AI, of Artificial Intelligence, domineert de media, boardrooms en beleidsagenda’s. Managers lezen over de kansen en bedreigingen, maar vragen zich vooral af: wat kan ik er vandaag concreet mee, en wat moet ik weten om niet in de valkuilen te stappen? Afgelopen jaar heb ik intensief geëxperimenteerd met verschillende AI-tools, zoals ChatGPT, Gemini, Claude, Perplexity en DeepL. Dit deed ik niet vanuit de theorie, maar in de dagelijkse praktijk. In dit artikel deel ik twee concrete cases, de valkuilen en de 'lessons learned' die voor elke manager relevant zijn.

Case 1: De krachtige speech

Een directeur van een middelbare school vroeg mij om mee te denken over een toespraak. Hij wilde weten hoe AI hem kon helpen, omdat ik hem eerder had geholpen met speeches. Het doel was om tweedekansstudenten die naast hun werk en gezin een zware avondopleiding hadden afgerond, inspirerend uit te zwaaien. Zijn specifieke wens was dat de speech gebracht moest worden alsof Nelson Mandela hem zou houden.

Voor het schrijven van deze speech gebruikte ik samen met directeur een prompt (instructie) volgens de 5 regels van Phoenix & Taylor (‘Prompt Engineering for Generative AI’):

• Context en stijl: Ik gaf de instructie “schrijf in de stijl van Mandela”.
• Format: Ik specificeerde de lengte van twee pagina’s, en gaf aan te beginnen met inspiratie, hard te werken, en te eindigen met een oproep tot volhouden.
• Voorbeeld: Ik voegde een eerdere speech toe waar de directeur tevreden over was.
• Iteratie: Ik liet AI meerdere versies genereren, herschreef delen van de speech, en stuurde dus steeds bij.
• Verdeel het werk: Ik brak de vraag op in kleine stukjes, zodat ik eerst de inhoud kon vaststellen, dan de stijl kon toevoegen van Mandela, en tot slot om beoordeling en advies kon vragen.

Het resultaat was een krachtige, inspirerende speech die de directeur direct kon gebruiken en veel lof voor kreeg. Het proces verliep vlot omdat AI als co-pilot en co-thinker meedacht over stijl, structuur en formulering. En ook omdat we de regie hielden, AI assisteerde.

Case 2: Het onderzoeksrapport

Een tweede toepassing was veel omvangrijker. Ik wilde een managementonderzoek dat ik ruim dertig jaar geleden had uitgevoerd opnieuw doen. Dit betekende: literatuur verzamelen, trends analyseren en een rapport schrijven van zo’n zestig pagina’s. Zonder AI zou het literatuuronderzoek weken hebben gekost.

• ChatGPT en Perplexity hielpen bij het in kaart brengen van de stand van zaken en het vinden van bronnen.
• Gemini gebruikte ik voor het verwerken van grote bestanden en het beoordelen van stukken tekst.
• Claude hielp bij het structureren en herschrijven van passages.

Ik schreef steeds kleine stukjes tekst, liet ze beoordelen door de AI-modellen en vergeleek hun feedback. Vaak stelde ik AI in als een “topconsultant” en als een lid van de doelgroep waarvoor ik schreef. Daarmee fungeerde AI als co-thinker en zelfs als peer reviewer. En ik kreeg hele goede resultaten. Ik hoefde voor niets ondanks ik een goed co-thinker had.

Valkuilen in de praktijk

Hoewel de samenwerking met AI veel voordelen biedt, kwam ik diverse terugkerende problemen tegen:

• Hallucinaties: AI presenteert onjuiste informatie als feit, soms zo logisch dat je dat bijna over het hoofd ziet
• Garbage in, garbage out (GIGO): Zonder scherpe input komt er niets bruikbaars uit.
• Correctietijd: Eenvoudige teksten (brieven, speeches, samenvattingen) gaan snel, maar complexe documenten vragen altijd zorgvuldige controle.
• Verlies van regie: Als je AI te veel laat meedenken of schrijven, verlies je overzicht, controle en consistentie.
• Beperkingen van de AI-tools: Gratis versies zijn vaak onbruikbaar en pro-versies hebben limieten. Een voorbeeld hiervan is dat het systeem van Claude na 5 uur werken stopt en dan moet je uren wachten voordat je door kunt.

Een voorbeeld van een valkuil is dat één AI-model mijn rapport een 6 gaf, omdat het “meer dan 120 pagina’s” zou tellen. In werkelijkheid waren het er maar 60. Nadat ik dit liet checken, en AI daarvan op de hoogte bracht, paste het model zijn beoordeling aan naar een 8. Dit laat zien hoe arbitrair AI-feedback kan zijn en hoe belangrijk het is dat je altijd zelf de regie houdt.

Lessons learned en aanbevelingen voor managers

Uit mijn ervaringen komen vier kerninzichten naar voren:

• AI werkt goed als co-pilot en co-thinker: Voor brainstorms, speeches en literatuuronderzoek is het een waardevolle assistent en sparringpartner. Je behaalt flinke tijdwinst en bespaart kosten, terwijl je je effectiviteit kunt verhogen.
• Menselijke regie blijft cruciaal: AI denkt snel, maar vaak verkeerd. Je moet exact weten wat je wilt, kritisch blijven en het resultaat steeds controleren.
• Werk in kleine stappen: Grote opdrachten leiden tot chaos; stapsgewijze interactie geeft betere resultaten.
• Investeer in capaciteitsopbouw: Managers hebben drie pijlers nodig: kennis (expertise en AI-vaardigheden), functiecultuur (waarden en ethisch handelen) en een faciliterende omgeving (toegang tot goede tools en ruimte om te experimenteren).

Waar begin je als manager?

Begin met het maken van een overzicht van je taken en processen en bedenk waarbij je hulp nodig hebt. Experimenteer eerst met de gratis versies van verschillende AI-tools op simpele taken. Wees niet bang om fouten te maken en laat je team ook experimenteren en trainen op basisvaardigheden. Schaal daarna op.

AI houdt zich niet alleen bezig met tekst, maar ook met beeld, geluid, illustraties en met het automatiseren van processn. Het is de moeite waard om je hierin te verdiepen omdat het op de lange termijn concurrentievoordeel kan opleveren.

Conclusie en Call to Action

AI kan alle managementfuncties en taken ondersteunen en voegt 'co-intelligentie' toe: extra denkkracht die processen versnelt en verrijkt. Het vervangt de manager of de medewerker niet, maar geeft je extra capaciteit. Managers die AI nu inzetten als co-pilot en co-thinker bouwen een voorsprong op, terwijl managers die wachten of AI blind vertrouwen risico lopen.

Voor welke taken en processen zou jij AI willen inzetten? En welke functie van AI zie jij zelf het meest terug in je werk: co-pilot, co-thinker, co-creator of co-learner? 

Biografie Rudi Darson: Onderzoeker, projectmanager en consultant met focus op innovatie in management.