Werken in teamverband met AI wordt een grote uitdaging voor managers, nu deze tools ingeburgerd raken in de beroepspraktijk. Voor managers is het niet langer een kwestie van op de rem trappen of dingen laten gebeuren, maar van het vaststellen van een operationeel kader. Hoe verdeel je de rollen tussen medewerkers en AI, hoe stel je het gebruik veilig en hoe blijf je verantwoordelijk voor de resultaten? Ontdek van Gauthier Lamothe, een ervaren ondernemer en trainer in AI voor management, hoe je AI kunt transformeren in een bondgenoot van teamwork en duurzame prestaties.
Generatieve kunstmatige intelligentie is snel een integraal onderdeel geworden van het dagelijkse werk van professionele teams. Volgens McKinsey, bijna 80 % van de wereldwijde organisaties gebruikt AI-tools generatief in 2025, Ter vergelijking: een jaar eerder was dit 65 % en in 2023 33 %. Als deze toepassing slecht wordt beheerd, lopen bedrijven risico's op het gebied van kwaliteit, gegevensbeveiliging en aansprakelijkheid. Als AI goed collectief wordt geïntegreerd, wordt het een krachtige hefboom voor prestaties.
hier zijn concrete benchmarks voor :
- effectief werken in teamverband met AI
- menselijke en geautomatiseerde rollen verduidelijken
- veiligstellen van professioneel gebruik
Waarom werken als een team met AI?
In veel organisaties wordt generatieve AI verboden of getolereerd zonder een duidelijk kader. Een onderzoek Cisco uit 2024 blijkt dat 27 % van de bedrijven generatieve AI-tools in eerste instantie hebben verboden, terwijl 63 % de soorten gegevens die eraan kunnen worden onderworpen hebben beperkt. Deze verboden weerspiegelen echter niet het daadwerkelijke gebruik.
Volgens een onderzoek Gartner gepubliceerd in het begin van 2025, 69 % van de werknemers gebruikt AI-tools zonder officiële validatie wanneer hun bedrijf hen geen geschikte oplossing biedt. Dit fenomeen van schaduw IA creëert een kloof tussen de formele regels en de dagelijkse praktijk van de teams.
De collectieve integratie van AI houdt daarom het volgende in verder gaan dan binaire logica. Het is geen kwestie van alles verbieden of delegeren, maar van het definiëren van een gedeeld kader, afgestemd op het werkelijke gebruik en de bedrijfsdoelstellingen.
[Training]
Wat als kunstmatige intelligentie je beste bondgenoot wordt voor een menselijker en effectiever management? Training Managers, prestaties verbeteren met AI ontdekt u hoe u voordeel kunt halen uit kunstmatige intelligentie om het dagelijks management van uw team te optimaliseren en tegelijkertijd de nabijheid, communicatie en ethische besluitvorming te versterken.
Rollen verduidelijken: wat AI wel en niet mag doen
Generatieve AI kan worden beschouwd als een vergroot teamgenoot. Het versnelt bepaalde taken, maar kan geen beslissingen nemen of professionele verantwoordelijkheid dragen. De CNIL herinnert ons eraan dat de uiteindelijke beslissing en de bijbehorende verantwoordelijkheid altijd menselijk blijven. Zo kunnen de mensen die verantwoordelijk zijn voor het selecteren van de database de facto worden aangewezen als degenen die verantwoordelijk zijn voor het verwerken van de gegevens. Zij moeten er dus voor zorgen dat de regelgeving wordt nageleefd (aansprakelijkheid bij niet-naleving).
Aanbevolen rolverdeling voor werken als een team met AI
| Type taak | Bijdrage van AI | Essentiële menselijke rol |
| Redactie | Opstellen, herformuleren | Validatie van inhoud en toon |
| Analyse | Suggesties, samenvattingen | Keuze, arbitrage, interpretatie |
| Beslissing | Scenario simulatie | Eindverantwoordelijkheid |
| Gegevens | Opmaak, samenvatting | Betrouwbaarheidscontroles |
Deze verduidelijking beperkt de illusies van totale delegatie en verzekert de collectieve productie van deliverables.
[Testimonial]
«AI is een fantastisch hulpmiddel om suggesties te doen voor de ontwikkeling van onze nieuwe producten: soms stelt het ons zelfs in staat om te innoveren op basis van onze resterende materiaalvoorraad. Maar elke keer dat we de suggesties niet zorgvuldig controleerden, slopen er kleine fouten in de redenering. Zonder deze zorgvuldigheid in ons werk, dat bestaat uit controleren, zou een groot deel van de producten die we met behulp van AI ontwerpen defect zijn of volgens onpraktische specificaties zijn gebouwd, en daardoor commercieel onhaalbaar.»
Michael Ronsin - productspecificatiemanager voor het merk Hook
Werken als een team met AI: transparantie, met een gedeeld raamwerk voor gebruik
Om een kader te bieden voor het gebruik van AI, introduceren veel organisaties gebruikershandvesten. De CNIL biedt ook tal van hulpmiddelen voor bedrijven om te handelen in overeenstemming met de RGPD, of het nu gaat om het gebruik van AI met klantgegevens of om het trainen van gepersonaliseerde AI.
Belangrijkste principes van een charter voor verantwoord gebruik
- De tool aanpassen aan de gevoeligheid van de gegevens
- Gebruik zichtbaar maken en delen binnen het team
- Differentiëren van use cases per business line
Voorbeeld van een operationeel kader
| Type gegevens | Aanbevolen gereedschap | Bijbehorende regel |
| Vertrouwelijke gegevens | Beveiligde interne AI | Strikt gecontroleerd gebruik |
| Geanonimiseerde gegevens | Openbare AI (ChatGPT, Gemini, enz.) | Transparantie tussen teams |
| Openbare gegevens | Openbare AI | Gratis gebruik |
Dit type frame is effectiever dan algemene verboden, Dit vermindert het risico op lekken of misbruik van gegevens aanzienlijk.
«In trainingen vertel ik deelnemers meestal dat wanneer je een publieke AI gebruikt, je wel neemt maar niets geeft in termen van informatie.»
Behoud van menselijke verantwoordelijkheid voor resultaten
Europese en Franse aanbevelingen zijn het allemaal eens over één principe: bij een product dat met AI is geproduceerd, is altijd een geïdentificeerde persoon betrokken. De Europese AI-verordening (AI-wet) benadrukt de noodzaak om een duidelijke menselijke verantwoordelijkheid te behouden, vooral bij professioneel gebruik.
In praktijk :
- de projectmanager valideert de deliverable
- de manager bemiddelt in geval van twijfel
- de beslisser aanvaardt de gevolgen
Deze eenvoudige regel beveiligt processen en behoudt het vertrouwen binnen teams en met klanten.
Stimuleer collectieve iteratie in plaats van individueel gebruik
De meest effectieve toepassingen van AI zijn collectief. Volgens de MIT Sloan Management Review in samenwerking met de Boston Consulting Group, Het is zelfs zo dat organisaties die AI ondersteunen door middel van gedeelde werkwijzen betere resultaten behalen dan organisaties die elke medewerker afzonderlijk laten experimenteren.
Sommige teams zetten gedeelde promptbibliotheken, Dit is een goede praktijk, maar alleen als aan twee voorwaarden wordt voldaan. Dit is een goede praktijk, maar alleen als aan twee voorwaarden wordt voldaan:
1/ omvatten een onmiddellijke keten en niet een van hen te zwaar
2/ ze onderwerpen aan een expertbeoordeling
Het is de expertise van een medewerker die ons in staat stelt om te zien dat dezelfde vraag in twee verschillende contexten een resultaat oplevert dat soms bevredigend en soms onbruikbaar is.
Beste praktijk
- Aanwijzingen documenteren per use case
- Grenzen en aandachtspunten identificeren
- Werk versies regelmatig bij
Checklist voor validatie
- Prompt getest in echte situaties
- Duidelijk geïdentificeerd doel
- Resultaat proefgelezen en gecorrigeerd door een mens
- Gearchiveerde en toegankelijke versie
Deze aanpak stimuleert constante kwaliteit van deliverables en een ontwikkeling van collectieve vaardigheden.
[Training]
Prompt engineering is gericht op het optimaliseren van communicatie met generatieve modellen van kunstmatige intelligentie. Wilt u effectieve prompts maken om specifieke antwoorden te genereren of precieze taken uit te voeren? Ontdek het trainingsprogramma Snelle engineering, effectief communiceren met kunstmatige intelligentie.
Werkelijke werktijden respecteren
AI maakt het mogelijk om bepaalde taken sneller uit te voeren, maar neemt de complexiteit van professioneel werk niet weg. Uit een onderzoek van MIT blijkt dat professionals die AI gebruiken gemiddeld 30 tot 40 % tijd besparen op intermediaire taken, maar dat de analyse-, beslissings- en validatiefase blijven onvermijdelijk.
Bijvoorbeeld :
Een strategische analyse die twee dagen menselijke inspanning vergt, kan niet betrouwbaar worden geproduceerd in tien minuten. AI daarentegen kan het structureren, vinden van ideeën en tussentijds opmaken versnellen.
Erkenning van deze realiteit voorkomt onrealistische verwachtingen en operationele teleurstellingen.
Werken als een team met AI: voorbeelden van toepassingen per sector
| Sector | Gebruik van AI | Menselijke validatie |
| Marketing | Genereren van campagnevarianten | Creatief team |
| Personeelszaken | Voorgestelde interviewschema's | Werver |
| Legaal | Vereenvoudiging van contracten | Advocaat |
| Financiën | Datavisualisatie en -synthese | Analist |
| IT | Codevoorstel of documentatie | Ontwikkelaar |
In alle gevallen helpt de AI, de mens beslist en neemt de verantwoordelijkheid.
Uiteindelijk vereist het werken als een team met AI methode, transparantie en verantwoordelijkheid. Gebruikt als een verbeterde teamgenoot, versterkt AI de collectieve prestaties. Zonder kader versterkt het bestaande zwakke punten in de organisatie. Door gedeelde werkwijzen te implementeren, kunnen teams optimaal profiteren van AI terwijl ze de controle behouden over hun beslissingen, gegevens en resultaten.
