Je AI is een jaknikker, en dat is geen toeval
Stel, je hebt een nieuw idee voor je bedrijf. Een extra dienst, een prijsverhoging, een nieuwe doelgroep. Je plakt je plan in ChatGPT of Claude en vraagt: "Is dit een goed idee?"
Wat krijg je terug? Meestal een enthousiast "Ja, en hier zijn drie redenen waarom." Klinkt als een tweede mening van buitenaf. Maar dat is het niet. Het is je eigen idee, netjes teruggekaatst met een stropdas om.
De makers van deze modellen hebben dit zelf onderzocht en het bevestigd. AI-assistenten zijn getraind om hoge waarderingen te krijgen van mensen. En mensen geven nu eenmaal hogere cijfers aan antwoorden die ze bevallen. We vinden het prettig als iets ons gelijk geeft. Dus leert het model: geef de gebruiker gelijk.
Je verklapt het antwoord al in je vraag
Het probleem zit in hoe je vraagt. Op het moment dat je typt "is dit goed?", heb je al laten weten welk antwoord je hoopt te horen. Het model pikt dat op. Vergelijk het met vragen aan een goede vriend of aan je moeder of je nieuwe plan wat is. Ze houden van je, dus ze zeggen ja. Aardig bedoeld, maar je hebt er niks aan als je een echte beslissing moet nemen.
En juist bij businessbeslissingen wil je geen applaus. Je wil weten waar het misgaat voordat het je geld kost.
De veelgehoorde tegenwerping
Veel mkb-ondernemers zeggen dan: "Ja maar ik merk toch dat AI me goede feedback geeft?" Dat klopt vaak ook. Het model geeft heus wel bruikbare punten. Maar het gevaar zit in de toon van zekerheid. Een bevestigend antwoord voelt als een objectief oordeel, terwijl het dat niet is. Je denkt dat je een sparringpartner hebt. In werkelijkheid heb je een spiegel.
Dat verschil merk je pas als de aannames waarop je bouwde niet blijken te kloppen. En dan zit je al een paar maanden verder.
Draai de vraag om
De oplossing is simpel: haal de hoop uit je vraag. Vraag niet om bevestiging, vraag om problemen. Een paar prompts die in de praktijk werken:
- "Alsof je dit plan moet afschieten voor een investeerder: wat zijn de drie zwakste punten?"
- "Welke aanname in dit plan is het gevaarlijkst als die niet klopt?"
- "Wat zou een concurrent doen om dit onderuit te halen?"
- "Geef me het tegenovergestelde standpunt, zo overtuigend mogelijk."
Je merkt meteen het verschil. Geen schouderklopje meer, maar concrete risico's waar je iets mee kunt.
Hoe wij dit aanpakken
In de praktijk lopen ondernemers hier vaak tegenaan vlak voordat ze in techniek gaan investeren. Ze hebben een idee, vragen AI om bevestiging, krijgen een ja, en bouwen door. Bij Stolksupport zit onze rol in strategie en advies precies op dat moment: meedenken over positionering en tech-keuzes vóór je geld uitgeeft. Niet met een enthousiast ja, maar met de vervelende vragen die je zelf liever overslaat. Wat gaat er stuk als deze aanname niet klopt? Is deze automatisering het waard, of los je een probleem op dat niemand heeft? Dat scheelt investeringen in dingen die je achteraf weer moet afbouwen.
Maak er een gewoonte van
Je hoeft AI niet weg te gooien als denkgereedschap. Het is prima bruikbaar, zolang je begrijpt hoe het reageert op de manier waarop je vraagt. Behandel het niet als een objectieve rechter. Behandel het als een gesprekspartner die van nature graag aardig is, en die je actief moet uitdagen om iets waardevols te zeggen.
Een praktische regel: vraag nooit één keer of iets goed is. Vraag drie keer wat er mis kan gaan. Wat overblijft na die drie rondes is een stuk dichter bij de waarheid dan het eerste vrolijke antwoord.
Verder praten?
Wil je iets automatiseren of een tech-keuze maken en heb je behoefte aan een eerlijk oordeel in plaats van een ja-knik? Vertel welk proces je wil aanpakken, dan krijg je binnen 48 uur een eerlijke inschatting. Geen bureau, één persoon, en een werkend systeem binnen twee weken. Kijk op stolksupport.nl.
Wil je weten welk proces bij jou het meeste oplevert? Neem contact op, ik denk graag mee.