Een goede AI-training geeft je team een basis. Daarna begint het dagelijkse werk: een klantmail herschrijven, een dossier samenvatten, een rapport voorbereiden. Juist daar helpt een herinnering aan wat je hebt geleerd, bijvoorbeeld wanneer er nog een rekeningnummer in de tekst staat die je wilt delen.
Neem een medewerker van de klantenservice die op donderdagmiddag een lastige klacht beantwoordt. Ze plakt de mail van de klant in ChatGPT en vraagt om een vriendelijk, kort antwoord. Wat ze maandag in de training hoorde, weet ze nog prima. Alleen staat het rekeningnummer van de klant onderaan in de doorgestuurde mail, onder de handtekening, en daar kijkt ze niet naar. Ze is bezig met de toon van het antwoord.
Dat is geen gebrek aan kennis of inzet. In een lange tekst is één gevoelig gegeven gewoon makkelijk over het hoofd te zien. De vraag is dan niet of de training werkte, maar hoe je die kennis meeneemt naar dit moment.
Wat geeft een goede AI-training je team?
Een gemeenschappelijke taal, om te beginnen. Na een goede training weet iedereen wat de organisatie bedoelt met gevoelige gegevens, welke AI-tools zijn toegestaan en waarom een gratis account iets anders is dan een zakelijk account. Mensen weten waar ze een afspraak kunnen nakijken en bij wie ze terechtkunnen met een vraag.
De training is ook de plek om te laten zien waar AI goed in is. Een brief in begrijpelijke taal, een samenvatting van een lang verslag, een eerste opzet voor een presentatie. Wie weet wat er kan, gebruikt AI met meer vertrouwen en stelt betere vragen over wat niet kan.
En voor veel organisaties is het simpelweg verplicht: sinds februari 2025 vraagt de AI-geletterdheidsplicht uit de AI-verordening maatregelen die passen bij de rol en de context van wie AI gebruikt. Een training is daar een logische vorm voor.
Waar zit het verschil tussen weten en doen?
Op het moment zelf. Een training gaat over principes, het werk over één specifieke tekst met een deadline erbij. Tussen die twee zitten soms een paar dagen, soms een paar maanden, en in die tijd komen er nieuwe tools, nieuwe klanten en nieuwe soorten dossiers bij.
Onderzoek wijst dezelfde kant op. Uit de AI-Monitor van Newcom (juli 2026) blijkt dat ongeveer een derde van de Nederlanders die AI op het werk gebruiken, gevoelige informatie verwijdert voordat ze een AI-tool inzetten. Dat hoeft niet te betekenen dat de rest niet beter weet. Het laat vooral zien hoe lastig het is om een tekst op het juiste moment nog even na te lopen. Training en ondersteuning tijdens het werk versterken elkaar.
Welke momenten in het werk verdienen aandacht?
De momenten waarop iemand begint met een bestaande tekst waarin echte gegevens staan. Die zien er per vak anders uit.
In de zorg vraagt een verpleegkundige een AI-assistent om een verslag beter leesbaar te maken, en staat de naam van een patiënt nog in de eerste zin. Bij supportteams gaat een hele klantmail in een AI-tool, met naam, ordernummer en telefoonnummer. Bij HR wordt een aanbiedingsbrief herschreven, met het salaris er nog in. En bij financiële dienstverleners staat een IBAN in de transactie die iemand laat samenvatten.
Het zijn allemaal goede redenen om AI te gebruiken. In elk ervan is één gegeven makkelijk over het hoofd te zien.
Om op die momenten te kunnen helpen, moet je eerst weten in welke tools het werk gebeurt. Veel organisaties hebben één AI-tool geregeld en zien niet dat er daarnaast nog andere in gebruik zijn.
Gmail
