‘Ga op zoek naar waar AI direct verlichting kan geven’

Waarom moest dit boek er komen?

Ik zag al jaren hetzelfde gebeuren. Mensen volgen trainingen, lezen artikelen, luisteren podcasts en zijn oprecht geïnteresseerd in AI. Maar na een paar weken is het weer weg. Niet omdat ze het niet belangrijk vinden, maar omdat het geen onderdeel wordt van hun dagelijkse routine. Het blijft iets extra’s, iets wat je ‘ook nog’ moet doen. En alles wat voelt als extra verdwijnt uiteindelijk van je prioriteitenlijst.

Wat mij frustreerde, is dat de discussie vaak gaat over vaardigheden en tools, terwijl de echte uitdaging zit in gedrag. Je kunt nog zo goed weten wat AI kan, als je het niet structureel gebruikt verandert er niets. De AI-Gewoonte moest er komen om die kloof te dichten. Niet door nóg meer functies uit te leggen, maar door te laten zien hoe je AI opneemt in hoe je werkt, denkt en beslist.

De titel legt de nadruk op een gewoonte. Waarom is dat zo cruciaal?

Omdat gewoontes de enige manier zijn waarop gedrag duurzaam verandert. Alles wat je bewust moet blijven aanzetten, hou je niet vol. Dat geldt voor sporten, gezonder eten en net zo goed voor werken met AI. Zolang je elke keer opnieuw moet bedenken of je AI gaat gebruiken, win je het niet van de drukte van de dag. Een gewoonte betekent dat je het niet meer afweegt. Het gebeurt automatisch. Net zoals je je mail opent zonder daar een besluit over te nemen. Dat niveau wil je bereiken en niet omdat AI heilig is, maar omdat het dan pas echt rendement oplevert. Dan wordt het een verlengstuk van je manier van werken in plaats van een los hulpmiddel.

Veel mensen zeggen ‘we moeten iets met AI, maar weten niet waar te beginnen. Wat gaat daar mis?

‘Iets met AI’ is geen gedrag. Je kunt er niets concreets mee doen. Mensen beginnen te groot en te abstract. Ze denken meteen aan complete processen of strategische veranderingen, terwijl je juist klein moet beginnen. Bij één taak, één moment, één irritatie. Ik draai de vraag altijd om in trainingen. Niet: wat kan AI allemaal? Maar: waar loop jij vast in je werk? Wat kost je energie? Wat stel je uit? Als je dát scherp hebt, kun je pas kijken of AI daar iets in kan betekenen. Dan wordt het ineens praktisch en persoonlijk, in plaats van vaag en overweldigend.

Je leunt sterk op principes uit de gedragspsychologie. Waarom?

Omdat technologie uiteindelijk altijd botst op menselijk gedrag. We zijn geen rationele machines. We doen wat makkelijk is, wat bekend voelt en wat snel iets oplevert. Dat geldt net zo goed voor AI-gebruik. Door te kijken naar hoe gewoontes ontstaan, kun je AI veel slimmer introduceren en dan snap je dat motivatie overschat wordt en systemen onderschat. Het gaat niet om willen, maar om het zo inrichten dat het logisch en aantrekkelijk wordt om het te doen. Dat inzicht ontbreekt vaak volledig in AI-trajecten.

Wat is volgens jou een goede eerste stap om AI onderdeel te maken van je werk?

Begin bij frictie. Taken waar je tegenop ziet, die je uitstelt of die elke keer meer tijd kosten dan je lief is. Dat zijn vaak de plekken waar de winst zit. Niet omdat AI alles oplost, maar omdat het daar direct verlichting kan geven. En verwacht niet dat het meteen perfect gaat, want de eerste keren voelt het onhandig. Je moet nadenken over wat je vraagt, je corrigeert meer dan je lief is en soms denk je: dit kost me juist tijd. Dat hoort erbij. Het is geen teken dat het niet werkt, maar dat je iets nieuws aan het leren bent.

Veel professionals zijn bang dat AI hun vakmanschap aantast. Hoe kijk jij daartegenaan?

Die angst begrijp ik heel goed. Zeker bij kenniswerkers die hun identiteit ontlenen aan kwaliteit, nuance en stijl. Maar mijn ervaring is dat AI vakmanschap niet vervangt, maar blootlegt. Je wordt gedwongen expliciet te maken wat jouw kwaliteit is. Wat is jouw toon? Wat maakt jouw werk goed? Waarom werkt deze aanpak en die niet? Dat zijn vragen die veel mensen nooit zo scherp hoefden te beantwoorden. AI dwingt je dat wel te doen en dat maakt je uiteindelijk sterker, niet zwakker.

Je beschrijft in De AI-Gewoonte verschillende mythes rond AI. Welke kom je het vaakst tegen?

Dat AI alles automatisch goed doet. Mensen verwachten soms een magische oplossing. Eén goede prompt en klaar, maar zo werkt het niet. Het is een dialoog, geen druk op de knop. Een andere mythe is dat AI alleen iets is voor techneuten of jonge mensen. Dat is onzin. Het gaat niet om technische kennis, maar om begrijpen hoe je werk in elkaar zit. Iedereen die met informatie, communicatie of besluitvorming werkt, kan hier iets mee.

Hoe zorg je ervoor dat een experiment ook echt een gewoonte wordt?

Door bewust stil te staan bij de beloning. Na een paar keer gebruiken moet je jezelf eerlijk afvragen: helpt dit mij echt? Word ik er rustiger van? Sneller? Krijg ik meer overzicht? Als je die beloning niet voelt, stopt het vanzelf en dat is prima. Dan is dit blijkbaar niet jouw toepassing. Maar als je merkt dat het werkt, moet je het vastzetten. Koppelen aan een vast moment of een vaste trigger. Pas dan krijgt het kans om een gewoonte te worden.

Je aanpak is vrij geleidelijk. Is dat niet te weinig spectaculair?

Misschien. Maar het is wel realistisch. Grote beloftes en snelle doorbraken klinken leuk, maar beklijven zelden. Gedrag verandert langzaam. Vergelijk het met hardlopen. Het moeilijkste is niet het rennen zelf, maar van de bank afkomen. Als je dat moment makkelijker maakt, volgt de rest. Zo werkt het ook met AI. Verlaag de drempel, maak het klein en herhaal het vaak.

Waar lopen mensen in de praktijk het meest op vast?

In het begin levert het nog te weinig op. Je steekt er tijd in, maar ziet nog geen duidelijk resultaat. Dat is frustrerend. Zeker in een werkomgeving waar alles snel moet. Daar moet je doorheen. Net als bij andere gewoontes zit er een fase waarin het vooral moeite kost. Pas later zie je de opbrengst. Wie dat begrijpt, haakt minder snel af.’

Wat kunnen organisaties doen om dit beter te laten landen?

Stoppen met roepen dat mensen ‘iets met AI moeten’. Dat creëert weerstand. Beter is het om ruimte te maken voor experiment, voorbeelden te delen en samen te leren. Leidinggevenden hoeven niet alles te weten. Ze moeten vooral laten zien dat het oké is om te proberen, te falen en bij te sturen. Dat is de voedingsbodem voor nieuwe gewoontes.