Van Eijk ziet dit in de praktijk vaak gebeuren: organisaties schaffen taalmodellen aan, maar medewerkers gebruiken ze niet. Volgens de AI-workshoptrainer komt dat doordat op de werkvloer anders wordt gekeken naar het gebruik van AI dan in de boardroom.
„Er zijn eigenlijk twee verschillende uitdagingen: de uitdaging op managementniveau en de uitdaging in het team”, vertelt Van Eijk. „Op managementniveau willen ze dat medewerkers productiever worden, maar gebruiken ze de AI-tools vervolgens niet”
Lees ook: ChatGPT, Claude of Perplexity? AI-expert beantwoordt al je werkvragen
Maak tijd vrij voor AI
In gesprekken met medewerkers constateert de AI-workshoptrainer dat personeel het wel graag wil, maar niet weet wat mag, hoe AI kan worden toegepast in het werkproces of geen tijd vindt om meer over de tool te leren.
,,Van Eijk adviseert werkgevers daarom uren vrij te maken om te leren werken met AI. „Mensen moeten verplicht tijd krijgen om met AI te experimenteren binnen hun werk. Overal is de werkdruk te hoog en iedereen wil het altijd oplossen met AI, maar de tijd om eerst fouten te maken en daarna te leren hoe het werkt ontbreekt in veel organisaties.’’
Zorg voor een AI-koploper binnen het team
Om medewerkers aan te moedigen AI te gebruiken in werkprocessen, raadt Van Eijk aan een AI-vraagbaak aan te stellen. „Er moet zeker iemand zijn. Sommige organisaties noemen dat een AI officer, AI manager of AI Champion. Je hebt mensen nodig die voorlopers zijn. Ik denk dat je er in je organisatie niet mee wegkomt door te zeggen: ‘nou, we hebben nu deze tool en iedereen moet gewoon vol gas’.”
Lees ook: Stop met doelloos prompten: zo maak je AI strategisch rendabel (volgens Maartje Vennema)
Zorg voor incentives
Om als manager medewerkers te motiveren AI te gebruiken, ziet Van Eijk dat beloningen goed kunnen werken. „Bijvoorbeeld door ze tijd te geven of door ze een bonus te geven.” Hiermee stimuleert een manager dit gedrag.
Hoewel incentives en een koploper vaak een goede eerste stap zijn, merkt Van Eijk dat zowel de boardroom als de werkvloer vaak nog onzeker zijn over de output die AI genereert.
Onbetrouwbare output als barrière voor AI-gebruik
Een grote misvatting op de werkvloer is dat AI alleen hallucineert en prompts niet begrijpt.. Van Eijk gelooft dat mensen deze angst hebben omdat ze niet weten dat ze anders kunnen prompten. „Men denkt: ik stel een vraag aan AI en het antwoord dat ik krijg is alles wat de AI kan. Dat is niet zo.”
Door AI in de prompt een rol en de juiste context te geven, verhelp je dit probleem. „Tegen AI kun je zeggen: ‘gedraag je als een professor’ of ‘gedraag je als Donald Trump’. Je kan AI echt letterlijk elke pet opzetten, maar de meeste mensen zetten geen pet op. Die stellen gewoon een vraag.”
Van Eijk waarschuwt dat context belangrijk is, maar dat je niet zomaar alles aan je prompt moet toevoegen. „Geen cv’s, geen collega’s, geen resultaten die je wilt analyseren, dat soort dingen.” Vooral bij gratis versies van taalmodellen moet je daarbij uitkijken. „Jouw data kan worden gebruikt om een model te trainen. Dat is een vinkje dat je kunt uitzetten, maar zelfs als je gebruikmaakt van die tools is je data eigenlijk van hen.”
De tips van Reinier van Eijk zijn ook te beluisteren in de podcast Lekker werken met AI.
Lekker werken met AI, seizoen 2
Met aflevering 10 komt er een einde aan het tweede seizoen van Lekker werken met AI. In de afgelopen 10 afleveringen gaven verschillende experts, onder wie Martin van Kranenburg, Job van den Berg en Maartje Vennema, tips over hoe je meer uit je taalmodel kunt halen. Hieronder staan de belangrijkste tips nog eens uitgewerkt.
Aflevering 1 Martin van Kranenburg: hanteer het PROMPT-framework bij het schrijven van een prompt voor betere output.
Aflevering 2 Fabian Langer: bouw een eigen AI-assistent die dagelijkse repetitieve taken overneemt, zoals het automatisch beantwoorden van mail.
Aflevering 3 Job van den Berg: door zelf een AI Agent te bouwen kan je processen volledig autonoom laten draaien. Denk aan het automatiseren van een CMS-systeem of een pipeline.
Aflevering 4 Thomas Lapperre: door context toe te voegen aan een AI-model, zoals MCP of Custom Instructions, kun je het taalmodel je eigen tone of voice meegeven.
Aflevering 5 Liesbeth Wijlaars: laat een team spelenderwijs kennismaken met AI, zodat het dit beter kan implementeren op de werkvloer.
Aflevering 6 Jan-Willem Blom: met duidelijke prompts kun je scenario’s schrijven en AI content in een Hollywoodblockbuster.
Aflevering 7 Wouter van den Bijgaart: zonder kennis te hebben van codeertaal kun je met behulp van AI-toepassingen als Claude Code of Google AI Studio zelf een applicatie of dashboard bouwen.
Aflevering 8 Jelmer Peerbolte: door te denken als een fotograaf kun je met behulp van AI professionele foto’s maken.
Aflevering 9 Maartje Vennema: waarom ieder bedrijf nu al een Chief AI officer moet introduceren én waarom dit niet altijd een echte C-level hoeft te zijn.
Aflevering 10 Reinier van Eijk: hoe je als manager of CEO ervoor zorgt dat je team daadwerkelijk de AI-tools gaat gebruiken.
