Welk werk draag je over aan AI en welk werk niet?
Twee nieuwe functies laten AI meekijken hoe je werkt. Welk werk geef je dan uit handen? Vijf vragen die bepalen wat je overdraagt en wat je zelf houdt.
Vraag een directie welk werk ze het liefst zouden overdragen aan AI en het antwoord blijft meestal hangen bij "de rompslomp". Vraag door en het wordt stil. Logisch, want je werk komt nooit in stukjes langs. Het voelt als één ding dat je gewoon doet.
Deze week kwamen er twee functies online die die vraag dringend maken. GrokBot laat je een taak voordoen: je drukt op een knop, neemt op hoe je iets in de browser doet en de bot kan het daarna nadoen. ChatGPT kreeg Computer History, dat op de achtergrond meekijkt hoe je met je computer werkt en daaruit leert. Nathaniel Whittemore van The AI Daily Brief vat de verschuiving samen: het knelpunt in AI is verplaatst van wat een model kan naar wat het van jou weet. Hij bouwde er een rekensom bij om te bepalen welk werk je uit handen geeft. Die is bruikbaar, ook als je GrokBot nooit aanraakt.
Waarom AI nu ineens kan leren hoe jij werkt
De twee functies lossen hetzelfde probleem op via een andere weg. Computer History kijkt continu mee over al je programma's heen en bouwt zo begrip op zonder dat jij er iets voor doet. Bij GrokBot bepaal jij het moment: je zegt "let op, dit ga ik je leren", doorloopt de stappen en het model bewaart de route. Meekijken op de achtergrond tegenover bewust voordoen. Beide hebben hun publiek.
Dat een model iets kán, betekent nog niet dat het jouw manier van werken kent. Dat verschil zien we elke week terug: een pilot die schittert in de demo en hapert zodra hij het echte werk in gaat, omdat de bedrijfscontext ontbreekt. Hoe je die context wél overdraagt schreven we eerder uit.
Wie langer meeloopt herkent hier Windows Recall in, het schermgeheugen dat Microsoft in 2024 aankondigde en na een storm van kritiek moest terugtrekken. Wat er sindsdien veranderde is wat je ervoor terugkrijgt. Terugvinden wat je ooit op je scherm zag: daar had bijna niemand een privacyrisico voor over. Een assistent die je werk overneemt verandert die afweging. (Technisch scheelt het ook: Computer History legt volgens OpenAI je handelingen vast, geen schermafbeeldingen of geluid.)
Begin bij het werk dat elke week terugkomt
Stap één is een inventarisatie van je terugkerende processen. Hoe graag we ons werk ook zien als creatief en wisselend, een flink deel is elke week hetzelfde rondje: mail sorteren, de weekrapportage, overleggen voorbereiden, researchbriefings, het CRM bijwerken, content hergebruiken voor een tweede kanaal, roosters, leveranciersportalen, binnenkomende leads kwalificeren, cijfers ophalen.
Schrijf ze op. Twintig regels is genoeg. Wat er niet op staat, hoef je ook niet te wegen.
Vijf vragen die bepalen of je een taak kunt overdragen
Geef elk proces een score van 0, 1 of 2 op vijf vragen. Samen tien punten.
Loont het? Dat is frequentie maal tijd. Een paar keer per jaar en in vijf minuten klaar is een 0. Wekelijks en uren werk is een 2.
Valt het voor te doen? Zou je het kunnen uitleggen in een schermopname van tien minuten? Onmogelijk is een 0, met veel slagen om de arm een 1, één demo die het dekt een 2.
Kun je het snel controleren? Als nakijken net zo lang duurt als zelf doen, is dat een 0. Zorgvuldig doorlezen is een 1. Eén blik en je weet genoeg is een 2.
Wat gebeurt er als het fout gaat en niemand ziet het? Onherstelbaar of duur is een 0. Vervelend maar te herstellen is een 1. Even opnieuw doen is een 2.
Moet jij het zijn? Als de ontvanger jou verwacht aan de andere kant, is dat een 0. Jouw inbreng helpt maar is te missen: een 1. Niemand die merkt wie het deed zolang het werk klopt: een 2.
8 of hoger: overdragen, steekproef doen en kijken hoe het gaat. 3 of lager: zelf houden. Alles ertussenin doe je samen, waarbij AI een deel van het werk levert en jij er dicht op zit.
Een hoge score betekent overigens niet dat je meteen een autonome agent nodig hebt. Voor veel taken volstaat een vaste workflow of één goede modelaanroep met de juiste context. De meeste AI-projecten hebben geen agent nodig. Dat scheelt een hoop gedoe in beheer.
De controlevraag geeft bij ons de doorslag
Van die vijf vragen beslist er in de praktijk vrijwel altijd één: hoe snel kun je het resultaat controleren? Vergelijk het met werk uitbesteden aan iemand die net binnen is. Zolang je alles regel voor regel moet nalopen, ben je sneller klaar door het zelf te doen. Pas als één blik volstaat, houd je tijd over.
Die vraag verklaart ook waarom projecten die op papier veel uren besparen in de praktijk tegenvallen. Het werk verschuift dan naar controleren. Daar loopt de winst weg. Over dat effect schreven we eerder: hoe meer je automatiseert, hoe meer mensen je nodig hebt.
Het meeste werk valt in het midden
Reken erop dat het grootste deel van je lijst uitkomt tussen vier en zeven. Zo zit dit werk nu eenmaal in elkaar: een stuk voorbereiding dat prima uitbesteed kan worden, met een oordeel erbovenop dat je zelf wil geven. De interessante vraag voor de komende jaren is of AI genoeg van je leert om taken uit dat midden naar boven te tillen.
Op één punt voeren wij het gesprek anders dan de podcast. Whittemore beschrijft dit als een persoonlijke oefening. Voor jezelf werkt dat prima. Op directieniveau wordt het pas interessant als je de audit per team invult. Dan zie je welke terugkerende processen bij vijf mensen tegelijk op de lijst staan. Dat is waar de uren zitten. Het is ook het verschil tussen tijdwinst voor één collega en een proces dat je hele afdeling sneller maakt, iets wat we eerder uitwerkten aan de hand van Anthropic's Economic Index.
Benoem per taak wat je precies tegenhoudt
Voor alles wat niet in de bovenste categorie valt, schrijf je op waaróm niet. Dat kost tien minuten extra en het maakt je lijst een jaar houdbaar.
De blokkades vallen uiteen in een paar soorten. Het werk speelt zich af in verouderde software of leveranciersportalen zonder koppeling. Je weet hoe het moet maar krijgt het niet op papier. Het model mist context over je klanten, je historie, je opmaak. Het vraagt om smaak of een oordeel. Een fout is duur of onomkeerbaar. Of het hangt aan een relatie met een mens.
De eerste twee worden opgelost door precies de functies waar we mee begonnen. Een agent die dezelfde schermen aanklikt als jij heeft geen koppeling nodig. Wat je niet kunt opschrijven, kun je voordoen. Ontbrekende context vraagt eerder om maandenlang meekijken dan om één demo van tien minuten. De laatste drie blijven staan, hoe goed de tools ook worden.
Er komt zelfs een blokkade bij. Zodra je je scherm laat opnemen, creëer je iets nieuws dat je moet beveiligen. Klantgegevens, personeelsdossiers, financiële cijfers: alles wat langs je scherm komt, komt langs de opname. Voor wie met de AVG te maken heeft is dat een reëel punt. Regel het voordat je team het drie weken in gebruik heeft.
Wekelijkse inzichten in je mail.
Dilemma's, doorbraken en blinde vlekken uit onze AI-praktijk.
Een half uur werk, elk kwartaal opnieuw
Wat deze oefening vooral kost is de bereidheid om even anders te gaan werken. Juist mensen die efficiënt zijn hebben hun manier van doen zo strak staan dat een week experimenteren voelt als verspilling, terwijl het over een halfjaar het meeste oplevert. Twintig regels op een A4 en een half uur scoren is een dankbaar startpunt. Doe het elk kwartaal opnieuw, want de tools schuiven de grens telkens een stukje op.
Benieuwd welke processen bij jouw teams bovenaan zouden eindigen? Plan een kennismaking in, we lopen die lijst graag een keer met je door.
