REReinier van Eijk · reiniervaneijk.nl
Praktische niet-doen-lijst voor het MKB

100 dingen die je NIET moet doen met AI

Gedestilleerd uit ~100 workshops & masterclasses van Reinier van Eijk, 100 concrete valkuilen in 7 thema's, voor directie, werkvloer én ZZP'ers.

Reinier van EijkAI & Automationreiniervaneijk.nl

TL;DR

AI gaat in het MKB bijna nooit mis door de techniek, maar door gedrag: vage prompts, output klakkeloos overnemen, gevoelige data in gratis tools plakken en tools uitrollen zonder doel, beleid of tijd om te leren. Dit rapport bundelt 100 concrete valkuilen in 7 thema's.

De rode draad uit de sessies: stop met AI als "veredelde zoekmachine", word kritisch beoordelaar van wat AI oplevert, geef context, kies één AI-stack, en bouw eerst de basis (skills + connectors) voordat je automatiseert.

1
Hallucinaties niet checken. Drie Nederlandse advocaten kregen een waarschuwing van de deken en twee moesten verplicht op AI-cursus; in de VS kreeg advocaat Steven Schwartz $5.000 boete voor verzonnen jurisprudentie.
2
Persoonsgegevens in publieke AI plakken. Bij de gemeente Eindhoven werden in één maand meer dan 1.000 documenten met o.a. BSN's en jeugdzorgdossiers naar ChatGPT geüpload.
3
Licenties uitrollen zonder adoptie. Volgens het MIT NANDA-rapport (2025) haalt slechts 5% van de AI-pilots echt waarde; de rest blijft "stuck with no measurable P&L impact".

Reinier van Eijk gaf de afgelopen periode bij MKB-organisaties zo'n honderd workshops, masterclasses en sessies, van een AI Agents-masterclass voor ZZP'ers en directie tot Copilot co-work-pilots bij grote werkgevers. In die sessies komen steeds dezelfde fouten, valkuilen en "let op"-momenten terug. Eén deelnemer vatte de behoefte mooi samen: "Ik ben ook wel benieuwd wat je vooral niet moet doen om heel veel tijd te stoppen in dingen die je daarna toch niet gebruikt."

"Het AI-zoekmachine-tijdperk voor productiviteit is passé. Je kunt je AI nog steeds gebruiken als zoekmachine, maar als productiviteit je doel is, dan moet je daarmee stoppen. Dan wil je dat het een opdrachtmachine wordt."

Deze lijst is dat antwoord: 100 concrete punten, gegroepeerd in 7 thema's. Bijna alle "niet-doen"-punten zijn een variatie op die kernverschuiving, van googlen naar opdrachten geven.

01
Hoofdstuk 1

Prompten & output

  1. 1
    Geef geen vage opdrachten. "Schrijf iets over duurzaamheid" levert grijze prut op. Hoe algemener de vraag, hoe oppervlakkiger het antwoord. Wees specifiek over doel, doelgroep, lengte en toon.
  2. 2
    Begin je prompt niet met een aanloop of beleefde inleiding, maar met een werkwoord. "Schrijf", "vat samen", "analyseer", "beoordeel", een opdracht geeft richting. AI snapt opdrachten beter dan beschouwingen.
  3. 3
    Ga er niet vanuit dat AI weet waar jij het over hebt. Het model kent jouw bedrijf, klanten of vakgebied niet, tenzij je het vertelt. Geef context als een nieuwe collega die je inwerkt.
  4. 4
    Geef niet alleen "wat", maar ook de rol. Reinier's PROP-model: Persona (wie ben jij), Rol (van de AI), Outputstijl en Prompt (je vraag/doel/context). Een AI "vanuit een rol" geeft aantoonbaar beter antwoord.
  5. 5
    Vergeet de outputstijl niet. Zeg hoe het antwoord eruit moet zien (lengte, format, .docx, tabel, toon). Reinier's voorbeeld bij een agent die niet luisterde: "geef een expliciet outputformaat op."
  6. 6
    Prop niet alles in één megaprompt. Meerdere subvragen door elkaar zorgen voor verlies van focus. Werk stap voor stap of splits in losse opdrachten.
  7. 7
    Gooi geen 10 verschillende onderwerpen in dezelfde chat. Context van het ene onderwerp "lekt" in het andere. Praat je een half uur over het ene onderwerp en vraag je daarna iets nieuws, dan kleurt de oude context het resultaat.
  8. 8
    Start geen nieuw onderwerp in een oude chat, begin een nieuwe. Vaste workshopinstructie: start een nieuwe chat voor elke nieuwe vraag om contextverwarring te voorkomen. Geldt net zo voor afbeeldingen: nieuwe plaat niet goed? Nieuwe chat.
  9. 9
    Verwacht geen perfect resultaat in één keer. Een goede prompt schrijven is een vaardigheid die oefening vraagt. Krijg je niet wat je wilt: herformuleer, voeg context toe, of vraag de AI zelf om je prompt te verbeteren.
  10. 10
    Neem geen genoegen met het eerste antwoord. "Dankjewel" en stoppen = kans missen. Vraag door: "maak het specifieker voor mijn doelgroep", "gebruik concrete cijfers".
  11. 11
    Wees niet te beleefd of te indirect als de AI niet luistert. Senior prompting is juist directer zijn. Reinier: "als je AI niet luistert, is de oplossing vaak gewoon veel directer zijn in wat je wil."
  12. 12
    Geef niet te weinig input en verwacht wel veel output. "Een aantal van jullie denkt: ja, input heb ik geen zin in. Maar dat is wel iets wat nodig is."
  13. 13
    Laat de AI niet raden bij gebrek aan context, vul de context aan. Reinier's hack: zet spraakdictee (WhisperFlow) aan en "lul er vijf minuten tegenaan", of laat de AI context ophalen uit een gekoppeld systeem.
  14. 14
    Schrijf niet alles in foutloos, formeel Nederlands en denk dat het "af" is. Generieke AI-taal (formele toon, holle bijvoeglijke naamwoorden als "innovatief/efficiënt/waardevol", herhalende zinsstructuren) verraadt zich en bouwt geen merk op.
  15. 15
    Laat de typische AI-"telltales" niet staan. Liggende gedachtestreepjes (em-dashes), een vraag direct gevolgd door het antwoord ("Het resultaat? …"), emoji aan het begin van elke bullet, de Engelse Oxford-komma.
  16. 16
    Verwacht geen herkenbare merkstem zonder dat je die hebt vastgelegd. "Schrijf in mijn stijl" werkt niet als de AI je stijl niet kent. Maak een tone-of-voice-skill of geef 2-3 voorbeeldteksten mee.
  17. 17
    Vraag geen feiten aan een model zonder internet/bron-toegang. Reinier's demo met "ChatGPT Classic" (alleen het model) gaf een fout antwoord op "wie is de baas van Iran", pure hallucinatie uit de pretraining.
  18. 18
    Laat niet alles in dezelfde lange chat doorlopen tot hij "de draad kwijt is". Wordt het antwoord onlogisch of herhalend, dan is de prompt te lang/vaag of de context vervuild: begin opnieuw.
  19. 19
    Vergeet niet je doel te benoemen bij onderzoek. "Belangrijk is ook aangeven wat je doel is met dat onderzoek. Want daarmee stuur je beter je AI een goede kant op."
  20. 20
    Plak geen eindeloze rauwe data zonder structuur. Zeg wat je ermee wilt (categoriseren, vergelijken, samenvatten) en in welk format je het terug wilt.
02
Hoofdstuk 2

Kritisch denken & verificatie

  1. 21
    Vertrouw AI-output nooit blind. AI's "hallucineren": ze verzinnen overtuigend klinkende onzin. Reinier: "de meeste hallucinaties zien er heel logisch uit." Juist daarom vallen ze niet op.
  2. 22
    Gebruik AI niet als enige bron voor feiten, cijfers, datums of citaten. Behandel elke feitelijke uitspraak als onjuist tot het tegendeel bewezen is, zeker bij juridische, medische of financiële informatie.
  3. 23
    Neem AI-juridische bronnen niet klakkeloos over. Drie Nederlandse advocaten kregen een waarschuwing van de deken en twee moesten verplicht op AI-cursus nadat zij niet-bestaande jurisprudentie aanvoerden; in de VS kreeg advocaat Steven Schwartz $5.000 boete (Mata v. Avianca). Controleer elk ECLI-nummer en arrest zelf.
  4. 24
    Denk niet "het klinkt professioneel, dus het klopt". Generieke modellen zijn "pleasers": ze geven liever een fout antwoord dan geen antwoord. Hoe plausibeler de tekst, hoe groter het risico op onopgemerkte fouten.
  5. 25
    Lever AI-output niet in zonder menselijke eindcontrole. De professional blijft eindverantwoordelijk. Controleer altijd de uitkomsten voordat je ze verstuurt, vooral bij belangrijke documenten.
  6. 26
    Verwaarloos je verificatievaardigheid niet, die wordt juist belangrijker. "Het beoordelen van resultaat van wat de AI heeft geleverd: dat is een vaardigheid die voor ons nu heel belangrijk gaat worden."
  7. 27
    Bouw niet aan "cognitief offloaden" zonder grip. Je offload veel werk naar de AI, maar "wat is er dan klaar en wat niet?" Hou bij wat de AI heeft gedaan en laat hem terugrapporteren.
  8. 28
    Leun niet zo op AI dat je eigen kritisch denkvermogen wegzakt. Een studie van Microsoft en Carnegie Mellon (feb. 2025) onder 319 kenniswerkers vond dat meer vertrouwen in AI samenhangt met minder kritische toetsing. Wie geen tijd neemt om output te checken, riskeert "skill atrophy".
  9. 29
    Gebruik AI niet voor feitencontrole van zichzelf zonder externe bron. AI's hebben geen echte zelfkennis. "Heb je dit AVG-proof gedaan?" kan een onterechte "ja" opleveren.
  10. 30
    Vraag niet om gecontroleerde feiten zonder expliciet om bronnen te vragen. Vaste instructie: "Vraag expliciet om gecontroleerde bronnen." En controleer jurisprudentie via rechtspraak.nl of een andere officiële bron.
  11. 31
    Vertrouw een researchrapport niet ongezien. Reinier bevraagt het juist: "je hebt dit onderzocht, wat vind je hiervan?" Gebruik het rapport als startpunt, niet als eindproduct.
  12. 32
    Verlies niet uit het oog dat het model een afkapdatum heeft. Zonder web-toegang kent het alleen kennis tot zijn trainingsdatum. Voor actuele info: zet web/onderzoek aan of verifieer zelf.
  13. 33
    Laat je niet misleiden door "internetconsensus". Een researchtool haalt soms honderden bronnen op van wisselende kwaliteit, kijk welke bronnen het gebruikt.
  14. 34
    Stuur belangrijke beslissingen over mensen niet alleen op AI. Onder de AVG mogen besluiten met juridische/aanmerkelijke gevolgen niet uitsluitend door een algoritme worden genomen, zonder betekenisvolle menselijke tussenkomst.
  15. 35
    Ga er niet vanuit dat AI menselijk gedrag goed inschat. Onderzoek laat zien dat modellen mensen vaak te rationeel inschatten. Voor inschattingen over gedrag, onderhandeling of emotie blijft menselijk oordeel nodig.
  16. 36
    Verwar vloeiend taalgebruik niet met begrip. Een taalmodel voorspelt het meest waarschijnlijke volgende woord; het "weet" niets. De metafoor: een kind dat veel boekjes heeft gelezen en een verhaaltje maakt dat klinkt zoals het klopt.
03
Hoofdstuk 3

Tool- & modelkeuze

  1. 37
    Gebruik AI niet meer als veredelde zoekmachine als productiviteit je doel is. Dit is de kernboodschap. Ga van googlen → chatten → opdrachten geven.
  2. 38
    Versnipper je AI-landschap niet. In-company advies: "kies in basis voor één AI-stack" (bijv. Copilot óf ChatGPT/Claude), met daarnaast gerichte tools voor specifieke toepassingen.
  3. 39
    Negeer het verschil tussen chat, co-work en code niet. Chat = vraag-antwoord; co-work = opdracht → meerdere deliverables (met handelingsvrijheid); code = software/automatisering op maat. De verkeerde modus kiezen kost tijd.
  4. 40
    Verspil geen dure, zware modellen aan simpele taken. Kies bewust per taak (bijv. een lichter model i.p.v. de zwaarste) om limieten en tokens te sparen.
  5. 41
    Negeer de tokenkosten van agents niet. "Agents verbranden heel veel tokens." Voor zwart-wit (deterministische) processen is gewone automatisering met AI-stappen vaak slimmer dan een agent.
  6. 42
    Kies geen agent waar geen beoordelingsvermogen nodig is. Vuistregel: bij beoordelingsvermogen → agent; bij zwart-witte taken → automatisering met AI-stappen. Andersom is verspilling.
  7. 43
    Gebruik niet de gratis publieke versie voor bedrijfsgegevens. Gratis tools bewaren je input vaak en gebruiken die om modellen te trainen. Kies bewust enterprise-varianten met EU Data Residency.
  8. 44
    Ga er niet vanuit dat alle leveranciers EU-dataopslag hebben. Sommige AI-aanbieders hebben (nog) geen EU Data Residency, relevant zodra er klant- of persoonsgegevens in gaan.
  9. 45
    Negeer de afhankelijkheid van Amerikaanse modellen niet blind. In meerdere sessies kwam de zorg op over afhankelijkheid van Amerikaanse AI-modellen voor Europese gebruikers. Maak hier een bewuste keuze in.
  10. 46
    Upload geen Excel rechtstreeks in een chat als er een betere route is. Gebruik liever de Excel-plugin/connector van je AI dan een los bestand uploaden, krachtiger en netter.
  11. 47
    Verval niet in tool-fixatie. De tool is het middel, niet het doel. "Ik probeer mezelf ook overbodig te maken."
  12. 48
    Kies geen gesloten tool als je informatie wilt delen in een team. "Het uitwisselen van informatie in organisaties is echt een megachallenge", een tool die niet "connect als digitaal brein" werkt je tegen.
  13. 49
    Negeer bestaande, al betaalde tools niet. Heb je al Microsoft 365 met Copilot, gebruik dat dan ook, anders ontstaat onnodige shadow AI.
  14. 50
    Spring niet op elke hype (zoals "loops") voordat de basis staat. "Laat die loops echt nog even links liggen. Deze basics, die eerste stappen, daar ga je een veel grotere hefboom uit halen."
04
Hoofdstuk 4

Datasecurity & privacy (AVG)

  1. 51
    Plak nooit vertrouwelijke of privacygevoelige informatie in een publieke AI-tool. De meest basale regel. Data verdwijnt uit je gecontroleerde omgeving en kan worden gebruikt voor modeltraining.
  2. 52
    Zet geen BSN-nummers, contracten of klantdossiers in de gratis versie van ChatGPT. Bij de gemeente Eindhoven uploadden medewerkers in één maand meer dan 1.000 documenten met o.a. BSN's, Wmo- en jeugdzorgdossiers, verslavings- en financiële gegevens en cv's. De omvang bleek niet vast te stellen omdat de data maar 30 dagen werd bewaard.
  3. 53
    Onderschat shadow AI niet. Medewerkers gebruiken massaal eigen AI-tools zonder medeweten van directie of IT. Het verspreidt zich "viraal", één handige prompt wordt gedeeld en plots zijn er tientallen lekpunten. Het vereist alleen een browser.
  4. 54
    Denk niet "onze medewerkers gebruiken geen AI". Dat is bijna altijd onwaar, via browser-extensies, AI-functies in M365/Google Workspace en AI in CRM-systemen sluipt het overal binnen.
  5. 55
    Koppel niet zomaar je hele klantendatabase aan een AI-agent. Geef toegang, maar niet gelijk de informatie, "je maakt een brug, maar je laat hem er niet overheen lopen" tot je gericht iets uitvraagt.
  6. 56
    Voer geen persoonsgegevens in waar dat niet nodig is. Haal persoonsgegevens er eerst uit (pseudonimiseren), "dan heb je wel alle gegevens, het zijn alleen niet meer persoonsgegevens." De AP verwacht actief sturen op minimale input.
  7. 57
    Geef een AI niet ongelimiteerd "computer use" / volledige toegang zonder na te denken. Bij klantdata op je computer geef je in theorie een Amerikaanse dienst toegang tot die data. Beoordeel dit per geval.
  8. 58
    Start geen AI-pilot zonder vooraf de AVG te checken. Veel organisaties starten enthousiast en komen later in conflict met de toezichthouder, dit geldt óók voor pilots, tests en proefprojecten met persoonsgegevens.
  9. 59
    Sla data niet zonder reden op of bewaar het niet eindeloos. Werk met duidelijke bewaartermijnen en geen ongecontroleerde datastromen naar leveranciers.
  10. 60
    Negeer bijzondere persoonsgegevens niet. Gezondheid, verslaving, financiële gegevens en gegevens van minderjarigen vragen extra zorg, precies het soort data dat in het Eindhoven-incident lekte.
  11. 61
    Vertrouw niet op "de AI regelt de AVG wel". AI heeft geen zelfkennis; vraag bij twijfel een (pragmatische) jurist. "Een keuze die je zou kunnen uitleggen aan een journalist, of in een rechtbank."
  12. 62
    Laat gevoelige opnames/transcripties niet ongeregeld lopen. Bij klantgesprekken die je opneemt, regel toestemming (AVG-proof) en een toestemmingsformulier.
  13. 63
    Verbied AI niet volledig als reactie op het risico. Een totaalverbod jaagt gebruik juist ondergronds (meer shadow AI). Beter: faciliteer een veilig alternatief zodat je gebruik kunt monitoren.
  14. 64
    Verzuim niet om afspraken te maken over wat wél en niet de tool in mag. Maak duidelijke afspraken met medewerkers over welke gegevens wel en niet in chatbots mogen.
  15. 65
    Vergeet de leverancierscheck niet. Weet waar data wordt opgeslagen, hoe lang, en of het voor training wordt gebruikt. Bij gevestigde software ligt het meeste zware werk bij de maker, vraag het na.
05
Hoofdstuk 5

Compliance & juridisch

  1. 66
    Denk niet dat de EU AI Act alleen voor grote techbedrijven geldt. AI-geletterdheid (artikel 4) is sinds 2 februari 2025 verplicht voor élke organisatie die AI professioneel gebruikt, ook een MKB-bedrijf of ZZP'er die alleen ChatGPT of Copilot inzet.
  2. 67
    Stel AI-geletterdheid niet eindeloos uit. De verboden (art. 5) en de geletterdheidsplicht (art. 4) zijn al sinds 2 februari 2025 van kracht; handhaving is voorzien vanaf 2 augustus 2026. Wie nu niets heeft geregeld, is technisch al in overtreding.
  3. 68
    Denk niet dat één training volstaat. Artikel 4 vraagt een "passend niveau" dat blijft kloppen bij veranderende tools en werk. Jaarlijkse herijking hoort erbij; verwijzen naar een gebruiksaanwijzing is niet genoeg.
  4. 69
    Beperk AI-geletterdheid niet tot IT. De plicht geldt voor iedereen die AI gebruikt of bedient, ook marketing, HR en de werkvloer zonder technische achtergrond.
  5. 70
    Onderschat de boetes voor verboden AI-praktijken niet. Overtreding van het verbod uit artikel 5 kan leiden tot boetes tot € 35.000.000 of 7% van de wereldwijde jaaromzet (art. 99(3)). Voor MKB/start-ups geldt het laagste van de twee bedragen.
  6. 71
    Stap niet per ongeluk in een verboden toepassing. Sinds 2 februari 2025 zijn o.a. social scoring en emotieherkenning van personeel op de werkvloer verboden, let op AI-functies in HR-pakketten die stemming/stress "lezen".
  7. 72
    Documenteer je AI-gebruik niet níet. Verplicht basispakket voor het MKB: een AI-register (welke tools, doel, aanbieder, risiconiveau, welke data erin gaat), een AI-beleid en aantoonbare training.
  8. 73
    Vergeet de transparantieplicht niet. Je moet duidelijk maken dat klanten met AI praten (chatbot) of dat content AI-gegenereerd is. Een vermelding diep in de algemene voorwaarden is niet genoeg.
  9. 74
    Gebruik geen hoog-risico AI zonder de zwaardere eisen. AI voor werving en selectie geldt als hoog-risico: menselijk toezicht, transparantie, datakwaliteit en bias-preventie. Niet zomaar cv's laten scoren.
  10. 75
    Negeer bias en discriminatie niet. AI getraind op historische data kan groepen structureel benadelen. Bij werving is de werkgever juridisch aansprakelijk; test systemen op eerlijke behandeling van álle groepen.
  11. 76
    Ga er niet vanuit dat je auteursrecht hebt op pure AI-output. Zonder voldoende menselijke creatieve inbreng ontstaat er meestal geen auteursrecht, geen menselijke oorsprong, geen auteursrecht.
  12. 77
    Denk niet dat AI-output automatisch vrij van inbreuk is. AI-output kan onbedoeld bestaand beschermd werk of merken bevatten. Maakt een medewerker met AI inbreuk, dan is de wérkgever aansprakelijk.
  13. 78
    Schuif de inhoudelijke verantwoordelijkheid niet af op "de AI deed het". Jij of je organisatie bent verantwoordelijk voor de inhoud die je publiceert of indient.
  14. 79
    Negeer misleiding niet. AI-output die een te rooskleurig beeld van een product geeft, kan onrechtmatig of misleidend zijn richting consumenten, ook als er geen IE-inbreuk is.
  15. 80
    Laat AI-gebruik niet ongeregeld in arbeidsvoorwaarden/beleid. Leg vast dat door AI geassisteerde creaties (voor zover er rechten op rusten) aan de werkgever toekomen, en wat de gevolgen zijn van het overtreden van het AI-beleid.
06
Hoofdstuk 6

Agents & automatisering

  1. 81
    Automatiseer geen proces dat je zelf nog niet goed hebt. De 5 stappen: chatten → basis instellen (skill) → skills aanroepen → meerdere deliverables → inplannen/automatiseren. "Als je 1, 2, 3 of 4 niet goed hebt gedaan, dan komt er elke keer snot uit."
  2. 82
    Vertrouw een geautomatiseerde/geplande taak niet blind. Reinier over zijn eigen Hyrox-alert: "Ik vertrouw niet dat het in één keer goed gaat. En als het niet in één keer goed gaat, probleem." Bouw controle in.
  3. 83
    Geef een agent niet meteen toegang tot te veel systemen en data. Hanteer "least privilege": geef elke agent precies wat nodig is, niets meer.
  4. 84
    Geef agents geen losse, ongedefinieerde verantwoordelijkheden. Eén taak per agent, gekoppeld aan specifieke rechten, maakt gedrag voorspelbaar en controleerbaar.
  5. 85
    Zet autonome agents niet in zonder noodrem. Een kill switch om een agent direct uit te schakelen is geen luxe maar noodzaak, en test of die werkt.
  6. 86
    Laat acties met hoog risico niet zonder menselijke goedkeuring uitvoeren. Human-in-the-loop bij gevoelige stappen (betalingen, externe communicatie, verwijderingen). Reinier laat agents bewust eerst vragen voordat ze doorgaan.
  7. 87
    Vergeet logging en herleidbaarheid niet. Zonder audittrail weet je niet wat een agent heeft gedaan met welke rechten: "wat is er dan klaar en wat niet?"
  8. 88
    Onderschat prompt-injectie en datalekken via agents niet. Elke koppeling vergroot het aanvalsoppervlak. Wees extra voorzichtig bij agents die privédata, onbetrouwbare externe content én externe communicatie combineren (de "dodelijke drievoud").
  9. 89
    Laat agents geen bedrijfskritische data raken zonder externe controle. Laat een applicatie door een specialist controleren (security review) vóór je er bedrijfskritische data in zet.
  10. 90
    Vergeet niet dat een browser-agent niet leert. Een agent in de browser "onthoudt geen informatie; elke dag moet hij opnieuw leren hoe hij die software navigeert." Bouw een geheugen-workaround (bijv. een md-bestand) als je structureel automatiseert.
07
Hoofdstuk 7

Adoptie & organisatie

  1. 91
    Begin niet met de tool, maar met het probleem. Een directielid ziet een demo, raakt enthousiast en roept "doe iets met AI", verkeerde volgorde. De mantra: "probleem → Copilot."
  2. 92
    Rol geen licenties uit zonder adoptieplan. De meest gemaakte fout. Het MIT NANDA-rapport (2025): "Just 5% of integrated AI pilots are extracting millions in value, while the vast majority remain stuck with no measurable P&L impact", bij $30-40 miljard aan investeringen. De oorzaak is de adoptie, niet de techniek.
  3. 93
    Verwar implementatie niet met adoptie. "De tool staat er" is niet "de tool wordt gebruikt". Op die kloof stranden de meeste organisaties.
  4. 94
    Forceer AI niet puur top-down. Het model van de drie I's (Inzicht, Intentie, Integratie) en de "5 T's": Tools, Tijd, Training, Toestemming en Communicatie. Mis er één en de adoptie hapert.
  5. 95
    Geef medewerkers wél tijd om te leren. Reserveer expliciete tijdblokken om te experimenteren (bijv. vrijdagochtend 9-11 uur). "Even tussendoor" werkt niet; experimenteren moet je structureel inbouwen.
  6. 96
    Laat leiders niet aan de zijlijn staan. Leiderschap is bepalend voor adoptie: leiders moeten zélf experimenteren met AI. Zonder voorbeeldgedrag verandert er weinig.
  7. 97
    Negeer weerstand en angst niet. Weerstand komt vaak voort uit onduidelijkheid. Schaduw-AI is onvermijdelijk; pak het aan met een groeimindset en duidelijkheid over wat wel/niet mag, niet met straf.
  8. 98
    Borg kennis niet alleen in losse personen. "Context first": de organisatie moet de context beheersen, niet het individu. Maak gedeelde skills/projecten en een centrale plek om successen te delen, zodat kennis niet wegvalt als iemand vertrekt.
  9. 99
    Sla het meten niet over. Doe standaard een (gratis) nulmeting vóór een traject en herhaal die. Zonder meten weet je niet of AI-gebruik en -volwassenheid groeien.
  10. 100
    Stop niet na één workshop en verwacht geen blijvende verandering. AI verandert continu. Maak AI een vast, terugkerend agendapunt, wijs een interne kartrekker/AI-ambassador per afdeling aan, en blijf bijleren.

Wat doe je hier nu mee?

Voor de werkvloer & ZZP'ers: deze week

  • 1
    Maak van je drie meest repetitieve taken een lijst en laat AI uitzoeken hoe het die kan overnemen (de "scaffold prompt"-aanpak).
  • 2
    Spreek met jezelf af: nooit persoonsgegevens of vertrouwelijke data in een gratis publieke tool.
  • 3
    Bouw één goede skill (bijv. je tone of voice) en controleer voortaan elke belangrijke output vóór je hem verstuurt.

Voor MKB-directie: deze maand

  • 1
    Maak een AI-register en een AI-beleid van één A4: meteen je start voor EU AI Act-compliance.
  • 2
    Kies één primaire AI-stack en regel een veilig, betaald alternatief zodat shadow AI verdwijnt.
  • 3
    Plan aantoonbare AI-geletterdheidstraining per rol en leg vast wie wat heeft gevolgd.
  • 4
    Doe een nulmeting en reserveer wekelijkse experimenteertijd.

Drempels die je aanpak veranderen

  • →
    Gebruik je AI voor beslissingen over mensen (werving, beoordeling)? Dan zit je in hoog-risico-gebied → zwaardere eisen.
  • →
    Gaan er persoonsgegevens in? Dan is de AVG leidend → pseudonimiseer, of kies een tool met EU Data Residency en een verwerkersovereenkomst.
  • →
    Schaal je naar autonome agents? Dan zijn least-privilege, logging, human-in-the-loop en een kill switch geen optie maar voorwaarde.

Caveats

  • Bron en context. Primair gedestilleerd uit transcripts van Reinier van Eijk's workshops (voornamelijk mei-juni 2026), aangevuld met breed gedragen best practices en actuele Nederlandse bronnen. Niet elk van de 100 punten is een letterlijk "niet doen" dat in een transcript viel.
  • Snel bewegend veld. Tooling, modelnamen en wetgeving veranderen snel. De EU AI Act wordt gefaseerd ingevoerd; via de "Digital Omnibus" (voorlopig akkoord 7 mei 2026) is de hoog-risico-deadline voor Annex III-systemen verschoven naar 2 december 2027. De verbodsbepalingen (art. 5) en geletterdheidsplicht (art. 4) blijven sinds 2 februari 2025 van kracht.
  • Cijfers met nuance. Het MIT-cijfer (5%) komt uit één industrierapport (MIT NANDA), niet uit peer-reviewed onderzoek. De exacte omvang van het Eindhoven-datalek is niet hard vast te stellen omdat de data maar 30 dagen werd bewaard. Behandel deze als illustratief.
  • Geen juridisch advies. De compliance-punten zijn een praktische leidraad, geen juridisch advies. Voor concrete AVG-/AI-Act-vragen: raadpleeg een (pragmatische) jurist.