Van ieder op zijn eigen houtje naar één gedeelde manier van werken met AI

De uitgangssituatie

Het team van zes wilde graag met AI aan de slag, en deed dat ook al. Alleen deed iedereen het op zijn eigen houtje. Niemand wist precies wat de tool kon, wat er met de bedrijfsgegevens gebeurde, of wat het zou kosten als het hele team ermee zou werken. De vragen verschilden per persoon: de financiële kant wilde kosten en privacy, marketing een omgeving zonder jargon, business development wilde weten hoe ver je kon gaan.

Wat we deden

Een kennismakingssessie van anderhalf uur, fysiek, in drie blokken van ongeveer een halfuur:

• Wat het is en wat het kan. Drie soorten werk waar het sterk in is, waar het onderuit gaat (feiten, rekenwerk), wat de licenties kosten bij opschaling, en wat er met de gegevens gebeurt.
• Hoe je samenwerkt. Van losse gesprekken naar een gedeelde omgeving met gedeelde instructies en werkwijzen, en een opdracht die we live samen opbouwden.
• Grenzen en volgende stap. Wat er wel en niet in gaat, de eigen experimenten van het team, en wat logisch volgt.

Elk voorbeeld kwam uit hun eigen werk: een klantvoorstel naast de standaardvoorwaarden leggen, een maandrapport dat vandaag via een export en een spreadsheet loopt, een antwoord aan een klant met een betalingsvraag. Er werd bewust niets gebouwd en geen enkel systeem gekoppeld.

Het idee erachter

De winst van AI in een klein team zit zelden in zes mensen die los van elkaar betere prompts typen. Ze zit in een gedeelde basis: dezelfde verwachtingen, dezelfde afspraken over gegevens, en kennis die niet bij één persoon blijft hangen.

Daarom vertrokken we niet van een algemene demo, maar van één eenvoudige regel die het hele traject draagt: AI stelt voor, een mens beslist en voert uit. Iets laten uitvoeren in de eigen systemen is een aparte stap, die je bewust inricht, met afspraken op papier.

Verwachte resultaten

Na de sessie heeft het team een gemeenschappelijk beeld van wat de tool wel en niet kan, weet iedereen hoe je een opdracht formuleert die iets bruikbaars oplevert, en ligt er een concrete lijst van wat wel en niet in de tool mag. Achteraf kreeg het team de slides, toegespitst op hun situatie.

Verwachte impact

Minder losse experimenten en minder risico met gevoelige gegevens. Belangrijker: een fundament waarop een gedeelde werkomgeving en een eerste pilootproject kunnen bouwen, zodat het team niet bij nul begint wanneer het een stap verder wil.