AI slop: kwaliteit onder druk door generatieve AI

AI slop: een overweldigende brei van generieke AI-content die internet én organisaties overspoelt. De term is nieuw, maar de zorgen zijn reëel. AI slop wordt omschreven als digitale ruis, als vulcontent waarbij kwantiteit boven kwaliteit gaat en die bijna zonder moeite de wereld in wordt geslingerd. Wat betekent dat voor marketingmanagers en contentmakers? Maar ook supportafdelingen? Moeten we juichen om de productieboost, of vrezen dat onze boodschap verdrinkt in AI-gegenereerde massa? En hoe zorg je dat je als merk profiteert van AI zonder in de slop-valkuil te trappen?

Denk aan je timeline op Twitter, Instagram, Facebook, TikTok, Pinterest of YouTube. Daar heb je al regelmatig AI-content voorbij zien komen, zeker sinds de komst van Sora 2 op 30 september 2025. Soms duidelijk dat het nep is, zoals shrimp jezus, maar soms totaal niet. Zoals deze konijnen op een trampoline.

Veel van deze AI-content inwisselbaar, inhoudsloos of simpelweg fout is; kortom: het is AI slop (slop is Engels voor goo / paste). Nu AI-tools breed beschikbaar zijn, experimenteren marketeers en freelancers volop met tekst- en beeldgeneratoren. AI maakt het bijzonder gemakkelijk om snel ‘effe’ wat content te maken en online te knallen. Maar de vraag dringt zich vervolgens op: gaat generatieve AI onze marketing versterken, of juist bedelven onder een berg middelmatige content?

Het resultaat is een golf van nieuwe content – té veel content, zeggen critici, inclusief mijzelf. In de eerste enthousiaste adoptiegolf zien we al waarschuwingstekens: consumenten die steeds wantrouwiger worden tegenover wat ze online lezen, zoekmachines die in actie komen tegen AI-spam, en merken die worstelen om nog op te vallen. In dit artikel duiken we dieper in vijf kerngebieden rond AI slop: van de razendsnelle adoptie en impact op werkcultuur, tot de rol van tooling, het effect op ROI en de reputatie van je merk. Voor elk thema kijken we naar de uitdagingen én hoe je er praktisch mee om kunt gaan. Want één ding is zeker: de AI-revolutie raast door, maar of het een zegen of een vloek wordt voor marketing, hangt af van hoe wij ermee omgaan.

AI-adoptie: hype en de harde realiteit van géén rendement

De adoptie van generatieve AI in bedrijven is in korte tijd geëxplodeerd. Het lijkt alsof iedereen op de AI-trein springt: tools als ChatGPT zijn standaard gereedschap geworden op veel kantoren. Onderzoek bevestigt die indruk. In 2023 gebruikte een beperkt deel van de werknemers AI, maar inmiddels zegt bijna de helft van de bedrijven dat ze AI-toepassingen hebben uitgerold of testen. Volgens MIT Media Lab-rapport 2025 verdubbelde het aantal bedrijven met volledig AI-gedreven processen vorig jaar, en steeg het gebruik van AI op de werkvloer in dezelfde periode enorm.

Met zoveel initiatieven en enthousiasme zou je denken dat de productiviteit en resultaten door het dak gaan. Maar de harde realiteit is weerbarstiger: datzelfde MIT-rapport onthulde dat maar liefst 95% van de organisaties nog géén meetbaar rendement ziet van hun investeringen in generatieve AI. Met andere woorden, nagenoeg iedereen experimenteert met AI, maar bijna niemand boekt er al echte winst mee.

Hoe kan het dat adoptie zo hoog is en de opbrengst zo laag? Een belangrijk deel van de verklaring is hype zonder plan. Veel organisaties voelen de druk om “iets met AI” te doen – om niet achter te blijven bij de concurrentie. AI belooft immers efficiëntie: een tool die in seconden een volledige blogpost schrijft of een stapel social media-berichten genereert, wie wil dat nu niet? Maar de praktijk leert dat zomaar AI inzetten zonder duidelijke strategie vaak leidt tot teleurstelling. Teams produceren dan wel meer content, maar het is content “om de content” – generieke stukken die weinig toevoegen. Het fenomeen heeft zelfs een naam gekregen: AI workslop. Daarmee wordt bedoeld dat werknemers braaf de opdracht volgen om AI te omarmen, maar feitelijk hun tijd vullen met het creëren of controleren van extra rommel zonder dat het iets oplevert. Men ziet kwantiteit, geen kwaliteit.

Deze kloof tussen verwachting en resultaat wordt treffend de “GenAI Divide” genoemd in het MIT-onderzoek. De onderzoekers zagen dat vrijwel alle bedrijven wel íéts met generatieve AI doen, maar dat slechts een handvol erin slaagt er echte bedrijfswaarde uit te halen. Slechts 5% van de AI-projecten weet door te stoten van pilot naar een volwaardige, productieve toepassing – de rest blijft steken in experimenten of proefballonnetjes. Vaak is de technologie te losstaand of te beperkt: een taalmodel als ChatGPT kan prima een eerste opzetje maken, maar leert niet mee met bedrijfsspecifieke kennis en verbetert niet over tijd. Zo blijft het bij leuke demo’s zonder duurzame impact. Een manager verwoordde het zo: “Op LinkedIn lees je dat AI álles verandert, maar in onze operatie is er fundamenteel niets anders – behalve dat een paar taken iets sneller gaan.” Die desillusie ontstaat als AI wordt gezien als magische plug-and-play oplossing. In werkelijkheid vergt waarde creëren met AI net zoveel strategisch denkwerk als elke andere innovatie: je moet helder hebben welk probleem je oplost, de workflows aanpassen en je team meenemen.

Betekent dit dat AI-adoptie een vergissing is? Zeker niet – maar wel dat een reality check op zijn plaats is. De succesvolle 5% laat zien dat er wel degelijk waarde te halen is, mits je het slim aanpakt. Cruciaal daarbij is gerichte adoptie in plaats van adoptie om de adoptie. Kijk naar processen waar AI echt iets toevoegt: bijvoorbeeld repetitieve contentklusjes automatiseren, data analyseren voor klantinzichten, of creatieve brainstorming versnellen. Begin kleinschalig, meet of het werkt, en schaal op als je resultaat ziet. Blijf ook reëel in je verwachtingen: AI is geen vervanging van menselijke creativiteit of expertise, maar een hulpmiddel. Wie AI inzet om sneller tot 80% te komen en daarna de menselijke 20% finesse toevoegt, kan tijd winnen. Maar wie denkt met een druk op de knop perfect resultaat te krijgen, komt bedrogen uit. Het advies bij adoptie is dus: omarm de kansen, maar hou het doel voor ogen. Waarom wil je AI inzetten, wat hoop je ermee te bereiken en hoe borg je de kwaliteit? Organisaties die dat kader scherp hebben, zien AI eerder als katalysator dan als speeltje – en lopen minder risico om straks vooral slop te produceren.

Impact op werkcultuur: mens versus machine?

Nieuwe technologie op de werkvloer brengt altijd verandering in de werkcultuur, en AI is daarop geen uitzondering. Voor marketeers en creatieve teams is de komst van generatieve AI zowel spannend als ongemakkelijk. Aan de ene kant biedt het kansen om routinetaken af te stoten – wie heeft er zin om voor de honderdste keer een productbeschrijving te tikken als een AI dat in secondes kan? Aan de andere kant roept het vragen op: gaat AI mij vervangen? Verliest onze contentteam zijn ziel als een deel van het werk door machines gebeurt? Die zorgen zijn begrijpelijk. Toch blijkt dat de grootste angst bij werknemers en consumenten niet eens direct het baanverlies is, maar de kwaliteit en eerlijkheid van content. In de KPMG consumentenonderzoek 2024 noemde 67% “fake news en nepcontent” als grootste AI-zorg. Mensen maken zich meer druk om wat er aan rommel uit AI komt en hoe dat het vertrouwen aantast, dan om de vraag of robots hun werk afpakken. Dat sentiment sijpelt ook door op de werkvloer: professionals willen best met AI werken, maar niet op een manier die hun vakkennis ondermijnt of hun publiek voor het hoofd stoot.

Hoe kunnen teams AI dan integreren zonder hun werkcultuur te verzuren? Een sleutelbegrip is “mens-in-de-lus” houden (“Human in the loop” in goed Engels). AI moet een assistent zijn, geen autonoom beslisser. In de praktijk betekent dat: laat AI gerust de eerste versie schrijven of een aantal conceptvisuels genereren, maar laat altijd een menselijke professional er kritisch naar kijken, bijschaven en afwegen of het publicatiewaardig is. Zo blijft de menselijke maat leidend. Slimme bedrijven voeren daarom een beleid in waarbij elke AI-gegenereerde tekst door een contentredacteur wordt nagelezen, of elke AI-afbeelding door een designer gecheckt op merkconsistentie en eventuele rare foutjes (denk aan een AI-foto waar een persoon plots zes vingers heeft). Dit soort afspraken voorkomen dat slop onbedoeld zijn weg naar buiten vindt en geven medewerkers het gevoel dat hun expertise ertoe blijft doen. Ze zijn niet vervangen, maar werken samen met AI om sneller tot een beter resultaat te komen.

Daarnaast is open communicatie binnen het team cruciaal. AI roept nou eenmaal emoties op: van enthousiasme bij de early adopters tot scepsis bij de meer traditioneel ingestelde collega’s. Creëer ruimte om die ervaringen te delen. Sommige organisaties hebben interne “AI guilds” of werkgroepen opgezet waar collega’s tips en valkuilen rond AI delen. Zo leer je van elkaar wat wél werkt – en ook wat mis kan gaan. Het voorkomt ook dat er een ondergrondse AI-cultuur ontstaat: je wilt niet dat werknemers stiekem via hun privé-account ChatGPT gebruiken omdat officieel nog geen AI-tools zijn goedgekeurd. Die shadow IT is oncontroleerbaar en brengt echte risico’s mee voor privacy, compliance en IT security. Beter is het om als leiding te erkennen dat AI er is en je mensen te faciliteren in het verstandig gebruik ervan. Geef training in prompt writing (want een goede vraag stellen aan de AI is een vak op zich), stel een prompt library op, maak duidelijke richtlijnen (bijv. “gebruik geen bedrijfsgevoelige data in publieke AI-tools” of “gebruik AI alleen voor inspiratie, niet voor letterlijke teksten zonder redactie”) en moedig een houding van healthy skepticism aan. AI mag dan indrukwekkend klinken, het maakt ook fouten en hallucineert feiten. Een werkcultuur die dat beseft, zal AI benutten waar het sterk is – snelheid, productiviteit – en de menselijke kwaliteiten inzetten waar die onmisbaar zijn – creativiteit, empathie en kritisch denkvermogen.

Tot slot is er een interessante kanttekening: AI kan de werktevredenheid zowel verhogen als verlagen, afhankelijk van hoe je het inzet. Laat je de technologie het leuke denkwerk overnemen en dump je medewerkers op een controle taak waar ze constant slop moeten opkuisen, dan zullen ze snel gedemotiveerd raken. Maar gebruik je AI om juist de saaie klussen te versnellen, zodat je team meer tijd heeft voor strategie, creatie en menselijk contact, dan kan het moraal een boost krijgen. Het komt dus neer op een bewuste keuzes in werkverdeling. Een creatieve copywriter wil graag tijd voor conceptontwikkeling en scherpe invalshoeken – als AI helpt de eerste ruwe teksten op papier te zetten, wint die copywriter ruimte om zijn of haar unieke waarde toe te voegen. Werkcultuur draait immers om mensen die zich betrokken en waardevol voelen. AI kan die waarde vergroten, mits het ondersteunend wordt ingezet. Maar als AI als stoorzender wordt ervaren die de kwaliteit omlaag haalt of de werkdruk omhoog (meer content om te managen), dan tast het de cultuur juist aan. Leidinggevenden doen er daarom goed aan de vinger aan de pols te houden: hoe ervaren mijn mensen het werken met AI? Gebruik die feedback om de balans mens-machine continu bij te sturen. Zo houd je de cultuur gezond én pluk je de vruchten van innovatie.

Tooling en werkwijze: zo voorkom je slop

Bij de bestrijding van AI slop speelt de keuze en inzet van tools een hoofdrol. Er zijn inmiddels talloze AI-tools op de markt – van generieke alleskunners tot gespecialiseerde platforms voor marketing. Maar niet elke tool past bij elke klus, en lukraak een tekstrobot loslaten op je contentkalender is vragen om problemen. De kunst is om slim met de tooling om te gaan, zodat je de voordelen van AI pakt zonder in de valkuil van smakeloze bulkcontent te trappen. Hier komt het oude IT-adagium van pas: garbage in, garbage out. Wat je uit een AI-tool haalt, is zo goed als wat je erin stopt. Of concreter: een simpele, algemene prompt geeft je vaak een generiek antwoord. Als je ChatGPT opdraagt “Schrijf een artikel over onze nieuwe software-update”, zal het braaf iets fabriceren – maar verwacht geen diepgang of originele insteek. Die moet jij er als gebruiker in stoppen. Bijvoorbeeld: waarom hebben we al die moeite gestoken in een software-update? Welk probleem van onze klanten zien we en willen we hiermee oplossen?

Professionals die AI succesvol inzetten, beginnen daarom met goed voorbereid bronmateriaal. Voer je AI bijvoorbeeld eerst je eigen unieke data of teksten (denk aan interne rapporten, klantcases, je merkstijlhandleiding) dan geef je het model iets eigens om op voort te borduren in plaats van alleen maar het internet-drie keer-verwijde standaardverhaal te remixen. Sommige geavanceerde marketingtools laten je zelfs je brontonen en merkstem “inlezen” zodat de AI-uitvoer beter bij je merk past. Het idee is: hoe meer specifieke input, hoe minder kans op doorsnee output. Ook kun je je AI-prompts verrijken met duidelijke aanwijzingen. In plaats van “schrijf een Facebook-post over onze diensten” kun je meegeven: “Toon een luchtige, humoristische toon, richt je op startende ondernemers, noem specifiek onze nieuwe feature X en sluit af met een vraag.” Zulke details in je opdracht beperken de ruimte voor de AI om te verzanden in clichés en maken de kans groter dat er iets bruikbaars uit komt. Eigenlijk vraagt dit van marketeers een nieuwe skill: prompt-engineering, oftewel het kunstje om de juiste vragen en instructies aan AI te geven. Wie daar lui in is, loopt een groter risico op slop: vlakke, kleurloze teksten die van elke concurrent hadden kunnen zijn.

Naast wat je in de tools stopt, is welke tools je kiest van belang. Generatieve AI is niet één monolithisch iets; er zijn tekstmodellen, beeldmodellen, video-AI, voice generators, noem maar op. Voor elk type content zijn er modellen die excelleren in dat domein. Het kan lonen om niet alles door één standaardmodel te halen, maar te kijken welke tool het meest geschikt is voor de taak. Een voorbeeld: voor Nederlandse teksten is een model getraind op uitgebreide Nederlandstalige data wellicht beter dan een Engelstalige AI die Nederlands maar half beheerst. En voor beeldcreatie kan het schelen of je Midjourney, DALL-E of Stable Diffusion gebruikt – ze hebben elk hun sterktes en zwaktes. In de praktijk zie je dat professionele contentteams soms meerdere AI-modellen combineren: het ene om te brainstormen op slogans, het andere om een ruwe tekst te schrijven, en weer een ander om er een passend beeld bij te maken. Dat lijkt misschien omslachtig, maar het voorkomt dat je alles door dezelfde “slop-machine” duwt. Er komen overigens steeds meer platforms die dit voor je orkestreren, waarbij onder de motorkap verschillende AI’s samenwerken zodat jij niet zelf hoeft te schakelen. Het uitgangspunt blijft: gebruik de juiste tool voor de juiste klus, en vertrouw niet blind op één AI-systeem voor alles.

Laten we het concreet maken. Hieronder enkele praktische tips voor marketeers om AI te omarmen zonder slop te produceren:

• Voer eigen data en stijl: Geef een AI niet zomaar de vrije hand, maar voer waar mogelijk je eigen materiaal in. Denk aan klantonderzoeken, productinformatie of eerder geschreven teksten in jullie merkstem. Hoe meer eigen input, hoe unieker de output.
• Hou de mens in de loop: Automatiseer 80%, maar laat altijd die laatste 20% door een mens doen. Plan redactie- en reviewmomenten in je workflow. AI-uitvoer gaat nooit ongezien door – zo vang je foutjes en voorkom je een onpersoonlijke toon.
• Wees specifiek in prompts: Stop generieke opdrachten. Investeer tijd in het schrijven van goede prompts: noem de doelgroep, gewenste tone-of-voice, lengte, concrete punten die erin moeten. Een goede prompt is vaak al het halve werk van de uiteindelijke content.
• Controleer op uncanny fouten: Zeker bij AI-beelden en video’s is een scherpe blik nodig. Zoom in: hebben personen in de afbeelding alle ledematen op de juiste plek? Kloppen de teksten op borden of de verhoudingen? Veel AI-beelden zien er in één oogopslag prima uit, maar vertonen bij nadere inspectie rare artefacten. Neem die tijd voor kwaliteitscontrole.
• Meet en leer: Houd bij hoe AI-content presteert vergeleken met jullie traditionele content. Bijvoorbeeld: kijk naar betrokkenheid (leestijd, klikken, reacties) op AI-gegenereerde blogs versus handgeschreven artikelen. Als de cijfers achterblijven, stuur bij – misschien moet er meer menselijke inbreng, of moet je andere onderwerpen kiezen waar AI minder moeite mee heeft. AI inzetten is geen one-shot deal, het is een leerproces.

Met deze aanpak kun je AI inzetten als versneller zonder in de automatische piloot modus te schieten. Belangrijk is om te beseffen dat tooling slechts een middel is. Uiteindelijk maken mensen de keuzes: wat willen we communiceren, wat is onze standaard voor kwaliteit? AI-tools kunnen daarin ondersteunen, maar het zijn de marketeers en creators die aan de knoppen blijven draaien. Zo zorg je dat de tool jou dient, in plaats van jij de tool.

ROI van AI: reken je niet te snel rijk

Een van de grootste drijfveren achter de AI-adoptie is het vooruitzicht van kostenbesparing en efficiency – in één woord: ROI (Return on Investment). Zeker in marketing, waar budgetten vaak onder druk staan, klinkt het ideaal: AI die met minimale inzet bergen werk verzet. Waarom zou je nog dure uren besteden aan tekstschrijven of beeldbewerking als een algoritme het in een oogwenk doet? Het spreadsheetplaatje lijkt helder: minder manuren, meer output, dus een betere ROI. Maar zoals we eerder zagen, is de werkelijkheid minder rooskleurig. Ja, AI kan output flink opschalen, maar als die output niet rendeert – geen lezers trekt, geen klanten overtuigt, of erger nog je merk imago schaadt – dan is goedkope productie alsnog weggegooid geld.

Het al genoemde MIT-rapport heeft menig directeur wakker geschud: 95% van de organisaties zag nog geen meetbare businesswinst uit hun AI-pilots. Dat betekent dat alleen naar de kostenkant kijken (AI is goedkoop content maken) niet volstaat; de opbrengstenkant blijft vaak uit. Hoe komt dat? Ten eerste omdat de simpele zaken die AI makkelijk kan genereren – denk aan generieke blogposts of social updates – juist vaak de dingen zijn die in de praktijk weinig effect hebben. Iedereen produceert ze al, de concurrentie is enorm, en zonder onderscheidende waarde gaan zulke stukken ten onder in de massa. Met AI kun je nu eenmaal heel snel middelmatigheid op schaal produceren. Maar middelmatigheid levert zelden conversies of klantloyaliteit op. Je bespaart misschien op creatiekosten, maar als die content niemand weet te boeien, is de ROI netto negatief: tijd en geld geïnvesteerd in iets dat niets oplevert.

Een ander punt is dat AI-inzet soms verborgen kosten met zich meebrengt. Een voorbeeld: een marketeer laat een AI 10 blogartikelen schrijven in de hoop traffic te genereren. Klinkt efficiënt, maar nu moeten die 10 artikelen ook nagekeken, gecorrigeerd en geoptimaliseerd worden voor SEO. Misschien had je er twee van die tien net zo goed kunnen schrappen wegens onvoldoende kwaliteit. De redactie- en herstelwerkzaamheden kunnen onverwacht veel tijd kosten – tijd die je initieel dacht uit te sparen. Dat verschuift de ROI-berekening. Bovendien, stel dat een slecht gecontroleerd AI-artikel online komt met feitelijke onjuistheden: dat kan je reputatie schaden, klanten in verwarring brengen of zelfs juridische gevolgen hebben. De kosten daarvan – van imagoschade tot het moeten offline halen en excuses maken – zijn moeilijk in een Excel te vatten, maar wel reëel. ROI is dus niet alleen een kwestie van output per euro, maar ook van risicomanagement.

Toch zou het verkeerd zijn om AI helemaal af te schrijven als het om rendement gaat. Er zijn genoeg voorbeelden van bedrijven die wel degelijk efficiënter zijn gaan werken met behulp van AI, maar die hebben een aantal dingen gemeen. Ze kijken kritisch naar waar AI echt verschil kan maken (en waar niet). Vaak worden de grootste klappers gemaakt wanneer AI wordt ingezet voor interne processen en ondersteuning, in plaats van direct klantgerichte content. Denk aan AI voor data-analyse die een marketingcampagne beter target – de klant ziet dat niet rechtstreeks, maar de conversie gaat omhoog. Of AI die customer service helpt door veelgestelde vragen alvast te beantwoorden, zodat het team zich op complexe issues kan richten – dat scheelt salariskosten en verbetert de klantervaring. In zulke gevallen draagt AI indirect bij aan ROI: niet door massa’s content te pushen, maar door slimmer te werken.

De les voor marketeers is: definieer wat je als “return” beschouwt voordat je investeert in AI. Wil je vooral tijdwinst? Meet dan die tijdbesparing concreet en kijk of die ten goede komt aan iets nuttigs (zoals meer campagnes draaien of meer persoonlijke interactie met klanten). Wil je meer omzet? Zorg dan dat je experimenteert met AI-toepassingen die dicht bij sales zitten en houd de cijfers scherp bij. Het is verleidelijk om AI in te zetten omdat het kán, maar houd telkens de vraag voor ogen: draagt dit bij aan onze doelen? Een nuchtere benadering voorkomt dat je straks een berg AI content hebt en een lege pipeline aan leads.

Interessant is ook om te kijken naar lange termijn ROI en niet alleen quick wins. Stel, je bespaart dit kwartaal 100 uur schrijftijd door AI in te zetten – mooi. Maar als daardoor de gemiddelde kwaliteit van je content daalt en je blog volgend jaar 20% minder organisch verkeer krijgt door slechtere Google-ranking, heb je een probleem. Google heeft al aangegeven dat het waarde hecht aan expertise en betrouwbaarheid in content, juist nu AI-gegenereerde pagina’s het web overspoelen (Google richtlijnen E-E-A-T 2025). Het algoritme is steeds beter in staat om echte, waardevolle content te onderscheiden van automatisch gegenereerd filler-materiaal. Sites die vooral slop publiceren, riskeren weggezakt te worden in de zoekresultaten. Dan droogt je organische verkeer op – een sluipende aanslag op je ROI die pas later duidelijk wordt. Met andere woorden, verkeerde AI-besparingen nu kunnen je later duur komen te staan. Investeer daarom liever in kwaliteit op de lange termijn: misschien produceer je minder items, maar wel goede. Dat betaalt zich uit in blijvende zichtbaarheid, klantvertrouwen en merkwaarde – aspecten die lastig direct in euro’s te vangen zijn, maar uiteindelijk de hoeksteen van je marketingrendement vormen.

Reputatie en vertrouwen: authenticiteit als antwoord

Misschien wel de grootste zorg rond AI slop is wat het doet met de reputatie van merken en het vertrouwen van het publiek. Marketing draait immers om het opbouwen van een band met je doelgroep – en vertrouwen is daarbij essentieel. Als je publiek het gevoel krijgt dat je content “nep” is, of dat er geen echte menselijke betrokkenheid meer achter zit, haakt het af. Waarom zou jij je aandacht geven als de mensen achter het merk dat al niet doen? Helaas is dat geen vergezocht scenario: de stroom aan AI-scheppingen online heeft mensen op hun hoede gemaakt. Uit onderzoek bleek dat 59% van de mensen online content minder vertrouwt dan voorheen, omdat ze twijfelen of het door een mens of AI geschreven is (Talker Research 2025). Die onzekerheid leidt tot aarzeling: men klikt sneller weg, neemt informatie met korrels zout, of zoekt bevestiging bij andere bronnen. Voor een merk betekent dat harder werken om geloofwaardig over te komen.

Een direct risico van AI slop is dat je merkstem verwatert. Als een AI je teksten produceert zonder genoeg instructie of redactie, krijg je makkelijk eenheidsworst. Iedereen herkent die formulematige webteksten: het begint met een vage inleiding, gooit wat buzzwords rond en eindigt met een nietszeggende call-to-action. Als jouw blogposts of nieuwsbrieven die eentonige toon krijgen, val je niet meer op tussen alle andere semi-automatisch gegenereerde stukken. Je verliest als het ware je persoonlijkheid in ruil voor efficiency. Het resultaat? Je doelgroep voelt minder connectie met je merk, want het “menselijke” is eruit. Authenticiteit is voor veel consumenten juist een reden om een merk trouw te blijven: ze willen het idee hebben dat er mensen met passie en kennis achter de producten en verhalen zitten. Wanneer content aanvoelt als een zielloze machine-uitstoot, draagt dat niet bij aan emotionele binding. Sterker, het kan overkomen alsof je als bedrijf niet genoeg om je publiek geeft om er zelf nog moeite in te steken.

Daarnaast schuilt er gevaar in fouten en misinformatie. Een AI die feitelijk onjuiste content produceert – en dat gebeurt, AI is berucht om zogenaamde hallucinations waarbij het klinkklare onzin als feit presenteert – kan je geloofwaardigheid een flinke knauw geven. We hebben al voorbeelden gezien in de media: de techsite CNET publiceerde een reeks AI-geschreven artikelen die vol fouten bleken te zitten, van verkeerde feiten tot rekenfouten in financiële stukken. Uiteindelijk moest CNET op meer dan de helft van die artikelen correcties plaatsen en publiekelijk door het stof. Zo’n publieke afgang wil geen enkel merk riskeren. Voor bedrijven zou een vergelijkbaar scenario kunnen zijn: een AI-gegenereerd productadvies dat onjuist blijkt, of een automatische klantenservice-chatbot die iets beledigend formuleert omdat hij de nuance mist. Dergelijke incidenten kunnen viraal gaan en je reputatie blijvend schaden. Hier geldt: één moment van onoplettendheid kan jaren van zorgvuldig reputatiemanagement tenietdoen. De les is evident – controle, controle, controle. Je kunt AI best inzetten, maar zorg voor menselijke kwaliteitsbewaking om ongelukken te voorkomen. Bedenk ook of je bepaalde content überhaupt wel door AI wil laten maken. Alles wat juridische, gezondheids- of veiligheidsimplicaties heeft, laat je beter in handen van gecertificeerde experts, niet van een generatief model.

Gelukkig zien we dat veel merken zich bewust zijn van deze valkuilen en actief kiezen voor authenticiteit als onderscheidende factor. Sterker nog, nu AI slop zo opvalt, proberen sommige bedrijven daar juist een statement mee te maken. Recent voorbeeld: automerk BMW zette een campagne op waarin ze expres “AI-gegenereerde” nepbeelden toonden – denk aan iets overdreven, onrealistisch – en dat contrasteerden met echte beelden van hun merkbeleving. De boodschap: kijk, wij zijn echt, authentiek, geen slappe AI-afdruk (Adweek – AI slop en authenticiteit). Zulke campagnes spelen in op de groeiende slop-moeheid bij consumenten. Mensen zijn die bizarre, nep aandoende AI-plaatjes en spammy teksten zat; ze snakken naar content die weer oprecht en origineel voelt. Een merk dat dat begrijpt en uitstraalt “bij ons krijg je nog het echte werk”, kan daar vertrouwen mee winnen.

Authenticiteit betekent overigens niet dat je helemaal geen AI mag gebruiken, maar wel dat je transparant en trouw aan je waarden blijft. Sommige organisaties kiezen ervoor om te vermelden wanneer content (deels) met AI is gemaakt, bijvoorbeeld via kleine disclaimers of watermerken. Uit een peiling bleek dat 81% van de consumenten het waardeert als bedrijven duidelijk maken dat er AI aan te pas kwam bij contentcreatie. Dat kan het wantrouwen juist wegnemen: je doet niet geheimzinnig, en de lezer kan zelf beoordelen in hoeverre het de inhoud beïnvloedt. Overweeg dus of en hoe je hierover communiceert. In minder gevoelige gevallen is het misschien niet nodig om de bezoeker ermee te belasten (“Deze Instagram-post is opgesteld met hulp van AI” voelt wat overtrokken), maar bij bv. nieuwsartikelen of klantenservice-informatie kan zo’n vermelding wel gepast zijn.

Ten slotte is er nog het aspect van brand safety in bredere zin. AI slop is niet alleen iets wat je zelf maakt, het is ook overal om je heen op internet – inclusief plekken waar jij als adverteerder misschien verschijnt. Denk aan die dubieuze AI-gegenereerde YouTube-video’s of TikToks vol nepbeelden, waar soms gewoon advertenties van gerenommeerde merken voor staan. Dat is pijnlijk: jouw zorgvuldig opgebouwde merk kan onbedoeld geassocieerd worden met low-quality, mogelijk misleidende content. Het is daarom raadzaam dat marketeers en mediabureaus alert zijn op waar advertenties belanden in het AI-tijdperk. Veel platforms werken al aan filters om AI-slop kanalen te identificeren, maar het is een kat-en-muisspel. Als adverteerder kun je zelf aangeven bij plaatsingen dat je bepaalde categorieën of kwaliteitsscores uitsluit. Bijvoorbeeld: niet adverteren op sites die bekend staan om content farms of clickbait. Het kost misschien wat bereik, maar beschermt je merk. In een wereld vol AI slop wordt kwaliteit het nieuwe bereik: beter een iets kleinere doelgroep bereiken in een betrouwbare context, dan massaal vertoond worden tussen de AI-rotzooi. Zo laat je zien dat je je reputatie serieus neemt.

De uitdaging voor reputatie en vertrouwen komt dus op dit neer: hoe behoud je een menselijke, betrouwbare uitstraling in je marketing, terwijl AI achter de schermen wellicht meedraait? Het antwoord ligt in balans en bewuste keuzes. Gebruik AI waar het efficiency oplevert, maar blijf trouw aan je merkidentiteit en bewaak de kwaliteit alsof alles nog met de hand gebeurt. Uiteindelijk zal het publiek degenen belonen die authenticiteit weten te combineren met innovatie. Want hoewel de technologie verandert, blijft één oud principe fier overeind: vertrouwen komt te voet en gaat te paard – en geen AI die dat anders maakt.

Kwaliteit boven kwantiteit

De opkomst van AI slop herinnert ons als marketeers aan een fundamentele les: meer is niet per se beter. In een tijdperk waarin 90% van alle online content tegen 2030 misschien wel door AI gegenereerd kan zijn (Gartner voorspelling 2030), wordt het filteren van waardevolle inhoud de grote uitdaging. Maar die uitdaging is niet nieuw. Eeuwen geleden leidde de boekdrukkunst tot een explosie aan goedkope boekjes en pamfletten – ook toen klaagden denkers dat er “te veel troep” werd gedrukt. Uiteindelijk leerden mensen onderscheid maken, kwamen er uitgevers en recensenten als poortwachters en bleef kwaliteit gelezen worden. Zo zal het nu ook gaan: we zullen nieuwe manieren vinden om het kaf van het koren te scheiden. Als merk kun je nú al kiezen aan welke kant van die scheidslijn je wilt staan. Kies je voor snelle clicks en volume zonder ziel, of voor doordachte content die misschien minder massaal is maar wel memorabel en betrouwbaar? De beste resultaten zullen komen van een hybride aanpak: omarm AI waar het je versterkt, maar durf nee te zeggen tegen output die niet aan je standaarden voldoet. Kwaliteit boven kwantiteit – het is een oud motto dat in het AI-tijdperk belangrijker is dan ooit. Wie dat ter harte neemt, blijft koers houden in de contentzee en oogst blijvend het vertrouwen en de aandacht van de klant.