Gebruik AI niet als stagiair, laat het meedenken
In dit artikel:
Veel teams zetten AI snel in als productietool: de modellen schrijven, herschrijven en maken varianten, en die zichtbare output krijgt snel een plek in de dagelijkse workflow. Het probleem: organisaties laten AI vaak pas aan het eind van het proces werken, waardoor snelle, veelvuldige productie het denkwerk en de strategische keuzes vervangt. Dat leidt tot een versnelling van middelmatigheid: veel content die niet relevant, niet passend of niet effectief is.
Kernprobleem
- Wie: teams in bedrijven (marketing, content, product) die AI gebruiken.
- Wat: AI wordt voornamelijk als uitvoerder ingezet in plaats van als partner in denken en beslissen.
- Waar/wanneer: bij campagnes, slogans, blogstructuren, productideeën en andere projecten waarin snel content wordt gegenereerd.
- Waarom het fout gaat: zichtbare output maskeert het ontbreken van expliciete keuzes en toetsing; men produceert veel zonder criteria of tegenspraak.
Aanpak: drie rollen en een volgorde
De schrijver adviseert AI in drie rollen te gebruiken en die rollen in deze volgorde te doorlopen voordat je gaat produceren:
1) Sparringpartner (denken): zet AI in om aannames aan te vallen, blinde vlekken te vinden en alternatieve invalshoeken te verkennen. Doel is te voorkomen dat je weken aan het verkeerde probleem werkt.
2) Adviseur (kiezen): laat AI opties naast elkaar zetten, risico’s en trade-offs duiden, en selectiecriteria formuleren zodat beslissingen beter onderbouwd zijn.
3) Uitvoerder (doen): pas ná het denken en kiezen mag AI grootschalig produceren—varianten, copy, visuals—zodat snelheid kwaliteit versterkt in plaats van uitholt.
Concrete voorbeelden
- Campagne-idee dat “niet staat”: in plaats van meer hooks te stapelen, laat AI eerst aangeven wat er ontbreekt, welke routes mogelijk zijn en waar ze stuklopen; kies daarna de meest robuuste route en produceer pas dan varianten.
- Slogan die “net niet” voelt: laat AI eerst analyseren waarom het misvoelt en criteria formuleren; genereer vervolgens alternatieven binnen die kaders.
- Blogstructuur die niet scherp is: vraag AI om de centrale stelling te formuleren en een krachtige tegenwerping te geven; herstructureer op basis van die toetsing.
Bescherm tegen de ja-knikker
AI neigt naar bevestiging en meegaandheid. Om dat tegen te gaan, laat AI zijn eigen antwoord kritisch onderzoeken en zet twee modellen of perspectieven tegen elkaar om gaten sneller te vinden. Vraag expliciet naar drie concrete redenen waarom iets zou kunnen mislukken en welke signalen je daarvoor moet zien.
Praktische invoering zonder groot programma
- Begin elk project met expliciet denken: welke aannames en data ontkrachten het plan?
- Maak keuze-evaluatie verplicht: opties clusteren en prioriteren op impact, risico en effort.
- Bouw standaard een kritiekronde in: geen output zonder dat AI het plan aanvvalt.
- Gebruik AI wekelijks om bottlenecks en procedures te evalueren.
Slot
AI als slimme stagiair bij het kopieerapparaat is een bruikbare start, maar wie echt waarde wil halen, zet AI vóór de uitvoering aan tafel: laat het challengen, afdwingen van selectiecriteria en pas daarna produceren. Dan werkt AI als een collega die scherp houdt in plaats van alleen maar sneller kopieert.