. Dat werkt alleen als je je UX zo inricht dat het de intentie van de gebruiker begeleidt en ervan leert, niet alleen zijn woorden.

Vragen: Wat probeert de gebruiker te bereiken? Bouw daar vervolgens op voort.

3. Gebruikers zichtbaarheid en controle geven

AI moet beslissingen ondersteunen, niet ze maken in een zwarte doos. Gebruikers moeten begrijpen wat het model doet, waar het de informatie vandaan heeft en hoe ze het gedrag kunnen aanpassen.

Goede AI-interfaces leggen uit waarom ze iets voorstellen. Ze laten gebruikers opnieuw proberen, bewerken of alternatieven verkennen. Dit helpt gebruikers vertrouwen op te bouwen en voorkomt dat ze te veel op automatisering vertrouwen.

Leg gegevensbronnen bloot, toon logica wanneer dat zinvol is en laat altijd ruimte voor handmatige wijzigingen.

4. Bereid je voor op randgevallen en mislukkingen

LLMs gedragen zich niet altijd zoals je verwacht. Ze kunnen context missen, vage uitvoer produceren of instructies verkeerd interpreteren. Je product moet daar klaar voor zijn.

Voeg vangrails toe. Gebruik vertrouwensscores om onzekere antwoorden te routeren. Sta terugval toe naar andere grote taalmodellen of menselijke ondersteuning. En het allerbelangrijkste: houd bij hoe gebruikers omgaan met de AI zodat je kunt leren waar het helpt - en waar het moet worden verbeterd.

AI moet je product verbeteren, niet onvoorspelbaar maken.

5. Begin met één sterke use case en breid geleidelijk uit

Je hoeft niet vanaf dag één je hele product AI-gestuurd te maken. De meest succesvolle teams beginnen klein - één functie, één workflow - en verbeteren het totdat gebruikers er elke dag op vertrouwen.

Dat kan onboarding, het doorzoeken van documenten, samenvattingen van analyses of taakautomatisering zijn. Richt je op één gebied waar AI wrijving kan verminderen of snelheid kan verhogen, en zorg dat het goed werkt voordat je het opschaalt.

Sterke, betrouwbare functies bouwen vertrouwen op. Als je gebruikers er eenmaal op vertrouwen, wordt het veel eenvoudiger om uit te breiden naar andere use cases.