Effectief

Gebruik AI Waar kun je op dit moment AI goed voor gebruiken? AI is effectief op plekken waar er veel data beschikbaar is, terugkerende patronen te herkennen zijn, en waar snelheid of schaalbaarheid belangrijk is. Dan is het wel belangrijk goed zicht te hebben op processen en pijnpunten. Welke taken zijn repetitief, data-gedreven of tekstueel? Waar lopen medewerkers tijd, frustratie of handwerk tegen het lijf? Welke processen zijn arbeidsintensief maar niet strategisch?

Meerwaarde

Laten we beginnen bij de relatie tussen informatie en besluitvorming. AI kan grote hoeveelheden data doorzoeken, ordenen en samenvatten en op basis daarvan trends detecteren, voorspellingen maken en risico’s inschatten. Voorbeelden zijn voorspellen kredietwaardigheid en medische diagnoses via beeldherkenning. Bij monitoring kan AI vroegsignaleren. Let erop dat AI vooroordelen kan reproduceren uit trainingsdata.

AI wordt steeds beter in schrijven van teksten, opstellen van e-mails opstellen en maken van beelden. Voorbeelden zijn sociale posts of opstellen klantbrieven. Ook chatbots worden beter in kwaliteit: automatisch vragen beantwoorden, gesprekken voeren, FAQ’s afhandelen. Binnen logistiek gaat het om optimaliseren van routes, voorspellen van voorraden en plannen van onderhoud. Bij onderwijs gaat het inrichten van persoonlijke leerpaden.

Minderwaarde

AI kun je op dit moment inzetten bij taken die veel data genereren, repetitief of schaalbaar zijn, snelheid of precisie vereisen en mensen ondersteunen in analyse, schrijven of besluitvorming. De effectiviteit is een stuk minder bij emotioneel complexe interactie, morele afwegingen en een onzekere context.

Ontwikkelkader

Een goed kader is om je organisatie beter AI-klaar te maken is:
(Nb: houd uw telefoon horizontaal voor compleet overzicht van de onderstaande tabel.)
 

Stap Actie
-1- Begrip creëren Laat mensen AI begrijpen en ermee oefenen
-2- Processen analyseren Zoek taken die AI kunnen ondersteunen
-3- Kleinschalig starten Begin met pilots en leer ervan
-4- Kaders opstellen Zorg voor ethiek, privacy en regelgeving
-5- Mensen trainen Promptvaardigheden en kritisch denken
-6- Strategisch verankeren Maak AI onderdeel van je lange-termijnvisie
-7- Schalen & leren Meet effect, deel lessen, bouw verder

 

Stellen (goede) vragen

Prompt engineering is het bewust formuleren, structureren en iteratief verbeteren van instructies aan een AI-model om betere, preciezere of creatievere resultaten te krijgen. Methodisch is het hoe concreter hoe beter. Voorbeeld van een prompt-schaal:
Basis: schrijf een tekst over AI
Beter: schrijf een uitleg van AI voor 12-jarigen in 150 woorden
Nog beter: je bent een docent techniek. Leg AI uit aan 12-jarigen in 150 woorden met 1 metafoor

Andere voorbeelden: vat het volgende beleidsdocument samen in 5 bulletpoints van max. 15 woorden, gericht op ons middenmanagement’. Geef voorbeelden en gebruik structuren: geef een SWOT analyse van onze AI strategie. Werk vooral iteratief: prompt, test, bijstellen, opnieuw proberen.

Literatuur

Weiss, A. (2025). AI?Demystified: Unleash the power of artificial intelligence at work. Pearson
Woldendorp, H., H. de Groot, T. Woldendorp en C. Boven. (2022). Zie je Big Picture. Transformeer succesvol! SWP