Generatieve AI heeft de schrijfinspanning verplaatst naar het herlezen, een stap die bijna niemand leert. Een driedelige methode wordt voorgesteld, en een specifieke rol voor managers: aanwijzen wat nooit zonder menselijke herlezing de deur uit mag.
In de meeste trainingen over generatieve AI gaat het eerste uur over hoe je een vraag formuleert: rol, context, gewenst formaat, voorbeelden. Deze stap is nuttig, maar de andere helft van het werk is duur als het misgaat, en dat is het herlezen.
Vóór AI kostte het schrijven van een notitie een uur en het herlezen enkele minuten. Vandaag komt de eerste versie in dertig seconden, en alles gebeurt daarna. Toch hebben weinig mensen geleerd om een tekst te herlezen die ze niet zelf hebben geschreven en die juist lijkt.
Een tekst die juist lijkt
Een tekst geproduceerd door een taalmodel, dat wil zeggen een programma getraind om tekst te produceren, is vloeiend, goed gestructureerd en zelfverzekerd. De fouten lijken niet op een spelfout. Ze schuilen in een plausibel cijfer, een datum die een jaar verschoven is, een onbestaande productnaam of een regel die nooit iemand heeft geschreven.
De stijl stelt juist gerust waar je wantrouwig zou moeten zijn. Volgens de auteur hebben zeer competente teams fouten laten passeren die ze zelf nooit zouden hebben gemaakt, omdat de vorm hen geen reden gaf om af te remmen.
Herlezen in drie fasen
De eerste fase gaat over de feiten: cijfers, namen, data, citaten en referenties worden bij de bron gecontroleerd. Wat niet gecontroleerd kan worden, wordt verwijderd of herformuleerd. Dit is de meest vervelende fase, en de enige die echt kostbare fouten voorkomt.
De tweede gaat over de redenering. Volgt de conclusie uit wat eraan voorafgaat? Modellen weten zinnen aan elkaar te rijgen die op een argument lijken, en je afvragen ‘waarom?’ bij elke alinea maakt vaak duidelijk waar de redenering glipt.
De derde gaat over de geadresseerde: zegt de tekst wat je bedoelt, tegen deze persoon, met de juiste toon? Een perfecte e-mail kan te lang zijn voor een haastige klant of te kil voor een collega. Eenmaal de gewoonte ingeburgerd, nemen deze drie fasen slechts enkele minuten in beslag.
De rol van de manager
De manager hoeft geen AI-expert te zijn om een beslissende rol te spelen. Het volstaat om expliciet te maken wat iedereen nu voor zichzelf regelt: een korte, geschreven en bij het hele team bekende lijst, die specificeert wat naar een klant gaat, wat de onderneming bindt en wat een persoon, een evaluatie of een conflict raakt. Zonder deze lijst stelt iedereen zijn eigen regel, en de meest voorkomende is om er geen te hebben.
Deze duidelijkheid versterkt ook het vertrouwen. Een team dat weet waar de vangrails zijn, durft het instrument meer te gebruiken.
Volgens het Insee zegt meer dan de helft van de bedrijven die AI gebruiken dat ze worden geremd door een gebrek aan expertise: 53% in 2025. Volgens de auteur gaat deze expertise minder over techniek dan over het vak. Weten wat je controleert en wat je weigert te versturen, raakt evenzeer de accountant, de jurist of de verkoper als de IT-afdeling.
De aangekondigde tijdwinst houdt geen stand bij een slordige herlezing, en een e-mail die met een fout wordt verstuurd kost altijd meer om recht te zetten dan de tijd die werd gewonnen om hem te schrijven. Een goede vraag leren schrijven doe je in een namiddag, terwijl herlezen met onderscheidingsvermogen meer tijd kost.
