Van briefing naar een complete, onderbouwde website in ongeveer zes weken, zonder in te leveren op kwaliteit.
We zochten iemand die ons merkverhaal snel en scherp kon neerzetten. Aviva bracht die kennis mee en begeleidde ons stap voor stap in het inzetten van AI. Ze voelden haarfijn aan wanneer AI het tempo kon opvoeren en wanneer de menselijke hand nodig was.
Wim Kretzers, CEO, Geniki
Geniki is een Belgisch-Nederlandse IT-groep die IT-talent en technologie samenbrengt onder één dak. Met meer dan 250 IT-specialisten, verdeeld over zeven gespecialiseerde entiteiten, helpt Geniki organisaties in zowel de private als publieke sector om te groeien met slimme, betrouwbare en op maat gemaakte IT-oplossingen. Het aanbod loopt uiteen van softwareontwikkeling en systeemintegratie tot security, cloudoplossingen en 24/7 IT-support.
Aviva Solutions maakt sinds begin 2026 deel uit van de Geniki Groep, en versterkt die met expertise op het gebied van digitale platforms, e-commerce, online dienstverlening en het vakkundig inzetten van AI.
Geniki was op zoek naar een nieuwe website die hun merkbekendheid kon versterken. Samen zijn we eerst een ‘MVP’ versie gaan uitwerken: de ‘minimal viable product’, ofwel, de eerste kernversie die we in de toekomst zullen gaan uitbreiden.
De kernvraag was tweeledig. De site moest in enkele seconden duidelijk maken wie Geniki is en waarom dat relevant is (ontdekking), en de site moest snel bewijs leveren voor wie Geniki al kent via netwerk, event of shortlist (validatie).
Daarnaast speelden een paar concrete eisen:
.webp?language=nl)
.png?language=nl&width=343&height=300)
De site is gebouwd met Claude Code in een tweerichtingsloop met de designtool Figma. We genereerden code, verfijnden dat met de hand in het design, zonder AI, en brachten het weer terug naar code, gekoppeld via Code Connect. Een designsysteem met vijf thema's en vaste typografie en spacing hield alles consistent, los van wie of wat een component aanraakte. AI nam het repetitieve en het schaalbare werk over: componenten, copy-iteraties en het verwerken van feedbackrondes. Zo houdt ons design-team meer tijd over voor de aansluiting van het design, content en communicatie intentie op de behoeftes van de doelgroep.
Dezelfde tools liggen voor iedereen klaar; het verschil zit in hoe je ze inzet. Dit resultaat komt dan ook niet voort uit AI op zich, maar uit de vakkundige manier waarop ons team die tools aanstuurt. AI versnelt wie weet wat hij doet. Het maakt van een leek geen vakman. Je moet weten waar je naartoe wilt, wat je doelen zijn en welke methodiek je
toepast. Je kunt die richting met AI aftasten en aanscherpen, maar de keuze maak je zelf. De uitkomst van zo'n workflow is zo goed als de kennis van de mensen die hem aansturen.
Menselijke expertise en een doordacht vooronderzoek zorgen voor een sterk fundament om AI vakkundig te gaan inzetten. Sneller, niet omdat we minder doen. Maar doordat we weten welke middelen we het beste inzetten om onze doelstellingen te behalen. Zonder uit het oog te verliezen waar de menselijke hand het verschil maakt. Snel schakelen, scherp blijven op kwaliteit, en met een methodische inzet kan AI meer waarmaken in minder tijd.
Een concreet voorbeeld is de Figma-loop. AI maakt razendsnel een eerste designvoorstel dat netjes aan je eisen voldoet, maar dat voorstel is doorgaans generiek en veilig. De stockfoto onder de ontwerpen. Een ervaren designer is daarna nog flink bezig om het echt te laten passen bij de merkpersoonlijkheid en de positionering. Juist die laatste onderscheidende laag komt van de mens.
Nog voordat er één pagina ontworpen werd, brachten we de zes doelgroepen in kaart. Voor elk bezoekerstype werkten we een gedetailleerd profiel én een buyer journey uit, van de strategische IT-beslisser tot het vaktalent dat door holle beloftes heen prikt. Die journeys bepaalden de scope en de inhoud. Wat op de site staat, staat er niet alleen omdat het mooi oogt, maar omdat het onderzoek liet zien dat een persona het op dat moment nodig heeft.
Ook dit onderzoek leunde op AI, maar AI gaf niet de doorslag. De tools versnelden het verzamelen, verwerken en samenvatten van data. De methodiek en de interpretatie bleven mensenwerk. En er zat een bewuste, kritische stap in het proces: de validatie van de AI-output door de stakeholders. AI levert namelijk output die plausibel oogt, en plausibel is niet hetzelfde als waar. Door stapsgewijze validatie werd plausibele AI-output omgezet in een gedragen consensus over wie de doelgroepen echt zijn. Die validatiestap was een van de belangrijkste onderdelen van het project.
Content bepaald grotendeels de uitstraling van een website. Hierom wil je niet volledig op AI leunen: echte diepgang per dienst en echt beeldmateriaal moeten van de entiteiten zelf komen, niet uit een model. Dat verschoof sommige onderdelen, zoals verdiepende uitwerkingen, bewust naar een tweede fase. Bij het afbakenen van een MVP
moet je procesmatig rekening houden met content: wie levert wat aan, en wanneer is het er? Door daar vooraf op te sturen, zet je een fundament neer dat klopt, zonder te wachten tot elk stuk content af is. En nu dat fundament staat, kunnen we gericht werken aan meer en diepere content bij de verdere doorontwikkeling.
Volledig op maat gemaakt
De belangrijkste verschillen met de oude situatie:
De MVP website zet het merkverhaal in de volle breedte neer, maar zoals de titel al zegt, het blijft een eerste versie. De aansluiting op de buyer journeys en persona's is er nu in de breedte. De verdieping volgt, en die baseren we op wat we in de praktijk leren.
De belangrijkste vervolgstappen:
Op de contentkant staat daarnaast onder meer op de roadmap:
Benieuwd wat AI voor jouw project kan betekenen? Dan praten we graag verder.