Hier gebruiken je werknemers nu ChatGPT voor

De inzet van generatieve AI op de werkvloer is niet langer experimenteel. Uit nieuw gebruikersonderzoek van OpenAI blijkt hoe medewerkers ChatGPT daadwerkelijk gebruiken, en dat verschuift de spelregels op de werkvloer. Het raakt vier kerngebieden die voor elke organisatie relevant zijn: productiviteit, zoek- en kennisgedrag, vertrouwen in output en verschillen in adoptie.

In dit artikel leg ik de onderliggende principes bloot, met het oog op strategische keuzes die verder gaan dan adoptie alleen.

Productiviteit als strategische hefboom

De grootste belofte van generatieve AI is en blijft productiviteit. Schrijven, analyseren, coderen en samenvatten gaan volgens OpenAI sneller wanneer medewerkers ChatGPT doordacht inzetten. De crux is dat productiviteit geen bijvangst is van losse experimenten, maar het resultaat van procesontwerp. Bedrijven die generatieve AI aan de voorkant van hun workflow plaatsen, reduceren wachttijden en handwerk, en schuiven menselijke aandacht op naar kwaliteitscontrole, interpretatie en besluitvorming. Dat levert meetbare tijdswinst op in repetitieve taken en vermindert contextwissels die teams snelheid kosten.

Toch geldt hier een grens. Meer output is niet automatisch betere output. Wie AI enkel inzet als tekstpomp, creëert ruis en verplaatst werkdruk naar factchecking en redactie. Het principe dat wél werkt: veranker AI in taken met duidelijke kwaliteitscriteria, definieer acceptatie-eisen en borg menselijke review op de momenten die ertoe doen. Dan verschuift het zwaartepunt van productie naar curatie en besluitvorming, precies waar menselijke expertise het verschil maakt.

Van zoekmachine naar gesprekspartner

Een tweede trend volgens OpenAI is de verplaatsing van vragen van zoekmachines naar AI. Medewerkers formuleren hun informatiebehoefte in natuurlijke taal en verwachten direct bruikbare antwoorden. Dat verandert de route naar kennis. In plaats van klikken door resultatenlijsten, ontstaat een dialoog waarin context, vervolgvraag en synthese zijn ingebouwd. Voor marketing en communicatie heeft dit directe implicaties. Zichtbaarheid wordt minder afhankelijk van rankings en meer van de manier waarop merk, data en expertise een rol krijgen in de antwoorden die een model construeert.

Kritische kanttekening hier: vooralsnog blijven zoekmachines het startpunt voor de grote meerderheid en behoudt Google ruwweg een negentig procent marktaandeel, terwijl de advertentie-inkomsten uit search niet instorten maar doorgroeien (onder andere omdat Google’s resultaten slechter lijken te zijn geworden en we dus meer moeten zoeken). In de praktijk gebruiken veel professionals ChatGPT als eerste schets of sparringpartner en verifiëren ze daarna alsnog via klassieke zoekresultaten. AI-chat dekt bovendien niet alle use-cases even goed, zoals navigatie, lokale en actuele informatie, prijzen en transacties. Wel verandert de vorm van search, met AI-overviews die aandacht in de resultatenpagina vasthouden en verkeer kunnen verschuiven. Strategisch is het daarom verstandiger te sturen op een hybride informatieroute waarin conversatie-AI en klassieke search naast elkaar bestaan en elkaar versterken, in plaats van te veronderstellen dat de ene de andere snel vervangt.

Voor organisaties draait dit om drie vragen. Welke interne kennis verdient een plaats in AI-ondersteunde workflows, zodat medewerkers niet afhangen van generieke antwoorden? Welke externe bronnen gelden als autoriteit, zodat antwoordsynthese feitelijk en actueel blijft? En hoe meet je of AI het aantal zoekslagen en handmatige verificatie daadwerkelijk vermindert? Wie dit helder definieert, richt de informatielaag opnieuw in en verkleint de afstand tussen vraag en besluit.

Vertrouwen als voorwaarde voor schaal

Een derde lijn uit het gebruikersonderzoek is de spanning tussen overtuigende taal en feitelijke juistheid. Medewerkers waarderen de snelheid en helderheid van ChatGPT, maar vertrouwen niet blind op de uitkomst. Vertrouwen bouw je niet met disclaimers, maar met ontwerpkeuzes. Transparantie over bronnen en beperkingen, reproduceerbare prompts, versiebeheer van sjablonen en een expliciet beslissingsmodel waarin duidelijk is wanneer een mens de eindverantwoordelijkheid draagt. Dit is governance op werkvloerniveau, niet alleen een complianceparagraaf in een beleidsdocument.

Vertrouwen gaat ook over voorspelbaarheid. Teams moeten begrijpen waarom een antwoord tot stand kwam en hoe variatie is begrensd. Dat vraagt om deterministischere inferentie waar het kan, vaste instellingen voor kritieke processen en afspraken over toleranties in uitkomstverschillen. Pas dan kun je taken met risico’s verschuiven van proefballon naar productie. Dat is precies waar Thinking Machines recent een antwoord voor heeft bedacht.

De adoptiekloof binnen teams

OpenAI’s data laat zien dat gebruikspatronen verschillen naar leeftijd, opleiding en type werkzaamheden. In organisaties zie je dezelfde dynamiek. Een AI-native groep ontwikkelt snel routines en haalt voordeel uit macro’s, sjablonen en contextvensters. Collega’s zonder deze routines blijven hangen in incidenteel gebruik en missen de versnelling. Dat is geen individueel falen, maar een ontwerpvraag. Zonder rolheldere opleidingspaden en gedeelde bibliotheken met prompts, data-connectoren en voorbeeldcases, blijft adoptie ongelijk en ontstaan schaduwwerkwijzen die slecht te beheren zijn. Generatieve AI is een tool die je gericht moet leren inzetten.

De effectieve aanpak is om adoptie niet als training, maar als capaciteitsopbouw te zien. Koppel functies aan concrete AI-capaciteiten, maak tijd vrij om te oefenen in de eigen context en leg vast wat werkt in herbruikbare artefacten. Zo verplaats je skills van individuen naar het systeem. Pas dan daalt de variatie in uitkomsten en kun je prestaties eerlijk vergelijken.

Nederland, AI-land?

In Nederland groeit het gebruik van AI onder bedrijven stevig. Organisaties zetten generatieve AI in voor klantinteractie, contentproductie en interne processen. Tegelijkertijd signaleren adviesraden en kennisinstituten dat governance, vaardigheden en meetbaarheid toch wel achterblijven bij de ambitie. De les voor het management is dat volwassen inzet van generatieve AI niet begint bij tooling, maar bij heldere doelen. Wat wil je sneller, beter of goedkoper maken, hoe meet je dat per processtap en welke kwaliteitsdrempels mogen niet worden gepasseerd? Zonder deze basis blijft AI vooral een kostenpost met onduidelijke opbrengst.

Ook Europees zie je hetzelfde patroon. Organisaties die waarde vangen, hebben werkprocessen opnieuw ontworpen, nieuwe rollen ingericht en sturen op een klein aantal kengetallen. Denk aan doorlooptijd per taak, first-time-right in documentproductie, reductie van kenniszoekwerk en tevredenheid van interne klanten. Zulke indicatoren maken AI-afspraken concreet en sturen discussies weg van toolfavorieten naar aantoonbare prestatieverbetering.

4 Principes die de doorslag geven

De organisaties die het snelst leren, hanteren vier werkprincipes. Ten eerste systeemdenken. AI is geen losse tool, maar een laag in je operatie. Dat betekent integratie met je workflow, je data en je kwaliteitscontroles. Ten tweede in-context expertise. Laat generatieve AI werken met je eigen kennis en voorbeelden, niet louter met publiek internetmateriaal. Ten derde controleerbaarheid. Leg beslisregels, drempelwaarden en uitzonderingen vast, zodat mensen begrijpen wanneer ze moeten ingrijpen. Ten vierde herhaalbaarheid. Wat vandaag werkt, moet morgen reproduceerbaar zijn. Zet daarom in op bibliotheken met prompts, evaluatiesets en regressietests voor cruciale taken.

Deze principes reduceren ruis en maken prestaties zichtbaar. Ze veranderen AI van een slimme assistent in een voorspelbare productielaag die past bij de risicoprofiel en doelstellingen van de organisatie.

De kortste weg naar echte waarde loopt via bestaande taken met veel herhaling en duidelijke kwaliteitsnormen. Begin met één proces, definieer wat kwaliteit betekent, meet de huidige doorlooptijd en haal de eerste winst uit reductie van handmatige stappen. Vervolgens borg je de menselijke review op de plekken met het grootste risico op interpretatiefouten. Parallel hieraan bouw je aan een gedeelde kennisbasis: voorbeelden, sjablonen en prompts die in de context van het bedrijf getest zijn. Met deze aanpak verschuif je discussies van meningen over tools naar data over prestatie.

Je moet de ogen op de bal houden

De werkvloer verandert door generatieve AI, maar helaas niet op magische wijze. Productiviteit groeit waar processen opnieuw zijn ontworpen. Zoek- en kennisgedrag levert winst op waar context is geborgd. Vertrouwen ontstaat waar mensen snappen hoe antwoorden tot stand komen en wie waarvoor verantwoordelijk is. En adoptie versnelt waar organisaties capaciteiten bouwen in plaats van losse trainingen te geven.  Efficiëntie is geen doel, maar het resultaat van strategie. Kortom: je moet de ogen op de bal houden, terwijl je een nieuwe speler aan het spel toevoegt.