Erik van der Veen
AI-trainer, online marketing specialist en digitaal ondernemer
AI is overal in het nieuws. Elke week verschijnt er een nieuwe tool, een nieuw model, een nieuwe belofte. Maar als ik op de werkvloer kijk, bij de organisaties waar ik trainingen geef, dan zie ik een ander beeld. De adoptie gaat trager dan je zou verwachten. En dat heeft concrete redenen.
Na 175+ trainingen bij uiteenlopende organisaties, van multinationals tot MKB, van overheidsinstanties tot zorgorganisaties, heb ik een vrij scherp beeld van waar het vastloopt. Hieronder mijn tien belangrijkste observaties.
Mensen die mogen beslissen, hebben vaak de kennis niet (en andersom)
In veel organisaties is er een kloof: directie en MT kunnen investeren en prioriteren, maar missen het actuele beeld van wat er al kan. En de mensen met de kennis hebben te weinig mandaat om écht iets te veranderen.
Echte fanatieke AI-trekkers zijn schaars
Slechts een paar procent doet zelfstudie, experimenteert en blijft bijleren. De rest "gelooft het wel". Zonder die interne trekkers komt AI-adoptie nauwelijks van de grond.
Het gebruik blijft oppervlakkig
Samenvattingen maken, een mailtje schrijven, een tekstje genereren. Prima als start, maar het echte verschil zit in diepgaand onderzoek (deep research), eigen GPT’s, data-analyse en tools als Gamma, Lovable en NotebookLM. Die zijn bij de meeste mensen nog onbekend.
En sinds kort blaast Claude Cowork alle andere tools weg. Lees ook mijn artikel hierover.→
Prompten is een vaardigheid en vergt creativiteit
Mensen concluderen snel: "ChatGPT is niet goed." Terwijl het vaak een kwestie is van te weinig context, te vage opdrachten, geen rol, geen criteria en geen voorbeelden. Goed prompten is een vak apart.
Modelkeuze maakt een groot verschil
Veel mensen gebruiken het gratis account of het standaardmodel, terwijl het "thinking"-model in een betaald abonnement veel betere output geeft. Het verschil in kwaliteit is enorm, maar dat weten de meeste gebruikers niet.
Zonder opvolging zakt het weg
Een inspiratiesessie helpt. Een training helpt. Maar zonder structurele opvolging en oefentijd zakt de kennis weg. Al doende leer je, maar niet iedereen neemt daar bewust tijd voor.
Domeinkennis is en blijft de hefboom
Je hebt vooral veel aan AI als je inhoudelijk kunt beoordelen wat "goed" is. Dan zijn fouten minder erg, omdat je ze herkent. Zonder domeinkennis kun je de output niet op waarde schatten.
Privacy en vertrouwelijkheid remmen (terecht)
Je kunt niet zomaar klantdata, financiële cijfers of gevoelige dossiers in een generieke chat gooien. Veel organisaties hebben een veilige omgeving nodig: governance, richtlijnen en soms een eigen interne variant.
Niet iedereen wíl 30% sneller (en dat is menselijk)
Veel medewerkers vinden hun werk prima zoals het is en missen de intrinsieke motivatie om alles sneller te doen. AI-adoptie is niet alleen een skills-vraag, maar ook een verander- en motivatievraag: wat levert het hén op? Minder gedoe, leuker werk, meer impact, minder overuren?
Ze zijn vaak nog niet "lekker gemaakt"
Onbekend maakt onbemind. Ik zie juist dat een goede inspiratiesessie mensen écht kan helpen. Zodra je ze even meeneemt in wat er allemaal mogelijk is, ontstaat het enthousiasme vaak vanzelf.
Mijn advies aan bedrijven
AI levert pas wat op als je het organiseert. Wie dit goed doet, maakt het niet “een beetje” efficiënter. Die maakt de grote sprong.
Om het concreet te maken: met AI doe ik bijvoorbeeld Google Ads werk in 30% van de tijd. Niet omdat de tool alles overneemt, maar omdat ik weet waar ik het inzet, hoe ik het aanstur en wanneer ik het resultaat moet bijsturen. Diezelfde winst is er voor vrijwel elke kenniswerker, mits je de tijd neemt om het te leren.
Erik van der Veen
AI-trainer, online marketing specialist en digitaal ondernemer. Hij verzorgt AI-trainingen voor bedrijven en biedt consultancy-dagen aan om organisaties te helpen met AI-tools.
Neem contact op