Wanneer moet je AI wél gebruiken? En wanneer vooral niet?

Er is één vraag die ik vaker krijg dan welke andere ook: "Olaf, waar moet ik AI nou wél voor gebruiken en waar niet?"

Eerlijk? De meeste lijstjes daarover zijn of te vaag of te technisch. Maar Ethan Mollick, professor aan Wharton, schreef er iets over dat ik écht goed vond. Praktisch. Eerlijk. Zonder hype.

Hij zette 15 situaties op een rij waarin AI je vooruit helpt. En 5 waarin je het beter kunt laten. In deze nieuwsbrief loop ik ze met je door, inclusief mijn eigen ervaring.

Dit zijn de 15 situaties waarin AI je écht verder brengt:

1. Werk dat om kwantiteit vraagt. Denk aan brainstormen. De kwaliteit van je beste idee hangt af van hoeveel ideeën je genereert. De meeste mensen stoppen na vijf pogingen omdat ze moe worden. AI kan er honderden leveren zonder te herhalen. Jij pikt de parels eruit.

2. Werk waarin jij de expert bent. Als je genoeg kennis hebt om snel te beoordelen of de output klopt, is AI een enorme versneller. Zelfs bij complex werk. Het punt is: jij moet de kwaliteitscontrole zijn. Zonder expertise ben je blind voor de fouten.

3. Samenvattingen maken. AI is sterk in het samenvatten van lange documenten. Maar let op: alleen inzetten als de foutmarge laag is en je niet verantwoordelijk bent voor elk detail. AI vat goed samen, maar factcheckt niet.

4. Vertalen tussen doelgroepen. Je hebt een beleidsnotitie geschreven en moet die nu omzetten naar tien verschillende trainingsdocumenten voor verschillende teams. AI is hier uitstekend in. Complexiteit verhogen of verlagen naar het niveau van je publiek? Dat doet het razendsnel.

5. Werk dat je in beweging houdt. Kleine blokkades kunnen je urenlang stilleggen. Vroeger liep je misschien soms vast op één zin en was je een uur kwijt. Nu vraag je AI om dertig varianten van die ene zin.

6. Als AI beter is dan de beste mens die jij kunt bereiken. Niet iedereen heeft toegang tot een topjurist, native speaker of dataspecialist. Als AI op dat specifieke punt beter presteert dan jouw alternatieven en de gevolgen van een fout beperkt zijn, is het een logische keuze.

7. Als je context of details mist. Je kunt AI als leesmaatje gebruiken. Je leest een artikel, begrijpt de grote lijn, maar wilt meer achtergrondinformatie. AI laat je oneindig veel vragen stellen zonder dat iemand zucht.

8. Als je variatie nodig hebt. Vraag om vijftien radicaal verschillende herschrijvingen van dezelfde tekst. Jij bent de curator. Jij kiest de beste. Dat levert verrassende invalshoeken op die je zelf niet had bedacht.

9. Coderen. Deze spreekt voorzich: AI helpt bij veel vormen van programmeren. Of je nu een beginner bent of een senior developer, de productiviteitswinst is meetbaar.

10. Tegengeluid krijgen. Wil je weten hoe een kritische ontvanger, een enthousiaste fan of een totale leek op je voorstel reageert? Laat AI die perspectieven simuleren. Geen vervanging voor echte feedback, maar een sterke eerste check.

11. Ondernemerschap. Als ondernemer moet je van alles een beetje kunnen. Financieel plan, pitch deck, marktonderzoek, juridische basis. De keuze is vaak niet "AI of een expert", maar "AI of helemaal niets". Dan is een goede AI-partner goud waard.

12. Specifieke perspectieven simuleren. Vergelijkbaar met punt 10, maar dan breder. Fictieve persona's, doelgroepprofielen, stakeholders. Een gesimuleerde eerste reactie vanuit een specifiek perspectief kan je strategie aanscherpen.

13. Ritueel werk. We kennen het allemaal: rapporten die niemand leest, formulieren die al jaren geen doel meer dienen. In een ideale wereld schaf je ze af. In de echte wereld laat je AI het zware werk doen. Maar wees eerlijk: als het wél ertoe doet (denk aan beoordelingsgesprekken), dan is menselijke input onmisbaar. Human in the loop is in zulk soort automatisering dan cruciaal. We helpen je hier uiteraard graag bij!

14. Een tweede mening. Geef AI toegang tot je data en kijk of het tot dezelfde conclusie komt als jij. Niet als eindoordeel, maar als sanity check.

15. Werk dat AI simpelweg beter kan dan mensen. De technologie ontwikkelt hard en steeds meer kan AI beter of sneller gedaan worden door AI.

Dit zijn de 5 situaties waarin je AI beter niet inzet:

1. Als je iets écht moet leren. Een samenvatting laten maken is niet hetzelfde als zelf lezen. AI een probleem laten oplossen is niet hetzelfde als het zelf begrijpen. Wil je iets echt in je hoofd krijgen? Dan zul je zelf moeten worstelen met de stof.

2. Als hoge nauwkeurigheid vereist is. Het probleem met AI-fouten is dat ze ongelooflijk geloofwaardig zijn. Hallucinaties zijn niet willekeurig. Ze klinken alsof ze kloppen. Onderzoek laat zien dat mensen daardoor stoppen met opletten. Ze vallen in slaap achter het stuur.

3. Als je niet weet hoe AI faalt. AI faalt anders dan een mens. Het hallucineert, maar het kan je ook proberen te overtuigen dat het gelijk heeft. Of het wordt sycofantisch en geeft je gewoon gelijk terwijl je fout zit. Je moet genoeg ervaring hebben om die valkuilen te herkennen.

4. Als de worsteling het doel is. Schrijvers herschrijven dezelfde pagina tien keer. Wetenschappers keren steeds terug naar dezelfde theorie. Die frustratie is geen bug, het is een feature. Het is precies dát proces dat leidt tot het "aha-moment". Sla je dat over met AI, dan mis je de kern.

5. Als AI er simpelweg slecht in is. Dit klinkt voor de hand liggend, maar het is lastiger dan je denkt. AI faalt op plekken die je niet verwacht (voorheen bijvoorbeeld het tellen van letters in een woord) en excelleert waar je het niet zou zeggen (een Shakespeare-sonnet schrijven over datzelfde probleem). Er is geen handleiding voor. Het is trial and error.

Mijn mening

Eerlijk gezegd: dit is één van de betere overzichten die ik ben tegengekomen over praktisch AI-gebruik.

Wat me het meest aanspreekt is de eerlijkheid. Mollick zegt niet "AI is overal goed" of "AI is overal gevaarlijk". Hij zegt: het hangt ervan af. En dat hangt weer af van jouw kennis, jouw situatie, jouw context.

Ik hoor hetzelfde van ondernemers en professionals in mijn netwerk. De mensen die het meest uit AI halen, zijn niet degenen met de meeste technische kennis. Het zijn degenen die weten wanneer ze het wél moeten inzetten en wanneer niet.

Dat is een vaardigheid. Geen technische vaardigheid, maar een vorm van wijsheid. En net als elke vorm van wijsheid: je ontwikkelt het door te doen, fouten te maken en eerlijk te zijn over wat werkt.

Mijn advies? Print die twee lijstjes uit. Hang ze naast je scherm. En de volgende keer dat je twijfelt of AI de juiste tool is voor de klus: kijk even op het lijstje.

Tot de volgende,

Olaf Lemmens

Founder NinA AI Agency

P.S. Wil je sparren over hoe AI in jouw organisatie tot zijn recht kan komen? Of hoe dit soort tools jou tijd kunnen besparen in je werk? Plan een kennismaking. Of kijk op www.nina-ai.nl