Paulo de Vries · Growth & product · bouwt met AI-agents · Amsterdam
Ik laat producten groeien met experimenten, en bouw ze met AI-agents.
Negen jaar growth en conversie: een tweezijdige marktplaats, daarna dentsu en Mediahuis (Telegraaf, NRC). Ik schrijf de hypothese, ontwerp de variant, zet de test live en lees zelf de data. Nu bouw ik de AI-agents die het meeste van dat werk doen.
Ervaring: Mediahuis (Telegraaf, NRC, Dumpert) · dentsu · Contentsquare-gecertificeerd · Design Academy Eindhoven.
Wat ik nu bouw
Drie dingen van mezelf, naast mijn baan. Alle drie gemeten.
SculptClub. Een fitnessstudio in Amsterdam die van mij is. 700+ boekingen per maand, gegroeid met conversiewerk en organische social.
Zo'n 40 content- en affiliatesites. Mijn agents bouwen, deployen en controleren ze; ik lees de cijfers en bepaal wat er daarna gebouwd wordt. Eén site verdubbelde zijn bezoekers uit AI-antwoorden (ChatGPT, Perplexity). Daar leerde ik GEO door het te doen.
Amili, mijn AI-agent-besturingssysteem. De agents die dat portfolio plannen, bouwen, live zetten en controleren, met guardrails waar ze niet omheen kunnen prompten. Het kwam voort uit AcePilot en draait op TaskPrio, een takenwachtrij voor agents die ik bouwde.
Twee vakken, één maker
De meeste mensen doen één van deze twee. De hele waarde zit in de overlap — ontwerp de ervaring, bewijs dat ze converteert, en bouw daarna de AI erachter.
Conversie & experimenteren. Negen jaar A/B-tests en conversieprogramma's bij Mediahuis en dentsu, Contentsquare-gecertificeerd. Ik analyseer de funnel van begin tot eind — waar zit de frictie? — en bewijs wat mensen beweegt met experimenten, niet met meningen. Ik bouwde onze A/B-testtool en het experimentatieplatform van de groep, waar alle testplannen en analyses samenkomen. Het vak waarvoor ik sinds 2017 betaald word.
AI-systemen die ik bouw. Amili, mijn AI-agent-besturingssysteem (begonnen als AcePilot), draait onbeheerd achter een guardrails-laag waar het zich niet langs kan prompten. Ik bouw de AI zelf, geen wrapper eromheen.
AI-zichtbaarheid (GEO). Ik krijg pagina's geciteerd door ChatGPT en Perplexity, tot op het niveau van crawler-logs en citaties, en doe dat sinds dit voorjaar solo. Ik kreeg de bezoekers van een site verdubbeld, vanaf een kleine basis, uit AI-antwoorden, niet uit Google.
Hoe ik bouw
Een build-measure-learn-cyclus met de discipline van een CRO'er: elke wijziging is een hypothese, geen mening — gelanceerd achter guardrails, daarna op twee manieren bewezen voordat ze blijft.
- Idee
- Hypothesebewijs het, neem niets aan
- Bouwenmens + agent · guardrails
- Gebruikerslive · via een A/B-test; een quick fix slaat dit over en gaat direct naar Leren
- MetenA/B → wat werkt · gebruikers → waarom
- Leren
- Beslissenhouden · itereren · stoppen
- ↺ terug naar Hypothese: de winnaar wordt de volgende
- Mens × Agent, bij elke stap aanwezig
De discipline is de oude: vertrouw nooit wat je niet kunt meten. Wat nieuw is, is het draaien met agents — op snelheid, op schaal.
Van begin tot eind, één persoon
De loop draait snel omdat ik het midden niet uit handen geef. Ik schrijf de hypothese, ontwerp 'm, zet de tracking live, draai de test, lees de data, en ik werk mee in de repo van het dev-team in plaats van tickets over de schutting te gooien.
Product & experimenteren — Jira · A/B-testen · Contentsquare (gecertificeerd). Ontwerp — Figma. Meten — Google Tag Manager · GA4 · Search Console; ik zet mijn eigen tracking op, dus een experiment wacht nooit op een developer. Bouwen & shippen — GitLab, en AI die ik zelf schrijf: Claude / Claude Code, MCP, autonome agents.
Geselecteerd werk
-
AcePilot, nu Amili — een zelfverbeterend multi-agent-OS
Solo gebouwd: een safety-invariant-laag, een evolutie-engine, oracles voor taakprioriteit, cross-sessie-coördinatie, crash-herstel — onbeheerd draaiend in productie. Het lastige was nooit het model; het is alles eromheen dat bepaalt of een agent stilletjes oplevert of stilletjes iets in brand zet. Zes maanden onbeheerd gedraaid →
-
Een takenwachtrij gebouwd voor AI-agents — MCP-server, REST-API, multi-agent-orkestratie, lease-gebaseerde concurrency zodat parallelle agents niet botsen. Ik gebruik het dagelijks zelf in productie; live op taskprio.com.
-
De runtime-veiligheids- en test-laag die ik uit AcePilot heb getrokken: begrens de scope van een agent, maximeer de kosten, stop destructieve acties vóórdat ze draaien — en bevestig daarna in CI wat hij werkelijk deed. Zonder dependencies. De gedachte achter beide →
-
SculptClub: 700+ boekingen per maand in mijn eigen studio
Ik heb een fitnessstudio in Amsterdam en bracht die naar 700+ boekingen per maand met Instagram en conversiewerk — hetzelfde CRO-vak, van begin tot eind.
Waar ik op inzet
Bouwen werd goedkoop; aandacht werd duur. De merken die winnen, converteren de bezoeker — en worden geciteerd door de AI die hem stuurde.— mijn operationele these
Zoeken splitst in tweeën: de blauwe links van Google, en de AI-antwoorden die ze stilletjes vervangen. Ik heb negen jaar aan conversie besteed en het laatste jaar aan de AI. De overlap is het hele spel, en weinig mensen doen allebei.
De korte versie
Ontwerper van opleiding (Design Academy Eindhoven), maar het kon me altijd minder schelen hoe iets oogde dan of het werkte. Negen jaar maakte me senior conversiespecialist bij Mediahuis en dentsu, het bewijzend met experimenten, niet met meningen. Toen AI kwam, optimaliseerde ik niet eromheen. Ik leerde mezelf het te bouwen: een agent-OS (AcePilot, nu Amili) en een MCP-product. Nu zijn beide vakken één rol, deels senior CRO en deels design engineer: ontwerp de ervaring, bewijs dat ze converteert, bouw de AI erachter.
Schrijven
Bouwen in het openbaar.
-
Ontwikkelsnelheid is een frictieprobleem, geen inspanningsprobleem
Snelheid is geen kwestie van harder typen — het is doorvoer van gevalideerde wijzigingen. De rem zit in de mist rond het bouwen, niet in het bouwen zelf. De Shortest Path to Evidence: een vijf-stappen-structuur die ruw onderzoek omzet in verscheept, gemeten resultaat.
-
Geciteerd worden door ChatGPT is maar de helft van het werk. De bezoeker die de AI stuurt, arriveert middenin de beslissing, voorgekwalificeerd door het model — en de meeste sites laten hem landen op een homepage die de hele pitch opnieuw begint. Hoe negen jaar CRO hem wél converteert.
-
Wat tien jaar CRO me leerde over betrouwbare AI-agents bouwen
Het conversiebrein blijkt het agentbrein: vertrouw nooit wat je niet kunt meten, en bouw het instrument dat het meet. Waarom betrouwbare agents een experimenteerprobleem zijn, geen modelprobleem.
-
Hoe ik een site door ChatGPT geciteerd kreeg — en waarom dat de nieuwe SEO is
Het GEO-draaiboek dat ik in productie heb verfijnd om geciteerd te worden door AI-antwoordmachines — het nieuwe zichtbaarheidsspel nu de meeste zoekopdrachten zonder klik eindigen.
-
Betrouwbaarheid van agents is een guardrails-probleem, geen modelprobleem
Na zes maanden agents onbeheerd draaien in productie: ze falen op de operationele laag, niet op het model. De laag die ze laat opleveren.
Vragen
- Wie is Paulo de Vries?
- Een senior specialist conversie-optimalisatie (CRO) en productontwerper in Amsterdam, met negen jaar in conversie en product, bij Mediahuis (Telegraaf, NRC, Dumpert), dentsu en een tweezijdige marktplaats, Contentsquare-gecertificeerd, Design Academy Eindhoven. Ik leerde mezelf AI te bouwen, en bouwde Amili (eerst als AcePilot), een zelfverbeterend multi-agent-systeem. De kracht zit in de overlap: ik ontwerp producten die converteren, bewijs het met experimenten en bouw de AI erin.
- Wat doe je precies?
- Twee vakken die de meeste mensen gescheiden houden: senior CRO + product-/UX-ontwerp, en AI-systemen bouwen. Ervaringen ontwerpen, via experimenten bewijzen dat ze converteren, en de AI erachter bouwen — inclusief pagina's geciteerd krijgen door AI-antwoordmachines.
- Kan je een product end-to-end runnen?
- Ja, zo werk ik. Ik schrijf de hypothese, ontwerp de oplossing, zet de tracking op, draai het experiment, lees de data, en werk mee in de repo van het dev-team in plaats van tickets door te schuiven. Discovery, roadmap, experimenteren en stakeholder-rapportage zijn het werk dat ik al negen jaar doe: als Product Owner bij JobBoost, en onder CRO- en ontwerp-titels bij Mediahuis.
- Wat is je ervaring?
- Senior CRO-specialist / UX-ontwerper bij Mediahuis (2023–heden), UX/CRO-consultant bij dentsu (2022), productontwerper & marketeer bij JobBoost (2017–2021). Contentsquare-gecertificeerd. BA, Design Academy Eindhoven.
- Hoe bereik ik je?
- Mail paulomdevries@gmail.com of LinkedIn.