Mijn missie: 1.000 AI Champions vóór eind 2027. Meedoen? Abonneer je op het YouTube-kanaal.
Hi AI Champions!
In bijna elk team waar ik kom, hoor ik vroeg of laat dezelfde zin: "het komt er nog niet goed genoeg uit." Het gespreksverslag klopt net niet, de actiepuntenlijst mist nuance, de mail is nét niet hoe zij het zouden zeggen. En dus gaat de taak terug naar hoe het altijd ging: zelf doen.
Ik snap die reflex. Maar er zit een denkfout in, en die kost je veel.
De verkeerde redeneer-richting
Als je AI-output beoordeelt, start je automatisch bij je oude proces. Dat kostte tien uur en leverde in jouw beleving 100% kwaliteit. AI levert 80%, dus het oordeel is snel gemaakt: er mist 20%, niet goed genoeg.
Draai het eens om. Die 80% ligt er sowieso al. Automatisch, elke keer weer, tegen nul uur van jouw tijd. De vraag is dus niet "wat mist er?" maar "wat kan ik hiermee?" En vooral: wat gebeurt er als jij er zelf nog één uur tegenaan gooit? Dan sta je niet op 80%. Dan zit je op of boven je oude 100%, voor een tiende van de tijd.
Dat is geen kwaliteitsvraag meer. Dat is een investeringsvraag.
Het verslag is niet fout
En die 20% die wordt afgekeurd? Vaak is dat niet eens een fout. Als iemand zegt "het AI-verslag klopt niet", bedoelt hij bijna altijd "ik had het zelf anders verwoord". Dat is een stijloordeel vermomd als kwaliteitsoordeel. De oplossing daarvoor is trouwens geen betere AI, maar AI leren hoe jij het zou opschrijven.
De echt kritieke 20% is verrassend klein en concreet: kloppen de namen, kloppen de datums, staan de juiste actiepunten erin, mag dit zo naar buiten. En precies daar moet jouw ene uur naartoe.
Van tien uur maken naar één uur nalopen
Bij een klant zet AI na elke meeting de actiepunten automatisch klaar in hun projectmanagement-tool. Zo'n 80% staat er gewoon goed in. De projectmanager loopt alleen nog de namen en deadlines na en wijst toe. Van tien uur maken naar een uur controleren.
Zijn rol is niet verdwenen. Hij is verschoven. En dat is denk ik de eerlijkste samenvatting van wat AI met je werk doet: je gaat niet van maken naar niks doen. Je gaat van maken naar checken. Checken is een echte taak, met een eigen vaardigheid: weten waar je moet kijken.
Waar de check zwaarder moet
Voor de volledigheid: 80% is niet overal een prima startpunt. Alles wat rechtstreeks naar een klant gaat, alles met cijfers waar beslissingen op rusten, alles juridisch: daar moet je check zwaarder zijn dan namen en datums nalopen. Maar let op wat dat is. Dat is nog steeds een check-vraag, geen reden om alles maar weer zelf te gaan maken.
Probeer het deze week
Pak één taak waarvan je AI-output eerder hebt afgekeurd omdat "het er niet goed genoeg uit komt". Stel jezelf twee vragen: wat ligt hier eigenlijk al gratis, en wat zou één uur van mij eraan toevoegen? Grote kans dat je oordeel kantelt.
Tot maandag!
Dan krijg je weer een verse lading AI-nieuws in je inbox.
Cheers,
Mathieu
Kleine tip
De nieuwsbrief is leuk.
Maar de video’s?
Die kijken net wat lekkerder weg.
Elke week een verse.
Wil je blijven groeien met AI?
Abonneren is een goed idee.
