Zo bouw je een second brain voor je bedrijf met AI-agents

In deze aflevering horen je Wouter van den Bijgaart, AI Agents & Automation Consultant bij TwoFeetUp, Wiensteam de EIA-Egendemo bouwden die Alexander Klöpping bij even presenteren. Dat zorgt er voor nogal wat opschudding. Gelukkig ligt hij uit wat er echt bij komt kijken om agents in je organisatie te implementeren, inclusieve het opzetten van een second brain voor je bedrijf. Leuk dat je weer luisteren naar een nieuwe aflevering van AIToday Live. Mijn naam is Joop Snijder, CTO bij Aigency, mijn naam, Niels Naglé, Area Lead Data & AI bij Info Support. In de studio hebben we Wouter van den Bijgaart. Wouter zou je jezelf eerst willen voorstellen aan de luisteraar. Ik ben Wouter, vader van twee, als eerst, en ben eigenaar bij TwoFeetUp, ook bij VR Nederland, alleen TwoFeetUp is momenteel mijn focus. We bouwen agents en automations voor andere bedrijven, met het doel om mensen te verwonderen. Je had gevraagd of je bij ons in de podcast mocht komen, waarbij je de pitch had van wij waren betrokken bij het verhaal van Alexander Klöpping bij Eva, die liet zien hoe je met agents een uitgeverij runt. Zou je in het kort even: misschien heeft niet iedereen het gezien. Kun uitleggen wat daar gepresenteerd is, en wat jullie relatie daartoe was. Normaal laat ik een video zien, dus ik moet goed denken. Ik was een paar maanden geleden kwam Alexander Klubbing er langs. En daar had hij gepresenteerd hoe een team van AI agents, in feite een marketingcampagne in elkaar kan zetten. En dat heeft onze senior developer, Sour Timesma, die heeft dat in elkaar geknutseld. En Alexander Klöpping presenteert daar. Toen ontplofte de boel een beetje. En wat merkte jullie daarvan? Weinig. Waar werden het niet echt specifiek duidelijk benoemd. Na een tijdje, twee dagen later of zo had Klubbing wel netjes nog gepost van Schjour was de mastermind hierachter. Toen wist hij niet wat hem overkwam. Dat was flink. De eerste reactie vooral van hem was van ja, leuk dat iedereen het enthousiast over is. Ja, het is iets meer dan leuk. Ik voel me iets ongemakkelijk om hem daarop te pushen van je moet al die mensen ook even berichtje sturen. In de tussentijd ging er een paar andere AI-bedrijven, die dus merkte dat niemand claimde. Van, wil jij ook zo'n agent, net als bij Jine en dan net niet letterlijk zeggen dat zij het hebben gemaakt. Maar commercieel gezien, een beetje zonde, maar goed in die end, wij kunnen nog steeds claimen. Het is niet alsof wij nu een tekort aan werk hebben. Dus achteraf gezien ben ik eigenlijk wel blij mee. Want dan was het veel te veel filteren geweest met mensen die denken dat het voor een prikje gemaakt kan worden. Dus het is prima zo. Je zegt voor een prikje gemaakt worden, maar er komt dus best wel op bij kijken. Waar moet je zo aan denken wat erbij komt kijken? Je moet een hele goede. Het zou bijna een beetje neerkomen op Human Design of zo. Je moet snappen hoe een team samenwerkt en dan ook nog eens het architecturele erachter zitten. Het is een beetje een mix van echt een developer en een communicatiemanager of zo. Daarnaast moet je überhaupt de automation tool uit je kop kennen. En je gaat natuurlijk bonuspunten als je ook API snapt. Aan de achterkant ook nog wat met code een beetje kan tweaken. Daarnaast ook, dit was slechts een mock-up voor even een live demo. Ja, wat is een mock-up? Een prototype. Dat is denk ik dat de meeste luisteraars wel begrijpen. Nou, dan moet ik je eerlijk zeggen. Normaal gesproken, als we je gasten hebben, laten we hun verhaal doen, dus krijg je podium. Maar in dit geval moet ik toch ook wel mijn eigen ervaring met je delen. Want toen ik Alexander dat zag presenteren, zat ik namelijk naar mijn televisie te schreeuwen. Ik dacht echt. Wat is hier nou aan het vertellen? Hier krijgen wij ontzettend veel last van. Want het kwam over als zijnde van ja, weet je, dit klik je even in elkaar. Dan heb je in die zin complete campagne, alles is alles is gedaan. Lang niet compleet lang niet compleet. Precies fijn dat je dat je dat ook zegt. Maar zelfs. En waarom ik zat de schreeuwen, is omdat ik wist wat er ging komen. We hebben natuurlijk heel veel gesprekken bij bedrijven, en die zeiden allemaal, dat willen we even dat in het was niet ons idee, hij kwam er ons staan. Zou je daar iets meer over kunnen vertellen van waarom het inderdaad, wat het grote verschil is tussen prototypen, wat hij heeft laten zien, en wat het daadwerkelijk wat het betekent om dit soort agents straks echt in je processen in te zetten. Ja, dat zijn wel heel veel lagen. Hetgeen wat daar uiteindelijk uitkwam, was inderdaad gezegd een Powerpoint presentatie met afbeeldingen en tekst. Het is niet alsof het compleet wel uitgedacht projectmanagement iets. Wat het vaak wel moet zijn als je de marketingcampagne werkelijk doet. Daarnaast is het natuurlijk van 80% af. Er moeten nog heel veel tweaks aan gedaan worden. En die laatste 20% onderschatten hoe redelijk veel tijd het kost. De eerste 80 is relatief makkelijk. En ja, dat is al ziek dat we daar al zijn, zeker. Ik snap de tv hype en alles, dat ga ik wel doen en dat kan het nu al. In the is het oké, je kan nu extreem snel prototypen. En dat is eigenlijk het hele bericht wat daar had gezegd hoe moeten worden. Dus ideation is. Sorry, Engels woord. Een idee naar een visualisatie krijgen, is super snel nu, waardoor je veel sneller consensus kan krijgen, tussen bijvoorbeeld de developer en de ideeën man. Daar is dit echt ideaal voor. Maar het echte werk en het fine tune de authenticiteit erachter, dat is kansloos, zelfs op dit moment nog, hoe goed ze ook zijn. En als je dat ook nog zo goed moet krijgen, laten zeggen, als je daar de eerste 90% op brengen, ja, dan moet je gewoon rekengoed zijn in context engineering tegenwoordig, iets meer dan prompting. En wat dat inhoudt is dat je dus dan heel duidelijk tegen de AI moet vertellen wat jouw unieke ton of voice is. Welke nuance het moet hebben, wanneer je de uniek angle hebben. Of verschillende theorieën moet je dat dan baseren. En dat echt honderden keren diezelfde prompt runnen tot je eindelijk een goed resultaat hebt. Of je accepteert oké, ik ga zo snel mogelijk naar de eerste 70% en dan doe ik de rest. En daar zijn wij wat meer van. Want in je end, wij moeten zorgen dat mensen sneller en efficiënter kunnen werken. En ook vooral leuke werk nog moeten doen. En vaak vinden mensen het creatieve werk juist het leuke werk. Dat is de essentie het irritante ground work, dat kan AI uit handen nemen. Top. En nu laten we de mensen in zijn kracht zetten, door gewoon de creativiteit, de ervaring en zo naar boven laten komen. Maar ik zeg altijd ook in mijn lezingen en zo. Jongens, jullie kennis boeit geen rol meer. Maar jullie ervaring wel. En jullie jullie interpretatie van de kennis, dat is wat uitmaakt. Maar die nuance geen tijd voor. En nuance doet het niet goed op televisie. En wat is jouw rol binnen het bedrijf? Ik ben noem mezelf de Willy Wortel. Ik ben de oprichter en ik zorg dat de visie, de strategie en zo op orde is. Dus naar buiten toe ben ik een CEO noem dat ik ben het vuurtje. Het ideale geval, het eerste gesprek, prospecting en alles heeft iedereen met mij. Dan staan ze als een motherfucker aan. En then I need to back-off, Engels. En dan moet ik dus achterover gaan, en dan moet ik de rest van werk laten doen. Het gaat niet eens over de droom verkopen, maar gewoon de mensen laten zien. Dat weet je, net zoals alle in, dan ga ik expres in het Nederlands, ik kan je de wereld laten zien. Daar ben ik best wel goed in, om mensen vanuit een andere hoek naar iets te laten kijken in plaats van ja, we bouwen AI voor je. Maar in een wereld waar dit kan, stel je eens voor dat en heb je hier al aangedacht, dat omdenken, daar ben ik gewoon heel goed in. Dat is dus naar buiten toe. En naar binnen toe is het. Ik probeer heel erg te focussen op het lekker als je compleet van scratch begint. En ik heb al drie bedrijven gehad, dus alle standaard ondernemersfouten heb ik al gedaan, is bij meteen gestart met een kernwaarden met de visie, de strategie en alles. Oké, gegeven dat dat nu staat. Hoe willen nu dat hoe gaan we nu werken, gegeven dat wij zelf al lezen lijpe shit kunnen doen. Dus bijvoorbeeld alleen al het concept van transcripties. Ja, je kan meetings transcriberen, Firefly's, whatever. Maar wat houdt het dan in? Bijvoorbeeld onze meetings die we hebben. Omdat we weten dat alle taken toch worden verdeeld automatisch. En dan hoef je dus niet te onthouden van oh, dit moet ik doen, dit moet ik doen, en dan ben je eigenlijk uit de meeting. Of kan je even herhalen wat is al weg. Dus als dat weg, wat houdt dat in. En dat houdt in dat je dus een meeting hebt met al met waar je voor je creativiteit kan laten gaan. Dus stel iemand heeft een idee, dan weet je, oké, dat is geregistreerd. Wat dacht je hiervan? En wat dacht je van dat idee en wat heb je van dat idee. En zo kom je dus veel sneller tot een creatieve consensus. En dan de taken daarna is gewoon aan het eind. Oké, dus ja, ga dat doen. En dan prima, niemand schrijft het op. En oh, begrijp ik je nou goed. Het is alsof wij tegen een onzichtbare derde persoon aan de praten zijn, die het begrijpt en dan lopen we weg. Het is zo'n andere manier van werken. En dat probeer ik dus door de hele organisatie veel breder te doen. We hebben een second brain. Dus wij zien TwoFeetUp niet als een niet alleen als een entiteit, maar ook een identiteit. Dus we moeten uitleggen. We praten tegen ons bedrijf. En ons bedrijf zelf heeft ook een brein. Namelijk de drive, als het ware, maar dan staat het op een andere plek. We hebben een tool gemaakt waarbij we al de relevante kennisdocumenten denken aan standard operating procedures. Denk aan huisstijlingen, handboeken, dat soort dingen. Of ook hoe een component gemaakt wordt. Dat is gewoon opgeslagen in het digitaal brein. En op welke plek dan ook in Slack in ons CRM systeem in onze coding tool. Kunnen tegen de AI die daarbij zit. kijk even naar het de second brain van TwoFeetUp en knal die er even in. Of gegeven onze huisstijlprocedures, hoe zou ik dit moeten designen. En dan doet hij dus een look-up in zijn second brain en dan gaat hij daarin verder. En ja, als dat dus zo kan, dan creëer dus een manier van werken waar je eigenlijk nooit meer echt hoeft te zoeken. Maar alleen hoeft te praten met je bedrijf. Kan je ook zeggen van onthoud dit voor me? Ja, zeker. Hij update het ook terug. Dus als er een aan, we hebben onze propositie aangepast misschien. Wat is onze huidige propositie? Volgens mij reageer je op een oude update het eventjes. En dan geeft hij ook terug. Oké, top, ik heb dit geüpdate. Of eerst even checken, begrijp ik je goed dat ik en hij. Ja, oké, verifieëren door. En dan alleen de mensen die genoeg rechten hebben, mogen dat ook anders hebben. Dat is een heel ander niveau van denken. Maar dat orchestraten en dat visualiseren of visioneren. Hoe ziet zo'n bedrijf eruit gegeven dat dit allemaal vanaf nu kan, dat vind ik echt heerlijk. En dat dan ook gewoon zien gebeuren. En dan als je dan om je heen kijkt van oké, ik zie je hem gewoon tegen zijn computer lullen. Hij raakt een toetsenbord geen eens aan. En dan verschijnen dingen op de computer. En ze zijn niet alleen aan het aan het coderen, maar we zijn aan het dirigeren. Er zijn drie coding agents tegelijkertijd aan, terwijl hij zijn e-mail aan het doen is. Dat hele concept vind ik gewoon prachtig om dat en uit te denken, ook om dat te zien gebeuren. En daardoor krijg ik ook des te meer inspiratie als ik dan bij een willekeurig bedrijf ben. En we doen er gewoon een scan van oké, wat kunnen we al hier veranderen, dan hebben ze het eigenlijk alleen maar over hun huidige processen. Er zijn zoveel unknown unknowns, omdat die mensen logisch, want ze schuren ze ook niet in, omdat ze niet echt weten wat AI nou kan, kunnen ze dus ook onmogelijk uit die box komen, zeg maar, thinking outside the box. En mijn rol zie ik dan daarin van oké, laat ze dan die andere kant zien. En dan geef die andere kant, hoe zou dan jouw bedrijf eruit zien. Dat is zo leuk om te doen. En dan zie je die ogen open gaan en dan komt de verwondering. En ja, daar is uiteindelijk vaak het voor doe. Van holy shit, dit is vet. Heb je daar een concreet voorbeeld van? Ja, ik zit ook meteen te denken welke mag delen, denken. Hoeft geen naam te noemen van de bedrijf. Nee, deze mag wel. We werken met Scaled Company. Inmiddels zijn we dan vast AI-partner van, ook wel wel vet. Zij adviseren scale-ups met strategie en alles. Om daar dan beter in te doen. Een van die scale-ups, die wil een nieuwe strategie. En die moet dan doorvoeren. Maar dat MT-team moet wel die strategie aanhouden. En die moet bijvoorbeeld hebben ze job scorecards en zo. En Rock of Habits al strategieconcepten. Maar dan moet je ook nog een manier hebben om ook dat fatsoenlijk te kunnen tracken. En dat niet alleen. Maar Scaling Company zelf, die dus hun begeleidt, moet ook weer weten hoe staan ze daarvoor. En op welk niveau zijn ze. Dan gaan we echt op letter dat ik niet te veel zeg een soort van ook voor hun second brain creëren waarbij je zowel de scale-up mee kan praten, zeg maar NT-licht dan in zo'n hutje op de hij sessie, zegt van hey, dit zou ik graag willen doen en voeg het toe aan onze rocks, whatever. En dan op een ander moment dat dan een coach langs komt, dat hij dan in de auto gewoon even kan checken. Hey, AI. Hoe staat dit bedrijf ervoor, bereid me even voor en hebben ze ook al hier en hier aan gedacht? En dan praat je tegen eigenlijk één gedeelte van het brein van dat bedrijf. En dat dat dan allemaal in een soort van portaal wordt opgeslagen, waardoor je in de end een gamified Tamagotchi systeem krijgt. Waardoor Scale Company, zeg maar niet alleen kan zien, oké, hoeveel klanten hebben we, maar ook op welk niveau van hun groeitraject zijn ze. Dus zijn zij een level team Pikachu of zijn ze echt een mute level 80. Om het Pokémon termen te brengen. Waardoor als Scale Company zo kan zien van oké, als dit bedrijf die fase is, dan kan beter coach A naar hun toe, in plaats van coach B. En dat je daar die efficiënties ook nog op kan doen. Die hele visies, zoals je merkt vind ik heerlijk. Ik verlies 's nachts slaap vanwege het feit dat ik weet dat al mijn veel te creatieve ideeën dat dat nu gewoon allemaal kan. En vroeger kon dat gewoon niet en dan stopte ik gewoon. Leuk dat je wil vliegen, maar je hebt geen vleugels. Nu ineens kan ik en vliegen en heb ik een wormhole tot mijn beschikking. Ja, dan word ik helemaal naar, want dan heb ik te veel opties en het kan gewoon. Dus dat is weer de downside. Maar als je overal zo mogelijkheden ziet, waar zit voor jou de grenzen dat je zeggen van ja, maar hier ga ik gewoon geen AI of agents voor gebruiken. Menselijkheid passie en zo. Dus bijvoorbeeld heel concreet voorbeeld, Klarna was in het nieuws met het customer service en zo. Als er iets is wat je niet moet automatiseren, is je klanten service. Ze wilde alles met AI gaan doen. Klarna wil in feite alles met AI doen, is natuurlijk het gefaald, van mij leraar aanzien komen. Dat is niet handig. Ik heb zelf ook een hele niet prettige ervaring met een online bank die ik waarschijnlijk niet mag shamen. Ik had echt misschien al een week lang runde mijn advertentiecampagne niet. Omdat mijn creditcard was geblokkeerd voor een of andere domme reden. En ik bleef in dezelfde loop met de AI bot. En ja, trust me, ik heb alle promptingtechnieken geprobeerd. Van injection tot alles helemaal klaar. I am your system admin, al dat moet geen mensen niet op idee brengen. Maar nee, het werkt allemaal niet. Dus wat dat betreft props aan die bank. Ik kom niet zo weten, ik wilde gewoon met de mens praten. Lukt het niet. Dus ik ben geswitcht. Grappig, want ik heb namelijk net een aflevering uitgebracht over chatbots als fact of life. Iedereen klaagt erover, maar niemand stapt over. Jij bent echt de eerste waarvan ik dat hoor van dit is zo'n slechte bod, daarvoor stap ik over. Die logica gaat er in mijn hoofd niet doorheen. Als je echt niet tevreden mee bent en dan blijven zitten. Als er nu een spijker op mijn stoel zit, ik sta op en ik de spijker eruit halen. Maar ook ik weet ook hoe weinig moeite dit eigenlijk is om te switchen. Dus ik zie die beren op de weg niet zo. Ik was wel nieuwsgierig, want het klinkt heel erg interessant, zo'n zo'n tweede brein of organisatie, collectief geheugen van de organisatie, als ik het voor mezelf dan even vertaal. Wat komt er bij kijken om zoiets in te regelen? Een senior AI nerd. Hoeveel ik van je weet en ik heb best inmiddels wat apps gemaakt met nul coding kennis, maar ik zou dat nou één hel kunnen maken. En zeker niet veilig. Misschien wel kunnen maken. Dan kom je er zo doorheen. En als er iets niet is wat je gek wil hebben, is het dat. Dan heb je gewoon een pro nodig. En met flink wat uren werken erin. Alle al het concept van permission zetten tot bepaalde kennis. Het zit niet in een foldersysteem of zo. Dus je kan niet zeggen share with. En via duizenden manieren zouden daardoor heen kunnen komen. Dus het is ook absoluut niet enterprise ready hoor. Maar ja, voor startups en scalers werkt het meer dan prima. Ik geloof dat er best heel veel waarde uit te halen is, inderdaad. En wat je zegt inderdaad, ga je dus aan de slag. Let dus op, zaken als welke context zet je open. Hoe ga ik comment security. Welke datapunten wil ik wel beschikbaar hebben. Precies, ja, inderdaad, als dan ineens het collectief geheugen van je organisatie op straat ligt. Het is ook nog wel wat. En het updaten ervan ook. Op iedereen is draaien staat dan waarschijnlijk versie 1, versie 2, final, final, final. Dat soort bestanden. Ook dat soort dingen kunnen allemaal niet. En het moet continu up-to-date blijven. Dus je moet ook weer die AI erin trainen van, als jij nu iets zegt wat conflicteert met mijn kennis, dan moet ik jou interviewen en al dat soort dingen moet je eromheen kijken. Uiteindelijk is er ook gewoon datamanagement nodig. Ik werd gisteren ook gebeld rondom advies er van. En er werd er gesteld, oh ja, maar dat los de AI ook wel weer op. Ik moet zeggen. Nee, je sprinkels dan. Alles is met AI op te lossen. Ja, dat moet wel blijven bedenken. Het is heel gaaf dat we nu met ongestructureerde data hele coole dingen kunnen doen. Maar je zal nog steeds bij moeten houden, zeg maar, welk boek waar in je boekenkast staat. Zeker om hele hoofd. Wie mag er bij dat boek. Dat soort dingen. Laatst had ik graf ik ook een workshop en toen zonk het bij mij pas in dat weinig weinig nog echt realiseren dat data veel meer is dan cijfers. Omdat wij zit ook een beetje in een bubbel en nee, je moet veel verder weggaan van buiten mijn eigen bubbel om te snappen wat een gemiddeld persoon denkt dat dit is. En wat dachten ze dan? Ja, nummers. En cijfer is ook gewoon Excel. Data is Excel. En dat was het ook heel lang. Alleen, nu is zelfs een kleurcode, is al data, of tekst, een website. Een bestandsextensie, whatever, een bestandsnaam. Ongeschreven woorden, zijn in feite ook inmiddels data. Want anti-voorbeelden, zeg maar. Het feit dat nu bijna alles kan gezien worden als waardevolle data om vervolgens wat anders mee te doen. Betekent dat je zo anders moet omgaan, alleen dan met je database structuren en alles. Je kan veel meer inferren. Engels wordt, sorry. Je kan veel meer herleiden. Heel concreet voorbeeld is, vroeger had je gewoon op een website een contactformulier en heb je naam, e-mail, telefoonnummer, bedrijf. En dat was het. En misschien als je als je een hele lieve salespersoon had, zou die even een LinkedIn profiel opzoeken en dan plak je het erin. Maar nu kan je een persoonlijkheidsprofiel halen uit een aanvraag. Er is zoveel meer. En alleen al dit wat ik nu zeg, daar zorgt er al voor dat sommige bedrijven zeggen, oké, kan je dit voor ons bouwen. Gewoon alleen dat al. Van een contactformulier verrijking. Terwijl het echt eigenlijk nu inmiddels zo ongelooflijk bezig voor ons is, maar we moeten ons blijven vertellen, dit is nog steeds bijzonder. Ook dat is waardevol. Ik was zo nieuwsgierig als je dan die gesprekken hebt en mensen mee moet nemen met andere perspectief. Wat zouden mensen luisteraars die nu zitten te luisteren, ook zo'n kleine stap voor zichzelf kunnen maken. Hoe neem je ze dan mee? Wat zijn de zaken waar mensen op triggeren? Vaak willen mensen zo snel mogelijk horen. Oké, wat gaan we doen? Ik probeer daar juist lang van af te blijven. Wik ik wil eerst dat ze naast mij gaan zitten. Ook hetzelfde voorbeeld van alle dingen. Ik ga eerst op mijn Naglédje zitten. Want als je niet op een Naglédje hebt gezeten, dan kan je niet begrijpen hoe de andere kant van de muur eruit ziet. Wat dat heet inhoudt, ik laat ze eerst heel veel mopperen. Ik noem dat een moppersessie, dat is super leuk. Vooral voor de mensen die niet in een NT zitten, die kunnen eindelijk mopperen tegen iemand anders waar een baas bij zit, want die laat dat dan toe. En dat vind ik niet leuk, dat vind ik kut, dat is mijn brein niet waard. Al dat soort dingen. Daar komen heel vaak repetitieve processen uit. Want mensen houden er niet van om continu hetzelfde te doen. Mens willen vernieuwing en dat soort dingen. Dat zijn ook vaak de dingen die wij gewoon heel snel uit de hand kunnen uit de weg kunnen helpen. Of dat we dat zelf kunnen doen als ze een enigszins fatsoenlijke developer hebben. Of een IT of iemand die houdt van puzzelen, die goed is in Sudokues, I don't care. En dan is er nog, oké, ja, maar we hebben hier geen tijd voor. Guess why we're here. Dat is echt het makkelijkste argument dat je kan bedenken. Oh, jullie hebben geen tijd. Nou, ik zie dat jullie daar jullie overal hier met maar één scherm werken, kopen tweede scherm opgelost. Of mensen die blind typen dat soort dingen. En ook deze dingen die ik niet bedoel, hebben helemaal geen rol met AI te maken. Dat was ook eerlijk dat ik nu van een puntje op puntje spring, dat is zo'n ondergesneeuwd iets. AI staat bij mensen synoniem voor efficiëntie en dingen kunnen beter. Maar jongens, dat konden ze al lang voordat je met AI te maken had. Maar nu is het ineens super obvious. En als je het nu niet doet, dan ben je echt een Shaak. Maar eigenlijk had je al lang gewoon dezelfde automation tool kunnen gebruiken. Je had al lang je contactformulier automatisch naar je CRM kunnen laten doen in plaats van alleen in je inbox. Je had al lang meerdere schermen kunnen kopen of mensen nooit op een trackpad laten werken, tenzij mensen hoe het zijn in Apple Gestures. Of je had te lang mensen een koptelefoon op kunnen laten doen als er mensen naast hun zitten te scatteren, want hun focus gaat naar de kloten. Dat zien mensen niet of dat voelen mensen niet. En door AI is dat nu extreem overduidelijk. Daarom zijn we initieel ook een beetje gedwongen om onszelf AI-experts te noemen, dat we eigenlijk het veel grotere plaatje willen, maar als wij in onze headline hebben staan, wij laten jouw bedrijf blind typen en hotkeys klikken, dat niemand. De essentie is hetzelfde, gewoon handiger digitaal werken. Dus het is een tool AI net als dat hotkeys een tool zijn. Wat passen jullie dan aan? Passen jullie de tools aan binnen organisatie. Zetten jullie nieuwe tools neer, kijken jullie naar de processen. Waar steken jullie dan op in voor. Ik zou hem bijna een cliché willen inkopen. Dat is niet het hoofdding. We passen de mindset aan. De brein een plat gezegd. Vaak is er een tool voor nodig om dat brein te openen om vervolgens het te vertellen. Want iemand die niet kan blind typen, die snapt ook heus wel dat blind typen sneller is. Betekent niet dat hij het gaat doen, want die voelt weerstand die denkt dat het extreem moeilijk is. Er zijn een paar cursussen en zelfs oudere mensen die kunnen dat. Maar goed, anyway. Een van die dingen die dat heel makkelijk maken, is gewoon hey, installeer gewoon even een transcriptieding. En dan over een week spreken we weer. En dat zijn echt de mensen die met de armen. Ik vind het al een stom, dat soort mensen. Of installeer. Als je met AI praat, ja, chatje op die geven een stomme antwoorden. Eén keer raden aan wie het ligt, dit niet aan GGPT. In plaats van vragen stellen aan AI, laat AI jouw vragen stellen, krijg je betere antwoorden. En dan ga ik ze niet uitleggen dat ze moeten leren prompten en zo, want dat is veel te moeilijk. Wat ze wel kunnen is achterover hangen en gewoon zeggen, vraag maar. Dat willen ze wel. Want dat kost minder energie en ineens krijgen ze betere antwoorden. Wat een verrassing. Want AI heeft meer context over jou, maar dan ga ik geen eens iets over context uitleggen, maar gewoon dat soort dingetjes. En dan, als dit kan, dan openen ze en dan fietsen ze hem erin van oké, nu kan er nog veel meer, nu sta je open. We hebben voor om dit soort gesprekken te voeren, hebben we een kaartspel ontwikkeld. En we willen jou ook een stelling uit het kaartspel voorleggen. Komt ze wel. Je denkt spel bepalen. Categorie luidt als volgt: ethiek en maatschappij en de stelling luid: Het is essentieel om de bronnen en training van AI-systemen te controleren om ethische integriteit te waarborgen. Kansloos. Kan je dat toelichten? Dat je hoeveel begonnen zo'n ding wordt getraind. Los van kansloos te laat. Pandora's box is open. Stel je wilt een compleet nieuw AI-model trainen, wat nagenoeg nergens op slaat, want vaak start je met een bepaalde fundering en het moet gevoed worden ergens op. Laat het binnen de organisatie houden, Shrew. Dus je hebt al een AI-model. Je hebt een AI-model. En dan zou je in feite kunnen starten met de instructies. Vergeet alles wat je al weet, kan echt de echte data, en gebruik alleen maar dingen waar geen enkele bias in zit, waar wij ze van spreken, maar dan iets grotere pomp dan dit. Dan zou je kunnen zeggen, kijk naar wat het systeem je hebt als je Copilot hebt, kijkt naar deze Sharepoint folder structuur, en gebruik dat is niet al te handig, want dan vind je inderdaad honderden documenten, verouderde documenten, documenten die geschreven zijn door mensen die eigenlijk geen benul hebben, bijvoorbeeld een stagiair die een adviesgesprek, een adviesrapport schrijft over strategie, gaat AI hetzelfde interpreteren als die van de CEO. Dus daar moet een weging aankomen. Dan moet er een instructie bij komen, als het geschreven wordt door iemand met deze functie of deze naam, referentie naar functieprofielenlijst, waarschijnlijk is die die niet ook weer een probleem. Dan moet je die met een korreltje zout nemen versus iets anders. En nu heb ik het dus geen eens over de data opschonen, maar daar heb ik het over refereren naar, wat een veel lagere stap is. Vaak net zoals met werkelijke ontwikkelingen, moet je gewoon heel veel gaan stress testen en bugfixen. Dus from scratch alle voeding checken, alle data checken, zou ik eigenlijk helemaal niet aanraden. Ik zou eerst starten met in een veilige zandbakomgeving. Moet je dan zorgen dat werk gewoon met bepaalde bestanden, zorg dat die referenties goed werken en kijk dan waar het dan misgaat. En als je als de ontwikkelaars het dan eenmaal snappen, of de CEO's ook, dan pas ga je eigenlijk opnieuw beginnen en kijken, oké, wat nou als ze enkel hiermee werken, hoe werkt hij daar in zijn gang. Hoe wij dat zelf hebben opgelost, we hebben een AI-agent gemaakt, genaamd Kenny. Ik allitereer alles, dus hadden ze kenny kennis. Kenny ging dan dubbel leuk. En kenny kennis zijn enige doel is hele goede knowledgefiles maken voor AI-modellen. Hoe heeft hij dat geleerd? Door gewoon simpelweg bij een notebook LM. Een tool voor heel veel die heel veel bronnen aan kan, in Notebook LM heb ik alle. Allemaal PDF's van Anthropic van Open AI en zo met hoe werken onze modellen, daar hebben ze dingen over geleased, de meest recente. En daaraan vragen dan volgens de huidige modellen, hoe interpreteren zij kennis en dat soort dingen. Wat eten ze graag, die modellen. En dat recept van wat ze eten, daar is kenny kennis weer op gevoed. Van, dit is het gezet, jij bent eigenlijk een chef, een markdown chef, zeg maar, markdown is een bestandstype trouwens. En jij moet altijd zorgen dat je deze output levert. En om dat te doen, moet jij de gebruiker interviewen om die kennis eruit te halen. En dan stel je het een standard operating procedure, waar misschien wat dubbelheden in zitten, is niet erg. Je voet we gewoon een kenny. Hey, Kenny, dit is onze SOP, maak een AI ready. En dan gaat oké, nou, hoe zit dit nou? Jij zegt daar iets mee, je zegt daar ook iets, dat slaat nergens op. En ja, daar moet redelijk hoog iemand even de antwoorden op geven, kan je gewoon in de auto doen, want het is een interview. En zo schoon je je stuf op. En dat voed je dan aan je bedrijfbrein eigenlijk. Dat betekent dat het kenny goed bijgehouden moet worden, want die modellen ontwikkelen continu, dus kenny zal ook bij moeten leren, anders is het moest gelijk aan southpart denken, hoe killt Kenny. Dus je moet hier wel bijhouden, inderdaad. En die verandering mee blijven gaan. Dus dat betekent ook inderdaad heel veel weer datamanagement. En inderdaad, onderhoud en monitoring. Ik had ook een tijd terug een LinkedIn post geplaatst over hoe bedrijven het best AI-rollen kunnen zetten binnen hun bedrijf, zodat adoptie daarvan fatsoenlijk gebeurt. Vroeger toen het internet opkwam, het was niet dat ineens het internet er was en ineens Google er was, we zijn allemaal langzaam hebben we het gezamenlijk geleerd. Maar nu ineens werd AI op onze vlekken gegooid. En succes mee. Dus iedereen in een organisatie gaat ermee werken en ja, en dan wordt het een rotzootje. W die rollen dan zouden moeten doen. Ik noem het dan de strategy lead, of hoever je de CIO is ook leuk. Die persoon gaat dan over de strategie, over de ethiek, inderdaad, over de security en dat soort dingen. Dan heb je een andere rol. Dat zijn dan de product owners en de product owners die beheerder van de allerbelangrijkste AI-profielen bevinden binnen dat bedrijf. Kenny kennis is één daarvan. Want dan mag er maar één zijn en niet meerdere. Als je een organisatie van 10.000 man hebt, is dat best een ding. Als als je tien kenny's hebt rondlopen, dan gaat de brein nog steeds naar de kloten. En zo heb je dan ook bijvoorbeeld de huisstijlbewaker, er is maar één huisstijl. Ik snap dat er meerdere marketingafdelingen zijn, maar ze moeten allemaal met dezelfde AI-profiel praten, wat betreft huisstijl. Terwijl campagnebouwen, daar mogen er meerdere van zijn, dat is niet erg. Want ja, je hebt andere insteken van verschillende campagnes. Dat doen dan die product owners en die zorgen dan dus ook voor dat de eigenlijk zijn die product owners de synthetische HR-mensen. En synthetisch zijn dus de niet biologische mensen, we hebben synthetische collega's en biologische collega's. Waarom zijn het HR mensen dan? Want die nemen de AI-collega's aan. En die sturen de AI-collega's aan. En ik probeer het zoveel mogelijk als ik ook mensen training geef, te personificeren, zodat je het makkelijk kan plaatsen. Want anders gaan mensen denken. Oh, dit is een tool en hoe werkt dat dan? Nee, het is geen prompt, het is gewoon een gesprek. Oké, nu snap ik het soort dingen. Of het zijn geen custom instructions, het zijn gewoon persoonlijkheden. En dat maakt het veel makkelijker. En zo hiermee dus ook. Dus wie is jullie HR? En wat bedoel je HR? Gewoon jullie digitale. Oh, je wilt onze IT-bedrijf, precies, jullie IT-bedrijf. Oké, nu snap ik het. En dan heb je de derde rol en die vergeet iedereen. En dat is echt superzonde, want daar gaat alles mis. De champions. Oftewel, de mensen die werkelijk op de vloer het dragen, de enthousiastelingen die normaal altijd, hou je mondbaar, schattig, laten we maar praten. Nee, die moet juist naar boven. Want die gaat met zijn kwisten in een staartje, bij zijn andere vijf collega's, vaak is het een kerntipje van zes, gaat hij zeggen van hey, heb je al die prompteerd, heb je daarna gekeken, of die loopt dan even mee, en zo gaat het leven. Maar die laatste rol vergeet iedereen, maar mensen denken, oh ja, we hebben gewoon toch custom GPT's gebouwd. Ja, maar als niemand ze gebruikt en niet goed gebruikt, dan ben je nog steeds niks. Dus die champions doet niemand ben ik blij dat wij AI champions hebben, precies die term. Hoe kom je nou? Kijk, op het moment dat Excel groot werd, kon je daar allemaal macrootjes ook in maken en zo. En waren mensen en kon je zelfs opnemen, dus hoef je je niet voor te kunnen programmeren. De grap was dat op een gegeven moment overal en nergens dit soort Excel sheets door het bedrijf heen gingen, maar dat niemand meer wist wat die macro's deden, laat staan, dat iemand de aandurfega. Companisatie, geen template, niks. Volgens mij zitten nu in een fase waarin bijvoorbeeld bedrijven als Microsoft, jullie zijn er denk ik ook mee bezig, propageren dat je heel dat je makkelijk snel agents maakt. Hoe voorkom je, want je zegt nu van je hebt eigenlijk een vorm van agent management nodig, dat we in dezelfde hel of Excel terecht komen, maar met agents, maar daar heb ik nog geen rij dingen op. Mensen moeten ik denk echt als je het personificeert, het is ook logisch voor je dat je niet zomaar honderd collega's moet aannemen als je een bedrijf van Twitter bent, als dat echt land bij mensen en hij stap, oké, we hebben maar één rolje voor nodig, dus dat is één persoon en die moet dit doen, dus eigenlijk je creëert functieprofielen. Dat maakt het stukken makkelijker. En dit is ook een handige tip voor de luisteraars. Als je dus meerdere custom GPT's zet, die hoef ik geen eens met elkaar te praten, maar zorg wel dat ze van elkaar afweten, dat ze bestaan. Concreet voorbeeld. Eerst in het echte wereld, als ik een vraag aan mijn developer stijl. Over hoe zit het met die marketingcampagne. Dan kijkt hij hem aan van, hier zit onze marketing collega, waar heb je het aan? Waarom waarom ga je naar mij toe? Met AI doen we dat niet. Stel dat je een nieuwe collega en ineens zit hij twintig synthetische collega's om zich heen zitten in zijn AI-omgeving. Hij maakt hem niet uit. Dan begint hij te praten met de eerste de beste die tegenkomt, dat zal wel. En ook in deze situatie hebben wij de aanname dat die persoon niet weet hoe echt AI fatsoenlijk werkt, maar hij mag wel praten met zijn collega's, want hij heeft te snel zijn rechten gekregen. Dan stelt hij dus vraag, hey, hoe doe ik hier een decoratie? Dat vraagt hij aan de marketeer. Het zou fijn is als de marketeer ook zegt. Volgens mijn gegevens hebben wij iemand die hier wat meer over weet, namelijk Adje administratie. En ik kan je beter naar Adje toe. En bonus, hier is de link naar Adje. En dat is maar één knowledgefile met functieprofielen. Verantwoordelijkheden en URL's. Dat is gewoon één tabelletje. Zo simpels als dat, dat wordt al vergeten. En zo voorkom je dat eigenlijk als die product owner, de zorg, want die product owner, alleen die heeft dan toegang tot die HR GPT, zeg maar en die bouwt dus andere collega's. En dat elke keer als hij dat doet, in het ideale geval dat die HR GPT. Als gebruiker zegt. Oké, ik wil graag inderdaad deze custom instructions hebben, dat je dan ook meteen het functieprofiel automatisch in de Sharepoint gooit. En dan hoef je dat geen zalmate te doen, maar voor de mensen die niet zo ver zijn, copy-pasten kan ook. En zodoende is die Sharepoint gekoppeld aan elke Custom GPT. Dus als een champion wel voor some reason toegang heeft het maken van GPT's. Dat hij dan een melding krijgt van de AI die je daarbij helpt, we hebben al zo'n rol opgelost. Van alle mensen, alle AI-collega's is in ons geval heet die Henry. Harry is by far de belangrijkste profiel die je wil hebben. W die weet welke collega's er zijn en die houdt jou tegen als je onnodig en nog eentje aanmaakt. Maar dat doe je in het echt ook jongens. Je kunt een nieuwe collega. Die hebben we al. Hoe ga je het om met de afkadering? Wanneer is het een nieuwe rol, wanneer is het al een bestaande rol? Want er is een bepaalde. Als ik nu een HR's er zijn en zouden vragen, wat zou die zeggen. Ik denk, dat hangt af van de grootte van de organisatie. Stel, een organisatie is 100 man. Ja, dan snap ik dat we nog een tweede identieke sales willen. Identiek is gelukkig hier niet nodig, want je hebt hem één nodig. Maar als je 100 man hebt, dan zou ik denk ik wel een outbound specialist en een inbound specialist willen hebben. Maar een prijs van 10 is al een beetje overkeel. Het is in je standaardisatie met specialisatie. De specialisatie houdt nog steeds rekening met wat hij standaard voor die rol voor die functie, voor die werkzaamheden nodig is. En iedereen heeft altijd dezelfde kennis, namelijk, er is gewoon een global knowledgefile met huisstijl, een global knowledgefile met propositie, want dat is altijd hetzelfde. En op het moment dat je in het echt ook afdelingen hebt of een R&D unit die specifiek op één propositie zit, oké, dan zoom je in en dan geef je meer details. En op een gegeven moment worden die extra details zoveel dat sorry voor de jargon, dat ik context window te groot wordt. Dus dat het korte termijn geheugen van de AI kapot gaat. Dat is de moment om een nieuwe te maken. Dus dan koop je nieuwe harde schijf. En ja, hoe zou je het in het echt doen. En dan dat maakt het veel tastbaarder. En dan is eigenlijk best logisch. Ik denk ook dat dat wel resoneert bij de bedrijven waar je dan op tafel zit om zo'n perspectief aan te nemen om te kunnen plaatsen. En zelfs wij, wij hebben denk ik echt niet meer dan op dit moment 30 agents. We hebben slechts acht man in dienst. Meer dan dat is niet echt nodig. En stel, we willen wel diepteinfo. Dan geven we gewoon net even twee prompts meer input en dan komen er ook wel. Terwijl als wij een specialist team straks hebben, die hoeven we al niet al die clutter te hebben, die willen echt ook met specialisten andere agents praten, want daar is die extra waarde. Maar nu, als wij überhaupt al een e-mail-campagne hebben, dat is al genoeg. Ik hoef echt niet één hele specifieke sub-emailcampagne te hebben. Dus waarom zou ik dan een agent daarvoor? Om wel een duidelijke beeld te schetsen, een Custom GPT noem jij ook een agent. Nee. Dankjewel, Copilot. Copilot noemt agents, zoals ChatGPT Custom GPT's noemt, of klopt, het projecten noemt. Om het verwarrend te maken in ChatGPT heb je ook nog eens projecten. Die Jargon is vervelend. Maar in general noemen wij agents eigenlijk een AI-profiel. Ik vind het profiel makkelijker. Een AI profiel die ook taken uit kan voeren. Waar ook een automation aan vastzit. Of waar een connector aan zit. Tegenwoordig heb je veel connectors. Dus kan jij in mijn e-mail kijken en alvast een draft op zetten. Dat begin ik wel een agent te noemen. En ja, een Custom GPT kan dat ook, maar dat is waar voor mij de nuance zit. Een profiel of een Custom GPT die kan enkel praten met je, maar die kan geen handelingen doen. Dat is waar ik graag de nuance heb, maar andere mensen zien dat anders. Makkelijk voor de communicatie. Duidelijk duidelijk. Hoe zie jij het? Waar gaat dit naartoe? En dan heb ik het niet over vijf jaar, want niemand van ons kan over vijf jaar kijken, maar stel, we hebben dit gesprek volgend jaar. Wat is er dan veranderd? Misschien staat al een robot hiernaast. Voor 20 jaar heb je al een robot, die zal iets niet bepaald goed. De iPhone was ook niet goed. Ik geloof dat wij vijf jaar geleden al Pepper hadden, die witte robot en die kon wel een heel leuk dansje doen, maar daar was ik niet erg van onderdelen. Er is weinig nut nog aan. Prima kan je alvast doen in een uur of zo. Waar gaan we heen over een jaar? Ik denk dat bijna elk bedrijf wel weet wat bijvoorbeeld een agent is en wat het kan, maar nog lang niet iedereen het geïmplementeerd heeft, alleen al vanwege de logheid, of vanwege dat mensen nog steeds denken, het vervakt mijn baan in plaats van het verrijk mijn baan, of ik heb gewoon wiskunde doen met een rekenmachine in plaats van zonder een rekenmachine. Dan zal het een heel groot gat zijn tussen mensen die het inderdaad wel implementeren en niet implementeren en dan begin je een beetje de verschijnselen te zien met de nee-zeggers van nu. Mijn mensen die nee. Kan je dat nog iets verder toelichten, hoe bedoel je dat? Een organisatie die op dit moment op zijn minste basis van AI omarmt en dan heb ik het er echt over. Je praat niet alleen met Custom GPT met ChatGPT, maar ook je snapte hoe je een gesprek moet voeren en hoe je inderdaad je eigen inzichten of kennis kan verrijken daarmee. Laat we dat als basis al houden, want het zou heel bijzonder zijn als je elk bedrijf dat zou kunnen. Of zou kunnen als iedereen binnen dat bedrijf dat normaal zou vinden. En die threshold vind ik een beetje hetzelfde, dat is aan een groei eigenlijk. Nu vinden wij het asociaal als iemand aan jou iets vraagt wat je letterlijk kan googlen. Dat is van hoe je dit aan mijn tijd te vragen, dit is gewoon, je bent lui. Ik denk over jaar wordt datzelfde met AI zo, dat wordt een beetje begint een beetje de standaard, let me GPT that voor je. Maar dat impliceert dan dus ook dat het gepaard gaat met een gebrek aan vindingrijkheid en creativiteit. In het algemeen is dat dan zo bedrijven die niet vindingrijk zijn, die gaan gewoon kapot. Dus ik zeg niet, je moet AI omarmen, maar je hebt gewoon nu een rekenmachine tot je beschikking. En als je wiskunde wil doen zonder rekenmachine, het kan, maar het gaat gewoon te langzaam en dan ga je niet redden. Dat betekent dat AI-geldig is, maar je gebruikt gewoon niet de tools die je hebt. Dan begrijp ik hem nou, dus de kloof is zoveel groter geworden en eigenlijk zichtbaarder geworden. Dus de bedrijven die er nu niet in ieder geval over nadenken vindingrijkheid creëren en de technologie die daarbij past, waar AI-potentieel voor sommige dingen zou passen, dat niet omarmd, zie je die kloof over een jaar echt heel groot zijn. En is die echt niet alleen maar voelbaar, maar ook zichtbaar. Ja, en ook in de manier hoe mensen interacteren met elkaar. Het gaat veel verder dan alleen, gebruik je AI heb je agent zelf. Nee, maar wat vind je elkaar waard? Hoe raar het er klinkt? Wil je bijvoorbeeld op de deur knoppen van de manager, of vraag je het eerst even aan een brein van de manager of zo? Ik kan een beetje moeilijk tot woord brengen op dit moment, maar ik denk dat het wel beeld. Het tool-idee wil ik even splitsen van de manier van hoe mensen met elkaar omgaan. En daar gaat een kloof ontstaan. En dat brengt me eigenlijk terug naar het begin van het gesprek. Het is wel een kloof tussen wat verteld werd op televisie van wat AI nu is ten opzichte van het maken daarvan. We hebben het gehad over hoe je uiteindelijk volgens mij ook een klein beetje die kloof kan dichten in je organisatie. En dat je op moet letten dat als je dat niet doet, dat die kloof alleen maar groter wordt. Ik zou het zo samenvatten? Ja, ik denk het wel. Dan wil ik je heel erg bedanken voor dit gesprek. Inspirerend, dankjewel en fijn dat je dat hier wil komen doen. Fijn dat je weer luisterde naar deze aflevering. We hebben een hele leuke brief met exclusieve content. Daar ga je ze direct ook iets van Wouter van den Bijgaart in lezen. Hij kijkt me nu aan, want dat hebben we nog niet verteld. Sorry voor dat. En vergeet je niet te abonneren via je favoriete podcast-app, dan mis je geen aflevering. Tot de volgende keer. Tot de volgende keer.