Context
Wat is de situatie? Wat wil je bereiken? Geef AI de achtergrond die het nodig heeft om jouw wereld te begrijpen. Een prompt zonder context is een schot in het duister.
Slimmer werken met AI
Slimmer werken met AI: tools, technieken en praktische workflows
Praktische AI-technieken die echt werken: het CRAFTER prompt framework, workflows automatiseren met AI-agents en een andere kijk op je werk.
Hoe gebruik je AI nu echt op je werk?
AI maakt je niet sneller in de verkeerde dingen. De professionals die echt waarde halen uit AI zijn niet degenen met de meeste tools. Het zijn degenen met een systeem om anders naar hun werk te kijken.
Dat systeem begint met een vraag die de meeste mensen overslaan: welke delen van mijn werk hebben mijn oordeel nodig, en welke kan AI overnemen? Als je dat onderscheid goed maakt, verandert alles. Je stopt met AI willekeurige vragen te stellen en begint workflows te bouwen die volledige processen afhandelen.
Wat is het CRAFTER SuperPrompt Framework?
Het CRAFTER framework is een gestructureerde manier om AI te briefen, die vage prompts omzet in betrouwbare, herhaalbare resultaten. Het is het verschil tussen één keer geluk hebben en elke keer consistente kwaliteit krijgen.
Role
Welke expertise moet de AI meebrengen? "Gedraag je als een senior HR-consultant met ervaring in het Belgische arbeidsrecht" levert fundamenteel andere output op dan "help me een mail schrijven."
Action
Wat moet het precies doen? Wees nauwkeurig. "Analyseer deze data en zoek de drie belangrijkste trends" wint het altijd van "kijk hier eens naar."
Format
Hoe moet het resultaat eruitzien? Een opsomming, een verhaal, een tabel, een samenvatting van één pagina? De vorm stuurt het denken.
Target audience
Voor wie is het bedoeld? Schrijven voor de directie vraagt andere taal dan schrijven voor een technisch team. Vertel AI wie er meeleest.
Examples
Laat zien hoe goed eruitziet. Eén concreet voorbeeld leert AI meer dan een hele alinea instructies.
Refining
Bouw feedbacklussen in. "Stel me na je eerste versie drie vragen om de nauwkeurigheid te verbeteren." De beste resultaten komen uit bijsturen, niet uit perfectie bij de eerste poging.
Wat is het verschil tussen AI-agents en chatbots?
Er is een verschuiving bezig die de meeste mensen nog niet doorhebben. We gaan van AI vragen stellen naar AI-workflows aansturen.
Een chatbot wacht op jouw input en geeft je een antwoord. Een AI-agent krijgt een doel, deelt het op in stappen, gebruikt tools en levert een resultaat af. Het verschil is zoals het verschil tussen iemand de weg vragen en een chauffeur inhuren die de route kent.
In Finally, Superpowers! noem ik dit "het team in je laptop." Eén persoon met de juiste agent-setup kan onderzoek, analyse, schrijfwerk, opmaak en verspreiding aan: werk waar vroeger een team van vijf en een week heen-en-weer voor nodig was.
Maar hier is het deel waar niemand over praat: wie die agents aanstuurt, moet helder nadenken over wat ertoe doet. Agents versterken je intenties. Als je intenties versnipperd zijn, zijn je agents dat ook.
Welke tools en technieken leer ik je?
Prompt engineering: niet alleen betere prompts schrijven, maar een systeem bouwen voor consistente resultaten. Het CRAFTER framework, superprompts en kwaliteitsrubrics die AI-output betrouwbaar genoeg maken om op te vertrouwen.
Workflowautomatisering: platformen zoals n8n gebruiken om AI te koppelen aan de tools die je al hebt. Mails verwerken, contentpipelines, data-analyse, klantcommunicatie: geautomatiseerd, met AI in de lus waar het waarde toevoegt.
Content maken met AI: van eerste versie tot eindversie, met AI als schrijfpartner die structuur en opzoekwerk afhandelt, terwijl jij je stem, je oordeel en je expertise meebrengt.
Model Context Protocol (MCP): AI rechtstreeks koppelen aan je databanken, documenten en bedrijfstools. Hier stopt AI een aparte toepassing te zijn en wordt het een deel van hoe je werkt.
Waarom loopt tools verzamelen vast zonder systeem?
Er is een patroon dat ik zie in bijna elk team waarmee ik werk. Iemand ontdekt een nieuwe AI-tool, raakt enthousiast, gebruikt hem een week en vergeet hem dan. Drie maanden later ontdekt die persoon een andere tool. Zelfde cyclus.
Het probleem zijn niet de tools. Het probleem is dat niemand even stilstond bij de vraag: wat wil ik eigenlijk bereiken, en hoe ziet een goede workflow eruit?
Dit noem ik de AI Tool Trap. De oplossing is niet minder tools of meer tools. Het is ver genoeg achteruitstappen om het systeem te zien. In mijn workshops noemen we dat moment de Sacred Pause: de discipline om eerst na te denken en pas dan te automatiseren.