AI trekt het speelveld niet gelijk

Ik hoor zo vaak: “Maar we gebruiken toch allemaal dezelfde AI?” Nee. En we gebruiken ook niet hetzelfde soort AI. Nieuwe tools egaliseren routinewerk, maar vergroten ook het gat tussen de middenmoot en de top.

Er is namelijk niet één AI. Professionals bouwen per klus een stack met verschillende modellen en tools: tekst, beeld, audio, code en data. Met gebruik van licenties, credits en automatisering. Kortom, een andere gereedschapskist betekent een ander resultaat. Ik gebruik voor één video vaak al meer dan tien betaalde services, terwijl ik zie dat veel andere organisaties denken dat hun werknemers genoeg hebben aan één tool. De services en tools die je gebruikt, veranderen de snelheid en de kwaliteit.

Zo vergroot de inzet van AI de kenniskloof

Een andere misvatting is dat AI “iedereen even slim maakt”, maar het tegenovergestelde is waar. Neem bijvoorbeeld het Large Language Model (LLM), dat is een waarschijnlijkheidsmachine. Het model is sterk in voorspelbare taken, maar zwak in het “bedenken” van originele concepten, strategie en smaak. Gebruik AI in dit geval dan ook niet als brein, maar als werkpaard: de expert denkt en de machine voert uit.

Het draait dus niet om een “betere prompt”, maar om dieper denkwerk + machinale uitvoering. AI maakt kennis sneller toegankelijk voor wie het tempo al erin heeft zitten. Organisaties die snel leren, doorgronden complexiteit sneller, leggen verbanden en bouwen skills. Zij lopen niet in, zij lopen uit. De kenniskloof groeit.

Het verschil in AI-gebruik tussen teams

Sub-optimale teams hopen dat ChatGPT hun werk beter doet. Dat betekent sneller werken, maar resultaten die generiek zijn en met weinig onderscheid. Top performers maken hun expertise systematisch herbruikbaar, zij maken hun beste methode tot een product. In plaats van elke keer opnieuw het wiel uit te vinden, bouwen ze een gestructureerd proces. Van intake tot playbooks, analyses, policy-checks en experiment-loops. Het standaardwerk gaat de machine in en de teams besteden hun tijd aan alleen dat wat een menselijk oordeel vereist.

Zelf ga ik altijd als volgt aan de slag:

Stap 1. Definieer het eindresultaat.
Stap 2. Schrijf het recept: stappen en randvoorwaarden.
Stap 3. Voer de tools met voorbeelden, data, regels en evaluaties.
Stap 4. Laat de machine draaien. Meet en herhaal.

De superstar-economie

Waar talent niet vervangbaar is, concentreert de waarde. Eén sterk boek biedt meer entertainment dan 10 middelmatige boeken. Zo werkt het ook met AI. Online pakt een klein percentage van de makers het grootste deel van de aandacht en omzet. AI is de brandstof voor dit model. Winnaars productiseren hun unieke recept en schalen het eindeloos. De rest produceert variaties op hetzelfde. Dat wordt commodity en daalt in waarde.

Samengevat

Dan de million dollar question: kan je nog zonder AI? Zeker! Je kan natuurlijk ook boekhouden zonder Excel. Het is alleen een stuk minder handig. Wil je met AI aan de slag of ben je al goed onderweg? Houd dan deze drie ontwikkelingen in je achterhoofd:

Consensus naar gemiddeld: laat je AI “denken”, dan krijg je het gemiddelde.
Kennis naar voorsprong: gebruik je AI om te leren, dan groeit je voorsprong.
Schaal naar dominantie: creëer je een winnend recept, dan groeit je marktaandeel.

AI maakt de concurrentie dus zwaarder. De besten gebruiken AI om hun sterke punten nog sterker te maken en nóg sneller nieuwe dingen te leren. Daardoor wordt de kloof tussen de winnaars en de rest alleen maar groter, niet kleiner.